कंप्यूटर की कमी सामाजिक निर्णय

स्रोत: आईटॉक सेस्सीपशन

एक हालिया फेंडर शराबी जिसमें एक Google स्व-ड्राइविंग कार बस के सामने मर्ज करने की कोशिश करते हुए मारा गया था, ने स्वायत्त कार उद्योग पर एक फूस डाला है। नैतिकता के उदाहरण के कारण दुर्घटना के कारण, एक Google exec ने कहा है कि इस सेट-बैक द्वारा खुला समस्या को हल करने में तीन दशक लग सकते हैं। समस्या यह है कि कार के कम्प्यूटर ने भविष्यवाणी की है कि विलीन हो जाने वाली कार इसके सामने जाने के लिए बस बंद हो जाएगी, लेकिन बस चालक ने भविष्यवाणी की तरह व्यवहार नहीं किया। Google ने दुर्घटना की जिम्मेदारी ली, जबकि यह भी कहा कि मानव चालक ने दुर्घटना के लिए (मेरे शब्द) दुर्व्यवहार किया था। (Google दुर्घटना और इसके परिणाम के एक खाते के लिए, यह लिंक देखें: theverge.com)।

हाल ही में एक आत्म-ड्राइविंग कार उत्साही के साथ इस कहानी पर चर्चा करते हुए, उन्होंने कहा कि वास्तविक समस्या सार्वजनिक प्रतिक्रिया है। उन्होंने इस तथ्य की ओर इशारा किया कि मनुष्य द्वारा संचालित कारों में फेंडर बेंडर्स बहुत अधिक परेशान न किए हुए होते हैं, और पूरी तरह से स्वायत्त कार का लक्ष्य वास्तविकता के करीब है क्योंकि ज्यादातर लोगों का एहसास होता है। पीआर अंक स्पष्ट रूप से एक समस्या है, हालांकि मैं इसे दुर्घटना से बचने की तलाश में पूर्णता प्राप्त करने के चीयर्स के निकट से बंधा हुआ हूं। हाल ही में एएए के एक सर्वेक्षण में, 75% ड्राइवरों ने संकेत दिया कि वे अपनी गाड़ी के पूर्ण ड्राइविंग को अपनी कार पर बारी करने के लिए बेहद अनिच्छुक होंगे। संभावना है कि आत्म-ड्राइविंग कार पूरी तरह से सुरक्षित होने का प्रमाण साबित होने पर संदेह की संख्या में काफी गिरावट आई। मेरे विचार में कुछ घातक या निकट-घातक दुर्घटनाओं ने शेल्फ पर स्वयं-ड्राइविंग कार पहल को लंबे समय तक लगाया, शायद हमेशा के लिए। क्या किसी सॉफ़्टवेयर दूरदृष्टि के अलावा कोई अन्य व्यक्ति वास्तव में विश्वास करता है कि ऐसी सुरक्षा पूर्णता कभी प्राप्य है, या निकटतम पूर्णता की अनुपस्थिति में व्यापक सार्वजनिक स्वीकृति क्या संभव है? स्वयं को उसी श्रेणी में डालते हुए जोखिम के रूप में जो संदेह है जो आकाश या किसी भी अन्य नवाचार के प्रदर्शन पर हँसे, स्वायत्त ड्राइविंग उद्यमियों के प्रति मेरी प्रतिक्रिया "पर सपना" है।

जो लोग मानते हैं कि आत्म-ड्राइविंग कार टेस्ला मॉडल-एस पूरी तरह से इलेक्ट्रिक कार, जो कि एक चालक सक्रिय हो सकती है, स्वयं-ड्राइविंग ("ऑटोप्लिट") मोड में एक रीयल्टी बिंदु के करीब है। मेरे दोस्त के अनुसार एक आज एक अख़बार पढ़ने जैसे चीजों को ध्यान में रखते हुए आत्म-ड्राइविंग टेस्ला में इंटरस्टेट पर सैकड़ों मील की दूरी पर ड्राइव कर सकता है। आश्चर्य की बात खोजते हुए, मैंने इस पर जोर दिया और उसे थोड़ा अतिरंजित बताया। टेस्ला के संस्थापक और सीईओ एलोन मस्क के अनुसार, स्व-ड्राइविंग ऑप्शन (जिसे उन्होंने एक अपूर्ण बीटा संस्करण के रूप में वर्णित किया है) हमेशा पहिया पर हाथों के साथ इस्तेमाल किया जाना चाहिए, जो निश्चित रूप से एक अख़बार पढ़ना मना करेगा कस्तूरी ने हाल ही में कुछ निकटतम भयावह घटनाओं को स्वीकार किया, लेकिन उन्होंने यह आरोप लगाया कि ड्राइवरों पर जो इस चेतावनी की उपेक्षा करते हैं, पहिया से अपना हाथ ले कर ये घटनाएं मुख्यतः शामिल हैं जिन्हें गैर-सामाजिक (यानी, भू-भाग) त्रुटियां कहा जा सकता है, लेकिन लगभग सभी ड्राइविंग निर्णय, खासकर जब अन्य कारें इलाके का हिस्सा हैं, ऑपरेटर पर कुछ सामाजिक निर्णय मांग करती हैं, चाहे ऑपरेटर एक है मानव या एक कंप्यूटर (कुछ टेस्ला-एस के पास के एक खाते के लिए याद नहीं है, देखें technologyreview.com)।

