नीचे मैं उस पथ (मूल सिद्धांतों) का वर्णन करूंगा जो आपको एक एआई बनाने की अनुमति देता है जो ट्यूरिंग टेस्ट पास कर सकता है, अर्थात, किसी व्यक्ति के साथ "यंत्रवत्", लेकिन "समझ" बातचीत का सार है। कई मामलों में यह बुद्धि मानव के समान होगी, यह "भावनाओं" को एक व्यक्ति के रूप में "अनुभव" करेगा, इसकी एक स्मृति होगी, यह "विचार" होगा। मैं वास्तविक मस्तिष्क में निहित प्रक्रियाओं और तंत्रों का वर्णन करूंगा, लेकिन कंप्यूटर मॉडलिंग में उपलब्ध कार्यान्वयन विधियों को इंगित करता हूं, यह दावा नहीं करता कि वे "समान" हैं कि प्रकृति ने समान समस्याओं को कैसे हल किया।
आइए हम मॉडल के आधार पर कुछ वैचारिक शोध तैयार करते हैं:
1. एआई के संबंध में, मॉडल को प्रत्येक संपत्ति के लिए "सॉफ़्टवेयर पैच" का उपयोग करके, जितना संभव हो सके सभी अवलोकन गुणों का पुन: उपयोग करना चाहिए, लेकिन ऐसा होना चाहिए कि सभी गुण मॉडल संगठन के सिद्धांत से बहुत प्रवाहित हों। इसके अलावा, चूंकि वास्तविक मस्तिष्क को कदम से विकास की प्रक्रिया में बनाया गया था, इसलिए एक "सृजन अनुक्रम" दिखाई देना चाहिए। यही है, यह संभव है कि मॉडल के ढांचे के भीतर, सीमित कार्यक्षमता वाले उपकरणों का एक क्रम दिखाया जाए, जो सरलीकरण के बावजूद, कुछ "उपयुक्त" व्यवहार के अर्थ में चालू रहें।
2. मनुष्य और, तदनुसार, उसका मस्तिष्क प्राकृतिक चयन का परिणाम है। मस्तिष्क के विकास के दो मार्गों में अंतर करना सुविधाजनक है। पहली संरचना की जटिलता है, नई कार्यात्मक प्रणालियों का उदय, उनकी "शक्ति" में वृद्धि। दूसरा है रिफ्लेक्सिस की प्रणाली की जटिलता, नए बिना शर्त रिफ्लेक्स का उद्भव जो क्रियाओं का कारण बनता है और रिफ्लेक्सिस का प्रकट होना जो भावनाओं और संवेदनाओं का कारण बनता है। कुछ सादृश्यता कंप्यूटर और उनके सॉफ्टवेयर के सुधार के साथ खींची जा सकती है। सजगता, भावनाओं और संवेदनाओं के महत्व पर नीचे चर्चा की जाएगी। प्रस्तावित मॉडल में, वे सोच के आधार हैं।
3. मस्तिष्क सीधे "कच्ची जानकारी" के साथ काम नहीं करता है। मजबूत सूचना प्रसंस्करण को पहले से अंजाम दिया जाता है। महत्वपूर्ण विशेषताओं को आने वाली सूचनाओं से अलग किया जाता है, जिसके साथ भविष्य में काम करना सुविधाजनक होता है। इसके लिए जिम्मेदार कार्यात्मक प्रणालियों को सफलतापूर्वक मॉडल किया जा सकता है, उदाहरण के लिए,
मैककुलोच - पिट्स न्यूरॉन्स ।
इस स्तर पर मुख्य कार्य आने वाली सूचनाओं का वर्गीकरण है।
प्रकृति में, ऐसे नेटवर्क म्यूटेशन के परिणामस्वरूप बनते हैं। लेकिन इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि ये नेटवर्क कैसे प्रशिक्षित हैं। इन नेटवर्क के आउटपुट पर सुविधाओं का एक सुविधाजनक सेट प्राप्त करना महत्वपूर्ण है, जो एक तरफ काफी कॉम्पैक्ट होगा, दूसरी तरफ, विभिन्न घटनाएं जो आसपास की दुनिया को पहचानने के लिए महत्वपूर्ण हैं, एक में विलय नहीं होंगी। तो हमारी सुनवाई ध्वनि के ध्वनियों और संकेतों के एक सेट को अलग करती है, जिसके साथ यह काम करना सुविधाजनक है, प्रकृति की आवाज़ और भाषण की आवाज़ दोनों को पहचानना।
4. कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाना, हम एक निश्चित नेटवर्क टोपोलॉजी बनाते हैं, और फिर हम इसे प्रशिक्षित करते हैं। इस स्थिति में, चरणों को सशर्त रूप से अलग किया जा सकता है:
- टोपोलॉजी का निर्माण - जन्म से पहले;
- प्रशिक्षण एक किशोर अवस्था है;
- शोषण एक वयस्क राज्य है।
यदि आप इसे मस्तिष्क प्रशिक्षण के लिए विस्तारित करने की कोशिश करते हैं, तो ऐसी सादृश्यता गंभीर गलतफहमी पैदा कर सकती है। असली तस्वीर इस तरह दिखती है:
- सामान्य मस्तिष्क टोपोलॉजी, टोपोलॉजी और प्राथमिक तंत्रिका नेटवर्क के "प्रशिक्षण" प्राथमिक छवियों की मान्यता के लिए जिम्मेदार, बिना शर्त रिफ्लेक्स की संरचना, भावनात्मक तंत्र - यह सब प्राकृतिक चयन का परिणाम है। जीव के जन्म के समय, ये सभी संरचनाएं तैयार-निर्मित दिखाई देती हैं और अतिरिक्त प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं होती है;
- मस्तिष्क प्रशिक्षण स्मृति गठन की एक प्रक्रिया है। बचपन में, सीखना सबसे अधिक तीव्रता से होता है। पर्यावरण के साथ बातचीत का एक अनुभव बनता है, हमारे आसपास की वस्तुओं के गुणों का एक विचार रखा जाता है, व्यवहार मॉडल विकसित किए जाते हैं;
- वयस्क अवस्था मस्तिष्क के सिद्धांतों में परिवर्तन से नहीं, बल्कि शरीर के गठन के अंत तक निर्धारित होती है। वयस्कता में, स्मृति का गठन जारी रहता है।
5. ब्रेन मेमोरी एक ऐसी संरचना नहीं है जो जानकारी को संग्रहीत करती है और इसे एक निश्चित "प्रोसेसर" को आपूर्ति करती है जो इसके साथ काम करती है। मेमोरी अपने आप में एक "प्रोसेसर" है, जो सक्षम है: जानकारी प्राप्त करना, दुनिया की तस्वीर को प्रतिबिंबित करना, याद रखना, मॉडलिंग करना और व्यवहार को नियंत्रित करना। मेमोरी को मॉडलिंग करते समय, किसी को मेमोरी न्यूरॉन्स को पुन: पेश करना होगा या समान गुणों वाले कंप्यूटर मॉडल बनाना होगा। और यहां यह महत्वपूर्ण है कि मेमोरी न्यूरॉन्स औपचारिक रूप से औपचारिक न्यूरॉन्स से अलग हैं और उनके द्वारा पुन: पेश नहीं किया जा सकता है।
6. "वृत्ति" - सामान्य अर्थ में - प्रकृति ने हमारे साथ जो व्यवहार किया है। वास्तव में, जन्म से ही बिना शर्त सजगता होती है। रिफ्लेक्सिस रिफ्लेक्स क्रियाओं, भावनाओं और संवेदनाओं का कारण बनता है। भावनाएँ और संवेदनाएँ स्मृति के निर्माण को नियंत्रित करती हैं। स्मृति व्यवहार को नियंत्रित करती है। "सहज व्यवहार" प्रशिक्षण का परिणाम है, यह भावनाओं और संवेदनाओं और पर्यावरण के शुरुआती सेट से निर्धारित होता है।
7. भावनाएं सीधे व्यवहार को नियंत्रित नहीं करती हैं। भावनाएँ किसी भी क्रिया को उत्तेजित नहीं करती हैं। भावनाएँ केवल वर्तमान स्थिति का आकलन देती हैं। स्थिति वास्तविक हो सकती है, या यह काल्पनिक हो सकती है। मेमोरी हमारे साथ होने वाली हर चीज को कैप्चर करती है या हम जो प्रतिनिधित्व करते हैं, वह हमारे सभी वास्तविक कार्यों और काल्पनिक कृत्यों को दर्शाता है। उसी समय, न केवल "स्थिति" को याद किया जाता है, बल्कि भावनात्मक स्थिति में किस तरह का बदलाव इसके अनुरूप है। इसके बाद, स्मृति "परिचित स्थितियों" को पहचानती है और भावनात्मक अवस्था में सकारात्मक बदलाव का वादा करने वाले कार्यों को सक्रिय करने की कोशिश करती है, और उन चीजों को अवरुद्ध करती है, जो हमारे अनुभव में नकारात्मक बदलाव का वादा करती हैं। यह सब एक "अवचेतन" स्तर पर होता है। इसे यादों, कल्पनाओं और जागरूकता से भ्रमित न करें।
