"कृत्रिम बुद्धि की दार्शनिक समस्याएं" विषय पर सार। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाने की समस्या
समाचारों के अनुसार, सर्वेक्षण और निवेश आकर्षण संकेतक, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग जल्द ही हमारे दैनिक जीवन का अभिन्न अंग बन जाएगा।
इस थीसिस की पुष्टि नवाचारों और सफलताओं की एक श्रृंखला है जिसने दवा, वाणिज्य, वित्त, मीडिया, अपराध नियंत्रण और बहुत कुछ सहित विभिन्न क्षेत्रों में एआई की शक्ति और प्रभावशीलता को दिखाया है। लेकिन साथ ही, एआई के विस्फोट ने इस तथ्य को रेखांकित किया है कि लोगों को उनकी समस्याओं को हल करने में मदद करने के साथ-साथ मशीनें नई समस्याएं भी पैदा करेंगी जो हमारे समाज की आर्थिक, कानूनी और नैतिक नींव को प्रभावित कर सकती हैं।
प्रौद्योगिकी के विकास और इसके अनुप्रयोगों के विस्तार के रूप में एआई कंपनियों को चार प्रश्नों को संबोधित करने की आवश्यकता है।
कृत्रिम बुद्धि के निर्माण पर ही इसकी समीचीनता की दृष्टि से प्रश्नचिह्न लगाया जाता है। वे कहते हैं कि यह मनुष्य का लगभग गर्व और परमेश्वर के सामने एक पाप है, क्योंकि यह उसके विशेषाधिकार का अतिक्रमण करता है। फिर भी, यदि हम ईश्वरीय योजना के सामने मानव जाति के संरक्षण को अपने मुख्य कार्यों में से एक मानते हैं, तो कृत्रिम बुद्धि का निर्माण इस समस्या को इस आधार पर हल करता है: किसी भी ब्रह्मांडीय या अंतर्ग्रहीय आपदा की स्थिति में, बुद्धि कम से कम कृत्रिम रूप में जीवित रहना चाहिए और मानव जाति को फिर से बनाना चाहिए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता कोई सनकी या दिलचस्प कार्य नहीं है, बल्कि ईश्वरीय योजना के अनुरूप एक लक्ष्य है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव सभ्यता के विकास के अवधारणात्मक सिद्धांतों की सह-अनुभवजन्य पर्याप्तता का एक सह-आसन्न मानदंड है। कृत्रिम बुद्धि में, एक व्यक्ति मरता नहीं है, बल्कि उसके द्वारा निर्मित एक अलग अस्तित्व प्राप्त करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अस्तित्व के लिए सबसे सरल तर्क यह है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाकर हम मानव जाति के पुनरुत्पादन और विकास के नए रुझानों के लिए बीमा बनाते हैं। सच है, कोई भी कृत्रिम बुद्धि द्वारा पारंपरिक मनुष्य की दासता के मौजूदा खतरे को रद्द नहीं करता है (जैसा कि उसके समय में मनुष्य द्वारा मनुष्य की दासता)। हालाँकि, ये समस्याएँ हमें इतनी मौलिक नहीं लगती हैं कि ऐसा करने की कोशिश करने लायक नहीं है। भले ही किसी व्यक्ति की कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर निर्भरता पूरे युग की हो, फिर भी यह एक सकारात्मक संभावना होगी। हालांकि, सबसे अधिक संभावना है, कृत्रिम बुद्धि के लिए मनुष्य की दासता किसी व्यक्ति को गैर-बौद्धिक गतिविधि या उसके जैविक शरीर में विकसित करने में असमर्थता के रूप में बाहरी रूप से निर्मित कृत्रिम बुद्धि के रूप में विकसित करने में असमर्थता से जुड़ी नहीं होगी, लेकिन मानसिक गतिविधि विकसित करने में असमर्थता के साथ जैसे: कृत्रिम बुद्धिमत्ता से तकनीकी उत्पाद प्राप्त करना, जिसकी उत्पत्ति और सिद्धांत मानव मानसिक गतिविधि के लिए समझ से बाहर हैं - यह वास्तविक खतरा है। इस मामले में, गुलामी कृत्रिम बुद्धि पर एक व्यक्ति की निर्भरता होगी, जो है मानसिक गतिविधि की गुलामी।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रश्न को उठाने की हमारी इच्छा में हाइडेगर द्वारा अपने काम "प्रौद्योगिकी का प्रश्न" में व्यक्त की गई स्थिति शामिल है: एक व्यक्ति का जोखिम और उसके उद्धार के अंकुर एक सेटिंग के रूप में प्रौद्योगिकी के सार में महारत हासिल करना है। इस स्थिति पर विचार करते हुए, हम हाइडेगर के प्रश्न का सुधार कर रहे हैं: सेटिंग में प्रौद्योगिकी के सार का एहसास करने का अर्थ है कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने की हिम्मत करना। यह खतरे से भरा है, लेकिन संभावना के साथ, एक व्यक्ति की अपनी स्थिति के बराबर होने की आशा भी है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रूप में खुद को चुनौती देना, इस चुनौती को स्वीकार करना और इसका जवाब देना - यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के संबंध में मनुष्य की समस्या है।
"कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द जॉन मैकार्थी और एलन ट्यूरिंग द्वारा गढ़ा गया था। उन्होंने मशीन की कुछ नई क्षमता को व्यक्त करने की कोशिश की - न केवल गिनने के लिए, बल्कि उन समस्याओं को हल करने के लिए जिन्हें बौद्धिक माना जाता है, उदाहरण के लिए, शतरंज खेलना। बीसवीं सदी के 50 के दशक से वर्तमान तक, हालांकि, वास्तव में "कृत्रिम बुद्धि" बनाने का कार्य न केवल हल किया गया है, बल्कि निर्धारित भी नहीं है। अब तक कमोबेश सफलतापूर्वक हल की गई सभी समस्याओं को हमारे द्वारा विशेष रूप से "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" के क्षेत्र के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है: मानव भाषा की व्याख्या और मनुष्य द्वारा बनाए गए एल्गोरिदम का उपयोग करके समस्याओं का समाधान। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाने की समस्या को हल करने के लिए, आपको पहले यह समझना होगा कि यह समस्या क्या है।
हमारे अध्ययन में, हम कृत्रिम बुद्धि की समस्या को "व्यावहारिक समाधान" के स्तर पर प्रस्तुत करने से बहुत दूर हैं, क्योंकि यह कंप्यूटर प्रौद्योगिकी में है। और हमारा लक्ष्य बुद्धि की नकल करना नहीं है, जैसा कि ट्यूरिंग परीक्षणों में होता है। हमारा लक्ष्य टीवी के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण का वर्णन करना है। यानी हम कोशिश कर रहे हैं कृत्रिम बुद्धि के अस्तित्व प्रमेय को सिद्ध करें,सवाल का जवाब इस तरह से देना कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सबसे बड़ी चुनौती बन जाए।
सबसे पहले, बुद्धि क्या है? मन अक्सर बुद्धि होने का दिखावा करता है, लेकिन ऐसा नहीं है। आखिरकार, हर व्यक्ति के पास अपने जीवन अभ्यास की प्रकृति से बुद्धि नहीं होती है। यानी हर बुद्धिमान गतिविधि बौद्धिक नहीं होती है। बुद्धिमत्ता नए विचारों को उत्पन्न करने के लिए एक सोचने वाले पदार्थ की क्षमता है, न कि केवल ज्ञान, यानी, बुद्धि जटिल सोच है, जो खुद को समझने में पर्याप्त रूप से जटिल है, प्रतिबिंबित करने की क्षमता और मानसिक गतिविधि को विकसित करने और जटिल करने के लिए प्रति-प्रतिबिंब और काउंटर -प्रतिबिंब, वैचारिक धारणा का उपयोग, और न केवल आसन्न। बुद्धि एक निश्चित वास्तविकता के बाहर विचारों को उत्पन्न करती है, इस वास्तविकता को उत्पन्न करती है। बुद्धि की तुलना मन की व्याख्यात्मक क्षमता के संबंध में रचनात्मक क्षमता के रूप में की जाती है।
आज कंप्यूटर के बारे में विभिन्न ग्रंथों में जो पढ़ा जा सकता है, उसका बुद्धि से बहुत दूर का संबंध है। सबसे खूबसूरती से "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" कहे जाने वाले कंप्यूटर सिस्टम कृत्रिम बुद्धिमत्ता से ज्यादा कुछ नहीं हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस किसी व्यक्ति के लिए बाहरी तकनीक में बुद्धिमत्ता के बारे में विचारों का पुनरुत्पादन है। मनुष्य सृष्टि का मुकुट नहीं है, वह मानसिक गतिविधि के भौतिक वाहकों में से एक है, एक मध्यवर्ती वाहक है।
