செயற்கை அறிவுத்திறனின் வரலாறு

20 ஆம் நூற்றாண்டின் மத்தியில், சில அறிவியல் ஆராய்ச்சியாளர்கள், நரம்பியலின் சமீபத்திய கண்டுபிடிப்புகள், தகவலின் ஒரு புதிய கணிதவியல் கொள்கை, தன்னாள்வியல் என்று அழைக்கப்படுகின்ற, கட்டுப்பாடு மற்றும் நிலைப்புத்தன்மையைப் புரிந்துகொள்ளுதல் மற்றும் இவை எல்லாவற்றுக்கும் மேலாக, மனிதனின் கணிதவியல் பகுத்தறிதல் செயலைச் செய்யக்கூடிய வகையில் உருவாக்கப்பட்ட எண்மிய கணினியின் கண்டுபிடிப்பு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் நுண்ணறிவு இயந்திரங்களை உருவாக்குவதற்கான புதிய அணுகுமுறைகளைத் தேடத் தொடங்கினர்.AI இன் முன்னோடிகள்:




செயற்கை நுண்ணறிவின் வரலாற்றில் தன்னாள்வியல்கள் மற்றும் பழைய நரம்பியல் வலையமைப்புகள் ஆகியவற்றையும் காண்க. கணக்கியல் கொள்கை, தன்னாள்வியல்கள், தகவல் கொள்கை மற்றும் நரம்பியல் வலையமைப்புகள் ஆகிய கோட்பாடுகளுக்கு அடித்தளம் அமைத்த ஆராய்ச்சியாளர்களில், ஆலன் டரிங், ஜான் வான் நியூமேன், நார்பெர்ட் வீனெர், க்ளாட் ஷேனான், வாரென் மெக்கல்லாஃப், வால்டெர் பிட்ஸ் மற்றும் டொனால்ட் ஹெப் ஆகியோரும் அடங்குவர். 

நவீன செ.அ ஆராய்ச்சித் துறையானது, 1956 ஆம் ஆண்டு, கோடைக் காலத்தில், டார்ட்மவுத் கல்லூரி வளாகத்தில் நடந்த மாநாட்டில் நிறுவப்பட்டது.டார்ட்மவுத் விவாதம்:





இதன் பங்கேற்பாளர்கள் பிற்காலத்தில், பல ஆண்டுகள் செ.அ ஆராய்ச்சியின் தலைவர்களாக இருந்தனர், இதில் ஜான் மெக்கர்த்தி, மார்வின் மின்சிகி, ஆலென் நேவெல் மற்றும் ஹெர்பர்ட் சைமன் ஆகியோர் குறிப்பிடத்தக்கவர்கள், இவர்கள் மிட், கார்னகி மெலன் மற்றும் இசுடான்ஃபோர்டு ஆகிய இடங்களில் செ.அ ஆய்வுக்கூடங்களை நிறுவினர். இவர்களும் இவர்களது மாணவர்களும் எழுதிய நிரல்கள், பெரும்பாலான மக்கள் வியக்கத்தக்க வகையில் இருந்தன:"ஒரு கணினியானது எதையும் புத்திசாலித்தனமான வழியில் செய்யும்போதெல்லாம் மிகவும் அற்புதமாக இருந்தது" என்று ருஸ்சல் மற்றும் நார்விக் எழுதுகின்றனர். 
கணினிகள், இயற்கணிதத்திலுள்ள வார்த்தைச் சிக்கல்களைத் தீர்த்தல், தர்க்கரீதியான தேற்றங்களை நிரூபித்தல் மற்றும் ஆங்கிலம் பேசுதல் ஆகிய செயல்களைச் செய்தன.AI இன் "பொற்காலங்கள்" (வெற்றிகரமான குறியீட்டுக் பகுத்தறிதல் நிரல்கள் 1956-1973):





டேனியல் போப்ரோவின் STUDENT, நியூவெல்l மற்றும் சைமன் ஆகியோருடைய லாஜிக் தியரிஸ்ட் மற்றும் டெர்ரி வினோகிரேட்டின் SHRDLU ஆகியவை விவரிக்கப்பட்ட நிரல்களாகும்.
60களின் மத்தியில், இவர்களது ஆராய்ச்சிக்கு, U.S. பாதுகாப்புத் துறை மிக அதிக அளவில் நிதியளித்தது,DARPA, 1960களில் சரியான இலக்கற்ற ஆராய்ச்சிகளுக்காக AI துறையில் பணத்தைக் கொட்டுகிறது:




மேலும் இதில் ஈடுபட்டவர்கள் பின்வரும் யூகங்களைச் செய்தனர்:

