एआई विंटर्स और भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ है

एलएलएम के इतिहास के बारे में हमारी श्रृंखला से आगे बढ़ते हुए, आज हम आपको "एआई विंटर्स" की आकर्षक कहानी बताना चाहते हैं - एआई अनुसंधान में कम फंडिंग और रुचि की अवधि। आप देखेंगे कि कैसे उत्तेजना और निराशा बारी-बारी से आती रहती है, लेकिन महत्वपूर्ण शोध हमेशा कायम रहता है। एआई विंटर्स की इस सबसे व्यापक समयरेखा पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की विकसित प्रकृति का पता लगाने के लिए हमसे जुड़ें। (यदि आपके पास अभी समय नहीं है, तो लेख को बाद के लिए सहेजना सुनिश्चित करें! सीखने के लिए कुछ पाठों के साथ यह पढ़ने लायक है)।

अच्छा है कि गर्मी का मौसम है क्योंकि हम इसमें गोता लगा रहे हैं:

1. विंटर#1, 1966: मशीनी अनुवाद विफलता
2. विंटर#2, 1969: कनेक्शनिस्ट्स और एक्लिप्स ऑफ़ न्यूरल नेटवर्क रिसर्च
3. विंटर#3, 1974: एआई शोधकर्ताओं और उनके प्रायोजकों के बीच संचार अंतर
4. शीतकालीन#4, 1987: एलआईएसपी मशीन बाजार का पतन
5. विंटर#5, 1988: नो हाई-लेवल मशीन इंटेलिजेंस - नो मनी

विंटर#1, 1966: मशीनी अनुवाद

जैसा कि इस श्रृंखला के पहले संस्करण में चर्चा की गई है, एनएलपी अनुसंधान की जड़ें 1930 के दशक की शुरुआत में थीं और मशीन अनुवाद (एमटी) पर काम के साथ इसका अस्तित्व शुरू हुआ। हालाँकि, 1949 में वॉरेन वीवर के प्रभावशाली ज्ञापन के प्रकाशन के बाद महत्वपूर्ण प्रगति और अनुप्रयोग सामने आने लगे।

ज्ञापन ने अनुसंधान समुदाय के भीतर बहुत उत्साह पैदा किया। अगले वर्षों में, उल्लेखनीय घटनाएँ सामने आईं: आईबीएम ने पहली मशीन का विकास शुरू किया, एमआईटी ने मशीन अनुवाद में अपना पहला पूर्णकालिक प्रोफेसर नियुक्त किया, और एमटी को समर्पित कई सम्मेलन हुए। इसकी परिणति आईबीएम-जॉर्जटाउन मशीन के सार्वजनिक प्रदर्शन के साथ हुई, जिसने 1954 में प्रतिष्ठित समाचार पत्रों में व्यापक ध्यान आकर्षित किया।

एक अन्य कारक जिसने यांत्रिक अनुवाद के क्षेत्र को प्रेरित किया वह केंद्रीय खुफिया एजेंसी (सीआईए) द्वारा दिखाई गई रुचि थी। उस अवधि के दौरान, सीआईए ने मशीन अनुवाद क्षमताओं को विकसित करने के महत्व पर दृढ़ता से विश्वास किया और ऐसी पहल का समर्थन किया। उन्होंने यह भी माना कि इस कार्यक्रम के निहितार्थ सीआईए और खुफिया समुदाय के हितों से परे थे।

संशयवादियों

सभी एआई बूम की तरह, जिसके बाद एआई की निराशाजनक सर्दियां आई हैं, मीडिया ने इन विकासों के महत्व को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करने की प्रवृत्ति दिखाई। आईबीएम-जॉर्जटाउन प्रयोग के बारे में सुर्खियों में " इलेक्ट्रॉनिक मस्तिष्क रूसी का अनुवाद करता है ," "द्विभाषी मशीन," "रोबोट मस्तिष्क रूसी का किंग्स अंग्रेजी में अनुवाद करता है," और " पॉलीग्लॉट ब्रेनचाइल्ड " जैसे वाक्यांशों की घोषणा की गई। हालाँकि, वास्तविक प्रदर्शन में केवल 49 रूसी वाक्यों के एक क्यूरेटेड सेट का अंग्रेजी में अनुवाद शामिल था, जिसमें मशीन की शब्दावली केवल 250 शब्दों तक सीमित थी । चीजों को परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, इस अध्ययन में पाया गया कि मनुष्यों को 98% सटीकता के साथ लिखित पाठ को समझने के लिए लगभग 8,000 से 9,000 शब्दों की शब्दावली की आवश्यकता होती है।

इस प्रदर्शन ने काफी सनसनी मचा दी. हालाँकि, प्रोफेसर नॉर्बर्ट वीनर जैसे संशयवादी भी थे, जिन्हें एआई अनुसंधान के लिए सैद्धांतिक आधार तैयार करने वाले शुरुआती अग्रदूतों में से एक माना जाता है। वीवर्स के ज्ञापन के प्रकाशन से पहले और निश्चित रूप से, प्रदर्शन से पहले, वीनर ने 1947 में वीवर को लिखे एक पत्र में अपना संदेह व्यक्त करते हुए कहा:

मुझे स्पष्ट रूप से डर है कि विभिन्न भाषाओं में शब्दों की सीमाएँ बहुत अस्पष्ट हैं और भावनात्मक और अंतर्राष्ट्रीय अर्थ इतने व्यापक हैं कि किसी भी अर्ध-यांत्रिक अनुवाद योजना को बहुत आशाजनक नहीं बनाया जा सकता है। [...] वर्तमान धुन में, भाषा का मशीनीकरण, अंधों के लिए फोटोइलेक्ट्रिक पढ़ने के अवसरों के डिजाइन जैसे चरण से परे, बहुत समय से पहले लगता है।

