अध्याय मैं . कृत्रिम बुद्धिमत्ता - इसकी सार अवधारणा

सिद्धांतों

1.1. कृत्रिम बुद्धि अवधारणा

1.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के विकास का इतिहास

1.3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण के लिए दृष्टिकोण

1.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रति एलन ट्यूरिंग का दृष्टिकोण

1.5. स्व-सीखने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1.6. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक नई सूचना प्रौद्योगिकी है

क्रांति

अध्याय द्वितीय क्वांटम कंप्यूटर और न्यूरो कंप्यूटर

2.1. क्वांटम कंप्यूटर

2.2. न्यूरो कंप्यूटर

अध्याय तृतीय तंत्रिका नेटवर्क की मूल बातें

3.1. मस्तिष्क के बारे में कुछ जानकारी

3.2. न्यूरॉन एक प्राथमिक कड़ी के रूप में

3.3. न्यूरो जैसा तत्व

3.4. न्यूरो जैसे नेटवर्क

3.5. एक तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण

अध्याय चतुर्थ क्या कोई कंप्यूटर सोच सकता है?

4.1. क्या कंप्यूटर सोच वास्तविक है?

निष्कर्ष

ग्रन्थसूची

परिचय

कंप्यूटर के बिना आज की कल्पना करना असंभव है. आज कंप्यूटर प्रौद्योगिकी का उपयोग मानव गतिविधि के सभी क्षेत्रों को प्रभावित करता है, चाहे वह निर्माण, उद्योग, शिक्षा, विज्ञान, अर्थशास्त्र आदि हो।

हर साल, कंप्यूटर अधिक शक्तिशाली और उत्पादक बन जाते हैं, और प्रौद्योगिकी इतनी तेजी से विकसित हो रही है कि जिन विश्लेषकों ने 10 साल पहले कंप्यूटर उद्योग के भविष्य के लिए पूर्वानुमान लगाया था, उन्हें अब एहसास हुआ कि उन्होंने बहुत गलत अनुमान लगाया था।

कंप्यूटर प्रौद्योगिकी का विकास न केवल शक्ति, उत्पादकता बढ़ाने और सामग्रियों और प्रौद्योगिकियों की लागत को कम करने के बारे में है, बल्कि मनुष्यों की तरह सोचने में सक्षम नए प्रकार के कंप्यूटरों के विकास और निर्माण के बारे में भी है।

आज, 5000 मेगाहर्ट्ज की घड़ी आवृत्ति वाले प्रोसेसर वाला एक घरेलू कंप्यूटर कोई कल्पना नहीं है, हालांकि इसके बारे में पहले सोचा भी नहीं गया था। यदि आज मेरे काम का विषय "क्या कोई कंप्यूटर सोच सकता है" है, तो इसमें गणितीय की तुलना में अधिक दार्शनिक अभिविन्यास है। फिर, कई दशकों के बाद, एक विचारशील कंप्यूटर किसी को आश्चर्यचकित नहीं कर पाएगा, जैसे आज 5000 मेगाहर्ट्ज की आवृत्ति वाला 2-कोर प्रोसेसर वाला कंप्यूटर। और यदि भविष्य का कोई छात्र इसी तरह के विषय पर एक समान पेपर लिखता है, तो सबसे अधिक संभावना है कि उस समय तक कृत्रिम बुद्धि के निर्माण के सभी गणितीय और तार्किक सिद्धांतों की रूपरेखा तैयार की जाएगी।

कृत्रिम रूप से सोचने वाली मशीनों के निर्माण से मानवता को उन जटिल कार्यों से निपटने में मदद मिल सकती है जिन्हें आज मनुष्य सामना करने में सक्षम नहीं है। उदाहरण के लिए, आप अलौकिक सभ्यताओं की खोज में दूर की आकाशगंगाओं में रोबोट भेज सकते हैं। इसके अलावा, बुद्धिमान रोबोटों की मदद से, होटल प्रबंधक या वेटर जैसे व्यवसायों को प्रतिस्थापित करना या लोगों की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए रोबोट का उपयोग करना संभव है। रोबोट पुलिस अधिकारी या यहां तक ​​कि सैपर रोबोट भी हैं।

दूसरी ओर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण मानवता को नुकसान पहुंचा सकता है। आधुनिक कथा साहित्य में कई किताबें इसके लिए समर्पित हैं, और कई फिल्मों की शूटिंग भी की गई है, जिनमें से सबसे प्रसिद्ध फिल्म टर्मिनेटर है। यह फिल्म भविष्य में दिखाती है कि लोगों और उनके द्वारा बनाए गए रोबोटों के बीच युद्ध छिड़ गया है।

खैर, अगर हम समस्या को अधिक गंभीरता से लें, तो क्या आज एक जीवित व्यक्ति की तरह सोचने में सक्षम कंप्यूटर बनाना संभव है? किसी व्यक्ति के साथ इस तरह से संवाद करने में सक्षम कि ​​किसी व्यक्ति को किसी व्यक्ति और मशीन के साथ संवाद करने के बीच अंतर नजर नहीं आएगा। तो क्या मशीन संचार वास्तविक मानव संचार के समान होगा?

कई वैज्ञानिक कहेंगे - हाँ, यह संभव है, लेकिन आज नहीं, जबकि मानवता ने अभी तक मस्तिष्क के सिद्धांतों का पूरी तरह से अध्ययन नहीं किया है, और इससे भी अधिक वह इलेक्ट्रॉनिक मस्तिष्क या तथाकथित "साइबर मस्तिष्क" नहीं बना सकती है। आधुनिक कंप्यूटरों के संचालन के सिद्धांत जीवित "जैविक" मस्तिष्क के संचालन के सिद्धांतों से काफी दूर हैं।

निराशावादी यही कहते हैं, और आशावादी कृत्रिम बुद्धि के संचालन के लिए सिद्धांतों के निर्माण और विकास पर काम कर रहे हैं।

मेरे काम का विषय न केवल प्रासंगिक है, बल्कि दिलचस्प भी है। अपने काम में, मैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सार को रेखांकित करने, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिद्धांत के उद्भव की कहानी बताने का प्रयास करूँगा। और मैं इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास करूंगा: "क्या कोई कंप्यूटर सोच सकता है?"

