एआई बनाने के लिए क्या महत्वपूर्ण है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर कई लेख पढ़ने के बाद, मैंने खुद लिखने का फैसला किया। मैं एआई के विकास के क्षेत्र में लंबे समय से, या बल्कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का निरीक्षण कर रहा हूं। मानव मस्तिष्क, बिल्ली, आदि के उत्सर्जन परियोजनाओं के बारे में सुना। मैं इस विषय पर अपनी निराशा व्यक्त नहीं कर सकता। वास्तव में, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की बुद्धि की शक्ति पत्रकारों और डेवलपर्स द्वारा अतिरंजित और सुशोभित होती है। उदाहरण के लिए, मैंने इस लेख को देखा: "Google तंत्रिका नेटवर्क ने चित्रों में बिल्लियों की पहचान करना सीख लिया है।" यह लेख इतना प्रस्फुटित और अलंकृत है कि आप वास्तव में सोचते हैं: “यूरेका! यहाँ यह हमारे ऐ है! अंत में! ” कई, टेलीविजन पर ऐसे बयान सुनकर, उनके मुंह खुल जाते हैं, कुछ इस तरह कहते हैं: "देखो क्या तकनीक आ गई है!" यह केवल मुझे मुस्कराहट और निराश करता है। और यहाँ क्यों ... Google ने स्वयं कहा कि उनके तंत्रिका नेटवर्क को "खिलाया" जाने वाली अधिकांश छवियां बिल्लियों की छवियां हैं। अगर हम सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क की संपत्ति को ध्यान में रखते हैं, तो यहां कोई खुफिया और अलौकिक नहीं दिखाई देता है, यह स्वाभाविक था कि तंत्रिका नेटवर्क बिल्लियों को खोजने के लिए सीखेंगे, आपको स्वीकार करना होगा। ठीक है, बहुत गेय इंडेंटेशन, चलो वास्तविक तर्क के लिए नीचे उतरो।
मुझे खुद तंत्रिका नेटवर्क के साथ बहुत कम अनुभव है, और फिर, बल्कि, उनके निर्माण के साथ नहीं, बल्कि उनके अनुसंधान, प्रयोगों के साथ। मैंने खुद एआई के निर्माण के बारे में बहुत कुछ सोचा था, एक समय था जब मैं एएनएन के बारे में अलंकृत कहानियों को अपनाने के लिए गिर गया था, यही कारण है कि मेरी रुचि उनके लिए पैदा हुई थी। भविष्य के लिए मेरी खुद की एएनएन बनाने की योजना के बाद, मैं समझता हूं कि वास्तव में स्मार्ट कैसे बनाया जाए। ऐसा करने के लिए, मैंने इस विषय पर प्रश्नों की एक छोटी सूची बनाई जो एआई के निर्माण में मदद करें।

Glial cells

मैंने glial cells के महत्व के बारे में एक लेख पढ़ा और कहा कि, शायद AI बनाने के लिए, उन्हें ANN में अनुकरण करने की आवश्यकता है। मैंने बचपन में बहुत सारे तोते देखे, और उनकी बुद्धिमत्ता पर आश्चर्यचकित था। अपने लक्ष्य को पाने के लिए कभी-कभी उसने ऐसे काम किए, कि मैंने कभी ऐसा सोचा भी नहीं होगा। मैं लेख को रोकना नहीं चाहता और सिर्फ इतना कहना चाहता हूं कि जो कोई भी इच्छुक है वह YouTube पर वीडियो का एक गुच्छा पा सकता है जो यह पुष्टि करता है कि तोते के पास "दिमाग" है। मेरे अफसोस के लिए, इंटरनेट पर तोते के मस्तिष्क के बारे में लगभग कोई जानकारी नहीं है, सामान्य सतही को छोड़कर। तोते की बुद्धिमत्ता की तुलना तीन साल के बच्चे की बुद्धिमत्ता से की जाती है। यह सब देखते हुए, मैंने एक तोते के मस्तिष्क को अनुकरण करने का फैसला किया, इस तथ्य के कारण कि लगभग एक मिलियन न्यूरॉन्स हैं, मानव मस्तिष्क का अनुकरण करना आसान होगा। लेकिन मुझे क्या हुआ, मैं बोली: "सब कुछ हो सकता है, लेकिन मुझे कहना होगा, शरीर रचनाकारों ने लंबे समय से देखा है कि अगर हम मस्तिष्क द्रव्यमान के लिए शरीर के वजन के अनुपात पर विचार करते हैं, तो तोते के मस्तिष्क का आकार अपेक्षाकृत बड़ा होता है, और दिलचस्प बात यह है कि इसमें glial cells की आवश्यकता होती है , जो समर्थन कर रहे हैं, और इसलिए एक छोटे से अंतरिक्ष में तोते बड़ी संख्या में न्यूरॉन्स फिट होते हैं। " मैं यह कहते हुए इस पर विराम लगा सकता हूं कि हमें उनका अनुकरण करने की आवश्यकता नहीं है - एआई के निर्माण के लिए glial cells महत्वपूर्ण नहीं हैं।

