تاریخچه هوش مصنوعی؛ اصطلاح «هوش مصنوعی» از چه سالی وارد ادبیات علوم کامپیوتر شد؟

اما سؤال اصلی همچنان باقی است: اصطلاح «هوش مصنوعی» از چه زمانی وارد ادبیات علوم کامپیوتر شد و این حوزه از چه سالی به‌عنوان یک رشته علمی مستقل شکل گرفت؟ آیا این فناوری قدرتمند تنها محصول چند سال اخیر است، یا پشت آن دهه‌ها تلاش علمی قرار دارد؟

در این مقاله بررسی می‌کنیم اصطلاح «هوش مصنوعی» از چه زمانی وارد دنیای علوم کامپیوتر شد و این حوزه چگونه از اولین ایده‌ها در سال ۱۹۴۳ تا دوران مدل‌های زبانی قدرتمند و ابزارهای تولید تصویر رشد کرده است. همچنین نگاهی به تاریخچه هوش مصنوعی در ایران و معرفی برخی از اولین سیستم‌های هوش مصنوعی جهان خواهیم داشت.

تاریخچه هوش مصنوعی در جهان

اگر بخواهیم دقیق پاسخ دهیم، هوش مصنوعی به‌عنوان یک رشته علمی مستقل و حوزه تحقیقاتی، در سال ۱۹۵۶ و در جریان کنفرانس مشهور دارتموث (Dartmouth Conference) شکل گرفت. در این کنفرانس، هوش مصنوعی به‌طور رسمی معرفی شد و اصطلاح Artificial Intelligence توسط جان مک‌کارتی به کار گرفته شد. با این حال، ریشه‌های هوش مصنوعی بسیار قدیمی‌تر است. 

نخستین ایده‌ها و تحقیقات در این زمینه به سال ۱۹۴۳ بازمی‌گردد، زمانی که والتر مک‌کالوک و والتر پیتس مدل ریاضی نورون‌ها را معرفی کردند و الگوریتم‌هایی طراحی کردند که می‌توانستند رفتارهای منطقی و هوشمندانه را شبیه‌سازی کنند. این مطالعات پایه‌های اولیه هوش مصنوعی را ایجاد کرد و مسیر رشد و تکامل این فناوری را در دهه‌های بعد هموار ساخت.

آغاز مسیر هوش مصنوعی: ۱۹۰۰ تا ۱۹۵۰

ریشه‌های هوش مصنوعی به اوایل قرن بیستم بازمی‌گردد، زمانی که موج جدیدی از ایده‌ها پیرامون انسان مصنوعی شکل گرفت. دانشمندان و مخترعان آن زمان به این فکر افتادند که آیا می‌توان «مغز مصنوعی» ساخت و ماشین‌هایی طراحی کرد که رفتارهایی شبیه انسان داشته باشند. برخی از سازندگان نسخه‌هایی از آنچه امروزه آن را «ربات» می‌نامیم، طراحی کردند؛ هرچند این ماشین‌ها ساده بودند، اما می‌توانستند حرکت کنند و حالت صورت خود را تغییر دهند.

در این بازه زمانی، چند تاریخ مهم وجود دارد که نقش کلیدی در شکل‌گیری تفکرات اولیه Al داشتند:

• ۱۹۲۱: کارل چاپک، نمایشنامه‌نویس اهل چک، نمایشنامه علمی-تخیلی «ربات‌های جهانیِ روسوم» را منتشر کرد و شخصیت‌های مصنوعی داستانش را «ربات» نامید. این اولین کاربرد شناخته شده کلمه ربات در تاریخ بود.
• ۱۹۲۹: ماکوتو نیشیمورا، پروفسور ژاپنی، اولین ربات به نام گاکوتنسوکو را ساخت که نمونه‌ای اولیه از تلاش‌های بشر برای خلق ماشین‌های شبیه انسان بود.
• ۱۹۴۹: ادموند کالیس برکلی، دانشمند کامپیوتر، کتاب «مغزهای غول پیکر یا ماشین‌هایی که فکر می‌کنند» را منتشر کرد و در آن، مدل‌های کامپیوتری را با مغز انسان مقایسه کرد؛ ایده‌ای که الهام‌بخش تحقیقات آینده شد.

