கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவின் வரலாறு - 1956 - 1974 பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: தார்த்துமவுத் பட்டறைக்குப் பிந்தைய ஆண்டுகளில் உருவாக்கப்பட்ட திட்டங்கள் பெரும்பாலான மக்களுக்கு " கணினிகள் இயற்கணித சொல் சிக்கல்களைத் தீர்க்கின்றன; வடிவவியலில் கோட்பாடுகளை நிறுவுகின்றன; மேலும், ஆங்கிலம் பேசக் கற்றுக்கொள்கின்றன என்பது மட்டுமே புரிந்தது.Russell and Norvig write "it was astonishing whenever a computer did anything remotely clever." எந்திரங்களின் இத்தகைய நுண்ணறிவு நடத்தை இயலும் என்று அந்த நேரத்தில் சிலர் நம்பியிருந்தார்கள்., and 20 ஆண்டுகளுக்குள் ஒரு முழுமையான நுண்ணறிவு எந்திரம் உருவாக்கப்படும் என்று தனிப்பட்டும் அச்சமூடகங்களிலும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் தம் நம்பிக்கையை வெளிப்படுத்தினர்., , and DARPA போன்ற அரசு நிறுவனங்கள் புதிய துறையில் பணத்தைக் கொட்டின.,
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவின் வரலாறு - அணுகுமுறைகள் என்பது என்ன?
பதில்: 50களின் பிற்பகுதியிலும் 1960களிலும் பல வெற்றிகரமான திட்டங்களும் புதிய திசைகளும் உருவாகின. மிகவும் செல்வாக்கு பெற்றவைகளில் பின்வருவன அடங்கும்.
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவின் வரலாறு - மசாச்சூசட்சின் " எதிர்தருக்க " அணுகுமுறை பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: மெக்கார்த்தியின் அணுகுமுறையை விமர்சித்தவர்களில் எம்ஐடியில் நாடு முழுவதும் உள்ள அவரது இணைப்பணியாளர்களும் அடங்குவர். மார்வின் மின்சுகி, சீமோர் பாப்பர்ட்டு, உரோஜர் சாங்கு ஆகியோர் ஒரு நபரைப் போல சிந்திக்க ஒரு எந்திரம் தேவைப்படும் " கதை புரிதல் " மற்றும் " பொருள் உணர்தல் " போன்ற சிக்கல்களைத் தீர்க்க முயன்றனர். " சேர் " அல்லது " உணவகம் " போன்ற இயல்பான கருத்துகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு , மக்கள் பொதுவாகச் செய்யும் அதே தருக்கமுறையான கருதுகோல்களை அவர்கள் செய்ய வேண்டியிருந்தது. துரதிருஷ்டவசமாக இது போன்ற துல்லியமற்ற கருத்துக்கள் தருக்கத்திலரூருவகப்படுத்த கடினமாக இருந்தன. ஜெரால்ட் சுசுமான் , " அடிப்படையில் துல்லியமற்ற கருத்துக்களை விவரிக்க துல்லியமான மொழியைப் பயன்படுத்துவது அவற்றை இன்னும் துல்லியமாக்காது " என்று குறிப்பிட்டார். ஜோன் மெக்கார்த்தி கோவல்சுகி, பைசென்பாம், நெவெல், சைமன் ஆகியோரால் பயன்படுத்தப்பட்ட " நீட் " முன்வகைமைகளுக்கு மாறாக அவர்களின் " எதிர்தருக்க " அணுகுமுறைகளைக் கரடானவை( " ஸ்கிராபி ") என்று சாங்கு விவரித்தார்.Neat vs. scruffy: (who picks up the state of the debate in 1984). (who documents Schank's original use of the term). Another aspect of the conflict was called "the procedural/declarative distinction" but did not prove to be influential in later AI research. 1975 ஆம் ஆண்டில் , மின்சுகி தனது சக ஆராய்ச்சியாளர்களில் பலர் ஒரே வகையான கருவியைப் பயன்படுத்துவதாகக் குறிப்பிட்டார். ஒரு கட்டமைப்பைப் பற்றிய நமது பொதுப்புலன் அறிவு அனுமானங்கள் அனைத்தையும் கைப்பற்றும் ஒரு கட்டமைப்பு. எடுத்துக்காட்டாக , ஒரு பறவை என்ற கருத்தை நாம் பயன்படுத்தினால் , உடனடியாக நினைவுக்கு வரும் உண்மைகளின் தொகுப்பு உள்ளது. அது பறக்கிறது , புழுக்களை சாப்பிடுகிறது என்று நாம் கருதலாம். இந்த உண்மைகள் எப்போதும் உண்மையல்ல என்பதையும் , இந்த உண்மைகளைப் பயன்படுத்தும் விதிவிலக்குகள் தருக்கமுறையானவை அல்ல என்பதையும் நாங்கள் அறிவோம் , ஆனால் இந்த கட்டமைக்கப்பட்ட அனுமானங்களின் தொகுப்புகள் நாம் சொல்லும், சிந்திக்கும் எல்லாவற்றிற்கும் ஒரு பகுதியாகும். அவர் இந்த கட்டமைப்புகளை " சட்டகங்கள் " என்று அழைத்தார். ஆங்கிலத்தில் சிறுகதைகள் பற்றிய கேள்விகளுக்கு வெற்றிகரமாகப் பதிலளிக்க சாங்கு கரடுகள்( " ஸ்கிரப்ட்ஸ் " )என்று அழைத்த சட்டகங்களின் வகையைப் பயன்படுத்தினார்., and . Minsky's frame paper: .
