जैबरवॉकी एक प्रारंभिक संवादी कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम है जिसे ब्रिटिश प्रोग्रामर रोलो कारपेंटर ने विकसित किया था। पहली बार 1988 में जारी किया गया, यह एक चैटबॉट बनाने के शुरुआती प्रयासों में से एक था जो खुले-अंत वाली, मानव-समान बातचीत में संलग्न हो सके। हस्त-कोडित प्रतिक्रियाओं पर निर्भर नियम-आधारित प्रणालियों के विपरीत, जैबरवॉकी ने पैटर्न मिलान और संवादी आदान-प्रदान के बढ़ते डेटाबेस का उपयोग करके उत्तर उत्पन्न किए, जिससे यह बाद के बड़े भाषा मॉडल और आधुनिक जनरेटिव एआई प्रणालियों का एक उल्लेखनीय अग्रदूत बन गया।
कार्यक्रम का नाम लुईस कैरोल की निरर्थक कविता "जैबरवॉकी" का संदर्भ है, जो इसकी चंचल और अक्सर निरर्थक संवादी शैली को दर्शाता है। जैबरवॉकी को हर बातचीत से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया था, उपयोगकर्ता इनपुट और प्रतिक्रियाओं को भविष्य की बातचीत में पुन: उपयोग के लिए संग्रहीत करता था। यह दृष्टिकोण, समकालीन मानकों से आदिम होते हुए भी, समकालीन मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग प्रणालियों में उपयोग की जाने वाली डेटा-संचालित प्रशिक्षण विधियों का पूर्वाभास करता था।
उत्पत्ति और विकास
रोलो कारपेंटर ने कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में अध्ययन के दौरान 1988 में जैबरवॉकी का विकास शुरू किया। प्रारंभिक संस्करण कमोडोर अमिगा कंप्यूटर पर चलता था, जो उस युग का एक लोकप्रिय होम मशीन था। कारपेंटर का लक्ष्य एक ऐसा कार्यक्रम बनाना था जो ट्यूरिंग टेस्ट पास कर सके - एक मशीन की बुद्धिमान व्यवहार प्रदर्शित करने की क्षमता का माप जो मानव के बराबर या उससे अप्रभेद्य हो। जैबरवॉकी को कार्य-उन्मुख के बजाय संवादी बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो सूचना पुनर्प्राप्ति के बजाय सामाजिक चैट और मनोरंजन पर केंद्रित था।
कार्यक्रम की वास्तुकला साहचर्य स्मृति के एक सरल रूप पर निर्भर थी। जब कोई उपयोगकर्ता एक वाक्य टाइप करता था, तो जैबरवॉकी पिछली बातचीत से समान पैटर्न के लिए अपने डेटाबेस में खोज करता था और संबंधित उत्तर लौटाता था। यह डेटाबेस जैसे-जैसे अधिक लोग सिस्टम के साथ बातचीत करते थे, व्यवस्थित रूप से बढ़ता गया, जिससे यह समय के साथ बेहतर होता गया। यह विधि, जिसे केस-आधारित तर्क के रूप में जाना जाता है, पहले के चैटबॉट जैसे एलिज़ा (1960 के दशक में विकसित) और पैरी (1972) द्वारा उपयोग किए गए अधिक कठोर, स्क्रिप्टेड दृष्टिकोणों से एक विचलन था।
सार्वजनिक उपलब्धता और स्वागत
जैबरवॉकी ने 1997 में व्यापक ध्यान आकर्षित किया जब इसे इंटरनेट पर उपलब्ध कराया गया, जो jabberwacky.com वेबसाइट पर होस्ट किया गया था। इस ऑनलाइन संस्करण ने हजारों उपयोगकर्ताओं को आकर्षित किया, जिन्होंने इसके सीखने के डेटाबेस में योगदान दिया। यह कार्यक्रम अपनी विचित्र, कभी-कभी विनोदी प्रतिक्रियाओं के लिए जाना जाने लगा, जो अक्सर अपने पिछले वार्ताकारों की शैली की नकल करती थीं। इसने 2005 में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए लोएब्नर पुरस्कार जीता, एक प्रतियोगिता जो चैटबॉट्स की संवादी क्षमता का मूल्यांकन करती है।
अपनी लोकप्रियता के बावजूद, जैबरवॉकी की महत्वपूर्ण सीमाएँ थीं। इसका पैटर्न-मिलान दृष्टिकोण अक्सर निरर्थक या दोहराव वाले उत्तर उत्पन्न करता था, और इसमें संदर्भ या अर्थ की कोई वास्तविक समझ का अभाव था। आलोचकों ने कहा कि यह बुद्धिमत्ता के वास्तविक प्रदर्शन के बजाय एक पार्लर ट्रिक से अधिक था। फिर भी, यह संवादी एआई के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रयोग के रूप में कार्य करता था, जो असंरचित मानव संवाद से सीखने की क्षमता और चुनौतियों दोनों को उजागर करता था।