समर्थकों और एमटी की फंडिंग

हालाँकि, ऐसा लगता है कि संशयवादी अल्पमत में थे, क्योंकि सपने देखने वालों ने उनकी चिंताओं पर काबू पा लिया और सफलतापूर्वक आवश्यक धन प्राप्त कर लिया। पाँच सरकारी एजेंसियों ने अनुसंधान को प्रायोजित करने में भूमिका निभाई: केंद्रीय खुफिया एजेंसी (सीआईए), सेना, नौसेना और वायु सेना के साथ-साथ राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन (एनएसएफ) प्राथमिक योगदानकर्ता था। 1960 तक, इन संगठनों ने सामूहिक रूप से यांत्रिक अनुवाद से संबंधित परियोजनाओं में लगभग 5 मिलियन डॉलर का निवेश किया था।

1954 तक, यांत्रिक अनुवाद अनुसंधान ने राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन (एनएसएफ) से मान्यता प्राप्त करने के लिए पर्याप्त रुचि प्राप्त कर ली थी, जिसने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) को अनुदान प्रदान किया था। सीआईए और एनएसएफ बातचीत में लगे हुए थे, जिसके परिणामस्वरूप 1956 की शुरुआत में दोनों निदेशकों के बीच पत्राचार हुआ। एनएसएफ मशीनी अनुवाद में किसी भी वांछनीय अनुसंधान कार्यक्रम को संचालित करने के लिए सहमत हुआ, जिस पर इसमें शामिल सभी पक्षों ने सहमति व्यक्त की थी। 1960 में नेशनल साइंस फाउंडेशन की गवाही के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में 11 समूह संघीय सरकार द्वारा समर्थित यांत्रिक अनुवाद अनुसंधान के विभिन्न पहलुओं में शामिल थे। वायु सेना, अमेरिकी सेना और अमेरिकी नौसेना की ओर से भी इसमें भारी रुचि थी।

एआई की शुरुआत

आईबीएम-जॉर्जटाउन मशीन के सार्वजनिक प्रदर्शन के अगले वर्ष, 1955 में प्रकाशित डार्टमाउथ समर कॉन्फ्रेंस के प्रस्ताव में मैक्कार्थी द्वारा "एआई" शब्द गढ़ा गया था । इस घटना ने सपनों और आशाओं की एक नई लहर जगाई, जिससे मौजूदा को और बल मिला। उत्साह।

नए अनुसंधान केंद्र उभरे, जो उन्नत कंप्यूटर शक्ति और बढ़ी हुई मेमोरी क्षमता से सुसज्जित थे। इसके साथ ही उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषाओं का विकास हुआ। ये प्रगति, आंशिक रूप से, एनएलपी अनुसंधान के एक प्रमुख समर्थक, रक्षा विभाग के महत्वपूर्ण निवेशों से संभव हुई।

भाषा विज्ञान में प्रगति, विशेष रूप से चॉम्स्की द्वारा प्रस्तावित औपचारिक व्याकरण मॉडल के क्षेत्र में, कई अनुवाद परियोजनाओं को प्रेरित किया। ऐसा प्रतीत होता है कि ये विकास अनुवाद क्षमताओं में उल्लेखनीय सुधार का वादा करते हैं।

जैसा कि जॉन हचिन्स " द हिस्ट्री ऑफ़ मशीन ट्रांसलेशन इन ए नटशेल" में लिखते हैं, "आसन्न "सफलताओं" की कई भविष्यवाणियाँ थीं। हालाँकि, शोधकर्ताओं को जल्द ही "सिमेंटिक बाधाओं" का सामना करना पड़ा, जिन्होंने सीधे समाधान के बिना जटिल चुनौतियाँ पेश कीं, जिससे मोहभंग की भावना बढ़ गई।

मोहभंग

" व्हिस्की वाज़ इनविजिबल " में, जॉन हचिन्स द्वारा एक घिसा-पिटा उदाहरण उद्धृत किया गया है, एक एमटी प्रणाली की कहानी जो बाइबिल की कहावत "आत्मा इच्छुक है, लेकिन मांस कमजोर है" को रूसी में परिवर्तित करती है, जिसे बाद में इस रूप में अनुवादित किया गया था "व्हिस्की मजबूत है, लेकिन मांस सड़ा हुआ है," उल्लेख किया गया है। जबकि इस उपाख्यान की सटीकता संदिग्ध है, और इसिडोर पिंचुक का यहां तक ​​​​कहना है कि कहानी अपोक्रिफ़ल हो सकती है, एलेन रिच ने इसका उपयोग मुहावरों से निपटने के लिए शुरुआती एमटी सिस्टम की अक्षमता दिखाने के लिए किया था। सामान्य तौर पर, यह उदाहरण शब्दों के शब्दार्थ से संबंधित एमटी प्रणालियों की समस्याओं को दर्शाता है।

बाइबिल की कहावत "आत्मा तो तैयार है, परन्तु शरीर निर्बल है"

एमटी सिस्टम द्वारा इसका अनुवाद "व्हिस्की मजबूत है, लेकिन मांस सड़ा हुआ है" के रूप में किया गया है।

मुख्य झटका संयुक्त राज्य सरकार द्वारा नियुक्त और नेशनल साइंस फाउंडेशन के निदेशक डॉ. लेलैंड हॉवर्थ की अध्यक्षता वाले ALPAC समूह के निष्कर्षों से आया, जो चित्रित किए जा रहे अंतर्निहित विचार का समर्थन करता है। उनकी रिपोर्ट में, मशीनी अनुवाद की तुलना भौतिकी और पृथ्वी विज्ञान के विभिन्न ग्रंथों के मानव अनुवाद से की गई है। निष्कर्ष: सभी समीक्षा किए गए उदाहरणों में मानव अनुवाद की तुलना में मशीनी अनुवाद आउटपुट कम सटीक, धीमे, महंगे और कम व्यापक थे।

