AI को कॉल करने के लिए न्यूनतम आवश्यकताएं क्या हैं?


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मेरा मानना ​​है कि आजकल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) शब्द का अत्यधिक उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, लोग देखते हैं कि कुछ स्वयं-चल रहा है और वे इसे AI कहते हैं, भले ही यह ऑटोपायलट (कारों या विमानों की तरह) पर हो या इसके पीछे कुछ सरल एल्गोरिदम हो।

न्यूनतम सामान्य आवश्यकताएं क्या हैं ताकि हम कह सकें कि एआई कुछ है?



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सवाल थोड़ा विवादास्पद है, लेकिन इसमें सिद्धांत और अकादमिक साहित्य का आधार नहीं है। मुझे लगता है कि हम यहां अच्छा कर सकते हैं।
तात्त्विक खुलासे

जवाबों:


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यह सच है कि यह शब्द एक चर्चा बन गया है, और अब व्यापक रूप से भ्रम की स्थिति में उपयोग किया जाता है - हालांकि अगर आप स्टुअर्ट रसेल और पीटर नॉरविग द्वारा प्रदान की गई परिभाषा को देखते हैं, तो वे इसे इस प्रकार लिखते हैं:

हम एआई को उन एजेंटों के अध्ययन के रूप में परिभाषित करते हैं जो पर्यावरण से विचार प्राप्त करते हैं और कार्रवाई करते हैं । इस तरह के प्रत्येक एजेंट एक फ़ंक्शन को लागू करते हैं जो क्रियाओं के अनुक्रमण दृश्यों को मैप करता है, और हम इन कार्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए अलग-अलग तरीकों को कवर करते हैं, जैसे कि प्रतिक्रियाशील एजेंट, रीयल-टाइम प्लानर और निर्णय-सिद्धांत प्रणाली। हम डिजाइनर की पहुंच को अज्ञात वातावरण में विस्तारित करने के रूप में सीखने की भूमिका की व्याख्या करते हैं , और हम दिखाते हैं कि स्पष्ट ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क के पक्ष में उस भूमिका को कैसे डिज़ाइन किया गया है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: ए मॉडर्न एप्रोच - स्टुअर्ट रसेल और पीटर नॉरविग

तो उदाहरण आप उद्धृत करते हैं, "कारों / विमानों के लिए ऑटोपायलट", वास्तव में एआई का एक (प्रसिद्ध) रूप है क्योंकि इसे अज्ञात वातावरण और परिस्थितियों से निपटने के लिए ज्ञान प्रतिनिधित्व का उपयोग करना पड़ता है । अंततः, ये सिस्टम डेटा भी एकत्र करते हैं, ताकि उनके द्वारा पाए गए नए इनपुट से निपटने के लिए ज्ञान प्रतिनिधित्व को अपडेट किया जा सके। वे हर समय कारों के लिए ऑटोपायलट के साथ ऐसा करते हैं

इसलिए, सीधे आपके प्रश्न के लिए, किसी चीज़ को "एआई होने" के रूप में माना जाता है, इसे अपने उद्देश्य / लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए अज्ञात वातावरण / परिस्थितियों से निपटने में सक्षम होना चाहिए , और नए तरीके से ज्ञान प्रदान करना चाहिए। / जानकारी को आसानी से जोड़ा जा सकता है। कई अलग-अलग प्रकार के अच्छी तरह से परिभाषित ज्ञान प्रतिनिधित्व विधियां हैं, लोकप्रिय तंत्रिका जाल से लेकर , बायबेसियन नेटवर्क (विश्वास नेटवर्क) जैसे संभाव्य मॉडल के माध्यम से - लेकिन सिस्टम द्वारा मौलिक रूप से कार्यों को जो भी आपके द्वारा चुने गए ज्ञान के प्रतिनिधित्व से प्राप्त किया जाना चाहिए। एआई के रूप में माना जाता है।


यह देखते हुए कि "हम" का स्पष्ट रूप से मतलब है कि रसेल और नॉरविग स्वयं, मुझे संदेह है कि वे
अतिशीत हो गए

