polyglot-tagger/wikipedia-language-snippets-filtered huggingface dataset:
ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ರೋಡ್ನಿ ಬ್ರುಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ಸಂಶೋಧಕರು ಸಾಂಕೇತಿಕ ಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿ, ಯಂತ್ರ ಮಾನವರು ಚಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಉಳಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡುವ ಮೂಲ ರಚನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳತ್ತ ತಮ್ಮ ಗಮನವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದರು. ಈ ಸಂಶೋಧಕರ ಕಾರ್ಯಗಳು 50ರ ದಶಕಕ್ಕಿಂತ ಹಿಂದಿನ ಸೈಬರ್‌ನೆಟಿಕ್ಸ್‌ ಸಂಶೋಧಕರ ಸಾಂಕೇತಿಕವಲ್ಲದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಪುನರುಜ್ಜೀವನಗೊಳಿಸಿತು. ಮತ್ತು ಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ದಾಂತದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪುನಃ ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಈ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳು ಸಹ ಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಂತರ್ಗತ ಮನಸ್ಸು ಪ್ರಮೇಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.
ನುರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಾಣಿಜ್ಯ ಯಶಸ್ಸಿನಿಂದಾಗಿ 80ರ ದಶಕದ ಆದಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಪುನಶ್ಚೇತನವನ್ನು ನೀಡಲಾಯಿತು.
ಇದು ಒಬ್ಬ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ವು ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ನೈಪುಣ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯನುಕರಣೆ ಮಾಡುವ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಆದೇಶ ಸರಣಿಯಾಗಿತ್ತು. 1985ರಷ್ಟರಲ್ಲಿ ಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಶತಕೋಟಿ ಡಾಲರುಗಳನ್ನೂ ಮೀರಿತ್ತು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಗಳು ಪುನ: ಹಣಕಾಸು ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡಲಾರಂಭಿಸಿದವು.
ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ 1987ರಲ್ಲಿ, ಲಿಸ್ಪ್ ಯಂತ್ರದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕುಸಿತ ಆರಂಭವಾಗಿ, ಪುನ: ಅಪಖ್ಯಾತಿಯ ಸುಳಿಯಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿತು, ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯ ಹಾಗೂ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಶೀತಲ ಕಾಲ ಆರಂಭವಾಯಿತು.
1990ರಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಗಣಿತೀಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಈ ಗಣಿತೀಯ ಸಾಧನಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಹಾಗೂ ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಯಶಸ್ಸುಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳು ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. ಹಂಚಿದ ಗಣಿತೀಯ ಭಾಷೆ ಹಲವು ಸ್ಥಾಪಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಸಹಯೋಗಕ್ಕೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಂದೋಲನ "ಕ್ರಾಂತಿ" ಮತ್ತು "ಕೌಶಲ್ಯದ ವಿಜಯ"ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಲ್ಲ ಎಂದು ವಿವರಿಸಬಹುದು.
ಸಾಧಾರಣ ಮಾನವನು ತಿಳಿದುಕೊಂಡಿರುವಂತಹ ಅಣುವಿನ ಬಗೆಗಿನ ಮಾಹಿತಿ ಖಗೋಳೀಯವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಜ್ಞಾನದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜ್ಞಾನಭಂಡಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಭಾರಿ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಶ್ರಮಯುಕ್ತ ಮೂಲತತ್ವ ವಿಚಾರದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ- ಅವುಗಳನ್ನು ಕೈಯಿಂದಲೇ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ, ಒಂದು ಹೊತ್ತಿಗೆ ಒಂದೇ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ನಿರ್ಮಾಣ ಸಾಧ್ಯ. ಗಣಕವೇ ಅಂತರ್ಜಾಲದಂತಹ ಮೂಲಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಕಷ್ಟು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು ತನ್ನದೇ ಮೂಲತತ್ವ ವಿಚಾರಕ್ಕೆ ಕೂಡಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಗುರಿ.
"ಭೌತಿಕ ಚಿಹ್ನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಬೇಕಾಗುವ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾರ್ಗೋಪಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ." ಈ ಹೇಳಿಕೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಚಿಹ್ನೆಯ ಕುಶಲ ಬಳಕೆಯೇ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೂಲತತ್ವ. ಇದಕ್ಕೆ ತದ್ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಮಾನವನ ನೈಪುಣ್ಯವು ಜಾಗೃತ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಕುಶಲ ಬಳಕೆಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸುಪ್ತ ಸಹಜ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಸುಸ್ಪಷ್ಟ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಜ್ಞಾನಕ್ಕಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ "ಗ್ರಹಿಕೆ"ಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ ಎಂದು ಹ್ಯುಬರ್ಟ್ ಡ್ರೆಫುಸ್ ವಾದಿಸಿದರು.
ವೇಗ, ಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಆರಂಭದ ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾದರಿ ರೂಪಿಸಿದ ಹಂತ-ಹಂತವಾದ ನಿಗಮನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾನವರು ತಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವರು."ಉಪ-ಸಾಂಕೇತಿಕ" ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹಾರ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಕಲು ಮಾಡಿಕೊಂಡು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗಿನ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಕಂಡಿದೆ: ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಗೆ ಒತ್ತು ಕೊಟ್ಟು ಸಂವೇದನಾ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ನೈಪುಣ್ಯತೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಉನ್ನತ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಏರಿಸುವುದು; ಮಾನವ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಮೆದುಳುಗಳೊಳಗಿನ ರಚನೆಗಳ ಪ್ರತ್ಯನುಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ನರಗಳ ಜಾಲ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯತ್ನ.
ವಿಕಸನಶೀಲ ಗಣಕೀಕರಣದ ಬಳಕೆಯು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಶೋಧದ ಒಂದು ಪ್ರಕಾರ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅವುಗಳು ಜೀವಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿರಬಹುದು , ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತನೆಗೊಳಿಸಿ ಮರುಜೋಡಿಸಲು ಹಾಗೂ ಪ್ರತಿ ಪೀಳಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಬದುಕಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವುವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಯಿತು. . ವಿಕಸನ ಗಣಕೀಕರಣದ ಪ್ರಕಾರವು ಸಮೂಹ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು
ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿದ್ದು, ಅವು ಅತಿ ಸಮೀಪದ ಹೊಂದಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮಾದರಿ ಹೊಂದಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಬಳಕೆ ತುಂಬಾ ಆಕರ್ಷಣೀಯವಾಗಿ ಮಾಡಲು ವಿಂಗಡಕಗಳನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅವಲೋಕನಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪೂರ್ವ ನಿಗದಿತ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ್ದಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಣಯದಂತೆ ಕಾಣಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ಅವಶ್ಯ. ವರ್ಗ ಸ್ವರೂಪಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿರುವ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ.
ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿಜ್ಞಾನದ ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯ "ತುಷ್ಟಿಗುಣ". ಇದು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಿಯೋಗಿ ಜೊತೆ ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಮೌಲಿಕವಾಗಿ ಅಳೆಯುವ ಮಾಪನ. ಒಂದು ನಿಯೋಗಿಯು ನಿರ್ಣಯ ಸಿದ್ಧಾಂತ, ನಿರ್ಣಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೇಗೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಖಚಿತ ಗಣಿತೀಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ,
ಈ ಸಾಧನಗಳು ಇತರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಅವೆಂದರೆ ಮಾರ್ಕೊವ್‌ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು,
ಸಂಶೋಧನೆಯು 21ನೆಯ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಬಹಳಷ್ಟು ಮುಂದುವರಿದಿದೆ, ಮತ್ತು ಆಳವಾಗಿ ಉಪ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಆದರೆ ಅವು ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಆಗಿಂದಾಗ್ಗೆ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತಿವೆ. ಉಪ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳು, ನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಇದ್ದಂತಹ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಬಹಳ ತೆರನಾಗಿರುವ ಸಲಕರಣೆಗಳ ಅನ್ವಯಗಳು - ಇವಿಷ್ಟರ ಸುತ್ತಲೂ ಉಪ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಬೆಳೆದು ನಿಂತಿವೆ.
ಯಲ್ಲಿ ಹಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ (ತರ್ಕ ಪತ್ತೆ, ಯೋಜನೆ ಮಾಡುವುದು, ಕಲಿಕೆ, ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ) ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಚರಣೆ ನಡೆಸಲು ನಿಯೋಗಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. 80ರ ಅಂತ್ಯ ಮತ್ತು 90ರ ಆದಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಸಮಸ್ಯೆ‌ಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಜುದಿಯಾ ಪರ್ಲ್‌ ಮತ್ತು ಇತರರು ಸಂಭಾವ್ಯತಾ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ರಚಿಸಿದ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾವಿಣ್ಯತೆ ಸಾಧಿಸಿದ್ದರಲ್ಲದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು.
ಆರಂಭದ ಸಂಶೋಧಕರು, ಮಾನವನು ಫಲಕದ ಆಟಗಳನ್ನಾಡುವಾಗ ತಾರ್ಕಿಕ ನಿಗಮನಗಳನ್ನು ಮಾಡುವಾಗ ಹಾಗೂ ಜಟಿಲ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸಬೇಕಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಹಂತ-ಹಂತದ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು.
80ರ ಮತ್ತು 90ರ ದಶಕಗಳ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಸಂಭಾವ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಅನಿಶ್ಚಿತ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸಲು ಉನ್ನತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿತು.
ಯು ಮಾನವರು ಮಾತನಾಡುವ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಓದಿ ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಷ್ಟು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಬಲವಾಗಿರುವ ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು, ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದಿ, ತಾನಾಗಿಯೇ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಶಕ್ತವಾಗುವುದು ಎಂದು ಅನೇಕ ಸಂಶೋಧಕರು ಆಶಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಕೆಲವು ಸೀದಾ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಮರುಗಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
1970ರಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸ್ಮೃತಿಪಟಲಗಳುಳ್ಳ ಗಣಕಗಳು ಲಭ್ಯವಾದಾಗ, ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧಕರೂ ಸಹ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳೊಳಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ತುಂಬಲಾರಂಭಿಸಿದರು. ಈ "ಜ್ಞಾನ ಕ್ರಾಂತಿ" ತಂತ್ರಾಂಶದ ಮೊದಲ ಯಶಸ್ಸಿನ ರೂಪವಾದ ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪನೆಗೆ ನಾಂದಿಯಾಯಿತು. ಅನೇಕ ಸರಳ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಭಾರಿ ಪ್ರಮಾಣದ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಅರಿವಾದ್ದು ಕೂಡ ಜ್ಞಾನ ಕ್ರಾಂತಿಗೆ ಇನ್ನೊಂದು ಕಾರಣ.
ತಾವು ಎದುರಿಸಿದ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಕ್ಲಿಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವರು ವಿಫಲರಾಗಿದ್ದರು.
ಇಂಗ್ಲೆಂಡಿನ ಸರ್ ಜೇಮ್ಸ್ ಲೈಟ್‌ಹಿಲ್ ರವರ ಟೀಕೆಗೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಲಕಾರಿಯಾಗುವಂತಹ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಹಣಕಾಸು ಬೆಂಬಲ ನೀಡುವಂತೆ ಕಾಂಗ್ರೆಸ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೇರಿದ ಒತ್ತಡಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ, 1974ರಲ್ಲಿ ಅಮೆರಿಕಾ ಹಾಗೂ ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಸರ್ಕಾರಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಪರೋಕ್ಷ ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಿಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದ್ದ ಹಣಕಾಸು ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದವು, ಹಾಗಾಗಿ ಇದು ಮೊದಲ ಶೀತಲ ಕಾಲಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು.
1950ರ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಗಣಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದ ನಂತರ, ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇವಲ ಸಂಕೇತ ಕುಶಲಬಳಕೆಗಷ್ಟಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯತ್ತ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಆರಂಭವಾದವು. ಸಂಶೋಧನೆ ಮೂರು ಕಡೆ ಕೇಂದ್ರಿತವಾಗಿತ್ತು: , ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫರ್ಡ್ ಮತ್ತು ; ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಕೂಡ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಂಶೋಧನಾ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿಕೊಂಡಿತು.ಗಾಗಿ ನಡೆದ ಇಂತಹ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗೆ ಜಾನ್ ಹಾಗ್ಲೆಂಡ್ "ಉತ್ತಮ ಹಳೆ ಶೈಲಿಯ " ಅಥವಾ "" ಎಂದು ಹೆಸರಿಟ್ಟರು.
ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯುಳ್ಳ ನಿಯೋಗಿಗಳು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ಶಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕು.
ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳಿಗೆ ಒಂದು ದಾರಿ ಬೇಕಿದೆ (ಅವು ಪ್ರಪಂಚದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರನಿಧಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ತಮ್ಮ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅವು ಯಾವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಶಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕು) ಮತ್ತು ಲಭ್ಯ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವಂತಹ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಶಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕು.
