 AI இன் சுருக்கமான வரலாற்றைக் கொடுங்கள்.
1956 ஆம் ஆண்டின் டார்ட்மவுத் பட்டறை மார்வின் மின்ஸ்கி, ஜான் மெக்கார்த்தி மற்றும் இரண்டு மூத்த விஞ்ஞானிகளால் ஏற்பாடு செய்யப்பட்டது: கிளாட் ஷானன் மற்றும் IBM இன் நாதன் ரோசெஸ்டர். மாநாட்டிற்கான முன்மொழிவு இந்த வலியுறுத்தலை உள்ளடக்கியது: "கற்றலின் ஒவ்வொரு அம்சமும் அல்லது நுண்ணறிவின் வேறு எந்த அம்சமும் மிகவும் துல்லியமாக விவரிக்கப்படலாம், அதை உருவகப்படுத்த ஒரு இயந்திரத்தை உருவாக்க முடியும்". பங்கேற்பாளர்களில் ரே சோலமோனாஃப், ஆலிவர் செல்ஃப்ரிட்ஜ், ட்ரென்சார்ட் மோர், ஆர்தர் சாமுவேல் ஆகியோர் அடங்குவர். , ஆலன் நியூவெல் மற்றும் ஹெர்பர்ட் ஏ. சைமன், இவர்கள் அனைவரும் AI ஆராய்ச்சியின் முதல் தசாப்தங்களில் முக்கியமான திட்டங்களை உருவாக்கினர். பட்டறையில் நியூவெல் மற்றும் சைமன் ஆகியோர் "லாஜிக் தியரிஸ்ட்டை" அறிமுகம் செய்தனர், மேலும் மெக்கார்த்தி பங்கேற்பாளர்களை "செயற்கை நுண்ணறிவை" புலத்தின் பெயராக ஏற்கும்படி வற்புறுத்தினார். 1956 டார்ட்மவுத் பட்டறை AI அதன் பெயர், அதன் பணி, அதன் முதல் வெற்றி மற்றும் அதன் முக்கிய வீரர்களைப் பெற்ற தருணம், மேலும் AI இன் பிறப்பாக பரவலாகக் கருதப்படுகிறது. "செயற்கை நுண்ணறிவு" என்ற சொல் சைபர்நெட்டிக்ஸ் மற்றும் செல்வாக்குமிக்க சைபர்நெட்டிசிஸ்ட் நார்பர்ட் வீனருடன் தொடர்புகளை தவிர்க்க மெக்கார்த்தியால் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டது. டார்ட்மவுத் பட்டறைக்குப் பிறகு பல ஆண்டுகளில் உருவாக்கப்பட்ட திட்டங்கள், பெரும்பாலான மக்களுக்கு, "வியக்க வைக்கும்" கணினிகள் இயற்கணிதம் சொல் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது, வடிவவியலில் தேற்றங்களை நிரூபிப்பது மற்றும் ஆங்கிலம் பேசக் கற்றுக்கொள்வது. இயந்திரங்களால் இத்தகைய "புத்திசாலித்தனமான" நடத்தை சாத்தியம் என்று அந்த நேரத்தில் சிலர் நம்பியிருப்பார்கள். ஆராய்ச்சியாளர்கள் தனிப்பட்ட மற்றும் அச்சில் தீவிர நம்பிக்கையை வெளிப்படுத்தினர், முழு அறிவார்ந்த இயந்திரம் 20 ஆண்டுகளுக்குள் உருவாக்கப்படும் என்று கணித்துள்ளனர். தர்பா போன்ற அரசு நிறுவனங்கள் புதிய களத்தில் பணத்தை வாரி இறைத்தன. 1970 களில், AI விமர்சனங்கள் மற்றும் நிதி பின்னடைவுகளுக்கு உட்பட்டது. AI ஆராய்ச்சியாளர்கள் அவர்கள் எதிர்கொள்ளும் பிரச்சனைகளின் சிரமத்தைப் பாராட்டத் தவறிவிட்டனர். அவர்களின் மிகப்பெரிய நம்பிக்கையானது எதிர்பார்ப்புகளை சாத்தியமில்லாமல் உயர்த்தியது, மேலும் வாக்குறுதியளிக்கப்பட்ட முடிவுகள் செயல்படத் தவறியபோது, AIக்கான நிதி காணாமல் போனது. அதே நேரத்தில், மார்வின் மின்ஸ்கியின் பெர்செப்ட்ரான்கள் மீதான அழிவுகரமான விமர்சனத்தால், இணைப்புத் துறை (அல்லது நரம்பியல் வலைகள்) கிட்டத்தட்ட 10 ஆண்டுகளுக்கு முற்றிலும் மூடப்பட்டது. 