ऐ शीतकालीन

एक ऐ शीतकालीन क्या है?

एआई विंटर उस समय की अवधि को संदर्भित करता है, जिसके दौरान व्यावसायिक और शैक्षणिक समुदायों के बीच इन तकनीकों में किए गए निवेश के साथ-साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए जनता की रुचि कम हो जाती है। एआई सर्दियों में, मशीनों में मानव जैसी बुद्धि विकसित करने की दिशा में काम करने वाले फंडों की कमी है।

चाबी छीन लेना

• एआई सर्दियों तब होती है जब सार्वजनिक हित कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के निरंतर अनुसंधान और विकास वित्त पोषण के लिए बर्बाद हो जाते हैं।
• जबकि 1950 और 60 के दशक में एआई को शुरू में तीव्र गति से विकसित किया गया था, फिर भी निराशाजनक प्रगति ने 1970 -’90 के दशक में एआई सर्दियों का नेतृत्व किया, जिसमें आर एंड डी अन्य क्षेत्रों में गियर शिफ्टिंग के साथ थे।
• हाल ही में, एआई ने एक महान पुनरुत्थान देखा है, लेकिन क्षितिज पर एक और एआई सर्दियों अभी भी संभव है।

एआई विंटर्स को समझना

एआई सर्दियों का उपयोग कुछ वर्षों या यहां तक ​​कि दशकों के दौरान किया गया है, जिसके दौरान एआई की रुचि और विकास अनिवार्य रूप से रुका हुआ है।आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कुछ अद्वितीय 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 नकल के खेल परीक्षण का प्रस्ताव दिया, जहां एक कंप्यूटर को मानव से अप्रभेद्य होना होगा।तब से, AI 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 की यह भयानक दृष्टिनए फंडिंग को भी हतोत्साहित कर सकती है, जबकि एअर इंडिया ट्यूरिंग टेस्ट पास करने से कितना दूर है, यहवर्तमानफंडको निराश कर सकता है।यह उस डर से अधिक निराशा है जिसने 70 के दशक के उत्तरार्ध में एआई ड्रॉप के लिए फंडिंग देखी और फिर 90 के दशक के अंत में 80 के दशक के अंत में।  उस समय के दौरान कंप्यूटर में प्रौद्योगिकी में बहुत सुधार हुआ, लेकिन AI पिछड़ गया।

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 के परिणामस्वरूप होती है, शैक्षणिक संस्थानों को एआई में एक और खोज होने तक वृद्धिशील सुधार पर काम करने के लिए छोड़ दिया जाता है। 

एक और 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। कंप्यूटरों 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 प्राप्त करना चाहता है ।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों में अब खुद को सिखाने की क्षमता है कि कैसे विविध चीजों को बेहतर तरीके से प्राप्त किया जा 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 एआई रिसर्च इन हाउस और साथ ही शैक्षणिक संस्थानों 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।