प्राकृतिक भाषा को समझना एक AI पूर्ण कार्य है । इस समझ का एक पहलू संदर्भ को समझ रहा है। इस लेख में, मैं बताऊंगा कि हमारा मन किस प्रकार का संदर्भ निर्धारित करता है, यह एक प्रकार के संदर्भ के साथ कैसे काम करता है, और हम इस प्रक्रिया को अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक में कैसे फिर से बनाते हैं।

ट्रॉफी भूरे रंग के सूटकेस में फिट नहीं होती है क्योंकि यह बहुत छोटा है।
क्या है [छोटा / बड़ा]?
उत्तर: सूटकेस / ट्रॉफी।
विनोग्राद स्कीमा चैलेंज

में पिछले एक लेख ऐ के विकास और हम तारीख करने के लिए किया है के प्रति हमारे दृष्टिकोण का वर्णन है। मैं आपको याद दिला दूं कि हम मानव मानस की संरचनाओं और प्रक्रियाओं को सीधे कॉपी करके एआई बनाते हैं।

दो तरह का प्रसंग

पिछले लेख पर टिप्पणियों से, हमने देखा कि "संदर्भ" शब्द का उपयोग बहुत अलग स्थितियों का वर्णन करने के लिए किया जाता है। हम इस शब्द पर विचार करते हैं, इसे दो प्रकारों में विभाजित करते हैं।

पहली तरह का संदर्भ तब होता है जब इस वाक्यांश में व्यक्त अवधारणाओं से उत्पन्न समझ में आता है। ये गृहणियों के अर्थों में से एक को चुनने, पर्यायवाची चुनने, अर्थ की बारीकियों में से किसी एक को चुनने आदि की स्थिति हैं, उदाहरण के लिए: "उसकी आँखें पानी भरी हुई थीं जब वह सलाद के लिए प्याज काट रही थी" और "आधुनिक तीरंदाजी कई दिशाओं में विभाजित है।" एक व्यक्ति "मक्खी पर" समझता है कि यह प्याज, पौधों और प्याज के बारे में कब आता है - विभिन्न प्रकार के हथियार।

दूसरे प्रकार का संदर्भ तब होता है जब समझने के लिए एक निश्चित श्रेणी को एकल करना आवश्यक होता है, अक्सर पाठ में स्वयं का प्रतिनिधित्व नहीं किया जाता है या विशेष रूप से हाइलाइट नहीं किया जाता है। यह वह श्रेणी है जो हमें एक निश्चित "विचार" तैयार करने की अनुमति देती है, जो व्यक्त की जा रही है, यह व्यक्त करती है।

उदाहरण के लिए, यदि लेव टॉल्स्टॉय की पुस्तक में आप "उन्होंने एक पत्र मुद्रित किया ..." वाक्यांश के साथ आता है, तो पाठ की सही समझ के लिए आप "19 वीं शताब्दी" श्रेणी का उपयोग करते हैं और निष्कर्ष निकालते हैं कि यह प्रिंटर के बारे में नहीं है। इस तरह के संदर्भ का तात्पर्य यह है कि पाठ को समझने और व्याख्या करने के लिए, न केवल संपूर्ण पाठ, बल्कि इससे जुड़े डेटा का भी विश्लेषण किया जा सकता है।

विभिन्न प्रकार के संदर्भों से जुड़ी समस्याओं का समाधान पूरी तरह से अलग मानसिक प्रक्रियाओं द्वारा किया जाता है। हम अपने एआई विकास में उसी विभाजन को दोहराते हैं। पहले प्रकार की समस्याओं को हल करने में, ज्ञान भंडारण की सुविधाओं के आधार पर एक विधि का उपयोग किया जाता है। दूसरे प्रकार की समस्याओं को हल करने में, अनुभव के आधार पर एक अधिक जटिल एल्गोरिथ्म लागू किया जाता है (कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मामले में, हम एल्गोरिदम के बारे में बात कर रहे हैं जो सिस्टम में वास्तविक मानव अनुभव की कमी की भरपाई करते हैं) और अधिक मात्रा में संगणना का सुझाव देते हैं।

मानव मानस सबसे पहले पहली विधि को लागू करने की कोशिश करता है, क्योंकि इसके लिए बहुत कम कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। यदि समाधान पर्याप्त नहीं दिखता है, तो मानस दूसरे का उपयोग करता है। इसके अलावा, जितनी अधिक बुद्धि होती है, उतनी ही बार दूसरी विधि का उपयोग किया जाता है और अधिक से अधिक संभव संदर्भों को ध्यान में रखा जाता है। बच्चे, दूसरी विधि की जटिलता और संसाधन तीव्रता को ध्यान में रखते हुए, साथ ही साथ वयस्क जो मानसिक कार्य के आदी नहीं हैं, पहले को पसंद करते हैं।

