কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সময়রেখা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (, সংক্ষেপে এআই) এর ইতিহাস দীর্ঘ এবং বৈচিত্র্যময়, যা গত কয়েক দশকে উল্লেখযোগ্যভাবে বিকশিত হয়েছে। এটি গণিত, দর্শন, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং স্নায়ুবিজ্ঞানের মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রের সমন্বয়ে গড়ে উঠেছে। নীচে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ইতিহাসের একটি সংক্ষিপ্ত সময়রেখা দেওয়া হলো।

প্রাচীনত্ব, ধ্রুপদী এবং মধ্যযুগীয় যুগ

২০শ শতাব্দী

১৯৪০-এর দশক: AI-এর ভিত্তি 

 ১৯৪৩: ওয়ারেন ম্যাককালক এবং ওয়াল্টার পিটস প্রথম কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের মডেল প্রস্তাব করেন। তাঁরা মানুষের মস্তিষ্কের নিউরনের মতো কাজ করে এমন একটি গাণিতিক মডেল তৈরি করেন।
 ১৯৪৯: ডোনাল্ড হেবব তাঁর বই The Organization of Behavior-এ “হেবিয়ান লার্নিং” প্রস্তাব করেন, যা নিউরাল নেটওয়ার্কের শেখার নিয়মের ভিত্তি হয়ে ওঠে।

১৯৫০-এর দশক: AI-এর জন্ম 

 ১৯৫০: অ্যালান টিউরিং তাঁর প্রবন্ধ “Computing Machinery and Intelligence” প্রকাশ করেন, যেখানে তিনি “টিউরিং টেস্ট” প্রস্তাব করেন। এটি মেশিনের বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষার একটি মানদণ্ড হয়ে ওঠে।
 ১৯৫৬: জন ম্যাকার্থি, মার্ভিন মিনস্কি, নাথানিয়েল রোচেস্টার এবং ক্লদ শ্যানন ডার্টমাউথ কনফারেন্স আয়োজন করেন। এই সম্মেলনে প্রথমবার “কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা” (Artificial Intelligence) শব্দটি ব্যবহৃত হয়। এটি AI-এর আনুষ্ঠানিক জন্ম হিসেবে বিবেচিত হয়।
 ১৯৫৮: ফ্রাঙ্ক রোজেনব্ল্যাট পারসেপট্রন তৈরি করেন, যা প্রথম কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসেবে সাধারণ প্যাটার্ন চিনতে পারত।

১৯৬০-এর দশক: প্রাথমিক অগ্রগতি ও সীমাবদ্ধতা 

 ১৯৬১: প্রথম শিল্প রোবট “ইউনিমেট” জেনারেল মোটরসের কারখানায় ব্যবহৃত হয়।
 ১৯৬৬: জোসেফ ওয়েইজেনবাউম ELIZA তৈরি করেন, যা প্রথম চ্যাটবট। এটি সাধারণ কথোপকথনের জন্য ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং ব্যবহার করত।
 ১৯৬৯: মার্ভিন মিনস্কি এবং সেমুর প্যাপার্ট তাঁদের বই Perceptrons-এ পারসেপট্রনের সীমাবদ্ধতা তুলে ধরেন, যা AI গবেষণায় প্রথম “AI শীতকাল” (অর্থাৎ তহবিল ও আগ্রহ হ্রাস) নিয়ে আসে।

১৯৭০-এর দশক: এক্সপার্ট সিস্টেমের উত্থান 

 ১৯৭২: DENDRAL তৈরি হয়, যা রসায়নের জন্য প্রথম এক্সপার্ট সিস্টেম। এটি রাসায়নিক যৌগ বিশ্লেষণ করতে পারত।
 ১৯৭৯: MYCIN তৈরি হয়, একটি এক্সপার্ট সিস্টেম যা রক্তের সংক্রমণ নির্ণয় ও চিকিৎসার পরামর্শ দিত। এটি নিয়ম-ভিত্তিক AI-এর অগ্রগতি দেখায়।

১৯৮০-এর দশক: AI-এর পুনর্জাগরণ 

 ১৯৮০: এক্সপার্ট সিস্টেম বাণিজ্যিকভাবে জনপ্রিয় হয়। কোম্পানিগুলো AI-তে বিনিয়োগ বাড়ায়।
 ১৯৮১: জাপান সরকার “ফিফথ জেনারেশন কম্পিউটার প্রজেক্ট” শুরু করে, যার লক্ষ্য ছিল উন্নত AI সিস্টেম তৈরি।
 ১৯৮৬: ডেভিড রুমেলহার্ট, জেফ্রি হিন্টন এবং রোনাল্ড উইলিয়ামস ব্যাকপ্রোপাগেশন অ্যালগরিদম পুনরায় জনপ্রিয় করেন, যা নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণে বিপ্লব ঘটায়।
 ১৯৮৭: দ্বিতীয় “AI শীতকাল” শুরু হয়, কারণ এক্সপার্ট সিস্টেমের সীমাবদ্ধতা এবং ব্যয়বহুল প্রকল্পগুলোর ব্যর্থতায় তহবিল কমে যায়।

