ਆਓ ਇਸਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਾ ਬਣਾਈਏ - ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਹਿਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਿਸਨੇ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਤਾਂ ਜਵਾਬ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਾਫ਼ੀ ਸਿੱਧਾ ਹੈ: ਜੌਨ ਮੈਕਕਾਰਥੀ । ਉਹ ਆਦਮੀ ਜਿਸਨੇ ਸਿਰਫ਼ AI ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਲਿਆ - ਉਸਨੇ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ। ਵਾਕੰਸ਼ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ? ਉਸਦਾ।
ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਆਕਰਸ਼ਕ ਖਿਤਾਬ ਸਮਝਣ ਦੀ ਗਲਤੀ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਸਨਮਾਨਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।.
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਇੱਕ AI ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ - ਫਲੱਫ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ।
ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ AI ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ, ਬੇਤੁਕੀ ਗਾਈਡ।
🔗 ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ? - ਜਿੱਥੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਕੋਡ ਅਤੇ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੇ ਹਨ
ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਝੁਕਾਉਣ ਵਾਲੇ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ।
🔗 AI ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਕੀ ਹੈ? - ਉਹ ਪਲ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਭ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਸਿੱਖੋ ਕਿ AI ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
🔗 AI ਪ੍ਰਤੀ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ AI ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਿਉਂ ਹੈ - ਨੈਤਿਕਤਾ, ਇਰਾਦਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਜੌਨ ਮੈਕਕਾਰਥੀ: ਇੱਕ ਅਖ਼ਬਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਾਮ ਤੋਂ ਵੱਧ 🧑📘
1927 ਵਿੱਚ ਜਨਮੇ ਅਤੇ 2011 ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਮੌਤ ਤੱਕ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮ ਰਹੇ, ਜੌਨ ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਕੋਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਸੀ - ਉਹ ਕੀ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੀ ਉਹ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਸਰਵਰਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਔਖੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ ਸੀ: ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੋਚਣਾ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ? ਕੀ ਸੋਚਣਾ ਵੀ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
1956 ਵਿੱਚ, ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਨੇ ਡਾਰਟਮਾਊਥ ਕਾਲਜ ਵਿਖੇ ਕੁਝ ਗੰਭੀਰ ਬੌਧਿਕ ਫਾਇਰਪਾਵਰ: ਕਲਾਉਡ ਸ਼ੈਨਨ (ਹਾਂ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਧਾਂਤ ਦਾ ਵਿਅਕਤੀ), ਮਾਰਵਿਨ ਮਿੰਸਕੀ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਹੋਰਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਦਾ ਸਹਿਯੋਗ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਈ ਧੂੜ ਭਰੀ ਅਕਾਦਮਿਕ ਕਾਨਫਰੰਸ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਹ ਉਹ ਪਲ ਸੀ। ਅਸਲ ਘਟਨਾ ਜਿੱਥੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਉਹ ਡਾਰਟਮਾਊਥ ਪ੍ਰਸਤਾਵ? ਸਤ੍ਹਾ 'ਤੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਸੁੱਕਾ, ਪਰ ਇਸਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਲਹਿਰ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਜੋ ਅਜੇ ਵੀ ਹੌਲੀ ਨਹੀਂ ਹੋਈ ਹੈ।.
ਉਸਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੀਤਾ? (ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ, ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ) 💡🔧
LISP, ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ
1958 ਵਿੱਚ, ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਨੇ LISP , ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੱਕ AI ਖੋਜ 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਰਹੀ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ "ਸਿੰਬੋਲਿਕ AI" ਸ਼ਬਦ ਸੁਣਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ LISP ਇਸਦਾ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਵਰਕ ਹਾਰਸ ਸੀ। ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਰਸਿਵ ਲਾਜਿਕ, ਨੇਸਟਡ ਤਰਕ ਨਾਲ ਖੇਡਣ ਦਿੰਦਾ ਸੀ - ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫੈਨਸੀਅਰ ਤਕਨੀਕ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਸਮਾਂ-ਸਾਂਝਾਕਰਨ: OG ਕਲਾਉਡ
ਸਮਾਂ-ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਦੀ ਧਾਰਨਾ - ਕਈ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੇਣਾ - ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਚੀਜ਼ ਵੱਲ ਧੱਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਦਲੀਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਧਿਆਤਮਿਕ ਪੂਰਵਜ ਸੀ।
ਉਹ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਤਰਕ ਕਰਨ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਜਾਂ ਤੰਗ ਨਿਯਮ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸਨ, ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬ ਗਿਆ - ਵੱਡੇ, ਅਮੂਰਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਥਿਤੀ ਕੈਲਕੂਲਸ ਅਤੇ ਸਰਕਮਸਕਰੀਪਸ਼ਨ । ਇਹ ਬੁਜ਼ਵਰਡ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਤਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਓਹ, ਅਤੇ ਉਸਨੇ ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਏਆਈ ਲੈਬ ਦੀ ਸਹਿ-ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ।
ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਏਆਈ ਲੈਬ (ਸੇਲ) ਅਕਾਦਮਿਕ ਏਆਈ ਦਾ ਇੱਕ ਅਧਾਰ ਬਣ ਗਈ। ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ - ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਦੀਆਂ ਜੜ੍ਹਾਂ ਉੱਥੇ ਹੀ ਸਨ।
ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਨਹੀਂ ਸੀ ਹਾਲਾਂਕਿ 📚🧾
ਦੇਖੋ, ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਕਦੇ ਇੱਕਲਾ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਦਾ ਕੰਮ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੀ, ਹਾਂ, ਪਰ ਉਹ ਏਆਈ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇਕੱਲਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇੱਥੇ ਹੋਰ ਕੌਣ ਜ਼ਿਕਰ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ:
-
ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ - 1950 ਵਿੱਚ "ਕੀ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸੋਚ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?" ਸਵਾਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਰੱਖਿਆ ਸੀ। ਉਸਦੇ ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਦਾ ਅੱਜ ਵੀ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਦੁਖਦਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ 🤖।
-
ਕਲੌਡ ਸ਼ੈਨਨ - ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਨਾਲ ਡਾਰਟਮਾਊਥ ਕਾਨਫਰੰਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ। ਇੱਕ ਮਕੈਨੀਕਲ ਮਾਊਸ (ਥੀਸੀਅਸ) ਵੀ ਬਣਾਇਆ ਜੋ ਸਿੱਖ ਕੇ ਭੁਲੇਖੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਸੀ। 1950 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਲਈ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਅਸਲੀਅਤ ਤੋਂ ਪਰੇ 🐭।
-
ਹਰਬਰਟ ਸਾਈਮਨ ਅਤੇ ਐਲਨ ਨਿਊਏਲ - ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਲਾਜਿਕ ਥਿਓਰਿਸਟ , ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜੋ ਥਿਊਰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਪਹਿਲਾਂ ਤਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਇਸ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।
-
ਮਾਰਵਿਨ ਮਿੰਸਕੀ - ਬਰਾਬਰ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤਕਾਰ ਅਤੇ ਟਿੰਕਰ। ਉਹ ਨਿਊਰਲ ਜਾਲਾਂ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਅਤੇ ਦਲੇਰ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਉਛਲਿਆ। ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਦਾ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਬੌਧਿਕ ਝਗੜਾ ਸਾਥੀ 🛠️।
-
ਨੀਲਸ ਨੀਲਸਨ - ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਬਾਰੇ ਸਾਡੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ। ਉਹਨਾਂ ਪਾਠ-ਪੁਸਤਕਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਿਆ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ AI ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਡੈਸਕਾਂ 'ਤੇ ਖੋਲ੍ਹੀਆਂ ਸਨ।
ਇਹ ਬੰਦੇ ਸਾਈਡ ਪਾਤਰ ਨਹੀਂ ਸਨ - ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਏਆਈ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ। ਫਿਰ ਵੀ, ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਨੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ।.
