रोबोट का मानवीकरण - मनुष्य का मशीनीकरण

यदि हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लोकप्रिय मिथकों से बाहर निकालें तो यह एक अत्यंत आशाजनक और उपयोगी आविष्कार साबित हो सकता है। मनुष्य और मशीन - क्या यह संयोजन एक अविस्मरणीय अग्रानुक्रम बनाएगा?

1997 में सुपरकंप्यूटर डीप ब्लू से हारने के बाद, गैरी कास्परोव ने आराम किया, सब कुछ सोचा और... एक नए प्रारूप में प्रतियोगिता में लौट आए - तथाकथित मशीन के सहयोग से सेंटो. यहां तक ​​कि एक औसत कंप्यूटर के साथ जोड़ा गया एक औसत खिलाड़ी भी सबसे उन्नत शतरंज सुपर कंप्यूटर को हरा सकता है - मानव और मशीन की सोच के संयोजन ने खेल में क्रांति ला दी है। इसलिए, मशीनों से पराजित होने के बाद, कास्परोव ने उनके साथ गठबंधन में प्रवेश करने का फैसला किया, जिसका एक प्रतीकात्मक आयाम है।

प्रक्रिया मशीन और मनुष्य के बीच की सीमाएं धुंधली हो रही हैं वर्षों तक जारी है. हम देखते हैं कि कैसे आधुनिक उपकरण हमारे मस्तिष्क के कुछ कार्यों को प्रतिस्थापित कर सकते हैं, जिसका एक अच्छा उदाहरण स्मार्टफोन या टैबलेट हैं जो स्मृति दोष वाले लोगों की मदद करते हैं। जबकि कुछ विरोधियों का कहना है कि वे उन लोगों के मस्तिष्क के कई कार्यों को भी अक्षम कर देते हैं जिनमें पहले से कोई दोष नहीं था... किसी भी तरह से, मशीन-जनित सामग्री तेजी से मानवीय धारणा में प्रवेश कर रही है - चाहे वह दृश्य हो, जैसे कि डिजिटल रचनाएँ या संवर्धित वास्तविकता में सामग्री, या श्रवण. , एलेक्सा जैसे एआई-संचालित डिजिटल सहायकों की आवाज के रूप में।

हमारी दुनिया प्रत्यक्ष या अदृश्य रूप से बुद्धिमत्ता के "विदेशी" रूपों, एल्गोरिदम से अव्यवस्थित है जो हमें देखते हैं, हमसे बात करते हैं, हमारे साथ व्यापार करते हैं, या हमारी ओर से कपड़े और यहां तक ​​कि एक जीवन साथी चुनने में हमारी मदद करते हैं।

कोई भी इस बात पर गंभीरता से बहस नहीं कर रहा है कि मानव बुद्धि के बराबर कृत्रिम बुद्धिमत्ता है, लेकिन कई लोग इस बात से सहमत होंगे कि एआई सिस्टम मनुष्यों के साथ अधिक निकटता से एकीकृत होने और दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ का उपयोग करके "हाइब्रिड" मशीन-मानव सिस्टम बनाने के लिए तैयार हैं।

एआई इंसानों के करीब पहुंच रहा है

सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता

उत्तरी कैरोलिना में ड्यूक विश्वविद्यालय के वैज्ञानिक मिखाइल लेबेडेव, इओन ओप्रिस और मैनुअल कैसानोवा कुछ समय से हमारे दिमाग की क्षमताओं को बढ़ाने के विषय पर अध्ययन कर रहे हैं, जिसके बारे में हम पहले ही एमटी में बात कर चुके हैं। उनके अनुसार, 2030 तक, एक ऐसी दुनिया जिसमें मस्तिष्क प्रत्यारोपण द्वारा मानव बुद्धि को बढ़ाया जाएगा, एक रोजमर्रा की वास्तविकता बन जाएगी।

