एक शानदार विचार से वैज्ञानिक उद्योग के लिए कृत्रिम बुद्धि का मार्ग

कृत्रिम बुद्धि के विचार ने मानवता को लंबे समय तक चिंतित किया है। प्राचीन ग्रीस के मिथकों में ऑटोमेटन को बहुत अधिक ध्यान मिला, और सबसे प्रसिद्ध उदाहरण ज़ीउस द्वारा बनाई गई कृत्रिम महिला पेंडोरा है। यहूदी संस्कृति में रहस्यमयी गोले पाए जाते हैं। और अद्भुत करकुरी गुड़िया जापानी महाकाव्य में एक महत्वपूर्ण स्थान रखते हैं।

17 वीं शताब्दी में, कुछ दार्शनिकों ने "मन" को निर्जीव वस्तुओं में डालने की संभावना को इंगित किया। कई सिद्धांतों को आगे रखा गया है। उदाहरण के लिए, रेने डेसकार्टेस मन और शरीर के द्वैतवाद में विश्वास करते थे। उनके विचारों ने बुद्धि के मशीनीकरण की संभावना को खारिज कर दिया।

लीबनीज के अन्य विचार थे। उनका मानना ​​था कि प्राथमिक प्रतीकों का उपयोग करके सभी मानव विचारों का गणितीय रूप से प्रतिनिधित्व किया जा सकता है। इसके लिए उन्होंने ज्ञान के वर्णन के लिए आवश्यक अवधारणाओं के प्रतीकवाद, वर्णिका सार्वभौमिकता का प्रस्ताव रखा।

अनादिकाल से ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता और ऑटोमेटोन को कल्पना में चित्रित किया गया है। एक उदाहरण मैरी शेली द्वारा "फ्रेंकस्टीन, या आधुनिक प्रोमेथियस" और कारेल चापेक द्वारा "रोसुम यूनिवर्सल रोबोट" है। उनके लिए धन्यवाद, 1921 में साहित्य में "रोबोट" शब्द दिखाई दिया।

ये AI के उद्भव के लिए दार्शनिक पूर्वापेक्षाएँ थीं। अब बात करते हैं विशिष्ट वैज्ञानिकों और उनके कामों की, जिनकी बदौलत कल्पना से कृत्रिम बुद्धिमत्ता बन गई है। एक अपेक्षाकृत ठोस और तथ्यात्मक कहानी अपेक्षाकृत हाल ही में शुरू हुई। प्रसिद्ध ट्यूरिंग परीक्षण पहली बार 1950 में आयोजित किया गया था, लेकिन केवल छह साल बाद, 1956 में, एआई ने एक अलग अनुशासन के रूप में शुरू किया। आइए देखें कि यह कैसा था।

पहला कदम

1950 और 60 के दशक में कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित वैज्ञानिक पत्रों की संख्या में तेजी से वृद्धि हुई। लेकिन पहले इस विषय को प्रभावित करने वाले अध्ययन हुए हैं। बर्ट्रेंड रसेल और अल्फ्रेड नॉर्थ व्हाइटहेड ने 1913 में द प्रिंसिपल्स ऑफ मैथमेटिक्स प्रकाशित किया। लगभग उसी समय, जॉर्ज बुल ने अपने विचारों के कानूनों को सामने रखा। इसलिए गणितीय तर्क की नींव रखी गई।

शायद यह सब उस समय से शुरू हुआ जब एक अयोग्य 15 वर्षीय लड़का रुडोल्फ कर्णप के कार्यालय में घुस गया। कर्णप पहले ही एक प्रभावशाली दार्शनिक बन गए और शिकागो विश्वविद्यालय में पढ़ाया गया। उन्होंने द लॉजिकल सिंटेक्स ऑफ़ द लैंग्वेज प्रकाशित की। लड़का बिना अनुमति के आया, और इस काम में त्रुटियों का संकेत दिया। रूडोल्फ हैरान रह गया। आगंतुक असामान्य था। इसके अलावा, उसने अपना परिचय भी नहीं दिया और तुरंत भाग गया। महीनों की खोज के बाद, रूडोल्फ ने आखिरकार अपने आगंतुक को एक स्थानीय विश्वविद्यालय में पाया। यह वाल्टर हैरी पिट्स निकला।