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अब "पर्यावरण से विचार" और "क्रियाएं" को परिभाषित करें। कोई भी एल्गोरिथ्म इस परिभाषा को फिट कर सकता है।
बेनेडिक्ट एस वोगलर

@ बेनेडिकट.वोगलर सहमत। सबसे कम परिभाषा में, एल्गोरिथम बनाने वाला कोई भी निर्णय योग्य होगा। बुद्धि का स्तर (उपयोगिता की डिग्री) कोरोलरी है।
DukeZhou

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एआई के बारे में पहले से ही जो कुछ कहा गया है, उसके अलावा मेरे पास जोड़ने के लिए निम्नलिखित है। "एआई" का काफी इतिहास रहा है जो सभी तरह से मूल परसेप्ट्रॉन पर वापस जाता है । मार्विन मिनस्की ने 1969 में एक्सओआर समस्या और कुछ भी जो रेखीय रूप से वियोज्य नहीं था, को हल करने में सक्षम नहीं होने के कारण परसेप्ट्रॉन को पटक दिया, इसलिए "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" थोड़ी देर के लिए एक गंदा शब्द बन गया, केवल 1980 के दशक में हितों को फिर से हासिल करने के लिए। उस समय के दौरान, तंत्रिका जाल को पुनर्जीवित किया गया था, उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए बैकप्रॉपैगैनेशन का उपयोग किया गया था, और जैसे-जैसे कंप्यूटर प्रौद्योगिकी ने अपनी घातीय वृद्धि जारी रखी, वैसे ही "एआई" और क्या संभव हो गया।

आज, बहुत सारी चीजें हैं जो हम दी गई हैं, जिन्हें उदाहरण के लिए, भाषण मान्यता की तरह 10 या 15 साल पहले "एआई" माना जाता था। मुझे 70 के दशक के उत्तरार्ध में "एआई" भाषण मान्यता में मेरी शुरुआत मिली, जहां आपको एकल मानव स्पीकर को समझने के लिए वॉयस मॉडल को प्रशिक्षित करना था। आज, वाक् पहचान को आपके Google ऐप्स के साथ माना जाता है, उदाहरण के लिए, और किसी भी प्राथमिक प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है। फिर भी यह तकनीक कम से कम सामान्य दर्शकों में नहीं है, जिसे अब "एआई" माना जाता है।

और इसलिए, "न्यूनतम आवश्यकताएं" क्या होंगी? यह निर्भर करेगा कि आप किससे पूछते हैं। और क्या समय ऐसा प्रतीत होता है कि यह शब्द केवल "रक्तस्राव के किनारे" प्रौद्योगिकी पर लागू होता है। एक बार जब यह विकसित और सामान्य हो जाता है, तो इसे अब एआई के रूप में संदर्भित नहीं किया जाता है। यह न्यूरल नेट्स का भी सच है, जो अभी डेटा विज्ञान में प्रमुख हैं, लेकिन इसे "मशीन लर्निंग" कहा जाता है।

इसके अलावा जीवंत चर्चा की जाँच करें Quora


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यह एक "मानव भाषा में" (गैर-तकनीकी;) के मूल का सारांश है कैश के उत्कृष्ट उत्तर पर्याय है


सबसे बुनियादी अर्थ में, किसी भी निर्णय लेने के एल्गोरिथ्म को कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक रूप माना जा सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विकी का इतिहास एक बहुत अच्छा अवलोकन देता है। क्षेत्र की जड़ें आमतौर पर प्रतीकात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को बताई जाती हैं , लेकिन इसे बैबेज के रूप में वापस जाना कहा जा सकता है । "विश्लेषणात्मक इंजन" के रूप में पहला कार्यात्मक गेम AI निमाट्रॉन ( 1940 ) हो सकता है । हाल ही में, अपने सभी विभिन्न रूपों में मशीन लर्निंग, जिसमें न्यूरल नेटवर्क और जेनेटिक एल्गोरिदम शामिल हैं , रोमांचक परिणाम दे रहे हैं। बायेसियन नेटवर्क प्रोबेबिलिस्टिक एआई का एक और रूप है।

