कृत्रिम होशियारी

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ( एआई ) है बुद्धि द्वारा प्रदर्शन मशीनों , के विपरीत प्राकृतिक खुफिया मनुष्य द्वारा प्रदर्शित और जानवरों , जो चेतना और भावुकता शामिल है। पूर्व और बाद की श्रेणियों के बीच का अंतर अक्सर चुने गए संक्षिप्त नाम से पता चलता है। 'मजबूत' एआई को आमतौर पर कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) के रूप में लेबल किया जाता है जबकि 'प्राकृतिक' बुद्धि का अनुकरण करने के प्रयासों को कृत्रिम जैविक बुद्धि (एबीआई) कहा जाता है। अग्रणी एआई पाठ्यपुस्तकें क्षेत्र को " बुद्धिमान एजेंटों " के अध्ययन के रूप में परिभाषित करती हैं": कोई भी उपकरण जो अपने पर्यावरण को मानता है और अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने की संभावना को अधिकतम करने वाली कार्रवाई करता है। ^[3] बोलचाल की भाषा में, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द का प्रयोग अक्सर उन मशीनों का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो "संज्ञानात्मक" कार्यों की नकल करते हैं जो मनुष्य मानव मन के साथ जुड़ते हैं , जैसे "सीखना" और "समस्या समाधान"। ^[४]

जैसे-जैसे मशीनें तेजी से सक्षम होती जाती हैं, "खुफिया" की आवश्यकता वाले कार्यों को अक्सर एआई की परिभाषा से हटा दिया जाता है, एक घटना जिसे एआई प्रभाव के रूप में जाना जाता है । ^[५] टेस्लर के प्रमेय में एक चुटकी कहती है, "एआई वह है जो अभी तक नहीं किया गया है।" ^[६] उदाहरण के लिए, ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन को अक्सर एआई मानी जाने वाली चीजों से बाहर रखा जाता है, ^[७] जो एक नियमित तकनीक बन गई है। ^[८] आम तौर पर एआई के रूप में वर्गीकृत आधुनिक मशीन क्षमताओं में मानव भाषण को सफलतापूर्वक समझना , ^[९] रणनीतिक गेम सिस्टम (जैसे शतरंज और गो ) में उच्चतम स्तर पर प्रतिस्पर्धा करना , ^[१०] और अपूर्ण-सूचना वाले गेम जैसे पोकर , ^{[११] शामिल हैं। ]} सेल्फ-ड्राइविंग कार , सामग्री वितरण नेटवर्क में इंटेलिजेंट रूटिंग , और सैन्य सिमुलेशन . ^[12]

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्थापना 1955 में एक अकादमिक अनुशासन के रूप में की गई थी, और उसके बाद के वर्षों में आशावाद की कई लहरों का अनुभव किया है, ^[१३]^[१४] इसके बाद निराशा और धन की हानि (जिसे " एआई विंटर " के रूप में जाना जाता है ), ^[१५]^[१६] इसके बाद नए दृष्टिकोण, सफलता और नए सिरे से वित्त पोषण। ^[14]^[17] के बाद AlphaGo 2015 में एक पेशेवर जाओ खिलाड़ी को हरा दिया, कृत्रिम बुद्धि एक बार फिर से बड़े पैमाने पर दुनिया का ध्यान आकर्षित किया। ^[१८] अपने अधिकांश इतिहास के लिए, एआई अनुसंधान को उप-क्षेत्रों में विभाजित किया गया है जो अक्सर एक दूसरे के साथ संवाद करने में विफल होते हैं। ^[१९] ये उप-क्षेत्र तकनीकी विचारों पर आधारित हैं, जैसे कि विशेष लक्ष्य (जैसे " रोबोटिक्स " या " मशीन लर्निंग "), ^[२०] विशेष उपकरणों का उपयोग (" तर्क " या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क ), या गहरा दार्शनिक मतभेद। ^[२३]^[२४]^[२५] उप-क्षेत्र भी सामाजिक कारकों (विशेष संस्थानों या विशेष शोधकर्ताओं के काम) पर आधारित रहे हैं। ^[19]

एआई अनुसंधान की पारंपरिक समस्याओं (या लक्ष्यों) में तर्क , ज्ञान प्रतिनिधित्व , योजना , सीखना , प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण , धारणा और वस्तुओं को स्थानांतरित करने और हेरफेर करने की क्षमता शामिल है। ^[२०] एजीआई क्षेत्र के दीर्घकालिक लक्ष्यों में से एक है। ^[२६] दृष्टिकोण में सांख्यिकीय तरीके , कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस और पारंपरिक प्रतीकात्मक एआई शामिल हैं । एआई में कई उपकरणों का उपयोग किया जाता है, जिसमें खोज और गणितीय अनुकूलन के संस्करण, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और सांख्यिकी, संभाव्यता और अर्थशास्त्र पर आधारित विधियां शामिल हैं। एआई क्षेत्र कंप्यूटर विज्ञान , सूचना इंजीनियरिंग , गणित , मनोविज्ञान , भाषा विज्ञान , दर्शन और कई अन्य क्षेत्रों पर आधारित है।

क्षेत्र की स्थापना इस धारणा पर की गई थी कि मानव बुद्धि "इतनी सटीक रूप से वर्णित की जा सकती है कि इसे अनुकरण करने के लिए एक मशीन बनाई जा सकती है"। ^[२७] यह मन और मानव जैसी बुद्धि से संपन्न कृत्रिम प्राणियों के निर्माण की नैतिकता के बारे में दार्शनिक तर्कों को जन्म देता है। इन मुद्दों को प्राचीन काल से मिथक , कल्पना और दर्शन द्वारा खोजा गया है । ^[३२] कुछ लोग एआई को मानवता के लिए खतरा मानते हैं यदि यह निरंतर प्रगति करता है। ^[३३]^[३४] दूसरों का मानना है कि एआई, पिछली तकनीकी क्रांतियों के विपरीत, बड़े पैमाने पर बेरोजगारी का जोखिम पैदा करेगा । ^[35]

इक्कीसवीं सदी में, एआई तकनीकों ने कंप्यूटर शक्ति , बड़ी मात्रा में डेटा और सैद्धांतिक समझ में समवर्ती प्रगति के बाद पुनरुत्थान का अनुभव किया है ; और एआई तकनीक प्रौद्योगिकी उद्योग का एक अनिवार्य हिस्सा बन गए हैं , जो कंप्यूटर विज्ञान, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और संचालन अनुसंधान में कई चुनौतीपूर्ण समस्याओं को हल करने में मदद करते हैं । ^[36]^[17]

इतिहास

रजत didrachma से क्रेते चित्रण Talos , एक प्राचीन पौराणिक automaton कृत्रिम बुद्धि के साथ

विचार-सक्षम कृत्रिम प्राणी पुरातनता में कहानी कहने वाले उपकरणों के रूप में प्रकट हुए , ^[३७] और कल्पना में सामान्य रहे हैं, जैसा कि मैरी शेली के फ्रेंकस्टीन या कारेल कैपेक के आरयूआर ^{[३८] में} इन पात्रों और उनके भाग्य ने अब एक ही तरह के कई मुद्दों को उठाया है। कृत्रिम बुद्धि की नैतिकता में चर्चा की । ^[32]

यांत्रिक या "औपचारिक" तर्क का अध्ययन पुरातनता में दार्शनिकों और गणितज्ञों के साथ शुरू हुआ । गणितीय तर्क के अध्ययन के लिए सीधे नेतृत्व एलन ट्यूरिंग की गणना के सिद्धांत है, जो सुझाव दिया है कि एक मशीन, "0" और "1" के रूप में सरल रूप में प्रतीकों फेरबदल से, गणितीय कटौती के किसी भी बोधगम्य अधिनियम अनुकरण कर सकते हैं। यह अंतर्दृष्टि, कि डिजिटल कंप्यूटर औपचारिक तर्क की किसी भी प्रक्रिया का अनुकरण कर सकते हैं, चर्च-ट्यूरिंग थीसिस के रूप में जाना जाता है । ^[३९] न्यूरोबायोलॉजी , सूचना सिद्धांत और साइबरनेटिक्स में समवर्ती खोजों के साथ , इसने शोधकर्ताओं को इलेक्ट्रॉनिक मस्तिष्क के निर्माण की संभावना पर विचार करने के लिए प्रेरित किया। ट्यूरिंग ने इस सवाल को बदलने का प्रस्ताव दिया कि क्या मशीन बुद्धिमान थी, "क्या मशीनरी के लिए बुद्धिमान व्यवहार दिखाना संभव है या नहीं"। ^[४०] पहला काम जिसे अब आम तौर पर एआई के रूप में मान्यता प्राप्त है, वह था मैककुलुच और पिट्स का 1943 का ट्यूरिंग-पूर्ण "कृत्रिम न्यूरॉन्स" के लिए औपचारिक डिजाइन । ^[41]

एआई अनुसंधान के क्षेत्र का जन्म 1956 में डार्टमाउथ कॉलेज में एक कार्यशाला में हुआ था , ^[42] जहां जॉन मैकार्थी द्वारा "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" शब्द को साइबरनेटिक्स से क्षेत्र को अलग करने और साइबरनेटिसिस्ट नॉर्बर्ट वीनर के प्रभाव से बचने के लिए गढ़ा गया था । ^[४३] सहभागी एलन नेवेल ( सीएमयू ), हर्बर्ट साइमन (सीएमयू), जॉन मैकार्थी ( एमआईटी ), मार्विन मिन्स्की (एमआईटी) और आर्थर सैमुअल ( आईबीएम ) एआई अनुसंधान के संस्थापक और नेता बने। ^[४४] उन्होंने और उनके छात्रों ने ऐसे कार्यक्रम तैयार किए जिन्हें प्रेस ने "आश्चर्यजनक" के रूप में वर्णित किया: ^[४५] कंप्यूटर चेकर्स रणनीति सीख रहे थे (सी। १९५४) ^[४६] (और १९५९ तक औसत मानव की तुलना में बेहतर खेल रहे थे), ^{[४७ ]} बीजगणित में शब्द समस्याओं को हल करना, तार्किक प्रमेयों को सिद्ध करना ( लॉजिक थ्योरिस्ट , फर्स्ट रन c. 1956) और अंग्रेजी बोलना। ^[४८] १९६० के दशक के मध्य तक, अमेरिका में अनुसंधान को रक्षा विभाग ^[४९] द्वारा भारी मात्रा में वित्त पोषित किया गया था और दुनिया भर में प्रयोगशालाओं की स्थापना की गई थी। ^[५०] एआई के संस्थापक भविष्य के बारे में आशावादी थे: हर्बर्ट साइमन ने भविष्यवाणी की, "मशीनें बीस वर्षों के भीतर किसी भी काम को करने में सक्षम होंगी जो एक आदमी कर सकता है"। मार्विन मिन्स्की ने सहमति व्यक्त करते हुए लिखा, "एक पीढ़ी के भीतर ... 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता' बनाने की समस्या काफी हद तक हल हो जाएगी"। ^[13]

वे शेष कुछ कार्यों की कठिनाई को पहचानने में विफल रहे। प्रगति धीमी हो गई और १९७४ में, सर जेम्स लाइटहिल ^[५१] की आलोचना और अधिक उत्पादक परियोजनाओं के लिए अमेरिकी कांग्रेस के चल रहे दबाव के जवाब में, अमेरिका और ब्रिटिश दोनों सरकारों ने एआई में खोजपूर्ण अनुसंधान को काट दिया। अगले कुछ वर्षों को बाद में " एआई विंटर " कहा जाएगा , ^[१५] एक ऐसा समय जब एआई परियोजनाओं के लिए धन प्राप्त करना कठिन था।

1980 के दशक की शुरुआत में, विशेषज्ञ प्रणालियों की व्यावसायिक सफलता से एआई अनुसंधान को पुनर्जीवित किया गया था , ^[५२] एआई कार्यक्रम का एक रूप जो मानव विशेषज्ञों के ज्ञान और विश्लेषणात्मक कौशल का अनुकरण करता था। 1985 तक, AI का बाजार एक बिलियन डॉलर से अधिक तक पहुंच गया था। उसी समय, जापान की पांचवीं पीढ़ी के कंप्यूटर प्रोजेक्ट ने अमेरिकी और ब्रिटिश सरकारों को अकादमिक शोध के लिए धन बहाल करने के लिए प्रेरित किया । ^[१४] हालांकि, १९८७ में लिस्प मशीन बाजार के पतन के साथ , एआई एक बार फिर बदनाम हो गया, और दूसरा, लंबे समय तक चलने वाला अंतराल शुरू हुआ। ^[16]

के विकास के धातु-आक्साइड-अर्धचालक (एमओएस) बहुत-बड़े पैमाने पर एकीकरण (वीएलएसआई), के रूप में पूरक राज्यमंत्री (CMOS) ट्रांजिस्टर प्रौद्योगिकी, व्यावहारिक के विकास के सक्षम कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क 1980 के दशक में (एएनएन) प्रौद्योगिकी। क्षेत्र में एक ऐतिहासिक प्रकाशन कार्वर ए मीड और मोहम्मद इस्माइल द्वारा 1989 की पुस्तक एनालॉग वीएलएसआई इंप्लीमेंटेशन ऑफ न्यूरल सिस्टम्स थी । ^[53]

1990 के दशक के अंत और 21वीं सदी की शुरुआत में, AI का उपयोग रसद, डेटा माइनिंग , चिकित्सा निदान और अन्य क्षेत्रों के लिए किया जाने लगा। ^[३६] बढ़ती कम्प्यूटेशनल शक्ति ( मूर के नियम और ट्रांजिस्टर की गिनती देखें ), विशिष्ट समस्याओं को हल करने पर अधिक जोर, एआई और अन्य क्षेत्रों (जैसे सांख्यिकी , अर्थशास्त्र और गणित ) के बीच नए संबंधों और शोधकर्ताओं द्वारा प्रतिबद्धता के कारण सफलता मिली। गणितीय तरीके और वैज्ञानिक मानक। ^[५४] डीप ब्लू ११ मई १९९७ को एक विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्परोव को हराने वाला पहला कंप्यूटर शतरंज खेलने वाला सिस्टम बन गया। ^[५५]

2011 में, एक खतरे में! क्विज शो प्रदर्शनी मैच, आईबीएम के सवाल का जवाब प्रणाली , वाटसन , दो सबसे बड़े खतरे को हरा दिया ! चैंपियन, ब्रैड रटर और केन जेनिंग्स , एक महत्वपूर्ण अंतर से। ^[५६] तेज कंप्यूटर , एल्गोरिथम सुधार, और बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच मशीन सीखने और धारणा में सक्षम प्रगति ; डेटा-भूख गहरी सीखने के तरीके 2012 के आसपास सटीकता बेंचमार्क पर हावी होने लगे । ^[57] Kinect , जिसके लिए एक 3 डी शरीर गति इंटरफेस प्रदान करता है 360 और Xbox वन , एल्गोरिदम कि लंबा ऐ अनुसंधान से उभरा का उपयोग करता है ^[58] के रूप में करते हैं बुद्धिमान व्यक्तिगत सहायकों में स्मार्टफोन । ^[५९] मार्च २०१६ में, अल्फागो ने गो चैंपियन ली सेडोल के साथ एक मैच में गो के ५ में से ४ गेम जीते , बिना किसी बाधा के पेशेवर गो खिलाड़ी को हराने वाला पहला कंप्यूटर गो- प्लेइंग सिस्टम बन गया । ^[१०]^[६०] २०१७ के फ्यूचर ऑफ गो समिट में , अल्फा गो ने के जी के साथ तीन-गेम मैच जीता , ^[६१] जिसने उस समय लगातार दो साल तक दुनिया की नंबर १ रैंकिंग पर कब्जा किया। ^[६२]^[६३] डीप ब्लू के मरे कैंपबेल ने अल्फागो की जीत को "एक युग का अंत... बोर्ड गेम कमोबेश पूरा कर लिया है ^[६४] और यह आगे बढ़ने का समय है।" ^[६५] इसने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर पूरा किया क्योंकि गो एक अपेक्षाकृत जटिल खेल है, शतरंज से भी ज्यादा। बाद में AlphaGo में सुधार किया गया, जिसे अल्फ़ाज़ेरो के साथ शतरंज जैसे अन्य खेलों के लिए सामान्यीकृत किया गया ; ^[६६] और मुज़ेरो ^[६७] कई अलग-अलग वीडियो गेम खेलने के लिए , जिन्हें पहले अलग से संभाला जाता था, ^[६८] बोर्ड गेम के अलावा। अन्य प्रोग्राम अपूर्ण-सूचना गेम को संभालते हैं ; जैसे कि अलौकिक स्तर पर पोकर के लिए , प्लुरिबस (पोकर बॉट) ^[69] और सेफियस (पोकर बॉट) । ^[११] देखें: सामान्य खेल खेलना ।

ब्लूमबर्ग के जैक क्लार्क के अनुसार , 2015 कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक ऐतिहासिक वर्ष था, Google के भीतर एआई का उपयोग करने वाले सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट्स की संख्या 2012 में "छिटपुट उपयोग" से बढ़कर 2,700 से अधिक हो गई। क्लार्क छवि प्रसंस्करण कार्यों में कम त्रुटि दर द्वारा समर्थित 2012 के बाद से एआई के सुधारों का संकेत देने वाला तथ्यात्मक डेटा भी प्रस्तुत करता है। ^[७०] वह क्लाउड कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे में वृद्धि और अनुसंधान उपकरणों और डेटासेट में वृद्धि के कारण किफायती तंत्रिका नेटवर्क में वृद्धि के लिए इसका श्रेय देता है । ^[१७] अन्य उद्धृत उदाहरणों में माइक्रोसॉफ्ट का एक स्काइप सिस्टम का विकास शामिल है जो स्वचालित रूप से एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद कर सकता है और फेसबुक का सिस्टम जो नेत्रहीन लोगों को छवियों का वर्णन कर सकता है। ^[७०] २०१७ के एक सर्वेक्षण में, पांच कंपनियों में से एक ने बताया कि उन्होंने "कुछ पेशकशों या प्रक्रियाओं में एआई को शामिल किया है"। ^[७१]^[७२] २०१६ के आसपास, चीन ने अपनी सरकारी फंडिंग में काफी तेजी लाई; डेटा की बड़ी आपूर्ति और इसके तेजी से बढ़ते अनुसंधान आउटपुट को देखते हुए, कुछ पर्यवेक्षकों का मानना है कि यह "एआई महाशक्ति" बनने की राह पर हो सकता है। ^[73]^[74]