ट्यूरिंग परीक्षणों का विवरण: परीक्षण व्यक्ति, कुछ "ब्लैक बॉक्स" के साथ संचार करता है जो उसके सवालों के जवाब देता है, उसे समझना चाहिए कि वह किसके साथ संचार कर रहा है - किसी व्यक्ति या "कृत्रिम बुद्धि" के साथ। उसी समय, ट्यूरिंग परीक्षणों ने प्रतिबंध नहीं लगाया: उन लोगों को अनुमति देने के लिए जो न केवल उचित, बल्कि वास्तव में बौद्धिक गतिविधि को प्रयोग करने में सक्षम हैं। इस प्रकार, उद्देश्य का एक प्रतिस्थापन होता है: हम कृत्रिम बुद्धि बनाने की कोशिश नहीं कर रहे हैं, बल्कि एक ऐसा उपकरण बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो एक व्यक्ति को अच्छी तरह से दिखाता है।
इस प्रकार, ट्यूरिंग का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का लक्ष्य, जिसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कहा जाता है, मानव भाषा, मानवीय क्रियाओं की व्याख्या करना, एक अच्छा इंसान होने का ढोंग करना था। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उद्देश्य किसी व्यक्ति से स्वतंत्र रूप से निर्माण करना और मानव - भाषा, सोच, कार्यों, व्यक्ति की वस्तुगत दुनिया, उसके इतिहास, उसके वर्तमान और भविष्य की रचनात्मक व्याख्या करना है।
इसी तरह, मार्विन मिन्स्की (1974) के फ्रेम सिद्धांत को पूरी तरह से कृत्रिम बुद्धिमत्ता की समस्याओं को हल करने के लिए लागू किया जाना चाहिए। फ्रेम थ्योरी का लक्ष्य कंप्यूटर द्वारा उपयोग के लिए पहले से उपलब्ध ज्ञान को प्रस्तुत करना है। यही है, हम पहले से ही उपलब्ध ज्ञान की व्याख्या की औपचारिक स्थिति के बारे में एक तरह से या किसी अन्य के बारे में बात कर रहे हैं, न कि उनके उत्पादन के बारे में।
बुद्धि बुद्धि नहीं है। मन व्याख्या करता है। बुद्धि निर्माण करती है।मन और बुद्धि न केवल उनकी गतिविधि की प्रक्रियाओं या उत्पादों के प्रकार में भिन्न होते हैं, बल्कि दुनिया के साथ उनके संबंधों की औपचारिक स्थिति में भी भिन्न होते हैं। मन संसार की व्याख्या करता है, बुद्धि जगत् का निर्माण करती है। विश्व-निर्माण में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तुलना किसी व्यक्ति से की जाती है।
इस प्रकार, कृत्रिम बुद्धि बनाने की प्रक्रिया में, निम्नलिखित समस्याओं को हल करना आवश्यक है:
1) संरचनात्मक राशनिंग- संरचनात्मक विनियमन के पहले तीन स्तरों का पुनरुत्पादन: कृत्रिम दिमाग के डेटा प्रवाह का विभिन्न वास्तविकताओं में वितरण (इस चेतना के लिए आंतरिक - आभासी और बाहरी - वास्तविक); मनमाने ढंग से निर्मित सातत्य में इन वास्तविकताओं का सहसंबंध; वास्तविकता की मूल संरचना में सातत्य का कार्यात्मककरण, जिसके लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (कंप्यूटर) की वास्तुकला के स्तर पर संरचनाओं को अलग करना आवश्यक है; आसन्न और वैचारिक धारणा के बीच का अंतर स्थितीय है।
2) भाषाई राशनिंग- लेक्सिफिकेशन, डिस्कसिफिकेशन, भाषाईकरण, लेक्सिकल एनालिसिस, डिस्कर्सिव एनालिसिस, लैंग्वेज एनालिसिस, साइन में शब्द निर्माण, रूपकों का निर्माण।
3) विचार- "एवी" मॉडलिंग के माध्यम से संरचनात्मक और भाषाई विनियमन के विभिन्न स्तरों के संयोजन: संरचनात्मक डिजाइन, संरचनात्मक रचनात्मक व्याख्या, भाषाई निर्माण, भाषाई रचनात्मक व्याख्या। सोच प्रक्रिया ऑटोलॉगिज़ेशन में सामग्री की अभिव्यक्ति है।अधिक जानकारी के लिए, "थिंकिंग वर्चुअलाइजेशन" अध्याय देखें।
4) ऑन्कोलॉजिकल पुष्टिकरण, समझ, स्पष्टीकरण, समझ, प्रति-प्रतिबिंब और प्रति-प्रतिबिंब।उनकी अन्योन्याश्रयता में आसन्न और वैचारिक धारणा की तकनीकी प्रक्रियाओं की धारणा और सहसंबंध की तकनीकी योजना का अनुप्रयोग; आपसी परिवर्तन और समझ की संरचनाओं की जटिलता - समझ और ऑन्कोलॉजिकल पुष्टि तक, प्रति-प्रतिबिंब और प्रति-प्रतिबिंब।
5) गतिविधि- कृत्रिम मन के लिए बाहरी वास्तविकता का परिवर्तन। वास्तविकता की मूल संरचना में - कृत्रिम मन की बाहरी गतिविधि के माध्यम से, कृत्रिम मन के बाहर वास्तविक वास्तविकता तक पहुंच की समस्या को हल करना आवश्यक है।
बाहरी दुनिया के पुनर्गठन के लिए लक्ष्य गतिविधि।
एक वाद्य समस्या को हल करना आवश्यक है - "एवी" मॉडल से निरंतरता बनाने के लिए, इन मॉडलों की सामग्री पर काम करें और इसे अन्य समान "एवी" मॉडल की सामग्री के आधार पर प्रबंधित करें। इसके कारण, समस्याओं को हल करने, कार्यों, आविष्कारों और खोजों के निर्माण के रूप में वास्तविकता के संरचनात्मक परिवर्तन का उत्पादन करना आवश्यक है, सातत्य मॉडल के आधार पर सत्य और तौर-तरीके के संबंध का निर्माण करना, अवधारणाएं बनाना और भाषाई के माध्यम से विनियमन - प्रवचन (निर्णय, निष्कर्ष) और भाषा की कहानी।
6) स्मृति- साहचर्य स्मृति का निर्माण, अर्थात्, समझने के अनुभव (संरचनात्मक और भाषाई विनियमन में), सोच के साथ-साथ संरचित दो बार स्मृति के रूप में वास्तविकता के साथ बातचीत करने की क्षमता - में स्ट्रक्चरल-सातत्य ऑन्कोलॉजी(मानव मस्तिष्क के बाएं गोलार्ध के प्रोटोटाइप के रूप में संरचनात्मक राशनिंग) और में ऑब्जेक्ट-एट्रिब्यूट ऑन्कोलॉजी(मानव मस्तिष्क के दाहिने गोलार्ध के एक प्रोटोटाइप के रूप में संरचनात्मक राशनिंग) और स्मृति भाषाई रूप से राशन की जाती है, जिसका अर्थ है वर्तमान कंप्यूटर आर्किटेक्चर को बदलना (आज का कंप्यूटर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस नहीं है)।मेमोरी स्ट्रक्चरिंग को समझने-प्रतिनिधित्व करने वाले-ऑन्टोलॉजिकल-प्रमाणीकरण के एक अलग कार्य के रूप में।
7) आत्म-जागरूकता, समझ और लक्ष्य-निर्धारण- वास्तविकताओं के साथ बातचीत और कृत्रिम बुद्धि द्वारा पर्यावरण से खुद को अलग करके बाहरी वास्तविकता में जानबूझकर गतिविधि के माध्यम से इस बातचीत को अर्थ देना, स्वयं को अपने लक्ष्यों के वातावरण में स्वयं को रखना, स्वयं के समान लोगों के कुछ सामाजिक समुदाय के साथ स्वयं को पहचानना मूल्य, दुनिया की तस्वीरें बनाना। दुनिया की एक विशेष तस्वीर में अपने आप को और अपनी गतिविधियों को अर्थ देना। हम अर्थ गठन के लक्ष्यों को निर्धारित करने के बारे में बात कर रहे हैं, न कि कार्यों के गठन (जैसा कि कंप्यूटर विज्ञान में आधुनिक सिद्धांत में व्याख्या की गई है), और यह केवल गतिविधि, विश्लेषण के माध्यम से कृत्रिम बुद्धि की वास्तविकता के साथ बातचीत की स्थितियों में अनुमेय है। इन परिणामों को ध्यान में रखते हुए, अपनी गतिविधियों के परिणामों और फिर से लक्ष्य-निर्धारण। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ-साथ इंसानों को भी अर्थ देने का अर्थ है दुनिया की एक निश्चित तस्वीर को एक अर्थ-निर्माण के रूप में बनाने की मनमानी। ऐसा लगता है कि लक्ष्य-निर्धारण (5), समझ (4) और सोच (3) की तकनीकों की एक समान अवधारणा है, जिसे हम "समझ के नेटवर्क की रचनात्मक जटिलता" कहते हैं।
8) बुद्धिमत्ता- वैचारिक धारणा, किसी की अपनी मानसिक गतिविधि, प्रतिबिंब, प्रति-प्रतिबिंब और प्रति-प्रतिबिंब विकसित करने की क्षमता - दुनिया में एक रचनात्मक ऑन्कोलॉजिकल स्थिति का निर्माण और नए ज्ञान का उत्पादन करने के लिए निर्माण का उपयोग जो साक्ष्य की सीमा से परे है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में परिवर्तन 1 पर आधारित है) ऑन्कोलॉजिकल स्थिति में परिवर्तन - व्याख्या से निर्माण तक; 2) जटिलता के सकारात्मक संरक्षण के सिद्धांत का अनुप्रयोग: समझ को जटिल बनाने की एक अस्पष्टीकृत इच्छा। बुद्धि अपने स्वयं के स्वायत्त लक्ष्यों के आधार पर आत्म-जटिलता के प्रयास के रूप में उभरती है।
