नियम-आधारित प्रणालियों का उदय और पतन: अच्युत गोडबोले-2-☔➡️🌂➡️🚗💨

[Atul Kaviraje]

Rise and fall of rule-based systems-Achyut Godbole-

नियम-आधारित प्रणालियों का उदय और पतन: अच्युत गोडबोले के विचारों पर एक विस्तृत विवेचन

6. गैर-निश्चित ज्ञान (Non-Deterministic Knowledge) की सीमाएं 🌫�
कुछ ज्ञान निश्चित नियमों में व्यक्त नहीं किया जा सकता। मानवीय निर्णय अक्सर अस्पष्ट या अनिश्चित डेटा पर आधारित होते हैं। नियम-आधारित प्रणालियाँ संभाव्य या सांख्यिकीय ज्ञान को संभालने में सक्षम नहीं थीं, जहाँ निर्णय कुछ संभावनाओं पर आधारित होते हैं।

उदाहरण: "आज बाजार ऊपर जाएगा या नीचे?" यह निश्चित नियमों से नहीं बताया जा सकता। 🤷�♂️

प्रतीक: धुंधला दर्पण 🌫�

इमोजी सारांश: 🤷�♀️ probabilistic ☁️

7. सीखने की अक्षमता (Inability to Learn) 🧠❌
नियम-आधारित प्रणालियाँ अपने अनुभव से सीख नहीं सकती थीं। उन्हें केवल वही पता होता था जो उनमें प्रोग्राम किया गया था। नए ज्ञान या पैटर्न को शामिल करने के लिए, मैन्युअल रूप से नियमों को अपडेट करना पड़ता था, जो एक बड़ी कमी थी।

उदाहरण: एक बच्चा जो केवल किताबों से सीखता है, वास्तविक दुनिया के अनुभवों से नहीं। 🧑�🎓➡️🌍

प्रतीक: एक खाली स्लेट ⬜

इमोजी सारांश: 🚫 learn 🔁

8. डेटा की भूमिका का अभाव 📊
नियम-आधारित प्रणालियाँ डेटा के बजाय ज्ञान पर केंद्रित थीं। जैसे-जैसे बड़े डेटा (Big Data) का युग आया, डेटा से पैटर्न सीखने वाली प्रणालियों की आवश्यकता महसूस हुई। नियम-आधारित प्रणालियाँ इस उभरते हुए प्रतिमान के साथ तालमेल नहीं बिठा पाईं।

उदाहरण: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जो लाखों डेटा बिंदुओं से पैटर्न सीखते हैं, जबकि नियम-आधारित प्रणाली को प्रत्येक पैटर्न के लिए एक नियम की आवश्यकता होती है। 📉📊

प्रतीक: एक खाली डेटाबेस 🗄�

इमोजी सारांश: 📉 BigData 🚯

9. मशीन लर्निंग का उदय और नियम-आधारित प्रणालियों का पतन 🤖➡️📉
1990 के दशक के अंत और 2000 के दशक की शुरुआत में, मशीन लर्निंग (Machine Learning - ML) और न्यूरल नेटवर्क (Neural Networks) ने तेजी से प्रगति की। ये प्रणालियाँ डेटा से सीखने, पैटर्न पहचानने और अपवादों को बेहतर ढंग से संभालने में सक्षम थीं। इसने नियम-आधारित प्रणालियों को पृष्ठभूमि में धकेल दिया।

उदाहरण: गूगल का सर्च एल्गोरिथम जो लाखों वेब पेजों से सीखता है बनाम एक नियम-आधारित प्रणाली जो केवल पूर्व-निर्धारित कीवर्ड पर निर्भर करती है। 🌐🧠

प्रतीक: एक बढ़ता हुआ ग्राफ (ML के लिए) और गिरता हुआ ग्राफ (RBS के लिए) 📈📉

इमोजी सारांश: 🚀ML ⬇️RBS

10. आधुनिक AI में सीमित लेकिन विशिष्ट भूमिका 🛠�
आज भी, नियम-आधारित प्रणालियों का पूरी तरह से पतन नहीं हुआ है। वे कुछ विशिष्ट क्षेत्रों में उपयोगी बनी हुई हैं जहाँ नियम स्पष्ट, स्थिर और सीमित होते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ वित्तीय धोखाधड़ी का पता लगाने वाले सिस्टम, नियामक अनुपालन जाँच या कुछ व्यावसायिक प्रक्रिया स्वचालन में इनका उपयोग होता है। अक्सर, इन्हें मशीन लर्निंग प्रणालियों के साथ मिलाकर (हाइब्रिड सिस्टम के रूप में) उपयोग किया जाता है।

उदाहरण: एक बैंक का फ्रॉड डिटेक्शन सिस्टम जिसमें कुछ नियम निश्चित रूप से काम करते हैं, और कुछ मशीन लर्निंग द्वारा सीखे जाते हैं। 🏦⚖️

प्रतीक: एक टूलबॉक्स जिसमें कई उपकरण हों 🧰

इमोजी सारांश: 🎯 niche 🤝 hybrid

नियम-आधारित प्रणालियों का उदय और पतन AI के विकास का एक महत्वपूर्ण अध्याय है। इसने हमें ज्ञान प्रतिनिधित्व, सीखने की सीमाओं और बड़े डेटा की शक्ति को समझने में मदद की। अच्युत गोडबोले जैसे विचारकों ने इस यात्रा को समझने में हमारी सहायता की है।

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