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவின் வரலாறு - அறிவு புரட்சி பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: நிபுணத்துவ அமைப்புகளின் சக்தி அவற்றில் உள்ள நிபுணத்துவ அறிவிலிருந்து வந்தது. 70கள் முழுவதும் வளர்ந்து வந்த செயற்கை நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சியில் ஒரு புதிய திசையின் ஒரு பகுதியாக அவை இருந்தன. செநு ஆராய்ச்சியாளர்கள் இவற்றில் ஐயங்கொள்ளத் தொடங்கினர். தயக்கத்துடன் , இது பார்சிமோனியின் அறிவியல் முறைமைக்கு முரணானது. நுண்ணறிவு பேரளவிலான மாறுபட்ட அறிவை வெவ்வேறு வழிகளில் பயன்படுத்தும் திறனை அடிப்படையாகக் கொண்டது என வாதிட்டனர். 1970 களில் இருந்து பெற்ற ஒரு பெரிய பாடம் என்னவென்றால் , அறிவார்ந்த நடத்தை என்பது அறிவைக் கையாள்வதை மிகவும் சார்ந்துள்ளது என்பதே. சில நேரங்களில் அது ஒரு குறிப்பிட்ட பணி இருக்கும் ஒரு களத்தைப் பற்றிய மிகவும் விரிவான அறிவு ஆகும் . அறிவு அடிப்படையிலான அமைப்புகளும், அறிவு பொறியியலும் 1980 களில் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சியின் முதன்மை மையமாக மாறின.Knowledge revolution: , , 1980களில் சைக்ளின் பிறப்பு , சாதாரண மனிதனுக்குத் தெரிந்த அனைத்து சாதாரண உண்மைகளையும் கொண்ட ஒரு பெரிய தரவுத்தளத்தை உருவாக்குவதன் மூலம் பொதுப்புலன் அறிவு சிக்கலை நேரடியாகத் தாக்கும் முதல் முயற்சியாக இருந்தது. இந்தத் திட்டத்தைத் தொடங்கி வழிநடத்திய டக்ளசு இலெனாட்டு , இதற்குக் குறுக்குவழி இல்லை என்று வாதிட்டார். மனித கருத்தாக்கங்களின் பொருளை எந்திரங்கள் அறிந்து கொள்வதற்கான ஒரே வழி, ஒரு நேரத்தில் ஒரு கருத்தை அவர்களுக்குக் கற்பிப்பதே. இந்தத் திட்டம் பல பத்தாண்டுகளாக நிறைவடையும் என்று எதிர்பார்க்கப்படவில்லை.Cyc: , , , and 1989 ஆம் ஆண்டில் ஹைடெக்கும் டீப் தாட்டும் சதுரங்க விளையாட்டுப் போட்டிகளில் சதுரங்க மாசுட்டர் வீரர்களைத் தோற்கடித்தன. இரண்டுமே கார்னிகி மெல்லன் பல்கலைக்கழகம் பல்கலைக்கழகத்தால் உருவாக்கப்பட்டன. ஆழமான சிந்தனை வளர்ச்சி ஆழமான நீலத்திற்கு வழிவகுத்தது.
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவின் வரலாறு - நுண்ணறிவு முகவர்கள் என்பது என்ன?
