IBM, onlarca yıldır bilgi işlem endüstrisinin tartışmasız lideriydi. Bugün bile, bir zamanlar sahip olduğu baskın rolü işgal etmese de, çalışmaları konuyla ilgili olmaya devam ediyor. Ancak Yapay Zeka söz konusu olduğunda, IBM'in girişi ve çıkışı çok önemli olmasına rağmen oldukça hızlıydı.
XNUMX'lerde, bu disiplindeki araştırma, daha iyi bilgisayarlar yapmak için gerekli bilginin ayrılmaz bir parçası olarak görülüyordu. Böylece IBM, teoremleri çözecek bir programın geliştirilmesine yeşil ışık yakmaya karar verdi.
IBM'e giriş ve çıkış
biz görmüştük önceki makaleler Simon ve ekibi, matematik teoremlerini kanıtlayan bir programla bunu başardı. Bunun için yeni bir programlama dili oluşturmaları gerekiyordu.
IBM'in karşı karşıya olduğu zorluğun ek bir sorunu daha vardı. Bilgisayarın bir geometrik teoremi kanıtlaması için şekli görmesi gerekiyordu. Görüntüleri işleyebilen web kameraları ve yazılımlar henüz icat edilmemişti.
Görev için seçilen ekip IBM 704 idi. Dünyanın ilk süper bilgisayarlarından biri olarak kabul edildi.Donanım kayan noktasını ilk birleştiren oydu.
Kayan noktalı işlemler, çok büyük veya çok küçük sayılarla toplama, çıkarma, bölme, çarpma ve karekök hesaplamalarını içerir.
Ayrıca, önceki modellerde kullanılan manyetik tambur sisteminden daha hızlı olan ve 36 bitlik talimatlarla ifade edilen saniyede kırk bin talimatı yürütebilen manyetik çekirdek belleğe sahipti.
Yazılımın yöneticisi olarak hazır olması üç yıl sürdü, fizik doktoru Herbert Gellenter, tYeni bir programlama dili icat etmesi gerekiyordu. IPL gibi sembolleri manipüle edebilen, ancak bilimsel hesaplama için uygulamaların oluşturulması için IBM'in kendisi tarafından geliştirilen bir geliştirme olan Fortran'ı programlama kolaylığına sahip olan.
Program delikli kartlar şeklinde girilen bir dizi koordinat şeklinde çalışmak zorunda olduğu geometrik şekil hakkında bilgi aldı ve bilinen verilerden ara sonuçlar çıkarıyordu.
Yazılım, Geometri Teoremi Kanıtlayıcısı (Geometri Problemi Kanıtlayıcısı) olarak tanındı ve çizimde doğrulayabildiği bu özelliklere dayanıyordu. iki adımlı bir teoremi yirmi beş farklı olasılığa kadar çözmeyi başardı, oysa bunu körü körüne yaparak bir milyonu analiz etmesi gerekecekti.
Geometri problem test cihazı, model referanslama olarak bilinen bir tekniği kullanan ilk kişiydi.. 5 dakika önce bir uçan daireye inmediyseniz, bu tekniğin uygulanmasının en son sonuçlarından birini duymuşsunuzdur: ChatGPT.
Yapay zeka alanında Model, çıkarımların yapılabileceği karmaşık bir sürecin temsilidir. Test cihazı söz konusu olduğunda model, insan dilini işleyebilen bir model olan ChatGPT söz konusu olduğunda geometrik şeklin koordinatlarıydı.
Diğer IBM bilgisayarları, dama veya satranç öğrenmek gibi daha az ciddi şeyler yapıyordu. İlk durumda amaç, bir makinenin rakibinin oyun tarzını öğrenip öğrenemeyeceğini görmekti. Sonunda onu yenmeyi başardı, bu yüzden yapmış gibi görünüyor.
IBM'in erken dönem başarıları, aynı zamanda bu alanı terk etmesinin de nedeniydi. Satranç ve dama oynamaya adanmış bilgisayarlar basında çok başarılıydı, ancak bunu para kaybı olarak gören şirket hissedarları arasında pek değil.
Buna şirketin pazarlama departmanının Potansiyel müşterileri arasında bilgisayarlara karşı güvensizliğin arttığını fark etti.. Onları elde etmekten sorumlu olanlar arasında, satın almalarının sonunda onların yerini alacağına dair korku vardı.
Yapay Zeka araştırmaları terk edildi ve yeni pazarlama stratejisi, bilgisayarları yalnızca kendilerine söyleneni yapan veri işlemcileri olarak nitelendirmekti.
Aynı şey artık moda olan yeni araçlarda da olacak mı? En yüksek pozisyonları işgal edeceklerinden korktukları için şirketlerden yasaklanacaklar mı?
Bunu görmek için beklememiz gerekecek.