 කරුණාකර AI හි කෙටි ඉතිහාසයක් දෙන්න.
1956 Dartmouth වැඩමුළුව සංවිධානය කරන ලද්දේ Marvin Minsky, John McCarthy සහ IBM හි Claude Shannon සහ Nathan Rochester යන ජ්‍යෙෂ්ඨ විද්‍යාඥයන් දෙදෙනෙකි. සම්මන්ත්‍රණය සඳහා වූ යෝජනාවට මෙම ප්‍රකාශය ඇතුළත් විය: "ඉගෙනීමේ සෑම අංශයක් හෝ බුද්ධියේ වෙනත් ඕනෑම අංගයක් ඉතා නිවැරදිව විස්තර කළ හැකි අතර එය අනුකරණය කිරීමට යන්ත්‍රයක් සෑදිය හැකිය". සහභාගී වූවන් අතර රේ සොලමොනොෆ්, ඔලිවර් සෙල්ෆ්රිජ්, ට්‍රෙන්චාර්ඩ් මෝර්, ආතර් සැමුවෙල් ඇතුළත් විය. , ඇලන් නිව්වෙල් සහ හර්බට් ඒ සයිමන්, AI පර්යේෂණයේ පළමු දශකය තුළ ඔවුන් සියලු දෙනා වැදගත් වැඩසටහන් නිර්මාණය කරනු ඇත. වැඩමුළුවේදී Newell සහ Simon විසින් "Logic Theorist" හඳුන්වා දුන් අතර McCarthy විසින් ක්ෂේත්‍රයේ නම ලෙස "Artificial Intelligence" පිළිගැනීමට සහභාගී වූවන් පොළඹවන ලදී. 1956 Dartmouth වැඩමුළුව AI එහි නම, එහි මෙහෙවර, එහි පළමු සාර්ථකත්වය සහ එහි ප්‍රධාන ක්‍රීඩකයින් ලබා ගත් මොහොත වන අතර එය AI හි උපත ලෙස පුළුල් ලෙස සැලකේ. "කෘතිම බුද්ධිය" යන පදය මැකාති විසින් තෝරාගනු ලැබුවේ සයිබර්නෙටික්ස් සමඟ සම්බන්ධ වීම සහ බලගතු සයිබර්නෙටිස්ටිස්ට් නෝබට් වීනර් සමඟ සම්බන්ධතා වළක්වා ගැනීම සඳහා ය. Dartmouth වැඩමුළුවෙන් පසු වසර කිහිපය තුළ සංවර්ධනය කරන ලද වැඩසටහන් බොහෝ මිනිසුන්ට "විස්මිත" පරිගණක වීජ ගණිතයේ වචන ගැටළු විසඳීම, ජ්‍යාමිතිය පිළිබඳ ප්‍රමේයයන් ඔප්පු කිරීම සහ ඉංග්‍රීසි කතා කිරීමට ඉගෙන ගැනීම විය. යන්ත්‍ර මගින් එවැනි "බුද්ධිමත්" හැසිරීම කිසිසේත් කළ හැකි යැයි එකල විශ්වාස කරන්නට ඇත්තේ ස්වල්ප දෙනෙකි. පර්යේෂකයන් පෞද්ගලිකව සහ මුද්‍රණයෙන් දැඩි ශුභවාදී අදහසක් ප්‍රකාශ කළ අතර, වසර 20කට අඩු කාලයකින් පූර්ණ බුද්ධිමත් යන්ත්‍රයක් ගොඩනගනු ඇතැයි අනාවැකි පළ කළහ. DARPA වැනි රාජ්‍ය ආයතන නව ක්ෂේත්‍රයට මුදල් ගලා ගියේය. 1970 ගණන් වලදී, AI විවේචන හා මූල්‍ය පසුබෑමකට ලක් විය. AI පර්යේෂකයන් ඔවුන් මුහුණ දුන් ගැටළු වල දුෂ්කරතා අගය කිරීමට අසමත් විය. ඔවුන්ගේ අතිවිශාල ශුභවාදී අපේක්ෂාවන් බලාපොරොත්තු විය නොහැකි ලෙස ඉහළ නංවා තිබූ අතර, පොරොන්දු වූ ප්‍රතිඵල ක්‍රියාත්මක වීමට අපොහොසත් වූ විට, AI සඳහා අරමුදල් අතුරුදහන් විය. ඒ සමගම, Marvin Minsky විසින් perceptrons පිළිබඳ විනාශකාරී විවේචනය හේතුවෙන් සම්බන්ධතා ක්ෂේත්‍රය (හෝ neural nets) වසර 10ක් සම්පූර්ණයෙන්ම පාහේ වසා දමන ලදී. 