Yapay Zeka Önemli Tarihi Noktalar

Apple, ChatGPT'nin yeteneklerini en yeni iPhone'lara ve dijital asistan Siri'ye sorunsuz bir şekilde entegre ederek kullanıcılara gelişmiş ve akıllı bir deneyim sunan son teknoloji ürünü “Apple Intelligence” özelliğini tanıttı.

OpenAI, metinsel açıklamalardan kısa videolar oluşturabilen bir yapay zeka modeli olan Sora'yı 15 Şubat 2024 tarihinde tanıttı.

Google, Gemini platformunun Gemini 1.0 Ultra olarak adlandırılan ve gelişmiş yetenekler ve performans yükseltmeleri sunan gelişmiş bir sürümünü tanıttı.

Başkan Biden, 30 Ekim 2023 tarihinde; Yapay Zeka teknolojisinin sorumlu ve etik bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını teşvik etmeyi, emniyetini, güvenliğini ve güvenilirliğini sağlamayı amaçlayan bir Yürütme Emri çıkardı.

Google, Mayıs 2023'te Bard'ı LaMDA'dan daha gelişmiş PaLM2 dil modeline geçirdi.

Aralarında Elon Musk ve Steve Wozniak'ın da bulunduğu teknoloji devleri ve yenilikçiler, gelişmiş yapay zeka sistemlerinin hızlı gelişimine geçici bir ara verilmesini savunan bir dilekçeyi desteklediler. Dilekçede, insan kavrayışını ve kontrolünü aşabilecek yapay zeka modelleri yaratmanın potansiyel risklerine ilişkin endişeler dile getirilerek, bu teknolojinin gidişatını yeniden değerlendirmek için altı aylık bir ara verilmesi çağrısında bulunuluyor.

Google, Mart 2023'te ChatGPT'ye yanıt olarak LaMDA ve PaLM dil modelleri tarafından desteklenen sohbet robotu Bard'ı sınırlı bir kapasitede tanıttı.

OpenAI tarafından kısa süre önce tanıtılan GPT-4 modeli, hala bazı doğal sınırlamaları paylaşmalarına rağmen, öncüsü GPT-3.5'e göre önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Özellikle GPT-4, hem metin hem de görüntü girdilerini işleyebilmesini sağlayan çok modlu yetenekler sunuyor. Bu geliştirilmiş model, ChatGPT'ye premium bir teklif olarak entegre edilmiştir. OpenAI'nin dahili değerlendirmelerine göre GPT-4, SAT'de 94. yüzdelik dilimde, LSAT'de 88. yüzdelik dilimde ve Uniform Bar Exam'de 90. yüzdelik dilimde puan alarak olağanüstü bir performans sergilemiştir.

Olağanüstü yapay zeka dil modeli ChatGPT, Ocak 2023'e kadar 100 milyondan fazla kullanıcıya ulaşarak eşi benzeri görülmemiş bir dönüm noktasına ulaştı ve şimdiye kadar tanık olunan en hızlı büyüyen tüketici uygulaması oldu.

OpenAI tarafından geliştirilen çığır açan bir dil modeli olan GPT-3; bilgisayar kodu, şiir ve diğer dil görevleri de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda insan benzeri metinler üretmek için gelişmiş derin öğrenme tekniklerinden yararlanıyor. Öncüsü T-NLG'den on kat daha büyük ve benzeri görülmemiş bir model kapasitesine sahip olan GPT-3, insan tarafından yazılmış içeriğe çarpıcı bir şekilde benzeyen ve neredeyse ayırt edilemeyen çıktılar üretiyor. Bu yenilikçi dil modeli Mayıs 2020'de tanıtıldı ve bir sonraki ay beta testine girdi.

DeepMind'ın protein yapısı tahmin modeli AlphaFold 2, Kasım ayında düzenlenen 2020 CASP yarışmasında galip geldi.

Microsoft, 17 milyar parametreye sahip devasa bir dil modeli olan Turing Natural Language Generation'ı (T-NLG) Şubat 2020'de tanıttı ve şimdiye kadar piyasaya sürülen en büyük dil modeli için yeni bir rekor kırdı.

Google, randevuları planlamak gibi görevleri yerine getirmek için doğal konuşmalar yapabilen bir yapay zeka sistemi olan Duplex'i tanıttı. Yapay zekanın konuşması insan ses kalıplarını o kadar inandırıcı bir şekilde taklit etti ki Los Angeles Times bunu “neredeyse kusursuz” bir taklit olarak tanımladı.

Alibaba tarafından dil işleme için geliştirilen bir yapay zeka sistemi, Stanford Üniversitesi'nin okuma ve anlama sınavında en iyi insan katılımcıların performansını geride bıraktı. Yapay zeka, 100.000 sorudan oluşan bir testte 82.44 puan alarak 82.304 olan insan puanını biraz geride bıraktı.

Dönüştürücü mimarisinin oluşturulması, Google'ın BERT'i gibi yenilikçi büyük dil modellerinin önünü açtı ve ardından OpenAI, önceden eğitilmiş üretken dönüştürücü modeline öncülük etti.

OpenAI tarafından geliştirilen bir yapay zeka sistemi, prestijli bir Dota 2 turnuvası olan The International 2017'de yarıştı ve 1'e 1 maçta profesyonel oyuncu Dendi'ye karşı galip geldi.