रे कुर्ज़वील और उनकी भविष्यवाणियाँ तुरंत दिमाग में आती हैं तकनीकी विलक्षणता. इस प्रसिद्ध भविष्यवादी ने बहुत पहले लिखा था कि इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर जिस गति से डेटा संसाधित कर सकते हैं, उसकी तुलना में हमारा दिमाग बहुत धीमी गति से काम करता है। एक साथ बड़ी मात्रा में जानकारी का विश्लेषण करने की मानव मस्तिष्क की अद्वितीय क्षमता के बावजूद, कुर्ज़वील का मानना ​​है कि डिजिटल कंप्यूटर की बढ़ती प्रसंस्करण गति जल्द ही मस्तिष्क की क्षमताओं से कहीं अधिक हो जाएगी। उनका सुझाव है कि यदि वैज्ञानिक यह समझ सकें कि मस्तिष्क कैसे अराजक और जटिल क्रियाएं करता है, और फिर उन्हें समझने के लिए व्यवस्थित करें, तो इससे कंप्यूटिंग में सफलता मिलेगी और तथाकथित सामान्य एआई की दिशा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रांति आएगी। वह कॉन हे?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आमतौर पर दो मुख्य प्रकारों में विभाजित किया जाता है: संकीर्ण ओराज़ी सामान्य (एजीआई)।

हम आज अपने चारों ओर सबसे पहले देख सकते हैं, मुख्य रूप से कंप्यूटर, वाक् पहचान प्रणाली, आईफोन में सिरी जैसे आभासी सहायक, स्वायत्त कारों में स्थापित पर्यावरण पहचान प्रणाली, होटल बुकिंग एल्गोरिदम, एक्स-रे विश्लेषण, इंटरनेट पर अनुचित सामग्री को चिह्नित करना। , अपने फ़ोन के कीबोर्ड पर शब्द लिखना सीखना और दर्जनों अन्य उपयोग।

सामान्य कृत्रिम बुद्धि कुछ और है, और भी बहुत कुछ मानव मन की याद दिलाता है. यह एक लचीला रूप है जो आपको बाल काटने से लेकर स्प्रेडशीट बनाने तक, कुछ भी सिखा सकता है तर्क और निष्कर्ष डेटा के आधार पर. एजीआई अभी तक नहीं बनाया गया है (कुछ लोग सौभाग्य से कहते हैं), और हम इसके बारे में वास्तविकता की तुलना में फिल्मों से अधिक जानते हैं। इसके महान उदाहरण 9000 से एचएएल 2001 हैं। "टर्मिनेटर" श्रृंखला से स्पेस ओडिसी" या स्काईनेट।

एआई शोधकर्ताओं विंसेंट एस. म्यूएलर और दार्शनिक निक बोस्ट्रोम द्वारा 2012-2013 में किए गए चार विशेषज्ञ पैनलों के एक सर्वेक्षण में 50 प्रतिशत संभावना पाई गई कि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) 2040 और 2050 के बीच विकसित होगी, और 2075 तक संभावना बढ़ जाएगी। 90%. . विशेषज्ञ तथाकथित उच्च स्तर की भी भविष्यवाणी करते हैं कृत्रिम अधीक्षणजिसे वे "सभी क्षेत्रों में मानव ज्ञान से कहीं बेहतर बुद्धिमत्ता" के रूप में परिभाषित करते हैं। उनकी राय में, यह ओजीआई हासिल करने के तीस साल बाद दिखाई देगा। अन्य एआई विशेषज्ञों का कहना है कि ये भविष्यवाणियाँ बहुत साहसिक हैं। मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है, इसके बारे में हमारी बहुत सीमित समझ को देखते हुए, संशयवादियों ने एजीआई के उद्भव में सैकड़ों वर्षों की देरी की है।

