1970 के दशक में AI अनुसंधान के पतन में किन कारकों का योगदान था?टी पहला एआई विंटर 1974-1980
1970 के दशक में, AI आलोचनाओं और वित्तीय असफलताओं के अधीन था। एआई शोधकर्ता उन समस्याओं की कठिनाई की सराहना करने में विफल रहे जिनका उन्होंने सामना किया। उनके जबरदस्त आशावाद ने उम्मीदों को असंभव रूप से ऊंचा कर दिया था, और जब वादा किए गए परिणाम अमल में लाने में विफल रहे, तो एआई के लिए धन गायब हो गया। [101] उसी समय, मार्विन मिंस्की की परसेप्ट्रॉन की विनाशकारी आलोचना द्वारा कनेक्शनवाद (या तंत्रिका जाल) के क्षेत्र को लगभग 10 वर्षों के लिए लगभग पूरी तरह से बंद कर दिया गया था। [102] 70 के दशक के उत्तरार्ध में एआई की सार्वजनिक धारणा के साथ कठिनाइयों के बावजूद, लॉजिक प्रोग्रामिंग, कॉमनसेंस रीजनिंग और कई अन्य क्षेत्रों में नए विचारों की खोज की गई। [103]

समस्याएं
सत्तर के दशक की शुरुआत में, एआई कार्यक्रमों की क्षमताएं सीमित थीं। यहां तक कि सबसे प्रभावशाली लोग भी उन समस्याओं के तुच्छ संस्करणों को ही संभाल सकते थे जिन्हें उन्हें हल करना था; सभी कार्यक्रम एक तरह से "खिलौने" थे। [104] एआई शोधकर्ताओं ने कई मूलभूत सीमाओं में भागना शुरू कर दिया था जिन्हें 1970 के दशक में दूर नहीं किया जा सका था। हालांकि इनमें से कुछ सीमाओं को बाद के दशकों में पार कर लिया जाएगा, अन्य अभी भी इस क्षेत्र में बाधा डालते हैं। [105]