பதில்: 1990களில் " நுண்ணறிவு முகவர்கள் " என்ற புதிய முன்கையெடுப்பு பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டது. முந்தைய ஆராய்ச்சியாளர்கள் செநுவுக்கு " பிரித்து வெல்லும் " பெட்டக அணுகுமுறைகளை முன்மொழிந்திருந்தாலும் , ஜூடியா பியர்ல், ஆலன் நெவெல், இலெசு பி. கயேல்பிளிங் போன்ற பிறர் முடிவெடுக்கும் கோட்பாடு, பொருளாதாரத்திலிருந்தான கருத்துப்படிமங்களை செநு ஆய்வுக்கு கொண்டு வரும் வரை நுண்ணறிவு முகவர் அதன் புத்தாக்க வடிவத்தை அடையவில்லை. பொருளியல் வல்லுனரின் பகுத்தறிவு முகவர் பற்றிய வரையறை கணினியியல் ஒரு பொருள் நோக்கு நிரலாக்கம் அல்லது தொகுதி பற்றிய வரையறையுடன் இணைந்தபோது , அறிவார்ந்த முகவர் முன்வடிவம் முழுமையானது. ஒரு அறிவார்ந்த முகவர் என்பது அதன் சூழலை உணர்ந்து , அதன் வெற்றிக்கான வாய்ப்புகளை கூட்டும் நடவடிக்கைகளை எடுக்கும் ஒரு அமைப்பு. இந்த வரையறையின்படி , குறிப்பிட்ட சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் எளிய திட்டங்கள் , மனிதர்களைப் போலவே நுண்ணறிவு முகவர்கள், நிறுவனம் (வணிகம்) போன்ற மனிதர்களின் அமைப்புகளே ஆகும். நுண்ணறிவு முகவர் முன்வடிவம் செநு ஆராய்ச்சியை " அறிவார்ந்த முகவர்களின் ஆய்வு " என்று வரையறுக்கிறது. இது செநுவின் சில முந்தைய வரையறைகளின் பொதுமைப்படுத்தலாகும். இது மனித நுண்ணறிவைப் படிப்பதற்கு அப்பாற்பட்டது. இது அனைத்து வகையான நுண்ணறிதல்களையும் ஆய்வு செய்கிறது.This is how the most widely accepted textbooks of the 21st century define artificial intelligence. See and இந்த முன்வடிவம் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சிக்கல்களைப் படிக்கவும் , சரிபார்க்கவும் பயனுள்ள தீர்வுகளைக் கண்டறியவும் உரிமம் வழங்கியது. இது சிக்கல்களை விவரிக்கவும் , அவற்றின் தீர்வுகளை ஒருவருக்கொருவர் பகிர்ந்து கொள்ளவும் , பொருளாதாரம் மற்றும் கட்டுப்பாட்டியல் போன்ற நுண்ணறிவு முகவர்களின் கருத்துகளையும் பயன்படுத்திய பிற துறைகளுடன் பகிர்ந்து கொள்ளவும் ஒரு பொதுவான மொழியை வழங்கியது. ஒரு முழுமையான முகவர் கட்டமைப்பு (நெவெல்லின் SOAR போன்றது) , ஒரு நாள் ஆராய்ச்சியாளர்களை நுண்ணறிவு முகவர்களுடனான தொடர்பு மூலம் பல்துறை, நுண்ணறிவு கொண்ட அமைப்புகளை உருவாக்க வழிவகுக்கும் என்று நம்பப்பட்டது.
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவின் வரலாறு - பெருந்தரவு பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: பெருந்தரவு என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட காலக்கெடுவுக்குள் வழக்கமான மென்பொருள் கருவிகளால் கைப்பற்றப்பட்டு செயலாக்க முடியாத தரவுகளின் தொகுப்பைக் குறிக்கிறது. இப்புதிய செயலாக்கப் படிமங்களுக்குத் தேவைப்படும் முடிவெடுக்கும் நுண்ணறிவு, செயல்முறை உகப்பாக்கத் திறன்கள் மிகப் பேர ளவினதாகும். விக்டர் மேயர் சோன்பெர்கு, கென்னத் குக் ஆகியோரால் எழுதப்பட்ட பெருந்தரவுக் காலத்தில் பெருந்தரவு என்பது சீரற்ற பகுப்பாய்விற்குப் பதிலாக அனைத்து தரவுகளும் பகுப்பாய்விற்காகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன எனப் பொருட்படும். பெருந்தொற்றின் 5V பண்புகள் (IBM)' பெருந்தரவுத் தொழில்நுட்பத்தின் செயல்நெறியின் ந்தன்மை பெருந்தரவுத் தகவல்களில் தேர்ச்சி பெறுவது அல்ல , மாறாக, இந்த அர்த்தமுள்ள தரவுகளில் புலமை பெறுவது. வேறுவகையில் கூறுவதானால் , பெருந்தரவு ஒரு தொழில்துறையுடன் ஒப்பிடப்பட்டால் , இந்தத் துறையில் ஈட்டத்தை உணர்ந்து கொள்வதற்கான திறவுகோல் தரவுகளின் செயல்முறை திறனை அதிகரிப்பதும் , செயலாக்கத்தின்வழி தரவின் மதிப்புக் கூடலை உணர்ந்து கொள்வதும் ஆகும்.