साइबरनेटिक सिस्टम में अध्ययन का स्थान

मशीन सीखने के लिए, एक शब्द में कहें

हम मशीन लर्निंग के तरीकों में एक उछाल का अनुभव कर रहे हैं, और ऐसा लग सकता है कि कोई समस्या नहीं है कि अगर यह अनंत समय और असीमित डेटा सेट है तो सौ-मिलियन-परत नेटवर्क हल नहीं होगा। मशीन लर्निंग छवियों, भाषण के साथ काम करते समय उत्कृष्ट परिणाम दिखाता है। तंत्रिका नेटवर्क कागज पर खींचे गए उदाहरणों के उत्तरों को "याद" कर सकते हैं और भविष्यवाणी कर सकते हैं कि एक रैकेट को छूने से पहले एक टेनिस बॉल कहां उड़ जाएगी।

वे कहते हैं कि गहन शिक्षण, आनुवांशिक एल्गोरिदम और अन्य नए-प्रकार के अनुशासन किसी भी जटिलता की समस्याओं को हल कर सकते हैं। और जाहिर तौर पर यह सच है। जब तक निश्चित रूप से आपके पास बहुत समय और इस दुनिया के सभी डेटा नहीं हैं।

मशीन लर्निंग के सबसे मौलिक तरीकों में से एक आनुवंशिक एल्गोरिथम है। जैसा कि आप निस्संदेह जानते हैं, माँ प्रकृति के महान आनुवंशिक एल्गोरिथ्म ने बहुकोशिकीय जीवन के प्रकट होने से दो अरब साल पहले काम किया था। आठ सौ मिलियन साल बाद, आनुवंशिक एल्गोरिथ्म ने एक प्रजाति का निर्माण किया, जिसका प्रतिनिधि इस पाठ को टाइप कर रहा है। क्या हमारे पास तीन बिलियन वर्षों के कम्प्यूटेशनल प्रयोगों का धैर्य है और क्या हम उस मार्ग पर जा सकते हैं?

बुराई की साइबरनेटिक जड़

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण करते समय, यह याद रखना चाहिए कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क उन समस्याओं को हल नहीं करते हैं जिनमें से अधिकांश प्राकृतिक तंत्रिका नेटवर्क को हल करते हैं। यह याद रखना चाहिए कि सीखना और अंततः, बुद्धिमत्ता वैकल्पिक, महंगी, खतरनाक, उच्च-स्तरीय फ़ंक्शन हैं जो पिक्सेल और व्यक्तिगत एक्ट्यूएटर्स के साथ गड़बड़ करने के लिए विदेशी हैं। तो यह लाखों साल पहले था और आज तक कुछ भी नहीं बदला है, ऐसे में साइबरनेटिक्स का रास्ता है।

[१] व्याचेस्लाव डबिनिन: "मस्तिष्क और गति।" https://www.youtube.com/watch?v=XNMGhUG3YDA