2020 तक, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणाली जैसे कि विशाल GPT-3 (तब अब तक का सबसे बड़ा कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क) पहले से मौजूद बेंचमार्क पर मानव प्रदर्शन से मेल खा रहा था, भले ही सिस्टम बेंचमार्क की सामग्री की सामान्य समझ प्राप्त करने के बिना। ^[७५] डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड २ (२०२०) ने प्रोटीन की ३डी संरचना को महीनों के बजाय घंटों में निर्धारित करने की क्षमता का प्रदर्शन किया। चेहरे की पहचान वहां तक पहुंच गई है, जहां कुछ परिस्थितियों में, कुछ सिस्टम 99% सटीकता दर होने का दावा करते हैं। ^[76]

मूल बातें

कंप्यूटर विज्ञान एआई अनुसंधान को " बुद्धिमान एजेंटों " के अध्ययन के रूप में परिभाषित करता है : कोई भी उपकरण जो अपने पर्यावरण को मानता है और ऐसे कार्य करता है जो अपने लक्ष्यों को सफलतापूर्वक प्राप्त करने की संभावना को अधिकतम करते हैं। ^[३] एक अधिक विस्तृत परिभाषा एआई को "बाहरी डेटा की सही ढंग से व्याख्या करने, ऐसे डेटा से सीखने और लचीले अनुकूलन के माध्यम से विशिष्ट लक्ष्यों और कार्यों को प्राप्त करने के लिए उन सीखों का उपयोग करने की क्षमता" के रूप में एआई की विशेषता है। ^[77]

एक विशिष्ट एआई अपने पर्यावरण का विश्लेषण करता है और ऐसे कार्य करता है जो इसकी सफलता की संभावना को अधिकतम करते हैं। ^[३] एक एआई का इच्छित उपयोगिता फ़ंक्शन (या लक्ष्य) सरल हो सकता है ("१ अगर एआई गो का गेम जीतता है , अन्यथा ०") या जटिल ("गणितीय रूप से उन कार्यों को निष्पादित करें जो अतीत में सफल हुए थे")। लक्ष्यों को स्पष्ट रूप से परिभाषित या प्रेरित किया जा सकता है। यदि एआई को " सुदृढीकरण सीखने " के लिए प्रोग्राम किया गया है, तो कुछ प्रकार के व्यवहार को पुरस्कृत करने या दूसरों को दंडित करने के द्वारा लक्ष्यों को निहित रूप से प्रेरित किया जा सकता है। ^[ए] वैकल्पिक रूप से, एक विकासवादी प्रणाली उच्च स्कोरिंग एआई सिस्टम को उत्परिवर्तित और अधिमानतः दोहराने के लिए " फिटनेस फ़ंक्शन " का उपयोग करके लक्ष्यों को प्रेरित कर सकती है , इसी तरह जानवरों को भोजन खोजने जैसे कुछ लक्ष्यों को सहज रूप से विकसित करने के लिए विकसित किया गया था। ^[७८] कुछ एआई सिस्टम, जैसे निकटतम-पड़ोसी, सादृश्य के कारण के बजाय, इन प्रणालियों को आम तौर पर लक्ष्य नहीं दिए जाते हैं, सिवाय इसके कि लक्ष्य उनके प्रशिक्षण डेटा में निहित हैं। ^[७९] ऐसी प्रणालियों को अभी भी बेंचमार्क किया जा सकता है यदि गैर-लक्ष्य प्रणाली को एक ऐसी प्रणाली के रूप में तैयार किया जाता है जिसका "लक्ष्य" अपने संकीर्ण वर्गीकरण कार्य को पूरा करना है। ^[80]

एआई अक्सर एल्गोरिदम के उपयोग के इर्द-गिर्द घूमता है । एक एल्गोरिदम स्पष्ट निर्देशों का एक सेट है जिसे एक यांत्रिक कंप्यूटर निष्पादित कर सकता है। ^[बी] एक जटिल एल्गोरिदम अक्सर अन्य, सरल, एल्गोरिदम के शीर्ष पर बनाया जाता है। एक एल्गोरिथ्म का एक सरल उदाहरण टिक-टैक-टो पर खेलने के लिए निम्नलिखित (प्रथम खिलाड़ी के लिए इष्टतम) नुस्खा है : ^[81]

यदि किसी को "खतरा" है (अर्थात, एक पंक्ति में दो), तो शेष वर्ग लें। अन्यथा,
यदि कोई चाल एक साथ दो खतरे पैदा करने के लिए "कांटा" है, तो उस चाल को चलाएं। अन्यथा,
केंद्र वर्ग लें यदि यह मुफ़्त है। अन्यथा,
यदि आपका प्रतिद्वंद्वी एक कोने में खेलता है, तो विपरीत कोने को लें। अन्यथा,
यदि कोई मौजूद है तो एक खाली कोना लें। अन्यथा,
कोई भी खाली वर्ग लें।

कई एआई एल्गोरिदम डेटा से सीखने में सक्षम हैं; वे नए अनुमान (रणनीतियों, या "अंगूठे के नियम", जो अतीत में अच्छी तरह से काम कर चुके हैं) सीखकर खुद को बढ़ा सकते हैं , या स्वयं अन्य एल्गोरिदम लिख सकते हैं। नीचे वर्णित कुछ "शिक्षार्थी", जिनमें बायेसियन नेटवर्क, निर्णय पेड़ और निकटतम पड़ोसी शामिल हैं, सैद्धांतिक रूप से, (अनंत डेटा, समय और स्मृति को देखते हुए) किसी भी फ़ंक्शन का अनुमान लगाना सीख सकते हैं , जिसमें गणितीय कार्यों का संयोजन सबसे अच्छा वर्णन करेगा विश्व। ^{[ उद्धरण वांछित ]} इसलिए ये शिक्षार्थी हर संभव परिकल्पना पर विचार करके और डेटा के साथ उनका मिलान करके सभी संभव ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं। व्यवहार में, " संयोजनीय विस्फोट " की घटना के कारण, हर संभावना पर विचार करना शायद ही कभी संभव होता है , जहां किसी समस्या को हल करने के लिए आवश्यक समय तेजी से बढ़ता है। एआई के अधिकांश शोध में यह पता लगाना शामिल है कि कैसे फायदेमंद होने की संभावना की एक विस्तृत श्रृंखला पर विचार करने से बचें और कैसे बचें। ^[८२]^[८३] उदाहरण के लिए, नक्शा देखते समय और पूर्व में डेनवर से न्यूयॉर्क तक के सबसे छोटे ड्राइविंग मार्ग की तलाश में, ज्यादातर मामलों में कोई भी सैन फ्रांसिस्को या पश्चिम के अन्य क्षेत्रों के माध्यम से किसी भी रास्ते को देखना छोड़ सकता है; इस प्रकार, ए * जैसे पथदर्शी एल्गोरिदम को चलाने वाला एआई संयोजन विस्फोट से बच सकता है जो सुनिश्चित करेगा कि हर संभव मार्ग पर विचार किया जाना चाहिए। ^[84]

एआई के लिए सबसे प्रारंभिक (और समझने में आसान) दृष्टिकोण प्रतीकात्मकता (जैसे औपचारिक तर्क) था: "यदि अन्यथा स्वस्थ वयस्क को बुखार है, तो उन्हें इन्फ्लूएंजा हो सकता है "। एक दूसरा, अधिक सामान्य, दृष्टिकोण बायेसियन अनुमान है : "यदि वर्तमान रोगी को बुखार है, तो इस संभावना को समायोजित करें कि उनके पास इस तरह से इन्फ्लूएंजा है"। तीसरा प्रमुख दृष्टिकोण, नियमित व्यापार एआई अनुप्रयोगों में बेहद लोकप्रिय, एसवीएम और निकटतम-पड़ोसी जैसे एनालॉग हैं : "पिछले ज्ञात रोगियों के रिकॉर्ड की जांच करने के बाद जिनके तापमान, लक्षण, आयु और अन्य कारक ज्यादातर वर्तमान रोगी से मेल खाते हैं, एक्स% उन रोगियों में इन्फ्लूएंजा निकला"। चौथा दृष्टिकोण सहज रूप से समझना कठिन है, लेकिन यह इस बात से प्रेरित है कि मस्तिष्क की मशीनरी कैसे काम करती है: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क दृष्टिकोण कृत्रिम " न्यूरॉन्स " का उपयोग करता है जो खुद को वांछित आउटपुट से तुलना करके और अपने आंतरिक न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन की ताकत को बदलकर सीख सकता है। उपयोगी प्रतीत होने वाले कनेक्शनों को "मजबूत" करने के लिए। ये चार मुख्य दृष्टिकोण एक दूसरे के साथ और विकासवादी प्रणालियों के साथ ओवरलैप कर सकते हैं; उदाहरण के लिए, तंत्रिका जाल अनुमान लगाना, सामान्यीकरण करना और सादृश्य बनाना सीख सकते हैं। कुछ सिस्टम कई अन्य एआई और गैर-एआई एल्गोरिदम के साथ-साथ इनमें से कई दृष्टिकोणों का स्पष्ट रूप से या स्पष्ट रूप से उपयोग करते हैं; समस्या के आधार पर सबसे अच्छा तरीका अक्सर अलग होता है। ^[85]^[86]

लर्निंग एल्गोरिदम इस आधार पर काम करते हैं कि अतीत में अच्छी तरह से काम करने वाली रणनीतियों, एल्गोरिदम और अनुमानों के भविष्य में भी अच्छी तरह से काम करना जारी रखने की संभावना है। ये निष्कर्ष स्पष्ट हो सकते हैं, जैसे "चूंकि पिछले १०,००० दिनों से हर सुबह सूरज उगता है, यह शायद कल सुबह भी उदय होगा"। उन्हें बारीक किया जा सकता है, जैसे "X% परिवारों में भौगोलिक रूप से अलग-अलग प्रजातियां होती हैं, इसलिए Y% संभावना है कि अनदेखे काले हंस मौजूद हैं"। शिक्षार्थी " ओकाम के उस्तरा " के आधार पर भी काम करते हैं : डेटा की व्याख्या करने वाला सबसे सरल सिद्धांत सबसे अधिक संभावना है। इसलिए, ओकाम के उस्तरा सिद्धांत के अनुसार, एक शिक्षार्थी को इस तरह से डिजाइन किया जाना चाहिए कि वह जटिल सिद्धांतों के लिए सरल सिद्धांतों को प्राथमिकता देता है, सिवाय उन मामलों को छोड़कर जहां जटिल सिद्धांत काफी हद तक बेहतर साबित होता है।

नीली रेखा यादृच्छिक शोर के कारण एक रैखिक फ़ंक्शन को ओवरफिट करने का एक उदाहरण हो सकती है ।

पिछले सभी प्रशिक्षण डेटा को फिट करने के लिए एक खराब, अत्यधिक जटिल सिद्धांत पर समझौता करना ओवरफिटिंग के रूप में जाना जाता है । कई प्रणालियाँ किसी सिद्धांत को डेटा को कितनी अच्छी तरह फिट करती हैं, उसके अनुसार पुरस्कृत करके ओवरफिटिंग को कम करने का प्रयास करती हैं, लेकिन सिद्धांत को कितना जटिल है, इसके अनुसार सिद्धांत को दंडित करना। ^[८७] क्लासिक ओवरफिटिंग के अलावा, शिक्षार्थी "गलत पाठ सीखकर" निराश भी कर सकते हैं। एक खिलौना उदाहरण यह है कि केवल भूरे घोड़ों और काली बिल्लियों के चित्रों पर प्रशिक्षित एक छवि वर्गीकरणकर्ता यह निष्कर्ष निकाल सकता है कि सभी भूरे रंग के पैच घोड़े होने की संभावना है। ^[८८] एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण यह है कि, मनुष्यों के विपरीत, वर्तमान छवि वर्गीकरणकर्ता अक्सर चित्र के घटकों के बीच स्थानिक संबंध से निर्णय नहीं लेते हैं, और वे पिक्सेल के बीच संबंध सीखते हैं जिससे मनुष्य अनजान हैं, लेकिन यह अभी भी सहसंबद्ध है कुछ प्रकार की वास्तविक वस्तुओं की छवियों के साथ। एक वैध छवि पर इन पैटर्नों को संशोधित करने के परिणामस्वरूप "प्रतिकूल" छवियां हो सकती हैं जिन्हें सिस्टम गलत वर्गीकृत करता है। ^[सी]^[८९]^[९०]

एक सेल्फ-ड्राइविंग कार सिस्टम यह निर्धारित करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर सकता है कि चित्र के कौन से हिस्से पैदल चलने वालों की पिछली प्रशिक्षण छवियों से मेल खाते हैं, और फिर उन क्षेत्रों को धीमी गति से चलने वाले लेकिन कुछ अप्रत्याशित आयताकार प्रिज्म के रूप में मॉडल करते हैं जिन्हें टाला जाना चाहिए।

मनुष्यों की तुलना में, मौजूदा AI में मानव " कॉमनसेंस रीजनिंग " की कई विशेषताओं का अभाव है ; सबसे विशेष रूप से, मनुष्यों के पास " भोले भौतिकी " जैसे अंतरिक्ष, समय और भौतिक अंतःक्रियाओं के बारे में तर्क करने के लिए शक्तिशाली तंत्र हैं । यह छोटे बच्चों को भी आसानी से निष्कर्ष निकालने में सक्षम बनाता है जैसे "अगर मैं इस कलम को एक टेबल से रोल करता हूं, तो यह फर्श पर गिर जाएगा"। मनुष्यों के पास " लोक मनोविज्ञान " का एक शक्तिशाली तंत्र भी है जो उन्हें प्राकृतिक-भाषा के वाक्यों की व्याख्या करने में मदद करता है जैसे "नगर पार्षदों ने प्रदर्शनकारियों को अनुमति देने से इनकार कर दिया क्योंकि उन्होंने हिंसा की वकालत की थी" (एक सामान्य एआई को यह समझने में कठिनाई होती है कि क्या वकालत करने का आरोप लगाया गया है) हिंसा पार्षद या प्रदर्शनकारी हैं ^[९१]^[९२]^[९३] )। "सामान्य ज्ञान" की कमी का मतलब है कि एआई अक्सर इंसानों की तुलना में अलग-अलग गलतियाँ करता है, इस तरह से जो समझ से बाहर हो सकता है। उदाहरण के लिए, मौजूदा सेल्फ-ड्राइविंग कारें स्थान के बारे में और न ही पैदल चलने वालों के इरादों के बारे में ठीक उसी तरह से तर्क कर सकती हैं जैसे मनुष्य करते हैं, और इसके बजाय दुर्घटनाओं से बचने के लिए तर्क के गैर-मानवीय तरीकों का उपयोग करना चाहिए। ^[९४]^[९५]^[९६]

चुनौतियों

वर्तमान आर्किटेक्चर की संज्ञानात्मक क्षमताएं बहुत सीमित हैं, केवल एक सरलीकृत संस्करण का उपयोग करके जो बुद्धि वास्तव में सक्षम है। उदाहरण के लिए, मानव मन माप से परे तर्क करने के तरीके और जीवन में विभिन्न घटनाओं के लिए तार्किक स्पष्टीकरण के साथ आया है। जो अन्यथा सीधा होता, एक समान रूप से कठिन समस्या मानव मन का उपयोग करने के विपरीत कम्प्यूटेशनल रूप से हल करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। यह मॉडल के दो वर्गों को जन्म देता है: संरचनावादी और कार्यात्मकवादी। संरचनात्मक मॉडल का उद्देश्य तर्क और तर्क जैसे दिमाग के बुनियादी खुफिया संचालन की नकल करना है। कार्यात्मक मॉडल अपने परिकलित समकक्ष से संबंधित डेटा को संदर्भित करता है। ^[97]

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का समग्र शोध लक्ष्य ऐसी तकनीक बनाना है जो कंप्यूटर और मशीनों को बुद्धिमान तरीके से कार्य करने की अनुमति दे। बुद्धि का अनुकरण (या सृजन) करने की सामान्य समस्या को उप-समस्याओं में विभाजित कर दिया गया है। इनमें विशेष लक्षण या क्षमताएं शामिल हैं जो शोधकर्ता एक बुद्धिमान प्रणाली को प्रदर्शित करने की अपेक्षा करते हैं। नीचे वर्णित लक्षणों पर सबसे अधिक ध्यान दिया गया है। ^[20]

तर्क, समस्या समाधान problem

प्रारंभिक शोधकर्ताओं ने एल्गोरिदम विकसित किए जो चरण-दर-चरण तर्क का अनुकरण करते हैं जो मनुष्य पहेली को हल करते समय या तार्किक कटौती करते समय उपयोग करते हैं। ^[९८] १९८० और १९९० के दशक के अंत तक, एआई अनुसंधान ने अनिश्चित या अधूरी जानकारी से निपटने के लिए तरीकों का विकास किया था , संभाव्यता और अर्थशास्त्र से अवधारणाओं को नियोजित किया । ^[99]

ये एल्गोरिदम बड़ी तर्क समस्याओं को हल करने के लिए अपर्याप्त साबित हुए क्योंकि उन्होंने "कॉम्बिनेटरियल विस्फोट" का अनुभव किया: जैसे-जैसे समस्याएं बड़ी होती गईं, वे तेजी से धीमी हो गईं। ^[८२] यहां तक कि मनुष्य भी शायद ही कभी चरण-दर-चरण कटौती का उपयोग करते हैं जो प्रारंभिक एआई अनुसंधान मॉडल कर सकता है। वे तेज, सहज ज्ञान युक्त निर्णयों का उपयोग करके अपनी अधिकांश समस्याओं का समाधान करते हैं। ^[१००]

ज्ञान निरूपण

एक ऑन्कोलॉजी एक डोमेन के भीतर अवधारणाओं के एक समूह और उन अवधारणाओं के बीच संबंधों के रूप में ज्ञान का प्रतिनिधित्व करती है।

