एआई टाइमलाइन

सार: AI का विकास 1950 के दशक में प्रतीकात्मक तर्क में आधारभूत कार्य के साथ शुरू हुआ। दशकों के दौरान, यह विशेषज्ञ प्रणालियों में विस्तारित हुआ, और 1990 के दशक में मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क की ओर स्थानांतरित हो गया। 2000 के दशक में डीप लर्निंग में सफलता और 2010 के दशक में डीप लर्निंग क्रांति, विशेष रूप से ट्रांसफॉर्मर मॉडल के आगमन के साथ, महत्वपूर्ण मील के पत्थर साबित हुए। 2020 का दशक NLP को परिष्कृत करने और मल्टीमॉडल सिस्टम को एकीकृत करने पर केंद्रित है, जो AGI की दिशा में भविष्य के विकास का मार्ग प्रशस्त करता है। समयरेखा मशीन सहानुभूति, संदर्भगत समझ और विशेष AI के एकीकरण में प्रगति पर अटकलें लगाती है, जो अंततः 2060 के दशक तक AGI और इसके गहन सामाजिक प्रभावों की ओर ले जाती है (लेकिन संभवतः बहुत पहले)।

1950 से एआई का विकास और 2060 के बारे में अटकलें

1950 के दशक में इसकी नींव से लेकर आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) के संभावित भविष्य और उसके बाद के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के विकास का पता लगाने से इस क्षेत्र के विकास और इसके भविष्य के बारे में एक व्यापक दृष्टिकोण मिलता है। इस समयरेखा में महत्वपूर्ण मील के पत्थर, तकनीकी प्रगति और अधिक उन्नत AI क्षमताओं को प्राप्त करने की दिशा में अनुमानित मार्ग शामिल है।

1950-1960 का दशक: एआई का उदय

• आधार और आशावाद: “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस” शब्द डार्टमाउथ कॉन्फ्रेंस (1956) में गढ़ा गया था, जिसने एक क्षेत्र के रूप में एआई की आधिकारिक शुरुआत को चिह्नित किया। प्रारंभिक कार्य प्रतीकात्मक तर्क और समस्या-समाधान पर केंद्रित है।
• उल्लेखनीय उपलब्धियांप्रथम एआई प्रोग्रामों का विकास, जिसमें आर्थर सैमुअल का चेकर्स प्रोग्राम और न्यूवेल, शॉ और साइमन द्वारा लॉजिक थियोरिस्ट शामिल हैं।

1970-1980 का दशक: विस्तार और विविधीकरण

• नियम-आधारित प्रणालियाँएआई अनुसंधान विशेषज्ञ प्रणालियों में विस्तारित हो रहा है, जो मानव विशेषज्ञों की निर्णय लेने की प्रक्रिया की नकल करने के लिए नियम-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं।
• प्रारंभिक चुनौतियाँएआई क्षेत्र अपनी पहली "शीत ऋतु" का अनुभव कर रहा है, जो कि अनिश्चितता को संभालने और मापने में प्रारंभिक तकनीकों की सीमाओं के कारण कम वित्त पोषण और रुचि की अवधि है।

1990 का दशक: मशीन लर्निंग का उदय

• मशीन लर्निंग की ओर बदलाव: ध्यान ऐसे एल्गोरिदम विकसित करने की ओर स्थानांतरित हो गया है जो डेटा से सीख सकते हैं, जिससे एआई अनुसंधान और रुचि का पुनरुत्थान हो सकता है।
• न्यूरल नेटवर्क की लोकप्रियता बढ़ीदूसरी बार एआई शीत ऋतु के बावजूद, तंत्रिका नेटवर्क पर आधारभूत कार्य, गहन शिक्षण में भविष्य की सफलताओं के लिए मंच तैयार करता है।

2000 का दशक: डीप लर्निंग में सफलताएँ

• तंत्रिका नेटवर्क में प्रगतिगहन तंत्रिका नेटवर्क के लिए कुशल प्रशिक्षण तकनीकों के विकास सहित प्रमुख सफलताओं से छवि और वाक् पहचान जैसे कार्यों में महत्वपूर्ण सुधार हुआ है।
• नवीनीकृत रुचि और निवेशएआई अनुसंधान को अधिक धनराशि प्राप्त हो रही है, तथा तकनीकी कम्पनियां एआई में भारी निवेश कर रही हैं।

