कृत्रिम बुद्धिमत्ता की उत्पत्ति: 1980 के दशक ने आज के जनरेटिव मॉडलों की नींव कैसे रखी – चित्र: Xpert.Digital
एआई के अग्रणी: 1980 का दशक दूरदर्शी लोगों का दशक क्यों था?
क्रांतिकारी 80 का दशक: न्यूरल नेटवर्क और आधुनिक एआई का जन्म
1980 का दशक प्रौद्योगिकी की दुनिया में बदलाव और नवाचार का दशक था। जैसे-जैसे कंप्यूटर व्यवसायों और घरों में अधिकाधिक उपयोग में आने लगे, वैज्ञानिकों और शोधकर्ताओं ने मशीनों को अधिक बुद्धिमान बनाने के लिए काम किया। इस युग ने उन अनेक तकनीकों की नींव रखी जिन्हें हम आज सहज रूप से इस्तेमाल करते हैं, विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में। इस दशक की प्रगति न केवल अभूतपूर्व थी, बल्कि इसने आज प्रौद्योगिकी के साथ हमारे जुड़ाव के तरीके को भी गहराई से प्रभावित किया है।
तंत्रिका नेटवर्क का पुनर्जन्म
1970 के दशक में न्यूरल नेटवर्क के प्रति संदेह के दौर के बाद, 1980 के दशक में इनका पुनरुत्थान हुआ। इसका श्रेय काफी हद तक जॉन हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन के कार्यों को जाता है।
जॉन हॉपफील्ड और हॉपफील्ड नेटवर्क
1982 में, जॉन हॉपफील्ड ने तंत्रिका नेटवर्क का एक नया मॉडल प्रस्तुत किया, जिसे बाद में हॉपफील्ड नेटवर्क के नाम से जाना गया। यह नेटवर्क पैटर्न को संग्रहित करने और ऊर्जा न्यूनीकरण के माध्यम से उन्हें पुनः प्राप्त करने में सक्षम था। इसने साहचर्य स्मृति की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व किया और यह प्रदर्शित किया कि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग सूचना को मज़बूती से संग्रहित और पुनर्निर्मित करने के लिए कैसे किया जा सकता है।
जेफ्री हिंटन और बोल्ट्जमैन मशीन
जेफ्री हिंटन, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सबसे प्रभावशाली शोधकर्ताओं में से एक हैं, ने टेरेंस सेजनोव्स्की के साथ मिलकर बोल्ट्जमैन मशीन विकसित की। यह स्टोकेस्टिक न्यूरल नेटवर्क सिस्टम जटिल संभाव्यता वितरणों को सीख सकता था और इसका उपयोग डेटा में पैटर्न पहचानने के लिए किया जाता था। बोल्ट्जमैन मशीन ने डीप लर्निंग और जनरेटिव मॉडल के क्षेत्र में कई बाद के विकासों की नींव रखी।
ये मॉडल क्रांतिकारी थे क्योंकि इन्होंने दिखाया कि न्यूरल नेटवर्क का उपयोग न केवल डेटा को वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि नया डेटा उत्पन्न करने या अपूर्ण डेटा को पूरा करने के लिए भी किया जा सकता है। यह जनरेटिव मॉडल की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम था, जिनका उपयोग अब कई क्षेत्रों में किया जाता है।
विशेषज्ञ प्रणालियों का उदय
1980 का दशक विशेषज्ञ प्रणालियों का दशक भी था। इन प्रणालियों का उद्देश्य जटिल समस्याओं को हल करने के लिए विशिष्ट क्षेत्रों में मानव विशेषज्ञों की विशेषज्ञता को संहिताबद्ध करना और उसका उपयोग करना था।
परिभाषा और अनुप्रयोग
विशेषज्ञ प्रणालियाँ नियम-आधारित दृष्टिकोण पर आधारित होती हैं, जहाँ ज्ञान को 'यदि-तो' नियमों के रूप में संग्रहित किया जाता है। इनका उपयोग चिकित्सा, वित्त, विनिर्माण और अन्य कई क्षेत्रों में किया गया है। इसका एक प्रसिद्ध उदाहरण चिकित्सा विशेषज्ञ प्रणाली MYCIN है, जिसने जीवाणु संक्रमणों के निदान में सहायता की।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए महत्व
विशेषज्ञ प्रणालियों ने व्यावहारिक अनुप्रयोगों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता का प्रदर्शन किया। उन्होंने दिखाया कि कैसे मशीन ज्ञान का उपयोग निर्णय लेने और उन समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है जिनके लिए पहले मानवीय विशेषज्ञता की आवश्यकता होती थी।
