8 कहानियाँ जिन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास को प्रभावित किया

आज, एक नए स्मार्टफोन की रिलीज़ के बारे में एक भी घोषणा या आवेदन कृत्रिम बुद्धि का उल्लेख किए बिना पूरा नहीं हुआ है। ऐ ट्रेंड में है, और कोई सोचता है कि वह हाल ही में हमारे साथ है, लेकिन ऐसा नहीं है। या यों कहें तो बिलकुल नहीं: हाँ, एआई उपकरण व्यापक रूप से आज ही इस्तेमाल किए जाते थे, लेकिन विकास आधी सदी से भी पहले शुरू हुआ था। और एआई के इतिहास में कई दिलचस्प एपिसोड थे जो आम जनता को पता नहीं थे, जिसके बारे में हमने हैबर के पाठकों को बताने का फैसला किया।

एआई की उत्पत्ति पर

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में इतने लेख लिखे गए हैं कि यह विरोधाभास लगता है कि इस क्षेत्र की एक भी परिभाषा नहीं है। कुछ विशेषज्ञों का मानना ​​है कि मानव बुद्धि की प्रकृति को जानने से पहले, इसके कृत्रिम समकक्ष बनाने के बारे में बात करना असंभव है। दूसरों का तर्क है कि किसी व्यक्ति से बुद्धिमत्ता के प्रकटन की आवश्यकता वाले कार्यों को करने की मशीन की क्षमता पहले से ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता है। इसके अलावा, इस घटना को "हां" और "नहीं" की स्पष्ट अवधारणाओं के साथ न केवल संचालित करने के लिए एक कंप्यूटर की क्षमता के रूप में समझा जा सकता है, बल्कि "शायद" भी, और सवाल पूछने के लिए भी "क्या होगा?"। यही है, सीखने के लिए, निष्कर्ष निकालना और प्राप्त किए गए अनुभव के आधार पर निर्णय लेना।

यदि आप कृत्रिम रचनाओं के बारे में प्राचीन किंवदंतियों को ध्यान में नहीं रखते हैं, तो सोच तंत्र का पहला साहित्यिक उल्लेख चेक प्ले कारेल ओपेक में उनके नाटक "आरयूआर" (रॉसम यूनिवर्सल रोबोट्स) में 1920 से पाया जा सकता है। काम एक कारखाने के बारे में बताता है जो "कृत्रिम लोगों" का उत्पादन करता है - उन्हें रोबोट कहा जाता है। यदि आप नाटक (विशेष रूप से चेक में ) पढ़ने की योजना नहीं बनाते हैं, तो तुरंत एक स्पॉइलर की कल्पना करें: पहले रोबोट ने लोगों के लिए काम किया, और फिर एक दंगा तैयार करने का फैसला किया जो मानव जाति के विलुप्त होने का कारण बना। यह विचार अब नया नहीं लगता, क्योंकि आधुनिक साहित्य और सिनेमा में इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

"कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द का आधिकारिक रूप से पहली बार इस्तेमाल युवा वैज्ञानिक जॉन मैकार्थी द्वारा 1956 में डार्टमाउथ सम्मेलन में किया गया था। मैकार्थी ने बुद्धिमान कंप्यूटर प्रोग्राम बनाने के लिए AI को एक विज्ञान और प्रौद्योगिकी के रूप में समझाया। शर्तों की व्याख्या में अंतर के बावजूद, बैठक में प्रतिभागियों द्वारा किया गया अंतिम निर्णय इस प्रकार था: "मानव तर्कसंगत गतिविधि के किसी भी पहलू को इस तरह से सटीक रूप से वर्णित किया जा सकता है कि मशीन इसकी नकल कर सकती है।"


पहले से ही 20 वीं सदी के 20 के दशक में, कृत्रिम बुद्धि से कुछ भी अच्छा होने की उम्मीद नहीं थी। केरेल चापेक द्वारा प्ले से छवियाँ आर.यू.आर. स्रोत: विकिमीडिया

