Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ام The Pretenders از نسخه Sam Cooke آهنگ R&amp;B Platters در سال ۱۹۵۵ " The Great Pretender " الهام گرفته شده است. آنها یک نوار دمو ضبط کردند (شامل "Precious", "The Wait" و جلد Kinks , " Stop Your Sobbing ")، آن را به نیک لو، دوست هایند دادند، و یک تک آهنگ ("Stop Your Sobbing"/"The Wait") را تولید کردند. و اولین کنسرت خود را در یک باشگاه در پاریس اجرا کردند. این تک آهنگ در ژانویه ۱۹۷۹ منتشر شد و به شماره ۳۳ در بریتانیا رسید. دومین تک آهنگ "Kid" به موفقیت مشابهی در ژوئیه ۱۹۷۹ رسید. در نوامبر ۱۹۷۹، Pretenders اولین تک آهنگ امضای خود را با نام «Brass In Pocket» در بریتانیا منتشر کرد که در ۱۹ ژانویه ۱۹۸۰، در تاریخ ۱۹ ژانویه۱۹۸۰، در رتبه اول بریتانیا قرار گرفت. هر دو موفق شدند نمودار مشابهی در سراسر جهان داشته باشند. دهه ۱۹۸۰–۱۹۹۰. گروه یک آلبوم EP با عنوان "Extended Play" و سپس "Pretenders II" در اواخر تابستان منتشر کرد. " Talk of the Town " و "پیام عشق" در هر دو بود. ترکیب Pretenders در دهه آینده بارها تغییر خواهد کرد. هانیمن-اسکات در ۱۶ ژوئن ۱۹۸۲، درست چند روز پس از اخراج فارندون از گروه، بر اثر مصرف بیش از حد
مواد مخدر درگذشت. خود فردون نیز سال بعد بر اثر مصرف بیش از حد مواد مخدر جان خود را از دست داد. گروه پس از اصلاح با یک ترکیب موقت برای تک آهنگ بعدی خود، " بازگشت به باند زنجیره ای "، با رابی مک اینتاش (گیتار) و مالکوم فاستر (بیس) در طول ضبط آلبوم بعدی خود، موفق جهانی "Learning to" کنار آمدند. "خزیدن". چمبرز در اواسط دهه ۱۹۸۰ قبل از انتشار آلبوم "Get Close" در سال ۱۹۸۶ گروه را ترک کرد. این آلبوم شامل آهنگ های «مرا اشتباه نکن» و «عزیزم». در میان ترکیب همیشه در حال تغییر، Hynde به عنوان تنها مدعی اصلی تا بازگشت چمبرز در اواسط دهه ۱۹۹۰ دوام آورد. Hynde تنها عضو ثابت گروه در این دوره بود. در سال ۱۹۹۴، گروه موفقیت دیگری داشت: تصنیف " I'll Stand by You ".
جزایر ویلیرز () یک منطقه ۲۲ هکتاری در پورت لندز تورنتو است که به عنوان بخشی از پروژه حفاظت از سیل پورت لندز در واترفرانت تورنتو به جزیره تبدیل شده است. برای جلوگیری از سیل از رود دون (انتاریو)، کانالی برای گسترش رودخانه به سمت جنوب و سپس غرب به بندر تورنتو ایجاد می شود که خروجی دیگری و دهانه طبیعی تری برای رودخانه دون فراهم می کند. کانال جدید به طور مؤثری جزیره را ایجاد می کند، که همچنین توسط کانال کیتینگ و بندر تورنتو محدود می شود. توسعه مسکونی با کاربری مختلط برای جزیره ویلیرز برنامه ریزی شده است.
مردم ایروکویی () مردمان بومی جنگل های شمال شرقی و دریاچه های بزرگ آمریکای شمالی هستند که به زبان های ایروکویی صحبت می کنند. این زبانها شامل قلمروهای آن ها از جنوب شرقی و جنوب انتاریو در کانادا و در امتداد سواحل دریاچه هورون و خلیج گرجی، دریاچه ایری و دریاچه انتاریو تا ایالت نیویورک (ایالت)، شمال اوهایو و پنسیلوانیا بود.