8. एक बहुत ही मोटा अंदाज में सहयोगी मेमोरी निम्नलिखित संरचना है:
- प्रत्येक न्यूरॉन अन्य न्यूरॉन्स की एक महत्वपूर्ण संख्या के साथ जुड़ा हुआ है, कनेक्शन यह निर्धारित करते हैं कि कौन सा "चित्र" यह न्यूरॉन ट्रैकिंग है, और यह किस न्यूरॉन को प्रभावित कर सकता है;
- एक न्यूरॉन चार राज्यों में हो सकता है:
- आरक्षित;
- याद। इसी समय, सिनेप्स में गतिविधि की वर्तमान तस्वीर और भावनात्मक स्थिति में परिवर्तन की डिग्री दर्ज की जाती है;
- मान्यता। न्यूरॉन तब तक सक्रिय नहीं होता है जब तक कि उसके सिनाप्सेस पर चित्र "उसी के समान" न हो जाए, जो संस्मरण के क्षण के अनुरूप है।
- गतिविधि। इस स्थिति में, एक न्यूरॉन दुनिया का वर्णन करने वाली एक तस्वीर का हिस्सा है। मॉडल में, गतिविधि की जानकारी एक्सॉन और सिनेप्स के साथ वितरित की जाती है। एक सक्रिय न्यूरॉन अन्य न्यूरॉन्स की अनुमति देता है, जिनमें से यह सिनैप्टिक स्थान का हिस्सा है, जो जटिलता के उच्च क्रम के पैटर्न को पहचानता है। एक सक्रिय न्यूरॉन "कारण" या "अपने अनुभव से जुड़ी" मोटर गतिविधि को रोकता है, जो भावनात्मक पृष्ठभूमि की संग्रहीत मेमोरी पर निर्भर करता है (सकारात्मक भावनात्मक यादें - इन भावनाओं के कारण मोटर गतिविधि का कारण बनता है; नकारात्मक भावनात्मक यादें - मोटर गतिविधि को रोकता है, जो; इस गतिविधि की स्थिति में नकारात्मक भावनाएं पैदा हुई)।
- सक्रिय न्यूरॉन्स का एक सेट उस तस्वीर का वर्णन करता है जो मस्तिष्क एक विशेष क्षण के बारे में सोचता है और सोचता है। हम न्यूरॉन गतिविधि की तस्वीर को वर्तमान दृश्य कहेंगे।
9. स्मृति का प्रत्येक न्यूरॉन, वास्तव में, एक निश्चित घटना और अनुभव की स्मृति है। दुनिया की तस्वीर का वर्णन "मौजूदा अनुभव के संदर्भ में" होता है। प्रत्येक "पद" के पीछे "अर्थ" का निर्धारण स्वयं न्यूरॉन द्वारा नहीं किया जाता है, जैसे कि, लेकिन इसके कनेक्शन की संरचना से, जो "अवधारणा के अर्थ" को परिभाषित करता है। "सभी रास्ते रोम की ओर जाते हैं।" कोई अवधारणा नहीं हैं "हवा में लटकी हुई हैं," सभी अवधारणाओं, साहचर्य संबंध की श्रृंखला के नीचे जा रही हैं, हमें संवेदी क्षेत्र में ले जाती हैं, जो कार्यात्मक प्रणालियों के रिसेप्टर्स या आउटपुट द्वारा बनाई गई हैं, प्रारंभिक सूचना प्रसंस्करण।
10. भाषण स्वयं "समझदारी नहीं है", भाषण वर्तमान प्रस्तुति के बारे में जानकारी देने का एक तरीका है। स्पीकर में जीवन के अनुभव और भावनाओं के एक निश्चित समूह द्वारा बनाई गई स्मृति होती है। यदि वार्ताकार के पास समान परिस्थितियों में एक मेमोरी का गठन होता है, और भावनाओं का एक समान सेट होता है, तो भाषण उसे वर्तमान प्रस्तुति की एक तस्वीर में उकसा सकता है, जिसका "अर्थ" स्पीकर की तस्वीर में "अर्थ" के अनुरूप होगा।