एपिसोड 1: वाल्टर मैकेनिकल कछुए

अमेरिकी साइबरनेटिक्स ग्रे वाल्टर एक रोबोट की अवधारणा को बुद्धिमत्ता की रूढ़ियों के साथ महसूस करने में कामयाब रहे। उनके यांत्रिक "कछुए" , 1948-49 में निर्मित, प्रकाश के स्रोत तक पहुंचे और बाधाओं के खिलाफ विश्राम करते हुए उन्हें सौंप दिया और उनके चारों ओर चले गए। यह एक मशीन द्वारा बुद्धि का पहला पूर्ण रूप से प्रकट होना था: एक टेबल लेग पर असहाय रूप से आराम करने के बजाय, रोबोट ने यात्रा की असंभवता के बारे में एक निष्कर्ष निकाला और एक चक्कर लगाने वाले के बारे में निर्णय लिया। इस मामले में, रोबोट विशेष रूप से एनालॉग घटकों से बनाया गया था।


एनालॉग घटकों पर ग्रे वाल्टर के फोटोफिलस कछुए-कछुए। स्रोत: extremenxt.com

एपिसोड 2: पहली मशीन अनुवादक

1954 में, आईबीएम ने रूसी से अंग्रेजी में एक अधूरा स्वचालित अनुवादक का प्रदर्शन किया, जो केवल छह नियमों के साथ संचालित होता था और इसमें कार्बनिक रसायन विज्ञान के क्षेत्र से 250 शब्दों की शब्दावली थी। सोवियत दस्तावेजों का अनुवाद करने के लिए सेना द्वारा ऐसी मशीन की आवश्यकता थी।

प्रदर्शन ने प्रेस में छींटाकशी की, जिसने केवल AI के क्षेत्र में और अधिक धन खर्च किया। संभावित स्वचालित अनुवादकों के लाभ स्पष्ट थे: अनुमान के अनुसार, विभिन्न भाषाओं के 4,000 पूर्णकालिक अनुवादकों में से, जो संयुक्त प्रकाशन अनुसंधान सेवा की सरकारी सेवा के सदस्य थे, केवल 300 लोग एक महीने में व्यस्त थे। मान्यता की गुणवत्ता में सुधार और स्वचालित अनुवाद फूला हुआ कर्मचारियों को कम करके भारी बचत लाएगा।


अंग्रेजी में रूसी से आईबीएम अनुवादक, भविष्य के अमेरिकी राष्ट्रपति रोनाल्ड रीगन और कंप्यूटर विज्ञान के पिता हर्बर्ट ग्रोश, 1954 में से एक। स्रोत: कोलंबिया

एपिसोड 3: पहला कंप्यूटर शतरंज खिलाड़ी

11 मई, 1997 को न्यूयॉर्क में, सभी "मानव" नियमों के अनुसार आयोजित मैच के दौरान कंप्यूटर ने इतिहास में पहली बार जीत हासिल की, जो विश्व शतरंज चैंपियन था। यह, निश्चित रूप से, गैरी कास्परोव और डीपब्लू की दूसरी लड़ाई के बारे में है। यह सेवा ब्यूरो कॉर्पोरेशन (आईबीएम का एक प्रभाग) के प्रोग्रामर और अंशकालिक शतरंज खिलाड़ी एलेक्स बर्नस्टीन और उनके सहयोगियों ने द बर्नस्टीन चेस प्रोग्राम लिखा था, जो कि शतरंज का पहला प्रोग्राम था, जो आईबीएम 702 मेनफ्रेम पर मिनिमैक्स एल्गोरिथ्म पर चलता है। : प्रत्येक कदम के लिए 8 मिनट लगते थे, इस तरह की अवधि के लिए वह 2800 संभावित पदों की गणना करने में कामयाब रहे। बर्टिन ने खुद अपना कार्यक्रम कभी नहीं खोया, हालांकि उन्होंने स्वीकार किया: "सैद्धांतिक रूप से, 704 मुझे आश्चर्यचकित करने में सक्षम नहीं है, लेकिन कई बार यह सफल होता है - एक-दो बार यह इतना अच्छा खेला कि यह मुझे भी चकित कर गया।"


