Некоторые из наиболее распространенных технологий искусственного интеллекта включают:

- Машинное обучение (Machine Learning, ML) - это процесс обучения компьютеров на основе данных, без явного программирования правил и алгоритмов. Машинное обучение позволяет компьютерам находить закономерности, делать прогнозы и оптимизировать решения. Машинное обучение делится на несколько типов, в зависимости от способа обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и обучение на основе примеров.

- Глубокое обучение (Deep Learning, DL) - это разновидность машинного обучения, которая использует искусственные нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN) для обработки больших и сложных данных. Искусственные нейронные сети - это математические модели, имитирующие работу биологических нейронов в мозге. Глубокое обучение позволяет компьютерам решать задачи, которые трудно или невозможно решить с помощью традиционных алгоритмов, такие как распознавание речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие.

- Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) - это область искусственного интеллекта, которая занимается распознаванием и анализом изображений и видео. Компьютерное зрение использует машинное и глубокое обучение для того, чтобы дать компьютерам способность «видеть» и понимать визуальный мир. Компьютерное зрение применяется во многих сферах, таких как биометрия, медицина, безопасность, робототехника и другие.

- Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) - это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и генерацией текстов и речи на естественных языках. Обработка естественного языка использует машинное и глубокое обучение для того, чтобы дать компьютерам способность «говорить» и понимать человеческий язык. Обработка естественного языка применяется во многих сферах, таких как машинный перевод, чат-боты, суммаризация текстов, анализ тональности и другие.

- Базисные модели (Foundation Models, FM) - это новая область искусственного интеллекта, которая занимается созданием универсальных и масштабируемых моделей, способных обучаться на больших объемах разнородных данных и решать различные задачи. Базисные модели используют глубокое обучение и трансформеры (Transformers) - специальный тип искусственных нейронных сетей, которые могут обрабатывать последовательные данные, такие как текст, речь, изображения и видео. Базисные модели позволяют компьютерам демонстрировать высокий уровень обобщения и адаптации к новым задачам и доменам.