कृत्रिम बुद्धि में साइन सिस्टम के उपयोग की बाधाओं पर

हमें साइन सिस्टम की आवश्यकता क्यों है

साइन सिस्टम विचारों, विचारों, भावनाओं, अनुभवों, संवेदनाओं, स्मृति के संगठन के वाहक के रूप में कार्य करता है - मानव मस्तिष्क और उच्चतर जानवरों में आधुनिक विज्ञान के विचारों के अनुसार, मानसिक प्रक्रियाओं के उत्पाद, आगे बढ़ना। एक संकेत प्रणाली ऐसे उत्पादों को इंगित करने का एक साधन है। ऐसा लगता है कि इस समय सोच, स्मृति, भावनाओं, संवेदनाओं, कल्पना के परिणामों के बारे में जानकारी प्रसारित करने का एकमात्र तरीका साइन सिस्टम का उपयोग करके इस जानकारी को एनकोड करना है। हम (अभी तक?) एक या दूसरे साइन सिस्टम का सहारा लिए बिना विचारों, भावनाओं, संवेदनाओं का सीधे आदान-प्रदान नहीं कर सकते। हमें ऐसी प्रक्रियाओं के परिणामों को साझा करने के लिए साइन सिस्टम की आवश्यकता है। साइन सिस्टम संकेतित प्रक्रियाओं के साथी हैं, और, शायद, एक प्रतिक्रिया है जिसमें साइन सिस्टम के प्रभाव में मानसिक प्रक्रियाएं विकसित होती हैं, एक दूसरे के साथ मिलकर विकसित होती हैं।

जाहिर है, एक विचार कभी भी सटीक और स्पष्ट रूप से केवल एक संकेत प्रणाली के माध्यम से व्यक्त नहीं किया जा सकता है, अर्थात। कोडिंग एक अनुमान है, एक निश्चित मॉडल है। हमेशा एक संकेत द्वारा इंगित कुछ स्पष्ट करने का अवसर होता है। यह कुछ भी नहीं है कि अभिव्यक्ति "चयनित शब्द" मौजूद है - संकेतों की सहायता से एक विचार व्यक्त करने का प्रयास। शब्दों के माध्यम से विचार की बिल्कुल सटीक और अस्पष्ट अभिव्यक्ति, सबसे अधिक संभावना है, मौजूद नहीं है। वैज्ञानिक विचारों, विचारों को व्यक्त करने के लिए, एक वैज्ञानिक एक शब्द या वाक्य नहीं, बल्कि लेखों की एक पूरी श्रृंखला लिखता है, जिनमें से प्रत्येक अधिक से अधिक सटीक रूप से वर्णन करता है कि वह क्या वर्णन करना चाहता था, अपने काम में व्यक्त करता है। प्रश्न का उत्तर यह है कि क्या विचार का संकेत, भावना समान है, बल्कि नकारात्मक है।

उदाहरण के लिए, लाल रंग की भावना पर विचार करें। यदि संचार एजेंट जानते हैं कि लाल रंग क्या है, तो संवेदी अनुभव होता है, वे इस संवेदी अनुभव के बारे में जानकारी देने के लिए किसी भी उपयुक्त संकेत प्रणाली का उपयोग कर सकते हैं: शब्द "लाल" कहें या कागज के एक टुकड़े पर एक लाल घेरा बनाएं और एक दूसरे को यह संकेत दिखाएं। यदि ऐसा कोई अनुभव नहीं है, तो "लालिमा" के बारे में जानकारी देना असंभव है - लाल रंग के बारे में किसी ऐसे व्यक्ति से बात करना असंभव है जो यह नहीं जानता कि लाल रंग क्या है। आप यह समझाने की कोशिश कर सकते हैं कि लाल रंग विद्युत चुम्बकीय तरंगों के साथ लगभग 700 नैनोमीटर की तरंग दैर्ध्य है, लेकिन इस तरह की जानकारी से "लालिमा" की सनसनी दिखाई नहीं देगी, लाल रंग अभी भी अनुपलब्ध है, क्योंकि हम सीधे संवेदी अनुभव का आदान-प्रदान नहीं करते हैं - हम अन्य संचार एजेंटों के साथ एक समान संवेदी अनुभव को ट्रिगर करते हुए, संकेत सहित विनिमय करते हैं। यानी संकेत मानसिक प्रक्रिया के उत्पाद का "आवरण" है, लेकिन उत्पाद का नहीं।

