जब हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मानव बुद्धिमत्ता या किसी अन्य प्रकार की बुद्धिमत्ता के बारे में बात करते हैं, तो सामान्य अर्थ में बुद्धिमत्ता शब्द का क्या अर्थ है? आप क्या बुद्धिमान कहेंगे और क्या नहीं? दूसरे शब्दों में, हम सबसे सामान्य तरीके से बुद्धिमत्ता शब्द को कैसे परिभाषित करते हैं ?
जवाबों:
मैं इस उत्तर को ध्यान में रखकर प्रस्तुत करने जा रहा हूँ कि व्यक्तियों ने स्वयं से कहीं अधिक होशियार इस विषय को कुछ विस्तार से माना है। मैंने कहा, जहाँ तक मैं समझ सकता हूँ:
जब हम बुद्धिमत्ता के बारे में बात करते हैं तो हम एक समस्या के संबंध में समस्या को हल करने की समस्या का जिक्र करते हैं, अन्य इंटेलिजेंस की ताकत के सापेक्ष।
यह कुछ हद तक गेम थ्योरी है, तर्कसंगतता और तर्कसंगत एजेंट की अवधारणा से संबंधित है । इस तरीके के बारे में बुद्धिमत्ता अपरिहार्य हो सकती है। विशेष रूप से, हम बुद्धिमत्ता को किसी समस्या या समाधान या अमूर्त अवधारणाओं को समझने की क्षमता के रूप में परिभाषित कर सकते हैं, लेकिन हम उस समझ को बिना जांचे-परखे मान्य नहीं कर सकते। (उदाहरण के लिए, मुझे विश्वास हो सकता है कि मैं एक गणितीय तकनीक को समझ सकता हूं, लेकिन यह निर्धारित करने का एकमात्र तरीका है कि यह विश्वास वास्तविक है या भ्रम की स्थिति उस तकनीक का उपयोग करने और परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए है।)
शतरंज और गो जैसे खेलों का उपयोग मील के पत्थर के रूप में किया गया है, खेल में लंबे समय तक मानव हित से अलग, यह है कि वे सरल, पूरी तरह से निश्चित मापदंडों के साथ मॉडल प्रदान करते हैं, और, कम से कम गो के मामले में, प्रकृति के लिए जटिलता के समान हैं। जिससे मेरा अभिप्राय असंगत / अचूक है । (टिक-टैक-टो में ताकत की तुलना करें, जो तुच्छ रूप से हल है।)
हालांकि, हमें ट्यूरिंग टेस्ट से जुड़े एक प्रश्न के इस संक्षिप्त उत्तर में दिए गए बिंदु पर विचार करना चाहिए :
"" [बुद्धिमत्ता] को पर्यावरण में व्यवहार द्वारा या उस व्यवहार में आने वाले तंत्र द्वारा शुद्ध रूप से परिभाषित किया गया है? "
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि Google ने केवल AI को डेटा सेंटर कूलिंग पर नियंत्रण दिया था । यहां यह स्पष्ट रूप से तंत्र है जो उपयोगिता को प्रदर्शित करता है, लेकिन अगर हम उस तंत्र को बुद्धिमान कहते हैं, तो बुद्धि के अर्थ के लिए, हमें अभी भी "बुद्धिमान कैसे?" (यह किस तरीके से बुद्धिमान है?) यदि हम जानना चाहते हैं कि "कितना बुद्धिमान?" (इसकी उपयोगिता की डिग्री) हमें अभी भी अन्य तंत्रों के प्रदर्शन के संबंध में इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना है।
(Google में एयर कंडीशनिंग को नियंत्रित करने वाले ऑटोमेटा के मामले में, हम कह सकते हैं कि यह पूर्व नियंत्रण प्रणाली की तुलना में अधिक बुद्धिमान है, और कितना है।)
क्योंकि हम और अधिक "सामान्यीकृत बुद्धिमत्ता" के बारे में बात करना शुरू कर रहे हैं, यहां तंत्र के रूप में परिभाषित किया गया है जो समस्याओं के एक सेट पर लागू किया जा सकता है, (मैं "एक्सिओमैटिक इंटेलिजेंस" और मशीन लर्निंग के रूप में मिनिमैक्स को "एडाप्टिव इंटेलिजेंस" के रूप में शामिल करता हूं। ) , यह परिभाषा का विस्तार और स्पष्ट करने के लिए सार्थक हो सकता है:
इंटेलिजेंस किसी समस्या के संबंध में एक तंत्र की शक्ति को हल करने की समस्या या समस्याओं का एक सेट है, जो अन्य तंत्रों की ताकत के सापेक्ष है।
