এআই উইন্টারস এবং ভবিষ্যতের জন্য এর অর্থ কী

এলএলএম-এর ইতিহাস সম্পর্কে আমাদের সিরিজ থেকে বেরিয়ে, আজ আমরা আপনাকে "এআই উইন্টার্স"-এর চমকপ্রদ গল্প বলতে চাই - AI গবেষণায় অর্থায়ন এবং আগ্রহ কমে যাওয়ার সময়কাল। আপনি দেখতে পাবেন কিভাবে উত্তেজনা এবং হতাশা বাঁক নিতে থাকে, কিন্তু গুরুত্বপূর্ণ গবেষণা সর্বদা অবিচল থাকে। AI শীতের এই সবচেয়ে ব্যাপক টাইমলাইনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকশিত প্রকৃতির অন্বেষণ করার সময় আমাদের সাথে যোগ দিন। (যদি আপনার কাছে এখন সময় না থাকে, তাহলে নিবন্ধটি পরবর্তীতে সংরক্ষণ করতে ভুলবেন না! এটি শেখার জন্য কয়েকটি পাঠ সহ পড়া মূল্যবান)।

ভাল যে এটি গ্রীষ্মকাল কারণ আমরা ডুব দিচ্ছি:

1. শীত #1, 1966: মেশিন অনুবাদ ব্যর্থতা
2. উইন্টার#2, 1969: সংযোগবাদী এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক রিসার্চের গ্রহন
3. উইন্টার#3, 1974: এআই গবেষক এবং তাদের স্পনসরদের মধ্যে যোগাযোগের ব্যবধান
4. শীত#4, 1987: এলআইএসপি মেশিনের বাজারের পতন
5. শীত#5, 1988: উচ্চ-স্তরের মেশিন বুদ্ধিমত্তা নেই - টাকা নেই

শীত#1, 1966: মেশিন অনুবাদ

এই সিরিজের প্রথম সংস্করণে যেমন আলোচনা করা হয়েছে, NLP গবেষণার শিকড় রয়েছে 1930-এর দশকের গোড়ার দিকে এবং মেশিন ট্রান্সলেশন (MT) এর কাজ দিয়ে এর অস্তিত্ব শুরু হয়। যাইহোক, 1949 সালে ওয়ারেন ওয়েভারের প্রভাবশালী স্মারকলিপি প্রকাশের পর উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি আবির্ভূত হতে শুরু করে।

স্মারকলিপিটি গবেষণা সম্প্রদায়ের মধ্যে দুর্দান্ত উত্তেজনা তৈরি করেছে। পরবর্তী বছরগুলিতে, উল্লেখযোগ্য ঘটনাগুলি উন্মোচিত হয়: IBM প্রথম মেশিনের বিকাশ শুরু করে, এমআইটি মেশিন অনুবাদে তার প্রথম পূর্ণ-সময়ের অধ্যাপক নিযুক্ত করে, এবং এমটি-কে উত্সর্গীকৃত বেশ কয়েকটি সম্মেলন অনুষ্ঠিত হয়। আইবিএম-জর্জটাউন মেশিনের জনসাধারণের প্রদর্শনের মাধ্যমে চূড়ান্ত পরিণতি ঘটে, যা 1954 সালে সম্মানিত সংবাদপত্রগুলিতে ব্যাপক মনোযোগ আকর্ষণ করেছিল।

আরেকটি কারণ যা যান্ত্রিক অনুবাদের ক্ষেত্রকে চালিত করেছিল তা হল সেন্ট্রাল ইন্টেলিজেন্স এজেন্সি (সিআইএ) দ্বারা দেখানো আগ্রহ । সেই সময়কালে, সিআইএ মেশিন অনুবাদ ক্ষমতা বিকাশের গুরুত্বে দৃঢ়ভাবে বিশ্বাস করেছিল এবং এই ধরনের উদ্যোগকে সমর্থন করেছিল। তারা আরও স্বীকার করেছে যে এই প্রোগ্রামের প্রভাব রয়েছে যা সিআইএ এবং গোয়েন্দা সম্প্রদায়ের স্বার্থের বাইরে প্রসারিত।

সংশয়বাদী

মরিয়া এআই শীতের পরে সমস্ত AI বুমের মতো, মিডিয়া এই উন্নয়নগুলির তাত্পর্যকে অতিরঞ্জিত করার প্রবণতা দেখায়। আইবিএম-জর্জটাউন পরীক্ষা সম্পর্কে শিরোনাম ঘোষণা করা হয়েছে যেমন " ইলেকট্রনিক মস্তিষ্ক রাশিয়ান অনুবাদ করে ," "দ্বিভাষিক যন্ত্র," "রোবট মস্তিষ্ক রাশিয়ানকে রাজার ইংরেজিতে অনুবাদ করে," এবং " পলিগ্লট ব্রেনচাইল্ড ।" যাইহোক, প্রকৃত প্রদর্শনে শুধুমাত্র 49টি রাশিয়ান বাক্যের একটি কিউরেটেড সেটের ইংরেজিতে অনুবাদ জড়িত ছিল, যেখানে মেশিনের শব্দভাণ্ডার মাত্র 250 শব্দের মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল । বিষয়গুলিকে দৃষ্টিভঙ্গিতে রাখার জন্য, এই গবেষণায় দেখা গেছে যে 98% নির্ভুলতার সাথে লিখিত পাঠ্যগুলি বোঝার জন্য মানুষের প্রায় 8,000 থেকে 9,000-শব্দ পরিবারের একটি শব্দভাণ্ডার প্রয়োজন।

এই বিক্ষোভ বেশ চাঞ্চল্য সৃষ্টি করেছিল। যাইহোক, সেখানেও সংশয়বাদী ছিলেন, যেমন অধ্যাপক নরবার্ট ওয়েনার, যাকে এআই গবেষণার তাত্ত্বিক ভিত্তি স্থাপনের প্রাথমিক অগ্রগামীদের একজন বলে মনে করা হয়। এমনকি ওয়েভারের স্মারকলিপি প্রকাশের আগে এবং অবশ্যই, প্রদর্শনের আগে, উইনার 1947 সালে ওয়েভারের কাছে একটি চিঠিতে তার সন্দেহ প্রকাশ করেছিলেন, উল্লেখ করেছিলেন:

আমি অকপটে ভীত যে বিভিন্ন ভাষায় শব্দের সীমানা খুব অস্পষ্ট এবং আবেগগত এবং আন্তর্জাতিক সংজ্ঞাগুলি যে কোনও কোয়াসিমেকানিকাল অনুবাদ স্কিমকে খুব আশাব্যঞ্জক করে তুলতে খুব বিস্তৃত। [...] বর্তমান সুরে, ভাষার যান্ত্রিকীকরণ, অন্ধদের জন্য ফটোইলেকট্রিক পড়ার সুযোগের নকশার মতো একটি পর্যায়ের বাইরে, খুব অকাল মনে হয়।