दावे के लिए समर्थन, जो आज टेस्ला ऑटोप्लॉट पर सैकड़ों मील की दूरी पर ड्राइव कर सकता है, एक टेस्ला-एस में लिया गया एक अच्छी तरह से प्रचारित क्रॉस-कंट्री ट्रिप में पाया जा सकता है जो रिकॉर्ड समय में यात्रा करता था। आम तौर पर क्या ज्ञात नहीं किया जा सकता है, हालांकि, यह है कि यात्रा के दौरान तीन घटनाएं हुईं, जिसमें एक गंभीर दुर्घटना को थोड़ी-थोड़ी टल गई। इनमें से किसी एक घटना में, कार ने एक घंटे 90 मील प्रति घंटा (गति सीमा से ऊपर) पर एक वक्र दर्ज किया था और यदि मनुष्य जल्दी से नहीं ले लिया होता तो कार का नियंत्रण खो जाता। समस्या यह थी कि कार के कंप्यूटर एल्गोरिथ्म ने इसे एक मानक दूरी पर लेन या केंद्र लाइन मार्कर का पालन करने के लिए बुलाया था, लेकिन अनुभवी चालकों को पता है कि उच्च गति (धीमा करने के अलावा) के लिए एक से अधिक करीब वक्र ले जाने के लिए सही होना चाहिए सड़क के शीर्ष पर सामान्य रूप से, वक्र मोड़ के स्तर को कम करने के लिए वक्र को सुरक्षित रूप से बातचीत करने की आवश्यकता होती है यहां पर यह निष्कर्ष लगता है कि कार अभी तक उच्च गति से स्वत: स्वायत्तता से काम नहीं कर सकती है एक और दुर्घटना हुई जब कार एक अन्य कार की कार्रवाई से भ्रमित हो गई और सड़क की मिडलाइन पर पार कर गई, टेस्ला-एस को आने वाले यातायात में ले जाने और एक घातक सिर-टकराव हो सकता था।

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दिलचस्प बात यह है कि जब गूगल ने दुर्घटना के लिए बस चालक को आंशिक रूप से दोषी ठहराया, तो टेस्ला ने अपने ग्राहकों को ऐसी घटनाओं के लिए पूरी तरह से दोषी ठहराया है, मालिकों को चेतावनी दी है कि ऑटोपियालट मोड में दुर्घटना होने की स्थिति में, वित्तीय दायित्व पूरी तरह से चालक के साथ आराम होगा। जिस पर मैं "बहुत सारे भाग्य, एलोन कहता हूं, एक न्यायाधीश को बताता हूं कि कुछ गंभीर रूप से घायल ग्राहक या मृत मालिक के परिवार ने आप पर मुकदमा किया है।" वास्तव में, कुछ टिप्पणीकारों ने टेस्ला को एक अपूर्ण ऑटोपिलॉट उपलब्ध कराने के लिए नैतिक और कानूनी आधार पर काम किया है। युक्ति जब यह अनुमान लगाया जा सकता है कि कई मालिक गलत तरीके से ग्रहण करेंगे कि यह पूरी तरह चालू है, और इस प्रकार पूरी तरह से सुरक्षित, स्व-ड्राइविंग वाहन टेस्ला के एक स्पष्ट रूप से उत्पादित उत्पाद में तेजी लाने के इरादे हैं? सबसे अधिक संभावना अहंकार (मस्क का दावा करते हुए कि वह एआई दौड़ में Google और अन्य प्रतिस्पर्धियों से आगे है) और जाहिर है, मौद्रिक (लोगों को कंपनी की बजाय कीमत वाले उत्पादों को खरीदने के लिए)