या, अगर हम पिट्ठू बनना चाहते थे:
बुद्धिमत्ता वैसी ही है जैसी बुद्धिमत्ता (और कितनी अच्छी होती है।)
पेपर यूनिवर्सल इंटेलिजेंस: ए डेफिनिशन ऑफ मशीन इंटेलिजेंस (2007) में, लेग और हटर खुफिया की एक परिभाषा प्रदान करते हैं , जिसे खुफिया की सहज धारणा (जिसे लोग अक्सर संदर्भित करते हैं) पर कब्जा करना चाहिए।
खुफिया वातावरण की एक विस्तृत श्रृंखला में लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए एक एजेंट की क्षमता को मापता है।
यह परिभाषा संकीर्ण एआई पर सामान्य बुद्धिमत्ता को "अनुकूल" करती है (उदाहरण के लिए मनुष्य अल्फाहाउस की तुलना में अधिक बुद्धिमान हैं) और विभिन्न वातावरणों के लिए एजेंट की अनुकूलनशीलता। हालांकि, यह परिभाषा निर्दोष नहीं हो सकती है, क्योंकि, उदाहरण के लिए, एक वायरस को उदाहरण के लिए अधिक बुद्धिमान माना जा सकता है जैसे कि अल्फा गो, वातावरण की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अनुकूल करने के लिए वायरस की क्षमता को देखते हुए (अल्फ़ा की तुलना में, जो केवल निभाता है) । यह परिभाषा AIXI नामक कृत्रिम सामान्य बुद्धि के गणितीय सिद्धांत से संबंधित है । अधिक विवरण के लिए कागज पर एक नज़र डालें।
कंप्यूटर युग से पहले, खुफिया को दार्शनिक शब्दों में परिभाषित किया गया था। यह तर्क, सोच, सीखने, आत्म-जागरूकता, स्मृति और समस्या समाधान के साथ करना है। यह परिभाषा अस्पष्ट है और इसे सॉफ्टवेयर में लागू नहीं किया जा सकता है। बुद्धि को परिभाषित करने में एक आधुनिक दृष्टिकोण खेल सिद्धांत पर आधारित है। चाल यह है, कि खुफिया अब वास्तविक लोगों से जुड़ा नहीं है, जिनके पास आत्मा हो सकती है लेकिन यह केवल एक गेम जीतने की रणनीति है। विचार समस्या को थोड़ा संशोधित करने के लिए है, यह तर्क देने के बजाय कि स्मृति और सीखना क्या हो सकता है, अधिक महत्वपूर्ण सवाल यह है कि गेम कैसे बनाएं। एक खेल एक मशीन पठनीय नियम प्रणाली है, जो वास्तविकता का अनुकरण करती है। उदाहरण के लिए, "पोंग" टेनिस का अनुकरण है, जबकि "सिम शहर" एक घर की इमारत का अनुकरण कर रहा है। खेल के बीच और खेल में एक सफल रणनीति एक अंतर है। खेल में कमजोर अंक अर्जित करना संभव है,
कंप्यूटर के आविष्कार को इंटेलिजेंस की प्राप्ति भी कहा जा सकता है। अधिकांश सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक सहमत हैं, कि ट्यूरिंग-तैयार कंप्यूटर किसी भी समस्या को हल कर सकता है। सभी की जरूरत है वह एक एल्गोरिथ्म है, जो चरणों का एक क्रम है। इसका मतलब है, क्षमताओं के दृष्टिकोण से, एक कंप्यूटर को बुद्धिमान कहा जा सकता है, क्योंकि वह एक एल्गोरिथ्म को निष्पादित करने में सक्षम है। यह इस सवाल का जवाब नहीं देता है कि कंक्रीट एल्गोरिदम कैसा दिखेगा, लेकिन सिद्धांत रूप में एक कंप्यूटर कुछ भी कर सकता है जो मनुष्य कर सकता है।
एआई के लिए यह एक महत्वपूर्ण प्रश्न है - शायद सबसे महत्वपूर्ण - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुसंधान क्षेत्र के लिए । मेरा मतलब है कि यदि एआई विज्ञान है, तो इसके प्रयोग अनुभवजन्य रूप से परीक्षण योग्य होंगे। पास या असफल का फैसला करने का एक तरीका होना चाहिए। तो बुद्धि के लिए परीक्षण क्या हैं? इससे पहले कि आप एक परीक्षण भी डिजाइन करें, आपको एक स्पष्ट विचार की आवश्यकता है कि किस बुद्धिमत्ता की मात्रा है, अन्यथा आप इसके लिए एक सक्षम परीक्षा कैसे तैयार कर सकते हैं?
