बुद्धि क्या है?
मुझे एआई का अध्ययन करने में दिलचस्पी है, और मुझे लगा कि इस क्षेत्र में कदम रखने से पहले बुद्धि की प्रकृति का अध्ययन करना एक अच्छा विचार होगा। मैंने "बुद्धिमत्ता के बारे में पढ़ने के लिए पुस्तकों" को गुमराह किया, लेकिन इसने मुझे पुस्तकों की एक बेकार सूची दी जो लोगों को बुद्धिमान बनाती है।
मेरे पास दर्शन की पृष्ठभूमि नहीं है, और मैं सराहना करूंगा कि यदि आप किसी भी परिचयात्मक / मध्यवर्ती पुस्तकों का उल्लेख कर सकते हैं, जो दार्शनिक दृष्टिकोण में बुद्धि के सामान्य विषय को कवर करते हैं।
धन्यवाद।
संपादित करें: कुछ शोध और विचारों के बाद, खुफिया जानकारी को संसाधित करने की क्षमता के अलावा कुछ भी नहीं है। फिर, खुफिया के रूप में देखा जा सकता है:
एफ: विश्व -> अर्थ
एफ (सूचना) = इंटरपर्टेशन
और बुद्धिमत्ता वह कार्य F है जो उस सूचना को एक अमूर्त दुनिया में मैप करता है जिसमें हमारी चेतना और विचार रहते हैं।
जवाब
लगातार भ्रम के सबसे महत्वपूर्ण कारणों में से एक, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस के बीच अंतर है। हां, एआई बहुत अधिक जानकारी मात्र है, लेकिन क्योंकि इस क्षेत्र में खुफिया जानकारी को फिर से परिभाषित किया गया है। यह ऐसा है जैसे भौतिक विज्ञानी एन्ट्रापी के संदर्भ में शब्द की जानकारी का उपयोग कैसे करते हैं, यह एक महत्वपूर्ण है, लेकिन कुछ फिसलन, भेद है जो शब्द के हर रोज उपयोग के विपरीत है। एआई को मूल रूप से एजीआई की तरह इस्तेमाल करने का इरादा था, लेकिन जैसा कि लोगों ने इस पर काम किया है और हम यह समझने लगे हैं कि हमारे दिमाग कितनी परिष्कृत चीजें करते हैं जो हम प्रदान करते हैं, गोलपोस्ट स्थानांतरित हो गए हैं। और एआई अधिक परिष्कृत कंप्यूटरों की यात्रा पर किसी भी छोटे कदम का मतलब है।
AGI यह खुद का बड़ा विषय है। मानव मस्तिष्क परियोजना का उद्देश्य और अधिक जानकारी प्राप्त करना है। ऑर्कोर सिद्धांत से पता चलता है कि मस्तिष्क में या कम से कम मेमोरी में क्वांटम प्रक्रियाएं हो सकती हैं, जिसने कार्य को उस परियोजना के दायरे से दूर परिमाण के कई अतिरिक्त आदेश दिए हैं - सरल जीवों के कनेक्टोम का अध्ययन करना इस के लिए महत्वपूर्ण है, और मैं कहूंगा वर्तमान में ऑर्कोर का समर्थक है। व्यवहार में क्वांटम कंप्यूटिंग के बारे में बहुत कुछ नहीं पता है (केवल 2 क्वांटम एल्गोरिदम हैं), लेकिन वे शास्त्रीय कंप्यूटरों द्वारा अनुकरणीय हैं , जो खुद को पर्याप्त समय देते हैं सभी एक दूसरे को अनुकरण कर सकते हैं, क्योंकि वे ट्यूरिंग मशीन (या अधिक सही ढंग से, टीएम-समतुल्य हैं) ) है। इंटीग्रेटेड इंफॉर्मेशन थ्योरी एक महत्वपूर्ण प्रस्ताव है कि कैसे सिस्टम 'अधिक बुद्धिमान' बन सकता है, और यह मानव चेतना और बुद्धिमत्ता में पहले से उपेक्षित विषय मानव चेतना की गहन स्थितियों को समझाने में मदद करता है।
