# data[].attributes.body
Привееет

# data[].attributes.body
2018:

• OpenAI ұсынған DALL·E және GPT-2: OpenAI GPT-2 шығарды, бұл когерентті және контекстік сәйкес мәтін жасауға қабілетті үлкен тіл үлгісі. Одан кейін мәтіндік сипаттамалардан кескіндерді жасаған DALL·E AI-ның мәтін мен кескінді құру мүмкіндігін көрсетті.

# data[].attributes.headline
Хансеитов Алмас

# data[].attributes.subject
Хансеитов Алмас

# data[].attributes.body
2021:1)Денсаулық сақтаудағы AI: диагностика мен дербестендірілген медицинаны қоса алғанда, денсаулық сақтау саласында AI қосымшалары кеңейтілді.

2)Transformers in Vision: Vision Transformers (ViT) кескінді жіктеу тапсырмаларына трансформатор үлгілерін қолдана отырып, тартымдылыққа ие болды.

3)OpenAI ұсынған DALL-E: OpenAI мәтіндік сипаттамалардан кескіндер жасауға қабілетті DALL-E үлгісін ұсынды.

# data[].attributes.body
«Жасанды интеллект» терминінің пайда болуы 1956

Жасанды интеллект терминін алғаш рет 1956 жылы Дартмут университетінде өткен конференцияда функционалдық бағдарламалаудың негізін қалаушы және Лисп тілін ойлап тапқан Джон Маккарти айтқан.

DALL-E – ағылшын тіліндегі мәтіндік сипаттамалар негізінде жоғары сапалы кескіндерді жасауға қабілетті нейрондық желі. Дәл осы жылдар арасында кескін жасауға қабілетті нейрондық желілер танымал болды.2019

# data[].attributes.headline
Әділбек Таймас

# data[].attributes.subject
Әділбек Таймас

# data[].attributes.body
2017 жылы fukokumutualinsurance сақтандыру компаниясының 34 қызметкері бір компьютермен ауыстырылды.

Сондай-ақ, Amazon-да ұсынылатын AI сатылымның 40% - делает сатып алушылар сатып алатын тауарларды тек қана емес, жоғары ықтималдықпен бағалайтыны белгілі емес. Ал олардың қоймаларында нейрондық желілер адамдардың жұмысын басқарады.

# data[].attributes.headline
Шәкәрімова Айша

# data[].attributes.subject
Шәкәрімова Айша

# data[].attributes.body
1985 жылы суретші жасанды интелекті құрылды. Негізін қалаушы Гарольд Коэн суретшісі болып табылады.

# data[].attributes.headline
Нурай Сагидулдинова 

# data[].attributes.subject
Нурай Сагидулдинова 

# data[].attributes.body
(2018)Alibaba тілдерін өңдейтін жасанды интеллект Стэнфорд университетіндегі оқу және түсіну тестінде адамдардан асып түсті

# data[].attributes.headline
Шәкәрімова Айша

# data[].attributes.subject
Шәкәрімова Айша

# data[].attributes.body
1985 жылы суретші жасанды интелекті құрылды. Негізін қалаушы Гарольд Коэн суретшісі болып табылады.

# data[].attributes.body
GitHub Copilot — Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim және JetBrains сияқты интеграцияланған әзірлеу орталарын пайдаланушыларға кодты толтырумен көмектесу үшін GitHub және OpenAI бірлесіп әзірлеген жасанды интеллект құралы.

# data[].attributes.body
2019:

GPT-2: OpenAI GPT-2 моделін шығарды, ол табиғи тілде мәтін генерациялауда жоғары сапалы нәтижелер көрсетті.

DeepFake: Жасанды интеллектті қолдана отырып, бейнелерді манипуляциялау технологияларының танымалдылығы артты.

# data[].attributes.body
2022ж 30 қарашада ChatGPT қолданысқа енгізілді. Python тілінде жазылған. OpenAI компаниясында жасалып шығарылған. 2022 ж қарашада GPT-3.5 ретінде таныстырылды.

# data[].attributes.headline
Куштаева Асем

# data[].attributes.subject
Куштаева Асем

# data[].attributes.body
2018 жыл

- BERT: Google компаниясы жасаған модель, контексті түсіну үшін екі бағытты оқытуды пайдаланады. Бұл модель көптеген мәтінді өңдеу қосымшаларының негізі болды.

2019 жыл

- GPT-2: OpenAI компаниясы жоғары сапалы мәтіндер генерациялайтын модельді таныстырды. Бұл мәтін генерациясында маңызды қадам болды.

- GAN: Генеративті қарсылас желілері технологиясы дамып, шынайы суреттер, бейнелер және музыка жасауға мүмкіндік берді.