एमेच्योर 704 मेनफ्रेम शतरंज
स्रोत: नासा

लेकिन आईबीएम 704 (सर्विस ब्यूरो कॉरपोरेशन से सिर्फ यही नहीं, बल्कि बेल लैब्स में स्थापित एक और) वास्तव में आश्चर्यचकित था, लेखक आर्थर क्लार्क, जो स्थानीय कारीगरों के समय पर बेल लैब्स में बदल गए थे एक वफ़र को मेनफ्रेम से जोड़कर, हमने 704 को सिखाया कि कंप्यूटर की संश्लेषण की संभावना को प्रदर्शित करने के लिए डेज़ी बेल गीत कैसे खेलें। राइटर क्लार्क ने प्रभावित होकर 2001 के स्पेस ओडिसी में एचएएल 9000 रोबोट के साथ एक ही गीत का प्रदर्शन किया।

लेकिन यह पूरी तरह से अलग कहानी है। और 1957 में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के संरक्षक हर्बर्ट साइमन और एलन न्यूवेल ने भविष्यवाणी की कि एक कंप्यूटर 10 वर्षों के भीतर एक व्यक्ति को हरा सकेगा। और वास्तव में: 1967 में, मैक हैक कार्यक्रम लोगों के साथ टूर्नामेंट में सफलतापूर्वक प्रतिस्पर्धा करना शुरू कर दिया।

एपिसोड 4: पेन्टिव शकी रोबोट और एआई विंटर का आगमन

कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के विकास और, विशेष रूप से, एआई समाधान 1950-60 के दशक में शुरू हुए, जैसा कि ऊपर दिखाया गया है, बहुत आत्मविश्वास से, और शुरू में प्रभावशाली परिणाम मिले। इसके अलावा, वैज्ञानिकों ने प्रौद्योगिकी के विकास की शानदार संभावनाओं के बारे में जोर से बयान करना शुरू कर दिया। इसलिए, 1970 में, एआई मार्विन मिन्स्की के सिद्धांत के पिता में से एक ने मानव के अनुरूप, कंप्यूटर इंटेलिजेंस के उद्भव की भविष्यवाणी की, "3-8 वर्षों के भीतर।" निकट भविष्य के बारे में अपने ज़ोर से बयानों के साथ, एआई वैज्ञानिकों ने उम्मीदों के लिए बार उठाया है।

हालांकि, बाद के वर्षों में, वैज्ञानिक वादा किए गए सफलताओं को बनाने में विफल रहे - कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बुनियादी सिद्धांत और एल्गोरिदम विकसित किए गए, वास्तविक उत्पाद बहुत दूर थे, प्रगति बेहद धीमी थी, कृत्रिम बुद्धि के अविकसित क्षेत्र ने शोधकर्ताओं के प्रयासों को बिखेर दिया। अधूरी उम्मीदों का एक उदाहरण शकी रोबोट था, जो विज्ञान के लिए बहुत महत्वपूर्ण था, लेकिन निवेशकों के दृष्टिकोण से अर्थहीन। इसके निर्माण और सुधार पर काम 1966-77 में किया गया था, यह एक कैमरा वाला एक मोबाइल रोबोट था, जो स्वतंत्र रूप से कार्यों के समाधान के लिए खोज करता था। दुर्भाग्य से, शकी प्रौद्योगिकी और एल्गोरिदम के लिए एक परीक्षण मॉडल बने रहे, बिना किसी उपयोगितावादी लाभ के: यह केवल एक कृत्रिम रूप से निर्मित परीक्षण स्थान में सामान्य रूप से काम कर सकता था, और "एक ऊंचे कमरे में एक ब्लॉक का पता लगाने और इसे एक साथ धकेलने" के प्राथमिक कार्य को पूरी तरह से हल करने में एक घंटे से अधिक समय लगा।


एक बहुत ही विचारशील कृत्रिम बुद्धि के साथ पौराणिक शकी रोबोट।
स्रोत: एसआरआई इंटरनेशनल

