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मशीनें या लोग?

Grant Tafreshi द्वारा जुलाई 6, 2023 को पोस्ट किया गया
यह आश्चर्यजनक है कि हम मशीनों के समान कैसे रहे हैं। हमारे पास ऐसी नौकरियां हैं जो लोगों को आसानी से पूरा करने की क्षमता बनाई जाती हैं, और हम ऐसा करते हैं। यह हमारे लिए आसान लग सकता है, लेकिन हो सकता है कि आपने एक बिल्ली को एक डोरकनॉब को मोड़ने का प्रयास किया हो? हो सकता है कि आपने एक बाउंड के भीतर किसी के चीन कैबिनेट के शीर्ष पर कूदने की कोशिश की हो? इस घटना में कि आपने बस उस निश्चित प्रदर्शन की कोशिश की, अंततः आपको अपने वर्तमान आकार को एक-दसवें स्थान पर ले जाने की कोशिश करें और फिर से प्रयास करें, यहां तक ​​कि कठिन भी सही? हमें विशिष्ट चीजें करने के लिए बनाया गया है, बिल्कुल मशीनों की तरह।हम यहां डार्विन से बात नहीं कर रहे हैं, क्यों हम डिजाइन किए गए हैं कि हम कैसे नहीं हैं जो मैं यहां जांच कर रहा हूं। चाहे हम बेतरतीब ढंग से विरोधी अंगूठे हों, या यदि भगवान ने उन्हें वहां रखा हो, चाहे हम अपनी बेहतर दृष्टि के कारण अन्य समान प्रजातियों को हरा दें, या हम सिर्फ सामान्य भाग्यशाली थे, अगर आप मुझसे पूछें तो असंगत है। हम यहाँ हैं और मुझे यह पसंद है।लेकिन हम सिर्फ एक और तरह की मशीन रहे हैं। हमें ईंधन की आवश्यकता है, हम समाप्त हो गए हैं, हम टूट गए हैं, हम त्रुटि करते हैं, हम सफलतापूर्वक कार्य पूरा करते हैं, और हमारे पास भी शुरू करने के लिए कुंजी है। हमारी चाबियाँ छोटी, चांदी और दर्दनाक नहीं हैं, जब आप उन पर एक सीट लेते हैं, तो हमारी चाबी प्रेरणा से बाहर हो जाती है। मुझे नई चीजें सीखना पसंद है, नकद एक उत्कृष्ट प्रेरक भी है, और शायद कुछ व्यक्ति चमकदार वस्तुओं का आनंद लेते हैं, लेकिन कभी -कभी मैं काम करता हूं और कभी -कभी मैं नहीं करता हूं, यह आसानी से उचित कुंजी पर निर्भर करेगा। हम कार्बनिक मशीनें हैं, स्वाभाविक रूप से निर्मित हैं।उदाहरण के लिए हमें किसी प्रकार के कंप्यूटर से तुलना करें। कुछ प्रकार के कंप्यूटर के विभिन्न भागों पर विचार करें: रैम, प्रोसेसर, हार्ड डिस्क ड्राइव, एक कूलेंट सिस्टम, एक मदरबोर्ड, एक इंटरफ़ेस, और विभिन्न प्रकार के अन्य सामान जो कंप्यूटर से कंप्यूटर में गुणवत्ता और मात्रा में बदलते हैं। अब प्राथमिक अंतर एक धीमा कंप्यूटर है एक पुराना कंप्यूटर हो सकता है; फिर भी एक परिपक्व मानव जरूरी नहीं कि एक धीमी मानव नहीं है, कम से कम सोच क्षमता में नहीं। रैम रैंडम एक्सेस मेमोरी है, या मानव, अल्पकालिक मेमोरी में है। प्रोसेसर, जल्दी से यह जानने का अवसर कि आपके आसपास नरक क्या चल रहा है। हार्ड डिस्क तेज या धीमी हो सकती हैं, तेजी से हार्ड डिस्क, जैसे कि उदाहरण के लिए SCSI ड्राइव, मानक हार्ड डिस्क ड्राइव की तुलना में अधिक तेजी से जानकारी ला सकती है।यह कितना कठिन हो सकता है ताकि आप एक बैठक के बारे में जानकारी याद रख सकें जो एक दशक पुराने होने के बाद हुई थी? हो सकता है कि आप एक SCSI हैं और आप हर शर्ट को याद करेंगे जो आपने कभी पहना था, लेकिन हम में से अधिकांश नियमित पुराने हार्ड डिस्क हैं। कंप्यूटर में कूलिंग सिस्टम होते हैं, हमारे पास कूलिंग सिस्टम होते हैं, और हम इस क्रम में पसीना बहाते हैं कि वाष्पीकरण हमारे बाहरी गोले को ठंडा कर सकता है। लगता है कि क्या होता है अगर एक मानव ओवरहीट होता है, तो बुखार बेहद खतरनाक हो सकता है, एक ओवर गर्म कंप्यूटर के समान, कुछ टूट सकता है। हमारे कंप्यूटर के अंदर मदरबोर्ड हमारे केंद्रीय तंत्रिका तंत्र की तरह ही हो गया है, वे दोनों उन सभी अन्य घटकों के पहिया और व्यवहार को नियंत्रित करते हैं। कंप्यूटर इंटरफ़ेस, या हमारे चेहरे का उल्लेख नहीं करने के लिए; दोनों दिखाते हैं कि अंदर क्या हो रहा है। हमारे हाथों के समान माउस और कीबोर्ड के बारे में सोचें।क्या हमने अपनी छवि के अंदर एक कंप्यूटर विकसित किया है? मुझे बहुत संदेह है कि किसी ने मशीन को देखा जो स्पष्ट रूप से एक मानव है, और हम पर कुछ प्रकार के कंप्यूटर सिस्टम को आधार बनाने का निर्णय लिया। यदि हम जानबूझकर कार्रवाई नहीं करते हैं, तो शायद आपको ऐसे मानक मिल सकते हैं जो कामकाज नोड्स को पूरा करना चाहिए? इसका मतलब यह हो सकता है कि हम उन कृतियों के बहुत करीब हैं जो हम आम तौर पर स्वीकार करते हैं। इसके अलावा, यह दर्शाता है कि कुछ ने हमें बनाया, चाहे डीएनए और डार्विन की अवधारणाएं, या भगवान सर्वशक्तिमान।तो अगली बार जब आपका व्यक्तिगत कंप्यूटर बस वही नहीं कर रहा है जो आपको इसे पूरा करने की आवश्यकता है, तो पागल न हो, इसे स्मैक न करें, उस घटना में इस पर कसम पाना संभव है कि आप चाहते हैं कि मैं वास्तव में क्या करता हूं, या आप यह समझने के लिए परीक्षण कर सकते हैं कि कंप्यूटर क्या चाहता है। यह शायद एक ऐसी चीज चाहता है जो समझ में आता है। एक बच्चे के रूप में कुछ प्रकार के कंप्यूटर के बारे में सोचें, यह एक ऐसी चीज चाहता है जिसकी आवश्यकता होती है, यह सिर्फ यह बताता है कि आप चाहते हैं कि आप खरीदना चाहते हैं। या अगली बार जब आपकी महिला, या पिता, या महान चाचा बॉब एक ​​विंटेज वाहन को बाहर फेंकने पर भावुक हो जाते हैं, तो हंसते नहीं हैं। डिवाइस हम में से एक खंड है, और केवल इसलिए नहीं कि हमने इसका आविष्कार किया, बनाया, उपयोग किया, और इसे नष्ट कर दिया। यह हमारे लिए एक खंड है क्योंकि यह कुछ तरीकों से, बहुत तरीकों से, यह बिल्कुल हमारे जैसा है।...