तीन साल पहले (हाँ, 12 साल की उम्र में), वाल्टर ने बर्ट्रेंड रसेल को एक पत्र लिखा था, जो उपरोक्त सिद्धांतों में पाई गई समस्याओं की ओर इशारा करता है। रसेल इतने प्रभावित हुए कि उन्होंने ब्रिटेन में कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में स्नातक स्कूल में लड़के को आमंत्रित किया। वाल्टर, हालांकि एक दुखी परिवार में बड़े हो रहे थे, डेट्रोइट से स्थानांतरित करने की हिम्मत नहीं की। हालांकि, जब रसेल व्याख्यान देने के लिए शिकागो पहुंचे, तो पिट्स उनके साथ अध्ययन करने के लिए घर से भाग गए। वह शिकागो विश्वविद्यालय में छात्र नहीं बने, लेकिन उन्होंने लगन से व्याख्यान में भाग लिया। ( वाल्टर पिट्स का जीवन आमतौर पर बहुत उज्ज्वल और दिलचस्प है, इसकी छोटी अवधि के बावजूद। मैं आपके बारे में इसके बारे में पढ़ने की सलाह देता हूं - लगभग। अनुवादक )।

1942 में वाल्टर पिट्स की मुलाकात वारेन मैकलॉक से हुई । मैककुलॉक ने पिट्स को अपने घर पर रहने के लिए आमंत्रित किया। वे लाइबनिज सिद्धांत की शुद्धता के बारे में आश्वस्त थे, जिसने मानव विचार के "मशीनीकरण" की संभावना का सुझाव दिया था। और उन्होंने मानव तंत्रिका तंत्र के न्यूरोबायोलॉजी के लिए एक मॉडल बनाने की कोशिश की। उन्होंने अपना मुख्य लेख 1943 में प्रकाशित किया, इसे " तंत्रिका गतिविधि से संबंधित विचारों की तार्किक गणना " कहा। इस दस्तावेज़ ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अमूल्य योगदान दिया है। वैज्ञानिकों ने मैककॉक-पिट्स गणितीय न्यूरॉन के रूप में जाना जाने वाला एक सरल मॉडल प्रस्तावित किया है। वह अभी भी मशीन लर्निंग कोर्स में पढ़ रही है। वैज्ञानिकों ने जो विचार प्रस्तावित किए हैं वे लगभग सभी आधुनिक एआई की नींव हैं।

वॉरेन मैकलॉक और वाल्टर पिट्स

नॉर्बर्ट वेनर के साइबरनेटिक्स और क्लाउड शैनन की जानकारी का सिद्धांत 1948 में प्रकाशित हुआ था। साइबरनेटिक्स "एक जीवित जीव और मशीन में नियंत्रण और संचार का अध्ययन है।" सूचना सिद्धांत सूचना की मात्रा, उसके भंडारण और संचरण का माप है। दोनों कामों का एआई पर बड़ा प्रभाव पड़ा।

साइबरनेटिक्स ने जैविक और यांत्रिक बुद्धिमत्ता का प्रत्यक्ष अध्ययन किया। और सूचना के सिद्धांत ने बुनियादी गणित को प्रभावित किया है।

कुछ वर्षों के बाद, एलन ट्यूरिंग ने ट्यूरिंग परीक्षण किया । उन्होंने यह निर्धारित करने के लिए एक विधि का वर्णन किया कि क्या एक मशीन स्मार्ट है। सरलीकृत परीक्षण इस प्रकार है: एक व्यक्ति एक कंप्यूटर और एक व्यक्ति के साथ संचार करता है। प्रश्नों के उनके उत्तर के आधार पर, उन्हें यह निर्धारित करना चाहिए कि वह किससे बात कर रहा है: एक व्यक्ति या एक कंप्यूटर प्रोग्राम। कंप्यूटर प्रोग्राम का कार्य किसी व्यक्ति को गुमराह करना है, जिससे वह गलत चुनाव कर सके। "

