ऐ शीतकालीन
एआई विंटर एक ऐसी अवधि को संदर्भित करता है, जिसके दौरान मशीनों में मानव जैसी बुद्धि विकसित करने की दिशा में काम करने वाली गतिविधियों के लिए धन की कमी होती है। एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) सर्दियों की विशेषता कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में वित्त पोषण में कमी है, लेकिन यह अक्सर सार्वजनिक हित में गिरावट के साथ मेल खाता है।
जब धन के स्रोत सूख जाते हैं और कंपनियां एआई-संबंधित अनुसंधान और विकास में निवेश करना छोड़ देती हैं, तो क्षेत्र में नवाचार की दर धीमी हो जाती है क्योंकि यह केवल सबसे समर्पित शिक्षाविदों के लिए छोड़ दिया जाता है। एआई सर्दियों को तब माना जाता है जब वर्तमान प्रौद्योगिकी की सीमा कम नाटकीय प्रगति होती है, शैक्षणिक संस्थानों को एआई में एक और खोज होने तक वृद्धिशील सुधार पर काम करने के लिए छोड़ दिया जाता है।
ब्रेकिंग ऐ ऐ विंटर
एआई सर्दियों का उपयोग कुछ वर्षों या यहां तक कि दशकों का वर्णन करने के लिए किया गया है, जिसके दौरान एआई की रुचि और विकास अनिवार्य रूप से रुका हुआ है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कुछ विशिष्ट जनसंपर्क समस्याओं से ग्रस्त है, जो प्रौद्योगिकी के अधिकांश क्षेत्रों में एक ही सीमा तक सामना नहीं करते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लक्ष्य 1950 के दशक में एलन ट्यूरिंग द्वारा निर्धारित किया गया था। उन्होंने नकली गेम टेस्ट का प्रस्ताव दिया, जहां एक कंप्यूटर को मानव से अविभाज्य होना होगा। तब से, एआई के प्रलय का दिन इसे मानवता को प्रतिस्थापित करते हुए देखता है जैसे ही वह इसका अनुकरण कर सकता है। एआई शोधकर्ताओं के लिए दुर्भाग्य से, एक भगोड़ा विलक्षणता का यह भयानक दृष्टिकोण नई फंडिंग को भी हतोत्साहित कर सकता है, जबकि एअर इंडिया ट्यूरिंग टेस्ट पास करने से कितना दूर है, यह वर्तमान फंड को निराश कर सकता है। यह उस डर से अधिक निराशा है जिसने 70 के दशक के उत्तरार्ध में AI ड्रॉप के लिए फंडिंग देखी और फिर 90 के दशक के अंत में 80 के दशक के अंत में। कंप्यूटर में प्रौद्योगिकी उस समय के दौरान काफी सुधार हुआ, लेकिन एआई पिछड़ गया।
ऐ शीतकालीन आ रहा है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, जैसा कि ट्यूरिंग ने अपने परीक्षण के लिए कल्पना की थी, अभी भी एक तरह से बंद है। कंप्यूटर ने शतरंज, गो और यहां तक कि खतरे में शीर्ष खिलाड़ियों को हराने के लिए अपनी बेहतर मेमोरी और प्रोसेसिंग पावर का उपयोग किया है, लेकिन ये सीमित अनुप्रयोग हैं। एआई और उसके लक्ष्यों की अवधारणा में सकारात्मक बदलाव आया है। मानवतावाद के साथ खुश रहने वाले सामान्यवादी दिमाग से मेल खाने के बजाय, एआई अब गहरी सीखने जैसी तकनीकों के माध्यम से विशेष कार्यों में विशेषज्ञता चाहता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों में अब खुद को सिखाने की क्षमता है कि कैसे विभिन्न चीजों में बेहतर हो सकता है जैसे कि छवियों की सामग्री को पहचानना, प्राकृतिक भाषा को समझना और मोबाइल डिवाइस पर किसी व्यक्ति की अगली कार्रवाई की आशंका। इन सफलताओं ने एक और AI सर्दियों के आगमन को धक्का दिया है क्योंकि वे व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य हैं। एक AI जो ऑनलाइन लेन-देन के माध्यम से एक उपयोगकर्ता को मार्गदर्शन कर सकता है, वह पैसे के लायक है, क्योंकि एक ऐसा व्यक्ति है जो ऑनलाइन चैट में एक प्रश्न का उत्तर दे सकता है, बजाय इसके कि कोई उपयोगकर्ता किसी भौतिक स्थान पर आए या फोन कॉल करे। इन मूर्त लाभों में घर में, साथ ही शैक्षणिक संस्थानों में AI अनुसंधान में निवेश करने वाली कंपनियां और सरकारें हैं।
जब तक एआई एक दिशा में आगे बढ़ना जारी रखता है जहां कंपनियां संभावित लागत बचत या लाभ देख सकती हैं, तब तक सेट करने के लिए किसी भी प्रकार की एआई सर्दियों के लिए सेक्टर बहुत गर्म होगा।
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