कंप्यूटर नेत्र एचएएल 1000

कोई भूलने की बीमारी नहीं

सच्चे एजीआई के लिए बड़ी बाधाओं में से एक एआई सिस्टम की नए कार्यों पर आगे बढ़ने से पहले जो सीखा है उसे भूल जाने की प्रवृत्ति है। उदाहरण के लिए, एक चेहरे की पहचान एआई प्रणाली लोगों के चेहरे की हजारों तस्वीरों का विश्लेषण करेगी ताकि सोशल नेटवर्क पर उनका प्रभावी ढंग से पता लगाया जा सके। लेकिन चूंकि एआई सिस्टम सीखना वास्तव में वे जो कर रहे हैं उसका अर्थ नहीं समझते हैं, इसलिए जब हम उन्हें जो कुछ उन्होंने पहले ही सीखा है उसके आधार पर कुछ और करना सिखाना चाहते हैं, भले ही यह काफी समान कार्य हो (जैसे, पहचानना) व्यक्तियों में भावनाएँ), उन्हें शुरू से, शुरू से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के बाद, हम इसे मात्रात्मक रूप के अलावा संशोधित या सुधार नहीं कर सकते हैं।

वर्षों से वैज्ञानिक इस समस्या का समाधान ढूंढने का प्रयास कर रहे हैं। यदि वे सफल हुए, तो एआई सिस्टम प्रशिक्षण डेटा के एक नए सेट से सीख सकते हैं, इस प्रक्रिया में उनके पास पहले से मौजूद ज्ञान को अधिलेखित किए बिना।

Google DeepMind की इरिना हिगिंस ने अगस्त में प्राग में एक सम्मेलन में ऐसे तरीके प्रस्तुत किए जो अंततः वर्तमान AI की इस कमजोरी को तोड़ सकते हैं। उनकी टीम ने एक "एआई एजेंट" बनाया - एक एल्गोरिदम-नियंत्रित वीडियो गेम चरित्र की तरह जो एक विशिष्ट एल्गोरिदम की तुलना में अधिक रचनात्मक रूप से सोच सकता है - जो एक आभासी वातावरण में उसका सामना करता है वह दूसरे में जैसा दिखेगा उसकी "कल्पना" करने में सक्षम। इस तरह, तंत्रिका नेटवर्क सिम्युलेटेड वातावरण में सामने आने वाली वस्तुओं को पर्यावरण से अलग करने और उन्हें नए कॉन्फ़िगरेशन या स्थानों में समझने में सक्षम होगा। arXiv पर एक लेख एक सफेद सूटकेस या कुर्सी को पहचानने के लिए एल्गोरिदम के अध्ययन का वर्णन करता है। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, एल्गोरिदम उन्हें पूरी तरह से नई आभासी दुनिया में "कल्पना" करने में सक्षम होता है और जब उनसे मिलने की बात आती है तो उन्हें पहचान लेता है।

संक्षेप में, इस प्रकार का एल्गोरिदम यह बता सकता है कि उसने क्या देखा है और उसने पहले क्या देखा है - जैसा कि अधिकांश लोग करते हैं, लेकिन अधिकांश एल्गोरिदम के विपरीत। एआई सिस्टम दुनिया के बारे में जो कुछ भी जानता है उसे बिना दोबारा प्रशिक्षित किए और सब कुछ दोबारा सीखे बिना अपडेट करता है। मूल रूप से, सिस्टम मौजूदा ज्ञान को नए वातावरण में स्थानांतरित करने और लागू करने में सक्षम है। बेशक, सुश्री हिगिंस का मॉडल अभी तक एजीआई नहीं है, लेकिन यह अधिक लचीले एल्गोरिदम की दिशा में एक महत्वपूर्ण पहला कदम है जो मशीन भूलने की बीमारी से ग्रस्त नहीं है।

मूर्खता की महिमा में

पेरिस विश्वविद्यालय के शोधकर्ता माइकल ट्रैज़ी और रोमन वी. यमपोलस्की का मानना ​​है कि मनुष्य और मशीन के अभिसरण का उत्तर एल्गोरिदम में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का परिचय भी है।कृत्रिम मूर्खता". इससे यह हमारे लिए सुरक्षित भी हो जाएगा. बेशक, प्रसंस्करण शक्ति और मेमोरी को सीमित करके कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) भी सुरक्षित बन सकती है। हालाँकि, वैज्ञानिक समझते हैं कि एक सुपरइंटेलिजेंट कंप्यूटर, उदाहरण के लिए, क्लाउड कंप्यूटिंग के माध्यम से अधिक ऊर्जा का ऑर्डर दे सकता है, उपकरण खरीद सकता है और उसे भेज सकता है, या यहां तक ​​कि किसी गूंगे व्यक्ति के साथ छेड़छाड़ भी कर सकता है। इसलिए, भविष्य के एजीआई को मानवीय पूर्वाग्रहों और संज्ञानात्मक त्रुटियों से दूषित करना आवश्यक है।

