AI का शीतकाल
1970 का दशक–1990 का दशक · वादे और वास्तविकता के बीच की खाई
AI की पहली लहर उम्मीद से जल्दी ठंडी पड़ी। 1970 के दशक के आरम्भ में AI शोधकर्ताओं ने पाया कि बुद्धिमत्ता प्राप्त करने की कठिनाई उन्होंने बहुत कम आँकी थी। घटता अनुदान और जनता की अधूरी रह गई अपेक्षाएँ AI को आलोचना तथा संदेह के लम्बे शीतकाल में ले गईं।
यह काल दो मुख्य चरणों में बँटता है: पहला AI शीतकाल (1970–1980 का दशक) और दूसरा AI शीतकाल (1987–1993)। फिर भी, इस कठिन दौर में भी महत्वपूर्ण विकास हुए — विशेषज्ञ तंत्रों के वाणिज्यिक अनुप्रयोग, संयोजनवाद का पुनर्जीवन, और IBM Deep Blue की ऐतिहासिक शतरंज-विजय — जिन्होंने AI के पुनरुत्थान की भूमि तैयार की।
ध्यान देने योग्य है कि शीतकाल के दौरान भी जापान सरकार पाँचवीं पीढ़ी के कम्प्यूटर प्रकल्प में निवेश करती रही, जो AI के विकास में दीर्घकालिक विश्वास दिखाता है।
महत्वपूर्ण पड़ाव
मिन्स्की-पेपर्ट की आलोचना
मार्विन मिन्स्की और सीमोर पेपर्ट ने “Perceptrons” प्रकाशित किया, जो इस बात का कठोर विश्लेषण है कि एकल-स्तरीय परसेप्ट्रॉन क्या निरूपित कर सकते हैं और क्या नहीं। इस पुस्तक को अक्सर तंत्रिका जालों में बाद में घटी रुचि से जोड़ा जाता है, पर अनुदान का खिसकना सीमित संगणन-शक्ति, अधूरी रह गई अपेक्षाओं और व्यापक नीतिगत निर्णयों को भी दर्शाता था।
मार्विन मिन्स्की और सीमोर पेपर्ट
Prolog का जन्म
एलन कोलमेरोए, फ़िलिप रूसेल और उनके सहयोगियों ने मार्से में Prolog का पहला संस्करण विकसित किया, जिसमें विधेय तर्क को प्रोग्रामिंग पर लागू किया गया और तर्क-प्रोग्रामिंग तथा प्रतीकात्मक AI आगे बढ़े।
एलन कोलमेरोए और फ़िलिप रूसेल
लाइटहिल रिपोर्ट
ब्रिटिश वैज्ञानिक जेम्स लाइटहिल ने ब्रिटेन सरकार को AI शोध पर एक निराशावादी रिपोर्ट सौंपी, जिसके बाद अनुदान में भारी कटौती हुई।
जेम्स लाइटहिल (1924–1998)
फ़्रेम सिद्धांत
मार्विन मिन्स्की ने “फ़्रेम शोधपत्र” प्रकाशित किया और ज्ञान-निरूपण के लिए फ़्रेम सिद्धांत प्रस्तावित किया। इस सिद्धांत ने आगे चलकर वस्तु-उन्मुख प्रोग्रामिंग और ज्ञान-निरूपण की विधियों को प्रभावित किया।
मार्विन मिन्स्की
MYCIN विशेषज्ञ तंत्र
स्टैनफ़ोर्ड विश्वविद्यालय ने MYCIN विकसित किया, जो चिकित्सकीय निदान का विशेषज्ञ तंत्र था। इसने विशेषज्ञ तंत्रों की व्यावहारिकता दिखाई, यद्यपि दायित्व सम्बन्धी प्रश्नों के कारण इसका नैदानिक उपयोग कभी नहीं हुआ।
स्टैनफ़ोर्ड विश्वविद्यालय
XCON विशेषज्ञ तंत्र
DEC ने XCON (eXpert CONfigurer) तैनात किया, जो VAX कम्प्यूटर तंत्रों को विन्यस्त करने वाला विशेषज्ञ तंत्र था। विकास 1978 में CMU में आरम्भ हुआ; आरम्भिक तैनाती 1979 में हुई और 1980 तक यह पूर्ण रूप से कार्यरत हो गया — वाणिज्यिक रूप से सफल पहले विशेषज्ञ तंत्रों में से एक, जिसने कम्पनी के प्रतिवर्ष लाखों डॉलर बचाए।
Digital Equipment Corporation
पहला AI शीतकाल
समीक्षात्मक आकलनों और 1970 के दशक में अनुदान की कटौती के बाद AI शोध का एक हिस्सा गिरावट में चला गया। “पहला AI शीतकाल” एक पश्चदृष्टि से किया गया कालविभाजन है, जिसका समय और गहराई देश तथा उपक्षेत्र के अनुसार भिन्न रही।
जापान का FGCS