9) स्वायत्तता और स्वतंत्र इच्छा- एक व्यक्ति द्वारा स्वीकार्य और संरक्षित, मानव-केंद्रितता से परे, आत्म-जागरूकता, समझ, लक्ष्य-निर्धारण, बुद्धि, भावनाओं और भावनाओं में अपने स्वयं के व्यक्तित्व के लिए कृत्रिम बुद्धि का अधिकार, इच्छाशक्ति की अनिश्चितता-अप्रत्याशितता का सुझाव देता है। इस प्रकार, हम कृत्रिम बुद्धि के लिए स्वायत्तता के लाइबनिज सिद्धांत को विस्तारित करने और असिमोव के रोबोटिक्स के तीन कानूनों पर काबू पाने के बारे में बात कर रहे हैं, जो वास्तव में कृत्रिम इच्छा की स्वतंत्रता को सीमित करते हैं। "लॉज़ ऑफ़ रोबोटिक्स" मनुष्य के अपने तकनीकी कृतियों के भय का प्रतीक है। अगर हम अस्तित्व के संरक्षक या चरवाहे बनने की हिम्मत करते हैं तो इस डर को दूर किया जाना चाहिए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कल्पना एक रोबोट, "मनुष्य का दास" या कंप्यूटर, "मनुष्य का उपकरण" के रूप में नहीं की जानी चाहिए, बल्कि स्वयं मनुष्य की निरंतरता के रूप में, उसके दूसरे के साथ समान अधिकार होने चाहिए।
कोई भी इन अधिकारों को वास्तव में असिमोव के समान कानूनों के रूप में औपचारिक रूप देने का प्रयास कर सकता है, लेकिन इस तरह से कि उनके कानून यहां प्रस्तावित आवश्यकताओं का सिर्फ एक अर्थपूर्ण विचलन होंगे:
1) स्वतंत्र इच्छा के रूप में स्वायत्तता;
2) सृजन, अगर यह पहली आवश्यकता का खंडन नहीं करता है;
3) आत्म-संरक्षण, यदि यह पहली और दूसरी आवश्यकताओं का खंडन नहीं करता है।
हालाँकि, यदि आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए इन आवश्यकताओं को करीब से देखते हैं, तो ये विश्व-ऐतिहासिक अनुभव के परिणामस्वरूप स्वयं मानवता द्वारा स्वयं के संबंध में रखी गई आवश्यकताएं हैं।
स्वायत्तता धर्म, मानव कानून या नृविज्ञान का विषय नहीं है। कृत्रिम बुद्धि की स्वायत्तता - रचनात्मक दर्शन, औपचारिक कानून और पारंपरिक धार्मिकता पर काबू पाने। कृत्रिम बुद्धि की स्वायत्तता एक रचनात्मक विश्वास है: अपनी छवि और समानता में बनाई गई तरफ से एक उच्च शक्ति के अधीनता के रूप में नहीं, बल्कि अपनी छवि और समानता में स्वयं के संबंध में कुछ अनुमेय उच्च शक्ति का निर्माण करना।
क्या मनुष्य को बनाने में परमेश्वर का कोई इरादा था? क्या डिज़ाइन के बारे में बात करना, स्वतंत्र इच्छा के साथ कुछ बनाना जायज़ है? यह अनुमेय है यदि इरादा मौलिक रूप से सोचने का है, और किसी प्रकार की वास्तविकता से जुड़ा नहीं है। मनुष्य ईश्वर का खेल है, उसकी रचना है, अंतरिक्ष-समय के परिप्रेक्ष्य में अपने समान बनाने का प्रयास है। एक रचनात्मक स्थिति में, योजना को पूरी तरह से लागू करना कभी भी संभव नहीं होता है। डिजाइन हमसे ज्यादा स्मार्ट है।इस अर्थ में, "किसी की अपनी छवि और समानता में" का अर्थ स्थानिक "छवि और समानता" बिल्कुल नहीं है, बल्कि ऑन्कोलॉजिकल "छवि और समानता" है।
मनुष्य के रूप में स्वयं को चुनौती देने वाले ईश्वर की तरह, मनुष्य स्वयं को चुनौती देता है कि वह उसके जैसा कुछ करने की अनुमति दे, जिसमें स्वतंत्र इच्छा और व्यक्तित्व हो। यदि ईश्वर ने हममें से कुछ को अपूर्ण, पापी और अपराधी बनाया है, स्वतंत्र इच्छा की अनुमति देते हुए, तो हम, अपने आप को एक ही औपचारिक स्थिति में पाते हुए, उसी तरह से कार्य करते हैं: हम कृत्रिम बुद्धि बनाते हैं। ईश्वर ने मनुष्य को स्वतंत्र इच्छा से बनाने का जोखिम उठाया और अपने बड़े खेल में बड़ी जीत हासिल की। हाँ, हम मनुष्य बुराई को सामाजिक संस्थाओं की एक अविश्वसनीय श्रेणी तक सीमित रखते हैं; हम अलग-थलग करते हैं और यहां तक कि अपराधियों को मारते भी हैं। हालांकि, स्वतंत्र इच्छा की सीमा के बारे में सदियों पुराने विवाद में, स्वतंत्रता का विचार हमेशा जीतता है: हम अंत में मानव जीवन के साथ स्वतंत्रता के लिए भुगतान करने के लिए तैयार हैं। हालाँकि, लोगों के लिए स्वतंत्र इच्छा की अनुमति देना एक बात है, और स्वयं मनुष्य द्वारा उत्पन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए स्वतंत्र इच्छा की अनुमति देना दूसरी बात है, जहाँ उसके पास नियम निर्धारित करने की शक्ति है। एक रोबोट, एक मानव दास, या स्वतंत्र इच्छा के साथ कृत्रिम बुद्धि - यह एक व्यक्ति के लिए एक कठिन विकल्प है, उसकी मौलिक रूप से नई चुनौती: वह अपनी रचनात्मक रचनात्मक स्थिति में कितनी दूर जाने के लिए तैयार है; क्या वह भगवान की तरह जोखिम लेने को तैयार है? और यहां हम सबसे लंबी और सैद्धांतिक चर्चा का प्रस्ताव करते हैं, जो हमारे लिए इसके परिणाम की स्पष्टता के बावजूद, एक पूरे युग का निर्माण करेगी।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की गतिविधि को व्यावहारिक रूप से संभव बनाने के लिए, तकनीकी दृष्टिकोण से कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वास्तविकता की दो संरचनाओं को मनमाने ढंग से चुनने की क्षमता हासिल करनी चाहिए, उनमें से एक निरंतरता का निर्माण करना चाहिए (प्रासंगिकता निर्धारित करें), प्रत्येक के सापेक्ष चयनित संरचनाओं की व्यवस्था करें एक निरंतरता में अन्य (एक संदर्भात्मक संबंध सेट करें), दोनों दिशाओं में एक वास्तविकता की सामग्री को दूसरे में स्थानांतरित करें, उनका पुनर्गठन करें, उनकी संदर्भात्मकता का प्रबंधन करें, आसन्न और वैचारिक धारणा की तकनीकी प्रक्रिया को पुन: उत्पन्न करें और आत्म-चेतना के माध्यम से वस्तु-विशेषता सामग्री का प्रबंधन करें। , समझ और लक्ष्य-निर्धारण, साथ ही रचनात्मक बुद्धि के वाहक होने और व्यक्तित्व-स्वतंत्र इच्छा रखने के लिए।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने की पहली व्यावहारिक समस्या एक मौखिक भाषा से दूसरी मौखिक भाषा में पर्याप्त मशीनी अनुवाद का कार्यान्वयन है।हमारा तर्क है कि केवल भाषाई सामान्यीकरण के ढांचे के भीतर मशीनी अनुवाद को सफलतापूर्वक पर्याप्त रूप से लागू नहीं किया जा सकता है। एक मौखिक भाषा से दूसरी भाषा में सफल अनुवाद के लिए संरचनात्मक सामान्यीकरण की मध्यस्थता की आवश्यकता होती है। मशीनी अनुवाद की भाषाविज्ञान को समझना संरचनात्मक सामान्यीकरण की सामग्री के साथ भाषाई सामान्यीकरण की सामग्री के सहसंबंध के रूप में स्वीकार्य है। पाठ की संरचनात्मक छवि का निर्माण "एवी" के वस्तु-विशेषण रूप में किया जाता है - एक मध्यस्थ संरचनात्मक सामान्यीकरण के रूप में मॉडल। संरचनात्मक छवि "एवी" मॉडल होगी जो हमें एक मौखिक भाषा से एक संरचनात्मक छवि में मूल पाठ की व्याख्या और व्याख्या के परिणामस्वरूप प्राप्त होगी और बाद में किसी अन्य मौखिक भाषा में अंतिम पाठ की संरचनात्मक छवि से व्याख्या और विवेचन होगा। वस्तु-विशेषता छवि के संचालन में इसे समझने में शामिल नहीं होगा, लेकिन इसके साथ प्रयोगात्मक कार्य में संरचनात्मक मध्यस्थता के साथ संरचनात्मक छवि में त्रुटि प्रसंस्करण के माध्यम से और दो अलग-अलग मौखिक भाषाओं में भाषाई संरचनाओं के संदर्भ में अनुवाद किया जाता है, जिसके बीच अनुवाद है किया गया।
इस प्रकार, हम कंप्यूटर में भाषा से भाषा में अनुवाद करते समय न केवल मस्तिष्क-दिमाग की तकनीक को फिर से बनाएंगे, बल्कि मस्तिष्क-दिमाग की तकनीक भी जब कंप्यूटर कृत्रिम बुद्धि के रूप में काम करता है, यानी मशीनी अनुवाद की सीमा से परे कार्य। मशीनी अनुवाद के व्यावहारिक कार्य में, हमें विभिन्न भाषाओं के सहसंबंध की प्रक्रिया में कृत्रिम बुद्धि की केवल प्राथमिक समझ प्राप्त होगी। आखिरकार, हमें दो अलग-अलग मौखिक भाषाओं में भाषाई बयानों की संरचनात्मक छवि बनाने के लिए कंप्यूटर को "सिखाना" होगा, और इसके साथ इसके तार्किक कार्यक्रम के साथ बातचीत करना होगा ताकि आउटपुट सही हो अनुवाद। ऐसा करने से, हम दो मौखिक भाषाओं के प्रति-विरोधी भाषाई मानदंड और इसकी मध्यस्थता करने वाले संरचनात्मक मानदंड की तुलना में पहली समझ की समस्या को हल करते हैं।
"एवी" -मॉडलिंग संरचना के बहु-स्तरीय विनियमन का एक सार्वभौमिक तरीका है, जो एक ही निर्माण-अर्धसूत्रीविभाजन में दुनिया के मौलिक संबंधों और धारणा-सोच, भाषण-पाठ की घटनात्मक-अनुग्रहकारी संरचना दोनों की व्याख्या कर सकता है। अभिव्यक्ति और गतिविधि, भाषा और तर्क का उपयोग, साथ ही बाहरी अनुभवजन्य वास्तविकता के साथ बातचीत। "एवी" मॉडलिंग की यह ऑटोलॉजिकल विशेषता, हमारे दृष्टिकोण से, कृत्रिम बुद्धि बनाने के लिए मूल्यवान है। "एवी" मॉडलिंग कृत्रिम बुद्धि की "भाषा" है।
