ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲಗೊಳಿಸಬೇಡಿ - ಇಡೀ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಂದೋಲನವನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಯಾರು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು ಎಂದು ನೀವು ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಉತ್ತರವು ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಜಾನ್ ಮೆಕಾರ್ಥಿ . AI ಯ ಆರಂಭಿಕ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸದ ವ್ಯಕ್ತಿ - ಅವರು ಅದನ್ನು ಅಕ್ಷರಶಃ ಹೆಸರಿಸಿದರು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ? ಅವನದು.
ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಆಕರ್ಷಕ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಭಾವಿಸಬೇಡಿ. ಅದು ಗೌರವಾನ್ವಿತ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಲ್ಲ. ಅದು ಗಳಿಸಿದ್ದು.
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು - ಫ್ಲಫ್ ಇಲ್ಲದೆ ಆಳವಾದ ಧುಮುಕುವುದು
ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ AI ಅನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಮಗ್ರ, ಅರ್ಥಹೀನ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ.
🔗 ಕ್ವಾಂಟಮ್ AI ಎಂದರೇನು? - ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ, ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆ ಛೇದಿಸುವ ಸ್ಥಳ
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮನಸ್ಸನ್ನು ಬಗ್ಗಿಸುವ ಛೇದಕವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
🔗 AI ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಯ ಎಂದರೇನು? - ಎಲ್ಲವೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬರುವ ಕ್ಷಣ
ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು AI ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
🔗 AI ಗೆ ಸಮಗ್ರ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರ ಅರ್ಥವೇನು?
AI ಯಶಸ್ಸು ಕೇವಲ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ - ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ವಿಷಯವೂ ಸಹ.
ಜಾನ್ ಮೆಕಾರ್ಥಿ: ಒಂದು ಕಾಗದದಲ್ಲಿ ಹೆಸರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು 🧑📘
1927 ರಲ್ಲಿ ಜನಿಸಿದ ಮತ್ತು 2011 ರಲ್ಲಿ ನಿಧನರಾಗುವವರೆಗೂ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯರಾಗಿದ್ದ ಜಾನ್ ಮೆಕಾರ್ಥಿಗೆ ಯಂತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿಚಿತ್ರವಾದ ರೀತಿಯ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಇತ್ತು - ಅವು ಏನಾಗಬಹುದು, ಅವು ಎಂದಿಗೂ ಏನಾಗದಿರಬಹುದು. ನರ ಜಾಲಗಳು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳನ್ನು ಮುರಿಯುವ ಬಹಳ ಹಿಂದೆಯೇ, ಅವರು ಈಗಾಗಲೇ ಕಠಿಣ ವಿಷಯವನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದರು: ನಾವು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಹೇಗೆ ಕಲಿಸುತ್ತೇವೆ? ಯಾವುದನ್ನು ಆಲೋಚನೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
1956 ರಲ್ಲಿ, ಮೆಕಾರ್ಥಿ ಡಾರ್ಟ್ಮೌತ್ ಕಾಲೇಜಿನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಗಂಭೀರ ಬೌದ್ಧಿಕ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಾಗಾರವನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಿದರು: ಕ್ಲೌಡ್ ಶಾನನ್ (ಹೌದು, ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ವ್ಯಕ್ತಿ), ಮಾರ್ವಿನ್ ಮಿನ್ಸ್ಕಿ, ಮತ್ತು ಇತರರು. ಇದು ಕೇವಲ ಧೂಳಿನ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಮ್ಮೇಳನವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಅದು ಆ ಕ್ಷಣವಾಗಿತ್ತು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮೊದಲು ಅಧಿಕೃತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ ನಿಜವಾದ ಘಟನೆ.
ಆ ಡಾರ್ಟ್ಮೌತ್ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ? ಮೇಲ್ನೋಟಕ್ಕೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಒಣಗಿತ್ತಂತೆ, ಆದರೆ ಅದು ಇನ್ನೂ ನಿಧಾನವಾಗದ ಚಳುವಳಿಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿತು.
ಅವನು ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಿದನು? (ಬಹಳಷ್ಟು, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ) 💡🔧
LISP, ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ
1958 ರಲ್ಲಿ, ಮೆಕಾರ್ಥಿ LISP ಅನ್ನು , ಇದು ದಶಕಗಳವರೆಗೆ AI ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿದ್ದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ನೀವು ಎಂದಾದರೂ "ಸಾಂಕೇತಿಕ AI" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಕೇಳಿದ್ದರೆ, LISP ಅದರ ನಿಷ್ಠಾವಂತ ಕಾರ್ಯಕುದುರೆಯಾಗಿತ್ತು. ಇದು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ತರ್ಕ, ನೆಸ್ಟೆಡ್ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಟವಾಡಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು - ಮೂಲತಃ, ನಾವು ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಫ್ಯಾನ್ಸಿಯರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ವಿಷಯಗಳು.