हम यह वर्णन करेंगे कि हमारी AI तकनीक किस तरह के संदर्भ के साथ काम करती है। हम दूसरे के साथ कैसे काम करते हैं, अधिक जटिल, अगले लेख में वर्णित किया जाएगा।

लंबा है वह चोटी जिसमें कम संबंध हैं

चित्रण करने के लिए, संवाद की स्थिति लें:

“मैं सैर पर चल रहा हूँ और एक चिल्लाहट देखी है। मुझे आश्चर्य है कि कौन सा चोटी सबसे लंबी है? ”

तंत्रिका नेटवर्क पर बनाया गया एक समाधान, विधि द्वारा स्वयं की सीमाओं के कारण, सबसे अधिक संभावना पर्याप्त रूप से प्रतिक्रिया करने में सक्षम नहीं होगी। यहां तक कि अगर उत्तर की खोज के लिए नेशनल असेंबली में बहुत सारे ग्रंथ लोड किए गए हैं, तो, संभावना के आधार पर, "5.6 मीटर" का आंकड़ा लगेगा।

मैं आपको याद दिला दूं कि हम मानस और उसकी प्रक्रियाओं की क्रमिक रूप से नकल करके अपनी AI तकनीक विकसित करते हैं। सिमेंटिक नेटवर्क जो हम ज्ञान को संग्रहीत करने के लिए उपयोग करते हैं, मानव भंडारण और सूचना के प्रसंस्करण की ख़ासियत को दर्शाता है। इसलिए, हमारे दृष्टिकोण के ढांचे के भीतर, समस्या काफी सरल रूप से हल हो गई है।

सात वर्ष की आयु से संबंधित एक समाधान में, एल्गोरिथ्म सिमेंटिक नेटवर्क तक पहुंचता है और उस वर्टेक्स को खोजता है जो नोड पर स्थित है, जो पहले सुनाए गए शब्द हैं। उपरोक्त उदाहरण में, होमोनिम्स में से किसी एक को सही ढंग से चुनना आवश्यक है: एक ब्रैड (केश विन्यास) और एक ब्रैड (तट से जुड़ी जमीन की पट्टी) ब्रैड (उपकरण)। ऐसा करने के लिए, यह विश्लेषण किया जाता है कि किस सिमेंटिक नेटवर्क के नोड पर पहले चर्चा की गई थी। यानी पहले पाठ में उपयोग की जाने वाली अवधारणाओं के लिए न्यूनतम दूरी की गणना करने के लिए सबसे सरल प्रक्रिया है। हमारे नेटवर्क में, दूरी कनेक्शन की संख्या (प्रत्यक्ष अनुपात में) और उनकी संभावना (व्युत्क्रम) का एक फ़ंक्शन है।

"ब्रैड (भूमि की पट्टी)" से "तटबंध" तक की दूरी इन दोनों में से किसी भी अवधारणा के लिए "ब्रैड (केश)" की तुलना में छोटे परिमाण के दो ऑर्डर होंगे। एआई जवाब देगा "110 किमी।"

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस समस्या को दूसरे तरीके से भी हल किया जाता है, श्रेणी के अलग होने के साथ, उदाहरण के लिए, "वोल्गा नदी, जिसके बगल में हमारा वार्ताकार"।

मूवर्स सूटकेस को अलग तरह से देखते हैं

आइए लेख की शुरुआत में वीनोहॉड योजना से एक उदाहरण देखें:

“ट्रॉफी भूरे रंग के सूटकेस में फिट नहीं होती है क्योंकि यह बहुत छोटा है। बहुत छोटा है क्या? "

"फिट नहीं होता" और "बहुत छोटा" - "सूटकेस" के संयोजन के बीच का संबंध "फिट नहीं होता" और "बहुत छोटा" - "ट्रॉफी" के बीच की तुलना में अधिक संभावित परिमाण का एक क्रम है। एआई जवाब देगा "सूटकेस"।

