सिम्बॉलिक एआई क्या है? आपको जो कुछ भी जानना चाहिए।

आजकल जब लोग एआई के बारे में बात करते हैं, तो बातचीत लगभग हमेशा उन चैटबॉट्स पर पहुंच जाती है जो अजीब तरह से मानवीय लगते हैं, डेटा क्रंच करने वाले विशाल न्यूरल नेटवर्क, या वे छवि-पहचान प्रणालियां जो बिल्लियों को कुछ थके हुए मनुष्यों से बेहतर पहचान लेती हैं। लेकिन उस चर्चा से बहुत पहले, सिम्बॉलिक एआई । और विचित्र रूप से - यह अभी भी यहां है, अभी भी उपयोगी है। यह मूल रूप से कंप्यूटरों को मनुष्यों की तरह तर्क करना सिखाने के बारे में है: प्रतीकों, तर्क और नियमों का । पुराने जमाने का? हो सकता है। लेकिन "ब्लैक बॉक्स" एआई से ग्रस्त दुनिया में, सिम्बॉलिक एआई की स्पष्टता थोड़ी ताज़गी भरी लगती है [1]।

इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:

🔗 एआई ट्रेनर क्या है?
आधुनिक एआई प्रशिक्षकों की भूमिका और जिम्मेदारियों को समझाता है।

🔗 क्या डेटा विज्ञान की जगह AI ले लेगा?
यह पता लगाया गया है कि क्या एआई की प्रगति से डेटा विज्ञान के करियर को खतरा है।

🔗 AI को अपनी जानकारी कहाँ से मिलती है?
एआई मॉडल द्वारा सीखने और अनुकूलन के लिए उपयोग किए जाने वाले स्रोतों का विश्लेषण करता है।

प्रतीकात्मक AI मूल बातें✨

बात यह है: प्रतीकात्मक एआई स्पष्टता । आप तर्क का पता लगा सकते हैं, नियमों पर विचार कर सकते हैं, और सचमुच देख सकते हैं क्यों कहा। इसकी तुलना एक ऐसे न्यूरल नेट से करें जो बस एक उत्तर दे देता है - यह किसी किशोर से "क्यों?" पूछने और कंधे उचकाने जैसा है। इसके विपरीत, प्रतीकात्मक प्रणालियाँ कहेंगी: "क्योंकि A और B, C को दर्शाते हैं, इसलिए C।" स्वयं को स्पष्ट करने की यह क्षमता उच्च-दांव वाले विषयों (चिकित्सा, वित्त, यहाँ तक कि अदालत) के लिए एक गेम-चेंजर है, जहाँ कोई हमेशा प्रमाण मांगता है [5]।

छोटी सी कहानी: एक बड़े बैंक की अनुपालन टीम ने प्रतिबंध नीतियों को एक नियम इंजन में एनकोड किया। कुछ इस तरह: "अगर मूल देश ∈ {X} और लाभार्थी की जानकारी गायब है → बढ़ जाती है।" नतीजा? हर चिह्नित मामले के साथ एक पता लगाने योग्य, मानव-पठनीय तर्क श्रृंखला जुड़ी हुई थी। लेखा परीक्षकों को बहुत पसंद आया । यही सिम्बोलिक एआई की महाशक्ति है - पारदर्शी, निरीक्षण योग्य सोच ।

त्वरित तुलना तालिका 📊

प्रतीकात्मक AI कैसे काम करता है (व्यवहार में) 🛠️

मूलतः, प्रतीकात्मक AI केवल दो चीज़ें हैं: प्रतीक (अवधारणाएँ) और नियम (ये अवधारणाएँ कैसे जुड़ती हैं)। उदाहरण:

• प्रतीक: कुत्ता , पशु , पूंछ

• नियम: यदि X एक कुत्ता है → X एक जानवर है।

यहाँ से, आप तर्क की श्रृंखलाएँ बनाना शुरू कर सकते हैं - जैसे डिजिटल लेगो के टुकड़े। पारंपरिक विशेषज्ञ प्रणालियाँ तथ्यों को त्रिगुणों (गुण-वस्तु-मूल्य) में भी संग्रहीत करती थीं और प्रश्नों को चरणबद्ध तरीके से सिद्ध करने के लिए लक्ष्य-निर्देशित नियम दुभाषिया का

प्रतीकात्मक AI के वास्तविक जीवन के उदाहरण 🌍

1. MYCIN - संक्रामक रोगों के लिए चिकित्सा विशेषज्ञ प्रणाली। नियम-आधारित, स्पष्टीकरण-अनुकूल [1]।

2. डेंड्रल - प्रारंभिक रसायन विज्ञान एआई जिसने स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा से आणविक संरचनाओं का अनुमान लगाया [2]।

3. गूगल नॉलेज ग्राफ - "चीजें, न कि स्ट्रिंग्स" प्रश्नों का उत्तर देने के लिए संस्थाओं (लोग, स्थान, चीजें) + उनके संबंधों का मानचित्रण [3]।

4. नियम-आधारित बॉट - ग्राहक सहायता के लिए स्क्रिप्टेड प्रवाह; स्थिरता के लिए ठोस, खुली बातचीत के लिए कमजोर।

