AI के वो पल जिन्होंने सब कुछ बदल दिया
निर्देशों का पालन करने वाले सॉफ्टवेयर से उदाहरणों से सीखने वाले सॉफ्टवेयर तक का सफर कंप्यूटिंग इतिहास का सबसे बड़ा बदलाव है। दशकों तक, इंजीनियर्स ने हर संभव परिणाम को परिभाषित करने के लिए कोड की कठोर लाइनें लिखीं। यह तरीका स्प्रेडशीट के लिए तो काम कर गया, लेकिन मानवीय भाषा और विजुअल रिकग्निशन के मामले में फेल हो गया। यह बदलाव 2012 की ImageNet प्रतियोगिता के दौरान शुरू हुआ, जब गणित के एक खास तरीके ने सभी पारंपरिक तरीकों को पीछे छोड़ दिया। यह सिर्फ एक बेहतर टूल नहीं था, बल्कि पिछले पचास वर्षों के लॉजिक से पूरी तरह अलग था। आज, हम इसके नतीजे हर टेक्स्ट बॉक्स और इमेज जनरेटर में देख रहे हैं। यह तकनीक अब लैब की जिज्ञासा से निकलकर ग्लोबल इंफ्रास्ट्रक्चर का एक मुख्य हिस्सा बन चुकी है। इस बदलाव को समझने के लिए हमें मार्केटिंग के शोर से आगे देखना होगा कि कैसे प्रेडिक्शन (अनुमान) के मैकेनिक्स ने लॉजिक के पुराने मैकेनिक्स की जगह ले ली है। यह लेख उन तकनीकी बदलावों पर चर्चा करता है जो हमें यहाँ तक लाए हैं और उन अनसुलझे सवालों पर जो विकास के अगले दशक को परिभाषित करेंगे। अब हम मशीनों को सोचना नहीं सिखा रहे हैं, बल्कि उन्हें अगली संभावित जानकारी का अनुमान लगाना सिखा रहे हैं।
लॉजिक से प्रेडिक्शन तक का सफर
पारंपरिक कंप्यूटिंग सिम्बोलिक लॉजिक पर निर्भर थी। अगर यूजर एक बटन क्लिक करता है, तो प्रोग्राम एक फाइल खोलता है। यह अनुमानित और पारदर्शी है। लेकिन, दुनिया बहुत उलझी हुई है। बिल्ली की एक तस्वीर हर रोशनी और हर एंगल से अलग दिखती है। हर संभव बिल्ली को कवर करने के लिए पर्याप्त