کنترل مرزی به مجموعه فعالیت های حکومت ها برای بررسی و تنظیم رفت وآمدهای انسان ها، حیوانات و کالاها در اطراف مرزهای زمینی، هوایی و دریایی اشاره دارد. علی رغم اینکه کنترل های مرزی معمولا در مورد مرزهای بین المللی صورت می گیرند، اما در برخی شرایط در یک کشور واحد و در مرزهای درونی کشور نیز برخی کنترل ها اعمال می شوند . اقدامات کنترل مرزی اهداف مختلفی را دنبال می کنند، از اجرای مقررات گمرکی، بهداشتی و زیست محیطی گرفته تا محدود کردن مهاجرت. در حالی که اکثر مرزهای داخلی درون کشورها آزاد و بدون نگهبان هستند، مرزهای دیگر از جمله مرزهای بین المللی میان کشورها به شدت کنترل و نگهبانی می شوند و گذر قانونی از آن مرزها فقط از طریق برخی ایستگاه های بازرسی مشخص قابل انجام است. کنترل های مرزی در قرن بیست ویکم، کاملا با سازوکارهایی چون ویزا، مدارک مسافرتی، گذرنامه ها و سیاست های پیچیده که در کشورهای مختلف، متفاوت هستند، درهم تنیده شده اند. منابع. 1.https://definitions.uslegal.com/b/border-control/
سوپراستودیو یک شرکت معماری بود که در سال ۱۹۶۶ میلادی در فلورانس، ایتالیا توسط آدولفو ناتالینی و کریستیانو تورالدو دی فرانچیا تأسیس شد، که بعداً جیان پیرو فراسینلی، الساندرو و روبرتو ماگریس، الساندرو پولی نیز ملحق شدند. سوپراستودیو بخش عمده ای از جنبش معماری و طراحی رادیکال در اواخر دهه ۱۹۶۰ بود. بنیانگذاران به همراه بنیانگذار آرکیزوم آسوچاتی، آندره آ برانزی به مدرسه در دانشگاه فلورانس رفته بودند و اولین بار کار خود را در نمایشگاه «سوپراَرکیتتورا» در سال ۱۹۶۶ میلادی نشان دادند. این نمایشگاه به مانیفست (بیانیه) جنبش طراحی رادیکال تبدیل شد. در سال ۱۹۶۷ میلادی، ناتالینی سه دسته از تحقیقات آینده را پایه گذاری کرد: «معماری بنای تاریخی»، «معماری تصویر» و «معماری تکنومورفیک». در سال ۱۹۶۹ میلادی، سوپراستودیو یکی از مشهورترین آثار معماری مفهومی خود را ارائه کرد – "بنای یادبود پیوسته: یک مدل معماری برای کل شهرسازی". پیشنهادهای ضد-معماری آن ها از سیستم های شبکه ای به عنوان راهی برای میانجی گری فضا استفاده می کرد. بنای یادبود پیوسته نقدی بر شهرسازی در آن زمان بود. هدف سوپراستودیو تغییر اجتماعی از طریق معماری است. در اوایل
دهه ۱۹۷۰ میلادی، آن ها مجموعه ای از فیلم ها را به منظور افزایش آگاهی در مورد تأثیرات مضر ساخت و ساز بر محیط طبیعی ساختند. آدولفو ناتالینی در سال ۱۹۷۱ میلادی نوشت: «... اگر طراحی صرفاً یک انگیزه برای مصرف است، پس باید طراحی را رد کنیم؛ اگر معماری صرفاً تدوین مدل بورژوایی مالکیت و جامعه است، پس باید معماری را رد کنیم؛ اگر معماری و شهرسازی صرفاً رسمیت بخشیدن به تقسیمات اجتماعی ناعادلانه کنونی است، پس باید شهرسازی و شهرهای آن را رد کنیم… تا زمانی که تمام فعالیت های طراحی در جهت رفع نیازهای اولیه باشد. تا آن زمان، طراحی باید ناپدید شود. ما می توانیم بدون معماری زندگی کنیم…» از طریق مدل های خود، سوپراستودیو یک استراتژی جایگزین از زندگی بدون اشیاء را پیشنهاد کرد، دیدگاهی از عملکرد معماری که اساساً نظری است، با تمرکز اصلی بر نقد فرهنگی. در سال ۱۹۷۰ میلادی، آن ها مجموعه مبلمان مینیمالیستی نمادین خود – کوادرنا را ایجاد کردند که هنوز توسط زانوتا در حال تولید است. پروژه های معروف دیگر آن ها عبارتند از: «کاناپه کاناپه» (۱۹۶۸) (هنوز در حال تولید)، «بازار کاناپه» (۱۹۶۸)، «چراغ رومیزی پاسی فلورا» (۱۹۶۶)، «چراغ رومیزی پولاری
س اکسچلسیور» (۱۹۶۸). سوپراستودیو در نمایشگاه ام اُ ام ای «ایتالیا: چشم انداز خانگی جدید» (۱۹۷۲) شرکت کرد. منتقدان موافق هستند که کار سوپراستودیو برای معمارانی مانند زها حدید، رم کولهاس و برنارد چومی تأثیرگذار یا حتی کاملاً الهام بخش بود. شاهد این امر زمانی قابل توجه است که استفاده از کار-خط متقارن قوی و شکل هندسی در نظر گرفته شود؛ رسانه هایی که به شدت توسط همه این معماران مورد استفاده قرار می گرفتند، در طول بیشتر عمر سوپراستودیو اجزای اصلی کار آن بودند. علاوه بر این، تمایل سوپراستودیو به تجسم کلان-سازه های کاملاً آرمانی، ویژگی قابل مشاهده در بسیاری از کارهای اولیه معمارانی مانند حدید و کولهاس است. سوپراستودیو در سال ۱۹۷۸ میلادی کار خود را به صورت گروهی رها کرد، اما اعضای آن به توسعه ایده های خود به طور مستقل از طریق نوشته های خود، و از طریق آموزش، تمرین معماری و سایر پروژه های طراحی ادامه دادند. تصاویر. بنای یادبود پیوسته: در ساحل راکی، پروژه چشم انداز (۱۹۶۹)
قوم بی طرف () مردم ایروکویی بودند که در جنوب غربی و جنوب مرکزی انتاریوی کنونی در کانادا، آمریکای شمالی زندگی می کردند. آنها در سراسر منطقه محدود شده توسط نیمه جنوبی دریاچه هورون کل خط ساحلی شمالی دریاچه ایری، از رودخانه دیترویت در غرب تا رود نیاگارا در شرق، به اضافه شمال در اطراف انتهای غربی دریاچه انتاریو زندگی می کردند.
