નમસ્તે મિત્રો,
આપણે આ શ્રેણીમાં
કૃત્રિમ બુદ્ધિ વિશે કેટલીક વસ્તુઓ શીખીશું.
આપણે પ્રથમ ભાગ સાથે પ્રારંભ કરીશું.
ચાલો તે સમજવાનો પ્રયત્ન કરીએ
મારી પોતાની વ્યાખ્યામાં કૃત્રિમ બુદ્ધિ
એક મુશ્કેલ પ્રોગ્રામ્સ લખવા વિશે છે.
મુશ્કેલ પ્રોગ્રામ્સ ને લગતા તમે કદાચ વિચારો છો.
મુશ્કેલ પ્રોગ્રામ્સ નો અર્થ એ નથી
જે સમજવા માટે ખૂબ જ મુશ્કેલ છે
અથવા ફક્ત સૌથી હોશિયાર લોકો જ લખી શકે છે
અથવા તે ફક્ત હોશિયાર લોકો
સમજી શકે છે. ના, એવું નથી.
મુશ્કેલ નો,
અર્થ એટલે કે કૃત્રિમ બુદ્ધિ ના આ વ્યાખ્યાનમાં,
એવો કંઈક થાય જે કમ્પ્યુટર દ્વારા કરવાનું શક્ય નથી,
પરંતુ જે મનુષ્ય દ્વારા સરળતાથી થઈ શકે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, મારી ચાર વર્ષની પુત્રી
નવી કાર જુએ છે અને ઝડપથી તેને ઓળખે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, જો તે મારુતિ વાન જુએ છે
અને એના પછી ધારો કે તે સેડાન જુએ છે,
અને પછી માનો કે એક મારુતિ 800 કાર ત્યાંથી પસાર થાય છે,
તો એ ઓળખી કાળશે કે તે કાર છે,
પછી ભલે પણ તે બીજી કારો થી અલગ હશે જે તેને પેહલા દેખી હતી.
તો શું આ કોઈ કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ કરી શકે છે?
તે સવાલ નો જવાબ આપવા માંગો છો.
અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ નો અભ્યાસ કરવાનો અર્થ એ જ છે કે,
કમ્પ્યુટર જોડે થી એ કાર્ય કરાવી શકાય જે કાર્ય કરવા માં ક્યારેક ક્યારેક લોકો વધારે સારા સાબિત થયા છે.
આવો, આપણે એક વસ્તુ સમજવાની કોશિશ કરીએ.
ઉદાહરણ તરીકે, જો તમને બહુ વર્ષો પછી તમને તમારો કોઈ મિત્ર મળે છે
અને તેની ઉંચાઈ અને પહોળાઈ વધી ગઈ છે
તો પણ તમે એને ઓળખી કાઢો છો.
તમે આવું કેવી રીતે કરી શકો છો? ક્યારેક તમે અને વિશે વિચાર્યું છે?
તમે પોતા ની જાત ને સવાલ કરો છો , અને તમને જાણ થાય છે
કે તમે આ કેવી રીતે કરી લીધું ?
પરંતુ જો તમે એવું ઈચ્છો છો કે એક કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ આ કાર્ય કરે,
તો આમ કરવા માટે કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ કેવી રીતે લખી શકાય?
આ જ કૃત્રિમ બુદ્ધિ છે.
આપણે હવે આ ભાગ માં કૃત્રિમ બુદ્ધિ વિશે થોડી વસ્તુઓ નો
અભ્યાસ કરીશું.
અને ખરેખર, કૃત્રિમ બુદ્ધિ ના પરિચય સાથે આપણે શરૂઆત કરીશું,
આપણે આ ભાગ માં વાત કરીશું કે આનું શું લક્ષ્ય હતું
અને અત્યાર સુધી માં સિદ્ધ થઇ ગયું છે,
તો ચાલો હવે આપણે એ સમસ્યાઓ સાથે
શરુ કરીએ કે જેના વિશે પહેલે થી
ઉલ્લેખ કર્યો હતો.
હું તેમને ખાસ સમસ્યા કહું છું જેના પર ખાસ ધ્યાન આપવાની જરૂર છે.
કમ્પ્યુટર માટે સમસ્યા નો ઉકેલ લાવવો મુશ્કેલ કેમ છે ?
હું ફરી થી કહેવા માંગુ છું કે કોમ્પ્યુટરો ને એ સમસ્યા હલ કરવા માટે
બનાવેલ નથી.
તે વોન ન્યુમેન આર્કિટેક્ચર ના ઉપયોગ થી બનાવેલ છે જેમાં પ્રોસેસર હોય છે,
બહુ ઝડપ થી કામ કરવા વાળા પ્રોસેસર, અને,
તે નિશ્ચિત અનુક્રમ માં જ કામ કરે છે.
જયારે થી તેના થી વિપરીત માનવ મગજ માં
ચેતા કોષો હોય છે અને
દસ ઘાતાંક દસ ચેતા કોશિકાઓ ની સાથે સાથે દસ ઘાતાંક ચૌદ આંતરસંબંધો હોય છે
જે ગતિશીલ એકબીજા સાથે જોડાયેલા છે.
જે મુખ્ય રીતે દ્રષ્ય અને શ્રાવ્ય સંબંઘી હોય છે અને એના માટે
વધારે સમાંતર પ્રક્રિયાની જરૂર હોય છે.
મગજ આ વસ્તુ ઓ સાંભળવા માટે સક્ષમ હોય છે.
કમ્પ્યુટર આના થી વિપરીત પ્રોસેસીંગ કરે છે, જે સારું નથી.
આવી રીત ની સમાંતર પ્રક્રિયા માટે નથી.
