Oluşturulan grafiğe.
Sık sık söylenen, yapay zekadan bir gerçek haline gelir. Dil bir sistemle kalır ve giderek daha garip sonuçlar.
Antik çağdan, dil insan zekasının bir olasılık olarak anlamak ve formüle etmek için temel özelliği olarak kabul edilmiştir. Bugünün bilgisayarının hesaplanmasının artan gücü, tablodaki yapay zeka fikrini bildiriyor ve esas olarak çok az tarihsel eğitimi olanları şaşırtıyor.
Bugün yeni ve yenilikçi olarak sunulması muhtemel olan, aslında onlarca yıllık girişimler ve hatalardır.
Harika bir hikayenin başlangıcı
Yapay zeka kavramı 1956 yılında Dartmouth College'da düzenlenen bir konferansta John McCarthy tarafından modellenmiştir.
Bu konferans, şu anda insanlar için ayrılmış sorunları çözmek ve kendilerini geliştirmek için dil, soyutlamalar ve kavramlar oluşturma makinelerinin nasıl yapılacağını keşfetmeyi amaçladı.
Neredeyse 70 yıl önce yeni keşiflere ulaşılmamış olsa da, bu konferans bağımsız bir araştırma alanı olarak yapay zeka kavramının oluşturulmasına önemli bir katkıda bulundu ve basit otomasyondan farklı.
Dartmouth Konferansı genellikle araştırma AI'sının başlangıç noktası olarak kabul edilir. Yapay zekayı basit otomasyondan ayırarak bölümün temelini attı.
İlk konuşma makinesi – ve ne etkinleştirildi
Alman-Amerikalı bilgisayar bilimcisi Joseph Weizenbaum, ilk sohbet botunu 1966'da araştırma amacıyla geliştirdi. İnsanlar ve bilgisayarlar arasındaki iletişimin doğal dilde nasıl çalışabileceğini araştırmak istedi.
O zamanın icatları gerçekçi olmayan beklentilere yol açtı. Bu dönemde bilgisayarlar henüz görüntülerin vokal tanıması ve işlenmesi gibi etkili karmaşık görevleri çözecek kadar verimli değildi.
Planlanan dönemde umulan çözümleri sunamadıkları açık olduğunda, siyasetin ve birçok şirketin çıkarları azaldı ve yapay zeka alanındaki araştırma projelerinin finansmanı azaltıldı veya hatta tamamen kesintiye uğradı.
70'lerde, daha sonra ortaya çıkan uzmanların sistemleri daha fazla ilgi gördü. Bunlar, insan uzmanlarının özel bilgisinin belirli bir tematik alanda çoğaltıldığı ve bunların sonuçlarıdır.
O zaman, onkoloji uzmanları sistemleri, kanserli hastalar için tanı veya tedavi alanında doktorları ve hemşirelik personelini desteklemek ve tıpta bulaşabileceğinden daha hızlı olmak için kullanılmıştır.
Büyük planlar, derin sonbahar, kara kutu
80'lerin başında, 1980'lerin başında Japonya'da paralel hesaplamalar ve mantıksal programlama kullanan yenilikçi bilgisayarlar geliştirmek amacıyla beşinci nesil olarak adlandırılan bilgisayar projesi formüle edildi. Yardımlarıyla yapay zekanın gelişimini teşvik etmek istediler.
İyi oynadığı şey gerçekte bir hayal kırıklığı haline geldi ve yapay zekanın yıllarca tekrar kaybolmasını sağladı.
1997'de, kamuoyunda “yapay zeka” terimi, Ofis Garry Kasparov'daki satranç şampiyonuna karşı kazanan IBM Deep Blue bilgisayarla parladı, sonunda sadece büyük bir tren kataloğu sundu, ancak benzer bir şey bile değil.
Sadece 2012'den beri derin öğrenmenin kurulmasıyla devreye girdi. Derin öğrenme, bu tür derin nöronal ağlara, yani genellikle farklı gizli katmanlarda binlerce, milyon veya daha fazla yapay nöron içeren, ancak çoğunlukla daha harika bir kara kutu gibi görünenlere dayanıyor.