यद्यपि ट्यूरिंग परीक्षण आधुनिक स्मार्ट सिस्टम का परीक्षण करने के लिए बहुत सीमित है, यह उस समय एक वास्तविक सफलता थी। एलन ट्यूरिंग का नाम प्रेस से टकराया, जिससे यह उद्योग और अधिक लोकप्रिय हो गया।

ट्यूरिंग टेस्ट

1956 में, खुफिया के "मशीनीकरण" की अवधारणाओं का अध्ययन करने के विषय पर डार्टमाउथ में एक सम्मेलन आयोजित किया गया था। बाद में, इस सम्मेलन में भाग लेने वाले एआई के क्षेत्र में उत्कृष्ट व्यक्तित्व बन जाएंगे। सबसे प्रसिद्ध मार्विन मिनस्की थे , जिन्होंने 1951 में पहली न्यूरल नेटवर्क मशीन, SNARC बनाई थी। वह आने वाले दशकों में कृत्रिम बुद्धि की दुनिया में सबसे प्रसिद्ध नाम बन जाएगा।

क्लाउड शैनन सम्मेलन में भी शामिल हुए। और भविष्य के नोबेल पुरस्कार विजेता हर्बर्ट ए। साइमन और एलन नेवेल ने अपने " लॉजिक-थियोरिस्ट " के साथ अपनी शुरुआत की। इसके बाद, वह रसेल के गणित के सिद्धांतों में पहले 52 प्रमेयों में से 38 को हल करेगा।

जॉन मैकार्थी - कृत्रिम बुद्धि के अग्रदूतों में से एक - ने "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" नाम गढ़ा। प्रतिभागी इस शब्द से सहमत थे। यह एआई का जन्म था।

उद्योग विकास (1956-1974)

शब्दार्थ नेटवर्क

इस सम्मेलन के लिए धन्यवाद, एआई में रुचि बढ़ी है, और कई दिलचस्प घटनाक्रम सामने आए हैं। 1959 में, न्यूवेल और साइमन ने "कॉमन प्रॉब्लम सॉल्वर" बनाया, जो सैद्धांतिक रूप से किसी भी औपचारिक समस्या को हल कर सकता था। और जेम्स स्लैगल ने SAINT (Symbical Automatic INTegrator) हेयुरिस्टिक प्रोग्राम बनाया, जिसने पथरी में प्रतीकात्मक एकीकरण की समस्याओं को हल किया। ये कार्यक्रम प्रभावशाली थे।

ट्यूरिंग टेस्ट बनाने के बाद, भाषा की स्वाभाविकता एआई का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र बन गया है। डैनियल बोब्रो का छात्र कार्यक्रम हाई स्कूल में शब्द समस्याओं को हल करने में सक्षम था। थोड़ी देर बाद, सिमेंटिक नेटवर्क की अवधारणा दिखाई दी - विभिन्न अवधारणाओं और उन दोनों के बीच संबंधों का एक नक्शा (चित्र में)। इस नेटवर्क पर कई सफल कार्यक्रम बनाए गए हैं। 1966 में, जोसेफ वेसेनबाम ने एलिजा को बनाया। एक आभासी वार्ताकार लोगों के साथ यथार्थवादी बातचीत कर सकता है।

एआई उद्योग के ऐसे सक्रिय विकास के संबंध में, वैज्ञानिकों ने बेहद साहसिक बयान दिए:

• न्यूवेल और साइमन, 1958: "10 वर्षों में, डिजिटल कंप्यूटर विश्व शतरंज चैंपियन बन जाएगा।" और "10 वर्षों के भीतर, एक डिजिटल कंप्यूटर एक महत्वपूर्ण नए गणितीय प्रमेय की खोज और साबित करेगा।"
• साइमन जीए, 1965: "मशीनें किसी भी कार्य को करने में सक्षम होंगी जो एक व्यक्ति 20 वर्षों तक कर सकता है।"
• मार्विन मिनस्की, 1967: "एक पीढ़ी में ..." कृत्रिम बुद्धिमत्ता "बनाने की समस्या का काफी हद तक समाधान हो जाएगा।"
• मार्विन मिन्स्की, 1970: "तीन से आठ वर्षों में, हमारे पास एक सामान्य व्यक्ति की सामान्य बुद्धि के साथ एक मशीन होगी।"

