స్కెచ్ నోట్ టోమోమీ ఇమురా ద్వారా
🎥 ఈ పాఠం ద్వారా పనిచేసే చిన్న వీడియో కోసం పై చిత్రాన్ని క్లిక్ చేయండి.
ఈ పాఠంలో, మేము మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ చరిత్రలో ప్రధాన మైలురాళ్లను పరిశీలిస్తాము.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంగా చరిత్ర మెషీన్ లెర్నింగ్ చరిత్రతో అనుసంధానంగా ఉంది, ఎందుకంటే ML ఆధారంగా ఉన్న అల్గోరిథమ్స్ మరియు కంప్యూటేషనల్ అభివృద్ధులు AI అభివృద్ధికి సహకరించాయి. ఈ రంగాలు 1950లలో ప్రత్యేక పరిశోధనా ప్రాంతాలుగా crystallize కావడం ప్రారంభమైనప్పటికీ, ముఖ్యమైన అల్గోరిథమిక్, గణాంక, గణిత, కంప్యూటేషనల్ మరియు సాంకేతిక ఆవిష్కరణలు ఈ కాలాన్ని మించి మరియు సమాంతరంగా ఉన్నాయి. వాస్తవానికి, ఈ ప్రశ్నల గురించి మనుషులు నూరేళ్లుగా ఆలోచిస్తున్నారు: ఈ వ్యాసం 'ఆలోచించే యంత్రం' అనే ఆలోచన యొక్క చారిత్రక మేధో ఆధారాలను చర్చిస్తుంది.
- 1763, 1812 బేస్ సిద్ధాంతం మరియు దాని పూర్వీకులు. ఈ సిద్ధాంతం మరియు దాని అనువర్తనాలు అనుమానాన్ని ఆధారపడి, ఒక సంఘటన జరిగే సంభావ్యతను వివరించును.
- 1805 లీస్ట్ స్క్వేర్ సిద్ధాంతం ఫ్రెంచ్ గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు అడ్రియన్-మారీ లెజాండ్రే ద్వారా. ఈ సిద్ధాంతం, మీరు మా రిగ్రెషన్ యూనిట్లో నేర్చుకుంటారు, డేటా ఫిట్టింగ్లో సహాయపడుతుంది.
- 1913 మార్కోవ్ చైన్స్, రష్యన్ గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు ఆండ్రే మార్కోవ్ పేరుతో, ఒక గత స్థితిపై ఆధారపడి సంభవించే సంఘటనల శ్రేణిని వివరించడానికి ఉపయోగిస్తారు.
- 1957 పర్సెప్ట్రాన్ అమెరికన్ సైకాలజిస్ట్ ఫ్రాంక్ రోజెన్బ్లాట్ ఆవిష్కరించిన ఒక రేఖీయ వర్గీకరణ పద్ధతి, దీని ఆధారంగా డీప్ లెర్నింగ్ అభివృద్ధి జరిగింది.
- 1967 నియరెస్ట్ నైబర్ మొదట రూట్లను మ్యాప్ చేయడానికి రూపొందించిన అల్గోరిథం. ML సందర్భంలో ఇది నమూనాలను గుర్తించడానికి ఉపయోగిస్తారు.
- 1970 బ్యాక్ప్రొపగేషన్ ఫీడ్ఫార్వర్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ శిక్షణకు ఉపయోగిస్తారు.
- 1982 రికరెంట్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ ఫీడ్ఫార్వర్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ నుండి ఉద్భవించిన కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్, ఇవి కాలానుగుణ గ్రాఫ్లను సృష్టిస్తాయి.
✅ కొంత పరిశోధన చేయండి. ML మరియు AI చరిత్రలో మరే ఇతర తేదీలు కీలకమైనవిగా కనిపిస్తున్నాయా?
అలన్ ట్యూరింగ్, 2019లో ప్రజల చేత 20వ శతాబ్దంలో గొప్ప శాస్త్రవేత్తగా ఎన్నుకోబడిన అసాధారణ వ్యక్తి, 'ఆలోచించే యంత్రం' అనే భావనకు పునాది వేసినవాడిగా గుర్తించబడ్డాడు. ఈ భావనకు సంబంధించిన అనుమానాలను మరియు తన స్వంత అనుభవ ఆధారాలను ఎదుర్కొంటూ, ట్యూరింగ్ టెస్ట్ ను సృష్టించాడు, దీన్ని మీరు మా NLP పాఠాలలో అన్వేషిస్తారు.