ಮೇಲ್ಕಂಡ ಎಲ್ಲ ನೈಪುಣ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒಗ್ಗೂಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಮಾನವನ ಎಲ್ಲ ಕ್ಷಮತೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಿದ ಅಥವಾ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವನ್ನಾದರೂ ಮೀರಿಸಿದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಂತ್ರದೊಳಗೆ ತಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕ್ರಮೇಣವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಬಹುದೆಂದು ಹಲವು ಸಂಶೋಧಕರು ಆಶಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮನುಷ್ಯತ್ವಾರೋಪಣದ ಲಕ್ಷಣಗಳಾದ ಕೃತಕ ಪ್ರಜ್ಞೆ ಅಥವಾ ಕೃತಕ ಮೆದುಳು - ಇಂತಹ ಯೋಜನೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೆಂದು ಕೆಲವರು ಭಾವಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ವಿಷಯ ಮುಂದೆ ಕಳುಹಿಸುವ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲ, ತ್ರಿಜ್ಯ ಆಧಾರಿತ ಜಾಲ, ಕೊಹೊನೆನ್‌ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಪುನರಾವರ್ತಕ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಸೇರಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜಾಲ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೆಬ್ಬಿಯನ್‌ ಕಲಿಕೆ, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಾರಣ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಕಲಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ,
ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ನಂಬಿಕೆ ಜಾಲಗಳ ಹೊಸ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.
20ನೆಯ ಶತಮಾನದ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ನರಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿನ ಹೊಸ ಪರಿಶೋಧನೆಗಳು, ಮಾಹಿತಿ ಕುರಿತ ಹೊಸ ಗಣಿತ ಸಿದ್ಧಾಂತ, ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್‌ ಎನ್ನಲಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯ ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಇವೆಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಮಾನವ ಗಣಿತ ತರ್ಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅನುಕರಣೆ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡಲಾದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಗಣಕದ ಆವಿಷ್ಕರಣ - ಇವುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯುಳ್ಳ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಪರಿಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಆರಂಭಿಸಿದರು
ಮಾನವನ ಮನಸ್ಸಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮರು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೆಂಬ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವಾದ, ಒಂದು ಸವಾಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸ್ಫೂರ್ತಿ. ಯಂತ್ರಗಳ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಎಲ್ಲೆಯುಂಟೆ?
ಮಾನವನ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಡುವೆ ಮೂಲಭೂತ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆಯೆ?
ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹಲವು ಪ್ರಭಾವೀ ಉತ್ತರಗಳ ಪೈಕಿ ಕೆಲವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ:
ನೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ವಸ್ತುಗಳ ಕುಶಲಬಳಕೆಯಂತಹ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಯಂತ್ರ ಮಾನವನಿಗೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ,
ಅಲ್ಲದೆ ತನ್ನ ಮಾರ್ಗ ನಿರ್ಧಾರ, ಜೊತೆಗೆ ಉಪ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾದ ಸ್ಥಳೀಕರಣ , ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಚಲನಾ ಯೋಜನೆ ನಡೆಸಲು ಬೇಕಾಗುವುದು.ಚಲನೆ ಯೋಜನೆ
ಕ್ಲಿಷ್ಟಕರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸಲು, ಇಲ್ಲಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಗಣಿಕೆಯ ಮೂಲಗಳ ಅಗತ್ಯವುಂಟು - ಹಲವಕ್ಕೆ ಈ ರೀತಿಯ ಅನುಭವವಾಗುವುದು - "ಸಂಯೋಜಕ ಸ್ಫೋಟ": ಸಮಸ್ಯೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋದಾಗ ಒಟ್ಟು ಸ್ಮೃತಿ ಅಥವಾ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಗಣಕದ ಸಮಯ ಬೃಹತ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷತೆಯಿಂದ ಬಗೆಹರಿಸುವಂತಹ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಉನ್ನತ ಆದ್ಯತೆ.
ಈ ವಿಂಗಡಕಗಳ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿಂಗಡನೆಗಳ ಕೆಲಸಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ವಿಂಗಡಕಗಳ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶ.
ಕೆಲವು ಯೋಜನಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ, ನಿಯೋಗಿಯು ತಾನೇ ಪ್ರಪಂಚದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಏಕೈಕ ವಸ್ತುವೆಂದು ಭಾವಿಸಿ, ಮತ್ತು ತನ್ನ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಪರಿಣಾಮಗಳೇನಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಖಚಿತ ಅರಿವಿರಬೇಕು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ನಿಜವಲ್ಲದಿದ್ದಲ್ಲಿ, ತನ್ನ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ಪ್ರಪಂಚ ಹೊಂದುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ನಿಯೋಗಿಯು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯಡಿ ತರ್ಕ ಮಾಡಿ ತನ್ನ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಬೇಕು.
ಮನುಷ್ಯನ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮರು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೆಂಬುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವಾದ. ಯಂತ್ರಗಳ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಎಲ್ಲೆಯುಂಟೆ?
ಇದು ಒಂದು ಸವಾಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸ್ಫೂರ್ತಿ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಥವಾ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಗಣಕ ವಿಜ್ಞಾನದ ಒಂದು ವಿಭಾಗ. ಪ್ರಮುಖ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು "ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯುಳ್ಳ ಯಂತ್ರಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತವೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಒಂದು ಯಂತ್ರವು ತನ್ನ ಪರಿಸರವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಿ ತನಗೆ ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಗುರಿಯತ್ತ ಹೆಚ್ಚು ಯಶಸ್ಸು ಪಡೆಯಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತಾವೇ ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
1980ರ ಮಧ್ಯ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಡೇವಿಡ್ ರುಮೆಲ್‌ ಹರ್ಟ್‌ ಮತ್ತು ಇತರರು ನರ ಮಂಡಲಗಳು ಮತ್ತು "ಸಂಪರ್ಕ ತತ್ವ"ಗಳ ಕುರಿತ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಪುನರುಜ್ಜೀವನಗೊಳಿಸಿದರು. ಇವು ಮತ್ತು ಇತರ ಉಪ-ಸಾಂಕೇತಿಕ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳಾದ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಕಸಿತ ಗಣಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು, ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿರುವ ಗಣಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿಷಯದಡಿಯಲ್ಲಿ ಈಗ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಯು ಸಂವೇದಿಗಳಿಂದ (ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಧ್ವನಿ ಗ್ರಾಹಕಗಳು, ಸೊನಾರ್ ಮತ್ತು ಇತರೆ ವಿಲಕ್ಷಣತೆಗಳುಳ್ಳ ಸಂವೇದಿಗಳು) ಆದಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಪ್ರಪಂಚದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನಿಗಮನ ಮಾಡುವ ಕ್ಷಮತೆಯಾಗಿದೆ. ಗಣಕ ದೃಷ್ಟಿ
ದೃಶ್ಯ ಆದಾನವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಒಂದು ಕ್ಷಮತೆ. ಕೆಲವು ಉಪ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಯಾವುವೆಂದರೆ ವಾಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ,
ಅತಿ ಸರಳ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಎರಡು ವಿಧವಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು; ವಿಂಗಡಕಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕಗಳು . ನಿಯಂತ್ರಕಗಳು ಹೇಗಿದ್ದರೂ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನೂ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ವಿಂಗಡಿಸುವಿಕೆ ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕೇಂದ್ರ ಭಾಗವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಯಂತ್ರವೊಂದು ಮಾನವರಷ್ಟೇ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ವರ್ತಿಸಿದಲ್ಲಿ, ಅದು ಮಾನವರಷ್ಟೇ ಬುದ್ಧಿವಂತನಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಯಂತ್ರದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆಯೇ ನಾವು ಅದರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಬರಲು ಸಾಧ್ಯವೆಂದು ಅಲಾನ್ ಟುರಿಂಗ್ ತಮ್ಮ ಪ್ರಮೇಯದಲ್ಲಿ ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಟುರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಚಿತವಾಗಿದೆ.
ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ ಬಗೆಹರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ತರ್ಕವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದು, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಇತರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೂ ಸಹ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕರ್ತೃ ಕ್ರಮಾವಳಿಯು ಯೋಜನೆ ರೂಪಿಸಲು ತರ್ಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ,
"ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗ ಅಥವಾ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಇತರ ಯಾವುದೇ ಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಅದೆಷ್ಟು ಕರಾರುವಾಕ್ಕಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂದರೆ ಯಂತ್ರ ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯನುಕರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು." 1956ರ ಡಾರ್ಟ್‌ಮೌತ್‌ ಸಮ್ಮೇಳನಕ್ಕಾಗಿನ ಪ್ರಸ್ತಾಪದಲ್ಲಿ ಈ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಹಲವು ಸಂಶೋಧಕರ ನಿಲುವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
"ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯ ಆದಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಪ್ರೊಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾಗಿರುವ ಗಣಕ ಮಾನವರ ಮನದಂತೆಯೇ ತನ್ನ ಮನವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಲ್ಲದು." ಈ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಸೆರ್ಲೆಯು ತಮ್ಮ ಚೀನೀ ಕೋಣೆ ವಾದದೊಂದಿಗೆ ವಿರೋಧಿಸಿದರು, ಈ ವಾದ ಗಣಕದ ಒಳಗೆ ನೋಡಿ "ಮನಸ್ಸು" ಎಲ್ಲಿರಬಹುದೆಂದು ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಂತೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯನುಕರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯುಳ್ಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಷಮತೆಗಳನ್ನು ಇವು ಹೊಂದಿವೆ. ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಲಾದ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಗಮನವನ್ನು ತಮ್ಮತ್ತ ಸೆಳೆದುಕೊಂಡಿವೆ.
ಹಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಬಹಳೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಧನ: ತರ್ಕ ಬಯೆಸಿಯನ್ ಸತ್ಯಾಂಶ ಆಧರಿತ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬರುವಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು)
ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ, ಸರಣಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸರಣಿಗೆ ವಿವರಣೆ ಶೋಧ, ಮತ್ತು ನಂತರದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಗ್ರಹಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು (ಉದಾ.,ಮರೆಮಾಡಿದ ಮಾರ್ಕೊವ್‌ ಮಾದರಿಗಳು
ವಿಧ್ಯುಕ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೈಜ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನೂ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದು. ಯಂತ್ರಗಳು ಏನೇನು ಮಾಡಬಲ್ಲದೆಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಗೋಡೆಲ್‌ರ ಪ್ರಮೇಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹಾಕುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುವವರ ಪೈಕಿ ರೊಜರ್ ಪೆನ್ರೊಸ್‌ ಕೂಡ ಒಬ್ಬರು.
ಮೆದುಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯನುಕರಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಮೆದುಳನ್ನು ನಕಲು ಮಾಡಿ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಾಂಶಗಳೊಳಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಪ್ರತ್ಯನುಕರಣ ಮೂಲದಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹ್ಯಾನ್ಸ್ ಮೊರವೆಕ್, ರೇ ಕರ್ಜ್‌ವೇಲ್‌ ಮತ್ತು ಇತರರು ವಾದಿಸಿದ್ದಾರೆ.
1965, ಎಚ್. ಎ. ಸೈಮನ್‌: "ಮಾನವನು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಯಂತ್ರಗಳು ಮುಂದಿನ ಇಪ್ಪತ್ತು ವರ್ಷಗಳೊಳಗೆ ಮಾಡಬಲ್ಲವು."
1967, ಮಾರ್ವಿನ ಮಿನ್ಸ್ಕಿ: "ಒಂದು ತಲೆಮಾರಿನೊಳಗೆ . 'ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ' ಸೃಷ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಪರಿಹಾರವಾಗಲಿದೆ."
ನ ಉಪ ಕ್ಷೇತ್ರವೊಂದು ರಚನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ (ರಚನಾತ್ಮಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಬಹುದಾದ ಪ್ರದಾನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಾಪನೆಗಳ ಮೂಲಕ) ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
50 ವರ್ಷಗಳ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಗಣಕ ವಿಜ್ಞಾನದ ಅತಿ ಜಟಿಲ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿತು.ಈ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳ ಪೈಕಿ ಕೆಲವನ್ನು ಕೆಳಗೆ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಹೊಸ ಅವಲೋಕನ ಬಂದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅದನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುವುದು. ವಿಂಗಡಕಕ್ಕೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಅದರಲ್ಲಿ ಹಲವು ಅಂಕಿ ಅಂಶ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳಿರುತ್ತದೆ.
ನೀಡಿದ ಗುರಿ ತಲುಪಲು ಬಹು ನಿಯೋಗಿ ಯೋಜನೆಯು ಹಲವು ನಿಯೋಗಿಗಳ ಸಹಕಾರ ಹಾಗೂ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ವಿಕಸನಶೀಲ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಮೂಹ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ರೀತಿಯಂತಹ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಹಲವು ಅದರಲ್ಲೂ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಪೂರ್ವಜ ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್‌ಆಗಿದೆ.
ಭಾವ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ನೈಪುಣ್ಯತೆಗಳು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯುಳ್ಳ ನಿಯೋಗಿಗಾಗಿ ಎರಡು ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ:
ಜ್ಞಾನ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಕ್ಲಿಷ್ಟಕರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಕೆಳಕಂಡಂತಿವೆ:
ಮಾಂಸಾಹಾರಿ ಸಸ್ಯಗಳ ವಿಕಸನವು ಅವುಗಳ ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ದಾಖಲೆಯ ಅಭಾವದಿಂದಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವೇ ಕೆಲವು ಪಳೆಯುಳಿಕೆಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿದ್ದು, ಅವೂ ಸಹ ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ಕೇವಲ ಬೀಜ ಅಥವಾ ಪರಾಗದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿದೆ. ಮಾಂಸಾಹಾರಿ ಸಸ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೂಲಿಕೆಗಳಾಗಿದ್ದು, ಅವುಗಳ ಬಲೆಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿವೆ. ದಪ್ಪನಾದ ತೊಗಟೆ ಅಥವಾ ಮರದಂಥ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಯಾವುದೇ ನಿದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಸ್ವತಃ ಬಲೆಗಳೇ ಪ್ರಾಯಶಃ ಸಂರಕ್ಷಿಸಲ್ಪಡುವುದಿಲ್ಲ.