آب آهک نام رایج محلول آبی اشباع شده هیدروکسید کلسیم است. هیدروکسید کلسیم، Ca(OH)2، به ندرت در دمای اتاق در آب حل می شود. (۱٫۵ گرم در لیتر در دمای ۲۵ درجه سانتی گراد) آب آهک «خالص» (یعنی کمتر یا کاملاً اشباع شده) شفاف و بی رنگ است، همراه با بوی خفیف خاکی و طعمی گس/تلخ مانند می باشد. ماهیت طبیعی آن با پی اچ ۱۲٫۴ است. آب آهک را می توان با مخلوط کردن هیدروکسید کلسیم (Ca(OH)2) با آب و حذف محلول حل نشده اضافی (مثلاً با فیلتراسیون) تهیه کرد. هنگامی که به محلول اشباع آن، کلسیم هیدروکسید اضافی اضافه می شود (یا زمانی که شرایط محیطی تغییر می کند، به عنوان مثال زمانی که دمای آن به اندازه کافی افزایش می یابد) در نتیجه همگن شدن کلسیم هیدروکسید به صورت مخلوط سوسپانسیونی فوق اشباع، محلول شیری رنگی حاصل می شود که آب آهک گفته می شود. این مایع به طور سنتی به عنوان شیر آهک نیز شناخته شده است.
مدال لورنتز جایزه ای است که هر چهار سال یک بار توسط آکادمی سلطنتی هنر و علوم هلند اعطا می شود. این دانشگاه در سال ۱۹۲۵ به مناسبت پنجاهمین سالگرد کسب مدرک دکترای هندریک لورنتز تأسیس شد. این مدال برای پیشبردهای مهم در فیزیک نظری به افراد اعطا می شود، اگرچه در گذشته برخی افراد پژوهش گر در فیزیک تجربی در میان دریافت کنندگان آن وجود داشته اند. اولین برنده این مدال، ماکس پلانک، شخصاً توسط لورنتس انتخاب شد. ۱۱ نفر از ۲۳ برنده جایزه بعداً جایزه نوبل دریافت کردند. مدال لورنتس در فهرست معتبرترین جوایز دانشگاهی بین المللی در فیزیک در رتبه پنجم قرار دارد.
این مقاله دربارهٔ جزئیات مسابقات و نتایج تیم ملی فوتبال ارمنستان در دهه ۲۰۲۰ میلادی می باشد. Upcoming matches. The following matches are currently scheduled:
کوماریلا بهاتا فیلسوف و محقق میمامسا قرن هفتم میلادی بود در جنوب هند می زیسته است. سنت هندو به «کوماریلا» عنوان علامه «بهاتا» «بهاتتا» (Bhaṭṭa) را داده است. وی در تکامل «میمامسا» (می مانسا) و ارتقاء آن به دیدگاه فلسفی کوشیده است که در آن مسائل مورد بحث فقط از دریچهٔ ارتباط آنان با مراسم عبادی مورد بررسی قرار نمی گرفت. میمامسا. می مانسا یکی از مهمترین مباحث فلسفه ی هندی را که مبحث شناخت است در مرکز توجه خود قرار داده است. آثار. وی کلیهٔ مبانی سوتراها و اثر «شابارا» را در سه رساله بزرگ تفسیر کرده. که عبارتند: شلو کاوارتیکا Shlokavartika تانترا وارتیکا Tantravartika تویتی کا Tuptika شناخت. کوماریلا معتقد بود برای آنکه شناخت معتبر باشد می باید تازه و بکر یا بی سابقه بوده و خلافش به اثبات نرسیده باشد. و دو مرحله ای بودن ادراک.