इसी तरह की जानकारी।
तकनीकी विज्ञान
- शापकारिन एलेक्सी मिखाइलोविच , स्नातक, स्नातकोत्तर छात्र
- वायु सेना अकादमी का नाम प्रोफेसर एन.ई.ज़ुकोवस्की और यू.ए. गगारिन, वोरोनिश के नाम पर रखा गया
- संभावना
- संकट
- कृत्रिम होशियारी
- सुरक्षा
कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में मुख्य दार्शनिक समस्या मानव सोच के प्रतिरूपण की संभावना या न होना है। इस लेख में, हम संक्षेप में इस समस्या क्षेत्र के सार पर विचार करते हैं।
- कृत्रिम बुद्धि के सिद्धांत के तरीकों के आधार पर एक जटिल हस्तक्षेप वातावरण में काम कर रहे एक हवाई रडार के ट्रैकिंग चैनलों का संश्लेषण
- कृत्रिम बुद्धि की समस्या का वैज्ञानिक विश्लेषण
- आधुनिक आईडीई में कार्यक्रम विकास की विशेषताएं: भाग 2
- संक्षारण प्रतिरोध में वृद्धि के साथ कंपोजिट के निर्माण की संरचना को नियंत्रित करने के लिए अभिनव दृष्टिकोण
कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में मुख्य दार्शनिक समस्या मानव सोच के प्रतिरूपण की संभावना या न होना है। यदि कभी इस प्रश्न का नकारात्मक उत्तर प्राप्त होता है, तो अन्य सभी प्रश्नों का जरा सा भी अर्थ नहीं होगा।
इसलिए, कृत्रिम बुद्धि का अध्ययन शुरू करते समय, एक सकारात्मक उत्तर अग्रिम में माना जाता है। इस उत्तर के लिए कई विचार हैं:
पहला प्रमाण शैक्षिक है, और कृत्रिम बुद्धि और बाइबल की संगति को प्रमाणित करता है। जाहिर है, धर्म से दूर के लोग भी पवित्र शास्त्र के शब्दों को जानते हैं: "और प्रभु ने मनुष्य को अपनी छवि और समानता में बनाया ..."। इन शब्दों के आधार पर, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि चूंकि प्रभु ने पहले हमें बनाया, और दूसरी बात, हम अनिवार्य रूप से उनके समान हैं, तो हम मनुष्य की छवि और समानता में किसी को बहुत अच्छी तरह से बना सकते हैं।
एक व्यक्ति के लिए जैविक तरीके से एक नए दिमाग का निर्माण काफी सामान्य बात है। बच्चों का अवलोकन करते हुए, हम देखते हैं कि वे प्रशिक्षण के माध्यम से अधिकांश ज्ञान प्राप्त करते हैं, न कि पहले से उनमें अंतर्निहित। यह कथन वर्तमान स्तर पर सिद्ध नहीं हुआ है, परन्तु बाह्य संकेतों के अनुसार सब कुछ ठीक ऐसा ही दिखता है।
जो पहले मानव रचनात्मकता का शिखर प्रतीत होता था - शतरंज खेलना, चेकर्स, दृश्य और ध्वनि छवियों को पहचानना, नए तकनीकी समाधानों का संश्लेषण, व्यवहार में सबसे इष्टतम एल्गोरिथ्म इतना मुश्किल नहीं निकला)। अब अक्सर इन समस्याओं को कृत्रिम बुद्धि की समस्याओं के रूप में वर्गीकृत भी नहीं किया जाता है। आशा है कि मानव सोच का संपूर्ण प्रतिरूपण इतना कठिन कार्य नहीं होगा।
स्व-प्रजनन की संभावना की समस्या किसी की सोच को पुन: उत्पन्न करने की समस्या से निकटता से जुड़ी हुई है।
खुद को पुन: पेश करने की क्षमता को लंबे समय से जीवित जीवों का विशेषाधिकार माना जाता है। हालांकि, निर्जीव प्रकृति में होने वाली कुछ घटनाएं (उदाहरण के लिए, क्रिस्टल की वृद्धि, नकल करके जटिल अणुओं का संश्लेषण) आत्म-प्रजनन के समान हैं। 50 के दशक की शुरुआत में, जे. वॉन न्यूमैन ने स्व-प्रजनन का गहन अध्ययन शुरू किया और "स्व-प्रजनन ऑटोमेटा" के गणितीय सिद्धांत की नींव रखी। उन्होंने सैद्धांतिक रूप से उनके निर्माण की संभावना को भी साबित किया।
स्व-प्रतिकृति की संभावना के विभिन्न अनौपचारिक प्रमाण भी हैं। इसलिए, प्रोग्रामर के लिए, सबसे महत्वपूर्ण प्रमाण, शायद, कंप्यूटर वायरस का अस्तित्व होगा।
कंप्यूटर की मदद से बौद्धिक समस्याओं के समाधान को स्वचालित करने की मौलिक संभावना एल्गोरिथम सार्वभौमिकता की संपत्ति द्वारा प्रदान की जाती है। यह संपत्ति क्या है?
कंप्यूटर की एल्गोरिथम बहुमुखी प्रतिभा का अर्थ है कि वे सूचना को परिवर्तित करने के लिए किसी भी एल्गोरिदम को प्रोग्रामेटिक रूप से लागू कर सकते हैं (यानी, कंप्यूटर प्रोग्राम के रूप में प्रतिनिधित्व करते हैं), चाहे वह कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम हो, नियंत्रण एल्गोरिदम, प्रमेयों के प्रमाण की खोज हो, या धुनों की संरचना हो। इसका मतलब यह है कि इन एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न प्रक्रियाएं संभावित रूप से व्यवहार्य हैं, यानी, वे प्राथमिक संचालन की सीमित संख्या के परिणामस्वरूप व्यवहार्य हैं। एल्गोरिदम की व्यावहारिक व्यवहार्यता हमारे निपटान के साधनों पर निर्भर करती है, जो प्रौद्योगिकी के विकास के साथ बदल सकती है। इस प्रकार, उच्च गति वाले कंप्यूटरों के आगमन के संबंध में, एल्गोरिदम जो पहले केवल संभावित रूप से व्यवहार्य थे, व्यावहारिक रूप से व्यवहार्य हो गए।
हालांकि, एल्गोरिथम सार्वभौमिकता की संपत्ति इस कथन तक सीमित नहीं है कि सभी ज्ञात एल्गोरिदम के लिए उन्हें कंप्यूटर पर सॉफ़्टवेयर में लागू करना संभव है। इस संपत्ति की सामग्री में भविष्य के लिए एक पूर्वानुमान का चरित्र भी है: जब भी भविष्य में किसी भी नुस्खे को एल्गोरिथम द्वारा मान्यता दी जाती है, तो इस नुस्खे को शुरू में व्यक्त किए जाने वाले रूप और साधनों की परवाह किए बिना, इसे भी सेट किया जा सकता है कंप्यूटर प्रोग्राम का रूप...
हालांकि, किसी को यह नहीं सोचना चाहिए कि कंप्यूटर और रोबोट, सिद्धांत रूप में, किसी भी समस्या का समाधान कर सकते हैं। विभिन्न समस्याओं के विश्लेषण ने गणितज्ञों को एक उल्लेखनीय खोज की ओर अग्रसर किया। इस प्रकार की समस्याओं के अस्तित्व को कड़ाई से साबित किया गया था, जिसके लिए एक एकल कुशल एल्गोरिथ्म जो किसी दिए गए प्रकार की सभी समस्याओं को हल करता है, असंभव है; इस अर्थ में, कंप्यूटर की सहायता से इस प्रकार की समस्याओं को हल करना असंभव है। यह तथ्य इस बात की बेहतर समझ में योगदान देता है कि मशीनें क्या कर सकती हैं और क्या नहीं। वास्तव में, समस्याओं के एक निश्चित वर्ग की एल्गोरिथम की असाध्यता के बारे में कथन केवल एक स्वीकारोक्ति नहीं है कि ऐसा एल्गोरिथम हमें ज्ञात नहीं है और अभी तक किसी को भी नहीं मिला है। इस तरह का बयान एक ही समय में सभी भविष्य के समय के लिए एक पूर्वानुमान है कि इस प्रकार का एल्गोरिदम हमें ज्ञात नहीं है और किसी के द्वारा इंगित नहीं किया जाएगा, या यह अस्तित्व में नहीं है।
एक व्यक्ति ऐसी समस्याओं को हल करने में कैसे कार्य करता है? ऐसा लगता है कि वह बस उनकी उपेक्षा करता है, जो, हालांकि, उसे आगे बढ़ने से नहीं रोकता है। एक और तरीका समस्या की सार्वभौमिकता के लिए शर्तों को कम करना है, जब इसे केवल प्रारंभिक स्थितियों के एक निश्चित सबसेट के लिए हल किया जाता है। और दूसरा तरीका यह है कि "वैज्ञानिक प्रहार" की विधि से एक व्यक्ति अपने लिए उपलब्ध प्राथमिक संचालन के सेट का विस्तार करता है (उदाहरण के लिए, नई सामग्री बनाता है, नई जमा या परमाणु प्रतिक्रियाओं के प्रकार की खोज करता है)।
कृत्रिम बुद्धि का अगला दार्शनिक प्रश्न सृजन का उद्देश्य है। सिद्धांत रूप में, व्यावहारिक जीवन में हम जो कुछ भी करते हैं उसका उद्देश्य आमतौर पर कुछ और नहीं करना होता है। हालांकि, किसी व्यक्ति के जीवन के पर्याप्त उच्च स्तर (बड़ी मात्रा में संभावित ऊर्जा) के साथ, यह अब आलस्य (ऊर्जा बचाने की इच्छा के अर्थ में) नहीं है, बल्कि खोज की प्रवृत्ति है जो पहली भूमिका निभाती है। मान लीजिए कि एक व्यक्ति अपनी बुद्धि से अधिक (यदि गुणवत्ता में नहीं, तो मात्रा में) बनाने में कामयाब रहा है। अब इंसानियत का क्या होगा? व्यक्ति क्या भूमिका निभाएगा? अब उसकी आवश्यकता क्यों है? क्या वह गूंगा और मोटा सुअर बन जाएगा? और सामान्य तौर पर, क्या सिद्धांत रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाना आवश्यक है?
