जब पुराने तरीके काम नहीं करते हैं: वासिली माजिन - एआई विकास के लिए एक संकर दृष्टिकोण पर

मनुष्य ने जीवित ऊतकों के अंतरिक्ष यान और सिंथेटिक एनालॉग बनाए, लेकिन मन को पुन: पेश नहीं कर सका। यह आज क्या रोकता है: कंप्यूटर की शक्ति की कमी, उपयुक्त एल्गोरिदम की कमी ... या इस तरह से कारण की गलतफहमी क्या है? माइंड सिमुलेशन प्रयोगशाला में सार्वभौमिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकासकर्ता वसीली माज़िन ने एआई के विकास के लिए आधुनिक दृष्टिकोण, आभासी व्यक्तित्व सिखाने के तरीके और मन के अनुकरण के दार्शनिक पहलुओं के बारे में थोड़ा बताया।


वासिली माजिन , अनुसंधान निदेशक, माइंड सिमुलेशन प्रयोगशाला।

साक्षात्कारकर्ता - एलेना एंड्रीवा

द माइंड सिमुलेशन वेबसाइट कहती है कि आपके पास अब दो परियोजनाएं हैं: कोर विशेषज्ञ, सार्वभौमिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता, और स्टीव - एआई के साथ एक सहायक। हमें उनके बारे में और अधिक बताएं: लक्ष्य, दर्शक, विकास मंच?

कोर एक्सपर्ट एक सार्वभौमिक बुद्धिमान कोर है जिसमें एक मॉड्यूलर संरचना होती है जिसका उपयोग विभिन्न AI समाधानों के लिए किया जा सकता है। यह हमारी प्रयोगशाला का मुख्य उत्पाद है। इसके विकास का अंतिम लक्ष्य सार्वभौमिक कृत्रिम बुद्धि का निर्माण है, जिसका दायरा असीमित है।

डिजाइनिंग कोर एक्सपर्ट को लगभग 10 साल लगे। हमने मुख्य मॉड्यूल के सैद्धांतिक विकास, एल्गोरिथम डिजाइन को अंजाम दिया और अब लगभग एक साल तक हम कार्यान्वयन के स्तर पर हैं।

स्टीव एक कर्नेल-आधारित उत्पाद है: यह कोर विशेषज्ञ में एम्बेडेड सभी घटकों में से अधिकांश बनाता है। वास्तव में, यह प्रणाली की क्षमताओं का एक प्रदर्शन है, जिसे हम भविष्य में एक पूर्ण बौद्धिक सहायक में बदलने की योजना बनाते हैं। स्टीव अब विकास के प्रारंभिक चरण में है, लेकिन पहले से ही सार्वजनिक डोमेन में है।

स्टीव अब किन उपकरणों के लिए उपलब्ध है?

जबकि केवल एक ब्राउज़र संस्करण है जो साइट पर उपलब्ध है, हमने अभी तक आवेदन नहीं किया है, हालांकि यह योजनाओं में है। वहां आप देख सकते हैं कि यह कैसे बढ़ता है और विकसित होता है: हर हफ्ते हम नई सुविधाओं और क्षमताओं के विवरण के साथ समाचार जारी करते हैं।

हमें इन परियोजनाओं के दर्शकों के बारे में बताएं। क्या आपका खंड B2B या B2C है?

कोर एक्सपर्ट सार्वभौमिक है, हम इस कोर के आधार पर समस्याओं के विभिन्न वर्गों को हल करने के लिए सिस्टम का निर्माण कर सकते हैं। और स्टीव के लिए, हम दो दिशाओं को देखते हैं। पहला लोगों के लिए है: व्यक्तिगत समस्याओं और कार्यों को हल करने के लिए। और दूसरा व्यवसाय के लिए है, जब इसे आंतरिक रूप से उपयोग किया जाता है और सभी कर्मचारियों को काम करने में मदद करता है।

माइंड सिमुलेशन प्रयोगशाला के मिशन का वर्णन कहता है कि इसका उत्पाद, सार्वभौमिक कृत्रिम बुद्धि, मानव संवाद में प्रशिक्षित नहीं होगा। आप किस डेटाबेस का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं और किस स्रोत से हैं?