"డార్ట్మౌత్ సమ్మర్ రీసెర్చ్ ప్రాజెక్ట్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పై ఒక ప్రాముఖ్యమైన సంఘటన," మరియు ఇక్కడే 'ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్' అనే పదం రూపొందించబడింది (మూలం).
నేర్చుకునే ప్రతి అంశం లేదా ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఏ ఇతర లక్షణం సూత్రంగా అంతగా ఖచ్చితంగా వివరించబడవచ్చు, అప్పుడు ఒక యంత్రం దాన్ని అనుకరించగలదు.
ముఖ్య పరిశోధకుడు, గణిత శాస్త్ర ప్రొఫెసర్ జాన్ మెకార్తీ, "నేర్చుకునే ప్రతి అంశం లేదా ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఏ ఇతర లక్షణం సూత్రంగా అంతగా ఖచ్చితంగా వివరించబడవచ్చు, అప్పుడు ఒక యంత్రం దాన్ని అనుకరించగలదు" అనే ఊహాపోకును ఆధారంగా ముందుకు సాగాలని ఆశించాడు. పాల్గొనేవారిలో మరొక ప్రముఖుడు మార్విన్ మిన్స్కీ కూడా ఉన్నారు.
ఈ వర్క్షాప్ "సింబాలిక్ పద్ధతుల పెరుగుదల, పరిమిత డొమైన్లపై కేంద్రీకృత వ్యవస్థలు (ప్రారంభ నిపుణుల వ్యవస్థలు), మరియు డెడక్టివ్ వ్యవస్థలు వర్సెస్ ఇండక్టివ్ వ్యవస్థలు" వంటి చర్చలను ప్రారంభించి ప్రోత్సహించిందని గుర్తించబడింది (మూలం).
1950ల నుండి మధ్య 70ల వరకు, AI అనేక సమస్యలను పరిష్కరించగలదని ఆశలు ఎక్కువగా ఉండేవి. 1967లో, మార్విన్ మిన్స్కీ ధైర్యంగా "ఒక తరం లోపల ... 'ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్' సృష్టించే సమస్య సార్వత్రికంగా పరిష్కరించబడుతుంది" అని ప్రకటించాడు. (మిన్స్కీ, మార్విన్ (1967), కంప్యూటేషన్: ఫైనైట్ అండ్ ఇన్ఫినైట్ మెషీన్స్, ఎంగిల్వుడ్ క్లిఫ్స్, N.J.: ప్రెంటిస్-హాల్)
ప్రాకృతిక భాషా ప్రాసెసింగ్ పరిశోధన అభివృద్ధి చెందింది, శోధన మెరుగుపడింది మరియు శక్తివంతమైంది, మరియు 'మైక్రో-ప్రపంచాలు' అనే భావన సృష్టించబడింది, ఇక్కడ సాదా పనులు సాదా భాషా సూచనలతో పూర్తయ్యాయి.
ప్రభుత్వ సంస్థల ద్వారా పరిశోధనకు మంచి నిధులు అందించబడ్డాయి, కంప్యూటేషన్ మరియు అల్గోరిథమ్స్లో పురోగతి సాధించబడింది, మరియు తెలివైన యంత్రాల నమూనాలు నిర్మించబడ్డాయి. ఈ యంత్రాలలో కొన్ని:
-
షేకీ రోబోట్, ఇది చురుకైన విధంగా పనులు చేయగలదు మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోగలదు.
1972లో షేకీ
-
ఎలిజా, ఒక ప్రారంభ 'చాటర్బాట్', ప్రజలతో సంభాషించగలదు మరియు ప్రాథమిక 'థెరపిస్ట్'గా పనిచేయగలదు. మీరు NLP పాఠాలలో ఎలిజా గురించి మరింత తెలుసుకుంటారు.
ఎలిజా యొక్క ఒక వెర్షన్, ఒక చాట్బాట్
-
"బ్లాక్స్ వరల్డ్" అనేది ఒక మైక్రో-ప్రపంచం ఉదాహరణ, ఇక్కడ బ్లాక్స్ను క్రమబద్ధీకరించి, యంత్రాలను నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి శిక్షణ ఇవ్వడం పరీక్షించబడింది. SHRDLU వంటి లైబ్రరీలతో అభివృద్ధి భాషా ప్రాసెసింగ్ను ముందుకు తీసుకెళ్లింది.