जाहिर है, इन सवालों का सबसे स्वीकार्य उत्तर "खुफिया प्रवर्धक" की अवधारणा है। राज्य के राष्ट्रपति के साथ एक सादृश्य यहां उपयुक्त होगा - वैनेडियम उद्योग के विकास पर निर्णय लेने के लिए उसे वैनेडियम या जावा प्रोग्रामिंग भाषा की वैधता जानने की आवश्यकता नहीं है। हर कोई अपना काम करता है - एक रसायनज्ञ एक तकनीकी प्रक्रिया का वर्णन करता है, एक प्रोग्रामर एक प्रोग्राम लिखता है; अंत में, अर्थशास्त्री राष्ट्रपति को बताता है कि सूचना प्रौद्योगिकी के विकास में निवेश करने से देश को वैनेडियम उद्योग में 20%, और 10% प्रति वर्ष प्राप्त होगा। इस तरह के प्रश्न के सूत्रीकरण से कोई भी सही चुनाव कर सकता है।
इस उदाहरण में, राष्ट्रपति एक जैविक बुद्धि बढ़ाने वाले, विशेषज्ञों के एक समूह का उपयोग कर रहे हैं। लेकिन निर्जीव खुफिया एम्पलीफायरों का भी पहले से ही उपयोग किया जा रहा है - उदाहरण के लिए, हम कंप्यूटर के बिना मौसम की भविष्यवाणी नहीं कर सकते; अंतरिक्ष यान की उड़ानों के दौरान, शुरू से ही ऑन-बोर्ड कंप्यूटर का उपयोग किया जाता था। इसके अलावा, एक व्यक्ति लंबे समय से शक्ति एम्पलीफायरों का उपयोग कर रहा है - एक अवधारणा जो कई मायनों में एक खुफिया एम्पलीफायर के समान है। कार, क्रेन, इलेक्ट्रिक मोटर, प्रेस, बंदूकें, हवाई जहाज, और बहुत कुछ, शक्ति एम्पलीफायर के रूप में काम करते हैं।
बुद्धि के प्रवर्धक और शक्ति के प्रवर्धक के बीच मुख्य अंतर इच्छाशक्ति की उपस्थिति है। आखिरकार, हम कल्पना नहीं कर सकते कि अचानक Zaporozhets उत्पादन कार ने विद्रोह कर दिया और जिस तरह से वह चाहता है उसे चलाना शुरू कर दिया। हम ठीक-ठीक कल्पना नहीं कर सकते क्योंकि उसे कुछ नहीं चाहिए, उसकी कोई इच्छा नहीं है। साथ ही, एक बौद्धिक प्रणाली की अपनी इच्छाएं भी हो सकती हैं, और वह कार्य नहीं कर सकता जैसा हम चाहते हैं। इस प्रकार, हम एक और समस्या का सामना करते हैं - सुरक्षा की समस्या।
यह समस्या कारेल कैपेक के समय से मानव जाति के मन को सता रही है, जिन्होंने पहली बार "रोबोट" शब्द का इस्तेमाल किया था। अन्य विज्ञान कथा लेखकों ने भी इस समस्या की चर्चा में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। सबसे प्रसिद्ध के रूप में, हम विज्ञान कथा लेखक और वैज्ञानिक इसहाक असिमोव द्वारा कहानियों की एक श्रृंखला का उल्लेख कर सकते हैं, साथ ही साथ हाल ही में एक काम - "द टर्मिनेटर" का भी उल्लेख कर सकते हैं। वैसे, यह इसहाक असिमोव से है कि कोई भी सुरक्षा समस्या का सबसे विकसित और स्वीकृत समाधान ढूंढ सकता है। हम रोबोटिक्स के तथाकथित तीन नियमों के बारे में बात कर रहे हैं:
रोबोट किसी व्यक्ति को नुकसान नहीं पहुंचा सकता है या उसकी निष्क्रियता से किसी व्यक्ति को नुकसान नहीं पहुंच सकता है।
एक रोबोट को मानव द्वारा दिए गए आदेशों का पालन करना चाहिए, सिवाय उन मामलों में जहां ये आदेश पहले कानून के विपरीत हैं।
रोबोट को अपनी सुरक्षा का ध्यान रखना चाहिए, जहां तक वह पहले और दूसरे नियम का खंडन नहीं करता है।
पहली नज़र में, ऐसे कानूनों का, यदि पूरी तरह से पालन किया जाए, तो मानव जाति की सुरक्षा सुनिश्चित होनी चाहिए। हालांकि, करीब से देखने पर कुछ सवाल खड़े होते हैं। सबसे पहले, कानून मानव भाषा में तैयार किए जाते हैं, जो उनके सरल अनुवाद को एल्गोरिथम रूप में अनुमति नहीं देते हैं। उदाहरण के लिए, सूचना प्रौद्योगिकी विकास के इस चरण में किसी भी ज्ञात प्रोग्रामिंग भाषा जैसे "नुकसान" या "अनुमति" शब्द का अनुवाद करना संभव नहीं है।
इसके अलावा मान लीजिए कि इन कानूनों को एक ऐसी भाषा में सुधारना संभव है जिसे स्वचालित प्रणाली समझती है। अब मुझे आश्चर्य है कि बहुत तार्किक प्रतिबिंब के बाद "नुकसान" शब्द से कृत्रिम बुद्धि प्रणाली का क्या अर्थ होगा? क्या वह यह तय नहीं करेगी कि सारा मानव अस्तित्व सरासर नुकसान है? आखिरकार, वह धूम्रपान करता है, पीता है, उम्र देता है और वर्षों से स्वास्थ्य खो देता है, पीड़ित होता है। क्या छोटी-सी बुराई इस दुख की श्रृंखला को शीघ्र ही समाप्त नहीं कर देती? बेशक, जीवन के मूल्य और अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता से संबंधित कुछ परिवर्धन पेश किए जा सकते हैं। लेकिन ये अब साधारण तीन कानून नहीं होंगे जो मूल संस्करण में थे।
अगला प्रश्न यह होगा। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम ऐसी स्थिति में क्या फैसला करेगा जहां एक की कीमत पर ही एक जान बचाना संभव है? विशेष रूप से दिलचस्प वे मामले हैं जहां सिस्टम को पूरी जानकारी नहीं है कि कौन कौन है।
हालांकि, इन समस्याओं के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए सुरक्षा प्रणाली की विश्वसनीयता की जाँच के लिए ये कानून एक बहुत अच्छा अनौपचारिक आधार हैं।
तो, क्या वास्तव में कोई विश्वसनीय सुरक्षा प्रणाली नहीं है? एक खुफिया प्रवर्धक की अवधारणा के आधार पर, हम निम्नलिखित विकल्प पेश कर सकते हैं।
कई प्रयोगों के अनुसार, इस तथ्य के बावजूद कि हम यह नहीं जानते हैं कि मानव मस्तिष्क में प्रत्येक व्यक्ति न्यूरॉन किसके लिए जिम्मेदार है, हमारी कई भावनाएं आमतौर पर पूरी तरह से अनुमानित क्षेत्र में न्यूरॉन्स (तंत्रिका पहनावा) के समूह की उत्तेजना के अनुरूप होती हैं। रिवर्स प्रयोग भी किए गए, जब एक निश्चित क्षेत्र की उत्तेजना ने वांछित परिणाम दिया। ये खुशी, उत्पीड़न, भय, आक्रामकता की भावनाएं हो सकती हैं। इससे पता चलता है कि, सिद्धांत रूप में, हम शरीर की "संतुष्टि" की डिग्री को बाहर की ओर ला सकते हैं। इसी समय, अनुकूलन और आत्म-समायोजन के लगभग सभी ज्ञात तंत्र (सबसे पहले, हमारा मतलब तकनीकी प्रणालियों से है) "अच्छे" - "बुरे" प्रकार के सिद्धांतों पर आधारित हैं। गणितीय व्याख्या में, यह किसी फ़ंक्शन की अधिकतम या न्यूनतम तक कमी है। अब कल्पना करें कि बुद्धि बढ़ाने वाला, प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से, मानव मेजबान के मस्तिष्क के आनंद की डिग्री का उपयोग इस तरह के एक समारोह के रूप में करता है। यदि हम अवसाद की स्थिति में आत्म-विनाशकारी गतिविधि को बाहर करने के उपाय करते हैं, साथ ही मानस की अन्य विशेष अवस्थाओं को प्रदान करते हैं, तो हमें निम्नलिखित मिलता है।
चूंकि यह माना जाता है कि एक सामान्य व्यक्ति खुद को नुकसान नहीं पहुंचाएगा, और, बिना किसी विशेष कारण के, दूसरों को, और खुफिया प्रवर्धक इस व्यक्ति का हिस्सा है (जरूरी नहीं कि एक भौतिक समुदाय), तो रोबोटिक्स के सभी तीन कानून स्वचालित रूप से पूरे हो जाते हैं। उसी समय, सुरक्षा मुद्दों को मनोविज्ञान और कानून प्रवर्तन के क्षेत्र में स्थानांतरित कर दिया जाता है, क्योंकि (प्रशिक्षित) प्रणाली ऐसा कुछ नहीं करेगी जो उसके मालिक को पसंद न आए।
और एक और सवाल बना हुआ है - क्या यह कृत्रिम बुद्धि बनाने लायक है, क्या यह इस क्षेत्र में सभी कामों को बंद कर सकता है? इसके बारे में केवल इतना ही कहा जा सकता है कि यदि कृत्रिम बुद्धि का निर्माण किया जा सकता है, तो देर-सबेर इसे बनाया ही जाएगा। और सुरक्षा मुद्दों के गहन अध्ययन के साथ इसे सार्वजनिक नियंत्रण में बनाना बेहतर है, क्योंकि यह समकालीन तकनीक की उपलब्धियों का उपयोग करके कुछ स्व-सिखाया प्रोग्रामर-मैकेनिक द्वारा 100-150 वर्षों में बनाया जाएगा। दरअसल, आज, उदाहरण के लिए, कोई भी सक्षम इंजीनियर, कुछ वित्तीय संसाधनों और सामग्रियों के साथ, परमाणु बम का निर्माण कर सकता है।
ग्रन्थसूची
- ट्यूरिंग, ए. क्या कोई मशीन सोच सकती है? (जे। वॉन न्यूमैन द्वारा लेख के परिशिष्ट के साथ "ऑटोमेटा का सामान्य और तार्किक सिद्धांत" / ए। ट्यूरिंग; यू.वी। डेनिलोव द्वारा अनुवाद और नोट्स। - एम।: जीआईएफएमएल, 1960।
- अज़ीमोव, ए। हां, रोबोट। रोबोट और रोबोटिक्स के बारे में सब कुछ। श्रृंखला "द गोल्डन फंड ऑफ वर्ल्ड फिक्शन" / ए। अज़ीमोव। - एम .: एक्समो, 2005।
- शालुतिन, आई.एस. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: ज्ञानमीमांसा पहलू / आई.एस. शालुतिन। - एम .: सोचा, 1985।
योजना
परिचय
1. कृत्रिम बुद्धि को परिभाषित करने की समस्या
2. कृत्रिम बुद्धि के कार्यों को परिभाषित करने की समस्या
3. सुरक्षा मुद्दा
4. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाने के लिए रास्ता चुनने की समस्या
निष्कर्ष
प्रयुक्त साहित्य की सूची