अब, सबसे लोकप्रिय आवाज सहायकों के डेवलपर्स एक प्राकृतिक भाषा में लोगों के संवाद के बड़े कोष का उपयोग करते हैं। ऐसे ठिकानों पर प्रशिक्षित कार्यक्रम बिना ज्ञान और समझ के काम करते हैं कि दांव पर क्या है। अक्सर यह मजाकिया और भयावह स्थितियों की ओर जाता है: "एलिस" और "एलेक्सा" जैसे अजीब उत्तरों के साथ इंटरनेट पर बहुत सारे उपयोगकर्ता संग्रह हैं। हमने विभिन्न तरीकों और सीखने की रणनीतियों की कोशिश की है। हमने विभिन्न खुले डेटाबेस और एन्थोलॉजी को देखा, जो मौजूद हैं। और उन्होंने हमें सूट नहीं किया, क्योंकि वहां की जानकारी या तो अधूरी थी, या उस रूप में नहीं जिस रूप में हमें इसकी आवश्यकता थी। इसलिए, हम एक हाइब्रिड लर्निंग मॉडल के लिए आए हैं। प्रणाली तीसरे सप्ताह के लिए उपयोगकर्ताओं के साथ एक संवाद आयोजित कर रही है और ज्ञान अंतराल की पहचान करती है। इन स्पेस का उपयोग क्वेरी वेक्टर को एक विशेष ज्ञान अर्जन कार्यक्रम में बनाने के लिए किया जाता है।

ज्ञान कार्यक्रम ग्रंथों के एक बड़े निकाय के साथ काम करता है। यह जानकारी का अध्ययन करने के लिए प्रसिद्ध भाषाई और सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करता है; ज्ञान उदाहरणों का एक समूह बनाया जा रहा है। और जोड़ पर अंतिम निर्णय हमारे विशेषज्ञों द्वारा किया जाता है।

यह माना जाता है कि प्रणाली में सीखने और आत्म-सीखने के कार्य होंगे; नींव अब रखी हैं। पहले चरणों में, उपकरण निष्कर्ष होगा: उदाहरण के लिए, प्रेरण और कटौती, सादृश्य, फजी लॉजिक और नकली। भविष्य में, हम उसे जिज्ञासा और कल्पना से संपन्न करेंगे। हम चरणों में आगे बढ़ रहे हैं, इसलिए मैं अभी तक यह नहीं बता सकता कि "मशीन जिज्ञासा" को कैसे महसूस किया जाएगा: जब हम इस चरण में आते हैं, तो एक अलग प्रकाशन के लिए एक विषय होगा।

मुझे बताएं, आप अपनी कृत्रिम बुद्धि के विकास में अन्य विषयों का उपयोग कैसे करते हैं?

कोर एक्सपर्ट की सोच संचार की भाषा पर निर्भर नहीं करती है। हम शिक्षण के लिए, एक सहायक मॉड्यूल में भाषाविज्ञान का उपयोग करते हैं: एक प्राकृतिक भाषा से ज्ञान को कर्नेल के आंतरिक प्रतिनिधित्व में अनुवाद करने के लिए और इसके विपरीत। हम केवल एक बौद्धिक सहायक के लिए मनोविज्ञान का उपयोग करते हैं: हमारे पास एक अद्वितीय व्यक्तित्व मॉडलिंग का कार्य है। विशेष रूप से, हमने विभिन्न व्यक्तित्व मॉडलों की जांच की और जिस तरह से वे संवाद मॉड्यूल में परिलक्षित होते हैं, और अब हम अपने सहायक की आभासी पहचान के गठन पर काम करना जारी रखते हैं।

कृत्रिम बुद्धि प्रणालियों के लिए संकर दृष्टिकोण को भविष्य क्यों कहा जाता है?