एक रास्ता या दूसरा, पैसा उद्योग में आया। ऑफिस ऑफ एडवांस रिसर्च प्रोजेक्ट्स (ARPA, बाद में DARPA का नाम बदलकर) ने MIT टीम को $ 2.2 मिलियन आवंटित किया। DARPA के तत्कालीन अध्यक्ष ने फैसला किया कि उन्हें "लोगों को वित्त देना चाहिए, न कि परियोजनाओं को" और एक मुक्त अनुसंधान संस्कृति का निर्माण करना चाहिए। इसने शोधकर्ताओं को उन परियोजनाओं को अंजाम देने की अनुमति दी, जिन्हें वे सही मानते थे।

अस्थायी शीतलन (1974-1980)

1969 में, मार्विन मिनस्की और सीमोर पैपर्ट ने अपनी पुस्तक पर्सेप्ट्रोन प्रकाशित की। इसमें, उन्होंने perceptrons की मूलभूत सीमाओं को दिखाया और XOR प्राथमिक योजना को नियंत्रित करने के लिए perceptrons की अक्षमता पर प्रकाश डाला। इससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोधकर्ताओं के लिए प्रतीकात्मक कंप्यूटिंग के क्षेत्र में एक बदलाव हुआ, जो तंत्रिका नेटवर्क के विपरीत है।

प्रतीकात्मक एआई के वैकल्पिक दृष्टिकोण ने विस्फोटक वृद्धि प्राप्त की। लेकिन इस दृष्टिकोण से कोई महत्वपूर्ण परिणाम नहीं मिला। 1970 के दशक में, यह स्पष्ट हो गया कि एआई शोधकर्ता एआई के बारे में अत्यधिक आशावादी थे। जिन लक्ष्यों का उन्होंने वादा किया था, वे अभी तक प्राप्त नहीं हुए हैं और उनकी उपलब्धि बहुत दूर के भविष्य की बात प्रतीत होती है।

शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि वे दीवार के खिलाफ आराम करते हैं। एआई को सरल कार्यों के लिए लागू किया गया था। लेकिन वास्तविक परिदृश्य इन प्रणालियों के लिए बहुत जटिल थे। एल्गोरिदम का पता लगाने के लिए संभावनाओं की संख्या खगोलीय होने की संभावना थी। इससे एक विस्फोट विस्फोट की समस्या पैदा हुई। और फिर क्लासिक प्रश्न "कंप्यूटर को स्मार्ट कैसे बनाया जाए"। यह सामान्य ज्ञान की समस्या थी।

यह सब इस तथ्य के कारण था कि निवेशक प्रौद्योगिकी में निराश थे। एआई फंडिंग इस प्रकार गायब हो गई है, और अनुसंधान बंद हो गया है। DARPA भी कानून में बदलाव के कारण अब शोध की हैकर संस्कृति का समर्थन नहीं कर सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अनुसंधान के लिए प्रायोजकों ने वित्त पोषण किया है। इसलिए, 1974-1980 की अवधि। जिसे " विंटर एआई " कहा जाता है।

पुनर्जन्म

1981 में, जापानी सरकार ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अनुसंधान में गंभीरता से निवेश करना शुरू किया। पांचवीं पीढ़ी के कंप्यूटर प्रोजेक्ट के लिए देश ने 850 मिलियन डॉलर का आवंटन किया। उन्होंने एआई को विकसित करने का लक्ष्य रखा। कथित कंप्यूटरों को संचार करना, अन्य भाषाओं का अनुवाद करना, चित्रों को पहचानना था। यह उम्मीद की गई थी कि कंप्यूटर उन उपकरणों को बनाने का आधार होगा जो सोच को अनुकरण कर सकते हैं।

