मानव की तरह सामान्य बुद्धि और डोमेन-विशिष्ट खुफिया के बीच अंतर को पहचानने वाला पहला व्यक्ति कौन था?


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1950 के दशक में, व्यापक रूप से यह धारणा थी कि "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" मनुष्यों के साथ शतरंज जीतने के लिए आत्म-सचेत और स्मार्ट-पर्याप्त दोनों बन जाएगा। विभिन्न लोगों ने उदाहरण के लिए 10 साल के समय के तख्ते का सुझाव दिया (देखें ओल्जारन की "आधिकारिक इतिहास का परसेप्ट्रॉन विवाद", या कहें कि 2001: स्पेस ओडिसी)।

यह कब स्पष्ट हो गया कि शतरंज जैसे मास्टर गेम को तैयार करने वाले प्रोग्रामों का परिणाम सॉफ्टवेयर डिजाइनों में हुआ, जो केवल उन खेलों की तरह लागू होते हैं जिनके लिए उन्हें प्रोग्राम किया गया था? मानव की तरह सामान्य बुद्धि और डोमेन-विशिष्ट खुफिया के बीच अंतर को पहचानने वाला पहला व्यक्ति कौन था?

जवाबों:


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बीसवीं शताब्दी के मध्य से कई प्रकाशन प्रश्नकर्ता के कथन को साबित करते हैं कि यह उस अवधि के दौरान व्यापक रूप से माना जाता था कि एआई जल्दी से जागरूक, आत्म-जागरूक और स्मार्ट बन जाएगा।

महान सफलता

वॉन न्यूमैन सामान्य प्रयोजन कंप्यूटिंग वास्तुकला के विकास के बाद मानव बुद्धि का एक विशिष्ट डोमेन एक बार विशेषज्ञता के कई कार्यों और रूपों, उस सदी के अंत तक, कमोबेश कंप्यूटर के अनन्य डोमेन। ये केवल कुछ उदाहरण हैं।

  • वैज्ञानिक और सांख्यिकीय संगणना
  • प्रारूपण और निर्माण प्रक्रिया स्वचालन (CAD और CAM)
  • प्रकाशन और टाइपिंग
  • बीजीय और कैलकुलस कटौती के कुछ रूप (मैक्सिमा और इसके व्युत्पन्न)
  • सर्किट विश्लेषण
  • मास्टर बोर्ड खेल खेल रहा है
  • लाभदायक शेयर अटकलें
  • पैटर्न की पहचान (ओसीआर, फिंगरप्रिंट, आवाज की पहचान, छंटाई, इलाके)
  • विधेय तर्क और पुनरावर्ती विधेय में प्रोग्रामिंग
  • रणनीति मूल्यांकन

निराशा (इस प्रकार दूर)

सफलताओं के इस प्रभावशाली सरणी के विपरीत, असफल उम्मीदों की समान रूप से लंबी सूची है।

  • उपभोक्ता उपलब्ध द्विपाद रोबोट
  • स्वचालित वैक्यूम सफाई (इस उत्तर के लेखक के लिए बड़ी निराशा)
  • स्वायत्त यांत्रिक कारखाने के श्रमिक
  • स्वचालित गणितज्ञ (रचनात्मक परिकल्पना पीढ़ी और सिद्धांत का विस्तार करने के लिए सबूत / अव्यवस्था)
  • प्राकृतिक भाषा की समझ
  • मनमाने आदेशों का पालन करना
  • बातचीत में मानव जैसी अभिव्यक्ति
  • स्वचालित तकनीकी नवाचार
  • कंप्यूटर नैतिकता
  • मानव (या कम से कम स्तनधारी) भावनात्मक स्थिति
  • असिमोव के तीन कानून ऑपरेटिंग सिस्टम
  • डोमेन के मनमाने और शिफ्टिंग सेट में अनुकूली रणनीति विकास

डोमेन और डोमेन-मुक्त भेद

यह कब स्पष्ट हो गया कि शतरंज जैसे मास्टर गेम को तैयार करने वाले प्रोग्रामों का परिणाम सॉफ्टवेयर डिजाइनों में हुआ, जो केवल उन खेलों की तरह लागू होते हैं जिनके लिए उन्हें प्रोग्राम किया गया था?