2020 жыл

- DALL-E: Мәтіндік сипаттамалар негізінде суреттер жасайтын модель, креативті AI қолдануында жаңа мүмкіндіктер ашты.

2021 жыл

- Автономды жүйелер: Өздігінен жүретін автомобильдер мен дрондар технологиялары дамып, объектілерді тану және шешім қабылдау жүйелері енгізілді.

2022 жыл

медициналық AI қолдануында да прогресс байқалды. Жасанды интеллект ауруларды диагностикалауда, медициналық суреттерді талдауда және жекелендірілген емдеу әдістерін дамытуда белсенді түрде қолданылды. Мысалы, кейбір AI жүйелері рентген суреттерін талдап, ауруларды ерте кезеңде анықтауға көмектесті.

2023 жыл

- Мультимодальды модельдер: Тексттік және визуалдық деректерді өңдей алатын модельдерге қызығушылық артты. Түсінікті AI (XAI) — алгоритмдерді пайдаланушыларға түсінікті етуге бағытталған қозғалыс күшейді.

# data[].attributes.headline
Шәкәрімова Айша

# data[].attributes.subject
Шәкәрімова Айша

# data[].attributes.body
1965 жылы робот-дәрігер құрылады.

Жасанды интеллект нәтижені химиялық құрылым түрінде береді. Сараптамалық жүйе сәйкес келмейтін гипотезаларды алып тастап, жаңаларын қолдана алады.

Тағы да бір сараптамалық жүйе 1970 жылы құрылды, ол бактерияларды тани алады және оларды жою үшін антибиотиктерді таңдай алады.

# data[].attributes.body
2017 жыл

- Transformer архитектурасы: "Attention is All You Need" мақаласында ұсынылды. Бұл модель табиғи тілдерді өңдеуде (NLP) сапаны айтарлықтай жақсартты, сонымен қатар, машиналық аударма мен мәтіндік талдауда кеңінен қолданылды.

2018 жыл

- XLNet: Google және Carnegie Mellon университетінің бірлескен зерттеуі, BERT моделінің жетілдірілген нұсқасы. Бұл модель контексті тереңірек түсінуге мүмкіндік берді, нәтижесінде NLP тапсырмаларында жоғары нәтижелер көрсетті.

2019 жыл

- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Google компаниясы ұсынған модель, барлық NLP тапсырмаларын тексттен текстке түрлендіру форматына негізделген. Бұл модельдің икемділігі көптеген қолданбаларда тиімділікті арттырды.

2020 жыл

- CLIP: OpenAI компаниясының моделі, тексттік және визуалдық деректер арасындағы байланысты түсінуге мүмкіндік берді. Бұл модель суреттерді мәтінмен сәйкестендіруде жоғары дәлдікке қол жеткізді.

- AlphaFold: DeepMind компаниясы жасаған модель, ақуыздардың құрылымын болжауда революция жасады. Бұл ғылыми зерттеулер мен медициналық зерттеулерде үлкен маңызға ие болды.

2021 жыл

- Robotic Process Automation (RPA): Бизнес процестерін автоматтандыруда AI технологиялары белсенді түрде қолданылды, бұл жұмыс өнімділігін арттыруға мүмкіндік берді.

- AI в білім беру: Жасанды интеллект оқушылардың оқу процесін жекелендіру мен бағалауда кеңінен қолданылды, соның ішінде адаптивті оқыту платформалары.

2022 жыл

- AI және өнер: Жасанды интеллект өнер саласында, мысалы, музыка мен сурет жасауға белсенді түрде қатыса бастады. AI құралдары шығармашылық процестерді қолдауға және жаңа стильдер жасауға көмектесті.

▎2023 жыл

- Генеративті AI: ChatGPT секілді модельдер кеңінен танылып, пайдаланушылармен интерактивті диалог құруда жаңа мүмкіндіктер ашты. Сонымен қатар, AI-дің этикалық аспектілері мен жауапкершілігіне назар аударылды.

- Кванттық AI: Кванттық есептеу мен жасанды интеллекттің бірігуі туралы зерттеулер жүргізілуде, бұл болашақта есептеу қуатын айтарлықтай арттыруы мүмкін.

# data[].attributes.headline
Уйсунбаева Тоғжан

# data[].attributes.subject
Уйсунбаева Тоғжан

# data[].attributes.body
2023:

GPT-4: OpenAI GPT-4 моделінің шығарылуы, ол бұрынғы нұсқалардан да жоғары нәтижелер көрсетті.

Жасанды интеллекттің қауіпсіздігі мен этикасына қатысты халықаралық деңгейде талқылаулар мен заңнамалар күшейді.