क्या न्यूरॉन्स संकेतों के एक निश्चित संयोजन का जवाब देते हैं या केवल संकेतों को संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं?

मुझे एक लेख के बारे में पता चला कि न्यूरॉन्स बिल्कुल एक योजक नहीं हैं, लेकिन, वास्तव में, संकेतों के संयोजन पर प्रतिक्रिया करते हैं। इसे स्पष्ट करने के लिए: मान लें कि हमारे पास दो इनपुट (डेंड्राइट्स) X1, X2 और एक निकास (एक्सोन) Y के साथ एक प्रशिक्षित न्यूरॉन है, जो X1 = 1, X2 = 0 के संयोजन पर काम करता है और Y = 1 देता है, और अन्य सभी पर संयोजन Y = 0। मुझे इस विचार में दिलचस्पी हो गई, लेकिन एक विस्तृत अध्ययन में मुझे पता चला कि एएनएन के किसी भी हिस्से में ऐसे गुण हैं, अर्थात्। न्यूरॉन्स का समूह। मैं सहमत हूं कि इस तरह के न्यूरॉन का उपयोग करना एक दिलचस्प एएनएन का निर्माण करना संभव है, लेकिन हम यह कह सकते हैं कि यह महत्वपूर्ण नहीं है, बस इस तरह के न्यूरॉन की भूमिका साधारण, हमारे लिए कृत्रिम योजक न्यूरॉन्स द्वारा निभाई जाएगी।

क्या एआई निर्माण के लिए भावनाएं महत्वपूर्ण हैं?

एक बार मैं एक कठिन समस्या को हल कर रहा था। मेरे द्वारा विकसित प्रणाली में एक नए मॉड्यूल को विकसित करना और एकीकृत करना आवश्यक था, और इसके साथ आने के लिए। मैं उन विवरणों में नहीं गया, जो मुझे अब याद नहीं हैं, लेकिन मेरे लिए कुछ भी काम नहीं किया। और मैं सिर्फ पीड़ित था, मैं इतना गुस्सा था कि मैंने सब कुछ अवज्ञा में किया। नतीजतन, मुझे समस्या का हल मिल गया और साथ ही साथ बुद्धि के लिए भावनाओं के महान महत्व का एहसास हुआ। वे आपको अलग तरह से सोचते हैं, नए समाधान प्राप्त करते हैं, नए लक्ष्य निर्धारित करते हैं और बहुत कुछ। भावनाएं बुद्धि से बहुत निकट से संबंधित हैं। प्राणी की बुद्धि जितनी अधिक होगी, उनकी भावनाएं उतनी ही विविध होंगी। अपनी बुद्धि से प्राणियों की तुलना करें और उनकी भावनाओं पर ध्यान दें और आप समझ जाएंगे। निष्कर्ष क्या है: भावनाओं के बिना कोई प्राणी स्मार्ट नहीं हो सकता है।