માનવ મગજ કમ્પ્યુટર ની તુલના માં માહિતી ને અલગ રીતે સંગ્રહ કરે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, હું તમને એક સવાલ પૂછું છું
કે એક અભિનેતા છે, હિન્દી સિનેમા માં 70 વર્ષ ના છે
જેમને સફેદ દાઢી છે અને ચશ્માં પેહરે છે,
તો તમે તરત જ ઓળખી કાઢશો કે એ અમિતાભ બચ્ચન છે.
શું હું એવો કોઈ કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ લખી શકું છું જે તે કામ કરી શકે?
લોકોએ નકલ કરવાની કોશિશ કરી પણ તે ખરેખર ખૂબ જ મુશ્કેલ છે.
અથવા ઉદાહરણ તરીકે, હું થોડા ગીતો નું સંગીત વગાડું છું અને
તે પછી તરત જ તમે તેને ઓળખી કાઢો છો કે એ ‘આવારા હૂં’ અથવા કંઈ બીજું ગીત છે.
ઠીક છે, તમે આવું કંઈક કરી શકો છો?
તમે તે કેવી રીતે કરી શક્ય, જુઓ, અમારી પાસે ગીતોનો વિશાળ ડેટાબેસ છે અને આપણી પાસે
ગીતો સાથે જોડાયેલી અન્ય ઘણી માહિતી હોય છે
અને જયારે આપણે ફક્ત ગીતના કેટલાક શબ્દ ને સાંભળીએ છીએ
કે અમે યાદ કરીએ છે અને આપણ ને તે ગીત યાદ આવી જાય છે.
આપણે તે કેવી રીતે કરી શકીયે છીએ?
કૃત્રિમ બુદ્ધિ એ એવા પ્રોગ્રામ લખવા વિશે છે જે માનવ મગજની કામગીરીની નકલ કરી શકે છે
અને જે સમસ્યાઓનું નિવારણ કરી શકવા માટે
માનવ મગજ કરવા માટે સક્ષમ છે.
ઠીક છે, ચાલો આપણે કેટલીક વ્યાખ્યાઓ જોઈએ.
તેના એક લોકપ્રિય પુસ્તકમાં ઇલેન રિચ કહે છે કે
એઆઇ એ એવા પ્રોગ્રામ્સનો અભ્યાસ છે કે જે સમયે લોકો વધુ સારા છે.
એક વધુ લેખક તેને મૂકે છે:
કૃત્રિમ બુદ્ધિ એ પ્રોગ્રામ્સ
અથવા રચક તત્વ નો અભ્યાસ છે જે માણસોની જેમ સમજી, અનુભવી,
આગાહી કરી અને ચાલાકી કરી શકે છે.
મારો મતલબ છે કે તમે કોઈ પુસ્તક વાંચો, નવું પુસ્તક, તમને નવી વ્યાખ્યા મળે.
આવી સેંકડો વ્યાખ્યાઓ છે,
પરંતુ કોઈ પણ વ્યાખ્યા સો ટકા સાચી નથી
કારણ કે બુદ્ધિ, તે પોતે જ વ્યાખ્યાયિત કરવું મુશ્કેલ છે
અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ ને નિર્ધારિત કરવું વધુ મુશ્કેલ છે,
ખૂબ મુશ્કેલ.
તો, ઠીક છે, હવે અમે અમારી વ્યાખ્યા શૂન્ય કરવાનો પ્રયાસ કરીશું નહીં.
તેનો અર્થ શું છે તે સમજવાનો પ્રયત્ન કરીશું.
હકીકતમાં, હું એ પુનરાવર્તિત કરવા માંગુ છું કે હું મુશ્કેલ પ્રોગ્રામ્સ વિશે વાત કરીશ
અને ઇન્ટેલીજેન્ટ પ્રોગ્રામ્સ વિશે નહીં.
ઉદાહરણ તરીકે, જો તમે પ્રોગ્રામ્સ લખવા માંગતા હોવ,
જે રોબોટ્સને કરવા દે છે.
શું તમને લાગે છે કે આ એક બુદ્ધિશાળી વસ્તુ છે?
એવું લાગતું નથી.
પરંતુ જો તમને ખાતરી ન હોય કે
રોબોટ ટૂથબ્રશને ખૂબ સખત રીતે દબાવશે નહીં
કેમ કે તે તૂટી જશે
અથવા ઉદાહરણ તરીકે, ચાક ઉપાડો.
પ્રોગ્રામરે રોબોટમાં આ પ્રોગ્રામ કરવું ખૂબ મુશ્કેલ છે.
રોબોટ રમતા ટેબલ ટેનિસની કલ્પના કરો.
શું તમે આ માટે પ્રોગ્રામ લખી શકો છો?
હકીકતમાં, આજ સુધી કોઈ પણ વ્યક્તિ આમ કરવામાં સફળ થઈ નથી.
કેમ? કારણ કે તે ખૂબ જ મુશ્કેલ છે.
કેમ આટલું મુશ્કેલ છે? ચાલો સમજીએ કે આવું કરવું કેમ મુશ્કેલ છે.
હકીકતમાં, વિચારવું એઆઈ મ ાણસોની જેમ અનુકરણ કરવા માટે
બનાવવામાં આવ્યું છે, તેની ખાતરી કરવા માટે
કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ ટેબલ ટેનિસ અથવા ચેસ અથવા
અન્ય સમાન બુદ્ધિશાળી કાર્ય નિદાન કરે છે,
અથવા રમે છે કરી શક્યા..
ચોક્કસ ધ્યેયો પ્રાપ્ત થયા છે. કેટલાક લક્ષ્યો પ્રાપ્ત થયા નથી, કેમ??