ऐसा लगता है कि गैर-सामाजिक स्थितियों (जैसे कि अस्पष्ट, भ्रामक या खराब तरीके से डिज़ाइन केंद्र लाइन या ऑन-रैंप) आत्म-ड्राइविंग ऑटो उद्योग के लिए दरार करने के लिए एक बहुत ही कठिन नट हैं, मेरा मानना ​​है कि उनके अंतिम सफलता में मुख्य बाधा है सामाजिक क्षेत्र में जैसा कि बस दुर्घटना सचित्र है, एक आत्म-ड्राइविंग कार के फैसले में भविष्य की भविष्यवाणियों पर आधारित है कि एक और कार के चालक को क्या करने की संभावना है, लेकिन अगर हम मानव व्यवहार के बारे में कुछ जानते हैं तो यह है कि यह पूरी तरह से पूर्वानुमानित, तर्कसंगत या विनम्र नहीं है (सबूत के लिए) उसमें, केवल मध्य पूर्व में हाल ही में हुए राजनीतिक घटनाक्रमों की आवश्यकता है या, उस मामले के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में)। इसके अलावा, एक स्वायत्त वाहन के साथ सड़क साझा करने वाले ड्राइवरों में दृष्टि समस्याएं हो सकती हैं, एक बिगड़ा हुआ, अनुचित या उत्तेजित राज्य में हो सकती हैं या ड्राइविंग क्षमता की कमी हो सकती है, जिनकी वजह से उन्हें अचानक खतरनाक कदम उठाने पड़ सकते हैं, जो दुनिया के सबसे बड़े सुपर कम्प्यूटर कभी भी जल्दी से पर्याप्त रूप से अनुकूलित करने में सक्षम हो जाएगा तथ्य यह है कि एक अनुभवी और सक्षम चालक हमेशा दूसरे ड्राइवरों के व्यवहार और इरादों को "पढ़ना" और संभावनाओं पर आधारित नहीं बल्कि वास्तविक समय के संदर्भ और धारणाओं पर आधारित अलग-अलग प्रतिक्रियाएं बनाते हैं।

कई दुर्घटनाओं के लिए सामाजिक न्याय के आधार का वर्णन किशोरों के शुरुआती ड्राइवरों के अनुभव में पाया जा सकता है, जिनके माता-पिता किसी कारण के लिए बहुत अधिक बीमा प्रीमियम का भुगतान करते हैं। मेरे बाल-काटने वाली महिला ने हाल ही में मुझे अपने 18 वर्षीय बेटे की कहानी बताई थी, जिसने अपने लाइसेंस प्राप्त करने के पहले पांच दिनों के भीतर दो (सौभाग्य से) छोटे दुर्घटनाएं की थी। उनमें से कोई भी तांत्रिक रूप से उनकी गलती नहीं थी, लेकिन यह तथ्य यह है कि न तो संभावना है कि वह एक या दो साल का हो चुका होता। एक दुर्घटना में, एक जवान आदमी गाड़ी चला रहा था जब एक कार दाहिनी ओर से एक सड़क से सड़क पर प्रवेश करती थी और नौजवान चालक के यात्री पक्ष के दरवाज़े में जुटाई जाती थी। जवान आदमी का स्पष्टीकरण यह है कि वह आगे के रास्ते पर ध्यान केंद्रित कर रहा था और इस तरह की घटना की संभावना पर विचार नहीं किया। लगभग निश्चित रूप से, सूक्ष्म संकेत थे, जैसे कि दूसरी कार सड़क तक पहुंचती है और यह देख रही है कि यह बाहर निकल सकती है। यह भी संभावना है कि वह खुद अनजाने में समस्या में योगदान दिया, जैसे कि संकेत करने के लिए कि दूसरी कार आगे बढ़ सकती है एक अनुभवी और सावधान चालक ऐसे (अनिवार्य रूप से सामाजिक) सूक्ष्म संकेतों के प्रति अभेद्य है, और जोखिम-आकलन गणना की एक सतत धारा में संलग्न होने की आवश्यकता से अवगत है। एक अनुभवहीन चालक, जैसे कि इस जवान आदमी, गहरी अहंकारी है, क्योंकि वह गाड़ी चलाते समय केवल अपने ही विचार को समझता है, और जब भी बहुत कुछ कर रहा हो मेरे दिमाग में, यह स्पष्ट नहीं है कि एक कंप्यूटर चालित गाड़ी नौवीं चालक की तुलना में बेहतर कैसे हो सकती है जैसे कि सूक्ष्म सामाजिक संकेतों को पढ़ने और निकालने में।

