GOFAI (गुड ओल्ड-फैशन्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दर्शन में एक शब्द है जो शास्त्रीय प्रतीकात्मक AI को संदर्भित करता है, जो अन्य दृष्टिकोणों जैसे तंत्रिका नेटवर्क, स्थित-रोबोटिक्स, संकीर्ण प्रतीकात्मक AI, या न्यूरो-प्रतीकात्मक AI के विपरीत है। यह शब्द दार्शनिक जॉन हॉगलैंड द्वारा उनकी 1985 की पुस्तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: द वेरी आइडिया में गढ़ा गया था। हॉगलैंड ने यह शब्द दो केंद्रीय प्रश्नों को संबोधित करने के लिए पेश किया: क्या GOFAI एक मशीन में मानव-स्तरीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पन्न कर सकता है, और क्या GOFAI प्राथमिक विधि है जिसका उपयोग मस्तिष्क बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करने के लिए करता है
AI विकास और प्रौद्योगिकी में, GOFAI का उपयोग उन प्रोग्रामों को संदर्भित करने के लिए किया जाता है जो एकल कार्य के लिए जानबूझकर, स्पष्ट निर्देशों के साथ बनाए गए हैं, उन दृष्टिकोणों के विपरीत जो मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। GOFAI अनुप्रयोगों के उदाहरणों में AlphaGo और Apple का प्रारंभिक Siri डिज़ाइन शामिल हैं।
ऐतिहासिक संदर्भ और प्रभाव
1950 के दशक और 1960 के दशक में AI अनुसंधान का बौद्धिक इतिहास पर अत्यधिक प्रभाव पड़ा। इसने संज्ञानात्मक क्रांति को प्रेरित किया, संज्ञानात्मक विज्ञान के अकादमिक क्षेत्र की स्थापना की, और संगणनावाद, प्रकार्यवाद, और संज्ञानवाद के दार्शनिक सिद्धांतों, साथ ही संज्ञानवाद और संज्ञानात्मक मनोविज्ञान के मनोवैज्ञानिक सिद्धांतों में आवश्यक उदाहरण था। AI अनुसंधान का वह विशिष्ट पहलू जिसने इस क्रांति को जन्म दिया, वह था जिसे हॉगलैंड ने GOFAI कहा
हर्बर्ट ए। साइमन, AI के संस्थापक, ने 1963 में अनुमान लगाया कि GOFAI मानव-स्तरीय बुद्धिमत्ता उत्पन्न कर सकता है और यह कि यह प्राथमिक विधि है जिसका उपयोग मस्तिष्क करता है। उनका साक्ष्य उन प्रोग्रामों का प्रदर्शन था जिन्हें उन्होंने सह-लिखा, जैसे Logic Theorist और General Problem Solver, साथ ही मानव समस्या-समाधान पर उनका मनोवैज्ञानिक अनुसंधान था।
पश्चिमी तर्कवाद और GOFAI
हॉगलैंड GOFAI को पश्चिमी दर्शन में तर्कवादी परंपरा के भीतर रखते हैं, जो मानता है कि अमूर्त तर्क सर्वोच्च क्षमता है, मनुष्यों को जानवरों से अलग करता है, और बुद्धिमत्ता का सबसे आवश्यक भाग है। यह धारणा प्लेटो और अरस्तू में, शेक्सपियर, हॉब्स, ह्यूम, और लॉक में प्रकट होती है, और ज्ञानोदय, 1930 के दशक के तार्किक प्रत्यक्षवादियों, और 1960 के दशक के संगणनावादियों और संज्ञानवादियों के लिए केंद्रीय थी
1960 के दशक में प्रतीकात्मक AI ने उच्च-स्तरीय तर्क को सफलतापूर्वक अनुकरण किया, जिसमें तार्किक निगमन, बीजगणित, ज्यामिति, स्थानिक तर्क, और साधन-अंत विश्लेषण शामिल थे, सभी सटीक अंग्रेजी वाक्यों में। कई पर्यवेक्षक, जिनमें दार्शनिक, मनोवैज्ञानिक, और AI अनुसंधानकर्ता शामिल थे, आश्वस्त हो गए कि उन्होंने बुद्धिमत्ता की आवश्यक विशेषताओं को पकड़ लिया है। यह दृढ़ विश्वास तर्कवाद द्वारा निहित था; यदि यह झूठा होता, तो यह पश्चिमी दार्शनिक परंपरा के एक बड़े भाग पर प्रश्न उठाता
महाद्वीपीय दर्शन, जिसमें नीत्शे, हुसरल, और हाइडेगर शामिल हैं, ने तर्कवाद को अस्वीकार किया, यह तर्क देते हुए कि उच्च-स्तरीय तर्क सीमित और त्रुटि-प्रवण है, और यह कि अधिकांश क्षमताएं अंतर्ज्ञान, संस्कृति, और सहज भावना से आती हैं। इस परंपरा से परिचित दार्शनिक, जैसे ह्यूबर्ट ड्रेफस और हॉगलैंड, GOFAI और बुद्धिमत्ता के लिए इसकी पर्याप्तता की आलोचना करने वाले पहले व्यक्ति थे