समझने की बाधा

इसलिए समझ के अवरोध की समस्या। आधुनिक एआई प्रौद्योगिकियां साइन सिस्टम के अध्ययन से संबंधित मुद्दों को काफी सफलतापूर्वक हल करती हैं। पैटर्न (संकेत) को पहचानने में एआई की सफलताएं स्पष्ट हैं: लिखित भाषण (ओसीआर), मौखिक भाषण (एलिस, सिरी), संगीत (शाज़म), चित्र; मॉडलिंग में प्राकृतिक भाषाएं: भाषण के भागों, वाक्य के सदस्यों और उचित नाम, मशीन अनुवाद का आवंटन। इसी समय, ये सभी साइन सिस्टम के साथ अध्ययन और काम करने के उदाहरण हैं, अब और नहीं। सामान्य तौर पर, साइन सिस्टम के अध्ययन में, मानवता लगातार विकसित हो रही है। लेखन, विज्ञान, संस्कृति, कला, खेल का उद्भव और विकास - यह सब संकेत प्रणालियों के आविष्कार, उपयोग, अध्ययन और विकास से निकटता से संबंधित है।

संकेतों के साथ संचालन का उपयोग करने वाली कम्प्यूटिंग क्षमताएं भी बढ़ रही हैं - बेबीलोनियन एबेकस के साथ शुरू, 3000 ईसा पूर्व का आविष्कार किया, और 17 वीं शताब्दी में आधुनिक कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी के लिए लिबनिज अरिथोमीटर के साथ पास्कलिना ब्लाइस पास्कल। और अगर अध्ययन में प्रगति स्पष्ट है और साइन सिस्टम के साथ काम करते हैं, तो मानसिक प्रक्रियाओं के मॉडलिंग के साथ दुर्गम कठिनाइयों को अभी भी मनाया जाता है।

मनुष्यों (जानवरों?) में, संकेत स्वचालित रूप से सोच, भावना आदि के उत्पाद से जुड़ा हुआ है, क्योंकि यह विकासवादी है और उत्तरार्द्ध को एनकोड करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एआई के पास ऐसे उत्पाद नहीं हैं, इसलिए, मान्यता प्राप्त अक्षर किसी भी चीज़ से नहीं जुड़े हैं, कुछ भी सांकेतिक शब्दों में बदलना नहीं है, लेकिन जैसे कि खुद से रहते हैं, बिना किसी संकेत के केवल "नंगे" वर्ण बने रहें, अर्थात्। किसी भी सार्थक या महसूस किए गए भार को सहन न करें; मान्यता प्राप्त संकेत की कोई समझ नहीं है। तो, एक व्यक्ति जिसने डर का अनुभव किया है वह जानता है कि यह क्या है और इसे रिपोर्ट करने की कोशिश कर सकता है, अर्थात। संवेदी अनुभव के बारे में किसी भी संकेत प्रणाली के कब्जे का उपयोग करते हुए, उनके अनुभव के बारे में जानकारी संचारित और संग्रहीत करना। उदाहरण के लिए, यह कर सकते हैं:

• गुफा की दीवार पर एक चित्र बनाएं;
• प्राकृतिक भाषा में निबंध लिखना;
• एक कविता लिखें;
• संगीत का एक टुकड़ा बनाएँ;
• चैट इमोटिकॉन पर एक संकेत रखो;
• अंत में, बिल्कुल भी न करें (रिक्त चिह्न)।

एआई को पता नहीं है कि डर क्या है, इसलिए, यह डर के साथ किसी भी संकेत से मेल नहीं खा सकता है। और वह डर के रूप में किसी भी मान्यता प्राप्त संकेत को महसूस करने में सक्षम नहीं है। एआई के नियंत्रण में एक ऑटोपायलट, सड़क पर एक बाधा में चल रहा है, कुछ भी नहीं समझेगा, कुछ भी महसूस नहीं करेगा, सोचेगा नहीं, परेशान नहीं होगा, खुश नहीं होगा, भयभीत नहीं होगा, कोई प्रतिबिंब नहीं होगा। इस प्रकार, एआई के लिए, कोई भी संकेत मानसिक प्रक्रियाओं के एक गैर-स्थिर उत्पाद को संदर्भित करता है जो इसमें मौजूद नहीं है।