अध्याय मैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता, इसकी अवधारणा, सार, सिद्धांत।

1.1 कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अवधारणा।

प्रश्न को हल करने की समस्या के करीब जाने के लिए - क्या कोई कंप्यूटर सोच सकता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसी अवधारणा का उल्लेख करना असंभव नहीं है। यह वही है जिसके लिए मैं अपने काम का पहला अध्याय समर्पित करना चाहूंगा।

कृत्रिम होशियारी। बहुत पहले नहीं, वह विज्ञान कथा लेखकों की कल्पना से पैदा हुए स्टारशिप, अलौकिक सभ्यताओं और भविष्य की अन्य छवियों के बराबर थे।

आज, वाक्यांश "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" का विज्ञान-कल्पना चरित्र लगभग समाप्त हो गया है। तेजी से, यह वाक्यांश नए कंप्यूटर प्रोग्राम और जटिल तकनीकी उपकरणों के विवरण में दिखाई देता है। यह दावा तेजी से सुना जा सकता है कि कंप्यूटर उत्पादकता और सॉफ्टवेयर सुधार की वर्तमान वृद्धि दर पर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण केवल समय की बात है।

इंटेलिजेंस शब्द लैटिन इंटेलेक्टस से आया है - जिसका अर्थ है मन, कारण, मन; मानव की सोचने की क्षमता. तदनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की व्याख्या आमतौर पर मानव बुद्धि के व्यक्तिगत कार्यों को करने के लिए स्वचालित प्रणालियों की संपत्ति के रूप में की जाती है, उदाहरण के लिए, पहले से प्राप्त अनुभव और बाहरी प्रभावों के तर्कसंगत विश्लेषण के आधार पर इष्टतम निर्णय चुनना और लेना।

इस परिभाषा में, "ज्ञान" शब्द का तात्पर्य केवल उस जानकारी से नहीं है जो इंद्रियों के माध्यम से मस्तिष्क में प्रवेश करती है। इस प्रकार का ज्ञान अत्यंत महत्वपूर्ण है, लेकिन बौद्धिक गतिविधि के लिए पर्याप्त नहीं है। तथ्य यह है कि हमारे वातावरण में वस्तुओं में न केवल इंद्रियों को प्रभावित करने की क्षमता होती है, बल्कि एक-दूसरे के साथ कुछ निश्चित संबंधों में रहने की भी क्षमता होती है। यह स्पष्ट है कि पर्यावरण में बौद्धिक गतिविधि करने के लिए (या कम से कम अस्तित्व में रहने के लिए), ज्ञान प्रणाली में इस दुनिया का एक मॉडल होना आवश्यक है। पर्यावरण के इस सूचना मॉडल में, वास्तविक वस्तुओं, उनके गुणों और उनके बीच संबंधों को न केवल प्रदर्शित और याद किया जाता है, बल्कि, जैसा कि बुद्धि की इस परिभाषा में बताया गया है, मानसिक रूप से "उद्देश्यपूर्ण रूप से रूपांतरित" किया जा सकता है। यह आवश्यक है कि बाहरी वातावरण के एक मॉडल का निर्माण "अनुभव से सीखने और विभिन्न परिस्थितियों के अनुकूल ढलने की प्रक्रिया में हो।"

यहाँ मैंने बौद्धिक कार्य शब्द का प्रयोग किया है। यह समझाने के लिए कि एक बौद्धिक कार्य एक साधारण कार्य से कैसे भिन्न होता है, "एल्गोरिदम" शब्द का परिचय देना आवश्यक है - साइबरनेटिक्स के आधारशिला शब्दों में से एक।

एल्गोरिदम को समस्याओं के किसी दिए गए वर्ग (सेट) से किसी भी समस्या को हल करने के लिए एक निश्चित क्रम में संचालन की प्रणाली को निष्पादित करने के लिए एक सटीक नुस्खे के रूप में समझा जाता है। शब्द "एल्गोरिदम" उज़्बेक गणितज्ञ अल-खो रेज़मी के नाम से आया है, जिन्होंने 9वीं शताब्दी में सबसे सरल अंकगणितीय एल्गोरिदम प्रस्तावित किया था। गणित और साइबरनेटिक्स में, एक निश्चित प्रकार की समस्याओं के एक वर्ग को हल माना जाता है जब इसे हल करने के लिए एक एल्गोरिदम स्थापित किया जाता है। विभिन्न वर्गों की समस्याओं को हल करते समय एल्गोरिदम खोजना मनुष्य के लिए एक स्वाभाविक लक्ष्य है। किसी दिए गए प्रकार की समस्याओं के लिए एल्गोरिदम खोजने में सूक्ष्म और जटिल तर्क शामिल होते हैं जिसके लिए बहुत सरलता और उच्च कौशल की आवश्यकता होती है। यह आम तौर पर स्वीकार किया जाता है कि इस प्रकार की गतिविधि के लिए मानव बुद्धि की भागीदारी की आवश्यकता होती है। एक निश्चित प्रकार की समस्याओं के एक वर्ग को हल करने के लिए एल्गोरिदम खोजने से संबंधित समस्याओं को बौद्धिक कहा जाएगा।

जहां तक ​​समस्याओं, एल्गोरिदम का सवाल है, जिनके समाधान पहले ही स्थापित हो चुके हैं, तो, जैसा कि एआई के क्षेत्र में प्रसिद्ध विशेषज्ञ एम. मिन्स्की कहते हैं, "उन्हें "बुद्धि" जैसे रहस्यमय गुणों का श्रेय देना अनावश्यक है। वास्तव में, ऐसे एल्गोरिदम के बाद पहले ही पाया जा चुका है, संबंधित समस्याओं को हल करने की प्रक्रिया ऐसी हो जाती है कि इसे किसी व्यक्ति, कंप्यूटर (उचित रूप से प्रोग्राम किया गया) या रोबोट द्वारा किया जा सकता है, समस्या की प्रकृति का थोड़ा सा भी अंदाजा लगाए बिना .यह केवल आवश्यक है कि समस्या को हल करने वाला व्यक्ति उन प्रारंभिक कार्यों को करने में सक्षम हो, जिनसे प्रक्रिया बनती है, और, इसके अलावा, यह प्रस्तावित एल्गोरिदम द्वारा पांडित्यपूर्वक और सावधानीपूर्वक निर्देशित किया जाता है। ऐसा व्यक्ति, अभिनय, के रूप में वे कहते हैं कि ऐसे मामलों में, विशुद्ध रूप से यंत्रवत्, विचाराधीन प्रकार की किसी भी समस्या को सफलतापूर्वक हल किया जा सकता है।

इसलिए, उन बौद्धिक समस्याओं के वर्ग से बाहर करना पूरी तरह से स्वाभाविक लगता है जिनके समाधान के मानक तरीके हैं। ऐसी समस्याओं के उदाहरणों में विशुद्ध रूप से कम्प्यूटेशनल समस्याएं शामिल हैं: रैखिक बीजगणितीय समीकरणों की एक प्रणाली को हल करना, अंतर समीकरणों का संख्यात्मक एकीकरण, आदि। इस प्रकार की समस्याओं को हल करने के लिए, मानक एल्गोरिदम हैं जो प्राथमिक संचालन के एक निश्चित अनुक्रम का प्रतिनिधित्व करते हैं जिन्हें आसानी से लागू किया जा सकता है कम्प्यूटेशनल कारों के लिए एक कार्यक्रम का रूप। इसके विपरीत, बौद्धिक समस्याओं की एक विस्तृत श्रेणी के लिए, जैसे पैटर्न पहचान, शतरंज खेलना, प्रमेय साबित करना आदि, इसके विपरीत, अलग-अलग प्रारंभिक चरणों में समाधान खोजने की प्रक्रिया का यह औपचारिक विभाजन अक्सर बहुत कठिन हो जाता है भले ही उनका समाधान स्वयं कठिन न हो।

इस प्रकार, हम बुद्धिमत्ता की परिभाषा को एक सार्वभौमिक सुपर-एल्गोरिदम के रूप में पुनः परिभाषित कर सकते हैं जो विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम बनाने में सक्षम है।

