हुबर्ट ड्रेफस के कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर विचार इस क्षेत्र के लक्ष्यों और विधियों की एक महत्वपूर्ण दार्शनिक आलोचना हैं, जो 1960 के दशक से 21वीं सदी की शुरुआत तक फैली हुई है। ड्रेफस, जो कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में दर्शनशास्त्र के प्रोफेसर थे, ने तर्क दिया कि मानव बुद्धिमत्ता और विशेषज्ञता मौलिक रूप से शारीरिक और संदर्भ-निर्भर हैं, जो इस प्रचलित धारणा को चुनौती देती है कि बुद्धिमत्ता को तार्किक नियम-पालन या प्रतीकात्मक हेरफेर तक सीमित किया जा सकता है। उनकी आलोचनाएँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सीमाओं के बारे में बहसों को आकार देने में प्रभावशाली बनीं और वैकल्पिक दृष्टिकोणों को प्रेरित किया जो स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बजाय अनुभव से सीखने पर जोर देते हैं।
ड्रेफस का विश्लेषण घटना विज्ञान पर आधारित था, विशेष रूप से मार्टिन हाइडेगर और मौरिस मर्लो-पोंटी के कार्यों पर, जो अलग चिंतन पर व्यावहारिक जुड़ाव की प्रधानता पर जोर देते हैं। उन्होंने तर्क दिया कि मनुष्य मुख्य रूप से प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्वों पर औपचारिक नियम लागू करके नहीं सोचते, बल्कि दुनिया के साथ बातचीत के माध्यम से लचीली, सहज प्रतिक्रियाएँ विकसित करके सोचते हैं। यह दृष्टिकोण सीधे सूचना-प्रसंस्करण प्रतिमान का विरोध करता था जो प्रारंभिक एआई अनुसंधान पर हावी था, जो मानता था कि बुद्धिमत्ता को स्पष्ट औपचारिक प्रणालियों में कैद किया जा सकता है।
प्रारंभिक आलोचनाएँ: 1960 और 1970 के दशक
1965 में, ड्रेफस ने 'अल्केमी एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस' शीर्षक से एक रिपोर्ट प्रकाशित की, जिसे RAND कॉर्पोरेशन द्वारा वित्तपोषित किया गया था, जिसमें तर्क दिया गया कि एआई शोधकर्ता खिलौना समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करके प्रगति को अधिक आंक रहे हैं। उन्होंने प्रसिद्ध रूप से भविष्यवाणी की कि कंप्यूटर कभी भी सामान्य ज्ञान की आवश्यकता वाले कार्यों में महारत हासिल नहीं करेंगे, जैसे प्राकृतिक भाषा का अनुवाद करना या विशेषज्ञ स्तर पर शतरंज खेलना, क्योंकि इन कार्यों के लिए विशाल, अव्यक्त पृष्ठभूमि ज्ञान की आवश्यकता होती है। इस रिपोर्ट को बाद में 1972 की पुस्तक 'व्हाट कंप्यूटर्स कैन्ट डू' में विस्तारित किया गया, जिसमें एआई की चार प्रमुख धारणाओं की आलोचना की गई: जैविक धारणा (मस्तिष्क डिजिटल कंप्यूटर की तरह सूचना संसाधित करता है), मनोवैज्ञानिक धारणा (मन औपचारिक नियमों द्वारा काम करता है), ज्ञानमीमांसीय धारणा (सभी ज्ञान को स्पष्ट किया जा सकता है), और ऑन्टोलॉजिकल धारणा (वास्तविकता परमाणु तथ्यों से बनी है)।
ड्रेफस की आलोचना तब कुख्यात हुई जब उनकी शतरंज की भविष्यवाणियों को चुनौती दी गई। उन्होंने तर्क दिया कि प्रारंभिक शतरंज-कंप्यूटर प्रोग्राम कमजोर थे और एक मजबूत मानव खिलाड़ी द्वारा पराजित किए जाएंगे, एक दावा जिसे उन्होंने प्रसिद्ध रूप से 1967 में मैक हैक प्रोग्राम के खिलाफ एक खेल में परीक्षण किया और हार गए। हालांकि, उन्होंने बनाए रखा कि इससे उनका व्यापक बिंदु अमान्य नहीं हुआ, क्योंकि प्रोग्राम की सफलता वास्तविक बुद्धिमत्ता के बजाय क्रूर-बल खोज पर निर्भर थी। बाद में, IBM के डीप ब्लू ने 1997 में विश्व चैंपियन गैरी कास्परोव को हराया, लेकिन ड्रेफस ने तर्क दिया कि यह जीत कम्प्यूटेशनल शक्ति को दर्शाती है, मानव-समान समझ को नहीं।