हालाँकि आम जनता ने सोचा होगा कि साइबरनेटिक शतरंज के मास्टर भी अन्य तरीकों से लोगों की तुलना में अधिक स्मार्ट होंगे, उन कार्यक्रमों को बनाने वाले सॉफ्टवेयर विकसित करने के बीच के अंतर से अच्छी तरह वाकिफ थे जो शतरंज में उत्कृष्टता का प्रदर्शन करते थे, हार्ड कोडित होते थे और सॉफ्टवेयर को विकसित करते थे। शतरंज खेलना सीखना और नौसिखिए से उत्कृष्टता हासिल करना।

अंतिम लक्ष्य हमेशा उच्च शक्ति वाली सामान्य बुद्धि थी। निवेशकों को प्रगति के प्रदर्शन को सुविधाजनक बनाने के लिए अधिक अल्पकालिक साध्य उद्देश्य बनाए गए थे। यह सैन्य से अनुसंधान निधि की एक सतत धारा बनाए रखने का एकमात्र तरीका था।

पहला मील का पत्थर मशीन सीखने के बिना एक ही खेल में महारत हासिल करना था। फिर अनुसंधान ने डोमेन ज्ञान के निर्माण की ओर रुख किया, ताकि युद्ध के दौरान वास्तविक समय में समाधान, अनुकूलन और नियोजन के रूपों का एक वर्ग महसूस किया जा सके। चूंकि बीसवीं सदी की तीसरी तिमाही के दौरान आर्थिक वर्चस्व सैन्य वर्चस्व के लिए अधिक बेहतर हो गया था, एआई के लिए दृष्टि अर्थशास्त्र और प्राकृतिक संसाधन प्रबंधन के क्षेत्रों को अपनाने के लिए बढ़ गई।

स्वचालन परिपक्वता के इस स्पेक्ट्रम पर विचार करें।

  • एक कार्यक्रम जो शतरंज खेल के खेल में प्रत्येक मोड़ पर वर्तमान चाल अनुक्रम संभावनाओं की गणना करता है, प्रत्येक अनुमानित चाल बिंदु पर संभावित खराब चालों को समाप्त करता है, और एक जीत के लिए नेतृत्व करने के लिए अगले कदम का सबसे अधिक चयन करता है।
  • एक ऐसा कार्यक्रम जो ज्ञात विजेता शतरंज रणनीतियों की पैटर्न मान्यता के आधार पर उपरोक्त लेकिन यह भी संभावना को कम करता है
  • एक प्रोग्राम जिसे रन टाइम ऑप्टिमाइज्ड रूल्स इंजन के रूप में तैयार किया गया है, जो एक मनमाने खेल के खेल के निरर्थक संचालन को केंद्रीकृत और सार करता है और शतरंज के नियमों, शतरंज रणनीतियों और शतरंज पैटर्न और विरोधी पैटर्न के प्रतिनिधित्व को अलग और एकत्र करता है।
  • एक कार्यक्रम, जो किसी खेल के नियमों का एक सेट दिया गया है, किसी भी खेल की स्थिति के आधार पर एक अगला कदम उत्पन्न कर सकता है, सफलता और विफलता के परिणाम और उन परिणामों के लिए अनुक्रम को याद करता है, और संभावित नुकसान या लाभ का आकलन करने की क्षमता रखता है। अलग-अलग चाल और खेल के पैटर्न और इतिहास के आधार पर उनके चारों ओर समय, और फिर एक मनमाना खेल सीखने के लिए इन क्षमताओं का लाभ उठाते हुए, सीखने के माध्यम से शतरंज के खेल के उत्कृष्ट स्तर तक पहुंचते हैं।
  • एक कार्यक्रम जो सीखता है कि इस तरह के खेल कैसे सीखें, कई खेलों को सीखने के बाद, यह एक बौद्धिक रूप से प्रतिभाशाली मानव शरीर की तुलना में तेजी से शतरंज सीख सकता है

पहला आसान है। आखिरी बेहद चुनौतीपूर्ण है।

जब स्वचालन परिपक्वता के इन चरणों के बीच के अंतर स्पष्ट हो गए और लोग उन अंतरों के कितने स्पष्ट हो गए, जिनमें अनुसंधान समूह एक जटिल संभाव्य कार्य है।

प्रमुख योगदानकर्ता

मानव की तरह सामान्य बुद्धि और डोमेन विशिष्ट खुफिया के बीच अंतर को पहचानने वाला पहला व्यक्ति कौन था?

