चलिए इसे ज्यादा जटिल न बनाएं - अगर आप सोच रहे हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता आंदोलन की शुरुआत किसने की, तो ऐतिहासिक रूप से इसका जवाब काफी सीधा है: जॉन मैकार्थी कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द ? उन्हीं का है।
लेकिन इसे सिर्फ एक आकर्षक उपाधि समझने की गलती न करें। यह मानद उपाधि नहीं है। इसे मेहनत से हासिल किया जाता है।.
इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:
🔗 एआई कैसे बनाएं – अनावश्यक बातों के बिना गहन विश्लेषण।
शुरू से ही अपना खुद का एआई बनाने के लिए एक व्यापक, व्यावहारिक मार्गदर्शिका।
🔗 क्वांटम एआई क्या है? – जहां भौतिकी, कोड और अराजकता का मिलन होता है।
क्वांटम यांत्रिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अद्भुत संगम का अन्वेषण करें।
🔗 एआई में अनुमान क्या है? – वह क्षण जब सब कुछ एक साथ आता है।
जानें कि एआई प्रशिक्षित डेटा का उपयोग करके वास्तविक समय में निर्णय कैसे लेता है और अंतर्दृष्टि कैसे उत्पन्न करता है।
🔗 कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रति समग्र दृष्टिकोण अपनाने का क्या अर्थ है?
जानिए क्यों कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सफलता केवल एल्गोरिदम तक ही सीमित नहीं है - नैतिकता, उद्देश्य और प्रभाव भी मायने रखते हैं।
जॉन मैकार्थी: अखबार में सिर्फ एक नाम से कहीं अधिक 🧑📘
1927 में जन्मे और 2011 में अपने निधन तक इस क्षेत्र में सक्रिय रहे जॉन मैकार्थी को मशीनों के बारे में एक अनोखी स्पष्टता थी - वे क्या बन सकती हैं, और क्या कभी नहीं बन सकतीं। न्यूरल नेटवर्क द्वारा इंटरनेट सर्वरों को बाधित करने से बहुत पहले ही, वे कठिन प्रश्न पूछ रहे थे: हम मशीनों को सोचना कैसे सिखाएं? विचार किसे कहते हैं?
1956 में, मैकार्थी ने डार्टमाउथ कॉलेज में कुछ प्रभावशाली बुद्धिजीवियों के साथ एक कार्यशाला का सह-आयोजन किया: क्लाउड शैनन (जी हाँ, वही सूचना सिद्धांत विशेषज्ञ), मार्विन मिंस्की और कुछ अन्य। यह महज़ कोई अकादमिक सम्मेलन नहीं था। यह वह महत्वपूर्ण क्षण था। वह वास्तविक घटना जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहली बार आधिकारिक रूप से प्रयोग किया गया था।
डार्टमाउथ का वह प्रस्ताव? ऊपरी तौर पर थोड़ा नीरस लगता है, लेकिन इसने एक ऐसे आंदोलन को जन्म दिया जो अभी तक धीमा नहीं हुआ है।.
उसने असल में क्या किया? (सच कहूँ तो, बहुत कुछ) 💡🔧
सबसे पहले,
1958 में मैकार्थी ने LISP प्रोग्रामिंग भाषा विकसित की, जिसने दशकों तक AI अनुसंधान पर अपना दबदबा बनाए रखा। अगर आपने कभी "सिम्बॉलिक AI" शब्द सुना है, तो LISP ही इसका भरोसेमंद आधार रही है। इसने शोधकर्ताओं को रिकर्सिव लॉजिक, नेस्टेड रीजनिंग - यानी ऐसी चीज़ों के साथ प्रयोग करने की सुविधा दी, जिनकी हम आज कहीं अधिक उन्नत तकनीक से अपेक्षा करते हैं।
टाइम-शेयरिंग: क्लाउड कंप्यूटिंग की शुरुआत
टाइम-शेयरिंग की अवधारणा से हुई - जिसमें कई उपयोगकर्ता एक ही समय में कंप्यूटर के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं - जिसने कंप्यूटिंग को स्केलेबल बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। इसे क्लाउड कंप्यूटिंग का प्रारंभिक आध्यात्मिक पूर्वज भी कहा जा सकता है।
वह मशीनों में तर्क क्षमता विकसित करना चाहते थे।
जहाँ अधिकांश लोग हार्डवेयर या सीमित नियमों पर ध्यान केंद्रित कर रहे थे, वहीं मैकार्थी ने तर्कशास्त्र में गहराई से उतरकर बड़े, अमूर्त ढाँचे जैसे कि परिस्थितिजन्य गणना और परिसीमन का अध्ययन किया । ये केवल प्रचलित शब्द नहीं हैं। ये ऐसे ढाँचे हैं जो मशीनों को न केवल कार्य करने में, बल्कि समय और अनिश्चितता के बीच तर्क करने में भी मदद करते हैं।
और हां, उन्होंने स्टैनफोर्ड एआई लैब की सह-स्थापना भी की थी।
स्टैनफोर्ड एआई लैब (SAIL) अकादमिक एआई का एक महत्वपूर्ण स्तंभ बन गया। रोबोटिक्स, भाषा प्रसंस्करण, दृष्टि प्रणाली - इन सभी की जड़ें वहीं थीं।
लेकिन सिर्फ वही नहीं था 📚🧾
देखिए, प्रतिभा का कोई अकेला उदाहरण नहीं होता। मैकार्थी का काम मूलभूत था, यह सच है, लेकिन एआई की नींव रखने में वे अकेले नहीं थे। यहाँ कुछ और नाम हैं जिनका उल्लेख करना ज़रूरी है:
