localizeflow[bot]
f832c0239b
|
3 weeks ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 3 weeks ago | |
| assignment.md | 8 months ago | |
README.md
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ್ನਿੰਗ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ
ਸਕੈਚਨੋਟ ਦੁਆਰਾ ਟੋਮੋਮੀ ਇਮੁਰਾ
ਪ੍ਰੀ-ਲੈਕਚਰ ਕ੍ਵਿਜ
🎥 ਇਸ ਪਾਠ ਦੇ ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ।
ਇਸ ਪਾਠ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ੍ਹਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਲਵਾਂਗੇ।
ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ (ਏਆਈ) ਦੇ ਖੇਤਰ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ੍ਹਨਿੰਗ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ੍ਹਨਿੰਗ ਦੇ ਤਰਕਸੰਗਤ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾਂ ਨੇ ਏਆਈ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿਚ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ। ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਵਜੋਂ 1950 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ, ਸਾਂਖਿਆਕੀ, ਗਣਿਤਕ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਖੋਜਾਂ ਇਸ ਦੌਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਦੌਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਥੀ ਸਨ। ਦਰਅਸਲ, ਲੋਕ ਸੈਂਕੜੇ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਆ ਰਹੇ ਹਨ: ਇਹ ਲੇਖ 'ਸੋਚਣ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ' ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਬੁੱਧੀਜੀਵੀ ਅਧਾਰਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜਾਂ
- 1763, 1812 ਬੇਜ਼ ਥਿਊਰਮ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੇ ਵਰਜ਼ਨ। ਇਹ ਥਿਊਰਮ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਤਰੀਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਘਟਨਾ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਰਸਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- 1805 ਫ੍ਰੈਂਚ ਗਣਿਤਗਿਆਨੀ ਅਡ੍ਰਿਏਨ-ਮਾਰੀ ਲੇਜੇਂਦਰੇ ਵੱਲੋਂ ਲੀਸਟ ਸਕੁਐਰ ਥਿਊਰੀ। ਇਸ ਥਿਊਰੀ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੋਗੇ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਫਿੱਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- 1913 ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨ, ਜੋ ਰੂਸੀ ਗਣਿਤਗਿਆਨੀ ਅੰਦਰੇ ਮਾਰਕੋਵ ਦੇ ਨਾਮ 'ਤੇ ਹੈ, ਇੱਕ ਪਿਛਲੇ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- 1957 ਪਰਸੈਪਟ੍ਰੋਨ, ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਲੀਨੀਅਰ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਜੋ ਅਮਰੀਕੀ ਮਾਨਸਿਕ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਫ੍ਰੈਂਕ ਰੋਜ਼ਨਬਲੈਟ ਨੇ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ, ਜੋ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਉਨਤੀ ਲਈ ਆਧਾਰ ਹੈ।
- 1967 ਨੀਅਰਸਟ ਨੇਬਰ ਇੱਕ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਰੂਟ ਮੈਪਿੰਗ ਲਈ ਹੋਈ ਸੀ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ੍ਹਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- 1970 ਬੈਕਪ੍ਰੋਪਾਗੇਸ਼ਨ ਫੀਡਫਾਰਵਰਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- 1982 ਰੀਕਰਨਟ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਫੀਡਫਾਰਵਰਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਸਮੇਂ ਬੰਨ੍ਹੇ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
✅ ਥੋੜ੍ਹਾ ਖੋਜ ਕਰਕੇ ਵੇਖੋ। ਹੋਰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤਰੀਖਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ੍ਹਨਿੰਗ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਹਨ?