नॉर्बर्ट वीनर संभवत: रिले के इलेक्ट्रॉनिक नियंत्रण (क्लाउड शैनन द्वारा सैद्धांतिक रूप से जांच की गई) और बंद लूप नियंत्रण के बीच अंतर को गहराई से समझने की संभावना थी। अपनी पुस्तक, साइबरनेटिक्स, जो मुख्य रूप से गणितीय कार्य है, में उन्होंने स्व-सुधार और अनुकूली प्रणालियों की नींव स्थापित की। जॉन वॉन न्यूमैन के पास प्रोग्रामिंग अच्छे गेम प्ले और मानव गेम के अच्छे गेम सीखने की क्षमता और विषय पर बहुत कुछ प्रकाशित करने के बीच अंतर था।

यह आर्थर ली सैमुअल था जिसने वास्तव में गेम खेलने वाले सॉफ़्टवेयर और मशीन सीखने के बीच अंतर का पहला प्रभावशाली प्रदर्शन लिखा था। यह वह था जिसने समकालीन डिजिटल कंप्यूटर के साथ वीनर के काम को पूरा किया और सबसे पहले मशीन लर्निंग शब्द बनाया।

प्रामाणिक अनुसंधान और नवाचार के विकृत प्रतिबंध

एआई रेवोल्यूशन में प्रस्तावित कृत्रिम संकीर्ण बुद्धिमत्ता (एएनआई), कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई), और कृत्रिम सुपर इंटेलिजेंस (एएसआई), ब्लॉगर टिम अर्बन (हफिंगटन पोस्ट, द ब्लॉ) द्वारा द रोड टू सुपरिंटिग्नेस। 2015, 4/12/2015 को अपडेट किया गया), एआई स्टैक एक्सचेंज में कई स्थानों पर संदर्भित किया गया है, लेकिन इन श्रेणियों के बीच के अंतर को ठीक से परिभाषित नहीं किया गया है और इसमें शामिल विचारों को अन्य शोध या आंकड़ों द्वारा न तो समीक्षा की गई है और न ही मान्य किया गया है।

यह काम औसत दर्जे के विज्ञान कथाओं से कम नहीं है - कुछ लोकप्रियता हासिल करने के लिए पर्याप्त मनोरंजक है लेकिन दोहराए जाने वाले प्रयोगों या यादृच्छिक अध्ययनों से तैयार तर्कसंगत निष्कर्ष नहीं है। आलेख में प्रदान किए गए ट्रेंड ग्राफ़ वास्तविक आकार के ग्राफ़िकल निरूपण का नहीं, बल्कि आविष्कृत आकार का है।

सामग्री में से कुछ बाद में इसमें कुछ सच्चाई हो सकती है, जैसा कि वैज्ञानिक अनुसंधान की कई व्याख्याओं या विज्ञान कथा लेखकों के भविष्य के विचारों के लिए है। हालांकि, अधिकांश सामग्री गलत धारणा और झूठे दावे की ओर ले जाती है।


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मुझे उम्मीद है कि इस प्रश्न का बहुत सटीक उत्तर समय की रेत से खो सकता है, हालांकि मुझे उम्मीद है कि कोई व्यक्ति इस तरह का उत्तर दे सकता है। इस बीच, यहाँ निशान पर एक सुराग ... 2007 से कागजात का यह संकलन निम्नलिखित ब्लर के साथ शुरू होता है:

इस संपादित मात्रा को बनाने में हमारा लक्ष्य वैज्ञानिक साहित्य में एक स्पष्ट अंतर को भरना है, समकालीन अनुसंधान के एक सुसंगत प्रस्तुति प्रदान करके, जो कि इसके अभिन्न महत्व के बावजूद, वैज्ञानिक के भीतर बहुत कम प्रोफ़ाइल रखा है बौद्धिक समुदाय। काम के इस शरीर को पहले एक नाम नहीं दिया गया है; इस पुस्तक में हम इसे "आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस" (एजीआई) नाम देते हैं। एजीआई के काम को रन-ऑफ-द-मिल "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" से अलग करता है। शोध यह है कि यह लघु अवधि में स्पष्ट रूप से इंजीनियरिंग जनरल इंटेलिजेंस पर केंद्रित है।

लेकिन भले ही यह विशिष्ट वाक्यांश "आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस" का मूल है, मुझे पूरा यकीन है कि लोग बहुत पहले "सामान्य बुद्धिमत्ता" और "कार्य विशिष्ट" तकनीकों के बीच अंतर कर रहे थे।

AGI पर विकिपीडिया लेख में एक सुराग भी है, जहां यह कहा गया है:

