एक नए प्रकार के सर्किटरी, परसेप्ट्रॉन से सुसज्जित एक कमरे के आकार का कंप्यूटर, 1958 में दुनिया के सामने पेश किया गया था।संक्षिप्त समाचार कहानीन्यूयॉर्क टाइम्स में गहरे दबे हुए।कहानी में अमेरिकी नौसेना का हवाला देते हुए कहा गया है कि परसेप्ट्रॉन ऐसी मशीनों का नेतृत्व करेगा जो "चलने, बात करने, देखने, लिखने, खुद को पुन: पेश करने और अपने अस्तित्व के प्रति सचेत रहने में सक्षम होंगी।"

छह दशक से अधिक समय के बाद, वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में भी इसी तरह के दावे किए जा रहे हैं।तो, बीच के वर्षों में क्या बदलाव आया है?कुछ मायनों में, ज़्यादा नहीं.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्षेत्र अपने शुरुआती दिनों से ही तेजी और गिरावट के चक्र से गुजर रहा है।अब, चूँकि यह क्षेत्र एक और उछाल पर है, ऐसा लगता है कि प्रौद्योगिकी के कई समर्थक अतीत की विफलताओं और उनके कारणों को भूल गए हैं।जबकि आशावाद प्रगति को प्रेरित करता है, इतिहास पर ध्यान देना उचित है।

परसेप्ट्रॉन,फ्रैंक रोसेनब्लैट द्वारा आविष्कार किया गया, यकीनन रखा गयाएआई के लिए नींव.इलेक्ट्रॉनिक एनालॉग कंप्यूटर एक सीखने की मशीन थी जिसे यह अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि कोई छवि दो श्रेणियों में से एक में है या नहीं।यह क्रांतिकारी मशीन तारों से भरी हुई थी जो भौतिक रूप से विभिन्न घटकों को एक साथ जोड़ती थी।आधुनिक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जो चैटजीपीटी और डीएएलएल-ई जैसे परिचित एआई को रेखांकित करते हैं, काफी अधिक परतों, नोड्स और कनेक्शन को छोड़कर, परसेप्ट्रॉन के सॉफ्टवेयर संस्करण हैं।

आधुनिक मशीन लर्निंग की तरह, अगर परसेप्ट्रॉन गलत उत्तर देता है, तो यह अपने कनेक्शन बदल देगा ताकि अगली बार क्या होगा इसकी बेहतर भविष्यवाणी कर सके।परिचित आधुनिक एआई सिस्टम लगभग उसी तरह से काम करते हैं।भविष्यवाणी-आधारित प्रारूप का उपयोग करके, बड़े भाषा मॉडल या एलएलएम प्रभावशाली उत्पादन करने में सक्षम हैंदीर्घ-रूप वाली पाठ-आधारित प्रतिक्रियाएँऔर निर्माण के लिए छवियों को पाठ के साथ संबद्ध करेंसंकेतों पर आधारित नई छवियाँ.जैसे-जैसे ये सिस्टम उपयोगकर्ताओं के साथ अधिक इंटरैक्ट करते हैं, ये सिस्टम बेहतर से बेहतर होते जाते हैं।

एआई में उछाल और मंदी

रोसेनब्लैट द्वारा मार्क I परसेप्ट्रॉन का अनावरण करने के बाद लगभग एक दशक में, विशेषज्ञ इसे पसंद करते हैंमार्विन मिंस्कीदावा किया कि दुनिया "एक औसत इंसान की सामान्य बुद्धि वाली मशीन हो"1970 के दशक के मध्य से अंत तक। लेकिन कुछ सफलता के बावजूद, मानवीय बुद्धिमत्ता कहीं नहीं पाई गई।

यह शीघ्र ही स्पष्ट हो गया किएआई सिस्टम को अपनी विषय वस्तु के बारे में कुछ भी नहीं पता था.उचित पृष्ठभूमि और प्रासंगिक ज्ञान के बिना, रोजमर्रा की भाषा में मौजूद अस्पष्टताओं को सटीक रूप से हल करना लगभग असंभव है - यह कार्य मनुष्य आसानी से करता है।पहला एआई "विंटर" या मोहभंग की अवधि, 1974 में आईपरसेप्ट्रॉन की कथित विफलता.

हालाँकि, 1980 तक, AI व्यवसाय में वापस आ गया था, और पहला आधिकारिक AI बूम पूरे जोरों पर था।नये थेविशेषज्ञ प्रणालियाँ, एआई को ज्ञान के विशिष्ट क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो वस्तुओं की पहचान कर सकता है औरअवलोकन योग्य डेटा से रोगों का निदान करें.ऐसे कार्यक्रम थे जो बना सकते थेसरल कहानियों से जटिल निष्कर्ष, दपहली ड्राइवर रहित कारसड़क पर उतरने के लिए तैयार था, औररोबोट जो संगीत पढ़ और बजा सकते थेलाइव दर्शकों के लिए खेल रहे थे।

लेकिन ज्यादा समय नहीं बीता कि उन्हीं समस्याओं ने एक बार फिर उत्साह को दबा दिया।1987 में, दूसरा AI विंटर हिट हुआ।विशेषज्ञ प्रणालियाँ विफल हो रही थीं क्योंकिवे नई जानकारी संभाल नहीं सके.

