विषय
प्रश्न:
एआई इंजीनियरों को "सहज इंजन" के बारे में चिंता क्यों करनी है?
ए:
मानव अंतर्ज्ञान का विचार अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता के काम का एक बड़ा हिस्सा है - यही वजह है कि एआई इंजीनियर "सहज इंजन" और अन्य समान मॉडल पर इतना ध्यान देते हैं। वैज्ञानिक मानव अंतर्ज्ञान की प्रक्रिया को क्रैक करने और कृत्रिम बुद्धि संस्थाओं के साथ अनुकरण करने के लिए काम कर रहे हैं। हालांकि, यह पता लगाने में कि तंत्रिका नेटवर्क और अन्य AI प्रौद्योगिकियों में तर्क और अंतर्ज्ञान कैसे काम करते हैं, अंतर्ज्ञान की परिभाषा कुछ हद तक व्यक्तिपरक हो जाती है।
सबसे अच्छे उदाहरणों में से एक है गो के खेल में मानव चैंपियन को हराने के लिए एक नए, प्रतिभाशाली सुपर कंप्यूटर का उपयोग - एक ऐसा खेल जिसे अक्सर कुछ सहज ज्ञान युक्त के रूप में वर्णित किया जाता है, भले ही यह कठिन तर्क पर भी निर्भर करता है। चूंकि Googles AlphaGo ने विशेषज्ञ मानव खिलाड़ियों को हराया है, इसलिए मानव-शैली के अंतर्ज्ञान में कंप्यूटर कितनी अच्छी तरह से हैं, इस बारे में कई अटकलें हैं। हालाँकि, यदि आप Go के खेल की संरचना को देखते हैं, तो आप देखते हैं कि इन तकनीकों के वास्तविक निर्माण में बहुत कुछ निर्धारित किया जाना है ताकि यह समझ सकें कि अंतर्ज्ञान पर कितना भरोसा करते हैं, और व्यापक तर्क मॉडल पर कितना भरोसा करते हैं। ।
गो के खेल में, मानव सहज ज्ञान युक्त धारणा या लंबी दूरी के तर्क या दोनों के मिश्रण के आधार पर एक चाल को अच्छी तरह से रख सकता है। एक ही टोकन द्वारा, कंप्यूटर व्यापक तार्किक मॉडल के आधार पर विशेषज्ञ गो-प्लेइंग मॉडल का निर्माण कर सकते हैं जो एक हद तक सहज खेल को दर्पण या अनुकरण कर सकते हैं। इसलिए यह बताने में कि कंप्यूटर सहज ज्ञान युक्त मॉडलों में कितना अच्छा हो सकता है, अंतर्ज्ञान को परिभाषित करने के लिए महत्वपूर्ण है, जो वैज्ञानिक समुदाय ने पूरी तरह से नहीं किया है।
लिस्बन विश्वविद्यालय में मैरी जॉली ने "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अंतर्ज्ञान की अवधारणा" नामक एक पेपर में अंतर्ज्ञान की परिभाषाओं पर अलग-अलग राय दी।
जॉली लिखते हैं, "अवधारणा की परिभाषा के बारे में विद्वानों में कोई आम सहमति नहीं है।" “हाल तक, अंतर्ज्ञान अध्ययन के कठोर वैज्ञानिक तरीकों के लिए उपज नहीं था और अक्सर रहस्यवाद से जुड़ा होता है, शोधकर्ताओं द्वारा आदतन इसे टाला गया है। अब तक, इस विषय पर प्रवचन में सामंजस्य और विधि का अभाव है। "
यदि अंतर्ज्ञान की अवधारणा स्वयं स्वाभाविक रूप से अस्पष्ट है, तो अंतर्ज्ञान सिमुलेशन में कितनी अच्छी तरह से कृत्रिम बुद्धिमत्ता का मापन और भी अधिक समस्याग्रस्त होने वाला है।
"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में इंसानी-जैसे इंसुलेशन मैकेनिज्म को लागू करना" नामक पेपर के लेखकों द्वारा किया गया एक स्पष्टीकरण निम्नलिखित बताता है:
कृत्रिम बुद्धि तकनीकों का उपयोग करके कई शोध परियोजनाओं द्वारा मानव अंतर्ज्ञान का अनुकरण किया गया है। इनमें से अधिकांश एल्गोरिदम या मॉडल में जटिलताओं या विविधताओं को संभालने की क्षमता का अभाव है। इसके अलावा, वे इस प्रक्रिया से अंतर्ज्ञान और परिणामों की सटीकता को प्रभावित करने वाले कारकों की व्याख्या नहीं करते हैं। इस पत्र में, हम कनेक्टिविटी और अज्ञात संस्थाओं के सिद्धांतों का उपयोग करके मानव जैसी अंतर्ज्ञान के कार्यान्वयन के लिए एक सरल श्रृंखला आधारित मॉडल प्रस्तुत करते हैं।
मानव अंतर्ज्ञान की प्रक्रिया पर शायद अधिक ठोस नज़र के लिए, एक वायर्ड लेख मानव मस्तिष्क के "सहज ज्ञान युक्त भौतिकी इंजन" की व्याख्या करने में एमआईटी अनुसंधान का हवाला देता है - जो बताता है कि जब हम वस्तुओं के ढेर पर देखते हैं तो क्या होता है। हम सहज रूप से समझ सकते हैं कि वस्तुओं के गिरने की संभावना है या नहीं, या वे स्थिर हैं या स्थिर हैं, लेकिन यह अंतर्ज्ञान व्यापक तर्क नियमों पर आधारित है जो समय के साथ आंतरिक रूप से स्पष्ट होते हैं, साथ ही साथ हमारी प्रत्यक्ष दृष्टि और धारणा मॉडल भी।
लेखक जोई इटो बताते हैं कि जिन प्रणालियों में हम अपने भौतिकी इंजनों का सहजता से उपयोग करते हैं वे “शोर” हैं और हम उस शोर को छानने में सक्षम हैं। थॉट्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को विकसित करने का एक बड़ा हिस्सा रहा है - शोर मॉडल से समझ निकालना। हालांकि, उन मॉडलों को वास्तव में भविष्यवाणियों और विश्लेषणों के प्रकार बनाने के लिए बहुत आगे जाना है जो मानव जटिल प्रणालियों पर लागू हो सकते हैं।
इसे लगाने का एक आसान तरीका यह है कि इस परिणाम को हासिल करने के लिए, कंप्यूटर को व्यापक तर्क और अवधारणात्मक अनुभूति के साथ परिष्कृत दृष्टि को उन तरीकों से मिलाना होगा, जो वर्तमान में वे नहीं कर सकते। इसे समझाने का एक और तरीका यह है कि हम मानव मस्तिष्क को एक "ब्लैक बॉक्स" के रूप में देखते हैं, जिसे पूरी तरह से तकनीक द्वारा रिवर्स इंजीनियर नहीं बनाया गया है। यद्यपि हमारी प्रौद्योगिकियां बुद्धिमान परिणामों का उत्पादन करने में अत्यधिक सक्षम हैं, फिर भी वे मानव मस्तिष्क की शक्तिशाली, रहस्यमय और आश्चर्यजनक गतिविधि का अनुकरण नहीं कर सकते हैं।