कृत्रिम बुद्धिमत्ता की उत्पत्ति से: 1980 के दशक ने आज के जेनेरिक मॉडल की नींव कैसे रखी - छवि: Xpert.Digital
एआई के अग्रदूत: 1980 का दशक दूरदर्शी लोगों का दशक क्यों था?
क्रांतिकारी 80 का दशक: तंत्रिका नेटवर्क और आधुनिक एआई का जन्म
1980 का दशक प्रौद्योगिकी की दुनिया में परिवर्तन और नवीनता का दशक था। जैसे-जैसे कंप्यूटर तेजी से व्यवसायों और घरों में अपनी जगह बना रहे हैं, वैज्ञानिकों और शोधकर्ताओं ने मशीनों को और अधिक बुद्धिमान बनाने के लिए काम किया है। इस युग ने उन कई प्रौद्योगिकियों की नींव रखी, जिन्हें हम आज हल्के में लेते हैं, विशेषकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में। इस दशक की प्रगति न केवल अभूतपूर्व थी, बल्कि इसने आज प्रौद्योगिकी के साथ हमारी बातचीत के तरीके को भी गहराई से प्रभावित किया है।
तंत्रिका नेटवर्क का पुनर्जन्म
1970 के दशक में तंत्रिका नेटवर्क के बारे में संदेह की अवधि के बाद, उन्होंने 1980 के दशक में पुनर्जागरण का अनुभव किया। यह काफी हद तक जॉन हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन के काम के लिए धन्यवाद था।
जॉन हॉपफील्ड और हॉपफील्ड नेटवर्क
1982 में, जॉन हॉपफ़ील्ड ने तंत्रिका नेटवर्क का एक नया मॉडल प्रस्तुत किया, जिसे बाद में हॉपफ़ील्ड नेटवर्क के रूप में जाना गया। यह नेटवर्क ऊर्जावान न्यूनतमकरण के माध्यम से पैटर्न को संग्रहीत करने और उन्हें पुनः प्राप्त करने में सक्षम था। यह साहचर्य स्मृति की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है और दिखाता है कि कैसे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग जानकारी को मजबूती से संग्रहीत और पुनर्निर्माण करने के लिए किया जा सकता है।
जेफ्री हिंटन और बोल्ट्ज़मैन मशीन
सबसे प्रभावशाली एआई शोधकर्ताओं में से एक जेफ्री हिंटन ने टेरेंस सेजनोव्स्की के साथ मिलकर बोल्ट्ज़मैन मशीन विकसित की। यह स्टोकेस्टिक तंत्रिका नेटवर्क प्रणाली जटिल संभाव्यता वितरण सीख सकती थी और इसका उपयोग डेटा में पैटर्न को पहचानने के लिए किया जाता था। बोल्ट्ज़मैन मशीन ने गहन शिक्षण और जेनरेटिव मॉडल के क्षेत्र में बाद के कई विकासों की नींव रखी।
ये मॉडल अभूतपूर्व थे क्योंकि उन्होंने दिखाया कि कैसे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग न केवल डेटा को वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि नए डेटा उत्पन्न करने या अधूरे डेटा को पूरा करने के लिए भी किया जा सकता है। यह उन जेनेरिक मॉडलों की दिशा में एक निर्णायक कदम था जिनका उपयोग आज कई क्षेत्रों में किया जाता है।
विशेषज्ञ प्रणालियों का उदय
1980 का दशक भी विशेषज्ञ प्रणालियों का दशक था। इन प्रणालियों का उद्देश्य जटिल समस्याओं को हल करने के लिए विशिष्ट डोमेन में मानव विशेषज्ञों की विशेषज्ञता को संहिताबद्ध करना और उसका लाभ उठाना है।
परिभाषा और अनुप्रयोग
विशेषज्ञ प्रणालियाँ नियम-आधारित दृष्टिकोण पर आधारित होती हैं जिसमें ज्ञान को यदि-तब नियमों के रूप में संग्रहीत किया जाता है। इनका उपयोग चिकित्सा, वित्त, विनिर्माण और कई क्षेत्रों में किया गया है। एक प्रसिद्ध उदाहरण चिकित्सा विशेषज्ञ प्रणाली MYCIN है, जिसने जीवाणु संक्रमण का निदान करने में मदद की।
एआई के लिए महत्व
विशेषज्ञ प्रणालियों ने व्यावहारिक अनुप्रयोगों में एआई की क्षमता दिखाई। उन्होंने प्रदर्शित किया कि कैसे मशीनी ज्ञान का उपयोग निर्णय लेने और उन समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है जिनके लिए पहले मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता होती थी।