🎥 వీడియో కోసం పై చిత్రాన్ని క్లిక్ చేయండి: SHRDLUతో బ్లాక్స్ వరల్డ్
1970ల మధ్యలో, 'తెలివైన యంత్రాలు' తయారీలో ఉన్న క్లిష్టత తక్కువగా అంచనా వేయబడిందని మరియు అందుబాటులో ఉన్న కంప్యూట్ శక్తి పరిమితి కారణంగా వాగ్దానం అధికంగా చూపబడిందని స్పష్టమైంది. నిధులు తగ్గిపోయాయి మరియు రంగంపై నమ్మకం తగ్గింది. నమ్మకాన్ని ప్రభావితం చేసిన కొన్ని సమస్యలు:
- పరిమితులు. కంప్యూట్ శక్తి చాలా పరిమితంగా ఉంది.
- కాంబినేటోరియల్ పేలుడు. కంప్యూటర్లకు ఎక్కువగా అడిగిన కొద్దీ శిక్షణకు అవసరమైన పారామితులు గణనీయంగా పెరిగాయి, కానీ కంప్యూట్ శక్తి మరియు సామర్థ్యం సమాంతరంగా అభివృద్ధి కాలేదు.
- డేటా కొరత. అల్గోరిథమ్స్ను పరీక్షించడం, అభివృద్ధి చేయడం మరియు మెరుగుపరచడం లో డేటా కొరత అడ్డంకిగా నిలిచింది.
- మనం సరైన ప్రశ్నలు అడుగుతున్నామా?. అడిగే ప్రశ్నలపై కూడా సందేహాలు వచ్చాయి. పరిశోధకులు తమ విధానాలపై విమర్శలు ఎదుర్కొన్నారు:
- ట్యూరింగ్ టెస్టులు 'చైనీస్ రూమ్ థియరీ' వంటి ఆలోచనల ద్వారా ప్రశ్నించబడ్డాయి, ఇది "డిజిటల్ కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామింగ్ భాషను అర్థం చేసుకున్నట్లు కనిపించవచ్చు కానీ నిజమైన అర్థం ఇవ్వలేడు" అని సూచిస్తుంది. (మూలం)
- "థెరపిస్ట్" ఎలిజా వంటి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్సెస్ను సమాజంలో ప్రవేశపెట్టడంపై నైతికత ప్రశ్నించబడింది.
అదే సమయంలో, వివిధ AI ఆలోచనా పాఠశాలలు ఏర్పడటం ప్రారంభమయ్యాయి. "స్క్రఫీ" వర్సెస్ "నీట్ AI" మధ్య విభేదం ఏర్పడింది. స్క్రఫీ ప్రయోగశాలలు గంటల తరబడి ప్రోగ్రామ్లను సవరించి కావలసిన ఫలితాలు పొందేవి. నీట్ ప్రయోగశాలలు "తర్కం మరియు అధికారిక సమస్య పరిష్కారంపై" దృష్టి పెట్టేవి. ఎలిజా మరియు SHRDLU ప్రసిద్ధ స్క్రఫీ వ్యవస్థలు. 1980లలో, ML వ్యవస్థలను పునరుత్పాదకంగా చేయాలనే డిమాండ్ పెరిగినప్పుడు, నీట్ విధానం ముందంజలోకి వచ్చింది ఎందుకంటే దాని ఫలితాలు మరింత వివరణాత్మకంగా ఉంటాయి.
రంగం పెరిగేకొద్దీ, వ్యాపారానికి దాని లాభం స్పష్టమైంది, మరియు 1980లలో 'నిపుణుల వ్యవస్థలు' విస్తరించాయి. "నిపుణుల వ్యవస్థలు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) సాఫ్ట్వేర్ యొక్క మొదటి విజయవంతమైన రూపాలలో ఒకటిగా ఉన్నాయి." (మూలం).
ఈ రకం వ్యవస్థ వాస్తవానికి హైబ్రిడ్, ఇది భాగంగా వ్యాపార అవసరాలను నిర్వచించే నియమాల ఇంజిన్ మరియు నియమాల వ్యవస్థను ఉపయోగించి కొత్త వాస్తవాలను తేల్చుకునే ఇన్ఫరెన్స్ ఇంజిన్ కలిగి ఉంటుంది.
ఈ యుగంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ పై పెరుగుతున్న దృష్టి కూడా కనిపించింది.
ప్రత్యేక నిపుణుల వ్యవస్థల హార్డ్వేర్ విస్తరణ చాలా ప్రత్యేకంగా మారింది. వ్యక్తిగత కంప్యూటర్ల పెరుగుదల ఈ పెద్ద, ప్రత్యేక, కేంద్రీకృత వ్యవస్థలతో పోటీ పడింది. కంప్యూటింగ్ ప్రజలందరికీ అందుబాటులోకి వచ్చింది, ఇది పెద్ద డేటా విప్లవానికి దారితీసింది.