2010 का दशक: एआई मुख्यधारा में आया

• गहन शिक्षण क्रांतिकन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन) और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (आरएनएन) जैसी प्रौद्योगिकियां कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में प्रगति को बढ़ावा देती हैं।
• प्रमुख मील के पत्थर: एआई प्रणालियाँ छवि पहचान, वाक् पहचान और गो जैसे रणनीतिक खेलों में मानव-प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करती हैं।

2017: ट्रांसफॉर्मर्स का युग शुरू हुआ

• ट्रांसफार्मर मॉडल का परिचय"अटेंशन इज़ ऑल यू नीड" पेपर एनएलपी में क्रांति लाता है, तथा प्रदर्शन और दक्षता के लिए नए मानक स्थापित करता है।

2020 का दशक: विशेषज्ञता और एकीकरण

• एनएलपी में निरंतर प्रगतिजीपीटी और बीईआरटी जैसे ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों का विकास और परिशोधन, भाषा समझ और उत्पादन क्षमताओं को बढ़ाना।
• मल्टीमॉडल एआई सिस्टमएआई की प्रासंगिक समझ को बढ़ाने के लिए डेटा के विभिन्न रूपों (पाठ, चित्र, आवाज) को एकीकृत करने में महत्वपूर्ण प्रगति।

2030 का दशक: मन और मशीन सहानुभूति का सिद्धांत

• मन मॉडल का प्रारंभिक सिद्धांत: एआई विशिष्ट संदर्भों में मानवीय इरादों और भावनाओं को समझने की बुनियादी क्षमताओं का प्रदर्शन करना शुरू कर देता है।
• सहानुभूतिपूर्ण एआई का विकासमानवीय भावनाओं को पहचानने और उन पर प्रतिक्रिया देने वाली एआई प्रणालियां विकसित की जा रही हैं, जिनका उपयोग ग्राहक सेवा और स्वास्थ्य सेवा में किया जा रहा है।

2040 का दशक: उन्नत प्रासंगिक समझ

• परिष्कृत प्रासंगिक AIएआई बहुसंवेदी डेटा और ऐतिहासिक ज्ञान को एकीकृत करके जटिल संदर्भों की गहरी समझ हासिल करता है।

2050 का दशक: एजीआई की ओर मार्ग

• विशिष्ट एआई प्रणालियों का एकीकरणविशिष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सामान्य प्रयोजन के शिक्षण और तर्क में सक्षम सुसंगत प्रणालियों में संयोजित करने का प्रयास।
• प्रोटोटाइप एजीआई सिस्टम उभर कर सामने आया: मानव स्तर पर या उसके निकट स्वायत्त रूप से अनेक प्रकार के कार्य करने में सक्षम प्रोटोटाइप।

2060 और उसके बाद: एजीआई का साकार होना

• एजीआई एक वास्तविकता बन गयाअंतर-विषयक नवाचार और रचनात्मकता में सक्षम एजीआई प्रणालियां वैज्ञानिक अनुसंधान, शिक्षा और उद्योग को रूपांतरित करती हैं।
• सामाजिक परिवर्तनएजीआई के प्रभाव से समाज की कार्यप्रणाली में बड़े बदलाव आते हैं, जिनमें अर्थव्यवस्था, शिक्षा और नैतिकता शामिल हैं।

विचार और चुनौतियाँ

• नैतिक और सामाजिक निहितार्थएजीआई की ओर जाने वाला मार्ग नैतिक बहसों और मजबूत प्रशासन की आवश्यकता से चिह्नित होगा ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई के लाभ समान रूप से वितरित हों।
• तकनीकी अनिश्चितताएँसंभावित सफलताओं, तकनीकी बाधाओं और एआई अनुसंधान की गतिशील प्रकृति के कारण भविष्यवाणियां बदल सकती हैं।

यह समयरेखा एआई के विकास को इसकी सैद्धांतिक शुरुआत से लेकर इसकी वर्तमान स्थिति तक समेटती है और एक ऐसे भविष्य की ओर अग्रसर करती है, जहां एजीआई और उससे आगे की चीजें प्रौद्योगिकी और एक-दूसरे के साथ हमारे संबंधों को मौलिक रूप से बदल सकती हैं।

द्वारा तसवीर एड्रियन हर्नांडेज़