Wabot -2

जापान में अनुसंधान आशाजनक लग रहा था। 1980 में वाबोट -2 रोबोट को वासेदा विश्वविद्यालय में विकसित किया गया था। वह लोगों से संवाद कर सकता था, संगीत के अंक पढ़ सकता था और इलेक्ट्रॉनिक अंग खेल सकता था। जापानियों की सफलता ने अन्य सरकारों और निजी व्यवसायों को फिर से एआई की ओर अपना रुख करने के लिए मजबूर कर दिया है।

इस बिंदु पर, कनेक्शनवाद का सवाल खड़ा हुआ। 1982 में, हॉपफील्ड ने तंत्रिका नेटवर्क का एक नया रूप बनाया जो अध्ययन और सूचना को संसाधित करने में सक्षम है। जेफरी हिंटन और डेविड रोमेलहार्ट ने रिवर्स सेल्फ डिस्टिंक्शन को लोकप्रिय बनाया। यह तकनीक अभूतपूर्व थी और आज भी मशीन सीखने में महत्वपूर्ण है।

AI ने "विशेषज्ञ प्रणालियों" के रूप में व्यावसायिक सफलता प्राप्त की। इन प्रणालियों में किसी विशेष विषय का गहरा ज्ञान था। कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी (CMU) ने 1980 में XCON नामक एक विशेषज्ञ प्रणाली शुरू की। इसका उपयोग डिजिटल उपकरण निगम में किया गया था। 1986 तक, कंपनी ने सालाना 40 मिलियन डॉलर की बचत की।

दूसरी सर्दी

पीसी क्रांति ने एआई विकास के पाठ्यक्रम को बदल दिया है

1980 के दशक के उत्तरार्ध में, कंप्यूटर क्रांति के द्वारा AI उद्योग की सफलता की देखरेख की गई थी। Apple और IBM ने एक ही समय में अधिक से अधिक शक्तिशाली कंप्यूटरों का उत्पादन किया। डेस्कटॉप कंप्यूटर कृत्रिम बुद्धिमत्ता लिस्प मशीनों की तुलना में सस्ते और अधिक शक्तिशाली हो गए हैं। एक रात में आधा बिलियन डॉलर का पूरा उद्योग नष्ट हो गया। विशेषज्ञ प्रणालियों में एआई की सफलता जैसे एक्सकॉन मशीन बहुत महंगी साबित हुई है।

विशेषज्ञ प्रणालियों के साथ समस्याएं हैं। वे सीख नहीं सके। वे "नाजुक" थे (यदि वे असामान्य डेटा दिए गए थे, तो वे गंभीर गलतियाँ कर सकते हैं)। विशेषज्ञ प्रणालियों का व्यावहारिक दायरा सीमित हो गया है। नए DARPA नेतृत्व ने फैसला किया है कि AI "अगली लहर" नहीं है। और उन परियोजनाओं के लिए पुनर्निर्देशित निवेश, जो उनके दृष्टिकोण से, तत्काल परिणाम लाने चाहिए।

1991 तक, जापान में एक कंप्यूटर परियोजना के लक्ष्यों को हासिल नहीं किया गया था। वैज्ञानिकों ने उन कठिनाइयों को कम करके आंका, जिनका उन्हें सामना करना पड़ा था। 300 से अधिक AI कंपनियां बंद हो गईं, दिवालिया हो गईं, या 1993 के अंत तक खरीद ली गईं। यह वास्तव में कृत्रिम बुद्धि के व्यावसायिक उपयोग की पहली लहर का अंत था।

ताजा धारा

जब कंप्यूटर क्रांति की गूँज कम होने लगी, तो लोगों को बड़ी कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करने का अवसर मिला। कंप्यूटरों की सर्वव्यापकता के साथ, विविध डेटाबेसों की संख्या बढ़ी है। एआई विकास के मामले में यह सब बहुत अच्छा था।

