कृपया एआई का संक्षिप्त इतिहास दें।1956 की डार्टमाउथ कार्यशाला का आयोजन मार्विन मिंस्की, जॉन मैककार्थी और दो वरिष्ठ वैज्ञानिकों: क्लाउड शैनन और आईबीएम के नाथन रोचेस्टर द्वारा किया गया था। सम्मेलन के प्रस्ताव में यह दावा शामिल था: "सीखने के हर पहलू या बुद्धि की किसी भी अन्य विशेषता को इतनी सटीक रूप से वर्णित किया जा सकता है कि इसे अनुकरण करने के लिए एक मशीन बनाई जा सकती है।" प्रतिभागियों में रे सोलोमनॉफ, ओलिवर सेल्फ्रिज, ट्रेंकार्ड मोर, आर्थर सैमुअल शामिल थे। , एलन नेवेल और हर्बर्ट ए. साइमन, ये सभी एआई अनुसंधान के पहले दशकों के दौरान महत्वपूर्ण कार्यक्रम बनाएंगे। कार्यशाला में नेवेल और साइमन ने "तर्क सिद्धांतवादी" की शुरुआत की और मैककार्थी ने उपस्थित लोगों को "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" को क्षेत्र के नाम के रूप में स्वीकार करने के लिए राजी किया। 1956 डार्टमाउथ कार्यशाला वह क्षण था जब एआई ने अपना नाम, अपना मिशन, अपनी पहली सफलता और अपने प्रमुख खिलाड़ियों को प्राप्त किया, और इसे व्यापक रूप से एआई का जन्म माना जाता है। "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" शब्द को मैक्कार्थी द्वारा साइबरनेटिक्स के साथ जुड़ाव और प्रभावशाली साइबरनेटिसिस्ट नॉर्बर्ट वीनर के साथ संबंधों से बचने के लिए चुना गया था।

डार्टमाउथ वर्कशॉप के बाद के वर्षों में विकसित किए गए कार्यक्रम ज्यादातर लोगों के लिए, बस "आश्चर्यजनक" कंप्यूटर बीजगणित शब्द समस्याओं को हल कर रहे थे, ज्यामिति में प्रमेयों को साबित कर रहे थे और अंग्रेजी बोलना सीख रहे थे। उस समय कुछ लोगों ने विश्वास किया होगा कि मशीनों द्वारा ऐसा "बुद्धिमान" व्यवहार बिल्कुल भी संभव था। शोधकर्ताओं ने निजी और प्रिंट में गहन आशावाद व्यक्त किया, यह भविष्यवाणी करते हुए कि 20 वर्षों से कम समय में पूरी तरह से बुद्धिमान मशीन का निर्माण किया जाएगा। DARPA जैसी सरकारी एजेंसियों ने नए क्षेत्र में पैसा लगाया।

1970 के दशक में, AI आलोचनाओं और वित्तीय असफलताओं के अधीन था। एआई शोधकर्ता उन समस्याओं की कठिनाई की सराहना करने में विफल रहे जिनका उन्होंने सामना किया। उनके जबरदस्त आशावाद ने उम्मीदों को असंभव रूप से ऊंचा कर दिया था, और जब वादा किए गए परिणाम अमल में लाने में विफल रहे, तो एआई के लिए धन गायब हो गया। उसी समय, मार्विन मिंस्की की परसेप्ट्रॉन की विनाशकारी आलोचना द्वारा कनेक्शनवाद (या तंत्रिका जाल) के क्षेत्र को लगभग 10 वर्षों के लिए लगभग पूरी तरह से बंद कर दिया गया था। 70 के दशक के अंत में एआई की सार्वजनिक धारणा के साथ कठिनाइयों के बावजूद, लॉजिक प्रोग्रामिंग, कॉमनसेंस रीजनिंग और कई अन्य क्षेत्रों में नए विचारों की खोज की गई।

1980 के दशक में दुनिया भर के निगमों द्वारा "विशेषज्ञ प्रणाली" नामक एआई कार्यक्रम का एक रूप अपनाया गया और ज्ञान मुख्यधारा के एआई अनुसंधान का केंद्र बन गया। उन्हीं वर्षों में, जापानी सरकार ने अपनी पाँचवीं पीढ़ी के कंप्यूटर प्रोजेक्ट के साथ AI को आक्रामक रूप से वित्तपोषित किया। 1980 के दशक की शुरुआत में एक और उत्साहजनक घटना जॉन हॉपफील्ड और डेविड रुमेलहार्ट के काम में संबंधवाद का पुनरुद्धार था। एक बार फिर एआई ने सफलता हासिल की थी।

