В 1980-х и 1990-х годах развитие ИИ продолжилось, увеличилось финансирование, поскольку исследователи добились значительного прогресса в разработке алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Эти достижения проложили путь для разработки многих широко используемых сегодня приложений ИИ, таких как распознавание речи, классификация изображений и обработка естественного языка.

В последние годы область ИИ продолжала развиваться и расширяться благодаря значительным достижениям в таких областях, как глубокое обучение и обучение с подкреплением. Эти достижения привели к разработке новых продуктов и услуг на основе ИИ, таких как автономные транспортные средства, персональные помощники и интеллектуальные домашние устройства.

Помимо ключевых событий и вех в истории ИИ, следует осветить текущее состояние и тенденции в этой области, определяющие будущие разработки. Одним из ключевых направлений, формирующих будущее ИИ, является внедрение алгоритмов и методов машинного обучения, позволяющих компьютерам учиться на основе новых данных и со временем улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи. Эти алгоритмы становятся все более распространенными в широком диапазоне приложений, они используются для анализа больших наборов данных, прогнозирования и выполнения задач, которые людям было бы трудно или невозможно выполнить самостоятельно. В области машинного обучения количество статей и публикаций в этой области растёт в геометрической прогрессии. Согласно исследованию журнала «AI Frontiers», количество статей, опубликованных на конференциях по машинному обучению, выросло с 50 в 2000 году до более 5000 в 2022 году.

В настоящее время получило своё развитие использование глубокого обучения, представляющего собой тип машинного обучения, который включает использование искусственных нейронных сетей с несколькими уровнями блоков обработки, известных как «нейроны». Эти сети способны обучаться и адаптироваться к новым данным и используются для достижения самых современных результатов в таких областях, как распознавание изображений и речи.

Исследователи работают над созданием общего искусственного интеллекта (AGI), который представляет собой способность машины выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, в то время как современные системы ИИ, как правило, предназначены для выполнения только конкретных задач. Общий ИИ всё ещё находится на ранних стадиях развития, но если он будет реализован, это позволит кардинально изменить повседневную жизнь людей. Исследование консалтинговой компании «Accenture» показывает, что к 2035 году искусственный интеллект может повысить ежегодные темпы экономического роста в развитых странах в среднем на 1,7 процентных пункта, увеличив мировую экономику на 15,7 триллиона долларов.

Рассмотрим несколько проблем и этических соображений, связанных с развитием ОИИ. Одна из основных проблем заключается в том, что ИИ может превзойти интеллект человека и его возможности, что вызывает серьёзные опасения по поводу замещения людей на рабочих местах и возможности того, что машины станут более мощными и востребованными, чем люди. Существуют также опасения по поводу возможности использования ИИ в злонамеренных целях, например, при разработке автономного оружия или для наблюдения и отслеживания. Кроме того, возникают вопросы о том, как обеспечить прозрачность и объяснимость систем ИИ, а также как обеспечить их этичную и ответственную разработку.

ИИ всё чаще используется в промышленности и бизнесе как способ повышения эффективности производства и оказания услуг, снижения затрат и повышения производительности труда. Очевидно, что эта тенденция сохранится в ближайшей перспективе, поскольку всё больше компаний стремятся внедрить ИИ в свою деятельность. В одном из отчётов компании «MarketsandMarkets», занимающейся программами роста, указывается, что размер мирового рынка искусственного интеллекта вырастет с 21,46 миллиардов долларов в 2018 году до 190,61 миллиардов долларов к 2025 году при среднегодовом темпе роста 36,62% в течение прогнозируемого периода.

Стремительное развитие ИИ и машинного обучения вероятнее всего будет определяющим в этой области знания и окажет серьёзное влияние на различные сферы деятельности человека и общество в целом.

По состоянию на 2022 год количество стартапов в области ИИ во всем мире превысило 15 000, абсолютными лидерами являются Китай и США, за которыми следуют Индия, Канада и Великобритания.

Согласно прогнозу американской исследовательской и консалтинговой компании «Gartner», специализирующейся на рынках информационных технологий, уже в 2023 году 75% крупных и средних организаций будут использовать ИИ для улучшения хотя бы одного из основных процессов продаж своей продукции.

Искусственный интеллект и машинное обучение имеют широкую область применения в различных отраслях и секторах экономики. Некоторые из текущих приложений искусственного интеллекта и машинного обучения включают:

– распознавание речи, когда алгоритмы ИИ и машинного обучения позволяют компьютерам распознавать и расшифровывать разговорную речь, позволяя пользователям взаимодействовать с устройствами и системами с помощью голосовых команд;

– анализ изображений и видео, когда алгоритмы ИИ и машинного обучения используются для анализа и классификации изображений и видео, такие приложения позволяют с высокой степенью точности распознавать объекты или лица людей, анализировать их настроения;

– обработку естественного языка, когда алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют компьютерам понимать и генерировать человеческий язык, такие приложения могут использоваться в качестве языкового переводчика, чат-бота или виртуального помощника;

– предиктивную аналитику, когда алгоритмы машинного обучения применяются для анализа данных и прогнозирования будущих результатов, что позволяет использовать такие приложения для обнаружения мошенничества, предотвращения оттока клиентов или прогнозирования спроса на товары и услуги.