ಇಷ್ಟಾಗಿಯೂ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಇರುವ ಬಲೆಗಳಿಂದ ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಷಯವನ್ನು ತರ್ಕಿಸಲು ಅಥವಾ ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಬೀಳುಹಳ್ಳದ ಬಲೆಗಳು ಸುರುಳಿ ಸುತ್ತಿಕೊಂಡ ಎಲೆಗಳಿಂದ ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಜನ್ಯವಾಗಿವೆ. ಸರ್ರಾಸೀನಿಯಾ ದ ನಾಳೀಯ ಅಂಗಾಂಶಗಳು ಪರಿಗಣನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಜಾಲದ ಮುಂಭಾಗದ ಉ್ದಕ್ಕೂ ಇರುವ ಏಣುದಳವು ಎಡಭಾಗಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಬಲಭಾಗಕ್ಕೆ ಅಭಿಮುಖವಾಗಿರುವ ನಾಳೀಯ ಗೊಂಚಲುಗಳ ಒಂದು ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಅಕ್ಷಮುಖಿ‌ ಎಲೆಯೊಂದರ ಹೊರತಲದ ಅಂಚುಗಳ ಬೆಸುಗೆಯಿಂದ ಇದನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು. ನೊಣಕಾಗದಗಳು ಒಂದು ಸರಳವಾದ ವಿಕಸನೀಯ ಪ್ರವಣತೆ ಅಥವಾ ವಾಟವನ್ನು ಕೂಡ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಕಸನೀಯ ಪ್ರವಣತೆಯು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ನೊಣಕಾಗದಗಳ ಮೂಲಕದ ಜಿಗುಟಾದ, ಮಾಂಸಾಹಾರಿಯಲ್ಲದ ಎಲೆಗಳಿಂದ ಸಕ್ರಿಯ ಸ್ವರೂಪಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಆಣ್ವಿಕ ದತ್ತಾಂಶವು ತೋರಿಸುವ ಪ್ರಕಾರ, ಡಯೋನಿಯಾ –ಆಲ್ಡ್ರೋವಾಂಡಾ ಏಕಮೂಲ ವರ್ಗವು ಡ್ರೊಸೆರಾ ದೊಂದಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ನಿಕಟವಾದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದರೆ ಬಲೆಗಳು ಎಷ್ಟೊಂದು ಹೋಲಿಕೆಯಿಲ್ಲದಂತಿವೆಯೆಂದರೆ, ಅವುಗಳ ಹುಟ್ಟಿನ ಕುರಿತಾದ ಸಿದ್ಧಾಂತವು, ಅಂದರೆ, ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿ-ಚಲಿಸುವ ನೊಣಕಾಗದಗಳು ಮರವಜ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದವು ಎಂಬ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಊಹನಾತ್ಮಕವಾಗಿಯೇ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
ಹೂಬಿಡುವ ಸಸ್ಯಗಳ ಒಂದು ದಶಲಕ್ಷದಷ್ಟು ಜಾತಿಯ ಪೈಕಿ ಒಂದು ಕಾಲುಭಾಗಕ್ಕಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಭಾಗವು ಈಗ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಇವುಗಳ ಪೈಕಿ, ಕೇವಲ ಸುಮಾರು 630 ಜಾತಿಗಳು ಮಾಂಸಾಹಾರಿಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ. ನಿಜವಾದ ಮಾಂಸಹಾರಿತನವು ಪ್ರಾಯಶಃ ಕಡೇಪಕ್ಷ ಆರುಬಾರಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿರಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾಂಸಹಾರಿತನದೆಡೆಗಿನ ಒಂದು ಒಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದು ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜನಿಂದ ಪ್ರಾಯಶಃ ಈ "ಸ್ವತಂತ್ರ" ಗುಂಪುಗಳ ಪೈಕಿ ಕೆಲವೊಂದು ಇಳಿದುಬಂದಿರಬಹುದು. ಕೆಲವೊಂದು ಗುಂಪುಗಳು ಮಾಂಸಾಹಾರೀ ಪೂರ್ವ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಫಲವತ್ತಾದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವಂತೆ ಕಾಣುತ್ತವೆ. ಆದರೂ ಮೊದಲನೆಯ ನಿದರ್ಶನದಲ್ಲಿ, ಇದು ಗುಂಪಿನ ರಚನಾ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕಿಂತ ಅದರ ಪರಿಸರ ವೃತ್ತಾಂತದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿರಲು ಸಾಧ್ಯವಿರಬಹುದಾಗಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಗುಂಪಿನ ಬಹುಪಾಲು ಸದಸ್ಯರು ಕುರುಚಲು ಭೂಮಿ ಮತ್ತು ಜೌಗು ಪ್ರದೇಶದಂಥ ಕಡಿಮೆ-ಪೌಷ್ಟಿಕ ದ್ರವ್ಯದ ಆವಾಸಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ.
ಬ್ರೊಮೆಲಿಯಾಡ್‌ಗಳು ಮಾಂಸಹಾರಿತನಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಂತ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡಂತೆ ಕಂಡರೂ, ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಜಾತಿಗಳನ್ನು ನಿಜವಾದ ಮಾಂಸಾಹಾರಿಗಳೆಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಬ್ರೊಮೆಲಿಯಾಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಆಕಾರ ಮಾತ್ರದಿಂದಲೇ, ಬೇಟೆಯಿಂದ-ಜನ್ಯವಾದ ಹೆಚ್ಚಳಗೊಂಡ ಪೌಷ್ಟಿಕ ದ್ರವ್ಯದ ಒಳಸೇರಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಈ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ಬ್ರೊಮೆಲಿಯಾಡ್‌ಗಳು ಪ್ರಾಯಶಃ ಮಾಂಸಾಹಾರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಆದರೆ, ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲ, ಅತ್ಯಂತ ಪರಮಾವಧಿಯ ಮಾಂಸಹಾರಿತನವು ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಆವಾಸಸ್ಥಾನಗಳು ತುಂಬಾ ಅಜ್ಞಾತ ಅಥವಾ ದೂರದ ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿವೆ. ಬಹುಪಾಲು ಬ್ರೊಮೆಲಿಯಾಡ್‌ಗಳು ಅಧಿಸಸ್ಯಗಳಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಬಹುಪಾಲು ಅಧಿಸಸ್ಯಗಳು ಮರದ ಶಾಖೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಆಂಶಿಕ ನೆರಳಿನಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಬ್ರಾಕೀನಿಯಾ ರಿಡಕ್ಟಾ ಸಸ್ಯವು ಒಂದು ನೆಲದಮೇಲಿನ ನಿವಾಸಿಯಾಗಿದೆ.