यकीन है, मैं बिल्डिंग वाटरटाइट सबमरीन के रूप में जानी जाने वाली अनुसंधान और विकास परियोजना का हिस्सा हूं, और निश्चित रूप से, मुझे पूरी तरह से विश्वास है कि मेरी पनडुब्बी वॉटरटाइट है, लेकिन मुझे नहीं पता कि यह कैसे परीक्षण करना है या नहीं, क्योंकि मुझे नहीं पता है "वॉटरटाइट" का क्या अर्थ है। यह पूरा विचार ही बेतुका है। लेकिन AI से पूछें कि "बुद्धिमत्ता" का अर्थ क्या है। विश्लेषण पर आपको जो उत्तर मिलते हैं, वे लगभग पनडुब्बी के उदाहरण के समान हैं।
आधार उत्तर - व्यवहार
शब्द (विचार, अवधारणा) "इंटेलिजेंस" आमतौर पर एआई द्वारा व्यवहार के संदर्भ में परिभाषित किया जाता है। यानी ट्यूरिंग टेस्ट दृष्टिकोण। एक मशीन बुद्धिमान है अगर यह इस तरह से व्यवहार करता है कि, उसी तरह से व्यवहार करने के लिए एक मानव थे, तो मानव को एक ऐसी क्रिया करने के लिए कहा जाएगा जिसमें मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है।
समस्या 1 : खिलाड़ी pianos बुद्धिमान हैं। एक स्कॉट जोप्लिन धुन बजाना स्पष्ट रूप से मानव में बुद्धि की आवश्यकता होती है।
समस्या २ । यदि कोई मशीन परीक्षण पास करती है, तो यह केवल यह दिखाती है कि परीक्षण किए गए व्यवहारों के लिए मशीन "बुद्धिमान" है। अनछुए व्यवहार के बारे में क्या? यह वास्तव में आत्म-ड्राइविंग वाहन एआई नियंत्रण प्रणाली के साथ आज एक जीवन-मृत्यु की समस्या है। एआई सिस्टम विशिष्ट वातावरण में एक कार (जो स्पष्ट रूप से मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है) ड्राइविंग में काफी अच्छे हैं, उदाहरण के लिए अच्छी तरह से चिह्नित लेन, कोई तंग कोनों और दो दिशाओं को अलग करने वाले एक मंझला अवरोध के साथ फ्रीवे। लेकिन "खतरनाक स्थिति" - असामान्य स्थितियों में सिस्टम विनाशकारी रूप से गलत हो जाता है।
समस्या 3 । कौन अपने बच्चे को एक रोबोट द्वारा संचालित स्कूल बस में डाल देगा जिसने स्कूल बसों को चलाने के लिए ट्यूरिंग टेस्ट पास किया था? जब एक जीवित बिजली लाइन सड़क पर गिरती है तो तूफान के बारे में क्या? या दूरी में एक ट्विस्टर इस तरह से आ रहा है? एक हजार अन्य अप्रयुक्त संभावनाओं के बारे में क्या? एक जिम्मेदार अभिभावक जानना चाहते हैं (ए) मानव बुद्धि की आंतरिक प्रक्रियाओं और संरचनाओं के सिद्धांत क्या हैं, और (बी) कि डिजिटल बस चालक के पास आंतरिक प्रक्रियाओं और संरचनाओं के समान पर्याप्त थे - अर्थात, व्यवहार नहीं बल्कि सही आंतरिक तत्व सही आंतरिक कारण।
वांछित उत्तर - आंतरिक सिद्धांत