সমর্থক এবং MT এর অর্থায়ন

যাইহোক, মনে হয় যে সংশয়বাদীরা সংখ্যালঘু ছিল, কারণ স্বপ্নদর্শীরা তাদের উদ্বেগকে ছাপিয়েছিল এবং সফলভাবে প্রয়োজনীয় তহবিল সুরক্ষিত করেছিল। পাঁচটি সরকারি সংস্থা গবেষণার পৃষ্ঠপোষকতায় ভূমিকা পালন করেছে: ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশন (এনএসএফ) প্রাথমিক অবদানকারী, কেন্দ্রীয় গোয়েন্দা সংস্থা (সিআইএ), সেনাবাহিনী, নৌবাহিনী এবং বিমান বাহিনীর সাথে। 1960 সাল নাগাদ, এই সংস্থাগুলি সম্মিলিতভাবে যান্ত্রিক অনুবাদ সম্পর্কিত প্রকল্পগুলিতে প্রায় $5 মিলিয়ন বিনিয়োগ করেছিল।

1954 সালের মধ্যে, যান্ত্রিক অনুবাদ গবেষণা ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশন (এনএসএফ) থেকে স্বীকৃতি পাওয়ার জন্য যথেষ্ট আগ্রহ অর্জন করেছিল, যা ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি (এমআইটি) কে একটি অনুদান প্রদান করেছিল। সিআইএ এবং এনএসএফ আলোচনায় নিযুক্ত হয়, যার ফলে 1956 সালের প্রথম দিকে দুই পরিচালকের মধ্যে চিঠিপত্র হয়। এনএসএফ যন্ত্র অনুবাদে যে কোনও পছন্দসই গবেষণা কার্যক্রম পরিচালনা করতে সম্মত হয়েছিল যা সংশ্লিষ্ট সকল পক্ষের দ্বারা সম্মত হয়েছিল। 1960 সালে ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশনের সাক্ষ্য অনুসারে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে 11টি গ্রুপ ফেডারেল সরকার দ্বারা সমর্থিত যান্ত্রিক অনুবাদ গবেষণার বিভিন্ন দিকগুলিতে জড়িত ছিল। এয়ার ফোর্স, ইউএস আর্মি এবং ইউএস নেভি থেকেও ব্যাপক আগ্রহ ছিল।

এআই সূচনা

IBM-জর্জটাউন মেশিনের জনসাধারণের প্রদর্শনের পরের বছর, ম্যাককার্থি 1955 সালে প্রকাশিত ডার্টমাউথ গ্রীষ্মকালীন সম্মেলনের প্রস্তাবে "AI" শব্দটি তৈরি করেছিলেন । এই ইভেন্টটি স্বপ্ন এবং আশার একটি নতুন তরঙ্গের জন্ম দেয়, যা বিদ্যমানকে আরও শক্তিশালী করে। উদ্দীপনা

নতুন গবেষণা কেন্দ্রগুলি আবির্ভূত হয়েছে, উন্নত কম্পিউটার শক্তি এবং বর্ধিত স্মৃতিশক্তি দিয়ে সজ্জিত। একই সাথে, উচ্চ-স্তরের প্রোগ্রামিং ভাষার বিকাশ ঘটেছিল। এই অগ্রগতিগুলি সম্ভব হয়েছে, আংশিকভাবে, এনএলপি গবেষণার প্রধান সমর্থক প্রতিরক্ষা বিভাগের উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগের মাধ্যমে।

ভাষাবিজ্ঞানের অগ্রগতি, বিশেষ করে চমস্কি দ্বারা প্রস্তাবিত আনুষ্ঠানিক ব্যাকরণ মডেলের ক্ষেত্রে, বেশ কিছু অনুবাদ প্রকল্পকে অনুপ্রাণিত করেছে। এই উন্নয়নগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত অনুবাদ ক্ষমতার প্রতিশ্রুতি ধরে রেখেছে বলে মনে হচ্ছে।

জন হাচিনস যেমন " সংক্ষেপে মেশিন অনুবাদের ইতিহাস" -এ লিখেছেন, আসন্ন "ব্রেকথ্রু" এর অসংখ্য ভবিষ্যদ্বাণী ছিল। যাইহোক, গবেষকরা শীঘ্রই "অর্থবোধক বাধাগুলির" সম্মুখীন হন যা সহজবোধ্য সমাধান ছাড়াই জটিল চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে, যার ফলে হতাশার ক্রমবর্ধমান অনুভূতি হয়।

মোহভঙ্গ

" দ্য হুইস্কি ওয়াজ ইনভিজিবল "-এ জন হাচিনস দ্বারা একটি ভাল জীর্ণ উদাহরণ উদ্ধৃত করা হয়েছে, একটি এমটি সিস্টেমের গল্প যা বাইবেলের উক্তি "আত্মা ইচ্ছুক, কিন্তু মাংস দুর্বল" রুশ ভাষায় রূপান্তরিত করে, যা তারপরে অনুবাদ করা হয়েছিল "হুইস্কি শক্তিশালী, কিন্তু মাংস পচা," উল্লেখ করা হয়েছে। যদিও এই উপাখ্যানটির যথার্থতা প্রশ্নবিদ্ধ, এবং ইসিডোর পিনচুক এমনকি বলেছেন যে গল্পটি অপ্রাসঙ্গিক হতে পারে, ইলেইন রিচ এটি ব্যবহার করেছিলেন ইডিয়মগুলির সাথে মোকাবিলা করতে প্রাথমিক এমটি সিস্টেমের অক্ষমতা দেখানোর জন্য। সাধারণভাবে, এই উদাহরণটি শব্দের শব্দার্থবিদ্যা সম্পর্কিত এমটি সিস্টেমের সমস্যাগুলিকে চিত্রিত করে।

বাইবেলের উক্তি "আত্মা ইচ্ছুক, কিন্তু মাংস দুর্বল"

MT system দ্বারা আবার অনুবাদ করা হয়েছে "The whisky is strong, but the meat is rotten"

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র সরকার দ্বারা পরিচালিত এবং ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশনের ডিরেক্টর ডঃ লেল্যান্ড হাওর্থের নেতৃত্বে ALPAC গ্রুপের অনুসন্ধান থেকে প্রধান আঘাত এসেছে, যা অন্তর্নিহিত ধারণাকে চিত্রিত করাকে সমর্থন করে। তাদের প্রতিবেদনে, মেশিন অনুবাদকে পদার্থবিদ্যা এবং পৃথিবী বিজ্ঞানের বিভিন্ন পাঠ্যের মানব অনুবাদের সাথে তুলনা করা হয়েছে। উপসংহার: মেশিন অনুবাদ আউটপুট কম নির্ভুল, ধীর, ব্যয়বহুল, এবং সমস্ত পর্যালোচনা করা উদাহরণ জুড়ে মানব অনুবাদের তুলনায় কম ব্যাপক।

1966 সালে, জাতীয় গবেষণা কাউন্সিল হঠাৎ করে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে মেশিন অনুবাদ গবেষণার জন্য সমস্ত সমর্থন বন্ধ করে দেয়। ইংল্যান্ডে জার্মান গোপন কোডগুলি ডিক্রিপ্ট করার জন্য কম্পিউটারের সফল ব্যবহারের পরে, বিজ্ঞানীরা ভুলভাবে বিশ্বাস করেছিলেন যে ভাষার মধ্যে লিখিত পাঠ্য অনুবাদ করা ডিকোডিং সাইফারের চেয়ে বেশি চ্যালেঞ্জিং হবে না। যাইহোক, "প্রাকৃতিক ভাষা" প্রক্রিয়াকরণের জটিলতাগুলি প্রত্যাশিত থেকে অনেক বেশি শক্তিশালী প্রমাণিত হয়েছে। স্বয়ংক্রিয়ভাবে অভিধান অনুসন্ধান এবং ব্যাকরণের নিয়ম প্রয়োগ করার প্রচেষ্টা অযৌক্তিক ফলাফল দিয়েছে। দুই দশক এবং বিশ মিলিয়ন ডলার বিনিয়োগের পরে, কোনও সমাধান চোখে পড়েনি, যা জাতীয় গবেষণা কাউন্সিল কমিটিকে গবেষণা প্রচেষ্টা বন্ধ করতে প্ররোচিত করে।