ज्ञान का प्रतिनिधित्व ^[१०१] और ज्ञान इंजीनियरिंग ^[१०२] शास्त्रीय एआई अनुसंधान के लिए केंद्रीय हैं। कुछ "विशेषज्ञ प्रणालियाँ" कुछ संकीर्ण डोमेन के विशेषज्ञों के पास मौजूद स्पष्ट ज्ञान को इकट्ठा करने का प्रयास करती हैं। इसके अलावा, कुछ परियोजनाएं दुनिया के बारे में व्यापक ज्ञान वाले डेटाबेस में औसत व्यक्ति को ज्ञात "सामान्य ज्ञान" को इकट्ठा करने का प्रयास करती हैं। चीजों के बीच एक व्यापक सामान्य ज्ञान के आधार में शामिल होंगे: वस्तुएं, गुण, श्रेणियां और वस्तुओं के बीच संबंध; ^[१०३] स्थितियां, घटनाएं, राज्य और समय; ^[१०४] कारण और प्रभाव; ^[१०५] ज्ञान के बारे में ज्ञान (जो दूसरे लोग जानते हैं उसके बारे में हम क्या जानते हैं); ^[१०६] और कई अन्य, कम शोधित डोमेन। "क्या मौजूद है" का एक प्रतिनिधित्व एक ऑन्कोलॉजी है : औपचारिक रूप से वर्णित वस्तुओं, संबंधों, अवधारणाओं और गुणों का सेट ताकि सॉफ्टवेयर एजेंट उनकी व्याख्या कर सकें। इनमें से शब्दार्थ को विवरण तर्क अवधारणाओं, भूमिकाओं और व्यक्तियों के रूप में कैप्चर किया जाता है , और आमतौर पर वेब ओन्टोलॉजी भाषा में वर्गों, गुणों और व्यक्तियों के रूप में लागू किया जाता है । ^[१०७] सबसे सामान्य ऑन्कोलॉजी को अपर ऑन्कोलॉजी कहा जाता है , जो डोमेन ऑन्कोलॉजी के बीच मध्यस्थ के रूप में कार्य करके अन्य सभी ज्ञान ^{[१०८] के} लिए एक आधार प्रदान करने का प्रयास करता है जो एक विशेष ज्ञान डोमेन (रुचि का क्षेत्र या चिंता का क्षेत्र) के बारे में विशिष्ट ज्ञान को कवर करता है। . इस तरह के औपचारिक ज्ञान अभ्यावेदन का उपयोग सामग्री-आधारित अनुक्रमण और पुनर्प्राप्ति में किया जा सकता है, ^[१०९] दृश्य व्याख्या, ^[११०] नैदानिक निर्णय समर्थन, ^[१११] ज्ञान की खोज (बड़े डेटाबेस से खनन "दिलचस्प" और कार्रवाई योग्य निष्कर्ष), ^[११२] और अन्य क्षेत्र। ^[113]

ज्ञान प्रतिनिधित्व में सबसे कठिन समस्याओं में से हैं:

डिफ़ॉल्ट तर्क और योग्यता समस्या: बहुत सी बातें जो लोग जानते हैं वे "कामकाजी धारणाओं" का रूप ले लेती हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई पक्षी बातचीत में आता है, तो लोग आम तौर पर एक मुट्ठी के आकार के जानवर की तस्वीर लेते हैं जो गाता और उड़ता है। इनमें से कोई भी बात सभी पक्षियों के बारे में सच नहीं है। जॉन मैकार्थी ने 1969 में इस समस्या की पहचान की ^[114] योग्यता समस्या के रूप में: किसी भी सामान्य ज्ञान के नियम के लिए जिसे एआई शोधकर्ता प्रतिनिधित्व करना चाहते हैं, बड़ी संख्या में अपवाद होते हैं। अमूर्त तर्क की आवश्यकता के अनुसार लगभग कुछ भी सही या गलत नहीं है। एआई अनुसंधान ने इस समस्या के कई समाधान खोजे हैं। ^[११५]
सामान्य ज्ञान का विस्तार: परमाणु तथ्यों की संख्या जो औसत व्यक्ति जानता है वह बहुत बड़ी है। अनुसंधान परियोजनाओं की एक पूरी जानकारी आधार बनाने के लिए प्रयास commonsense ज्ञान (जैसे, Cyc ) श्रमसाध्य से भारी मात्रा की आवश्यकता होती है सत्तामूलक इंजीनियरिंग , वे का निर्माण किया जाना चाहिए, हाथ से, एक समय में एक जटिल अवधारणा। ^[116]
कुछ सामान्य ज्ञान का उपप्रतीकात्मक रूप form: लोग जो जानते हैं उनमें से अधिकांश को "तथ्यों" या "बयानों" के रूप में प्रस्तुत नहीं किया जाता है जिसे वे मौखिक रूप से व्यक्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक शतरंज मास्टर एक विशेष शतरंज की स्थिति से बच जाएगा क्योंकि यह "बहुत उजागर महसूस करता है" ^[117] या एक कला समीक्षक एक मूर्ति पर एक नज़र डाल सकता है और महसूस कर सकता है कि यह नकली है। ^[११८] ये मानव मस्तिष्क में अचेतन और उप-प्रतीकात्मक अंतर्ज्ञान या प्रवृत्तियां हैं। ^[११९] इस तरह का ज्ञान प्रतीकात्मक, सचेत ज्ञान के लिए सूचना देता है, समर्थन करता है और एक संदर्भ प्रदान करता है। उप-प्रतीकात्मक तर्क की संबंधित समस्या के साथ, यह आशा की जाती है कि स्थित एआई , कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस , या सांख्यिकीय एआई इस ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने के तरीके प्रदान करेगा। ^[११९]

योजना

एक श्रेणीबद्ध नियंत्रण प्रणाली का एक रूप है नियंत्रण प्रणाली , जिसमें उपकरणों और शासी सॉफ्टवेयर का एक सेट एक पदानुक्रम में व्यवस्थित किया गया है।

बुद्धिमान एजेंटों को लक्ष्य निर्धारित करने और उन्हें प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए। ^[१२०] उन्हें भविष्य की कल्पना करने के लिए एक तरीके की आवश्यकता है - दुनिया की स्थिति का प्रतिनिधित्व और इस बारे में भविष्यवाणियां करने में सक्षम हों कि उनके कार्य इसे कैसे बदलेंगे - और ऐसे विकल्प बनाने में सक्षम होंगे जो उपयोगिता (या "मूल्य") को अधिकतम करें। उपलब्ध विकल्पों में से। ^[१२१]

शास्त्रीय नियोजन समस्याओं में, एजेंट यह मान सकता है कि यह दुनिया में अभिनय करने वाली एकमात्र प्रणाली है, जिससे एजेंट को अपने कार्यों के परिणामों के बारे में निश्चित होने की अनुमति मिलती है। ^[१२२] हालांकि, अगर एजेंट ही एकमात्र अभिनेता नहीं है, तो यह आवश्यक है कि एजेंट अनिश्चितता के तहत तर्क कर सकता है। यह एक ऐसे एजेंट की मांग करता है जो न केवल अपने पर्यावरण का आकलन कर सकता है और भविष्यवाणियां कर सकता है बल्कि इसकी भविष्यवाणियों का मूल्यांकन भी कर सकता है और इसके मूल्यांकन के आधार पर अनुकूलन कर सकता है। ^[123]

बहु-एजेंट योजना किसी दिए गए लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए कई एजेंटों के सहयोग और प्रतिस्पर्धा का उपयोग करती है । इस तरह के आकस्मिक व्यवहार का उपयोग विकासवादी एल्गोरिदम और झुंड की बुद्धि द्वारा किया जाता है । ^[१२४]

सीख रहा हूँ

इस परियोजना के लिए एआई को पुनर्जागरण चित्रकार राफेल के रंगों और ब्रशस्ट्रोक में विशिष्ट पैटर्न खोजने थे । चित्र राफेल की शैली में एआई द्वारा "चित्रित" अभिनेत्री ओरनेला मुटी का चेहरा दिखाता है ।

मशीन लर्निंग (एमएल), क्षेत्र की स्थापना के बाद से एआई अनुसंधान की एक मौलिक अवधारणा है, ^[डी] कंप्यूटर एल्गोरिदम का अध्ययन है जो अनुभव के माध्यम से स्वचालित रूप से सुधार करता है। ^[ई]^[127]

बिना पर्यवेक्षित शिक्षण इनपुट की एक धारा में पैटर्न खोजने की क्षमता है, बिना किसी मानव को पहले इनपुट को लेबल करने की आवश्यकता होती है। पर्यवेक्षित शिक्षण में वर्गीकरण और संख्यात्मक प्रतिगमन दोनों शामिल हैं , जिसके लिए मानव को पहले इनपुट डेटा को लेबल करने की आवश्यकता होती है। वर्गीकरण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि कुछ किस श्रेणी में आता है, और तब होता है जब एक कार्यक्रम कई श्रेणियों से चीजों के कई उदाहरण देखता है। रिग्रेशन एक ऐसा फ़ंक्शन तैयार करने का प्रयास है जो इनपुट और आउटपुट के बीच संबंधों का वर्णन करता है और भविष्यवाणी करता है कि इनपुट बदलने के साथ आउटपुट कैसे बदलना चाहिए। ^[१२७] क्लासिफायरियर और रिग्रेशन लर्नर्स दोनों को एक अज्ञात (संभवतः निहित) फ़ंक्शन सीखने की कोशिश कर रहे "फ़ंक्शन सन्निकटन" के रूप में देखा जा सकता है; उदाहरण के लिए, एक स्पैम क्लासिफायरियर को एक ऐसे फ़ंक्शन को सीखने के रूप में देखा जा सकता है जो ईमेल के टेक्स्ट से दो श्रेणियों में से एक "स्पैम" या "स्पैम नहीं" में मैप करता है। कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी , कम्प्यूटेशनल जटिलता द्वारा, नमूना जटिलता (कितना डेटा आवश्यक है), या अनुकूलन की अन्य धारणाओं द्वारा शिक्षार्थियों का आकलन कर सकता है । ^[128] में सुदृढीकरण सीखने ^[129] एजेंट अच्छा प्रतिक्रिया के लिए पुरस्कृत किया और बुरे लोगों के लिए दंडित किया गया है। एजेंट अपने समस्या स्थान में संचालन के लिए रणनीति बनाने के लिए पुरस्कारों और दंडों के इस क्रम का उपयोग करता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

एक पार्स ट्री कुछ औपचारिक व्याकरण के अनुसार वाक्य की वाक्यात्मक संरचना का प्रतिनिधित्व करता है ।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण ^[१३०] (एनएलपी) मशीनों को मानव भाषा को पढ़ने और समझने की अनुमति देता है । एक पर्याप्त रूप से शक्तिशाली प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणाली प्राकृतिक-भाषा के उपयोगकर्ता इंटरफेस और मानव-लिखित स्रोतों से सीधे ज्ञान प्राप्त करने में सक्षम होगी , जैसे कि न्यूजवायर टेक्स्ट। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के कुछ सरल अनुप्रयोगों में सूचना पुनर्प्राप्ति , पाठ खनन , प्रश्न उत्तर और मशीनी अनुवाद शामिल हैं । ^[१३१] कई मौजूदा दृष्टिकोण पाठ के वाक्य-विन्यास के निर्माण के लिए शब्द सह-घटना आवृत्तियों का उपयोग करते हैं। खोज के लिए "कीवर्ड स्पॉटिंग" रणनीति लोकप्रिय और मापनीय लेकिन गूंगा हैं; "कुत्ते" के लिए एक खोज क्वेरी केवल शाब्दिक शब्द "कुत्ते" वाले दस्तावेज़ों से मेल खा सकती है और "पूडल" शब्द वाला दस्तावेज़ छूट सकता है। "लेक्सिकल एफ़िनिटी" रणनीतियाँ किसी दस्तावेज़ की भावना का आकलन करने के लिए "दुर्घटना" जैसे शब्दों की घटना का उपयोग करती हैं । आधुनिक सांख्यिकीय एनएलपी दृष्टिकोण इन सभी रणनीतियों के साथ-साथ अन्य को भी जोड़ सकते हैं, और अक्सर पृष्ठ या पैराग्राफ स्तर पर स्वीकार्य सटीकता प्राप्त करते हैं। सिमेंटिक एनएलपी से परे, "कथा" एनएलपी का अंतिम लक्ष्य कॉमनसेंस रीजनिंग की पूरी समझ को मूर्त रूप देना है। ^[१३२] २०१९ तक, ट्रांसफॉर्मर- आधारित डीप लर्निंग आर्किटेक्चर सुसंगत पाठ उत्पन्न कर सकते हैं। ^[133]

अनुभूति

फ़ीचर डिटेक्शन (चित्रित: एज डिटेक्शन ) एआई को कच्चे डेटा से सूचनात्मक सार संरचनाओं को बनाने में मदद करता है।

मशीन धारणा ^[134] दुनिया के पहलुओं को निकालने के लिए सेंसर (जैसे कैमरे (दृश्यमान स्पेक्ट्रम या अवरक्त), माइक्रोफोन, वायरलेस सिग्नल, और सक्रिय लिडार , सोनार, रडार और स्पर्श सेंसर ) से इनपुट का उपयोग करने की क्षमता है । अनुप्रयोगों में वाक् पहचान , ^[135] चेहरे की पहचान , और वस्तु पहचान शामिल हैं । ^[१३६] कंप्यूटर विज़न दृश्य इनपुट का विश्लेषण करने की क्षमता है। ऐसा इनपुट आमतौर पर अस्पष्ट होता है; एक विशाल, पचास मीटर लंबा पैदल यात्री पास के सामान्य आकार के पैदल यात्री के समान पिक्सेल उत्पन्न कर सकता है, जिसके लिए एआई को विभिन्न व्याख्याओं की सापेक्ष संभावना और तर्कसंगतता का न्याय करने की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए अपने "ऑब्जेक्ट मॉडल" का उपयोग करके इसका आकलन करने के लिए पचास मीटर पैदल चलने वाले मौजूद नहीं हैं। ^[१३७]

गति और हेरफेर

रोबोटिक्स में एआई का खूब इस्तेमाल होता है। ^[१३८] आधुनिक कारखानों में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले उन्नत रोबोटिक हथियार और अन्य औद्योगिक रोबोट , घर्षण और गियर फिसलन की उपस्थिति के बावजूद कुशलता से आगे बढ़ने के अनुभव से सीख सकते हैं। ^[१३९] एक आधुनिक मोबाइल रोबोट, जब एक छोटा, स्थिर और दृश्य वातावरण दिया जाता है, तो वह आसानी से अपना स्थान निर्धारित कर सकता है और इसके पर्यावरण को मैप कर सकता है; हालांकि, गतिशील वातावरण, जैसे ( एंडोस्कोपी में ) रोगी के सांस लेने वाले शरीर का आंतरिक भाग, एक बड़ी चुनौती पेश करता है। मोशन प्लानिंग एक आंदोलन कार्य को "आदिम" जैसे व्यक्तिगत संयुक्त आंदोलनों में तोड़ने की प्रक्रिया है। इस तरह के आंदोलन में अक्सर आज्ञाकारी गति शामिल होती है, एक ऐसी प्रक्रिया जहां आंदोलन को किसी वस्तु के साथ शारीरिक संपर्क बनाए रखने की आवश्यकता होती है। ^[१४०]^[१४१]^[१४२] मोरवेक का विरोधाभास सामान्य करता है कि निम्न-स्तरीय सेंसरिमोटर कौशल जो मनुष्य को प्रदान किए जाते हैं, एक रोबोट में प्रोग्राम करना मुश्किल है; विरोधाभास का नाम हंस मोरावेक के नाम पर रखा गया है , जिन्होंने 1988 में कहा था कि "कंप्यूटर को खुफिया परीक्षणों या चेकर्स खेलने पर वयस्क स्तर के प्रदर्शन को प्रदर्शित करना तुलनात्मक रूप से आसान है, और उन्हें एक साल के कौशल को देना मुश्किल या असंभव है जब यह धारणा और गतिशीलता के लिए आता है"। ^[१४३]^[१४४] इसका श्रेय इस तथ्य को जाता है कि, चेकर्स के विपरीत, शारीरिक निपुणता लाखों वर्षों से प्राकृतिक चयन का प्रत्यक्ष लक्ष्य रही है । ^[145]

सामाजिक बुद्धिमत्ता

किस्मत , अल्पविकसित सामाजिक कौशल वाला एक रोबोट ^[146]

Moravec के विरोधाभास को सामाजिक बुद्धि के कई रूपों तक बढ़ाया जा सकता है। ^[१४७]^[१४८] स्वायत्त वाहनों का वितरित बहु-एजेंट समन्वय एक कठिन समस्या बनी हुई है। ^[१४९] प्रभावी कंप्यूटिंग एक अंतःविषय छाता है जिसमें सिस्टम शामिल हैं जो मानव प्रभावों को पहचानते हैं, व्याख्या करते हैं, प्रक्रिया करते हैं या अनुकरण करते हैं । ^[१५०]^[१५१]^[१५२] भावात्मक कंप्यूटिंग से संबंधित मध्यम सफलताओं में टेक्स्ट सेंटीमेंट विश्लेषण और, हाल ही में, मल्टीमॉडल प्रभाव विश्लेषण ( मल्टीमॉडल सेंटीमेंट विश्लेषण देखें ) शामिल हैं, जिसमें एआई एक वीडियो टेप विषय द्वारा प्रदर्शित प्रभावों को वर्गीकृत करता है। ^[१५३]

लंबे समय में, सामाजिक कौशल और मानवीय भावनाओं और गेम थ्योरी की समझ एक सामाजिक एजेंट के लिए मूल्यवान होगी। दूसरों के कार्यों की भविष्यवाणी करने की क्षमता उनके उद्देश्यों और भावनात्मक अवस्थाओं को समझकर एक एजेंट को बेहतर निर्णय लेने की अनुमति देगा। कुछ कंप्यूटर सिस्टम मानवीय भावनाओं और अभिव्यक्तियों की नकल करते हैं ताकि वे मानवीय अंतःक्रिया की भावनात्मक गतिशीलता के प्रति अधिक संवेदनशील दिखाई दें, या अन्यथा मानव-कंप्यूटर संपर्क को सुविधाजनक बनाने के लिए । ^[१५४] इसी तरह, कुछ आभासी सहायकों को संवादात्मक रूप से बोलने के लिए या यहां तक कि विनोदपूर्वक मजाक करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है; यह भोले उपयोगकर्ताओं को एक अवास्तविक अवधारणा देता है कि मौजूदा कंप्यूटर एजेंट वास्तव में कितने बुद्धिमान हैं। ^[155]

