Dirbtinis intelektas
Dirbtinis intelektas (DI) – bet koks dirbtinai sukurtas intelektas. Andreas Kaplan ir Michael Haenlein apibrėžė dirbtinį intelektą kaip „sistemos sugebėjimą teisingai interpretuoti išorinius duomenis, mokytis iš jų ir panaudoti tokias žinias, kad būtų įgyvendinti konkretūs tikslai ir uždaviniai, lanksčiai juos pritaikant“. Dirbtinis intelektas skiriasi nuo įprastų kompiuterinių algoritmų tuo, kad gali apsimokyti, tai atlikdamas tą patį veiksmą gali elgtis kitaip priklausomai nuo prieš tai atliktų veiksmų. Dirbtinio intelekto tyrimai remiasi psichologijos ir neurologijos, matematikos ir logikos, komunikacijos teorijos, filosofijos ir lingvistikos mokslų duomenimis. Dirbtinio intelekto tyrimuose dažnai pagal gyvų organizmų nervų sistemą kuriami supaprastinti teoriniai modeliai. Jie vadinami neuroniniais tinklais, kurie vėliau panaudojami sprendžiant įvairių sričių problemoms spręsti – balso ar vaizdo atpažinimui, ligų diagnozei ir panašioms problemoms, kurios tiksliais algoritmais sunkiai sprendžiamos dėl ribotų techninių galimybių. Dirbtinio intelekto programos apima išplėstinius žiniatinklio paieškos variklius (pvz., Google), rekomendacijų sistemas (kurias naudoja YouTube, Amazon ir Netflix]), žmogaus kalbos supratimas (pvz., Siri ir Alexa), savarankiškas automobilis (pvz., Tesla), automatizuotas sprendimų priėmimas ir aukščiausio lygio varžybos strateginio žaidimo sistemose (tokiose kaip šachmatai ir Go. DI buvo įkurtas kaip akademinė disciplina 1956 m. Nuo pat dirbtinio intelekto atradimo tyrimai išbandė ir atmetė daugybę skirtingų metodų, įskaitant smegenų modeliavimą, didelės žinių duomenų bazes ir gyvūnų elgesio imitavimą. Pirmaisiais 21-ojo amžiaus dešimtmečiais šioje srityje labai dominavo mašininis mokymasis mašininis mokymasis, ir ši technika pasirodė esanti labai sėkminga, padėjusi išspręsti daug sudėtingų pramonės ir akademinės bendruomenės problemų.