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गलत ट्रैक पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

Grant Tafreshi द्वारा नवंबर 11, 2021 को पोस्ट किया गया

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समुदाय ने आपके मस्तिष्क की ऊर्जा को समझ नहीं पाया, शायद ब्रह्मांड में सबसे शक्तिशाली बुद्धिमत्ता, क्योंकि वे कम्प्यूटेशनल मॉडल का उपयोग करते थे। वे गलत तरीके से मानते थे कि बुद्धिमत्ता गणना के माध्यम से जीवन लक्ष्यों की उपलब्धि थी। एआई अध्ययन 1940 के दशक में कंप्यूटरों के आगमन से निर्धारित किया गया था, इस आधार पर कि मन ने किसी प्रकार की गणना की थी। एलन ट्यूरिंग प्रोग्रामिंग कंप्यूटर द्वारा बुद्धिमान मशीनों पर ध्यान केंद्रित करने वाले पहले लोगों में से थे। एल्गोरिथम प्रक्रियाओं ने कार्यक्रमों को हड़ताली परिणाम प्राप्त करने में सक्षम बनाया। कंप्यूटर जटिल गणितीय और इंजीनियरिंग समस्याओं को हल कर सकते हैं। कई वैज्ञानिकों ने भी माना कि कार्यक्रमों की एक बड़ी पर्याप्त विधानसभा और कोलेस्टेड ज्ञान मानव स्तर की खुफिया जानकारी प्राप्त कर सकता है।

हालांकि अन्य संभावित तरीके हो सकते हैं, कंप्यूटर प्रोग्राम मानव स्तर की खुफिया जानकारी का अनुकरण करने के लिए बहुत ही सर्वोत्तम उपलब्ध संसाधन थे। लेकिन, 1930 के दशक में, ट्यूरिंग और गोडेल सहित गणितीय लॉजिशियन ने स्थापित किया कि गणितीय डोमेन का उपयोग करके समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम की गारंटी नहीं दी जा सकती है। कम्प्यूटेशनल जटिलता के दोनों सिद्धांत, जिन्होंने समस्याओं के सामान्य वर्गों के मुद्दे को परिभाषित किया और एआई समुदाय ने समस्याओं और समस्या को सुलझाने के तरीकों के गुणों की पहचान नहीं की, जिसने मनुष्यों को समस्याओं को हल करने में सक्षम बनाया। खोज की हर दिशा का नेतृत्व करने के लिए दिखाई दिया और फिर मृत समाप्त हो गया।

एआई समुदाय एक मशीन डिजाइन नहीं कर सकता है, जो सीख सकता है और काफी बुद्धिमान हो सकता है। कोई भी कार्यक्रम पढ़कर ज्यादा नहीं सीख सकता था। कंप्यूटर ग्रैंडमास्टर स्तर पर शतरंज खेलने के लिए विशाल कम्प्यूटेशनल क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन उनकी बुद्धिमत्ता सीमित थी। समानांतर प्रसंस्करण कंप्यूटर आशाजनक लग रहे थे, लेकिन कार्यक्रम के लिए मुश्किल साबित हुए। कंप्यूटर प्रोग्राम केवल डोमेन विशिष्ट समस्याओं को हल कर सकते हैं। वे समस्याओं के बीच अंतर नहीं कर सकते हैं, या "सामान्य समस्या समाधान" माना जा सकता है। चूंकि मनुष्य अद्वितीय डोमेन में समस्याओं को हल कर सकते थे, इसलिए रोजर पेनरोज़ ने तर्क दिया कि कंप्यूटर आंतरिक रूप से मानव बुद्धिमत्ता को प्राप्त करने में सक्षम नहीं थे। दार्शनिक ह्यूबर्ट ड्रेफस ने यह भी सुझाव दिया कि एआई असंभव था। लेकिन, एआई समुदाय ने अपनी खोज जारी रखी, इस तथ्य के बावजूद कि अधिकांश शोधकर्ताओं ने नए मौलिक विचारों के लिए आवश्यकता महसूस की। अंततः, समग्र सहमति यह थी कि कंप्यूटर केवल "कुछ हद तक बुद्धिमान" थे। तो, क्या "बुद्धि" की आवश्यक परिभाषा खुद गलत थी?

चूंकि बहुत सारी मानव बुद्धिमत्ता को बहुत कम समझा गया था, इसलिए बुद्धिमान होने के लिए एक विशिष्ट कम्प्यूटेशनल प्रक्रिया को परिभाषित करना असंभव था। खुफिया स्पष्ट रूप से समस्याओं को हल करने की क्षमता थी। प्रकृति में, यह एक परिपक्व बुद्धिमत्ता थी, जिसने जीवित रहने की प्रक्रिया में जानवरों के "होमोस्टैसिस" को सशक्त बनाया। होमोस्टैसिस एक इकाई की शक्ति है जो सामान्य रूप से संचालित करने के लिए, शरीर में तुलनात्मक रूप से निरंतर स्थिति को प्राप्त करने के लिए, एक परिवर्तनशील, साथ ही शत्रुतापूर्ण, पर्यावरण में भी। यह एक स्मार्ट प्रक्रिया थी, जो कई स्तरों पर जानवरों द्वारा आंतरिक रूप से बनाए रखा गया था, विभिन्न संवेदन, प्रतिक्रिया और नियंत्रण प्रणालियों के माध्यम से, नियंत्रण केंद्रों के एक पदानुक्रम के माध्यम से पर्यवेक्षण किया गया था। यह तकनीक, यहां तक ​​कि सबसे सस्ता जानवर द्वारा प्राप्त की गई सबसे अच्छी "सामान्य समस्या हल करने वाला।" प्रक्रिया डोमेन विशिष्ट नहीं थी। इसने समस्याओं को मान्यता दी और प्रभावी मोटर गतिविधि के साथ जवाब दिया। यह अस्तित्व के हर हिस्से पर डाल दिया।