Önermeler mantığında bool tatmin problemlerini çözmek için kullanılan bir yazılım aracı, tam sayılar kümesindeki Pisagor üçlüleri ile ilgili uzun süredir devam eden matematiksel bir varsayımı kanıtlamak için kullanılmıştır. Devasa 200 terabaytlık bir alana yayılan ilk ispat, iki ayrı sertifikalı otomatik ispat doğrulama sistemi tarafından onaylanmıştır.

Deepstack116 algoritması; eksik bilgi içeren oyunlarda, özellikle de limitsiz pokerde insan oyunculardan istatistiksel anlamlılıkla daha iyi performans göstermiştir. Daha sonra, farklı bir araştırma grubu tarafından geliştirilen Libratus poker yapay zekası, son derece yetenekli dört insan rakibinin her birini yenerek istatistiksel olarak anlamlı bir örneklem üzerinde olağanüstü yüksek bir genel kazanma oranı elde etmiştir. Satranç ve Go'dan farklı olarak Pokerin eksik bilgi içeren bir oyun olması başarıyı daha da zorlaştırmaktadır.

Google DeepMind tarafından geliştirilen AlphaGo adlı yapay zeka sistemi, profesyonel Go oyuncusu ve üç kez Avrupa şampiyonu olan Fan Hui'yi 5-0'lık skorla kesin bir şekilde mağlup etti.

Stephen Hawking, Elon Musk gibi tanınmış isimler ve çok sayıda yapay zeka uzmanı, Ocak 2015'te yazdıkları açık mektupla yapay zekanın potansiyel toplumsal etkilerinin incelenmesi gerektiğini savundu.

Otoyol ağları ve ResNets gibi teknikler, daha önce başarılması zor olan 1000'den fazla katmana sahip son derece derin sinir ağlarının eğitilmesini sağladı.

Görüntüler arasındaki görsel bağlantıları sonsuz bir şekilde öğrenmek ve analiz etmek üzere tasarlanmış bir sistem olan NEIL, Carnegie Mellon Üniversitesi'nde tanıtıldı ve çeşitli görüntü verileri arasındaki ilişkileri sürekli olarak karşılaştırmasına ve incelemesine olanak tanıdı.

Alex Krizhevsky tarafından geliştirilen görüntü tanıma için öncü bir derin öğrenme modeli olan AlexNet, ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışmasını ikinciden önemli ölçüde daha az hata ile kazanarak bir başarı elde etti. Bu, görüntü tanıma görevleri için derin öğrenme tekniklerinin yaygın şekilde benimsenmesine ve çok sayıda alternatif yaklaşımın bırakılmasına neden olarak yapay zeka tarihinde önemli bir dönem noktasını oluşturdu. Krizhevsky'nin derin öğrenme ağını eğitmek için GPU çiplerini yenilikçi bir şekilde kullanması bu başarıya katkıda bulunmuştur.

Bu akıllı sanal asistanlar; kullanıcı sorgularını anlamak, bağlantılı bilgileri sağlamak, öneriler sunmak ve akıllı telefonlardaki görevleri yürütmek için doğal dil işleme yeteneklerinden yararlanır.

IBM tarafından geliştirilen Watson adlı bir yapay zeka sistemi, popüler TV bilgi yarışması Jeopardy!'nin şampiyonları Rutter ve Jennings'i geride bıraktı.

Mary Lou Maher ve Doug Fisher, Yapay Zekanın İlerlemesi Derneği tarafından düzenlenen ve yapay zeka ile çevresel sürdürülebilirlik arasındaki bağlantıya odaklanan açılış çalıştayına öncülük etti.

Bağlantıcı zamansal sınıflandırma kullanılarak eğitilen LSTM adlı bir tekrarlayan sinir ağı; örüntü tanıma yarışmalarında, özellikle de bağlantılı el yazısı tanıma alanında galip geldi ve türünün bu tür bir başarıya ulaşan ilk örneği olarak önemli bir dönüm noktası oldu.

Alberta Üniversitesi'nden bir grup araştırmacı, dama oyununun sonucunu hesaplamalı analiz yoluyla başarıyla belirledi.

Ünlü bilim dergisi olan Philosophical Transactions of the Royal Society, B - Biology; biyolojik zekayı anlamak için yapay zeka uygulamalarını araştıran “Doğal Eylem Seçimi Modelleri” başlıklı özel bir sayı yayınladı.

Dartmouth Yapay Zeka Konferansı, önümüzdeki elli yıl boyunca yapay zekanın geleceğini araştırdı. “AI@50” başlıklı etkinlik 14 Temmuz - 16 Temmuz 2006 tarihleri arasında gerçekleşti.

Beynin moleküler düzeyde kapsamlı bir simülasyonunu geliştirmek için çığır açan bir girişim olan Mavi Beyin başlatıldı.

OWL (Web Ontoloji Dili), 10 Şubat 2004 tarihinde yayınlanan bir W3C Tavsiyesidir. Web üzerinde ontolojileri veya bilgi alanlarını temsil etmek için kullanılan bir dildir.

“Akıllı oyuncaklar” olarak adlandırılan ticari olarak uygulanabilir interaktif robopetler piyasaya çıktı ve 18. yüzyıl, yenilikçi oyuncak yaratıcılarının hayallerini gerçekleştirdi.

Oxygen mimarisi projesi, mobil ve sabit bilgi işlem cihazlarını uyarlanabilir bir ağ ortamına entegre etmek için tasarlanmış bir sistemdir.