सामान्य बुद्धि

ऐतिहासिक रूप से, Cyc नॉलेज बेस (1984-) और बड़े पैमाने पर जापानी पांचवीं पीढ़ी के कंप्यूटर सिस्टम पहल (1982-1992) जैसी परियोजनाओं ने मानव अनुभूति की चौड़ाई को कवर करने का प्रयास किया। ये प्रारंभिक परियोजनाएं गैर-मात्रात्मक प्रतीकात्मक तर्क मॉडल की सीमाओं से बचने में विफल रहीं और, पूर्व-निरीक्षण में, क्रॉस-डोमेन एआई की कठिनाई को बहुत कम करके आंका। आजकल, अधिकांश वर्तमान एआई शोधकर्ता ट्रैक्टेबल "संकीर्ण एआई" अनुप्रयोगों (जैसे चिकित्सा निदान या ऑटोमोबाइल नेविगेशन) पर काम करते हैं। ^[१५६] कई शोधकर्ता भविष्यवाणी करते हैं कि विभिन्न अलग-अलग डोमेन में इस तरह के "संकीर्ण एआई" काम को अंततः कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) के साथ एक मशीन में शामिल किया जाएगा , जो इस लेख में वर्णित अधिकांश संकीर्ण कौशल और कुछ बिंदु पर मानव क्षमता से भी अधिक है। अधिकांश या इन सभी क्षेत्रों में। ^[२६]^[१५७] कई अग्रिमों का सामान्य, क्रॉस-डोमेन महत्व है। एक हाई-प्रोफाइल उदाहरण यह है कि 2010 के दशक में डीपमाइंड ने एक "सामान्यीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता" विकसित की, जो अपने आप कई विविध अटारी खेल सीख सकती थी , और बाद में सिस्टम का एक प्रकार विकसित किया जो क्रमिक सीखने में सफल होता है । ^[१५८]^[१५९]^[१६०] ट्रांसफर लर्निंग के अलावा , ^[१६१] काल्पनिक एजीआई सफलताओं में चिंतनशील आर्किटेक्चर का विकास शामिल हो सकता है जो निर्णय-सैद्धांतिक मेटारीज़निंग में संलग्न हो सकते हैं, और यह पता लगा सकते हैं कि कैसे एक व्यापक ज्ञान आधार को "स्लप अप" किया जाए। संपूर्ण असंरचित वेब . ^[१६२] कुछ लोगों का तर्क है कि कुछ (वर्तमान में अनदेखा) अवधारणात्मक रूप से सीधा, लेकिन गणितीय रूप से कठिन, "मास्टर एल्गोरिथम" एजीआई को जन्म दे सकता है। ^[१६३] अंत में, कुछ "आकस्मिक" दृष्टिकोण मानव बुद्धि को बहुत बारीकी से अनुकरण करने के लिए देखते हैं, और मानते हैं कि कृत्रिम मस्तिष्क या नकली बाल विकास जैसी मानवजनित विशेषताएं किसी दिन एक महत्वपूर्ण बिंदु तक पहुंच सकती हैं जहां सामान्य बुद्धि उभरती है। ^[१६४]^[१६५]

इस लेख में कई समस्याओं के लिए सामान्य बुद्धि की भी आवश्यकता हो सकती है, अगर मशीनों को समस्याओं को हल करना है और साथ ही लोगों को भी करना है। उदाहरण के लिए, मशीनी अनुवाद जैसे विशिष्ट सरल कार्यों के लिए भी आवश्यक है कि एक मशीन दोनों भाषाओं ( एनएलपी ) में पढ़े और लिखे , लेखक के तर्क ( कारण ) का पालन करें , जानें कि किस बारे में बात की जा रही है ( ज्ञान ), और ईमानदारी से लेखक के मूल को पुन: पेश करें इरादा ( सामाजिक खुफिया )। मशीनी अनुवाद जैसी समस्या को " एआई-पूर्ण " माना जाता है , क्योंकि मानव-स्तरीय मशीन प्रदर्शन तक पहुंचने के लिए इन सभी समस्याओं को एक साथ हल करने की आवश्यकता होती है।

दृष्टिकोण

कोई स्थापित एकीकृत सिद्धांत या प्रतिमान एआई अनुसंधान का मार्गदर्शन नहीं करता है। शोधकर्ता कई मुद्दों पर असहमत हैं। ^[च] कुछ सबसे लंबे समय से अनुत्तरित प्रश्न हैं जो अनुत्तरित हैं: क्या कृत्रिम बुद्धि को मनोविज्ञान या तंत्रिका जीव विज्ञान का अध्ययन करके प्राकृतिक बुद्धि का अनुकरण करना चाहिए ? या मानव जीव विज्ञान एआई अनुसंधान के लिए उतना ही अप्रासंगिक है जितना कि पक्षी जीव विज्ञान वैमानिकी इंजीनियरिंग के लिए है ? ^[२३] क्या सरल, सुरुचिपूर्ण सिद्धांतों (जैसे तर्क या अनुकूलन ) का उपयोग करके बुद्धिमान व्यवहार का वर्णन किया जा सकता है ? या क्या इसके लिए आवश्यक रूप से बड़ी संख्या में असंबंधित समस्याओं को हल करने की आवश्यकता है? ^[24]

साइबरनेटिक्स और मस्तिष्क सिमुलेशन

1940 और 1950 के दशक में, कई शोधकर्ताओं ने न्यूरोबायोलॉजी , सूचना सिद्धांत और साइबरनेटिक्स के बीच संबंध का पता लगाया । उनमें से कुछ ने ऐसी मशीनों का निर्माण किया जो अल्पविकसित बुद्धि को प्रदर्शित करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक नेटवर्क का उपयोग करती थीं, जैसे डब्ल्यू ग्रे वाल्टर के कछुए और जॉन्स हॉपकिन्स बीस्ट । इनमें से कई शोधकर्ता प्रिंसटन विश्वविद्यालय में टेलीलॉजिकल सोसायटी और इंग्लैंड में रेशियो क्लब की बैठकों के लिए एकत्रित हुए । ^[१६७] १९६० तक, इस दृष्टिकोण को काफी हद तक छोड़ दिया गया था, हालांकि इसके तत्वों को १९८० के दशक में पुनर्जीवित किया जाएगा।

प्रतीकात्मक

जब 1950 के दशक के मध्य में डिजिटल कंप्यूटर तक पहुंच संभव हो गई, तो एआई अनुसंधान ने इस संभावना का पता लगाना शुरू कर दिया कि मानव बुद्धि को प्रतीक हेरफेर के लिए कम किया जा सकता है। शोध तीन संस्थानों में केंद्रित था: कार्नेगी मेलॉन विश्वविद्यालय , स्टैनफोर्ड , और एमआईटी , और जैसा कि नीचे वर्णित है, प्रत्येक ने अनुसंधान की अपनी शैली विकसित की है। जॉन हाउगलैंड ने इन प्रतीकात्मक दृष्टिकोणों को AI "अच्छे पुराने जमाने का AI" या " GOFAI " नाम दिया। ^[१६८] १९६० के दशक के दौरान, प्रतीकात्मक दृष्टिकोणों ने छोटे प्रदर्शन कार्यक्रमों में उच्च स्तरीय "सोच" का अनुकरण करने में बड़ी सफलता हासिल की थी। साइबरनेटिक्स या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित दृष्टिकोणों को छोड़ दिया गया या पृष्ठभूमि में धकेल दिया गया। ^[छ] १९६० और १९७० के दशक में शोधकर्ताओं को विश्वास था कि प्रतीकात्मक दृष्टिकोण अंततः कृत्रिम सामान्य बुद्धि के साथ एक मशीन बनाने में सफल होंगे और इसे अपने क्षेत्र का लक्ष्य माना।

संज्ञानात्मक अनुकरण

अर्थशास्त्री हर्बर्ट साइमन और एलन नेवेल ने मानव समस्या-सुलझाने के कौशल का अध्ययन किया और उन्हें औपचारिक रूप देने का प्रयास किया, और उनके काम ने कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र के साथ-साथ संज्ञानात्मक विज्ञान , संचालन अनुसंधान और प्रबंधन विज्ञान की नींव रखी । उनकी शोध टीम ने मनोवैज्ञानिक प्रयोगों के परिणामों का उपयोग उन कार्यक्रमों को विकसित करने के लिए किया जो उन तकनीकों का अनुकरण करते थे जिनका उपयोग लोग समस्याओं को हल करने के लिए करते थे। कार्नेगी मेलॉन विश्वविद्यालय में केंद्रित यह परंपरा अंततः 1980 के दशक के मध्य में सोअर वास्तुकला के विकास में समाप्त होगी । ^[१६९]^[१७०]

तर्क के आधार पर

साइमन और नेवेल के विपरीत, जॉन मैककार्थी ने महसूस किया कि मशीनों को मानवीय विचारों का अनुकरण करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि इसके बजाय अमूर्त तर्क और समस्या-समाधान का सार खोजने की कोशिश करनी चाहिए, भले ही लोगों ने समान एल्गोरिदम का उपयोग किया हो। ^[२३] स्टैनफोर्ड ( सेल ) में उनकी प्रयोगशाला ने ज्ञान प्रतिनिधित्व , योजना और सीखने सहित विभिन्न प्रकार की समस्याओं को हल करने के लिए औपचारिक तर्क का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित किया । ^[१७१] एडिनबर्ग विश्वविद्यालय और यूरोप में कहीं और काम का फोकस लॉजिक भी था जिसके कारण प्रोग्रामिंग भाषा प्रोलॉग और लॉजिक प्रोग्रामिंग के विज्ञान का विकास हुआ । ^[172]

तर्क-विरोधी या कर्कश

एमआईटी के शोधकर्ताओं (जैसे मार्विन मिन्स्की और सीमोर पैपर्ट ) ^[173] ने पाया कि दृष्टि और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में कठिन समस्याओं को हल करने के लिए तदर्थ समाधान की आवश्यकता होती है - उन्होंने तर्क दिया कि कोई भी सरल और सामान्य सिद्धांत (जैसे तर्क ) बुद्धिमान के सभी पहलुओं पर कब्जा नहीं करेगा। व्यवहार। रोजर शैंक ने अपने "एंटी-लॉजिक" दृष्टिकोणों को " स्क्रूफी " ( सीएमयू और स्टैनफोर्ड में " स्वच्छ " प्रतिमानों के विपरीत) के रूप में वर्णित किया । ^[२४] कॉमनसेंस नॉलेज बेस (जैसे डौग लेनैट का साइक ) "स्क्रूफी" एआई का एक उदाहरण है, क्योंकि उन्हें हाथ से बनाया जाना चाहिए, एक समय में एक जटिल अवधारणा। ^[१७४]

ज्ञान आधारित

जब 1970 के आसपास बड़ी मेमोरी वाले कंप्यूटर उपलब्ध हो गए, तो तीनों परंपराओं के शोधकर्ताओं ने एआई अनुप्रयोगों में ज्ञान का निर्माण करना शुरू कर दिया । ^[१७५] इस "ज्ञान क्रांति" ने विशेषज्ञ प्रणालियों के विकास और तैनाती का नेतृत्व किया ( एडवर्ड फीगेनबाम द्वारा पेश किया गया ), एआई सॉफ्टवेयर का पहला सही मायने में सफल रूप। ^[५२] सभी विशेषज्ञ प्रणालियों के लिए सिस्टम आर्किटेक्चर का एक प्रमुख घटक ज्ञान का आधार है, जो एआई को दर्शाने वाले तथ्यों और नियमों को संग्रहीत करता है। ^[१७६] ज्ञान क्रांति भी इस अहसास से प्रेरित थी कि कई सरल एआई अनुप्रयोगों के लिए भारी मात्रा में ज्ञान की आवश्यकता होगी।

उप-प्रतीकात्मक

1980 के दशक तक, प्रतीकात्मक एआई में प्रगति रुक गई थी और कई लोगों का मानना था कि प्रतीकात्मक प्रणाली कभी भी मानव अनुभूति की सभी प्रक्रियाओं, विशेष रूप से धारणा , रोबोटिक्स, सीखने और पैटर्न की पहचान की नकल करने में सक्षम नहीं होगी । कई शोधकर्ताओं ने विशिष्ट एआई समस्याओं के लिए "उप-प्रतीकात्मक" दृष्टिकोणों को देखना शुरू किया। ^[२५] उप-प्रतीकात्मक तरीके ज्ञान के विशिष्ट प्रतिनिधित्व के बिना खुफिया तक पहुंचने का प्रबंधन करते हैं।

सन्निहित बुद्धि

इसमें सन्निहित , स्थित , व्यवहार-आधारित , और नूवेल AI शामिल है । रॉडने ब्रूक्स जैसे रोबोटिक्स के संबंधित क्षेत्र के शोधकर्ताओं ने प्रतीकात्मक एआई को खारिज कर दिया और बुनियादी इंजीनियरिंग समस्याओं पर ध्यान केंद्रित किया जो रोबोट को स्थानांतरित करने और जीवित रहने की अनुमति देगी। ^[१७७] उनके काम ने १९५० के दशक के शुरुआती साइबरनेटिक्स शोधकर्ताओं के गैर-प्रतीकात्मक दृष्टिकोण को पुनर्जीवित किया और एआई में नियंत्रण सिद्धांत के उपयोग को फिर से शुरू किया । यह संज्ञानात्मक विज्ञान के संबंधित क्षेत्र में सन्निहित मन थीसिस के विकास के साथ मेल खाता है : यह विचार कि उच्च बुद्धि के लिए शरीर के पहलुओं (जैसे आंदोलन, धारणा और दृश्य) की आवश्यकता होती है।

विकासात्मक रोबोटिक्स के भीतर , रोबोट को स्वायत्त आत्म-अन्वेषण, मानव शिक्षकों के साथ सामाजिक संपर्क, और मार्गदर्शन तंत्र (सक्रिय शिक्षण, परिपक्वता, मोटर तालमेल, आदि) के उपयोग के माध्यम से उपन्यास कौशल के प्रदर्शनों की सूची जमा करने की अनुमति देने के लिए विकासात्मक सीखने के दृष्टिकोण को विस्तृत किया गया है। ^[१७८]^[१७९]^[१८०]^[१८१]

कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस और सॉफ्ट कंप्यूटिंग

में रुचि तंत्रिका नेटवर्क और " Connectionism " द्वारा पुनर्जीवित किया गया था डेविड रूमेलहार्ट 1980 के दशक के मध्य में और अन्य। ^[१८२] कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्ट कंप्यूटिंग का एक उदाहरण हैं - वे उन समस्याओं का समाधान हैं जिन्हें पूर्ण तार्किक निश्चितता के साथ हल नहीं किया जा सकता है, और जहां एक अनुमानित समाधान अक्सर पर्याप्त होता है। एआई के अन्य सॉफ्ट कंप्यूटिंग दृष्टिकोणों में फ़ज़ी सिस्टम , ग्रे सिस्टम थ्योरी , विकासवादी गणना और कई सांख्यिकीय उपकरण शामिल हैं। एआई के लिए सॉफ्ट कंप्यूटिंग के अनुप्रयोग का कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस के उभरते अनुशासन द्वारा सामूहिक रूप से अध्ययन किया जाता है । ^[१८३]

सांख्यिकीय

अधिकांश पारंपरिक GOFAI प्रतीकात्मक गणना के लिए तदर्थ पैच पर फंस गए, जो उनके अपने खिलौना मॉडल पर काम करते थे लेकिन वास्तविक दुनिया के परिणामों को सामान्य बनाने में विफल रहे। हालांकि, 1990 के दशक के आसपास, AI शोधकर्ताओं ने प्रतिस्पर्धी आर्किटेक्चर की तुलना करने या एकीकृत करने के लिए छिपे हुए मार्कोव मॉडल (HMM), सूचना सिद्धांत , और मानक बायेसियन निर्णय सिद्धांत जैसे परिष्कृत गणितीय उपकरणों को अपनाया । साझा गणितीय भाषा ने अधिक स्थापित क्षेत्रों (जैसे गणित , अर्थशास्त्र या संचालन अनुसंधान ) के साथ उच्च स्तर के सहयोग की अनुमति दी । ^[h] GOFAI की तुलना में, नई "सांख्यिकीय शिक्षा" तकनीक जैसे HMM और तंत्रिका नेटवर्क डेटा माइनिंग जैसे कई व्यावहारिक डोमेन में उच्च स्तर की सटीकता प्राप्त कर रहे थे , बिना आवश्यक रूप से डेटासेट की अर्थपूर्ण समझ प्राप्त किए। वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ बढ़ी हुई सफलताओं ने साझा परीक्षण डेटा के खिलाफ विभिन्न दृष्टिकोणों की तुलना करने पर जोर दिया, यह देखने के लिए कि कौन सा दृष्टिकोण व्यापक संदर्भ में सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है, जो कि विशिष्ट खिलौना मॉडल द्वारा प्रदान किया गया है; एआई अनुसंधान अधिक वैज्ञानिक होता जा रहा था । आजकल प्रयोगों के परिणाम अक्सर कठोरता से मापने योग्य होते हैं, और कभी-कभी (कठिनाई के साथ) प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य होते हैं। ^[५४]^[१८४] विभिन्न सांख्यिकीय शिक्षण तकनीकों की अलग-अलग सीमाएं हैं; उदाहरण के लिए, मूल HMM प्राकृतिक भाषा के अनंत संभव संयोजनों का मॉडल नहीं बना सकता है। ^[१८५] आलोचकों का कहना है कि GOFAI से सांख्यिकीय शिक्षा में बदलाव अक्सर समझाने योग्य AI से भी दूर होता है । एजीआई अनुसंधान में, कुछ विद्वान सांख्यिकीय शिक्षा पर अधिक निर्भरता के प्रति आगाह करते हैं, और तर्क देते हैं कि सामान्य बुद्धि प्राप्त करने के लिए GOFAI में निरंतर शोध अभी भी आवश्यक होगा। ^[१८६]^[१८७]