در تاریخ هوش مصنوعی، زمستان هوش مصنوعی دوره کاهش سرمایه گذاری و علاقه در تحقیقات هوش مصنوعی است. این اصطلاح را مشابه با ایده زمستان هسته ای ابداع کردند. این حوزه چندین چرخه تبلیغاتی را تجربه کرده است؛ دوره ناامیدی و انتقاد، سپس کاهش بودجه، و پس از آن مجدداً بعد از سال ها یا حتی دهه ها بازگشت علایق رخ داده است. این اصطلاح اولین بار در سال ۱۹۸۴ به عنوان موضوع بحث عمومی در نشست سالانه AAAI (که در آن زمان «انجمن آمریکایی هوش مصنوعی» نامیده می شد) پدیدار شد. این اصطلاح ناظر به یک واکنش زنجیره ای بوده که با بدبینی در جامعه هوش مصنوعی شروع می شود، به دنبال آن بدبینی در مطبوعات، کاهش شدید بودجه و در پایان تحقیقات جدی اتفاق می افتد. و ماروین مینسکی - دو محقق برجسته هوش مصنوعی که از «زمستان» دهه ۱۹۷۰ جان سالم به در برده بودند - به جامعه تجاری هشدار دادند که اشتیاق برای هوش مصنوعی در دهه ۱۹۸۰ از کنترل خارج شده است و مطمئناً ناامیدی به دنبال خواهد داشت. . سه سال بعد، صنعت میلیارد دلاری هوش مصنوعی شروع به فروپاشی کرد. این هیجان تبلیغاتی در بسیاری از فناوری های نوظهور، مانند شیدایی راه آهن یا حباب دات کام، مشاهده شده است.
زمستان هوش مصنوعی نتیجه چنین هیاهویی بود که به دلیل وعده های بیش از حد توسعه دهندگان، انتظارات غیرطبیعی زیاد از کاربران نهایی و تبلیغات گسترده در رسانه ها بود. علیرغم ظهور و سقوط شهرت هوش مصنوعی، این تکنولوژی به توسعه فناوری های جدید ادامه داده است و در این راه به موفقیت هایی نیز دست پیدا کرده است. رادنی بروکس محقق هوش مصنوعی در سال ۲۰۰۲ از این که «این افسانه احمقانه وجود دارد که هوش مصنوعی شکست خورده است، اما هوش مصنوعی هر ثانیه در روز در اطراف شما است» شکایت داشت. در سال ۲۰۰۵، ری کرزویل موافقت کرد: «بسیاری از ناظران هنوز فکر می کنند که زمستان هوش مصنوعی پایان داستان بود و از آن زمان تاکنون چیزی از حوزه هوش مصنوعی رخ نداده است. با این حال امروزه هزاران برنامه کاربردی هوش مصنوعی عمیقاً در زیرساخت هر صنعتی تعبیه شده است.» به طور کلی اشتیاق و خوش بینی نسبت به هوش مصنوعی از زمان افول آن در اوایل دهه ۱۹۹۰ افزایش یافته است. حوالی سال ۲۰۱۲ علاقه به هوش مصنوعی (به ویژه زمینه یادگیری ماشین) از سوی جوامع تحقیقاتی و شرکتی منجر به افزایش چشمگیر بودجه و سرمایه گذاری شد. بررسی اجمالی. دو زمستان اصلی در بین سال های ۱۹۷۴ تا
۱۹۸۰ و ۱۹۸۷ تا 1993 اتفاق افتاد. در زیر چندین قسمت از زمستان های کوچکتر آورده شده اند: قسمت های اولیه. ترجمه ماشینی و گزارش ALPAC در سال ۱۹۶۶. در طول جنگ سرد، دولت ایالات متحده علاقه خاصی به ترجمه خودکار و فوری اسناد و گزارش های علمی روسی داشت. دولت از سال ۱۹۵۴ به شدت از تلاش ها در زمینه ترجمه ماشینی حمایت کرد. در ابتدا، محققان خوشبین بودند. کار جدید نوام چامسکی در دستور زبان، فرایند ترجمه را ساده می کرد و «پیش بینی های زیادی دربارهٔ پیشرفت های قریب الوقوع وجود داشت.» با این حال محققان، دشواری عمیق را دست کم گرفته بودند. برای ترجمه یک جمله، یک ماشین نیاز داشت تا حدی تصور کند که آن جمله در مورد چه موضوعی است، در غیر این صورت اشتباه می کرد. یک مثال آخرالزمانی این است: عبارت «روح راضی است اما جسم ضعیف است» با ترجمه دوطرفه به روسی به این شکل درآمده است: «ودکا خوب است اما گوشت گندیده است». محققان بعدی این را مشکل نامیدند. در سال ۱۹۶۴، نگران این عدم پیشرفت بود و () را برای بررسی این مشکل تشکیل داد. آنها در گزارش معروف سال ۱۹۶۶ به این نتیجه رسیدند که ترجمه ماشینی گرانتر، دقیق تر و کندتر از ترجمه انسانی است. پس از ص