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सॉफ्टवेयर इंजीनियरों ने शारीरिक समस्याओं को हल करने में अच्छा किया है, लेकिन उन्होंने अभी तक हल नहीं किया है, या सामाजिक फैसले की समस्याओं के बारे में ज्यादा ध्यान भी नहीं दिया है। इस वास्तविकता का जागरूकता कुछ साल पहले कोलोराडो में एक वार्षिक सम्मेलन में मेरे पास आया था जो संज्ञानात्मक विकलांग लोगों के लिए प्रौद्योगिकी के आवेदन को संबोधित करते हैं। सभी प्रस्तुतीकरण सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के आवेदन के साथ भौतिक समस्याओं जैसे गतिशीलता के मुद्दों के साथ निपटा। जब मेरी बारी बात करने के लिए आया था मैं एक फिल्म के बारे में बात की थी जिसमें श्रोताओं ने एक बौद्धिक विकलांग व्यक्ति के बारे में अभी देखा था जो अपने पड़ोसी लोगों द्वारा समर्थित था, जिन्होंने इसे अपने न्यूयॉर्क अपार्टमेंट भवन में रहने के लिए संभव बना दिया। इमारत में रहने के लिए जारी रहने वाली चुनौतियों में से हर एक सामाजिक था, जैसे कि उनकी चरम भोलीपन (मेरी विशेष दिलचस्पी) जैसी कि उनके कर्ज को उनके घरों की सड़कों पर लाया जाता है (जो पड़ोसियों को आतंकित करता था चीजों और विभिन्न तरीकों से इमारत क्षतिग्रस्त)। जब मैंने कंप्यूटिंग अधिकारियों (कुछ महान) को चुनौती दी, जो सम्मेलन में इकट्ठा हुए थे, तो कहने के लिए कि प्रौद्योगिकी इस तरह के सामाजिक निर्णय-(और अकेलेपन) चालित व्यवहारों को कैसे हल कर सकती है, तो प्रतिक्रिया एक मौन थी।

स्व-ड्राइविंग आंदोलन एक मोटर वाहन घटना के रूप में ही नहीं बल्कि दिलचस्प है, लेकिन कृत्रिम बुद्धि (एआई) के क्षेत्र में विकास के एक उदाहरण के रूप में। Google एक ऐसी कंपनी का उदाहरण है जो अपने कंप्यूटर वैज्ञानिकों की क्षमता के बारे में बेहद उत्साहित है, जो चिप मिनेरियराइजेशन में बढ़ती प्रगति का उपयोग करते हुए, एआई के माध्यम से मानव कार्यों को बेहतर बनाने के लिए है। शायद इस तरह के रवैये की अग्रणी उदाहरण रेमंड कुर्ज़वील-कई स्वयं-नामित कंप्यूटर उपकरणों (और किसी आधुनिक थॉमस एडीसन को माना जाता है) का एक प्रतिभाशाली आविष्कारक-जो अब Google के निवासी फ्यूच्यूरॉजिस्ट के रूप में पूर्णकालिक काम करता है कुर्ज़वील ने कई पुस्तकें लिखी हैं और कई वार्ताएं दी हैं, जो "ट्रान्ह्यूमानिज्म" के भविष्य (मानव बुद्धिमत्ता को बढ़ाने के लिए तेजी से परिष्कृत तकनीकों का उपयोग) और "विलक्षणता" (प्रौद्योगिकी का उपयोग मानव जीव विज्ञान बदलने के लिए, जैसे कि इलाज करके बीमारी और मानव जीवन काल विस्तार) इन अवधारणाओं के लिए केंद्र कुर्ज़वील की कुछ विवादास्पद विश्वास है कि बुद्धि का सार पैटर्न की पहचान है (कुछ कंप्यूटर अच्छे हैं) और इस तरह कंप्यूटर वैज्ञानिक मानव मस्तिष्क के बेहतर संस्करण का निर्माण करने में सक्षम होंगे। सक्षम कार ड्राइविंग, जो पैटर्न पहचान पर भारी निर्भर करता है, इस प्रकार एआई अवधारणा का एक स्पष्ट विस्तार होगा। महान प्रतिभाओं (जैसे कि कुर्ज़वील) और महान कंपनियां (जैसे कि Google) के साथ एक समस्या यह है कि उन्हें अक्सर "समस्या को बहुत दूर" पर ले जाने में कठिनाई होती है। मेरा अपना विश्वास है कि स्वयं ड्राइविंग कार को सक्षम बनाना सैकड़ों सामाजिक और भौतिक फैसले को सफलतापूर्वक स्वीकार करने और सफलतापूर्वक उत्तर देने से बी को इंगित करने में शामिल होने वाली चुनौतियां कुर्ज़विल के जीवनकाल में हल करने में असमर्थ एक समस्या साबित होगी, भले ही वह अपने जैव रसायन को बदलने में सफल रहे हों (वह 150 [एक 200 से अधिक की गोलियां] एक दिन की गोलियाँ) और दूसरे सौ साल तक रहती हैं

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