अपनी सफलता के बावजूद, विशेषज्ञ प्रणालियों ने नियम-आधारित दृष्टिकोणों की सीमाओं को भी उजागर किया। उन्हें अपडेट करना अक्सर कठिन होता था और वे अनिश्चितता को संभालने में असमर्थ थे। इससे पुनर्विचार की आवश्यकता हुई और मशीन लर्निंग में नए दृष्टिकोणों के लिए जगह बनी।
मशीन लर्निंग में प्रगति
1980 के दशक में नियम-आधारित प्रणालियों से डेटा-संचालित शिक्षण विधियों की ओर एक परिवर्तन का दौर आया।
बैकप्रोपैगेशन एल्गोरिदम
न्यूरल नेटवर्क के लिए बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम की पुनः खोज और लोकप्रियता एक महत्वपूर्ण उपलब्धि थी। इस एल्गोरिदम ने त्रुटि को नेटवर्क में पीछे की ओर प्रसारित करके बहु-स्तरीय न्यूरल नेटवर्क में भार को कुशलतापूर्वक समायोजित करना संभव बनाया। इससे गहरे नेटवर्क अधिक व्यावहारिक हो गए और आज के डीप लर्निंग की नींव पड़ी।
सरल जनरेटिव मॉडल
वर्गीकरण कार्यों के अलावा, शोधकर्ताओं ने जनरेटिव मॉडल विकसित करना शुरू किया जो डेटा के अंतर्निहित वितरण को सीखते थे। नेव बेयस क्लासिफायर एक सरल संभाव्यता मॉडल का उदाहरण है, जिसे अपनी मान्यताओं के बावजूद, कई व्यावहारिक अनुप्रयोगों में सफलतापूर्वक उपयोग किया गया है।
इन प्रगति से यह पता चला कि मशीनों को केवल पूर्वनिर्धारित नियमों पर निर्भर रहने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि वे कार्यों को पूरा करने के लिए डेटा से भी सीख सकती हैं।
तकनीकी चुनौतियाँ और महत्वपूर्ण उपलब्धियाँ
सैद्धांतिक प्रगति आशाजनक थी, फिर भी शोधकर्ताओं को महत्वपूर्ण व्यावहारिक चुनौतियों का सामना करना पड़ा।
सीमित गणना क्षमता
1980 के दशक में हार्डवेयर आज के मानकों की तुलना में बहुत सीमित था। जटिल मॉडलों को प्रशिक्षित करना समय लेने वाला और अक्सर महंगा होता था।
लुप्त होते ग्रेडिएंट की समस्या
बैकप्रॉपैगेशन का उपयोग करके डीप न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करते समय एक आम समस्या उत्पन्न हुई: निचली परतों में ग्रेडिएंट इतने छोटे हो गए कि प्रभावी शिक्षण संभव नहीं हो पाया। इससे गहरे मॉडलों के प्रशिक्षण में काफी बाधा उत्पन्न हुई।
नवीन समाधान:
प्रतिबंधित बोल्ट्जमैन मशीनें (आरबीएम)
इन समस्याओं के समाधान के लिए, जेफ्री हिंटन ने रिस्ट्रिक्टेड बोल्ट्ज़मैन मशीन (आरबीएम) विकसित कीं। आरबीएम, बोल्ट्ज़मैन मशीन का एक सरलीकृत संस्करण है जिसमें नेटवर्क संरचना में प्रतिबंध होते हैं, जिससे प्रशिक्षण आसान हो जाता है। ये गहरे मॉडलों के लिए आधारशिला बन गईं और तंत्रिका नेटवर्क के परत-दर-परत पूर्व-प्रशिक्षण को संभव बनाया।
स्तरित पूर्व-प्रशिक्षण
नेटवर्क को परत दर परत क्रमिक रूप से प्रशिक्षित करके, शोधकर्ता गहरे नेटवर्क को अधिक प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने में सक्षम हुए। प्रत्येक परत ने पिछली परत के आउटपुट को रूपांतरित करना सीखा, जिसके परिणामस्वरूप समग्र प्रदर्शन में सुधार हुआ।
ये नवाचार तकनीकी बाधाओं को दूर करने और तंत्रिका नेटवर्क की व्यावहारिक प्रयोज्यता में सुधार करने में महत्वपूर्ण थे।
1980 के दशक के शोध की दीर्घायु
आज डीप लर्निंग में इस्तेमाल होने वाली कई तकनीकें 1980 के दशक के कार्यों से उत्पन्न हुई हैं – चित्र: Xpert.Digital
1980 के दशक में विकसित अवधारणाओं ने न केवल उस समय के अनुसंधान को प्रभावित किया, बल्कि भविष्य की महत्वपूर्ण खोजों का मार्ग भी प्रशस्त किया।
एफएडब्ल्यू उल्म (अनुप्रयोग-उन्मुख ज्ञान प्रसंस्करण अनुसंधान संस्थान) की स्थापना 1987 में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए पहले स्वतंत्र संस्थान के रूप में हुई थी। डेमलरक्राइस्लर एजी, जेनॉप्टिक एजी, हेवलेट-पैकार्ड जीएमबीएच, रॉबर्ट बॉश जीएमबीएच और कई अन्य कंपनियां इसमें शामिल थीं। मैंने स्वयं 1988 से 1990 तक वहां अनुसंधान सहायक के रूप में काम किया ।
डीप लर्निंग के लिए फाउंडेशन