رف حدود ۲۰ میلیون دلار، NRC به همه حمایت ها پایان داد. مشاغل از بین رفت و تحقیقات به پایان رسید. ترجمه ماشینی هنوز یک مشکل تحقیقاتی در قرن بیست و یکم است که با موفقیت هایی روبرو شده است (ترجمه گوگل، ). کنارگذاشتن پیوندگرایی در سال ۱۹۶۹. برخی از کارهای اولیه بر روی هوش مصنوعی از شبکه ها یا مدارهایی از واحدهای متصل به هم برای شبیه سازی رفتار هوشمند استفاده می کردند. نمونه هایی از این سبک کار، که «» نامیده می شود، شامل کار والتر پیتس و به عنوان اولین توصیف از یک شبکه عصبی به منظور پیاده سازی "منطق" یا کار ماروین مینسکی بر روی سیستم می شود. در اواخر دهه ۱۹۵۰، زمانی که محققان شروع به کاوش در استدلال "" به عنوان جوهره هوش کردند، و در پس آن موفقیت برنامه هایی مانند و ، برنامه های گذشته کنار گذاشته شدند. با این حال، یک نوع از کار پیوندگرا هنوز ادامه دارد: مطالعه پرسپترون ها، که توسط فرانک روزنبلات اختراع شد، که با شغل فروشندگی و دغدغه شخصی اش، این میدان را زنده نگه داشت. او خوش بینانه پیش بینی کرد که پرسپترون «در نهایت ممکن است قادر به یادگیری، تصمیم گیری و ترجمه زبان ها باشد». در سال ۱۹۶۹، در زمانی که ماروین مینسکی
و سیمور پاپرت کتاب "" ها را منتشر کردند، و با این تصور که مهر تأییدی بر محدودیت های کاری پرسپترون ها زده خواهد شد، تحقیقات اصلی در مورد پرسپترون ها به طور ناگهانی پایان یافت. رویکردهای پیوندگرایانه برای یک دهه بعد یا بیشتر کنار گذاشته شدند. در حالی که کارهای مهمی، مانند کشف در مورد انتشار معکوس، به صورت محدود ادامه می یافت. در دهه ۱۹۷۰ و اوایل دهه ۱۹۸۰ تأمین مالی عمده برای پروژه های پیوندگرایانه به سختی یافت می شد. «زمستان» تحقیقات پیوندگرایانه در اواسط دهه ۱۹۸۰ و زمانی که کار جان هاپفیلد، دیوید روملهارت و دیگران علاقه به شبکه های عصبی را در مقیاس بزرگ احیا کرد به پایان رسید. با این حال، روزنبلات زنده نماند تا این را ببیند، زیرا مدت کوتاهی پس از انتشار "پرسپترون" در یک حادثه قایق رانی جان باخت. شکست های سال ۱۹۷۴. گزارش لایت هیل. در سال ۱۹۷۳، پارلمان بریتانیا از پروفسور سر جیمز لایت هیل خواست تا وضعیت تحقیقات هوش مصنوعی در بریتانیا را ارزیابی کند. گزارش او که اکنون گزارش لایت هیل نامیده می شود، از شکست کامل هوش مصنوعی در دستیابی به "اهداف بزرگ" خود انتقاد کرد. او به این نتیجه رسید که کاری که در هوش مصنوعی انجا
م نشود در علوم دیگر قابل انجام نیست. او به طور خاص به مشکل " " یا " نسخ ناپذیری " اشاره کرد که به این معناست که بسیاری از الگوریتم های موفق هوش مصنوعی در مسائل دنیای واقعی متوقف می شوند و فقط برای حل نسخه های "اسباب بازی" مسائل مناسب هستند. این گزارش در مناظره ای که در سریال «جنجال» بی بی سی در سال ۱۹۷۳ پخش شد به چالش کشیده شد. مناظره «روبات همه منظوره یک سراب است» از مؤسسه سلطنتی بین لایت هیل و تیم ، جان مک کارتی و بود. مک کارتی بعداً نوشت که «مشکل انفجار ترکیبی از ابتدا در هوش مصنوعی شناسایی شده است». این گزارش منجر به از بین رفتن کامل تحقیقات هوش مصنوعی در انگلستان شد. تحقیقات هوش مصنوعی تنها در چند دانشگاه (ادینبورگ، اسکس و ساسکس) ادامه یافت. تحقیقات در مقیاس بزرگ تا سال ۱۹۸۳ به وضعیت قبلی خود بازنگشت تا این که در پاسخ به پروژه نسل پنجم ژاپن (به ادامه مراجعه کنید)، (پروژه تحقیقاتی دولت بریتانیا) دوباره شروع به تأمین بودجه هوش مصنوعی از صندوق جنگی ۳۵۰ میلیون پوندی کرد. Alvey تنها تعداد محدودی نیازمندی های مورد نظر بریتانیا را رفع می کرد و به همین دلیل در سطح بین المللی، به ویژه با شرکای ایالات متحده، مقبول
