2019 में एआई: चीजों की वर्तमान स्थिति

यह अनुवाद द रियल-वर्ल्ड AI मुद्दे का हिस्सा है।

यह एक सर्वविदित तथ्य है - यदि आप किसी भी शब्द को कई बार दोहराते हैं, तो अंत में वह सभी अर्थ खो देगा, ध्वन्यात्मक शब्दों में बदल जाएगा। यही कारण है कि हममें से कई लोगों के लिए "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द लंबे समय से कुछ का मतलब नहीं रह गया है। AI अब लगभग हर जगह है, आपके टीवी से लेकर आपके गाल तक, लेकिन इस शब्द का कभी इतना कम मतलब नहीं है।

कुछ गड़बड़ हो गई।

इस तथ्य के बावजूद कि "कृत्रिम बुद्धि" शब्द निस्संदेह गलत तरीके से लागू किया गया है, इसके साथ जुड़ी तकनीक अभी भी बहुत सक्रिय रूप से विकसित हो रही है - और यह अच्छा और बुरा दोनों है। प्रौद्योगिकी स्वास्थ्य सेवा और सैन्य मामलों में प्रवेश करती है, यह लोगों को संगीत रचना और किताबें लिखने में मदद करती है , यह आपके रिज्यूमे की जांच करती है और आपकी साख को आंकती है , और आपके मोबाइल फोन पर ली गई तस्वीरों को भी बेहतर बनाती है। संक्षेप में, प्रौद्योगिकी आपके जीवन को बदल देती है कि आप इसे चाहते हैं या नहीं।

उसी समय, यह समझना काफी कठिन है कि प्रौद्योगिकी कंपनियों और बाज़ारियों द्वारा किस प्रकार के AI पर चर्चा की जा रही है। उदाहरण के लिए, ओरल-बी जीनियस एक्स टूथब्रश, जो कई अन्य एआई उपकरणों के बीच , सीईएस में पेश किया गया था। यदि आप कंपनी की प्रेस रिलीज का ध्यानपूर्वक अध्ययन करते हैं, तो यह स्पष्ट हो जाता है कि यह ब्रश टूथब्रश करने की प्रक्रिया की सही अवधि निर्धारित करने में मदद करता है, ठीक उसी जगह प्रसंस्करण जहां आपको इसकी आवश्यकता है। हां, ब्रश में कई "स्मार्ट" सेंसर हैं जो डिवाइस की कार्यक्षमता प्रदान करते हैं, लेकिन इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता कहना केवल मूर्खता है।

यहां तक ​​कि उस मामले में जहां कोई अत्यधिक प्रचार नहीं है, शब्द के सार की गलतफहमी है। उदाहरण के लिए, एक निश्चित घटना का एक प्रेस कवरेज टर्मिनेटर के साथ एक उदाहरण के साथ होता है, और यह अक्सर होता है। कभी-कभी लेखक भ्रमित हो जाते हैं कि कृत्रिम बुद्धि क्या है। यह सब किसी ऐसे व्यक्ति के लिए मुश्किल है जो एक विशेषज्ञ नहीं है, इसलिए अधिकांश लोग एआई को एक कंप्यूटर के रूप में एक चेतना के साथ परिभाषित करते हैं जो एक व्यक्ति की तुलना में कई गुना अधिक स्मार्ट है। विशेषज्ञ इस तरह के काल्पनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एआई का मजबूत रूप कहते हैं, लेकिन इसका निर्माण भविष्य की बात है। इस बीच, अतिशयोक्ति न करें।


AI क्या है? क्लॉकवाइज, ऊपर से शुरू: मेट्रोपोलिस फिल्म का चरित्र, ओरल-बी टूथब्रश, स्टैंड-अलोन रोबोट कूरियर।

हमारे पास "मशीन लर्निंग" है, जिसे एआई नहीं कहना बेहतर है। इस तकनीक का दुनिया पर (गहरी शिक्षा के साथ) बहुत गहरा प्रभाव है। इन शब्दों में कुछ भी रहस्यमय नहीं है, जैसे "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" और वे बहुत बेहतर वर्णन करते हैं कि तकनीक क्या है।

मशीन लर्निंग कैसे काम करती है? पिछले कुछ वर्षों में, मैंने कई स्पष्टीकरणों को पढ़ा और समीक्षा की है। और सबसे उपयोगी में से एक निम्नलिखित है: मशीन लर्निंग कंप्यूटर को अपने दम पर सीखने की अनुमति देता है। लेकिन इसका क्या मतलब है? एक और बड़ा सवाल।

