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भावना एआई के बारे में मुझे अक्सर एक ही सवाल पूछा जाता है?

स्रोत: रिचर्ड योंक / शटरस्टॉक

यह मेरी किताब, हार्ट ऑफ द मशीन के प्रकाशन के बाद से एक वर्ष से थोड़ा अधिक रहा है, जो प्रभावशाली कंप्यूटिंग के संभावित तकनीकी और सामाजिक प्रतिक्रियाओं की गहन परीक्षा है, कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा जो सिस्टम को पढ़ सकती है, व्याख्या कर सकती है, दोहराने, दोहराने, और अन्यथा हमारी भावनाओं से बातचीत करते हैं। उस समय, मुझे किताबों की दुकानों पर त्यौहारों, सार्वजनिक रीडिंग, सम्मेलनों, सोच टैंक और निश्चित रूप से इस रोमांचक उभरती हुई तकनीक के बारे में बात करने का अवसर मिला है। पाठकों और जनता के साथ इस बातचीत में, एक सवाल रहा है जो अब तक सबसे अधिक पूछे जाने वाले हैं: “क्या इसका मतलब यह है कि इन उपकरणों, कंप्यूटर या रोबोट भावनाओं का अनुभव कर सकते हैं जैसे हम करते हैं?”

यद्यपि यह स्पष्ट रूप से पुस्तक में संबोधित किया गया है, लेकिन मैं हमेशा एक स्पष्ट, “नहीं, यह नहीं करता।” अगर समय है, तो मैं यह भी समझाऊंगा कि इन मशीनों और कार्यक्रमों को अंततः मानव भावनाओं के समान कुछ अनुभव हो सकता है भविष्य में, यह वही नहीं होगा जैसा कि लोगों के लिए कई महत्वपूर्ण कारणों से है। फिर भी, मुझे यह जानबूझकर और मानवीय मनोविज्ञान की रोशनी भी मिलती है कि यह इतने सारे लोगों के होंठों पर पहला सवाल है।

क्या हम भावनात्मक बुद्धिमान प्राणियों के रूप में अपनी विशिष्टता को बनाए रखने के बारे में चिंतित हैं? क्या हम चिंतित हैं कि भावना की “तर्कहीन” प्रकृति एआईएस को अमोक चला सकती है? क्या हम इस विचार से डरते हैं कि मशीनें हमारे साथ सबसे व्यक्तिगत स्तर पर एक दिन बातचीत कर सकती हैं? या शायद यह दूसरी तरफ है? क्या यह संभव है, यहां तक ​​कि हम में से कई वास्तव में भावनात्मक मशीनों के विकास को देखना चाहते हैं? क्या हम में से कुछ गुप्त रूप से इसके लिए चाहते हैं, कुछ कनेक्शन चाहते हैं कि कई लोग वर्तमान में अपने जीवन से गायब हैं?

यह थोड़ा और अधिक बारीकी से खोज करने लायक है। सबसे पहले, एआई अनुसंधान में मानव बुद्धि के बराबर कुछ हासिल करने का लक्ष्य था – जिसे अक्सर मजबूत एआई या कृत्रिम सामान्य खुफिया कहा जाता है (एजीआई, संक्षेप में)। लेकिन आज तक बड़ी संख्या में सफलताओं में कहीं अधिक सीमित अनुप्रयोग हैं – आमतौर पर संकीर्ण एआई के रूप में जाना जाता है। वॉयस कमांड, चेहरे की पहचान, शतरंज खेलना, पोकर, यहां तक ​​कि स्वायत्त वाहन – ये कृत्रिम बुद्धि के सभी संकीर्ण केंद्रित अनुप्रयोग हैं। वॉटसन के संस्करण के रूप में सक्षम कार्यक्रम के भीतर भी एक सामान्य ज्ञान या सामान्य ज्ञान है, जो गेम शो के हर समय मानव चैंपियन जेनिंग्स और रटर को सर्वश्रेष्ठ बनाता है। ये सभी कार्यक्रम एक बहुत ही विशिष्ट डोमेन में प्रदर्शन करने के लिए सीमित हैं और उन्हें उस डोमेन की सीमाओं से परे लागू किया जाना चाहिए, वे तोड़ते हैं या असफल होते हैं। यह कम्प्यूटर प्रोग्रामिंग में सॉफ्टवेयर बेरहमी के रूप में जाना जाता है।

