Najlepsze 20 narzędzi AI 2025: Kompleksowy przewodnik dla przedsiębiorstw w dziedzinie sztucznej inteligencji

Koncepcja sztucznej inteligencji nie jest nowa – zaczęła się od prac Alana Turyna w latach pięćdziesiątych, a następnie przemarszała przez wcześniejsze podejścia symboliczne AI skupione na systemach opartych na zasadach. Jednak obecna fala sztucznej inteligencji – często nazywana ‘szerszą’ lub ‘słabszą’ AI – jest podstawowo inna. Jest ona oparta na latach rozwinięć w dziedzinie informatyki, matematyki (zawierającej szczególnie algebrę liniową i rachunek różniczkowy) oraz najważniejsze – ogromnych zbiorach danych. Rost chmury obliczeniowej stanowił kluczowy czynnik, oferując dostęp do siły obliczeniowej potrzebnej do treningu skomplikowanych modeli.

Platformy do rozwoju sztucznej inteligencji ewoluowały przez różne fazę, początkowo opierając się na systemach opartych na zasadach i wkraczając potem w transformacyjne możliwości uczenia maszynowego, szczególnie techników uczenia głębokiego. Ta ewolucja była napędzana przez rozwijające się siły obliczeniowe oraz dostęp do dużych zbiorów danych.

Faza 1, przed 2012 rokiem, była dominowana przez systemy oparte na zasadach i systemy ekspertów. Te zależały głównie od ręcznie kodowanych zasad i baz wiedzy, co uczyniło je skuteczne dla określonych dziedzin, ale nie posiadały adaptacyjności i skalowalności potrzebnych do szerokiego zastosowania.

Faza 2, od 2012 do 2018 roku, zobaczyła pojawienie się uczenia maszynowego, zwłaszcza techników głębokiego uczenia, takich jak sieci neuronowe konwolucyjne (CNNs), które znacząco poprawiły wydajność w obszarach takich jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego. Platformy takie jak TensorFlow i PyTorch zaczęły zdobywać znaczną popularność podczas tego okresu.