این تحولات نشان می‌دهد که حتی قبل از شکل‌گیری رسمی هوش مصنوعی در دهه ۱۹۵۰، انسان‌ها مدت‌ها درباره ماشین‌های هوشمند و شبیه‌سازی مغز انسان فکر کرده و ایده‌هایی عملی و تخیلی خلق کرده بودند. این دوره، پایه‌ای شد برای توسعه نظریه‌ها و پژوهش‌هایی که بعدها به تولد رسمی هوش مصنوعی منجر شد.

تولد هوش مصنوعی: ۱۹۵۰ تا ۱۹۵۶

دهه ۱۹۵۰ نقطه عطفی در تاریخ هوش مصنوعی بود، زمانی که علاقه به خلق ماشین‌های هوشمند به اوج رسید. در ۱۹۵۰، آلن تورینگ مقاله مشهور خود را با عنوان «ماشین‌های رایانه‌ای و هوش» (Computing Machinery and Intelligence) منتشر کرد و آزمونی را معرفی نمود که بعدها به آزمون تورینگ یا «بازی تقلید» معروف شد. هدف این آزمون سنجش توانایی ماشین‌ها در تقلید رفتار انسان بود. تورینگ برای طراحی این آزمایش، نسخه‌ای از بازی ویکتوریایی را پایه‌گذاری کرد که در آن یک پرسشگر باید تشخیص می‌داد کدام شرکت‌کننده انسان و کدام کامپیوتر است. اگر پرسشگر نتوانست تفاوت را تشخیص دهد، ماشین به‌عنوان هوشمند شناخته می‌شد.

در همین دوره، چند رویداد مهم شکل گرفت:

• ۱۹۵۲: آرتور ساموئل برنامه‌ای برای بازی چکرز طراحی کرد که کامپیوتر از طریق تجربه قادر به یادگیری بود؛ این نخستین برنامه‌ای بود که یادگیری مستقل ماشین را نشان داد.
• ۱۹۵۵: جان مک‌کارتی، پدر هوش مصنوعی، کارگاهی آموزشی در دانشگاه دارتموث برگزار کرد و اصطلاح «هوش مصنوعی» را ابداع کرد و آن را به‌عنوان یک رشته علمی مستقل معرفی نمود.

تورینگ پیش از این، در دهه ۱۹۳۰، مفهوم ماشین تورینگ جهانی را ارائه داده بود؛ ماشینی انتزاعی با حافظه نامحدود که قادر به خواندن و نوشتن داده‌ها بود و پایه همه کامپیوترهای مدرن را شکل داد. او همچنین به ایده شبکه‌های عصبی مصنوعی اشاره کرد و طرح‌هایی برای شبیه‌سازی مغز انسان ارائه داد که بعدها الهام‌بخش تحقیقات گسترده شد.

رشد و توسعه هوش مصنوعی: ۱۹۵۷ تا ۱۹۷۹

دوره ۱۹۵۷ تا ۱۹۷۹ یکی از مهم‌ترین بازه‌ها در تاریخ هوش مصنوعی است و اغلب به عنوان دوران بلوغ اولیه AI شناخته می‌شود. در این سال‌ها، Al از یک مفهوم نظری و پژوهشی، به حوزه‌ای عملی و کاربردی تبدیل شد و به سرعت توجه دانشمندان، مهندسان و حتی عموم مردم را به خود جلب کرد.این دوره شامل پیشرفت‌های بنیادی در الگوریتم‌ها، زبان‌های برنامه‌نویسی، رباتیک و سیستم‌های خبره بود و همزمان با چالش‌های مالی و سیاسی که مسیر تحقیقات AI را تحت تأثیر قرار داد، همراه بود.

پیشرفت‌های برنامه‌نویسی و تئوری

• ۱۹۵۸: اختراع زبان برنامه‌نویسی LISP
  جان مک‌کارتی زبان برنامه‌نویسی LISP (List Processing) را ابداع کرد. این زبان به طور ویژه برای تحقیق و توسعه هوش مصنوعی طراحی شد و قابلیت پردازش نمادین اطلاعات و اجرای الگوریتم‌های پیچیده را فراهم آورد. LISP هنوز هم در تحقیقات AI و کاربردهای علمی مورد استفاده قرار می‌گیرد و پایه بسیاری از سیستم‌های خبره و شبکه‌های عصبی اولیه است.
• ۱۹۶۱: ظهور یادگیری ماشینی
  آرتور ساموئل مفهوم «یادگیری ماشینی» را معرفی کرد و نشان داد که می‌توان ماشین‌ها را آموزش داد تا از تجربه خود یاد بگیرند و عملکردشان را بهبود دهند. پروژه او در زمینه بازی شطرنج نمونه‌ای از توانایی ماشین‌ها برای یادگیری و تصمیم‌گیری بود و به عنوان یکی از اولین کاربردهای عملی یادگیری ماشین شناخته می‌شود.