ভাষাবিজ্ঞানে পর্যাপ্ত তাত্ত্বিক ভিত্তির অভাব থাকা সত্ত্বেও ক্ষেত্রের ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য উচ্চ প্রত্যাশার কারণে হতাশা দেখা দেয়। গবেষকরা ব্যবহারিক বাস্তবায়নের পরিবর্তে তাত্ত্বিক দিকগুলিতে বেশি মনোনিবেশ করেছিলেন। অধিকন্তু, সীমিত হার্ডওয়্যার প্রাপ্যতা এবং প্রযুক্তিগত সমাধানের অপরিপক্কতা অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জ তৈরি করেছে।

উইন্টার#2, 1969: সংযোগবাদী এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক রিসার্চের গ্রহন

হতাশার দ্বিতীয় তরঙ্গটি প্রথমটির পরে দ্রুত পৌঁছেছে, অতিরঞ্জিত দাবির বিপদ সম্পর্কে এআই গবেষকদের জন্য একটি সতর্কতামূলক গল্প হিসাবে পরিবেশন করেছে। যাইহোক, পরবর্তী সমস্যাগুলির মধ্যে পড়ার আগে, কিছু পটভূমি তথ্য প্রয়োজন।

1940-এর দশকে, ম্যাককুলচ এবং ওয়াল্টার পিটস মনের মৌলিক নীতিগুলি বোঝার কাজ শুরু করেন এবং জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কের গঠন থেকে অনুপ্রেরণা নিয়ে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রাথমিক সংস্করণ তৈরি করেন ।

প্রায় এক দশক পরে, 1950-এর দশকে, জ্ঞানীয় বিজ্ঞান একটি স্বতন্ত্র শৃঙ্খলা হিসাবে আবির্ভূত হয়, যাকে "জ্ঞানী বিপ্লব" বলা হয়। অনেক প্রারম্ভিক AI মডেল মানব মস্তিষ্কের কাজ দ্বারা প্রভাবিত হয়েছিল। একটি উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল মারভিন মিনস্কির এসএনএআরসি সিস্টেম, প্রথম কম্পিউটারাইজড কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা একটি ইঁদুরকে একটি গোলকধাঁধায় নেভিগেট করার অনুকরণ করে।

যাইহোক, 1950-এর দশকের শেষের দিকে, গবেষকরা বুদ্ধিমত্তার চাবিকাঠি হিসাবে প্রতীকী যুক্তির দিকে তাদের মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করার কারণে এই পদ্ধতিগুলি মূলত পরিত্যাগ করা হয়েছিল। লজিক থিওরিস্ট (1956) এর মতো প্রোগ্রামগুলির সাফল্য, প্রথম এআই প্রোগ্রাম হিসাবে বিবেচিত এবং সাধারণ সমস্যা সমাধানকারী (1957), অ্যালেন নেয়েল, হার্বার্ট এ. সাইমন এবং র্যান্ডের ক্লিফ শ দ্বারা একটি সর্বজনীন সমস্যা সমাধানের মেশিন হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছিল কর্পোরেশন, এই স্থানান্তর একটি ভূমিকা পালন করেছে.

এক ধরনের সংযোগবাদী কাজ অব্যাহত ছিল: পারসেপ্টরনের অধ্যয়ন, অটল উৎসাহের সাথে ফ্র্যাঙ্ক রোজেনব্ল্যাট দ্বারা চ্যাম্পিয়ন, অব্যাহত ছিল। রোজেনব্ল্যাট প্রাথমিকভাবে 1957 সালে কর্নেল অ্যারোনটিক্যাল ল্যাবরেটরিতে একটি IBM 704 কম্পিউটারে পারসেপ্ট্রন সিমুলেট করেছিলেন। যাইহোক, 1969 সালে মারভিন মিনস্কি এবং সেমুর পেপারটের বই পার্সেপ্ট্রন প্রকাশের সাথে সাথে গবেষণার এই লাইনটি হঠাৎ বন্ধ হয়ে যায়, যা অনুভূত সীমাবদ্ধতাগুলিকে চিত্রিত করেছিল।

ড্যানিয়েল ক্রেভিয়ার যেমন লিখেছেন :

পারসেপ্টরনের আবির্ভাবের অল্প সময়ের মধ্যেই, একটি মর্মান্তিক ঘটনা ক্ষেত্রের গবেষণাকে আরও ধীর করে দেয়: ফ্র্যাঙ্ক রোজেনব্ল্যাট, তখন গুজব অনুসারে একজন ভাঙা মানুষ, একটি নৌকা দুর্ঘটনায় ডুবে যায়। তার সবচেয়ে বিশ্বাসযোগ্য প্রবর্তককে হারিয়ে, নিউরাল নেটওয়ার্ক গবেষণা পনের বছর স্থায়ী একটি গ্রহণে প্রবেশ করেছে।

এই সময়ের মধ্যে, সংযোগবাদী গবেষণায় উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি এখনও করা হচ্ছে, যদিও একটি ছোট স্কেলে। পল ওয়ারবোসের 1974 সালে ব্যাকপ্রোপগেশনের প্রবর্তন, নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ অ্যালগরিদম, সীমিত সংস্থান থাকা সত্ত্বেও অগ্রগতি অব্যাহত রেখেছে। সংযোগকারী প্রকল্পগুলির জন্য বড় তহবিল সুরক্ষিত করা চ্যালেঞ্জিং ছিল, যার ফলে তাদের সাধনা হ্রাস পেয়েছে।

এটি 1980 এর দশকের মাঝামাঝি পর্যন্ত একটি টার্নিং পয়েন্ট ঘটেনি। জন হপফিল্ড, ডেভিড রুমেলহার্ট এবং অন্যান্যদের মতো উল্লেখযোগ্য গবেষকরা যখন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে একটি নতুন এবং ব্যাপক আগ্রহ পুনরুজ্জীবিত করেছিলেন তখন শীতকাল শেষ হয়েছিল। তাদের কাজ সংযোগবাদী পদ্ধতির জন্য উত্সাহকে পুনরুজ্জীবিত করেছে এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের ক্ষেত্রে বৃহৎ আকারের গবেষণা ও উন্নয়নের পুনরুত্থানের পথ প্রশস্ত করেছে।

উইন্টার#3, 1974: এআই গবেষক এবং তাদের স্পনসরদের মধ্যে যোগাযোগের ব্যবধান

উচ্চ প্রত্যাশা এবং উচ্চাভিলাষী দাবিগুলি প্রায়ই হতাশার সরাসরি পথ। 1960-এর দশকের শেষের দিকে এবং 1970-এর দশকের গোড়ার দিকে, মিনস্কি এবং পেপার্ট এমআইটি-তে মাইক্রো ওয়ার্ল্ডস প্রকল্পের নেতৃত্ব দেন, যেখানে তারা মাইক্রো-ওয়ার্ল্ডস নামে সরলীকৃত মডেল তৈরি করেন। তারা এই প্রচেষ্টার সাধারণ জোরকে সংজ্ঞায়িত করেছে:

