एआई ठप है क्योंकि यह गलत अमूर्तताओं पर बनाया गया है, दृश्य धारणा को अनदेखा करता है

लेख में तर्क दिया गया है कि AI उद्योग इसलिए अटका हुआ है क्योंकि वह मॉडलों को उन अमूर्त अवधारणाओं पर बनाता है जो मस्तिष्क और दृश्य बोध के वास्तविक काम करने के तरीके से कमजोर रूप से जुड़ी होती हैं। यह दावा करता है कि दृश्य बोध किसी भी AI आर्किटेक्चर से अधिक महत्वपूर्ण है, और सफलताएँ तब मिलती हैं जब शोधकर्ता ठोस उदाहरणों की ओर लौटते हैं, जैसा कि हॉपफील्ड ने ठोस-अवस्था भौतिकी को तंत्रिका जीव विज्ञान से जोड़कर किया था। लेखक धातुकर्म के साथ एक समानता खींचता है: ऊर्जा और तापमान जैसी अवधारणाओं को विज्ञान द्वारा औपचारिक रूप देने से हजारों साल पहले एनीलिंग का अस्तित्व था, जो अमूर्त अवधारणाएँ हैं जो दुनिया में अलग-अलग इकाइयों के रूप में मौजूद नहीं हैं। इसी तरह, आधुनिक AI पिक्सेल, कनवल्शन और कृत्रिम न्यूरॉन जैसी अमूर्त अवधारणाओं का उपयोग करता है जो जैविक वास्तविकता से बहुत दूर हैं, जिससे भारी ऊर्जा लागत और संभावित मौलिक सीमाएँ उत्पन्न होती हैं। लेखक उल्लेख करता है कि हॉपफील्ड का नेटवर्क, जो जैविक न्यूरॉन्स से प्रेरित था, बाद में हिंटन द्वारा व्यावहारिक रूप से काम करने के लिए संशोधित किया गया, लेकिन ये संशोधन मूल जैविक घटना के विरूपण हैं। दृश्य बोध मनुष्य को दुनिया के बारे में 90-95% जानकारी प्रदान करता है, निरंतर काम करता है, और वास्तविकता द्वारा लगातार परीक्षण किया जाता है। भाषा लेखन प्रणालियाँ इस विकासवादी परीक्षण का परिणाम हैं, क्योंकि लोगों ने असुविधाजनक तत्वों को त्याग दिया। लेखक की कंपनी, TAPe, पिक्सेल और कनवल्शन के बजाय वास्तविक बोध के साथ काम करने वाले मॉडल विकसित करती है, जो उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त करते हैं।