1966 में, राष्ट्रीय अनुसंधान परिषद ने संयुक्त राज्य अमेरिका में मशीनी अनुवाद अनुसंधान के लिए सभी समर्थन अचानक बंद कर दिया। इंग्लैंड में जर्मन गुप्त कोड को डिक्रिप्ट करने के लिए कंप्यूटर के सफल उपयोग के बाद, वैज्ञानिकों ने गलती से यह मान लिया कि भाषाओं के बीच लिखित पाठ का अनुवाद सिफर को डिकोड करने से अधिक चुनौतीपूर्ण नहीं होगा। हालाँकि, "प्राकृतिक भाषा" के प्रसंस्करण की जटिलताएँ अनुमान से कहीं अधिक विकट साबित हुईं। शब्दकोश लुक-अप को स्वचालित करने और व्याकरण नियमों को लागू करने के प्रयासों से बेतुके परिणाम सामने आए। दो दशकों और बीस मिलियन डॉलर के निवेश के बाद, कोई समाधान नजर नहीं आया, जिसके कारण राष्ट्रीय अनुसंधान परिषद समिति को अनुसंधान प्रयास समाप्त करना पड़ा।

भाषाविज्ञान में पर्याप्त सैद्धांतिक नींव की कमी के बावजूद, क्षेत्र में व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए उच्च उम्मीदों के कारण मोहभंग पैदा हुआ। शोधकर्ता व्यावहारिक कार्यान्वयन के बजाय सैद्धांतिक पहलुओं पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे थे। इसके अलावा, सीमित हार्डवेयर उपलब्धता और तकनीकी समाधानों की अपरिपक्वता ने अतिरिक्त चुनौतियां पेश कीं।

विंटर#2, 1969: कनेक्शनिस्ट्स और एक्लिप्स ऑफ़ न्यूरल नेटवर्क रिसर्च

पहली लहर के बाद निराशा की दूसरी लहर तेजी से आई, जो अतिरंजित दावों के खतरों के बारे में एआई शोधकर्ताओं के लिए एक चेतावनी के रूप में काम कर रही है। हालाँकि, इसके बाद आने वाली परेशानियों पर चर्चा करने से पहले, कुछ पृष्ठभूमि जानकारी आवश्यक है।

1940 के दशक में, मैककुलोच और वाल्टर पिट्स ने दिमाग के मूलभूत सिद्धांतों को समझना शुरू किया और जैविक तंत्रिका नेटवर्क की संरचना से प्रेरणा लेते हुए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के शुरुआती संस्करण विकसित किए ।

लगभग एक दशक बाद, 1950 के दशक में, संज्ञानात्मक विज्ञान एक विशिष्ट अनुशासन के रूप में उभरा, जिसे "संज्ञानात्मक क्रांति" कहा गया। कई शुरुआती एआई मॉडल मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली से प्रभावित थे। एक उल्लेखनीय उदाहरण मार्विन मिंस्की की एसएनएआरसी प्रणाली है, जो पहला कम्प्यूटरीकृत कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है जिसने एक चूहे को भूलभुलैया में नेविगेट करने का अनुकरण किया।

हालाँकि, 1950 के दशक के अंत में, इन दृष्टिकोणों को काफी हद तक छोड़ दिया गया क्योंकि शोधकर्ताओं ने बुद्धिमत्ता की कुंजी के रूप में प्रतीकात्मक तर्क पर अपना ध्यान केंद्रित किया। लॉजिक थियोरिस्ट (1956), जिसे पहला एआई प्रोग्राम माना जाता है, और जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर (1957), जिसे एलन नेवेल, हर्बर्ट ए. साइमन और रैंड के क्लिफ शॉ द्वारा एक सार्वभौमिक समस्या-समाधान मशीन के रूप में डिज़ाइन किया गया था, जैसे कार्यक्रमों की सफलता निगम ने इस बदलाव में भूमिका निभाई।

एक प्रकार का कनेक्शनवादी कार्य जारी रहा: फ्रैंक रोसेनब्लैट द्वारा अटूट उत्साह के साथ समर्थित परसेप्ट्रॉन का अध्ययन जारी रहा। रोसेनब्लैट ने शुरुआत में 1957 में कॉर्नेल एयरोनॉटिकल लेबोरेटरी में आईबीएम 704 कंप्यूटर पर परसेप्ट्रोन का अनुकरण किया था। हालांकि, 1969 में मार्विन मिन्स्की और सेमुर पैपर्ट की पुस्तक परसेप्ट्रोन के प्रकाशन के साथ अनुसंधान की यह श्रृंखला अचानक रुक गई, जिसने परसेप्ट्रोन की कथित सीमाओं को चित्रित किया।

जैसा कि डैनियल क्रेवियर ने लिखा है :

पर्सेप्ट्रॉन की उपस्थिति के कुछ ही समय बाद, एक दुखद घटना ने क्षेत्र में अनुसंधान को और भी धीमा कर दिया: अफवाह के अनुसार फ्रैंक रोसेनब्लैट, जो तब तक एक टूटा हुआ आदमी था, एक नौका दुर्घटना में डूब गया। अपने सबसे भरोसेमंद प्रवर्तक को खोने के बाद, तंत्रिका नेटवर्क अनुसंधान ने पंद्रह वर्षों तक चलने वाले ग्रहण में प्रवेश किया।

इस समय के दौरान, कनेक्शनवादी अनुसंधान में महत्वपूर्ण प्रगति अभी भी हो रही थी, यद्यपि छोटे पैमाने पर। 1974 में पॉल वर्बोस द्वारा तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए एक महत्वपूर्ण एल्गोरिदम, बैकप्रॉपैगेशन की शुरूआत, सीमित संसाधनों के बावजूद प्रगति जारी रही। कनेक्शनिस्ट परियोजनाओं के लिए बड़ी फंडिंग सुरक्षित करना चुनौतीपूर्ण रहा, जिससे उनकी खोज में गिरावट आई।

1980 के दशक के मध्य तक कोई महत्वपूर्ण मोड़ नहीं आया था। सर्दियों का अंत तब हुआ जब जॉन हॉपफील्ड, डेविड रुमेलहार्ट और अन्य जैसे उल्लेखनीय शोधकर्ताओं ने तंत्रिका नेटवर्क में नए सिरे से और व्यापक रुचि को पुनर्जीवित किया। उनके काम ने कनेक्शनवादी दृष्टिकोण के प्रति उत्साह जगाया और तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में बड़े पैमाने पर अनुसंधान और विकास के पुनरुत्थान का मार्ग प्रशस्त किया।

