1950 ගනන්වල ගිම්හානයේදී, තරුණ විද්‍යාඥයින් කණ්ඩායමක් රැස්වීමකදී "කෘතිම බුද්ධිය" යන යෙදුම නිර්මාණය කරන ලද අතර, මෙම නැගී එන ක්ෂේත්‍රයේ විධිමත් උපත සනිටුහන් කළේය.
දශක කිහිපයක් පුරාවට, AI සංවර්ධනයේ විවිධ අවධීන් වලට ලක්ව ඇත.එය ආරම්භ වූයේ රීති මත පදනම් වූ පද්ධති වලින් වන අතර, AI පද්ධති අතින් ලිඛිත නීති සහ තර්කනය මත රඳා පවතී.මුල් විශේෂඥ පද්ධති මෙම අදියරෙහි සාමාන්ය නියෝජිතයන් විය.එවැනි AI පද්ධති සඳහා පූර්ව නිශ්චිත නීති සහ දැනුම අවශ්‍ය වූ අතර අනපේක්ෂිත තත්වයන් හැසිරවීමට නොහැකි විය.
ඉන්පසුව යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ආරම්භ වූ අතර එය දත්ත වලින් රටා සහ රීති ඉගෙන ගැනීමට යන්ත්‍රවලට ඉඩ දීමෙන් සැලකිය යුතු ප්‍රගතියක් ලබා ඇත.පොදු ක්‍රමවලට අධීක්‍ෂණය කළ ඉගෙනීම, අධීක්‍ෂණය නොකළ ඉගෙනීම සහ ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම ඇතුළත් වේ.මෙම අදියරේදී, AI පද්ධතිවලට රූප හඳුනාගැනීම, කථන හඳුනාගැනීම සහ ස්වභාවික භාෂා සැකසීම වැනි දත්ත මත පදනම්ව අනාවැකි සහ තීරණ ගත හැකිය.
ඊළඟට, ගැඹුරු ඉගෙනීම යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ශාඛාවක් ලෙස මතු විය.එය මිනිස් මොළයේ ව්‍යුහය සහ ක්‍රියාකාරීත්වය අනුකරණය කිරීමට බහු ස්ථර ස්නායුක ජාල භාවිතා කරයි.ගැඹුරු ඉගෙනීම රූප සහ කථන හඳුනාගැනීම, ස්වභාවික භාෂා සැකසීම, යනාදී ක්ෂේත්‍රවල ජයග්‍රහණ අත්කර ගත්තේය. මෙම අදියරේ දී AI පද්ධතිවලට මහා පරිමාණ දත්ත වලින් ඉගෙන ගත හැකි අතර ශක්තිමත් තර්ක සහ නිරූපණ හැකියාවන් තිබිය හැකිය.
වර්තමානයේ, AI පුලුල්ව පැතිරුනු යෙදුම් සහ වේගවත් සංවර්ධනයක් අත්විඳිමින් සිටී.එය සෞඛ්‍ය සේවා, මූල්‍ය, ප්‍රවාහන, අධ්‍යාපනය සහ තවත් බොහෝ ක්ෂේත්‍ර හරහා යෙදී ඇත.AI තාක්‍ෂණයේ අඛණ්ඩ දියුණුව, ඇල්ගොරිතම වැඩිදියුණු කිරීම, පරිගණක බලය වැඩි දියුණු කිරීම සහ දත්ත කට්ටලවල ශෝධනය AI හි විෂය පථය සහ ක්‍රියාකාරිත්වය තවදුරටත් පුළුල් කර ඇත.AI මිනිස් ජීවිතයේ සහ නිෂ්පාදනයේ බුද්ධිමත් සහායකයෙකු බවට පත්ව ඇත.