उपयोगिता, वह साधन जिसके द्वारा हम एल्गोरिदम की बुद्धि की डिग्री का मूल्यांकन करते हैं , तंत्र से अलग है।

एआई कमजोर या मजबूत हो सकता है। मजबूत का मतलब है प्रतिस्पर्धात्मक एजेंट की तुलना में किसी कार्य में बेहतर प्रदर्शन , आमतौर पर मनुष्य। ("मैन सभी चीजों का माप है।" प्रोटागोरस ) एआई के संबंध में मजबूत शब्द पारंपरिक रूप से कृत्रिम जनरल इंटेलिजेंस का अर्थ लिया गया है [इसे भी देखें ट्यूरिंग टेस्ट ] , लेकिन वर्तमान एल्गोरिदम इंटेलिजेंस केवल "संकीर्ण रूप से मजबूत" हैं।

खुफिया एक स्पेक्ट्रम है, इसलिए:

एआई के लिए न्यूनतम आवश्यकता यह है कि एक एल्गोरिथ्म डेटा के आधार पर निर्णय लेता है, चाहे निर्णय की गुणवत्ता के बावजूद।


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एआई प्रभाव भी है, अर्थात् , एक एआई को अच्छी तरह से समझने के बाद किसी चीज पर विचार नहीं करने की प्रवृत्ति। उदाहरण के लिए, तंत्रिका नेटवर्क अभी तक पूरी तरह से समझा नहीं गया है, इसलिए लोग अभी भी उन्हें एआई कहते हैं। एक बार जब हम तंत्रिका नेटवर्क और उनके आंतरिक कामकाज के बारे में पूरी तरह से जानते हैं, तो हम उन्हें सिर्फ गणना पर विचार करना शुरू कर सकते हैं । यह एक पुराना दार्शनिक विषय है जो कम से कम प्रसिद्ध जैक्स डी वाउकसन के शौच वाले बतख पर वापस जाता है और स्वचालित करघा में वापस जाता है


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खुफिया जानकारी रखने वाली प्रणाली के लिए, यह एक परिणाम मिलान मापदंड को लगातार बनाने में सक्षम होना चाहिए जो एक लक्ष्य क्षेत्र को परिचालित करता है। यह क्षमता जटिल वातावरण में बदलती परिस्थितियों की एक विस्तृत सरणी पर बनी रहती है।

जब एक मानव बुद्धिमान होता है, तो मानव बार-बार लक्ष्यों को प्राप्त करेगा, जब लक्ष्य के मार्ग में विभिन्न चुनौतियाँ दिखाई देती हैं। मानव जिस तरह से प्रजातियों के भीतर जीवों के एक स्थानीय संग्रह को पीढ़ियों से पर्यावरणीय परिवर्तनों के अनुकूल बनाता है, लेकिन मानव मन जीवों के संग्रह के भीतर व्यक्तियों को समाप्त करने के बजाय दृष्टिकोण (समाधान विचारों) को समाप्त करके जल्दी से अपनाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द का अर्थ था मानव द्वारा डिजाइन की गई मशीन या प्रोग्राम द्वारा बनाई गई बुद्धि। यदि मशीन में बुद्धि का डिज़ाइन संभव है, तो यह संभावना है कि मन (जैसा कि कुछ ने सुझाव दिया है) केवल एक जैविक मशीन है। इसलिए, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की उसी परिभाषा को लागू करते हुए, एक छात्र जो एक पाठ्य पुस्तक द्वारा पढ़ाया जाता है और कुछ व्याख्यान भी कृत्रिम होने चाहिए। शिक्षा मनुष्य द्वारा जैविक मशीन में प्रोग्राम की गई क्षमताओं का एक समूह होगी।

किसी भी तरह से, संशोधनवादी अर्थहीन है। अनुमान है कि मनुष्य (या मशीनें) साक्षरता और शिक्षा के बिना समझदारी से काम कर सकती हैं। यह सभ्य विचार के जटिल और क्रमिक चढ़ाई का एक खंडन है।

