AI आणि एक्सपर्ट सिस्टीम्सची प्रतीकात्मक सुरुवात - अच्युत गोडबोले 🤖💡🌐🧠🤖💡🧑‍

[Atul Kaviraje]

AI आणि एक्सपर्ट सिस्टीम्सची प्रतीकात्मक सुरुवात - अच्युत गोडबोले 🤖💡🌐

आज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) आपल्या जीवनाचा अविभाज्य भाग बनले आहे, पण त्याची मुळे दशकांपूर्वीची आहेत. प्रसिद्ध तंत्रज्ञान लेखक आणि विचारवंत अच्युत गोडबोले AI आणि तज्ञ प्रणालींच्या (Expert Systems) प्रतीकात्मक सुरुवातीबद्दल अत्यंत सखोल आणि सहजपणे समजावून सांगतात. सुरुवातीच्या विचारवंतांनी मानवी बुद्धीची नक्कल करण्याचे आणि समस्या सोडवण्यासाठी मशीन्सना प्रशिक्षित करण्याचे स्वप्न कसे पाहिले, ज्याने AI च्या या विशाल वृक्षाचा पाया रचला, हे ते स्पष्ट करतात. गोडबोले यांच्या मते, हा प्रवास केवळ तांत्रिक विकासाचा नाही, तर मानवी चेतना आणि मशीनच्या तर्कादरम्यानच्या वाढत्या संबंधाचा देखील आहे.

अच्युत गोडबोले यांच्या मते AI आणि तज्ञ प्रणालींची प्रतीकात्मक सुरुवात
अच्युत गोडबोले यांच्या विश्लेषणाचे प्रमुख मुद्दे खालीलप्रमाणे आहेत:

मानवी बुद्धीच्या नक्कलचे स्वप्न 🧠✨
AI ची प्रतीकात्मक सुरुवात मानवी बुद्धीची नक्कल (mimicking human intelligence) करण्याच्या सुरुवातीच्या प्रयत्नांमधून झाली. शास्त्रज्ञ आणि तत्त्वज्ञांनी कल्पना करायला सुरुवात केली होती की, मशीन्स विचार करू शकतात, शिकू शकतात आणि निर्णय घेऊ शकतात का. हे केवळ गणिताच्या गणनांपेक्षा पुढे जाऊन 'विचार करणाऱ्या मशीन्स'ची कल्पना होती.

ट्युरिंग टेस्ट आणि विचार करणाऱ्या मशीन्स 🗣�🤖
ॲलन ट्युरिंग (Alan Turing) आणि त्यांच्या ट्युरिंग टेस्ट (Turing Test) ने AI च्या संकल्पनेला एक ठोस आधार दिला. ही चाचणी हे निर्धारित करण्याचा प्रयत्न करते की, एखादी मशीन मानवाशी अशा प्रकारे संवाद साधू शकते का, ज्यामुळे माणसाला कळणार नाही की तो मशीनशी बोलत आहे. ही AI ची सुरुवातीची प्रतीकात्मक ओळख होती.

लॉजिक आणि प्रतीकवादाचे युग (Symbolic AI) 🔠💡
AI ची सुरुवातीची प्रगती मुख्यत्वे प्रतीकात्मक AI (Symbolic AI) वर आधारित होती. यामध्ये ज्ञान प्रतीकांच्या स्वरूपात (उदा. नियम, तथ्ये आणि लॉजिक) दर्शवले जात असे आणि मशीन्सना या प्रतीकांमध्ये बदल करून तर्क करण्यास प्रशिक्षित केले जात असे. याचा उद्देश मानवी तर्काचे अनुकरण करणे हा होता.

तज्ञ प्रणालींचा उदय 🧑�🔬💻
तज्ञ प्रणाली (Expert Systems) हे प्रतीकात्मक AI चे एक प्रमुख उपयोजन होते. त्यांचे उद्दिष्ट एखाद्या विशिष्ट क्षेत्रातील (उदा. वैद्यकीय निदान, भूविज्ञान) मानवी तज्ञांचे ज्ञान आणि निर्णय घेण्याची क्षमता मशीन्समध्ये समाविष्ट करणे हे होते. MYCIN (वैद्यकीय निदानासाठी) आणि DENDRAL (रासायनिक संरचनांसाठी) यांसारखी सिस्टीम्स याची प्रमुख उदाहरणे आहेत.