शोधकर्ता इसे काफी तर्कसंगत मानते हैं। मनुष्य की अलग-अलग कम्प्यूटेशनल सीमाएँ (स्मृति, प्रसंस्करण, संगणना और "घड़ी की गति") होती हैं और उन्हें संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों की विशेषता होती है। सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता इतनी सीमित नहीं है। इसलिए, यदि इसे व्यक्ति के करीब होना चाहिए, तो इसे इसी तरह से सीमित किया जाना चाहिए।

ट्रैज़ी और यमपोलस्की थोड़ा भूल गए हैं कि यह एक दोधारी तलवार है, क्योंकि अनगिनत उदाहरण बताते हैं कि मूर्खता और पूर्वाग्रह दोनों कितने खतरनाक हो सकते हैं।

भावनाएँ और शिष्टाचार

जीवित, मानव-जैसी विशेषताओं वाले यांत्रिक पात्रों के विचार ने लंबे समय से मानव कल्पना पर कब्जा कर लिया है। "रोबोट" शब्द से बहुत पहले, गोलेम्स, ऑटोमेटा और मैत्रीपूर्ण (या नहीं) मशीनों की कल्पनाएँ बनाई गई थीं जो जीवित प्राणियों के रूप और भावना दोनों को दर्शाती थीं। कंप्यूटर की सर्वव्यापकता के बावजूद, हमें ऐसा बिल्कुल महसूस नहीं होता कि हम रोबोटिक्स के उस युग में प्रवेश कर गए हैं, उदाहरण के लिए, द जेट्सन्स के विज़न से। आज, रोबोट घर को खाली कर सकते हैं, कार चला सकते हैं और किसी पार्टी में प्लेलिस्ट को नियंत्रित कर सकते हैं, लेकिन वे सभी व्यक्तित्व के मामले में बहुत कुछ छोड़ देते हैं।

हालाँकि, यह जल्द ही बदल सकता है। कौन जानता है कि रोबोटिक्स के नए युग की शुरुआत अधिक चरित्रवान और आक्रामक मशीनों द्वारा की जा सकती है वेक्टर अंकी. यह कितने व्यावहारिक कार्य कर सकता है, इस पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, डिजाइनरों ने यांत्रिक रचना को "आत्मा" से भरने की कोशिश की। हमेशा क्लाउड से जुड़ा रहने वाला यह छोटा रोबोट चेहरों को पहचानने और नाम याद रखने में सक्षम है। वह संगीत पर नृत्य करता है, जानवरों की तरह छूने पर प्रतिक्रिया करता है और सामाजिक मेलजोल से प्रेरित होता है। हालाँकि वह बोल सकता है, फिर भी वह संभवतः शारीरिक भाषा और प्रदर्शन पर सरल भावनात्मक संकेतों के संयोजन का उपयोग करके संवाद करेगा।

इसके अलावा, वह बहुत कुछ कर सकता है - उदाहरण के लिए, प्रश्नों का सही उत्तर देना, गेम खेलना, मौसम की भविष्यवाणी करना और यहाँ तक कि तस्वीरें भी लेना। निरंतर अपडेट के कारण, वह लगातार नए कौशल सीख रहा है।

वेक्टर को प्रशीतन पेशेवरों के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था। और यह मनुष्यों को मशीनों के करीब लाने का एक तरीका हो सकता है, जो मानव मस्तिष्क को एआई के साथ एकीकृत करने के महत्वाकांक्षी कार्यक्रमों से अधिक प्रभावी है। यह अपनी तरह की एकमात्र परियोजना से बहुत दूर है। प्रोटोटाइप कई वर्षों में बनाए गए बुजुर्गों और बीमारों के लिए रोबोट सहायकजिन्हें उचित लागत पर पर्याप्त देखभाल प्रदान करना कठिन होता जा रहा है। प्रसिद्ध रोबोट काली मिर्चजापानी कंपनी सॉफ्टबैंक के लिए काम करने वाले को मानवीय भावनाओं को पढ़ने और लोगों के साथ बातचीत करना सीखने में सक्षम होना चाहिए। अंततः, इसमें घर के आसपास मदद करना और बच्चों और बुजुर्गों की देखभाल करना शामिल है।