ઠીક છે,
કારણ કે કમ્પ્યુટર્સ માનવ મગજ કરતાં ખૂબ, ખૂબ જ અલગ રીતે
કાર્ય કરે છે.
માનવ મગજ એનાલોગ સંકેતો સાથે રમવા માટે રચાયેલ છે.
માનવ મગજ દ છે ... અયોગ્ય, ખોટી, અપૂર્ણ માહિતી સાથે કામ કરવા
માટે રચાયેલ છે.
કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ ઠીક નથી.
જો તમે કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ એવું કંઈક કરવા માંગો છો જે મનુષ્ય જેવું જ હોય,
તો આપણે વસ્તુઓ શીખવાની જરૂર છે, કૃત્રિમ બુદ્ધિ નામની ટેકનોલોજી કહેવામાં આવે છે.
કૃત્રિમ બુદ્ધિ કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ ને મનુષ્યની
જેમ કાર્ય કરે છે.
ઠીક છે, હવે આપણે કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિક વિશે અભ્યાસ કરશે
પરંતુ તે પહેલાં, હું તમને કહું છું કે કૃત્રિમ બુદ્ધિ નો શા માટે અભ્યાસ કરવો જોઈએ.
તે સાઠના દાયકામાં શરૂ થયું હતું અને તે સુનિશ્ચિત કરવા માટે બનાવ્યું હતું કે લોકો...
માફ કરશો, તે ખાતરી કરવા માટે બનાવેલ હતું કે
કમ્પ્યુટર્સ એવું કંઈક કરી શકે છે કે જે મનુષ્ય પણ કરી શકે.
અને પ્રારંભિક તબક્કે, દરેક જણ તેના માટે ખૂબ
ઉત્સાહી હતા. લોકો પ્રોગ્રામ્સ લખતા,
ચલાવતા અને કેટલાક લોકો તેમાં સફળ થયા.
પરંતુ આજ સુધી 50 વર્ષ લાંબી મુસાફરીમાં
તે જે કરવાનું હતું તે કરી શક્યું નહીં.
કેટલીક સમસ્યાઓના કારણે,
તે તેના લક્ષ્ય અનુસાર કાર્ય કરી શક્યું નથી, જેની ચર્ચા આપણે હવે કરીશું.
પરંતુ હજી પણ તે મરી શક્યો નથી, અથવા તે સંપૂર્ણપણે નિષ્ફળ ગયો નથી.
તેમ છતાં આપણે પ્રોગ્રામ્સ લખવા માટે અસમર્થ છીએ
જે આપણને મનુષ્યની જેમ બરાબર વર્તે છે,
આપણી પાસે એવા પ્રોગ્રામ છે જે સહીઓ ઓળખી શકે છે,
જેમ કે પ્રોગ્રામ જે ચિત્રને ઓળખી શકે છે,
એવા પ્રોગ્રામ્સ છે જે અર્ધ માનવ ની રીતે માણસો સાથે વાતચીત કરી શકે છે
વગેરે.
આ રીતે, અમે સફળ થયાં છે
અને ખરેખર કેટલીક ખૂબ મોટી સમસ્યાઓનું નિરાકરણ કર્યું છે,
જેના વિશે તમે અમારા કૃત્રિમ બુદ્ધિ ની
આ યાત્રા દરમિયાન જાણશો.
ઠીક છે, મેં તમને હમણાં જ કહ્યું હતું કે અમારી પાસે કૃત્રિમ બુદ્ધિ એક ટેક્નિક છે
કે જેને આપણે આપણા પ ્રોગ્રામ માં વાપરવા માંગીએ છીએ.
તે શું છે? ચાલો આપણે આ વિશે વાત કરીએ ...
પ્રથમ વસ્તુ એ છે કે જ્યારે પણ તમે કૃત્રિમ બુદ્ધિ પ્રોગ્રામ્સ લખવાની કોશિશ કરો છો,
તેની કોઈ એલ્ગોરિધમ્સ હોતું નથી. ઉદાહરણ તરીકે,
જો હું તમને પૂછું, તો તમે તમારા મિત્રને કેવી રીતે ઓળખશો?
તમે કેવી રીતે જાણો છો?
પછી તમે જવાબ આપી શકશો નહીં કારણ કે તેનો કોઈ એલ્ગોરિધમ નથી.
ઠીક છે, જો તમે ચેસ રમી રહ્યા છો અને તમે કંઈક કરીને જીતો છો અને ,
જો હું તમને પૂછું કે તમે શું કોઈ એલ્ગોરિધમ અપનાવ્યું છે.
તો તમે શોધવાનો પ્રયત્ન કરશો પરંતુ જવાબ મળશે નહીં.
કૃત્રિમ બુદ્ધિ પ્રોગ્રામ્સ ની પાસે એલ્ગોરિધમ્સ હોતો નથી.
પ્રથમ તકનીક, કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિક એ છે
જ્યારે કોઈ અલ્ગોરિધમ ના હોય, ત્ત્યારે કોઈ બીજો રસ્તો શોધવાનું છે.
જો તમારો પ્રોગ્રામ કંઈક આવું કરવા માટે સક્ષમ છે,
તો હા, પ્રોગ્રામ એક કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિક ચલાવવા માટે સક્ષમ છે.
બીજો.
બીજી સમસ્યા, કેટલીકવાર આપણી પાસે એલ્ગોરિધમ હોય છે,
પરંતુ તે એલ્ગોરિધમ્સ
ના ઘણા બધા સંયોજનો ક્રમચયો સાથે આવે છે,
જેને અલ્ગોરિધમ
રીયલ ટાઈમ માં પૂર્ણ થઈ શકતા નથી.
