हमारे रोबोट मास्टर्स के लिए तैयारी: कमजोर और मजबूत एआई की खोज

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के आसपास का शोर थोड़ा भ्रम पैदा करता है, खासकर जब से इतनी सारी कंपनियां, एआई प्रोजेक्ट और क्षमताएं दृश्य पर विस्फोट हो गई हैं। हम यह सब कहाँ से समझना शुरू करते हैं? आइए एक परिभाषा के साथ शुरू करते हैं।

एआई कंप्यूटर विज्ञान का एक उप-क्षेत्र है जिसका उद्देश्य ऐसे कंप्यूटरों का विकास करना है जो सामान्य रूप से लोगों द्वारा किए जाते हैं - विशेष रूप से, बुद्धिमानी से काम करने वाले लोगों से जुड़ी चीजें।

कंप्यूटर और मशीन एक कुर्सी और एक मेज, एक बिल्ली और एक कुत्ते के बीच का अंतर बता सकते हैं और इंसान भी ऐसा ही कर सकते हैं। यह एआई द्वारा संभव बनाया गया है।

श्रृंखला के इस भाग में - हमारे रोबोट मास्टर्स की तैयारी, हम दो प्रकार के एआई का पता लगाएंगे और आपको उनके बारे में क्या पता होना चाहिए।

कुछ एआई शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और इंजीनियरों के लिए, लक्ष्य ऐसे सिस्टम बनाना है जो उसी तरह से कार्य कर सकें जैसे लोग करते हैं। इसका मतलब है कि ऐसी प्रणाली का निर्माण करना जो इंसानों की तरह ही समझदारी से सोचे।

दूसरों को बस इस बात की परवाह नहीं है कि उनके द्वारा बनाए गए सिस्टम में मानवीय कार्यक्षमता है, बस जब तक वे सिस्टम सही काम करते हैं। इन दो विचारधाराओं के साथ-साथ अन्य कहीं बीच में हैं, एक मॉडल के रूप में मानव तर्क का उपयोग करके यह सूचित करने में मदद करने के लिए कि हम कंप्यूटर को समान काम करने के लिए कैसे प्राप्त कर सकते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को दो भागों में बांटा जा सकता है- कमजोर एआई और मजबूत एआई। जैसा कि ऊपर बताया गया है, कई लोग संतुष्ट हो सकते हैं जब सिस्टम कमजोर एआई से जुड़ी खुफिया जानकारी प्रदर्शित करता है, जबकि अन्य का लक्ष्य मजबूत एआई हासिल करना होता है।

आइए जानें और समझें कि कमजोर AI और मजबूत क्या हैं:

AI सिस्टम को माना जाता है मजबूत जब यह वास्तव में मानव तर्क को इस तरह से अनुकरण करता है जिसका उपयोग न केवल सोचने वाले सिस्टम बनाने के लिए किया जा सकता है बल्कि यह भी समझा सकता है कि मनुष्य कैसे सोचते हैं।

इसका मतलब यह है कि कोई भी सिस्टम जो इंसानों की तरह काम कर सकता है, इंसानों की तरह तर्क कर सकता है और समझा सकता है कि इंसान कैसे मजबूत एआई सोचता है। फिल्म याद रखें समापक? यह मजबूत एआई का एक उदाहरण है क्योंकि एक रोबोट के रूप में यह एक इंसान की तरह ही प्रदर्शन और कार्य करता है।

यह नोट करना अच्छा है कि मजबूत एआई या सिस्टम के वास्तविक मॉडल जो मानव अनुभूति के वास्तविक सिमुलेशन हैं, अभी तक बनाए नहीं गए हैं।

सिस्टम को काम करने के उद्देश्य से किए गए किसी भी कार्य को आमतौर पर कमजोर एआई कहा जाता है, जबकि हम ऐसे सिस्टम बनाने में सक्षम हो सकते हैं जो मनुष्यों की तरह व्यवहार कर सकें, परिणाम हमें यह नहीं बताते कि मनुष्य कैसे सोचते हैं।

कमजोर एआई का पता लगाना अपेक्षाकृत आसान है कि यह वास्तव में मानव व्यवहार या बुद्धि की नकल करने या नकल करने में विफल रहता है।

इसका एक प्रमुख उदाहरण आईबीएम का डीप ब्लू था, एक ऐसी प्रणाली जो एक मास्टर शतरंज खिलाड़ी थी, लेकिन निश्चित रूप से उसी तरह नहीं खेलती थी जैसे मनुष्य करते हैं और हमें सामान्य रूप से अनुभूति के बारे में बहुत कम बताते हैं।

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विचार का एक और स्कूल है जो मजबूत और कमजोर एआई दोनों को एक साथ लाता है।

मजबूत और कमजोर एआई के बीच संतुलित वे प्रणालियां हैं जिन्हें मानवीय तर्क से सूचित किया जाता है लेकिन इसके गुलाम नहीं।

इस तरह की प्रणाली का उपयोग केवल लक्ष्य द्वारा पूरी तरह से मॉडल करने के लिए नहीं किया जाता है कि मनुष्य कैसे व्यवहार करता है बल्कि एक मार्गदर्शक के रूप में मानवीय तर्क का उपयोग करता है। यह वह जगह है जहां आज एआई में सबसे अधिक शक्तिशाली काम हो रहा है।

अब अगर हम इस विचारधारा के स्कूल के लिए केवल एक आकर्षक नाम के बारे में सोच सकते हैं! मुझे नहीं पता, शायद प्रैक्टिकल एआई? एक अच्छा उदाहरण उन्नत प्राकृतिक भाषा पीढ़ी (एनएलजी) है। उन्नत एनएलजी प्लेटफॉर्म डेटा को भाषा में बदलते हैं।

जहां बुनियादी एनएलजी प्लेटफॉर्म केवल डेटा को टेक्स्ट में बदल देते हैं, उन्नत प्लेटफॉर्म इस डेटा को उस भाषा में बदल देते हैं जिस तरह से कोई मानव लिखता है।

जो कहा जा रहा है उसके संदर्भ का विश्लेषण करके और यह तय करके कि सबसे दिलचस्प और महत्वपूर्ण बातें क्या हैं, ये मंच बुद्धिमान कथाओं के माध्यम से हमसे संवाद करते हैं। कार्रवाई में इसका एक उदाहरण सॉफ्टवेयर है जिसे कहा जाता है व्याकरण की दृष्टि से, Google सहायक, तथा महोदय मै।

जबकि ऊपर दिए गए अधिकांश शब्द आपके लिए नए हो सकते हैं, हम एआई के दो प्रकारों को समझ चुके हैं - कमजोर और मजबूत।

यह नोट करना अच्छा है कि जबकि यह श्रृंखला शीर्षक है हमारे रोबोट मास्टर्स की तैयारी, इसका मतलब यह नहीं है कि इंसान भविष्य में रोबोट की सेवा करेगा (मेरा मानना ​​है कि ऐसा कभी नहीं होगा)। इस श्रृंखला का उद्देश्य एआई की प्रगति की खोज करना है और क्या जानना आवश्यक है।

महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह है कि किसी सिस्टम को एआई होने के लिए, उसे उसी तरह स्मार्ट होने की आवश्यकता नहीं है जैसे मनुष्य हैं। बस जरूरत है स्मार्ट होने की।

Source: https://chatbotslife.com/preparing-for-our-robot-masters-exploring-weak-and-strong-ai-92e232bc1f95?source=rss—-a49517e4c30b—4