Применения элементов искусственного интеллекта на транспорте и в логистике

 Многие современные технологии искусственного интеллекта основаны на этих идеях и обладают гораздо большими возможностями, чем их предшественники. Из-за медленных темпов изменений в технологической индустрии, хотя текущие достижения привели к некоторым интересным и впечатляющим результатам, их мало чем отличить друг от друга.

Ранние исследования искусственного интеллекта были сосредоточены на изучении обучающихся машин, которые использовали базу знаний для изменения своего поведения. В 1970 году Марвин Мински опубликовал концептуальный документ о машинах LISP.

В последующие десятилетия исследователи смогли усовершенствовать концепции обработки естественного языка и представления знаний. Этот прогресс привел к развитию повсеместных технологий обработки естественного языка и машинного перевода, используемых сегодня.

В 1978 году Эндрю Нг и Эндрю Хси написали влиятельную обзорную статью в журнале «Nature», содержащую более 2000 статей по ИИ и роботизированным системам. В документе были рассмотрены многие аспекты этой области, такие как моделирование, обучение с подкреплением, деревья решений и социальные сети.

После этого привлекать исследователей к обработке естественного языка становилось все труднее, а новые достижения в области робототехники и цифрового зондирования превзошли современное состояние обработки естественного языка.

В начале 2000-х большое внимание уделялось внедрению машинного обучения. Алгоритмы обучения – это математические системы, которые обучаются в процессе наблюдений.

В 1960-х Бендиксон и Руэль начали применять концепции обучающих машин в образовании и за его пределами. Их нововведения вдохновили исследователей на дальнейшее изучение этой области, и в 1990-х годах в этой области было опубликовано множество исследовательских работ.

В статье Сумита Чинтала 2002 года «Обучение с помощью поддельных данных» обсуждается система обратной связи, в которой искусственный интеллект обучается, экспериментируя с данными, которые он получает в качестве входных данных.

В 2006 году Юдофски, Штайн и Такер опубликовали статью о глубоком обучении, в которой предложили архитектуру масштабируемых глубоких нейронных сетей.

В 2007 году Рохит описал «гиперпараметры».