१९५६ च्या डार्टमाउथ कार्यशाळेत एआयचे नाव, त्याचे ध्येय, त्याचे पहिले यश आणि त्याचे प्रमुख खेळाडू मिळाले आणि ते मोठ्या प्रमाणात एआयचा जन्म मानले जाते. १९७० च्या दशकात, कृत्रिम बुद्धिमत्ता टीका आणि आर्थिक अडचणींचा विषय होती. कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या संशोधकांना त्यांच्यासमोर असलेल्या समस्यांची जाणीव नव्हती. 1980 च्या दशकात जगभरातील कंपन्यांनी "तज्ज्ञ प्रणाली" नावाच्या एआय प्रोग्रामचा एक प्रकार स्वीकारला आणि ज्ञान मुख्य प्रवाहातील एआय संशोधनाचे केंद्र बनले. 21 व्या शतकाच्या पहिल्या दशकात, मोठ्या प्रमाणात डेटा (ज्याला "बिग डेटा" म्हणून ओळखले जाते), स्वस्त आणि वेगवान संगणक आणि प्रगत मशीन लर्निंग तंत्रज्ञानाचा उपयोग संपूर्ण अर्थव्यवस्थेतील बर्याच समस्यांवर यशस्वीरित्या लागू करण्यात आला. २०१६ पर्यंत, सखोल शिक्षणाच्या प्रगतीमुळे (विशेषतः सखोल कन्वॉल्युशनल न्यूरल नेटवर्क आणि रिकर्सिव्ह न्यूरल नेटवर्क) प्रतिमा आणि व्हिडिओ प्रोसेसिंग, मजकूर विश्लेषण आणि अगदी भाषण ओळख मध्ये प्रगती आणि संशोधन झाले.
कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा संक्षिप्त इतिहास सांगा.
Context:१९५६ च्या डार्टमाउथ कार्यशाळेचे आयोजन मार्विन मिन्स्की, जॉन मॅककार्थी आणि दोन ज्येष्ठ शास्त्रज्ञः आयबीएमचे क्लाउड शॅनन आणि नॅथन रोचेस्टर यांनी केले होते. परिषदेच्या प्रस्तावामध्ये हा दावा समाविष्ट होताः "शिक्षणाचा प्रत्येक पैलू किंवा बुद्धिमत्तेच्या इतर कोणत्याही वैशिष्ट्याचे इतके अचूक वर्णन केले जाऊ शकते की त्यास अनुकरण करण्यासाठी एक मशीन बनविली जाऊ शकते". सहभागींमध्ये रे सोलोमोनॉफ, ऑलिव्हर सेल्फ्रिज, ट्रेंचर्ड मोरे, आर्थर सॅम्युएल, अॅलन न्यूवेल आणि हर्बर्ट ए. सायमन यांचा समावेश होता, या सर्वांनी एआय संशोधनाच्या पहिल्या दशकादरम्यान महत्त्वपूर्ण कार्यक्रम तयार केले. कार्यशाळेत न्यूवेल आणि सायमन यांनी "लॉजिक थिओरिस्ट" ची सुरुवात केली आणि मॅककार्थीने उपस्थितांना "आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स" हे फील्डचे नाव म्हणून स्वीकारण्यास प्रवृत्त केले. १९५६ च्या डार्टमाउथ कार्यशाळेत एआयचे नाव, त्याचे ध्येय, त्याचे पहिले यश आणि त्याचे प्रमुख खेळाडू मिळाले आणि ते मोठ्या प्रमाणात एआयचा जन्म मानले जाते. "आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स" हा शब्द मॅककार्थीने सायबरनेटिक्सशी संबंधित आणि प्रभावशाली सायबरनेटिकिस्ट नॉर्बर्ट विनेरशी संबंध टाळण्यासाठी निवडला होता.  डार्टमाउथ कार्यशाळेनंतरच्या वर्षांत विकसित झालेले कार्यक्रम बहुतांश लोकांसाठी फक्त "आश्चर्यकारक" संगणक होते ते बीजगणित शब्द समस्या सोडवत होते, भूमितीतील प्रमेय सिद्ध करत होते आणि इंग्रजी बोलणे शिकत होते. त्याकाळी काही जणांना विश्वास बसला नसता की यंत्रांची अशी "बुद्धिमत्ता" असणे शक्य आहे. संशोधकांनी खासगी आणि छापील दोन्ही ठिकाणी प्रचंड आशावाद व्यक्त केला. ते असा अंदाज लावत होते की २० वर्षांच्या आत एक पूर्णपणे बुद्धिमान यंत्र तयार होईल. डीएआरपीए सारख्या सरकारी संस्थांनी या नव्या क्षेत्रामध्ये पैसे टाकले.  १९७० च्या दशकात, कृत्रिम बुद्धिमत्ता टीका आणि आर्थिक अडचणींचा विषय होती. कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या संशोधकांना त्यांच्यासमोर असलेल्या समस्यांची जाणीव नव्हती. त्यांच्या प्रचंड आशावादामुळे अशक्य वाटणारी अपेक्षा वाढली होती आणि जेव्हा वचन दिलेल्या परिणामांची पूर्तता झाली नाही, तेव्हा कृत्रिम बुद्धिमत्तेसाठी निधी गायब झाला. त्याच वेळी, मार्विन मिन्स्कीच्या पर्सेप्ट्रोन्सच्या विनाशकारी टीकेमुळे कनेक्शनिझम (किंवा न्यूरल नेट) चे क्षेत्र जवळजवळ 10 वर्षे पूर्णपणे बंद होते. ७० च्या दशकाच्या उत्तरार्धात एआयच्या सार्वजनिक समजावून घेण्यात अडचणी असूनही, लॉजिक प्रोग्रामिंग, कॉमन सेन्स रीझनिंग आणि इतर अनेक क्षेत्रात नवीन कल्पनांचा शोध घेण्यात आला.  