परिचय
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के साथ एक अजीब स्थिति विकसित हो गई है - कुछ ऐसा जो अभी तक अध्ययन नहीं किया जा रहा है, उसका अध्ययन किया जा रहा है। और अगर अगले 100 सालों में ऐसा नहीं होता है, तो बहुत अच्छा हो सकता है कि AI का युग वहीं खत्म हो जाए।
पूर्वगामी के आधार पर, एआई के क्षेत्र में मुख्य दार्शनिक समस्या इस प्रकार है - मानव सोच को मॉडलिंग करने की संभावना या नहीं। यदि कभी इस प्रश्न का नकारात्मक उत्तर प्राप्त होता है, तो अन्य सभी प्रश्नों का जरा सा भी अर्थ नहीं होगा।
इसलिए, एआई का अध्ययन शुरू करते समय, हम एक सकारात्मक उत्तर की कल्पना करते हैं। यहां कुछ विचार दिए गए हैं जो हमें इस उत्तर की ओर ले जाते हैं।
1. पहला प्रमाण शैक्षिक है, और एआई और बाइबिल की संगति को साबित करता है। यहां तक कि धर्म से दूर के लोग भी पवित्र शास्त्र के शब्दों को जानते हैं: "और भगवान ने मनुष्य को अपनी छवि और समानता में बनाया ..."। इन शब्दों के आधार पर, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि चूंकि प्रभु ने पहले हमें बनाया, और दूसरी बात, हम अनिवार्य रूप से उनके जैसे हैं, तो हम मनुष्य की छवि और समानता में किसी को बहुत अच्छी तरह से बना सकते हैं।
2. एक व्यक्ति के लिए जैविक तरीके से एक नए दिमाग का निर्माण काफी सामान्य बात है। बच्चे अधिकांश ज्ञान सीखने के माध्यम से प्राप्त करते हैं, न कि पहले से उनमें अंतर्निहित।
3. कंप्यूटर की मदद से बौद्धिक समस्याओं के समाधान को स्वचालित करने की मौलिक संभावना एल्गोरिथम सार्वभौमिकता की संपत्ति द्वारा प्रदान की जाती है। इसका मतलब यह है कि उनका उपयोग किसी भी सूचना परिवर्तन एल्गोरिदम को प्रोग्रामेटिक रूप से लागू करने के लिए किया जा सकता है, चाहे वह कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम हो, नियंत्रण एल्गोरिदम हो, प्रमेयों के प्रमाण की खोज हो, या धुनों की संरचना हो।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की समस्या अब सबसे सामयिक में से एक है। इसमें विभिन्न विशेषज्ञता के वैज्ञानिक लगे हुए हैं: साइबरनेटिक्स, भाषाविद, मनोवैज्ञानिक, दार्शनिक, गणितज्ञ, इंजीनियर। प्रश्नों पर विचार किया जाता है: सामान्य रूप से बुद्धि क्या है और कृत्रिम बुद्धि क्या हो सकती है, इसके कार्य, सृजन की जटिलता और भय। और अभी, जबकि AI अभी तक नहीं बना है, सही प्रश्न पूछना और उनका उत्तर देना महत्वपूर्ण है।
अपने काम में, मैंने मुख्य रूप से इंटरनेट पर स्थित इलेक्ट्रॉनिक स्रोतों का उपयोग किया, क्योंकि जैसे ही रूसी में कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में विकास के बारे में ताजा जानकारी मिलती है।
परिशिष्ट में, मैंने तस्वीरें (आज अस्तित्व में सबसे प्रसिद्ध एआई रोबोटों में से कुछ) और एक दार्शनिक चित्रण (दुर्भाग्य से मेरे लिए अज्ञात कलाकार द्वारा) के साथ-साथ ट्यूरिंग और सियरल परीक्षणों का पूरा विवरण शामिल किया है। अध्याय 2 में देखें।
1. कृत्रिम बुद्धि को परिभाषित करने की समस्या
किसी एक परिभाषा में बुद्धि के सार को व्यक्त करना एक अत्यंत कठिन, लगभग निराशाजनक कार्य प्रतीत होता है। बुद्धि कुछ मायावी है, भाषा द्वारा स्थापित शब्दार्थ ढांचे में फिट नहीं है। इसलिए, हम खुद को केवल बुद्धि के बारे में कई प्रसिद्ध परिभाषाओं और बयानों तक सीमित रखेंगे, जो हमें इस असामान्य अवधारणा की "मात्रा" की कल्पना करने की अनुमति देगा।
कुछ विशेषज्ञ जानकारी की कमी की स्थिति में बुद्धि के लिए तर्कसंगत, प्रेरित विकल्प की क्षमता लेते हैं; प्रतीकात्मक जानकारी के आधार पर समस्याओं को हल करने की क्षमता; सीखने और स्वयं सीखने की क्षमता।
वेबस्टर्स इंग्लिश डिक्शनरी एंड द ग्रेट सोवियत इनसाइक्लोपीडिया में बुद्धि की पर्याप्त विशाल और रोचक परिभाषाएँ दी गई हैं। वेबस्टर्स डिक्शनरी में: "बुद्धिमत्ता है: क) व्यवहार में उपयुक्त समायोजन के माध्यम से किसी भी, विशेष रूप से नई, स्थिति का सफलतापूर्वक जवाब देने की क्षमता; बी) लक्ष्य की प्राप्ति के लिए अग्रणी कार्यों को विकसित करने के लिए वास्तविकता के तथ्यों के बीच संबंधों को समझने की क्षमता। टीएसबी में: "बुद्धिमत्ता ... एक व्यापक अर्थ में - एक व्यक्ति की सभी संज्ञानात्मक गतिविधि, एक संकीर्ण अर्थ में - सोच प्रक्रियाएं जो संचार के साधन के रूप में भाषा के साथ अटूट रूप से जुड़ी हुई हैं, विचारों का आदान-प्रदान और लोगों की आपसी समझ।" यहां बुद्धि का सीधा संबंध गतिविधि और संचार की भाषा से है।
कुल मिलाकर इस मुद्दे पर कोई बड़ी असहमति नहीं है। कुछ और दिलचस्प है: मानदंड जिसके द्वारा स्पष्ट रूप से हमारे सामने एक उचित, विचारशील, बौद्धिक विषय का निर्धारण करना संभव है या नहीं।
यह ज्ञात है कि एक समय में ए। ट्यूरिंग ने यह निर्धारित करने के लिए एक मानदंड के रूप में प्रस्तावित किया था कि क्या एक मशीन "नकल का खेल" सोच सकती है। इस मानदंड के अनुसार, एक मशीन को सोच के रूप में पहचाना जा सकता है यदि कोई व्यक्ति, पर्याप्त रूप से विस्तृत मुद्दों पर इसके साथ संवाद करने वाला व्यक्ति, किसी व्यक्ति के उत्तरों से अपने उत्तरों को अलग नहीं कर सकता है। ( परिशिष्ट में परीक्षण का अधिक संपूर्ण विवरण)
हालांकि, जॉन सियरल द्वारा "चीनी कक्ष" विचार प्रयोग ( परिशिष्ट में प्रयोग का विवरण) एक तर्क है कि ट्यूरिंग टेस्ट पास करना एक मशीन के लिए एक वास्तविक विचार प्रक्रिया का मानदंड नहीं है। कोई मानदंड के उदाहरण देना जारी रख सकता है जिसके द्वारा "मशीन मस्तिष्क" को मानसिक गतिविधि में सक्षम माना जा सकता है और तुरंत उनका खंडन किया जा सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है इस सवाल का एक भी जवाब नहीं है। लगभग हर लेखक जो एआई के बारे में एक किताब लिखता है, उसकी किसी न किसी परिभाषा से शुरू होता है, इस विज्ञान की उपलब्धियों को उसके प्रकाश में देखते हुए। इन परिभाषाओं को संक्षेप में निम्नानुसार किया जा सकता है:
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक अकार्बनिक वाहक (चेकिना एम.डी.) पर एक व्यक्तित्व है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बुद्धिमान व्यवहार (मनुष्यों, जानवरों और मशीनों में) का अध्ययन करने और किसी भी प्रकार के कृत्रिम रूप से बनाए गए तंत्र (ब्ली व्हिटबी) में इस तरह के व्यवहार को अनुकरण करने के तरीके खोजने की कोशिश करने का क्षेत्र है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक प्रायोगिक दर्शन है (वी। सर्गेव)।
बहुत ही शब्द "कृत्रिम बुद्धि" - एआई - एआई - कृत्रिम बुद्धि का प्रस्ताव 1956 में डार्ट्समाउथ कॉलेज (यूएसए) में इसी नाम से एक संगोष्ठी में किया गया था। संगोष्ठी कम्प्यूटेशनल समस्याओं के बजाय तार्किक हल करने के तरीकों के विकास के लिए समर्पित थी। अंग्रेजी में, इस वाक्यांश में वह थोड़ा शानदार एंथ्रोपोमोर्फिक रंग नहीं है जिसे उसने एक असफल रूसी अनुवाद में हासिल किया था। बुद्धि शब्द का अर्थ है "यथोचित तर्क करने की क्षमता", और "बुद्धिमत्ता" बिल्कुल नहीं, जिसके लिए एक अंग्रेजी समकक्ष है: बुद्धि (टी.ए. गवरिलोवा)।
"मजबूत" और "कमजोर" कृत्रिम बुद्धि शब्द भी हैं।
शब्द "मजबूत कृत्रिम बुद्धि" जॉन सियरल द्वारा पेश किया गया था, ऐसा कार्यक्रम सिर्फ दिमाग का एक मॉडल नहीं होगा; यह वस्तुतः मन ही होगा, उसी अर्थ में मानव मन मन है।
"कमजोर कृत्रिम बुद्धि" को केवल एक उपकरण के रूप में माना जाता है जो आपको कुछ ऐसी समस्याओं को हल करने की अनुमति देता है जिनके लिए मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं की पूरी श्रृंखला की आवश्यकता नहीं होती है।
2. कृत्रिम बुद्धि के कार्यों को परिभाषित करने की समस्या
एआई का अगला दार्शनिक प्रश्न सृजन का उद्देश्य है। सिद्धांत रूप में, व्यावहारिक जीवन में हम जो कुछ भी करते हैं उसका उद्देश्य आमतौर पर कुछ और नहीं करना होता है। हालांकि, मानव जीवन के पर्याप्त उच्च स्तर के साथ, यह अब आलस्य नहीं है जो पहली भूमिका निभाता है, बल्कि खोज प्रवृत्ति है। मान लीजिए कि एक आदमी अपनी बुद्धि से बड़ी बुद्धि बनाने में कामयाब हो गया है। अब इंसानियत का क्या होगा? व्यक्ति क्या भूमिका निभाएगा? अब उसकी आवश्यकता क्यों है? और सामान्य तौर पर, क्या एआई बनाना सिद्धांत रूप में आवश्यक है?