अपनी सफलता के बावजूद, विशेषज्ञ प्रणालियों ने नियम-आधारित दृष्टिकोण की सीमाओं का भी प्रदर्शन किया। उन्हें अद्यतन करना अक्सर कठिन होता था और अनिश्चितता को अच्छी तरह से संभाल नहीं पाते थे। इससे पुनर्विचार हुआ और मशीन लर्निंग में नए तरीकों के लिए जगह बनी।
मशीन लर्निंग में प्रगति
1980 के दशक में नियम-आधारित प्रणालियों से डेटा-संचालित शिक्षण विधियों में परिवर्तन हुआ।
बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम
एक महत्वपूर्ण सफलता तंत्रिका नेटवर्क के लिए बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम की पुनः खोज और लोकप्रियकरण थी। इस एल्गोरिदम ने नेटवर्क के माध्यम से त्रुटि को पीछे की ओर फैलाकर बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क में वजन को कुशलतापूर्वक समायोजित करना संभव बना दिया। इसने गहरे नेटवर्क को अधिक व्यावहारिक बना दिया और आज की गहन शिक्षा की नींव रखी।
सरल जनरेटिव मॉडल
वर्गीकरण कार्यों के अलावा, शोधकर्ताओं ने जेनरेटिव मॉडल विकसित करना शुरू किया जो डेटा के अंतर्निहित वितरण को सीखता था। नैवे बेयस क्लासिफायरियर एक सरल संभाव्य मॉडल का एक उदाहरण है, जो अपनी मान्यताओं के बावजूद, कई व्यावहारिक अनुप्रयोगों में सफलतापूर्वक उपयोग किया गया है।
इन प्रगतियों से पता चला कि मशीनों को न केवल पूर्वनिर्धारित नियमों पर निर्भर रहना पड़ता है बल्कि कार्यों को पूरा करने के लिए डेटा से भी सीख सकते हैं।
तकनीकी चुनौतियाँ और सफलताएँ
यद्यपि सैद्धांतिक प्रगति आशाजनक थी, शोधकर्ताओं को महत्वपूर्ण व्यावहारिक चुनौतियों का सामना करना पड़ा।
सीमित कंप्यूटिंग शक्ति
1980 के दशक का हार्डवेयर आज के मानकों की तुलना में बहुत सीमित था। जटिल मॉडलों का प्रशिक्षण समय लेने वाला और अक्सर बेहद महंगा था।
लुप्त हो रही ग्रेडिएंट समस्या
बैकप्रॉपैगेशन के साथ गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते समय, एक आम समस्या यह थी कि निचली परतों में ग्रेडिएंट प्रभावी सीखने की अनुमति देने के लिए बहुत छोटे हो गए थे। इससे गहरे मॉडलों का प्रशिक्षण और अधिक कठिन हो गया।
नवोन्मेषी समाधान:
प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीनें (आरबीएम)
इन समस्याओं के समाधान के लिए, जेफ्री हिंटन ने प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीनें विकसित कीं। आरबीएम नेटवर्क संरचना में प्रतिबंधों के साथ बोल्ट्ज़मैन मशीन का एक सरलीकृत संस्करण है, जिसने प्रशिक्षण को आसान बना दिया है। वे गहरे मॉडल के लिए बिल्डिंग ब्लॉक बन गए और तंत्रिका नेटवर्क के परत-दर-परत पूर्व-प्रशिक्षण को सक्षम किया।
स्तरित पूर्व प्रशिक्षण
एक समय में एक परत पर एक नेटवर्क को धीरे-धीरे प्रशिक्षित करके, शोधकर्ता गहरे नेटवर्क को अधिक प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने में सक्षम थे। प्रत्येक परत ने पिछली परत के आउटपुट को बदलना सीखा, जिसके परिणामस्वरूप समग्र प्रदर्शन बेहतर हुआ।
ये नवाचार तकनीकी बाधाओं पर काबू पाने और तंत्रिका नेटवर्क की व्यावहारिक प्रयोज्यता में सुधार करने में महत्वपूर्ण थे।
80 के दशक के शोध की दीर्घायु
आज उपयोग की जाने वाली कई गहन शिक्षण तकनीकों की उत्पत्ति 1980 के दशक के काम में हुई है - छवि: Xpert.Digital
1980 के दशक में विकसित अवधारणाओं ने न केवल उस समय के अनुसंधान को प्रभावित किया, बल्कि भविष्य की सफलताओं का मार्ग भी प्रशस्त किया।
FAW उल्म (एप्लिकेशन-ओरिएंटेड नॉलेज प्रोसेसिंग के लिए अनुसंधान संस्थान), कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए पहला स्वतंत्र संस्थान, 1987 में स्थापित किया गया था। डेमलर क्रिसलर एजी, जेनोप्टिक एजी, हेवलेट-पैकार्ड जीएमबीएच, रॉबर्ट बॉश जीएमबीएच और कई अन्य कंपनियां शामिल थीं। मैं 1988 से 1990 तक वहाँ एक शोध सहायक के रूप में था ।