यहां एक और दिलचस्प टिप्पणी यह ​​है कि एक प्रोग्रामर का पेशा, हमारी परिभाषाओं के आधार पर, सबसे बौद्धिक में से एक है, क्योंकि एक प्रोग्रामर की गतिविधि का उत्पाद प्रोग्राम है - एल्गोरिदम अपने शुद्ध रूप में। इसीलिए AI तत्वों के निर्माण से भी इसके कार्य की उत्पादकता में काफी वृद्धि होनी चाहिए।

हाल ही में ज़ाहा हदीद की पैरामीट्रिक इमारतों के बारे में एक लेख आया था, लेकिन पाठ से यह बहुत स्पष्ट नहीं है कि सैद्धांतिक रूप से पैरामीट्रिक वास्तुकला क्या है। क्या मापदंडों का उन समीकरणों से कुछ लेना-देना है जो आधुनिक इमारतों की "फैशनेबल, स्टाइलिश, युवा" रेखाओं का वर्णन करते हैं? नहीं, सब कुछ अधिक दिलचस्प है. वास्तव में, पैरामीट्रिक डिज़ाइन इतनी खूबसूरती से घुमावदार त्रि-आयामी वस्तुएं नहीं है जितना कि आनुवंशिक एल्गोरिदम, बहुरूपता, गतिशीलता, जटिल प्रणालियों का विश्लेषण और अन्य बकवास। यदि आप इस बात में रुचि रखते हैं कि वर्तमान में वास्तुकला और सूचना प्रौद्योगिकी के चौराहे पर क्या हो रहा है, तो आगे पढ़ें।

मुझे कुछ साज़िश जोड़ने दीजिए: आर्किटेक्ट स्वयं कई अलग-अलग चीज़ों को "पैरामीट्रिक" कहते हैं। हमेशा की तरह, केवल अतीत को टुकड़ों में बाँटा जा सकता है, लेकिन वर्तमान पूरी तरह उबल रहा है और भ्रम की स्थिति है।

0. पैरामीट्रिकिज्म एक दृश्य शैली है

चिकनी रेखाओं और घुमावदार सतहों की शैली और संबंधित डिज़ाइन टूल के बारे में या तो बहुत कुछ या कुछ भी कहने की आवश्यकता नहीं है। वे बस अस्तित्व में हैं और वह पहचानने योग्य परिणाम देते हैं जिसे आप सभी ने एक से अधिक बार देखा है।

वैसे, जो आपने अभी पढ़ा है वह महज़ एक स्टीरियोटाइप है। वास्तव में, एक पैरामीट्रिक इमारत किसी भी चीज़ की तरह दिख सकती है, यहां तक ​​कि खिड़कियों के बिना एक सख्त समानांतर चतुर्भुज भी। इसलिए इस अनुभाग में कोई चित्र नहीं होंगे. सुंदर प्रस्तुतियों के पीछे जो छिपा है वह उनसे कहीं अधिक दिलचस्प है।

1. पैरामीट्रिकिज्म तब होता है जब एक फॉर्म उसके भीतर होने वाली प्रक्रियाओं का विश्लेषण करके बनाया जाता है

सूचना मॉडलिंग कार्यात्मकता को एक नए स्तर पर ले जाती है, जब इमारत में होने वाली प्रक्रियाओं को हॉकिंग के "चार-आयामी गाजर" की तरह एक अलग इकाई के रूप में माना जाता है, और इमारत, जैसे कि थी, कुछ भी अनावश्यक पेश किए बिना, इसके चारों ओर खुद को लपेट लेती है।

ज़ाहा हदीद की इमारतों की सूची में एक मोबाइल प्रदर्शनी मंडप शामिल है, जिसकी लोड-असर संरचनाएं एक साथ दीवारें, छत, फर्नीचर और आंतरिक सजावट हैं, और वांछित प्रक्षेपवक्र के साथ प्रदर्शनियों के बीच आगंतुकों की आवाजाही को निर्देशित करती हैं। यह यथासंभव फ़ंक्शन से मेल खाता है, और आवश्यकता न होने पर इसे अलग भी कर देता है - पास! बड़ी इमारतें सामग्री और डिज़ाइन में भिन्न होती हैं, लेकिन अंतर्निहित सिद्धांत एक ही होता है।

पारंपरिक इमारतों में, ऐसे उदाहरण भी हैं, उदाहरण के लिए, एक प्राकृतिक राहत अवसाद में एक प्राचीन एम्फीथिएटर, जहां नीचे एक मंच है, और ढलान सीटें, सीढ़ियां, एक सहायक संरचना और एक ध्वनिक सतह है जो वितरण को नियंत्रित करती है आवाज़। न तो जोड़ें और न ही घटाएं.

हालाँकि, अंतरिक्ष को अनुकूलित करने की खोज में, आर्किटेक्ट अपनी रचनाओं के उपयोगकर्ताओं के मनोवैज्ञानिक आराम के बारे में भूल जाना जानते हैं, यही कारण है कि सभी "पैरामीट्रिक" रचनाएँ नागरिकों द्वारा पसंद नहीं की जाती हैं।

2. पैरामीट्रिकिज्म तब होता है जब कोई वस्तु पर्यावरण के गुणों या नई कार्यात्मक आवश्यकताओं के जवाब में बदलती है

परिवर्तनशीलता, गतिशीलता और पर्यावरण के साथ बातचीत करने की क्षमता सभी आधुनिक वास्तुकारों के लिए महत्वपूर्ण दिशानिर्देश हैं, लेकिन अवंत-गार्डे कलाकारों के लिए यह विशेष महत्व का है।

क्या आप जानते हैं कि सामान्य शंकु के तराजू बरसात के मौसम में एक-दूसरे से कसकर दब जाते हैं और शुष्क मौसम में लकड़ी के रेशों के फूलने और सूखने के चक्र के कारण फैल जाते हैं? उन्नत आर्किटेक्ट अब यही प्रयास कर रहे हैं: ताकि संरचना अपने मूल तत्वों के साथ परिवर्तनों का जवाब दे, न कि जटिल और महंगे तकनीकी उपकरणों के साथ।

एक "स्मार्ट" इमारत, जो सेंसर से भरी हुई है और एक कार्यक्रम द्वारा नियंत्रित है, पहले ही मुख्यधारा बन चुकी है, अब शोधकर्ता गैर-इलेक्ट्रॉनिक तरीकों और गैर-मानक सामग्रियों की तलाश कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, थर्मोकपल का उपयोग करना ताकि धूप में गर्म करने पर तत्व वांछित तरीके से विकृत हो जाए।

"इन्फ्लैटेबल" कार्यालय भवन मीडिया-आईसीटी।

आधुनिक इमारतें डायाफ्राम का उपयोग करके सांस लेती हैं, चलती हैं, अपनी "आंखें" खोलती और बंद करती हैं, अंदर नाइट्रोजन के बादल उत्पन्न करती हैं, कांच के ऑप्टिकल और थर्मल इन्सुलेशन गुणों को गतिशील रूप से बदलती हैं, और इसी तरह - सामान्य तौर पर, वे एक समृद्ध और दिलचस्प जीवन जीते हैं।

