SHRDLU एक प्रारंभिक प्राकृतिक-भाषा समझ कंप्यूटर प्रोग्राम था, जिसे टेरी विनोग्राद ने 1968-1970 में MIT में विकसित किया था। इसने उपयोगकर्ताओं को अंग्रेजी में कंप्यूटर के साथ बातचीत करने की अनुमति दी, एक सरलीकृत "ब्लॉक्स वर्ल्ड" - ब्लॉक, शंकु और गेंदों वाला एक आभासी बॉक्स - में वस्तुओं को हेरफेर करते हुए। प्रोग्राम ने समझ का अनुकरण करने के लिए भाषा पार्सिंग, मेमोरी और बुनियादी भौतिकी को संयुक्त किया, और इसे DEC PDP-6 कंप्यूटर पर DEC ग्राफिक्स टर्मिनल के साथ माइक्रो प्लानर और लिस्प में लिखा गया था। बाद में यूटा विश्वविद्यालय में जोड़े गए परिवर्धन ने दुनिया का पूर्ण 3D रेंडरिंग जोड़ा। नाम ETAOIN SHRDLU से लिया गया है, जो लिनोटाइप मशीनों पर अक्षर व्यवस्था है, जो अंग्रेजी में उपयोग की आवृत्ति के क्रम में है।
कार्यक्षमता
SHRDLU का मूल एक भाषा पार्सर था जो ब्लॉक्स वर्ल्ड के बारे में उपयोगकर्ता निर्देशों और प्रश्नों को संभालता था। दुनिया जानबूझकर सरल थी, लगभग 50 शब्दों की शब्दावली के साथ: "ब्लॉक" और "शंकु" जैसे संज्ञा, "प्लेस ऑन" और "मूव टू" जैसे क्रिया, और "बड़ा" और "नीला" जैसे विशेषण। इस सरलता ने प्रोग्राम को वाक्यों को पार्स करने और क्रियाओं को विश्वसनीय रूप से निष्पादित करने की अनुमति दी।
इसकी एक प्रमुख विशेषता इसकी मेमोरी थी, जो संदर्भ प्रदान करती थी। उपयोगकर्ता पूर्ण विवरण दोहराए बिना पहले उल्लिखित वस्तुओं का संदर्भ ले सकते थे। उदाहरण के लिए, "लाल ब्लॉक पर हरा शंकु रखें" के बाद, एक बाद का "शंकु हटाएं" सही ढंग से हरे शंकु की पहचान करेगा। SHRDLU अपने इतिहास के बारे में प्रश्नों का उत्तर भी दे सकता था, जैसे "क्या आपने शंकु से पहले कुछ उठाया था?"
प्रोग्राम में दुनिया की भौतिकी के बारे में बुनियादी नियम शामिल थे, जिससे यह संभावनाओं के बारे में तर्क कर सकता था। यह अनुमान लगा सकता था कि ब्लॉक को स्टैक किया जा सकता है लेकिन पिरामिड को नहीं, अपने अनुभवों के आधार पर। इसने इसे "क्या पिरामिड पिरामिड का समर्थन कर सकता है?" जैसे प्रश्नों का उत्तर "मुझे नहीं पता" या "दो पिरामिड स्टैक करें" के साथ "मैं नहीं कर सकता" देने की अनुमति दी।
SHRDLU ने उपयोगकर्ताओं को नए शब्द परिभाषित करने की भी अनुमति दी। उदाहरण के लिए, कोई कह सकता था "एक स्टीपल एक स्टैक है जिसमें दो हरे क्यूब और एक पिरामिड होता है", और SHRDLU तब स्टीपल्स के बारे में प्रश्नों को समझेगा और उत्तर देगा, यहां तक कि अनुरोध पर नए बना सकता था।
एक विशिष्ट सत्र (जैसा कि विनोग्राद के काम में दस्तावेजित है) प्रोग्राम को जटिल निर्देशों को संभालने, सर्वनाम संदर्भों को हल करने और अपने कार्यों की व्याख्या करने दिखाता है। उदाहरण के लिए, जब पूछा गया "आपने उस क्यूब को क्यों साफ किया?", यह "इसे एक बड़े हरे क्यूब पर रखने के लिए" उत्तर देता था, तर्क की एक श्रृंखला प्रदर्शित करता हुआ।
परिणाम