1950: ਸੋਚਣ ਵਾਲੇ ਮਸ਼ੀਨ
ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ, ਇੱਕ ਬੇਹੱਦ ਅਦਭੁਤ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ 2019 ਵਿੱਚ ਜਨਤਾ ਵੱਲੋਂ ਚੋਣਿਆ ਗਿਆ ਕਿ ਉਹ 20ਵੀਂ ਸਦੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਾਨ ਵਿਗਿਆਨੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ 'ਸੋਚ ਸਕਣ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ' ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਅਧਾਰ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਨਾਕਾਰਾਤਮਕ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਸਬੂਤਾਂ ਲਈ ਆਪਣੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਛੇੜ ਛਾੜ ਕਰਦੀ, ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਬਣਾਇਆ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ NLP ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖੋਗੇ।
1956: ਡਾਰਟਮਾਊਥ ਸਮਰ ਰਿਸਰਚ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ
"ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਡਾਰਟਮਾਊਥ ਸਮਰ ਰਿਸਰਚ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਖੇਤਰ ਲਈ ਇੱਕ ਮੂਲ ਘਟਨਾ ਸੀ," ਅਤੇ ਇੱਥੇ 'ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ' ਸ਼ਬਦ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ (ਸਰੋਤ: source)।
ਸਿੱਖਣ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਲਕੜਾਂ ਦਾ ਹਰੇਕ ਪੱਖ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਇਸ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕੇ।
ਮੁੱਖ ਖੋਜਕਾਰ, ਗਣਿਤ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਜੌਨ ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਨੇ ਆਸ ਰੱਖੀ ਕਿ "ਹਰੇਕ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਪੱਖ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਬੁੱਧੀ ਗੁਣ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਉਸ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕੇ।" ਸ਼ਾਮਿਲ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਵਿਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਅਕਤੀ ਮਾਰਵਿਨ ਮਿੰਸਕੀ ਸੀ।
ਇਸ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਨੂੰ ਕਈ ਚਰਚਾਵਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਚਿੰਨ੍ਹਾਤਮਿਕ ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ, ਸੀਮਿਤ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਸਿਸਟਮ (ਪਹਿਲਾ ਨਿਪੁੰਨ ਸਿਸਟਮ), ਅਤੇ ਡਿਡਕਟਿਵ ਸਿਸਟਮ ਬਨਾਮ ਇੰਡਕਟਿਵ ਸਿਸਟਮ।" (ਸਰੋਤ: source)।
1956 - 1974: "ਸੋਨੇ ਦੇ ਸਾਲ"
1950 ਤੋਂ ਮੱਧ 1970 ਤੱਕ, ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਕਈ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਦੀ ਆਸ ਵਿਚ ਜੋਸ਼ ਚੜ੍ਹਿਆ। 1967 ਵਿੱਚ, ਮਾਰਵਿਨ ਮਿੰਸਕੀ ਨੇ ਆਤਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਕਿਹਾ, "ਇੱਕ ਪੀੜੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ... 'ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ' ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਤੇ ਹੱਲ ਹੋ ਜਾਏਗੀ।" (ਮਿੰਸਕੀ, ਮਾਰਵਿਨ (1967), ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ: ਫਾਈਨਾਈਟ ਐਂਡ ਇਨਫ਼ਿਨਾਈਟ ਮਸ਼ੀਨਜ਼, ਇੰਗਲਵੁੱਡ ਕਲਿਫ਼ਸ, ਐੱਨ.ਜੇ.: ਪ੍ਰੇਨਟਿਸ-ਹਾਲ)
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੇ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ, ਖੋਜ ਸੁਧਾਰੀ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਅਤੇ 'ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਵਰਲਡਜ਼' ਦਾ ਅਵਿਸ਼ਕਾਰ ਹੋਇਆ, ਜਿੱਥੇ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮ ਸਧਾਰੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਹੁਕਮਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਨ।
ਸਰਕਾਰੀ ਏਜੰਸੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਵਧੀਆ ਧਨਰਾਸ਼ੀ ਮਿਲੀ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਲਗੋਰੀਦਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ ਹੋਇਆ, ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਬਣਾਏ ਗਏ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਹਨ:
-
ਸ਼ੇਕੀ ਰੋਬੋਟ, ਜੋ 'ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ' ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦਾ ਸੀ।
1972 ਵਿੱਚ ਸ਼ੇਕੀ
-
ਐਲਿਜਾ, ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ 'ਚੈਟਰਬੋਟ,' ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਸੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਦਿ 'ਥੈਰੇਪਿਸਟ' ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਐਲਿਜਾ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਸਾਡੇ NLP ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣੋਗੇ।
ਐਲਿਜਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵਰਜ਼ਨ, ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ
-
"ਬਲਾਕ ਵਰਲਡ" ਇੱਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਵਰਲਡ ਦਾ ਉਦਾਹਰਣ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਅਤੇ ਜਊੜਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਸਿਖਾਉਣ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਸਨ। SHRDLU ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਵਧਾਊ ਮਿਲਿਆ।
🎥 ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ: SHRDLU ਨਾਲ ਬਲਾਕ ਵਰਲਡ
1974 - 1980: "ਏਆਈ ਸਰਦੀ"
1970 ਦੇ ਅਰਧ ਤੱਕ, ਇਹ ਸਮਝ ਆ ਗਈ ਸੀ ਕਿ 'ਸਮਝਦਾਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ' ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਾਅਦਾ ਬਹੁਤ ਵਧਾ ਕੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਫੰਡਿੰਗ ਖਤਮ ਹੋ ਗਈ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਘੱਟ ਹੋ ਗਿਆ। ਕੁਝ ਮੁੱਦੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਉਹ ਸਨ:
- ਸੀਮਾਵਾਂ. ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਬਹੁਤ ਸੀਮਿਤ ਸੀ।
- ਕੰਬੀਨੇਟੋਰੀਅਲ ਇੱਕਸਪਲੋਜ਼ਨ. ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਰੇਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ ਉਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਧ ਗਿਆ ਸੀ ਜਦੋਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਤੋਂ ਹੋਰ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਬਿਨਾਂ ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਸਮਕਾਲੀ ਵਿਕਾਸ ਦੇ।
- ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ. ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਨਾਲ ਅਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਦੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ, ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰੁਕੀ।
- ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ?. ਸੁਆਲਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਚੈਲੰਜ ਕੀਤਾ ਜਾਣ ਲੱਗਾ। ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਆਲੋਚਨਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ:
- ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ 'ਚਾਈਨੀਜ਼ ਰੂਮ ਥਿਊਰੀ' ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਕਿ "ਡਿਜੀਟਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ।" (ਸਰੋਤ: source)
- "ਥੈਰੇਪਿਸਟ" ਐਲਿਜਾ ਵਰਗੇ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਾਜ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਨੈਤਿਕਤਾ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਹੋਈ।
ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਏਆਈ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾਵਾਂ ਅਗਾਂਹ ਆਈਆਂ। "ਸਕ੍ਰਫੀ" ਬਨਾਮ "ਨੀਟ ਏਆਈ" ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਬਣਿਆ। ਸਕ੍ਰਫੀ ਲੈਬਾਂ ਨੇ ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਦ ਤੱਕ ਚਾਹੁਣੇ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੇ। ਨੀਟ ਲੈਬਾਂ ਨੇ "ਤਰਕ ਅਤੇ ਆਧਾਰਿਕ ਸਮੱਸਿਆ ਸਮਾਧਾਨ" 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ। ਐਲਿਜਾ ਅਤੇ SHRDLU ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸਕ੍ਰਫੀ ਸਿਸਟਮ ਸਨ। 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ੍ਹਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਮੰਗ ਵਧੀ, ਤਾਂ ਨੀਟ ਦਰਸ਼ਨ ਨੇ ਧੀਰੇ-ਧੀਰੇ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਧੇਰੇ ਸਮਝਣਯੋਗ ਸਨ।
1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਨਿਪੁੰਨ ਸਿਸਟਮ
ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਧਣ ਨਾਲ, ਬਿਜ਼ਨਸ ਲਈ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦੇ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਏ, ਅਤੇ 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ 'ਚ 'ਨਿਪੁੰਨ ਸਿਸਟਮਾਂ' ਦਾ ਪ੍ਰਸਾਰ ਹੋਇਆ। "ਨਿਪੁੰਨ ਸਿਸਟਮ ਪਹਿਲੀਆਂ ਵਾਕਈ ਸਫਲ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ (ਏਆਈ) ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਨ।" (ਸਰੋਤ: source)
ਇਹ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਿਸਟਮ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਇੰਜਣ ਬਿਜ਼ਨਸ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਇঞ্জਣ ਜੋ ਨਿਯਮ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਦੌਰਾਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ।