पेप्पर रोबोट के साथ बातचीत करती बुजुर्ग महिला

साधन, अतिमानस या विलक्षणता

निष्कर्षतः यह नोट किया जा सकता है तीन मुख्य धाराएँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और लोगों के साथ इसके संबंध पर चिंतन में।

• पहला मानता है कि कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) को मानव बुद्धि के बराबर और समान बनाना आम तौर पर असंभव है। असंभव है या समय में बहुत दूर. इस परिप्रेक्ष्य में, मशीन लर्निंग सिस्टम और जिसे हम एआई कहते हैं, अधिक से अधिक उन्नत होंगे, अपने विशेष कार्यों को करने में अधिक से अधिक सक्षम होंगे, लेकिन कभी भी एक निश्चित सीमा से अधिक नहीं होंगे - जिसका मतलब यह नहीं है कि वे केवल मानवता के लाभ के लिए काम करेंगे। . चूँकि यह अभी भी एक मशीन होगी, अर्थात, एक यांत्रिक उपकरण से अधिक कुछ नहीं, यह काम में मदद कर सकता है और किसी व्यक्ति (मस्तिष्क और शरीर के अन्य हिस्सों में चिप्स) का समर्थन कर सकता है, और संभवतः लोगों को नुकसान पहुंचाने या मारने का काम भी कर सकता है। .
• दूसरी अवधारणा अवसर है. एजीआई का शीघ्र निर्माणऔर फिर, मशीनों के विकास के परिणामस्वरूप, उठ जाओ कृत्रिम अधीक्षण. यह दृष्टि किसी व्यक्ति के लिए संभावित रूप से खतरनाक है, क्योंकि अतिमानस उसे दुश्मन या कुछ अनावश्यक या हानिकारक मान सकता है। इस तरह की भविष्यवाणियाँ इस संभावना को बाहर नहीं करती हैं कि भविष्य में मानव जाति को मशीनों की आवश्यकता हो सकती है, हालांकि जरूरी नहीं कि ऊर्जा के स्रोत के रूप में, जैसा कि द मैट्रिक्स में है।
• अंत में, हमारे पास रे कुर्ज़वील की "विशेषता" की अवधारणा भी है, जो कि अनोखी है मशीनों के साथ मानवता का एकीकरण. इससे हमें नए अवसर मिलेंगे और मशीनों को मानव एजीआई यानी लचीली सार्वभौमिक बुद्धिमत्ता दी जाएगी। इस उदाहरण का अनुसरण करते हुए, दीर्घावधि में मशीनों और लोगों की दुनिया अप्रभेद्य हो जाएगी।

कृत्रिम बुद्धि के प्रकार

• जेट - विशिष्ट, विशिष्ट स्थितियों का जवाब देना और कड़ाई से परिभाषित कार्य करना (डीपब्लू, अल्फा गो)।
• सीमित स्मृति संसाधनों के साथ - विशिष्ट, निर्णय लेने के लिए प्राप्त जानकारी के संसाधनों का उपयोग करना (स्वायत्त कार सिस्टम, चैट बॉट, वॉयस असिस्टेंट)।
• स्वतंत्र मन का उपहार -सामान्य, मानवीय विचारों, भावनाओं, उद्देश्यों और अपेक्षाओं को समझना, बिना किसी प्रतिबंध के बातचीत करने में सक्षम। ऐसा माना जाता है कि पहली प्रतियां एआई विकास के अगले चरण में तैयार की जाएंगी।
• आत्म जागरूकता - लचीले दिमाग के अलावा, इसमें जागरूकता भी होती है, यानी। स्वयं की अवधारणा। फिलहाल यह दृष्टि पूरी तरह साहित्य के निशाने पर है।