Vintage AI: प्राचीन कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सफर

जब हम आज के तेज़ AI बॉट, चैटजीपीटी या बड़े मॉडल की बात करते हैं, तो अक्सर भूल जाते हैं कि इस सफ़र की शुरुआत 1950 के दशक में हुई थी। वही शुरुआती प्रयोग, आदर्श और सीमाएं आज भी हमारी सोच को आकार देती हैं। इस लेख में हम Vintage AI के कुछ प्रमुख मोड़, मॉडल और उनका आज के तकनीक पर असर देखेंगे।

पुराने AI मॉडल की कहानी

1956 में डीार्टमुथ सम्मेलन से AI का औपचारिक जन्म हुआ। उस समय के वैज्ञानिकों ने सरल लॉजिक‑बेस्ड प्रोग्राम लिखे, जैसे ELIZA जो टाइपिंग की नकल करता था और SHRDLU जो ब्लॉक वर्ल्ड में काम करता था। इन मॉडल्स में नियमों का सेट था, जो इनपुट के आधार पर आउटपुट तय करता था। यद्यपि शक्ति कम थी, लेकिन उन्होंने दिखाया कि मशीन मनुष्य की तरह बातचीत कर सकती है।

1970‑80 के दशक में expert systems ने बीजभरी छाप छोड़ी। DENDRAL और MYCIN जैसे प्रोग्राम जटिल वैज्ञानिक और मेडिकल डेटा को प्रोसेस करके निर्णय लेते थे। इन प्रणालियों की मुख्य ताकत थी ज्ञान‑भंडार, यानी विशेषज्ञों की रचनात्मक जानकारी को कोड में डालना। यह आज के डेटाबेस‑आधारित AI की जड़ माना जा सकता है।

आज के तकनीक पर Vintage AI का असर

भले ही ये पुराने सिस्टम सीमित थे, लेकिन उन्होंने दो महत्वपूर्ण सिद्धांत स्थापित किए: डेटा‑ड्रिवेन मॉडलिंग और रीइनफोर्समेंट लर्निंग की शुरुआती रूपरेखा। आज के बड़े भाषा मॉडल में बड़े डेटा सेट, ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर और फाइन‑ट्यूनिंग की प्रक्रिया इन ही बुनियादी विचारों पर बनी है।

उदाहरण के लिए, शतरंज खेलने वाले Deep Blue ने 1997 में विश्व चैंपियन को हराया, जिसे अक्सर AI की प्रगति का मील का पत्थर कहा जाता है। यह जीत केवल तेज हार्डवेयर नहीं, बल्कि रणनीतिक एल्गोरिदम और खोज तकनीक का परिणाम थी—जो आज के बॉट्स में भी उपयोग होते हैं।

यदि आप अभी AI प्रोजेक्ट शुरू करने की सोच रहे हैं, तो Vintage AI की तकनीकों को देख कर कई सीख सकते हैं। नियम‑आधारित सिस्टम तेज़ प्रोटोटाइप बनाने में मदद करते हैं, जबकि अनुभव‑आधारित मॉडल बड़े डेटा के बिना भी काम कर सकते हैं। इस तरह की समझ से आप समय व संसाधन दोनों बचा सकते हैं।

संक्षेप में, Vintage AI सिर्फ इतिहास नहीं, बल्कि आज की सफलता की नींव है। जब आप आधुनिक AI टूल का उपयोग करें, तो उन शुरुआती विचारों को याद रखें—क्योंकि उनका असर अब भी गहरा है।