विंटर#3, 1974: एआई शोधकर्ताओं और उनके प्रायोजकों के बीच संचार अंतर

उच्च उम्मीदें और महत्वाकांक्षी दावे अक्सर निराशा का सीधा रास्ता होते हैं। 1960 के दशक के अंत और 1970 के दशक की शुरुआत में, मिन्स्की और पैपर्ट ने एमआईटी में माइक्रो वर्ल्ड्स परियोजना का नेतृत्व किया, जहां उन्होंने माइक्रो-वर्ल्ड्स नामक सरलीकृत मॉडल विकसित किए। उन्होंने प्रयास के सामान्य जोर को इस प्रकार परिभाषित किया:

हमें लगता है कि [सूक्ष्म संसार] इतने महत्वपूर्ण हैं कि हम अपने प्रयासों का एक बड़ा हिस्सा इन सूक्ष्म संसारों का एक संग्रह विकसित करने और यह पता लगाने में लगा रहे हैं कि मॉडलों की असंगति से उबरे बिना उनकी विचारोत्तेजक और पूर्वानुमानित शक्तियों का उपयोग कैसे किया जाए। शाब्दिक सत्य.

जल्द ही सूक्ष्म जगत के समर्थकों को एहसास हुआ कि मानव संस्कृति के व्यापक संदर्भ पर विचार किए बिना मानव उपयोग के सबसे विशिष्ट पहलुओं को भी परिभाषित नहीं किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एसएचआरडीएलयू में उपयोग की जाने वाली तकनीकें विशेषज्ञता के विशिष्ट क्षेत्रों तक ही सीमित थीं। सूक्ष्म जगत के दृष्टिकोण से सामान्य बुद्धि के लिए क्रमिक समाधान नहीं निकला। मिंस्की, पैपर्ट और उनके छात्र एक सूक्ष्म जगत को क्रमिक रूप से एक बड़े ब्रह्मांड में सामान्यीकृत नहीं कर सके या बस कई सूक्ष्म जगत को एक बड़े समूह में नहीं जोड़ सके।

अपेक्षाओं को पूरा करने में इसी तरह की कठिनाइयों का सामना देश भर की अन्य एआई प्रयोगशालाओं में किया गया। उदाहरण के लिए, स्टैनफोर्ड में शेकी रोबोट परियोजना एक स्वचालित जासूसी उपकरण बनने की अपेक्षाओं को पूरा करने में विफल रही। शोधकर्ताओं ने खुद को बढ़ते अतिशयोक्ति के चक्र में फंसा हुआ पाया, जहां उन्होंने अपने प्रस्तावों में अपनी क्षमता से अधिक देने का वादा किया। अंतिम नतीजे अक्सर कमतर रहे और शुरुआती वादों से कोसों दूर रहे।

इनमें से कई परियोजनाओं को वित्तपोषित करने वाली रक्षा विभाग एजेंसी DARPA ने अपने दृष्टिकोण का पुनर्मूल्यांकन करना शुरू कर दिया और शोधकर्ताओं से अधिक यथार्थवादी अपेक्षाओं की मांग की।

1971-75: DARPA की कटौती

1970 के दशक की शुरुआत में, DARPA के स्पीच अंडरस्टैंडिंग रिसर्च (SUR) कार्यक्रम का उद्देश्य युद्ध परिदृश्यों में व्यावहारिक बातचीत के लिए मौखिक आदेशों और डेटा को समझने में सक्षम कंप्यूटर सिस्टम विकसित करना था। पाँच वर्षों और पंद्रह मिलियन डॉलर के व्यय के बाद, DARPA ने परियोजना को अचानक समाप्त कर दिया, हालाँकि सटीक कारण स्पष्ट नहीं हैं। स्टैनफोर्ड, एमआईटी और कार्नेगी मेलॉन जैसे प्रमुख संस्थानों ने देखा कि उनके करोड़ों डॉलर के अनुबंध लगभग महत्वहीन हो गए हैं।

डेनियल क्रेवियर अपनी पुस्तक में उस समय DARPA के वित्त पोषण दर्शन के बारे में लिखते हैं:

तब DARPA का दर्शन था "लोगों को निधि दें, परियोजनाओं को नहीं!" मिंस्की हार्वर्ड में लिक्लाइडर का छात्र था और उसे अच्छी तरह से जानता था। जैसा कि मिन्स्की ने मुझे बताया, "लिकलाइडर ने हमें एक बड़ी गांठ में पैसा दिया," और विशेष रूप से विवरणों की परवाह नहीं की।

बोल्ट, बेरानेक और न्यूमैन, इंक. (बीबीएन) और कार्नेगी मेलन सहित कई प्रसिद्ध ठेकेदारों ने उन पांच वर्षों के दौरान उल्लेखनीय सिस्टम का उत्पादन किया। इन प्रणालियों में स्पीचलेस, एचआईएम, हियरसे-I, ड्रैगन, हार्पी और हियरसे-II शामिल हैं, जिन्होंने हजारों शब्दों की शब्दावली के साथ कई वक्ताओं से जुड़े भाषण और प्रसंस्करण वाक्यों को समझने में महत्वपूर्ण प्रगति की है।

इन प्रणालियों में अप्रतिबंधित इनपुट को समझने की सीमाएँ थीं , जिससे उपयोगकर्ताओं को यह अनुमान लगाना पड़ता था कि बाधित व्याकरण के कारण उन पर कौन से आदेश लागू होते हैं। इस पहलू में निराशा के बावजूद, एआई शोधकर्ताओं ने इन परियोजनाओं को गर्व के साथ माना। उदाहरण के लिए, HEARSAY-II, जिसे "ब्लैकबोर्ड" डिवाइस का उपयोग करके ज्ञान के कई स्रोतों को एकीकृत करने के लिए जाना जाता है, को अब तक लिखे गए सबसे प्रभावशाली AI कार्यक्रमों में से एक माना गया था।

लेकिन इस बिंदु पर, एआई शोधकर्ताओं और उनके प्रायोजकों के बीच अपेक्षाओं के बारे में संचार अंतर बहुत बड़ा हो गया।