ऐसे रिश्ते की उच्च संभावना की उपस्थिति, जो श्रृंखला में छोटी दूरी के परिमाण के एक आदेश को मानता है "फिट नहीं होता है" - "बहुत छोटा" - "सूटकेस", मानव अनुभव के कारण है। ज्यादातर लोगों की तरह, मैं अक्सर एक ऐसी स्थिति में आया था जहां कुछ सूटकेस में फिट नहीं होता है, क्योंकि यह बहुत छोटा है। इसलिए, मेरा ऐसा संबंध है। एआई सीखने की प्रक्रिया में समान कनेक्शन बनते हैं (हम अपने सिमेंटिक नेटवर्क के बारे में निम्नलिखित लेखों में से एक में मानस में विभिन्न प्रकार के कनेक्शनों के गठन के बारे में अधिक विस्तार से वर्णन करेंगे)।

"ट्रॉफी भूरे सूटकेस में फिट नहीं होती है क्योंकि यह बहुत बड़ी है। क्या बहुत बड़ा है? "

"फिट नहीं होता" और "बहुत बड़ा" के संयोजन के बीच संबंध - "ट्रॉफी" "फिट नहीं होता है" और "बहुत बड़ा" - "सूटकेस" के बीच की तुलना में अधिक संभावना है। AI जवाब देगा "ट्रॉफी"।

मैं एक विशेषता पर ध्यान देता हूं - मूवर्स में, जो अक्सर ऐसी स्थिति का सामना करता है जब आपको बहुत बड़ा सूटकेस रखने की आवश्यकता होती है, मानस संदर्भ को समझने की दूसरी विधि का उपयोग करता है। क्योंकि उनके लिए, लिंक "बहुत बड़ा" - "सूटकेस" अधिक प्रासंगिक है। इसी समय, एक और प्रणाली पर्यटकों के लिए काम करती है - स्थितियों के अनुभव में वृद्धि के साथ-साथ जब एक सूटकेस को कहीं रखना मुश्किल होता है, तो निर्माण की असंभवता बढ़ जाती है "आप सूटकेस में कुछ नहीं डाल सकते क्योंकि सूटकेस बहुत बड़ा है"।

12 वर्ष की आयु से संबंधित समाधान के लिए, सूत्र कुछ अधिक जटिल है। इसके अलावा, इस उम्र में गठित दृष्टिकोण को एक वयस्क में भी लागू किया जाता है - 12 वर्षों के बाद, एल्गोरिदम के नेटवर्क का यह हिस्सा अधिक जटिल नहीं होता है।

वास्तव में, निर्णय की आसानी हमारी यात्रा की बारीकियों से तय होती है। संचार से संबंधित सभी स्थितियों, सभी भाषाविज्ञान, मानव मानस की संरचनाओं की भागीदारी के साथ बनते हैं। दरअसल, भाषा के क्षेत्र में सभी बारीकियां इन संरचनाओं द्वारा निर्धारित की जाती हैं। सच है, एक रिवर्स प्रक्रिया है, जब भाषा संरचना निर्धारित करती है। आपसी मनमुटाव है। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि इन संरचनाओं (मानसिक) की मदद से आने वाली समस्याओं को सबसे आसान तरीके से हल किया जाता है। अखरोट को एक रिंच के साथ अनसुनी किया जाना चाहिए, वे एक दूसरे के लिए बनाए जाते हैं। एक चम्मच नहीं।

मैं ध्यान देता हूं कि महान लाभों के अलावा, एआई के विकास के लिए हमारा दृष्टिकोण कुछ कठिनाइयों का परिचय देता है। कम्प्यूटेशनल वास्तुकला शारीरिक आधार के अनुरूप नहीं है, और हम समय-समय पर डिजिटल रूप में मानस की प्रक्रियाओं और संरचनाओं के गुणात्मक प्रदर्शन के लिए तकनीकी समस्याओं का समाधान करते हैं। इसके अलावा, मौजूदा मान्यताओं और समायोजन के कारण, कुछ संसाधन वास्तविक मानस की संरचनाओं और एल्गोरिदम के लिए अर्थ नेटवर्क और एआई एल्गोरिदम की पहचान सुनिश्चित करने पर खर्च किए जाते हैं।

अगला लेख दूसरे प्रकार के संदर्भ के बारे में होगा, और यह दुर्भाग्य से, अधिक भारी होगा। जब हम अपनी तकनीक में दूसरे प्रकार के संदर्भ के साथ काम करने के लिए एल्गोरिदम का वर्णन करते हैं, तो हम मनोवैज्ञानिक प्रक्रियाओं में गहरी तल्लीनता के बिना नहीं कर सकते।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ संदर्भ को समझने की समस्या का समाधान। भाग 1

दो तरह का प्रसंग

लंबा है वह चोटी जिसमें कम संबंध हैं

मूवर्स सूटकेस को अलग तरह से देखते हैं

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