MIT'nin Yapay Zeka Laboratuvarı'nda geliştirilen akıllı bir oda ve duygusal ajanlar.

Web tarayıcıları gibi yapay zeka destekli programlar, World Wide Web'in uçsuz bucaksız genişliğinden bilgi çıkarmada ve kullanmada hayati bir rol oynamaktadır.

Ulises Cortés ve Miquel Sànchez-Marrè, ECAI konferansı sırasında çevre bilimleri ve yapay zeka arasında köprü kurmayı amaçlayan “Çevre Bilimleri ve Yapay Zekayı Birleştirmek” başlığıyla Avrupa'da öncü bir çalıştay başlattı.

Daha akıllı ve birbirine bağlı bir web için bir vizyon ortaya koyan Semantik Web Yol Haritası belgesi, Tim Berners-Lee tarafından tanıtıldı.

Tiger Electronics'in Furby'sinin piyasaya sürülmesi, ticari başarı elde eden öncü yerli yapay zeka ürünü olarak önemli bir dönüm noktası oldu.

Sepp Hochreiter ve Juergen Schmidhuber tarafından Neural Computation dergisinde yayınlanan araştırma makalesinde Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) adı verilen bir yapay sinir ağı tanıtıldı.

Logistello olarak bilinen Othello oynayan bir yapay zeka yazılımı, oyunda son dünya şampiyonu olan Takeshi Murakami'ye karşı 6-0'lık kesin bir zafer elde etti.

IBM tarafından geliştirilen Deep Blue adlı güçlü bir satranç bilgisayarı, tarihi bir maçta son dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'a karşı zafer kazandı.

NASA'da çalışan Cindy Mason, Yapay Zekanın çevresel konulardaki rolünü keşfetmeye adanmış Uluslararası IJCAI Çalıştayının açılışını düzenledi.

Bilgisayar programı Chinook, maçlarını bırakan İngiliz dama dünya şampiyonu Tinsley karşısında zafer kazandı. Ayrıca Chinook, ikinci en yüksek puanlı oyuncu olan Lafferty'yi de yendi. Aynı zamanda, ABD Ulusal Turnuvası'nda da benzeri görülmemiş bir farkla kazanarak büyük bir zafer de elde etti.

Berkeley'de profesör olan Zadeh; sinir ağları, bulanık mantık, evrimsel algoritmalar, genetik programlama ve kaos teorisi gibi farklı alanları bir araya getiren “esnek hesaplama” kavramını geliştirdi. Bu disiplinleri birleştiren küresel bir araştırma ağı kurarak hesaplamalı zeka ve karar verme sistemlerinde ilerlemeler sağladı.

ISX şirketi, Dinamik Analiz ve Yeniden Planlama Aracı (DART) ile DARPA (Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı) tarafından en iyi yüklenici olarak tanındı. Yapay zeka destekli bu aracın başarısı, hükümetin yapay zeka araştırmalarına birkaç on yıl boyunca yaptığı toplam yatırımı aşarak oldukça değerli kabul edildi.

Körfez Savaşı sırasında kullanılan DART çizelgeleme uygulaması, DARPA'nın yapay zeka alanındaki otuz yıllık araştırma çabalarının değerini başarılı bir şekilde ortaya koymuş ve bu alana yapılan önemli yatırımları haklı çıkarmıştır.

Gerry Tesauro'nun bir tavla programı olan TD-Gammon, şampiyona düzeyinde birinci sınıf oyunculara karşı rekabet edebilecek bir oyun oynama programı geliştirmede pekiştirmeli öğrenmenin etkinliğini sergilemektedir.

Yapay zeka; makine öğrenimi, akıllı eğitim sistemleri, vaka tabanlı muhakeme, çok asistanlı planlama, çizelgeleme algoritmaları, belirsiz muhakeme teknikleri, veri madenciliği yöntemleri, doğal dil işleme ve çeviri modelleri, bilgisayarla görme, sanal gerçeklik simülasyonları, oyun geliştirme ve gelişmekte olan diğer alanlar dahil olmak üzere çeşitli alanlarda önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

Navlab projesinde, Carnegie Mellon Üniversitesi'nden Dean Pomerleau tarafından geliştirilen ve sinir ağı teknolojisiyle otonom kara aracı navigasyonu sağlayan ALVINN (An Autonomous Land Vehicle in a Neural Network) sistemi kullanıldı.

Bir tür metal-oksit-yarı iletken (MOS) çok-büyük-ölçekli entegrasyon (VLSI) olan tamamlayıcı metal-oksit-yarı iletken (CMOS) teknolojisinin ilerlemesi, 1980'lerde yapay sinir ağlarının (YSA) pratikte uygulanmasını kolaylaştırmıştır. Bu alandaki ufuk açıcı çalışmalardan biri, Carver A. Mead ve Mohammed Ismail'in 1989 tarihli “Analog VLSI Implementation of Neural Systems” adlı kitabıdır ve YSA teknolojisinin gelişiminde önemli bir rol oynamıştır.

Toronto'da Alacritous Inc./Allstar Advice Inc. adlı bir şirket, ticari stratejik ve yönetimsel danışmanlık sistemi Alacrity 2.0'ın ikinci neslini piyasaya sürdü. Bu sistem, pazar evrimi ve rekabet stratejilerine odaklanan yaklaşık 3.000 kurala sahip bir ileri zincirleme uzman sistemi kullanmaktadır. Sistem, firmanın kurucuları Alistair Davidson ve Mary Chung tarafından ortaklaşa yazılırken, temel motor Paul Tarvydas tarafından geliştirilmiştir. Ayrıca Alacrity 2.0, finansal tabloları ve modelleri yorumlayabilen küçük bir finansal uzman sistemi de içeriyordu.