गहन शिक्षा के लिए फाउंडेशन
आज उपयोग की जाने वाली कई गहन शिक्षण तकनीकों की उत्पत्ति 1980 के दशक से हुई है। बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम के विचार, छिपी हुई परतों के साथ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग और परत-दर-परत पूर्व-प्रशिक्षण आधुनिक एआई मॉडल के केंद्रीय घटक हैं।
आधुनिक जनरेटिव मॉडल का विकास
बोल्ट्ज़मैन मशीनों और आरबीएम पर शुरुआती काम ने वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर्स (वीएई) और जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) के विकास को प्रभावित किया। ये मॉडल यथार्थवादी चित्र, पाठ और अन्य डेटा उत्पन्न करना और कला, चिकित्सा और मनोरंजन जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयोग संभव बनाते हैं।
अन्य अनुसंधान क्षेत्रों पर प्रभाव
1980 के दशक की विधियों और अवधारणाओं ने सांख्यिकी, भौतिकी और तंत्रिका विज्ञान जैसे अन्य क्षेत्रों को भी प्रभावित किया है। इस शोध की अंतःविषयता ने कृत्रिम और जैविक दोनों प्रणालियों की गहरी समझ पैदा की है।
समाज पर अनुप्रयोग और प्रभाव
1980 के दशक की प्रगति ने विशिष्ट अनुप्रयोगों को जन्म दिया जो आज की कई तकनीकों का आधार बने।
वाक् पहचान और संश्लेषण
प्रारंभिक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग भाषण पैटर्न को पहचानने और पुन: पेश करने के लिए किया जाता था। इसने सिरी या एलेक्सा जैसे वॉयस असिस्टेंट की नींव रखी।
छवि और पैटर्न पहचान
जटिल पैटर्न को पहचानने की तंत्रिका नेटवर्क की क्षमता को मेडिकल इमेजिंग, चेहरे की पहचान और अन्य सुरक्षा-संबंधित प्रौद्योगिकियों में अनुप्रयोग मिला है।
स्वायत्त प्रणालियाँ
1980 के दशक के मशीन लर्निंग और एआई के सिद्धांत स्वायत्त वाहनों और रोबोटों के विकास के लिए मौलिक हैं।
1980 का दशक: बुद्धिमान शिक्षा और पीढ़ी
1980 का दशक निस्संदेह एआई अनुसंधान में बदलाव का दशक था। सीमित संसाधनों और असंख्य चुनौतियों के बावजूद, शोधकर्ताओं के पास ऐसी बुद्धिमान मशीनों का सपना था जो सीख सकती थीं और उत्पादन कर सकती थीं।
आज हम इन नींवों पर निर्माण कर रहे हैं और एक ऐसे युग का अनुभव कर रहे हैं जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे जीवन के लगभग हर पहलू में मौजूद है। इंटरनेट पर वैयक्तिकृत अनुशंसाओं से लेकर चिकित्सा में सफलताओं तक, 1980 के दशक में शुरू हुई प्रौद्योगिकियां नवाचार को बढ़ावा दे रही हैं।
यह देखना दिलचस्प है कि इस समय के विचारों और अवधारणाओं को आज अत्यधिक जटिल और शक्तिशाली प्रणालियों में कैसे लागू किया जाता है। अग्रदूतों के काम ने न केवल तकनीकी प्रगति को सक्षम किया है, बल्कि हमारे समाज में एआई की भूमिका के बारे में दार्शनिक और नैतिक चर्चा भी शुरू की है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में 1980 के दशक का अनुसंधान और विकास आज हमारे द्वारा उपयोग की जाने वाली आधुनिक तकनीकों को आकार देने में महत्वपूर्ण था। तंत्रिका नेटवर्क को शुरू करने और परिष्कृत करने, तकनीकी चुनौतियों पर काबू पाने और सीखने और उत्पन्न करने वाली मशीनें बनाने की दृष्टि से, इस दशक के शोधकर्ताओं ने एक ऐसे भविष्य का मार्ग प्रशस्त किया है जिसमें एआई एक केंद्रीय भूमिका निभाता है।
इस समय की सफलताएँ और चुनौतियाँ हमें याद दिलाती हैं कि बुनियादी अनुसंधान और नवाचार की खोज कितनी महत्वपूर्ण है। 1980 के दशक की भावना हर नए एआई विकास में जीवित रहती है और भावी पीढ़ियों को जो संभव है उसकी सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए प्रेरित करती है।
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