हालांकि, 1970 के दशक की शुरुआत में, यह स्पष्ट हो गया कि शोधकर्ताओं ने परियोजना की कठिनाई को कम करके आंका था। ऐआई को वित्त पोषित करने वाली एजेंसियां ​​मजबूत एआई पर संदेह करती हैं और उपयोगी प्रौद्योगिकी, या "लागू एआई" का उत्पादन करने के लिए शोधकर्ताओं पर दबाव बढ़ा रही हैं।

वह खंड इस पुस्तक को उस कथन के समर्थन के रूप में उद्धृत करता है। और वास्तव में, इसमें निम्नलिखित क्रिया शामिल है:

यद्यपि एआई क्षेत्र के अधिकांश संस्थापक मानव और मशीन बुद्धि के बुनियादी सवालों का पीछा करना जारी रखते थे, उनके कुछ छात्रों और दूसरी पीढ़ी के शोधकर्ताओं ने वास्तविक दुनिया की समस्याओं से निपटने के लिए एआई के तरीकों और तरीकों का उपयोग करने के तरीकों की तलाश शुरू की। उनकी पहल महत्वपूर्ण थी, न केवल अपने आप में, बल्कि इसलिए भी क्योंकि वे अनुसंधान के अधिक अनुप्रयुक्त क्षेत्रों की ओर एक क्रमिक, लेकिन वित्त पोषण के माहौल में महत्वपूर्ण बदलाव के संकेत थे। सेल में विशेषज्ञ प्रणालियों का विकास, जैसे कि DENDRAL, इस प्रवृत्ति का एक उदाहरण प्रदान करता है।

यह देखते हुए कि DENDRAL 1965 के आसपास शुरू हुआ, ऐसा प्रतीत होता है कि शोधकर्ताओं के कुछ महत्वपूर्ण निकाय (या कम से कम फ़ंड) अनुसंधान के बीच के अंतर को "सामान्य बुद्धिमत्ता" और 1960 के अंत के आसपास कहीं "लागू AI" के बारे में दृढ़ता से जानते हैं। यदि आप पढ़ते रहते हैं, तो अन्य मार्ग इस धारणा का समर्थन करते हैं कि विशेष रूप से DARPA ने 1970 के दशक में AI अनुसंधान के लिए अधिक "लागू" दृष्टिकोण पर जोर देना शुरू कर दिया था।

तो, एक निश्चित उत्तर नहीं है, लेकिन ऐसा लग रहा है कि हम कह सकते हैं कि भेद ज्ञात था और कम से कम 1970 तक ध्यान में रखा गया था, हालांकि सटीक शब्द "कृत्रिम सामान्य बुद्धि" का उपयोग अधिक हाल के संयोग से प्रतीत होता है।


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1973 में, ब्रिटिश सरकार ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्थिति पर "सामान्य सर्वेक्षण" शुरू करने के लिए सर जेम्स लेथिल को काम पर रखा। उनकी रिपोर्ट वर्तमान एआई अनुसंधान की निंदा थी, जिससे एआई वैज्ञानिकों और फर्स्ट एआई विंटर में निराशावाद की लहर फैल गई । आप Lighthill की रिपोर्ट (और उनकी रिपोर्ट के समकालीन आलोचना) देख सकते हैं यहां , लेकिन मैं Lighthill के मुख्य बिंदुओं को संक्षेप में प्रस्तुत करेंगे।

सर जेम्स लेथिल ने एआई को तीन श्रेणियों में बांटा:

  1. उन्नत स्वचालन - कार्य-विशिष्ट कार्य
  2. कंप्यूटर-आधारित सीएनएस अनुसंधान - मानव के "केंद्रीय तंत्रिका तंत्र" में शोध
  3. ब्रिज उन्नत स्वचालन और कंप्यूटर आधारित सीएनएस अनुसंधान के बीच। इस पुल को आम तौर पर "सामान्य-प्रयोजन" रोबोटिक्स के रूप में देखा जाएगा, इसलिए लाइटहिल बिल्डिंग बिल्डिंग रोबोट्स शब्द का भी उपयोग करेगा ।

उन्नत स्वचालन (या "लागू AI") स्पष्ट रूप से उपयोगी है। कंप्यूटर आधारित सीएनएस अनुसंधान उपयोगी है क्योंकि हम मानव बुद्धि के बारे में अधिक जानना चाहते हैं। एआई के दोनों क्षेत्रों में कुछ सफलताएं मिलीं, लेकिन इसके चिकित्सक अत्यधिक आशावादी थे, जिससे उन क्षेत्रों में निराशा हुई। सर जेम्स लेथिल अभी भी इन दोनों क्षेत्रों में अनुसंधान के लिए बहुत सहायक थे।