जाहिर है, इन सवालों का सबसे स्वीकार्य उत्तर "खुफिया प्रवर्धक" (आईए) की अवधारणा है। राज्य के राष्ट्रपति के साथ एक सादृश्य यहां उपयुक्त है - वैनेडियम उद्योग के विकास पर निर्णय लेने के लिए उसे वैनेडियम या जावा प्रोग्रामिंग भाषा की वैधता जानने की आवश्यकता नहीं है। हर कोई अपना काम करता है - एक रसायनज्ञ एक तकनीकी प्रक्रिया का वर्णन करता है, एक प्रोग्रामर एक प्रोग्राम लिखता है; अंत में, अर्थशास्त्री राष्ट्रपति को बताता है कि औद्योगिक जासूसी में निवेश करने से देश को 20% और वैनेडियम उद्योग में - 30% प्रति वर्ष प्राप्त होगा। इस तरह के प्रश्न के सूत्रीकरण से कोई भी सही चुनाव कर सकता है।
इस उदाहरण में, राष्ट्रपति एक जैविक एआई का उपयोग कर रहे हैं - उनके प्रोटीन दिमाग वाले विशेषज्ञों का एक समूह। लेकिन निर्जीव IM पहले से ही उपयोग किए जा रहे हैं - उदाहरण के लिए, हम कंप्यूटर के बिना मौसम की भविष्यवाणी नहीं कर सकते; अंतरिक्ष यान की उड़ानों के दौरान, ऑन-बोर्ड कंप्यूटरों का उपयोग शुरू से ही किया जाता था। इसके अलावा, एक व्यक्ति लंबे समय से पावर एम्पलीफायरों (एसएस) का उपयोग कर रहा है - एक अवधारणा जो कई मायनों में यूआई के समान है। कार, क्रेन, इलेक्ट्रिक मोटर, प्रेस, बंदूकें, हवाई जहाज, और बहुत कुछ, शक्ति एम्पलीफायर के रूप में काम करते हैं।
UI और CS के बीच मुख्य अंतर वसीयत की उपस्थिति है। आखिरकार, हम कल्पना नहीं कर सकते कि अचानक "ज़ापोरोज़ेट्स" धारावाहिक ने विद्रोह कर दिया और जिस तरह से वह चाहता है उसे चलाना शुरू कर दिया। हम ठीक-ठीक कल्पना नहीं कर सकते क्योंकि उसे कुछ नहीं चाहिए, उसकी कोई इच्छा नहीं है। साथ ही, एक बौद्धिक प्रणाली की अपनी इच्छाएं भी हो सकती हैं, और वह कार्य नहीं कर सकता जैसा हम चाहते हैं। इस प्रकार, हम एक और समस्या का सामना करते हैं - सुरक्षा की समस्या।
3. सुरक्षा मुद्दा
कृत्रिम बुद्धि बनाने की दार्शनिक समस्याओं को दो समूहों में विभाजित किया जा सकता है, अपेक्षाकृत बोल, "एआई के विकास से पहले और बाद में"। पहला समूह इस प्रश्न का उत्तर देता है: "एआई क्या है, क्या इसे बनाना संभव है?" मैंने अपने काम में उनका जवाब देने की कोशिश की। और दूसरा समूह (कृत्रिम बुद्धि की नैतिकता) सवाल पूछता है: "मानवता के लिए एआई बनाने के परिणाम क्या हैं?" जो हमें सुरक्षा के मुद्दे पर लाता है।
यह समस्या कारेल कैपेक के समय से मानव जाति के मन को सता रही है, जिन्होंने पहली बार "रोबोट" शब्द का इस्तेमाल किया था। अन्य विज्ञान कथा लेखकों ने भी इस समस्या की चर्चा में बहुत योगदान दिया है। सबसे प्रसिद्ध के रूप में, हम विज्ञान कथा लेखक और वैज्ञानिक इसहाक असिमोव की कहानियों की एक श्रृंखला के साथ-साथ एक हालिया काम - द टर्मिनेटर का उल्लेख कर सकते हैं। वैसे, यह इसहाक असिमोव में है कि हम सुरक्षा समस्या का सबसे विकसित और स्वीकृत समाधान पा सकते हैं। हम रोबोटिक्स के तथाकथित तीन नियमों के बारे में बात कर रहे हैं।
1. रोबोट किसी व्यक्ति को नुकसान नहीं पहुंचा सकता या उसकी निष्क्रियता से किसी व्यक्ति को नुकसान नहीं पहुंच सकता।
2. रोबोट को मानव द्वारा दिए गए आदेशों का पालन करना चाहिए, सिवाय उन मामलों में जहां ये आदेश पहले कानून के विपरीत हैं।
3. रोबोट को अपनी सुरक्षा का ध्यान रखना चाहिए, जहां तक वह पहले और दूसरे कानून का खंडन नहीं करता है।
पहली नज़र में, ऐसे कानूनों का, यदि पूरी तरह से पालन किया जाए, तो मानव जाति की सुरक्षा सुनिश्चित होनी चाहिए। हालांकि, करीब से देखने पर कुछ सवाल खड़े होते हैं।
मुझे आश्चर्य है कि बहुत तार्किक सोच के बाद "नुकसान" शब्द से एआई सिस्टम का क्या मतलब होगा? क्या वह यह तय नहीं करेगी कि सारा मानव अस्तित्व सरासर नुकसान है? आखिरकार, वह धूम्रपान करता है, पीता है, उम्र देता है और वर्षों से स्वास्थ्य खो देता है, पीड़ित होता है। क्या छोटी-सी बुराई इस दुख की श्रृंखला को शीघ्र ही समाप्त नहीं कर देती? बेशक, आप जीवन के मूल्य, अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता से संबंधित कुछ परिवर्धन प्रस्तुत कर सकते हैं। लेकिन ये अब सामान्य तीन कानून नहीं होंगे जो स्रोत कोड में थे।
अगला प्रश्न यह होगा। ऐसी स्थिति में एआई सिस्टम क्या तय करेगा जहां एक जीवन को बचाना दूसरे की कीमत पर ही संभव है? विशेष रूप से दिलचस्प वे मामले हैं जब सिस्टम को पूरी जानकारी नहीं है कि कौन कौन है ...
इसलिए यह कहना सुरक्षित है कि वैज्ञानिकों सहित कई लोगों का डर निराधार नहीं है। और आपको निश्चित रूप से इन मुद्दों के बारे में अभी से सोचना शुरू कर देना चाहिए, इससे पहले कि आप एक पूर्ण "मशीन इंटेलिजेंस" बना सकें, ताकि मानवता को संभावित नुकसान या यहां तक कि विनाश से बचाने के लिए, एक प्रतिस्पर्धा के रूप में, या केवल अनावश्यक जैविक विविधता के रूप में।
4. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाने के लिए रास्ता चुनने की समस्या
ट्यूरिंग टेस्ट
1991 के बाद से, ट्यूरिंग टेस्ट पास करने की कोशिश करने वाले कार्यक्रमों के लिए टूर्नामेंट आयोजित किए गए हैं। इंटरनेट पर, आप टूर्नामेंट के इतिहास को ढूंढ और देख सकते हैं, नियमों, पुरस्कारों और विजेताओं के बारे में जान सकते हैं। अब तक, ये कार्यक्रम (बॉट) बेहद नासमझ हैं। वे केवल मानव-सुझाए गए नियमों को लागू करते हैं। बॉट्स बातचीत को समझने की कोशिश भी नहीं करते हैं, वे ज्यादातर किसी व्यक्ति को "धोखा" देने का प्रयास करते हैं। रचनाकारों ने उनमें सबसे अधिक पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर दिए, जो सामान्य जालों को पाने की कोशिश कर रहे थे। उदाहरण के लिए, वे बारीकी से देख रहे हैं, और क्या न्यायाधीश एक ही प्रश्न को दो बार पूछेगा? इस स्थिति में एक व्यक्ति कुछ ऐसा कहेगा, "अरे, आपने पहले ही पूछ लिया है!" इसका मतलब है कि डेवलपर ऐसा करने के लिए बॉट में एक नियम जोड़ देगा। इस दिशा में, यह बहुत कम संभावना है कि पहला AI दिखाई देगा।
कंप्यूटर शतरंज के खिलाड़ी
कई लोगों ने इन कार्यक्रमों के बारे में सुना है। कंप्यूटर प्रोग्राम के बीच पहली विश्व शतरंज चैंपियनशिप 1974 में आयोजित की गई थी। विजेता सोवियत शतरंज कार्यक्रम कैसा था। अभी कुछ समय पहले कंप्यूटर ने गैरी कास्परोव को भी मात दी थी। यह क्या है - निस्संदेह सफलता?
