यसलाई धेरै जटिल नबनाऔं - यदि तपाईं सोचिरहनुभएको छ कि सम्पूर्ण कृत्रिम बुद्धिमत्ता आन्दोलनको सुरुवात वास्तवमा कसले गर्यो भने, कम्तिमा ऐतिहासिक रूपमा, उत्तर एकदमै सीधा छ: जोन म्याकार्थी । त्यो मानिस जसले एआईको प्रारम्भिक वर्षहरूमा मात्र भाग लिएनन् - उनले शाब्दिक रूपमा यसलाई नाम दिए। वाक्यांश कृत्रिम बुद्धिमत्ता ? उनको।
तर यसलाई आकर्षक उपाधि नठान्नुहोस्। यो सम्मानजनक होइन। यो कमाएको हो।
यसपछि पढ्न मन लाग्ने लेखहरू:
🔗 एआई कसरी सिर्जना गर्ने - फ्लफ बिना गहिरो डुबुल्की।
सुरुदेखि नै आफ्नै एआई निर्माण गर्नको लागि एक व्यापक, अर्थहीन गाइड।
🔗 क्वान्टम एआई भनेको के हो? - जहाँ भौतिकशास्त्र, कोड र अराजकताले एकअर्कालाई मिलाउँछन्
क्वान्टम मेकानिक्स र कृत्रिम बुद्धिमत्ताको दिमागलाई झुकाउने प्रतिच्छेदनको अन्वेषण गर्नुहोस्।
🔗 AI मा अनुमान भनेको के हो? - यो सबै एकसाथ आउने क्षण
प्रशिक्षित डेटा प्रयोग गरेर वास्तविक समयमा AI ले कसरी निर्णय लिन्छ र अन्तर्दृष्टि उत्पादन गर्छ जान्नुहोस्।
🔗 एआईमा समग्र दृष्टिकोण अपनाउनुको अर्थ के हो?
एआई सफलता किन एल्गोरिदम मात्र होइन - नैतिकता, उद्देश्य र प्रभाव पनि महत्त्वपूर्ण छ भनेर पत्ता लगाउनुहोस्।
जोन म्याकार्थी: पत्रिकामा लेखिएको नामभन्दा बढी 🧑📘
१९२७ मा जन्मिएका र २०११ मा आफ्नो मृत्यु नहोउन्जेलसम्म यस क्षेत्रमा सक्रिय रहेका जोन म्याकार्थीलाई मेसिनहरूको बारेमा अनौठो स्पष्टता थियो - तिनीहरू के बन्न सक्छन्, के कहिल्यै नहुन सक्छन्। स्नायु सञ्जालहरूले इन्टरनेट सर्भरहरू तोड्नुभन्दा धेरै अघि, उनी पहिले नै कठिन कुराहरू सोधिरहेका थिए: हामीले मेसिनहरूलाई कसरी सोच्न सिकाउने? के कुरालाई विचारको रूपमा पनि गणना गरिन्छ?
