क्या आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता में बुद्धिमत्ता है?

यह एक बेकार से दूर है और सभी बयानबाजी के सवाल पर नहीं है। एआई के निर्माण पर काम किया, और अब दुनिया भर में हजारों वैज्ञानिक रूप से स्नातक किए गए आंकड़े जमा हो रहे हैं, अनगिनत "आईटी" कंपनियों में बिल्कुल कोई डिग्री कोडिंग के साथ विभिन्न शोध डेवलपर्स की एक बेशुमार संख्या, और बस महत्वाकांक्षी उत्साही लोगों का एक समूह जो शायद ही कभी घर छोड़ते हैं। पिछली आधी सदी में, इस विषय पर कई शोध प्रबंध, मोनोग्राफ और लेख लिखे गए हैं, और इस क्षेत्र में कई तरह के रोबोट और कंप्यूटर प्रोग्राम बनाए गए हैं, जो दावा करते हैं, जैसा कि उनके लेखक दावा करते हैं, "बुद्धिमान"। हालाँकि, वांछित बुद्धि जिसे हम इन सभी सिद्धांतों से लंबे समय से इंतजार कर रहे थे और स्वीकृत अनुमोदन, हमारी निराशा के लिए व्यावहारिक रूप से दिखाई नहीं दे रहे हैं।

ऐसा कैसे - आप हैरान हो सकते हैं - इतना प्रयास और क्या, सभी कुछ नहीं के लिए? इसे समझने और विफलताओं के अंतर्निहित कारणों को समझने के लिए, आइए सिस्टम विश्लेषण और टेक्नोट्रॉनिक शब्दावली की पद्धति का उपयोग करने का प्रयास करें, जिसके अनुसार किसी सिस्टम की "खुफिया" को उसके व्यवहार की तकनीक के रूप में समझा जाता है। इसलिए, यदि हम मानव व्यवहार को "प्राकृतिक-बौद्धिक" मानते हैं, तो इस पहलू में, यह पता चलता है कि मानव व्यवहार का आधार एक नहीं, बल्कि दो तकनीकों से निर्धारित होता है, जिसे हम मनमाने ढंग से कहेंगे: प्रौद्योगिकी "माइंड" (टीपी) प्रौद्योगिकी "कारण" (टीआर)।

उनके मतभेदों का सार इस तथ्य में निहित है कि टीपी, चाहे वह किसी व्यक्ति या जानवर में निहित है, रिफ्लेक्स-प्रोग्राम प्रतिक्रियाओं पर आधारित है जो संकेतों और / या बाहरी दुनिया से प्रभाव के जवाब में होता है। यह तकनीक साइबरनेटिक्स और इसके मशीन टूल - एक कंप्यूटर में पूरी तरह से लागू है।

लेकिन टीआर पहले से ही व्यक्ति के चारों ओर पर्यावरणीय गड़बड़ी (पर्यावरण में परिवर्तन) के विश्लेषण पर और अपने द्वारा प्राप्त विश्लेषणात्मक परिणामों के आधार पर एक या किसी अन्य प्रेरित प्रतिक्रिया की आवश्यकता पर अपने निर्णय पर आधारित है। और यह एक उचित व्यक्ति द्वारा प्राप्त ज्ञान और अनुभव के आधार पर किया जाता है।

यह ज्ञात है कि टीपी में एक एकल सशर्त ऑपरेटर का उपयोग विश्लेषण के लिए किया जाता है: "यदि ए = एक्स, तो वाई करें, अन्यथा जेड निष्पादित करें"। और टीआर में एक ही बार में उनमें से आठ हैं, जिनमें से मुख्य तथाकथित "मूत्र" और "स्थिति" ऑपरेटर हैं। लेकिन एक कंप्यूटर या यहां तक ​​कि एक जानवर, जिसकी बुद्धि केवल एक सशर्त ऑपरेटर पर आधारित है, वह इस बात में बिल्कुल भी दिलचस्पी नहीं रखता है कि यह [ए] [एक्स] के बराबर होना चाहिए, और क्या [ए] [एक्स] के बराबर हो सकता है, और इसे क्यों किया जाना चाहिए / वाई ] और सभी [जेड] करने के लिए, लेकिन मानव "कारण", इसके विपरीत, बस इस बहुत काम में लगे हुए हैं, विभिन्न "मिट्टी" सवाल पूछ रहे हैं और उनके लिए किसी भी ontological जवाब खोजने की कोशिश कर रहे हैं। यही है, "स्मार्ट प्रौद्योगिकियों" के लिए दो-अंकों की स्थिति का मूल्यांकन करना स्वाभाविक नहीं है, लेकिन एक बहु-मूल्यवान स्थिति है।

