What is AI in Telugu?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అనేది ఆలోచించడం, నేర్చుకోవడం మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునేలా ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన యంత్రాల ద్వారా మానవ మేధస్సు యొక్క అనుకరణను సూచిస్తుంది. ఈ ఫీల్డ్ సమస్య-పరిష్కారం, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, దృశ్యమాన అవగాహన, ప్రసంగ గుర్తింపు మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడం వంటి సాధారణంగా మానవ మేధస్సు అవసరమయ్యే పనులను చేయగల సామర్థ్యం గల సిస్టమ్‌లను రూపొందించడంపై దృష్టి పెడుతుంది.
AI కంప్యూటర్ సైన్స్, మ్యాథమెటిక్స్, లింగ్విస్టిక్స్, సైకాలజీ మరియు ఇంజినీరింగ్‌లను స్వయంప్రతిపత్తితో అభిజ్ఞా పనులను నిర్వహించగల వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి అనుసంధానిస్తుంది. AI అప్లికేషన్‌లు సిరి మరియు అలెక్సా వంటి డిజిటల్ అసిస్టెంట్‌ల నుండి స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలను నడిపే సంక్లిష్ట అల్గారిథమ్‌ల వరకు ఉంటాయి.
Table of Contents
Artificial Intelligence | AI in Telugu
AI History in Telugu
AI అభివృద్ధి అనేది 20వ శతాబ్దం మధ్యకాలం నుండి కొనసాగుతున్న ప్రయాణం. దాని పరిణామం యొక్క వివరణాత్మక కాలక్రమం ఇక్కడ ఉంది:
ప్రారంభ పునాదులు
ప్రాచీన మరియు తాత్విక మూలాలు:
కృత్రిమ జీవుల భావనలు పురాతన గ్రీకు పురాణాల నాటివి, ఆటోమేటన్లు మరియు రోబోట్లు వంటి ఆలోచనలు సాహిత్యంలో కనిపిస్తాయి.
రెనే డెస్కార్టెస్ వంటి తత్వవేత్తలు మెకానికల్ రీజనింగ్ మరియు కాగ్నిషన్ గురించి ఊహించారు.
17వ-19వ శతాబ్దపు పునాదులు:
బ్లేజ్ పాస్కల్ మరియు గాట్‌ఫ్రైడ్ విల్హెల్మ్ లీబ్నిజ్ వంటి గణిత శాస్త్రజ్ఞులు తర్కం మరియు తార్కికం యొక్క పునాది సిద్ధాంతాలను అభివృద్ధి చేశారు.
చార్లెస్ బాబేజ్ మరియు అడా లవ్‌లేస్ 1800లలో ప్రోగ్రామబుల్ మెషీన్‌లకు పునాది వేశారు.
1940లు-1950లు: AI జననం
అలాన్ ట్యూరింగ్ మరియు ట్యూరింగ్ టెస్ట్:
బ్రిటిష్ గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు అలాన్ ట్యూరింగ్ AI యొక్క వ్యవస్థాపక పితామహులలో ఒకరిగా పరిగణించబడ్డాడు.
అతని 1950 పేపర్ “కంప్యూటింగ్ మెషినరీ అండ్ ఇంటెలిజెన్స్” ట్యూరింగ్ టెస్ట్‌ను ప్రతిపాదించింది, ఇది మెషిన్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను అంచనా వేయడానికి ఒక బెంచ్‌మార్క్.
మొదటి కంప్యూటర్లు:
1940లలో, ఎలక్ట్రానిక్ కంప్యూటింగ్ యొక్క ఆగమనం మానవ మేధస్సును అనుకరించే అవకాశాన్ని ఎనేబుల్ చేసింది.
డార్ట్‌మౌత్ వర్క్‌షాప్ (1956):
“ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్” అనే పదాన్ని డార్ట్‌మౌత్ కళాశాలలో జాన్ మెక్‌కార్తీ, మార్విన్ మిన్స్కీ, నథానియల్ రోచెస్టర్ మరియు క్లాడ్ షానన్‌లు నిర్వహించిన సెమినల్ కాన్ఫరెన్స్‌లో ఉపయోగించారు.