दूसरे शब्दों में, केवल शब्दों को बिछाने और संचार के एक निश्चित प्रवाह को उत्पन्न करके एआई बनाना असंभव है। जब कोई व्यक्ति किसी शब्द का अर्थ किसी वस्तु या घटना से जोड़ता है, तो उसके पास पहले से ही महत्वपूर्ण अनुभव होता है, जो नींव का काम करता है। बच्चा पहले भोजन, उसके गुणों, स्वाद, यह कैसे दिखता है, क्या होता है, इसे कैसे प्राप्त करता है आदि के बारे में बहुत सारी जानकारी सीखता है। और तभी इन अवधारणाओं को भोजन शब्द से जोड़ता है। भोजन शब्द भोजन की अवधारणा के सहयोगी लक्षणों में से एक है, जो बदले में संवेदी क्षेत्र पर बनाया गया है।
मौजूदा सिमेंटिक नेटवर्क का मुख्य दोष गैर-सेमैटिक बेस से उनका अलगाव है।
11. आसपास की दुनिया के बारे में जानकारी पहले कार्यात्मक प्रणालियों द्वारा संसाधित की जाती है जो व्यक्तिगत घटनाओं को पहचानती हैं और उनके संकेतों को उजागर करती हैं। मेमोरी "सुविधाजनक" जानकारी से संबंधित है। एक और एक ही घटना अलग-अलग यादों में प्रवेश कर सकती है। दरअसल, एक घटना से संबंधित ऐसी यादों का सेट हमारे सभी अनुभव और इस घटना के बारे में हमारे ज्ञान का वर्णन करता है। दुनिया की प्रत्येक तस्वीर में घटना का एक सेट होता है जो स्मृति के तत्वों द्वारा मान्यता का कारण बनता है। नतीजतन, मेमोरी न्यूरॉन्स की गतिविधि की एक निश्चित तस्वीर दुनिया की तस्वीर के बारे में हमारी धारणा को दर्शाती है।
एक घटना से जुड़े न्यूरॉन्स के समूहों की पहचान करना सुविधाजनक है। एक समूह से संबंधित न्यूरॉन्स के सक्रियण से एक और घटना से जुड़े न्यूरॉन्स की सक्रियता हो सकती है, अगर हमारे अनुभव में ये घटनाएं साझा यादों में मौजूद थीं। दूसरे शब्दों में, यदि उनके बीच एक सहयोगी संबंध स्थापित होता है। साहचर्य संचार की ताकत साझा यादों की संख्या और इन यादों के अनुरूप भावनाओं की ताकत से निर्धारित होती है।
साहचर्य स्मृति और भावनात्मक तंत्र हमें यह वर्णन करने की अनुमति देते हैं कि सोच की प्रक्रिया कैसे होती है। वर्तमान विवरण में शायद यह मुख्य तत्व है और मैं इसे और अधिक विस्तार से बताऊंगा।
वर्तमान प्रस्तुति की तस्वीर निर्धारित करती है कि हम क्या सोचते हैं और हम क्या सोचते हैं। कल्पना करें कि "विचारों" का परिवर्तन चक्रों में होता है।
आइए एक उपाय का वर्णन करें:- हमारे आसपास की दुनिया इंद्रियों की स्थिति को आकार देती है। कार्यात्मक प्रणालियाँ सूचना को संसाधित करती हैं और एक "सेंसर लेयर" बनाती हैं। यदि हम कल्पना में डूबे हुए हैं, तो "संवेदी परत" को स्मृति द्वारा आकार दिया जा सकता है।
- स्मृति में इसके तत्वों की गतिविधि का एक चित्र है, जो वर्तमान विचार को निर्धारित करता है।
- संवेदी परत और स्मृति की स्थिति एक भावनात्मक स्थिति बनाती है, जो कि क्या हो रहा है, का एक प्रतिवर्त आकलन है।
- एक नई मेमोरी बनाई जा रही है, जिसमें "वर्तमान विचार", वर्तमान क्रियाएं, भावनात्मक स्थिति में बदलाव के बारे में जानकारी शामिल है और यह भावनाओं के सेट से जुड़ा है जो उस समय सक्रिय हैं।
- भावनाओं और संवेदनाओं की तस्वीर "मान्यता प्राप्त" है।