हॉगलैंड की परिभाषा
हॉगलैंड की स्थिति के आलोचकों और समर्थकों दोनों ने GOFAI को सटीक रूप से परिभाषित करना कठिन पाया है। ड्रू मैकडरमोट, उदाहरण के लिए, हॉगलैंड के वर्णन को असंगत पाते हैं और तर्क देते हैं कि GOFAI एक मिथक है। हॉगलैंड ने यह शब्द उन दावों के दार्शनिक निहितार्थों की जांच करने के लिए गढ़ा जो सभी GOFAI सिद्धांतों के लिए आवश्यक हैं, जिन्हें उन्होंने सूचीबद्ध किया: (1) चीजों के साथ बुद्धिमानी से निपटने की हमारी क्षमता उनके बारे में तर्कसंगत रूप से सोचने की हमारी क्षमता के कारण है, जिसमें अचेतन सोच शामिल है; और (2) चीजों के बारे में तर्कसंगत रूप से सोचने की हमारी क्षमता आंतरिक स्वचालित प्रतीक हेरफेर के लिए एक क्षमता के बराबर है
यह भौतिक प्रतीक प्रणाली परिकल्पना के समान है जो हर्बर्ट ए। साइमन और एलन न्यूवेल ने 1963 में प्रस्तावित की थी, जो बताती है कि एक भौतिक प्रतीक प्रणाली के पास सामान्य बुद्धिमान क्रिया के लिए आवश्यक और पर्याप्त साधन हैं। यह ह्यूबर्ट ड्रेफस की मनोवैज्ञानिक धारणा से भी मिलता-जुलता है कि मन को एक उपकरण के रूप में देखा जा सकता है जो औपचारिक नियमों के अनुसार सूचना के बिट्स पर कार्य करता है
हॉगलैंड का वर्णन निर्देशों के एक समूह द्वारा नियंत्रित प्रतीक हेरफेर को संदर्भित करता है। प्रतीक असतत भौतिक चीजें हैं जिन्हें निश्चित अर्थ सौंपे गए हैं, जैसे <cat> और <mat>। वे संकेतों, अज्ञात संख्याओं, या अज्ञात संख्याओं के मैट्रिक्स को संदर्भित नहीं करते हैं। इस प्रकार, हॉगलैंड का GOFAI साइबरनेटिक्स, पर्सेप्ट्रॉन्स, गतिशील प्रोग्रामिंग, नियंत्रण सिद्धांत, या आधुनिक तकनीकों जैसे तंत्रिका नेटवर्क या सपोर्ट वेक्टर मशीनों जैसी तकनीकों को शामिल नहीं करता है। यह उन प्रणालियों को भी शामिल नहीं करता है जो प्रतीकात्मक AI को अन्य तकनीकों के साथ जोड़ती हैं, जैसे न्यूरो-प्रतीकात्मक AI, या संकीर्ण प्रतीकात्मक AI प्रणालियाँ जो केवल विशिष्ट समस्याओं के लिए डिज़ाइन की गई हैं
AI वैज्ञानिकों की प्रतिक्रियाएं
रसेल और नॉरविग ने लिखा कि GOFAI सबसे सरल तार्किक एजेंट डिज़ाइन से मेल खाता है और यह कि उचित व्यवहार की हर आकस्मिकता को आवश्यक और पर्याप्त तार्किक नियमों के एक समूह में पकड़ना कठिन है, इसे योग्यता समस्या कहते हुए। 1980 के दशक के बाद के प्रतीकात्मक AI कार्य ने खुले-क्षेत्रों के लिए अधिक मजबूत दृष्टिकोणों को शामिल किया, जैसे संभाव्य तर्क, गैर-एकाकी तर्क, और मशीन लर्निंग। वर्तमान में, अधिकांश AI अनुसंधानकर्ता मानते हैं कि डीप लर्निंग और, अधिक संभावना से, तंत्रिका और प्रतीकात्मक दृष्टिकोणों का एक संश्लेषण (न्यूरो-प्रतीकात्मक AI) सामान्य बुद्धिमत्ता के लिए आवश्यक होगा
विरासत और प्रासंगिकता
GOFAI कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इतिहास और दर्शन को समझने के लिए एक आधारभूत अवधारणा बना हुआ है। यह नियम-आधारित, स्पष्ट तर्क प्रणालियों से डेटा-संचालित दृष्टिकोणों जैसे बड़े भाषा मॉडल और ट्रांसफॉर्मर की ओर बदलाव को उजागर करता है। जबकि GOFAI का प्रभुत्व मशीन लर्निंग के उदय के साथ कम हुआ, इसका प्रभाव विशेषज्ञ प्रणालियों, स्वचालित तर्क, और न्यूरो-प्रतीकात्मक विधियों की चल रही खोज जैसे क्षेत्रों में बना हुआ है। यह शब्द बुद्धिमत्ता की प्रकृति और AI अनुसंधान के भविष्य के बारे में बहसों के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ बिंदु के रूप में कार्य करता रहता है