आज डीप लर्निंग में उपयोग की जाने वाली कई तकनीकें 1980 के दशक के कार्यों से उत्पन्न हुई हैं। बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम, हिडन लेयर्स वाले न्यूरल नेटवर्क का उपयोग और लेयर-बाय-लेयर प्रीट्रेनिंग के विचार आधुनिक एआई मॉडल के केंद्रीय घटक हैं।
आधुनिक जनरेटिव मॉडलों का विकास
बोल्ट्ज़मैन मशीनों और आरबीएम पर किए गए शुरुआती कार्यों ने वेरिएशनल ऑटोएनकोडर्स (वीएई) और जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स (जीएएन) के विकास को प्रभावित किया। ये मॉडल यथार्थवादी छवियां, पाठ और अन्य डेटा उत्पन्न करना संभव बनाते हैं और कला, चिकित्सा और मनोरंजन जैसे क्षेत्रों में इनके अनुप्रयोग हैं।
अन्य अनुसंधान क्षेत्रों पर प्रभाव
1980 के दशक की पद्धतियों और अवधारणाओं ने सांख्यिकी, भौतिकी और तंत्रिका विज्ञान जैसे अन्य क्षेत्रों को भी प्रभावित किया है। इस शोध की अंतर्विषयकता ने कृत्रिम और जैविक दोनों प्रणालियों की गहरी समझ विकसित करने में योगदान दिया है।
इसके अनुप्रयोग और समाज पर इसका प्रभाव
1980 के दशक की प्रगति ने विशिष्ट अनुप्रयोगों को जन्म दिया जो आज की कई प्रौद्योगिकियों का आधार बनते हैं।
वाक् पहचान और संश्लेषण
प्रारंभिक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग भाषण पैटर्न को पहचानने और दोहराने के लिए किया गया था। इसने सिरी या एलेक्सा जैसे वॉयस असिस्टेंट की नींव रखी।
छवि और पैटर्न पहचान
जटिल पैटर्न को पहचानने की तंत्रिका नेटवर्क की क्षमता ने मेडिकल इमेजिंग, चेहरे की पहचान और अन्य सुरक्षा संबंधी प्रौद्योगिकियों में अनुप्रयोग पाए हैं।
स्वायत्त प्रणालियाँ
1980 के दशक के मशीन लर्निंग और एआई के सिद्धांत स्वायत्त वाहनों और रोबोटों के विकास के लिए मूलभूत हैं।
1980 का दशक: बुद्धिमानीपूर्ण अधिगम और सृजन
1980 का दशक निस्संदेह कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में अभूतपूर्व प्रगति का दशक था। सीमित संसाधनों और अनेक चुनौतियों के बावजूद, शोधकर्ताओं के मन में सीखने और उत्पन्न करने में सक्षम बुद्धिमान मशीनों की परिकल्पना थी।
आज हम इन्हीं आधारों पर आगे बढ़ रहे हैं और एक ऐसे युग में जी रहे हैं जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे जीवन के लगभग हर पहलू में मौजूद है। इंटरनेट पर व्यक्तिगत अनुशंसाओं से लेकर चिकित्सा क्षेत्र में अभूतपूर्व प्रगति तक, 1980 के दशक में विकसित हुई ये प्रौद्योगिकियां नवाचार को गति प्रदान कर रही हैं।
यह देखना बेहद दिलचस्प है कि उस युग के विचार और अवधारणाएँ अब अत्यंत जटिल और शक्तिशाली प्रणालियों में कैसे लागू की जा रही हैं। इन अग्रदूतों के कार्यों ने न केवल तकनीकी प्रगति को संभव बनाया है, बल्कि हमारे समाज में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका के बारे में दार्शनिक और नैतिक चर्चाओं को भी जन्म दिया है।
1980 के दशक में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में हुए अनुसंधान और विकास ने आज हम जिन आधुनिक तकनीकों का उपयोग करते हैं, उन्हें आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। तंत्रिका नेटवर्क को विकसित और परिष्कृत करके, तकनीकी चुनौतियों पर काबू पाकर और सीखने और उत्पन्न करने में सक्षम मशीनों की कल्पना करके, इस दशक के शोधकर्ताओं ने एक ऐसे भविष्य का मार्ग प्रशस्त किया जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक केंद्रीय भूमिका निभाएगी।
इस युग की सफलताएँ और चुनौतियाँ हमें मौलिक अनुसंधान और नवाचार की खोज के महत्व की याद दिलाती हैं। 1980 के दशक की भावना हर नए एआई विकास में जीवित है और आने वाली पीढ़ियों को संभावनाओं की सीमाओं को निरंतर आगे बढ़ाने के लिए प्रेरित करती है।
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