दिलचस्प बात यह है कि शोध से पता चला है कि मानव बुद्धि का एक बड़ा सौदा विचारों की लचीलापन और इस तथ्य को निर्णय लेने की क्षमता है कि हम भावनात्मक प्राणी हैं। हमारे छोटे और दीर्घकालिक फोकस को कहां रखा जाए, यह निर्धारित करने का हमारा नाटक, विवरण और डेटा की एक झुकाव के माध्यम से घूमने के लिए हमारे संकाय, ऑन-द-फ्लाई पर कभी-कभी परिस्थितियों को अनुकूलित करने की हमारी क्षमता, सभी हमारे मूल्यों से प्रेरित और नियंत्रित होती है उस क्षण और स्थिति पर भावनाएं होती हैं।

एचबीओ श्रृंखला, वेस्टवर्ल्ड इसका एक बड़ा उदाहरण है। हालांकि शो काल्पनिक है, लेकिन यह अपने एंड्रॉइड होस्ट की बुद्धि में भावना के महत्व को हाइलाइट करने का एक अच्छा काम करता है । भावनात्मक कनेक्शन पेश किए जाने के बाद ही ये मेजबान मानव मेहमानों से अलग हो जाते हैं, चेतना विकसित करते हैं और साथ ही साथ क्रूर इच्छाशक्ति भी जीते हैं। हमारी भावनाओं को अनुपस्थित करें, हम उन मेजबानों, सत्यमान automatons, हमारे दिन-प्रतिदिन की कार्रवाइयों और निर्णय लेने में कहीं अधिक नाजुक होंगे। बेशक, हमारी भावनाओं के बिना, यह भी बेहद असंभव है कि हम इस प्रजाति के रूप में लंबे समय तक जीवित रहेंगे।

तो, यह सब कुछ दिया गया है, क्या यह संभव है कि एआईएस में भावनाओं के बराबर पैदा करने से पहले चर्चा की गई कुछ कठिनाइयों को दूर करने में मदद मिल सके? शायद, हालांकि यह वास्तव में लागू करने और परीक्षण किए बिना साबित करने के लिए एक चुनौतीपूर्ण विचार है, साथ ही यह एक बहुत ही बड़ा छलांग है। लेकिन यह एक और महत्वपूर्ण विचार लाता है: हम इस तरह की रणनीति कैसे लागू करेंगे? मशीन की खुफिया की सभी अद्भुत गति और क्षमता के लिए, यह मानव खुफिया की तुलना में पूरी तरह से अलग सब्सट्रेट पर बनाया गया है। इसका मतलब है कि आप और मैं एक जैविक आधार से उत्पन्न होते हैं जो एमिनो एसिड से शुरू होता है जो प्रोटीन, कोशिकाओं, अंगों, प्रणालियों और अंततः एक समान रूप से व्युत्पन्न संज्ञानात्मक कमांड सेंटर को मस्तिष्क के रूप में जाना जाता है, इसके सभी न्यूरॉन्स, डेंडर्राइट्स, एक्सोन, गैंग्लिया और सैकड़ों संबंधित कोशिकाओं, प्रांतस्था और प्रक्रियाओं। दूसरी तरफ कंप्यूटर और एआईएस “डॉप” सिलिकॉन या अन्य अर्धचालक पदार्थों से शुरू होते हैं। ये ट्रांजिस्टर और अन्य तत्वों में वृद्धिशील रूप से व्यवस्थित होते हैं जो बदले में सॉफ्टवेयर दिनचर्या, मॉड्यूल, एपीआई और उपयोगकर्ता इंटरफेस द्वारा संचालित सर्किट, रजिस्टर्स, बस, मेमोरी और प्रोसेसर बन जाते हैं। इस तरह के मशीन अणुओं, हार्मोन, न्यूरोपैप्टाइड्स और विद्युत क्षमता के हमारे शरीर के उपयोग के विपरीत बिट्स को शटल और कुशल बनाती हैं। इसलिए, जब हम सिलिकॉन के साथ जैविक प्रक्रियाओं का अनुकरण करने का प्रयास कर सकते हैं, तो हम इसे किसी भी प्रत्यक्ष फैशन में करने से सफल होने की संभावना नहीं रखते हैं। जैसा कि है, एआई में हमारी पिछली सफलताओं में से अधिकांश ने इस सीमा को पहचानने पर निर्भर किया है। इन सभी मामलों में, हमने अपने इंजीनियरिंग को हाथों में औजारों और सामग्रियों के लिए उपयुक्त तरीकों के माध्यम से कार्यों को प्राप्त करने के लिए तैयार किया है।