70 දශකයේ අගභාගයේදී AI පිළිබඳ මහජන සංජානනයේ දුෂ්කරතා තිබියදීත්, තාර්කික ක්‍රමලේඛනය, සාමාන්‍ය තර්කනය සහ තවත් බොහෝ ක්ෂේත්‍රවල නව අදහස් ගවේෂණය කරන ලදී. 1980 ගණන්වලදී ලොව පුරා සමාගම් විසින් "විශේෂඥ පද්ධති" නම් වූ AI වැඩසටහනක් අනුගමනය කරන ලද අතර දැනුම ප්‍රධාන ධාරාවේ AI පර්යේෂණවල කේන්ද්‍රස්ථානය බවට පත් විය. එම වසරවලදීම, ජපන් රජය සිය පස්වන පරම්පරාවේ පරිගණක ව්‍යාපෘතිය සමඟ AI සඳහා ආක්‍රමණශීලී ලෙස අරමුදල් සම්පාදනය කළේය. 1980 ගණන්වල මුල් භාගයේ තවත් දිරිගන්වනසුලු සිදුවීමක් වූයේ ජෝන් හොප්ෆීල්ඩ් සහ ඩේවිඩ් රුමෙල්හාර්ට්ගේ කෘතිවල සම්බන්ධතාව පුනර්ජීවනය කිරීමයි. නැවත වරක්, AI සාර්ථක වී ඇත. AI පිළිබඳ ව්‍යාපාරික ප්‍රජාවගේ ආකර්ෂණය 1980 ගණන්වල ආර්ථික බුබුලක සම්භාව්‍ය රටාව තුළ ඉහළ ගොස් පහළ ගියේය. මෙම කඩාවැටීමට හේතු වූයේ වාණිජ වෙළෙන්දන් විවිධාකාර වැඩ කළ හැකි විසඳුම් සංවර්ධනය කිරීමට අසමත් වීමයි. සමාගම් දුසිම් ගනනක් අසාර්ථක වූ බැවින්, තාක්ෂණය ශක්‍ය නොවන බව සංජානනය විය. කෙසේ වෙතත්, විවේචන නොතකා ක්ෂේත්‍රය දිගටම ඉදිරියට ගියේය. රොබෝ විද්‍යා සංවර්ධකයින් වන රොඩ්නි බෲක්ස් සහ හාන්ස් මොරවෙක් ඇතුළු බොහෝ පර්යේෂකයන් කෘතිම බුද්ධිය සඳහා සම්පූර්ණයෙන්ම නව ප්‍රවේශයක් සඳහා තර්ක කළහ. දැන් අඩ සියවසකට වඩා පැරණි AI ක්ෂේත්‍රය අවසානයේ එහි පැරණිතම ඉලක්ක කිහිපයක් සාක්ෂාත් කර ගත්තේය. එය තිරය පිටුපසින් වුවද, තාක්‍ෂණ කර්මාන්තය පුරා සාර්ථකව භාවිතා කිරීමට පටන් ගත්තේය. සමහර සාර්ථකත්වයන් පරිගණක බලය වැඩි කිරීම නිසා ඇති වූ අතර සමහරක් විශේෂිත හුදකලා ගැටළු කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීමෙන් සහ විද්‍යාත්මක වගවීමේ ඉහළම ප්‍රමිතීන් සමඟ ඒවා අනුගමනය කිරීමෙන් ලබා ගන්නා ලදී. කෙසේ වෙතත්, අවම වශයෙන් ව්‍යාපාරික ලෝකයේ AI හි කීර්තිය පෞරාණිකත්වයට වඩා අඩු විය. 1960 ගණන්වල ලෝකයේ පරිකල්පනය ග්‍රහණය කර ගත් මානව මට්ටමේ බුද්ධිය පිළිබඳ සිහිනය සැබෑ කර ගැනීමට AI අසමත් වීමට හේතු පිළිබඳව ක්ෂේත්‍රය තුළ එතරම් එකඟතාවයක් නොතිබුණි. මෙම සියලු සාධක එක්ව, විශේෂිත ගැටළු හෝ ප්‍රවේශයන් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන ලද තරඟකාරී උප ක්ෂේත්‍රවලට AI ඛණ්ඩනය කිරීමට උපකාරී විය, සමහර