ज्ञान प्रतिनिधित्वाची (Knowledge Representation) आव्हान 📚🤔
तज्ञ प्रणाली विकसित करताना सर्वात मोठे आव्हान हे होते की ज्ञानाचे प्रभावीपणे प्रतिनिधित्व कसे करावे. ज्ञान नियमांच्या (If-Then rules) स्वरूपात, सिमेंटिक नेटवर्क (Semantic Networks) किंवा फ्रेम्स (Frames) मध्ये कोड केले जात असे. AI च्या सुरुवातीच्या दिवसांमध्ये हे एक महत्त्वाचे संशोधन क्षेत्र होते.

'बॉटलनेक' समस्या 🚧 slow
जरी तज्ञ प्रणालींनी सुरुवातीला यश मिळवले, तरी त्यांना लवकरच 'बॉटलनेक' समस्या सतावू लागली. एखाद्या तज्ञाचे संपूर्ण ज्ञान कोड करणे अत्यंत कठीण आणि वेळखाऊ होते. जसा ज्ञानाचा आधार वाढत गेला, तसतशा सिस्टीम्स अधिक जटिल आणि मंद होत गेल्या.

नियमांवर अत्यधिक अवलंबित्व 📝 rigid
सुरुवातीच्या AI आणि तज्ञ प्रणाली कठोर नियमांवर (rigid rules) अत्यधिक अवलंबून होत्या. अनिश्चितता किंवा अस्पष्टता हाताळण्यात त्या चांगल्या नव्हत्या. वास्तविक जगाच्या समस्यांमध्ये अनेकदा असे परिस्थिती येतात जिथे स्पष्ट नियम नसतात.

शिकण्याच्या क्षमतेचा अभाव 📉❌
या सुरुवातीच्या प्रणालींमध्ये शिकण्याच्या क्षमतेचा (learning ability) अभाव होता. त्यांना प्रत्येक नवीन परिस्थितीसाठी मॅन्युअली प्रोग्राम करावे लागत असे. हे आधुनिक AI, जसे की मशीन लर्निंग (Machine Learning) आणि डीप लर्निंग (Deep Learning) याच्या उलट होते, जिथे सिस्टीम्स डेटावरून स्वतः शिकतात.

AI ची 'हिवाळी' (AI Winter) ❄️🥶
तज्ञ प्रणालींच्या मर्यादा आणि अपेक्षा पूर्ण न करू शकल्यामुळे AI मध्ये एक 'हिवाळी' (AI Winter) चा काळ आला. संशोधनासाठी निधी कमी झाला आणि AI ची प्रगती मंदावली. हा एक प्रतीकात्मक थांबा होता ज्याने नंतरच्या नवकल्पनांसाठी आधार तयार केला.

भविष्यासाठी पाया 🏗�🚀
या सुरुवातीच्या प्रतीकात्मक प्रयत्नांनी आणि तज्ञ प्रणालींनीच आधुनिक AI साठी अत्याधुनिक संशोधन आणि विकासाचा पाया रचला. जरी त्यांच्या स्वतःच्या मर्यादा होत्या, तरी त्यांनी हे सिद्ध केले की मशीन्सना जटिल समस्या सोडवण्यासाठी आणि मानवी बुद्धीचे अनुकरण करण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाऊ शकते, ज्यामुळे आजच्या AI क्रांतीचा मार्ग मोकळा झाला.

AI आणि तज्ञ प्रणालींच्या प्रतीकात्मक सुरुवातीसाठी प्रतीक आणि इमोजी

मानवी मेंदू: 🧠 मानवी बुद्धी.

रोबोट/रोबोट चेहरा: 🤖 AI आणि मशीन्स.

लॉजिक गेट/सर्किट बोर्ड: 💡 तर्क आणि नियम-आधारित प्रणाली.

डॉक्टर/तज्ञ: 🧑�🔬 तज्ञ ज्ञान.

पुस्तके/ज्ञानाचा ढिगारा: 📚 ज्ञान प्रतिनिधित्व.

तुटलेला पूल/अडथळा: 🚧 बॉटलनेक आणि मर्यादा.

बर्फाचा तुकडा: ❄️ AI हिवाळा.

उगवणारे रोप/अंकुर: 🌱 भविष्याचा पाया आणि विकास.

इमोजी सारांश: 🧠🤖💡🧑�🔬📚🚧❄️🌱

--संकलन
--अतुल परब
--दिनांक-20.07.2025-रविवार.
===========================================