सीमित कंप्यूटर शक्ति: वास्तव में उपयोगी कुछ भी पूरा करने के लिए पर्याप्त स्मृति या प्रसंस्करण गति नहीं थी। उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा पर रॉस क्विलियन के सफल कार्य को केवल बीस शब्दों की शब्दावली के साथ प्रदर्शित किया गया था, क्योंकि वह सब कुछ स्मृति में फिट होगा। [106] हैंस मोरावेक ने 1976 में तर्क दिया कि कंप्यूटर अभी भी लाखों गुना कमजोर हैं जो बुद्धि का प्रदर्शन नहीं कर सकते। उन्होंने एक सादृश्य का सुझाव दिया: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए कंप्यूटर शक्ति की उसी तरह आवश्यकता होती है जिस तरह से विमान को अश्वशक्ति की आवश्यकता होती है। एक निश्चित सीमा से नीचे, यह असंभव है, लेकिन जैसे-जैसे शक्ति बढ़ती है, अंततः यह आसान हो सकता है। [107] कंप्यूटर दृष्टि के संबंध में, मोरावेक ने अनुमान लगाया कि वास्तविक समय में मानव रेटिना के किनारे और गति का पता लगाने की क्षमताओं का मिलान करने के लिए 109 संचालन/सेकंड (1000 MIPS) में सक्षम एक सामान्य-उद्देश्य वाले कंप्यूटर की आवश्यकता होगी। [108] 2011 तक, व्यावहारिक कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों के लिए 10,000 से 1,000,000 MIPS की आवश्यकता होती है। तुलनात्मक रूप से, 1976 में सबसे तेज़ सुपरकंप्यूटर, क्रे-1 ($5 मिलियन से $8 मिलियन पर खुदरा), केवल लगभग 80 से 130 MIPS के लिए सक्षम था, और उस समय एक विशिष्ट डेस्कटॉप कंप्यूटर ने 1 MIPS से कम हासिल किया था।
इंट्रेक्टेबिलिटी और कॉम्बिनेटरियल विस्फोट। 1972 में रिचर्ड कार्प (स्टीफन कुक के 1971 के प्रमेय पर निर्माण) ने दिखाया कि ऐसी कई समस्याएं हैं जिन्हें शायद केवल घातीय समय (इनपुट के आकार में) में ही हल किया जा सकता है। इन समस्याओं का इष्टतम समाधान खोजने के लिए कंप्यूटर समय की अकल्पनीय मात्रा की आवश्यकता होती है सिवाय इसके कि जब समस्याएँ तुच्छ हों। इसका लगभग निश्चित रूप से मतलब था कि एआई द्वारा उपयोग किए जाने वाले कई "खिलौना" समाधान शायद कभी उपयोगी प्रणालियों में नहीं बढ़ेंगे। [109]
सामान्य ज्ञान ज्ञान और तर्क। दृष्टि या प्राकृतिक भाषा जैसे कई महत्वपूर्ण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुप्रयोगों के लिए दुनिया के बारे में भारी मात्रा में जानकारी की आवश्यकता होती है: कार्यक्रम को यह पता होना चाहिए कि यह क्या देख रहा है या यह किस बारे में बात कर रहा है। इसके लिए जरूरी है कि कार्यक्रम को दुनिया के बारे में वही चीजें पता हों जो एक बच्चा जानता है। शोधकर्ताओं ने जल्द ही पता लगा लिया कि यह वास्तव में बड़ी मात्रा में जानकारी थी। 1970 में कोई भी इतना बड़ा डेटाबेस नहीं बना सका था और कोई नहीं जानता था कि कोई प्रोग्राम इतनी जानकारी कैसे सीख सकता है। [110]
मोरवेक का विरोधाभास: प्रमेय को साबित करना और ज्यामिति की समस्याओं को हल करना कंप्यूटर के लिए तुलनात्मक रूप से आसान है, लेकिन चेहरे को पहचानने या बिना किसी चीज से टकराए कमरे को पार करने जैसा माना जाने वाला सरल कार्य बेहद मुश्किल है। इससे यह समझाने में मदद मिलती है कि 1970 के दशक के मध्य तक दृष्टि और रोबोटिक्स में अनुसंधान ने इतनी कम प्रगति क्यों की थी। [111]
फ्रेम और योग्यता की समस्याएं। एआई शोधकर्ताओं (जॉन मैककार्थी की तरह) जिन्होंने तर्क का इस्तेमाल किया, ने पाया कि वे साधारण कटौती का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते थे जिसमें तर्क की संरचना में बदलाव किए बिना योजना या डिफ़ॉल्ट तर्क शामिल थे। उन्होंने समस्याओं को हल करने की कोशिश करने के लिए नए तर्कशास्त्र (जैसे गैर-मोनोटोनिक तर्कशास्त्र और मोडल तर्कशास्त्र) विकसित किए। [112]
धन का अंत
यह भी देखें: ऐ विंटर
एआई अनुसंधान (जैसे ब्रिटिश सरकार, डीएआरपीए और एनआरसी) को वित्त पोषित करने वाली एजेंसियां प्रगति की कमी से निराश हो गईं और अंततः एआई में अप्रत्यक्ष अनुसंधान के लिए लगभग सभी फंडिंग काट दी। पैटर्न 1966 की शुरुआत में शुरू हुआ जब ALPAC रिपोर्ट मशीनी अनुवाद प्रयासों की आलोचना करती हुई दिखाई दी। 20 मिलियन डॉलर खर्च करने के बाद, एनआरसी ने सभी समर्थन समाप्त कर दिए। [113] 1973 में, इंग्लैंड में AI अनुसंधान की स्थिति पर लाइटहिल रिपोर्ट ने अपने "भव्य उद्देश्यों" को प्राप्त करने में AI की पूर्ण विफलता की आलोचना की और उस देश में AI अनुसंधान को समाप्त करने का नेतृत्व किया। [114] (रिपोर्ट ने विशेष रूप से एआई की विफलताओं के कारण संयोजन विस्फोट समस्या का उल्लेख किया।) [115] डीएआरपीए सीएमयू में स्पीच अंडरस्टैंडिंग रिसर्च प्रोग्राम पर काम कर रहे शोधकर्ताओं से बहुत निराश था और तीन मिलियन डॉलर का वार्षिक अनुदान रद्द कर दिया। [116] 1974 तक, एआई परियोजनाओं के लिए धन मिलना कठिन था।

