முதலில் AI ஆராய்ச்சியாளர்கள், மனிதர்கள் புதிர்களை தீர்த்தல், அட்டை விளையாட்டுகளை விளையாடுதல் அல்லது தர்க்கரீதியாக பொருத்தியறிதல்களை உருவாக்குதல் போன்றவற்றில் பயன்படுத்தும் படிப்பபடியான பகுத்தறிதலைப் போன்ற வழிமுறைகளை உருவாக்கினர்.
80களின் இறுதி மற்றும் 90களில், நிகழ்தகவு மற்றும் பொருளாதாரம் ஆகியவற்றிலுள்ள கருத்துகளைப் பயன்படுத்தி, உறுதியற்ற அல்லது முழுமைபெறாத தகவல்களைக் கையாள்வதற்கான மிக வெற்றிகரமான முறைகளை AI ஆராய்ச்சி உருவாக்கியது.

மிகவும் கடினமான சிக்கல்களுக்கு, இந்த வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்த மிகப்பெரிய கணிப்பு வளங்கள் தேவைப்படலாம் - இவற்றில் பெரும்பாலானவை "சேர்க்கை வெடிப் பெருக்கத்தை" அடைகின்றன: சிக்கல் அளவு ஒரு குறிப்பிட்ட எல்லையைக் கடந்து செல்லும்போது அதற்குத் தேவையான நினைவகத்தின் அளவு அல்லது கணினியின் நேரம் ஆகியவை அளவிடமுடியாத அளவிற்கு அதிகரிக்கிறது. AI ஆராய்ச்சியில் மிகவும் சிறந்த சிக்கல் தீர்க்கும் வழிமுறைகளின் தேடலே அதிக முன்னுரிமை பெற்றது.

மனிதர்கள், அவர்களின் பெரும்பாலான சிக்கல்களை, பழைய AI ஆராய்ச்சி மாதிரியாக முயற்சித்த உணர்நிலை, படிப்படியான பொருத்தியறிதலுக்குப் பதிலாக வேகமான, உள்ளுணர்வு தீர்ப்புகளின் மூலமே தீர்க்கின்றனர். இந்த வகையான "துணைக் குறியீட்டு" சிக்கல் தீர்த்தலை உருவாக்குவதில் AI ஓரளவு முன்னேற்றம் கண்டது: உயர்ந்த பகுத்தறிதலுக்கான உணர்திறன் இயந்திரத்தின் திறன்களின் முக்கியத்துவத்தை உள்ளடக்க அணுகுமுறைகள் வலியுறுத்துகின்றன, நரம்பியல் வலையமைப்பு ஆராய்ச்சியானது, இந்தத் திறனை அதிகரிக்கச் செய்வதற்காக, மனித மற்றும் விலங்கு மூளைகளின் உள்ளமைப்பைப் போன்ற அமைப்புகளை உருவாக்க முயற்சிக்கின்றன.

இயக்கமும் கையாளுதலும்
போட்டிகளும் பரிசுகளும்
பொருத்தியறிதல், பகுத்தறிதல், சிக்கல் தீர்த்தல்
புள்ளியியல் AI