Искусственный интеллект (ИИ): прошлое, настоящее и чего ожидать в будущем? – Константин Воронцов

• В середине 50-х годов появилось выражение "искусственный интеллект", которое включало в себя несколько направлений.  

• Первое направление - экспертные системы, которые автоматизировали принятие решений в разных предметных областях, таких как игра в шашки и шахматы.  

• Второе направление - машинное обучение, которое автоматизировало эксперта, исключая его из процесса принятия решений.  

• Третье направление - нейронные сети, которые автоматизировали этап викторизации данных, придумывая признаки для объектов.  

• Машинное обучение используется во многих сферах, таких как кредитный скоринг, медицина, поиск полезных ископаемых, контроль качества и производство.  

• Нейронные сети используются для распознавания объектов на изображениях, таких как лица людей, шрифты, иероглифы и военная техника.  

• С приходом глубоких нейронных сетей, эксперты начали придумывать признаки для объектов, что привело к прорыву в автоматизации этапа викторизации данных.  

• Машинное обучение стало универсальным инструментом для обработки сложно структурированных данных, заменяя традиционные методы искусственного интеллекта.  

• Глубокое обучение стало доминирующим методом машинного обучения, вытесняя другие методы.  

• Модели внимания и трансформеры возникли в задаче машинного перевода и успешно применяются в обработке текстов, изображений и других данных.  

• Трансформеры могут вытеснить другие нейросетевые архитектуры в будущем.  

• Искусственный интеллект развивается для автоматизации рутинной деятельности человека, а не для полной замены человека.  

• Важно определить, какие задачи стоит автоматизировать и как это влияет на человеческую цивилизацию и систему ценностей.