ಒಂದು ಬೂದಿಗಡಿಗೆಯಂಥ ರಚನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಬಹುಪಾಲು ಬ್ರೊಮೆಲಿಯಾಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಬೂದಿಗಡಿಗೆಯಲ್ಲಿ ನೀರು ಅನಾಯಾಸವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುವುದರಿಂದ ಕಪ್ಪೆಗಳು, ಕೀಟಗಳಿಗೆ ಆವಾಸಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಅವು ಒದಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು, ಸಸ್ಯಕ್ಕೆ, ಡೈಯಜೊಟ್ರೋಫ್‌‌ಶೀಲ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಬ್ರಾಕೀನಿಯಾ ದಲ್ಲಿ, ಬೂದಿಗಡಿಗೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ ಒಂದು ಕೀಟದ ಬಲೆಯಾಗಿದ್ದು, ಒಂದು ಬಿಡಿಬಿಡಿಯಾದ, ಮೇಣದಂಥ ಒಳಪದರ ಹಾಗೂ ಜೀರ್ಣಕಾರಿ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಒಂದು ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ನೈಟ್ರೇಟ್‌ ರಿಡಕ್ಟೇಸ್‌ ಎಂಬ ಕಿಣ್ವವನ್ನು ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮಣ್ಣಿನಿಂದ-ಹರಡಲ್ಪಡುವ ನೈಟ್ರೇಟ್‌ನ್ನು ಸಾವಯವ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಗೆ ಮಿಳಿತವಾಗಿಸಲು ಸಸ್ಯಗಳಿಗೆ ಈ ಕಿಣ್ವದ ಅವಶ್ಯಕತೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.
ನೆಪೆಂತೀಸ್‌ (ಅನ್ಯುರೋಸ್ಪರ್ಮಾ ಸೇರಿದಂತೆ ಉಷ್ಣವಲಯದ ಹೂಜಿ ಎಲೆ ಸಸ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಹೂಜಿಗಿಡಗಳು)
ಅಟ್ರಿಕ್ಯುಲೇರಿಯಾ (ಸುಂದರ ಮುಂಗವಚಗಳು ಅಥವಾ ನಸುಗೆಂಪು ಒಳಲಂಗಗಳೆಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪಾಲಿಪಾಂಫೋಲಿಕ್ಸ್‌‌ ನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಗುಳ್ಳೆಗಿಡಗಳು, ಮತ್ತು ಒಂದು ಅವಿಕಸಿತ ಕುಲವಾದ ಬಯೋವ್ಯುಲೇರಿಯಾ )
ಮಾರ್ಟೀನಿಯೇಸಿ (ಎಳ್ಳಿನ ಸಸ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟಿರುವ, ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಂಸಾಹಾರಿಗಳು)
ಲಿಯಾನಾ ಬಳ್ಳಿಯಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅದರ ಎಳೆಯ ವಯಸ್ಸಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಈ ಸಸ್ಯವು ಮಾಂಸಾಹಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಹೂಬಿಡುವುದಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪೌಷ್ಟಿಕ ದ್ರವ್ಯಗಳ ಒಂದು ಅವಶ್ಯಕತೆಗೆ ಇದು ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು.
ಬೀಳುಹಳ್ಳದ ಬಲೆಗಳು ಬೇಟೆಯನ್ನು ಒಂದು ಸುರುಳಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಲೆಯಲ್ಲಿ ಬಲೆಗೆ ಬೀಳಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸುರುಳಿ ಎಲೆಯು ಜೀರ್ಣಕಾರಿ ಕಿಣ್ವಗಳು ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಒಂದು ಭಂಡಾರವನ್ನೇ ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಕ್ಷಿಪ್ರ ಬಲೆಗಳು ಎಲೆಯ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಗಾಳಿಗುಳ್ಳೆಯ ಬಲೆಗಳು, ಆಂತರಿಕ ನಿರ್ವಾತವೊಂದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಗಾಳಿಗುಳ್ಳೆಯೊಂದರ ನೆರವಿನೊಂದಿಗೆ ಬೇಟೆಯನ್ನು ಒಳಕ್ಕೆಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಒಳಮುಖವಾಗಿ-ತಿರುಗಿಕೊಂಡಿರುವ ಕೂದಲುಗಳೊಂದಿಗೆ ಇರುವ ಒಂದು ಜೀರ್ಣಕಾರಿ ಅಂಗದ ಕಡೆಗೆ ಸಾಗವಂತೆ ಬೇಟೆಯ ಮೇಲೆ ಬಲಪ್ರಯೋಗಿಸುತ್ತವೆ.ಚಲನೆಯು ಬೇಟೆಯ ಹಿಡಿಯುವಿಕೆಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತದೋ ಇಲ್ಲವೋ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಈ ಬಲೆಗಳು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರಬಹುದು ಇಲ್ಲವೇ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟ್ರಿಫಿಯೋಫಿಲ್ಲಮ್‌ ಎಂಬುದೊಂದು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ನೊಣಕಾಗದವಾಗಿದ್ದು, ಅದು ಗೋಂದನ್ನು ಸ್ರವಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಬೇಟೆಯ ಹಿಡಿಯುವಿಕೆಗೆ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದನೆಯಾಗಿ ಅದರ ಎಲೆಗಳು ಬೆಳೆಯುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಚಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅದೇ ವೇಳೆಗೆ, ಕದಿರಪನಿಗಳು ಸಕ್ರಿಯ ನೊಣಕಾಗದ ಬಲೆಗಳಾಗಿದ್ದು, ಅವುಗಳ ಎಲೆಗಳು ಕ್ಷಿಪ್ರ ಆಮ್ಲ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಈಡಾಗುತ್ತವೆ. ಇದು ಕೋಶ ವಿಭಜನೆಗೆ ತದ್ವಿರುದ್ಧವಾಗಿರುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಜೀವಕೋಶಗಳ ಒಂದು ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ಷಿಪ್ರ ಆಮ್ಲ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ಗ್ರಹಣಾಂಗಗಳು ಬಾಗುವಲ್ಲಿ ಕದಿರಪನಿಗೆ ಅನುವುಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ತನ್ಮೂಲಕ ಬೇಟೆಯ ಹಿಡಿದಿಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಜೀರ್ಣಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.