ఈ కాలం ML మరియు AIకి కొత్త యుగాన్ని తెచ్చింది, ఇది ముందుగా డేటా మరియు కంప్యూట్ శక్తి కొరత కారణంగా ఏర్పడిన సమస్యలను పరిష్కరించగలిగింది. డేటా పరిమాణం వేగంగా పెరిగింది మరియు విస్తృతంగా అందుబాటులోకి వచ్చింది, ముఖ్యంగా 2007లో స్మార్ట్ఫోన్ ఆవిర్భావంతో. కంప్యూట్ శక్తి గణనీయంగా పెరిగింది, అల్గోరిథమ్స్ కూడా అభివృద్ధి చెందాయి. రంగం పూర్వపు స్వేచ్ఛా దశల నుండి ఒక నిజమైన శాస్త్రంగా మారింది.
ఈ రోజుల్లో మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు AI మన జీవితాల ప్రతి భాగాన్ని స్పర్శిస్తున్నాయి. ఈ యుగం ఈ అల్గోరిథమ్స్ మనుషుల జీవితాలపై కలిగించే ప్రమాదాలు మరియు అవకాశాలను జాగ్రత్తగా అర్థం చేసుకోవాలని కోరుతుంది. మైక్రోసాఫ్ట్ బ్రాడ్ స్మిత్ చెప్పినట్లుగా, "సమాచార సాంకేతికత ప్రైవసీ మరియు వ్యక్తి అభివ్యక్తి స్వేచ్ఛ వంటి మౌలిక మానవ హక్కుల రక్షణకు సంబంధించిన అంశాలను తీసుకువస్తుంది. ఈ ఉత్పత్తులను సృష్టించే సాంకేతిక సంస్థలపై బాధ్యత పెరుగుతుంది. మా దృష్టిలో, ఇది ఆలోచనాత్మక ప్రభుత్వ నియంత్రణ మరియు అనుకూల ఉపయోగాల చుట్టూ నిబంధనల అభివృద్ధిని కూడా కోరుతుంది" (మూలం).
భవిష్యత్తు ఏమి తెచ్చిపెడుతుందో చూడాలి, కానీ ఈ కంప్యూటర్ వ్యవస్థలు మరియు అవి నడిపే సాఫ్ట్వేర్ మరియు అల్గోరిథమ్స్ను అర్థం చేసుకోవడం ముఖ్యం. ఈ పాఠ్యక్రమం మీకు మెరుగైన అవగాహన ఇవ్వాలని మేము ఆశిస్తున్నాము, తద్వారా మీరు స్వయంగా నిర్ణయం తీసుకోవచ్చు.
🎥 ఈ లెక్చర్లో డీప్ లెర్నింగ్ చరిత్రను యాన్ లెకన్ చర్చిస్తున్న వీడియో కోసం పై చిత్రాన్ని క్లిక్ చేయండి
ఈ చారిత్రక క్షణాలలో ఒకదానిలో లోతుగా పరిశోధన చేయండి మరియు వాటి వెనుక ఉన్న వ్యక్తుల గురించి మరింత తెలుసుకోండి. ఆసక్తికరమైన వ్యక్తిత్వాలు ఉన్నాయి, మరియు ఎలాంటి శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణ కూడా సాంస్కృతిక ఖాళీలో సృష్టించబడలేదు. మీరు ఏమి కనుగొంటారు?
ఇక్కడ చూడటానికి మరియు వినటానికి అంశాలు ఉన్నాయి:
ఈ పోडकాస్ట్లో ఎమీ బాయిడ్ AI అభివృద్ధిని చర్చిస్తున్నారు
అస్పష్టత:
ఈ పత్రాన్ని AI అనువాద సేవ Co-op Translator ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, ఆటోమేటెడ్ అనువాదాల్లో పొరపాట్లు లేదా తప్పిదాలు ఉండవచ్చు. అసలు పత్రం దాని స్వదేశీ భాషలోనే అధికారిక మూలంగా పరిగణించాలి. ముఖ్యమైన సమాచారానికి, ప్రొఫెషనల్ మానవ అనువాదం సిఫార్సు చేయబడుతుంది. ఈ అనువాదం వాడకంలో ఏర్పడిన ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుదారితీసే అర్థాలు కోసం మేము బాధ్యత వహించము.