AI का विकास इतिहास
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का विकास इतिहास कई दशकों तक फैला हुआ है, जिसमें कंप्यूटर विज्ञान, गणित, मनोविज्ञान और अन्य क्षेत्रों को शामिल किया गया है। यहाँ AI के विकास का संक्षिप्त अवलोकन प्रस्तुत है:
- प्रारंभिक विचार और दार्शनिक नींव: बुद्धिमत्ता वाले कृत्रिम प्राणियों का विचार प्राचीन सभ्यताओं में वापस जाता है, जो मिथकों, कहानियों और दार्शनिकता में प्रकट होता है।
- 1940-1960 - AI और साइबरनेटिक्स का जन्म: इस अवधि ने महत्वपूर्ण तकनीकी विकास को चिह्नित किया, जिसमें इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर का आविष्कार शामिल है। ऐलन ट्यूरिंग ने 1950 में "कंप्यूटिंग मशीनरी और बुद्धिमत्ता" प्रकाशित की, जिसमें बुद्धिमत्ता के मानदंड के रूप में प्रसिद्ध ट्यूरिंग टेस्ट का प्रस्ताव दिया।
- 1956 - डार्टमाउथ सम्मेलन: इस घटना को AI के क्षेत्र के आधिकारिक जन्म के रूप में माना जाता है। जॉन मैकार्थी, मार्विन मिंस्की, एलेन न्युवेल और हर्बर्ट ए. साइमन इस सम्मेलन में भाग लेने वाले महत्वपूर्ण व्यक्तित्व थे, जहाँ "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द का पहली बार उपयोग किया गया।
- 1960 के दशक - प्रारंभिक सफलताएँ और आशावाद: 1960 के दशक में ELIZA, एक प्रारंभिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कंप्यूटर प्रोग्राम, और SHRDLU, एक प्रोग्राम जो ब्लॉक वर्ल्ड में वस्तुओं के बारे में प्रश्नों का उत्तर देने में सक्षम था, जैसे विकास हुए।
- 1970 के दशक से 1980 के दशक - AI विंटर और विशेषज्ञ प्रणाली: उच्च अपेक्षाओं और उसके बाद की निराशा के कारण, AI अनुसंधान के लिए धन में कमी आई, जिससे पहले "AI विंटर" का दौर आया। इसके बावजूद, इस अवधि में विशेषज्ञ प्रणाली का उदय हुआ, जो जटिल समस्याओं को हल करने के लिए नियमों का उपयोग करती थी।
- 1980 के दशक से 1990 के दशक - पुनरुत्थान, न्यूरल नेटवर्क, और मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग तकनीकों और न्यूरल नेटवर्क के विकास के साथ AI अनुसंधान में रुचि फिर से जागृत हुई। बैकप्रोपगेशन का आविष्कार बहु-स्तरीय न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है, जो गहरे अध्ययन के लिए आधार तैयार करता है।
- 2000 के दशक से वर्तमान - बिग डेटा, गहरा अध्ययन, और AI बूम: बिग डेटा और बढ़ती कंप्यूटेशनल शक्ति के आगमन के साथ, गहरे अध्ययन के एल्गोरिदम ने AI में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जिसमें छवि और भाषण पहचान, प्राकृतिक भाषा समझ, और स्वायत्त वाहनों में विकास शामिल हैं।
- 2010 के दशक से आगे: IBM के वॉटसन जैसे AI सिस्टम और AI संचालित सहायक (जैसे, सिरी, एलेक्सा) में नवाचार, और स्वायत्त ड्राइविंग में प्रगति ने इस अवधि को चिह्नित किया है। AI का अनुप्रयोग स्वास्थ्य सेवा, वित्त, ग्राहक सेवा, और इसके आगे तक फैल गया है, जिसमें गहरा अध्ययन आधुनिक AI उपलब्धियों के कई क्षेत्रों में अग्रणी है।
AI का इतिहास इसकी अंतर्विषयक प्रकृति और आशावाद और संदेह की चक्रीय लहरों को दर्शाता है। आज, AI तेजी से विकसित हो रहा है, मशीनों की सीखने और करने की क्षमताओं की सीमाओं को धकेल रहा है।
ट्यूरिंग टेस्ट, जिसे ऐलन ट्यूरिंग ने 1950 में प्रस्तावित किया, यह निर्धारित करने के लिए एक विधि है कि क्या एक कंप्यूटर में उस बुद्धिमान व्यवहार का प्रदर्शन करने की क्षमता है जो मानव के समान हो।
यहाँ इस अवधारणा और इसके महत्व का एक स्पष्टीकरण है:
ट्यूरिंग टेस्ट का सिद्धांत:
- ट्यूरिंग टेस्ट एक मशीन की क्षमता को मापने का एक उपाय है जो बुद्धिमान व्यवहार को प्रदर्शित करता है जो मानव से अलग नहीं किया जा सकता।
- इस परीक्षण में, एक मानव मूल्यांकनकर्ता एक मानव और एक मशीन के साथ प्राकृतिक भाषा में बातचीत करता है, बिना यह जाने कि कौन सा मानव है और कौन सा मशीन।
- यदि मूल्यांकनकर्ता बातचीत के दौरान मशीन को मानव से लगातार पहचान नहीं पाता है, तो मशीन को परीक्षण पास करने के लिए माना जाता है, जो मानव जैसे बुद्धिमत्ता का अनुकरण करने की उसकी क्षमता को दर्शाता है।
AI विकास में ट्यूरिंग टेस्ट का महत्व:
- बुद्धिमत्ता के लिए बेंचमार्क: ट्यूरिंग टेस्ट एक मशीन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता रखने के लिए आवश्यक स्तर की जटिलता का बेंचमार्क प्रदान करता है।
- अनुसंधान के लिए मार्गदर्शन: यह AI अनुसंधान को प्रेरित और निर्देशित करता है, मशीनों को मानव विचार और संचार की नकल करने के लिए स्पष्ट लक्ष्य निर्धारित करता है।
- AI लक्ष्यों की परिभाषा: इस परीक्षण ने AI के क्षेत्र में प्रारंभिक लक्ष्यों को परिभाषित करने में मदद की, यह स्पष्ट करते हुए कि लक्ष्य केवल गणना या संख्या-क्रंचिंग की क्षमता नहीं थी, बल्कि मानव संज्ञान के अधिक सूक्ष्म पहलुओं, जिसमें भाषा की समझ भी शामिल है।
- नैतिक और दार्शनिक निहितार्थ: इस परीक्षण ने बुद्धिमत्ता, चेतना, और मानवों और मशीनों के बीच संबंध के स्वभाव के बारे में कई नैतिक और दार्शनिक चर्चाओं को प्रेरित किया है।
हालांकि ट्यूरिंग टेस्ट AI में एक मौलिक अवधारणा रहा है, यह भी महत्वपूर्ण है कि इसके सीमाओं को समझा जाए। आलोचक तर्क करते हैं कि परीक्षण पास करना यह आवश्यक नहीं है कि मशीन में वास्तविक समझ या चेतना हो। जैसे-जैसे AI विकसित होता है, ट्यूरिंग टेस्ट ऐतिहासिक महत्व की एक अवधारणा के रूप में बना रहता है लेकिन इसे बुद्धिमान प्रणाली मूल्यांकन में विभिन्न अन्य उपायों और बेंचमार्क द्वारा पूरा किया जाता है।