رباتیک و کاربردهای صنعتی با هوش مصنوعی

دهه ۱۹۶۰ همچنین شاهد ورود Al به دنیای عملی و صنعتی بود:

• ۱۹۶۱: اولین ربات صنعتی Unimate
  این ربات روی خط مونتاژ جنرال موتورز در نیوجرسی آغاز به کار کرد. وظایف اصلی آن شامل حمل قطعات سنگین و جوشکاری در خطوط تولید خودرو بود، کاری که برای انسان بسیار خطرناک بود. Unimate نشان داد که هوش مصنوعی می‌تواند به طور مستقیم در محیط‌های صنعتی و عملیاتی مؤثر باشد.
• ۱۹۷۰: اولین ربات انسان‌نما در ژاپن
  مهندسان ژاپنی موفق شدند رباتی بسازند که حرکات ساده انسانی را تقلید می‌کرد. این دستاورد زمینه تحقیقات بعدی در زمینه ربات‌های انسان‌نما و تعامل انسان و ماشین را فراهم کرد.
• اولین نمونه‌های وسایل نقلیه خودکار
  در همین سال‌ها، دانشجویان و محققان نمونه‌های اولیه خودروهای خودران را توسعه دادند که توانایی حرکت مستقل در مسیرهای مشخص را داشتند و پایه تحقیقات مدرن در زمینه خودروهای خودران شد.

پایه‌های یادگیری عمیق: ۱۹۶۸

در سال ۱۹۶۸، الکسی ایواخننکو، ریاضیدان برجسته اهل شوروی، رویکردی نوین برای مدیریت و پردازش داده‌ها ارائه داد. او نشان داد که ماشین‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌ها الگوهای پیچیده را شناسایی کرده و تصمیم‌گیری کنند. ایده‌های ایواخننکو، اگرچه در آن زمان به صورت عملی گسترده اجرا نشد، بعدها به عنوان یکی از پایه‌های اصلی یادگیری عمیق (Deep Learning) شناخته شد.

این دستاورد مهم نشان داد که حتی پیش از ظهور شبکه‌های عصبی مدرن، مفهوم یادگیری ماشینی و توانایی استخراج دانش از داده‌ها قابل تصور بود و مسیر تحقیقات بعدی در زمینه Al مولد و شبکه‌های عصبی پیچیده را هموار کرد.

چالش‌ها و کاهش حمایت مالی: ۱۹۷۳

در سال ۱۹۷۳، جیمز لایت هیل، ریاضیدان و پژوهشگر بریتانیایی، گزارشی به شورای علمی بریتانیا ارائه داد و اعلام کرد که پیشرفت‌های عملی تا آن زمان، به اندازه وعده‌های علمی داده شده نبوده است.نتیجه این گزارش، کاهش بودجه و حمایت دولت‌ها از تحقیقات هوش مصنوعی بود و به نوعی آغاز اولین دوره رکود AI یا همان AI Winter محسوب می‌شود. با این حال، پایه‌های علمی و پژوهش‌های نظری همچنان پابرجا بودند و مسیر تحقیقات آینده را حفظ کردند.

زمستان هوش مصنوعی: ۱۹۸۷-۱۹۸۳

دهه ۱۹۸۰ با دوره‌ای از رکود در حوزه هوش مصنوعی همراه بود که به آن اصطلاحاً «زمستان هوش مصنوعی» گفته می‌شود. در این دوره، علاقه عمومی و سرمایه‌گذاری‌های خصوصی و دولتی به هوش مصنوعی کاهش یافت و بودجه تحقیقاتی به دلیل هزینه‌های بالا و بازده ظاهراً کم محدود شد.دلایل این رکود شامل شکست برخی پروژه‌های بزرگ مانند نسل پنجم کامپیوترها، کاهش سرعت در توسعه و استقرار سیستم‌های خبره و رقابت با سخت‌افزارهای ارزان و در دسترس‌تر بود. به‌عنوان مثال، در ۱۹۸۷، بازار سخت‌افزارهای تخصصی مبتنی بر LISP سقوط کرد، زیرا رقبای ارزان‌تری مانند IBM و اپل نرم‌افزار LISP را قابل اجرا کردند و بسیاری از شرکت‌های تخصصی LISP ورشکسته شدند.با این حال، حتی در این دوره، برخی نوآوری‌ها ادامه یافتند؛ در ۱۹۸۸، رولو کارپنتر ربات چت Jabberwacky را معرفی کرد، رباتی که می‌توانست مکالمات ساده و سرگرم‌کننده با انسان‌ها داشته باشد.