Marvin Minsky'nin zihnin teorik bir modeli üzerine yaptığı ve zihni işbirliği yapan asistanların bir toplamı olarak önerdiği çalışması. Bu fikrini, The Society of Mind (Zihin Toplumu) adlı kitabını yayınlamadan yıllar önce verdiği konferanslarda sunmuştu.

Öncü araştırmacılar Barbara Grosz ve Candace Sidner, söylem analizi için hesaplamalı ik çerçeveyi geliştirerek yeni bir çalışma alanının önünü açtılar.

Seppo Linnainmaa tarafından 1970 yılında tanıtılan ve daha sonra Paul Werbos tarafından sinir ağlarına uygulanan otomatik farklılaştırmanın ters modu olarak da adlandırılan Geri Yayılım algoritması, sinir ağlarının yaygın olarak benimsenmesine önemli ölçüde katkıda bulunmuştur.

Zamansal olayların öncü bir biçimlendirmesi olan Aralık Hesabı, James F. Allen tarafından tasarlandı ve bu alanda önemli bir ilerlemeye öncülük etti.

John Laird ve Paul Rosenbloom, Allen Newell ile birlikte Carnegie Mellon Üniversitesi'nde Soar (program) üzerine yaptıkları doktora araştırmasını tamamladılar.

Japonya Uluslararası Ticaret ve Sanayi Bakanlığı tarafından 1982 yılında başlatılan Beşinci Nesil Bilgisayar Sistemleri (FGCS) projesi, kapsamlı hesaplamalar yapmak için büyük paralellikten yararlanacak bir “beşinci nesil bilgisayar” geliştirmeyi amaçlıyordu. Proje, paralel işleme yoluyla karmaşık hesaplamaları yürütebilecek bir bilgi işlem sistemi oluşturmaya odaklanmıştır.

Danny Hillis, Connection Machine olarak bilinen ve yapay zeka ve hesaplama yeteneklerini önemli ölçüde artıran çığır açan bir paralel hesaplama sistemi tasarladı. Daha sonra Thinking Machines Corporation'ı kurdu.

Yapay zekaya adanmış bir organizasyon olan AAAI'nin açılış konferansı Stanford Üniversitesi'nde gerçekleşti.

Söz konusu dönemde Lisp makineleri tasarlandı, üretildi ve ticarileştirildi. Ayrıca, ilk uzman sistem kabukları ve ticari uygulamalar ortaya çıkmıştır.

Ed Feigenbaum ve Joshua Lederberg tarafından yönetilen Stanford'daki SUMEX-AIM kaynağı, ARPAnet'in bilimsel işbirliğini nasıl kolaylaştırdığını gösterdi.

MIT ve Stanford'daki araştırmacılar, monotonik olmayan mantık çalışmalarına öncülük ederek, yeni bilgiler ortaya çıktıkça inançları veya bilgileri yönetmek ve güncellemek için resmi yöntemler keşfettiler.

CMU'da Hans Berliner tarafından tavla için geliştirilen bir bilgisayar programı, kısmen şanslı koşullar nedeniyle mevcut dünya şampiyonunu yenmeyi başarıyor.

Stanford Üniversitesi'nde Hans Moravec tarafından geliştirilen ve Stanford Arabası olarak bilinen otonom araç, sandalyelerle dolu bir odada bağımsız olarak gezinerek ve Stanford Yapay Zeka Laboratuvarı çevresinde manevra yaparak bir dönüm noktasına ulaştı.

Stanford Üniversitesi'nde Cordell Green, David Barstow ve Elaine Kant'ın da aralarında bulunduğu araştırmacılar, otomatik programlamayı mümkün kılan CHI sistemini tanıttı.

INTERNIST, Pittsburgh Üniversitesi'nde araştırmacı olan Jack Myers ve Harry Pople tarafından oluşturulan bilgi tabanlı bir tıbbi tanı programıydı. Tıbbi durumları teşhis etmek için Myers'ın klinik uzmanlığından yararlanıyordu.

Stanford Üniversitesi'nde geliştirilen MOLGEN programı, bilgiyi sunmak ve gen klonlama deneylerini planlamak için nesne yönelimli programlamanın potansiyelini sergilemiştir.

Herbert A. Simon tarafından ortaya atılan çığır açıcı bir kavram olan sınırlı rasyonellik, kendisine Nobel Ekonomi Ödülü'nü kazandırmıştır. Yapay Zekanın temel dayanaklarından birini oluşturan bu teori, bireylerin sınırlı bilgi ve bilişsel kapasitelerine dayanarak karar verdiklerini ve bunun en uygun sonuçları maksimize etmekten ziyade ihtiyaçlarını karşılayan seçimlerle sonuçlandığını ileri sürmektedir.

Stanford Üniversitesi'nden Tom Mitchell adlı bir araştırmacı, bir kavram oluşturma algoritması için arama alanını temsil eden versiyon alanları fikrini ortaya attı.