चलो समस्या के साथ शुरू करते हैं। मान लीजिए कि आप एक ऐसा प्रोग्राम बनाना चाहते हैं जो बिल्लियों को पहचानता है (हमेशा किसी न किसी कारण से बिल्लियों)। आप मशीन के लिए "प्यारे बिल्लियों" जैसे नियम निर्धारित करके इस "दादा" विधि को लागू करने का प्रयास कर सकते हैं। लेकिन अगर आप उसे बाघ की तस्वीर दिखाएंगे तो क्या होगा? प्रत्येक नियम को मैन्युअल रूप से विकसित करना एक लंबी प्रक्रिया है, और आपको उन सभी बारीकियों का वर्णन करना होगा जो दिमाग में आ सकती हैं। मशीन को खुद से सीखने का अवसर देना सबसे अच्छा है। तो, आप उसे बिल्लियों की तस्वीरों का एक विशाल संग्रह देते हैं, और मशीन पहले से ही पैटर्न को निर्धारित करती है, और अपने दम पर। सबसे पहले यह एक आदिम प्रक्रिया है, जो तब जटिल है।

दरअसल, यह पहले से ही इतना स्पष्ट है। वास्तव में, आप शायद पहले भी इसी तरह के स्पष्टीकरण पढ़ चुके हैं, और कृपया मुझे इसके लिए क्षमा करें। लेकिन यह समझना महत्वपूर्ण है कि यह कैसे काम करता है। ऐसी प्रणाली के प्रशिक्षण के परिणाम क्या हो सकते हैं?

मुख्य बात यह है कि आपको इसे प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं है। हां, निश्चित रूप से कॉन्फ़िगर करने, अनुकूलन करने, डेटा प्रसंस्करण दक्षता और सुधार करने के लिए बहुत कुछ है, लेकिन आपको मशीन को यह नहीं बताना है कि क्या करना है। और कार वास्तव में काम करती है, उन पैटर्नों को उजागर करती है जो एक व्यक्ति को छोड़ देता है। खैर, चूंकि मशीन केवल लोगों और शून्य के साथ काम करती है, ऐसे कई क्षेत्र हैं जहां आप ऐसी तकनीक लागू कर सकते हैं, क्योंकि आधुनिक दुनिया डेटा से भरी हुई है। हाथ में मशीन सीखने के हथौड़ा के साथ, आप कई समस्याओं से निपट सकते हैं जिन्हें तुरंत हल करने की आवश्यकता है।



लेकिन नुकसान भी हैं, उनके बारे में सोचें। यदि आप एक मशीन को प्रशिक्षित नहीं कर सकते हैं, तो आप कैसे जानते हैं कि यह कैसे निर्णय लेता है? मशीन सिस्टम किसी विशेष समस्या को हल करने में अपनी प्रगति की व्याख्या करना नहीं जानते हैं। तो यह अच्छी तरह से पता चल सकता है कि एल्गोरिथ्म सही ढंग से काम नहीं कर रहा है। मशीन को इस बारे में कोई जानकारी नहीं है कि वह क्या कर रही है - हम एक व्यक्ति से क्या उम्मीद करते हैं। आप दुनिया में सबसे अच्छी बिल्ली फोटो पहचान मशीन बना सकते हैं, लेकिन कार आपको यह नहीं समझाएगी कि बिल्ली के बच्चे मोटरसाइकिल की सवारी करने के लिए नहीं जानते हैं, या कि बिल्ली को वास्का कहा जाने की संभावना है, न कि मेगालर्ट अमर।

स्वतंत्र रूप से सीखने के लिए कंप्यूटर सिखाना उत्कृष्ट है। लेकिन एआई सिस्टम में कोई तर्कसंगतता नहीं है। यह बिल्कुल भी दिमाग नहीं है, एक कार्बनिक दिमाग नहीं है, और कार लोगों के नियमों के अनुसार नहीं खेलेंगे। आप पूछ सकते हैं, "पुस्तक कितनी स्मार्ट है?" एक स्मार्ट फ्राइड ब्रेड क्या कर सकता है? ”

तो हम कृत्रिम बुद्धि के किस चरण में हैं? संपादकीय के साथ इन सभी वर्षों के बाद "आसन्न बड़ी सफलता" के बारे में बात की, विशेषज्ञों का मानना ​​है कि हम एक पठार पर पहुंच गए हैं।

फिर भी, प्रगति एक बाधा नहीं है। जैसा कि एआई क्षेत्र में अनुसंधान के लिए, अर्थात्, अध्ययन के लिए अवसरों की एक बड़ी संख्या है, अब हम केवल एल्गोरिथम हिमखंड के शीर्ष पर हैं।

काई-फू ली, एक उद्यम पूंजीवादी और कृत्रिम बुद्धि के विशेषज्ञ, वर्तमान क्षण को "बोध की उम्र" के रूप में वर्णित करते हैं - जब तकनीक प्रयोगशालाओं से बाहरी दुनिया के लिए चुनी जाने लगती है। बेनेडिक्ट इवांस मशीन लर्निंग की तुलना रिलेशनल डेटाबेस टेक्नोलॉजी - एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर के प्रकार से करते हैं जिसने पूरे उद्योगों में क्रांति ला दी। लेकिन अब यह आम बात है। सबसे अधिक संभावना है कि यह मशीन सीखने के साथ होगा - यह हर जगह होगा, और कोई भी इस बारे में चिंता नहीं करेगा। लेकिन यह सब एक दूर का भविष्य है।