ઉદાહરણ તરીકે, જેને ટ્રાવેલિંગ સેલ્સમેન સમસ્યા કહે છે.
જો તમે 25 શહેરની મુસાફરી કરવા માંગતા હોય
અને તેના માટે ટૂંકો રસ્તો શોધવા માંગતા હોવ
તો ટ્રાવેલિંગ સેલ્સમેનને બધા શહેરો ની આજુ બાજુ ફરવું પડે છે
અને તે 25 શહેરોની વચ્ચે ટૂંકી રસ્તો શોધવો પડે છે.
જો તમે કમ્પ્યુટિંગની પરંપરાગત ટેક્નિક નો ઉપયોગ કરો છો,
તો પ્રોગ્રામ સેલ્સમેન ની આખી જિંદગી પસાર કર્યા પછી પણ પૂર્ણ થશે નહીં.
તેથી આ એવી વસ્તુ છે જે ખૂબ જ મુશ્કેલ છે,
કોમ્બિનેશન્સ એન્ડ પરમ્યુટેશન્સ.
એલ્ગોરિધમ ખૂબ જ સરળ છે,
તમારે ટૂંકી રીત શોધવી પડશે, આ માટે તમે એક
એલ્ગોરિધમ્સ લખી શકો છો.
પરંતુ આ એલ્ગોરિધમ રીઅલ ટાઇમ માં પૂર્ણ થશે નહીં.
તેથી, અહીં સમસ્યા આવે છે.
મેં હમણાં ચેઝ વિશે વાત કરી હતી,
જો તમે ચેઝ રમી રહ્યાં છો ...
અને જો તમને લાગે કે મારે રમત પૂરી ન થાય
ત્યાં સુધી બધી સંભવિત યુક્તિઓ શોધવા પડશે,
અને જો એના માટે તમે કોઈ કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ લખો છો,
અને જો તમે આ માટે શ્રેષ્ઠ માઇક્રોપ્રોસેસર પસંદ કરો છો
પણ વિશ્વના શ્રેષ્ઠ સુપર કમ્પ્યુટર
અને પણ સુપર કમ્પ્યુટર રમતની શરૂઆતથી
અંત સુધી બધી સંભવિત યુક્તિઓ ગણતરી કરી પ્રોગ્રામ આપે છે,
તો સુપર કમ્પ્યુટરકદાચ જાતે
100-500 વર્ષ સુધી આવું કરી શકે નહિ.
તેથી તે સમસ્યા છે.
પરમ્યુટેશન્સ ની સંખ્યા વધારે છે.
તેથી કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિક વિશેનો બીજો મુદ્દો એ છે
કે તે જે આ રીત ના સંયોજનો અને કોમ્બિનેશન્સ એન્ડ પરમ્યુટેશન્સ શોધી શકે.
કેટલીકવાર, તે ત્રીજો મુદ્દો છે જેનો હું ઉલ્લેખ કરવા માંગુ છું
તે છે કે ઘણા કિસ્સાઓમાં, આપણે ખરેખર શ્રેષ્ઠ જવાબો નથી માંગતા.
ઉદાહરણ તરીકે, જો હું ક્યાંક બહાર જવું છું અને મારી કાર ક્યાંક પાર્ક કરું છું
તો હું શ્રેષ્ઠ પાર્કિંગ સ્થળ શોધીશ નહીં,
હું ફક્ત એક સ્થળ શોધીશ જે મારા માટે કાર પાર્ક કરવા માટે સારું છે
અને હું પાર્ક કરી દઈશ.
જો મારે કોઈ રેસ્ટોરન્ટમાં જવું હોય,
તો હું ફક્ત શહેરની શ્રેષ્ઠ રેસ્ટોરન્ટ નહીં શોધી.
હું એ રેસ્ટોરન્ટ જઈશ જ્યાં મારી ઓછામાં ઓછી જરૂરિયાતોને સંતોષાય.
જો હું કોઈ મૂવી જોવા જઉં છું,
તો હું શહેરની શ્રેષ્ઠ મૂવી અથવા
શ્રેષ્ઠ અભિનેતા નહિ શોધું,
હું તે શોધી રહ્યો નથી.
આપણામાંના મોટાભાગના શ્રેષ્ઠ ઉકેલો શોધી રહ્યા નથી.
આપણામાંના મોટાભાગના ઉકેલો શોધી રહ્યા છે
જે આપણા મનમાં છે તેવા કેટલાક માપદંડને પૂર્ણ કરે તે.
ઠીક છે તેથી તે કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિકની અન્ય લાક્ષણિકતા છે.
જો તમારી પાસે કંઈક આવું કરવા માંગતા હોય,
તો તે ખરેખર મહાન છે.
ઠીક છે, એક બીજી વાત,
પરંપરાગત પ્રોગ્રામ્સ માં શીખવાની ઘટક હોતી નથી,
મનુષ્ય વસ્તુઓ કેવી રીતે કરે છે? તેઓ કેવી રીતે તેઓ વસ્તુઓ કરવાનું શીખે છે?
તેઓ તેઓ તેના પર કામ કરીને, પ્રેક્ટિસ કરીને અને વધુ સારું
બનવા દ્વારા વસ્તુઓ કરવાનું શીખે છે.
શું આપણી પાસે કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ છે જે તે કરી શકે છે?
જો અમારી પાસે કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ છે જે જાતે શીખી શકે છે
તો અમને પ્રોગ્રામરોની જરૂર નથી.