तंत्रिका तंत्र ने संवेदी इनपुट के खरबों का एक बहुरूपदर्शक मिश्रण प्राप्त किया। एक अभूतपूर्व स्मृति ने इसे ध्यान में रखने और पैटर्न की पहचान करने में सक्षम बनाया। अंतर्ज्ञान, एक एल्गोरिथम प्रक्रिया, इसे गैलेक्टिक मेमोरी से एक व्यक्तिगत पैटर्न के संदर्भ को अलग करने के लिए सक्षम करती है। मशीन प्राप्त संवेदी इनपुट की एक अविश्वसनीय संख्या से वस्तुओं की पहचान कर सकती है। यह पैटर्न मान्यता क्षमता स्थिर वस्तुओं की पहचान से सीमित नहीं थी। यह समस्याओं की पहचान कर सकता है। इसने भावनाओं के पैटर्न बनाने के लिए गतिशील घटनाओं को मान्यता दी और व्याख्या की। भावनाओं ने स्पष्ट रूप से समस्याओं को परिभाषित किया। जानवरों ने एक सहमत नग और एक घातक भड़काने के बीच के अंतर को मान्यता दी और जवाब दिया। भय, क्रोध, या ईर्ष्या ने उन्हें प्रेरित किया। प्रत्येक मोटर प्रतिक्रिया में समस्या को सुलझाने के चरणों का एक विशिष्ट अनुक्रम था, जो कि, फिर से, गतिविधियों के पैटर्न को याद किया गया है।

पर्यावरण ने मशीन को गूढ़ घटनाओं की एक अविश्वसनीय संख्या के साथ प्रस्तुत किया। कई अन्य घटनाओं के कारण थे। अधिकांश समस्याएं घटनाओं के पैटर्न थीं, जिनमें सफल समस्या को सुलझाने की रणनीतियों को याद रखने के लिए प्रासंगिक लिंक थे। पैटर्न मान्यता सक्षम पहचान। प्रक्रिया डोमेन विशिष्ट नहीं थी। इसने पूरी समस्या को हल करने वाले डोमेन को स्ट्रैड किया। पैटर्न मान्यता ने केवल एक घटना और दूसरे के बीच हाइपरलिंक की पहचान की। अंतर्ज्ञान ने तुरंत प्रासंगिक लिंक की पहचान की। यह आपके दोनों के बीच जटिल तर्क लिंक की पहचान नहीं करता था। यह समस्याओं को हल करने के लिए वृद्धिशील तार्किक चरणों का उपयोग नहीं किया। जब आदिम आदमी ने आश्रय लिया क्योंकि तूफान के बादल उन्नत हो गए, तो वह केवल एक कथित पैटर्न का जवाब दे रहा था।

बड़ी संख्या में वर्षों के दौरान, मानव जाति ने अंतर्निहित कारणों को समझने के बिना, बहुत सारी प्रकृति के लिए पर्याप्त रूप से जवाब दिया। उस बुद्धिमत्ता की गणना नहीं थी, जिसने विशेष कारणों और उनके प्रभावों के बीच तार्किक और गणितीय रूप से सटीक लिंक का विश्लेषण करके, जीवन के माध्यम से अपना रास्ता बना लिया। उन्नत अध्ययन और अनुसंधान के साथ, केवल बाद में कारणों के पीछे क्यों खोजा गया था। इस तरह के विश्लेषण से दुनिया को हल करने वाले मुद्दे का सिर्फ एक मामूली खंड लाभ हुआ। एक बीमारी से जुड़े कई लक्षण। चिकित्सकों ने बीमारियों की पहचान की, हमेशा आपके लक्षण और स्थिति के बीच तार्किक या तर्कपूर्ण लिंक को जाने बिना। सॉफ्टवेयर कोड तार्किक था। लेकिन, जटिल कोड के कई quirks प्रभावों के पैटर्न थे, जो विशेष प्रोग्रामिंग घटनाओं से जुड़े थे, जिन्हें केवल एक पैटर्न मान्यता खुफिया द्वारा स्वीकार किया जा सकता था। संवेदनशील पैटर्न मान्यता के माध्यम से जटिल समस्या समाधान प्राप्त किया गया था। ट्रू इंटेलिजेंस यह शक्तिशाली पैटर्न मान्यता क्षमता थी, जो भी, संयोग से, तर्क, तर्क और गणित की खोज की थी।