1950ల వేసవిలో, యువ శాస్త్రవేత్తల బృందం ఒక సమావేశంలో "ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్" అనే పదాన్ని రూపొందించారు, ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న క్షేత్రం యొక్క అధికారిక పుట్టుకను సూచిస్తుంది.
కొన్ని దశాబ్దాలుగా, AI వివిధ దశల్లో అభివృద్ధి చెందింది.ఇది నియమ-ఆధారిత వ్యవస్థలతో ప్రారంభమైంది, ఇక్కడ AI వ్యవస్థలు మానవీయంగా వ్రాసిన నియమాలు మరియు తర్కంపై ఆధారపడి ఉంటాయి.ప్రారంభ నిపుణుల వ్యవస్థలు ఈ దశకు విలక్షణమైన ప్రతినిధులు.ఇటువంటి AI వ్యవస్థలకు ముందే నిర్వచించబడిన నియమాలు మరియు జ్ఞానం అవసరం మరియు ఊహించలేని పరిస్థితులను నిర్వహించలేకపోయాయి.
తర్వాత మెషీన్ లెర్నింగ్ వచ్చింది, ఇది డేటా నుండి నమూనాలు మరియు నియమాలను తెలుసుకోవడానికి యంత్రాలను అనుమతించడం ద్వారా గణనీయమైన పురోగతిని సాధించింది.సాధారణ పద్ధతులలో పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరియు ఉపబల అభ్యాసం ఉన్నాయి.ఈ దశలో, AI వ్యవస్థలు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ వంటి డేటా ఆధారంగా అంచనాలు మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోగలవు.
తరువాత, లోతైన అభ్యాసం యంత్ర అభ్యాస శాఖగా ఉద్భవించింది.ఇది మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు కార్యాచరణను అనుకరించడానికి బహుళ-పొర న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.ఇమేజ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మొదలైన రంగాలలో డీప్ లెర్నింగ్ పురోగతిని సాధించింది. ఈ దశలో AI సిస్టమ్‌లు పెద్ద-స్థాయి డేటా నుండి నేర్చుకోగలవు మరియు బలమైన తార్కికం మరియు ప్రాతినిధ్య సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటాయి.
ప్రస్తుతం, AI విస్తృతమైన అప్లికేషన్లు మరియు వేగవంతమైన అభివృద్ధిని ఎదుర్కొంటోంది.ఇది హెల్త్‌కేర్, ఫైనాన్స్, ట్రాన్స్‌పోర్టేషన్, ఎడ్యుకేషన్ మరియు మరిన్నింటితో సహా వివిధ రంగాలలో వర్తించబడింది.AI సాంకేతికత యొక్క నిరంతర అభివృద్ధి, అల్గారిథమ్‌ల మెరుగుదల, కంప్యూటింగ్ శక్తిని మెరుగుపరచడం మరియు డేటాసెట్‌ల శుద్ధీకరణ AI యొక్క పరిధిని మరియు పనితీరును మరింత విస్తరించాయి.AI మానవ జీవితం మరియు ఉత్పత్తిలో తెలివైన సహాయకుడిగా మారింది.
ఉదాహరణకు, స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్‌లో, సురక్షితమైన మరియు సమర్థవంతమైన డ్రైవర్‌లెస్ రవాణాను సాధించడం ద్వారా అవగాహన, నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు నియంత్రణ వ్యవస్థల ద్వారా రహదారి పరిస్థితులు, ట్రాఫిక్ సిగ్నల్‌లు మరియు ఇతర వాహనాలను స్వయంప్రతిపత్తిగా గుర్తించడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి AI వాహనాలను అనుమతిస్తుంది.మెడికల్ డయాగ్నసిస్ మరియు అసిస్టెన్స్ రంగంలో, AI పెద్ద మొత్తంలో వైద్య డేటాను విశ్లేషించగలదు, వ్యాధి నిర్ధారణ మరియు చికిత్స నిర్ణయాలలో వైద్యులకు సహాయం చేస్తుంది.మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్‌తో, AI కణితులను గుర్తించగలదు, వైద్య చిత్రాలను విశ్లేషించగలదు, ఔషధ పరిశోధనలో సహాయం చేస్తుంది, తద్వారా వైద్య సామర్థ్యాన్ని మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
AI ఆర్థిక ప్రమాద నియంత్రణ మరియు పెట్టుబడి నిర్ణయాలలో విస్తృతమైన అనువర్తనాన్ని కూడా కనుగొంటుంది.ఇది ఆర్థిక డేటాను విశ్లేషించగలదు, మోసపూరిత కార్యకలాపాలను గుర్తించగలదు, నష్టాలను అంచనా వేయగలదు మరియు పెట్టుబడి నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది.పెద్ద-స్థాయి డేటాను త్వరగా ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యంతో, AI నమూనాలు మరియు ట్రెండ్‌లను కనుగొనగలదు, తెలివైన ఆర్థిక సేవలు మరియు సిఫార్సులను అందిస్తుంది.
ఇంకా, AI పారిశ్రామిక ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్‌కు వర్తించవచ్చు.ఇది పారిశ్రామిక ఉత్పత్తిలో ప్రక్రియలు మరియు పరికరాల నిర్వహణను ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు.సెన్సార్ డేటా మరియు చారిత్రక రికార్డులను విశ్లేషించడం ద్వారా, AI పరికరాల వైఫల్యాలను అంచనా వేయగలదు, ఉత్పత్తి ప్రణాళికలను ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు మరియు ఉత్పత్తి సామర్థ్యం మరియు పరికరాల విశ్వసనీయతను మెరుగుపరుస్తుంది.
తెలివైన సిఫార్సు వ్యవస్థలు మరొక ఉదాహరణ.AI వినియోగదారుల ఆసక్తులు మరియు ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులు మరియు సూచనలను అందించగలదు.ఇది ఇ-కామర్స్, సంగీతం మరియు వీడియో ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడింది, వినియోగదారులు వారి అవసరాలకు సరిపోయే ఉత్పత్తులను మరియు కంటెంట్‌ను కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది.
రోబోటిక్ వాక్యూమ్ క్లీనర్ల నుండి ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికత వరకు, IBM యొక్క “డీప్ బ్లూ” ప్రపంచ చెస్ ఛాంపియన్‌ను ఓడించడం నుండి ఇటీవలి ప్రజాదరణ పొందిన ChatGPT వరకు, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించి ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి, సమాచారాన్ని అందించడానికి మరియు విధులను నిర్వహించడానికి, AI ప్రవేశించింది. ప్రజల అభిప్రాయం.ఈ ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్లు వివిధ రంగాలలో AI ఉనికిలో ఒక చిన్న భాగం మాత్రమే.సాంకేతికత పురోగమిస్తున్నందున, పరిశ్రమలు మరియు ప్రక్రియలను పునర్నిర్మించే మరిన్ని వినూత్న AI అప్లికేషన్‌లను మేము ఆశించవచ్చు.
పోస్ట్ సమయం: జూలై-17-2023