ઠીક છે ઉદાહરણ તરીકે તમે ફક્ત એક એકાઉન્ટન્ટને પ્રોગ્રામ આપો છો,
એકાઉન્ટન્ટ તેની નોકરી કરે છે અને પ્રોગ્રામ
એકાઉન્ટ્સની ગણતરી કેવી રીતે કરવો તે શીખે છે.
અને તેથી આગળ.અમને પ્રોગ્રામરોની જરૂર નથી
પણ તે અશક્ય છે.
આપણે શીખવાની ઘટક એવી વસ્તુ છે
જે બિલ્ડ કરવા માટે
ખૂબ જ મુશ્કેલ વસ્તુ છે.
ઠીક છે, એક બીજી મહત્વપૂર્ણ બાબત.
ઉદાહરણ તરીકે, જો હું તમને કોઈ કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ આપું છું,
જે કૃત્રિમ બુદ્ધિ પ્રોગ્રામ છે,
જે ડૉક્ટરની નકલ કરી શકે છે અને અને અને તે તે
તમારા લક્ષણોને જુએ છે
અને નિદાન કરે છે કે તમને કેન્સર છે. તમે તેને વિશ્વાસ કરશો?
તમે નહીં કરો . કેમ?
સ્વાભાવિક છે કે, જ્યાં સુધી તમને
પૂરતા પુરાવા નહીં આપે ત્યાં સુધી કોઈ પણ આને માનશે નહીં.
તેને સમજૂતી કહેવામાં આવે છે. તે ઉદાહરણ
આપવું જોઈએ, ચાલો આપણે કેન્સર વિશે વાત ન કરીએ,
પરંતુ માની જો હું કોઈ ડૉક્ટર પાસે જઉં છું અને ડૉક્ટર કહે છે કે તમને મેલેરિયા છે,
તો હું શા માટે પૂછું છું?
તે કહેશે કે વૈકલ્પિક દિવસોમાં તમને શરદી થાય છે, તમને તાવ આવે છે,
તમને નબળાઇ લાગે છે અને સંભવત તમારા બ્લડ રિપોર્ટમાં એવું કહે છે.
પછી હું તેને સ્વીકારીશ.
કોઈ કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ તેના તર્કને સમજાવી શકે છે?
કોઈ કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ તેના પરિણામો સમજાવી શકે છે?
જો તે આવું છે, તો તેને બુદ્ધિશાળી પ્રોગ્રામ તરીકે સ્વીકારવાની વધુ સંભાવના છે.
ઠીક છે તેથી આ એક વધુ વસ્તુ છે જે કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિકએ કરવી જોઈએ.
ઠીક છે, તે કેવી રીતે થાય છે?
ઠીક છે ઉદાહરણ તરીકે, એક વસ્તુ જે ખૂબ જ, લગભગ બધા કૃત્રિમ બુદ્ધિ માં ખૂબ સામાન્ય છે
તેને વલણવાળું આધારિત શોધ કહેવામાં આવે છે.
હવે, વલણવાળું શું છે?
વલણવાળું એ રુલ ઓફ થમ્બ છે,
જે આપણને સંખ્યાબંધ વિકલ્પોને ટૂંકા કરવામાં મદદ કરે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, જો તમે ચેસ રમી રહ્યાં છો,
તો તમે ચેસના તમામ સંભવિત ચાલ વિશે વિચારશો નહીં.
તમે ફક્ત એક જ તરફ જોશો.
તમે તે કેમ કર્યું?
કારણ કે તે એવી વસ્તુ છે જે તમારા મગજના પાછળ દોડી રહી છે.
ઉદાહરણ તરીકે, તમે કેન્દ્રિય ભાગ પર નિયંત્રણ રાખવા માંગો છો,
તમે ઉદાહરણ તરીકે,
બીજી બાજુના રાજાને પકડો, જેને ચેક કહે છે
અથવા અથવા એવું કંઈક જોઈએ છે.
તેથી, તમે જાણો શું છે ... જે અન્ય લોકોની તુલનામાં વધુ સારી રીતે ચાલે છે.
તે જ્ જ્ઞાન વલણવાળું છે.
તેથી તમે… જો તમારી પાસે વાલતુવાદી છે, તો તમે જાણો છો કે કઈ ચાલ અન્યની તુલનામાં વધુ સારી છે
અને તમે તે ચાલ લઈ શકો છો
અને રમત જીતી શકો છો અથવા કરો… સારું કરો, ઠીક છે.
તેથી તે સર્વસામાન્ય છે.
હકીકતમાં,હ્યુરિસ્ટિક ડોમેન જ્ઞાન વિશે છે.
તમે ડોમેન જ્ઞાન કેવી રીતે મેળવી શકશો?
તમે કેવી રીતે નિષ્ણાત બની શકું?
મેં તમને પહેલેથી જ કહ્યું છે. જો તમે માનવી છો,
તો તમે તેની પ્રેક્ટિસ કરીને નિષ્ણાત બની શકો છો.
બરાબર, તો પણ તમે માત્ર પ્રેક્ટિસ જ કરી રહ્યા નથી,
તમારા ધ્યાનમાંના
રુલ ઓફ થમ્બ તરીકે તમે તમારા પ્રયોગના પરિણામો પણ એકઠા કરી રહ્યા છો.
ઉદાહરણ તરીકે, જો વિરોધી એક્સ રમી રહ્યો હોય,
તો તમે જાણો છો કે આ ખતરનાક બની રહ્યું છે,
અને તમે વધુ સાવધ છો
અને તમને ખબર છે કે તમારે તમારી જાતને તેનાથી બચાવવા માટે વાય રમવાનું રહેશે.
કારણ કે તે અનુભવ તમને કહ્યું છે.