70களின் பிற்பகுதியில் AI பற்றிய பொதுப் பார்வையில் சிரமங்கள் இருந்தபோதிலும், லாஜிக் புரோகிராமிங், காமன்சென்ஸ் தர்க்கம் மற்றும் பல துறைகளில் புதிய யோசனைகள் ஆராயப்பட்டன. 1980களில் "நிபுணத்துவ அமைப்புகள்" என்றழைக்கப்படும் AI திட்டத்தின் ஒரு வடிவம் உலகெங்கிலும் உள்ள பெருநிறுவனங்களால் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டது மற்றும் அறிவு முக்கிய AI ஆராய்ச்சியின் மையமாக மாறியது. அதே ஆண்டுகளில், ஜப்பானிய அரசாங்கம் அதன் ஐந்தாவது தலைமுறை கணினி திட்டத்துடன் AI க்கு தீவிரமாக நிதியளித்தது. 1980 களின் முற்பகுதியில் மற்றொரு ஊக்கமளிக்கும் நிகழ்வு ஜான் ஹாப்ஃபீல்ட் மற்றும் டேவிட் ருமெல்ஹார்ட் ஆகியோரின் வேலையில் இணைப்புவாதத்தின் மறுமலர்ச்சி ஆகும். மீண்டும், AI வெற்றியடைந்தது. 1980களில் பொருளாதாரக் குமிழியின் உன்னதமான முறையில் வணிகச் சமூகத்தின் மீதான ஈர்ப்பு உயர்ந்து வீழ்ச்சியடைந்தது. வணிக விற்பனையாளர்கள் பலவிதமான வேலை செய்யக்கூடிய தீர்வுகளை உருவாக்கத் தவறியதால் சரிவு ஏற்பட்டது. டஜன் கணக்கான நிறுவனங்கள் தோல்வியடைந்ததால், தொழில்நுட்பம் சாத்தியமானது அல்ல என்ற கருத்து இருந்தது. இருப்பினும், விமர்சனங்களை மீறி களம் தொடர்ந்து முன்னேறியது. ரோபோடிக்ஸ் டெவலப்பர்கள் ரோட்னி ப்ரூக்ஸ் மற்றும் ஹான்ஸ் மொராவெக் உட்பட பல ஆராய்ச்சியாளர்கள் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான முற்றிலும் புதிய அணுகுமுறைக்கு வாதிட்டனர். AI இன் துறை, இப்போது அரை நூற்றாண்டுக்கும் மேலானது, இறுதியாக அதன் பழமையான சில இலக்குகளை அடைந்தது. இது திரைக்குப் பின்னால் இருந்தாலும், தொழில்நுட்பத் துறை முழுவதும் வெற்றிகரமாகப் பயன்படுத்தத் தொடங்கியது. சில வெற்றிகள் கணினி சக்தியை அதிகரிப்பதன் காரணமாகவும், சில குறிப்பிட்ட தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சிக்கல்களில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலமும், விஞ்ஞான பொறுப்புக்கூறலின் மிக உயர்ந்த தரத்துடன் அவற்றைப் பின்பற்றுவதன் மூலமும் அடையப்பட்டது. இருப்பினும், AI இன் நற்பெயர், குறைந்தபட்சம் வணிக உலகில், பழமையானதை விட குறைவாக இருந்தது. 1960 களில் உலகின் கற்பனையைக் கவர்ந்த மனித அளவிலான நுண்ணறிவுக் கனவை AI நிறைவேற்றத் தவறியதற்கான காரணங்களில் புலத்தின் உள்ளே சிறிய உடன்பாடு இருந்தது. இந்தக் காரணிகள் அனைத்தும் சேர்ந்து, குறிப்பிட்ட சிக்கல்கள் அல்லது அணுகுமுறைகளில் கவனம் செலுத்தும் போட்டித் துணைத் துறைகளாக AI ஐத் துண்டாட உதவியது. AI ஆனது முன்னெப்போதையும் விட மிகவும் எச்சரிக்கையாகவும் வெற்றிகரமானதாகவும் இருந்தது. 