गणितज्ञ सर जेम्स लाइटहिल की रिपोर्ट के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संबंध में निवेशकों की बढ़ती संदेह (और काफी हद तक वे सैन्य थे), जिन्होंने 1973 में कहा था कि मशीनें हमेशा एक अनुभवी शौकिया के स्तर पर शतरंज खेलती हैं, और चेहरे की पहचान जैसे जटिल काम करती हैं। उनकी शक्ति के भीतर कभी नहीं होगा। भावनात्मक तर्क के अलावा, रिपोर्ट में AI के खिलाफ उचित तर्क थे। उनमें से, उस समय के कंप्यूटरों की अपर्याप्त कंप्यूटिंग शक्ति और पूर्ण विकसित मशीन सीखने की कमी का उल्लेख किया गया था, जिसके कारण, एआई के प्रभावी संचालन के लिए, हर बार डेटा की एक बड़ी मात्रा को भरना आवश्यक था।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अनुसंधान के लिए वित्त पोषण में तीव्र कमी जिसने रिपोर्ट के बाद एआई सर्दियों की शुरुआत को चिह्नित किया।

एपिसोड 6: पोस्टल सर्विस में तोशिबा एआई (और अधिक)

कृत्रिम बुद्धि के विषय में निवेशकों की रुचि के ठंडा होने के बावजूद, इंजीनियरों ने एआई तत्वों के साथ संकीर्ण-प्रोफ़ाइल मशीनों पर काम करना जारी रखा। वे "कृत्रिम बुद्धि" बनाने की कोशिश करने के लिए इतने महत्वाकांक्षी नहीं थे, और विशिष्ट समस्याओं के समाधान के साथ आए थे। लेकिन, रोबोट बिल्डरों के विपरीत, ऐसी मशीनों के रचनाकारों ने वास्तविक सफलता हासिल की है।

20 वीं शताब्दी का एक अच्छा आधा, कार्यालयों में सभी मेल हाथ से हल किया गया था - ऑपरेटरों ने अनुक्रमित और पते पढ़े, आवश्यक कक्षों को लिफाफे और पोस्टकार्ड स्थानांतरित किए। एक स्वचालित सॉर्टर बनाने का प्रयास 1920 के दशक में शुरू हुआ, लेकिन पहला धारावाहिक अर्ध-स्वचालित मशीन केवल 1950 के दशक में दिखाई दिया।

साठ के दशक में पोस्ट ऑफिस सॉर्टर्स का उपयोग किया गया था, लिफाफे पर इंडेक्स पढ़ना, सभी ज्ञात पैटर्न के अनुसार कड़ाई से लिखा गया। इस टेम्पलेट से विचलन ने स्वचालन के लिए सूचकांक को अपठनीय बना दिया। विशेष रूप से यदि सूचकांक सामान्य लिखित शैली में लिखा गया था, जो एक व्यक्ति हमेशा पहली बार नहीं बना सकता है।


यह इतनी अधिक संख्या में है कि सरलतम सॉर्टिंग मेल मशीनों को भी पहचानता है

1965 में, जापानी डाक और दूरसंचार मंत्रालय के नेतृत्व में, एक नई पीढ़ी की स्वचालित छँटाई मशीन बनाने के लिए एक परियोजना शुरू की गई थी। एक साल बाद, तोशिबा (तब टोक्यो शिबौरा इलेक्ट्रिक कंपनी) में, मुद्रित हाथ से लिखी गई संख्याओं को पहचानने के लिए एक तंत्र का एक प्रोटोटाइप तैयार किया गया था। और 1967 में, तोशिबा ने ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) तकनीक के साथ एक सॉर्टर पेश किया। मशीन ने एक विस्कोन डिजिटल कैमरे के साथ लिफाफे को स्कैन किया और परिणामी धारणा को मान्यता इकाई में भेज दिया, जहां सूचकांक में समूहीकृत संख्याओं को छोड़कर सभी अनावश्यक जानकारी को छोड़ दिया गया था। हस्तलिखित संख्याओं को पहचानने के बाद, पत्र वांछित छंटनी ट्रे में चला गया।