আমরা মনে করি যে [মাইক্রো ওয়ার্ল্ডস] এতটাই গুরুত্বপূর্ণ যে আমরা এই মাইক্রো-ওয়ার্ল্ডগুলির একটি সংগ্রহের বিকাশের দিকে আমাদের প্রচেষ্টার একটি বড় অংশ বরাদ্দ করছি এবং মডেলগুলির সাথে তাদের অসঙ্গতি দ্বারা পরাস্ত না হয়ে কীভাবে তাদের পরামর্শমূলক এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতাগুলি ব্যবহার করা যায় তা খুঁজে বের করছি। আক্ষরিক সত্য।

শীঘ্রই মাইক্রো-ওয়ার্ল্ডের প্রবক্তারা বুঝতে পেরেছিলেন যে মানব সংস্কৃতির বিস্তৃত প্রেক্ষাপট বিবেচনা না করে মানুষের ব্যবহারের সবচেয়ে নির্দিষ্ট দিকগুলিকেও সংজ্ঞায়িত করা যায় না। উদাহরণস্বরূপ, SHRDLU তে ব্যবহৃত কৌশলগুলি দক্ষতার নির্দিষ্ট ডোমেনে সীমাবদ্ধ ছিল। মাইক্রো-ওয়ার্ল্ডস পদ্ধতি সাধারণ বুদ্ধিমত্তার জন্য ধীরে ধীরে সমাধানের দিকে পরিচালিত করেনি। Minsky, Papert, এবং তাদের ছাত্ররা ধীরে ধীরে একটি বৃহত্তর মহাবিশ্বে একটি মাইক্রো-জগতকে সাধারণীকরণ করতে পারেনি বা কেবলমাত্র কয়েকটি মাইক্রো-জগতকে একটি বড় সেটে একত্রিত করতে পারেনি।

সারা দেশে অন্যান্য এআই ল্যাবগুলিতে প্রত্যাশা পূরণের অনুরূপ সমস্যার সম্মুখীন হয়েছিল। উদাহরণস্বরূপ, স্ট্যানফোর্ডের শেকি রোবট প্রকল্পটি একটি স্বয়ংক্রিয় গুপ্তচরবৃত্তি ডিভাইস হওয়ার প্রত্যাশা পূরণ করতে ব্যর্থ হয়েছে। গবেষকরা নিজেদেরকে ক্রমবর্ধমান অতিরঞ্জনের চক্রের মধ্যে আটকে থাকতে দেখেছেন, যেখানে তারা তাদের প্রস্তাবে দেওয়ার চেয়ে বেশি প্রতিশ্রুতি দিয়েছে। চূড়ান্ত ফলাফল প্রায়ই কম পড়ে এবং প্রাথমিক প্রতিশ্রুতি থেকে অনেক দূরে ছিল।

DARPA, ডিফেন্স ডিপার্টমেন্ট এজেন্সি যা এই প্রকল্পগুলির অনেকগুলিকে অর্থায়ন করে, তাদের পদ্ধতির পুনর্মূল্যায়ন শুরু করে এবং গবেষকদের কাছ থেকে আরও বাস্তবসম্মত প্রত্যাশার দাবি করে৷

1971-75: DARPA এর কাটব্যাক

1970 এর দশকের গোড়ার দিকে, DARPA-এর স্পিচ আন্ডারস্ট্যান্ডিং রিসার্চ (SUR) প্রোগ্রামের লক্ষ্য ছিল যুদ্ধের পরিস্থিতিতে হ্যান্ডস-অফ ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য মৌখিক কমান্ড এবং ডেটা বোঝার জন্য সক্ষম কম্পিউটার সিস্টেমগুলি বিকাশ করা। পাঁচ বছর এবং পনের মিলিয়ন ডলার ব্যয়ের পরে, DARPA হঠাৎ করে প্রকল্পটি শেষ করে, যদিও সঠিক কারণগুলি এখনও স্পষ্ট নয়। স্ট্যানফোর্ড, এমআইটি এবং কার্নেগি মেলনের মতো বিশিষ্ট প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের বহু মিলিয়ন-ডলারের চুক্তিগুলিকে প্রায় তুচ্ছতাচ্ছিল্য করে দেখেছে।

ড্যানিয়েল ক্রেভিয়ার তার বইতে সেই সময়ে DARPA এর তহবিল দর্শন সম্পর্কে লিখেছেন:

তখন DARPA-এর দর্শন ছিল "মানুষদের তহবিল, প্রকল্প নয়!" মিনস্কি হার্ভার্ডে লিকলিডারের ছাত্র ছিলেন এবং তাকে ভালোভাবে চিনতেন। মিনস্কি যেমন আমাকে বলেছিল, "লিকলাইডার আমাদের একটি বড় গলিতে টাকা দিয়েছিল," এবং বিশেষ করে বিশদ বিবরণের যত্ন নেয়নি।

বোল্ট, বেরানেক এবং নিউম্যান, ইনকর্পোরেটেড (বিবিএন) এবং কার্নেগি মেলন সহ বেশ কয়েকটি বিখ্যাত ঠিকাদাররা সেই পাঁচ বছরে উল্লেখযোগ্য সিস্টেম তৈরি করেছিলেন। এই সিস্টেমগুলির মধ্যে স্পীচলেস, হিম, হিয়ারসে-আই, ড্রাগন, হার্পি এবং হিয়ারসে-২ অন্তর্ভুক্ত ছিল, যা হাজার শব্দের শব্দভান্ডার সহ একাধিক স্পিকার থেকে সংযুক্ত বক্তৃতা এবং প্রক্রিয়াকরণ বাক্য বোঝার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছে।

সীমাবদ্ধ ইনপুট বোঝার ক্ষেত্রে এই সিস্টেমগুলির সীমাবদ্ধতা ছিল , ব্যবহারকারীদের অনুমান করতে দেয় যে সীমাবদ্ধ ব্যাকরণের কারণে তাদের উপর কোন কমান্ড প্রয়োগ করা হয়েছে। এই দিকটিতে হতাশা সত্ত্বেও, এআই গবেষকরা এই প্রকল্পগুলিকে গর্বের সাথে বিবেচনা করেছেন। উদাহরণস্বরূপ, HEARSAY-II, একটি "ব্ল্যাকবোর্ড" ডিভাইস ব্যবহার করে জ্ঞানের একাধিক উত্স একত্রিত করার জন্য পরিচিত, এটি এখন পর্যন্ত লেখা সবচেয়ে প্রভাবশালী AI প্রোগ্রামগুলির মধ্যে একটি হিসাবে সমাদৃত হয়েছিল।

কিন্তু এই মুহুর্তে, এআই গবেষকদের এবং প্রত্যাশা সম্পর্কে তাদের স্পনসরদের মধ্যে যোগাযোগের ব্যবধান অনেক বড় হয়ে উঠেছে।

