मार्विन मिनस्की: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर उनका 1961 का पेपर पढ़ें

इससे पहले कि हमारे पास सुपर कंप्यूटर और माइक्रोप्रोसेसर हों, कुछ जीनियस पहले से ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावना के बारे में सोच रहे थे। उन अग्रदूतों में से एक, मार्विन मिंस्की का रविवार रात को मस्तिष्कीय रक्तस्राव के बोस्टन में निधन हो गया। वह 88 वर्ष के थे।

M 50 के दशक में शुरू हुआ मिन्स्की का ज़मीनी शोध, पूरी किताब को भरने के लिए पर्याप्त है। (और यह है - कई, वास्तव में।) कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और विकास की दुनिया में उनके प्रमुख योगदान में यह वर्णन करने में मदद शामिल थी कि मशीन सिस्टम पर सामान्य ज्ञान तर्क कौशल कैसे लागू किया जा सकता है।

दूसरे शब्दों में: मनुष्यों में सोच और कंप्यूटर में सोच के बीच की खाई को पाटने में मदद की।

1959 में Minsky ने MIT आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब (जिसे अब MIT कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैबोरेटरी के रूप में जाना जाता है) को ढूंढने में मदद की। उसके टूटेल के तहत अविश्वसनीय रूप से प्रतिभाशाली छात्रों में रे कुर्ज़वील, गेराल्ड बुशमैन और पैट्रिक विंस्टन थे।

इसलिए प्रेजेंटेशन उनका काम था कि जॉन मैकार्थी के साथ, मिंस्की को "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द के रूप में जाना जाता है। कहीं यह उनके 1961 के पेपर की तुलना में कहीं अधिक स्पष्ट नहीं है - "स्टेप टूवर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" - जहां मिंस्की के लिए पांच आवश्यक कौशल की रूपरेखा है। ऐ: खोज, पैटर्न-मान्यता, शिक्षा, योजना और प्रेरण।

Minsky की रूपरेखा है कि कैसे इन प्रक्रियाओं को गणितीय रूप से एक प्रोग्राम की गई भाषा में निर्मित किया जा सकता है जिसके द्वारा मशीन का पालन किया जा सकता है। लेकिन बड़ी समस्या मशीन को मिल रही है समझना ऐसी स्थिति पर कैसे प्रतिक्रिया करें जो कभी भी प्रत्यक्ष रूप से अनुभव या निपटा नहीं है:

"यदि कोई प्राणी किसी काल्पनिक प्रयोग के बारे में एक प्रश्न का उत्तर दे सकता है, तो वास्तव में उस प्रयोग को करने के बिना, तो उत्तर प्राणी के अंदर कुछ पनडुब्बी से प्राप्त किया गया होगा … एन्कोडिंग और डिकोडिंग चैनलों की इस जोड़ी के माध्यम से, पर्यावरण की तरह आंतरिक पनडुब्बी कार्य करता है।, और इसलिए इसमें 'मॉडल' का चरित्र है।

Minsky ऊपर से हिट करता है जो मनुष्यों के लिए अपने सिर के अंदर एक सिमुलेशन को फिर से संगठित करने और हाथ में जानकारी के आधार पर परिणामों के एक निश्चित होने की भविष्यवाणी करने की क्षमता है। एक इंसान तब चुन सकता है कि उसके अनुसार कैसे प्रतिक्रिया दें ताकि परिणाम आदर्श हो।

ए.आई. के पीछे लक्ष्य, एक मशीन बनाना है जो एक ही काम कर सकती है, और एक आंतरिक "मॉडल" पर आधारित है।

यदि यह थोड़ा सार लगता है, तो यहां यह समझने का एक और तरीका है कि मिंस्की ने ए.आई. होना चाहिए। 2008 में, उन्होंने इस बारे में एक लघु निबंध लिखा था कि लोग - विशेषकर बच्चे - गणित को सीखना कितना मुश्किल है।

वह लिखता है:

"सटीकता पर पारंपरिक जोर से ऑर्डर-ऑफ-परिमाण अनुमान बनाने की क्षमता की कमजोरी की ओर जाता है - जबकि यह विशेष बच्चा पहले से जानता था और 2 की पर्याप्त शक्तियों का उपयोग कर सकता है ताकि कुछ वयस्कों की क्षमताओं का अनुमान लगाया जा सके। बच्चों को केवल "फिक्स्ड-पॉइंट" अंकगणित क्यों सीखना चाहिए, जब "फ्लोटिंग पॉइंट" सोच आम तौर पर रोजमर्रा की जिंदगी की समस्याओं के लिए बेहतर होती है!"

दूसरे शब्दों में, छात्र के लिए गणित के बारे में सीखना बेहतर होता है न कि यांत्रिक प्रक्रियाओं के एक सेट के रूप में जो एक वांछनीय समाधान की ओर ले जाता है, लेकिन एक व्यापक प्रणाली के रूप में जिसमें रचनात्मकता और कामचलाऊ व्यवस्था को लागू किया जा सकता है जैसे कि कई तरीके हैं जो एक का नेतृत्व करते हैं। वांछित समाधान - या इसके अलावा, कई समाधान स्वयं।

यह Minsky का ए.आई. में सबसे बड़ा योगदान था। भी। हमें ऐसी स्मार्ट मशीनों का विकास नहीं करना चाहिए, जो कठोर, चरणबद्ध तरीके से समाधान पर विचार कर सकें। भविष्य की मशीनों को समस्याओं के अपने स्वयं के समाधान का आविष्कार करके कार्य करना सीखना चाहिए - उसी तरह जिस तरह से मनुष्यों को करना चाहिए। जैसा कि उसने एक बार कहा था: "जब तक आप इसे एक से अधिक तरीके से नहीं सीखते, तब तक आप कुछ भी नहीं समझते हैं।"

उम्मीद है कि आज और कल के ए.आई. शोधकर्ता इन शब्दों को आगे बढ़ते हुए याद करते हैं।