मैं पोस्ट को जिज्ञासाओं की कैबिनेट में बदलने वाले अनगिनत उदाहरणों की सूची नहीं दूंगा। कई प्रसिद्ध पैरामीट्रिक इमारतों का अवलोकन यहां देखा जा सकता है। आइए डिजाइनरों के कंप्यूटरों पर बेहतर नजर डालें।

उन परियोजनाओं के लिए जहां कोई वस्तु गतिशीलता में मौजूद है, पारंपरिक सीएडी पर्याप्त नहीं हैं, और बीआईएम (बिल्डिंग सूचना मॉडलिंग) का उपयोग करना आवश्यक है। दुनिया धीरे-धीरे "वर्चुअल बिल्डिंग" तकनीक की ओर बढ़ रही है, लेकिन हमारा भूमि क्षेत्र अभी भी इस प्रवृत्ति से पीछे है (यदि आप सोच रहे हैं कि क्यों, तो यहां ग्राफ़ के साथ विश्लेषण पढ़ें)।

3. पैरामीट्रिकिज्म तब होता है जब कोई वस्तु बड़ी मात्रा में आने वाले डेटा के आधार पर पूर्व-विकसित एल्गोरिदम के अनुसार बनाई जाती है

बीआईएम कार्यक्रमों की मदद से, आप सचमुच डिज़ाइन को पैरामीटराइज़ कर सकते हैं, इसे "3डी समीकरण" में बदल सकते हैं। यानी एक ऐसा मॉडल तैयार करना, जो दी गई निर्भरता के कारण खुद ही परिस्थितियों के अनुकूल हो जाए। या नियमों का एक सेट बनाएं, जो उपलब्ध जानकारी के आधार पर कुछ नया उत्पन्न करेगा। एल्गोरिथम मॉर्फोजेनेसिस शहरी नियोजन के स्तर पर न्यूनतम वस्तुओं, जैसे बस स्टॉप और बड़े पैमाने पर दोनों में लागू होता है। वैसे, ज़ाहा हदीद और पैट्रिक शूमाकर का ब्यूरो स्क्रिप्ट का उपयोग करके तैयार किए गए पैरामीट्रिक सिटी मास्टर प्लान के लिए "संकीर्ण हलकों में व्यापक रूप से जाना जाता है" (KDPV उनमें से एक को प्रदर्शित करता है, यह सिंगापुर है)।

यहां एक दिलचस्प वीडियो है जो पैरामीट्रिक बहुरूपता को दर्शाता है। वहां का पाठ रूसी में नहीं है, इसलिए मैं थोड़ा समझाऊंगा कि फ्रेम में क्या हो रहा है।

मुख्य वस्तु कई इमारतों का एक ब्लॉक है। इसकी भुजाओं की संख्या, उनकी लंबाई और उनके बीच के कोण को बदला जा सकता है। इमारतें इन मापदंडों के आधार पर अपनी मंजिलों की संख्या, अपार्टमेंट और कमरों की संख्या को स्वयं समायोजित करती हैं। एक-दूसरे से जुड़कर, ब्लॉक एक नेटवर्क बनाते हैं, जो निवासियों की संख्या और यातायात प्रवाह की गतिविधि के आधार पर, सड़कों की चौड़ाई बदलता है, मुख्य सड़कों की पहचान करता है और वहां आवास के हिस्से को सार्वजनिक संस्थानों से बदल सकता है, क्योंकि उदाहरण के लिए, भूतल पर दुकानें। यह एक शोध कार्य है और वास्तविक डिज़ाइन उपकरण नहीं है, लेकिन इसका उपयोग प्रवृत्ति को समझने के लिए किया जा सकता है।

एक इमारत के लिए, आप एक मोर्फोजेनेसिस एल्गोरिदम लिख सकते हैं, जो विभिन्न स्रोत सामग्रियों पर लागू होने पर, अलग-अलग परिणाम देगा, लेकिन वे एक ही "जनसंख्या" के सदस्य होंगे। परिणाम वास्तुशिल्प बहुरूपता है, जो मानक निर्माण के लिए एक आधुनिक प्रतिस्थापन है: इसे इस तरह से टाइप करना संभव है कि कोई समान इमारतें नहीं हैं, लेकिन समान तकनीकी और रचनात्मक तकनीकें हैं।

चित्र यहाँ से.

निर्भरताएँ निर्दिष्ट करके, आप ऐसी वस्तुएँ भी उत्पन्न कर सकते हैं जो मौजूदा शहरी वातावरण में व्यवस्थित रूप से फिट होती हैं। यह इस संदर्भ में है कि आर्किटेक्ट "जीनोटाइप" की अवधारणा का उपयोग करते हैं, जिसका अर्थ है बुनियादी मापदंडों, गुणों, कनेक्शनों का एक सेट जो किसी इमारत या स्थान की विशेषता बताते हैं। इन "जीन" और उनके बीच परस्पर क्रिया के मैट्रिक्स की पहचान करने के लिए बड़े डेटा विश्लेषण और संख्यात्मक विश्लेषणात्मक तरीकों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, 1970 के दशक में, एक शहर की संरचना का एक साथ 2-3 विशेषताओं के अनुसार विश्लेषण किया जा सकता था, और यह अच्छा था, और विश्लेषण का सबसे आधुनिक उदाहरण जो मुझे मिला, उसने 25 के अनुसार लगभग 400 क्षेत्रों के विकास के पैटर्न को स्पष्ट किया। पैरामीटर.

आर्किटेक्ट आमतौर पर "सामान्य मानव" डिज़ाइन विधियों से संतुष्ट क्यों नहीं होते हैं?

बहुत पहले नहीं, किसी भी संरचना को एक अभिन्न स्थिर वस्तु के रूप में बनाया और माना जाता था: एक आवासीय भवन एक टुकड़ा होता है। अब एक आदर्श बदलाव आया है, प्रत्येक इमारत को एक गतिशील प्रणाली के रूप में देखा जाने लगा है, जिसके तत्व न केवल भौतिक वस्तुएं हैं, बल्कि अदृश्य भी हैं: कनेक्शन, एसोसिएशन, बिंदु और धारणा की धुरी, और इसी तरह। आर्किटेक्चरल सिस्टम का उद्भव अनुसंधान के लिए एक विशाल क्षेत्र प्रदान करता है, और पैरामीट्रिक आर्किटेक्चर कुछ ऐसा है जो परिणाम के रूप में उभरता है।

विदेश में, निजी कंपनियाँ और बड़े विश्वविद्यालयों की विशेष प्रयोगशालाएँ डिज़ाइन में सिस्टम विश्लेषण, स्वचालन और एल्गोरिथमीकरण शुरू करने के क्षेत्र में काम करती हैं। रूस में अभी भी केवल पहली शूटिंग हुई है, उदाहरण के लिए, शैक्षिक पहल "ब्रांचिंग पॉइंट" वास्तुकला में कम्प्यूटेशनल तरीकों को लोकप्रिय बनाने में लगी हुई है।

तो क्या कोई कंप्यूटर किसी आर्किटेक्ट के लिए सोच सकता है? अभी तक नहीं। लेकिन भविष्य पहले से ही कहीं निकट है।

कंप्यूटर एक आलसी प्राणी है. एक प्रकार का मोटा आदमी जिसे केवल सोफे पर लेटने और अपनी खुशी के लिए सोचने की खुली छूट दी जा सकती है। कंप्यूटर अपने हाथों से काम करने के लिए बिल्कुल भी प्रशिक्षित नहीं है - उसके हाथ ही नहीं हैं! सैकड़ों साल पहले, लोगों ने एक बिल्कुल अलग कंप्यूटर का सपना देखा था - एक मेहनती, आज्ञाकारी कंप्यूटर जो उनके रोजमर्रा के काम का बोझ उनके कंधों से हटा देगा...