गलत ट्रैक पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

Grant Tafreshi द्वारा अप्रैल 11, 2023 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।...

बुद्धि का तरीका कृत्रिम है

Grant Tafreshi द्वारा अप्रैल 9, 2022 को पोस्ट किया गया
जिज्ञासा ने हमेशा आदमी को हटा दिया है। इसने बहुत सारे आविष्कारों और खोजों को जन्म दिया है। मनुष्य की कृतियों के सबसे अच्छे उदाहरणों में कंप्यूटर है। स्वचालित रूप से एक तस्वीर हमारे दिमाग में आती है। उनके पास भारी गणना, उबाऊ और दोहराव वाले कार्यों को करने की क्षमता है जो हमें समय लगाते हैं।बस कंप्यूटर जो प्रदान करता है वह कठोर या अयोग्य बनने की क्षमता नहीं है। बल्कि सशर्त रूप से कार्य करने के लिए; कभी -कभी इस तरह से, कभी -कभी, जैसा कि उपयुक्त होता है। इसका मतलब है कि ज्ञान को कार्रवाई के लिए लागू करना। मानो या न मानो, यहां तक ​​कि, रवैया सबसे अधिक मायने रखता है। हम इन मशीनों से अनुरोध करते हैं कि वह काम करें जिसे हम पहले से जानते हैं और करते हैं। लेकिन हमें उन्हें तेजी से और अधिक सटीक रूप से करने की आवश्यकता है।विडंबना यह है कि हम लोग कृत्रिम शिष्टाचार के माध्यम से खुफिया उत्पन्न करने का प्रयास कर रहे हैं। यह केवल मशीन बनाने (मशीन बनाने) बनाने का विज्ञान है जिसमें बुद्धि और थोड़ा सामान्य ज्ञान है। यह इस बारे में है कि आप एक प्रणाली की योजना कैसे बनाते हैं ताकि यह मनुष्यों की तरह काम करे। वे सोच सकते हैं, जानकारी प्रक्रिया कर सकते हैं, निर्णय ले सकते हैं और तदनुसार कार्य कर सकते हैं। हां, हम वास्तविकता के भ्रम का पक्ष लेते हैं।इतिहास शुरुआती उम्र के मिस्रियों से संबंधित हो सकता है, लेकिन जॉन मैकार्थी के मार्गदर्शन में 1956 में डार्टमाउथ सम्मेलन, हनोवर, न्यू हैम्पशायर में इसकी औपचारिक शीर्षक इंटेलिजेंस 'मिली। और दुनिया मानव सोच के स्तर के बारे में जानने के लिए आई थी। कई चीजों का पालन किया। LISP या रिकॉर्ड प्रोसेसिंग, AI के लिए इस्तेमाल की जाने वाली भाषा को 1958 में जॉन मैकार्थी द्वारा डिजाइन किया गया था। 1970 में, दुनिया को रक्त बीमारियों, माइसिन का पता लगाने के लिए स्वास्थ्य विज्ञान के क्षेत्र में अपना पहला विशेषज्ञ प्रणाली मिली। लॉजिक में प्रोलॉग या प्रोग्रामिंग, एआई की प्रमुख भाषाओं में से एक को 1972 में जापानी द्वारा विकसित किया गया है। 1 बड़ी बात जो वास्तव में चकित दुनिया 1991 में हुई थी, जब एक मानव शतरंज मास्टर को कंप्यूटर द्वारा पराजित किया गया था।और बाकी वे कहते हैं कि इतिहास है...