मैं दिल से जॉन क्रावेक के अर्थ क्राइसिस लेक्चर से जागने की सलाह देता हूं , दर्शन के लिए एक संक्षिप्त परिचय के रूप में, लेकिन फ्रेमवर्क के लिए वह प्रासंगिकता-बोध, संज्ञानात्मक पकड़, और लार परिदृश्य जैसे शब्दों का निर्माण करता है। यह सूचना और अर्थ के बीच मूलभूत अंतर पर मिलता है - जो प्रासंगिक है, और उपयोगी बिट्स को असेंबल करने के लिए जानकारी का स्थानांतरण कार्य-संबंधित तरीके से।
कंप्यूटर इंटेलिजेंस बाईबल, जो आपको पढ़ने की तुलना में कंप्यूटिंग में अधिक से अधिक लोगों को मिलेगा, डगलस हॉफस्टैटर के गोडेल एचर बाख: एक अनन्त गोल्डन ब्रैड हैं । ऐसा नहीं है कि यह तकनीकी है, यह वास्तव में नहीं है, यह ऐलिस इन वंडरलैंड की तरह एक छोटा सा लिखा है, और शुरुआती ग्रीक दर्शन की तरह एक छोटा सा है, और विचार-प्रयोगों (गेडेनेक्सएक्सपेरिमेंट्स) से भरा है, जो भौतिकी के बाहर के लोग हमेशा कम आंकते हैं। लेकिन, पुस्तक दरवाजे के आकार के माध्यम से प्राप्त करने के लिए धैर्य और तन्मयता रखती है, जबकि यह आपके मस्तिष्क को फैलाए रखती है। कुछ अध्याय उम्र को अवशोषित करने के लिए चबाने लगते हैं। यह एक अद्भुत काम है।
हॉफस्टैटर ने प्रस्तावित किया कि चेतना की परिभाषित गुणवत्ता वह है जिसे वह 'अजीब पाश' कहते हैं। यह ट्यूरिंग मशीनों के संबंध में गोडेल की अपूर्णता और पड़ाव की समस्या के संदर्भ में आता है। तो यह सराहना करने के लिए थोड़ा पृष्ठभूमि लेता है। उनका तर्क है कि जब आप एक साथ बहुत सारे डेटा सेट करते हैं तो ऐसा होता है, जो कि सर्जिकल रीज़निंग से परे होता है, या एक्सिओम्स या अनंत रेज्रेस ( मुनच्युसेन ट्रिलम्मा , बैरन मुनचूसन कहानी में 'असंभव' चीजों को संदर्भित करने का एक मज़ेदार तरीका है) के कारण, क्योंकि आप आत्म-संदर्भ, प्रतिक्रियाओं के साथ पेचीदा पदानुक्रम प्राप्त करें , और हमारे पदानुक्रम में चारों ओर घूमते हुए एक तरह से जानने का तरीका है जो काफी मशीन-तार्किक नहीं है, और यह कि चेतना की उत्पत्ति होती है। इस लेख में दर्शन में इसका उपयोग करने के कुछ अच्छे उदाहरण हैं - यह 'बोतल से बाहर उड़ाने के लिए' की तरह है, तर्क से परे जाने के लिए तर्क का उपयोग करने के लिए।
यहाँ एक संक्षिप्त पोस्ट है: ज्ञान कैसे संभव है?
और अर्थ पर शीर्ष-नीचे दार्शनिक पक्ष से काम करने वाली एक लंबी पोस्ट, और चौराहे को ढंकना, सहकर्मी से सहकर्मी वास्तविकता निर्माण में एक महत्वपूर्ण विचार: अवधारणाओं के प्रमुख सिद्धांतों के अनुसार, अर्थ कहां से आते हैं?