1973: লাইটহিল রিপোর্টের প্রতিক্রিয়ায় যুক্তরাজ্যে এআই গবেষণায় ব্যাপক হ্রাস

এআই গবেষণার ভাটা আমেরিকান গবেষকদের জন্য একচেটিয়া ছিল না। ইংল্যান্ডে, তরল গতিবিদ্যার বিশিষ্ট ব্যক্তিত্ব এবং কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয়ের লুকাসিয়ান চেয়ার অফ অ্যাপ্লাইড ম্যাথমেটিক্সের প্রাক্তন দখলদার স্যার জেমস লাইটহিলের একটি প্রতিবেদন এআই গবেষণার রাজ্যে একটি বিধ্বংসী ধাক্কা দিয়েছে। লাইটহিল তার গবেষণাকে তিনটি ভাগে শ্রেণীবদ্ধ করেছেন, যাকে "বিষয়ের ABC" হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে।

"এ" অ্যাডভান্সড অটোমেশনের প্রতিনিধিত্ব করে, উদ্দেশ্য-নির্মিত মেশিন দিয়ে মানুষকে প্রতিস্থাপন করার লক্ষ্য। "সি" কম্পিউটার-ভিত্তিক কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্র (CNS) গবেষণাকে নির্দেশ করে। অবশেষে, "B" কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রতীক, যা A এবং C শ্রেণীগুলির মধ্যে একটি সেতু হিসাবে কাজ করে।

A এবং C শ্রেণীতে সফলতা এবং ব্যর্থতার পর্যায়ক্রমিক সময়কালের অভিজ্ঞতার সময়, Lighthill B শ্রেণীবিভাগের উদ্দিষ্ট সেতু ক্রিয়াকলাপকে ঘিরে নিরুৎসাহের ব্যাপক এবং গভীর অনুভূতির উপর জোর দিয়েছিলেন। যেমন তিনি বলেছেন: " এটি একটি সমন্বিত ক্ষেত্র হিসাবে AI এর পুরো ধারণাটি কিনা তা নিয়ে সন্দেহ উত্থাপন করে। গবেষণা একটি বৈধ এক. "

প্রতিবেদনটি একটি উত্তপ্ত বিতর্কের জন্ম দেয় যা 1973 সালে বিবিসি "বিতর্ক" সিরিজে প্রচারিত হয়েছিল। শিরোনাম ছিল "সাধারণ উদ্দেশ্য রোবট একটি মরীচিকা," বিতর্কটি রয়্যাল ইনস্টিটিউশনে হয়েছিল, যেখানে স্যার জেমস লাইটহিল ডোনাল্ড মিচি, জন এর বিরুদ্ধে মুখোমুখি হন। ম্যাকার্থি এবং রিচার্ড গ্রেগরি।

দুর্ভাগ্যবশত, রিপোর্টের প্রতিক্রিয়া গুরুতর ছিল, যার ফলে ইংল্যান্ডে এআই গবেষণা সম্পূর্ণভাবে ভেঙে দেওয়া হয়েছিল। এডিনবার্গ, এসেক্স এবং সাসেক্স নামে মাত্র কয়েকটি বিশ্ববিদ্যালয় তাদের এআই গবেষণা প্রচেষ্টা অব্যাহত রেখেছে। এটি 1983 সাল পর্যন্ত নয় যে AI গবেষণা একটি বৃহত্তর স্কেলে একটি পুনরুজ্জীবনের অভিজ্ঞতা লাভ করেছিল। এই পুনরুত্থানটি ব্রিটিশ সরকারের অ্যালভে নামক তহবিল উদ্যোগের দ্বারা প্ররোচিত হয়েছিল, যা জাপানি পঞ্চম প্রজন্মের প্রকল্পের প্রতিক্রিয়া হিসাবে AI গবেষণার জন্য £350 মিলিয়ন বরাদ্দ করেছিল ।

শীত#4, 1987: এলআইএসপি মেশিনের বাজারের পতন

সংযোগবাদী শীতকাল হিসাবে পরিচিত সময়কালে, লজিক্যাল থিওরিস্ট (1956) এবং সাধারণ সমস্যা সমাধানকারী (1957) এর মতো প্রতীকী সিস্টেমগুলি হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হয়ে অগ্রগতি অব্যাহত রাখে। এই সিস্টেমগুলি সেই সময়ে সীমিত কম্পিউটার ক্ষমতার কারণে শুধুমাত্র খেলনা উদাহরণগুলি পরিচালনা করতে পারে। 1950-1960-এর দশকের পরিস্থিতি সম্পর্কে হার্বার্ট সাইমন যা বলেছিলেন:

লোকেরা এমন কাজগুলি থেকে দূরে সরে যাচ্ছিল যা জ্ঞানকে জিনিসের কেন্দ্রে পরিণত করেছিল কারণ আমরা তখন আমাদের কাছে থাকা কম্পিউটারগুলি দিয়ে বড় ডেটাবেস তৈরি করতে পারিনি। আমাদের প্রথম দাবা প্রোগ্রাম এবং লজিক থিওরিস্ট এমন একটি কম্পিউটারে সম্পন্ন করা হয়েছিল যার একটি 64- থেকে 100-শব্দের কোর এবং একটি স্ক্র্যাচ ড্রাম ছিল যেখানে 10,000 শব্দ ব্যবহারযোগ্য স্থান রয়েছে৷ তাই শব্দার্থবিদ্যা খেলার নাম ছিল না। আমার মনে আছে একজন ছাত্র যে আমার কাছে ছিল যিনি একটি থিসিস করতে চেয়েছিলেন কিভাবে আপনি একটি বড় দোকান থেকে তথ্য বের করেন। আমি তাকে বললাম, "না! আপনি শুধুমাত্র একটি খেলনার উদাহরণে সেই থিসিসটি করতে পারেন, এবং এটি কীভাবে বৃদ্ধি পায় তার কোনো প্রমাণ আমাদের কাছে থাকবে না। আপনি অন্য কিছু খুঁজে পেতে ভাল।" তাই লোকেরা সমস্যাগুলি থেকে দূরে সরে গিয়েছিল যেখানে জ্ঞান ছিল অপরিহার্য বিষয়।

1960 সালের দিকে, এমআইটি-তে ম্যাককার্থি এবং মিনস্কি LISP তৈরি করেন, একটি প্রোগ্রামিং ভাষা যা পুনরাবৃত্ত ফাংশনের মূলে রয়েছে। LISP তার প্রতীকী প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা এবং জটিল কাজগুলি পরিচালনায় নমনীয়তার কারণে এত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে, যা প্রাথমিক এআই বিকাশের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এটি AI গবেষণায় ব্যবহৃত প্রথম ভাষাগুলির মধ্যে একটি। যাইহোক, 1970 এর দশকের গোড়ার দিকে কম্পিউটারের আবির্ভাবের ফলে উল্লেখযোগ্য মেমরির ক্ষমতা ছিল, প্রোগ্রামাররা জ্ঞান-নিবিড় অ্যাপ্লিকেশনগুলি বাস্তবায়ন করতে পারে।