১৯৯০-এর দশক: ব্যবহারিক AI এবং মেশিন লার্নিং 

 ১৯৯৫: সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) জনপ্রিয় হয়, যা মেশিন লার্নিংয়ে শ্রেণীবিভাগের জন্য ব্যবহৃত হয়।
 ১৯৯৭: IBM–এর ডিপ ব্লু দাবা বিশ্বচ্যাম্পিয়ন গ্যারি কাসপারভকে হারায়, যা AI-এর শক্তি প্রদর্শন করে।
 ১৯৯৮: ইয়ান গুডফেলো এবং অন্যরা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে উন্নতি ঘটায়, যা পরবর্তীতে ডিপ লার্নিংয়ের ভিত্তি হয়।

২১শ শতাব্দী

২০০০-এর দশক: ডিপ লার্নিংয়ের উত্থান 

 ২০০৬: জেফ্রি হিন্টন এবং তাঁর দল “ডিপ বিলিফ নেটওয়ার্ক” প্রস্তাব করেন, যা ডিপ লার্নিংয়ের নতুন যুগ শুরু করে।
 ২০১১: IBM–এর ওয়াটসন জিওপার্ডি! গেম শোতে মানুষের প্রতিযোগীদের হারায়, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিংয়ে অগ্রগতি দেখায়।
 ২০১২: অ্যালেক্স ক্রিজেভস্কি, ইলিয়া সুটস্কেভার এবং জেফ্রি হিন্টনের অ্যালেক্সনেট ইমেজনেট প্রতিযোগিতায় জয়লাভ করে। এটি কনভল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN)–এর শক্তি প্রমাণ করে।

২০১০-এর দশক: AI-এর ব্যাপক প্রয়োগ 

 ২০১৪: ইয়ান গুডফেলো জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) প্রস্তাব করেন, যা ছবি, ভিডিও এবং ডেটা তৈরিতে বিপ্লব ঘটায়।
 ২০১৫: গুগলের ডিপমাইন্ড–এর আলফাগো গো গেমে বিশ্ব চ্যাম্পিয়ন লি সেডলকে হারায়, যা রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের সাফল্য দেখায়।
 ২০১৭: গুগল ট্রান্সফরমার মডেল প্রস্তাব করে, যা ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP)–এর ভিত্তি হয়ে ওঠে।
 ২০১৮: OpenAI–এর GPT-১ প্রকাশিত হয়, যা ভাষা মডেলের ক্ষেত্রে অগ্রগতি শুরু করে।

২০২০-এর দশক: AI-এর ব্যাপক গ্রহণযোগ্যতা 

 ২০২০: OpenAI–এর GPT-৩ প্রকাশিত হয়, যা এর ভাষা উৎপাদন ক্ষমতার জন্য ব্যাপক প্রশংসা পায়।
 ২০২২: OpenAI–এর ChatGPT প্রকাশিত হয়, যা কথোপকথন-ভিত্তিক AI–কে জনপ্রিয় করে। DALL-E এবং Midjourney ছবি তৈরির ক্ষেত্রে অগ্রগতি দেখায়।
 ২০২৩: xAI–এর Grok প্রকাশিত হয়, যা মানুষের বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার ত্বরান্বিত করার জন্য তৈরি। OpenAI–এর GPT-৪ এবং Google–এর Bard আরও উন্নত AI সিস্টেম হিসেবে আত্মপ্রকাশ করে।
 ২০২৪: AI স্বাস্থ্য, শিক্ষা, রোবটিক্স এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। তবে, নৈতিকতা, গোপনীয়তা এবং কর্মসংস্থানের উপর AI–এর প্রভাব নিয়ে আলোচনা বাড়ছে।
 ২০২৫ (বর্তমান): AI গবেষণা মাল্টিমোডাল মডেল (টেক্সট, ছবি, অডিও) এবং সাধারণ বুদ্ধিমত্তার (AGI) দিকে এগোচ্ছে। xAI, OpenAI এবং Google–এর মতো সংস্থা AI–এর সীমানা প্রসারিত করছে।

তথ্যসূত্র

বহিঃসংযোগ