જો તમે તે કરો છો,
તો તે એક વલણવાળું ઉપયોગનું ઉદાહરણ છે.
હું તમને એક વધુ ઉદાહરણ આપું છું.
ઉદાહરણ તરીકે, જો તમને તરસ લાગી હોય,
અને જો તમે કહો તો,
ટેકરી પર ચડવું. તમે ઉપર નહીં જશો, તમે નીચે જાઓ. કેમ?
કારણ કે તેને ટેકરીઓથી પાણી મળવાની સંભાવના છે.
તેથી તે એક લૌકિક છે.
ઠીક છે તેથી આ વલણવાળું ઉદાહરણો છે.
બીજો મુદ્દો, જ્યારે અમે કૃત્રિમ બુદ્ધિ તકનીકો વિશે બીજી વાત કરી રહ્યા છીએ
ત્યારે તમે આ માહિતી કેવી રીતે સંગ્રહિત કરશો અને
તમે તેનાથી કેવી રીતે વિચારી શકો છો?
ઉદાહરણ તરીકે, ત્યાં એક પ્રોલોગ પ્રોગ્રામ છે.
પ્રોલોગ એ એક એવી ભાષા છે જે ખૂબ જ શક્તિશાળી,
કૃત્રિમ બુદ્ધિ માહિતીના ક્ષેત્રમાં ખૂબ ઉપયોગી છે.
તમે પીપીટી પર જોઈ શકો છો
કે ત્યાં ત્રણ આગાહીઓ છે. એક માતા, દેવકી, કૃષ્ણ,
બીજો એક ભાઈ, કંસા, દેવકી
અને ત્રીજો મામા એક્સ, વાય જો ભાઈ એક્સ, ઝેડ અને માતા ઝેડ, વાય.
હવે, જો તમે ફક્ત આ જુઓ,
તો તમે સરળતાથી પોતાને ખાતરી આપી શકો છો કે
તમે સાબિત કરી શકો છો કે કંસા કૃષ્ણની મામા છે.
હવે, તેને અનુમાન કહેવામાં આવે છે.
પ્રથમ ત્રણ પગલાં
જ્ઞાન અને જે
અમે સાબિત કર્યા છે
તેનું વર્ણન છે તેને અનુમાન કહે છે.
તેથી, તમે માહિતી કેવી રીતે સંગ્રહિત કરો છો
અને તમે તેમાંથી કંઈક કેવી રીતે પ્રાપ્ત કરી શકો છો
તે જ કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિકમાં આવશ્યક છે.
ઠીક છે બીજું કંઈક છે જેને ફ્રેમ્સ કહેવામાં આવે છે.
હકીકતમાં, પૂર્વનિર્ધારિત તર્ક એ જ્ પ્રતિનિધિત્વ કરવાની એક રીત છે.
બીજા એકને ફ્રેમ્સ કહેવામાં આવે છે.
આપણામાંના મોટાભાગના લોકો જે સી ++ અને જાવા અને તે જેવી ભાષાઓનો અભ્યાસ કરે છે,
તેઓ જાણે છે કે આ ભાષાઓ ઓબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ લક્ષી
રજૂઆતના સ્વરૂપમાં માહિતી સ્ટોર કરી રહી છે.
જ્યારે આપણે ઓબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ રજૂઆતમાં માહિતી સંગ્રહિત કરીએ છીએ,
ત્યારે આપણે વસ્તુઓનું વર્ગ અને ઓબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ ના રૂપમાં વર્ણન કરીએ છીએ અને આગળ આગળ.
તેથી, ફ્રેમ જેવું જ છે.
હકીકતમાં ફ્રેમ લક્ષી પ્રોગ્રામિંગનો ઓબ્જેક્ટ કરવા માટેનો એક પૂર્વગામી છે.
અને જો તમે ફ્રેમ્સ વિશે થોડું વધારે અભ્યાસ કરો છો,
તો તમે જાણો છો કે જ્યારે ફ્રેમ્સ ડિઝાઇન કરવામાં આવી હતી,
ત્યારે ઓબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ કમ્પ્યુટિંગની કોઈ કલ્પના નહોતી. તે પછી આવ્યો.
કોઈપણ રીતે.
એક વધુ ક્ષેત્ર જે આજે વધી રહ્યો છે.
તેમને સફ્ટવેર રોબોટ્સ અથવા બોટ્સ
કહેવામાં આવે છે અને ત્યાં કંઈક છે જેને મોબાઇલ એજન્ટો કહે છે.
હકીકતમાં, જ્યારે હું પીએચડી કરી રહ્યો હતો,
ત્યારે મેં એક ઈન્ટ્રુસીઓન ડિટેકશન સિસ્ટમ લખી હતી
જ્યાં ત્યાં મારા મશીન પર રોબોટ્સ બેઠા હતા અને પછી જે નેટવર્ક પર મુસાફરી કરે છે,
ત્યાં બીજા મશીન પર બેસો, માહિતી એકત્રિત કરો અને તેથી આગળ.
હવે તેને મોબાઇલ એજન્ટ કહેવામાં આવે છે.
કૃત્રિમ બુદ્ધિ માં ઘણી ટેક્નિક રચાયેલ છે
જે મોબાઇલ એજન્ટો ને નેટવર્કમાં આગળ વધવા દે છે,
બીજા પર જાઓ અને જીએ ... માહિતી એકત્રિત કરે છે અને તેમને દૂરસ્થ સ્થળે એકત્રિત કરે છે.
તેથી તે જ્ઞાન નું પ્રતિનિધિત્વ અને પ્રક્રિયા કરવાની
ખૂબ જ શક્તિશાળી પદ્ધતિ છે.