दृष्टिकोणों को एकीकृत करना

बुद्धिमान एजेंट प्रतिमान: एक बुद्धिमान एजेंट एक ऐसी प्रणाली है जो अपने पर्यावरण को देखती है और ऐसी कार्रवाई करती है जो इसकी सफलता की संभावना को अधिकतम करती है। सरलतम बुद्धिमान एजेंट ऐसे प्रोग्राम होते हैं जो विशिष्ट समस्याओं को हल करते हैं। अधिक जटिल एजेंटों में मानव और मानव के संगठन (जैसे फर्म ) शामिल हैं। प्रतिमान शोधकर्ताओं को अलग-अलग समस्याओं के लिए अलग-अलग दृष्टिकोणों की तुलना या यहां तक कि गठबंधन करने की अनुमति देता है, यह पूछकर कि कौन सा एजेंट किसी दिए गए "लक्ष्य फ़ंक्शन" को अधिकतम करने में सबसे अच्छा है। एक एजेंट जो किसी विशिष्ट समस्या को हल करता है वह किसी भी दृष्टिकोण का उपयोग कर सकता है जो काम करता है- कुछ एजेंट प्रतीकात्मक और तार्किक होते हैं, कुछ उप-प्रतीकात्मक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क होते हैं और अन्य नए दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं। प्रतिमान शोधकर्ताओं को अन्य क्षेत्रों के साथ संवाद करने के लिए एक आम भाषा भी देता है - जैसे कि निर्णय सिद्धांत और अर्थशास्त्र - जो अमूर्त एजेंटों की अवधारणाओं का भी उपयोग करते हैं। एक संपूर्ण एजेंट के निर्माण के लिए शोधकर्ताओं को एकीकरण की वास्तविक समस्याओं का समाधान करना आवश्यक है; उदाहरण के लिए, क्योंकि संवेदी प्रणालियाँ पर्यावरण के बारे में अनिश्चित जानकारी देती हैं, नियोजन प्रणालियों को अनिश्चितता की उपस्थिति में कार्य करने में सक्षम होना चाहिए। 1990 के दशक के दौरान बुद्धिमान एजेंट प्रतिमान को व्यापक रूप से स्वीकार किया गया। ^[१८८]

एजेंट आर्किटेक्चर और संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर: शोधकर्ताओं ने एक मल्टी-एजेंट सिस्टम में इंटेलिजेंट एजेंटों से बातचीत करके इंटेलिजेंट सिस्टम बनाने के लिए सिस्टम तैयार किए हैं । ^[१८९] एक पदानुक्रमित नियंत्रण प्रणाली अपने निम्नतम, प्रतिक्रियाशील स्तरों पर उप-प्रतीकात्मक एआई और अपने उच्चतम स्तरों पर पारंपरिक प्रतीकात्मक एआई के बीच एक सेतु प्रदान करती है, जहां आराम से समय की कमी योजना और विश्व मॉडलिंग की अनुमति देती है। ^[१९०] कुछ संज्ञानात्मक संरचनाएं एक संकीर्ण समस्या को हल करने के लिए कस्टम-निर्मित हैं; अन्य, जैसे सोअर , मानव अनुभूति की नकल करने और सामान्य बुद्धि में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। सोअर के आधुनिक विस्तार हाइब्रिड इंटेलिजेंट सिस्टम हैं जिनमें प्रतीकात्मक और उप-प्रतीकात्मक दोनों घटक शामिल हैं। ^[९७]^[१९१]

उपकरण

अनुप्रयोग

एआई किसी भी बौद्धिक कार्य के लिए प्रासंगिक है। ^[१९२] आधुनिक कृत्रिम बुद्धि तकनीक व्यापक हैं ^[१९३] और यहां सूचीबद्ध करने के लिए बहुत अधिक हैं। अक्सर, जब कोई तकनीक मुख्यधारा के उपयोग तक पहुंच जाती है, तो उसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता नहीं माना जाता है; इस घटना को एआई प्रभाव के रूप में वर्णित किया गया है । ^[१९४]

एआई के हाई-प्रोफाइल उदाहरणों में स्वायत्त वाहन (जैसे ड्रोन और सेल्फ-ड्राइविंग कार ), चिकित्सा निदान, कला बनाना (जैसे कविता), गणितीय प्रमेयों को साबित करना, खेल खेलना (जैसे शतरंज या गो), खोज इंजन (जैसे) शामिल हैं। गूगल खोज ), ऑनलाइन सहायकों (जैसे सिरी ), तस्वीरों में छवि मान्यता, स्पैम फ़िल्टर, उड़ान में विलंब की भविष्यवाणी, ^[195] न्यायिक फैसलों की भविष्यवाणी, ^[196] ऑनलाइन विज्ञापनों को लक्षित, ^[192]^[197]^[198] और ऊर्जा भंडारण ^[199]

सोशल मीडिया साइटों के साथ युवा लोगों के लिए समाचार के स्रोत के रूप में टीवी को पछाड़ दिया और वितरण उत्पन्न करने के लिए सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर तेजी से निर्भर समाचार संगठन, ^[200] प्रमुख प्रकाशक अब कहानियों को अधिक प्रभावी ढंग से पोस्ट करने और अधिक मात्रा में उत्पन्न करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक का उपयोग करते हैं। यातायात। ^[201]

एआई सामग्री-परिवर्तन करने वाली तकनीक डीपफेक का भी उत्पादन कर सकता है । ZDNet रिपोर्ट करता है, "यह कुछ ऐसा प्रस्तुत करता है जो वास्तव में नहीं हुआ था," हालांकि 88% अमेरिकियों का मानना है कि डीपफेक अच्छे से अधिक नुकसान पहुंचा सकता है, उनमें से केवल 47% का मानना है कि उन्हें लक्षित किया जा सकता है। चुनावी वर्ष का उछाल झूठे राजनेता मीडिया के वीडियो की धमकियों के लिए सार्वजनिक प्रवचन भी खोलता है। ^[२०२]

दर्शन और नैतिकता

एआई से संबंधित तीन दार्शनिक प्रश्न हैं: ^[२०३]

क्या कृत्रिम सामान्य बुद्धि संभव है; क्या कोई मशीन किसी भी समस्या को हल कर सकती है जिसे एक इंसान बुद्धि का उपयोग करके हल कर सकता है, या यदि कोई मशीन जो हासिल कर सकती है उसकी कठिन सीमाएं हैं।
क्या बुद्धिमान मशीनें खतरनाक हैं; मनुष्य कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि मशीनें नैतिक रूप से व्यवहार करें और उनका उपयोग नैतिक रूप से किया जाए।
क्या एक मशीन में मन , चेतना और मानसिक अवस्थाएं उसी अर्थ में हो सकती हैं जैसे मनुष्य करते हैं; यदि कोई मशीन संवेदनशील हो सकती है , और इस प्रकार कुछ अधिकारों की हकदार है - और यदि कोई मशीन जानबूझकर नुकसान पहुंचा सकती है।

कृत्रिम सामान्य बुद्धि की सीमाएं

एलन ट्यूरिंग का "विनम्र सम्मेलन": किसी को यह तय करने की आवश्यकता नहीं है कि क्या कोई मशीन "सोच" सकती है; किसी को केवल यह तय करने की आवश्यकता है कि क्या कोई मशीन एक इंसान की तरह समझदारी से काम ले सकती है। कृत्रिम बुद्धि से जुड़ी दार्शनिक समस्याओं के प्रति यह दृष्टिकोण ट्यूरिंग परीक्षण का आधार बनता है । ^[२०४]

डार्टमाउथ प्रस्ताव: "सीखने के हर पहलू या बुद्धि की किसी अन्य विशेषता का इतना सटीक वर्णन किया जा सकता है कि इसे अनुकरण करने के लिए एक मशीन बनाई जा सकती है।" यह अनुमान 1956 के डार्टमाउथ सम्मेलन के प्रस्ताव में छपा था। ^[205]

नेवेल और साइमन की भौतिक प्रतीक प्रणाली परिकल्पना: "भौतिक प्रतीक प्रणाली में सामान्य बुद्धिमान क्रिया के आवश्यक और पर्याप्त साधन होते हैं।" नेवेल और साइमन का तर्क है कि बुद्धि में प्रतीकों पर औपचारिक संचालन होता है। ^[२०६] ह्यूबर्ट ड्रेफस का तर्क है कि, इसके विपरीत, मानव विशेषज्ञता सचेत प्रतीक हेरफेर के बजाय अचेतन वृत्ति पर निर्भर करती है, और स्पष्ट प्रतीकात्मक ज्ञान के बजाय स्थिति के लिए "महसूस" करने पर निर्भर करती है। ( एआई की ड्रेफस की आलोचना देखें ।) ^[i]^[२०८]

गोडेलियन तर्क: खुद गोडेल , ^[२०९] जॉन लुकास (१९६१ में) और रोजर पेनरोज़ (१९८९ के बाद से अधिक विस्तृत तर्क में) ने अत्यधिक तकनीकी तर्क दिए कि मानव गणितज्ञ लगातार अपने स्वयं के "गोडेल स्टेटमेंट्स" की सच्चाई को देख सकते हैं और इसलिए उनके पास कम्प्यूटेशनल क्षमताएं हैं। मैकेनिकल ट्यूरिंग मशीनों की। ^[२१०] हालांकि, कुछ लोग "गोडेलियन तर्कों" से सहमत नहीं हैं। ^[२११]^[२१२]^[२१३]

कृत्रिम मस्तिष्क तर्क: एक तर्क यह दावा करता है कि मस्तिष्क को मशीनों द्वारा अनुकरण किया जा सकता है और, क्योंकि मस्तिष्क बुद्धि का प्रदर्शन करते हैं, इन नकली दिमागों को भी बुद्धि का प्रदर्शन करना चाहिए - अहंकार, मशीनें बुद्धिमान हो सकती हैं। हंस मोरावेक , रे कुर्ज़वील और अन्य ने तर्क दिया है कि मस्तिष्क को सीधे हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर में कॉपी करना तकनीकी रूप से संभव है, और यह कि ऐसा अनुकरण मूल रूप से मूल के समान होगा। ^[१६४]

ऐ प्रभाव: एक परिकल्पना यह दावा करती है कि मशीनें पहले से ही बुद्धिमान हैं, लेकिन पर्यवेक्षक इसे पहचानने में विफल रहे हैं। उदाहरण के लिए, जब डीप ब्लू ने गैरी कास्पारोव को शतरंज में हराया , तो मशीन को बुद्धि का प्रदर्शन करने के रूप में वर्णित किया जा सकता है। हालांकि, दर्शक आमतौर पर एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम के व्यवहार को यह तर्क देकर छूट देते हैं कि यह "वास्तविक" बुद्धिमत्ता नहीं है, "वास्तविक" बुद्धिमत्ता को प्रभावी रूप से परिभाषित किया जाता है, जैसा कि व्यवहार मशीनें नहीं कर सकती हैं।

नैतिक मशीनें

बुद्धिमान मशीनों में नुकसान को रोकने और जोखिमों को कम करने के लिए अपनी बुद्धि का उपयोग करने की क्षमता होती है; उनके पास दुनिया में अपने कार्यों को बेहतर ढंग से चुनने के लिए नैतिक तर्क का उपयोग करने की क्षमता हो सकती है । इस प्रकार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स के लिए नीतियां तैयार करने और उन्हें विनियमित करने के लिए नीति बनाने की आवश्यकता है। ^[२१४] इस क्षेत्र में अनुसंधान में मशीन नैतिकता , कृत्रिम नैतिक एजेंट , अनुकूल एआई और मानवाधिकार ढांचे के निर्माण की चर्चा भी शामिल है। ^[२१५]

कंप्यूटर पावर एंड ह्यूमन रीज़न में जोसेफ वेइज़नबाम ने लिखा है कि एआई अनुप्रयोग, परिभाषा के अनुसार, वास्तविक मानवीय सहानुभूति का सफलतापूर्वक अनुकरण नहीं कर सकते हैं और ग्राहक सेवा या मनोचिकित्सा ^[जे] जैसे क्षेत्रों में एआई तकनीक का उपयोग गहराई से गुमराह किया गया था। वेइज़नबाम इस बात से भी परेशान थे कि एआई शोधकर्ता (और कुछ दार्शनिक) मानव मन को एक कंप्यूटर प्रोग्राम (एक स्थिति जिसे अब कम्प्यूटेशनलवाद के रूप में जाना जाता है ) के अलावा और कुछ नहीं देखने के लिए तैयार थे । Weizenbaum के लिए ये बिंदु बताते हैं कि AI अनुसंधान मानव जीवन का अवमूल्यन करता है। ^[२१७]

कृत्रिम नैतिक एजेंट

वेंडेल वैलाच ने अपनी पुस्तक मोरल मशीन्स ^[२१८] में कृत्रिम नैतिक एजेंटों (एएमए) की अवधारणा की शुरुआत की , वालच के लिए, एएमए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुसंधान परिदृश्य का एक हिस्सा बन गए हैं, जैसा कि इसके दो केंद्रीय प्रश्नों द्वारा निर्देशित है, जिसे वह "क्या मानवता चाहते हैं" के रूप में पहचानते हैं। कंप्यूटर्स मेकिंग मोरल डिसीजन" ^[२१९] और "कैन (आरओ) बॉट्स रियली बी मोरल"। ^[२२०] वैलाच के लिए, सवाल इस मुद्दे पर केंद्रित नहीं है कि क्या मशीनें नैतिक व्यवहार के समकक्ष प्रदर्शित कर सकती हैं, उन बाधाओं के विपरीत जो समाज एएमए के विकास पर लगा सकता है। ^[२२१]

मशीन नैतिकता

मशीन नैतिकता का क्षेत्र मशीनों को नैतिक सिद्धांत देने से संबंधित है, या उनके सामने आने वाली नैतिक दुविधाओं को हल करने के तरीके की खोज के लिए एक प्रक्रिया है, जो उन्हें अपने स्वयं के नैतिक निर्णय लेने के माध्यम से नैतिक रूप से जिम्मेदार तरीके से कार्य करने में सक्षम बनाता है। ^[२२२] मशीन एथिक्स पर एएएआई फॉल २००५ के संगोष्ठी में क्षेत्र को चित्रित किया गया था: "प्रौद्योगिकी और नैतिकता के बीच संबंधों से संबंधित पिछले शोध में काफी हद तक मानव द्वारा प्रौद्योगिकी के जिम्मेदार और गैर-जिम्मेदाराना उपयोग पर ध्यान केंद्रित किया गया है, जिसमें कुछ लोगों की दिलचस्पी है कि मानव कैसे प्राणियों को मशीनों का इलाज करना चाहिए। सभी मामलों में, केवल मनुष्य ही नैतिक तर्क में लगे हुए हैं। कम से कम कुछ मशीनों में एक नैतिक आयाम जोड़ने का समय आ गया है। मशीनों से जुड़े व्यवहार के नैतिक प्रभावों की पहचान, साथ ही हाल और संभावित मशीन स्वायत्तता में विकास, इसकी आवश्यकता है। कंप्यूटर हैकिंग के विपरीत, सॉफ्टवेयर संपत्ति के मुद्दे, गोपनीयता के मुद्दे और अन्य विषयों को सामान्य रूप से कंप्यूटर नैतिकता के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है, मशीन नैतिकता मानव उपयोगकर्ताओं और अन्य मशीनों के प्रति मशीनों के व्यवहार से संबंधित है। मशीन नैतिकता में अनुसंधान है स्वायत्त प्रणालियों के साथ चिंताओं को दूर करने की कुंजी - यह तर्क दिया जा सकता है कि बिना s not के स्वायत्त मशीनों की धारणा मशीन इंटेलिजेंस से संबंधित सभी भय के मूल में एक आयाम है। इसके अलावा, मशीन नैतिकता की जांच वर्तमान नैतिक सिद्धांतों के साथ समस्याओं की खोज को सक्षम कर सकती है, नैतिकता के बारे में हमारी सोच को आगे बढ़ा सकती है।" ^[२२३] मशीन नैतिकता को कभी-कभी मशीन नैतिकता, कम्प्यूटेशनल नैतिकता या कम्प्यूटेशनल नैतिकता के रूप में जाना जाता है। इस नवजात के विभिन्न दृष्टिकोण फ़ील्ड को एकत्रित संस्करण "मशीन एथिक्स" ^[२२२] में पाया जा सकता है जो मशीन एथिक्स पर एएएआई फॉल २००५ संगोष्ठी से उपजा है। ^[२२३]

द्वेषपूर्ण और मैत्रीपूर्ण AI

राजनीतिक वैज्ञानिक चार्ल्स टी. रुबिन का मानना है कि एआई को न तो डिजाइन किया जा सकता है और न ही परोपकारी होने की गारंटी दी जा सकती है। ^[२२४] उनका तर्क है कि "पर्याप्त रूप से उन्नत कोई भी परोपकार द्वेष से अप्रभेद्य हो सकता है।" मनुष्यों को यह नहीं मानना चाहिए कि मशीनें या रोबोट हमारे साथ अनुकूल व्यवहार करेंगे क्योंकि यह मानने का कोई प्राथमिक कारण नहीं है कि वे हमारी नैतिकता की प्रणाली के प्रति सहानुभूति रखेंगे, जो हमारे विशेष जीव विज्ञान (जिसे एआई साझा नहीं करेगा) के साथ विकसित हुआ है। हाइपर-इंटेलिजेंट सॉफ़्टवेयर मानवता के निरंतर अस्तित्व का समर्थन करने का निर्णय नहीं ले सकता है और इसे रोकना बेहद मुश्किल होगा। इस विषय पर हाल ही में अकादमिक प्रकाशनों में सभ्यता, मनुष्यों और ग्रह पृथ्वी के लिए जोखिमों के वास्तविक स्रोत के रूप में चर्चा की जाने लगी है।

इससे निपटने का एक प्रस्ताव यह सुनिश्चित करना है कि पहला आम तौर पर बुद्धिमान एआई ' फ्रेंडली एआई ' है और बाद में विकसित एआई को नियंत्रित करने में सक्षम होगा। कुछ सवाल हैं कि क्या इस तरह की जांच वास्तव में बनी रह सकती है।

