1950 ರ ಬೇಸಿಗೆಯಲ್ಲಿ, ಯುವ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಗುಂಪು ಒಂದು ಸಭೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿತು, ಈ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಔಪಚಾರಿಕ ಜನ್ಮವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ದಶಕಗಳ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ, AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಒಳಗಾಗಿದೆ.ಇದು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು, ಅಲ್ಲಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬರೆದ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ತರ್ಕವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.ಆರಂಭಿಕ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಹಂತದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳಾಗಿದ್ದವು.ಅಂತಹ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ.
ನಂತರ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಬಂದಿತು, ಇದು ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿತು.ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ ಸೇರಿವೆ.ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಂತಹ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
ಮುಂದೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಶಾಖೆಯಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು.ಇದು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಬಹು-ಪದರದ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಇತ್ಯಾದಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು.
ಪ್ರಸ್ತುತ, AI ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಿದೆ.ಆರೋಗ್ಯ, ಹಣಕಾಸು, ಸಾರಿಗೆ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ.AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನಿರಂತರ ಪ್ರಗತಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸುಧಾರಣೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯ ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯು AI ಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ.AI ಮಾನವ ಜೀವನ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಹಾಯಕನಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಚಾಲಕರಹಿತ ಸಾರಿಗೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗ್ರಹಿಕೆ, ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ರಸ್ತೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು AI ವಾಹನಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಸಹಾಯದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, AI ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ರೋಗದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, AI ಗೆಡ್ಡೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಔಷಧೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇತ್ಯಾದಿ. ಇದರಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಣಕಾಸಿನ ಅಪಾಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ AI ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.ಇದು ಹಣಕಾಸಿನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು, ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ, AI ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಬುದ್ಧಿವಂತ ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, AI ಅನ್ನು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.ಇದು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಲಕರಣೆಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI ಉಪಕರಣಗಳ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು, ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸಲಕರಣೆಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
ಬುದ್ಧಿವಂತ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.ಬಳಕೆದಾರರ ಆಸಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AI ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಮತ್ತು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.ಇದು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್, ಸಂಗೀತ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ರೊಬೊಟಿಕ್ ವ್ಯಾಕ್ಯೂಮ್ ಕ್ಲೀನರ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದವರೆಗೆ, IBM ನ “ಡೀಪ್ ಬ್ಲೂ” ವಿಶ್ವ ಚೆಸ್ ಚಾಂಪಿಯನ್‌ನನ್ನು ಸೋಲಿಸುವ ಇತ್ತೀಚಿನ ಜನಪ್ರಿಯ ChatGPT ವರೆಗೆ, ಇದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು, ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, AI ಪ್ರವೇಶಿಸಿದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕರ ನೋಟ.ಈ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ AI ಇರುವಿಕೆಯ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವಾಗಿದೆ.ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮುಂದುವರೆದಂತೆ, ಬೋರ್ಡ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ನವೀನ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.
ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಜುಲೈ-17-2023