किंवदंती के अनुसार, मध्य युग में, एक महान कीमियागर ने मिट्टी से एक कृत्रिम आदमी बनाया - गोलेम। लेकिन कड़ी मेहनत करने वाली मूर्ति ने जल्द ही नियंत्रण खो दिया और उसके निर्माता ने उसे नष्ट कर दिया। और बीसवीं सदी में, रोबोट दिखाई दिए - चेक लेखक कारेल कैपेक द्वारा आविष्कार किए गए कृत्रिम जीव। "रोबोट" शब्द स्वयं चेक है, और इसका सीधा सा अर्थ है एक कार्यकर्ता, एक मेहनती कार्यकर्ता। वैसे, कैपेक के रोबोट इंसान जैसे जीव थे, जो मांस और खून से बने थे। आज उन्हें "क्लोन" कहा जाएगा।

क्या ये जीव कंप्यूटर थे? बिलकुल नहीं - आख़िरकार, वे केवल नीरस, नियमित काम के लिए बनाए गए थे, और कुछ और नहीं सीख सकते थे। यहां तक ​​कि सबसे उन्नत रोबोट, जो आज पहले ही विज्ञान कथा से वास्तविकता की ओर बढ़ चुके हैं, "संकीर्ण विशेषज्ञ" बने हुए हैं।

लेकिन फिर भी, यह पर्सनल कंप्यूटर का आगमन था जिसने नए रोबोटों के लिए रास्ता खोल दिया - अधिक कुशल, और सबसे महत्वपूर्ण - सीखने में सक्षम।

90 के दशक के अंत में, सोनी ने पहला "रोबोट कुत्ता", ऐबो जारी किया। इस यांत्रिक प्राणी को असली कुत्ते के साथ भ्रमित करना मुश्किल है... हालाँकि, यह पहले से ही जानता है कि किसी व्यक्ति के साथ कैसे खेलना है और स्वतंत्र रूप से सरल आदेशों को पूरा करना है। ज्यादा समय नहीं लगेगा जब कंप्यूटर इंटेलिजेंस से लैस रोबोट रेफ्रिजरेटर या वैक्यूम क्लीनर की तरह हमारे रोजमर्रा के जीवन का अभिन्न अंग बन जाएंगे।

वैसे, "ऑन बोर्ड" कंप्यूटर वाले रोबोटिक वैक्यूम क्लीनर पहले से ही बिक्री पर हैं! वे जानते हैं कि स्वतंत्र रूप से बाधाओं से कैसे निपटना है, कचरे को आवश्यक चीजों से अलग करना है, और स्वतंत्र रूप से अपने कमरे को साफ करना है!

अब केवल एक ही सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न रह गया है - कंप्यूटर सोचना कब सीखेगा? तो क्या वह मनुष्य से प्रतिस्पर्धा करेगा?

हालाँकि, कई लोग आश्वस्त हैं कि कंप्यूटर पहले से ही सोचने में सक्षम है! या फिर चतुर प्रोग्रामों की मदद से इसे सीखने में सक्षम है.

उदाहरण के लिए, पश्चिम में "आभासी वार्ताकार" बनाने के लिए कई कार्यक्रम बनाए गए हैं। ऐसे कार्यक्रम एक-दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा भी करते हैं - हर साल एक आधिकारिक जूरी एक विजेता का चयन करती है। कार्यक्रम का कार्य किसी व्यक्ति को यह विश्वास दिलाना है कि वह कंप्यूटर से नहीं, बल्कि एक जीवित वार्ताकार के साथ संवाद कर रहा है।

"कृत्रिम बुद्धिमत्ता" का निर्धारण करने के लिए प्रसिद्ध परीक्षण कंप्यूटर को लगभग वही कार्य सौंपता है। इसे आज के पर्सनल कंप्यूटर के आगमन से बहुत पहले अमेरिकी गणितज्ञ एलन ट्यूरिंग द्वारा बनाया गया था। लेकिन तब से, सबसे शक्तिशाली कंप्यूटर भी "ट्यूरिंग टेस्ट" पास नहीं कर पाया है...

तो क्या हम कंप्यूटर इंटेलिजेंस के उद्भव के कगार पर हैं?

लेकिन अपना समय लें. आख़िरकार, कंप्यूटर वार्ताकार कितना भी "बातूनी" क्यों न हो, वह अभी भी केवल उन्हीं वाक्यांशों का उच्चारण कर सकता है जो प्रोग्राम के निर्माता द्वारा उसकी स्मृति में संग्रहीत हैं। वह अभी तक किसी व्यक्ति के प्रश्न के उत्तर में स्वयं कोई वाक्यांश नहीं बना सकता है। अर्थात्, न केवल कई विकल्पों में से एक क्रिया को चुनने की क्षमता, बल्कि एक नई क्रिया के साथ आने की क्षमता, जो प्रोग्राम में शामिल नहीं है, कंप्यूटर दिमाग को मानव से अलग करती है...

शुरू करना: 17.08.2010 | समापन: 17.09.2010

यान डेविड एवगेनिविच

डेविड यान, निदेशक मंडल के अध्यक्ष और एबीबीवाईवाई समूह की कंपनियों के संस्थापक, भौतिक और गणितीय विज्ञान के उम्मीदवार, विज्ञान और प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में रूसी सरकार पुरस्कार के विजेता।

1989 में, डेविड यान, जो उस समय एमआईपीटी (मॉस्को इंस्टीट्यूट ऑफ फिजिक्स एंड टेक्नोलॉजी) में चौथे वर्ष के छात्र थे, ने आईपीटीएम आरएएस अलेक्जेंडर मोस्कालेव के एक कर्मचारी के साथ मिलकर बिट सॉफ्टवेयर कंपनी की स्थापना की। 1998 में बिट सॉफ्टवेयर का नाम बदलकर ABBYY कर दिया गया। एबीबीवाईवाई कंपनी के भीतर मुख्य गतिविधियों के साथ। आज, ABBYY दस्तावेज़ पहचान और इनपुट, भाषा विज्ञान और अनुवाद के क्षेत्र में दुनिया के अग्रणी सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और सेवा प्रदाताओं में से एक है। डेविड कई अन्य परियोजनाओं में शामिल हैं। उनमें से यह ध्यान दिया जाना चाहिए:

• किशोरों के लिए दुनिया के पहले पॉकेट संचार कंप्यूटर का निर्माण, साइबिको (रूस, अमेरिका, ताइवान, 1998-2003);
• एटीएपीवाई सॉफ्टवेयर में भागीदारी (2001);
• कंपनी iiko की स्थापना और उसके काम में भागीदारी, "Aiko" पढ़ें, आतिथ्य उद्योग में रेस्तरां और सेवाओं के प्रबंधन के लिए एक नई पीढ़ी की प्रणाली बनाना (2005);
• कई रचनात्मक परियोजनाओं में भागीदारी, जैसे कार्यशाला FAQ-कैफ़े (2004), रेस्तरां, क्लब, गैलरी ArteFAQ (2007); क्रिएटिव क्लब "स्क्वाट" (2009); क्लब "सिस्टर्स ग्रिम" (2009);
• धर्मार्थ और शैक्षणिक परियोजनाओं में भागीदारी, जैसे कि एयब एजुकेशनल फाउंडेशन (एवाईबी, 2005), एमआईपीटी सुपरवाइजरी बोर्ड, टुमो एजुकेशनल सेंटर (2006) और कई अन्य परियोजनाएं।

प्रश्न एवं उत्तर:

सवाल:

डिमिट्री
डेविड एवगेनिविच, आपकी राय में या आपके विशेषज्ञों की राय में, मस्तिष्क किस प्रणाली-निर्माण सिद्धांत के आधार पर वास्तविकता की अमूर्त (सामान्यीकृत) छवियां (मॉडल) बनाता है? यदि यह बिल्कुल बनता है।

सवाल:

एंटोन
एस. वी. सेवलीव ने 4 साल पहले उसी साइट पर एआई के संबंध में अपने साक्षात्कार में कहा था कि एआई नहीं बनाया जाएगा, क्योंकि: [i] "... क्योंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के लिए कोई वास्तविक आधार नहीं हैं। और जिसे ए कहा जाता है न्यूरोकंप्यूटर एक पूर्ण नकली है, तकनीकी विज्ञान में शामिल लोगों का आविष्कार है जिन्हें मस्तिष्क के सिद्धांत या सोच के सिद्धांतों के बारे में बिल्कुल भी पता नहीं है। मस्तिष्क एक रूपात्मक रूप से सक्रिय प्रणाली है। इसका मतलब है कि न्यूरॉन्स के बीच संबंध सब कुछ बदल देते हैं जीवन भर का समय, और चूंकि हमारे पास 150 बिलियन न्यूरॉन्स हैं, तो इस प्रणाली को खराब तरीके से अनुकरण करने के लिए, हमें 150 बिलियन प्रोसेसर लेने की आवश्यकता है, जिसके अंदर हम ऐसे लोगों को डालते हैं जो यादृच्छिक रूप से और लगातार उनके बीच कनेक्शन मिलाप करेंगे। उसी समय , हमें अभी भी इस रीसोल्डरिंग की कुछ और नियमितताओं को जानने की जरूरत है। जो लोग "छद्म-न्यूरो कंप्यूटर" का निर्माण कर रहे हैं, वे उन्हें गणित में अपनाए गए एल्गोरिदम पर बनाते हैं, यानी उन अवधारणाओं पर जो मस्तिष्क के लिए कैसुइस्ट्री हैं। इसलिए, कोई अगला नहीं होगा कृत्रिम बुद्धि के रूप में विकासवादी प्रणाली, क्योंकि बुद्धि, वे। सोच पूरी तरह से अलग सिद्धांतों पर बनी है।" क्या आप उनकी राय से सहमत हैं, और यदि नहीं, तो सेवेलिव की गलती कहां है?

उत्तर:

यान डेविड एवगेनिविच

न्यूरोकंप्यूटर प्रौद्योगिकियों का वास्तव में "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" की अवधारणा से कोई लेना-देना नहीं है। न्यूरो कंप्यूटर विशुद्ध रूप से सांख्यिकीय, गणितीय विचार के लिए एक सुंदर नाम है, जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक परिकल्पना को सामने रखने और हमारे आसपास की दुनिया के बारे में एक संरचनात्मक मॉडल बनाने से संबंधित प्रौद्योगिकियां शामिल हैं।

जहाँ तक "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द का प्रश्न है, वैज्ञानिकों का वास्तव में इससे दो अर्थ हैं। यह, सबसे पहले, सोच का एक मॉडलिंग है। दूसरे, प्रौद्योगिकियाँ जो मनुष्यों को उनकी गतिविधि के कुछ क्षेत्रों में प्रतिस्थापित करती हैं (यह मशीन अनुवाद, वस्तु वर्गीकरण, त्रि-आयामी दृश्यों, छवियों आदि की पहचान है)। इन तकनीकों का मॉडलिंग सोच से कोई लेना-देना नहीं है। वे आम तौर पर दुनिया के बारे में संरचनात्मक जानकारी के सवालों पर बनाए जाते हैं। इस दिशा में कई दृष्टिकोण हैं, जिनका कार्य किसी व्यक्ति को उसकी कई गतिविधियों में प्रतिस्थापित करना है।

क्या मैं सेवलीव से सहमत हूं कि निकट भविष्य में कोई व्यक्ति कंप्यूटर प्रोसेसर का उपयोग करके मानव सोच का अनुकरण करने में सक्षम नहीं होगा? हाँ मुझे लगता है। हाल के शोध से पता चलता है कि मानव मस्तिष्क और उसके आवेग प्रकृति में पूरी तरह से डिजिटल नहीं हैं। यह एक बाइनरी सिस्टम (1 और 0) नहीं है, कुछ मामलों में यह एक एनालॉग सिस्टम जैसा दिखता है, यही कारण है कि डिजिटल तकनीक मूल रूप से मस्तिष्क का अनुकरण करने में सक्षम नहीं हो सकती है।

इस दिशा में क्या करें? सबसे पहले, आपको स्वयं को भगवान ईश्वर के रूप में कल्पना करने की आवश्यकता नहीं है। और आपको यह समझने की आवश्यकता है: तथ्य यह है कि हम एक पक्षी या ड्रैगनफ्लाई का अनुकरण नहीं कर सके, इसका मतलब यह नहीं है कि हमने हवा में चलना नहीं सीखा है। आख़िरकार, मनुष्य ने सबसे जटिल तकनीकी प्रणालियाँ (हैंग ग्लाइडर, हेलीकॉप्टर, हवाई जहाज, रॉकेट) बनाई हैं, जिनकी बदौलत हम उड़ सकते हैं। सेवलीव की व्याख्या करने पर, यह पता चलता है कि चूंकि हम मस्तिष्क को उस रूप में मॉडल नहीं कर सकते हैं जिस रूप में यह मनुष्यों में मौजूद है, हम कभी भी एक निश्चित सीमा तक जटिल बौद्धिक कार्य करना नहीं सीख पाएंगे। निःसंदेह, यह सच नहीं है। पहले से ही आज, बुद्धिमान कंप्यूटर सिस्टम लोगों की जगह ले रहे हैं, कुछ क्षेत्रों में उनके बौद्धिक कार्य को अधिक सटीक और तेज़ी से कर रहे हैं।

सवाल:

सेर्गेई
क्या कंप्यूटर को सोचना सिखाना वाकई जरूरी है? क्या ऐसा इसलिए है ताकि लोग सोचें नहीं, बल्कि पूरी तरह बेवकूफों की तरह बटन दबा दें? क्या हमें इसी के लिए प्रयास करना चाहिए?

सवाल:

व्लादिमीर
नमस्ते! कृपया हमें बताएं कि आप दुनिया और रूस में एआई और रोबोटिक्स के विकास के लिए क्या संभावनाएं देखते हैं। धन्यवाद!

