Реши задание на изображении
Краткий ответ: верные варианты — 1, 2 и 4.
Почему именно они:
Рост объёма данных
Цифровизация и интернет дали большие наборы примеров. Машинное обучение как раз и «учится» на данных: чем больше качественных примеров, тем лучше модель.Смена фокуса на конкретные задачи
Исследователи перестали пытаться сразу построить «универсальный разум». Вместо этого стали делать системы для узких задач: распознавание речи и изображений, поиск, рекомендации. Такой ИИ проще обучить, проверить и внедрить.Рост вычислительной мощности
Компьютеры становились быстрее и дешевле. Это позволило обучать более сложные модели за приемлемое время. Без этого ни большие данные, ни новые алгоритмы не дали бы эффекта.
Почему остальные варианты не подходят:
- 3 — государственный интерес действительно был, но формулировка про «успехи в начале 90-х» неверна: начало 90-х скорее связано с очередным спадом в области ИИ, а не с причиной подъёма конца 90-х.
- 5 — наоборот, глубокое обучение стало одним из главных направлений развития ИИ. Отказ от него не был причиной восстановления области.
Проверка: подъём ИИ в конце 90-х и в 2000-х произошёл благодаря сочетанию данных + вычислений + прикладной постановки задач. Это три взаимодополняющих фактора.
