क्या रोबोटिक प्रगति का खतरा सच है या मिथक?

2024 लेखक: Seth Attwood | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-16 16:05

जब हम कहते हैं कि रोबोट लोगों की जगह नहीं लेंगे, क्योंकि उनमें मानव कुछ भी नहीं है, तो हमारा मतलब किसी व्यक्ति की अतार्किक रूप से बनाने या कार्य करने की असाधारण क्षमता से नहीं है। किसी दिन रोबोट भी ऐसा करने में सक्षम होंगे। लेकिन उनसे डरना व्यर्थ है। क्यों - यांडेक्स में रणनीतिक विपणन निदेशक एंड्री सेब्रेंट बताते हैं।

टिन वुडमैन टर्मिनेटर कैसे बना?

महान लेखक आर्थर क्लार्क ने तीन कानून तैयार किए, जिनमें से एक में लिखा है: "कोई भी पर्याप्त रूप से उन्नत तकनीक जादू से अप्रभेद्य है।" यह सूत्रीकरण उच्च प्रौद्योगिकी के प्रति हमारे दृष्टिकोण का सटीक वर्णन करता है। लेकिन मीडिया के युग में, टेलीविजन और फेसबुक के साथ, जादूगर बनना अधिक कठिन होता जा रहा है।

काफी कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उदाहरण टिन वुडमैन है, जिसके साथ ऐली (या डोरोथी) दोस्त थी और उसकी मीठी बातचीत हुई थी। वह किस मोड़ पर और क्यों अचानक टर्मिनेटर बन गए? यह विशुद्ध रूप से मीडिया की कहानी है: डर खूब बिकता है - इतना कि रोबोट से जुड़े मुद्दे को व्याख्यान के शीर्षक में शामिल करना पड़ता है।

और यह वास्तव में दर्शाता है कि जनता के दिमाग में क्या हो रहा है। हाल ही में, एचएसई ने एक सर्वेक्षण किया जो दर्शाता है कि रोबोट की व्यक्तिपरकता जितनी अधिक होगी, उतने ही अधिक लोग डरते हैं कि यह, एक विषय के रूप में, उनके लिए कुछ बुरा करेगा। जब कोई रोबोट सिर्फ घर के कुछ काम कर रहा हो या स्टोर से सामान ला रहा हो, तो किसी को इससे डर नहीं लगता। लेकिन जब नर्सों, चिकित्सकों, शिक्षकों और सेल्फ-ड्राइविंग कारों की बात आती है, तो ज्यादातर लोगों का तर्क है कि वे अपने परिवेश के साथ बेहद असहज होंगे। इस बीच, दस लाख किलोमीटर की यात्रा के लिए दुर्घटना के आंकड़े बताते हैं कि ड्रोन के कार दुर्घटनाओं में शामिल होने की संभावना कम है। बेशक, वैसे ही, लोग सड़क दुर्घटनाओं में पड़ेंगे, लेकिन वे कम मरेंगे - डेढ़ लाख के बजाय 300 हजार लोग। और लाखों लोग जीवित रहेंगे, क्योंकि चालक नशे में धुत व्यक्ति नहीं था, बल्कि एक अपूर्ण ऑटोपायलट था।

आपको रोबोट से स्पष्टीकरण की मांग क्यों नहीं करनी चाहिए

भौतिकी में नोबेल पुरस्कार विजेता रिचर्ड फेनमैन ने कहा कि कोई भी भौतिक विज्ञानी क्वांटम भौतिकी को नहीं समझता है। दुर्भाग्य से या सौभाग्य से, आज कई अन्य क्षेत्र हैं जिनमें कुछ ऐसा हो रहा है जिसे एक व्यक्ति समझा नहीं सकता है।

रोबोट से व्याख्या की मांग करना बेकार है (ऐसा निर्णय क्यों किया गया, कार धीमी क्यों हुई, आदि)। इसके अलावा, यदि आप हमारे इतिहास को पीछे मुड़कर देखें, तो यह पूरी तरह से अतार्किक है।

