Deep Blue

Logic Theorist

Watson

AlphaGo

Ережеге негізделген жүйелер, Машиналық оқыту, Нейрондық желілер, Табиғи тілдерді өңдеу, Робототехника.

Деректер базалары

Веб-әзірлеу

Ойын бағдарламалау

Машиналық оқыту - компьютерлердің деректерден үйрену және тәжірибе арқылы өздігінен жақсару қабілеті.

Машиналық оқыту - тек деректерді сақтау процесі.

Машиналық оқыту - тек адам жасаған алгоритмдер.

Машиналық оқыту - компьютерлердің тек бағдарламалау арқылы жұмыс істеуі.

Тек бақыланатын, тек бақыланбайтын

Классикалық, кванттық, генетикалық

Бақыланатын, бақыланбайтын, жартылай бақыланатын, және күшейту оқыту.

Супервайзинг, автоматтандырылған, нейрондық желілер

Ауыл шаруашылығы, құрылыс, ғылым

Туризм, экология, тарих

Спорт, өнер, әдебиет

Медицина, қаржы, білім беру, көлік, өндіріс

ЖИ-дің этикалық мәселелері тек технологиялық аспектілермен шектеледі.

ЖИ-дің этикалық мәселелері адамның құқықтары, деректердің құпиялылығы, алгоритмдердің әділдігі, жауапкершілік, және ЖИ-дің қоғамға әсері.

ЖИ-дің этикалық мәселелері тек ғылыми зерттеулермен байланысты.

ЖИ-дің этикалық мәселелері тек экономикалық пайдаға байланысты.

Нейрондық желілер тек кездейсоқ сандарды генерациялайды.

Нейрондық желілер тек кіріс деректерін сақтайды.

Нейрондық желілер тек бір қабатта жұмыс істейді.

Нейрондық желілер кіріс деректерін қабаттар арқылы өңдеп, салмақтарды жаңартып, оқыту процесінде жұмыс істейді.

Алгоритмдердің пайда болуы (1970)

Суперкомпьютерлердің дамуы (2005)

Техас конференциясы (1965)

Дартмут конференциясы (1956), нейрондық желілердің қайта жандануы (1980), Deep Blue мен Каспаров (1997), терең оқыту (2012), GPT-3 (2020)

ЖИ-дің болашағы жарқын, бірақ этикалық мәселелерді шешу қажет.

ЖИ-дің болашағы тек теріс әсерлермен байланысты.

ЖИ-дің болашағы тек технологиялық прогреске тәуелді.

ЖИ-дің болашағы адамдардың жұмысын толығымен жояды.