واقع نشد و بودجه فاز ۲ خود را از دست داد. کاهش بودجه دارپا در اوایل دهه ۱۹۷۰. در طول دهه ۱۹۶۰، آژانس پروژه های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (که در آن زمان با نام «ARPA» شناخته می شد، اکنون با نام «دارپا» شناخته می شود) میلیون ها دلار را به تحقیقات هوش مصنوعی تخصیص داد. جی سی آر لیکلیدر، مدیر مؤسس بخش محاسبات دارپا، به «تأمین مالی افراد، نه پروژه ها» اعتقاد داشت و او و چندین جانشین به رهبران هوش مصنوعی (مانند ماروین مینسکی، جان مک کارتی، هربرت ای. سایمون یا آلن نیول) اجازه دادند که از این محل بودجه، تقریباً به هر شکلی که دوست داشتند به تأمین هزینه پروژه شان بپردازند. این نگرش پس از تصویب اصلاحیه منسفیلد در سال ۱۹۶۹ تغییر کرد، که DARPA را ملزم به تأمین بودجه «پژوهش مستقیم مأموریت محور، به جای تحقیقات غیرمستقیم اساسی» کرد. تحقیقات غیرمستقیم خالص از نوع تحقیقاتی که در دهه ۱۹۶۰ انجام شده بود، دیگر توسط دارپا تأمین مالی نمی شد. اکنون محققان باید نشان می دادند که کار آنها به زودی فناوری نظامی مفیدی را تولید می کند. پیشنهادها تحقیقاتی هوش مصنوعی با استاندارد بسیار بالایی تهیه می شد. زمانی که گزارش لایت هیل و مطالعات درون
سازمانی دارپا (گروه مطالعات آمریکایی) پیشنهاد کردند که اکثر تحقیقات هوش مصنوعی بعید است در آینده قابل پیش بینی چیزی واقعاً مفید تولید کنند نیز، کمکی به بهبود وضعیت نکردند. پول دارپا برای پروژه های خاص با اهداف دست یافتنی تر، مانند تانک های خودمختار و سیستم های مدیریت نبرد، مصرف می شد. تا سال ۱۹۷۴، تأمین بودجه برای پروژه های هوش مصنوعی دشوار بود. محقق هوش مصنوعی علت این بحران را پیش بینی های غیرواقعی همکارانش می داند: «بسیاری از محققان در شبکه ای از اغراق فزاینده گرفتار شده بودند. وعده های اولیه آنها به دارپا بسیار خوش بینانه بود. البته، آنچه که آنها ارائه کردند، به میزان قابل توجهی از آن فاصله گرفت. اما آنها احساس می کردند که نمی توانند در پیشنهاد بعدی خود کمتر از پیشنهاد اول قول بدهند، بنابراین بیشتر قول دادند.» موراوک ادعا می کند که نتیجه این است که برخی از کارکنان دارپا صبر خود را با تحقیقات هوش مصنوعی از دست داده اند. در حالی که پروژه تانک خودمختار با شکست مواجه شد، سیستم مدیریت نبرد () بسیار موفق بود، میلیاردها دلار در جنگ اول خلیج فارس صرفه جویی کرد، تمام سرمایه گذاری دارپا در هوش مصنوعی را بازپرداخت کر
د و سیاست عملگرایانه دارپا را توجیه کرد. شکست SUR. دارپا کاملاً از محققانی که بر روی برنامه تحقیقاتی درک گفتار در دانشگاه کارنگی ملون کار می کردند ناامید شده بود. آنها به سیستمی که بتواند به دستورها صوتی یک خلبان پاسخ دهد امیدوار بودند و حتی احساس می کردند که این وعده به آنها داده شده بود. تیم SUR سیستمی را توسعه داده بود که می توانست انگلیسی گفتاری را تشخیص دهد، اما "تنها در صورتی که کلمات به ترتیب خاصی گفته می شدند". دارپا احساس کرد که فریب خورده است و در سال ۱۹۷۴ قرارداد سه میلیون دلاری در سال را لغو کرد. سال ها بعد، چندین سیستم تشخیص گفتار تجاری موفق از فناوری توسعه یافته توسط تیم کارنگی ملون (مانند مدل های مخفی مارکوف) استفاده کردند و بازار سیستم های تشخیص گفتار تا سال ۲۰۰۱ به ۴ میلیارد دلار رسید. شکست های اواخر دهه ۱۹۸۰ و اوایل دهه ۱۹۹۰. سقوط بازار ماشین لیسپ. در دهه ۱۹۸۰، نوعی برنامه هوش مصنوعی به نام «سیستم خبره» توسط شرکت های سراسر جهان پذیرفته شد. اولین سیستم خبره تجاری XCON بود که در Carnegie Mellon برای شرکت تجهیزات دیجیتال توسعه یافت و موفقیت بزرگی بود. تخمین زده می شد که تنها در طول شش سال فعالی