1973: लाइटहिल रिपोर्ट के जवाब में यूके में एआई अनुसंधान में बड़ी कमी

एआई अनुसंधान का उतार-चढ़ाव केवल अमेरिकी शोधकर्ताओं तक ही सीमित नहीं था। इंग्लैंड में, द्रव गतिकी में एक प्रतिष्ठित व्यक्ति और कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के एप्लाइड गणित के लुकासियन चेयर के पूर्व अध्यक्ष सर जेम्स लाइटहिल की एक रिपोर्ट ने एआई अनुसंधान की स्थिति को एक विनाशकारी झटका दिया। लाइटहिल ने अपने शोध को तीन भागों में वर्गीकृत किया, जिसे "विषय की एबीसी" कहा जाता है।

"ए" उन्नत स्वचालन का प्रतिनिधित्व करता है, जिसका लक्ष्य मनुष्यों को उद्देश्य-निर्मित मशीनों से बदलना है। "सी" कंप्यूटर आधारित केंद्रीय तंत्रिका तंत्र (सीएनएस) अनुसंधान को दर्शाता है। अंत में, "बी" स्वयं कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रतीक है, जो श्रेणियों ए और सी के बीच एक पुल के रूप में कार्य करता है।

जबकि श्रेणी ए और सी ने बारी-बारी से सफलता और विफलता की अवधि का अनुभव किया, लाइटहिल ने श्रेणी बी की इच्छित ब्रिज गतिविधि के आसपास निराशा की व्यापक और गहरी भावना पर जोर दिया। जैसा कि वह कहते हैं: " यह एक एकीकृत क्षेत्र के रूप में एआई की पूरी अवधारणा के बारे में संदेह पैदा करता है। अनुसंधान का एक वैध एक है. ”

इस रिपोर्ट ने एक गरमागरम बहस को जन्म दिया जिसे 1973 में बीबीसी "कॉन्ट्रोवर्सी" श्रृंखला में प्रसारित किया गया था। "सामान्य उद्देश्य वाला रोबोट एक मृगतृष्णा है" शीर्षक से यह बहस रॉयल इंस्टीट्यूशन में हुई, जिसमें सर जेम्स लाइटहिल का मुकाबला डोनाल्ड मिक्सी, जॉन से था। मैक्कार्थी, और रिचर्ड ग्रेगरी।

दुर्भाग्य से, रिपोर्ट के नतीजे गंभीर थे, जिसके कारण इंग्लैंड में एआई अनुसंधान पूरी तरह से नष्ट हो गया। केवल कुछ मुट्ठी भर विश्वविद्यालयों, अर्थात् एडिनबर्ग, एसेक्स और ससेक्स ने अपने एआई अनुसंधान प्रयासों को जारी रखा। 1983 तक एआई अनुसंधान में बड़े पैमाने पर पुनरुद्धार का अनुभव नहीं हुआ था। इस पुनरुत्थान को ब्रिटिश सरकार की एल्वे नामक फंडिंग पहल से प्रेरित किया गया था, जिसने जापानी पांचवीं पीढ़ी परियोजना के जवाब में एआई अनुसंधान के लिए £ 350 मिलियन आवंटित किया था ।

शीतकालीन#4, 1987: एलआईएसपी मशीन बाजार का पतन

कनेक्शनिस्ट विंटर के रूप में जाने जाने वाले काल के दौरान, लॉजिकल थियोरिस्ट (1956) और जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर (1957) जैसी प्रतीकात्मक प्रणालियाँ हार्डवेयर सीमाओं का सामना करते हुए प्रगति करती रहीं। उस समय सीमित कंप्यूटर क्षमताओं के कारण ये प्रणालियाँ केवल खिलौनों के उदाहरणों को ही संभाल सकती थीं। हर्बर्ट साइमन ने 1950-1960 के दशक की स्थिति के बारे में यही कहा है:

लोग उन कार्यों से दूर जा रहे थे जो ज्ञान को चीजों का केंद्र बनाते थे क्योंकि उस समय हमारे पास मौजूद कंप्यूटरों से हम बड़े डेटाबेस नहीं बना सकते थे। हमारा पहला शतरंज कार्यक्रम और लॉजिक थियोरिस्ट एक कंप्यूटर पर किया गया था जिसमें 64 से 100 शब्दों का कोर और एक स्क्रैच ड्रम था जिसमें 10,000 शब्दों का उपयोग करने योग्य स्थान था। इसलिए शब्दार्थ खेल का नाम नहीं था। मुझे अपना एक छात्र याद है जो इस बात पर थीसिस करना चाहता था कि आपने एक बड़े स्टोर से जानकारी कैसे निकाली। मैंने उससे कहा “बिल्कुल नहीं! आप उस थीसिस को केवल एक खिलौने के उदाहरण पर कर सकते हैं, और हमारे पास इसका कोई सबूत नहीं होगा कि यह कैसे बढ़ता है। बेहतर होगा कि आप करने के लिए कुछ और खोजें।'' इसलिए लोग उन समस्याओं से दूर चले गए जहां ज्ञान आवश्यक मुद्दा था।

1960 के आसपास, MIT में मैक्कार्थी और मिन्स्की ने LISP विकसित किया, जो एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो पुनरावर्ती कार्यों में निहित है। LISP अपनी प्रतीकात्मक प्रसंस्करण क्षमताओं और जटिल कार्यों के प्रबंधन में लचीलेपन के कारण इतना महत्वपूर्ण हो गया, जो प्रारंभिक AI विकास के लिए महत्वपूर्ण है। यह AI अनुसंधान में उपयोग की जाने वाली पहली भाषाओं में से एक थी। हालाँकि, 1970 के दशक की शुरुआत तक, महत्वपूर्ण मेमोरी क्षमता वाले कंप्यूटरों के आगमन के साथ, प्रोग्रामर ज्ञान-गहन अनुप्रयोगों को लागू नहीं कर सकते थे।