ಸಮಯ ಹಂಚಿಕೆ: OG ಕ್ಲೌಡ್
ಮೆಕಾರ್ಥಿಯವರ ಸಮಯ ಹಂಚಿಕೆಯ - ಬಹು ಬಳಕೆದಾರರು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು - ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಕಡೆಗೆ ತಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು. ಇದು ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನ ಆರಂಭಿಕ ಆಧ್ಯಾತ್ಮಿಕ ಪೂರ್ವಜ ಎಂದು ನೀವು ವಾದಿಸಬಹುದು.
ಯಂತ್ರಗಳು ತರ್ಕಿಸಬೇಕೆಂದು ಅವರು ಬಯಸಿದ್ದರು.
ಹೆಚ್ಚಿನವು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಥವಾ ಕಿರಿದಾದ ನಿಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ್ದರೂ, ಮೆಕಾರ್ಥಿ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಧುಮುಕಿದರು - ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸುತ್ತಳತೆಯಂತಹ . ಇವು ಝೇಂಕಾರದ ಪದಗಳಲ್ಲ. ಅವು ಯಂತ್ರಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯೊಂದಿಗೆ ತರ್ಕಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಾಗಿವೆ.
ಓಹ್, ಮತ್ತು ಅವರು ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ AI ಲ್ಯಾಬ್ ಅನ್ನು ಸಹ-ಸ್ಥಾಪಿಸಿದರು
ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ AI ಲ್ಯಾಬ್ (SAIL) ಶೈಕ್ಷಣಿಕ AI ನ ಮೂಲಾಧಾರವಾಯಿತು. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್, ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು - ಅವೆಲ್ಲವೂ ಅಲ್ಲಿ ಬೇರುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದವು.
ಅದು ಅವನಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ 📚🧾
ನೋಡಿ, ಪ್ರತಿಭೆ ಅಪರೂಪಕ್ಕೆ ಒಬ್ಬಂಟಿಯಾಗಿ ನಟಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಕಾರ್ಥಿಯವರ ಕೆಲಸ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿತ್ತು, ಹೌದು, ಆದರೆ AI ನ ಬೆನ್ನೆಲುಬನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಅವರು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಇಲ್ಲಿ ಬೇರೆ ಯಾರನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಕು:
-
ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ - 1950 ರಲ್ಲೇ "ಯಂತ್ರಗಳು ಯೋಚಿಸಬಹುದೇ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಅವರ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಇಂದಿಗೂ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ. ದೂರದೃಷ್ಟಿಯುಳ್ಳ ಮತ್ತು ದುರಂತವಾಗಿ ಅವರ ಕಾಲಕ್ಕಿಂತ ಮುಂದಿದೆ 🤖.
-
ಕ್ಲೌಡ್ ಶಾನನ್ - ಮೆಕಾರ್ಥಿ ಜೊತೆ ಡಾರ್ಟ್ಮೌತ್ ಸಮ್ಮೇಳನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದರು. ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಚಕ್ರವ್ಯೂಹಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಮೌಸ್ (ಥೀಸಸ್) ಅನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ಮಿಸಿದರು. 1950 ರ ದಶಕಕ್ಕೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಅವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿದೆ 🐭.
-
ಹರ್ಬರ್ಟ್ ಸೈಮನ್ ಮತ್ತು ಅಲೆನ್ ನೆವೆಲ್ ಲಾಜಿಕ್ ಥಿಯರಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರು , ಇದು ಪ್ರಮೇಯಗಳನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ಒಂದು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವಾಗಿತ್ತು. ಜನರು ಮೊದಲಿಗೆ ಅದನ್ನು ನಂಬಲಿಲ್ಲ.
-
ಮಾರ್ವಿನ್ ಮಿನ್ಸ್ಕಿ - ಸಮಾನ ಭಾಗಗಳ ಸಿದ್ಧಾಂತಿ ಮತ್ತು ಟಿಂಕರ್. ಅವರು ನರ ಜಾಲಗಳು, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ದಿಟ್ಟ ತಾತ್ವಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳ ನಡುವೆ ಪುಟಿದರು. ಮೆಕಾರ್ಥಿಯ ಬೌದ್ಧಿಕ ಸ್ಪಾರಿಂಗ್ ಪಾಲುದಾರ ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ 🛠️.
-
ನಿಲ್ಸ್ ನಿಲ್ಸನ್ - ಯೋಜನೆ, ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಶಾಂತವಾಗಿ ರೂಪಿಸಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆರಂಭಿಕ AI ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮೇಜುಗಳ ಮೇಲೆ ತೆರೆದಿದ್ದ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಬರೆದರು.