Büyük Veri, Yakın Gerçek
1950'lerde sinir ağları fikri zaten geliştirilmişti. Ancak o zaman, başarılı bir uygulama için hala hesaplama gücü ve dijital verilerin eksikliği vardı. Bununla birlikte, hesaplama gücü önemli ölçüde artmış ve dünya çapında Web ile dijital verilerde önemli bir artış sağlandığı için bugün her iki kısıtlama da ortadan kaldırılmıştır.
Halkın verileri için erişilebilir olan şey, bu verilerin yazarları tarafından hırsızlıktan giderek daha fazla tanımlanan bir prosedür olan mülksüz genel haline gelmiştir.
Eko odasından öğrenme materyali
Yeni veriler açmak için, AI tarafından oluşturulan metinler şimdi değerlendirilmektedir ve beslenme şirketlerinin öğrenme için özel iletişimi. Ancak bu, AI'ya dayalı metin oluşturmanın içeriğinin değerini koyuyor gibi görünüyor.
Öğrenmenin sonucu hala öğrenme için kullanılan verilerin kalitesine bağlıdır ve burada telif hakkı sorularına eklenir Yapay zekanın dikkate değer sorunu.
Bir beyanın doğruluğu sıklığına bağlıysa ve bir kullanıcının her yeni cevap için sorularının kronolojisi dikkate alınırsa, memnun edebilir, ancak mesanedeki yakalamaya emanet edilebilir.
Önerilen editoryal içerik
Onların rızasıyla, burada harici bir içerik yüklenir.
Dış mekan içeriği artık şarj edildi
Nüfusun temsili araştırmaları söz konusu olduğunda, sosyal olarak istenen cevaplar sorular düzenleyerek filtrelenebilir ve bu nedenle olası sonuçlar elde edilebilir.
Önümüzdeki kış
Bunun için kullanılan araçlar olmadıkça gibi görünüyor, çünkü kullanıcılar arasındaki kabulü artırıyor gibi görünüyor.
Yakın geçmişte daha önce korkulan mesanenin oluşumu, büyük arama motorlarının algoritmaları tarafından desteklendiyse, AI kullanımı burada turbo üzerinde açıldı.
Gelecek kış şimdi mi?
Sık sık söylenen, yapay zekadan bir gerçek haline gelir. Dil bir sistemle kalır ve giderek daha garip sonuçlar.
Antik çağdan, dil insan zekasının bir olasılık olarak anlamak ve formüle etmek için temel özelliği olarak kabul edilmiştir. Bugünün bilgisayarının hesaplanmasının artan gücü, tablodaki yapay zeka fikrini bildiriyor ve esas olarak çok az tarihsel eğitimi olanları şaşırtıyor.
Bugün yeni ve yenilikçi olarak sunulması muhtemel olan, aslında onlarca yıllık girişimler ve hatalardır.
Harika bir hikayenin başlangıcı
Yapay zeka kavramı 1956 yılında Dartmouth College'da düzenlenen bir konferansta John McCarthy tarafından modellenmiştir.
Bu konferans, şu anda insanlar için ayrılmış sorunları çözmek ve kendilerini geliştirmek için dil, soyutlamalar ve kavramlar oluşturma makinelerinin nasıl yapılacağını keşfetmeyi amaçladı.
Neredeyse 70 yıl önce yeni keşiflere ulaşılmamış olsa da, bu konferans bağımsız bir araştırma alanı olarak yapay zeka kavramının oluşturulmasına önemli bir katkıda bulundu ve basit otomasyondan farklı.
Dartmouth Konferansı genellikle araştırma AI'sının başlangıç noktası olarak kabul edilir. Yapay zekayı basit otomasyondan ayırarak bölümün temelini attı.
İlk konuşma makinesi – ve ne etkinleştirildi
Alman-Amerikalı bilgisayar bilimcisi Joseph Weizenbaum, ilk sohbet botunu 1966'da araştırma amacıyla geliştirdi. İnsanlar ve bilgisayarlar arasındaki iletişimin doğal dilde nasıl çalışabileceğini araştırmak istedi.
O zamanın icatları gerçekçi olmayan beklentilere yol açtı. Bu dönemde bilgisayarlar henüz görüntülerin vokal tanıması ve işlenmesi gibi etkili karmaşık görevleri çözecek kadar verimli değildi.
