Alates 1950. aastatest on masinõpe (ML) arenenud teoreetilisest kontseptsioonist igapäevaelus hädavajalikuks tööriistaks. Esialgu lihtsatele mudelitele, nagu tehisnärvivõrgud ja algoritmid, tuginev tehisintellekt on läbi teinud aastakümnete pikkuse uurimis- ja arenguprotsessi. **1. osa: Ehitusplokid** *Masinõpe:* 1950ndatel asusid teadlased arendama masinõpet, luues programme, mis suutsid andmetest õppida, nagu näiteks Arthur Samueli kabeprogrammi. Andmeid mudelitesse ja algoritme kasutades parandasid need süsteemid aja jooksul oma ennustustäpsust, liikudes lihtsast lineaarregressioonist keerukate andmetega toimetulekuni. *Tehisnärvivõrgud:* Warren McCullochi ja Walter Pittsi 1940ndatel välja töötatud mudel andis aluse tehisnärvivõrgustikele, mis said inspiratsiooni inimaju struktuurist. Need võrgud töötlevad infot nagu aju ja 1980ndatel välja töötatud tagasiprogresseerumise abil suutsid need mustreid ära tunda, aidates näiteks pildituvastuses ja kõneanalüüsis. **2. osa: Taju ja mõistmine** *Loodusliku keele töötlus (NLP):* Algul jäikadel reeglitel põhinev NLP arenes statistiliste meetodite kaudu, lastes masinatel andmetes mustreid ära tunda ja keelt mõista. Süvaõppe arengud on võimaldanud süsteemidel tegeleda keerukate keeleülesannetega, alates tõlgetest kuni vestlusliku tehisintellektini, pakkudes olulisi teenuseid nagu juriidiliste dokumentide analüüs ja meditsiiniliste dokumentide tõlgendamine. *Arvutinägemine:* 1960ndatel ilmnenud arvutinägemise eesmärk on aidata tehisintellektil visuaalselt ümbritsevat tunnetada. Kui varased süsteemid suutsid toime tulla vaid lihtsate ülesannetega, siis närvivõrgustike arengud võimaldavad tänapäevasel tehisintellektil töödelda ja mõista keerukaid visuaalseid stsenaariume nagu näotuvastus ja autonoomne navigeerimine. **3.

osa: Trafo revolutsioon** *Trafod:* Google'i teadlaste 2017. aastal tutvustatud trafomudelid muutsid tehisintellekti võimet töödelda järjestikuseid andmeid, kasutades tähelepanumehhanismi asjakohasele infole keskendumiseks. See täiustus on suurendanud võimekust sellistes valdkondades nagu keeletõlge ja teksti genereerimine, mõjutades teisi valdkondi, sealhulgas ravimiavastus. **4. osa: Tehisintellekti laienevad horisondid** *Soovitussüsteemid:* 1990ndatel alguse saanud soovitussüsteemid isikupärastavad kasutajakogemust, analüüsides käitumuslikke mustreid. Täiustatud süsteemid kombineerivad koostööpõhist ja sisupõhist filtreerimist, et pakkuda isikupärastatud soovitusi erinevates valdkondades, alates meelelahutusest kuni tervishoiuni. *Difusioonimudelid:* 2015. aastal ilmnenud difusioonimudelid teisendavad müra sidusateks piltideks, kohandades järk-järgult pikslite andmeid. Need mudelid, kasulikud loovates ja teaduslikes rakendustes, genereerivad uusi treeningandmeid, kiirendades tehisintellekti arengut. **Tehisintellekti tulevik** Tehisintellekt areneb jätkuvalt, kusjuures seletatava tehisintellekti uurimistööd püüavad selgitada tehisintellekti otsustusprotsesse, eriti olulistes tööstusharudes nagu tervishoid ja rahandus. Kuna tehisintellekt põimub üha enam varem eraldiseisvatesse valdkondadesse, laieneb selle potentsiaal, nihutades piire selle osas, mida masinad saavutada suudavad ja kuidas nad inimvõimeid täiustavad.