१९५६ मा, म्याकार्थीले डार्टमाउथ कलेजमा केही गम्भीर बौद्धिक शक्तिसँग मिलेर एक कार्यशाला आयोजना गरे: क्लाउड श्यानन (हो, जानकारी सिद्धान्तका व्यक्ति), मार्विन मिन्स्की, र केही अन्य। यो केवल केही धुलो शैक्षिक सम्मेलन मात्र थिएन। यो त्यो क्षण थियो। वास्तविक घटना जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहिलो पटक आधिकारिक रूपमा प्रयोग भएको थियो।
त्यो डार्टमाउथ प्रस्ताव? सतहमा अलि सुख्खा, तर यसले एउटा आन्दोलन सुरु गर्यो जुन अझै पनि सुस्त भएको छैन।
उसले वास्तवमा के गर्थ्यो? (धेरै, इमानदारीपूर्वक) 💡🔧
LISP, सुरुवातकर्ताहरूको लागि
१९५८ मा, म्याकार्थीले LISP , जुन प्रोग्रामिङ भाषा दशकौंसम्म AI अनुसन्धानमा प्रभुत्व जमाउने थियो। यदि तपाईंले कहिल्यै "प्रतीकात्मक AI" शब्द सुन्नुभएको छ भने, LISP यसको वफादार कार्यशैली थियो। यसले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई पुनरावर्ती तर्क, नेस्टेड तर्क - मूल रूपमा, हामीले अब धेरै फ्यान्सियर प्रविधिबाट अपेक्षा गर्ने चीजहरूसँग खेल्न दियो।
समय-साझेदारी: OG क्लाउड
म्याकार्थीको समय-साझेदारीको - धेरै प्रयोगकर्ताहरूलाई एकैचोटि कम्प्युटरसँग अन्तर्क्रिया गर्न अनुमति दिनु - ले कम्प्युटिङलाई स्केलेबल कुरातर्फ धकेल्न मद्दत गर्यो। तपाईं यो क्लाउड कम्प्युटिङको प्रारम्भिक आध्यात्मिक पुर्खा पनि तर्क गर्न सक्नुहुन्छ।
उनी मेसिनहरूले तर्क गरोस् भन्ने चाहन्थे
। धेरैजसो हार्डवेयर वा साँघुरो नियम सेटहरूमा केन्द्रित थिए, म्याकार्थी तर्कमा डुबे - परिस्थिति क्याल्कुलस र परिक्रमा । यी बजवर्डहरू होइनन्। तिनीहरू त्यस्ता फ्रेमवर्कहरू हुन् जसले मेसिनहरूलाई कार्य गर्न मात्र होइन, समय र अनिश्चिततामा तर्क गर्न मद्दत गर्दछ।
ओह, अनि उनले स्ट्यानफोर्ड एआई ल्याबको सह-स्थापना गरे।
स्ट्यानफोर्ड एआई ल्याब (SAIL) शैक्षिक एआईको आधारशिला बन्यो। रोबोटिक्स, भाषा प्रशोधन, दृष्टि प्रणाली - ती सबैको जरा त्यहाँ थियो।
यो केवल उनी मात्र थिएनन् 📚🧾
हेर्नुहोस्, प्रतिभा विरलै एकल अभिनयमा मात्र सीमित हुन्छ। म्याकार्थीको काम आधारभूत थियो, हो, तर एआईको मेरुदण्ड निर्माणमा उनी एक्लै थिएनन्। यहाँ अरू को उल्लेख गर्न योग्य छन्:
-
एलन ट्युरिङ - १९५० मा "के मेसिनहरूले सोच्न सक्छन्?" भन्ने प्रश्नको प्रस्ताव गरेका थिए। उनको ट्युरिङ परीक्षण आज पनि उल्लेख गरिएको छ। दूरदर्शी र दुःखद रूपमा आफ्नो समयभन्दा अगाडि 🤖।
-
क्लाउड श्यानन - म्याकार्थीसँग डार्टमाउथ सम्मेलन सुरु गर्न मद्दत गरें। साथै एउटा मेकानिकल माउस (थेसियस) पनि बनाएँ जसले सिकेर भूलभुलैया समाधान गर्थ्यो। १९५० को दशकको लागि अलि अवास्तविक 🐭।
-
हर्बर्ट साइमन र एलेन नेवेल - उनीहरूले तर्क सिद्धान्तकार , एउटा कार्यक्रम जसले प्रमेयहरू प्रमाणित गर्न सक्छ। मानिसहरूले सुरुमा यो कुरा विश्वास गरेनन्।
