# செயற்கை நுண்ணறிவு

## வரலாறு

எந்திர அல்லது முறைசாரா பகுத்தறிவு பற்றிய ஆய்வு பண்டைய காலத்தில் மெய்யியலாளரும் கணிதவியலாளரும் தொடங்கியது ஆகும். தருக்கவியல் ஆய்வு ஆலன் தூரிங்கின் கணிப்புக் கோட்பாட்டிற்கு நேரடியாக வழிவகுத்தது. இது " 0 மற்றும் " 1 போன்ற எளிய உருக்களை கலப்பதன் வழியே ஓர் எந்திரம் கணிதக் கொணர்வையும் முறையான பகுத்தறிவையும் உருவகப்படுத்த முடியும் என்று பரிந்துரைத்தது. இது தேடல் - தூரிங் ஆய்வுரை என்று அழைக்கப்படுகிறது.  
செயற்கை அறிதிறன் ஆராய்ச்சித் துறை 1956 ஆம் ஆண்டில் தார்த்மவுத் கல்லூரியில் ஒரு பணிப்பட்டறையில் நிறுவப்பட்டது. இந்தபட்டறையில் கலந்துகொண்டோர் 1960 களில் AI துறையின் வல்லுனராயினர். இவர்களும் மாணவர்களும் உருவாக்கிய நிரல்கள் வியக்கத்தக்கனவாக இருந்ததாக அச்சு ஊடகம் புகழ்ந்தது. கணினிகள் இயற்கணிதத் துறை சரிபார்ப்பிகள், செயல்நெரிகள், சிக்கல்கள், தீர்வுகளைக் கற்கத் தொடங்கின. இவை தருக்கவியலான தேற்றங்களை நிறுவியதோடு ஆங்கிலமும் பேசத் தொடங்கியது.  
1960 களின் நடுப்பகுதியில், யு. எஸ். இல் ஆராய்ச்சி பாதுகாப்புத் துறை பேரளவில் நிதி வழங்கியது. ஆய்வகங்கள் உலகமெங்கும் நிறுவப்பட்டன."எந்திரங்கள் இருபது ஆண்டுகளுக்குள் ஒரு மனிதன் செய்யக்கூடிய எந்த வேலையையும் செய்ய முடியும்." என எர்பெர்ட் சைமன் முன்கணித்தார். இதை மார்வின் மின்சுகியும் ஒப்புக்கொண்டு, ஒரு தலைமுறைக்குள்ளே...'செயற்கை நுண்ணறிவை' உருவாக்கும் சிக்கல் கணிசமாகத் தீர்க்கப்படும்" என்று எழுதினார்.  
சர் ஜேம்சு இலைட்கில்லின் 175 விமர்சனங்களுக்குப் பிறகு இந்த எந்திரத் திட்டங்களுக்குக் கூடுதலாக நிதி ஒதுக்க, அமெரிக்கப் பேராயத்தின் தொடர்ச்சியான அழுத்தங்களை எதிர்கொள்ளும் வகையில் அமெரிக்காவும் பிரித்தானியாவும் சார்ந்த அரசுகள் இத்துறையின் தேட்ட ஆராய்ச்சிகளுக்கான நிதியைத் துண்டித்தன. மின்சுகியும் பேப்பர்ட்டும் எழுதிய *பெர்செப்ட்ரான்ஸ்* என்ற புத்தகம், செயற்கை நரம்பியல் வளைப்பின்னல்களின் அணுகுமுறை ஒருபோதும் நடப்பு உலகப் பணிகளுக்குத் தீர்வு காண்பதில் பயனுள்ளதாக இருக்காது என்பதை நிறுவுவதாகப் புரிந்து கொள்ளப்பட்டது.  
1980களின் முற்பகுதியில், மனித வல்லுனர்களின் அறிவும் பகுப்பாய்வும் குறித்த திறன்களை உருவகப்படுத்திய AI திட்டத்தின் ஒரு வடிவமான புலமை அமைப்புகளின் வணிக முறை வெற்றியால் AI ஆராய்ச்சி புத்துயிர் பெற்றது. 1985 அளவில் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான சந்தை ஒரு பில்லியன் டாலர்களை எட்டியது. அதே நேரத்தில் ஜப்பானின் ஐந்தாம் தலைமுறைக் கணினி திட்டம் அமெரிக்க, பிரித்தானிய அரசுகளை கல்வி ஆராய்ச்சிக்கான நிதியை மீட்டெடுக்க தூண்டியது.  
பல ஆராய்ச்சியாளர்கள் தற்போதைய நடைமுறைகள் மனித அறிவாற்றலின் மனித அறிதல், குறிப்பாகப் புலன்காட்சி, கற்றல், வடிவங்கூர்திறன் போன்ற அனைத்து செயல்முறைகளையும் பின்பற்ற முடியுமா என்று ஐயுறத் தொடங்கினர். பல ஆராய்ச்சியாளர்கள் துணைக்குறியீட்டு அணுகுமுறைகள் பக்கம் திரும்பினர். உரோடுனே புரூக்சு போன்ற எந்திரனியல் ஆராய்ச்சியாளர்கள் பொது உருவகிப்பை மறுத்து, நகர்ந்து உயிர்வாழும் பொறியியல் இயந்திரங்களில் நேரடியாக கவனத்தைச் செலுத்தினர். ஆனால், யூதேயா பெர்ல் லோஃப்டி சாதேவும் பிறரும் துல்லியமான தருக்கத்தைக் காட்டிலும் சரியான ஊகங்களைச் செய்வதால் முழுமையற்றதும் உறுதியற்றதுமான தகவல்களைக் கையாளும் முறைகளை உருவாக்கினர். ஆனால் மிக முதன்மையான வளர்ச்சி ஜெஃப்ரி கிண்டனும் பிறரும் முன்வைத்த நரம்பியல் வலைப்பின்னல் ஆராய்ச்சி உட்பட்ட ஒருங்கிணைப்பின் மறுமலர்ச்சிக் கட்டமாகும். 1990 ஆம் ஆண்டில், யான் இலெக்குன் நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களின் வெற்றிகரமான பயன்பாடுகளில் முதல் கையால் எழுதப்பட்ட இலக்கங்களை சுழல்திற நரம்பியல் வலையமைப்புகள் அடையாளம் காண முடியும் என்பதை வெற்றிகரமாக விளக்கிக் காட்டினார்.  