उदाहरण के लिए, एसिटाइलसैलिसिलिक एसिड, जिसे 1853 में संश्लेषित किया गया था और 19 वीं शताब्दी के अंत में एस्पिरिन ट्रेडमार्क के तहत पंजीकृत किया गया था, आज बड़ी मात्रा में खपत होती है - प्रति वर्ष लगभग 120 बिलियन टैबलेट। हालांकि, इसकी कार्रवाई, उदाहरण के लिए, हृदय रोग में उपयोग के साथ, दवा में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने के 70 साल बाद ही कमोबेश समझाया गया था।

आधुनिक औषध विज्ञानियों का कहना है कि गंभीर बीमारियों के लिए अत्याधुनिक आधुनिक दवाएं कैसे काम करती हैं, यह कोई नहीं जानता। मुझे आश्चर्य है कि कितने लोग जो सेल्फ-ड्राइविंग कार में जाने से डरते हैं, वे 90% मामलों में बचाने वाली दवा के साथ इलाज से इनकार कर देंगे, लेकिन हम इसकी कार्रवाई के तंत्र के बारे में लगभग कुछ भी नहीं जानते हैं?

इसलिए, रोजमर्रा की जिंदगी में भी, हम अपने आस-पास हो रही हर चीज को नहीं समझ पाते हैं। और मशीन लर्निंग को व्यापक रूप से लागू करने से पहले रोबोट को अपने कार्यों की व्याख्या करने की आवश्यकता होती है। जब तक हम वर्तमान एल्गोरिदम से इसे प्राप्त करने का प्रयास करते हैं, क्वांटम कंप्यूटर आएंगे, और समझने की कोई उम्मीद नहीं होगी। इसलिए, जो आप समझ नहीं सकते उसे स्वीकार करना सीखना सबसे अच्छा है।यह इस सवाल का जवाब नहीं है कि रोबोट हमारा क्या करेंगे। यह इस सवाल का जवाब है कि अगर रोबोट आपके बगल में हैं तो मनोविश्लेषकों पर आप जो कुछ भी कमाते हैं उसे कैसे खर्च न करें।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ कैसे बनाएं

रोबोट के साथ सह-अस्तित्व के बारे में अगली कहानी एक ऐसे विचार के लिए समर्पित है जिसे कोई भी रचनात्मक व्यक्ति समझ सकता है - किसी ऐसे व्यक्ति को ढूंढना कितना मुश्किल है जिसके साथ मिलकर इसे बनाना बहुत अच्छा होगा। प्रसिद्ध रूसी कलाकार और कला सिद्धांतकार दिमित्री बुलाटोव इसे और अधिक कठोर रूप में तैयार करते हैं: "नया मानदंड यह है: यदि हम कला से दुनिया को संक्रमित करना चाहते हैं, तो हमें अपने प्रोटीन अंधभक्ति को समाप्त करना होगा।"

हम (यांडेक्स - टी एंड पी नोट पर) 2017 में तंत्रिका नेटवर्क द्वारा लिखे गए संगीत के साथ मज़े करने लगे - हमारे द्वारा बनाए गए संगीत को स्क्रिपियन की रचनात्मकता मारिया चेर्नोवा पर एक मूल संगीतकार और विशेषज्ञ के रूप में मान्यता दी गई थी। जैसा कि इवान यामशिकोव ने उल्लेख किया है, क्या होगा यदि तंत्रिका नेटवर्क चार मिनट के लिए एक ही नोट खेलना पसंद करता है? मुझे लगता है कि इससे हंसी के अलावा और कुछ नहीं होगा ("स्क्रिप्ट अटक गई")। और अगर हम मानते हैं कि इसका आविष्कार किसी व्यक्ति द्वारा किया गया था, तो बड़ी संख्या में दुभाषिए तुरंत दौड़ते हुए आएंगे, जो यह समझाना शुरू कर देंगे कि यह एक गहरा विचार है, जिसमें हम रहते हैं, एक राक्षसी ठहराव के विचार को व्यक्त करते हैं, आदि। यह काम की व्याख्या करने का सवाल नहीं है, बल्कि हमें दिया गया संदर्भ है।