-
मार्भिन मिन्स्की - समान भूमिकाका सिद्धान्तकार र टिंकर। उनी स्नायु जाल, रोबोटिक्स र बोल्ड दार्शनिक उपायहरू बीच उफ्रिए। वर्षौंदेखि म्याकार्थीको बौद्धिक झगडा साझेदार 🛠️।
-
निल्स निल्सन - योजना, खोज र एजेन्टहरूको बारेमा हामीले सोच्ने तरिकालाई शान्तपूर्वक आकार दिनुभयो। धेरैजसो प्रारम्भिक एआई विद्यार्थीहरूले आफ्नो डेस्कमा खोलेका पाठ्यपुस्तकहरू लेख्नुभयो।
यी मान्छेहरू साइड क्यारेक्टरहरू थिएनन् - तिनीहरूले एआई के हुन सक्छ भन्ने कुराको किनारा परिभाषित गर्न मद्दत गरे। तैपनि, म्याकार्थीले केन्द्रमा राखे।
आधुनिक समय? त्यो त अर्कै लहर हो 🔬⚙️
छिटो अगाडि बढ्नुहोस्। तपाईंसँग जेफ्री हिन्टन , योशुआ बेन्जियो र यान लेकुन "गहिरो शिक्षाका गडफादरहरू" भनेर चिनिन्छन्
१९८० को दशकमा हिन्टनको ब्याकप्रोपेगेशन मोडेलहरू केवल हराएर गएनन् - तिनीहरू विकसित भए। २०१२ सम्ममा, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरूमा उनको कामले एआईलाई सार्वजनिक स्पटलाइटमा ल्याउन मद्दत गर्यो। सोच्नुहोस्: छवि पहिचान, आवाज संश्लेषण, भविष्यसूचक पाठ - सबै त्यो गहिरो सिकाइ गतिबाट उत्पन्न हुन्छ 🌊।
२०२४ मा, हिन्टनलाई भौतिकशास्त्रमा नोबेल पुरस्कार । हो, भौतिकशास्त्र। कोड र अनुभूति बीचको रेखाहरू अहिले यसरी धमिलो भएका छन् 🏆।
तर कुरा यहाँ छ: न हिन्टन, न गहिरो सिकाइको उछाल - साँचो। तर, न म्याकार्थी, न त सुरुदेखि नै एआई क्षेत्र । उनको प्रभाव हड्डीहरूमा छ।
म्याकार्थीको काम? अझै पनि सान्दर्भिक 🧩📏
अनौठो मोड - आज गहिरो सिकाइले नियम बनाए पनि, म्याकार्थीका केही "पुराना" विचारहरू पुनरागमन भइरहेका छन्। प्रतीकात्मक तर्क, ज्ञान ग्राफ, र हाइब्रिड प्रणालीहरू? तिनीहरू फेरि भविष्य हुन्।
किन? किनभने जेनेरेटिभ मोडेलहरू जति नै स्मार्ट भए पनि, तिनीहरू अझै पनि केही कुराहरूमा कमजोर हुन्छन् - जस्तै स्थिरता कायम राख्ने, समयसँगै तर्क लागू गर्ने, वा विरोधाभासहरूसँग व्यवहार गर्ने। म्याकार्थीले पहिले नै ६० र ७० को दशकमा ती किनारहरूको अन्वेषण गरिरहेका थिए।
त्यसैले जब मानिसहरूले LLM हरूलाई तर्क तहहरू वा प्रतीकात्मक ओभरलेहरूसँग मिसाउने बारेमा कुरा गर्छन् - तिनीहरू जानाजानी होस् वा नहोस्, उनको प्लेबुकलाई पुन: अवलोकन गरिरहेका हुन्छन्।
त्यसो भए, एआईका पिता को हुन्? 🧠✅
यहाँ कुनै हिचकिचाहट छैन: जोन म्याकार्थी ।
उनले नामको रचना गरे। भाषालाई आकार दिए। उपकरणहरू निर्माण गरे। कठिन प्रश्नहरू सोधे। र अहिले पनि, एआई अनुसन्धानकर्ताहरू अझै पनि आधा शताब्दी अघि चकबोर्डहरूमा उनले बनाएका विचारहरूसँग जुधिरहेका छन्।
LISP कोडमा घुम्न चाहनुहुन्छ? प्रतीकात्मक एजेन्टहरूमा डुब्न चाहनुहुन्छ? वा म्याकार्थीको फ्रेमवर्कहरू आजको तंत्रिका आर्किटेक्चरसँग कसरी मर्ज हुँदैछन् भनेर ट्रेस गर्नुहोस्? म तपाईंलाई समेट्छु - सोध्नुहोस्।