رشد دوباره هوش مصنوعی: ۱۹۹۳-۲۰۱۱

 تحقیقات این حوزه در دهه ۹۰ دوباره شتاب گرفت و شاهد نوآوری‌ها و موفقیت‌های مهم بودیم. سیستم‌های هوش مصنوعی توانستند در زمینه‌های مختلف به موفقیت‌های چشمگیر دست یابند و علاقه سرمایه‌گذاران و دولت‌ها دوباره جلب شد.

برخی از دستاوردهای کلیدی این دوره عبارتند از:

• ۱۹۹۷: برنامه شطرنج Deep Blue شرکت IBM، قهرمان جهان گری کاسپاروف را شکست داد و اولین برنامه‌ای شد که یک قهرمان شطرنج انسانی را مغلوب کرد.
• ۱۹۹۷: نرم‌افزار تشخیص گفتار توسعه یافته توسط Dragon Systems برای ویندوز منتشر شد.
• ۲۰۰۰: پروفسور سینتیا از برزیل، رباتی به نام Kismet ابداع کرد که قادر بود احساسات انسان را از طریق حرکات چهره شبیه‌سازی کند.
• ۲۰۰۲: اولین جاروبرقی هوشمند رومبا (Roomba) به بازار عرضه شد.
• ۲۰۰۳: دو مریخ‌نورد فرصت و کنجکاوی بدون دخالت مستقیم انسان در سطح مریخ حرکت کردند.
• ۲۰۰۶: شرکت‌هایی مانند توییتر، فیس‌بوک و نتفلیکس شروع به استفاده از هوش مصنوعی برای الگوریتم‌های تبلیغاتی و تجربه کاربری (UX) کردند.
• ۲۰۱۰: Xbox 360 Kinect از مایکروسافت معرفی شد، سخت‌افزاری برای ردیابی حرکات بدن و تبدیل آن به فرمان‌های بازی.
• ۲۰۱۱: کامپیوتر NLP شرکت IBM به نام Watson در یک بازی تلویزیونی برندگان انسانی را شکست داد.
• ۲۰۱۱: اپل از اولین دستیار مجازی محبوب خود، سیری (Siri)، رونمایی کرد.

ظهور مدل‌های زبانی بزرگ: ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵

از سال ۲۰۲۰ به بعد، هوش مصنوعی وارد دوره‌ای شد که در آن مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs) تحولی عظیم در پردازش زبان طبیعی، تولید محتوا و تعامل با انسان‌ها ایجاد کردند. این مدل‌ها قادرند متن‌ها را بفهمند، تولید کنند، ترجمه کنند و حتی به شکل طبیعی با انسان‌ها مکالمه داشته باشند. این پیشرفت باعث شده هوش مصنوعی در زندگی روزمره، کسب‌وکارها، آموزش و صنایع مختلف کاربردی و حیاتی شود.

دستاوردها و تحولات کلیدی هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵

• ۲۰۲۰: عرضه نسخه بتای GPT-3 توسط OpenAI؛ مدلی با توانایی تولید متن، ترجمه، پاسخ به سوالات و ایجاد محتوا با کیفیت بالا.
• ۲۰۲۱: معرفی DALL-E توسط OpenAI؛ ابزاری برای تولید تصاویر بر اساس متن که درک هوش مصنوعی از دنیای بصری را بهبود بخشید.
• ۲۰۲۲-۲۰۲۳: ظهور مدل‌های پیشرفته مانند ChatGPT، Gemini و Claude؛ این مدل‌ها توانایی مکالمه طبیعی، تولید محتوا، تحلیل داده‌ها و حتی کدنویسی را فراهم کردند.
• ۲۰۲۴: گسترش ابزارهای Al در تولید محتوا، بازاریابی دیجیتال، ترجمه همزمان و دستیاران هوشمند؛ مدل‌های چندرسانه‌ای که قادر به درک متن، تصویر و صدا هستند، وارد بازار شدند.
• ۲۰۲۵: معرفی نسل جدید مدل‌های هوش مصنوعی عمومی (AGI) که توانایی یادگیری خودکار، استدلال پیچیده و تعامل چندوجهی با محیط انسانی را دارند. این مدل‌ها نه تنها در مکالمه و تولید محتوا بلکه در تحلیل داده‌های پیچیده، طراحی، آموزش و پزشکی نیز به‌کار گرفته شده‌اند.