मैं जानना चाहूंगा कि मशीन सही आंतरिक प्रक्रियाओं को चला रही थी और यह सही आंतरिक (मेमोरी) संरचनाओं पर इन प्रक्रियाओं (एल्गोरिदम) को चला रही थी। समस्या यह है कि किसी को भी यह पता नहीं लगता है कि मानव बुद्धि की सही आंतरिक प्रक्रियाएँ और संरचनाएँ क्या हैं। (यह सुनिश्चित करने के लिए एक बड़ी समस्या है - लेकिन वह जो AI वापस आयोजित नहीं किया है - या स्व-ड्राइविंग सिस्टम डेवलपर्स - एक बिट।) इसका निहितार्थ यह है कि AI को अब जो करना चाहिए वह काम कर रहा है जो आंतरिक प्रक्रियाएं हैं। और मानव बुद्धि की संरचनाएं। लेकिन यह ऐसा नहीं कर रहा है - बल्कि, यह अपनी त्रुटिपूर्ण तकनीक का व्यवसायीकरण कर रहा है।
एक परिभाषा के तत्व - 1. सामान्यीकरण
हम मानव बुद्धि के बारे में कुछ बातें जानते हैं। कुछ परीक्षण वास्तव में परीक्षण करते हैं कि क्या एक मशीन में मानव मन के कुछ गुण हैं। इन गुणों में से एक सामान्यीकरण है। अपने 1950 के पेपर में, ट्यूरिंग, एक प्रकार के मजाक के रूप में, संवादी सामान्यीकरण का एक बहुत अच्छा उदाहरण दिया: (यह मशीन है।)
"पूछताछकर्ता: आपके सॉनेट की पहली पंक्ति में जो पढ़ता है 'क्या मैं आपकी तुलना एक गर्मी के दिन से करूंगा', 'वसंत का दिन' भी नहीं होगा या बेहतर?
गवाह: यह स्कैन नहीं होगा।
Interrogator: 'विंटर डे' के बारे में कैसे कहेंगे।
गवाह: हाँ, लेकिन कोई भी सर्दियों के दिन की तुलना नहीं करना चाहता है।
प्रश्नकर्ता: क्या आप कहेंगे कि मिस्टर पिकविक ने आपको क्रिसमस की याद दिलाई है?
साक्षी: एक तरह से।
पूछताछकर्ता: फिर भी क्रिसमस एक सर्दियों का दिन है, और मुझे नहीं लगता कि मिस्टर पिकविक की तुलना करने का मन करेगा।
गवाह: मुझे नहीं लगता कि आप गंभीर हैं। सर्दियों के एक दिन में क्रिसमस की तरह एक विशेष के बजाय एक सर्दियों के दिन का मतलब होता है। "
वर्तमान एआई के पास ऐसा कुछ भी नहीं है जो इस तरह से सामान्यीकरण करने में सक्षम होने के करीब भी आता है। सामान्यीकरण में विफलता को वर्तमान एआई की सबसे बड़ी विफलता माना जाता है। सामान्य करने की क्षमता "बुद्धिमत्ता" की पर्याप्त परिभाषा का एक हिस्सा होगी। लेकिन किस सामान्यीकरण की मात्रा का पता लगाने की आवश्यकता होगी।
सामान्यीकरण की समस्या, एआई सिद्धांत के लिए कई गंभीर दार्शनिक आपत्तियों के पीछे भी है, जिसमें फ्रेम समस्या, सामान्य ज्ञान ज्ञान की समस्या और दहनशील विस्फोट की समस्या शामिल है।
एक परिभाषा के तत्व - 2. धारणा
संवेदी धारणा काफी स्पष्ट रूप से मानव सीखने और बुद्धि के लिए मौलिक है। डेटा (किसी रूप में) केंद्रीय प्रणाली द्वारा संसाधित मानव इंद्रियों द्वारा उत्सर्जित होता है। कंप्यूटर में, बाइनरी मान डिजिटल सेंसर से बाहर निकलते हैं और मशीन की यात्रा करते हैं। हालांकि, मूल्यों में कुछ भी खुद को इंगित नहीं करता है कि क्या होश था। फिर भी केवल एक चीज जो कंप्यूटर को मिलती है वह है द्विआधारी मूल्य। मशीन को कभी भी कैसे पता चल सकता है कि क्या होश में है? (क्लासिक चीनी कमरे तर्क समस्या।)