नई प्रौद्योगिकियों ने समस्याओं को हल किया और वैज्ञानिकों के साथ हस्तक्षेप करने वाली बाधाओं को हटा दिया। बढ़ती कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने संभव की सीमाओं को धक्का दिया। बिग डेटा बन गए डेटाबेस से, अधिक से अधिक ज्ञान निकालना संभव था। एआई के व्यावहारिक उपयोग के लिए संभावनाएं अधिक स्पष्ट हो गई हैं।

" बुद्धिमान एजेंट " नामक एक नई अवधारणा 1990 के दशक में स्थापित की गई थी। इंटेलिजेंट एजेंट (IA) एक प्रणाली है जो उपयोगकर्ता द्वारा लंबे समय तक जारी किए गए कार्य को स्वतंत्र रूप से करता है। एक उम्मीद थी कि एक दिन हम आईए को एक-दूसरे के साथ बातचीत करने के लिए सिखा पाएंगे। इससे सार्वभौमिक और अधिक "स्मार्ट" सिस्टम का निर्माण होगा।

एआई समुदाय में, कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में गणित के उपयोग के बारे में अलग-अलग राय घूमती थीं। कुछ ने सोचा कि गणितीय प्रतीकों के साथ बुद्धिमत्ता का वर्णन करना बहुत जटिल है। उनकी राय में, निर्णय लेते समय लोग तर्क से निर्देशित होते हैं। उनके विरोधियों ने आपत्ति जताई कि तार्किक श्रृंखला आगे बढ़ने का रास्ता है।

डी। कास्पारोव डीप ब्लू के साथ खेलता है

बहुत जल्द, 1997 में, आईबीएम डीप ब्लू सुपर कंप्यूटर ने गैरी कास्परोव को हराया। उस समय, कास्परोव विश्व शतरंज चैंपियन थे। क्या, नेवेल और साइमन के अनुसार, 1968 तक होने वाला था, आखिरकार 1997 में हुआ।

आधुनिक शतरंज कंप्यूटर किसी भी व्यक्ति की तुलना में बहुत मजबूत हैं। मनुष्यों द्वारा अब तक प्राप्त की गई उच्चतम एलो रेटिंग 2,882 है। कंप्यूटरों के लिए, सबसे आम आंकड़ा 3,000 एलो है। अब तक का उच्चतम रिकॉर्ड 3,350 से अधिक था।

2005 में, स्टैनफोर्ड ने स्वायत्त ड्राइविंग के लिए एक रोबोट विकसित किया। उन्होंने बेरोज़गार रेगिस्तानी पगडंडी के किनारे 131 मील (211 किमी) ड्राइविंग करके DARPA ग्रैंड चैलेंज जीता।

ख़तरा

फरवरी 2011 में, आईबीएम ने अपने आईबीएम वाटसन को खतरे की प्रश्नोत्तरी में परीक्षण करने का फैसला किया। कंप्यूटर एक महत्वपूर्ण अंतर से दो सबसे बड़े चैंपियन को खतरे में डालने में सक्षम था।

इंटरनेट और सामाजिक नेटवर्क के हिमस्खलन-जैसे विकास के साथ, सूचना की मात्रा बढ़ी है। आईटी कंपनियों को प्राप्त आंकड़ों के साथ कुछ करने की जरूरत है। और एआई का उपयोग एक आवश्यकता बन गया है, मनोरंजन नहीं।

अब Google मशीन लर्निंग का उपयोग करके SERPs को सॉर्ट करता है। YouTube ML एल्गोरिदम का उपयोग करके अनुशंसित वीडियो का चयन करता है, उसी तरह अमेज़न उत्पादों की सिफारिश करता है। फेसबुक समाचार फ़ीड एक स्मार्ट कंप्यूटर द्वारा उत्पन्न होता है। और यहां तक ​​कि टिंडर एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करने वाले लोगों को पाता है।

कंप्यूटर क्रांति के लिए धन्यवाद, एआई तकनीक हमारा अनिवार्य उपकरण बन गया है। और अब मानवता आगे देख रही है, सुपर मशीनों के निर्माण की प्रतीक्षा कर रही है। और यद्यपि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभाव कभी-कभी विवादास्पद होते हैं, इस तकनीक का आगे विकास अपरिहार्य है।

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