इन प्रणालियों ने "विशेषज्ञ प्रणालियों" की नींव बनाई, जिसका उद्देश्य मानव विशेषज्ञता को शामिल करना और कुछ कार्यों में मनुष्यों को प्रतिस्थापित करना था। 1980 के दशक में विशेषज्ञ प्रणालियों का उदय हुआ, एआई को एक अकादमिक क्षेत्र से व्यावहारिक अनुप्रयोगों में बदल दिया गया और एलआईएसपी उसके लिए पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा बन गई। कंप्यूटर प्रोग्रामर और वाई कॉम्बिनेटर और हैकर न्यूज़ के सह-संस्थापक पॉल ग्राहम के निबंध के अनुसार, एलआईएसपी "मौजूदा भाषाओं से एक क्रांतिकारी प्रस्थान था" और इसने नौ नवीन विचारों को पेश किया।

विशेषज्ञ प्रणालियों का विकास एआई के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर साबित हुआ, जिसने अकादमिक अनुसंधान और व्यावहारिक अनुप्रयोगों के बीच अंतर को पाट दिया। कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के जॉन मैकडरमॉट ने जनवरी 1980 में XCON (eXpert CONfigurer) नामक पहली विशेषज्ञ प्रणाली का प्रस्ताव रखा। XCON को उनके VAX कंप्यूटरों के लिए कॉन्फ़िगरेशन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए डिजिटल उपकरण निगम (DEC) द्वारा नियोजित किया गया था। 1987 तक, XCON ने अपने प्रभाव और प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हुए महत्वपूर्ण संख्या में ऑर्डर संसाधित किए।

1981 में, CMU ने Xsel नामक एक नई प्रणाली पर काम करना शुरू किया। विकास को बाद में DEC ने अपने हाथ में ले लिया और अक्टूबर 1982 में फील्ड परीक्षण शुरू हुआ। जबकि Xcon और Xsel को महत्वपूर्ण प्रचार मिला, वे अभी भी प्रोटोटाइप चरण में थे। ब्रूस मैकडोनाल्ड, जो तब Xsel कार्यक्रम प्रबंधक थे, ने विरोध करना शुरू कर दिया कि प्रचार उपलब्धियों से कहीं अधिक है, लेकिन बिक्री के उपाध्यक्ष रुकने वाले नहीं थे। दरअसल, मैकडोनाल्ड को वरिष्ठ अधिकारियों के साथ वह बैठक याद है जिसमें बिक्री के उपाध्यक्ष ने उनकी ओर देखा और कहा: “आप इस चीज़ पर तीन साल से काम कर रहे हैं। क्या यह तैयार नहीं है?”

1980 के दशक की शुरुआत में विशेषज्ञ-प्रणाली की सफलता की कहानियों का प्रवाह देखा गया, जिससे कई बड़ी कंपनियों में एआई समूहों का गठन हुआ। पर्सनल कंप्यूटर के उदय, स्टार वार्स फिल्मों की लोकप्रियता और डिस्कवर और हाई टेक्नोलॉजी जैसी पत्रिकाओं ने एआई के प्रति जनता के आकर्षण में योगदान दिया। 1970 के दशक के उत्तरार्ध में अरबों डॉलर की जैव प्रौद्योगिकी उछाल ने उच्च प्रौद्योगिकी में निवेश की रुचि को बढ़ावा दिया, जिससे प्रमुख एआई विशेषज्ञों को नए उद्यम शुरू करने के लिए प्रेरित किया गया :

• एडवर्ड फेगेनबाम, जिन्हें अक्सर "विशेषज्ञ प्रणालियों का जनक" कहा जाता है, ने अपने कुछ स्टैनफोर्ड सहयोगियों के साथ टेक्नॉलेज, इंक. का गठन किया।
• कार्नेगी मेलन के शोधकर्ताओं ने कार्नेगी समूह को शामिल किया।
• कैम्ब्रिज, मैसाचुसेट्स में एक पट्टी बनाने के लिए पर्याप्त एमआईटी स्पिन-ऑफ थे, जिसे एआई एली के नाम से जाना जाता था। इन स्टार्टअप्स में सिम्बोलिक्स, लिस्प मशीन्स, इंक. और थिंकिंग मशीन्स कॉर्पोरेशन शामिल थे।
• शोधकर्ता लैरी हैरिस ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कॉर्पोरेशन बनाने के लिए डार्टमाउथ छोड़ दिया।
• येल में रोजर शैंक ने कॉग्निटिव सिस्टम्स, इंक. के गठन का निरीक्षण किया।

उस समय दिखाई देने वाली कंपनियों को तीन प्रमुख क्षेत्रों में विभाजित किया जा सकता है: सबसे बड़ी बिक्री वाले क्षेत्र से लेकर कम बिक्री वाले क्षेत्र तक:

1. एआई-संबंधित हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर, विशेष रूप से माइक्रो कंप्यूटर जिन्हें एलआईएसपी मशीन कहा जाता है, मेनफ्रेम गति के करीब एलआईएसपी प्रोग्राम चलाने के लिए समर्पित हैं।
2. बड़े निगमों द्वारा अपने इन-हाउस विशेषज्ञ सिस्टम विकसित करने के लिए "विशेषज्ञ सिस्टम विकास उपकरण" या "शेल्स" नामक सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया जाता था।
3. वास्तविक विशेषज्ञ-प्रणाली अनुप्रयोग

1985 तक, आंतरिक AI समूहों पर 150 कंपनियों द्वारा सामूहिक रूप से 1 बिलियन डॉलर खर्च किए गए थे । 1986 में, 40 नई कंपनियों के गठन और 300 मिलियन डॉलर के कुल निवेश के साथ, एआई-संबंधित हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की अमेरिकी बिक्री $425 मिलियन तक पहुंच गई।

विस्फोटक वृद्धि ने चुनौतियाँ ला दीं क्योंकि शिक्षाविदों को पत्रकारों, उद्यम पूंजीपतियों, उद्योग प्रमुखों और उद्यमियों की आमद से भीड़ महसूस हुई। 1980 में अमेरिकन एसोसिएशन फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की उद्घाटन बैठक में लगभग एक हजार शोधकर्ता शामिल हुए, जबकि 1985 तक, AAAI और IJCAI की संयुक्त बैठक में उपस्थिति छह हजार तक पहुंच गई । माहौल सामान्य पोशाक से औपचारिक पोशाक की ओर स्थानांतरित हो गया।

1984 में, AAAI की वार्षिक बैठक में, रोजर शैंक और मार्विन मिन्स्की ने आने वाले "AI विंटर" की चेतावनी दी, जिसमें AI बुलबुले के आसन्न फटने की भविष्यवाणी की गई, जो तीन साल बाद हुआ, और विशेष LISP-आधारित AI के लिए बाजार हार्डवेयर ढह गया .