मान्यता अवरोध

एक अन्य बाधा इस प्रकार है - चरित्र मान्यता की गुणवत्ता के लिए बाधा। गुणवत्ता को मानक के संबंध में संकेत की मान्यता की शुद्धता, शुद्धता, सटीकता के रूप में समझा जाता है। गुणवत्ता समझ की बाधा से सीमित है। एआई मान्यता प्राप्त छवि की गुणवत्ता का मूल्यांकन नहीं कर सकता है, क्योंकि मान्यता त्रुटियों को ठीक करने के लिए सोच और अन्य मानसिक प्रक्रियाओं से कोई प्रतिक्रिया नहीं है। वाक्य में "ama yla amu", एक व्यक्ति जो रूसी बोलता है, सबसे अधिक संभावना है कि वह विकृत साइन-वर्ड को पुनर्स्थापित करने में सक्षम होगा।

उदाहरण के लिए, अर्थ की ऐसी बहाली संभव है: "माँ ने फ्रेम को धोया", क्योंकि इन पात्रों के अनुक्रम में एक परिचित हास्य कहावत है, जो इस तरह के शब्दों के एक सेट द्वारा एन्कोडेड है: "माँ ने फ्रेम को धोया है।" एक व्यक्ति गलत तरीके से पहचाने गए संकेत शब्दों को पुनर्प्राप्त करने में सक्षम था: "अमा" -> "मां", "यला" -> "साबुन", "अमु" -> "फ्रेम"। एआई के लिए, एक वाक्य में सभी तीन शब्द रूसी भाषा के शब्दकोश में गायब हैं। किसी भी समझने योग्य, प्रसिद्ध अर्थ के लिए "फिटिंग" सोचना, क्योंकि नहीं है एआई की स्मृति में, वास्तव में, कोई संग्रहीत अर्थ नहीं हैं। उसी समय, यदि किसी व्यक्ति के पास समान शब्दों से एन्कोड किए गए परिचित विचार नहीं हैं, तो शब्द "ama yla amu" को किसी भी विचार से नहीं जोड़ा जाएगा, केवल इसलिए कि वे मौजूद नहीं हैं, अर्थात्। सोच और कोडिंग प्रक्रिया आपस में जुड़ी हुई हैं और लगातार संयोजन के रूप में काम करती हैं। ऐसा लगता है कि यह क्रमिक रूप से निर्धारित किया गया है - सामने आए किसी भी संकेत को डीकोड किया जाना चाहिए, "खराब हो गया", "कुछ ज्ञात अर्थ के लिए फिट", अर्थात्। किसी संकेत को समझने, उसे पहचानने, उसे किसी परिचित और समझने योग्य चीज से जोड़ने की एक स्वचालित आवश्यकता है। इस संकेत से क्या लाभ हुआ और क्या नुकसान हुआ, यह समझने की आवश्यकता है। एक आदमी मुझ पर मुस्कुराता है - ठीक है, एक कुत्ता मुझ पर भौंकता है - बुरा। यदि आप नहीं जानते कि क्या अच्छा है और क्या बुरा है, तो न तो मुस्कुराना और न ही भौंकने से कोई मतलब नहीं है। एआई को नहीं पता कि उसके लिए क्या अच्छा है और क्या बुरा।