1990 के दशक ने विशेषज्ञों के एआई में समस्याओं से निपटने के तरीके को बदल दिया।हालाँकि दूसरी सर्दियों की अंतिम पिघलना से आधिकारिक उछाल नहीं आया, लेकिन एआई में पर्याप्त बदलाव हुए।शोधकर्ता इससे निपट रहे थेज्ञान अर्जन की समस्यासाथडेटा-संचालित दृष्टिकोणमशीन लर्निंग से जिसने एआई द्वारा ज्ञान अर्जित करने के तरीके को बदल दिया।

इस बार तंत्रिका-नेटवर्क-शैली परसेप्ट्रॉन की वापसी भी हुई, लेकिन यह संस्करण कहीं अधिक जटिल, गतिशील और, सबसे महत्वपूर्ण, डिजिटल था।वेब ब्राउज़र के आविष्कार और कंप्यूटिंग शक्ति में वृद्धि के साथ तंत्रिका नेटवर्क की वापसी,इससे छवियाँ एकत्र करना, डेटा निकालना और मशीन सीखने के कार्यों के लिए डेटासेट वितरित करना आसान हो गया.

परिचित परहेज

आज तेजी से आगे बढ़ते हुए और एआई की प्रगति में विश्वास लगभग 60 साल पहले किए गए वादों की प्रतिध्वनि एक बार फिर शुरू हो गई है।शब्द "कृत्रिम सामान्य बुद्धि"एलएलएम की गतिविधियों का वर्णन करने के लिए उपयोग किया जाता है जैसे चैटजीपीटी जैसे एआई चैटबॉट को सशक्त बनाना। कृत्रिम सामान्य बुद्धि, या एजीआई, एक ऐसी मशीन का वर्णन करती है जिसमें मनुष्यों के बराबर बुद्धि होती है, जिसका अर्थ है कि मशीन स्वयं जागरूक होगी, समस्याओं को हल करने, सीखने में सक्षम होगी,भविष्य के लिए योजना बनाएं और संभवतः सचेत रहें।

जैसे रोसेनब्लैट ने सोचा था कि उनका पर्सेप्ट्रॉन एक सचेत, मानवीय मशीन की नींव था, वैसे ही कुछ समकालीन एआई सिद्धांतकार आज के बारे में सोचते हैंकृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क.2023 में, माइक्रोसॉफ्ट ने एक पेपर प्रकाशित किया जिसमें कहा गया कि "GPT-4 का प्रदर्शन मानव-स्तर के प्रदर्शन के काफी करीब है।"

लेकिन यह दावा करने से पहले कि एलएलएम मानव-स्तरीय बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन कर रहे हैं, यह एआई प्रगति की चक्रीय प्रकृति को प्रतिबिंबित करने में मदद कर सकता है।एआई के पहले के पुनरावृत्तियों में जो समस्याएँ थीं उनमें से कई समस्याएँ आज भी मौजूद हैं।अंतर यह है कि वे समस्याएँ कैसे प्रकट होती हैं।

उदाहरण के लिए, ज्ञान की समस्या आज भी बनी हुई है।ChatGPT लगातार प्रतिक्रिया देने के लिए संघर्ष करता रहता हैमुहावरे, रूपक, अलंकारिक प्रश्न और व्यंग्य'भाषा के अनूठे रूप जो व्याकरणिक संबंधों से परे जाते हैं और इसके बजाय संदर्भ के आधार पर शब्दों के अर्थ का अनुमान लगाने की आवश्यकता होती है।

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, प्रभावशाली सटीकता के साथ, जटिल दृश्यों में वस्तुओं का पता लगा सकते हैं।लेकिन एआई को किनारे पर पड़ी एक स्कूल बस की तस्वीर दीजिए और यह बहुत आत्मविश्वास से काम करेगीकहो यह एक बर्फ हटाने वाला हल है97% समय.

ध्यान देने लायक सबक

वास्तव में, यह पता चला है कि एआई हैमूर्ख बनाना काफी आसान हैउन तरीकों से जिन्हें मनुष्य तुरंत पहचान लेंगे।मुझे लगता है कि अतीत में चीजें कैसे चल रही हैं, इसे देखते हुए इस पर गंभीरता से विचार करना चाहिए।

आज का AI पहले के AI से काफी अलग दिखता है, लेकिन अतीत की समस्याएं अभी भी बनी हुई हैं।जैसा कि कहा जाता है: इतिहास खुद को दोहरा नहीं सकता, लेकिन अक्सर तुकबंदी करता है।

यह आलेख से पुनः प्रकाशित किया गया हैबातचीतक्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत।को पढ़िएमूल लेख.