क्या कृत्रिम सामान्य खुफिया एक गणितीय पैटर्न है?

मानव और कृत्रिम बुद्धि के विज्ञान और दर्शन की जांच।

स्रोत: पिक्साबे

क्या होगा यदि कृत्रिम सामान्य बुद्धि को अनलॉक करने की कुंजी एक पैटर्न है जो पहले से मौजूद है, लेकिन अभी तक इसकी खोज नहीं हुई है? कृत्रिम सामान्य खुफिया, जिसे “मजबूत कृत्रिम बुद्धि” या “पूर्ण कृत्रिम बुद्धि” के रूप में भी जाना जाता है, वह मशीन की तरह मानव-ज्ञान को करने की क्षमता है। एक सीधा आगे दार्शनिक सवाल प्रतीत होता है वास्तव में काफी nuanced है। उत्तर के संकेत कंप्यूटर विज्ञान, गणित, दर्शन, भौतिकी, सिंथेटिक जीवविज्ञान, और तंत्रिका विज्ञान की एक अंतःविषय परीक्षा में पाया जा सकता है।

कृत्रिम बुद्धि (एआई) एक ऐसा शब्द है जिसमें एक एकल एकीकृत परिभाषा की कमी है। सबसे सरल व्याख्या यह है कि एआई जैविक मानव खुफिया बनाम मशीन इंटेलिजेंस है। एआई विकास के शुरुआती चरणों में है, 60 साल से अधिक उम्र की अवधारणा होने के बावजूद- यह शब्द 1 9 55 के आसपास डार्टमाउथ प्रकाशन में हुआ था [1]। एआई का पुनरुत्थान काफी हद तक हाल के रुझानों की वजह से कंप्यूटिंग की गिरती लागत, शक्तिशाली क्लाउड-आधारित विकेन्द्रीकृत कंप्यूटिंग का उदय, मशीन सीखने के लिए बड़े डेटा की उपलब्धता, और कंप्यूटिंग एल्गोरिदम के बढ़ते परिष्कार के कारण है। आज कंप्यूटर साइंस टेक्नोलॉजी मशीनों को समस्या निवारण, सीखने, नियोजन, तर्क, और भाषण, आवाज, छवियों और हस्तलेख की मान्यता जैसे कार्यों को करने में सक्षम बनाती है। वर्तमान में एआई पॉइंट समाधानों के लिए एक उपकरण है – बहुत मजबूत कृत्रिम बुद्धि से।

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अगर कृत्रिम सामान्य बुद्धि प्राप्त करना वास्तव में एक पैटर्न है जो पहले से मौजूद है, तो इसे उजागर करने में गणित, पैटर्न का विज्ञान शामिल है। गणितज्ञ एक निष्कर्ष निकालने के लिए पैटर्न की तलाश करते हैं, जिसे अनुमान लगाया जाता है, और सबूत, या प्रमेय बनाकर प्रस्ताव का समर्थन करने के लिए निर्धारित किया जाता है। उदाहरण के लिए, क्योटो विश्वविद्यालय के गणितज्ञ शिनिची मोचिज़ुकी ने एबीसी अनुमान के इंटर-सार्वभौमिक टीचमुल्लर सिद्धांत (आईयूटी सिद्धांत) नामक एक सबूत प्रकाशित किया, गणित संख्या सिद्धांत में अनसुलझा समस्याओं में से एक। कंप्यूटर विज्ञान और गणित दोनों में, एल्गोरिदम समस्या को हल करने के लिए प्रक्रियाएं हैं। कंप्यूटर विज्ञान मशीनों के लिए निर्देशों के सेट प्रदान करने के लिए संबंधित विधियों के साथ मूल रूप से गणितीय है। उदाहरण के लिए, आज कंप्यूटर डेटा सेट से “सीखने” में सक्षम हैं, या खुद को अवधारणाओं को पढ़ाने में सक्षम हैं। मशीन लर्निंग एआई का सबसेट है जहां कंप्यूटर स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना “सीखता है”। सीखने वाले एल्गोरिदम प्रतिगमन, उदाहरण, नियमितकरण, निर्णय-पेड़, बेयसियन, क्लस्टरिंग, एसोसिएशन-नियम सीखने, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, गहरी शिक्षा, आयामी कमी, ensemble, और कई अन्य प्रकार के विश्लेषण [2] पर आधारित हो सकता है।

