Frá því á sjötta áratug síðustu aldar hefur vélrænt nám (ML) þróast úr fræðilegu hugtaki í mikilvægt verkfæri í daglegu lífi. Upphaflega byggt á einföldum módelum eins og taugakerfum og reikniritum, hefur gervigreind gengið í gegnum áratuga rannsóknir og framfarir. **Hluti 1: Grunnstoðir** *Vélrænt nám:* Rannsakendur hófu þróun vélræns náms á sjötta áratugnum og náðu að búa til forrit sem hafa getu til að læra af gögnum, eins og skákforrit Arthurs Samuels. Með því að fæða gögn inn í líkön og nota reiknirit bættu þessi kerfi forspárnákvæmni sína með tímanum, og færðust frá einfaldri línulegri aðhvarfsgreiningu til flókinna gagna. *Taugakerfi:* Innblásin af uppbyggingu heilans þróuðu Warren McCulloch og Walter Pitts módel á fjórða áratugnum sem lagði grunninn að taugakerfum. Þessi kerfi vinna úr upplýsingum á svipaðan hátt og heilinn, og með þróun backpropagation á níunda áratugnum urðu þau fær við að þekkja mynstur, sem hjálpa við verkefni eins og myndgreiningu og talgreiningu. **Hluti 2: Skynjun og Skilningur** *Náttúruleg tungumálavinnsla (NLP):* Upphaflega byggð á stífum reglum, þróaðist NLP í gegnum tölfræðiaðferðir sem leyfðu vélum að skilja tungumál með því að greina mynstur í gögnum. Árangur í djúpu námi hefur gert kerfum kleift að takast á við flókin tungumálaverkefni, frá þýðingum til samtala með gervigreind, og veitt innbyggða þjónustu eins og greiningu á lagaskjölum og læknaskýrslum. *Tölvusjón:* Sprottin upp á sjöunda áratugnum, miðast tölvusjón við að hjálpa AI að sjá umhverfi sitt.

Þó að snemmbúin kerfi gætu aðeins tekist á við einföld verkefni, leyfa framfarir í taugakerfum nútíma gervigreind að vinna úr og skilja flókin sjónræna atburði eins og andlitsgreiningu og sjálfvirka leiðsögn. **Hluti 3: Byltingin í Transformer tækni** *Transformerar:* Kynntar af vísindamönnum hjá Google árið 2017, breyttu transformer módel getu AI til að vinna með raðvirk gögn með því að nota athyglisverkanan fjölda til að einbeita sér að viðeigandi upplýsingum. Þessi endurbót hefur aukið getu á sviðum eins og þýðingu og textasköpun, sem hefur áhrif á svið fyrir utan tungumálavinnslu, eins og lyfjafræðirannsóknir. **Hluti 4: Vaxandi landsvæði AI** *Mælitækjakerfi:* Upprunin á tíunda áratugnum, persónugera mælitækjakerfi notendaupplifanir með því að greina hegðunarmynstur. Háþróuð kerfi blandast saman við samstarfs- og innihaldsbyggða síun til að veita sérsniðnar tillögur fyrir ýmis svið, frá afþreyingu til heilbrigðisþjónustu. *Dreifingarmódel:* Þróuð árið 2015, dreifingarmódel umbreyta hávaða í samfelldar myndir með því að laga pixlagögn stig af stigi. Þessi módel, gagnleg í skapandi og vísindalegum forritum, framleiða ný gögn til þjálfunar og auka þróun gervigreindar. **Framtíð AI** Gervigreind heldur áfram að þróast, með rannsóknir á Útskýranlegri Gervigreind sem miða að því að skýra ákvörðunarferli AI, sérstaklega í viðkvæmum geirum eins og heilbrigðis- og fjármálageiranum. Eftir því sem gervigreind fléttast meira saman við ólík svið mun möguleikinn stækka, sem ýtir undir hvað vélar geta náð og hvernig þær geta aukið mannlega getu.