अर्थ को संकेत से मिलान करने के असफल प्रयास में, किसी व्यक्ति के पास इस प्रस्ताव के बारे में अन्य विचार हो सकते हैं, जिसे वह उदाहरण के लिए, शब्दों के साथ व्यक्त कर सकता है: "मुझे समझ नहीं आ रहा है कि यह क्या है, चलो यहाँ से बेहतर है", "इसका क्या मतलब हो सकता है," दिलचस्प है? "," यहां किस तरह की बकवास लिखी गई है? "," शायद इसका मतलब था "माँ ने फ्रेम धोया", मुझे यकीन नहीं है, लेकिन मैं परीक्षण के इस सवाल का बेहतर जवाब दूंगा ", आदि।" यानी किसी भी मामले में, कथित संकेतों के बारे में किसी तरह का निष्कर्ष बनाया जाएगा। एक गलत ट्रेस विकल्प भी संभव है। उदाहरण के लिए, यदि पाठ का स्रोत एक इलेक्ट्रॉनिक उपकरण है, जहां वर्तनी नियमों की अक्सर उपेक्षा की जाती है, तो मूल रूप से "अमा" और "अमू" शब्दों को एक बड़े अक्षर के साथ लिखा जा सकता है - "अमा" और "अमू", अर्थात्। उचित नाम हो। वर्णों के ऐसे सेट को समझना अब "मां को धोया फ्रेम" वाली कहावत से नहीं जोड़ा जाएगा। कोई भी प्रतिबिंब के इस संस्करण की कल्पना और प्रस्ताव कर सकता है - "अमा अमा था" - एक निश्चित अमा, एक महिला, एक निश्चित अमु जनजाति का प्रतिनिधि था। यहां से निम्नलिखित विचार उत्पन्न हो सकते हैं: अमा एक विदेशी भाषा से एक नाम है, क्योंकि मेरा ज्ञान मुझे बताता है कि रूसी भाषा में अमा का कोई नाम नहीं है, और मैंने अमू जनजाति के बारे में नहीं सुना है। इस प्रकार, विचार प्रक्रिया एक निष्कर्ष पर पहुंचने तक आगे और आगे बढ़ती है। अपने आप में, निष्कर्ष की शुद्धता या मिथ्या महत्वहीन है, मुख्य बात यह है कि निष्कर्ष बनाया जाना चाहिए। निष्कर्ष सही और गलत हो सकता है, एक व्यक्ति अपनी मान्यताओं में सही या गलत हो सकता है। यानी गलत, गलत, गलत, गलत संकेतों से गलत निष्कर्ष निकल सकते हैं। यह मनोरंजक और बौद्धिक खेलों पर आधारित है, जब, अधूरी या विरोधाभासी जानकारी के आधार पर, मूल अर्थ को पुनर्स्थापित करने का प्रस्ताव है। हमने सिर्फ ऊपर एक ऐसा खेल खेला था - क्या संदेश में कल्पना की गई थी "ama yla amu": "माँ ने फ्रेम धोया था" या "अमा अमु था"?

खराब हुए फोन का खेल भी देखें छवि मान्यता भी यहाँ है - प्रभाव "लग रहा था, कल्पना"। ध्वनि मान्यता भी यहाँ है - प्रभाव "सुना" था। श्रवण कलाकृतियों का एक अच्छा उदाहरण चीनी भाषा जैसे तानवाला भाषाओं में शब्द मान्यता है। शब्द "शि", जब एक आरोही स्वर में उच्चारण किया जाता है (shi2 द्वारा चिह्नित), का अर्थ है संख्या "दस", और अवरोही स्वर में (shi4 द्वारा चिह्नित), संयुग्मित क्रिया "होने के लिए"। चीनी में सर्वनाम "I" को "अवरोहण" में एक अवरोही-आरोही स्वर (w33 द्वारा दर्शाया गया) कहा जाता है। तब वाक्यांश "wo3 shi4 ..." एक व्यक्ति के लिए जो चीनी बोलता है, वाक्य की शुरुआत का संकेत दे सकता है "मैं हूं ...", "मैं हूं ..." या बस "मैं ..."। उसी समय, वाक्यांश "wo3 shi2 ..." व्यर्थ लगता है, क्योंकि एक झूठे निशान पर ले जाता है - श्रोता ने सोचा "मैं दस हूँ ..." बनाता है, जो चीनी भाषा के व्याकरण के अनुसार व्यर्थ है। लेकिन जब से सोच संकेत देने की कोशिश कर रही है, यह अपेक्षित परिणाम प्राप्त करने के लिए "wo3 shi2 ..." - "मैं दस ... हूं" की सबसे संभावित व्याख्याओं की तुलना करने की कोशिश करेगा। उदाहरण के लिए, वार्ताकार या तो खुद के बारे में सोच सकता है, या फिर से पूछ सकता है: "आप शायद wo3 shi2 के बजाय wo3 shi4 कहना चाहते थे?"