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एलन ट्यूरिंग ने 1950 में यह सवाल उठाया था, "क्या मशीनें सोच सकती हैं?" उनके ट्यूरिंग परीक्षण का जिक्र आज भी किया जाता है। दूरदर्शी और अपने समय से बेहद आगे थे 🤖।
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क्लॉड शैनन - मैकार्थी के साथ मिलकर डार्टमाउथ सम्मेलन की शुरुआत करने में मदद की। उन्होंने एक यांत्रिक चूहा (थीसियस) भी बनाया जो सीखकर भूलभुलैया सुलझाता था। 1950 के दशक के हिसाब से यह थोड़ा अवास्तविक था 🐭।
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हर्बर्ट साइमन और एलन न्यूवेल - उन्होंने लॉजिक थ्योरिस्ट नामक एक प्रोग्राम बनाया, जो प्रमेयों को सिद्ध कर सकता था। शुरू में लोगों को इस पर विश्वास नहीं हुआ।
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मार्विन मिंस्की - एक कुशल सिद्धांतकार और आविष्कारक। वे न्यूरल नेटवर्क, रोबोटिक्स और साहसिक दार्शनिक विचारों के बीच सक्रिय रूप से जुड़े रहे। वर्षों तक मैकार्थी के बौद्धिक वाद-विवाद के साथी रहे।
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निल्स निलसन ने चुपचाप योजना बनाने, खोज करने और एजेंटों के बारे में हमारी सोच को आकार दिया। उन्होंने वे पाठ्यपुस्तकें लिखीं जो शुरुआती एआई छात्रों में से अधिकांश की डेस्क पर खुली रहती थीं।
ये लोग गौण पात्र नहीं थे - इन्होंने एआई की संभावित सीमाओं को परिभाषित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। फिर भी, मैकार्थी ही केंद्र में थे।.
आधुनिक युग? वो तो बिलकुल ही अलग लहर है 🔬⚙️
आगे बढ़ते हैं। आपके पास जेफ्री हिंटन , योशुआ बेंगियो और यान लेकुन - जिन्हें अब "डीप लर्निंग के गॉडफादर" के रूप में जाना जाता है।
1980 के दशक में हिंटन के बैकप्रॉपैगेशन मॉडल न केवल लुप्त हो गए, बल्कि विकसित भी हुए। 2012 तक, कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क पर उनके काम ने एआई को सार्वजनिक चर्चा में लाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। उदाहरण के लिए: छवि पहचान, ध्वनि संश्लेषण, भविष्यसूचक पाठ - ये सभी डीप लर्निंग की प्रगति का परिणाम हैं 🌊।.
2024 में, हिंटन को भौतिकी में नोबेल पुरस्कार । जी हाँ, भौतिकी में। कोड और संज्ञानात्मक क्षमता के बीच की सीमाएँ अब इतनी धुंधली हो गई हैं 🏆।
लेकिन बात ये है: हिंटन के बिना डीप लर्निंग में कोई उछाल नहीं आता - ये सच है। लेकिन साथ ही, मैकार्थी के बिना एआई क्षेत्र की शुरुआत ही नहीं हो सकती थी । उनका प्रभाव आज भी इसमें गहराई से समाया हुआ है।
मैकार्थी का काम? आज भी प्रासंगिक है 🧩📏
अजीबोगरीब मोड़ - आज जहां डीप लर्निंग का बोलबाला है, वहीं मैकार्थी के कुछ "पुराने" विचार फिर से चर्चा में आ रहे हैं। प्रतीकात्मक तर्क, ज्ञान ग्राफ और हाइब्रिड सिस्टम? ये एक बार फिर भविष्य बन रहे हैं।.
क्यों? क्योंकि जनरेटिव मॉडल चाहे कितने भी स्मार्ट क्यों न हों, वे कुछ मामलों में अभी भी कमज़ोर हैं - जैसे कि निरंतरता बनाए रखना, समय के साथ तर्क लागू करना या विरोधाभासों से निपटना। मैकार्थी 60 और 70 के दशक में ही इन पहलुओं पर काम कर रहे थे।.
इसलिए जब लोग एलएलएम को लॉजिक लेयर्स या सिंबॉलिक ओवरले के साथ मिलाने की बात करते हैं - तो वे, जानबूझकर या अनजाने में, उनकी कार्यप्रणाली को दोहरा रहे होते हैं।.
तो, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का जनक कौन है? 🧠✅
इसमें कोई संकोच नहीं: जॉन मैकार्थी ।
उन्होंने ही इस शब्द का नाम रखा। उन्होंने ही इस भाषा को आकार दिया। उन्होंने ही इसके लिए उपकरण बनाए। उन्होंने ही कठिन प्रश्न पूछे। और आज भी, एआई शोधकर्ता उन विचारों से जूझ रहे हैं जिन्हें उन्होंने आधी सदी पहले ब्लैकबोर्ड पर उकेरा था।.
क्या आप LISP कोड में हाथ आजमाना चाहते हैं? सिंबॉलिक एजेंट्स के बारे में गहराई से जानना चाहते हैं? या यह पता लगाना चाहते हैं कि मैकार्थी के फ्रेमवर्क आज के न्यूरल आर्किटेक्चर के साथ कैसे जुड़ रहे हैं? मैं आपकी हर ज़रूरत पूरी कर सकता हूँ - बस पूछिए।.