अग्रणी एआई शोधकर्ता रॉडनी ब्रूक्स लिखते हैं, "मुझे लगता है कि अगले कुछ सौ वर्षों में कभी भी हमारे द्वारा दुर्भावनापूर्ण एआई विकसित करने के बारे में चिंता करना एक गलती है। मुझे लगता है कि चिंता बहुत वास्तविक हालिया प्रगति के बीच अंतर को अलग नहीं करने में मौलिक त्रुटि से उत्पन्न होती है। एआई के एक विशेष पहलू में और संवेदनशील स्वैच्छिक बुद्धि के निर्माण की विशालता और जटिलता में।" ^[225]

घातक स्वायत्त हथियार चिंता का विषय हैं। वर्तमान में, संयुक्त राज्य अमेरिका, चीन, रूस और यूनाइटेड किंगडम सहित 50+ देश युद्धक्षेत्र रोबोट पर शोध कर रहे हैं। सुपरइंटेलिजेंट एआई से जोखिम के बारे में चिंतित बहुत से लोग कृत्रिम सैनिकों और ड्रोन के उपयोग को सीमित करना चाहते हैं। ^[२२६]

मशीन चेतना, भावना और मन

एक ऐ प्रणाली मानव बुद्धि के सभी महत्वपूर्ण पहलुओं प्रतिकृति है, तो उस प्रणाली भी होगी संवेदनशील -will यह एक है मन जो है जागरूक अनुभवों ? यह प्रश्न मानव चेतना की प्रकृति के रूप में दार्शनिक समस्या से निकटता से संबंधित है, जिसे आमतौर पर चेतना की कठिन समस्या के रूप में जाना जाता है ।

चेतना

डेविड चाल्मर्स ने मन को समझने में दो समस्याओं की पहचान की, जिसे उन्होंने चेतना की "कठिन" और "आसान" समस्याओं का नाम दिया। ^[२२७] आसान समस्या यह समझना है कि मस्तिष्क कैसे संकेतों को संसाधित करता है, योजना बनाता है और व्यवहार को नियंत्रित करता है। कठिन समस्या यह बता रही है कि यह कैसा लगता है या इसे कुछ भी क्यों महसूस करना चाहिए। मानव सूचना प्रसंस्करण की व्याख्या करना आसान है, हालांकि मानव व्यक्तिपरक अनुभव को समझाना मुश्किल है।

उदाहरण के लिए, विचार करें कि क्या होता है जब किसी व्यक्ति को एक रंग नमूना दिखाया जाता है और "यह लाल है" कहकर उसकी पहचान करता है। आसान समस्या के लिए केवल मस्तिष्क में उस तंत्र को समझने की आवश्यकता होती है जो किसी व्यक्ति के लिए यह जानना संभव बनाता है कि रंग का नमूना लाल है। कठिन समस्या यह है कि लोग कुछ और भी जानते हैं—वे यह भी जानते हैं कि लाल कैसा दिखता है । (विचार करें कि जन्म से अंधा व्यक्ति यह जान सकता है कि लाल कैसा दिखता है, यह जाने बिना कुछ लाल है।) ^[के] हर कोई जानता है कि व्यक्तिपरक अनुभव मौजूद है, क्योंकि वे इसे हर दिन करते हैं (उदाहरण के लिए, सभी दृष्टि वाले लोग जानते हैं कि लाल कैसा दिखता है)। कठिन समस्या यह समझा रही है कि मस्तिष्क इसे कैसे बनाता है, यह क्यों मौजूद है, और यह कैसे ज्ञान और मस्तिष्क के अन्य पहलुओं से अलग है।

संगणनावाद और प्रकार्यवाद

कम्प्यूटेशनलवाद मन के दर्शन में स्थिति है कि मानव मन या मानव मस्तिष्क (या दोनों) एक सूचना प्रसंस्करण प्रणाली है और यह सोच कंप्यूटिंग का एक रूप है। ^[२२८] संगणनावाद का तर्क है कि मन और शरीर के बीच का संबंध सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के बीच के संबंध के समान या समान है और इस प्रकार यह मन-शरीर की समस्या का समाधान हो सकता है । यह दार्शनिक स्थिति 1960 के दशक में एआई शोधकर्ताओं और संज्ञानात्मक वैज्ञानिकों के काम से प्रेरित थी और मूल रूप से दार्शनिकों जेरी फोडर और हिलेरी पुटनम द्वारा प्रस्तावित की गई थी ।

मजबूत एआई परिकल्पना

जॉन सियरल ने जिस दार्शनिक स्थिति को "मजबूत एआई" नाम दिया है, वह कहती है: "सही इनपुट और आउटपुट के साथ उचित रूप से प्रोग्राम किए गए कंप्यूटर का दिमाग ठीक उसी तरह होगा जैसे मनुष्य के पास दिमाग होता है।" ^[एल] सर्ल ने इस दावे को अपने चीनी कमरे के तर्क के साथ काउंटर किया , जो हमें कंप्यूटर के अंदर देखने के लिए कहता है और यह पता लगाने की कोशिश करता है कि "दिमाग" कहां हो सकता है। ^[२३०]

रोबोट अधिकार

यदि कोई ऐसी मशीन बनाई जा सकती है जिसमें बुद्धि हो, तो क्या वह भी महसूस कर सकती है ? यदि वह महसूस कर सकती है, तो क्या उसे मानव के समान अधिकार प्राप्त हैं? यह मुद्दा, जिसे अब " रोबोट अधिकार " के रूप में जाना जाता है , वर्तमान में कैलिफोर्निया के इंस्टीट्यूट फॉर द फ्यूचर द्वारा विचार किया जा रहा है , हालांकि कई आलोचकों का मानना है कि चर्चा समय से पहले है। ^[२३१]^[२३२] ट्रांसह्यूमनिज्म के कुछ आलोचकों का तर्क है कि कोई भी काल्पनिक रोबोट अधिकार पशु अधिकारों और मानव अधिकारों के साथ एक स्पेक्ट्रम पर होगा । ^[२३३] इस विषय पर २०१० की डॉक्यूमेंट्री फिल्म प्लग एंड प्रे , ^[२३४] और कई विज्ञान फाई मीडिया जैसे कि स्टार ट्रेक नेक्स्ट जेनरेशन, कमांडर डेटा के चरित्र के साथ गहराई से चर्चा की गई है , जो अनुसंधान के लिए अलग होने के लिए संघर्ष करते थे, और चाहते थे " मानव बनें", और वोयाजर में रोबोटिक होलोग्राम।

अधीक्षण

क्या बुद्धिमान मशीनें-या मानव-मशीन संकर-कैसे हो सकती हैं इसकी कोई सीमा है? एक अधीक्षण, अतिबुद्धि, या अतिमानवी बुद्धि एक काल्पनिक एजेंट है जिसके पास सबसे प्रतिभाशाली और सबसे प्रतिभाशाली मानव मन से कहीं अधिक बुद्धि होगी। अधीक्षण ऐसे एजेंट के पास मौजूद बुद्धि के रूप या डिग्री का भी उल्लेख कर सकता है। ^[१५७]

तकनीकी विलक्षणता

यदि स्ट्रांग एआई में अनुसंधान पर्याप्त रूप से बुद्धिमान सॉफ़्टवेयर का उत्पादन करता है, तो यह पुन: प्रोग्राम करने और स्वयं को सुधारने में सक्षम हो सकता है। बेहतर सॉफ्टवेयर खुद को सुधारने में और भी बेहतर होगा, जिससे पुनरावर्ती आत्म-सुधार होगा । ^[२३५] नई बुद्धि इस प्रकार तेजी से बढ़ सकती है और नाटकीय रूप से मनुष्यों से आगे निकल सकती है। विज्ञान कथा लेखक वर्नर विंग ने इस परिदृश्य को " विलक्षणता " नाम दिया है । ^[२३६] तकनीकी विलक्षणता तब होती है जब प्रौद्योगिकियों में तेजी से प्रगति एक भगोड़ा प्रभाव पैदा करेगी जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव बौद्धिक क्षमता और नियंत्रण से अधिक हो जाएगी, इस प्रकार मौलिक रूप से बदल रही है या यहां तक कि सभ्यता को समाप्त कर रही है। क्योंकि ऐसी बुद्धि की क्षमताओं को समझना असंभव हो सकता है, तकनीकी विलक्षणता एक ऐसी घटना है जिसके आगे घटनाएं अप्रत्याशित या अथाह भी होती हैं। ^[२३६]^[१५७]

रे कुर्ज़वील ने मूर के नियम का उपयोग किया है (जो डिजिटल प्रौद्योगिकी में निरंतर घातीय सुधार का वर्णन करता है) यह गणना करने के लिए कि डेस्कटॉप कंप्यूटरों में वर्ष 2029 तक मानव मस्तिष्क के समान प्रसंस्करण शक्ति होगी और भविष्यवाणी की है कि 2045 में विलक्षणता होगी। ^[236]

ट्रांसह्युमेनिज़म

रोबोट डिजाइनर हैन्स मोरवेक , cyberneticist केविन वारविक , और आविष्कारक रे Kurzweil भविष्यवाणी की है कि मनुष्यों और मशीनों में भविष्य में मर्ज हो जाएगा cyborgs कि अधिक सक्षम और या तो ज्यादा शक्तिशाली हैं। ^[२३७] ट्रांसह्यूमनिज्म नामक इस विचार की जड़ें एल्डस हक्सले और रॉबर्ट एटिंगर में हैं ।

एडवर्ड फ्रेडकिन का तर्क है कि "कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास का अगला चरण है", एक विचार जो पहली बार 1863 में सैमुअल बटलर के " डार्विन अमंग द मशीन्स " द्वारा प्रस्तावित किया गया था, और जॉर्ज डायसन द्वारा उसी नाम की अपनी पुस्तक में इसका विस्तार किया गया था। 1998. ^[238]

प्रभाव

एआई के दीर्घकालिक आर्थिक प्रभाव अनिश्चित हैं। अर्थशास्त्रियों के एक सर्वेक्षण ने इस बात पर असहमति दिखाई कि क्या रोबोट और एआई के बढ़ते उपयोग से दीर्घकालिक बेरोजगारी में पर्याप्त वृद्धि होगी , लेकिन वे आम तौर पर सहमत हैं कि यह एक शुद्ध लाभ हो सकता है, अगर उत्पादकता लाभ को पुनर्वितरित किया जाता है । ^[239] एक 2017 अध्ययन से प्राइसवाटरहाउसकूपर्स देखता है चीन जनवादी गणराज्य आर्थिक रूप से 26,1% के साथ ऐ के सबसे बाहर पाने के सकल घरेलू उत्पाद 2030 तक ^[240] कृत्रिम बुद्धि आर्थिक के लिए कृत्रिम बुद्धि के लिए वकालत की पर एक फरवरी 2020 से यूरोपीय संघ श्वेत पत्र "स्वास्थ्य सेवा में सुधार (जैसे निदान को अधिक सटीक बनाना, बीमारियों की बेहतर रोकथाम को सक्षम करना), खेती की दक्षता में वृद्धि, जलवायु परिवर्तन शमन और अनुकूलन में योगदान, [और] भविष्य कहनेवाला रखरखाव के माध्यम से उत्पादन प्रणालियों की दक्षता में सुधार" सहित लाभ, स्वीकार करते हुए संभाव्य जोखिम। ^[१९३]

स्वचालन और रोजगार के बीच संबंध जटिल है। ऑटोमेशन जहां पुरानी नौकरियों को खत्म करता है, वहीं यह सूक्ष्म-आर्थिक और मैक्रो-इकोनॉमिक प्रभावों के जरिए नए रोजगार भी पैदा करता है। ^[२४१] ऑटोमेशन की पिछली लहरों के विपरीत, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा कई मध्यम वर्ग की नौकरियों को समाप्त किया जा सकता है; द इकोनॉमिस्ट का कहना है कि "यह चिंता कि एआई सफेदपोश नौकरियों के लिए कर सकता है जो औद्योगिक क्रांति के दौरान ब्लू-कॉलर वाले लोगों के लिए स्टीम पावर ने किया था" "गंभीरता से लेने योग्य" है। ^[२४२] जोखिम के विषयगत अनुमान व्यापक रूप से भिन्न होते हैं; उदाहरण के लिए, माइकल ओसबोर्न और कार्ल बेनेडिक्ट फ्रे का अनुमान है कि 47% अमेरिकी नौकरियां संभावित स्वचालन के "उच्च जोखिम" पर हैं, जबकि एक ओईसीडी रिपोर्ट केवल 9% अमेरिकी नौकरियों को "उच्च जोखिम" के रूप में वर्गीकृत करती है। ^[२४३]^[२४४]^[२४५] पैरालीगल से लेकर फास्ट फूड कुक तक अत्यधिक जोखिम वाली नौकरियां, जबकि व्यक्तिगत स्वास्थ्य देखभाल से लेकर पादरियों तक देखभाल से संबंधित व्यवसायों के लिए नौकरी की मांग बढ़ने की संभावना है। ^[२४६] लेखक मार्टिन फोर्ड और अन्य आगे बढ़ते हैं और तर्क देते हैं कि कई नौकरियां नियमित, दोहराव और (एआई के लिए) अनुमानित हैं; फोर्ड ने चेतावनी दी है कि इन नौकरियों को अगले कुछ दशकों में स्वचालित किया जा सकता है, और कई नई नौकरियां "औसत क्षमता वाले लोगों के लिए सुलभ" नहीं हो सकती हैं, यहां तक कि फिर से प्रशिक्षण के साथ भी। अर्थशास्त्री बताते हैं कि अतीत में कुल रोजगार को कम करने के बजाय प्रौद्योगिकी में वृद्धि हुई है, लेकिन स्वीकार करते हैं कि एआई के साथ "हम अज्ञात क्षेत्र में हैं"। ^[35]

संयुक्त राज्य अमेरिका में एंड्रयू यांग के 2020 के राष्ट्रपति अभियान के लिए AI और स्वचालन के संभावित नकारात्मक प्रभाव एक प्रमुख मुद्दा थे । ^[२४७] यूएनआईसीआरआई, संयुक्त राष्ट्र में सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स के प्रमुख, इराकली बेरिड्ज़ ने व्यक्त किया है कि "मुझे लगता है कि एआई के लिए खतरनाक अनुप्रयोग, मेरे दृष्टिकोण से, अपराधी या बड़े आतंकवादी संगठन होंगे जो इसे बाधित करने के लिए इसका इस्तेमाल करेंगे। बड़ी प्रक्रियाओं या केवल शुद्ध नुकसान करते हैं। [आतंकवादी नुकसान पहुंचा सकते हैं] डिजिटल युद्ध के माध्यम से, या यह रोबोटिक्स, ड्रोन, एआई और अन्य चीजों का संयोजन भी हो सकता है जो वास्तव में खतरनाक हो सकता है। और, निश्चित रूप से, अन्य जोखिम आते हैं नौकरी छूटने जैसी चीजों से। अगर हमारे पास बड़ी संख्या में लोग नौकरी खो रहे हैं और कोई समाधान नहीं ढूंढते हैं, तो यह बेहद खतरनाक होगा। घातक स्वायत्त हथियार प्रणालियों जैसी चीजों को ठीक से नियंत्रित किया जाना चाहिए - अन्यथा दुरुपयोग की भारी संभावना है। " ^[२४८]

संकीर्ण एआई के जोखिम

कृत्रिम बुद्धि के व्यापक उपयोग के अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं जो खतरनाक या अवांछनीय हैं। फ्यूचर ऑफ लाइफ इंस्टीट्यूट के वैज्ञानिकों ने , दूसरों के बीच, कुछ अल्पकालिक अनुसंधान लक्ष्यों का वर्णन किया, यह देखने के लिए कि एआई अर्थव्यवस्था, कानूनों और नैतिकता को कैसे प्रभावित करता है जो एआई से जुड़े हैं और एआई सुरक्षा जोखिमों को कैसे कम किया जाए। लंबी अवधि में, वैज्ञानिकों ने नई तकनीकों के साथ आने वाले संभावित सुरक्षा जोखिमों को कम करते हुए कार्य का अनुकूलन जारी रखने का प्रस्ताव दिया है। ^[२४९]

कुछ लोग एल्गोरिथम पूर्वाग्रह के बारे में चिंतित हैं , कि पूर्वाग्रह प्रदर्शित करने वाले डेटा को संसाधित करने के बाद एआई प्रोग्राम अनजाने में पक्षपाती हो सकते हैं। ^[२५०] एल्गोरिदम में पहले से ही कानूनी प्रणालियों में कई अनुप्रयोग हैं। इसका एक उदाहरण है COMPAS , एक वाणिज्यिक कार्यक्रम जिसका व्यापक रूप से अमेरिकी अदालतों द्वारा एक प्रतिवादी के पुनरावर्ती बनने की संभावना का आकलन करने के लिए उपयोग किया जाता है । ProPublica का दावा है कि काले प्रतिवादियों का औसत COMPAS-असाइन किए गए पुनरावृत्ति जोखिम स्तर श्वेत प्रतिवादियों के COMPAS-असाइन किए गए जोखिम स्तर से काफी अधिक है। ^[२५१]

सामान्य एआई के जोखिम

भौतिक विज्ञानी स्टीफन हॉकिंग , माइक्रोसॉफ्ट के संस्थापक बिल गेट्स , इतिहास के प्रोफेसर युवल नूह हरारी और स्पेसएक्स के संस्थापक एलोन मस्क ने इस संभावना के बारे में चिंता व्यक्त की है कि एआई इस बिंदु तक विकसित हो सकता है कि मनुष्य इसे नियंत्रित नहीं कर सकते, हॉकिंग के सिद्धांत के साथ कि यह " अंत का जादू कर सकता है" मानव जाति के "। ^[२५२]^[२५३]^[२५४]^[२५५]

पूर्ण कृत्रिम बुद्धि के विकास से मानव जाति का अंत हो सकता है। एक बार जब मनुष्य कृत्रिम बुद्धि विकसित कर लेता है, तो यह अपने आप ही आगे बढ़ जाएगा और लगातार बढ़ती दर से खुद को नया स्वरूप देगा। मनुष्य, जो धीमी जैविक विकास से सीमित हैं, प्रतिस्पर्धा नहीं कर सके और उन्हें हटा दिया जाएगा।
- स्टीफन हॉकिंग ^[256]