इसका मतलब यह नहीं है कि प्रकृति से प्रेरणा आकर्षित करना – जैव-चिकित्सा के रूप में क्या जाना जाता है – उपयोगी नहीं हो सकता है। लेकिन इस दृष्टिकोण की इसकी सीमाएं हैं, खासकर जब विभिन्न सबस्ट्रेट्स पर लागू होती है। मिसाल के तौर पर, जब पहले हवाई जहाज के डिजाइनों ने पक्षियों से प्रेरणा ली, राइट भाइयों ने ईमानदार उड़ान की नकल करने पर जोर दिया, तो वे जमीन से कभी नहीं उतर पाएंगे। इसके बजाए उन्होंने उन लोगों के लिए उपलब्ध सामग्रियों के साथ काम किया, जब वे उन्हें सामान्य रूप से हवाई जहाज प्राप्त करने के लिए लिफ्ट, ड्रैग और जोर जैसे अधिक सामान्य ताकतों में हेरफेर करते थे।

इस तरह के मतभेद एक गैर-भौतिक सब्सट्रेट में भावनाओं को अनुकरण करने के लिए हम क्या कर सकते हैं। शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि, महत्वपूर्ण संज्ञानात्मक घटक हैं जो भावनाओं के हमारे अनुभव के साथ एकीकृत होते हैं, ये मुख्य रूप से हमारे शरीर की अंतःस्रावी तंत्र से निकलते हैं, रासायनिक संदेशवाहक प्रणाली जो इतनी पशु व्यवहार को निर्देशित करती है। जाहिर है, कंप्यूटरों में शरीर नहीं होते हैं और रोबोट में हार्मोन नहीं होते हैं जो पर्यावरण और परिस्थिति संबंधी स्थितियों के जवाब में सक्रिय होते हैं। नियम-आधारित प्रणालियों जीवविज्ञान की इस विशेषता को अनुकरण करने के लिए बनाया जा सकता है, लेकिन फिर वास्तविक जैविक मैसेंजर सिस्टम की तुलना में कहीं अधिक भंगुर हैं।

यह कहना नहीं है कि कार्य असंभव है। शायद कुछ प्रकार के तंत्रिका जाल, जैसे जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स (जीएएनएस), एक दिन अंतःस्रावी तंत्र के ट्रिगर्स और व्यवहार की नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है? मुझे किसी भी निश्चितता के साथ यह नहीं पता, हालांकि मुझे समय पर संदेह है कि ऐसा कुछ संभव हो सकता है। फिर भी, ये उन रासायनिक दूतों से बहुत अलग होंगे जो मनुष्य भरोसा करते हैं और इसी तरह केवल अनुमान लगाएंगे कि हमारे अपने दिमाग और शरीर बाहरी और आंतरिक परिस्थितियों का जवाब कैसे देते हैं।

