नियम-आधारित प्रणालींचा उदय आणि अस्त: अच्युत गोडबोले - 2 -🤖💡🌐

[Atul Kaviraje]

नियम-आधारित प्रणालींचा उदय आणि अस्त: अच्युत गोडबोले यांच्या विचारांवर एक सखोल विवेचन 🤖💡🌐

नियम-आधारित प्रणाली (Rule-Based Systems) कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (Artificial Intelligence - AI) सुरुवातीच्या आणि महत्त्वाच्या स्तंभांपैकी एक आहेत. अच्युत गोडबोले, त्यांच्या सखोल तांत्रिक ज्ञानासाठी आणि सोप्या भाषेसाठी ओळखले जातात, त्यांनी नेहमीच या प्रणालींच्या विकास, त्यांच्या मर्यादा आणि अखेरीस त्यांच्या अस्तावर प्रकाश टाकला आहे. चला, 10 प्रमुख मुद्द्यांमध्ये या प्रणालींचा उदय आणि अस्त समजून घेऊया.

अनिश्चित ज्ञानाची (Non-Deterministic Knowledge) मर्यादा 🌫�
काही ज्ञान निश्चित नियमांमध्ये व्यक्त केले जाऊ शकत नाही. मानवी निर्णय अनेकदा अस्पष्ट किंवा अनिश्चित डेटावर आधारित असतात. नियम-आधारित प्रणाली संभाव्य किंवा सांख्यिकीय ज्ञान हाताळण्यास सक्षम नव्हत्या, जिथे निर्णय काही संभाव्यतेवर आधारित असतात.
उदाहरण: "आज बाजार वर जाईल की खाली?" हे निश्चित नियमांनी सांगता येत नाही. 🤷�♂️
प्रतीक: धूसर आरसा 🌫�
इमोजी सारांश: 🤷�♀️ probabilistic ☁️

शिकण्याची अक्षमता (Inability to Learn) 🧠❌
नियम-आधारित प्रणाली आपल्या अनुभवावरून शिकू शकत नव्हत्या. त्यांना केवळ तेच माहित होते जे त्यांच्यात प्रोग्राम केले होते. नवीन ज्ञान किंवा पॅटर्न समाविष्ट करण्यासाठी, नियमांना मॅन्युअली अपडेट करावे लागत असे, जी एक मोठी उणीव होती.
उदाहरण: एक मूल जे फक्त पुस्तकातून शिकते, वास्तविक जगाच्या अनुभवांवरून नाही. 🧑�🎓➡️🌍
प्रतीक: एक कोरी पाटी ⬜
इमोजी सारांश: 🚫 learn 🔁

डेटाच्या भूमिकेचा अभाव 📊
नियम-आधारित प्रणाली डेटाऐवजी ज्ञानावर केंद्रित होत्या. जेव्हा बिग डेटा (Big Data) चे युग आले, तेव्हा डेटावरून पॅटर्न शिकणाऱ्या प्रणालींची आवश्यकता जाणवली. नियम-आधारित प्रणाली या उदयोन्मुख प्रतिमानाशी जुळवून घेऊ शकल्या नाहीत.
उदाहरण: मशीन लर्निंग अल्गोरिदम जे लाखो डेटा बिंदूंवरून पॅटर्न शिकतात, तर नियम-आधारित प्रणालीला प्रत्येक पॅटर्नसाठी एका नियमाची आवश्यकता असते. 📉📊
प्रतीक: एक रिकामा डेटाबेस 🗄�
इमोजी सारांश: 📉 BigData 🚯

मशीन लर्निंगचा उदय आणि नियम-आधारित प्रणालींचा अस्त 🤖➡️📉
1990 च्या दशकाच्या उत्तरार्धात आणि 2000 च्या दशकाच्या सुरुवातीला, मशीन लर्निंग (Machine Learning - ML) आणि न्यूरल नेटवर्क (Neural Networks) ने वेगाने प्रगती केली. या प्रणाली डेटावरून शिकण्यास, पॅटर्न ओळखण्यास आणि अपवाद अधिक चांगल्या प्रकारे हाताळण्यास सक्षम होत्या. यामुळे नियम-आधारित प्रणालींना पार्श्वभूमीवर ढकलले गेले.
उदाहरण: गूगलचे सर्च अल्गोरिदम जे लाखो वेब पेजेसवरून शिकते, विरुद्ध एक नियम-आधारित प्रणाली जी केवळ पूर्वनिर्धारित कीवर्डवर अवलंबून असते. 🌐🧠
प्रतीक: एक वाढता आलेख (ML साठी) आणि एक घटता आलेख (RBS साठी) 📈📉
इमोजी सारांश: 🚀ML ⬇️RBS

आधुनिक AI मध्ये मर्यादित परंतु विशिष्ट भूमिका 🛠�
आजही, नियम-आधारित प्रणालींचा पूर्णपणे अस्त झालेला नाही. त्या काही विशिष्ट क्षेत्रांमध्ये उपयुक्त ठरत आहेत जिथे नियम स्पष्ट, स्थिर आणि मर्यादित असतात. उदाहरणार्थ, काही आर्थिक फसवणूक शोधणारी सिस्टीम्स, नियामक अनुपालन तपासणी किंवा काही व्यावसायिक प्रक्रिया ऑटोमेशनमध्ये यांचा वापर होतो. अनेकदा, यांना मशीन लर्निंग प्रणालींसोबत एकत्र (हायब्रीड सिस्टीम म्हणून) वापरले जाते.
उदाहरण: एका बँकेची फसवणूक शोध प्रणाली, ज्यात काही नियम निश्चितपणे काम करतात आणि काही मशीन लर्निंगद्वारे शिकले जातात. 🏦⚖️
प्रतीक: अनेक साधने असलेली एक टूलबॉक्स 🧰
इमोजी सारांश: 🎯 niche 🤝 hybrid

नियम-आधारित प्रणालींचा उदय आणि अस्त हा AI च्या विकासातील एक महत्त्वाचा अध्याय आहे. याने आपल्याला ज्ञान प्रतिनिधित्व, शिकण्याच्या मर्यादा आणि बिग डेटाची शक्ती समजून घेण्यास मदत केली. अच्युत गोडबोले यांच्यासारख्या विचारवंतांनी हा प्रवास समजून घेण्यास आपली मदत केली आहे.

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