दार्शनिक निक बोस्ट्रोम ने अपनी पुस्तक सुपरिन्टेलिजेंस में एक तर्क दिया है कि कृत्रिम बुद्धि मानव जाति के लिए खतरा पैदा करेगी। उनका तर्क है कि पर्याप्त रूप से बुद्धिमान एआई, यदि वह किसी लक्ष्य को प्राप्त करने के आधार पर कार्यों को चुनता है, तो संसाधन प्राप्त करने या खुद को बंद होने से बचाने जैसे अभिसरण व्यवहार प्रदर्शित करेगा । यदि यह एआई के लक्ष्य पूरी तरह से मानवता को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं - एक उदाहरण एक एआई है जिसे पीआई के अधिक से अधिक अंकों की गणना करने के लिए कहा गया है - यह अधिक संसाधन प्राप्त करने या खुद को बंद होने से रोकने के लिए मानवता को नुकसान पहुंचा सकता है, अंततः अपने लक्ष्य को बेहतर ढंग से प्राप्त करने के लिए . Bostrom मानवता के मूल्यों को एक उन्नत AI तक पूरी तरह से पहुंचाने की कठिनाई पर भी जोर देता है। वह एक गुमराह प्रयास को चित्रित करने के लिए मनुष्यों को मुस्कुराने के लिए एआई को लक्ष्य देने के काल्पनिक उदाहरण का उपयोग करता है। यदि उस परिदृश्य में एआई को सुपरइंटेलिजेंट बनना था, तो बोस्रोम का तर्क है, यह उन तरीकों का सहारा ले सकता है जो अधिकांश मनुष्यों को भयावह लगेंगे, जैसे कि "मनुष्यों के चेहरे की मांसपेशियों में इलेक्ट्रोड डालने से निरंतर, मुस्कराते हुए मुस्कराहट पैदा होती है" क्योंकि यह एक कुशल होगा मनुष्यों को मुस्कुराने के अपने लक्ष्य को प्राप्त करने का तरीका। ^[२५७] अपनी पुस्तक ह्यूमन कम्पेटिबल में , एआई के शोधकर्ता स्टुअर्ट जे. रसेल ने बोस्रोम की कुछ चिंताओं को प्रतिध्वनित किया , साथ ही मनुष्यों के प्रति अनिश्चितता और सम्मान पर केंद्रित लाभकारी मशीनों को विकसित करने के लिए एक दृष्टिकोण का प्रस्ताव भी दिया , ^[२५८]^:^{१७३ में} संभवतः उलटा सुदृढीकरण सीखना शामिल है । ^[२५८]^{: १}^{९१-१९३}

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से जोखिम पर चिंता ने कुछ हाई-प्रोफाइल दान और निवेश को जन्म दिया है। पीटर थिएल , अमेज़ॅन वेब सर्विसेज और मस्क सहित प्रमुख टेक टाइटन्स के एक समूह ने ओपनएआई को $ 1 बिलियन का वादा किया है , जो एक गैर-लाभकारी कंपनी है जिसका उद्देश्य जिम्मेदार एआई विकास को चैंपियन बनाना है। ^[२५९] कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में विशेषज्ञों की राय मिश्रित है, जिसमें बड़े पैमाने पर अंश संबंधित और असंबद्ध दोनों हैं जो अंततः अतिमानवीय-सक्षम एआई से जोखिम से संबंधित हैं। ^[२६०] अन्य प्रौद्योगिकी उद्योग के नेताओं का मानना है कि कृत्रिम बुद्धि अपने वर्तमान स्वरूप में सहायक है और मनुष्यों की सहायता करना जारी रखेगी। ओरेकल के सीईओ मार्क हर्ड ने कहा है कि एआई "वास्तव में अधिक नौकरियां पैदा करेगा, कम नौकरियां नहीं" क्योंकि एआई सिस्टम को प्रबंधित करने के लिए मनुष्यों की आवश्यकता होगी। ^[२६१] फेसबुक के सीईओ मार्क जुकरबर्ग का मानना है कि एआई "बड़ी मात्रा में सकारात्मक चीजों को अनलॉक करेगा," जैसे कि बीमारी का इलाज और स्वायत्त कारों की सुरक्षा बढ़ाना। ^[२६२] जनवरी २०१५ में, मस्क ने एआई निर्णय लेने को समझने के लिए अनुसंधान को निधि देने के लिए फ्यूचर ऑफ लाइफ इंस्टीट्यूट को $१० मिलियन का दान दिया । संस्थान का लक्ष्य प्रौद्योगिकी की बढ़ती शक्ति को "उस ज्ञान को विकसित करना है जिसके साथ हम प्रबंधन करते हैं"। भी इस तरह के रूप में कृत्रिम बुद्धि के विकास के लिए धन कंपनियों कस्तूरी DeepMind और विकैरियस करने के लिए "क्या कृत्रिम बुद्धि के साथ हो रहा है पर नज़र रखने के। ^[263] मुझे लगता है कि संभवतः एक खतरनाक परिणाम है वहाँ।" ^[२६४]^[२६५]

अनियंत्रित उन्नत एआई के खतरे को महसूस करने के लिए, काल्पनिक एआई को पूरी मानवता पर हावी होना या सोचना होगा, जो कि अल्पसंख्यक विशेषज्ञों का तर्क है कि भविष्य में शोध के लायक नहीं होने की संभावना है। ^[२६६]^[२६७] अन्य प्रतिवाद मानव के इर्द-गिर्द घूमते हैं या तो एक कृत्रिम बुद्धि के दृष्टिकोण से आंतरिक रूप से या अभिसरण रूप से मूल्यवान हैं। ^[२६८]

विनियमन

कृत्रिम बुद्धि का विनियमन कृत्रिम बुद्धि (एआई) को बढ़ावा देने और विनियमित करने के लिए सार्वजनिक क्षेत्र की नीतियों और कानूनों का विकास है; ^[२६९]^[२७०] इसलिए यह एल्गोरिदम के व्यापक विनियमन से संबंधित है । एआई के लिए नियामक और नीतिगत परिदृश्य यूरोपीय संघ सहित विश्व स्तर पर अधिकार क्षेत्र में एक उभरता हुआ मुद्दा है। ^[२७१] एआई को प्रोत्साहित करने और संबंधित जोखिमों के प्रबंधन दोनों के लिए विनियमन आवश्यक माना जाता है। ^[२७२]^[२७३] समीक्षा बोर्ड जैसे तंत्र के माध्यम से एआई के विनियमन को एआई नियंत्रण समस्या से निपटने के लिए सामाजिक साधन के रूप में भी देखा जा सकता है । ^[२७४]

कथा में

शब्द "रोबोट" अपने आप में गढ़ा गया था कैरल केपक उसकी 1921 नाटक में RUR , शीर्षक "Rossum के यूनिवर्सल रोबोट" के लिए खड़े

विचार-सक्षम कृत्रिम प्राणी प्राचीन काल से कहानी कहने वाले उपकरणों के रूप में दिखाई देते थे, ^[३७] और विज्ञान कथा में एक सतत विषय रहे हैं ।

इन कार्यों में एक आम ट्रॉप मैरी शेली के फ्रेंकस्टीन के साथ शुरू हुआ , जहां एक मानव रचना अपने स्वामी के लिए खतरा बन जाती है। इसमें आर्थर सी. क्लार्क और स्टेनली कुब्रिक की 2001: ए स्पेस ओडिसी (दोनों 1968), एचएएल 9000 के साथ , डिस्कवरी वन स्पेसशिप के जानलेवा कंप्यूटर के साथ-साथ द टर्मिनेटर (1984) और द मैट्रिक्स (1999 ) जैसे काम शामिल हैं । ) इसके विपरीत, दुर्लभ वफादार रोबोट जैसे गॉर्ट फ्रॉम द डे द अर्थ स्टूड स्टिल (1951) और बिशप फ्रॉम एलियंस (1986) लोकप्रिय संस्कृति में कम प्रमुख हैं। ^[२७५]

इसहाक असिमोव ने कई किताबों और कहानियों में रोबोटिक्स के तीन कानून पेश किए , विशेष रूप से इसी नाम के एक सुपर-इंटेलिजेंट कंप्यूटर के बारे में "मल्टीवैक" श्रृंखला। असिमोव के नियमों को अक्सर मशीनी नैतिकता की चर्चा के दौरान लाया जाता है; ^[२७६] जबकि लगभग सभी कृत्रिम बुद्धि शोधकर्ता लोकप्रिय संस्कृति के माध्यम से असिमोव के नियमों से परिचित हैं, वे आम तौर पर कई कारणों से कानूनों को बेकार मानते हैं, जिनमें से एक उनकी अस्पष्टता है। ^[२७७]

ट्रांसह्यूमनिज्म (मनुष्यों और मशीनों का विलय) मंगा घोस्ट इन द शेल और साइंस-फिक्शन सीरीज़ ड्यून में खोजा गया है । 1980 के दशक में, कलाकार हाजीम सोरयामा की सेक्सी रोबोट्स श्रृंखला को जापान में चित्रित और प्रकाशित किया गया था, जिसमें वास्तविक जैविक मानव रूप को सजीव पेशीय धातु की खाल के साथ दर्शाया गया था और बाद में "द गाइनोइड्स" पुस्तक का उपयोग किया गया था या जॉर्ज लुकास और अन्य सहित फिल्म निर्माताओं द्वारा प्रभावित किया गया था। रचनात्मक। सोरायमा ने इन जैविक रोबोटों को कभी भी प्रकृति का वास्तविक हिस्सा नहीं माना बल्कि हमेशा मानव मन का एक अप्राकृतिक उत्पाद माना, वास्तविक रूप में साकार होने पर भी मन में विद्यमान एक कल्पना।

कई कार्य एआई का उपयोग हमें उस मूलभूत प्रश्न का सामना करने के लिए मजबूर करने के लिए करते हैं जो हमें मानव बनाता है, हमें कृत्रिम प्राणी दिखाते हैं जो महसूस करने की क्षमता रखते हैं , और इस प्रकार पीड़ित होते हैं। यह कारेल कैपेक के आरयूआर , एआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और एक्स माकिना फिल्मों के साथ-साथ उपन्यास डू एंड्रॉइड ड्रीम ऑफ इलेक्ट्रिक शीप में दिखाई देता है? , फिलिप के. डिक द्वारा । डिक इस विचार पर विचार करते हैं कि मानव व्यक्तिपरकता की हमारी समझ कृत्रिम बुद्धि के साथ बनाई गई तकनीक से बदल जाती है। ^[२७८]

यह सभी देखें

एआई राइजिंग
एआई नियंत्रण समस्या
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हथियारों की दौड़
कृत्रिम सामान्य बुद्धि general
व्यवहार चयन एल्गोरिथ्म
व्यापार प्रक्रिया स्वचालन
मामले के आधार पर तर्क
नागरिक विज्ञान
इमर्जेंट एल्गोरिथम
एआई प्रौद्योगिकियों की महिला लिंगभेद
कृत्रिम बुद्धि की शब्दावली
कृत्रिम बुद्धि का विनियमन
रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन
सिंथेटिक इंटेलिजेंस
यूनिवर्सल बेसिक इनकम
कमजोर एआई

व्याख्यात्मक नोट

^ पुरस्कारों को बांटने की क्रिया को औपचारिक रूप दिया जा सकता है या " इनाम समारोह "में स्वचालित किया जा सकता है।
^ शब्दावली भिन्न होती है; एल्गोरिदम लक्षण वर्णन देखें।
^ प्रतिकूल कमजोरियों का परिणाम गैर-रेखीय सिस्टम या गैर-पैटर्न गड़बड़ी से भी हो सकता है। कुछ प्रणालियाँ इतनी भंगुर होती हैं कि एक एकल प्रतिकूल पिक्सेल को बदलने से अनुमानतः गलत वर्गीकरण होता है।
^ एलन ट्यूरिंग ने अपने क्लासिक पेपर " कंप्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस "में 1950 की शुरुआत में सीखने की केंद्रीयता पर चर्चा की। ^[१२५] १९५६ में, मूल डार्टमाउथ एआई ग्रीष्मकालीन सम्मेलन में, रे सोलोमोनॉफ ने असुरक्षित संभाव्य मशीन सीखने पर एक रिपोर्ट लिखी: "एक आगमनात्मक अनुमान मशीन"। ^[१२६]
^ यह टॉम मिशेल की मशीन लर्निंग की व्यापक रूप से उद्धृत परिभाषा का एक रूप है: "एक कंप्यूटर प्रोग्रामकुछ कार्य टी के संबंध मेंएक अनुभव ई से सीखने के लिए तैयार हैऔर कुछ प्रदर्शन माप पी अगर पी द्वारा मापा गया टी पर इसका प्रदर्शनबेहतर होता है अनुभव के साथ ई ।"
^ निल्स निल्सन लिखते हैं: "सीधे शब्दों में कहें तो इस क्षेत्र में व्यापक असहमति है कि AI क्या है।" ^[१६६]
^ 1969 में मार्विन मिन्स्की और सीमोर पैपर्ट द्वाराउप-प्रतीकात्मक एआई को पृष्ठभूमि में धकेलने का सबसे नाटकीय मामला परसेप्ट्रोन की विनाशकारी आलोचना थी। एआई , एआई विंटर या फ्रैंक रोसेनब्लैट का इतिहास देखें। ^[^{उद्धरण वांछित}^]
^ हालांकि इस तरह की "नीट्स की जीत" क्षेत्र के अधिक परिपक्व होने का परिणाम हो सकती है, एआईएमए का कहना है कि व्यवहारमें एआई अनुसंधान में साफ-सुथरा और कर्कश दोनोंदृष्टिकोण आवश्यक हैं।
^ ड्रेफस ने भौतिक प्रतीक प्रणाली परिकल्पनाकी आवश्यक स्थिति कीआलोचना की, जिसे उन्होंने "मनोवैज्ञानिक धारणा" कहा: "मन को औपचारिक नियमों के अनुसार सूचनाओं के बिट्स पर काम करने वाले उपकरण के रूप में देखा जा सकता है।" ^[207]
^ 1970 के दशक की शुरुआत में, केनेथ कोल्बी ने वेइज़नबाम के एलिज़ा का एक संस्करण प्रस्तुत कियाजिसे डॉक्टर के नाम से जाना जाता है, जिसे उन्होंने एक गंभीर चिकित्सीय उपकरण के रूप में प्रचारित किया। ^[२१६]
^ यह मैरीज़ रूम पर आधारित है, यह एक विचार प्रयोग है जिसे पहली बार1982 में फ्रैंक जैक्सन द्वारा प्रस्तावित कियागया था
^ यह संस्करण Searle (१९९९) से है , और डेनेट १९९१ , पृष्ठमें भी उद्धृत किया गया है। 435. Searle का मूल सूत्रीकरण था "उचित रूप से प्रोग्राम किया गया कंप्यूटर वास्तव में एक दिमाग है, इस अर्थ में कि सही प्रोग्राम दिए गए कंप्यूटरों को शाब्दिक रूप से अन्य संज्ञानात्मक अवस्थाओं को समझने और रखने के लिए कहा जा सकता है।" ^[२२९] मजबूत एआई को इसी तरह रसेल और नॉरविग (२००३ , पृष्ठ ९४७)द्वारा परिभाषित किया गया है: "यह दावा कि मशीनें संभवतः बुद्धिमानी से कार्य कर सकती हैं (या, शायद बेहतर, जैसे कि वे बुद्धिमान थे) को 'कमजोर एआई' परिकल्पना कहा जाता है। दार्शनिकों द्वारा, और यह दावा कि ऐसा करने वाली मशीनें वास्तव में सोच रही हैं (अनुकरणीय सोच के विपरीत) को 'मजबूत एआई' परिकल्पना कहा जाता है।"

संदर्भ

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- रसेल और नॉरविग (2003) (जो "तर्कसंगत एजेंट" शब्द पसंद करते हैं) और लिखते हैं "पूरे एजेंट का दृश्य अब क्षेत्र में व्यापक रूप से स्वीकार किया जाता है"। ^[2]
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- कोलाटा 1982 , विज्ञान में एक पेपर , जो जैविक मॉडलों के प्रति मैकार्थी की उदासीनता का वर्णन करता है । कोलाटा ने मैककार्थी को लिखते हुए उद्धृत किया: "यह एआई है, इसलिए हमें परवाह नहीं है कि यह मनोवैज्ञानिक रूप से वास्तविक है"। ^[२१] मैककार्थी ने हाल ही में एआई@५० सम्मेलन में अपनी स्थिति दोहराई जहां उन्होंने कहा "कृत्रिम बुद्धिमत्ता, परिभाषा के अनुसार, मानव बुद्धि का अनुकरण नहीं है"। ^[22]
^ ए बी सी नीट्स बनाम स्क्रूफीज़ : * मैककॉर्डक 2004 , पीपी। 421–424, 486–489 * क्रेवियर 1993 , पी। १६८ * निल्सन १९८३ , पीपी. १०-११
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^ एक ख जनरल खुफिया ( मजबूत ऐ ) ऐ के लिए लोकप्रिय परिचय में चर्चा की है: * Kurzweil 1999 और Kurzweil 2005
^ देखें डार्टमाउथ प्रस्ताव के तहत दर्शन नीचे,।
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^ मैककॉर्डक २००४ , पृ. xviii.
^ मैककॉर्डक २००४ , पृ. 3.
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^ ए बी
यह पामेला मैककॉर्डक की मशीन हू थिंक का एक केंद्रीय विचार है । वह लिखती है:
- "मैं कृत्रिम बुद्धि को एक आदरणीय सांस्कृतिक परंपरा के वैज्ञानिक एपोथोसिस के रूप में सोचना पसंद करता हूं।" ^[28]
- "कृत्रिम बुद्धि किसी न किसी रूप में एक ऐसा विचार है जो पश्चिमी बौद्धिक इतिहास में व्याप्त है, एक ऐसा सपना जिसे साकार करने की तत्काल आवश्यकता है।" ^[29]
- "हमारा इतिहास कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के प्रयासों से भरा है - नटखट, भयानक, हास्यपूर्ण, बयाना, पौराणिक और वास्तविक - जो हमें आवश्यक है - सामान्य साधनों को दरकिनार करते हुए पुन: पेश करने के लिए। मिथक और वास्तविकता के बीच आगे और पीछे, हमारी कल्पनाएं जो आपूर्ति करती हैं हमारी कार्यशालाएँ नहीं हो सकीं, हम लंबे समय से स्व-प्रजनन के इस अजीब रूप में लगे हुए हैं।" ^[30]
वह अपनी हेलेनिस्टिक जड़ों की इच्छा का पता लगाती है और इसे "देवताओं को बनाने" का आग्रह करती है। ^[31]
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[78] पुरस्कारों को बांटने की क्रिया को औपचारिक रूप दिया जा सकता है या " इनाम समारोह "में स्वचालित किया जा सकता है।