Бұл кезеңдер ЖИ дамуының негізгі бағыттарын және технологиялық жетістіктерді көрсетеді. Жасанды интеллект саласы өте жылдам дамып келеді, сондықтан жаңа жаңалықтар мен breakthroughs үнемі пайда болуда!

# data[].attributes.body
2018: Трансформаторларды жаппай енгізу - BERT (Transformers-тен екі бағытты кодтаушы өкілдіктері): Google мәтінді өңдеу тапсырмаларында жоғары нәтижелерге қол жеткізу үшін екі бағытты трансформатор үлгісін пайдаланатын BERT-ті ұсынды.

OpenAI ұсынған GPT-2: GPT-2 үлгісі шығарылды, ол күрделі мәтінді құру және табиғи тілдің әртүрлі мәселелерін шешу мүмкіндігін көрсетеді.

2021: AI-ның қарқынды өсуі OpenAL ұсынған DALL·E және CLIP: OpenAI мәтіндік сипаттамадан кескіндерді жасай алатын DALL·E үлгілерін және бейнелер мен мәтінді бір контексте түсінетін CLIP, көрнекі AI жүйелерінің мүмкіндіктерін кеңейтеді. Codex және GitHub Copilot: GitHub Copilot OpenAI Codex үлгісіне негізделген, ол бағдарламашыларға әртүрлі бағдарламалау тілдеріне ұсыныстар жасау арқылы код жазуға көмектеседі.

# data[].attributes.body
«AI Winter» - бұл жасанды интеллект тарихындағы бұл салаға қызығушылық айтарлықтай төмендеген, орындалмаған күтулерге және AI технологияларының шектеулеріне байланысты инвестициялар мен зерттеулер басталған кезеңдерге қатысты термин. 1970 жылдары AI алгоритмдер болжаған күрделілік мәселелерін жеңе алмайтыны белгілі болған кезде, компьютерлер күткенді орындай алмады, бұл қайтадан қаржыландырудың қысқаруына және қызығушылықтың төмендеуіне әкелді.

# data[].attributes.body
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — бұл Google 2018 жылы жасаған табиғи тілді өңдеу моделі. Ол сөйлемдегі сөздердің контекстін түсіну қабілетінің арқасында NLP саласында төңкеріс жасады.

▎Берттің негізгі сипаттамалары:

1. Екі бағыт:

- Мәтінді тек солдан оңға немесе оңнан солға қарай өңдеген алдыңғы модельдерден айырмашылығы, BERT мәтінді екі жағынан бір уақытта талдайды. Бұл модельге сөздердің контексті мен мағынасын жақсы түсінуге мүмкіндік береді.

2. Трансформаторлар:

- BERT назар аудару механизмдерін (attention mechanisms) пайдаланатын трансформаторлық архитектураға негізделген. Бұл модельге позициясына қарамастан сөйлемдегі маңызды сөздерге назар аударуға мүмкіндік береді.

3. Алдын ала оқыту және қосымша оқыту:

- BERT екі кезеңнен өтеді: мәтіндердің үлкен корпусында алдын-ала оқыту (мысалы, Wikipedia), содан кейін нақты тапсырмалар бойынша қосымша оқыту (мысалы, мәтінді жіктеу немесе сұрақтарға жауап беру).

- Алдын ала оқытуға екі тапсырма кіреді: Маскаланған Тіл моделі (MLM), онда кейбір сөздер жабылады және модель оларды болжауы керек және next Sentence Prediction (NSP), мұнда модель бір сөйлемнің екіншісінің жалғасы екенін анықтайды.

4. Қолдану:

- BERT пернелерді талдау, ақпарат алу, сұрақтарға жауап беру және т.б. сияқты әртүрлі NLP тапсырмалары үшін пайдаланылуы мүмкін. Ол көптеген стандартты сынақтар мен деректер жиындарындағы нәтижелерді айтарлықтай жақсартты.

5. Ашықтық:

- Google алдын-ала дайындалған Bert модельдерін шығарды, бұл зерттеушілер мен әзірлеушілерге модельді нөлден бастап оқытпай-ақ өз міндеттері үшін пайдалануға мүмкіндік берді.

▎NLP аймағына әсері:

Берт Роберта, Альберт және басқалар сияқты NLP-дегі көптеген басқа модельдер мен тәсілдердің негізі болды. Оның жетістіктері зерттеушілерді трансформаторлармен және екі бағытты оқытумен одан әрі тәжірибе жасауға шабыттандырды.

Тұтастай алғанда, BERT табиғи тілді өңдеу тәсілін өзгертті және көптеген қосымшалар үшін маңызды құралға айналды, мәтінмен өзара әрекеттесу сапасын және жалпы тілді түсінуді жақсартты.