නිදසුනක් ලෙස, ස්වයංක්‍රීය රිය පැදවීමේදී, ආරක්ෂිත සහ කාර්යක්ෂම රියදුරන් රහිත ප්‍රවාහනය සාක්ෂාත් කර ගනිමින්, සංජානනය, තීරණ ගැනීම සහ පාලන පද්ධති හරහා මාර්ග තත්වයන්, මාර්ග සංඥා සහ අනෙකුත් වාහනවලට ස්වයංක්‍රීයව හඳුනා ගැනීමට සහ ප්‍රතිචාර දැක්වීමට AI වාහනවලට හැකියාව ලබා දෙයි.වෛද්‍ය රෝග විනිශ්චය සහ සහාය ක්ෂේත්‍රය තුළ, AI හට වෛද්‍ය දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් විශ්ලේෂණය කළ හැකි අතර, රෝග විනිශ්චය සහ ප්‍රතිකාර තීරණ සඳහා වෛද්‍යවරුන්ට සහාය වේ.යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ ගැඹුරු ඉගෙනීම සමඟින්, AI හට පිළිකා හඳුනා ගැනීමට, වෛද්‍ය ප්‍රතිබිම්බ විශ්ලේෂණය කිරීමට, ඖෂධ පර්යේෂණ සඳහා ආධාර කිරීමට යනාදිය, එමගින් වෛද්‍ය කාර්යක්ෂමතාව සහ නිරවද්‍යතාව වැඩිදියුණු කළ හැක.
AI මූල්‍ය අවදානම් පාලනය සහ ආයෝජන තීරණ සඳහා පුළුල් යෙදුමක් ද සොයා ගනී.මූල්‍ය දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට, වංචනික ක්‍රියාකාරකම් හඳුනා ගැනීමට, අවදානම් තක්සේරු කිරීමට සහ ආයෝජන තීරණ ගැනීමට සහාය වීමට එයට හැකිය.මහා පරිමාණ දත්ත ඉක්මනින් සැකසීමේ හැකියාව සමඟින්, AI හට රටා සහ ප්‍රවණතා සොයා ගත හැකි අතර, බුද්ධිමත් මූල්‍ය සේවා සහ නිර්දේශ සපයයි.
තවද, කාර්මික ප්‍රශස්තකරණය සහ අනාවැකි නඩත්තු කිරීම සඳහා AI යෙදිය හැකිය.කාර්මික නිෂ්පාදනයේ ක්‍රියාවලි සහ උපකරණ නඩත්තුව ප්‍රශස්ත කිරීමට එයට හැකිය.සංවේදක දත්ත සහ ඓතිහාසික වාර්තා විශ්ලේෂණය කිරීමෙන්, AI හට උපකරණ අසාර්ථක වීම අනාවැකි පළ කිරීමට, නිෂ්පාදන සැලසුම් ප්‍රශස්ත කිරීමට සහ නිෂ්පාදන කාර්යක්ෂමතාව සහ උපකරණ විශ්වසනීයත්වය වැඩි දියුණු කිරීමට හැකිය.
බුද්ධිමත් නිර්දේශ පද්ධති තවත් උදාහරණයකි.AI හට පරිශීලකයින්ගේ රුචිකත්වයන් සහ මනාපයන් මත පදනම්ව පුද්ගලාරෝපිත නිර්දේශ සහ යෝජනා සැපයිය හැක.මෙය ඊ-වාණිජ්‍යය, සංගීත සහ වීඩියෝ වේදිකාවල බහුලව භාවිතා වන අතර, පරිශීලකයින්ට ඔවුන්ගේ අවශ්‍යතාවලට ගැලපෙන නිෂ්පාදන සහ අන්තර්ගතයන් සොයා ගැනීමට උපකාර කරයි.
රොබෝ වැකුම් ක්ලීනර්වල සිට මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්‍ෂණය දක්වා, IBM හි “Deep Blue” ලෝක චෙස් ශූරයා පරාජය කිරීමේ සිට මෑත කාලීන ජනප්‍රිය ChatGPT දක්වා ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු සැපයීමට, තොරතුරු සැපයීමට සහ කාර්යයන් ඉටු කිරීමට ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්‍රම භාවිත කරන, AI ඇතුළු වී ඇත. මහජන දැක්ම.මෙම ප්‍රායෝගික යෙදුම් විවිධ ක්ෂේත්‍රවල AI හි පැවැත්මෙන් කුඩා කොටසක් පමණි.තාක්‍ෂණය අඛණ්ඩව දියුණු වන විට, කර්මාන්ත සහ ක්‍රියාවලීන් නැවත සකස් කරන වඩාත් නව්‍ය AI යෙදුම් අපට අපේක්ෂා කළ හැකිය.
පසු කාලය: ජූලි-17-2023