[82] शब्दावली भिन्न होती है; एल्गोरिदम लक्षण वर्णन देखें।

[91] प्रतिकूल कमजोरियों का परिणाम गैर-रेखीय सिस्टम या गैर-पैटर्न गड़बड़ी से भी हो सकता है। कुछ प्रणालियाँ इतनी भंगुर होती हैं कि एक एकल प्रतिकूल पिक्सेल को बदलने से अनुमानतः गलत वर्गीकरण होता है।

[130] एलन ट्यूरिंग ने अपने क्लासिक पेपर " कंप्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस "में 1950 की शुरुआत में सीखने की केंद्रीयता पर चर्चा की। ^[१२५] १९५६ में, मूल डार्टमाउथ एआई ग्रीष्मकालीन सम्मेलन में, रे सोलोमोनॉफ ने असुरक्षित संभाव्य मशीन सीखने पर एक रिपोर्ट लिखी: "एक आगमनात्मक अनुमान मशीन"। ^[१२६]

[131] यह टॉम मिशेल की मशीन लर्निंग की व्यापक रूप से उद्धृत परिभाषा का एक रूप है: "एक कंप्यूटर प्रोग्रामकुछ कार्य टी के संबंध मेंएक अनुभव ई से सीखने के लिए तैयार हैऔर कुछ प्रदर्शन माप पी अगर पी द्वारा मापा गया टी पर इसका प्रदर्शनबेहतर होता है अनुभव के साथ ई ।"

[172] निल्स निल्सन लिखते हैं: "सीधे शब्दों में कहें तो इस क्षेत्र में व्यापक असहमति है कि AI क्या है।" ^[१६६]

[175] 1969 में मार्विन मिन्स्की और सीमोर पैपर्ट द्वाराउप-प्रतीकात्मक एआई को पृष्ठभूमि में धकेलने का सबसे नाटकीय मामला परसेप्ट्रोन की विनाशकारी आलोचना थी। एआई , एआई विंटर या फ्रैंक रोसेनब्लैट का इतिहास देखें। ^[^{उद्धरण वांछित}^]

[191] हालांकि इस तरह की "नीट्स की जीत" क्षेत्र के अधिक परिपक्व होने का परिणाम हो सकती है, एआईएमए का कहना है कि व्यवहारमें एआई अनुसंधान में साफ-सुथरा और कर्कश दोनोंदृष्टिकोण आवश्यक हैं।

[216] ड्रेफस ने भौतिक प्रतीक प्रणाली परिकल्पनाकी आवश्यक स्थिति कीआलोचना की, जिसे उन्होंने "मनोवैज्ञानिक धारणा" कहा: "मन को औपचारिक नियमों के अनुसार सूचनाओं के बिट्स पर काम करने वाले उपकरण के रूप में देखा जा सकता है।" ^[207]

[226] 1970 के दशक की शुरुआत में, केनेथ कोल्बी ने वेइज़नबाम के एलिज़ा का एक संस्करण प्रस्तुत कियाजिसे डॉक्टर के नाम से जाना जाता है, जिसे उन्होंने एक गंभीर चिकित्सीय उपकरण के रूप में प्रचारित किया। ^[२१६]

[238] यह मैरीज़ रूम पर आधारित है, यह एक विचार प्रयोग है जिसे पहली बार1982 में फ्रैंक जैक्सन द्वारा प्रस्तावित कियागया था

[Searle's_strong_AI-241] यह संस्करण Searle (१९९९) से है , और डेनेट १९९१ , पृष्ठमें भी उद्धृत किया गया है। 435. Searle का मूल सूत्रीकरण था "उचित रूप से प्रोग्राम किया गया कंप्यूटर वास्तव में एक दिमाग है, इस अर्थ में कि सही प्रोग्राम दिए गए कंप्यूटरों को शाब्दिक रूप से अन्य संज्ञानात्मक अवस्थाओं को समझने और रखने के लिए कहा जा सकता है।" ^[२२९] मजबूत एआई को इसी तरह रसेल और नॉरविग (२००३ , पृष्ठ ९४७)द्वारा परिभाषित किया गया है: "यह दावा कि मशीनें संभवतः बुद्धिमानी से कार्य कर सकती हैं (या, शायद बेहतर, जैसे कि वे बुद्धिमान थे) को 'कमजोर एआई' परिकल्पना कहा जाता है। दार्शनिकों द्वारा, और यह दावा कि ऐसा करने वाली मशीनें वास्तव में सोच रही हैं (अनुकरणीय सोच के विपरीत) को 'मजबूत एआई' परिकल्पना कहा जाता है।"

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रसेल और नॉरविग (2003) (जो "तर्कसंगत एजेंट" शब्द पसंद करते हैं) और लिखते हैं "पूरे एजेंट का दृश्य अब क्षेत्र में व्यापक रूप से स्वीकार किया जाता है"। ^[2]
निल्सन 1998
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[16] पूले, मैकवर्थ और गोएबेल (1998) , जो इस आलेख में प्रयुक्त संस्करण प्रदान करता है। ये लेखक कृत्रिम बुद्धि के पर्याय के रूप में "कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस" शब्द का उपयोग करते हैं। ^[1]

[17] रसेल और नॉरविग (2003) (जो "तर्कसंगत एजेंट" शब्द पसंद करते हैं) और लिखते हैं "पूरे एजेंट का दृश्य अब क्षेत्र में व्यापक रूप से स्वीकार किया जाता है"। ^[2]

[18] निल्सन 1998

[19] लेग एंड हटर 2007

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कोलाटा 1982 , विज्ञान में एक पेपर , जो जैविक मॉडलों के प्रति मैकार्थी की उदासीनता का वर्णन करता है । कोलाटा ने मैककार्थी को लिखते हुए उद्धृत किया: "यह एआई है, इसलिए हमें परवाह नहीं है कि यह मनोवैज्ञानिक रूप से वास्तविक है"। ^[२१] मैककार्थी ने हाल ही में एआई@५० सम्मेलन में अपनी स्थिति दोहराई जहां उन्होंने कहा "कृत्रिम बुद्धिमत्ता, परिभाषा के अनुसार, मानव बुद्धि का अनुकरण नहीं है"। ^[22]

[40] रसेल और नॉरविग 2003 , पीपी 2-3, जो वैमानिकी इंजीनियरिंग के साथ सादृश्य बनाते हैं ।

[41] मैककॉर्डक 2004 , पीपी। 100-101, जो लिखते हैं कि "कृत्रिम बुद्धि की दो प्रमुख शाखाएँ हैं: एक का उद्देश्य बुद्धिमान व्यवहार का उत्पादन करना है, भले ही इसे कैसे पूरा किया गया हो, और दूसरा उद्देश्य प्रकृति में पाई जाने वाली बुद्धिमान प्रक्रियाओं को मॉडलिंग करना है, विशेष रूप से मानव वाले ।"

[42] कोलाटा 1982 , विज्ञान में एक पेपर , जो जैविक मॉडलों के प्रति मैकार्थी की उदासीनता का वर्णन करता है । कोलाटा ने मैककार्थी को लिखते हुए उद्धृत किया: "यह एआई है, इसलिए हमें परवाह नहीं है कि यह मनोवैज्ञानिक रूप से वास्तविक है"। ^[२१] मैककार्थी ने हाल ही में एआई@५० सम्मेलन में अपनी स्थिति दोहराई जहां उन्होंने कहा "कृत्रिम बुद्धिमत्ता, परिभाषा के अनुसार, मानव बुद्धि का अनुकरण नहीं है"। ^[22]

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[General_intelligence-26] एक ख जनरल खुफिया ( मजबूत ऐ ) ऐ के लिए लोकप्रिय परिचय में चर्चा की है: * Kurzweil 1999 और Kurzweil 2005

[27] देखें डार्टमाउथ प्रस्ताव के तहत दर्शन नीचे,।

[FOOTNOTEMcCorduck200434-28] मैककॉर्डक २००४ , पृ. 34.

[FOOTNOTEMcCorduck2004xviii-29] मैककॉर्डक २००४ , पृ. xviii.

[FOOTNOTEMcCorduck20043-30] मैककॉर्डक २००४ , पृ. 3.

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[McCorduck's_thesis-32] ए बी यह पामेला मैककॉर्डक की मशीन हू थिंक का एक केंद्रीय विचार है । वह लिखती है:
"मैं कृत्रिम बुद्धि को एक आदरणीय सांस्कृतिक परंपरा के वैज्ञानिक एपोथोसिस के रूप में सोचना पसंद करता हूं।" ^[28]
"कृत्रिम बुद्धि किसी न किसी रूप में एक ऐसा विचार है जो पश्चिमी बौद्धिक इतिहास में व्याप्त है, एक ऐसा सपना जिसे साकार करने की तत्काल आवश्यकता है।" ^[29]
"हमारा इतिहास कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के प्रयासों से भरा है - नटखट, भयानक, हास्यपूर्ण, बयाना, पौराणिक और वास्तविक - जो हमें आवश्यक है - सामान्य साधनों को दरकिनार करते हुए पुन: पेश करने के लिए। मिथक और वास्तविकता के बीच आगे और पीछे, हमारी कल्पनाएं जो आपूर्ति करती हैं हमारी कार्यशालाएँ नहीं हो सकीं, हम लंबे समय से स्व-प्रजनन के इस अजीब रूप में लगे हुए हैं।" ^[30]
वह अपनी हेलेनिस्टिक जड़ों की इच्छा का पता लगाती है और इसे "देवताओं को बनाने" का आग्रह करती है। ^[31]

[52] "मैं कृत्रिम बुद्धि को एक आदरणीय सांस्कृतिक परंपरा के वैज्ञानिक एपोथोसिस के रूप में सोचना पसंद करता हूं।" ^[28]

[53] "कृत्रिम बुद्धि किसी न किसी रूप में एक ऐसा विचार है जो पश्चिमी बौद्धिक इतिहास में व्याप्त है, एक ऐसा सपना जिसे साकार करने की तत्काल आवश्यकता है।" ^[29]

[54] "हमारा इतिहास कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के प्रयासों से भरा है - नटखट, भयानक, हास्यपूर्ण, बयाना, पौराणिक और वास्तविक - जो हमें आवश्यक है - सामान्य साधनों को दरकिनार करते हुए पुन: पेश करने के लिए। मिथक और वास्तविकता के बीच आगे और पीछे, हमारी कल्पनाएं जो आपूर्ति करती हैं हमारी कार्यशालाएँ नहीं हो सकीं, हम लंबे समय से स्व-प्रजनन के इस अजीब रूप में लगे हुए हैं।" ^[30]

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[Reasoning-101] प्रॉब्लमसॉल्विंग, पजल सॉल्विंग, गेम प्लेइंग एंड डिडक्शन: * रसेल एंड नॉरविग 2003 , अध्याय। 3–9, * पूल, मैकवर्थ और गोएबेल 1998 , अध्याय। 2,3,7,9, * लुगर एंड स्टबलफील्ड 2004 , अध्याय। 3,4,6,8, * निल्सन 1998 , अध्याय। 7-12

[Uncertain_reasoning-102] अनिश्चित तर्क: * रसेल और नॉरविग 2003 , पीपी। 452–644, * पूल, मैकवर्थ और गोएबेल 1998 , पीपी। 345–395, * लुगर एंड स्टबलफील्ड 2004 , पीपी। 333–381, * निल्सन 1998 , अध्याय। 19

[Psychological_evidence_of_sub-symbolic_reasoning-103] उप-प्रतीकात्मक तर्क के मनोवैज्ञानिक प्रमाण: * वासन एंड शापिरो (1966) ने दिखाया कि लोग पूरी तरह से अमूर्त समस्याओं पर खराब प्रदर्शन करते हैं, लेकिन अगर सहज सामाजिक बुद्धि के उपयोग की अनुमति देने के लिए समस्या को बहाल किया जाता है, तो प्रदर्शन में नाटकीय रूप से सुधार होता है। ( वासन चयन कार्य देखें) * कन्नमैन, स्लोविक और टावर्सकी (1982) ने दिखाया है कि लोग प्रारंभिक समस्याओं में भयानक होते हैं जिनमें अनिश्चित तर्क शामिल होता है। (कई उदाहरणों के लिए संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों की सूची देखें)। * लैकॉफ एंड नुनेज़ (2000) ने विवादास्पद रूप से तर्क दिया है कि गणित में हमारे कौशल भी ज्ञान और कौशल पर निर्भर करते हैं जो "शरीर" से आते हैं, अर्थात सेंसरिमोटर और अवधारणात्मक कौशल। (देखें कि गणित कहाँ से आता है )

[Knowledge_representation-104] ज्ञान प्रतिनिधित्व : * एसीएम 1998 , I.2.4, * रसेल और नॉरविग 2003 , पीपी। 320-363, * पूल, मैकवर्थ और गोएबेल 1998 , पीपी। 23-46, 69-81, 169-196, 235-277, २८१-२९८, ३१९-३४५, * लुगर एंड स्टबलफ़ील्ड २००४ , पीपी. २२७-२४३, * निल्सन १९९८ , अध्याय। १८

[Knowledge_engineering-105] नॉलेज इंजीनियरिंग : * रसेल एंड नॉरविग 2003 , पीपी। 260-266, * पूल, मैकवर्थ और गोएबेल 1998 , पीपी। 199-233, * निल्सन 1998 , अध्याय। १७.१–१७.४

[Representing_categories_and_relations-106] श्रेणियों और संबंधों का प्रतिनिधित्व: सिमेंटिक नेटवर्क , विवरण तर्क , विरासत ( फ्रेम और स्क्रिप्ट सहित): * रसेल और नॉरविग 2003 , पीपी। 349-354, * पूल, मैकवर्थ और गोएबेल 1998 , पीपी। 174–177, * लुगर और स्टबलफील्ड 2004 , पीपी। 248-258, * निल्सन 1998 , अध्याय। १८.३

[Representing_time-107] घटनाओं और समय का प्रतिनिधित्व करना: सिचुएशन कैलकुलस , इवेंट कैलकुलस , फ्लुएंट कैलकुलस ( फ्रेम प्रॉब्लम को हल करने सहित): * रसेल एंड नॉरविग 2003 , पीपी। 328–341, * पूल, मैकवर्थ और गोएबेल 1998 , पीपी। 281–298, * निल्सन 1998 , अध्याय। 18.2

[Representing_causation-108] कॉसल कैलकुलस : * पूल, मैकवर्थ और गोएबेल 1998 , पीपी। 335–337

[Representing_knowledge_about_knowledge-109] ज्ञान के बारे में ज्ञान का प्रतिनिधित्व: विश्वास कैलकुलस, मोडल लॉजिक्स : * रसेल और नॉरविग 2003 , पीपी। 341-344, * पूल, मैकवर्थ और गोएबेल 1998 , पीपी। 275-277

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[Qualification_problem-117] योग्यता समस्या : * मैककार्थी और हेस 1969 * रसेल और नॉरविग 2003 ^{[ पृष्ठ की आवश्यकता ]} जबकि मैकार्थी मुख्य रूप से कार्यों के तार्किक प्रतिनिधित्व में मुद्दों से संबंधित थे, रसेल और नॉरविग 2003 इस शब्द को डिफ़ॉल्ट तर्क के अधिक सामान्य मुद्दे पर लागू करते हैं। हमारे सभी सामान्य ज्ञान के आधार पर धारणाओं का नेटवर्क।

[Default_reasoning_and_non-monotonic_logic-118] डिफॉल्ट रीजनिंग और डिफॉल्ट लॉजिक , नॉन-मोनोटोनिक लॉजिक्स , सर्कुलेशन , क्लोज्ड वर्ल्ड धारणा , अपहरण (पूले एट अल। "डिफॉल्ट रीजनिंग" के तहत अपहरण को स्थान देता है। लुगर एट अल। इसे "अनिश्चित तर्क" के तहत रखता है): * रसेल और नॉरविग 2003 , पीपी. ३५४-३६०, * पूल, मैकवर्थ और गोएबेल १९९८ , पीपी २४८-२५६, ३२३-३३५, * लुगर एंड स्टबलफील्ड २००४ , पीपी. ३३५-३६३, * निल्सन १९९८ , ~18.3.3

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[Information_value_theory-124] सूचना मूल्य सिद्धांत : * रसेल और नॉरविग 2003 , पीपी। 600–604

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[Non-deterministic_planning-126] गैर-नियतात्मक डोमेन में योजना और अभिनय: सशर्त योजना, निष्पादन निगरानी, पुनर्योजना और निरंतर योजना: * रसेल और नॉरविग 2003 , पीपी। 430-449

[Multi-agent_planning-127] मल्टी-एजेंट प्लानिंग एंड इमर्जेंटबिहेवियर: * रसेल एंड नॉरविग 2003 , पीपी. 449-455

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[Brain_simulation-169] ए बी कृत्रिम मस्तिष्क तर्क: एआई को मानव मस्तिष्क के संचालन के अनुकरण की आवश्यकता होती है * रसेल और नॉरविग 2003 , पी। 957 * क्रेवियर 1993 , पीपी। 271 और 279 कुछ लोग जो तर्क के कुछ रूप बनाते हैं: * मोरावेक 1988 * कुर्ज़वील 2005 , पी। २६२ * हॉकिन्स एंड ब्लेकस्ली 2005 इस तर्क का सबसे चरम रूप (मस्तिष्क प्रतिस्थापन परिदृश्य) 1970 के दशक के मध्य में क्लार्क ग्लाइमोर द्वारा सामने रखा गया था और 1980 में ज़ेनॉन पाइलशिन और जॉन सियरल द्वारा छुआ गया था ।

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