ఈ వర్క్‌షాప్ పరిశోధనా విభాగంగా AI యొక్క అధికారిక ప్రారంభాన్ని గుర్తించింది.
1960లు-1970లు: ది ఎర్లీ ప్రామిస్
AI Boom in Telugu
బీజగణితాన్ని పరిష్కరించడం, రేఖాగణిత సిద్ధాంతాలను నిరూపించడం మరియు చదరంగం ఆడడం వంటి సామర్థ్యం గల ప్రోగ్రామ్‌లను పరిశోధకులు అభివృద్ధి చేశారు.
గుర్తించదగిన ప్రాజెక్ట్‌లలో ELIZA (ప్రారంభ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సిస్టమ్) మరియు సాధారణ సమస్య పరిష్కారం (GPS) ఉన్నాయి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిచయం:
ఆర్థర్ శామ్యూల్ “మెషిన్ లెర్నింగ్” అనే కాన్సెప్ట్‌ను ఒక ప్రోగ్రామ్‌తో పరిచయం చేసాడు, అది చెకర్స్ ప్లే చేసే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరిచింది.
సవాళ్లు మరియు విమర్శలు:
పురోగతి ఉన్నప్పటికీ, ప్రారంభ AI వ్యవస్థలు సంక్లిష్టమైన వాస్తవ-ప్రపంచ పనులతో పోరాడుతున్నాయి.
కంప్యూటింగ్ శక్తిలో పరిమితులు మరియు అనిశ్చితిని నిర్వహించలేకపోవడం వలన మొదటి “AI శీతాకాలం” (తగ్గిన నిధులు మరియు వడ్డీ కాలం)కి దారితీసింది.
1980లు: నిపుణుల వ్యవస్థల ద్వారా పునరుజ్జీవనం
నిపుణుల వ్యవస్థలు:
నిపుణుల వ్యవస్థల అభివృద్ధి కారణంగా AI పునరుజ్జీవనాన్ని పొందింది, ఇది నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి నాలెడ్జ్ బేస్‌లను ఉపయోగించింది.
ఉదాహరణలలో MYCIN (ఒక మెడికల్ డయాగ్నస్టిక్ సిస్టమ్) మరియు XCON (డిజిటల్ ఎక్విప్‌మెంట్ కార్పొరేషన్ ద్వారా ఉపయోగించబడుతుంది).
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో పురోగతి:
బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ అల్గారిథమ్‌ల పునఃస్థాపన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో పరిశోధనను పునరుద్ధరించింది.
1990లు-2010లు: ద ఎరా ఆఫ్ డేటా అండ్ అల్గారిథమ్స్
ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్స్‌లో AI:
IBM యొక్క డీప్ బ్లూ 1997లో ప్రపంచ చెస్ ఛాంపియన్ గ్యారీ కాస్పరోవ్‌ను ఓడించింది, వ్యూహాత్మక తార్కికంలో AI యొక్క శక్తిని ప్రదర్శించింది.
హెల్త్‌కేర్, ఫైనాన్స్ మరియు లాజిస్టిక్స్ వంటి పరిశ్రమలలో AI ఉపయోగాలను కనుగొంది.
బిగ్ డేటా పెరుగుదల:
2000లలో డిజిటల్ డేటా యొక్క విస్ఫోటనం మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు వృద్ధి చెందడానికి అవసరమైన ఇంధనాన్ని అందించింది.
లోతైన అభ్యాస పురోగతి:
డీప్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితి, గణన శక్తి మరియు TensorFlow మరియు PyTorch వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలో పురోగతి కారణంగా ప్రాముఖ్యతను పొందింది.
2012లో, అలెక్స్ క్రిజెవ్‌స్కీ శిక్షణ పొందిన నాడీ నెట్‌వర్క్ ఇమేజ్ గుర్తింపులో సంచలనాత్మక ఫలితాలను సాధించింది.