एआई के लिए ब्रेन आर्किटेक्चर (या एएनएन) का महत्व

मुझे लगता है कि यह सभी के लिए समझ में आता है, क्योंकि एएनएन के निर्माता एआई बनाने के लिए मस्तिष्क की संरचना को कॉपी करने की कोशिश कर रहे हैं। शुरू से ही, जब सिस्टम बेवकूफ है और कुछ भी नहीं जानता है, तो उसे पहले से ही कुछ के लिए प्रोग्राम किया जाना चाहिए। मैं बिना शर्त रिफ्लेक्स के एक एनालॉग के साथ-साथ वृत्ति के बारे में बात कर रहा हूं, जो कि बुद्धि के लिए बहुत ही निर्धारित लक्ष्यों से है। अन्य अधिक जटिल इन लक्ष्यों से उभरते हैं। उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति को खाने के लिए, भोजन करने के लिए, आपको भोजन प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, भोजन प्राप्त करने के लिए आपको काम करने की आवश्यकता होती है, काम करने के लिए आपको कुछ करने में सक्षम होने की आवश्यकता होती है, कुछ सीखने की आवश्यकता होती है। उस बच्चे को याद रखें जो हर चीज में दिलचस्पी रखता है, वह हर चीज का अध्ययन करता है, अन्वेषण करता है, यह पहले से ही जन्म से "जन्म" है। यह कार्यक्रम मस्तिष्क में कैसे अंतर्निहित है, जैसा कि मैं इसे समझता हूं, अज्ञात है।
पूरे जीवन में, मस्तिष्क के न्यूरॉन्स लगातार टूटते हैं और कनेक्शन (सिनेप्स) बनाते हैं। मैं यह नोट करना चाहता हूं, अफसोस, यह संयोग से नहीं होता है। इस घटना का तंत्र अज्ञात है। आखिरकार, यह हमारे सिर में गड़बड़ी नहीं है कि न्यूरॉन्स कहीं बिखरे नहीं हैं, लेकिन सामान्य वास्तुकला बनी हुई थी जैसा कि यह था (शरीर रचना देखें)। कई जो बाहर रोते हैं: "हाँ, वहाँ सब कुछ स्पष्ट है!"। हाँ, यह स्पष्ट नहीं है! मैं कहूंगा। मानव मस्तिष्क को लें और कोहेनन नेटवर्क के नियमों को उस पर लागू करें ... नहीं, मैं किसी भी तरह से इसके नेटवर्क का मजाक नहीं बनाता हूं, यह कभी-कभी अभूतपूर्व परिणाम दिखाता है, लेकिन जब मैं कल्पना करता हूं कि मस्तिष्क का क्या होगा, तो मैं भी मजाकिया नहीं हूं। इसलिए यह स्पष्ट नहीं है कि नए न्यूरॉन कनेक्शन कैसे दिखाई देते हैं। मैं कैसे तोड़ता हूं, मुझे लगता है, समझ में आता है - बहुत कम सिंटैप्स वज़न, लेकिन मुझे यकीन है कि यह एकमात्र कारण नहीं है और अपवाद हैं। अंततः, मस्तिष्क की समग्र वास्तुकला अपरिवर्तित रहती है।
इस तथ्य के पक्ष में कि मस्तिष्क की वास्तुकला महत्वपूर्ण है, हम इस तथ्य का उल्लेख कर सकते हैं कि विभिन्न लोगों में मस्तिष्क का एक ही हिस्सा समान कार्यों के लिए जिम्मेदार है। निर्णय: मस्तिष्क वास्तुकला बहुत महत्वपूर्ण है। और हम एक मनमाना ANN बनाने के परिणामस्वरूप एक मजबूत AI प्राप्त करने की संभावना नहीं है।