विशेषज्ञता की घटना विज्ञान
ड्रेफस के कार्य में एक केंद्रीय विषय बौद्धिक और शारीरिक ज्ञान के बीच का अंतर है। हाइडेगर पर आधारित, उन्होंने मानव विशेषज्ञता को नियम-पालन करने वाले नौसिखियों से सहज विशेषज्ञों तक की प्रगति के रूप में वर्णित किया, जो सचेत रूप से नियमों पर विचार किए बिना ठोस स्थितियों पर तरल रूप से प्रतिक्रिया करते हैं। उदाहरण के लिए, एक कुशल ड्राइवर सचेत रूप से ब्रेकिंग दूरी की गणना नहीं करता; इसके बजाय, वे सड़क को क्रिया के लिए एक अवसर के रूप में देखते हैं। ड्रेफस ने तर्क दिया कि एआई प्रणालियाँ, नियम-आधारित होने के कारण, सहज समझ के इस स्तर को कभी प्राप्त नहीं कर सकतीं, क्योंकि उनके पास शरीर और दुनिया के साथ जुड़ाव का जीवित इतिहास नहीं है।
'व्हाट कंप्यूटर्स स्टिल कैन्ट डू' (1992) में, एक संशोधित संस्करण, ड्रेफस ने क्षेत्र में प्रगति को संबोधित किया लेकिन अपनी स्थिति की पुष्टि की। उन्होंने स्पष्ट नियमों से आगे बढ़ने के लिए मशीन-लर्निंग और तंत्रिका-नेटवर्क दृष्टिकोणों की प्रशंसा की, लेकिन तर्क दिया कि ये विधियाँ अभी भी कम पड़ती हैं क्योंकि वे वास्तविक समझ के बजाय सांख्यिकीय पैटर्न पहचान पर निर्भर करती हैं। उन्होंने सुझाव दिया कि वास्तव में बुद्धिमान प्रणालियों को कुछ ऐसा चाहिए जैसे मानव शरीर - एक दावा जो बाद में 'सन्निहित एआई' के क्षेत्र में गूंजा लेकिन दार्शनिक रूप से विवादित बना रहा।
बाद के प्रतिक्रियाएँ और व्यावहारिक मोड़
2000 के दशक में, ड्रेफस ने अपना ध्यान प्रौद्योगिकी के नैतिक और सामाजिक निहितार्थों पर केंद्रित किया, लेकिन उन्होंने एआई पर टिप्पणी करना जारी रखा। उन्होंने संकीर्ण डोमेन में सांख्यिकीय दृष्टिकोणों की सफलता को स्वीकार किया, जैसे भाषण पहचान और दृश्य वर्गीकरण, फिर भी बनाए रखा कि इनमें सामान्य बुद्धिमत्ता का अभाव है। 2007 के एक लेख, 'व्हाई हाइडेगेरियन एआई फेल्ड एंड हाउ फिक्सिंग इट वुड रिक्वायर मेकिंग इट हाइडेगेरियन' में, उन्होंने तर्क दिया कि एमआईटी-सीएसएआईएल के रॉडनी ब्रूक्स जैसे शोधकर्ताओं द्वारा 'हाइडेगेरियन एआई' बनाने के प्रयास दार्शनिक रूप से गलत थे, क्योंकि वे अभी भी शरीर को एक कम्प्यूटेशनल उपकरण के रूप में मानते थे।
ड्रेफस के बाद के कार्य ने विशेषज्ञता में जोखिम और प्रतिबद्धता की भूमिका का भी पता लगाया, जो कीर्केगार्ड के दर्शन पर आधारित था। उन्होंने सुझाव दिया कि वास्तविक विशेषज्ञता के लिए भावनात्मक निवेश और यह समझ आवश्यक है कि दांव पर क्या है, जिसे कोई कम्प्यूटेशनल प्रणाली दोहरा नहीं सकती। इस दृष्टिकोण ने मशीन-लर्निंग प्रणालियों में मानव नैतिक निर्णय का अनुकरण करने के प्रयासों की उनकी आलोचनाओं को सूचित किया।
एआई अनुसंधान पर प्रभाव