विज्ञान में लोगों के लिए एक शक्तिशाली प्रवृत्ति है और यह सोचने के लिए कंप्यूटिंग है कि मानव दिमाग के बारे में बहुत दिलचस्प या विशेष कुछ भी नहीं है। और दुर्भाग्य से, दार्शनिकता में एक शक्तिशाली स्ट्रैंड जो कहता है कि उनके बारे में कुछ इतना विशिष्ट है, वैज्ञानिक उन्हें पता लगाने के लिए ट्रैक पर नहीं हैं - 'क्वालिया' विचार और तथाकथित हार्ड प्रॉब्लम ऑफ कॉन्शियसनेस। मैं दृढ़ता से शिविर में शामिल नहीं होने की सलाह देता हूं। भौतिकी की कहानी यह सोचने से है कि हम 1900 में सब कुछ समझाने से कुछ परिणाम दूर थे, और अब हम नहीं जानते कि ब्रह्मांड का 95% हिस्सा किससे बना है - हमारी सबसे बड़ी प्रगति हमारे अज्ञान के दायरे को समझना शुरू कर दिया गया है । मुझे दृढ़ता से लगता है कि हम बुद्धिमत्ता के बारे में एक समान प्रक्षेपवक्र पर हैं।
बुद्धिमत्ता कभी-कभी संबंधित होती है (इसे एक दर्शन बैठक, टूलूज़, फ्रांस में सुना) सोचने की क्षमता और हमारे गहनतम और सबसे प्राथमिक लक्ष्य के प्रति सुसंगत रूप से कार्य करने की क्षमता: अस्तित्व। इसलिए, पेड़ों को काटकर या जानवरों को मारकर पैसा कमाना इंसानों के लिए वास्तव में बुद्धिमान नहीं है, हम सिर्फ अपनी कब्र खोद रहे हैं।
यदि कोई एआई इकाई जीवित रह सकेगी और समय पर बनी रह सकेगी (ऑटोरेस्पेयर, पुन: पेश, पारिस्थितिक संतुलन में प्रवेश करेगी, तो थर्मोडायनामिक्स के दूसरे नियम का प्रतिकार करें), स्वतंत्र रूप से, बिना किसी मदद के, शायद इसे बुद्धिमान कहा जा सकता है।
समय के साथ जीवित रहना सरल नहीं है। इकाई को बदलती परिस्थितियों के अनुकूल होना चाहिए। इसलिए, इकाई को विकसित करने की आवश्यकता होगी। यह शायद किसी भी जीवित इकाई का सबसे प्रासंगिक तत्व है: सीखने की क्षमता, खुद के बारे में और पर्यावरण, और आंतरिक व्यवस्था रखने के लिए बातचीत में सुधार करने के लिए कार्य करना।
एन्ट्रॉपी के बारे में: यह एक प्रणाली की एक विशेषता है, इसलिए इसके पर्यावरण के बारे में इकाई। दूसरा नियम अनिवार्य रूप से कहता है कि ऊर्जा फैलती है, यानी इकाई पर्यावरण के समान स्थिति में पहुंच जाएगी: फैलाव। तो, अखंडता और कार्यक्षमता रखने की प्रवृत्ति को सिस्टम में एम्बेड किया जाना चाहिए।
एक उदाहरण:
एक c ++ ऑब्जेक्ट को प्रोग्राम करना आसान है जो एक चर "ऊर्जा" रखता है जो पर्यावरण के साथ किसी भी बातचीत (जैसे प्रत्येक विधि पर) में घट जाती है, और कुछ विशिष्ट कार्यों के साथ बढ़ जाती है। लेकिन जब तक ऐसी "ऊर्जा" विद्युत ऊर्जा नहीं है जो इसे विद्यमान रखती है, यह मान्य नहीं है। एक रोबोट शायद यह काम करेगा: दीवार प्लग में चला जाएगा और बैटरी को रिचार्ज करने के लिए खुद को कनेक्ट करेगा। ऐसे मामले में, पहले से ही दीवारप्लग को पहचानने और खोजने की आवश्यकता होगी।
लेकिन क्या होगा अगर यह इकाई फ्रांस में बनेगी, और इंग्लैंड चली जाएगी? Wallplugs संगत नहीं हैं! इकाई के पास एक ऐसा तंत्र होना चाहिए जो इसे हल खोजने की अनुमति दे।
ध्यान रखें कि एक साधारण बैटरी डिस्चार्ज इकाई की मृत्यु के बराबर है। तो, इसे रोकने के लिए एक तंत्र होना चाहिए। अब, यह बुद्धिमान होगा। और तब से, जब से रोबोट बदलते परिवेश के अनुकूल होते हैं, और ऐसे नए समाधान सीखते हैं जो उनके अस्तित्व की संभावनाओं को बढ़ाते हैं, हमें उनसे सावधान रहना चाहिए।
