जुडी पर्ल की 2018 की टिप्पणी ACM.org पर, उनके टू ट्रिल इंटेलीजेंट मशीन्स, टीच देम कॉज़ एंड इफ़ेक्ट में सत्य को चुभ रही है।
गहरी सीखने की मात्रा के सभी प्रभावशाली उपलब्धियां सिर्फ वक्र फिटिंग के लिए।
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- कृत्रिम नेटवर्क तर्क नहीं कर सकते।
- कृत्रिम नेटवर्क AI के लिए सबसे अच्छा तरीका है।
बुद्धि की महत्वपूर्ण मानवीय विशेषताओं की सूची से तर्कसंगतता को कैसे बाहर रखा जा सकता है, जो कि इन दो सिद्धांतों को एक साथ लिया गया है, इसका क्या मतलब होगा?
क्या मानव मस्तिष्क परिष्कृत वक्र फिटर का एक नेटवर्क है? मार्विन मिनस्की के प्रसिद्ध उद्धरण, "मस्तिष्क एक मांस मशीन होने के लिए होता है," बिना किसी सबूत के पेश किया गया था, और न ही मानव मस्तिष्क के उनके तुच्छीकरण का एक सबूत और न ही यह सबूत कि मस्तिष्क ट्यूरिंग कम्प्यूटेबिलिटी की पहुंच से परे है, जब से पेशकश की गई है ।
जब आप इन शब्दों को पढ़ते हैं, तो आपके तंत्रिका नेटवर्क वक्र के निम्नलिखित अनुक्रम को पूरा करते हैं?
- रेटिना की छड़ और शंकु से किनारा
- किनारों से लाइनें
- रेखाओं से आकृतियाँ
- आकृतियों से पत्र
- अक्षरों के समूहों से भाषाई तत्व
- तत्वों से भाषाई संरचना
- भाषाई संरचनाओं से समझना
मामला पुष्टिकरण के लिए मजबूत है कि पहले पांच एक मॉडल पर एक अभिसरण तंत्र है, और सभी मशीन सीखने की संरचना मॉडल के डेटा को फिट करने के लिए सिर्फ एक विधि है।
उन अंतिम दो बुलेट आइटम हैं जहां प्रतिमान टूट जाता है और जहां कई एआई शोधकर्ताओं और लेखकों ने सही ढंग से कहा है कि मशीन सीखने की महत्वपूर्ण सीमाएं होती हैं जब पूरी तरह से परतों पर बहु-परत पेसेप्ट्रॉन और दृढ़ संकल्प गुठली होती हैं। इसके अलावा, अंतिम बुलेट आइटम को वर्तमान स्थिति में बड़े पैमाने पर निरीक्षण किया जाता है, शायद परिमाण के आदेशों द्वारा। भले ही मिन्स्की सही है कि एक कंप्यूटर प्रदर्शन कर सकता है कि मस्तिष्क क्या करता है, इस पैराग्राफ को पढ़ने और समझने की प्रक्रिया में आसानी से बड़े पैमाने पर समानता के साथ आंतरिक वर्कफ़्लो के पैटर्न में एक हजार विभिन्न प्रकार के अद्वितीय प्रक्रिया घटक हो सकते हैं। इमेजिंग तकनीक इस संभावना को इंगित करती है। हमारे पास कंप्यूटर केवल सरलतम परिधीय परतों की मॉडलिंग है।
क्या कोई वैज्ञानिक / गणितीय तर्क है जो गहरी शिक्षा को कभी मजबूत एआई बनाने से रोकता है? - नहीं, लेकिन ऐसा कोई तर्क नहीं है जो इसकी गारंटी देता हो।
यहां अन्य प्रश्न यह जांच करते हैं कि क्या ये परिष्कृत वक्र फिटर संज्ञान या तर्क के तत्वों का प्रदर्शन कर सकते हैं।
प्रश्न की छवि में तीन का कुलदेवता, देखना, करना और कल्पना करना, विशेष रूप से पूर्ण, सटीक या व्यावहारिक नहीं है।
- मनुष्यों में कम से कम पाँच संवेदी प्रतिमान होते हैं, एक नहीं
- अरबों साल से पहले की मानवीय संवेदनाएं - बैक्टीरिया करते हैं
- कल्पना करना अतीत के अनुभव के मॉडल से परिदृश्य रीप्ले की तुलना में काफी उच्च प्रक्रिया नहीं है, जिसमें उन्हें संयोजित करने और यादृच्छिक म्यूटेशन इंजेक्ट करने के लिए सेट फ़ंक्शंस लागू करने के लिए कुछ विधि के साथ मॉडल है
- रचनात्मकता सिर्फ पिछले बुलेट आइटम में कल्पना की जा सकती है, जिसके बाद कुछ बाजार उन्मुख गुणवत्ता मानदंड के साथ बेकार कल्पना परिणाम निकलते हैं, जो प्रभावशाली रचनात्मक उत्पादों को बेचते हैं।
उच्चतर रूप हैं सराहना, वैज्ञानिक माप के दायरे से परे वास्तविकताओं का बोध, वैध संदेह, प्रेम, दूसरों की भलाई या मानवता के लिए बलिदान।
कई लोग मानते हैं कि एआई तकनीक की वर्तमान स्थिति एक प्रणाली की खरीद के पास नहीं है जो मज़बूती से जवाब दे सकती है, "मैं इसे कैसे बना सकता हूं?" या "अगर मैंने अलग तरह से अभिनय किया है, तो क्या एक्स अब भी होगा?"