कई अन्य कारण हैं, मशीन इंटेलिजेंस मानव बुद्धि के समान कभी नहीं होगा, भले ही यह अंततः मानव स्तर को प्राप्त करे या इससे भी अधिक हो। इस बीच, इस शताब्दी के मध्य में शायद उस दिन आने से पहले बहुत दूर बाधाओं को दूर करने के लिए अभी भी काफी बाधाएं हैं। (यह एआई शोधकर्ताओं के कई सर्वेक्षणों की औसत सहमति है, हालांकि आप भविष्य में पांच साल से लेकर कभी भी राय नहीं पा सकते हैं।)

सामान्य ज्ञान की एक निश्चित सीमित स्तर से परे एआई प्राप्त करने के लिए ersatz भावनाओं की आवश्यकता होगी? मेरा मानना ​​है कि यह संभव है, हालांकि कई अन्य चुनौतियां हैं जिन्हें भी दूर करने की आवश्यकता होगी। लेकिन शायद अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि मानव केंद्रित भावनात्मक प्रणालियों पर मशीन इंटेलिजेंस के एक पहलू को मॉडलिंग करने से अंततः इन प्रणालियों को समान मूल्यों को साझा करने की अनुमति मिल सकती है। असभ्य या अनजान सुपरइंड बुद्धिमान एआईएस के बारे में विभिन्न चिंताओं के अलावा, यह बेहद महत्वपूर्ण है क्योंकि हम इन मशीनों को हमारी तेजी से आगे बढ़ने वाली दुनिया में तेजी से जटिल प्रणालियों को नियंत्रित करने के लिए विकसित करेंगे। यह रणनीति हमारी रुचि में बहुत अधिक होगी। बढ़ती आवृत्ति के साथ, भविष्य में हमारे औद्योगिक और इलेक्ट्रॉनिक बुनियादी ढांचे को खतरे में डालते समय मानव हस्तक्षेप के लिए समय नहीं होगा। इस वजह से, हमें बनाए रखने के लिए हमारी मशीनों पर और अधिक नियंत्रण करने के लिए मजबूर होना होगा और हमें उन पर भरोसा करने में सक्षम होना चाहिए। हमें आशा से अधिक करने की जरूरत है कि एक प्रणाली जो उड़ान भरने का निर्णय लेती है, हमारी प्राथमिकताओं के अनुरूप होगी, चाहे वह प्रणाली एक यात्री जेट का संचालन कर रही हो या अत्यधिक जहरीले रासायनिक रिफाइनरी का संचालन कर रही हो।

तो, दोहराने के लिए: नहीं, मशीनों को भावनाओं का अनुभव नहीं होगा जैसा कि हम करते हैं, बहुत लंबे समय तक नहीं, यदि कभी भी। लेकिन बहुत कम अवधि में, हम पाते हैं कि एआई में मानव भावनाओं को अनुकरण करने के तरीकों के विकास के तरीकों के लिए काफी फायदे हैं, जिससे कम से कम थोड़ा सा बुद्धिमान मशीनें महसूस कर सकती हैं। और कौन जानता है? अगर हम इसे काफी हद तक करते हैं, शायद एक या दो दशक में, उनमें से कुछ हमारे नए सबसे अच्छे दोस्त भी हो सकते हैं।

संदर्भ

Bostrom, एन Superintelligence। पथ, खतरे, रणनीतियां । ऑक्सफोर्ड यूनिवरसिटि प्रेस। 2014।

दमासियो, ए Descartes ‘त्रुटि: भावना, कारण, और मानव मस्तिष्क , Putnam। 1994।

योंक, आर। हार्ट ऑफ द मशीन: हमारा भविष्य एक कृत्रिम भावनात्मक खुफिया दुनिया में। आर्केड प्रकाशन, एनवाई। 2017।

योंक, आर। ” मशीन इंटेलिजेंस के मानक मीट्रिक के लिए”; विश्व भविष्य की समीक्षा । 4: 61-70। मई 2012