सन माइक्रोसिस्टम्स और ल्यूसिड जैसी कंपनियों ने विकल्प के रूप में शक्तिशाली वर्कस्टेशन और एलआईएसपी वातावरण की पेशकश की। सामान्य प्रयोजन के वर्कस्टेशन ने एलआईएसपी मशीनों के लिए चुनौतियां पेश कीं, जिससे ल्यूसिड और फ्रांज एलआईएसपी जैसी कंपनियों को यूनिक्स सिस्टम के लिए एलआईएसपी के तेजी से शक्तिशाली और पोर्टेबल संस्करण विकसित करने के लिए प्रेरित किया गया। बाद में, Apple और IBM के डेस्कटॉप कंप्यूटर LISP अनुप्रयोगों को चलाने के लिए सरल आर्किटेक्चर के साथ उभरे। 1987 तक, ये विकल्प महंगी एलआईएसपी मशीनों के प्रदर्शन से मेल खाते थे, जिससे विशेष मशीनें अप्रचलित हो गईं। एक ही वर्ष में आधा अरब डॉलर का उद्योग तेजी से बदल गया।

1990 का दशक: नई विशेषज्ञ प्रणालियों की तैनाती और रखरखाव का विरोध

एलआईएसपी मशीन बाजार के पतन के बाद, अधिक उन्नत मशीनों ने उनकी जगह ले ली, लेकिन अंततः उनका भी वही हश्र हुआ। 1990 के दशक की शुरुआत तक, सिम्बोलिक्स और ल्यूसिड इंक सहित अधिकांश वाणिज्यिक एलआईएसपी कंपनियां विफल हो गई थीं। टेक्सास इंस्ट्रूमेंट्स और ज़ेरॉक्स भी मैदान से हट गए। कुछ ग्राहक कंपनियों ने एलआईएसपी पर निर्मित सिस्टम का रखरखाव जारी रखा, लेकिन इसके लिए समर्थन कार्य की आवश्यकता थी।

1990 और उसके बाद, "विशेषज्ञ प्रणाली" शब्द और स्टैंडअलोन एआई सिस्टम की अवधारणा आईटी शब्दकोष से काफी हद तक गायब हो गई। इसकी दो व्याख्याएँ हैं। एक दृष्टिकोण यह है कि "विशेषज्ञ प्रणालियाँ विफल हो गईं" क्योंकि वे अपने अतिप्रचारित वादे को पूरा नहीं कर सके, जिससे आईटी जगत आगे बढ़ गया। दूसरा परिप्रेक्ष्य यह है कि विशेषज्ञ प्रणालियाँ उनकी सफलता का शिकार थीं। जैसे-जैसे आईटी पेशेवरों ने नियम इंजन जैसी अवधारणाओं को अपनाया, ये उपकरण विशेष विशेषज्ञ प्रणालियों को विकसित करने के लिए स्टैंडअलोन टूल से कई लोगों के बीच मानक उपकरण बन गए।

विंटर#5, 1988: नो हाई-लेवल मशीन इंटेलिजेंस - नो मनी

1981 में, जापानियों ने पाँचवीं पीढ़ी के कंप्यूटर प्रोजेक्ट के लिए अपनी महत्वाकांक्षी योजना का अनावरण किया, जिससे दुनिया भर में चिंताएँ पैदा हो गईं। संयुक्त राज्य अमेरिका ने, एआई अनुसंधान और तकनीकी विशेषज्ञता के लिए रक्षा विभाग के वित्त पोषण के अपने इतिहास के साथ, 1983 में रणनीतिक कंप्यूटिंग पहल (एससीआई) शुरू करके जवाब दिया। एससीआई का लक्ष्य दस साल की समय सीमा के भीतर उन्नत कंप्यूटर हार्डवेयर और एआई विकसित करना था। स्ट्रैटेजिक कंप्यूटिंग: डीएआरपीए और क्वेस्ट फॉर मशीन इंटेलिजेंस, 1983-1993 के लेखक "एससीआई द्वारा परिकल्पित मशीन" का वर्णन करते हैं:

यह एक इंसान की तरह देखने, सुनने, बोलने और सोचने के लिए प्रति सेकंड दस अरब निर्देश चलाएगा। आवश्यक एकीकरण की डिग्री मानव मस्तिष्क द्वारा प्राप्त की गई एकीकरण की प्रतिद्वंद्वी होगी, जो मनुष्य को ज्ञात सबसे जटिल उपकरण है।

स्ट्रैटेजिक कंप्यूटिंग इनिशिएटिव (एससीआई) के तहत एक उल्लेखनीय परियोजना "स्मार्ट ट्रक" या स्वायत्त भूमि वाहन (एएलवी) परियोजना थी। इसे एससीआई के वार्षिक बजट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा प्राप्त हुआ और इसका लक्ष्य विभिन्न अभियानों के लिए एक बहुमुखी रोबोट विकसित करना था। इन मिशनों में हथियार वितरण, टोही, गोला-बारूद संभालना और पीछे के क्षेत्र में पुनः आपूर्ति शामिल थी। लक्ष्य एक ऐसा वाहन बनाना था जो ऊबड़-खाबड़ इलाकों में चल सके, बाधाओं को दूर कर सके और छलावरण का उपयोग कर सके। प्रारंभ में, पहिये वाले प्रोटोटाइप सड़कों और समतल जमीन तक ही सीमित थे, लेकिन अंतिम उत्पाद की कल्पना यांत्रिक पैरों पर किसी भी इलाके को पार करने की की गई थी।

