ದಶಕಗಳವರೆಗೆ, IBM ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದ ನಿರ್ವಿವಾದ ನಾಯಕವಾಗಿತ್ತು. ಇಂದಿಗೂ, ಅದು ಒಂದು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸದಿದ್ದರೂ, ಅವರ ಕೆಲಸವು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, IBM ನ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ನಿರ್ಗಮನವು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಾಕಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿತ್ತು.
ಐವತ್ತರ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ಈ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಉತ್ತಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಜ್ಞಾನದ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ IBM ಪ್ರಮೇಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಹಸಿರು ಬೆಳಕನ್ನು ನೀಡಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿತು.
IBM ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗೆ
ನಾವು ಒಳಗೆ ನೋಡಿದ್ದೇವೆ ಹಿಂದಿನ ಲೇಖನಗಳು ಸೈಮನ್ ಮತ್ತು ಅವನ ತಂಡವು ಗಣಿತದ ಪ್ರಮೇಯಗಳನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನೊಂದಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಯಿತು. ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ಅವರು ಹೊಸ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು.
IBM ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸವಾಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು, ಅದು ಆಕೃತಿಯನ್ನು ನೋಡಬೇಕಾಗಿತ್ತು. ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ವೆಬ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಇನ್ನೂ ಆವಿಷ್ಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರಲಿಲ್ಲ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ತಂಡವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಅದು IBM 704. ವಿಶ್ವದ ಮೊದಲ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ fಇದು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿದ ಮೊದಲನೆಯದು.
ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಸಂಕಲನ, ವ್ಯವಕಲನ, ಭಾಗಾಕಾರ, ಗುಣಾಕಾರ ಮತ್ತು ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಅಥವಾ ಅತಿ ಚಿಕ್ಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವರ್ಗಮೂಲದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ.
ಇದು ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ಡ್ರಮ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಿಂತ ವೇಗವಾದ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ಕೋರ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು ಮತ್ತು 36-ಬಿಟ್ ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ನಲವತ್ತು ಸಾವಿರ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅದರ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಾಗಿ ಸಿದ್ಧವಾಗಲು ಮೂರು ವರ್ಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು, ಹರ್ಬರ್ಟ್ ಗೆಲೆಂಟರ್ ಎಂಬ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ವೈದ್ಯ, ಟಿ.ಅವರು ಹೊಸ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕಾಗಿತ್ತು ಅದು IPL ನಂತಹ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು ಆದರೆ ಅದು ಫೋರ್ಟ್ರಾನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಸುಲಭತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕಾಗಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು IBM ಸ್ವತಃ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿತು.
ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಪಂಚ್ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸಲಾದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಸರಣಿಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಆಕೃತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆದರು ಮತ್ತು ಅವರು ತಿಳಿದಿರುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಧ್ಯಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಿದ್ದರು.
ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಜ್ಯಾಮಿತಿ ಪ್ರಮೇಯ ಪ್ರೊವರ್ (ಜ್ಯಾಮಿತಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಪ್ರೊವರ್) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಅದು ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಅವರು ಎರಡು-ಹಂತದ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಇಪ್ಪತ್ತೈದು ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾದರು, ಅದನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಅವರು ಮಿಲಿಯನ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ರೇಖಾಗಣಿತ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರೀಕ್ಷಕನು ಮಾದರಿ ಉಲ್ಲೇಖ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಮೊದಲು ಬಳಸಿದನು.. ನೀವು 5 ನಿಮಿಷಗಳ ಹಿಂದೆ ಹಾರುವ ತಟ್ಟೆಯ ಮೇಲೆ ಇಳಿಯದ ಹೊರತು, ಈ ತಂತ್ರದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ನೀವು ಖಂಡಿತವಾಗಿ ಕೇಳಿದ್ದೀರಿ: ChatGPT.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಪರೀಕ್ಷಕನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಆಕೃತಿಯ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು, ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ.
ಇತರ IBM ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಚೆಕರ್ಸ್ ಅಥವಾ ಚೆಸ್ ಕಲಿಯುವಂತಹ ಕಡಿಮೆ ಗಂಭೀರವಾದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದವು. ಮೊದಲನೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಯಂತ್ರವು ತನ್ನ ಎದುರಾಳಿಯ ಆಟದ ವಿಧಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡುವುದು ಉದ್ದೇಶವಾಗಿತ್ತು. ಅವರು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅವನನ್ನು ಸೋಲಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾದರು, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವನು ಮಾಡಿದ ಹಾಗೆ ತೋರುತ್ತಿದೆ.
IBM ನ ಆರಂಭಿಕ ಯಶಸ್ಸುಗಳು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ತ್ಯಜಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. ಚೆಸ್ ಮತ್ತು ಚೆಕ್ಕರ್ಗಳನ್ನು ಆಡಲು ಮೀಸಲಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಪತ್ರಿಕಾದೊಂದಿಗೆ ಬಹಳ ಯಶಸ್ವಿಯಾದವು, ಆದರೆ ಕಂಪನಿಯ ಷೇರುದಾರರಲ್ಲಿ ಇದು ಹಣದ ವ್ಯರ್ಥ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿಲ್ಲ.
ಇದಕ್ಕೆ ನಾವು ಕಂಪನಿಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕು ತನ್ನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗ್ರಾಹಕರಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಕಡೆಗೆ ಅಪನಂಬಿಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಅವರು ಗಮನಿಸಿದರು. ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರಲ್ಲಿ ಅವರ ಖರೀದಿಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಭಯವಿತ್ತು.
ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಕೈಬಿಡಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸುವುದು, ಅದು ಅವರಿಗೆ ಹೇಳಿದ್ದನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈಗ ವೋಗ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಹೊಸ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದೇ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಅವರು ಉನ್ನತ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಭಯದಿಂದ ಅವರನ್ನು ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ?
ಅದನ್ನು ನೋಡಲು ನಾವು ಕಾಯಬೇಕಾಗಿದೆ.