ಬೀಳುಹಳ್ಳದ ಬಲೆಗಳು ಏನಿಲ್ಲವೆಂದರೂ ನಾಲ್ಕು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿರಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯ ಸರಳವಾದ ಬಲೆಗಳು ಪ್ರಾಯಶಃ ಸೂರ್ಯ ಹೂಜಿ ಎಲೆ ಸಸ್ಯ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಹೀಲಿಯಾಂಫೊರಾ ಕುಲಕ್ಕೆ ಸೇರಿದವಾಗಿವೆ. ಈ ಕುಲದಲ್ಲಿ, ಬಲೆಗಳು ಸರಳವಾಗಿ ಸುರುಳಿ ಸುತ್ತಿಕೊಂಡ ಎಲೆಯೊಂದರಿಂದ ವಿಕಸನೀಯವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಜನ್ಯವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಸದರಿ ಸುರುಳಿ ಎಲೆಗಳ ಅಂಚುಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಮುಚ್ಚಲ್ಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ. ಮೌಂಟ್‌ ರೊರೈಮಾದಂಥ, ದಕ್ಷಿಣ ಅಮೆರಿಕಾದಲ್ಲಿನ ಅತಿಹೆಚ್ಚು ಮಳೆಬೀಳುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಸಸ್ಯಗಳು ಬದುಕುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಅವುಗಳ ಹೂಜಿ ಎಲೆಗಳು ಉಕ್ಕಿಹರಿಯದಂತೆ ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಅಥವಾ ರಕ್ಷಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯೊಂದನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿರೋಧಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿಷ್ಫಲಗೊಳಿಸಲು, ಬಚ್ಚಲಮನೆಯೊಂದರಲ್ಲಿನ ಬಚ್ಚಲ ತೊಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೋಲುವಂತಿರುವ ಉಕ್ಕಿಹರಿಯುವಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದರ ವಿಕಸನಕ್ಕೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯು ಆಸ್ಪದ ನೀಡಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮುಚ್ಚಲ್ಪಟ್ಟಿರುವ ಎಲೆಯ ಅಂಚುಗಳಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಕಿಂಡಿಯಾಗಿದ್ದು, ಹೂಜಿ ಎಲೆಯಿಂದ ಆಚೆಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನೀರು ಹರಿದುಹೋಗಲು ಅದು ಅನುವುಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಸಂಫೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವ ಮಾಂಸಾಹಾರಿಯಾಗಲು ಸಸ್ಯವೊಂದು ಬೇಟೆಯನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸಬೇಕು, ಕೊಲ್ಲಬೇಕು, ಮತ್ತು ಜೀರ್ಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಜೀರ್ಣಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ತಾನು ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯುವಂತಿರಬೇಕು. ಅನೇಕ ತೋಟಗಾರಿಕಾ ಪರಿಣಿತರು ಅಭಿಪ್ರಾಯಪಡುವ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ವೈಲಕ್ಷಣ್ಯಗಳು ರುಚಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿಷಯಗಳಾಗಿವೆ. ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಂಸಹಾರಿತನದ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯೇ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ: ಎಲೆಕೋಸುಗಳಂಥ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮಾಂಸಾಹಾರಿಯಲ್ಲದ ಸಸ್ಯಗಳಿಂದ ಮೊದಲ್ಗೊಂಡು ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಮಾಂಸಾಹಾರಿಗಳಿಗೆ, ಅಲ್ಲಿಂದ ಹೀಲಿಯಾಂಫೊರಾ ದಂಥ ಪರಿಣತಿಯಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಸರಳವಾಗಿರುವ ಬಲೆಗಳಿಗೆ, ಅಲ್ಲಿಂದ ವೀನಸ್‌ ಬೋನುಗಿಡದಂಥ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಪಡೆದಿರುವ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಬಲೆಗಳವರೆಗೆ ಅವುಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಿದೆ.
ಹೀಲಿಯಾಂಫೊರಾ ಕುಲವು ಸರ್ರಾಸಿನಿಯೇಸಿಯ ಒಂದು ಸದಸ್ಯನಾಗಿದ್ದು, ಅದು ಎರಿಕೇಲ್ಸ್‌ ಗಣದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಹೊಸ ಪ್ರಪಂಚ‌ದ (ಅಂದರೆ ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾ, ದಕ್ಷಿಣ ಅಮೆರಿಕಾ ಮತ್ತು ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ ಖಂಡಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ) ಕುಟುಂಬವಾಗಿದೆ. ಹೀಲಿಯಾಂಫೊರಾ ಕುಲವು ದಕ್ಷಿಣ ಅಮೆರಿಕಾಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆಯಾದರೂ, ಅದರ ಕುಟುಂಬವು ಸರ್ರಾಸೀನಿಯಾ ಮತ್ತು ಡಾರ್ಲಿಂಗ್ಟೋನಿಯಾ ಎಂಬ ಇನ್ನೆರಡು ಕುಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇವು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಆಗ್ನೇಯ ಅಮೆರಿಕಾ ಸಂಯುಕ್ತ ಸಂಸ್ಥಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಏಕರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ. . ಪರ್ಪ್ಯೂರಿಯಾ ದ ಉಪಜಾತಿಯಾದ ಪರ್ಪ್ಯೂರಿಯಾ ವು ಒಂದು ಹೆಚ್ಚು ಜಗದ್ವ್ಯಾಪಕ ಹರಡಿಕೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದ್ದು, ಕೆನಡಾದಷ್ಟು ಉತ್ತರದ ತುದಿಯಲ್ಲೂ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.
ಮಾಂಸಾಹಾರಿ ಸಸ್ಯಗಳು ಸಸ್ಯಗಳ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಬಗೆಯಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರೋಟೋಜೋವಾ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ ಪ್ರಾಣಿಗಳನ್ನು, ಅದರಲ್ಲೂ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೀಟಗಳು, ವಿವಿಧ ಬಗೆಯ ಡಿಂಭಗಳು, ಕ್ರಿಮಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಧಿಪದಿಗಳನ್ನು ಬಲೆಗೆ ಬೀಳಿಸಿಕೊಂಡು ಸೇವಿಸುವ ಮೂಲಕ, ತಮ್ಮ ಕೆಲವೊಂದು ಅಥವಾ ಬಹುಭಾಗದ ಪೌಷ್ಟಿಕ ದ್ರವ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮಣ್ಣು ತುಂಬಾ ನಿಸ್ಸಾರವಾಗಿರುವ ಅಥವಾ ಪೌಷ್ಟಿಕ ದ್ರವ್ಯಗಳಿಲ್ಲದೆ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುವ, ಅದರಲ್ಲೂ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸಾರಜನಕದ ಅಂಶವಿಲ್ಲದಿರುವ ಆಮ್ಲೀಯ ಜೌಗು ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಬಂಡೆಯ ಹೊರಚಾಚುವಿಕೆಗಳಂಥ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯಲು ಮಾಂಸಾಹಾರಿ ಸಸ್ಯಗಳು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರುವುದು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಮಾಂಸಾಹಾರಿ ಸಸ್ಯಗಳ ಕುರಿತಾದ ಮೊದಲ ಸುಪ್ರಸಿದ್ಧ ಪ್ರಕರಣ ಗ್ರಂಥವನ್ನು ಚಾರ್ಲ್ಸ್‌ ಡಾರ್ವಿನ್‌ 1875ರಲ್ಲಿ ಬರೆದ.