1990களின் பிற்பகுதியிலும் 21ஆம் நூற்றாண்டின் முற்பகுதியிலும் முறையான கணிதவியல் முறைகளைப் பயன்படுத்துவதனால், குறிப்பிட்ட சிக்கல்களுக்கு குறிப்பிட்ட தீர்வுகளைக் கண்டுபிடிப்பதன் வழி செயற்கை நுன்ணறிவுத் துறை படிப்படியாக அதன் நற்பெயரை மீட்டெடுத்தது. இந்த குறுகிய வரம்பு, முறைசாரா கவனம் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு சரிபார்க்கக்கூடிய முடிவுகளை உருவாக்கவும், பிற துறைகளுடன் (புள்ளியியல், பொருளியல், கணிதம் போன்றவை) ஒத்துழைக்கவும் வழிவகுத்தது. 1990களில் அவை " செயற்கை நுண்ணறிவு " என்று அரிதாகவே விவரிக்கப்பட்டிருந்தாலும், 2000ஆம் ஆண்டளவில் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையால் உருவாக்கப்பட்ட இவ்வகைத் தீர்வுகள் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்பட்டன.  
பல்துறையிலும் முழு நுண்ணறிவு கொண்ட இயந்திரங்களை உருவாக்கும் முதன்மை இலக்கைச் செயற்கை நுண்ணறிவு இப்போது எங்கும் பின்பற்றவில்லை என்று பல கல்வி ஆராய்ச்சியாளர்கள் கவலைப்பட்டனர். 2002 ஆம் ஆண்டு தொடங்கி அவர்கள் செயற்கை பொது செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைத் துறையை நிறுவினர். இது 2010 களில் பல நன்கு நிதியளிக்கப்பட்ட நிறுவனங்களைக் கொண்டு வளர்ந்தது.  
ஆழமான கற்றல் 2012 ஆம் ஆண்டில் தொழில்துறை அளவுகோல்களில் ஆதிக்கம் செலுத்தத் தொடங்கியது. மேலும் இந்தத் துறை முழுவதுமாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டது.
பல குறிப்பிட்ட பணிகளுக்குப் பிற முறைகள் கைவிடப்பட்டன. ஆழ்கற்றலின் வெற்றி வன்பொருள் மேம்பாடு (வேகமான கணினிகள், வரைகலைச் செயலாக்க அணிகள், முகில் கணிப்புமுறை போன்றவை), பேரளவுத் தரவுகளை அணுக இயலுதல், படிமநெட் போன்ற தொகுப்புத் தரவுக்கணங்கள் ஆகிய ஏந்துகளால் நேர்ந்தது.  
ஆழமான கற்றலின் வெற்றி செயற்கை அறிதிறன் துறையில் ஆர்வத்தையும் நிதியுதவியையும் கொணர, பெரிதும் வழிவகுத்தது. எந்திரக் கற்றலின் அளவு(அத்துறை ஆய்வு வெளியீடுகளை ஒப்பிடுகையில்) 50% அளவுக்கும் மேல் 2015 முதல் 2019 வரை பெருகியது. பதிவுரிமை விண்ணப்பங்கள், பதிவுரிமை வழங்கல் எண்ணிக்கையைப் பொறுத்தவரையில் செயற்கை அறிதிறன் துறை மிகவும் கணிசமாக எழுச்சிகாணும் தொழில்நுட்பமாக விளங்குகிறதென விப்போ) அறிக்கை அறிக்கை கூறுகிறது. செயற்கை அறிதிறன் தொழில்நுட்பத் தாக்கத்தைப் பொறுத்தமட்டில், இத்துறையில் ஆண்டுதோறும் 50 பில்லியன் அமெரிக்க டால்ர்கள் 2022 ஆம் ஆண்டளவில் அமெரிக்காவில் மட்டும் முதலீடு செய்யப்பட்டது. 20% புதிய செயற்கை அறிதிறன் துறையில் முனைவர் பட்டதாரிகள் உருவாகினர். அமெரிக்காவில் 8,00,000 AI துறை வேலைகள் 2022 அளவில் உருவாகின  
2016 ஆம் ஆண்டில், நெறியானதும் தவறானதுமான தொழில்நுட்பத்தின் பயன்பாடு பற்றிய சிக்கல்கள் எந்திரக் கற்றல் மாநாடுகளில் மைய நிலைக்கு கொண்டு வரப்பட்டன. வெளியீடுகள் பெருமளவில் அதிகரித்தன. நிதி கிடைத்தது. மேலும் பல ஆராய்ச்சியாளர்கள் இந்தச் சிக்கல்களில் தங்கள் வாழ்க்கையை மீண்டும் மையப்படுத்தினர். இத்துறைசார்ந்த அறநெறிப்படுத்தல் சிக்கல், கல்வியிலும் ஆய்விலும் முனைப்பான துறையாக மாறியது.