1967 एडवांस्ड AI के साथ Toshiba पोस्टल सॉर्टिंग मशीन। स्रोत: तोशिबा विज्ञान संग्रहालय

इन पहले नमूनों को काम करने की प्रक्रिया में, इंजीनियरों ने 300 हज़ार लिखावट के नमूनों का आधार एकत्र किया, एआई की प्रभावशीलता में काफी सुधार किया - जैसा कि वे कहते हैं, उन्होंने बिग डेटा एकत्र किया, क्योंकि मशीन में आत्म-सीखने की क्षमता नहीं थी। और 1 जुलाई, 1968 को अद्यतन सॉर्टर ने तोशिबा टीआर -4 को डब किया, टोक्यो सेंट्रल पोस्ट ऑफिस में काम करना शुरू किया।

इसके बाद, ASPET / 71 कंप्यूटर बनाते समय इंजीनियरों के लिए विकास उपयोगी था, जो कि प्रति सेकंड 2000 वर्णों की उत्पादकता के साथ प्रिंट मीडिया से पाठ को पहचानने के लिए एक संपूर्ण परिसर था। यदि अब स्मार्टफोन के लिए ओसीआर स्कैनर या ओसीआर एप्लिकेशन आश्चर्यजनक नहीं लगता है, तो 1971 में, एएसएसईटी / 71 एक बड़ी सफलता की तरह लग रहा था।


मुद्रित पाठ मान्यता ASPET / 71 कंप्यूटर।
स्रोत: 情報: 通信 情報

80 के दशक के मध्य के दूसरे एआई बूम के दौरान, तोशिबा ने एएस-ट्रांसएसी अनुवादक कार्यक्रम का एक बेहतर संस्करण पेश किया, जिसमें एआई ने अपने अर्थ को बनाए रखते हुए जापानी से अंग्रेजी और इसके विपरीत पूरे ग्रंथों का अनुवाद करने में मदद की। एआई के उपयोग के बिना, जो वांछित मूल्यों का चयन करता है, स्वचालित अनुवाद शब्दों का एक प्रमुख सेट होगा।

1998 में, Toshiba AI यूरोपा फ्रेमवर्क के लिए काम में आया, जो आपको वॉइस सिस्टम बनाने की अनुमति देता है, जो वॉइस प्रश्नों में कीवर्ड को समझते हैं और संश्लेषित भाषण का जवाब देते हैं। यूरोपा के साथ मिलकर, कंपनी ने MINOS - वॉइस कमांड और एड्रेस की पहचान के साथ कार नेविगेशन के लिए एक प्लेटफॉर्म पेश किया।

एपिसोड 7: 21 वीं सदी में ए.आई.

वास्तव में जोर से कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने 1997 में खुद को जाना जब आईबीएम डीप ब्लू शतरंज कंप्यूटर ने गैरी कास्परोव को हराया, हालांकि एक साल पहले मशीन शतरंज खिलाड़ी से हार गई थी। मात्र एक तथ्य यह है कि एक व्यक्ति ने कंप्यूटर खो दिया, कुछ आश्चर्य की बात नहीं थी, लेकिन मीडिया सनसनी ने इस घटना में महत्व जोड़ा।

सोनी Aibo होम रोबो डॉग की 1999 में रिलीज़ ने एक झूठी उम्मीद जगाई कि रोबोट और सर्वशक्तिमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बात करने का युग आने वाला था, लेकिन क्रांति फिर से नहीं हुई - सात साल बाद सोनी ने परियोजना को बंद कर दिया, इसे केवल 2017 में फिर से शुरू किया।


Aibo प्रोटोटाइप। वैसे, डॉग रोबोट के अलावा, सोनी ने इस ब्रांड के तहत शेर शावक और अंतरिक्ष यात्रियों का उत्पादन किया, हालांकि बहुत कम मात्रा में। स्रोत: एलेक्स / फ़्लिकर: DSC00193

