कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वास्तव में पहली बार कैसे प्रोग्राम किया गया था

द्वारा WonderBooks · 20 अग॰ 2026

“कृत्रिम बुद्धिमत्ता” वाक्यांश अधिकांश लोगों की अपेक्षा से कम पुराना है — इसे 1956 की एक ग्रीष्मकालीन कार्यशाला के लिए गढ़ा गया था जो दो महीने तक चली और इसमें लगभग दस शोधकर्ता शामिल हुए।

“कृत्रिम बुद्धिमत्ता” शब्द के अस्तित्व में आने से बहुत पहले, गणितज्ञ एलन ट्यूरिंग ने पहले ही इसकी सैद्धांतिक नींव रख दी थी। उनके 1936 के गणना योग्य संख्याओं पर आधारित पेपर में, अमूर्त रूप से, उस प्रकार की मशीन का वर्णन किया गया था जो नियमों के एक सेट द्वारा अनुमत किसी भी गणना को कर सकती थी — यह अवधारणा अब ट्यूरिंग मशीन के रूप में जानी जाती है, और तब से हर कंप्यूटर के काम करने के तरीके का आधार रही है। 1950 में, मैनचेस्टर विश्वविद्यालय में दुनिया के पहले संग्रहीत-प्रोग्राम कंप्यूटरों में से एक पर काम करते हुए, ट्यूरिंग ने एक व्यावहारिक परीक्षण प्रस्तावित किया: एक मानव न्यायाधीश को दूसरे मानव और एक मशीन दोनों के साथ टेक्स्ट वार्तालाप करने दें, और देखें कि क्या न्यायाधीश मज़बूती से बता सकता है कि कौन क्या था। उन्होंने तर्क दिया कि यदि नहीं, तो मशीन का प्रदर्शन बुद्धिमान कहलाने योग्य था, चाहे उसके नीचे कुछ भी हो रहा हो।

वह कार्यशाला जिसने इस क्षेत्र का नामकरण किया

“कृत्रिम बुद्धिमत्ता” शब्द स्वयं एक विशिष्ट घटना के लिए गढ़ा गया था। 1955 में, चार शोधकर्ताओं — जॉन मैकार्थी, मार्विन मिंस्की, नथानिएल रोचेस्टर, और क्लाउड शैनन — ने डार्टमाउथ कॉलेज में एक ग्रीष्मकालीन अध्ययन का प्रस्ताव रखा, इसे “2 महीने, 10-पुरुष अध्ययन” के रूप में वर्णित किया कि क्या मशीनों को भाषा का उपयोग करने, अमूर्तता बनाने और उन समस्याओं को हल करने के लिए बनाया जा सकता है जो तब लोगों के लिए आरक्षित थीं। यह कार्यशाला 1956 की गर्मियों में, लगभग आठ सप्ताह तक चली, और हालांकि इसने कोई तैयार तकनीक का उत्पादन नहीं किया, इसने उभरते हुए क्षेत्र को अपना नाम दिया और इसके संस्थापक शोधकर्ताओं को पहली बार एक-दूसरे के सीधे संपर्क में लाया।

पहला प्रोग्राम जो ऐसा लग रहा था जैसे वह सोच रहा हो

सबसे ठोस प्रारंभिक परिणाम वास्तव में डार्टमाउथ कार्यशाला से कई महीने पहले का है। 1955 की क्रिसमस की छुट्टियों में, शोधकर्ताओं एलन नेवेल और हर्बर्ट साइमन ने लॉजिक थ्योरिस्ट नामक एक प्रोग्राम पूरा किया, जिसे गणितीय प्रमेयों को उसी तरह साबित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था जैसे एक व्यक्ति करेगा — क्रूर-बल गणना के बजाय तार्किक चरणों के माध्यम से खोज करके। इसने प्रिंसिपिया मैथमेटिका, गणितीय तर्क के मूलभूत कार्य से कई प्रमेयों को साबित किया, और इसे आमतौर पर पहले सच्चे एआई कार्यक्रमों में से एक माना जाता है। नेवेल और साइमन ने कुछ साल बाद जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर के साथ इसका अनुसरण किया, जबकि जॉन मैकार्थी — डार्टमाउथ आयोजकों में से एक — ने 1958 में लिस्प प्रोग्रामिंग भाषा बनाई, जो दशकों बाद एआई अनुसंधान की प्राथमिक भाषा बन गई।

एक ऐसा क्षेत्र जिसने वादे पर वादे किए, फिर देर से पूरा किया

प्रारंभिक सफलता ने प्रारंभिक आशावाद को जन्म दिया, और 1960 के दशक के मध्य तक, संयुक्त राज्य अमेरिका में एआई अनुसंधान महत्वपूर्ण सरकारी धन आकर्षित कर रहा था, जिसमें दुनिया भर में समर्पित प्रयोगशालाएं खुल रही थीं। वह आशावाद उस समय उपलब्ध तकनीक से आगे निकल गया — जो समस्याएं सरल दिखती थीं, उनके लिए 1960 और 1970 के दशक की मशीनें प्रदान कर सकती थीं, उससे कहीं अधिक कंप्यूटिंग शक्ति और कहीं बेहतर तरीकों की आवश्यकता थी, और यह क्षेत्र दो अच्छी तरह से प्रलेखित मंदी से गुजरा, जिसे आमतौर पर “एआई विंटर्स” कहा जाता है, 1970 के दशक में और फिर 1980 के दशक के अंत में। पुनरुद्धार चरणों में आया: विशेषज्ञ प्रणालियों ने 1980 के दशक में नए सिरे से रुचि पैदा की, और 1990 के दशक से जो वृद्धि हुई है, वह मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और क्षेत्र के संस्थापकों के कल्पना करने के किसी भी तरीके से कहीं बड़े डेटासेट तक पहुंच से संचालित हुई है।

एक सचित्र कहानी के रूप में बताया गया