दूसरी ओर, रोबोट का निर्माण ? सर जेम्स लेथिल बहुत विचार के प्रति शत्रुतापूर्ण थे, शायद इसलिए कि यह अन्य दो श्रेणियों की तुलना में बहुत अधिक सम्मोहित था और कम से कम मूल्यवान उत्पादन करता था।

उन्होंने विशेष रूप से एक उदाहरण के रूप में शतरंज का उल्लेख किया जहां "रोबोट" शोध विफल हो गया है। रिपोर्ट प्रकाशित होने के समय, शतरंज खेलने वाले इंजन "इंग्लैंड में काउंटी क्लब खिलाड़ियों के अनुभवी शौकिया मानक विशेषता" के स्तर पर थे। हालांकि, ये शतरंज खेलने वाले इंजन मानव द्वारा बनाए गए अनुमानों पर निर्भर थे। इंजन बिल्कुल भी बुद्धिमान नहीं थे ... वे केवल बुद्धिमान मानव द्वारा बनाए गए उत्तराधिकार का पालन कर रहे थे । मेज पर लाए जाने वाले रोबोट का एकमात्र लाभ "गति, विश्वसनीयता और विश्वसनीयता" है, और यहां तक ​​कि शतरंज के दादा-दादी को हरा देने के लिए भी पर्याप्त नहीं था।

अब, आज, हम शायद शतरंज को सामान्य-उद्देश्य समस्या को हल करने के उदाहरण के रूप में नहीं मानेंगे। हम इसे "उन्नत स्वचालन" के रूप में अधिक सटीक रूप से वर्गीकृत करेंगे, सामान्य समस्या-समाधान के व्यापक वास्तविक दुनिया के निहितार्थों से "संकीर्ण एआई" समस्या। लेकिन सर जेम्स लाइटहिल शायद हमसे सहमत होंगे। उन्होंने कभी भी "संकीर्ण AI" और "AGI" शब्द का प्रयोग नहीं किया (दोनों में से कोई भी शब्द अभी तक अस्तित्व में नहीं है) लेकिन वह लिखेंगे:

संक्षेप में, यह सबूत और पिछले पच्चीस वर्षों के दौरान श्रेणी बी के भीतर एआई के काम पर मौजूद लेखक द्वारा अध्ययन किए गए बाकी सभी कुछ हद तक प्रोग्रामिंग विशेष रूप से उच्च समस्या वाले डोमेन में प्रदर्शन करने के लिए लिखे गए कार्यक्रमों के बारे में प्रोत्साहित करना है, जब प्रोग्रामिंग बहुत अधिक हो जाती है संबंधित क्षेत्र के भीतर मानव अनुभव और मानव बुद्धिमत्ता के परिणामों का लेखा-जोखा, लेकिन सामान्य-प्रयोजन कार्यक्रमों के बारे में पूरी तरह से हतोत्साहित करना एक विस्तृत क्षेत्र में मानव सीएनएस गतिविधि के समस्या-समाधान के पहलुओं की नकल करने की कोशिश करना है। इस तरह के एक सामान्य प्रयोजन कार्यक्रम, एआई गतिविधि का दीर्घकालिक लक्ष्य, हमेशा की तरह दूरस्थ लगता है।

सर जेम्स लिथिल का मानना ​​था कि उन्नत स्वचालन और कंप्यूटर-आधारित सीएनएस अनुसंधान को जोड़ने वाली एकमात्र चीज बिल्डिंग रूबेट्स "पुल" श्रेणी का अस्तित्व है । लेकिन वह इस श्रेणी के बारे में बहुत निराशावादी है कि वास्तव में कुछ भी सार्थक है। इसलिए इसके बजाय, एआई क्षेत्र को अपने स्वयं के घटक भागों (स्वचालन और अनुसंधान) में गोलमाल करना चाहिए। जो भी रोबोट बनाए जाते हैं, उन्हें उनके उपक्षेत्र के भीतर विशेषीकृत किया जा सकता है ... या तो औद्योगिक स्वचालन या सीएनएस अनुसंधान। "सामान्य-प्रयोजन कार्यक्रम" की पवित्र कब्र बनाने की कोशिश करना बेकार होगा ... कम से कम, कम से कम।

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