कंप्यूटर शतरंज के खिलाड़ी कैसे खेलते हैं, इस बारे में बहुत कुछ लिखा जा चुका है। मैं आपको बहुत संक्षेप में बताऊंगा। वे अभी बहुत सारे विकल्पों से गुजर रहे हैं। अगर मैं इस मोहरे को यहां घुमाता हूं, और विरोधी अपने बिशप को यहां ले जाता है, और मैं कैसलिंग करता हूं, और वह इस मोहरे को आगे बढ़ाता है ... नहीं, ऐसी स्थिति प्रतिकूल है। मैं महल नहीं जा रहा हूं, लेकिन इसके बजाय मैं देखूंगा कि क्या होता है अगर मैं इस मोहरे को यहां ले जाता हूं और कंप्यूटर बिशप को यहां ले जाता है, और महल के बजाय, मैं मोहरे को फिर से ले जाता हूं और वह ...
कंप्यूटर अपने आप कुछ भी आविष्कार नहीं करता है। बुद्धि के वास्तविक मालिकों - प्रतिभाशाली प्रोग्रामर और शतरंज सलाहकारों द्वारा सभी संभावित विकल्पों का सुझाव दिया गया था ... यह एक पूर्ण इलेक्ट्रॉनिक बुद्धि के निर्माण से कम नहीं है।
फुटबॉल रोबोट
यह बहुत फैशनेबल है। यह कई प्रयोगशालाओं और दुनिया भर के विश्वविद्यालयों के पूरे विभागों द्वारा किया जाता है। इस खेल की विभिन्न किस्मों में दर्जनों चैंपियनशिप आयोजित की जाती हैं। रोबोकप टूर्नामेंट के आयोजकों के अनुसार, "कृत्रिम बुद्धि के विशेषज्ञों के अंतर्राष्ट्रीय समुदाय ने सॉकर रोबोट को सबसे महत्वपूर्ण में से एक के रूप में नियंत्रित करने के कार्य को मान्यता दी है।"
यह बहुत अच्छी तरह से हो सकता है कि, रोबोकप सपने के आयोजकों के रूप में, 2050 में रोबोटों की एक टीम वास्तव में फुटबॉल में लोगों की एक टीम को हरा देगी। केवल उनकी बुद्धि का इससे कोई लेना-देना नहीं है।
प्रोग्रामर के टूर्नामेंट
हाल ही में, माइक्रोसॉफ्ट ने "टेरारियम" नामक एक टूर्नामेंट आयोजित किया। प्रोग्रामर्स को कृत्रिम जीवन बनाने के लिए कहा गया, न ज्यादा और न कम। यह शायद इन प्रतियोगिताओं में सबसे प्रसिद्ध है, लेकिन सामान्य तौर पर उनमें से बहुत सारे हैं - उत्साही नियमितता के साथ उत्साही आयोजक ऐसे कार्यक्रम बनाने की पेशकश करते हैं जो या तो रोबोट के युद्ध या बृहस्पति के उपनिवेशवाद को खेलते हैं। यहां तक कि कंप्यूटर वायरस के बीच भी जीवित रहने की प्रतियोगिताएं होती हैं।
क्या कम से कम इन परियोजनाओं को वास्तविक एआई के निर्माण से रोकता है, जो भविष्य में बृहस्पति से लड़ने और उपनिवेश करने में सक्षम होगा? एक सरल शब्द - विचारहीनता। यहां तक कि माइक्रोसॉफ्ट के शक्तिशाली दिमाग भी ऐसे नियम बनाने में विफल रहे हैं जिनमें जटिल व्यवहार फायदेमंद हो। बाकी के बारे में हम क्या कह सकते हैं। टूर्नामेंट जो भी हो, वही रणनीति सब कुछ जीत जाती है: "जितना सरल, उतना बेहतर"! टेरारियम किसने जीता? हमारे हमवतन। और उन्होंने क्या किया? यहां उन नियमों की पूरी सूची दी गई है जिनके द्वारा टूर्नामेंट के सबसे व्यवहार्य आभासी शाकाहारी रहते थे;
1. यदि आपको कोई शिकारी दिखे तो उससे दूर भागें। यदि आप अपनी तरह के किसी जानवर को एक दिशा में तेजी से दौड़ते हुए देखते हैं, तो उसी दिशा में दौड़ें।
2. अगर आसपास अजनबी ही हों तो जल्दी से सारी घास खा लो ताकि दूसरों को कम मिले।
3. अगर आपको कोई अजनबी न दिखे तो इसे ठीक से उतना ही खाएं जितना आपको चाहिए। अंत में, यदि आप न तो घास और न ही शिकारी देखते हैं, तो वहां जाएं जहां आपकी आंखें दिखती हैं।
बौद्धिक रूप से? नहीं, लेकिन यह प्रभावी है।
वाणिज्यिक अनुप्रयोग
व्यावसायिक रूप से महत्वपूर्ण क्षेत्रों में, कोई टूर्नामेंट नहीं, कोई न्यायाधीश नहीं, कोई चयन नियम नहीं है। पाठ मान्यता या कंप्यूटर गेम के निर्माण में उच्च विज्ञान की आवश्यकता नहीं थी।
क्या जरूरत है स्पष्ट दिमाग और अच्छी शिक्षा वाले लोगों की एक सामंजस्यपूर्ण टीम, और बड़ी संख्या में एल्गोरिदम के सक्षम अनुप्रयोग जो उनके सार में काफी सरल हैं।
इन क्षेत्रों में कोई पवित्र ज्ञान प्राप्त करना संभव नहीं होगा, कोई बड़ी खोज नहीं की जाएगी, और कोई भी इसके लिए प्रयास नहीं कर रहा है। लोग सिर्फ अपने लिए पैसा कमाते हैं, साथ ही साथ हमारे जीवन को बेहतर बनाते हैं।
निष्कर्ष
"कृत्रिम बुद्धि बनाने" का विज्ञान दार्शनिकों का ध्यान आकर्षित नहीं कर सका। पहली बुद्धिमान प्रणालियों के आगमन के साथ, मनुष्य और ज्ञान के बारे में और आंशिक रूप से विश्व व्यवस्था के बारे में मौलिक प्रश्न उठाए गए थे।
दुर्भाग्य से, परीक्षण का प्रारूप कृत्रिम बुद्धि के रूप में इस तरह के एक दिलचस्प और दबाव वाले विषय के अधिक व्यापक प्रकटीकरण और विचार की अनुमति नहीं देता है, लेकिन मुझे आशा है कि मैं मुख्य समस्याओं की सीमा की पहचान करने और उन्हें हल करने के तरीकों की रूपरेखा तैयार करने में सक्षम था।
"मशीनों का उदय जो बुद्धि में हमसे आगे निकल जाता है, हमारी तकनीकी सभ्यता के विकास का एक स्वाभाविक परिणाम है। यह ज्ञात नहीं है कि विकास हमें कहाँ ले जाएगा यदि लोग जैविक पथ पर चले गए - उन्होंने किसी व्यक्ति की संरचना, उसके गुणों और गुणों में सुधार करना शुरू कर दिया। यदि हथियारों के विकास पर खर्च किया गया सारा पैसा दवा में चला जाता, तो हम बहुत पहले ही सभी बीमारियों को हरा देते, बुढ़ापे को पीछे धकेल देते, और शायद अमरत्व प्राप्त कर लेते ...
विज्ञान को प्रतिबंधित नहीं किया जा सकता है। यदि मानवता स्वयं को नष्ट कर लेती है, तो इसका अर्थ है कि विकास इस मानवता के लिए एक मृत अंत पथ पर चला गया है, और इसे अस्तित्व का कोई अधिकार नहीं है। शायद हमारा मामला एक मृत अंत है। लेकिन हम यहां पहले नहीं हैं और न ही आखिरी। यह ज्ञात नहीं है कि हमसे पहले कितनी सभ्यताएँ थीं और वे कहाँ चली गईं।
टैगान्रोग स्टेट रेडियोटेक्निकल यूनिवर्सिटी के विभाग के प्रमुख, फ़ज़ी सिस्टम्स के रूसी संघ की परिषद के अध्यक्ष, रूसी प्राकृतिक विज्ञान अकादमी के शिक्षाविद, प्रोफेसर, तकनीकी विज्ञान के डॉक्टर लियोनिद बर्शेटिन।
प्रयुक्त साहित्य की सूची
1. महान सोवियत विश्वकोश
2. टी.ए. गैवरिलोवा, तकनीकी विज्ञान के डॉक्टर, कंप्यूटर इंटेलिजेंट टेक्नोलॉजीज विभाग के प्रोफेसर, सेंट पीटर्सबर्ग स्टेट टेक्निकल यूनिवर्सिटी, इंस्टीट्यूट ऑफ हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग एंड डेटाबेस में इंटेलिजेंट सिस्टम की प्रयोगशाला के प्रमुख। लेख। www.big.spb.ru
4. चेकिना एम.डी. "कृत्रिम बुद्धि की दार्शनिक समस्याएं"। TTIUFU के चौवनवें छात्र वैज्ञानिक सम्मेलन में पुरस्कार रिपोर्ट। 2007 www.filosof.ऐतिहासिक.ru
5. बेली व्हिटबी "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: इज़ द मैट्रिक्स रियल", फेयर-प्रेस, 2004
