2. Kejatuhan AI (1970-1980): Kurangnya daya komputasi dan data menyebabkan stagnasi dalam penelitian AI.
3. Kebangkitan AI (1990-an): Kemajuan dalam komputasi dan munculnya algoritma pembelajaran mesin (machine learning) memberikan dorongan baru.
4. Era AI Modern (2000-an hingga sekarang): Pembelajaran mendalam (deep learning) dan pemrosesan data dalam jumlah besar menjadi pendorong utama perkembangan AI.
Saat ini, AI telah digunakan dalam berbagai aplikasi praktis, seperti pengembangan kendaraan otonom, chatbot, sistem rekomendasi, dan analisis medis. Selain itu, penelitian di bidang AI terus mendorong batas-batas teknologi ini, seperti pengembangan AI generatif yang dapat menciptakan konten baru secara otomatis.
Teknologi Inti AI
Beberapa teknologi inti yang mendasari perkembangan AI adalah:
1. Machine Learning (Pembelajaran Mesin)
  Pembelajaran mesin memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Algoritma seperti regresi linear, pohon keputusan, dan jaringan saraf buatan (neural networks) adalah contoh utama dalam teknologi ini. Aplikasi utamanya meliputi analisis data bisnis, pengenalan pola, dan prediksi tren.
2. Deep Learning (Pembelajaran Mendalam)
  Teknologi ini menggunakan jaringan saraf dalam (deep neural networks) untuk memproses data kompleks, seperti gambar atau suara. Pembelajaran mendalam telah digunakan dalam teknologi pengenalan wajah dan kendaraan otonom. Salah satu contoh populer adalah pengembangan algoritma GPT yang digunakan dalam asisten virtual dan pembuatan konten otomatis.
3. Natural Language Processing (NLP)