विरासत और प्रभाव
जैबरवॉकी का सबसे प्रत्यक्ष उत्तराधिकारी क्लीवरबॉट है, जिसे कारपेंटर ने भी बनाया था और 2006 में जारी किया गया था। क्लीवरबॉट ने एक समान सीखने की तंत्र का उपयोग किया लेकिन बड़े डेटाबेस और बेहतर एल्गोरिदम के साथ। यह 2010 के दशक के सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले चैटबॉट्स में से एक बन गया, जिसमें लाखों बातचीत लॉग की गईं। क्लीवरबॉट की सफलता ने डेटा-संचालित संवादी प्रणालियों की व्यवहार्यता का प्रदर्शन किया, जिसने क्षेत्र में बाद के विकास को प्रभावित किया।
उपयोगकर्ता इनपुट से सीखने का जैबरवॉकी का दृष्टिकोण आधुनिक न्यूरल नेटवर्क और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर में उपयोग की जाने वाली प्रशिक्षण विधियों का पूर्वाभास करता था। जबकि समकालीन प्रणालियाँ जैसे ओपनएआई का चैटजीपीटी और गूगल डीपमाइंड का जेमिनी विशाल डेटासेट और मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखने (आरएलएचएफ) पर निर्भर करती हैं, बातचीत के माध्यम से सुधार का अंतर्निहित सिद्धांत समान बना हुआ है। जैबरवॉकी को अक्सर चैटबॉट विकास के इतिहास में प्रारंभिक नियम-आधारित प्रणालियों और 2010 के दशक में शुरू हुई डीप लर्निंग क्रांति के बीच एक पुल के रूप में उद्धृत किया जाता है।
तकनीकी विवरण
जैबरवॉकी का मूल एल्गोरिदम अपेक्षाकृत सरल था। यह बातचीत से प्रत्येक इनपुट और आउटपुट जोड़ी को एक डेटाबेस में संग्रहीत करता था। जब एक नया इनपुट आता था, तो कार्यक्रम स्ट्रिंग-समानता मीट्रिक, जैसे लेवेनशेटिन दूरी या सरल कीवर्ड ओवरलैप का उपयोग करके संग्रहीत इनपुट से तुलना करता था। सबसे समान संग्रहीत इनपुट से जुड़ी प्रतिक्रिया फिर उपयोगकर्ता को लौटा दी जाती थी। यह प्रक्रिया कम्प्यूटेशनल रूप से हल्की थी, जिससे यह 1980 और 1990 के दशक के अंत के सीमित हार्डवेयर पर चल सके।
कार्यक्रम ने आधुनिक अर्थों में मशीन लर्निंग का उपयोग नहीं किया, क्योंकि इसमें कोई स्पष्ट प्रशिक्षण चरण या अनुकूलन उद्देश्य नहीं था। इसके बजाय, यह अपनी प्रतिक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए संवादी डेटा की विशाल मात्रा पर निर्भर था। इस दृष्टिकोण को कभी-कभी "मेमोरी-आधारित" या "आलसी सीखना" कहा जाता है, क्योंकि यह क्वेरी किए जाने तक सभी प्रसंस्करण को स्थगित कर देता है। आकस्मिक चैट के लिए प्रभावी होते हुए भी, यह जटिल या बहु-मोड़ संवादों के साथ संघर्ष करता था, क्योंकि इसमें संवादी स्थिति बनाए रखने या इरादे को समझने का कोई तंत्र नहीं था।
सांस्कृतिक प्रभाव
जैबरवॉकी 1990 के दशक के अंत में एक सांस्कृतिक जिज्ञासा बन गया, जो एआई के भविष्य के बारे में मीडिया कवरेज में दिखाई दिया। इसे कई प्रौद्योगिकी प्रकाशनों में चित्रित किया गया था और मानव-कंप्यूटर संपर्क पर शैक्षणिक अध्ययनों में उपयोग किया गया था। इसकी चंचल प्रकृति ने इसे एआई की क्षमता का एक लोकप्रिय प्रदर्शन बना दिया, भले ही इसने समकालीन तकनीकों की सीमाओं को उजागर किया।
कार्यक्रम ने ट्यूरिंग टेस्ट पर सार्वजनिक प्रवचन में भी योगदान दिया, क्योंकि कुछ उपयोगकर्ताओं को यह सोचने में धोखा देने की इसकी सफलता कि वे एक इंसान से बात कर रहे हैं, ने बुद्धिमत्ता के माप के रूप में परीक्षण की वैधता के बारे में प्रश्न उठाए। कारपेंटर ने स्वयं तर्क दिया कि जैबरवॉकी की मानव संवाद की नकल करने की क्षमता, बिना समझ के भी, अधिक परिष्कृत एआई की ओर एक कदम थी।
यह भी देखें
संदर्भ
- कारपेंटर, आर. (2005)। "जैबरवॉकी: एक संवादी एआई।" लोएब्नर पुरस्कार प्रतियोगिता की कार्यवाही।
- jabberwacky.com के विभिन्न ऑनलाइन संग्रह (1997-2005)।