इसलिए, कृत्रिम बुद्धि के लिए न्यूनतम आवश्यकता, यदि कोई शब्द पर जोर देता है, तो वह बुद्धिमत्ता की न्यूनतम आवश्यकता के समान है। उसके लिए, इस उत्तर के पहले पैराग्राफ पर लौटें।


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मुझे बहुत ज़्यादा यकीन नहीं है। एक प्रजाति के रूप में मानवता औपचारिक शिक्षा और साक्षरता के उदय से बहुत पहले से मौजूद है, और हम उनसे पहले भी बुद्धिमान थे। हम कह सकते हैं कि जानवरों के पास वास्तव में शिक्षा और साक्षरता होने के बावजूद उसी स्तर पर बुद्धि नहीं है, जो मनुष्य करते हैं।
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" आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड लाइफ इन 2030: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर एक सौ साल का अध्ययन ":

वास्तव में, AI का क्षेत्र मशीन इंटेलिजेंस की सीमा को आगे बढ़ाने के लिए एक निरंतर प्रयास है। विडंबना यह है कि एआई अपने अधिग्रहण के दावे को खोने के बारहमासी भाग्य को झेलता है, जो अंततः और अनिवार्य रूप से सीमांत के अंदर खींच लिया जाता है, "एआई प्रभाव" या "विषम विरोधाभास" के रूप में जाना जाने वाला दोहराव पैटर्न - आम मोड़ में एक नई तकनीक लाता है , लोग इस तकनीक के आदी हो जाते हैं, इसे AI माना जाता है, और नई तकनीक उभरती है।

नतीजतन, मेरा मानना ​​है कि हम AI पर विचार करने के लिए कुछ के लिए आवश्यकताओं का एक निश्चित सेट नहीं चुन सकते हैं; बल्कि, इतिहास में किसी भी समय, एआई कार्यक्रमों का एक सेट है जो कुछ ऐसा हासिल कर सकता है जो पहले आमतौर पर केवल मनुष्यों द्वारा हल करने योग्य माना जाता था। जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती है, सीमाएं धक्का और धक्का देती रहती हैं और बार ऊंचा उठता है। शतरंज खेलने पर विचार करें: एक बार शतरंज इंजनों को एआई के पिननेल्स में से एक माना जाता था, जबकि आजकल ऐसे कार्यक्रमों को "अंधा खोज" माना जाता है, न कि वास्तव में बुद्धिमान।

लैरी टेस्लर को उद्धृत करने के लिए, इंटेलिजेंस वह है जो मशीनों ने अभी तक नहीं किया है


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शायद इस शब्द का उपयोग अधिक किया जाता है क्योंकि यह प्रश्न बताता है। लेकिन यह भी संभव है कि इस पद का उपयोग किया जाता है।

  • यदि न्यूनतम आवश्यकताएं हैं कि यह एक विशिष्ट डोमेन में मानव प्रदर्शन से अधिक है, तो उच्च गति मेल सॉर्टर्स एआई हैं।
  • यदि न्यूनतम आवश्यकता यह है कि यह मानव समुदाय में रह सकता है और अंदर फिट हो सकता है, तो वर्तमान में मौजूद कोई भी चीज AI या इसके करीब नहीं है।

मैंने एक परिभाषा सुझाने के बारे में सोचा है, लेकिन मुझे लगता है कि प्रोत्साहन आज किसी की परिभाषा का आविष्कार करना है, और मैं पहले से मौजूद वैचारिक अव्यवस्था में योगदान नहीं करना चाहता।

यह अन्य शब्दों की तरह एक छत्र शब्द है।

  • शक्ति
  • मोहब्बत
  • लत
  • वित्तीय स्वतंत्रता
  • ख़ुशी

एआई की उतनी ही परिभाषाएँ हैं जितनी कि चिकित्सकों की हैं। इन सभी अन्य शब्दों के समान है।

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