کاربردهای عملی مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT، GPT-4، Gemini و Claude توانسته‌اند نحوه تعامل ما با اطلاعات و فناوری را به‌طور چشمگیری تغییر دهند. این مدل‌ها نه تنها قادر به تولید متن‌های طبیعی و پاسخ‌گویی به سوالات هستند، بلکه در کاربردهای عملی متعدد نیز تحول ایجاد کرده‌اند. برخی از مهم‌ترین کاربردهای عملی مدل‌های زبانی بزرگ عبارتند از:

سناریو تولید محتوا با هوش مصنوعی

با پیشرفت مدل‌های زبانی بزرگ، تولید محتوا با هوش مصنوعی دیگر یک گزینه آینده‌نگرانه نیست، بلکه بخشی ضروری از استراتژی بازاریابی و تولید محتوا شده است. این ابزارها قادرند بر اساس موضوع یا دستورالعمل مشخص، مقالات، پست‌های شبکه‌های اجتماعی، خبرنامه‌ها و متن‌های تبلیغاتی را در کمترین زمان و با کیفیت بالا تولید کنند.

• سرعت تولید محتوا چند برابر شود و نیاز به نیروی انسانی صرف کمتر گردد.
• کیفیت متن‌ها با رعایت استانداردهای سئو و سبک برند حفظ شود.
• تنوع و خلاقیت در محتوا افزایش یابد و مخاطب جذب شود.
• امکان شخصی‌سازی محتوا بر اساس مخاطبان هدف فراهم گردد.

در واقع، این فناوری به کسب‌وکارها و تولیدکنندگان محتوا کمک می‌کند هم زمان بهره‌وری را افزایش دهند و تجربه کاربری بهتری ارائه کنند، بدون آنکه از کیفیت و دقت در محتوا صرف‌نظر شود.

بهترین هوش مصنوعی تبدیل متن به عکس

ابزارهای هوش مصنوعی امروزه قادرند بر اساس توضیح متنی شما، تصاویر حرفه‌ای، خلاقانه و واقع‌گرایانه تولید کنند. این فناوری نه تنها زمان و هزینه طراحی را کاهش می‌دهد، بلکه به طراحان، بازاریابان و تولیدکنندگان محتوا امکان می‌دهد ایده‌های بصری خود را سریع و دقیق به تصویر تبدیل کنند.

مزایای استفاده از این ابزارها شامل:

• تولید سریع و بی‌وقفه تصاویر بدون نیاز به مهارت طراحی حرفه‌ای.
• ایجاد تصاویر شخصی‌سازی شده بر اساس متن و سبک دلخواه.
• امکان استفاده در محتواهای دیجیتال، تبلیغات، شبکه‌های اجتماعی و ارائه‌ها.
• تسهیل خلاقیت و نوآوری با ترکیب ایده‌ها و سبک‌های مختلف بصری.

به کمک بهترین ابزارهای تبدیل متن به عکس، شرکت‌ها و افراد می‌توانند تجربه بصری منحصر به فردی برای مخاطبان خود ایجاد کنند و در عین حال تولید محتوا را سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر انجام دهند. این فناوری، تکمیل‌کننده تولید محتوا با هوش مصنوعی است و امکان یکپارچه‌سازی متن و تصویر را برای ایجاد محتواهای جذاب فراهم می‌کند.

دستیاران مجازی

دستیارهای هوشمند مانند سیری، گوگل اسیستنت و ChatGPT می‌توانند به کاربران در برنامه‌ریزی روزانه، یادآوری وظایف، آموزش و پاسخ به سوالات تخصصی کمک کنند. این دستیاران توانایی یادگیری از رفتار کاربران را دارند و هر روز کارایی و شخصی‌سازی بیشتری ارائه می‌دهند.