21 ஆம் நூற்றாண்டின் முதல் தசாப்தங்களில், பெரிய அளவிலான தரவுகளுக்கான அணுகல் ("பெரிய தரவு" என அறியப்படுகிறது), மலிவான மற்றும் வேகமான கணினிகள் மற்றும் மேம்பட்ட இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் ஆகியவை பொருளாதாரம் முழுவதும் உள்ள பல பிரச்சனைகளுக்கு வெற்றிகரமாக பயன்படுத்தப்பட்டன. உண்மையில், மெக்கின்சி குளோபல் இன்ஸ்டிடியூட் அவர்களின் புகழ்பெற்ற ஆய்வறிக்கையில் "பெரிய தரவு: புதுமை, போட்டி மற்றும் உற்பத்தித்திறனுக்கான அடுத்த எல்லை" என்று மதிப்பிட்டுள்ளது, "2009 வாக்கில், அமெரிக்கப் பொருளாதாரத்தில் கிட்டத்தட்ட அனைத்துத் துறைகளும் சராசரியாக 200 டெராபைட்கள் சேமிக்கப்பட்ட தரவுகளைக் கொண்டிருந்தன" . 2016 வாக்கில், AI தொடர்பான தயாரிப்புகள், வன்பொருள் மற்றும் மென்பொருளுக்கான சந்தை 8 பில்லியன் டாலர்களுக்கு மேல் எட்டியது, மேலும் AI மீதான ஆர்வம் "வெறியை" அடைந்ததாக நியூயார்க் டைம்ஸ் தெரிவித்துள்ளது. பெரிய தரவுகளின் பயன்பாடுகள் சூழலியல் மற்றும் பொருளாதாரத்தில் பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்கான பயிற்சி மாதிரிகள் போன்ற பிற துறைகளிலும் சென்றடையத் தொடங்கியது. ஆழ்ந்த கற்றலில் ஏற்பட்ட முன்னேற்றங்கள் (குறிப்பாக ஆழமான கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்) படம் மற்றும் வீடியோ செயலாக்கம், உரை பகுப்பாய்வு மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம் ஆகியவற்றில் முன்னேற்றம் மற்றும் ஆராய்ச்சிக்கு உந்தியது.
1956 டார்ட்மவுத் பட்டறை AI அதன் பெயர், அதன் பணி, அதன் முதல் வெற்றி மற்றும் அதன் முக்கிய வீரர்களைப் பெற்ற தருணம், மேலும் AI இன் பிறப்பாக பரவலாகக் கருதப்படுகிறது. 1970 களில், AI விமர்சனங்கள் மற்றும் நிதி பின்னடைவுகளுக்கு உட்பட்டது. AI ஆராய்ச்சியாளர்கள் அவர்கள் எதிர்கொள்ளும் பிரச்சனைகளின் சிரமத்தைப் பாராட்டத் தவறிவிட்டனர். 1980களில் "நிபுணத்துவ அமைப்புகள்" என்றழைக்கப்படும் AI திட்டத்தின் ஒரு வடிவம் உலகெங்கிலும் உள்ள பெருநிறுவனங்களால் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டது மற்றும் அறிவு முக்கிய AI ஆராய்ச்சியின் மையமாக மாறியது. 21 ஆம் நூற்றாண்டின் முதல் தசாப்தங்களில், பெரிய அளவிலான தரவுகளுக்கான அணுகல் ("பெரிய தரவு" என அறியப்படுகிறது), மலிவான மற்றும் வேகமான கணினிகள் மற்றும் மேம்பட்ட இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் ஆகியவை பொருளாதாரம் முழுவதும் உள்ள பல பிரச்சனைகளுக்கு வெற்றிகரமாக பயன்படுத்தப்பட்டன. 2016 ஆம் ஆண்டளவில், ஆழமான கற்றலில் ஏற்பட்ட முன்னேற்றங்கள் (குறிப்பாக ஆழமான கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்) படம் மற்றும் வீடியோ செயலாக்கம், உரை பகுப்பாய்வு மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம் ஆகியவற்றில் முன்னேற்றம் மற்றும் ஆராய்ச்சிக்கு உந்தியது.