एआई के साथ व्यापार समुदाय का आकर्षण 1980 के दशक में आर्थिक बुलबुले के क्लासिक पैटर्न में बढ़ा और गिर गया। धराशायी वाणिज्यिक विक्रेताओं की व्यापक विविधता वाले व्यावहारिक समाधानों को विकसित करने में विफलता के कारण हुई थी। चूंकि दर्जनों कंपनियां विफल रहीं, धारणा यह थी कि प्रौद्योगिकी व्यवहार्य नहीं थी। हालाँकि, आलोचना के बावजूद क्षेत्र ने प्रगति करना जारी रखा। रोबोटिक्स डेवलपर्स रोडनी ब्रूक्स और हंस मोरवेक समेत कई शोधकर्ताओं ने कृत्रिम बुद्धि के लिए पूरी तरह से नए दृष्टिकोण के लिए तर्क दिया।

एआई का क्षेत्र, जो अब आधी शताब्दी से अधिक पुराना है, ने अंततः अपने कुछ सबसे पुराने लक्ष्यों को प्राप्त किया। यह पूरे प्रौद्योगिकी उद्योग में सफलतापूर्वक उपयोग किया जाने लगा, हालांकि कुछ हद तक पर्दे के पीछे। कुछ सफलता कंप्यूटर की शक्ति में वृद्धि के कारण थी और कुछ विशिष्ट पृथक समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करके और वैज्ञानिक उत्तरदायित्व के उच्चतम मानकों के साथ उनका पीछा करके हासिल की गई थी। फिर भी, कम से कम व्यापारिक दुनिया में एआई की प्रतिष्ठा प्राचीन से कम थी। 1960 के दशक में दुनिया की कल्पना पर कब्जा करने वाले मानव स्तर की बुद्धिमत्ता के सपने को पूरा करने में एआई की विफलता के कारणों पर क्षेत्र के अंदर बहुत कम सहमति थी। साथ में, इन सभी कारकों ने एआई को विशेष समस्याओं या दृष्टिकोणों पर केंद्रित प्रतिस्पर्धी उपक्षेत्रों में खंडित करने में मदद की, कभी-कभी नए नामों के तहत भी जो "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" की कलंकित वंशावली को प्रच्छन्न करते थे। एआई पहले से कहीं अधिक सतर्क और अधिक सफल दोनों था।

21 वीं सदी के पहले दशकों में, बड़ी मात्रा में डेटा ("बिग डेटा" के रूप में जाना जाता है), सस्ते और तेज़ कंप्यूटर और उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों तक पहुँच पूरी अर्थव्यवस्था में कई समस्याओं पर सफलतापूर्वक लागू की गई थी। वास्तव में, मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट ने अपने प्रसिद्ध पेपर "बिग डेटा: द नेक्स्ट फ्रंटियर फॉर इनोवेशन, कॉम्पिटिशन एंड प्रोडक्टिविटी" में अनुमान लगाया है कि "2009 तक, अमेरिकी अर्थव्यवस्था के लगभग सभी क्षेत्रों में कम से कम 200 टेराबाइट संग्रहीत डेटा का औसत था" .

2016 तक, एआई से संबंधित उत्पादों, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का बाजार 8 बिलियन डॉलर से अधिक तक पहुंच गया, और न्यूयॉर्क टाइम्स ने बताया कि एआई में रुचि "उन्माद" तक पहुंच गई थी। बड़े डेटा के अनुप्रयोग अन्य क्षेत्रों में भी पहुंचने लगे, जैसे पारिस्थितिकी में प्रशिक्षण मॉडल और अर्थशास्त्र में विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए। गहन शिक्षा में प्रगति (विशेष रूप से गहरे दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क) ने छवि और वीडियो प्रसंस्करण, पाठ विश्लेषण और यहां तक कि वाक् पहचान में प्रगति और अनुसंधान को गति दी है।
Big Data") के आगमन से एआई का क्षेत्र तेजी से बढ