એક વધુ અસર ... તેને કરવાની મહત્વની પદ્ધતિ
એ એન્ટિટી રિલેશન આકૃતિ ના કેટલાક સ્વરૂપનો ઉપયોગ છે.
તે ઇ આર આકૃતિ નથી જેનો આપણે ઉપયોગ કરીએ છીએ… સામાન્ય રીતે ઉપયોગ કરીએ છીએ પરંતુ બીજું કંઈક.
ત્યાં કંઈક છે જેને સિમેન્ટીક નેટવર્ક કહે છે.
સિમેન્ટીક નેટવર્ક એ
એન્ટિટીઝને અર્થપૂર્ણ રીતે,
કનેક્ટ કરવા વિશે છે. તેથી તેમાં સંસ્થાઓ અને અને અને તેમની વચ્ચે કેટલાક સંબંધો શામેલ છે.
તેમના વિશે પછીથી અભ્યાસ કરીશું.
તેથી જ્ઞાન ને રજૂ કરવાની ઘણી રીતો છે,
કમ્પ્યુટર સિસ્ટમોએ પ્રદાન કરવાની જરૂર છે.
હવે આ વસ્તુઓ કેવી રીતે પ્રદાન કરવામાં આવે છે,
તમે જ્ઞાન ને કેવી રીતે રજૂ કરો છો, તમે કેવી રીતે અનુમાન કરો છો,
તે ખરેખર… તે માટે ખરેખર કોઈ મોડેલ વિકસિત કરવાની જરૂર છે અને તે કરો.
અને અમે પછીથી નિષ્ણાત સિસ્ટમો વિશે અભ્યાસ કરીશું
જ્યાં આપણે આની ઊંડાણપૂર્વક ચિંતન કરીશું અને અમે આ વસ્તુનો વધુ વિગતવાર અભ્યાસ કરીશું.
કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિકનું બીજું એક ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ લક્ષણ એ છે કે
તે અપૂર્ણ માહિતી સાથે કારણ આપવાનું છે.
હવે તે એટલું સરળ નથી.
ઉદાહરણ તરીકે, કેટલીકવાર તમારે અનુમાન લગાવવાની જરૂર હોય છે,
ઉદાહરણ તરીકે, જો તમે કાર્ડ રમી રહ્યાં છો,
તો તમને ખબર નથી હોતી કે વિરોધીના હાથમાં શું છે.
તમે કેવી રીતે જાણો છો?
હકીકતમાં, તમે જાણતા નથી અને તમારે અનુમાન લગાવવું પડશે
અને પછી રમવું પડશે અને પછી તમારા અનુમાનને શુદ્ધ કરવું જોઈએ અને આગળ વધવું.
તેથી તે અપૂર્ણ માહિતીનું એક ઉદાહરણ છે
પરંતુ પછી બીજા ઘણા કિસ્સાઓ છે.
ઉદાહરણ તરીકે, જો તમે કોઈ ક્રિકેટ મેચ જોઈ રહ્યાં છો
અને તમારા મિત્રને શોધી શકો છો
અને તમે ફક્ત તેનો બાજુનો ચહેરો જોશો.
તમારી પાસે સંપૂર્ણ માહિતી નથી
પરંતુ તમારો ડેટાબેસ, તમારો જ્ઞાન આધાર અને તમારું ઇંફેરેન્સ એન્જિન એટલું શક્તિશાળી છે
કે તમે જે મિત્રની સુવિધા પહેલેથી જોઇ છે તેની સાથે મેળ ખાશે,
તમે તમારા ડેટાબેઝ માં સંગ્રહિત કરી લો,
તે માહિતી કાઢી નાખો અને એમ કહો કે તે તમારો મિત્ર છે.
તેથી તમે અપૂર્ણ માહિતી સાથે તર્ક આપી રહ્યાં છો
અને તમે હજી પણ જવાબ આપવા માટે સક્ષમ છો.
ઉદાહરણ તરીકે, ચાલો તમને એક બીજી વસ્તુ જણાવો
જેનું ઉદાહરણ છે... ઠીક ધારો કે જો તમને કોઈ નવો ફોન મળે અને
તમે એલાર્મ સેટ કરવા માંગતા હો, તો તમને વિકલ્પોની જાણ નથી,
પરંતુ પછી જો તમે વિકલ્પો જુઓ, ઉદાહરણ તરીકે,
તેમાં ફોન અને કેટલીક અન્ય સેટિંગ્સ અને તે બધા છે
જે તમે સંભવત ફોન માટે જુઓ છો
અથવા સેટિંગ્સ માટે જુઓ છો,
પરંતુ તમે પ્રોફાઇલ કહેશો નહીં.
તમે જાણો છો કે ત્યાં હશે નહીં. તમે તે કેવી રીતે જાણો છો?
તમારી પાસે અપૂર્ણ માહિતી છે, પરંતુ શું તમે હજી પણ જાણો છો
કે કેવી રીતે કારણ આપવું. તમે ફોન દ્વારા જાઓ અને કદાચ તમને મળશે.
ઠીક છે, તેથી તે અપૂર્ણ માહિતી સાથે કામ કરવા વિશે છે.
આ વસ્તુ કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિક પણ
ફોલ્ટ ટોલરન્ટ રીતે કાર્ય કરવા સક્ષમ છે.
મારો અર્થ ફોલ્ટ ટોલરન્ટ રીતે શું છે?
ધારો કે જો હું એવી માહિતી પ્રદાન કરું છું
જે થોડી ઓછી હોય
તો માફ કરશો, હું એવી માહિતી પ્રદાન કરું છું
જે આંશિક રીતે ખોટી છે.