ಈ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಡ್ಡ ಪಾತ್ರಗಳಾಗಿರಲಿಲ್ಲ - ಅವರು AI ಏನಾಗಿರಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದರು. ಆದರೂ, ಮೆಕಾರ್ಥಿ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿದ್ದರು.
ಆಧುನಿಕ ದಿನ? ಅದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಇತರ ಅಲೆ 🔬⚙️
ಜೆಫ್ರಿ ಹಿಂಟನ್ , ಯೋಶುವಾ ಬೆಂಗಿಯೊ ಮತ್ತು ಯಾನ್ ಲೆಕುನ್ ಅವರಂತಹ ಜನರು ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ ಅವರನ್ನು "ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಗಾಡ್‌ಫಾದರ್ಸ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ
1980 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಹಿಂಟನ್ ಅವರ ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಕೇವಲ ಮಸುಕಾಗಲಿಲ್ಲ - ಅವು ವಿಕಸನಗೊಂಡವು. 2012 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಕುರಿತಾದ ಅವರ ಕೆಲಸವು AI ಅನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಪರಿಚಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು. ಯೋಚಿಸಿ: ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಧ್ವನಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ, ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಪಠ್ಯ - ಎಲ್ಲವೂ ಆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಆವೇಗದಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿವೆ 🌊.
ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ನೊಬೆಲ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ಪಡೆದರು . ಹೌದು, ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ. ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ನಡುವಿನ ರೇಖೆಗಳು ಈಗ ಎಷ್ಟು ಮಸುಕಾಗಿವೆ 🏆.
ಆದರೆ ವಿಷಯ ಇಷ್ಟೇ: ಹಿಂಟನ್ ಇಲ್ಲ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಗತಿ ಇಲ್ಲ - ನಿಜ. ಆದರೆ, ಮೆಕಾರ್ಥಿಯೂ ಇಲ್ಲ, ಮೊದಲಿಗೆ ಯಾವುದೇ AI ಕ್ಷೇತ್ರವೂ ಇಲ್ಲ . ಅವನ ಪ್ರಭಾವ ಮೂಳೆಗಳಲ್ಲಿದೆ.
ಮೆಕಾರ್ಥಿಯವರ ಕೆಲಸ? ಇನ್ನೂ ಪ್ರಸ್ತುತ 🧩📏
ವಿಚಿತ್ರ ತಿರುವು - ಇಂದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಆಳ್ವಿಕೆ ನಡೆಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಮೆಕಾರ್ಥಿಯ ಕೆಲವು "ಹಳೆಯ" ವಿಚಾರಗಳು ಮತ್ತೆ ಮರಳುತ್ತಿವೆ. ಸಾಂಕೇತಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು? ಅವು ಮತ್ತೆ ಭವಿಷ್ಯ.
ಏಕೆ? ಏಕೆಂದರೆ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು ಎಷ್ಟೇ ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವು ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ತೆವಳುತ್ತವೆ - ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ತರ್ಕವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ವಿರೋಧಾಭಾಸಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು. ಮೆಕಾರ್ಥಿ ಈಗಾಗಲೇ 60 ಮತ್ತು 70 ರ ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಆ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರು.
ಹಾಗಾಗಿ ಜನರು LLM ಗಳನ್ನು ತರ್ಕ ಪದರಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಮೇಲ್ಪದರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆರೆಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ - ಅವರು ತಿಳಿದೋ ಅಥವಾ ತಿಳಿಯದೆಯೋ, ಅವರ ಪ್ಲೇಬುಕ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತೆ ನೋಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಹಾಗಾದರೆ, AI ನ ಪಿತಾಮಹ ಯಾರು? 🧠✅
ಇಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಹಿಂಜರಿಕೆಯಿಲ್ಲ: ಜಾನ್ ಮೆಕಾರ್ಥಿ .
ಅವರು ಆ ಹೆಸರನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದರು. ಭಾಷೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿದರು. ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರು. ಕಠಿಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದರು. ಮತ್ತು ಈಗಲೂ ಸಹ, AI ಸಂಶೋಧಕರು ಅರ್ಧ ಶತಮಾನದ ಹಿಂದೆ ಅವರು ಚಾಕ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಿದ ವಿಚಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಹೋರಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
LISP ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತಾಡಲು ಬಯಸುವಿರಾ? ಸಾಂಕೇತಿಕ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳತ್ತ ಧುಮುಕುತ್ತೀರಾ? ಅಥವಾ ಮೆಕಾರ್ಥಿಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಇಂದಿನ ನರ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿ? ನಾನು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ - ಕೇಳಿ.