अपनी नकारात्मक भविष्यवाणियों के बावजूद, ड्रेफस के कार्य का एआई पर सकारात्मक प्रभाव पड़ा। उन्होंने कनेक्शनिज्म और स्थित रोबोटिक्स जैसे वैकल्पिक प्रतिमानों के विकास को प्रभावित किया, जो प्रतीकात्मक तर्क पर डेटा और पर्यावरण के साथ बातचीत से सीखने पर जोर देते हैं। उनकी आलोचनाओं ने 1980 के दशक के 'एआई विंटर' में भी योगदान दिया, जब प्रतीकात्मक एआई के लिए वित्त पोषण घट गया, जिससे शोधकर्ताओं को सांख्यिकीय विधियों का पता लगाने के लिए प्रेरित किया। डीप-लर्निंग और बड़े-भाषा-मॉडल में आधुनिक विकास, जैसे ओपनएआई और गूगल-डीपमाइंड द्वारा, उनकी आलोचना के उस हिस्से की पुष्टि के रूप में देखा जा सकता है कि स्पष्ट नियम अपर्याप्त हैं, जबकि उनके दावे को भी चुनौती देते हैं कि ऐसी प्रणालियाँ सार्थक क्षमता प्राप्त नहीं कर सकतीं।
2010 के दशक के अंत तक, ड्रेफस ने देखा कि एआई प्रणालियाँ पैटर्न पहचान कार्यों में कुशल हो गई थीं लेकिन फिर भी समग्र, सामान्य-ज्ञान समझ का अभाव था जो मनुष्यों के पास है। वे कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता के दावों के बारे में सतर्क रहे, इस बात पर जोर देते हुए कि बुद्धिमत्ता सन्निहित अनुभव से अविभाज्य है। उनके विचारों का अध्ययन एआई दर्शन पाठ्यक्रमों में जारी है और ब्रेडन-लेक और जोशुआ-टेनेनबाम जैसे शोधकर्ताओं द्वारा संदर्भित किया गया है, जो सांख्यिकीय सीखने को प्रतीकात्मक तर्क के साथ जोड़ने वाले मॉडल के लिए तर्क देते हैं।
विरासत और समकालीन प्रासंगिकता
हुबर्ट ड्रेफस की मृत्यु 2017 में हुई, लेकिन उनकी आलोचनाएँ एआई की सीमाओं और संभावनाओं के बारे में चर्चाओं के लिए एक कसौटी बनी हुई हैं। सन्निहितता और अंतर्ज्ञान पर उनका जोर मानव-रोबोट संपर्क और व्याख्यात्मक एआई जैसे क्षेत्रों में प्रभावशाली रहा है। चैटजीपीटी और अन्य बड़े भाषा मॉडलों के युग में, उनका तर्क कि समझ के लिए पाठ हेरफेर से अधिक की आवश्यकता है, ने नया ध्यान आकर्षित किया है, क्योंकि ये प्रणालियाँ प्रशंसनीय पाठ उत्पन्न कर सकती हैं लेकिन अक्सर सरल सामान्य-ज्ञान या भौतिक तर्क कार्यों में विफल होती हैं। ड्रेफस का कार्य इस प्रकार एक अनुस्मारक के रूप में कार्य करता है कि बुद्धिमत्ता केवल गणना का मामला नहीं है, बल्कि जीवित प्राणियों के ताने-बाने में गहराई से अंतर्निहित है।
दार्शनिक बहसों में संदर्भ
ड्रेफस के विचारों की एआई समुदाय में कई लोगों द्वारा आलोचना की गई है, जो मशीन-लर्निंग की तीव्र प्रगति की ओर इशारा करते हैं और तर्क देते हैं कि उनका संदेह इस बात पर आधारित था कि कंप्यूटर क्या कर सकते हैं, इसका एक अत्यधिक संकीर्ण दृष्टिकोण। उदाहरण के लिए, गो और पोकर जैसे खेलों में डीप-लर्निंग की सफलता ने दिखाया है कि सांख्यिकीय विधियाँ कुछ डोमेन में मानव अंतर्ज्ञान से बेहतर प्रदर्शन कर सकती हैं। हालांकि, ड्रेफस का प्रतितर्क, कि ये प्रणालियाँ केवल सतही अर्थ में 'बुद्धिमान' हैं और वास्तविक समझ का अभाव रखती हैं, एक दार्शनिक चुनौती बनी हुई है।
संक्षेप में, एआई पर ड्रेफस के विचार क्षेत्र की दार्शनिक नींव की एक अग्रणी जांच हैं, जो ऐसे प्रश्न उठाते हैं जो आज भी अनसुलझे हैं: क्या बुद्धिमत्ता को गणना तक सीमित किया जा सकता है? क्या मशीनों को सोचने के लिए शरीर की आवश्यकता है? विशेषज्ञता में मौन ज्ञान की क्या भूमिका है? ये प्रश्न एआई अनुसंधान और प्रौद्योगिकी के भविष्य के बारे में सार्वजनिक प्रवचन दोनों को आकार देना जारी रखते हैं।