- यादें जो "सीखा" जो हमारे कार्यों को आकार दे रही हैं, हमें उन कार्यों को करने के लिए प्रेरित करती हैं जो ऐसी स्थितियों में हमारे अनुभव में सकारात्मक भावनात्मक परिणाम का कारण बने। इसके अलावा, अनुभव वास्तविक कार्यों के परिणामस्वरूप प्राप्त किया जा सकता है, और संभवतः हमारी कल्पनाओं के परिणामस्वरूप।
- एक "साहचर्य क्षरण है।" सक्रिय तत्व उनके साथ जुड़े तत्वों को "सक्रिय" करते हैं। वर्तमान दृश्य की तस्वीर धुंधली है। वर्तमान विचार के अनुरूप अवधारणाओं के एक सार्थक सेट से, यह अवधारणाओं के एक बादल में बदल जाता है, हालांकि वे प्रारंभिक लोगों के साथ संबद्ध हैं, लेकिन वे "सार्थक" छवि नहीं बनाते हैं।
- अवधारणाओं का एक धुंधला बादल भावनाओं, विभिन्न और संभवतः विरोधाभासी की भावनाओं को ट्रिगर करने का कारण बनता है। यह चरण साकार नहीं है। हम सक्रिय भावनाओं में से सबसे उज्ज्वल का चयन करेंगे। और फिर हम "कटाव" को हटा देते हैं, केवल उन अवधारणाओं को छोड़कर जो "उज्ज्वल" भावना को सक्रिय करते हैं। अंतिम चित्र में "अर्थपूर्णता" की संपत्ति होगी। यह अगला विचार होगा।
विवरण ने जानबूझकर कई महत्वपूर्ण और मौलिक बिंदुओं को छोड़ दिया, एक व्यावहारिक डिजाइन का वर्णन कुछ अधिक जटिल है, यहां लक्ष्य मुख्य विचारों को तैयार करना था।
यह पता लगाना आसान है कि इस तरह के डिजाइन में तार्किक, विधर्मी और रचनात्मक सोच कैसे होती है।
12. एआई को मानव भाषा सिखाने के लिए, यह प्रशिक्षण के चरणों में से एक के माध्यम से "स्किप" करने के लिए समझ में आता है और तुरंत एक तैयार-किए गए कार्यात्मक सिस्टम का निर्माण करता है जो भाषण को पार्स करेगा, चाहे वह लिखित हो या बोला गया हो, उसमें से शब्द निकालकर और प्रारंभिक जानकारी तैयार करना।
13. यदि हम एक एआई प्राप्त करना चाहते हैं जो कम या ज्यादा पर्याप्त रूप से हमें अनुभव करता है, तो हम भावनाओं के मैट्रिक्स को निर्धारित किए बिना नहीं कर सकते। यही है, मनुष्य की भावनाओं की विशेषता और उनकी उपस्थिति के लिए स्थितियों का वर्णन करने वाले सजगता का कार्य। दुर्भाग्य से, यह कार्य व्यावहारिक रूप से मनोवैज्ञानिकों द्वारा नहीं किया गया है और भावनाओं के मौजूदा औपचारिक मॉडल में खराब रूप से काम किया गया है।
14. एआई के कंप्यूटर सिमुलेशन में, आप संवेदी उत्तेजनाओं को स्थापित करके शुरू कर सकते हैं जो कि लागू करना आसान है, उदाहरण के लिए, स्पर्श संवेदनाओं का एक एनालॉग और आंतरिक संवेदनाओं को मॉडलिंग करना, जैसे कि भूख, ऊब, आदि। इसके बाद, तकनीकी दृष्टि और श्रवण विश्लेषक के साथ मॉडल को पूरक करना संभव होगा। यह महत्वपूर्ण है कि रिफ्लेक्स शुरू में मौजूद हैं जो कुछ भावनाओं को सक्रिय करेगा। भावनात्मक रूप से प्रतिक्रिया देने वाले एक काफी छोटे सूचना चैनल के माध्यम से, यह आसान नहीं है, लेकिन आप जटिल अवधारणाओं को सिखा सकते हैं। इसी तरह की प्रशिक्षण योजनाएँ अच्छी तरह से विकसित की गई हैं और लंबे समय से नेत्रहीन बहरे और गूंगे बच्चों को पढ़ाने में उपयोग की जाती हैं।
उपरोक्त सिद्धांत मजबूत एआई के निर्माण के लिए एक पूर्ण मार्गदर्शिका होने का दावा नहीं करते हैं। लेकिन उन्हें समझना एक एआई विकास शुरू करने की कुंजी है जो ट्यूरिंग टेस्ट पास कर सकता है।