कोई गणितीय प्रमाण नहीं है कि छोटे वक्र फिटिंग तत्वों के कुछ संयोजन उन सवालों के जवाब देने की क्षमता प्राप्त नहीं कर सकते हैं और साथ ही एक विशिष्ट मानव भी कर सकते हैं, ज्यादातर क्योंकि बुद्धि क्या है या इसे गणितीय रूप से कैसे परिभाषित किया जाए, इसकी अपर्याप्त समझ है।
यह भी संभव है कि मानव बुद्धि बिल्कुल भी अस्तित्व में नहीं है, इसका संदर्भ धार्मिक मान्यता पर आधारित है कि हम अन्य प्रजातियों की तुलना में एक प्रजाति के रूप में उच्च हैं। कि हम आबाद कर सकते हैं, उपभोग कर सकते हैं और नष्ट कर सकते हैं वास्तव में बुद्धि का एक बहुत बुद्धिमान अवधारणा नहीं है।
दावा है कि मानव बुद्धि एक अनुकूलन है जो हमें अन्य स्तनधारियों से अलग करती है, चाहे हम अच्छी तरह से अनुकूल हों या नहीं। हमारा परीक्षण नहीं हुआ है। अगले उल्कापिंड वैश्विक हत्यारे के साथ आओ, जो कि चिक्ज़ुलबब क्रेटर के उल्का के एक झटके के साथ आता है, इसके बाद कुछ और एक हज़ार साल की सौर सर्दियों होती है और हम देखेंगे कि क्या यह हमारा 160,000 साल का अस्तित्व है या बैक्टीरिया का 4,000,000,000 साल का अस्तित्व है अधिक टिकाऊ साबित होता है। जीवन के समय में, मानव बुद्धि ने अभी तक अपने आप को एक अनुकूली विशेषता के रूप में महत्वपूर्ण साबित करना है।
एआई विकास के बारे में जो स्पष्ट है वह यह है कि मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन अवधारणा और दृढ़ संकल्प गुठली के आधार पर अन्य प्रकार के सिस्टम गहरे शिक्षार्थियों के साथ एक भूमिका निभा रहे हैं जो कि सख्त सतह फ़िटर हैं।
क्यू-लर्निंग घटक, ध्यान आधारित घटक, और दीर्घकालिक अल्पकालिक स्मृति घटक सभी सख्ती से एक सतह फिटर भी हैं, लेकिन केवल सतह फिटिंग की परिभाषा को काफी बढ़ाकर। उनके पास वास्तविक समय अनुकूली गुण और स्थिति है, इसलिए वे ट्यूरिंग पूर्ण हो सकते हैं।
फजी लॉजिक कंटेनर, नियम आधारित सिस्टम, मार्कोवियन गुणों के साथ एल्गोरिदम, और कई अन्य घटक प्रकार भी अपनी भूमिका निभाते हैं और सतह के फिटर बिल्कुल भी नहीं हैं।
संक्षेप में, ऐसे बिंदु बनाए जाते हैं जिनका आधार बहुतायत या सुखदायक सहज गुणवत्ता से अधिक होता है, हालाँकि, इनमें से कई लेखक परिभाषाओं, अनुप्रयोगों, नीलम, प्रमेयों, प्रमाणों, या यहां तक कि विचार प्रयोगों के साथ एक गणितीय ढांचा प्रदान नहीं करते हैं जो कि हो सकते हैं औपचारिक तरीके से जांच की गई।