यानी अंत में सुनने वाले के दृष्टिकोण से कुछ पर्याप्त अर्थ प्राप्त करने के लिए विकृत संकेतों को बहाल करने का प्रयास किया जाएगा। एआई इस में असमर्थ है, क्योंकि उसके पास कोई नजरिया नहीं है। अन्य संवेदी अंगों के उत्पादों में समान मान्यता वाली कलाकृतियाँ हैं।

एक बार फिर, AI में, वर्णों को किसी भी चीज़ से नहीं जोड़ा जा सकता है, इसलिए वर्ण पहचान की समझ और गुणवत्ता में बाधाएं हैं। एआई के लिए, एक साधारण शहर के अपार्टमेंट में एक हाथी, जो किसी कारण से समाप्त हो गया, छवि मान्यता एल्गोरिदम के संचालन के कारण, एक सामान्य स्थिति है। एक व्यक्ति के लिए - एक बेतुकापन, क्योंकि सामान्य ज्ञान हमें बताता है कि भले ही एक हाथी, भले ही वह हाथी था, अपार्टमेंट में फिट हो सकता है, यह पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है कि वह वहां कैसे पहुंचा - प्रवेश करने के लिए अपार्टमेंट का दरवाजा बहुत संकीर्ण है, लिफ्ट की क्षमता हाथी के द्रव्यमान और वास्तविक दुनिया के अन्य प्रतिबंधों के अनुरूप नहीं है। नतीजतन, तस्वीर में कमरे में हाथी या तो एक परी कथा के लिए एक चित्रण है, या एक तस्वीर असेंबल, या सामान्य रूप से एक पैटर्न मान्यता त्रुटि, अर्थात्। यह मुझे लग रहा था कि तस्वीर एक हाथी को दिखाती है - एक निष्कर्ष निकाला गया है। एआई के पास ऐसी आलोचनात्मक सोच नहीं है, यह उन संकेतों द्वारा व्यक्त अर्थ को समझ नहीं सकता है जो इसे पहचान सकते हैं, मान्यता त्रुटि को ठीक नहीं कर सकते हैं, निष्कर्ष नहीं निकाल सकते हैं।

साइन सिस्टम का अध्ययन - एक मृत अंत?

साइन सिस्टम का अध्ययन मस्तिष्क में होने वाली सोच और अन्य मानसिक प्रक्रियाओं के अध्ययन को सीधे अनुमति नहीं देता है। क्या इसका मतलब यह है कि साइन सिस्टम का अध्ययन व्यर्थ है? नहीं, यह नहीं है। साइन सिस्टम हमारे विचारों को कोडिंग और संप्रेषित करने का एक साधन है, इसलिए, वास्तव में, हमारे पास पहले अध्ययन करने के अलावा कोई विकल्प नहीं है। मानविकी में कोई अन्य तरीके नहीं हैं - भाषाविज्ञान, मनोविज्ञान, समाजशास्त्र और संबंधित।

साइन सिस्टम का अध्ययन करने के लिए अपने विचारों को बेहतर ढंग से समझने के लिए हम केवल यही काम कर सकते हैं। साइन सिस्टम के अध्ययन से संरचना और सोचने के गुणों के सवालों का जवाब नहीं मिलता - ये सवाल अब तक खुले हैं। संकेत विचारों के संकेत होते हैं, शायद विचारों के भी ट्रिगर होते हैं, लेकिन स्वयं विचार नहीं, जिसका अर्थ है कि हम केवल संस्थाओं को इंगित करते हैं, लेकिन स्वयं संस्थाओं को नहीं। साइन सिस्टम का अध्ययन, हम साइन सिस्टम के गुणों का अध्ययन करते हैं, लेकिन उन संस्थाओं के गुणों का नहीं जिनके लिए इन साइन सिस्टम का उपयोग किया जाता है।