अद्यतन: इस सवाल के बाद, क्या इकाई के लिए एक भौतिक शरीर होना आवश्यक है? नहीं, इस परिभाषा के अनुसार। शायद अगर हम इसके अस्तित्व को बनाए रखने के लिए एक अमूर्त इकाई विकसित करने में सक्षम होंगे, तो इसे भौतिक रूप से बनाने के लिए समान नियमों का उपयोग किया जा सकता है।
मैं सीधे इस सवाल का जवाब नहीं दे सकता क्योंकि सवाल "खुफिया क्या है?" गहरा दार्शनिक है और इसका आसान उत्तर नहीं हो सकता है।
लेकिन चूंकि आप एआई के कारण इसमें रुचि रखते हैं:
AI का क्षेत्र, अधिकांश भाग के लिए नहीं है, जो मशीनों को "बुद्धिमान" या "भावुक" बनाने से संबंधित है क्योंकि इन विशेषताओं को अच्छी तरह से परिभाषित नहीं किया जा सकता है।
एक बार जब आप इसे पीछे छोड़ देते हैं, तो यह रहता है कि हम जो चाहते हैं वह तर्कसंगत एजेंट हैं ।
एजेंट: अपने वातावरण को भेजता है और इसे बदलने के लिए कार्य कर सकता है। (एक भौतिक लेकिन एक सॉफ्टवेयर वातावरण भी हो सकता है)
तर्कसंगत: इसके सेंसर इनपुट को देखते हुए, वह क्रिया चुनता है जो इसके लक्ष्य फ़ंक्शन को अधिकतम करेगी। (उदाहरण: गंतव्य को लक्षित करने के लिए दूरी कम करें, यातायात नियमों का उल्लंघन करने से बचें, आदि)
मैं रसेल और नॉरविग्स को उत्कृष्ट "कृत्रिम बुद्धिमत्ता: एक आधुनिक दृष्टिकोण" की सलाह देता हूं। यह परिचय में दार्शनिक सवालों से निपटता है, गलतफहमी से छुटकारा दिलाता है, और फिर एआई (नियम-आधारित एआई से, योजना के लिए, सीखने के लिए) की अजीबता को दर्शाता है।
बुद्धि की प्रकृति बहुत बहस का विषय है। हम जानवरों में संज्ञानात्मक व्यवहारों के बारे में अंतहीन बहस करते हैं और यह भी कहते हैं कि कुछ व्यवहार बुद्धि का है या नहीं। पर्याप्त रूप से, पर्यावरणविद और विविजन एक-दूसरे से असहमत हैं, जिन्होंने इसे सोचा होगा। एक मछुआरे और एक शाकाहारी से पूछने की कोशिश करें कि क्या मछली को दर्द महसूस होता है।
जहां तक एआई जाता है, दिन में वापस यह कल्पना की गई थी कि एक पर्याप्त बड़े कंप्यूटर बुद्धिमान होगा। जब गंभीर संख्या-क्रंचर्स दिखाई दिए, तो वे धैर्यपूर्वक नहीं थे। GIGO - गारबेज इन, गारबेज आउट प्रोग्रामिंग का एक मौलिक नियम बन गया। एआई के लिए स्वर्ण-मानक इसके बजाय शतरंज खेलने की क्षमता बन गया। लेकिन जब 1980 के दशक में शतरंज खेलने वाले खिलौने दिखाई दिए, तो फ़ज़ी लॉजिक और लिखावट की पहचान जैसी चीज़ों को गोलपोस्ट फिर से स्थानांतरित कर दिया गया। जब उस चीज़ को गूंगे के रूप में हमेशा के लिए छोड़ दिया गया, तो मशीन छेद को मशीन लर्निंग के लिए खोदा गया, जल्द ही बिग डेटा द्वारा इसमें शामिल किया जाएगा। सभी ने बिना दिमाग के चैटबॉट, लक्षित विज्ञापन और सामाजिक रूप से पक्षपाती चेहरे की पहचान की तुलना में बहुत अधिक उपज दी है। लक्ष्य पोस्ट के लिए अगला गंतव्य स्वायत्त वाहन प्रतीत होता है, लेकिन स्पष्ट रूप से मैं इंतजार नहीं कर रहा हूं।
विचार के एक स्कूल का सुझाव है कि सच्ची बुद्धि आवश्यक रूप से भावना और अनुभूति के साथ हो सकती है। अन्य टीकाकारों ने सुझाव दिया है कि बुद्धिमत्ता एक चालू / बंद चीज नहीं है। यह गर्मी से दूर एक साधारण कृमि से पूरी तरह से संवेदी अनुभूति से डिग्री द्वारा बनाता है। सर्वोत्तम आधुनिक प्रणालियां संभवतः अधिक परिष्कृत कीटों की तुलना में हैं, जैसे मधुमक्खियां। (बीस साल पहले मधुमक्खियों ने दस्तक नहीं दी थी।
एक बात इतिहास हमें सिखाता है: एआई का अध्ययन करके, आप सीखेंगे कि बुद्धि क्या नहीं है। हो सकता है कि आप वास्तव में यह प्रदर्शित करने के लिए एक होंगे - वैसे भी मज़े करें!