क्या गणित केवल एक खोजी कवि की तरह, एक खुदाई पर पुरातत्त्ववेत्ता द्वारा खुदाई की तरह, या आविष्कार की तरह खोजा गया है? गणितीय प्लेटोनिज्म एक आध्यात्मिक दृष्टिकोण है कि गणितीय सत्य की खोज की जाती है, आविष्कार नहीं किया जाता है-गणितीय वस्तुएं अमूर्त हैं और हमारे बारे में सोचने या वर्णन करने की क्षमता रखने के स्वतंत्र रूप से मौजूद हैं [3]। आध्यात्मिक तत्व दर्शन की एक शाखा है जो वास्तविकता की मौलिक प्रकृति से संबंधित है और जिसमें जैविक विज्ञान (अस्तित्व की प्रकृति का अध्ययन), ब्रह्मांड विज्ञान (ब्रह्मांड की उत्पत्ति और विकास का अध्ययन), और महामारी विज्ञान (अध्ययन ज्ञान और न्यायसंगत मान्यताओं)। यदि किसी ऑब्जेक्ट में एक संबंधित गणितीय सूत्र है, तो यह सैद्धांतिक रूप से कंप्यूटर एल्गोरिदम में व्यक्त करना संभव है। यदि गणित स्वयं के लिए एक वास्तविकता है जो पहचान की प्रतीक्षा करता है, तो क्या यह दर्शाता है कि सब कुछ एक गणितीय सूत्र है? गणितीय प्लैटोनिज्म के आलोचकों का तर्क है कि संख्याएं अवधारणाएं हैं जो तब होती हैं जब मन उनके बारे में सोचता है।

मानव चेतना को जागरूकता की स्थिति के रूप में वर्णित किया जा सकता है, और किसी के विचारों और परिवेशों से अवगत होना चाहिए। क्या चेतना प्रोग्राम किया जा सकता है? भौतिकी एक प्राकृतिक विज्ञान है जो पदार्थ और ऊर्जा की प्रकृति और बातचीत का अध्ययन करता है, और गणित भौतिकविदों के लिए पसंद का साधन है। ब्रह्माण्ड विज्ञानी, भौतिक विज्ञानी, और मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के प्रोफेसर मैक्स टेगमार्क का तर्क है कि चेतना एक गणितीय पैटर्न है जिसे सूचना प्रसंस्करण क्षमताओं के साथ पदार्थ की स्थिति के रूप में समझा जा सकता है [4]। पदार्थ (ठोस, तरल, और गैस) के विभिन्न राज्यों के समानता का उपयोग करते हुए, टेगमार्क इस अवधारणा को आगे बढ़ाता है कि चेतना भी एक उभरती घटना का परिणाम है। वह इस राज्य को “perceptronium” कहते हैं [5]। यदि चेतना एक पैटर्न है, सिद्धांत रूप में, यदि कोई Tegmark की परिकल्पना के बारे में बताता है तो एक मशीन चेतना हो सकती है।

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जीवन ही कैसे सूत्र है? क्या जीवन प्रोग्राम किया जा सकता है? उस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हमें सिंथेटिक जीवविज्ञान में हालिया सफलताओं से आगे की आवश्यकता नहीं है। जे। क्रेग वेंटर इंस्टीट्यूट ने पूरी तरह सिंथेटिक जीनोम के साथ दुनिया का पहला सिंथेटिक जीवन रूप बनाया, 2010 में माइकोप्लाज्मा माइकोइड जेसीवीआई-सिन 1.0 नामक एक स्व-प्रतिकृति बैक्टीरिया। [6]। इस नई प्रजातियों के आनुवंशिक कोड को कंप्यूटर पर डिजिटलीकृत किया गया था, फिर जैव-रासायनिक रूप से इकट्ठा किया गया था [7]। जीवन जीनोम मुक्त बैक्टीरिया में डाले सिंथेटिक डीएनए के साथ बनाया जा सकता है। यह एक एकल कोशिका जीव था। सिंथेटिक जीवविज्ञान में अगला कदम सिंथेटिक रूप से स्व-प्रतिकृति बहु-सेलुलर जीवों को बनाना होगा-एक जटिल, और महत्वाकांक्षी उपक्रम।

