විද්යා ප්රබන්ධ චිත්රපට රොබෝවරු, කකුල් දෙක මත ඇවිදිමින් මිනිසුන් මෙන් හිතන්නේ හැකි ඉදිරි දැක්මක් ඇති අය නිර්මාණය කාරුණික ලෙස නිරූපිත වේ. කෙසේ වෙතත් සිනමා, ගමන්මාර්ග සම්පූර්ණයෙන්ම නිවැරදි නොවේ. ඇත්ත වශයෙන්ම, අපි දීර්ඝ කාලයක් තිස්සේ රොබෝවරු භාවිතා කරයි, නමුත් ඔවුන් ටිකක් වෙනස් වෙනවා. එය දෙවන ලෝක යුද්ධය, නවීන ෙසෝදන යන්ත තුළ කෲස් මිසයිල, එම XIX සියවසේ පටන් සැරිසරයි. අපගේ එලාම් ඔරෙලෝසු පවා - කුඩා ක්රියා, ස්ථාපිත වැඩසටහන පහත සඳහන්, හරි වෙලාවට අපට අවදි කිරීමට. කෙසේ වෙතත්, රොබෝ විද්යාව පිළිබඳ ඉතිහාසය ලෙස, අප බොහෝ දුර යන Sci-Fi යථාර්ථය සිට ඇත. මෙන්න පසු ගිය 50 වසර පුරා මිනිසා විසින් නිර්මාණය කරන ලද 5 වඩාත් බුද්ධිමත් රොබෝවරු වේ.
Eliza, 1966
රොබෝ ELISA, පළමු අථත්ය මිතුරන් එක්, කෘත්රීම බුද්ධිය ජෝසප් Weizenbaum ක්ෂේත්රයේ විශේෂඥයෙකු විසින් නිර්මාණය කරන ලදී. මෙම වැඩසටහන සීතලය ඇමරිකානු විද්යාඥ අනුකරණය. ELISA ප්රශ්න සඳහා පිළිතුරු දීම, සහ පරිශීලක ලෙස අපි ඔවුන්ගෙන් ඉල්ලා සිටිමු කිරීමට සමත් ය. ඇත්ත වශයෙන්ම, එම වැඩසටහන අසා, ඔහු දේ තේරෙන්නෙ නැහැ හා සරලව අනුරුවක් මිනිසා paraphrases. ඒ කෙසේ වුවත්, ELISA ඇගේ බුද්ධි ඉදිරියේ එහි සහකරුවන් බොහෝ ඒත්තු ගැන්වීමට සමත් විය.
සත්වයෙක්, 1994
පරිගණක රූප විශේෂඥ හා පර්යේෂකයෙකු කාල් Sims එහි ම අතථ්ය විශ්වය වැසියන් වූ අථත්ය සත්වයන් පිරිසක් නිර්මාණය කර ඇත. නිසා ජාන ගණිත ක්රමයක් කිරීමට ඔවුන් බඩගාගෙන පීනන්න, පනින්න සහ එකිනෙකා සමග තරග කිරීමට ඉගෙනගෙන තිබෙනවා. අවාසනාවකට මෙන්, ඔවුන් අපට කතා කරන්න, තමන්ගේ ම අතථ්ය ජීවිත සමඟ ද උත්සුක වූහ.
ගැඹුරු නිල්, 1997
IBM ආයතනය විසින් සංවර්ධනය කරන සුපිරි ගැඹුරු නිල්, මේ ලෝක චෙස් ශූරයා ගැරි Kasparov දී ක්රීඩා හයක තරගය ජයග්රහණයෙන් පසු හත්දින්නත්. වත් රොබෝ සමාන ප්රතිඵල උත්සාහ කවදාවත් ඇත. කෙසේ වෙතත්, Deep Blue වැඩසටහන්කරුවන් උපකාරයක් නොමැතිව කළ නොහැකි වන අතර, කෘතිම බුද්ධි න්යාය වඩාත් මූලික ක්රම පමණක් භාවිතා, ඔහු කිසිසේත්ම, ඔහුගේ ක්රියාවන් මත පූර්ණ වශයෙන් පිළිඹිමු හැක. ගැරී Kasparov පීඩාකාරි පරාජය කිරීමෙන් පසු වංචා කළ තම විරුද්ධවාදියා චෝදනා සහ පති තරඟයකදී ඉල්ලා, නමුත් මෘදුකාංග සමාගම චෙස් ක්රීඩකයා ප්රතික්ෂේප කළේය.
IBM ආයතනය වොට්සන්, 2011
IBM ආයතනය වොට්සන් මිනිසා ඇමරිකානු රූපවාහිනී ක්රීඩාව ප්රශ්න විචාරාත්මක උපද්රවයකට දිනා ගැනීමට සමත් වූ පළමු සුපිරි බවට පත් විය! ස්මාර්ට් පරිගණකය ඔහුට ප්රශ්න ඇසීමට තේරුම් ගැනීම හා තොරතුරු පිටු terabytes 4 මුළු පරිමාව ඇ මිලියන 200 ක් පමණ ඇතුළුව, දත්ත-ගබඩාව පිළිතුරු සොයා ගත හැකි වනු ඇත. යන්ත්රය ස්මාර්ට් පෙන්වන්න විශාලතම ලාභයක්ද, කෙන් ජෙනිංග්ස්ට තරග ජයග්රහණය මාලාවේ කාලය සඳහා වාර්තා තබා, බ්රැඩ් Rutter. අතර එහි තරඟකරුවන් පිළිවෙළින් 300 ක් සහ 200 ක් 000 ලැබී ඇති IBM ආයතනය වොට්සන්, ඩොලර් මිලියන 1 ක් ද, දිනා ගැනීමට සමත් විය.
ගැඹුරු-කිව් ජාලය, 2015
ගැඹුරු-කිව් ජාලය - සංවර්ධන සමාගම DeepMind, ක්රීඩාවේ ජපන් උපාය මාර්ග ශූර ජයග්රහණය, AlphaGo වැඩසටහන නිර්මාණය කරන. නීති ඔබ 49 සම්භාව්ය Atari ක්රීඩා, හුදෙක් තිරය තිරයකට හා වැඩසටහන්කරුවන් සිට උපකාර කරන්නේ නැහැ ඉගෙන ගැනීමට කෘතිම බුද්ධි. ගැඹුරු-කිව් ජාලය සිනහ බොහෝ ක්රීඩා විඳදරාගෙන. කෙසේ වෙතත්, ඔහු රාජ ප පාලන ච ෙ ඛ-Man තරගය මිනිසෙකු පරාජය කිරීමට නොහැකි විය. ගැඹුරු-කිව් ජාලය නීති ඉගෙන ගැනීමට හැකි වී ඇත, නමුත් ඉදිරියට ඔහු බලය යටතේ සිටියේ නැහැ තත්පර කිහිපයක් සඳහා සිය කටයුතු සැලසුම් කිරීමට.