अब AI समाधानों के लिए लगभग 20 विभिन्न प्रौद्योगिकियां हैं। इसके अलावा, पिछले 20-30 वर्षों में, कोई भी नई तकनीक और प्रोग्रामिंग प्रतिमान प्रकट नहीं हुए हैं, और इसमें कोई संदेह नहीं है कि वे बिल्कुल दिखाई देंगे। इसलिए, आगे के प्रचार के लिए अब हमें मौजूदा तरीकों को जोड़ना होगा। हाल ही में, अधिक से अधिक शोधकर्ता इस दिशा में प्रयोग करते हैं और अच्छे परिणाम प्राप्त करते हैं।

डिवाइस हाइब्रिड सिस्टम के बारे में अधिक बताएं।

हाइब्रिड सिस्टम कृत्रिम बुद्धि विकसित करने की समस्याओं को हल करने में कई क्लासिक दृष्टिकोणों को जोड़ते हैं। मैं उन्हें दो श्रेणियों में विभाजित करता हूं। पहला "कमजोर संकर" है: जब एक ही कार्य के ढांचे के भीतर, व्यक्तिगत प्रौद्योगिकियों का उपयोग एक साथ किया जाता है और एक विशेष इंटरफ़ेस के माध्यम से डेटा का आदान-प्रदान किया जाता है। यह आनुवंशिक एल्गोरिदम के तरीकों या विभिन्न आर्किटेक्चर के तंत्रिका नेटवर्क के संयुक्त उपयोग द्वारा तंत्रिका नेटवर्क के मुख्य घटकों का निर्धारण हो सकता है। दूसरी श्रेणी "मजबूत संकर" है: जब दो मॉडल एक-दूसरे में इतनी गहराई से अंतर्निहित होते हैं कि एक नई तकनीक वास्तव में प्रकट होती है। आदर्श रूप से, यह प्रत्येक मॉडल की ताकत विरासत में मिली है। उदाहरण के लिए, यह फजी तंत्रिका नेटवर्क हो सकता है, वे फजी लॉजिक तंत्र और तंत्रिका नेटवर्क को मिलाते हैं।

आज आपको लगता है कि एआई के विकास में क्या तकनीकी बाधाएँ हैं?

यह मुझे लगता है कि अब कोई तकनीकी सीमाएँ नहीं हैं। उपलब्ध क्षमताएं किसी भी बौद्धिक समस्याओं को हल करने के लिए पर्याप्त हैं, एकमात्र सवाल यह है कि उन्हें कैसे हल किया जाए। हमारे पास पहेली के सभी टुकड़े हैं, यह केवल उन्हें सही ढंग से एक साथ रखने के लिए रहता है। लेकिन एक पूर्ण कंप्यूटर दिमाग का उद्भव एक अधिक जटिल मुद्दा है। यह इस तरह के कारण की अवधारणा और उसके सार की अभिव्यक्तियों के लिए आवश्यक चीजों के प्रश्न को छूता है: शरीर, भावनाओं, भावनाओं और इसी तरह। यह न केवल एक अंतःविषय कार्य है, बल्कि एक बहुत ही दार्शनिक भी है, क्योंकि हम अभी भी पूरी तरह से समझ नहीं पाते हैं कि मन क्या है।

हमें AI सम्मेलन में अपनी प्रस्तुति के बारे में बताएं। इसे किससे संबोधित किया जाता है और यह किन विषयों को प्रकट करेगा?

मैं एक बुद्धिमान कोर बनाने के लिए हमारे दृष्टिकोण के बारे में बात करूंगा, मुख्य घटकों का वर्णन करूंगा और वे कैसे बातचीत करेंगे। मैं आपको इस दृष्टिकोण के लाभों, आवेदन की संभावनाओं के बारे में बताता हूं - जिसमें व्यवसाय के विभिन्न क्षेत्रों में समस्याओं को हल करना शामिल है।

रिपोर्ट में AI के क्षेत्र से विशिष्ट शब्दावली शामिल है और इसे इस क्षेत्र में बुनियादी ज्ञान के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके अलावा, स्टीव डेमो स्टैंड पूरे दिन खुला रहेगा और कोई भी आगंतुक उसके और हमारे डेवलपर्स के साथ चैट कर सकेगा, उनसे सवाल पूछेगा और हमारे उत्पादों की मौजूदा क्षमताओं का मूल्यांकन कर सकेगा।

रिपोर्ट में, हम कोर विशेषज्ञ और स्टैंड पर अधिक ध्यान देने की योजना बनाते हैं - स्टीव पर ध्यान केंद्रित करने के लिए।