ಎಲ್ಲಾ ಹೂಬಿಡುವ ಸಸ್ಯಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಸದ್ಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುವ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಕ್ರಾನ್‌ಕ್ವಿಸ್ಟ್‌ ಪದ್ಧತಿಯಲ್ಲಿ, ಡ್ರೊಸೆರೇಸಿ ಮತ್ತು ನೆಪೆಂಥೇಸಿಗಳನ್ನು ಇರಿಸಲಾಗಿದ್ದ ಗಣವು
ನೆಪೆಂಥೇಲ್ಸ್‌ ಎಂಬುದಾಗಿತ್ತು. ಅವುಗಳ ಹೂವುಗಳ ತ್ರಿಜ್ಯೀಯ ಸಮ್ಮಿತಿ ಹಾಗೂ ಅವುಗಳ ಕೀಟದ ಬಲೆಗಳ ಒಡೆತನವು ಈ ತೆರನಾದ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಾಗಿತ್ತು. ಸರ್ರಾಸಿನಿಯೇಸಿಯನ್ನು ಒಂದೋ ನೆಪೆಂಥೇಲ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಅಥವಾ ಅದರದೇ ಸ್ವಂತ ಗಣವಾದ ಸರ್ರಾಸೀನಿಯೇಲ್ಸ್‌‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ಬೈಬ್ಲಿಡೇಸಿ, ಸೆಫಲೊಟೇಸಿ, ಮತ್ತು ರೋರಿಡ್ಯುಲೇಸಿ ಇವೇ ಮೊದಲಾದವುಗಳನ್ನು
ಸ್ಯಾಕ್ಸಿಫ್ರಾಗೇಲ್ಸ್‌‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿತ್ತು; ಮತ್ತು ಲೆಂಟಿಬ್ಯುಲಾರಿಯೇಸಿಯನ್ನು ಸ್ಕ್ರೋಫ್ಯುಲೇರಿಯೇಲ್ಸ್‌‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿತ್ತು (ಈಗ ಇದು
ನಿಜವಾದ ಮಾಂಸಹಾರಿತನವು ಹೂಬಿಡುವ ಸಸ್ಯಗಳ ಐದು ವಿಭಿನ್ನ ಗಣಗಳಲ್ಲಿ ಆರು ಬಾರಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈಗ ಇವು ಒಂದು ಡಜನ್‌ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕುಲಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲ್ಪಡುತ್ತಿವೆ. ಇವುಗಳು ಸುಮಾರು 630 ಜಾತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದು, ಅವು ಬೇಟೆಗಳನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸಿ ಬಲೆಗೆ ಬೀಳಿಸುತ್ತವೆ. ನಂತರ ಜೀರ್ಣಕಾರಿ ಕಿಣ್ವಗಳನ್ನು ಉತ್ಪತ್ತಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಹಾಗೂ ತತ್ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವ ಪೌಷ್ಟಿಕ ದ್ರವ್ಯಗಳನ್ನು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಹಲವಾರು ಕುಲಗಳಲ್ಲಿನ 300ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೊದಲ-ಮಾಂಸಾಹಾರಿ ಸಸ್ಯ ಜಾತಿಗಳು ಇವುಗಳ ಪೈಕಿಯ ಕೆಲವೇ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಆಧುನಿಕವಾಗಿರುವ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ಹೂಬಿಡುವ ಸಸ್ಯ ಜೀವಿವಿಕಾಸ ಗುಂಪಿನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿನ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ಕುಟುಂಬಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆಯಾದರೂ, ಹಲವಾರು ಭಿನ್ನಜಾತಿಯ ಗಣಗಳ ನಡುವೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪುನರ್‌ವಿತರಣೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಡ್ರೊಸೆರೇಸಿಯ ಪೈಕಿ ಉಳಿದ ಹೊರಗಿನ ಏಕೈಕ ಮಾದರಿಯ ಕುಟುಂಬವೊಂದರಲ್ಲಿ ಡ್ರೊಸೋಫಿಲ್ಲಮ್‌‌ ನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಎಂದೂ ಸಹ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದು, ಅದು ಡಯಾನ್ಸೋಫಿಲ್ಲೇಸಿಗೆ ಪ್ರಾಯಶಃ ಹೆಚ್ಚು ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಪ್ರಸಕ್ತ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ :
ಸರ್ರಾಸೀನಿಯಾ ಎಂಬುದು ಹೂಜಿ ಎಲೆ ಸಸ್ಯ ಕುಲವಾಗಿದ್ದು, ಸಾಗುವಳಿಯಲ್ಲಿ ಅತಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎದುರಾಗಿ ಸಿಗುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ, ಹೋಲಿಕೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಇದು ವರ್ಷದುದ್ದಕ್ಕೂ ಬಯಲಿನಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯಬಹುದಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಬೆಳೆಯುವುದೂ ಸಹ ಸುಲಭವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಮಾಂಸಾಹಾರಿ ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಲೆಗೆ ಬೀಳಿಸುವಿಕೆಯ ಐದು ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ.
ಆಂತರಿಕ ದಹನ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಯನ್ನು ಬಳಸಿದಲ್ಲಿ, ಅದನ್ನು ಆಟೋಗ್ಯಾಸ್‌ ಅಥವಾ ಆಟೋ ಪ್ರೋಪೇನ್‌ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ ಇಗ್ನಿಷನ್‌ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪೆಟ್ರೋಲ್‌‌ಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಯನ್ನು 1940ರ ದಶಕದಿಂದಲೂ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಎರಡು ಅಧ್ಯಯನಗಳು -ಡೀಸಲ್‌ ಇಂಧನ ಮಿಶ್ರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದವು. ಇದರಂತೆ, ಹೊಗೆ ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಗಳು ಹಾಗೂ ಇಂಧನದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿ, ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುವುದು ಕಂಡುಬಂತು.
ಈ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಗಳ ಕುರಿತು ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯಗಳಿದ್ದವು. ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಕಾರ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಹೆಚ್ಚಳವಿದ್ದರೆ, ಇನ್ನೊಂದರಲ್ಲಿ 'ಲೋ ಇಂಜಿನ್‌ ಲೋಡ್‌' ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾದರೂ 'ಹೈ ಇಂಜಿನ್‌ ಲೋಡ್‌' ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಇಳಿತ ಕಂಡುಬಂದಿತ್ತು. ವಿಷರಹಿತ, ತುಕ್ಕುಹಿಡಿಸದಿರುವಿಕೆ, ಹಾಗೂ ಟೆಟ್ರಾ-ಈಥೈಲ್‌ ಲೆಡ್‌ ಅಥವಾ ಇತರೆ ಸಂಯೋಜನೀಯಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿರುವುದು, ಹಾಗೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಕ್ಟೇನ್‌ ರೇಟಿಂಗ್‌ ಹೊಂದಿರುವುದು ಇದರ ಅನುಕೂಲಗಳಾಗಿವೆ. ಇದು ಪೆಟ್ರೋಲ್‌ ಅಥವಾ ಡೀಸೆಲ್‌ಗಿಂತಲೂ ಇನ್ನೂ ಶುದ್ಧವಾಗಿ ದಹಿಸಿ,ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೀಸೆಲ್ ದಹನದಿಂದ ಉಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಕಣಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.