हंस मोरावेक ने अपने सहयोगियों की अवास्तविक भविष्यवाणियों पर संकट का आरोप लगाया। "कई शोधकर्ता बढ़ती अतिशयोक्ति के जाल में फंस गए थे।" [117] हालांकि, एक और मुद्दा था: 1969 में मैन्सफील्ड संशोधन के पारित होने के बाद से, DARPA पर "मिशन-उन्मुख प्रत्यक्ष अनुसंधान, बल्कि" फंड करने के लिए दबाव बढ़ रहा था। बुनियादी अप्रत्यक्ष अनुसंधान की तुलना में"। 60 के दशक में चल रहे रचनात्मक, फ्रीव्हीलिंग एक्सप्लोरेशन के लिए फंडिंग DARPA से नहीं आएगी। इसके बजाय, धन को स्पष्ट उद्देश्यों वाली विशिष्ट परियोजनाओं, जैसे कि स्वायत्त टैंकों और युद्ध प्रबंधन प्रणालियों पर निर्देशित किया गया था। [118]

परिसर भर से आलोचना
यह भी देखें: कृत्रिम बुद्धि का दर्शन
एआई शोधकर्ताओं द्वारा किए जा रहे दावों पर कई दार्शनिकों को कड़ी आपत्ति थी। सबसे शुरुआती लोगों में से एक जॉन लुकास थे, जिन्होंने तर्क दिया कि गोडेल की अपूर्णता प्रमेय ने दिखाया कि एक औपचारिक प्रणाली (जैसे एक कंप्यूटर प्रोग्राम) कभी भी कुछ बयानों की सच्चाई नहीं देख सकती, जबकि एक इंसान देख सकता है। [119] ह्यूबर्ट ड्रेफस ने 1960 के दशक के टूटे हुए वादों का उपहास किया और एआई की धारणाओं की आलोचना की, यह तर्क देते हुए कि मानव तर्क में वास्तव में बहुत कम "प्रतीक प्रसंस्करण" और सन्निहित, सहज, अचेतन "पता है" का एक बड़ा सौदा शामिल है। [120] [121] 1980 में प्रस्तुत जॉन सियरल के चाइनीज रूम तर्क ने यह दिखाने का प्रयास किया कि एक कार्यक्रम को उन प्रतीकों को "समझने" के लिए नहीं कहा जा सकता है जो इसका उपयोग करता है ("जानबूझकर" नामक एक गुणवत्ता)। यदि मशीन के लिए प्रतीकों का कोई अर्थ नहीं है, सियरल ने तर्क दिया, तो मशीन को "सोच" के रूप में वर्णित नहीं किया जा सकता है। [122]

इन समालोचनाओं को एआई शोधकर्ताओं द्वारा गंभीरता से नहीं लिया गया था, अक्सर क्योंकि वे बिंदु से बहुत दूर लग रहे थे। अट्रैक्टिवनेस और कॉमन्सेंस नॉलेज जैसी समस्याएं ज्यादा तात्कालिक और गंभीर लगती थीं। यह स्पष्ट नहीं था कि वास्तविक कंप्यूटर प्रोग्राम में "कैसे जानें" या "जानबूझकर" क्या अंतर है। मिन्स्की ने ड्रेफस और सियरल के बारे में कहा "वे गलत समझते हैं, और उन्हें अनदेखा किया जाना चाहिए।" 124] एलिज़ा के लेखक जोसेफ वीज़ेनबाम ने महसूस किया कि ड्रेफस के साथ उनके सहयोगियों का व्यवहार अव्यवसायिक और बचकाना था। [125] हालांकि वे ड्रेफस की स्थिति के मुखर आलोचक थे, उन्होंने "जानबूझकर यह स्पष्ट कर दिया कि उनका तरीका किसी इंसान के साथ व्यवहार करने का नहीं है।" [126]