تحلیل داده و تصمیم‌گیری هوشمند با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌های پیچیده را تحلیل کند و الگوها، روندها و پیش‌بینی‌ها را به مدیران و کسب‌وکارها ارائه دهد. این قابلیت، تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر در حوزه‌های مالی، بازاریابی، تولید و خدمات مشتریان را ممکن می‌سازد و باعث بهینه‌سازی استراتژی‌ها و افزایش رقابت‌پذیری می‌شود.

تاریخچه هوش مصنوعی در ایران

ورود هوش مصنوعی به ایران نسبتاً دیرتر از جهان آغاز شد، اما در سال‌های اخیر رشد قابل توجهی داشته و در حوزه‌های مختلف علمی و صنعتی به کار گرفته شده است. تاریخچه آن را می‌توان در چهار مرحله اصلی دسته‌بندی کرد:

1. دهه ۱۳۷۰: آغاز تدریس دانشگاهی
   هوش مصنوعی برای اولین بار به شکل آکادمیک در دانشگاه‌های صنعتی شریف، امیرکبیر و تهران تدریس شد. در همین دوران، رشته هوش مصنوعی در مقطع کارشناسی ارشد ایجاد شد و پژوهش‌های ابتدایی در زمینه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی آغاز گردید.
2. دهه ۱۳۸۰: ورود به صنعت
   در این دهه، هوش مصنوعی وارد صنایع و کسب‌وکارها شد. از مهم‌ترین دستاوردها می‌توان به استفاده در سیستم‌های بانکی و پروژه‌های رباتیک و پردازش زبان فارسی اشاره کرد. این مرحله، پایه‌ای برای تجاری‌سازی و توسعه فناوری در ایران بود.
3. دهه ۱۳۹۰: شکل‌گیری استارتاپ‌ها
   دهه ۱۳۹۰ شاهد ظهور استارتاپ‌های هوش مصنوعی در ایران بود. در این دوره:
   پلتفرم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین ایجاد شدند.
   چت‌بات‌های فارسی برای ارتباط با مشتریان طراحی شدند.
   سیستم‌های تحلیل داده و پیش‌بینی روندها در صنایع مختلف توسعه یافتند.
4. دهه ۱۴۰۰ تا امروز: جهش بزرگ
   از ابتدای دهه ۱۴۰۰، هوش مصنوعی در ایران وارد دوره رشد شتابان و کاربردی شده است:
   استفاده گسترده در تجارت الکترونیک، سلامت، حمل‌ونقل و آموزش.
   همکاری شرکت‌های داخلی با پلتفرم‌های جهانی
   توسعه پروژه‌های چندرسانه‌ای، هوش تجاری و تولید محتوا که با فناوری‌های جهانی هم‌سطح هستند.

به این ترتیب، ایران با پشتوانه دانشگاهی و توسعه صنعتی، توانسته مسیر قابل توجهی در این حوزه طی کند و به تدریج وارد مرحله بهره‌برداری عملیاتی و تجاری شود.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین و شگفت‌انگیزترین اختراعات بشر است. اگرچه مفهوم اولیه آن به دهه ۱۹۴۰ برمی‌گردد، اما سال ۱۹۵۶ را باید نقطه تولد رسمی آن دانست. از آن زمان تا امروز، Al مسیر شگفت‌انگیزی را طی کرده و اکنون به یکی از مهم‌ترین تکنولوژی‌های جهان تبدیل شده است. در این مقاله، تاریخچه هوش مصنوعی، اولین هوش مصنوعی جهان و تاریخچه هوش مصنوعی فارسی در ایران را به‌صورت کامل بررسی کردیم تا دیدی روشن از گذشته، حال و آینده این فناوری داشته باشید.

سوالات متداول

1. هوش مصنوعی دقیقاً از چه سالی ساخته شد؟

در سال ۱۹۵۶ به‌طور رسمی ایجاد شد.

2. اولین هوش مصنوعی جهان چه بود؟

برنامه ELIZA در سال ۱۹۶۶.

3. آیا ایران در حوزه هوش مصنوعی پیشرفت داشته است؟

بله. ایران در رباتیک، NLP فارسی و استارتاپ‌های هوش مصنوعی پیشرفت چشمگیری داشته است.

4. آینده هوش مصنوعی به چه سمت می‌رود؟

به سمت هوش مولد، مدل‌های زبانی بزرگ، اتوماسیون کامل و انسان ماشین‌های ترکیبی.