Veštačka inteligencija (AI) je multidisciplinarna grana računarstva koja se bavi stvaranjem inteligentnih sistema koji mogu donositi odluke i izvršavati zadatke koji obično zahtevaju ljudsku inteligenciju. Razvoj veštačke inteligencije ima bogatu istoriju koja seže unazad nekoliko decenija. Evo pregleda razvoja veštačke inteligencije po dekadama:
1950
Koncept veštačke inteligencije postavili Mekulok i Pits, 1943. godine, u radu u kom se predstavlja model veštačkih neurona na bazi tri izvora.
Početak istraživanja veštačke inteligencije kao takve, vezuje se za objavu Alan Turingovog rada o mašinama koje misle, pod naslovom „Računari i inteligencija“.
Nekoliko godina kasnije stvoren je i prvi neuralni računar SNARC.
1956. godine održana je Dartmouth konferencija, koja se smatra prekretnicom za osnivanje veštačke inteligencije kao formalne discipline.
1960
U ovoj deceniji, istraživači su se fokusirali na razvoj simboličke veštačke inteligencije, koja se oslanjala na simboličko logičko razmišljanje.
Istraživanje je usmereno na jezičko razumevanje, problem rešavanja i kreiranje ekspertnih sistema.
1970
U ovoj deceniji, veštačka inteligencija doživljava „zimski san“ zbog ograničenja i teškoća u postizanju zadovoljavajućih rezultata.
Razvoj veštačke inteligencije usporava, a fokus se pomera na razvoj specifičnih algoritama i pristupa.
1980
Ponovno se javlja interes za veštačku inteligenciju, posebno u oblasti neuronskih mreža i ekspertnih sistema.
Pojavljuju se različiti algoritmi mašinskog učenja, kao što su genetski algoritmi i metoda potpornih vektora.
1990
Ova decenija je obeležena širim korišćenjem veštačke inteligencije u komercijalnim aplikacijama, kao što su prepoznavanje govora i pretraživači.
Veštačka inteligencija postaje sve prisutnija u industriji, a algoritmi mašinskog učenja postaju sve moćniji i složeniji.
2000
Razvoj veštačke inteligencije nastavlja se ubrzano, uz sve veću primenu u automatskom prepoznavanju slika, obradi prirodnog jezika i robotici.
Pojavljuju se tehnike dubokog učenja, kao što su neuronske mreže sa više slojeva, koje postižu impresivne rezultate u mnogim zadacima.
2010
Deep learning postaje vodeća paradigma u veštačkoj inteligenciji, sa velikim napretkom u prepoznavanju slika, obradi prirodnog jezika i autonomnim vozilima.
Kombinacija velikih skupova podataka i moćnih računarskih resursa omogućuje brže obučavanje i primenu složenih modela.
2020
Danas veštačka inteligencija ima široku primenu u različitim industrijama, kao što su zdravstvo, finansije, transport, robotika, digitalni marketing i drugi sektori.
Napredak u deep learning, veštačkoj inteligenciji zasnovanoj na znanju, automatizaciji i većoj dostupnosti podataka nastavlja da oblikuje našu svakodnevicu.
Iako se razvoj veštačke inteligencije proteže kroz više decenija, još uvek ima mnogo prostora za istraživanje i inovacije. Brzi napredak tehnologije obećava još veće mogućnosti primene veštačke inteligencije u budućnosti.