1987 - 1993: ਏਆਈ 'ਚਿੱਲ'
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਪੁੰਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਕਰਨ ਹੋਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਮਰੀਜ਼ ਸੀ। ਪర్సਨਲ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਉੱਗਣ ਨੇ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਵੱਡੇ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਕੇਂਦਰੀਕृत ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕੀਤਾ। ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਸਰਬਜਨੀਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੋਈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਖੀਰਕਾਰ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧੁਨਿਕ ਧਮਾਕੇ ਦਾ ਰਸਤਾ ਖੋਲ੍ਹਿਆ।
1993 - 2011
ਇਸ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ, ਐਮਐੱਲ ਅਤੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਮਿਲੇ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਆਈਆਂ ਸਨ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧੀ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਲੱਗੀ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ 2007 ਦੇ ਅਸਪਾਸ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਦੇ ਆਗਮਨ ਨਾਲ। ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਅਲਗੋਰੀਦਮ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਹੋਏ। ਖੇਤਰ ਪੱਕਣ ਲੱਗਾ ਜਿਵੇਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਆਜ਼ਾਦ ਦਿਨ ਗੰਭੀਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆਨ ਬਣਨ ਲੱਗੇ।
ਹੁਣ
ਅੱਜ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰ੍ਹਨਿੰਗ ਅਤੇ ਏਆਈ ਲਗਭਗ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੇ ਹਰ ਪੱਖ ਨੂੰ ਛੂਹ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਅਲਗੋਰੀਦਮਾਂ ਦੇ ਖਤਰੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝ ਲੈਣੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦੇ ਬਰੈਡ ਸਮਿੱਥ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ, "ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਹ ਮੁੱਦੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮੂਲ ਮਨੁੱਖੀ ਹੱਕਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਿਵੇਂ ਪਰਦੇਦਾਰੀ ਅਤੇ ਅਭੀਵਿਆਕਤੀ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਉਹਨਾਂ ਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸੋਚੀ ਸਮਝੀ ਸਰਕਾਰੀ ਨਿਯਮ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਨਜੂਰ ਉਪਯੋਗਾਂ ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।" (ਸਰੋਤ: source)
ਭਵਿੱਖ কী ਲੈ ਕੇ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰੇਗਾ ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਬਾਕੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਅਲਗੋਰੀਦਮ ਜੋ ਇਹ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕੀ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਆਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਕੋਰਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕੋ।
🎥 ਇਸ ਲੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਯਾਨ ਲੇਕੁਨ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ 'ਤੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ
🚀ਚੈਲੈਂਜ
ਇਨ੍ਹਾਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ 'ਚ ਜ਼ੋਰ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਖੜੇ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ। ਇੱਥੇ ਮਨੋਹਰ ਪਾਤਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਸਾਂਸਕ੍ਰਿਤਿਕ ਖੋਲ੍ਹਵੀਂ (ਵੈਕੂਮ) ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਣੀ। ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਪੋਸਟ-ਲੈਕਚਰ ਕ੍ਵਿਜ
ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸਵੈਅਧਿਐਨ
ਇਥੇ ਕੁਝ ਵੇਖਣ ਅਤੇ ਸੁਣਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ:
ਇਹ ਪੋਡਕਾਸਟ ਜਿੱਥੇ ਐਮੀ ਬੋਇਡ ਏਆਈ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੀ ਹੈ
ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ
ਅਸਵੀਕਾਰੋਪਣ: ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਏਆਈ ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾਵਾਂ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਮੱਤਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਪਣੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਕ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਰੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।