Sa loob ng mga dekada, ang IBM ang hindi mapag-aalinlanganang pinuno ng industriya ng computing. Kahit ngayon, bagama't hindi nito sinasakop ang pangunahing tungkulin na dati nitong ginawa, ang kanyang trabaho ay patuloy na may kaugnayan. Gayunpaman, sa kaso ng Artificial Intelligence, ang pagpasok at paglabas ng IBM ay medyo mabilis bagama't napakahalaga.
Noong dekada limampu, ang pagsasaliksik sa disiplinang ito ay itinuturing na mahalagang bahagi ng kaalaman na kinakailangan upang makabuo ng mas mahusay na mga computer. Kaya't nagpasya ang IBM na bigyan ang berdeng ilaw sa pagbuo ng isang programa na lulutasin ang mga theorems.
Ang papasok at labas ng IBM
nakita namin sa nakaraang mga artikulo na si Simon at ang kanyang pangkat ay nagtagumpay sa isang programa na nagpapatunay ng mga teorema sa matematika. Para dito, kinailangan nilang lumikha ng bagong programming language.
Ang hamon na kinakaharap ng IBM ay nagkaroon ng karagdagang problema. Upang mapatunayan ng computer ang isang geometric na teorama, kailangan nitong makita ang pigura. Ang mga web camera at software na may kakayahang magproseso ng mga imahe ay hindi pa naimbento.
Ang pangkat na pinili para sa gawain Ito ay ang IBM 704. Itinuturing na isa sa mga unang supercomputer sa mundo fIto ang unang nagsama ng hardware floating point.
Kasama sa mga floating-point na operasyon ang pagdaragdag, pagbabawas, paghahati, pagpaparami, at mga pagkalkula ng square root na may napakalaki o napakaliit na mga numero.
Mayroon din itong magnetic core memory na mas mabilis kaysa sa magnetic drum system na ginamit sa mga nakaraang modelo at may kakayahang magsagawa ng apatnapung libong mga tagubilin sa bawat segundo na ipinahayag sa 36-bit na mga tagubilin.
Ang software ay tumagal ng tatlong taon upang maging handa bilang tagapamahala nito, isang doktor sa pisika na nagngangalang Herbert Gellenter, tKinailangan niyang mag-imbento ng bagong programming language na maaaring manipulahin ang mga simbolo tulad ng IPL ngunit iyon ay may kadalian sa pagprograma ng Fortran, isang pag-unlad ng IBM mismo para sa paglikha ng mga aplikasyon para sa siyentipikong pagkalkula.
Ang programa nakatanggap ng impormasyon tungkol sa geometric figure kung saan kailangan itong gumana sa anyo ng isang serye ng mga coordinate na ipinasok sa anyo ng mga punched card at ibinabawas niya ang mga intermediate na resulta mula sa kilalang data.
Ang software ay naging kilala bilang Geometry Theorem Prover (Geometry Problem Prover) at batay sa mga katangiang iyon na maaari nitong i-verify sa drawing nagawa niyang lutasin ang isang two-step theorem sa dalawampu't limang magkakaibang posibilidad kapag, ginagawa ito nang walang taros, kailangan niyang pag-aralan ang isang milyon.
Ang geometry problem tester ang unang gumamit ng technique na kilala bilang model referencing.. Maliban kung nakasakay ka sa isang flying saucer 5 minuto ang nakalipas, tiyak na narinig mo ang tungkol sa isa sa mga pinakabagong resulta ng paggamit ng diskarteng ito: ChatGPT.
Sa larangan ng artificial intelligence Ang modelo ay isang representasyon ng isang kumplikadong proseso kung saan maaaring gumawa ng mga hinuha. Sa kaso ng tester, ang modelo ay ang mga coordinate ng geometric figure, sa kaso ng ChatGPT isang modelong may kakayahang magproseso ng wika ng tao.
Ang ibang mga IBM computer ay gumagawa ng hindi gaanong seryosong mga bagay tulad ng pag-aaral ng mga pamato o chess. Sa unang kaso, ang layunin ay upang makita kung ang isang makina ay may kakayahang malaman ang tungkol sa paraan ng paglalaro ng kalaban nito. Nagtagumpay naman siya sa wakas kaya parang ginawa niya.
Ang mga naunang tagumpay ng IBM ay ang dahilan din ng pag-abandona nito sa larangang ito. Ang mga computer na nakatuon sa paglalaro ng chess at checkers ay napaka-matagumpay sa press, ngunit hindi gaanong kabilang sa mga shareholder ng kumpanya na itinuturing itong isang pag-aaksaya ng pera.
Dito dapat nating idagdag na ang departamento ng marketing ng kumpanya Napansin niya na sa kanyang mga potensyal na kliyente ay tumataas ang kawalan ng tiwala sa mga computer. Nagkaroon ng takot sa mga namamahala sa pagkuha sa kanila na ang kanilang binili ay mauuwi sa pagpapalit sa kanila.
Ang pananaliksik sa Artipisyal na Katalinuhan ay inabandona at ang bagong diskarte sa marketing ay ang pagkilala sa mga computer bilang mga tagaproseso ng data na ginawa lamang kung ano ang sinabi sa kanila.
Ganoon din ba ang mangyayari sa mga bagong kasangkapan ngayon na uso? Mababawalan ba sila sa mga kumpanya dahil sa takot na mauwi sila sa pinakamataas na posisyon?
Kailangan nating maghintay para makita ito.