जापान ने अक्तूबर 1981 में JIPDEC/MITI के एक सम्मेलन में पाँचवीं पीढ़ी कम्प्यूटर प्रकल्प (FGCS) की घोषणा की — दस वर्ष का राष्ट्रीय उपक्रम, जिसका उद्देश्य ऐसे कम्प्यूटर बनाना था जो तार्किक तर्कण और ज्ञान-संसाधन कर सकें। प्रकल्प औपचारिक रूप से अप्रैल 1982 में ICOT (Institute for New Generation Computer Technology) की स्थापना के साथ आरम्भ हुआ।
जापान का MITI
प्रतिप्रसार अल्गोरिद्म
डेविड रूमलहार्ट, ज्यॉफ़्री हिंटन और रोनाल्ड विलियम्स ने प्रतिप्रसार अल्गोरिद्म पर प्रकाशित किया, जिससे बहुस्तरीय तंत्रिका जालों का प्रशिक्षण संभव हुआ।
डेविड रूमलहार्ट और ज्यॉफ़्री हिंटन
दूसरे AI शीतकाल का आरम्भ
1980 के दशक के उत्तरार्ध में परिणामों से आगे निकल चुकी अपेक्षाएँ पूरी नहीं हुईं। Lisp मशीनों के निर्माता सामान्य-उद्देश्य वर्कस्टेशनों से पिछड़ गए, कई AI कम्पनियाँ बंद हो गईं, और बुनियादी AI अनुसंधान के लिए DARPA का वित्तपोषण 1987 से 1989 के बीच घट गया।
खाड़ी युद्ध में AI
अमेरिकी सेना ने खाड़ी युद्ध में AI-आधारित नियोजन और रसद तंत्रों का उपयोग किया, जिससे वास्तविक अनुप्रयोगों में AI की संभावना दिखी।
अमेरिकी सेना
दूसरे शीतकाल का अंत
यह मंदी किसी एक तिथि पर समाप्त होने के बजाय धीरे-धीरे कम हुई। अनेक शोधकर्ता अधिक सीमित और प्राप्य लक्ष्यों की ओर मुड़े, जबकि तंत्रिका जालों और प्रायिकतात्मक विधियों के पुनरुत्थान ने एक नए युग की नींव रखी।
Deep Blue बनाम कास्पारोव
IBM के Deep Blue ने विश्व शतरंज चैम्पियन गैरी कास्पारोव को हराया, और दिखाया कि सुपरिभाषित कार्यों में AI मानवीय क्षमता से आगे निकल सकता है।
IBM Deep Blue
महत्वपूर्ण व्यक्तित्व
ज्यॉफ़्री हिंटन
गहन अधिगम के जनक
हिंटन तंत्रिका जालों और गहन अधिगम के अग्रदूत हैं। प्रतिप्रसार, बोल्ट्ज़मान मशीनों और कैप्सूल जालों में उनके योगदान पथ-प्रदर्शक रहे हैं। AI शीतकाल के दौरान भी वे तंत्रिका-जाल शोध में लगे रहे, और उन्हें 2018 में ट्यूरिंग पुरस्कार मिला।
गैरी कास्पारोव
विश्व शतरंज चैम्पियन
1997 में कास्पारोव IBM के Deep Blue से हारे। इस घटना ने न केवल AI की क्षमता दिखाई, बल्कि दार्शनिक चिंतन भी जगाया। वे आगे चलकर AI के सक्रिय पक्षधर बने।
जेम्स लाइटहिल
AI के आलोचक
लाइटहिल की रिपोर्ट का ब्रिटेन के AI शोध पर गहरा प्रभाव पड़ा और एक दशक तक अनुदान में कटौती हुई। फिर भी उनकी आलोचना ने AI शोधकर्ताओं को अधिक व्यावहारिक होने के लिए प्रेरित किया।
कैरन स्पार्क जोन्स
सूचना-पुनर्प्राप्ति की अग्रदूत
1972 में स्पार्क जोन्स ने Journal of Documentation में inverse document frequency प्रकाशित किया, जो किसी पद को इस आधार पर भार देता है कि वह पूरे संग्रह में कितना विरल है। यह विचार खोज की क्रम-निर्धारण प्रणाली को आधार देता है और आज के पुनर्प्राप्ति-तंत्रों के भीतर मौजूद है। उन्होंने कैम्ब्रिज में उन वर्षों में काम किया जब AI का अनुदान दुर्लभ था, और उनका कहना था कि संगणन इतना महत्वपूर्ण है कि उसे पुरुषों के भरोसे नहीं छोड़ा जा सकता।
उद्धरण
इस क्षेत्र के किसी भी भाग में अब तक की खोजों ने वह बड़ा प्रभाव नहीं डाला है जिसका उस समय वादा किया गया था।
Artificial Intelligence: A General Survey · Science Research Council, 1973, §3 · Chilton Computing
Deep Blue इस बात का निर्णायक प्रमाण था कि मशीनें उन जटिल संज्ञानात्मक कार्यों में मनुष्यों से आगे निकल सकती हैं जिन्हें हम लम्बे समय से अपने विकसित मस्तिष्क की विशेषता मानते आए थे।
There’s No Shame in Losing to a Machine · Fortune, 2017