1965, எச். ஏ. சைமன்: "இருபது ஆண்டுகளுக்குள், மனிதனால் செய்யக்கூடிய எந்த வேலையையும் இயந்திரங்கள் செய்யும்".  இல் மேற்கோளிடப்பட்டது
1967, மார்வின் மின்ஸ்கி: "ஒரு தலைமுறைக்குள் ... 'செயற்கை நுண்ணறிவு' உருவாக்குதலின் சிக்கல்கள் கணிசமாகத் தீர்க்கப்பட்டுவிடும்."  இல் மேற்கோளிடப்பட்டது

அவர்கள் தாங்கள் எதிர்கொண்ட சில சிக்கல்களின் கடுமையைக் கண்டுணரவில்லை.காண்க, செயற்கை நுண்ணறிவின் வரலாறு — சிக்கல்கள்.
1974 இல், இங்கிலாந்தின் சர் ஜேம்ஸ் லைட்ஹில்லின் திறனாய்வுக்கு மறுவினையாகவும் அதிக உற்பத்தித்திறனுடைய திட்டங்களுக்கு நிதியளிக்குமாறு காங்கிரஸ் கொடுத்த நெருக்கடியினாலும் U.S. மற்றும் பிரித்தானிய அரசாங்கங்கள், சிறந்த இலக்கற்ற மற்றும் விளக்கவியல் சார்ந்த AI ஆராய்ச்சிகள் அனைத்தையும் நிறுத்தின, இது முதல் AI முடக்க காலம் உருவாக வழிவகுத்தது.முதலாவது AI முடக்க காலம்:






80களின் தொடக்கத்தில், expert systems,Expert systems:

 ,

 ,


  இன் வர்த்தக வெற்றியால், AI ஆராய்ச்சியானது மீண்டும் உயிரூட்டப்பட்டது, 
இது ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மனித நிபுணர்களின் அறிவு மற்றும் பகுத்துணரும் திறன் ஆகியவற்றை உருவாக்கக்கூடிய AI நிரலின் ஒரு வடிவமாகும். 1985 க்குள், AI சந்தையானது ஒரு பில்லியன் டாலர்களைத் தொட்டது, இதனால் அரசாங்கங்கள் மீண்டும் நிதியளிக்கத் தொடங்கின.1980களில் வளர்ச்சி: expert systems, ஐந்தாம் தலைமுறைத் திட்டம், Alvey, MCC, SCI ஆகியவற்றின் வளர்ச்சி:





சில ஆண்டுகளுக்குப் பின்னர், 1987 இல் Lisp கணினிச் சந்தை வீழ்ச்சியடையத் தொடங்கியதால், AI மீண்டும் மிகத்தாழ்வான நிலைக்குத் தள்ளப்பட்டது, இதனால் இரண்டாம், நீண்டகாலம் நிலைக்கக்கூடிய AI முடக்க காலம் தொடங்கியது.இரண்டாம் AI முடக்க காலம்:





90களிலும் 21 ஆம் நூற்றாண்டின் தொடக்கத்திலும், AI துறை மிக அபாரமான வெற்றிகளை அடைந்தது, இருப்பினும் இது சிறிது காட்சிக்கு எட்டாவண்ணமே இருந்தது. செயற்கை நுண்ணறிவானது, லாஜிஸ்டிக்ஸ், தரவு செயலாக்கம், மருத்துவ அறுதியிடல் மற்றும் தொழில்நுட்ப தொழிற்சாலைகள் முழுவதும் பிற பல துறைகளிலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. 
வெற்றிக்கான பல்வேறு காரணிகள்: இன்றைய கணினிகளின் வியக்கத்தகு திறன் (காண்க: மூரின் விதி), குறிப்பிட்ட துணைச்சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான மிகுந்த சிரத்தை, AI மற்றும் இதே போன்ற சிக்கல்களைக் கையாளும் பிற துறைகளுடனான ஒத்துழைப்பு மற்றும் இவை எல்லாவற்றிற்கும் மேலாக, சிறந்த கணிதவியல் வழிமுறைகள் மற்றும் பெரும் அறிவியல் தரத்திட்டங்கள் ஆகியவற்றில் ஆராய்ச்சியாளர்கள் வழங்கிய புதிய பங்களிப்பும் ஒரு முக்கிய காரணமாக இருந்தது.பழைய முறைகளுக்கு இப்போது முன்னுரிமை அளிக்கப்படுகின்றன ("நேர்த்தியானவற்றின் வெற்றி"):




 மேற்கோள்கள் 

பகுப்பு:செயற்கை அறிவுத்திறன்