ਆਧੁਨਿਕ ਯੁੱਗ? ਇਹ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀ ਲਹਿਰ ਹੈ 🔬⚙️
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜੈਫਰੀ ਹਿੰਟਨ , ਯੋਸ਼ੂਆ ਬੇਂਗੀਓ , ਅਤੇ ਯੈਨ ਲੇਕਨ - ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ "ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਗੌਡਫਾਦਰ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਹਿੰਟਨ ਦੇ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਫਿੱਕੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਪਏ - ਉਹ ਵਿਕਸਤ ਹੋਏ। 2012 ਤੱਕ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ 'ਤੇ ਉਸਦੇ ਕੰਮ ਨੇ AI ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਸਪਾਟਲਾਈਟ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ। ਸੋਚੋ: ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਆਵਾਜ਼ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਟੈਕਸਟ - ਇਹ ਸਭ ਉਸ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਗਤੀ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ 🌊।.
2024 ਵਿੱਚ, ਹਿੰਟਨ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨੋਬਲ ਪੁਰਸਕਾਰ । ਹਾਂ, ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁਣ ਕੋਡ ਅਤੇ ਬੋਧ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਾਵਾਂ ਧੁੰਦਲੀਆਂ ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ 🏆।
ਪਰ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ: ਨਾ ਹਿੰਟਨ, ਨਾ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਵਾਧਾ - ਸੱਚ ਹੈ। ਪਰ ਨਾਲ ਹੀ, ਨਾ ਮੈਕਕਾਰਥੀ, ਨਾ ਹੀ ਕੋਈ ਏਆਈ ਖੇਤਰ । ਉਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੱਡੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਦਾ ਕੰਮ? ਅਜੇ ਵੀ ਢੁਕਵਾਂ 🧩📏
ਅਜੀਬ ਮੋੜ - ਜਦੋਂ ਕਿ ਅੱਜ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਰਾਜ ਹੈ, ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਦੇ ਕੁਝ "ਪੁਰਾਣੇ" ਵਿਚਾਰ ਵਾਪਸ ਆ ਰਹੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਤਰਕ, ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ, ਅਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ? ਉਹ ਦੁਬਾਰਾ ਭਵਿੱਖ ਹਨ।.
ਕਿਉਂ? ਕਿਉਂਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਜਿੰਨੇ ਵੀ ਸਮਾਰਟ ਹਨ, ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹਨ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ। ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ 60 ਅਤੇ 70 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ।.
ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਲੋਕ LLMs ਨੂੰ ਤਰਕ ਪਰਤਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਓਵਰਲੇਅ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਤਾਂ ਉਹ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਜਾਂ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ, ਉਸਦੀ ਪਲੇਬੁੱਕ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।.
ਤਾਂ, AI ਦਾ ਪਿਤਾ ਕੌਣ ਹੈ? 🧠✅
ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਝਿਜਕ ਨਹੀਂ: ਜੌਨ ਮੈਕਕਾਰਥੀ ।
ਉਸਨੇ ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ। ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ। ਔਜ਼ਾਰ ਬਣਾਏ। ਔਖੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ। ਅਤੇ ਹੁਣ ਵੀ, ਏਆਈ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਸਨੇ ਅੱਧੀ ਸਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਚਾਕਬੋਰਡਾਂ 'ਤੇ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਸੀ।.
ਕੀ ਤੁਸੀਂ LISP ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਘੁੰਮਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਸਿੰਬਲਿਕ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬ ਜਾਓ? ਜਾਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅੱਜ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਮਿਲ ਰਹੇ ਹਨ? ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ - ਬੱਸ ਪੁੱਛੋ।.