कृत्रिम बुद्धि में एक नया उछाल 2010 के दशक में आया, जब कंप्यूटर और मोबाइल उपकरणों की शक्ति ने उपभोक्ता उपकरणों और अनुप्रयोगों में एआई के उपयोग की अनुमति दी। सभी सितारे अंततः एआई के लिए एक साथ आए: कुल डिजिटलीकरण ने एआई विश्लेषण और प्रशिक्षण के लिए आवश्यक विशाल डेटाबेस बनाने में मदद की, और पुरानी तंत्रिका नेटवर्क लर्निंग एल्गोरिदम के बजाय, बहुत अधिक कुशल और उत्पादक विकसित किए गए।

2017 में, आईबीएम वॉटसन एक्सप्लोरर एआई सिस्टम ने जापानी बीमा कंपनी फुकुओ म्यूचुअल इंश्योरेंस के 34 कर्मचारियों को सफलतापूर्वक बदल दिया, जो व्यक्तिगत बीमा योजनाओं को खींचने के लिए ग्राहक स्वास्थ्य का विश्लेषण करने में लगे हुए थे - एआई आसानी से हजारों रिकॉर्ड के साथ संचालित होता है, दोनों पक्षों के लिए सबसे फायदेमंद बीमा कार्यक्रम की गणना करता है।

YouTube पर चल रहा Google ब्रेन एल्गोरिदम अनुशंसित वीडियो के साइडबार को भरता है, प्रत्येक उपयोगकर्ता को उसके लिए सबसे दिलचस्प वीडियो ढूंढता है। याद रखें कि आपने YouTube की सिफारिशों के लिए कितने दिलचस्प वीडियो खोजे हैं।

ट्रेडिंग फ्लोर पर एआई की उपस्थिति ने ई-कॉमर्स को एक शक्तिशाली प्रोत्साहन दिया - अमेज़ॅन पर सलाहकार एआई कुल बिक्री का 35% प्रदान करता है, देखी गई वस्तुओं का मूल्यांकन करना और उन उत्पादों का चयन करना जो वे सबसे अधिक खरीद लेंगे।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कई क्रिएटिव मोबाइल एप्लिकेशन में किया जाता है, इमेज जेनरेशन (प्रिज्मा) से लेकर फेस (स्नैपचैट) तक, सभी रिकमेंडेशन सिस्टम में, वॉयस रिकग्निशन सिस्टम में, ज्यादातर मॉनिटरिंग सिस्टम, स्मार्ट होम, घरेलू उपकरण, सभी संभावित प्रकार के रोबोट में। , और इतने पर और आगे।

और अगले दशक में, दुनिया में सस्ती सीरियल मानवरहित वाहन दिखाई देंगे, जिनमें से ऑपरेशन एआई और मशीन लर्निंग पर बनाया गया है। पिछले साल, तोशिबा ने नया विस्कोनी 4 इमेज रिकग्निशन प्रोसेसर पेश किया, जिसका पहला संस्करण 90 के दशक की शुरुआत में सामने आया। इस चिप में एआई मक्खी पर ग्राफिक डेटा की एक बड़ी मात्रा को संसाधित करने में सक्षम है, कैमरों से वीडियो पर सटीक निशान, ट्रैफिक लाइट, लोगों, अन्य कारों और बाधाओं का पता लगाता है।

एपिसोड 8: कार से बात करना सीखें

ध्यान दें: किसी व्यक्ति के साथ बातचीत बनाए रखने के लिए, आश्चर्यचकित रूप से उसकी टिप्पणी का जवाब देने के लिए, अर्थात् आश्चर्यचकित आर्थर क्लार्क के सामने आईबीएम 704 जैसे रिकॉर्ड किए गए शब्दों का उच्चारण न करें। 1950 में अंग्रेजी गणितज्ञ एलन ट्यूरिंग द्वारा प्रस्तावित अनुभवजन्य परीक्षण का उद्देश्य उस प्रश्न का उत्तर देना था जो उन्हें उस क्षण चिंतित करता था: क्या एक मशीन मानव की तरह सोच सकती है? याद रखें कि परीक्षण का सार दो विषयों के साथ न्यायाधीश का अंधा संचार है - एक आदमी और एक मशीन। संवाद के दौरान, विचारक, ट्यूरिंग के अनुसार, कंप्यूटर को न्यायाधीश को गुमराह करना चाहिए, एक व्यक्ति के रूप में उत्कृष्ट रूप से प्रस्तुत करना।