1980 च्या दशकात जगभरातील कंपन्यांनी "तज्ज्ञ प्रणाली" नावाच्या एआय प्रोग्रामचा एक प्रकार स्वीकारला आणि ज्ञान मुख्य प्रवाहातील एआय संशोधनाचे केंद्र बनले. याच काळात जपानी सरकारने पाचव्या पिढीच्या संगणक प्रकल्पासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेला मोठ्या प्रमाणात निधी दिला. 1980 च्या दशकाच्या सुरुवातीला आणखी एक उत्साहवर्धक घटना जॉन हॉपफिल्ड आणि डेव्हिड रुमेलहार्टच्या कामात कनेक्शनिझमचा पुनरुज्जीवन होता. पुन्हा एकदा कृत्रिम बुद्धिमत्तेला यश मिळाले.  1980 च्या दशकात कृत्रिम बुद्धिमत्तेत उद्योग जगताची रुची वाढत गेली आणि आर्थिक बुडबुडीच्या शास्त्रीय नमुन्यात घटत गेली. व्यावसायिक विक्रेत्यांनी विविध प्रकारचे व्यवहार्य उपाय विकसित करण्यात अयशस्वी ठरल्यामुळे हा कोलमडला. डझनभर कंपन्या अपयशी ठरल्यामुळे हे तंत्रज्ञान व्यवहार्य नसल्याचे समजले जात होते. [१३ पानांवरील चित्र] रोबोटिक्स डेव्हलपर रॉडनी ब्रूक्स आणि हंस मोरावेक यांच्यासह असंख्य संशोधकांनी कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या पूर्णपणे नवीन दृष्टिकोनासाठी युक्तिवाद केला.  अर्ध्या शतकापेक्षा जास्त जुन्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्राने शेवटी आपल्या काही जुन्या ध्येयांची पूर्तता केली. याचा वापर तंत्रज्ञान उद्योगात यशस्वीरित्या केला जाऊ लागला, जरी काही प्रमाणात पडद्यामागे असले तरी. काही प्रमाणात संगणकाची क्षमता वाढल्यामुळे यश मिळाले तर काही प्रमाणात विशिष्ट समस्यांवर लक्ष केंद्रित करून आणि वैज्ञानिक जबाबदारीच्या सर्वोच्च मानकांसह त्यांचा पाठपुरावा करून यश मिळाले. तरीही, कृत्रिम बुद्धिमत्तेची प्रतिष्ठा, किमान व्यवसाय जगतामध्ये, शुद्धतेपेक्षा कमी होती. १९६० च्या दशकात जगाची कल्पनाशक्ती पकडलेल्या मानवी स्तरावरील बुद्धिमत्तेचे स्वप्न पूर्ण करण्यात एआयच्या अपयशाच्या कारणांबद्दल या क्षेत्रात थोडेसे एकमत होते. एकत्रितपणे, या सर्व घटकांनी कृत्रिम बुद्धिमत्तेला विशिष्ट समस्या किंवा दृष्टिकोन यावर लक्ष केंद्रित केलेल्या प्रतिस्पर्धी उप-क्षेत्रात खंडित करण्यास मदत केली, कधीकधी नवीन नावाखाली देखील "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" ची धूसर वंशावळ लपविली जाते. एआय पूर्वीपेक्षा अधिक सावध आणि अधिक यशस्वी होते.  21 व्या शतकाच्या पहिल्या दशकात, मोठ्या प्रमाणात डेटा (ज्याला "बिग डेटा" म्हणून ओळखले जाते), स्वस्त आणि वेगवान संगणक आणि प्रगत मशीन लर्निंग तंत्रज्ञानाचा उपयोग संपूर्ण अर्थव्यवस्थेतील बर्याच समस्यांवर यशस्वीरित्या लागू करण्यात आला. खरं तर, मॅकिन्से ग्लोबल इन्स्टिट्यूटने त्यांच्या प्रसिद्ध पेपरमध्ये "बिग डेटा: इनोव्हेशन, स्पर्धा आणि उत्पादकतेसाठी पुढील सीमा" असा अंदाज लावला आहे की "२०१९ पर्यंत, अमेरिकेच्या अर्थव्यवस्थेतील जवळजवळ सर्व क्षेत्रांमध्ये कमीतकमी सरासरी २०० टेराबाइट्स डेटा संग्रहित होता".  २०१६ पर्यंत, एआय-संबंधित उत्पादने, हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअरची बाजारपेठ ८ अब्ज डॉलर्सपेक्षा जास्त झाली आणि न्यूयॉर्क टाइम्सने एआयमधील स्वारस्य "उग्र" झाल्याची नोंद केली. मोठ्या डेटाचे अनुप्रयोग इतर क्षेत्रातही पोहोचू लागले, जसे की पर्यावरणाच्या प्रशिक्षण मॉडेल आणि अर्थशास्त्रातील विविध अनुप्रयोगांसाठी. सखोल शिक्षणाच्या प्रगतीमुळे (विशेषतः सखोल कन्वॉल्युशनल न्यूरल नेटवर्क आणि रिकर्सिव्ह न्यूरल नेटवर्क) प्रतिमा आणि व्हिडिओ प्रोसेसिंग, मजकूर विश्लेषण आणि अगदी भाषण ओळख मध्ये प्रगती आणि संशोधन झाले.