Читать книгу Искусственный интеллект - - Страница 7

В период с 2000 по 2010 годы в области ИИ отмечается новый расцвет, основанный на концепции BIG DATA («больших данных»), базирующейся на резком росте вычислительных мощностей, необходимых для вычислений, а также значительных научных достижениях. Перечислим наиболее значимые из них:

Появление новых алгоритмов машинного обучения. В 2000-х годах были разработаны и усовершенствованы такие алгоритмы, как градиентный спуск, стохастический градиентный спуск и алгоритмы оптимизации.

В это десятилетие активно развивается глубокое обучение, его практическое применение становится более распространенным. Это привело к значительному прогрессу в области распознавания образов, обработки естественного языка и других областях.

Значительно усовершенствованы сверточные нейронные сети (CNN), которые стали основой для многих современных систем компьютерного зрения. Кроме того, были значительно усовершенствованы рекуррентные нейронные сети (RNN), которые позволили эффективно обрабатывать данные, поступающие на обработку в виде последовательности, например текст и речь.

Началось активное исследование и разработка генеративных моделей, таких как генеративно-состязательные сети (GANs), которые позволяют создавать новые изображения, звуки и тексты, имитирующие реальные данные.

Произошел значительный прогресс в области обработки естественного языка (NLP), включая разработку алгоритмов машинного перевода, чат-ботов и систем распознавания речи.

Активно развивалась робототехника, были созданы более сложные и автономные роботы, способные выполнять различные задачи в различных средах.

Продолжили развиваться экспертные системы, их применение стало более широким, включая использование в медицине, юриспруденции и других областях.

Облачные вычисления стали более доступными и распространенными, что позволило исследователям и разработчикам использовать большие объемы вычислительных ресурсов для обучения и тестирования ИИ-моделей.

Было создано множество открытых источников данных и библиотек алгоритмов, что облегчило доступ к данным и инструментам для исследователей и разработчиков.