Planlanan dönemde umulan çözümleri sunamadıkları açık olduğunda, siyasetin ve birçok şirketin çıkarları azaldı ve yapay zeka alanındaki araştırma projelerinin finansmanı azaltıldı veya hatta tamamen kesintiye uğradı.
70'lerde, daha sonra ortaya çıkan uzmanların sistemleri daha fazla ilgi gördü. Bunlar, insan uzmanlarının özel bilgisinin belirli bir tematik alanda çoğaltıldığı ve bunların sonuçlarıdır.
O zaman, onkoloji uzmanları sistemleri, kanserli hastalar için tanı veya tedavi alanında doktorları ve hemşirelik personelini desteklemek ve tıpta bulaşabileceğinden daha hızlı olmak için kullanılmıştır.
Büyük planlar, derin sonbahar, kara kutu
80'lerin başında, 1980'lerin başında Japonya'da paralel hesaplamalar ve mantıksal programlama kullanan yenilikçi bilgisayarlar geliştirmek amacıyla beşinci nesil olarak adlandırılan bilgisayar projesi formüle edildi. Yardımlarıyla yapay zekanın gelişimini teşvik etmek istediler.
İyi oynadığı şey gerçekte bir hayal kırıklığı haline geldi ve yapay zekanın yıllarca tekrar kaybolmasını sağladı.
1997'de, kamuoyunda “yapay zeka” terimi, Ofis Garry Kasparov'daki satranç şampiyonuna karşı kazanan IBM Deep Blue bilgisayarla parladı, sonunda sadece büyük bir tren kataloğu sundu, ancak benzer bir şey bile değil.
Sadece 2012'den beri derin öğrenmenin kurulmasıyla devreye girdi. Derin öğrenme, bu tür derin nöronal ağlara, yani genellikle farklı gizli katmanlarda binlerce, milyon veya daha fazla yapay nöron içeren, ancak çoğunlukla daha harika bir kara kutu gibi görünenlere dayanıyor.
Büyük Veri, Yakın Gerçek
1950'lerde sinir ağları fikri zaten geliştirilmişti. Ancak o zaman, başarılı bir uygulama için hala hesaplama gücü ve dijital verilerin eksikliği vardı. Bununla birlikte, hesaplama gücü önemli ölçüde artmış ve dünya çapında Web ile dijital verilerde önemli bir artış sağlandığı için bugün her iki kısıtlama da ortadan kaldırılmıştır.
Halkın verileri için erişilebilir olan şey, bu verilerin yazarları tarafından hırsızlıktan giderek daha fazla tanımlanan bir prosedür olan mülksüz genel haline gelmiştir.
Eko odasından öğrenme materyali
Yeni veriler açmak için, AI tarafından oluşturulan metinler şimdi değerlendirilmektedir ve beslenme şirketlerinin öğrenme için özel iletişimi. Ancak bu, AI'ya dayalı metin oluşturmanın içeriğinin değerini koyuyor gibi görünüyor.
Öğrenmenin sonucu hala öğrenme için kullanılan verilerin kalitesine bağlıdır ve burada telif hakkı sorularına eklenir Yapay zekanın dikkate değer sorunu.
Bir beyanın doğruluğu sıklığına bağlıysa ve bir kullanıcının her yeni cevap için sorularının kronolojisi dikkate alınırsa, memnun edebilir, ancak mesanedeki yakalamaya emanet edilebilir.
Önerilen editoryal içerik
Onların rızasıyla, burada harici bir içerik yüklenir.
Dış mekan içeriği artık şarj edildi
Nüfusun temsili araştırmaları söz konusu olduğunda, sosyal olarak istenen cevaplar sorular düzenleyerek filtrelenebilir ve bu nedenle olası sonuçlar elde edilebilir.
Önümüzdeki kış
Bunun için kullanılan araçlar olmadıkça gibi görünüyor, çünkü kullanıcılar arasındaki kabulü artırıyor gibi görünüyor.
Yakın geçmişte daha önce korkulan mesanenin oluşumu, büyük arama motorlarının algoritmaları tarafından desteklendiyse, AI kullanımı burada turbo üzerinde açıldı.
Gelecek kış şimdi mi?