এই সিস্টেমগুলি "বিশেষজ্ঞ সিস্টেম" এর ভিত্তি তৈরি করেছিল, যার লক্ষ্য ছিল মানুষের দক্ষতাকে অন্তর্ভুক্ত করা এবং কিছু নির্দিষ্ট কাজে মানুষকে প্রতিস্থাপন করা। 1980 এর দশকে বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের উত্থান চিহ্নিত করা হয়েছিল, AI-কে একটি একাডেমিক ক্ষেত্র থেকে ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনে রূপান্তরিত করে এবং LISP এর জন্য পছন্দের প্রোগ্রামিং ভাষা হয়ে ওঠে। কম্পিউটার প্রোগ্রামার এবং ওয়াই কম্বিনেটর এবং হ্যাকার নিউজের সহ-প্রতিষ্ঠাতা পল গ্রাহামের রচনা অনুসারে, এলআইএসপি "বিদ্যমান ভাষা থেকে একটি আমূল প্রস্থান" এবং নয়টি উদ্ভাবনী ধারণার প্রবর্তন করেছিল।

বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের বিকাশ AI এর ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য মাইলফলক উপস্থাপন করে, যা একাডেমিক গবেষণা এবং ব্যবহারিক প্রয়োগের মধ্যে ব্যবধান পূরণ করে। কার্নেগি মেলন ইউনিভার্সিটির জন ম্যাকডারমট 1980 সালের জানুয়ারিতে XCON (এক্সপার্ট কনফিগারার) নামক প্রথম বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের প্রস্তাব করেন। তাদের VAX কম্পিউটারের কনফিগারেশন প্রক্রিয়াকে স্ট্রীমলাইন করার জন্য ডিজিটাল ইকুইপমেন্ট কর্পোরেশন (DEC) দ্বারা XCON নিযুক্ত হয়েছিল। 1987 সাল নাগাদ, XCON এর প্রভাব এবং কার্যকারিতা প্রদর্শন করে উল্লেখযোগ্য সংখ্যক অর্ডার প্রসেস করে।

1981 সালে, CMU Xsel নামে একটি নতুন সিস্টেমে কাজ শুরু করে। পরবর্তীতে ডেভেলপমেন্ট ডিইসি দ্বারা নেওয়া হয়, এবং 1982 সালের অক্টোবরে ফিল্ড টেস্টিং শুরু হয়। Xcon এবং Xsel উল্লেখযোগ্য প্রচার লাভ করলেও তারা প্রোটোটাইপ পর্যায়ে ছিল। ব্রুস ম্যাকডোনাল্ড, তখন এক্সসেল প্রোগ্রাম ম্যানেজার, প্রতিবাদ করতে শুরু করেছিলেন যে প্রচারটি অর্জনকে ছাড়িয়ে গেছে, কিন্তু বিক্রয়ের ভাইস প্রেসিডেন্ট থামার কথা নয়। প্রকৃতপক্ষে, ম্যাকডোনাল্ড সিনিয়র এক্সিকিউটিভদের সাথে বৈঠকের কথা মনে রেখেছেন যেখানে বিক্রয়ের ভাইস প্রেসিডেন্ট তাকে দেখেছিলেন এবং বলেছিলেন: "আপনি এখন তিন বছর ধরে এই জিনিসটি নিয়ে কাজ করছেন। এটা কি প্রস্তুত নয়?"

1980 এর দশকের প্রথম দিকে বিশেষজ্ঞ-সিস্টেম সাফল্যের গল্পের প্রবাহ দেখেছিল, যা অনেক বড় কোম্পানিতে এআই গ্রুপ গঠনের দিকে পরিচালিত করেছিল। ব্যক্তিগত কম্পিউটারের উত্থান, স্টার ওয়ার্স চলচ্চিত্রের জনপ্রিয়তা এবং ডিসকভার এবং হাই টেকনোলজির মতো ম্যাগাজিন AI এর প্রতি জনসাধারণের মুগ্ধতায় অবদান রেখেছে। 1970-এর দশকের শেষের দিকে বিলিয়ন-ডলারের জৈবপ্রযুক্তির বুম উচ্চ প্রযুক্তিতে বিনিয়োগের আগ্রহ বাড়িয়েছিল, যা নেতৃস্থানীয় AI বিশেষজ্ঞদের নতুন উদ্যোগে যাত্রা করতে প্ররোচিত করেছিল :

• এডওয়ার্ড ফিগেনবাউম, যাকে প্রায়ই "বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের জনক" বলা হয়, তার কিছু স্ট্যানফোর্ড সহকর্মীর সাথে টেকনলেজ, ইনকর্পোরেটেড গঠন করেন।
• কার্নেগি মেলনের গবেষকরা কার্নেগি গ্রুপকে অন্তর্ভুক্ত করেছেন।
• কেমব্রিজ, ম্যাসাচুসেটসে একটি স্ট্রিপ তৈরি করার জন্য যথেষ্ট এমআইটি স্পিন-অফ ছিল, যা এআই অ্যালি নামে পরিচিত। এই স্টার্টআপগুলির মধ্যে রয়েছে সিম্বলিক্স, লিস্প মেশিনস, ইনকর্পোরেটেড এবং থিংকিং মেশিন কর্পোরেশন।
• গবেষক ল্যারি হ্যারিস ডার্টমাউথ ছেড়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কর্পোরেশন গঠন করেন।
• রজার শ্যাঙ্ক, ইয়েলে, কগনিটিভ সিস্টেমস, ইনকর্পোরেটেড গঠনের তদারকি করেছিলেন।

সেই সময়ে আবির্ভূত কোম্পানিগুলিকে তালিকাভুক্ত তিনটি প্রধান ক্ষেত্রে বিভক্ত করা যেতে পারে যেটি সবচেয়ে বেশি বিক্রয় সহ একটি থেকে ছোট বিক্রয় সহ একটিতে:

1. এআই-সম্পর্কিত হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার, বিশেষত মাইক্রোকম্পিউটার যাকে LISP মেশিন বলা হয়, মেইনফ্রেমের গতির কাছাকাছি LISP প্রোগ্রাম চালানোর জন্য নিবেদিত
2. "বিশেষজ্ঞ সিস্টেম ডেভেলপমেন্ট টুলস" বা "শেলস" নামক সফ্টওয়্যারগুলি বড় কর্পোরেশনগুলি তাদের অভ্যন্তরীণ বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি বিকাশ করতে ব্যবহার করেছিল।
3. প্রকৃত বিশেষজ্ঞ-সিস্টেম অ্যাপ্লিকেশন

1985 সাল নাগাদ, অভ্যন্তরীণ AI গ্রুপগুলিতে 150টি কোম্পানি সম্মিলিতভাবে $1 বিলিয়ন ব্যয় করেছিল । 1986 সালে, 40টি নতুন কোম্পানি গঠন এবং $300 মিলিয়নের মোট বিনিয়োগের মাধ্যমে AI-সম্পর্কিত হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যারের মার্কিন বিক্রয় $425 মিলিয়নে পৌঁছেছে।

বিস্ফোরক বৃদ্ধি চ্যালেঞ্জ নিয়ে এসেছে কারণ একাডেমিয়া সাংবাদিক, উদ্যোগ পুঁজিপতি, শিল্পের প্রধান শিকারি এবং উদ্যোক্তাদের ভিড়ের সাথে ভিড় অনুভব করেছে। 1980 সালে আমেরিকান অ্যাসোসিয়েশন ফর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উদ্বোধনী বৈঠকে প্রায় এক হাজার গবেষক আকৃষ্ট হন, যখন 1985 সালের মধ্যে, AAAI এবং IJCAI-এর যৌথ সভায় উপস্থিতি ছয় হাজারের কাছাকাছি পৌঁছেছিল। পরিবেশ নৈমিত্তিক পোশাক থেকে আনুষ্ঠানিক পোশাকে চলে গেছে।