2020లు మరియు అంతకు మించి: ది ఏజ్ ఆఫ్ AI ఇంటిగ్రేషన్
AI in Everyday Life in telugu
వర్చువల్ అసిస్టెంట్‌లు, రికమండేషన్ ఇంజిన్‌లు మరియు ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్‌ల వంటి సాంకేతికతలను AI శక్తివంతం చేస్తుంది.
OpenAI యొక్క GPT (జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్) సిరీస్ వంటి భాషా నమూనాలు సహజ భాషా అవగాహనను విప్లవాత్మకంగా మార్చాయి.
నైతిక మరియు నియంత్రణ ఆందోళనలు:
AI యొక్క విస్తృత ఉపయోగం నైతికత, పక్షపాతం, డేటా గోప్యత మరియు సామాజిక ప్రభావం చుట్టూ సమస్యలను లేవనెత్తింది.
ముఖ్య సహకారులు మరియు ఆవిష్కర్తలు
అలాన్ ట్యూరింగ్: ఆధునిక కంప్యూటింగ్ మరియు AI భావనలకు మార్గదర్శకుడు.
జాన్ మెక్‌కార్తీ: “ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్” అనే పదాన్ని రూపొందించారు మరియు లిస్ప్ ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్‌ను అభివృద్ధి చేశారు.
మార్విన్ మిన్స్కీ: AIలో దూరదృష్టి కలిగిన వ్యక్తి, MIT AI లాబొరేటరీ సహ వ్యవస్థాపకుడు.
హెర్బర్ట్ సైమన్ మరియు అలెన్ న్యూవెల్: లాజిక్ థియరిస్ట్ మరియు జనరల్ ప్రాబ్లమ్ సాల్వర్‌ని సృష్టించారు.
జియోఫ్రీ హింటన్: “గాడ్ ఫాదర్ ఆఫ్ డీప్ లెర్నింగ్” అని పిలుస్తారు, ఇది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ పరిశోధనలో కీలకమైనది.
Yoshua Bengio మరియు Yann LeCun: డీప్ లెర్నింగ్ మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో ఇతర మార్గదర్శకులు.
How AI Works in Telugu
AI వ్యవస్థలు కీలక భాగాల కలయిక ద్వారా పనిచేస్తాయి:
- డేటా
AI వ్యవస్థలకు డేటా పునాది. ఇది టెక్స్ట్, చిత్రాలు, వీడియోలు మరియు సంఖ్యా ఇన్‌పుట్‌లను కలిగి ఉంటుంది.
నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు అంచనాలను రూపొందించడానికి AI వ్యవస్థలు పెద్ద డేటాసెట్‌లను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతాయి.
- అల్గోరిథంలు
సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అల్గారిథమ్‌లు దశల వారీ సూచనలు. ముఖ్య AI అల్గారిథమ్‌లు:
పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం: అంచనాలను రూపొందించడానికి సిస్టమ్ లేబుల్ చేయబడిన డేటా నుండి నేర్చుకుంటుంది.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం: లేబుల్ చేయని డేటాలోని నమూనాలను గుర్తిస్తుంది.
రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్: రివార్డ్‌లను పెంచుకోవడానికి ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ ద్వారా నేర్చుకుంటారు.
- న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం ద్వారా ప్రేరణ పొందాయి. అవి ఇంటర్కనెక్టడ్ నోడ్స్ (న్యూరాన్లు) పొరలను కలిగి ఉంటాయి.
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది AI యొక్క ఉపసమితి, ఇది సంక్లిష్ట డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి బహుళ లేయర్‌లతో కూడిన పెద్ద న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.
- శిక్షణ మరియు అభ్యాసం
శిక్షణలో AI సిస్టమ్‌లోకి డేటాను అందించడం మరియు పనితీరును మెరుగుపరచడానికి దాని పారామితులను సర్దుబాటు చేయడం వంటివి ఉంటాయి.
అభ్యాస పద్ధతులు:
మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML): కాలక్రమేణా మెరుగుపరచడానికి AI డేటా నుండి నేర్చుకుంటుంది.