Davis'in Stanford Üniversitesi'ndeki doktora araştırması, bir yapay zeka sisteminin kendi düşünce süreçleri hakkında akıl yürütebildiği meta düzeydeki akıl yürütmenin etkinliğini ortaya koydu.

Douglas Lenat tarafından Stanford'daki doktora tezi için geliştirilen AM programı, ilgi çekici varsayımlar için gevşek bir şekilde yönlendirilen bir araştırmayı içeren keşif modelini göstermektedir.

Görsel algı; ilk görsel girdiden kenarlar, sınırlar ve yüzey yönelimleri gibi temel özellikleri yakalayan “ilkel taslak” olarak bilinen bir ön temsilin oluşturulmasıyla başlar. Bu temel aşama, nesnelerin ve sahnelerin daha sonra işlenmesi ve tanınması için zemin hazırlar.

Söylemi modellemeye yönelik geleneksel yapay zeka yöntemlerinin Barbara Grosz tarafından sınırlamaları olduğu tespit edilmiştir. Daha sonra Grosz, Bonnie Webber ve Candace Sidner ile birlikte, söylemin odağını belirlemeye ve doğal dil işlemede artgönderimleri çözmeye yardımcı olan “merkezleme” kavramını geliştirdi.

Meta-Dendral, yapay zeka sistemi kimya alanında, özellikle de kütle spektrometrisi alanında çığır açan keşifler yaptı ve bu keşifler hakemli bir bilimsel dergide yayınlanarak bir bilgisayar tarafından yapılan ilk bilimsel bulgular olarak dönüm noktası oldu.

Marvin Minsky'nin Çerçeveler üzerine etkili makalesi, şemalar ve anlamsal bağlantılar hakkındaki fikirleri birleştiren bir bilgi temsili sunmuştur.

Austin Tate, genel planlama hedeflerine ulaşmak için alternatif bir yol olarak farklı kısmi planları keşfedebilen Nonlin sistemini oluşturdu.

Earl Sacerdoti, NOAH sistemi ile önceki durum uzayı arama yaklaşımından yola çıkarak kısmi dereceli planlama yöntemlerini tanıttı. NOAH, SRI International'da elektromekanik sistemlerin etkileşimli teşhisi ve onarımı için kullanılmıştır.

Ted Shortliffe'in Stanford'daki doktora tezi, belirsizlikle başa çıkabilen tıbbi teşhis için kural tabanlı bir sistem olan MYCIN'i tanıttı. DENDRAL'dan esinlenen MYCIN, özellikle ticari olanlar olmak üzere uzman sistemlerin gelişimini önemli ölçüde etkiledi.

Lighthill raporu, İngiltere'deki yapay zeka araştırmalarını eleştirmiş ve hükümetin iki üniversite dışında yapay zeka çalışmalarına yönelik fonları kesmesine yol açmıştır.

Earl Sacerdoti, ABSTRIPS adında erken bir kademeli planlama sistemi yarattı.

Prolog programlama dili Alain Colmerauer tarafından oluşturulmuştur.

Boyer-Moore teorem ispatlayıcısının geliştirilmesi Edinburgh'da başlamıştır.

Bill Woods, doğal dili temsil etmenin ve anlamanın bir yolu olarak Artırılmış Geçiş Ağlarını (ATN'ler) tanıttı.

Jaime Carbonell (Sr.), bilgi temsili için semantik ağları kullanarak bilgisayar destekli öğrenmeyi kolaylaştıran etkileşimli bir yazılım olan SCHOLAR'ı yarattı.

Seppo Linnainmaa, daha sonra yapay sinir ağlarını eğitmek için yaygın olarak kullanılan ve geri yayılım olarak adlandırılan bir teknik olan otomatik farklılaştırmanın ters modunu tanıttı.

SRI'da Jane Robinson ve Don Walker, Doğal Dil İşleme'ye odaklanan ve bu alanda önemli bir etkiye sahip olan öncü bir araştırma grubu kurdu.

McCarthy ve Hayes, yapay zeka muhakemesinde çerçeve problemini ortaya atmıştır.

Minsky ve Papert'in “Perceptrons” (Algılayıcılar) adlı çalışması basit sinir ağlarının sınırlarını ortaya koymuş ve bazılarına göre 1970'lerin yapay zeka kışını tetiklemiştir, oysa derin öğrenme yöntemleri Ivakhnenko, Lapa ve Amari'nin çalışmalarıyla zaten mevcuttu.

Stanford ilk IJCAI (Uluslararası Ortak Yapay Zeka Konferansı) konferansına ev sahipliği yaptı.

Yorick Wilks, Stanford'da Tercih Semantiğine öncülük ederek, daha sonraki birçok araştırmacıyı etkileyen ilk anlambilim tabanlı makine çeviri sistemini yarattı.

Roger Schank, Stanford'da dilin anlaşılması için kavramsal bağımlılık modelini geliştirmiş; bu model daha sonra Yale'de Wilensky, Lehnert ve Kolodner tarafından hikaye anlama ve hafıza modellemesi için yapılan doktora çalışmasıyla genişletilmiştir.

Wallace ve Boulton, Occam'ın usturasını Bayesçi minimum mesaj uzunluğu ilkeleriyle uygulayan erken bir kümeleme algoritması olan Snob'u yarattı.

MIT'de Richard Greenblatt, C sınıfı turnuva seviyesine ulaşan çığır açan bir satranç programı olan Mac Hack'i geliştirdi, bu da onu insanlara karşı inandırıcı bir şekilde rekabet eden ilk satranç yapay zekası haline getirdi.