ઉદાહરણ તરીકે, મારો એક મિત્ર છે
જેણે મને કહ્યું કે તે રતલામ સોસાયટીમાં રહે છે.
મેં તે વસ્તુ ફક્ત ફોન પર સાંભળી છે.
હું તે સોસાયટીની શોધ કરતો હતો.
મેં પાનવાળાને પૂછ્યું, આ રતલામ સોસાયટી ક્યાં છે?
પાનવાળાએ કહ્યું, નજીકમાં કોઈ રતલામ સોસાયટી નથી
પરંતુ નજીકમાં એક સતનામ સોસાયટી છે.
તે પાનવાળાને સાચું નામ કેવી રીતે ખબર પડી ?
મેં તેને સાચી માહિતી નથી આપી
તો પણ પાનવાળા તે સમજી ગયા, કેવી રીતે?
કારણ કે તેનું મન ખોટી માહિતી પર પ્રક્રિયા કરવા
અને યોગ્ય જવાબ મેળવવા માટે સક્ષમ હતું.
આપણે તે કરવા માટે સક્ષમ છે?
શું આપણા પ્રોગ્રામ્સ છે અને આપણે બધા હકીકતમાં તે કરવા માટે સક્ષમ છીએ,
પરંતુ શું આપણો પ્રોગ્રામ તે કરી શકે છે?
મારો ડેટાબેઝ, ધારો કે જો મારી પાસે ડેટાબેસ છે,
તો મેં મારો ડેટાબેસ ગ્રાહકના નામ પર અનુક્રમિત કર્યો છે
પરંતુ જો હું ખોટો ગ્રાહક નામ પ્રદાન કરું છું,
તો શું મારો ડેટાબેસ યોગ્ય ગ્રાહક ડેટા સાથે પાછો આવી શકે?
તેનો વિચાર કરો. તે છે ...
જો તમે તે કરી શકો, જો પ્રોગ્રામ તે કરી શકે,
તો તે કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિકનું પ્રદર્શન કરે છે.
ઠીક છે તે એક મુદ્દો છે.
આના… બીજી વાત છે…
ઠીક છે ઉદાહરણ તરીકે, હું એક વર્ગ,
સ્કૂલનાં બાળકો પર જઉં છું
અને હું એક સવાલ કરું છું
કે એક મોટી માછલી છે જે સમયાંતરે પાણીમાંથી બહાર આવે છે
અને હવામાં શ્વાસ લે છે,
જેના ફેફસાં હોય છે તો પછી કોઈ કહેશે,
મને લાગે છે કે
તમે વ્હેલ વિશે વાત કરો છો
પણ સર તે માછલી નથી, સસ્તન છે.
તે વિદ્યાર્થીનું મગજ તે કેવી રીતે કરી શકે? ખોટી માહિતી પર પ્રક્રિયા કરવામાં આવી
અને સાચો જવાબ તેને મળ્યો.
એક શાળાના બાળક, હું કોઈના વિશે વાત કરતો નથી જે ખૂબ જ હોશિયાર છે.
ઠીક છે, પરંતુ તે પછી પણ,
શાળાના બાળક માટે પણ સાચો જવાબ મળી શકે છે.
તેથી, આ કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિકનું ઉદાહરણ છે.
ચાલો હવે સુધી આપણે જે શીખ્યા છે તે સંક્ષિપ્તમાં પુનરાવર્તન કરીએ.
તે કૃત્રિમ બુદ્ધિ એ વિષય છે જ્યાં
તમે જાણો છો કે મુશ્કેલ પ્રોગ્રામ કેવી રીતે લખવો
અને મુશ્કેલનો અર્થ બુદ્ધિશાળી નથી.
મુશ્કેલનો અર્થ એ છે કે જે કમ્પ્યુટરની ખૂબ જ
આર્કિટેક્ચરને કારણે પ્રોગ્રામ લખવો મુશ્કેલ છે.
પ્રોગ્રામ્સ ની મુશ્કેલી મનુષ્યની જેમ કાર્ય કરવાની તેમની અસમર્થતામાં રહે છે.
તેઓએ શોધ માટે હ્યુરિસ્ટિક નો ઉપયોગ કરવો પડશે.
હકીકતમાં જો તેઓ નહીં કરે,
તો તેઓ પોતાને કંઇબીનેટોરિયલ વિસ્ફોટ તરીકે ઓળખાશે.
કોમ્બિનેશન્સ એન્ડ પરમ્યુટેશન્સ ઘણાં.
ઠીક છે તેઓ આંખ આડા કાન કરી શકતા નથી. હકીકતમાં,
તેમને સમજૂતી સુવિધાઓની જરૂર છે,
તેઓને અપૂર્ણ માહિતી સાથે કામ કરવાની જરૂર છે,
તેઓને ખોટી માહિતી સાથે કામ કરવાની જરૂર છે
અને તેથી આગળ આગળ.
ત્યાં કંઈક કહેવાય છે ન્યુરલ નેટવર્ક આધારિત પદ્ધતિઓ કે
જે આપણે પછીથી મોડ્યુલ નવમાં જોઈશું
અને આપણે જોઈએ છીએ કે તેઓ ખરેખર આ ખૂબ દોષ સહનશીલ કેવી રીતે હોઈ શકે છે.
આ ટેક્નિકો જે પ્રોગ્રામ ને સક્ષમ કરે છે તેમાં આ બધી બાબતો છે,
મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં કેટલીક વસ્તુઓને કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેક્નિકો કહેવામાં આવે છે.
ઠીક છે, અમે તેમાંથી ઘણાનો અભ્યાસ કરીશું. આભાર!