1950 च्या उन्हाळ्यात, तरुण शास्त्रज्ञांच्या एका गटाने या उदयोन्मुख क्षेत्राचा औपचारिक जन्म म्हणून एका मेळाव्यात "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" हा शब्द तयार केला.
काही दशकांच्या कालावधीत, AI विकासाच्या विविध टप्प्यांतून जात आहे.याची सुरुवात नियम-आधारित प्रणालींपासून झाली, जिथे AI सिस्टीम्स स्वहस्ते लिहिलेल्या नियमांवर आणि तर्कावर अवलंबून होत्या.सुरुवातीच्या तज्ञ प्रणाली या स्टेजचे विशिष्ट प्रतिनिधी होते.अशा AI प्रणालींना पूर्वनिर्धारित नियम आणि ज्ञान आवश्यक होते आणि ते अनपेक्षित परिस्थिती हाताळण्यास अक्षम होते.
त्यानंतर मशीन लर्निंग आले, ज्याने मशीन्सना डेटामधून नमुने आणि नियम शिकण्याची परवानगी देऊन लक्षणीय प्रगती केली.सामान्य पद्धतींमध्ये पर्यवेक्षी शिक्षण, पर्यवेक्षित शिक्षण आणि मजबुतीकरण शिक्षण यांचा समावेश होतो.या टप्प्यात, एआय सिस्टम डेटाच्या आधारे अंदाज आणि निर्णय घेऊ शकतात, जसे की प्रतिमा ओळख, उच्चार ओळखणे आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया.
पुढे, सखोल शिक्षण ही मशीन लर्निंगची एक शाखा म्हणून उदयास आली.मानवी मेंदूची रचना आणि कार्यक्षमतेचे अनुकरण करण्यासाठी हे मल्टी-लेयर न्यूरल नेटवर्कचा वापर करते.सखोल शिक्षणाने प्रतिमा आणि उच्चार ओळखणे, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया इ. सारख्या क्षेत्रात यश मिळवले. या टप्प्यातील AI सिस्टीम मोठ्या प्रमाणात डेटा शिकू शकतात आणि मजबूत तर्क आणि प्रतिनिधित्व क्षमता बाळगू शकतात.
सध्या, AI व्यापक अनुप्रयोग आणि जलद विकासाचा अनुभव घेत आहे.हे आरोग्यसेवा, वित्त, वाहतूक, शिक्षण आणि बरेच काही यासह विविध क्षेत्रांमध्ये लागू केले गेले आहे.AI तंत्रज्ञानाची सतत प्रगती, अल्गोरिदम सुधारणे, संगणकीय शक्ती वाढवणे आणि डेटासेटचे शुद्धीकरण यामुळे AI ची व्याप्ती आणि कार्यप्रदर्शन आणखी वाढले आहे.AI मानवी जीवन आणि उत्पादनात एक बुद्धिमान सहाय्यक बनले आहे.
उदाहरणार्थ, स्वायत्त ड्रायव्हिंगमध्ये, AI वाहनांना स्वायत्तपणे रस्ता परिस्थिती, वाहतूक सिग्नल आणि इतर वाहने ओळखणे आणि प्रतिसाद देण्यास सक्षम करते, धारणा, निर्णय घेणे आणि नियंत्रण प्रणालीद्वारे, सुरक्षित आणि कार्यक्षम चालकविरहित वाहतूक साध्य करते.वैद्यकीय निदान आणि सहाय्याच्या क्षेत्रात, AI मोठ्या प्रमाणात वैद्यकीय डेटाचे विश्लेषण करू शकते, डॉक्टरांना रोग निदान आणि उपचार निर्णयांमध्ये मदत करते.मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगसह, एआय ट्यूमर शोधू शकते, वैद्यकीय प्रतिमांचे विश्लेषण करू शकते, फार्मास्युटिकल संशोधनात मदत करू शकते, इत्यादी, ज्यामुळे वैद्यकीय कार्यक्षमता आणि अचूकता सुधारते.
AI ला आर्थिक जोखीम नियंत्रण आणि गुंतवणुकीच्या निर्णयांमध्ये देखील व्यापक अनुप्रयोग आढळतो.हे आर्थिक डेटाचे विश्लेषण करू शकते, फसव्या क्रियाकलाप ओळखू शकते, जोखमींचे मूल्यांकन करू शकते आणि गुंतवणूक निर्णय घेण्यास मदत करू शकते.मोठ्या प्रमाणात डेटावर द्रुतपणे प्रक्रिया करण्याच्या क्षमतेसह, AI नमुने आणि ट्रेंड शोधू शकते, बुद्धिमान आर्थिक सेवा आणि शिफारसी प्रदान करते.
शिवाय, AI औद्योगिक ऑप्टिमायझेशन आणि भविष्यसूचक देखभालसाठी लागू केले जाऊ शकते.हे औद्योगिक उत्पादनातील प्रक्रिया आणि उपकरणे देखभाल अनुकूल करू शकते.सेन्सर डेटा आणि ऐतिहासिक नोंदींचे विश्लेषण करून, एआय उपकरणांच्या अपयशाचा अंदाज लावू शकते, उत्पादन योजना ऑप्टिमाइझ करू शकते आणि उत्पादन कार्यक्षमता आणि उपकरणांची विश्वासार्हता सुधारू शकते.
बुद्धिमान शिफारस प्रणाली हे दुसरे उदाहरण आहे.AI वापरकर्त्यांच्या आवडी आणि प्राधान्यांवर आधारित वैयक्तिक शिफारसी आणि सूचना देऊ शकते.हे ई-कॉमर्स, संगीत आणि व्हिडिओ प्लॅटफॉर्ममध्ये मोठ्या प्रमाणावर वापरले गेले आहे, वापरकर्त्यांना त्यांच्या गरजांशी जुळणारी उत्पादने आणि सामग्री शोधण्यात मदत करते.
रोबोटिक व्हॅक्यूम क्लीनरपासून ते चेहर्यावरील ओळख तंत्रज्ञानापर्यंत, IBM च्या “डीप ब्लू” पासून जागतिक बुद्धिबळ चॅम्पियनला पराभूत करण्यापासून ते अलीकडील लोकप्रिय ChatGPT, जे प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी, माहिती प्रदान करण्यासाठी आणि कार्ये करण्यासाठी नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि मशीन शिक्षण तंत्राचा वापर करते, AI ने प्रवेश केला आहे. जनतेचा दृष्टिकोन.हे व्यावहारिक ऍप्लिकेशन्स विविध क्षेत्रांमध्ये AI च्या उपस्थितीचा एक छोटासा भाग आहे.तंत्रज्ञान जसजसे पुढे जात आहे, तसतसे आम्ही अधिक नाविन्यपूर्ण एआय ऍप्लिकेशन्सची अपेक्षा करू शकतो जे उद्योग आणि प्रक्रियांना संपूर्ण बोर्डमध्ये आकार देतील.
पोस्ट वेळ: जुलै-17-2023