1990 के बाद से आयोजित लॉबनेर पुरस्कार के लिए प्रतियोगिता में व्यावहारिक अनुप्रयोग पाया गया। प्रतियोगिता प्रतिभागियों ने अपने चैटबॉट्स को जीवित वार्ताकारों के रूप में प्रस्तुत किया। वैसे, लॉबनर पुरस्कार, पाठ संचार के अलावा, दृश्य-श्रव्य कार्यक्रम में नामांकन के लिए प्रदान करता है, एआई की जीत जिसमें भविष्य में प्रतियोगिता को स्वचालित रूप से रद्द कर देता है, जटिल एआई के युग की शुरुआत। लेकिन अभी तक इस नामांकन में कोई प्रगति नहीं हुई है, और निकट भविष्य में शायद ही उन्हें उम्मीद है।

यहां एक अच्छा उदाहरण है जो मानव बुद्धि और एआई को लोएबनेर पुरस्कार के ढांचे में अंतर बताता है (यह 2005 प्रतियोगिता कार्यक्रम से अनुवादित अनुवाद है):

जज और आदमी का संवाद
जज: Pshshchevich parchishshch krvahoch, है ना?
सदस्य: क्या यह पोलिश है?
जज: क्या?
सदस्य: आपने अभी क्या लिखा।
जज: यह ssvmrzya है, है ना?
सदस्य: मैं आपके टाइपिंग कौशल के बारे में थोड़ा चिंतित हूं।

और अब उस वर्ष जज और जब्बारकी चैटबोट के बीच बातचीत हुई
जज: ठीक है, अभी के लिए। मैं दूसरी इकाई के साथ चैट करूंगा।
सदस्य: ठीक है, अपनी कंघी का इस्तेमाल करना अच्छा था।
जज: तुम किस बारे में बात कर रहे हो? आपने मेरी कंघी का उपयोग कैसे किया?
सदस्य: अच्छा।
जज: ठीक है?
सदस्य: हाँ
जज: बहुत ध्यान से बातचीत।
सदस्य: इसके अलावा, मैंने इसे दान में दिया है।
जज: क्या? आपने दान में क्या दिया? यह बातचीत?
सदस्य: उम ... 1 मिलियन डॉलर?
जज: कैसी चैरिटी?
सदस्य: क्या हम उपमाओं या असत्य के बारे में बात कर रहे हैं?
जज: ईमानदारी से, मैं एक लानत की बात नहीं समझता कि हम यहां क्या चर्चा कर रहे हैं।

2005 के बाद से, चैटबॉट्स ने एक बड़ा कदम उठाया है। 2014 में, लॉबनर पुरस्कार के इतिहास में पहली बार, व्लादिमीर वेसेलोव द्वारा बनाए गए सेंट पीटर्सबर्ग बॉट यूजीन (जेन्या गुस्टमैन) ने 33% मामलों में न्यायाधीशों को सफलतापूर्वक धोखा दिया - प्रतियोगिता की शर्तों के अनुसार, 30% थ्रेशोल्ड पर काबू पाने का मतलब सफलतापूर्वक परीक्षण पास करना है। यानी 1990 से 2014 तक, सबसे प्रभावी चैटबॉट के वार्षिक पुरस्कार के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ "मानवता" के लिए औपचारिक रूप से परीक्षण असफल रहा।

लेकिन अब तक, चैटबॉट बहुत ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता से दूर हैं, जिसका विज्ञान कल्पना ने सपना देखा था - मशीन उस टिप्पणी के साथ बातचीत का समर्थन नहीं कर सकती है जो बिल्कुल संदर्भ से मेल खाती है। : , , . Siri, Cortana «» , .

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