1980 के दशक के अंत तक, यह स्पष्ट हो गया कि यह परियोजना मशीन इंटेलिजेंस के वांछित स्तर को प्राप्त करने के करीब भी नहीं थी। प्राथमिक चुनौती एक प्रभावी और स्थिर प्रबंधन संरचना की कमी से उत्पन्न हुई जो कार्यक्रम के विभिन्न पहलुओं का समन्वय कर सके और उन्हें मशीन इंटेलिजेंस के लक्ष्य की ओर सामूहिक रूप से आगे बढ़ा सके। एससीआई पर प्रबंधन योजनाएं थोपने के कई प्रयास किए गए, लेकिन कोई भी सफल साबित नहीं हुआ। इसके अतिरिक्त, एससीआई के महत्वाकांक्षी लक्ष्य, जैसे कि एएलवी परियोजना की स्व-ड्राइविंग क्षमता, उस समय प्राप्त करने योग्य से अधिक थी और समकालीन मल्टीमॉडल एआई सिस्टम और एजीआई (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस) की मायावी अवधारणा से मिलती जुलती थी।

जैक श्वार्ज़ के नेतृत्व में, जिन्होंने 1987 में सूचना प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी कार्यालय (आईपीटीओ) का नियंत्रण संभाला था, डीएआरपीए के भीतर एआई अनुसंधान के लिए वित्त पोषण कम कर दिया गया था । मशीन्स हू थिंक: ए पर्सनल इंक्वायरी इनटू द हिस्ट्री एंड प्रॉस्पेक्ट्स ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में , पामेला मैककॉर्डक ने स्ट्रैटेजिक कंप्यूटिंग इनिशिएटिव के प्रति श्वार्ज़ के दृष्टिकोण और एआई की भूमिका का वर्णन किया है:

श्वार्ट्ज का मानना ​​था कि DARPA एक तैराकी मॉडल का उपयोग कर रहा था - एक लक्ष्य निर्धारित करना, और धाराओं या तूफानों की परवाह किए बिना उसकी ओर तैरना। इसके बजाय DARPA को एक सर्फर मॉडल का उपयोग करना चाहिए - बड़ी लहर की प्रतीक्षा करना, जो इसके अपेक्षाकृत मामूली फंडों को उसी लक्ष्य की ओर शानदार और सफलतापूर्वक सर्फ करने की अनुमति देगा। लंबे समय में, एआई संभव और आशाजनक था, लेकिन इसकी लहर अभी उठनी बाकी थी।

उच्च स्तरीय मशीन इंटेलिजेंस हासिल करने में असफल रहने के बावजूद, एससीआई ने विशिष्ट तकनीकी उपलब्धियां हासिल कीं। उदाहरण के लिए, 1987 तक, एएलवी ने दो लेन वाली सड़कों, बाधा निवारण और विभिन्न परिस्थितियों में ऑफ-रोड ड्राइविंग पर स्व-ड्राइविंग क्षमताओं का प्रदर्शन किया था। एससीआई एएलवी कार्यक्रम द्वारा अग्रणी वीडियो कैमरे, लेजर स्कैनर और जड़त्वीय नेविगेशन इकाइयों के उपयोग ने आज के वाणिज्यिक चालक रहित कार विकास की नींव रखी।

रक्षा विभाग ने 1983 और 1993 के बीच एससीआई में $1,000,417,775.68 का निवेश किया , जैसा कि स्ट्रैटेजिक कंप्यूटिंग: डीएआरपीए और क्वेस्ट फॉर मशीन इंटेलिजेंस, 1983-1993 में कहा गया है। इस परियोजना को अंततः 1990 के दशक में त्वरित रणनीतिक कंप्यूटिंग पहल और बाद में उन्नत सिमुलेशन और कंप्यूटिंग कार्यक्रम द्वारा सफल बनाया गया।

निष्कर्ष

ठंडा! एआई सर्दियाँ निश्चित रूप से कोई मज़ेदार नहीं थीं। लेकिन शोध का एक हिस्सा जिसने बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के साथ हालिया सफलताओं को संभव बनाया, वह उस समय के दौरान बनाया गया था। प्रतीकात्मक विशेषज्ञ प्रणालियों के चरम के दौरान, कनेक्शनवादी शोधकर्ताओं ने तंत्रिका नेटवर्क पर अपना काम जारी रखा, भले ही छोटे पैमाने पर। पॉल वर्बोस की बैकप्रॉपैगेशन की खोज, तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए एक महत्वपूर्ण एल्गोरिदम, आगे की प्रगति के लिए महत्वपूर्ण थी।

1980 के दशक के मध्य में, "कनेक्शनवादी सर्दी" समाप्त हो गई क्योंकि होपफील्ड, रुमेलहार्ट, विलियम्स, हिंटन और अन्य जैसे शोधकर्ताओं ने तंत्रिका नेटवर्क में बैकप्रॉपैगेशन की प्रभावशीलता और जटिल वितरण का प्रतिनिधित्व करने की उनकी क्षमता का प्रदर्शन किया। यह पुनरुत्थान प्रतीकात्मक विशेषज्ञ प्रणालियों के पतन के साथ-साथ हुआ।

इस अवधि के बाद, तंत्रिका नेटवर्क पर अनुसंधान बिना किसी रुकावट के फला-फूला, जिससे कई नए मॉडल का विकास हुआ, जिससे अंततः आधुनिक एलएलएम के उद्भव का मार्ग प्रशस्त हुआ। अगले संस्करण में, हम तंत्रिका नेटवर्क अनुसंधान के इस उपयोगी दौर पर चर्चा करेंगे। बने रहें!

ट्यूरिंग पोस्ट द्वारा एलएलएम का इतिहास:

1. यांत्रिक अनुवाद का युग और यह कैसे नष्ट हुआ
2. एआई का आकर्षक जन्म, पहला चैटबॉट और अमेरिकी रक्षा विभाग की शक्ति
3. एआई विंटर्स की कहानी और यह आज हमें क्या सिखाती है

करने के लिए जारी…