1984 সালে, AAAI-এর বার্ষিক সভায়, রজার শ্যাঙ্ক এবং মারভিন মিনস্কি আসন্ন "এআই শীত" সম্পর্কে সতর্ক করেছিলেন, যে AI বুদ্বুদ আসন্ন বিস্ফোরণের ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন, যা তিন বছর পরে ঘটেছিল এবং বিশেষায়িত LISP-ভিত্তিক AI-এর বাজার। হার্ডওয়্যার ধসে গেছে ।

সান মাইক্রোসিস্টেম এবং লুসিডের মতো কোম্পানিগুলি বিকল্প হিসেবে শক্তিশালী ওয়ার্কস্টেশন এবং এলআইএসপি পরিবেশ অফার করেছে। সাধারণ-উদ্দেশ্য ওয়ার্কস্টেশনগুলি এলআইএসপি মেশিনগুলির জন্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করেছে, লুসিড এবং ফ্রাঞ্জ এলআইএসপির মতো সংস্থাগুলিকে ইউনিক্স সিস্টেমের জন্য LISP-এর ক্রমবর্ধমান শক্তিশালী এবং বহনযোগ্য সংস্করণগুলি বিকাশ করতে প্ররোচিত করেছে। পরবর্তীতে, অ্যাপল এবং আইবিএম থেকে ডেস্কটপ কম্পিউটারগুলি এলআইএসপি অ্যাপ্লিকেশন চালানোর জন্য সহজ আর্কিটেকচারের সাথে আবির্ভূত হয়। 1987 সালের মধ্যে, এই বিকল্পগুলি ব্যয়বহুল LISP মেশিনের কার্যকারিতার সাথে মিলে যায়, বিশেষায়িত মেশিনগুলিকে অপ্রচলিত করে তোলে। অর্ধ বিলিয়ন ডলার মূল্যের শিল্পটি এক বছরে দ্রুত প্রতিস্থাপিত হয়েছিল।

1990 এর দশক: নতুন বিশেষজ্ঞ সিস্টেম স্থাপন এবং রক্ষণাবেক্ষণের প্রতিরোধ

এলআইএসপি মেশিন বাজারের পতনের পরে, আরও উন্নত মেশিনগুলি তাদের জায়গা নিয়েছিল কিন্তু শেষ পর্যন্ত একই ভাগ্যের মুখোমুখি হয়েছিল। 1990 এর দশকের গোড়ার দিকে, সিম্বলিক্স এবং লুসিড ইনক সহ বেশিরভাগ বাণিজ্যিক LISP কোম্পানি ব্যর্থ হয়েছিল। টেক্সাস ইনস্ট্রুমেন্টস এবং জেরক্সও মাঠ থেকে সরে এসেছে। কিছু গ্রাহক কোম্পানী LISP-তে নির্মিত সিস্টেমগুলি বজায় রেখেছিল, কিন্তু এটির জন্য প্রয়োজনীয় সমর্থন কাজ।

1990 এবং তার পরে, "বিশেষজ্ঞ সিস্টেম" শব্দটি এবং স্বতন্ত্র এআই সিস্টেমের ধারণাটি আইটি অভিধান থেকে মূলত অদৃশ্য হয়ে যায়। এর দুটি ব্যাখ্যা রয়েছে। একটি দৃষ্টিভঙ্গি হল যে "বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি ব্যর্থ হয়েছে" কারণ তারা তাদের অত্যধিক উচ্চারিত প্রতিশ্রুতি পূরণ করতে পারেনি, যা আইটি বিশ্বকে এগিয়ে নিয়ে যেতে পারে। অন্য দৃষ্টিভঙ্গি হল যে বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি তাদের সাফল্যের শিকার হয়েছিল। যেহেতু আইটি পেশাদাররা নিয়ম ইঞ্জিনের মতো ধারণাগুলিকে গ্রহণ করেছে, এই সরঞ্জামগুলি বিশেষ বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি বিকাশের জন্য স্বতন্ত্র সরঞ্জামগুলি থেকে অনেকের মধ্যে আদর্শ সরঞ্জামে পরিণত হয়েছে।

শীত#5, 1988: উচ্চ-স্তরের মেশিন বুদ্ধিমত্তা নেই - টাকা নেই

1981 সালে, জাপানিরা পঞ্চম প্রজন্মের কম্পিউটার প্রকল্পের জন্য তাদের উচ্চাভিলাষী পরিকল্পনা উন্মোচন করে, যার ফলে বিশ্বব্যাপী উদ্বেগ সৃষ্টি হয়। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, AI গবেষণা এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতার জন্য প্রতিরক্ষা বিভাগের অর্থায়নের ইতিহাস সহ, 1983 সালে স্ট্র্যাটেজিক কম্পিউটিং ইনিশিয়েটিভ (SCI) চালু করে সাড়া দেয়। SCI-এর লক্ষ্য ছিল দশ বছরের সময়সীমার মধ্যে উন্নত কম্পিউটার হার্ডওয়্যার এবং AI বিকাশ করা। স্ট্র্যাট জিক কম্পিউটিং এর লেখক: DARPA এবং মেশিন ইন্টেলিজেন্সের জন্য কোয়েস্ট, 1983-1993 বর্ণনা করেছেন "এসসিআই দ্বারা কল্পনা করা মেশিন":

এটি মানুষের মতো দেখতে, শুনতে, কথা বলতে এবং চিন্তা করার জন্য প্রতি সেকেন্ডে দশ বিলিয়ন নির্দেশাবলী চালাবে। প্রয়োজনীয় একীকরণের ডিগ্রী মানুষের মস্তিষ্কের দ্বারা অর্জিত প্রতিদ্বন্দ্বী হবে, যা মানুষের পরিচিত সবচেয়ে জটিল যন্ত্র।

স্ট্র্যাটেজিক কম্পিউটিং ইনিশিয়েটিভ (এসসিআই) এর অধীনে একটি উল্লেখযোগ্য প্রকল্প ছিল "স্মার্ট ট্রাক" বা অটোনোমাস ল্যান্ড ভেহিকেল (এএলভি) প্রকল্প। এটি এসসিআই-এর বার্ষিক বাজেটের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ পেয়েছে এবং বিভিন্ন মিশনের জন্য একটি বহুমুখী রোবট তৈরির লক্ষ্য ছিল। এই মিশনের মধ্যে অস্ত্র সরবরাহ, পুনঃসূচনা, গোলাবারুদ পরিচালনা এবং পিছনের অঞ্চল পুনঃসরবরাহ অন্তর্ভুক্ত ছিল। লক্ষ্য ছিল এমন একটি যান তৈরি করা যা রুক্ষ ভূখণ্ডে নেভিগেট করতে পারে, বাধা অতিক্রম করতে পারে এবং ছদ্মবেশ ব্যবহার করতে পারে। প্রাথমিকভাবে, চাকাযুক্ত প্রোটোটাইপগুলি সড়কপথ এবং সমতল ভূমিতে সীমাবদ্ধ ছিল, তবে চূড়ান্ত পণ্যটি যান্ত্রিক পায়ে যে কোনও ভূখণ্ড অতিক্রম করার জন্য কল্পনা করা হয়েছিল।