यदि अब हम एआई के विकास और निर्माण में लगे विशेषज्ञों के ऊपर दिए गए विचारों को देखते हैं, साथ ही साथ वे वास्तविक जीवन में क्या कर रहे हैं, तो यह पता चलता है कि वे इस सब के बारे में कुछ बनाने में पूरी तरह से व्यस्त हैं, शायद बहुत दिलचस्प भी , लेकिन विशेष रूप से "मानसिक प्रौद्योगिकी" के ढांचे के भीतर, और "कारण" के क्षेत्र में कोई मतलब नहीं है।

ऐसा क्यों हो रहा है? किस वजह से, वास्तव में, टीआर विकसित नहीं होता है, और यहां क्या मुश्किलें हैं? यह पता चला है कि इस प्रश्न का उत्तर केवल "मानव सोच की प्रक्रियात्मकता" के रूप में इस तरह के एक अध्ययन और ज्ञान से पाया जा सकता है, और यह बात भाषाविदों और साइबरनेटिक्स के लिए बहुत ही समझ से बाहर है, और शरीर विज्ञानी और मस्तिष्क विशेषज्ञ वास्तव में इस दिशा में सफल नहीं हुए हैं।

मानसिक गतिविधि के एल्गोरिदम का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिक अनुशासन के रूप में ब्रेनटिक्स को यहां सब कुछ के लिए जिम्मेदार होना चाहिए था। सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स को पाठ को समझने या ज्ञान को समझने के लिए संदर्भ को समझने के लिए आवश्यक उपकरण देना उसकी ज़िम्मेदारी थी, जो वास्तव में, अपने आधुनिक रूप में कंप्यूटर भाषाविज्ञान (संकलन) द्वारा नहीं किया जा सकता है, क्योंकि यह बस अपनी क्षमता के दायरे से बाहर है। लेकिन मस्तिष्क विज्ञान, दुर्भाग्य से, लंबे समय से वैज्ञानिक समुदाय में भाषा विज्ञान के बीच एक सिंड्रेला बना हुआ है और केवल अब आवश्यक ताकत और वजन हासिल करना शुरू कर रहा है, धीरे-धीरे एक राजकुमारी में बदल रहा है और एक वास्तविक बनाने की समस्या को सुलझाने में उसे सौंपी गई स्थिति पर कब्जा कर रहा है, और सरोगेट एआई नहीं।

बिल्कुल मस्तिष्क विज्ञान, और कंप्यूटर भाषाविज्ञान क्यों नहीं, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के निर्माण में मदद कर सकता है? और वास्तव में निम्नलिखित कारण से। प्राकृतिक बुद्धिमत्ता, "उचित व्यवहार" की एक प्रणाली के रूप में कार्य करना, आवश्यक रूप से इसके आसपास की दुनिया के ज्ञान का उपयोग करता है, इसकी प्राकृतिक चेतना में निर्माण करने के लिए ब्रह्मांड का एक निश्चित मॉडल है। "मानसिक रोबोट" जिनके पास ऐसी चेतना नहीं है, वे यह नहीं जानते कि यह कैसे करना है, क्योंकि ज्ञान के लिए या विशेष रूप से ब्रह्मांड के एक मॉडल के लिए कंप्यूटिंग में कोई जगह नहीं है। भाषाविदों के साथ साइबरनेटिक्स अभी तक यह नहीं जानते हैं कि यह मशीन मानकों में कैसे बनाया जा सकता है, और इसलिए केवल डेटा के साथ काम करता है। ज्ञान के साथ संचालन उनके लिए अत्यधिक एरोबेटिक्स हैं। खैर, और अगर कोई ज्ञान नहीं है, तो कोई "तर्कसंगत बुद्धि" नहीं है।