විට "කෘතිම බුද්ධිය" යන කැළැල් වූ පෙළපත වසන් කළ නව නම් යටතේ පවා. AI වෙන කවරදාටත් වඩා ප්‍රවේශම් සහගත මෙන්ම සාර්ථක විය. 21 වන ශතවර්ෂයේ මුල් දශකවලදී, විශාල දත්ත ප්‍රමාණයකට ප්‍රවේශය ("විශාල දත්ත" ලෙස හැඳින්වේ), ලාභදායී සහ වේගවත් පරිගණක සහ උසස් යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්‍රම ආර්ථිකය පුරා බොහෝ ගැටලු සඳහා සාර්ථකව යොදා ගන්නා ලදී. ඇත්ත වශයෙන්ම, McKinsey Global ආයතනය ඔවුන්ගේ සුප්‍රසිද්ධ පත්‍රිකාවේ ඇස්තමේන්තු කර ඇත "Big data: The next border for නවෝත්පාදන, තරඟකාරිත්වය සහ ඵලදායිතාව" "2009 වන විට, එක්සත් ජනපද ආර්ථිකයේ සෑම අංශයකම පාහේ අවම වශයෙන් ටෙරාබයිට් 200 ක සාමාන්‍ය දත්ත ගබඩා කර ඇත" . 2016 වන විට, AI ආශ්‍රිත නිෂ්පාදන, දෘඩාංග සහ මෘදුකාංග සඳහා වෙළඳපල ඩොලර් බිලියන 8 කට වඩා වැඩි වූ අතර, AI සඳහා ඇති උනන්දුව "උමතුවකට" ළඟා වී ඇති බව නිව්යෝර්ක් ටයිම්ස් වාර්තා කළේය. විශාල දත්තවල යෙදීම් පරිසර විද්‍යාවේ පුහුණු ආකෘති සහ ආර්ථික විද්‍යාවේ විවිධ යෙදුම් වැනි වෙනත් ක්ෂේත්‍රවලට ද ළඟා වීමට පටන් ගත්තේය. ගැඹුරු ඉගෙනීමේ දියුණුව (විශේෂයෙන් ගැඹුරු සංචලන ස්නායු ජාල සහ පුනරාවර්තන ස්නායු ජාල) රූප සහ වීඩියෝ සැකසීම, පෙළ විශ්ලේෂණය සහ කථන හඳුනාගැනීමේ ප්‍රගතිය සහ පර්යේෂණ සිදු කළේය.
1956 Dartmouth වැඩමුළුව AI එහි නම, එහි මෙහෙවර, එහි පළමු සාර්ථකත්වය සහ එහි ප්‍රධාන ක්‍රීඩකයින් ලබා ගත් මොහොත වන අතර එය AI හි උපත ලෙස පුළුල් ලෙස සැලකේ. 1970 ගණන් වලදී, AI විවේචන හා මූල්‍ය පසුබෑමකට ලක් විය. AI පර්යේෂකයන් ඔවුන් මුහුණ දුන් ගැටළු වල දුෂ්කරතා අගය කිරීමට අසමත් විය. 1980 ගණන්වලදී ලොව පුරා සමාගම් විසින් "විශේෂඥ පද්ධති" නම් වූ AI වැඩසටහනක් අනුගමනය කරන ලද අතර දැනුම ප්‍රධාන ධාරාවේ AI පර්යේෂණවල කේන්ද්‍රස්ථානය බවට පත් විය. 21 වන ශතවර්ෂයේ මුල් දශකවලදී, විශාල දත්ත ප්‍රමාණයකට ප්‍රවේශය ("විශාල දත්ත" ලෙස හැඳින්වේ), ලාභදායී සහ වේගවත් පරිගණක සහ උසස් යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්‍රම ආර්ථිකය පුරා බොහෝ ගැටලු සඳහා සාර්ථකව යොදා ගන්නා ලදී. 2016 වන විට, ගැඹුරු ඉගෙනීමේ දියුණුව (විශේෂයෙන් ගැඹුරු සංචලන ස්නායු ජාල සහ පුනරාවර්තන ස්නායු ජාල) රූප සහ වීඩියෝ සැකසීම, පෙළ විශ්ලේෂණය සහ කථන හඳුනාගැනීමේ ප්‍රගතිය සහ පර්යේෂණ සිදු කළේය.