सवाल:

उशचेको व्याचेस्लाव
कृत्रिम बुद्धिमत्ता सर्किट बनाते समय मुझे फ़ज़ी लॉजिक में दिलचस्पी है। क्या आपको लगता है कि फ़ज़ी लॉजिक का उपयोग नए सिद्धांत बनाने के लिए किया जा सकता है?

सवाल:

ग्लेब
क्या आपके लिए दूर से काम करना संभव है? उदाहरण के लिए रीगा से? या क्या आपकी लातविया में शाखाएँ हैं? :)

सवाल:

रुस्लान
मेरे पास कई प्रश्न हैं: 1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेषज्ञ मस्तिष्क का अध्ययन करने वाले जीवविज्ञानियों के साथ कितनी निकटता से बातचीत करते हैं? 2. क्या वर्तमान में एक जैविक मस्तिष्क लेना और परत दर परत न्यूरॉन्स और इंटिरियरन कनेक्शन की संपूर्ण वास्तुकला को स्कैन करना संभव है? 3. क्या फिर इसे माइक्रोसर्किट के रूप में पुन: पेश करना या सॉफ्टवेयर में इसका अनुकरण करना, न्यूरॉन्स की पूरी संख्या और उनके बीच कनेक्शन को पुन: प्रस्तुत करना संभव है? 4. आपकी राय में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की समस्या को हल करने के लिए हमें कौन सा रास्ता अपनाने की उम्मीद करनी चाहिए - मानव मस्तिष्क का अध्ययन और प्रतिलिपि बनाने के रास्ते पर, या अपने दम पर कंप्यूटर और कंप्यूटर प्रोग्राम को बेहतर बनाने के रास्ते पर? 5. क्या नैतिक कारणों से या इस उत्पाद पर नियंत्रण खोने के डर से राज्यों या अन्य संरचनाओं की ओर से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण का सचेत विरोध है?

उत्तर:

यान डेविड एवगेनिविच

मैं मस्तिष्क अनुसंधान के क्षेत्र में विशेषज्ञ नहीं हूं और मॉडलिंग सोच की समस्या का अध्ययन नहीं करता हूं, इसलिए इस प्रश्न का मेरा उत्तर शौकिया प्रकृति का होगा। लेकिन, फिर भी, मुझे पूरा यकीन है कि भौतिक स्तर पर मानव मस्तिष्क की गतिविधि का मॉडलिंग लंबे समय तक कोई व्यावहारिक परिणाम नहीं देगा। इसका कारण "मानव मस्तिष्क" नामक तकनीकी प्रणाली की भारी जटिलता है। साथ ही, कंप्यूटर प्रोसेसर का उपयोग करके सोच का अनुकरण करने का प्रयास भी इस प्रणाली के महत्वपूर्ण सरलीकरण के कारण गंभीर परिणाम नहीं दे पाएगा।

मेरी राय में, इन दृष्टिकोणों को संयोजित करने वाले प्रयोग दिलचस्प और आशाजनक हैं। पहले सकारात्मक परिणाम पहले से ही ज्ञात हैं, जब सिलिकॉन पर पली आबादी की जैविक प्रणालियों के आधार पर स्व-शिक्षण चिप्स बनाए जाते हैं, जो बाहरी उत्तेजनाओं पर प्रतिक्रिया करते हैं और सरल निर्णय लेते हैं। मुझे ऐसा लगता है कि निकट भविष्य में इस दिशा में क्रांतिकारी खोजें मानवता की प्रतीक्षा कर रही हैं।

सवाल:

आईक्यू
एक मशीन को सोचने पर क्यों मजबूर करें? मशीन को काम करना चाहिए. यदि आप उसे सोचना सिखाएंगे तो वह लोगों को अपने लिए काम करने के लिए मजबूर कर देगी।

उत्तर:

यान डेविड एवगेनिविच

Iq, शानदार वाक्य! आइए इसे सेवा में लें! लेकिन, गंभीरता से, हम सभी समझते हैं कि "कार्य" शब्द का अब वही अर्थ नहीं है जो 100 साल पहले था। यदि औद्योगीकरण के युग में मुख्य संसाधन भौतिक कच्चा माल था, तो आज, ज्ञान के युग में, यह जानकारी बन जाता है। जानकारी को उपयोगी ज्ञान में परिवर्तित करना वह कार्य है जो दुनिया भर में करोड़ों लोग करते हैं। यहीं पर आज मुख्य सहायता की आवश्यकता है, और आधुनिक कंप्यूटर सिस्टम व्यक्ति को इस समस्या को हल करने में मदद करते हैं।

और यह तथ्य कि एक मशीन किसी व्यक्ति को इसके लिए काम करने के लिए मजबूर करेगी, विज्ञान कथा लेखकों द्वारा एक दूर की कौड़ी का डर है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक बहुत ही विशिष्ट शब्द है जो वस्तुओं के स्वचालित वर्गीकरण, निर्णय लेने आदि से संबंधित कई तकनीकों को जोड़ता है।

इन तकनीकों का उपयोग लंबे समय से हमारे आसपास के घरेलू उपकरणों में किया जाता रहा है - वाशिंग मशीन से लेकर एयर कंडीशनर तक। इसलिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों को कृत्रिम सोच प्रौद्योगिकियों के साथ भ्रमित करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

सवाल:

अलेक्जेंडर प्रुसाकोव
प्रिय डेविड एवगेनिविच, मुझे लगता है कि कई लोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर बारहवें राष्ट्रीय सम्मेलन के लिए आपके समर्थन (रूसी फाउंडेशन फॉर बेसिक रिसर्च के साथ) के लिए आभारी हैं, जो टवर में आयोजित किया जाएगा। कई लोग शायद ख़ुशी के फ़ॉर्मूले, बॉडी पेंटिंग उत्सव या 169 रूबल के स्वादिष्ट दोपहर के भोजन के लिए आभारी हैं। लेकिन ऐसा हुआ कि हम लुप्त होते रूसी विज्ञान के थोड़े सार्थक सुधार के क्षण में जी रहे हैं। यहां आपकी राय दिलचस्प है, और आपका शब्द महत्वपूर्ण है! इस वर्ष, रूसी फाउंडेशन फॉर बेसिक रिसर्च से मिलने वाली फंडिंग में काफी कमी की जा रही है; संसाधनों को कम पारदर्शी और कुशल संरचनाओं की ओर पुनर्निर्देशित किया जा रहा है। क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विज्ञान के लिए सरकारी समर्थन के प्रभावी संगठन के बारे में कोई विचार है?

उत्तर:

यान डेविड एवगेनिविच

हमारी कंपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अनुसंधान और विकास में महत्वपूर्ण मात्रा में निवेश करती है। इसके अलावा, 2006 में एमआईपीटी के फैकल्टी ऑफ इनोवेशन एंड हाई टेक्नोलॉजीज (एफआईएचटी) में, हमारा "इमेज रिकग्निशन एंड टेक्स्ट प्रोसेसिंग" विभाग खोला गया, जहां छात्र न केवल कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन करते हैं, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में कुछ विशेष विषयों का भी अध्ययन करते हैं। .

