আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের সংক্ষিপ্ত ইতিহাস

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ইতিহাস বেশ কয়েক দশক ধরে বিস্তৃত, উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি দ্বারা চিহ্নিত। এখানে একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেওয়া হল:

 

1. প্রাথমিক ভিত্তি (1940 - 1950): AI এর শিকড়গুলি 1940 এবং 1950 এর দশকে খুঁজে পাওয়া যেতে পারে যখন অ্যালান টুরিং এবং জন ভন নিউম্যানের মতো অগ্রগামীরা তাত্ত্বিক ভিত্তি স্থাপন করেছিলেন। টুরিং একটি "সর্বজনীন মেশিন" (বর্তমানে টিউরিং মেশিন নামে পরিচিত) ধারণা প্রবর্তন করেন এবং মেশিনের বুদ্ধিমত্তার পরিমাপ হিসাবে টুরিং পরীক্ষার প্রস্তাব করেন। ইতিমধ্যে, স্ব-প্রতিলিপি মেশিনে ভন নিউম্যানের কাজ প্রাথমিক এআই গবেষকদের প্রভাবিত করেছিল।

 

2. ডার্টমাউথ কনফারেন্স (1956): এআই-এর জন্মকে একটি ক্ষেত্র হিসাবে বিবেচনা করে, ডার্টমাউথ সম্মেলন মানুষের মতো বুদ্ধিমত্তা দিয়ে মেশিন তৈরির সম্ভাবনা নিয়ে আলোচনা করার জন্য নেতৃস্থানীয় বিজ্ঞানীদের একত্রিত করেছিল। অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে জন ম্যাকার্থি, মারভিন মিনস্কি, অ্যালেন নেয়েল এবং হার্বার্ট সাইমনের মতো আলোকিত ব্যক্তিরা অন্তর্ভুক্ত ছিল।

 

3. প্রারম্ভিক AI প্রোগ্রাম (1950 - 1960): এই সময়ের মধ্যে, গবেষকরা প্রথম কিছু AI প্রোগ্রাম তৈরি করেছিলেন। উল্লেখযোগ্য উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে আর্থার স্যামুয়েলের চেকার্স-প্লেয়িং প্রোগ্রাম, যা লজিক তত্ত্ববিদ নেয়েল এবং সাইমন এবং নেয়েল এবং সাইমনের জেনারেল প্রবলেম সলভার (জিপিএস) দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল, যার লক্ষ্য ছিল পূর্বনির্ধারিত নিয়মগুলির একটি সেট ব্যবহার করে সমস্যার সমাধান করা।

 

4. এআই উইন্টার (1970 - 1980): প্রাথমিক উত্সাহ সত্ত্বেও, এআই-এর অগ্রগতি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়েছিল, যা তথাকথিত "এআই উইন্টার" এর দিকে পরিচালিত করে। AI গবেষণার জন্য তহবিল হ্রাস পেয়েছে, এবং প্রাথমিক সাফল্যগুলি সাধারণ AI সরবরাহ করতে ব্যর্থ হওয়ায় প্রত্যাশাগুলি ম্লান হয়ে গেছে।

 

5. বিশেষজ্ঞ সিস্টেম এবং জ্ঞান প্রতিনিধিত্ব (1970 - 1980): বিপত্তি সত্ত্বেও, গবেষণা অব্যাহত থাকে, যা বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের বিকাশের দিকে পরিচালিত করে। এই AI সিস্টেমগুলি নির্দিষ্ট ডোমেনে মানব বিশেষজ্ঞদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল। এই সময়ে লিস্পের মতো জ্ঞানের উপস্থাপনা ভাষাও বিকশিত হয়েছিল।

 

6. পুনরুত্থান এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক (1980 - 1990): 1980 এবং 1990 এর দশকের শেষভাগে AI এর প্রতি আগ্রহের পুনরুত্থান দেখা যায়, যা নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং মেশিন লার্নিং এর অগ্রগতির দ্বারা উজ্জীবিত হয়। ব্যাকপ্রোপগেশন, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের একটি কৌশল, মনোযোগ আকর্ষণ করেছে এবং হাতের লেখার স্বীকৃতি এবং প্রাথমিক বক্তৃতা শনাক্তকরণ সিস্টেমের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলি আবির্ভূত হয়েছে।

 

7. মেশিন লার্নিং এবং ডেটা-চালিত পদ্ধতি (2000 - বর্তমান): 21 শতকে, এআই গবেষণা ক্রমবর্ধমানভাবে মেশিন লার্নিং এবং ডেটা-চালিত পদ্ধতির দ্বারা চালিত হয়েছে। গভীর শিক্ষার অগ্রগতি, বৃহৎ ডেটাসেট এবং শক্তিশালী গণনামূলক সংস্থানগুলির প্রাপ্যতা দ্বারা চালিত, ইমেজ স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের মতো ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির দিকে পরিচালিত করেছে।

 

8. বর্তমান প্রবণতা এবং ভবিষ্যৎ সম্ভাবনা: আজ, AI ভার্চুয়াল সহকারী এবং সুপারিশ সিস্টেম থেকে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন এবং স্বাস্থ্যসেবা ডায়াগনস্টিকস পর্যন্ত অ্যাপ্লিকেশন সহ বিভিন্ন শিল্পে বিস্তৃত। চলমান গবেষণা এআই নীতিশাস্ত্র, অ্যালগরিদম পক্ষপাতিত্ব এবং সাধারণ এআই গবেষণার মতো চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় মনোনিবেশ করে।

 

এগুলি মাত্র কয়েকটি উদাহরণ, সংক্ষেপে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রাথমিক ইতিহাস। এর পরবর্তী উন্নতি ও উদ্ভাবন দিন দিন বৃদ্ধি পাচ্ছে।

 

-ধন্যবাদ