एआई को दुनिया से जोड़ने का महत्व

यह ज्ञात है कि न्यूरॉन्स उत्तेजना के बिना मर जाते हैं, लेकिन यह बात नहीं है। यह एआई बनाने के लिए काम नहीं करेगा, बस इसमें जानकारी का एक गुच्छा डालना होगा। एआई में सबसे महत्वपूर्ण बात इसकी जानकारी को समझना है। कितने लोग बिल्ली के तंत्रिका नेटवर्क को नहीं दिखाते हैं, वह समझ नहीं पा रही है कि यह क्या है (या यह कौन है), इसे पहचानने के लिए शुरू करने के अलावा। सामग्री का संस्मरण समझ प्रदान नहीं करता है। इंटेलिजेंस कभी भी समझ नहीं पाएगा कि ठंडा या गर्म क्या है (इसे वैज्ञानिक रूप से समझें कि तापमान क्या है, लेकिन, उदाहरण के लिए, यह कभी नहीं समझ पाएगा कि यह महसूस किए बिना प्यार क्या है, शायद मैं बहुत दूर चला गया, लेकिन अभी भी)। चलो बिल्ली पर वापस जाते हैं, एआई को बिल्ली को अपनी "आंखों" से देखना चाहिए और समझना चाहिए कि यह क्या है (या यह कौन है)। वास्तव में, AI का वास्तविक दुनिया में होना आवश्यक नहीं है। इसे एक आभासी दुनिया में रखा जा सकता है, लेकिन वास्तविक को सही ढंग से मॉडल करना असंभव है। और वास्तविक दुनिया में चलते हुए, एआई बेवकूफ दिखेगी।

चेतना

यह अभी भी अज्ञात है कि यह क्या है और यह कैसे काम करता है। यह ज्ञात नहीं है कि हम सभी कैसे देखते हैं, सुनते हैं, महसूस करते हैं, समझते हैं और महसूस करते हैं। (मेरी कल्पना एक छोटी सी गेंद (या ऐसा ही कुछ) खींचती है जिसमें मस्तिष्क के सभी हिस्से जुड़े होते हैं। अवचेतन मन मुझसे कहता है कि मस्तिष्क का एक हिस्सा होना चाहिए जो हम खुद हैं, और बाकी सभी सिर्फ सूचना प्राप्त करने और प्रसंस्करण के साधन हैं। यह सिर्फ मेरी कल्पना है।)
यह मेरे सुझाव के बारे में भी जोड़ा जा सकता है कि मस्तिष्क के अंदर कुछ है जो अंदर से न्यूरॉन्स को उत्तेजित करता है। यहाँ, उदाहरण के लिए, ए.एन.एन. वह "सोचती है" तभी जब उसके पास कोई बाहरी सिग्नल भेजा जाता है, और हम सिग्नल रुकने के बाद भी सोचते हैं। माना कि हमें एक बिल्ली की तस्वीर दिखाई गई है (मैं विडंबना के लिए माफी मांगता हूं, Google ने मुझे माफ कर दिया), लेकिन सिग्नल बंद होने के बाद भी (फोटो छिपा हुआ था), हम इसके बारे में सोच सकते हैं और इसका विश्लेषण कर सकते हैं। दूसरा उदाहरण: उन्होंने हमसे कुछ पूछा (यानी, उन्होंने कुछ शब्द कहे), लेकिन हम पूरी कहानी समझा सकते हैं, इस तथ्य के बावजूद कि हम अब "प्रभावित" नहीं हैं।
यह निम्नानुसार है कि हमारे मस्तिष्क में न्यूरॉन जलन जारी है। वांछित परिणाम प्राप्त होने तक कुछ न्यूरॉन्स को उत्तेजित करता है (जैसा कि मैं सोच का वर्णन करता हूं), यह चेतना है ... मैं इस क्षेत्र में प्रयोग शुरू करने के बारे में सोच रहा हूं। यह अभी स्पष्ट नहीं है कि न्यूरॉन्स को कैसे उत्तेजित किया जाए और कब विचार किया जाए कि समस्या हल हो गई है और उत्तेजना को रोकना आवश्यक है। यहां, फिर से, ANN (मस्तिष्क) की वास्तुकला का प्रश्न अनायास फिर से उठता है, जहां वास्तव में सोचने के लिए न्यूरॉन्स को उत्तेजित करना है, एक ANN का निर्माण कैसे करें, न्यूरॉन उत्तेजना को कैसे नियंत्रित करें।

मेरे लिए बस इतना ही! कड़ाई से न्याय न करें, यह हब पर मेरा पहला लेख है मुझे उम्मीद है कि मैं किसी को नए विचारों में धकेल दूंगा, या कोई मुझे उन पर धकेल देगा।