क्या मनुष्य एक दिन कृत्रिम और जैविक खुफिया जानकारी का मिश्रण बनेंगे? मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई) कितना यथार्थवादी है? उद्यमियों और व्यापार moguls न्यूरोसाइंस बाजार में प्रवेश कर रहे हैं। मानव मस्तिष्क के कामों को उजागर करने के विभिन्न दृष्टिकोणों में ऑप्टोजेनेटिक्स, एफएमआरआई, इमेजिंग, इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी, उच्च रिज़ॉल्यूशन ऑप्टिक्स, जेनेटिक्स, स्पेक्ट्रोस्कोपी और जैव रसायन का उपयोग शामिल है। 2014 में लॉन्च किया गया था, दुनिया का पहला न्यूरोसाइंस त्वरक, न्यूरोलांच, सीरियल उद्यमी और उद्यम पूंजीपति ब्रायन जॉनसन ने 2016 में अपने स्वयं के भाग्य के 100 मिलियन अमेरिकी डॉलर के साथ कर्नल की स्थापना की, और अरबपति एलन मस्क ने 2017 में न्यूरिंक के लॉन्च के साथ न्यूरोसाइंस बाजार में प्रवेश किया [ 8]। जनवरी 2017 में, बीसीआई में एक अभिनव सफलता हासिल की गई, जो कि वियल्स सेंटर फॉर बायो और स्विट्ज़रलैंड के जिनेवा में न्यूरोइंजिनियरिंग में एक न्यूरोसायटिस्ट, नील्स बीरबाउमर की अगुवाई में एक शोध दल द्वारा हासिल की गई थी। शोधकर्ता एमीट्रोफिक पार्श्व स्क्लेरोसिस (एएलएस) वाले रोगियों के साथ संवाद करने में सक्षम थे, जिन्हें लू गेह्रिग रोग भी कहा जाता था, जिनके पास कार्यात्मक निकट अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (एफएनआईआरएस) का उपयोग करके “लॉक-इन सिंड्रोम” था, जो “न्यूरोनल गतिविधि से जुड़े मस्तिष्क हेमोडायनामिक प्रतिक्रियाओं को मापता है [ 9]। “चार एएलएस रोगियों को उनके सामने के मस्तिष्क क्षेत्रों को” हां “या” नहीं “प्रश्नों के उत्तर भेजने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। प्रतिक्रियाओं को ऑक्सीजनेटेड हीमोग्लोबिन (ओ 2 एचबी) में सापेक्ष परिवर्तन से मापा गया था, “उपरोक्त मौके-स्तर की सही प्रतिक्रिया दर 70% [10] से अधिक के परिणाम के साथ।” यह एक ऐसा पहला अध्ययन था जो पक्की भावी मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस के लिए रास्ता।

तकनीकी एकता अवधारणा है जहां मशीन बुद्धिमत्ता मानव बुद्धि की क्षमता से अधिक है। यदि यह हासिल किया जा सकता है, तो मानवता के भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ है? इस प्रश्न का उत्तर भविष्य के लिए गहरा प्रभाव डालता है। ब्रह्मांड स्वाभाविक रूप से गणितीय है या नहीं, मनुष्य भौतिकी, चेतना, कृत्रिम बुद्धि, तंत्रिका विज्ञान और जीवन के रहस्यों को अनलॉक करने की दिशा में आगे बढ़ रहे हैं।

संदर्भ

1. रोसो, कैमी। “क्यों एआई अब प्रवृत्ति कर रहा है।” मध्यम । 21 फरवरी, 2017।

2. ब्राउनी, जेसन। “मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक दौरा।” मशीन लर्निंग एल्गोरिदम। 25 नवंबर, 2013।

3. लिननेबो, ऑस्टीन। “प्लैटोनिज्म इन द फिलॉसफी ऑफ मैथमैटिक्स।” फिलॉसफी के स्टैनफोर्ड एनसाइक्लोपीडिया। 18 जुलाई 200 9। संशोधित जनवरी 18, 2018।

4. Tegmark, मैक्स। “पदार्थ की स्थिति के रूप में चेतना।” कैओस, सोलिटन्स और फ्रैक्टल्स । 6 जनवरी 2014 को प्रस्तुत (v1), अंतिम बार संशोधित 18 मार्च 2015 (v3)।

5. इबिड।

6. स्मिथ, माइकल। “वैज्ञानिक पहले ‘सिंथेटिक’ सेल बनाते हैं।” एबीसी समाचार। 21 मई, 2010।

7. इबिड।

8. रोसो, कैमी। “क्यों न्यूरोसाइंस व्यवसाय में प्रवृत्त हो रहा है।” मनोविज्ञान आज। 20 मार्च, 2018।

9। चौधरी, उज्वाल; ज़िया, बिन; सिल्वोनी, स्टेफानो; कोहेन, लियोनार्डो जी .; Birbaumer, नील्स। “ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस-आधारित संचार पूरी तरह से लॉक-इन राज्य में।” पीएलओएस जीवविज्ञान। 31 जनवरी, 2017।

10. इबिड।