Joel Moses, yapay zeka ve bilgi temsili kullanarak kalkülüs entegrasyon problemlerini başarıyla çözen ilk program olan Macsyma üzerine yaptığı MIT doktora çalışmasıyla sembolik matematiğe öncülük etti.

Shun'ichi Amari, çok katmanlı algılayıcılarda derin öğrenme için stokastik gradyan inişini kullanan ilk kişidir. Öğrencisi Saito tarafından yürütülen bilgisayar deneylerinde, iki değiştirilebilir katmana sahip çok katmanlı bir algılayıcı, doğrusal olmayan ayrılabilir örüntü sınıflarını gruplandırmak için yararlı iç temsiller öğrendi.

- Ross Quillian demonstrated semantic nets in his PhD dissertation at Carnegie Institute of Technology (now CMU).

- The Machine Intelligence 71 workshop at Edinburgh was the first of an influential annual series organized by Donald Michie and others.

- A negative report on machine translation killed much work in natural language processing (NLP) for many years.

- The Dendral program, developed by Edward Feigenbaum, Joshua Lederberg, Bruce Buchanan, and Georgia Sutherland at Stanford University, demonstrated the ability to interpret mass spectra on organic chemical compounds, making it the first successful knowledge-based program for scientific reasoning.

Edward Feigenbaum, bilimsel araç verilerini kullanarak organik bileşiklerin moleküler yapısını çıkarabilecek bir yazılım geliştirmek için on yıllık bir çaba olan Dendral projesini başlattı. Dendral ilk uzman sistemdi.

J. Alan Robinson, programların bir temsil dili olarak resmi mantıkla verimli bir şekilde çalışmasını sağlayan mekanik bir ispat prosedürü olan Çözümleme Yöntemini icat etti.

1965 yılında, Kaliforniya, Berkeley Üniversitesi'nde profesör olan Lotfi A. Zadeh, Bilgi ve Kontrol dergisinde “Bulanık Kümeler” adlı ufuk açıcı makalesini yayınlayarak bulanık mantık kavramını tanıttı.

Ivakhnenko ve Lapa, Sovyetler Birliği'nde çok katmanlı algılayıcıları eğitmek için ilk derin öğrenme algoritmasını yaratarak daha sonra modern sinir ağları için temel olacak tekniklere öncülük etti.

Bobrow'un MIT'deki tezi bilgisayarların doğal dili cebirdeki kelime problemlerini çözecek kadar anlayabileceğini gösterirken, Raphael'in SIR üzerindeki çalışması mantıksal bilgi temsilinin bilgisayar sistemlerinin soruları yanıtlamasını nasıl sağlayabileceğini gösterdi.

Uhr ve Vossler, Rosenblatt'ın algılayıcılarının sınırlamalarının ötesine geçerek kendi özelliklerini oluşturabilen ve değiştirebilen ilk uyarlanabilir makine öğrenimi programlarından birini yarattı.

Feigenbaum ve Feldman, yapay zekâya odaklanan araştırma makalelerinin yer aldığı ilk antoloji olan "Bilgisayarlar ve Düşünce"yi derlediler.

Solomonoff, tahminler yapmak ve örneklerden öğrenmek için evrensel Bayes yaklaşımları geliştirerek yapay zeka için matematiksel bir temel oluşturdu.

Masterman ve Cambridge'deki ekibi, makine çevirisini kolaylaştırmak için tasarlanmış semantik ağlar oluşturdu.

Newell, Shaw ve Simon CMU'da Genel Problem Çözücü'yü (GPS) geliştirirken, McCarthy ve Minsky MIT Yapay Zeka Laboratuvarı'nı kurdu.

McCarthy, yapay zeka için tasarlanmış ilk programlama dillerinden biri olan Lisp'i yarattı. IBM'de Gelernter ve Rochester, tipik vakaların görsel modellerini kullanan bir geometri teorem ispatlayıcısını geliştirdi. Teddington Konferansı'nda çok sayıda etkili bildiri sunuldu: McCarthy'nin Tavsiye Alıcı ve “sağduyu” muhakemesi önerisi, Selfridge'in “Pandemonium ”u ve Minsky'nin sezgisel programlama üzerine çalışması.

McCarthy, Minsky, Rochester ve Shannon, McCarthy'nin “yapay zeka” terimini ortaya attığı Dartmouth College yaz konferansını düzenlediler - bu etkinlik yapay zekanın bir alan olarak resmi başlangıcında dönüm noktası oldu.

Arthur Samuel, insan oyuncularla ciddi şekilde rekabet edebilen ilk oyun oynama programını, 1952'de oluşturulan bir dama programını geliştirdi. Bu programı 1955 yılında öğrenme yeteneklerini de içerecek şekilde geliştirerek deneyim yoluyla gelişmesini sağladı.

Strachey ve Prinz, 1951 yılında Manchester Üniversitesi'nin Ferranti Mark 1 bilgisayarı için sırasıyla dama ve satranç programları geliştirerek ilk işlevsel yapay zeka programlarını yarattılar.

Donald Hebb, birlikte ateşlenen nöronlar arasındaki bağlantıları güçlendirerek sinir ağlarının nasıl öğrenebileceğine dair bir mekanizma öneren Hebbian teorisini kurdu.