जब केनेथ कोल्बी ने एलिज़ा पर आधारित एक "कंप्यूटर प्रोग्राम जो मनोचिकित्सकीय संवाद संचालित कर सकता है" लिखा, तब वीज़ेनबौम को एआई के बारे में गंभीर नैतिक संदेह होने लगे। [127] वीज़ेनबाम इस बात से परेशान थे कि कोल्बी ने एक नासमझ कार्यक्रम को एक गंभीर चिकित्सीय उपकरण के रूप में देखा। एक झगड़ा शुरू हुआ, और उस स्थिति में मदद नहीं मिली जब कोल्बी ने कार्यक्रम में अपने योगदान के लिए वीज़ेनबाम को श्रेय नहीं दिया। 1976 में, वीज़ेनबौम ने कंप्यूटर पॉवर एंड ह्यूमन रीज़न प्रकाशित किया, जिसमें तर्क दिया गया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दुरुपयोग में मानव जीवन का अवमूल्यन करने की क्षमता है। [128]

परसेप्ट्रॉन और कनेक्शनवाद पर हमला
एक परसेप्ट्रॉन 1958 में फ्रैंक रोसेनब्लैट द्वारा शुरू किया गया तंत्रिका नेटवर्क का एक रूप था, जो ब्रोंक्स हाई स्कूल ऑफ साइंस में मार्विन मिन्स्की के सहपाठी थे। अधिकांश एआई शोधकर्ताओं की तरह, वह अपनी शक्ति के बारे में आशावादी था, यह भविष्यवाणी करते हुए कि "परसेप्ट्रॉन अंततः सीखने, निर्णय लेने और भाषाओं का अनुवाद करने में सक्षम हो सकता है।" प्रतिमान में एक सक्रिय अनुसंधान कार्यक्रम 1960 के दशक में चलाया गया था, लेकिन मिंस्की और पैपर्ट की 1969 की पुस्तक परसेप्ट्रॉन के प्रकाशन के साथ अचानक रुक गया। इसने सुझाव दिया कि परसेप्ट्रॉन क्या कर सकते हैं इसकी गंभीर सीमाएँ थीं और फ्रैंक रोसेनब्लैट की भविष्यवाणियों को अत्यधिक बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया गया था। पुस्तक का प्रभाव विनाशकारी था: वस्तुतः 10 वर्षों तक संबंधवाद में कोई शोध नहीं किया गया था। आखिरकार, शोधकर्ताओं की एक नई पीढ़ी इस क्षेत्र को पुनर्जीवित करेगी और उसके बाद यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक महत्वपूर्ण और उपयोगी हिस्सा बन जाएगी। रोसेनब्लैट यह देखने के लिए जीवित नहीं रहेगा, क्योंकि पुस्तक प्रकाशित होने के कुछ ही समय बाद एक नौका विहार दुर्घटना में उनकी मृत्यु हो गई थी। [102]

तर्क और प्रतीकात्मक तर्क: "नीट्स"
जॉन मैककार्थी द्वारा अपने एडवाइस टेकर प्रस्ताव में लॉजिक को 1959 की शुरुआत में AI अनुसंधान में पेश किया गया था। [129] 1963 में, जे एलन रॉबिन्सन ने कंप्यूटर पर कटौती, संकल्प और एकीकरण एल्गोरिदम को लागू करने के लिए एक सरल विधि की खोज की थी। हालांकि, 1960 के दशक के अंत में मैक्कार्थी और उनके छात्रों द्वारा किए गए प्रयासों की तरह सीधे कार्यान्वयन, विशेष रूप से दुरूह थे: कार्यक्रमों को सरल प्रमेयों को साबित करने के लिए चरणों की खगोलीय संख्या की आवश्यकता होती थी। [130] 1970 के दशक में एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में रॉबर्ट कोवाल्स्की द्वारा तर्क के लिए एक अधिक उपयोगी दृष्टिकोण विकसित किया गया था, और जल्द ही इसने फ्रांसीसी शोधकर्ताओं एलेन कोल्मेरौएर और फिलिप रसेल के साथ सहयोग किया, जिन्होंने सफल तर्क प्रोग्रामिंग भाषा प्रोलॉग बनाया। [131] प्रोलॉग तर्क के एक सबसेट का उपयोग करता है (हॉर्न खंड, "नियमों" और "उत्पादन नियमों" से निकटता से संबंधित है) जो ट्रैक्टेबल गणना की अनुमति देता है। नियम प्रभावशाली बने रहेंगे, एडवर्ड फेजेनबाम की विशेषज्ञ प्रणालियों के लिए एक नींव प्रदान करते हुए और एलन नेवेल और हर्बर्ट ए. साइमन द्वारा जारी काम जो सोर और उनके एकीकृत ज्ञान के सिद्धांतों को आगे बढ़ाएंगे। [132]