1980 এর দশকের শেষের দিকে, এটি স্পষ্ট হয়ে ওঠে যে প্রকল্পটি মেশিনের বুদ্ধিমত্তার কাঙ্ক্ষিত স্তর অর্জনের কাছাকাছি কোথাও ছিল না। প্রাথমিক চ্যালেঞ্জটি একটি কার্যকর এবং স্থিতিশীল ব্যবস্থাপনা কাঠামোর অভাব থেকে উদ্ভূত হয়েছিল যা প্রোগ্রামের বিভিন্ন দিককে সমন্বয় করতে পারে এবং তাদের সমষ্টিগতভাবে মেশিন বুদ্ধিমত্তার লক্ষ্যের দিকে এগিয়ে নিয়ে যেতে পারে। এসসিআই-এর উপর ম্যানেজমেন্ট স্কিম আরোপ করার জন্য বিভিন্ন প্রচেষ্টা করা হয়েছিল, কিন্তু কোনটিই সফল হয়নি। অতিরিক্তভাবে, SCI-এর উচ্চাভিলাষী লক্ষ্যগুলি, যেমন ALV প্রকল্পের স্ব-ড্রাইভিং ক্ষমতা, সেই সময়ে যা অর্জনযোগ্য ছিল তা ছাড়িয়ে গেছে এবং সমসাময়িক মাল্টিমডাল AI সিস্টেম এবং AGI (কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা) এর অধরা ধারণার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ।

জ্যাক শোয়ার্জের নেতৃত্বে, যিনি 1987 সালে ইনফরমেশন প্রসেসিং টেকনোলজি অফিসের (আইপিটিও) নিয়ন্ত্রণ গ্রহণ করেছিলেন, DARPA-এর মধ্যে AI গবেষণার জন্য তহবিল হ্রাস করা হয়েছিল । Machines Who Think: A Personal Inquiry in the History and Prospects of Artificial Intelligence , Pamela McCorduck কৌশলগত কম্পিউটিং ইনিশিয়েটিভ এবং AI এর ভূমিকার প্রতি শোয়ার্জের মনোভাব বর্ণনা করেছেন:

শোয়ার্টজ বিশ্বাস করতেন যে DARPA একটি সাঁতারের মডেল ব্যবহার করছে - একটি লক্ষ্য নির্ধারণ করছে এবং স্রোত বা ঝড় নির্বিশেষে এটির দিকে প্যাডলিং করছে। DARPA এর পরিবর্তে একটি সার্ফার মডেল ব্যবহার করা উচিত - বড় তরঙ্গের জন্য অপেক্ষা করছে, যা তার অপেক্ষাকৃত শালীন তহবিলগুলিকে একই লক্ষ্যের দিকে সুন্দরভাবে এবং সফলভাবে সার্ফ করার অনুমতি দেবে। দীর্ঘমেয়াদে, এআই সম্ভব এবং প্রতিশ্রুতিশীল ছিল, কিন্তু এর তরঙ্গ এখনও উঠতে পারেনি।

উচ্চ-স্তরের মেশিন বুদ্ধিমত্তা অর্জনে ব্যর্থ হওয়া সত্ত্বেও, SCI নির্দিষ্ট প্রযুক্তিগত মাইলফলকগুলি সম্পন্ন করেছে। উদাহরণস্বরূপ, 1987 সালের মধ্যে, ALV দ্বি-লেনের রাস্তায় স্ব-ড্রাইভিং ক্ষমতা প্রদর্শন করেছিল, বাধা এড়ানো এবং বিভিন্ন পরিস্থিতিতে অফ-রোড ড্রাইভিং। ভিডিও ক্যামেরা, লেজার স্ক্যানার, এবং এসসিআই ALV প্রোগ্রাম দ্বারা অগ্রগামী ইনর্শিয়াল নেভিগেশন ইউনিটের ব্যবহার আজকের বাণিজ্যিক চালকবিহীন গাড়ি উন্নয়নের ভিত্তি স্থাপন করেছে।

প্রতিরক্ষা বিভাগ 1983 থেকে 1993 সালের মধ্যে SCI-তে $1,000,417,775.68 বিনিয়োগ করেছে , যেমনটি বলা হয়েছে স্ট্র্যাটেজিক কম্পিউটিং: DARPA এবং কোয়েস্ট ফর মেশিন ইন্টেলিজেন্স, 1983-1993 । প্রকল্পটি অবশেষে 1990-এর দশকে অ্যাক্সিলারেটেড স্ট্র্যাটেজিক কম্পিউটিং ইনিশিয়েটিভ এবং পরে অ্যাডভান্সড সিমুলেশন অ্যান্ড কম্পিউটিং প্রোগ্রাম দ্বারা সফল হয়েছিল।

উপসংহার

ঠাণ্ডা! এআই শীত অবশ্যই কোন মজার ছিল না। কিন্তু গবেষণার একটি অংশ যা বৃহৎ ভাষার মডেল (এলএলএম) সহ সাম্প্রতিক সাফল্যগুলিকে সম্ভব করেছে সেই সময়ে তৈরি করা হয়েছিল। প্রতীকী বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের উচ্চতার সময়, সংযোগবাদী গবেষকরা একটি ছোট স্কেলে যদিও নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে তাদের কাজ চালিয়ে যান। পল ওয়ারবোসের ব্যাকপ্রোপগেশন আবিষ্কার, নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ অ্যালগরিদম, আরও অগ্রগতির জন্য গুরুত্বপূর্ণ ছিল।

1980-এর দশকের মাঝামাঝি, হপফিল্ড, রুমেলহার্ট, উইলিয়ামস, হিন্টন এবং অন্যান্যদের মতো গবেষকরা নিউরাল নেটওয়ার্কে ব্যাকপ্রোপাগেশনের কার্যকারিতা এবং জটিল বন্টনের প্রতিনিধিত্ব করার তাদের ক্ষমতা প্রদর্শনের ফলে "সংযোগবাদী শীত" শেষ হয়। প্রতীকী বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের পতনের সাথে এই পুনরুত্থান একই সাথে ঘটেছে।

এই সময়কালের পরে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির উপর গবেষণা আর কোন বাধা ছাড়াই উন্নতি লাভ করে, যা অসংখ্য নতুন মডেলের বিকাশের দিকে পরিচালিত করে, অবশেষে আধুনিক এলএলএম-এর উত্থানের পথ প্রশস্ত করে। পরের সংস্করণে, আমরা নিউরাল নেটওয়ার্ক গবেষণার এই ফলপ্রসূ সময়কালের সন্ধান করব। সাথে থাকুন!

টুরিং পোস্ট দ্বারা এলএলএম-এর ইতিহাস:

1. যান্ত্রিক অনুবাদের যুগ এবং কীভাবে এটি বিপর্যস্ত হয়েছে
2. AI এর আকর্ষণীয় জন্ম, প্রথম চ্যাটবট এবং মার্কিন প্রতিরক্ষা বিভাগের ক্ষমতা
3. এআই উইন্টারসের গল্প এবং এটি আজ আমাদের কী শেখায়

চলবে…