Bush, The Atlantic Monthly'de “Düşündüğümüz Gibi” başlıklı bir yazı yayınlayarak bilgisayarların çeşitli faaliyetlerde insan yeteneklerini geliştireceği bir gelecek tasvir etti.

Von Neumann ve Morgenstern “Oyunlar Kuramı ve Ekonomik Davranış”ı yayınlayarak, oyun teorisini daha sonra yapay zeka gelişimi için çok önemli olacak matematiksel bir çerçeve olarak kurdular.

Rosenblueth, Wiener ve Bigelow, Wiener'in daha sonra aynı adı taşıyan 1948 tarihli kitabında popüler hale getireceği “sibernetik” terimini oluşturdular.

McCulloch ve Pitts, yapay sinir ağlarının ilk matematiksel modelini sunan ve nöronların mantıksal işlemleri nasıl gerçekleştirebileceğini gösteren “Sinirsel Faaliyete Özgü Fikirlerin Mantıksal Hesabı”nı yayınladı.

Zuse, ilk işlevsel programlanabilir genel amaçlı bilgisayarın yapımını tamamladı.

Edward Condon, Nim oyununu hata yapmadan oynayabilen dijital bir bilgisayar olan Nimatron'u yarattı.

Konrad Zuse ilk programlanabilir bilgisayarlardan biri için patent başvurusunda bulundu.

Alonzo Church, genel hesaplama problemlerinin karar verilemezliğini kanıtlayarak ve bilgisayar programlama dili teorisi için gerekli olan lambda kalkülüsünü geliştirerek Gödel'in çalışmalarını geliştirdi.

Kurt Gödel, matematiksel ifadeleri sayılar olarak kodlayarak ve bazı doğru ifadelerin herhangi bir tutarlı mekanik sistem tarafından kanıtlanamayacağını göstererek hesaplama sistemlerindeki temel sınırlamaları gösterdi, ki bu da teorik bilgisayar bilimini ve yapay zekayı şekillendirecek bir buluştu.

Lenz ve Ising tarafından 1925 yılında geliştirilen Ising modeli, eşik elemanları kullanan tekrarlayan sinir ağının erken bir formuydu. Amari daha sonra 1972 yılında bu sistemi uyarlanabilir hale getirmiştir.

Torres Quevedo, satranç oynayabilen ilk makine olan El Ajedrecista'yı yarattı ve kayan noktalı aritmetik gibi kavramlara öncülük etti. Düşünme ve otomatik makineler arasındaki ilişkiyi inceleyen Otomatikler Üzerine Denemeler adlı eseri, erken dönem yapay zeka öncülerinden biri olarak tanınmasını sağlamıştır.

Russell ve Whitehead'in Principia Mathematica'sı temel matematiğin biçimsel mantıksal akıl yürütme yoluyla ifade edilebileceğini göstermiştir.

Samuel Butler, makinelerin biyolojik organizmalar gibi evrimleşebileceğini öne sürmüş ve sonunda bilinç geliştirerek insanların yerini alabileceklerini öngörmüştür.

George Boole, insan aklının temel işlemlerini ifade etmek ve analiz etmek için tasarlanmış matematiksel bir sistem olan Boole cebirini yarattı.

Bernard Bolzano, anlamın dil ve mantıkta (semantik) nasıl temsil edildiğini biçimlendirmeye yönelik modern yaklaşıma öncülük etmiştir.

Babbage ve Lovelace, hesaplamalar yapmak üzere programlanabilen mekanik bilgisayarlar geliştirmek için işbirliği yaptılar.

Legendre ve Gauss, 18. yüzyılın sonlarında/ 19. yüzyılın başlarında gezegen hareketlerini tahmin etmek için doğrusal gerilemeyi (en küçük kareler yöntemi olarak da bilinir) geliştirmiştir. Bu matematiksel teknik daha sonra yapay sinir ağının en basit şekli olarak kabul edilecektir.

Von Kempelen, insan rakiplerini yenerek Avrupa'yı gezen ve satranç oynadığı iddia edilen bir makine olan Türk'ü yarattı. Daha sonra bir insan satranç oyuncusunu gizleyen bir aldatmaca olduğu ortaya çıktı.

Thomas Bayes'in ölümünden sonra yayınlanan makalesi, Bayes teoremi olarak bilinen ve daha sonra Bayes ağları aracılığıyla yapay zeka sistemleri için temel hale gelecek olan matematiksel bir ilkeyi tanıttı.

La Mettrie, “L'Homme Machine” (İnsan Makinesi) adlı eserinde insan düşünce süreçlerinin tamamen mekanik bir yapıya sahip olduğunu öne sürmüştür.

David Hume, tümevarımı - belirli örneklerden genel ilkeler çıkarma süreci - temel bir öğrenme yöntemi olarak tanımlamıştır.

Daniel Bernoulli, fayda kavramını geliştirerek olasılık teorisini değer ve karar vermeyi ölçmek için bir çerçeveye genişletti; bunlar, daha sonra yapay zeka sistemlerinin hedefleri ve seçimleri nasıl modelleyeceği konusunda temel olacak ilkelerdi.

Swift'in Gulliver'in Seyahatleri, Llull'un Ars Magna'sını ve Leibniz'in mekanik mantığını, zeka ya da öğrenme gerektirmeden bilimsel eserler ürettiğini iddia eden kurgusal bir makine olan Laputa'nın Motoru aracılığıyla hicvetmiştir.