तार्किक दृष्टिकोण के आलोचकों ने नोट किया, जैसा कि ड्रेफस ने किया था, कि मनुष्य शायद ही कभी तर्क का उपयोग करते हैं जब वे समस्याओं का समाधान करते हैं। पीटर वासन, एलेनोर रोश, अमोस टावर्सकी, डेनियल काह्नमैन और अन्य जैसे मनोवैज्ञानिकों के प्रयोगों ने प्रमाण प्रदान किया। [133] मैककार्थी ने जवाब दिया कि लोग क्या करते हैं यह अप्रासंगिक है। उन्होंने तर्क दिया कि वास्तव में ऐसी मशीनों की आवश्यकता है जो समस्याओं को हल कर सकें - ऐसी मशीनें नहीं जो लोगों की तरह सोचती हैं। [134]

फ़्रेम और स्क्रिप्ट: "हाथापाई"
मैक्कार्थी के दृष्टिकोण के आलोचकों में एमआईटी में देश भर में उनके सहयोगी थे। मार्विन मिंस्की, सीमोर पैपर्ट और रोजर शैंक "कहानी की समझ" और "ऑब्जेक्ट रिकग्निशन" जैसी समस्याओं को हल करने की कोशिश कर रहे थे, जिसके लिए एक व्यक्ति की तरह सोचने के लिए एक मशीन की आवश्यकता होती है। "कुर्सी" या "रेस्तरां" जैसी सामान्य अवधारणाओं का उपयोग करने के लिए उन्हें वही सभी अतार्किक धारणाएँ बनानी पड़ीं जो लोग सामान्य रूप से बनाते थे। दुर्भाग्य से, तर्क में इस तरह की अभेद्य अवधारणाओं का प्रतिनिधित्व करना कठिन है। जेराल्ड सुस्मान ने देखा कि "अनिवार्य रूप से सटीक अवधारणाओं का वर्णन करने के लिए सटीक भाषा का उपयोग करना उन्हें और अधिक सटीक नहीं बनाता है।" मैक्कार्थी, कोवाल्स्की, फेजेनबौम, नेवेल और साइमन.[136]

1975 में, एक सेमिनल पेपर में, मिंस्की ने नोट किया कि उनके कई साथी "स्क्रूफी" शोधकर्ता एक ही तरह के टूल का उपयोग कर रहे थे: एक ऐसा ढांचा जो किसी चीज़ के बारे में हमारी सभी सामान्य ज्ञान धारणाओं को पकड़ लेता है। उदाहरण के लिए, यदि हम एक पक्षी की अवधारणा का उपयोग करते हैं, तो तथ्यों का एक समूह तुरंत ध्यान में आता है: हम मान सकते हैं कि यह उड़ता है, कीड़े खाता है और इसी तरह। हम जानते हैं कि ये तथ्य हमेशा सत्य नहीं होते हैं और इन तथ्यों का उपयोग करने वाली कटौती "तार्किक" नहीं होगी, लेकिन धारणाओं के ये संरचित सेट हम जो कुछ भी कहते हैं और सोचते हैं, उसके संदर्भ का हिस्सा हैं। उन्होंने इन संरचनाओं को "फ्रेम" कहा। शैंक ने अंग्रेजी में लघु कथाओं के बारे में सवालों के सफलतापूर्वक जवाब देने के लिए फ्रेम के एक संस्करण का उपयोग किया जिसे उन्होंने "स्क्रिप्ट्स" कहा। [137]
PROLOG) की असफलता के कारण, फेडरेटेड एक्सपर्ट