ت، شرکت ها را به صرفه جویی ۴۰ میلیون دلار برساند. شرکت ها در سراسر جهان شروع به توسعه و استقرار سیستم های خبره کردند و تا سال ۱۹۸۵ بیش از یک میلیارد دلار برای هوش مصنوعی هزینه کردند که بیشتر آن را به بخش های هوش مصنوعی داخلی اختصاص دادند. یک موج صنعتی برای حمایت از آنها رشد و توسعه یافت، از آن جمله شرکت های نرم افزاری مانند تکنالج و و شرکت های سخت افزاری مانند سیمبولیکس و بودند که رایانه های تخصصی به نام ساختند که جهت پردازش زبان برنامه نویسی لیسپ بهینه سازی شده بودند. این زبان برنامه نویسی در زمان خود ترجیح داده شده زبان مطلوب برای پیاده سازی هوش مصنوعی بود. در سال ۱۹۸۷، سه سال پس از پیش بینی مینسکی و شانک، بازار سخت افزار تخصصی هوش مصنوعی مبتنی بر لیسپ سقوط کرد. ایستگاه های کاری شرکت هایی مانند Sun Microsystems جایگزین مناسب و توانمندتری برای ماشین های LISP بودند و شرکت هایی مانند محیط لیسپ را برای کلاس جدیدی از ایستگاه های کاری ارائه کردند. عملکرد این ایستگاه های کاری عمومی به یک چالش فزاینده دشوار برای ماشین های لیسپ تبدیل شد. شرکت هایی مانند لوسید و نسخه های بسیار قدرتمندی از LISP را ارائه کردند که قابل
انتقال به همه سیستم های یونیکسی بودند. برای مثال، معیارهایی منتشر شد که نشان می داد ایستگاه های کاری مزیت عملکردی بالاتری نسبت به ماشین های لیسپ دارند. رایانه های رومیزی بعدی که توسط اپل و آی بی ام ساخته شدند نیز معماری ساده تر و محبوب تری را برای اجرای برنامه های لیسپ ارائه کردند. در سال ۱۹۸۷، برخی از آنها به اندازه ماشین های گران قیمت لیسپ قدرتمند شده بودند. کامپیوترهای رومیزی دارای موتورهای مبتنی بر قوانین مانند بودند. این جایگزین ها برای مصرف کنندگان هیچ دلیلی برای خرید دستگاه های گران قیمت تخصصی برای اجرای LISP باقی نمی گذاشت. کل این صنعت به ارزش نیم میلیارد دلار در یک سال با گزینه های دیگر جایگزین شد. در اوایل دهه ۱۹۹۰، اکثر شرکت های تجاری لیسپ از جمله سیمبولیکس، ، و غیره شکست خوردند. شرکت های دیگر، مانند تگزاس اینسترومنتز و زیراکس، این حوزه را رها کردند. تعداد کمی از مشتریان شرکتی (یعنی شرکت هایی که از سیستم هایی استفاده می کنند که با لیسپ نوشته شده و بر روی پلت فرم های ماشینی لیسپ توسعه یافته اند) به نگهداری سیستم ها ادامه دادند. کندی در استقرار سیستم های خبره. در اوایل دهه ۱۹۹۰، نگهداری اولین سیستم ه
ای خبره موفق، مانند اکس کان، بسیار گران شده بودند. به روز رسانی آنها دشوار بود، آنها نمی توانستند یاد بگیرند، آنها «شکننده» بودند (یعنی وقتی ورودی های غیرعادی به آنها داده می شد، می توانستند اشتباهات فاحشی مرتکب شوند)، و طعمه مشکلاتی شدند (مانند ) که سال ها قبل در آن شناسایی شده بود. تحقیق در منطق غیریکنواخت سیستم های خبره مفید بودند، اما فقط در چند زمینه خاص. مشکل دیگر مربوط به سختی محاسباتی منتج به تلاش های برای دانش عمومی بود. KEE از یک رویکرد مبتنی بر فرض (NASA, TEXSYS را مشاهده کنید) برای پشتیبانی از سناریوهای چندجهانی استفاده کرد که درک و اعمال آن دشوار بود. در نهایت، معدود شرکت های باقی مانده سیستم خبره مجبور به کوچک سازی و جستجوی بازارهای جدید و پارادایم های نرم افزاری، مانند استدلال مبتنی بر مورد یا دسترسی به پایگاه داده جهانی شدند. بلوغ لیسپ مشترک باعث نجات بسیاری از سیستم ها مانند شد که در کاربرد پیدا کرد. سیستم های دیگر بر روی رایانه شخصی، مانند KEE Intellicorp، از لیسپ به منتقل شدند و به ایجاد فناوری شی گرا کمک کردند (از جمله ارائه پشتیبانی عمده برای توسعه UML (به مراجعه کنید). پایان پروژه نسل پن