हम संवाद सम्मेलन का समर्थन करते हैं, जो प्रतिवर्ष कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान के क्षेत्र में दुनिया के अग्रणी विशेषज्ञों को एक साथ लाता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता, भाषा विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में अन्य कार्यक्रमों, सम्मेलनों और प्रतियोगिताओं को आयोजित करने और समर्थन करने की योजना है। अब हम लक्ष्य परियोजनाओं के चयन के चरण में हैं।

हम, एक वाणिज्यिक संगठन के रूप में, राज्य के कार्यों को अपने ऊपर नहीं ले सकते। मेरी राय में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अनुसंधान का समर्थन करने का एकमात्र सही तरीका शिक्षा और विज्ञान के क्षेत्र में हमारी और राज्य जैसी कंपनियों का सहयोग है।

एक नया कंप्यूटर प्रोग्राम एक पल में समझ सकता है कि कोई व्यक्ति क्या सोच रहा है।

अध्ययन के लेखक मस्तिष्क में प्रत्यारोपित इलेक्ट्रोड का उपयोग करके न्यूरॉन्स की गतिविधि के आधार पर यह अनुमान लगा सकते हैं कि कोई व्यक्ति वर्तमान में क्या देख रहा है। वैज्ञानिकों ने पता लगाया है कि जो व्यक्ति पहली बार किसी छवि को देखता है उसके विचारों को डिकोड करना एक सेकंड के एक अंश के भीतर होता है।

नए निष्कर्ष एक दिन मूक रोगियों या ऐसे लोगों को मदद कर सकते हैं जिन्हें खुद को व्यक्त करने के लिए संचार करने में परेशानी होती है। यह बात सिएटल में वाशिंगटन विश्वविद्यालय के न्यूरोलॉजिस्ट राजेश राव ने कही। राव ने कहा, "चिकित्सकीय रूप से, इसका मतलब है कि लकवाग्रस्त मरीजों, स्ट्रोक से बचे लोगों और 'अंदर फंसे' अन्य लोगों के साथ संवाद करने के लिए एक तंत्र बनाया जा सकता है।"

जानो, मन में क्या चल रहा है

हाल के वर्षों में, वैज्ञानिकों ने मानव विचारों को समझने में महत्वपूर्ण प्रगति की है। इसलिए, 2011 में, शोधकर्ता इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम को एक वीडियो में अनुवाद करने में सक्षम हुए, जिसे लोग उस समय देख रहे थे। 2014 में, दो वैज्ञानिकों ने एक साथ जुड़े मस्तिष्कों का उपयोग करके विचारों का आदान-प्रदान किया। अन्य अध्ययनों से पता चला है कि कंप्यूटर हमारे सपनों का विश्लेषण करने के लिए मस्तिष्क गतिविधि का उपयोग करके उन्हें "देख" सकते हैं।

राव और उनके सहयोगी भी ट्रेंड में रहना चाहते थे. उन्होंने मिर्गी के गंभीर मामलों वाले लोगों से, जिनके टेम्पोरल लोब में इलेक्ट्रोड प्रत्यारोपित किए गए थे, एक विचार डिकोडिंग प्रयोग में भाग लेने के लिए कहा। (मरीज़ों के टेम्पोरल लोब में एक सप्ताह पहले ही इलेक्ट्रोड प्रत्यारोपित किए गए थे ताकि डॉक्टर दौरे के स्रोत का स्थान निर्धारित कर सकें)।

“उनमें वैसे भी इलेक्ट्रोड प्रत्यारोपित किए गए होते, इसलिए हमने अस्पताल में रहने के दौरान उन्हें कुछ अतिरिक्त कार्य दिए। वैसे भी उनके लिए यहां करने के लिए कुछ भी नहीं है,'' वाशिंगटन मेडिकल सेंटर विश्वविद्यालय के न्यूरोसर्जन, अध्ययन लेखक डॉ. जेफ ऑगेमैन ने कहा। टेम्पोरल लोब संवेदी धारणा के लिए भी जिम्मेदार हैं, जैसे कि एक व्यक्ति द्वारा देखी जाने वाली छवियों की कल्पना और पहचान।

राव, ओजमैन और उनके सहयोगियों ने अध्ययन प्रतिभागियों को स्क्रीन पर तेजी से बदलती तस्वीरें देखने को दीं। ये चेहरों और घरों की छवियां थीं। इसके अलावा, कई खाली छवियां भी थीं। मरीजों को निर्देश दिया गया कि वे एक उल्टे घर की छवि पर नजर रखें।

इलेक्ट्रोड एक प्रोग्राम से जुड़े थे जो प्रति सेकंड हजारों मस्तिष्क संकेतों का विश्लेषण कर सकता था, यह निर्धारित करता था कि किस सिग्नल का मतलब था कि एक व्यक्ति एक घर को देख रहा था और किस सिग्नल का मतलब था कि एक व्यक्ति एक चेहरे को देख रहा था। पहले दो-तिहाई चित्रों के लिए, कंप्यूटर ने निर्धारित किया कि "जब कोई किसी घर की तस्वीर देखता है तो मस्तिष्क संकेत ऐसा दिखता है।" शेष एक तिहाई के लिए, कंप्यूटर 96% संभावना के साथ यह निर्धारित करने में सक्षम था कि व्यक्ति वास्तव में क्या देख रहा था। वैज्ञानिकों ने 21 जनवरी को पीएलओएस कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी जर्नल में एक लेख में इसकी सूचना दी। दिलचस्प बात यह है कि जब व्यक्ति छवि देख रहा था, तब कंप्यूटर उस 20 मिलीसेकंड की अवधि में कार्य पूरा करने में सक्षम था।

कठिन प्रक्रिया

यह पता चला कि कोई व्यक्ति क्या देख रहा है - किसी चेहरे या घर की छवि - के आधार पर न्यूरॉन्स के विभिन्न समूह सक्रिय होते हैं। इसके अलावा, यह पता चला कि कंप्यूटर को समझने के लिए दो प्रकार के मस्तिष्क संकेतों की आवश्यकता होती है: घटना-संबंधित क्षमता और ब्रॉडबैंड स्पेक्ट्रम परिवर्तन। पहली इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम पर एक विशिष्ट तरंग है, जो किसी भी उत्तेजना के प्रति मस्तिष्क की प्रतिक्रिया को दर्शाती है। दूसरे का अर्थ है मस्तिष्क के एक निश्चित क्षेत्र में विद्युत गतिविधि में बदलाव।

राव कहते हैं, "परंपरागत रूप से, वैज्ञानिक व्यक्तिगत न्यूरॉन्स का अध्ययन करते हैं।" - हमारे शोध ने बड़े तंत्रिका नेटवर्क के स्तर पर अधिक सामान्य तस्वीर दी। हम यह देखने में सक्षम थे कि एक जाग्रत व्यक्ति एक जटिल दृश्य वस्तु को कैसे देखता है।

शोधकर्ताओं को वास्तविक समय में यह निर्धारित करने की अनुमति देकर कि मस्तिष्क का कौन सा हिस्सा किसी विशेष उत्तेजना पर प्रतिक्रिया करता है, नई तकनीक ने मानव मस्तिष्क गतिविधि के व्यापक मानचित्रण का द्वार खोल दिया है।