SHRDLU को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अनुसंधान में एक मील का पत्थर सफलता माना गया, जो प्राकृतिक-भाषा समझ की क्षमता को प्रदर्शित करता था। इसके प्रदर्शन ने AI शोधकर्ताओं के बीच आशावाद पैदा किया, जिन्होंने माना कि ऐसी प्रणालियों को बड़े पैमाने पर बढ़ाने से सामान्य बुद्धिमत्ता प्राप्त हो सकती है। हालांकि, यह आशावाद तब फीका पड़ गया जब बाद की प्रणालियों को वास्तविक दुनिया की अस्पष्टता और जटिलता का सामना करना पड़ा, जिसे SHRDLU के नियंत्रित वातावरण ने टाल दिया।
प्रोग्राम ने Artificial intelligence और Natural language processing में बाद के काम को प्रभावित किया, हालांकि यह सीधे Machine learning या Large language model जैसे आधुनिक दृष्टिकोणों की ओर नहीं ले गया। MIT CSAIL (तब MIT AI लैब) में विनोग्राद के काम ने क्षेत्र की मूलभूत अवधारणाओं में योगदान दिया, जिसमें भाषा समझ में संदर्भ और विश्व ज्ञान का महत्व शामिल है।
तकनीकी विवरण
SHRDLU एक DEC PDP-6 कंप्यूटर पर चला, जो उस युग का एक मेनफ्रेम था, और प्रदर्शन के लिए DEC ग्राफिक्स टर्मिनल का उपयोग करता था। सॉफ्टवेयर माइक्रो प्लानर, एक योजना भाषा, और लिस्प, AI अनुसंधान में लोकप्रिय एक प्रोग्रामिंग भाषा, में लिखा गया था। प्रोग्राम की वास्तुकला ने वाक्यविन्यास पार्सर, अर्थ संबंधी व्याख्या, और एक समस्या-समाधान घटक को एकीकृत किया जो ब्लॉक्स वर्ल्ड को हेरफेर करता था।
ब्लॉक्स वर्ल्ड स्वयं एक अनुकरण वातावरण था जिसमें ब्लॉक, पिरामिड और गेंद जैसी वस्तुएं थीं, जो एक मेज या बॉक्स में रखी जाती थीं। प्रोग्राम वस्तु स्थितियों, आकार, रंग और संबंधों को ट्रैक करता था, जिससे यह स्थानिक प्रश्नों का उत्तर दे सकता था और हेरफेर आदेशों को निष्पादित कर सकता था।
विरासत
SHRDLU प्रारंभिक AI का एक क्लासिक उदाहरण बना हुआ है, जिसे अक्सर पाठ्यपुस्तकों और ऐतिहासिक खातों में उद्धृत किया जाता है। संदर्भ-संवेदनशील संवाद और योजना का इसका प्रदर्शन अपने समय से आगे था, हालांकि इसकी सीमाएं भी शिक्षाप्रद थीं। हाथ से बनाए गए नियमों और प्रतिबंधित डोमेन पर प्रोग्राम की निर्भरता Deep learning और Neural network जैसे बाद के डेटा-संचालित दृष्टिकोणों के साथ तीव्र विपरीत थी।
विनोग्राद बाद में स्टैनफोर्ड चले गए, जहां उन्होंने मानव-कंप्यूटर संपर्क पर अनुसंधान जारी रखा। SHRDLU नाम स्वयं एक जिज्ञासा बन गया, जो लिनोटाइप मशीन की कुंजी क्रम से लिया गया था, और कभी-कभी कंप्यूटिंग में एक शब्द के रूप में उपयोग किया जाता है।
अपनी उम्र के बावजूद, SHRDLU के सिद्धांत - जैसे संदर्भ के लिए मेमोरी का उपयोग और भौतिक बाधाओं के बारे में तर्क - आधुनिक AI प्रणालियों के लिए प्रासंगिक बने हुए हैं, हालांकि अब उन्हें अलग तरीके से लागू किया जाता है। प्रोग्राम की सफलता और आशावाद में बाद की गिरावट मजबूत भाषा समझ प्राप्त करने की चुनौतियों को उजागर करती है, एक लक्ष्य जो आज भी शोधकर्ताओं द्वारा पीछा किया जा रहा है।