جم. در سال ۱۹۸۱، ۸۵۰ میلیون دلار برای پروژه اختصاص داد. هدف آنها نوشتن برنامه ها و ساخت ماشین هایی بود که بتوانند مکالمه کنند، زبان ها را ترجمه کنند، تصاویر را تفسیر کنند و مانند انسان ها استدلال کنند. تا سال ۱۹۹۱، فهرست چشمگیر اهدافی که در سال ۱۹۸۱ نوشته شده بود، محقق نشده بود. به گفته در کتاب "سازنده مغز"، «در ۱ ژوئن ۱۹۹۲، پروژه نسل پنجم نه با غرش موفقیت آمیز، بلکه با ناله به پایان رسید.» مانند سایر پروژه های هوش مصنوعی، انتظارات بسیار بالاتر از آنچه واقعاً می توانت ممکن باشد بود. کاهش ابتکار محاسبات استراتژیک. در سال ۱۹۸۳، در پاسخ به پروژه نسل پنجم، دارپا دوباره شروع به تأمین مالی تحقیقات هوش مصنوعی از طریق ابتکار محاسبات استراتژیک کرد. همان طور که در ابتدا پیشنهاد شد، این پروژه با اهداف عملی و قابل دستیابی آغاز می شود که حتی هوش عمومی مصنوعی را به عنوان هدف بلندمدت شامل می شود. این برنامه تحت مدیریت (IPTO) بود و در زمینه ابر محاسبات و میکروالکترونیک مورد استفاده واقع می شد. دارپا تا سال ۱۹۸۵، ۱۰۰ میلیون دلار هزینه کرده بود و ۹۲ پروژه در ۶۰ مؤسسه، نیمی در صنعت، نیمی در دانشگاه ها و آزمایشگاه های دولتی در د
ست اجرا بود. تحقیقات هوش مصنوعی به روشی سخاوتمندانه توسط SCI تأمین مالی شد. جک شوارتز، که در سال ۱۹۸۷ به رهبری IPTO رسید، سیستم های خبره را به عنوان «برنامه نویسی هوشمندانه» رد کرد و کمک مالی به هوش مصنوعی را به طور «عمقی و بی رحمانه» کاهش داد و SCI را «منحل کرد». شوارتز احساس می کرد که دارپا باید بودجه خود را فقط بر روی فناوری هایی متمرکز کند که بیشترین نوید را می دهند، به گفته او، دارپا باید به جای «شنای سگی»، «موج سواری» کند، و به شدت احساس می کرد که هوش مصنوعی «موج بعدی» "نیست". افراد درون این برنامه به مشکلاتی در رابطه با ارتباطات، سازماندهی و یکپارچگی اشاره کردند. چند پروژه از کاهش بودجه جان سالم به در بردند، از جمله دستیار خلبان و یک وسیله نقلیه زمینی مستقل (که هرگز تحویل داده نشدند) و سیستم مدیریت نبرد DART که (همان طور که در بالا ذکر شد) موفقیت آمیز بود. تحولات پس از زمستان هوش مصنوعی. بررسی گزارش های اوایل دهه ۲۰۰۰ نشان می دهد که هوش مصنوعی همچنان چندان پرآوازه نبود: بسیاری از محققان هوش مصنوعی در اواسط دهه ۲۰۰۰ عمداً کار خود را با نام های دیگری مانند انفورماتیک، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل، سیستم
های مبتنی بر دانش، ، سیستم های شناختی، سیستم های هوشمند، عوامل هوشمند یا هوش محاسباتی نامیدند تا نشان دهند که کار آنها بر ابزار خاصی تأکید دارد، یا به یک مشکل فرعی خاص معطوف است. اگرچه این ممکن است تا حدی به این دلیل باشد که آن ها حوزه خود را اساساً با هوش مصنوعی متفاوت می دانند، اما این نیز درست است که نام های جدید با اجتناب از انگ وعده های دروغین مرتبط با نام «هوش مصنوعی»، به تأمین بودجه کمک می کنند. ادغام هوش مصنوعی. در اواخر دهه ۱۹۹۰ و اوایل قرن بیست و یکم، فناوری هوش مصنوعی به طور گسترده ای به عنوان عناصر سیستم های بزرگتر مورد استفاده قرار گرفت، اما این زمینه به ندرت برای این موفقیت ها شناخته می شود. در سال ۲۰۰۶، نیک بوستروم توضیح داد که «بسیاری از هوش مصنوعی پیشرفته در برنامه های کاربردی عمومی به کار رفته اند، بدون اینکه هوش مصنوعی نامیده شوند، زیرا زمانی که چیزی به اندازه کافی مفید و رایج شود، دیگر برچسب هوش مصنوعی به آن نمی چسبد.» رادنی بروکس تقریباً در همان زمان اظهار داشت که «این افسانه احمقانه وجود دارد که هوش مصنوعی شکست خورده است، اما هوش مصنوعی در هر ثانیه از روز در اطراف شماست.» فناوری های توسع