డీప్ లెర్నింగ్ (DL): మరింత క్లిష్టమైన పనులను పరిష్కరించడానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించి అధునాతన ML.
- మోడల్స్ మరియు ఇన్ఫరెన్స్
శిక్షణ పొందిన తర్వాత, AI వ్యవస్థలు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి నమూనాలను ఉపయోగిస్తాయి.
ఉదాహరణకు, శిక్షణ పొందిన మోడల్ ఇమెయిల్‌లను స్పామ్‌గా వర్గీకరించగలదు లేదా నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా కాదు.
- ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లు
AI వ్యవస్థలు కాలక్రమేణా వాటి ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఫీడ్‌బ్యాక్ మెకానిజమ్‌లను కలిగి ఉంటాయి.
- హార్డ్‌వేర్ మరియు ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్
పెద్ద-స్థాయి డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను నిర్వహించడానికి AIకి GPUలు మరియు TPUలతో సహా శక్తివంతమైన గణన వనరులు అవసరం.
AI Applications in Telugu
హెల్త్‌కేర్: డయాగ్నోస్టిక్స్, డ్రగ్ డిస్కవరీ, పర్సనలైజ్డ్ మెడిసిన్.
ఫైనాన్స్: ఫ్రాడ్ డిటెక్షన్, అల్గారిథమిక్ ట్రేడింగ్, క్రెడిట్ స్కోరింగ్.
రిటైల్: వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులు, జాబితా నిర్వహణ, చాట్‌బాట్‌లు.
రవాణా: స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు, ట్రాఫిక్ నిర్వహణ, లాజిస్టిక్స్.
వినోదం: కంటెంట్ సిఫార్సులు, గేమ్ డెవలప్‌మెంట్, వర్చువల్ ప్రొడక్షన్.
విద్య: వ్యక్తిగతీకరించిన లెర్నింగ్ సిస్టమ్స్, ఆటోమేటెడ్ గ్రేడింగ్, వర్చువల్ ట్యూటర్స్.
సవాళ్లు మరియు నైతిక పరిగణనలు
పక్షపాతం మరియు న్యాయం:
AI వ్యవస్థలు శిక్షణ డేటాలో ఉన్న పక్షపాతాలను శాశ్వతం చేయగలవు.
గోప్యతా ఆందోళనలు:
AI చాలా ఎక్కువ వ్యక్తిగత డేటాపై ఆధారపడుతుంది, గోప్యతా సమస్యలను పెంచుతుంది.
జవాబుదారీతనం:
AI-ఆధారిత నిర్ణయాలకు బాధ్యతను నిర్ణయించడం సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది.
ఉపాధి ప్రభావం:
ఆటోమేషన్ కొన్ని రంగాలలో ఉద్యోగ స్థానభ్రంశానికి దారితీయవచ్చు.
Read More:-
తీర్మానం
AI అనేది మానవ జీవితంలోని ప్రతి అంశాన్ని మార్చగల సామర్థ్యంతో విప్లవాత్మక సాంకేతికతను సూచిస్తుంది. దాని వేగవంతమైన అభివృద్ధి సవాళ్లను అందజేస్తున్నప్పటికీ, నైతిక అమలు మరియు ఆలోచనాత్మకమైన నియంత్రణ AI యొక్క శక్తిని సామాజిక ప్రయోజనం కోసం ఉపయోగించగలవు. దీని చరిత్ర, ప్రాచీన తత్వవేత్తల సైద్ధాంతిక ఆలోచనల నుండి నేటి లోతైన అభ్యాస పురోగతుల వరకు, మానవత్వం యొక్క కనికరంలేని ఆవిష్కరణలను ప్రతిబింబిస్తుంది.
Post Disclaimer
The information presented in this blog post is for educational and informational purposes only. While every effort has been made to ensure the accuracy of the content, the historical interpretations and perspectives shared here are based on publicly available sources and are subject to individual interpretation.
The author does not claim to be an authority on the subject, and readers are encouraged to conduct their own research and consult academic sources for a more comprehensive understanding. The views expressed in this post do not reflect the opinions of any official institutions or organizations.