तो मानव जैसी बुद्धि का एक अन्य तत्व मानव की तरह अनुभव करने की क्षमता है। यहाँ "मानव जैसा तरीका" का अर्थ है कि मशीन मानवीय सिद्धांतों में लागू होने वाले समान सिद्धांतों का उपयोग करके संवेदी इनपुट को संसाधित करती है। समस्या यह है कि डिजिटल सेंसर (या जैविक इंद्रियों) द्वारा उत्सर्जित डेटा से कोई भी शब्दार्थ (ज्ञान) नहीं बनाया जा सकता है। लेकिन फिर भी, मानव जैसी धारणा को "बुद्धिमत्ता" की पर्याप्त परिभाषा का एक तत्व होना चाहिए।
एक बार जब AI इन दो मुद्दों को सुलझा लेता है - सामान्यीकरण और धारणा - तो यह शायद, उम्मीद है , पिछले 70 वर्षों के अपने मूल लक्ष्य को साकार करने के रास्ते पर अच्छी तरह से होगा - एक मानव के साथ एक मशीन का निर्माण (या जो अधिग्रहण कर सकता है) सामान्य बुद्धि। और शायद सामान्यीकरण के सिद्धांत और धारणा के सिद्धांत एक हैं और एक ही हैं। और शायद वास्तव में केवल एक सिद्धांत है। यह नहीं माना जाना चाहिए कि उत्तर जटिल हैं। कभी-कभी समझने के लिए सबसे कठिन चीजें सबसे सरल होती हैं।
तो सवाल "हम क्या मतलब है जब हम" खुफिया "कहते हैं? वास्तव में एअर इंडिया के लिए महत्वपूर्ण है। और निष्कर्ष यह है कि एआई को" खुफिया "की अपनी वर्तमान व्यवहारिक परिभाषा को एक से बदलना चाहिए जिसमें सामान्यीकरण और धारणा के मानवीय तत्व शामिल हैं। और फिर प्राप्त करें और इन दोनों में से ऑपरेटिंग सिद्धांतों, या सिद्धांत को बाहर निकालने की कोशिश करें।
बुद्धिमत्ता विभिन्न अवधारणाओं और संघों को एक साथ पूर्ण रूप से बुनने की क्षमता है; व्यक्तिगत ज्ञान और अनुभव से उचित रूप से विभिन्न विचारों को फ़िल्टर करना, जोड़ना और अस्वीकार करना। फिर प्रभावी ढंग से समझ और समझ की पुष्टि करने के लिए एक प्रश्नकर्ता को इन विचारों को प्रतिबिंबित करना, एक वार्तालाप को पारस्परिक रूप से लाभप्रद निष्कर्ष की ओर प्रभावी ढंग से आगे बढ़ने की अनुमति देता है।
बुद्धिमत्ता शब्द की सबसे सामान्य परिभाषा है, जो कि दोनो प्रकार की है और यह सटीक है।
कुछ इकाई में निवासी व्यवहार सुविधाओं का संग्रह जहां पर्यावरण की स्थितियों की एक विशेष श्रेणी में विशिष्ट नुकसान से बचने के लिए इकाई विशिष्ट रूप से सफल होती है।
ये उपरोक्त परिभाषा के अनुसार खुफिया प्रदर्शित करने में विफलताओं के उदाहरण हैं, प्रत्येक वाक्यांश के महत्व को प्रदर्शित करते हैं।
इस परिभाषा में चार बातें नोटिस करें।
बुद्धिमत्ता एक ऐसी अवस्था है जहाँ किसी भी संदर्भ को सभी पहलुओं में प्राप्त किया जाता है ताकि उसका पुण्य प्राप्त किया जा सके और कार्य किया जा सके। यह मानव और कृत्रिम पहलुओं में बँट सकता है। संदर्भ को समझने और वास्तविक जीवन में किसी वस्तु को समझने के एक अलग दृष्टिकोण में इसका विश्लेषण करने की क्षमता ताकि एक कुशल समाधान हो।
बुद्धि को तर्क, रचनात्मकता, समस्या समाधान आदि जैसे विभिन्न मानसिक आंकड़ों को शामिल करने के एक सामान्य पूल के रूप में माना जाना चाहिए, इन दोनों को मानव और कृत्रिम कार्यक्रम परिप्रेक्ष्य में प्रशिक्षित किया जा सकता है।