Leibniz, tüm nesnelere sayısal değerler atayacak evrensel bir mantık sistemi öngörmüş ve mekanik akıl yürütme yoluyla herhangi bir sorunu çözmek için cebirsel bir yöntem oluşturmayı amaçlamıştır.

Leibniz, daha sonra sinir ağlarının geriye yayılım gibi algoritmalarla eğitilmesi için gerekli olacak matematiksel bir ilke olan zincir kuralını keşfetti.

Leibniz, çarpma ve bölme işlemleri yapabilen bir hesap makinesi olan Adımlı Reckoner'ı yaratarak mekanik hesaplamayı geliştirdi.

Descartes, hayvan bedenlerinin sofistike makineler olarak işlev gördüğünü kuramlaştırırken, bilinç ve zihinsel süreçlerin temelde farklı olduğunu savunmuştur.

Blaise Pascal, sayısal hesaplamalar yapabilen mekanik bir cihaz olan ilk dijital hesap makinesini yarattı.

Francis Bacon'ın Novum Organum adlı eseri, Aristoteles'in eserine atıfta bulunarak, bilgi edinmenin temelleri olarak ampirik metodoloji ve tümevarımsal akıl yürütmeyi ortaya koymuştur.

Efsaneye göre Praglı Haham Loew, kilden yapılmış ve sihirli bir şekilde hayata döndürülmüş yapay bir varlık olan Golem'i yarattı.

Rönesans hekimi ve simyacı Paracelsus; manyetik güçler, üreme materyali ve simyasal süreçlerin bir kombinasyonunu kullanarak insansı bir varlık ürettiğini iddia etmiştir.

13. yüzyılda Ramon Llull, kavramları mekanik olarak birleştirmek için Zairja adlı Arapça bir aleti uyarlayarak Ars Magna'yı yarattı. Bunları basit bilgileri birleştirerek karmaşık bilgiler üretebilen makineler olarak tasarladı. Bu kavram daha sonra 1600'lerde Leibniz'in çalışmalarını etkilemiştir.

El Cezeri, koordineli bir şekilde müzik çalmak için programlanabilen mekanik insansı figürlerden oluşan otomatik bir orkestra tasarladı.

Harezmi, aritmetik ve cebirsel problemlerin çözümü için ayrıntılı, sistematik prosedürler sağlayan etkili matematik ders kitapları yazmıştır. Bu yöntemler 1500'lü yıllara kadar birkaç yüzyıl boyunca İslam medeniyeti, Hindistan ve Avrupa'da yaygın olarak kullanılmıştır. Adı, sistematik problem çözme yöntemlerine yaptığı katkıyı yansıtan “algoritma” kelimesinin kökenidir.

Arap simyacı Cabir ibn Hayyan, insan yaşamı da dahil olmak üzere yaşamı laboratuvar süreçleri yoluyla yapay olarak yaratma olasılığını araştıran Takwin adlı teorik bir çerçeve geliştirdi.

Yunan filozof Porphyry, bilgi ve mantığı kategoriler halinde düzenleyen bir eser olan Isagogê'yi yazmıştır. Özellikle, bugün semantik ağ (yapılandırılmış bir diyagram aracılığıyla kavramlar arasındaki ilişkileri göstermenin bir yolu) dediğimiz şeyin erken bir versiyonu olan görsel bir temsil içeriyordu.

Antik bir Yunan mucit olan İskenderiyeli Hero, mekanik insansı figürler de dahil olmak üzere çeşitli otomatik cihazlar tasarlamıştır. En önemli başarılarından biri, bazılarının tarihteki ilk programlanabilir makine olarak kabul ettiği, senaryolaştırılmış hareketleri ve sahneleri gerçekleştirebilen otomatik bir tiyatro yaratmaktı.

Antik Yunanlı bir mühendis olan Ctesibius, alarm sistemi içeren gelişmiş bir su saati yarattı. Bu cihaz, sistemin mevcut durumuna göre kendi çalışmasını izleyip ayarlayabildiği bir geri besleme kontrol mekanizmasının bilinen ilk kullanımını temsil ettiği için çığır açıcıydı.

Aristotle made two significant contributions to the foundations of systematic thinking and problem-solving:

1) In his work Organon, he developed the syllogism - a structured method of logical reasoning where conclusions are drawn from two premises. This represented one of the first formalized systems of mechanical, step-by-step logical thinking.

2) In Nicomachean Ethics, he outlined what we now call means-ends analysis - a method of solving problems by repeatedly identifying the gap between your current state and goal state, then taking actions to reduce that gap. Interestingly, this same basic algorithm would be implemented thousands of years later in one of the first AI programs, the General Problem Solver, created by Newell and Simon in 1959.

Çin'in Zhou Hanedanlığı döneminde Yan Shi adında bir mühendis kendi kendine hareket edebilen otomatik figürler ya da “mekanik adamlar” yarattı ve Kral Mu'ya gösterdi.

Eski Mısır ve Yunanistan'da insanlar bazı kutsal heykellerin bilinç ve duygulara sahip olduğuna inanıyordu. Hermes Trismegistus'a atfedilen yazılara göre, bu mekanik heykellerin hem duyusal algıya (sensus) hem de yaşam gücüne veya nefese (spiritus) sahip olduğu düşünülüyordu. Tanrıların ilahi doğasını anlayarak, insanların bu nitelikleri inşa edilmiş formlarında yeniden yaratmayı öğrendiklerini iddia etmiştir.