उदाहरण के लिए, रूसी भाषा की शब्दावली और वाक्यविन्यास का अध्ययन करते हुए, हम रूसी भाषा के साइन सिस्टम का अध्ययन करते हैं, लेकिन स्वयं विचारों का नहीं, जो रूसी भाषा का उपयोग करके व्यक्त किए जाते हैं। हम स्वीकार करते हैं कि अब यह भी स्पष्ट नहीं है कि संरचना क्या है, विचारों के गुण क्या हैं और संकेत नहीं। केवल स्पष्ट बात यह है कि विचार को किसी निश्चित संकेत प्रणाली की मदद से सटीकता की एक निश्चित डिग्री के साथ व्यक्त किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक विचार जो "उदासी" शब्दों के साथ रूसी में व्यक्त किया गया है, "दुख की बात" ऐसे संकेत प्रणालियों की मदद से व्यक्त किया जा सकता है:

• रूसी भाषा: वाक्य "मैं दुखी हूँ", "वे दुखी हैं", आदि ।;
• अंग्रेजी: वाक्य "मुझे दुख होता है", "वे उदास दिखते हैं", आदि;
• एक कलाकृति जिसमें ठंडे स्वर प्रबल होंगे;
• संगीत का एक टुकड़ा जहां मामूली चाबियाँ प्रबल होंगी;
• चिकनी "उदास" आंदोलनों के साथ "उदास" नृत्य;
• किसी व्यक्ति या जानवर के उदास चेहरे की तस्वीर;
• स्माइली :-( इलेक्ट्रॉनिक संचार की आधुनिक संस्कृति में)

उपरोक्त संकेत प्रणालियों द्वारा इस विचार के प्रसारण की सटीकता अलग है। विचारों को प्रेषित करने के लिए साइन सिस्टम की क्षमता विचारों के हस्तांतरण की आवश्यकताओं के साथ-साथ संभव है, एक जीवित जीव की क्षमताओं को ध्यान में रखते हुए: संवेदी अंगों, रंग, नृत्य, फेरोमोन आदि को प्रसारित करने के साधन। यही कारण है कि प्राकृतिक भाषाओं में इतनी अस्पष्टताएं, अनिश्चितताएं और अतिरेक हैं - यह सब केवल एक ही उद्देश्य है - विचारों को सही ढंग से प्रसारित करना और विचारों, भावनाओं आदि को संप्रेषित करना, भले ही इसके लिए प्रेषित राशि के संदर्भ में अतिरेक और अन्य उप-समरूपता की आवश्यकता हो। सूचना और प्रसारण का समय। लोग लगातार प्राप्त जानकारी को परिष्कृत करते हैं, यह सुनिश्चित करने की कोशिश करते हैं कि वे मान्यता प्राप्त संकेतों को सही ढंग से समझते हैं, उनमें अर्थ ढूंढते हैं: वे वाक्यांशों के लिए पूछते हैं, ग्रंथों को फिर से पढ़ते हैं, संगीत सुनते हैं, पहले से मान्यता प्राप्त पात्रों में नए अर्थ ढूंढते हैं।

लड़के ने इंटरनेट पर पढ़ा कि लड़की अपने बाल सीधे करती है - जिसका मतलब है कि वह उसे पसंद करती है। क्या यह बेवकूफी है? शायद, लेकिन ऐसी हमारी प्रकृति है - मतलब के साथ संकेतों की तुलना करने के लिए। विचार करने, समाधान खोजने, महसूस करने, चिन्हों को पहचानने और उनके अर्थों का मिलान करने, लक्ष्य निर्धारित करने - लाइव - मानसिक प्रक्रियाएं जीवन भर नहीं रुकती हैं। AI इनपुट और आउटपुट जानकारी के बारे में परवाह नहीं करता है, क्योंकि इसके साथ तुलना करने के लिए कुछ भी नहीं है, बांधने के लिए कुछ भी नहीं है।

साइन सिस्टम अपूर्ण हैं, लेकिन वे केवल एक चीज है जो विकास ने हमें मानसिक प्रक्रियाओं के उत्पादों के आदान-प्रदान के लिए दिया है। कौन जानता है, शायद प्रकृति ने पहले से ही संचरण के अन्य तरीकों की कोशिश की है, लेकिन वे असफल रहे थे, और अंत में यह संकेत सिस्टम को जड़ ले लिया था।