सिम्बोलिक एआई क्यों लड़खड़ाया (लेकिन मरा नहीं) 📉➡️📈

यहीं पर सिम्बॉलिक एआई की मुश्किलें बढ़ जाती हैं: अव्यवस्थित, अधूरी और विरोधाभासी वास्तविक दुनिया। नियमों का एक विशाल आधार बनाए रखना बहुत थका देने वाला होता है, और नाज़ुक नियम इतने बड़े हो सकते हैं कि वे टूट ही न जाएँ।

फिर भी - यह कभी पूरी तरह से गायब नहीं हुआ। न्यूरो-सिम्बोलिक एआई : न्यूरल नेट्स (धारणा में कुशल) को प्रतीकात्मक तर्क (तर्क में कुशल) के साथ मिलाएँ। इसे एक रिले टीम की तरह समझें: न्यूरल भाग एक स्टॉप साइन को पहचानता है, फिर प्रतीकात्मक भाग यह पता लगाता है कि ट्रैफ़िक कानून के तहत इसका क्या अर्थ है। यह संयोजन और समझने योग्य सिस्टम [4][5]।

प्रतीकात्मक एआई की ताकतें 💡

• पारदर्शी तर्क : आप हर चरण का पालन कर सकते हैं [1][5].

• विनियमन-अनुकूल : नीतियों और कानूनी नियमों के लिए स्पष्ट रूप से मानचित्र [5].

• मॉड्यूलर रखरखाव : आप पूरे मॉन्स्टर मॉडल को पुनः प्रशिक्षित किए बिना एक नियम को बदल सकते हैं [1]।

प्रतीकात्मक AI की कमजोरियाँ ⚠️

• धारणा में भयानक : चित्र, ऑडियो, गन्दा पाठ - तंत्रिका जाल यहाँ हावी हैं।

• स्केलिंग दर्द : विशेषज्ञ नियमों को निकालना और अद्यतन करना थकाऊ है [2]।

• कठोरता : नियम अपने क्षेत्र के बाहर टूट जाते हैं; अनिश्चितता को पकड़ना कठिन है (हालांकि कुछ प्रणालियों ने आंशिक सुधार किया है) [1].

प्रतीकात्मक एआई के लिए आगे की राह 🚀

भविष्य शायद शुद्ध प्रतीकात्मक या शुद्ध तंत्रिका-संबंधी नहीं है। यह संकर है। कल्पना कीजिए:

1. न्यूरल → कच्चे पिक्सेल/टेक्स्ट/ऑडियो से पैटर्न निकालता है।

2. न्यूरो-प्रतीकात्मक → पैटर्न को संरचित अवधारणाओं में परिवर्तित करता है।

3. प्रतीकात्मक → नियम, बाधाएं लागू करता है, और फिर - महत्वपूर्ण रूप से - व्याख्या करता है ।

यही वह लूप है जहाँ मशीनें मानव तर्क से मिलती जुलती होने लगती हैं: देखना, संरचना करना, औचित्य सिद्ध करना [4][5]।

समापन 📝

तो, प्रतीकात्मक एआई: यह तर्क-आधारित, नियम-आधारित और स्पष्टीकरण-तैयार है। यह आकर्षक तो नहीं है, लेकिन यह एक ऐसी चीज़ को पकड़ लेता है जो गहरे नेट अभी तक नहीं पकड़ पाए हैं: स्पष्ट, श्रव्य तर्क । क्या यह एक स्मार्ट दांव है? ऐसे सिस्टम जो दोनों ही विचारधाराओं से उधार लेते हैं - धारणा और पैमाने के लिए न्यूरल नेट, तर्क और विश्वास के लिए प्रतीकात्मक [4][5]।

मेटा विवरण: प्रतीकात्मक एआई की व्याख्या - नियम-आधारित प्रणालियां, ताकत/कमजोरियां, और क्यों न्यूरो-सिम्बोलिक (तर्क + एमएल) आगे का रास्ता है।

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संदर्भ

[1] बुकानन, बीजी, और शॉर्टलिफ़, ईएच नियम-आधारित विशेषज्ञ प्रणालियाँ: स्टैनफोर्ड ह्यूरिस्टिक प्रोग्रामिंग प्रोजेक्ट के MYCIN प्रयोग , अध्याय 15. पीडीएफ

[2] लिंडसे, आर.के., बुकानन, बी.जी., फेगेनबाम, ई.ए., और लेडरबर्ग, जे. "डेंड्रल: वैज्ञानिक परिकल्पना निर्माण के लिए पहली विशेषज्ञ प्रणाली का एक केस स्टडी।" आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 61 (1993): 209–261. पीडीएफ

[3] गूगल। “ज्ञान ग्राफ़ का परिचय: चीज़ें, स्ट्रिंग नहीं।” आधिकारिक गूगल ब्लॉग (16 मई, 2012)। लिंक

[4] मोनरो, डी. “न्यूरोसिम्बोलिक एआई।” कम्युनिकेशंस ऑफ़ द एसीएम (अक्टूबर 2022)। डीओआई

[5] साहोह, बी., एट अल. “उच्च-दांव निर्णय लेने में व्याख्यात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका: एक समीक्षा।” पैटर्न्स (2023)। पबमेड सेंट्रल। लिंक