आज, यहां तक कि इतिहास द्वारा समर्थित विविध आवर्तक ऑटोएन्कोडर के साथ संगीत पीढ़ी के गणितीय लेख के परिचय में, इसके लेखक लिखते हैं कि एक सहज या रचनात्मक दृष्टिकोण से जुड़े कार्यों को लंबे समय से विशुद्ध रूप से मानव माना जाता है, लेकिन अब अधिक से अधिक एल्गोरिदम उपलब्ध हो रहे हैं, और संगीत सिर्फ एक उदाहरण है ऐसे कार्य।

दो साल बाद, हमने सबसे बड़े संगीतकार यूरी बैशमेट के लिए संगीत लिखा (यांडेक्स द्वारा बनाए गए एक तंत्रिका नेटवर्क ने संगीतकार कुज़्मा बोड्रोव के सहयोग से वायोला और ऑर्केस्ट्रा के लिए एक टुकड़ा बनाया। - टी एंड पी नोट)। जब आप लोगों को इस घटना के बारे में बताते हैं, तो वे इस तरह प्रतिक्रिया करते हैं: “ओह, हम समझ गए! वे कहते हैं कि तंत्रिका नेटवर्क नियमित कार्यों के साथ अच्छा काम करते हैं, इसलिए संगीतकार बहुत ही माधुर्य, टुकड़े का एक शानदार विचार बनाता है, और तंत्रिका नेटवर्क ने शायद बाकी ऑर्केस्ट्रेशन कार्य करना सीख लिया है। सामने है सच। संगीतकार कुज़्मा बोड्रोव का दावा है कि तंत्रिका नेटवर्क इसका पूर्ण सह-लेखक बन गया और यह वह था जिसने सबसे कठिन चीज़, मूल उत्पन्न की, जो बाद में कुछ और में बदल गई। मैं हमेशा ऐसा सह-लेखक रखना चाहूंगा, जो बिना थके और बिना अवसाद में पड़े कुछ नया और अप्रत्याशित बनाने में सक्षम हो।

तंत्रिका नेटवर्क और भौतिकता

स्ट्रैगात्स्की की पुस्तक "सोमवार शनिवार को शुरू होता है" में, उन संस्थाओं का वर्णन किया गया है जिन्हें युगल कहा जाता है: श्रुतलेख, लेकिन कौन जानता है कि इसे अच्छी तरह से कैसे किया जाए। […] वास्तविक स्वामी बहुत जटिल, बहु-कार्यक्रम, स्व-शिक्षण लेता है।" उपन्यास के नायकों में से एक ने दूसरे नायक के बजाय कार द्वारा ऐसा टेक भेजा। डबल ने मोस्कविच का शानदार नेतृत्व किया, "शपथ ली जब उसे मच्छरों ने काट लिया और कोरस में खुशी के साथ गाया।" हमारा "एलिस" अभी ऐसा नहीं कर रहा है, लेकिन एक और हैकथॉन शुरू होगा। 1965 में स्मार्ट अनुकूली प्रणालियों का वर्णन किया गया था। अब वे वास्तव में पहले से ही मौजूद हैं - डुप्लिकेट के रूप में, जो कागज के टुकड़ों को छांटने, नई धुनों के साथ आने, मीडिया योजना बनाने आदि में बेहतर हैं। और यह सिर्फ शुरुआत है।

केविन केली की किताब अनिवार्य रूप से, एक सुंदर वाक्यांश है: "सबसे महत्वपूर्ण सोचने वाली मशीनें वे नहीं होंगी जो मनुष्यों की तुलना में तेज़ और बेहतर सोच सकें, बल्कि वे जो इस तरह से सोचना सीखेंगे जो मनुष्य कभी नहीं कर सकते।" यह ऐसा है जैसे हम अपने पूरे जीवन में उड़ान के विचार को लागू करते रहे हैं, पंखों के साथ एक पक्षी बनाना और सुधारना, केवल उन्हें बड़ा बनाना और आधुनिक सामग्रियों का उपयोग करना। एक रॉकेट का विचार जो हमें अंतरिक्ष के माध्यम से ले जाएगा जहां पंख बेकार हैं, बस प्रकट नहीं हुआ होगा, क्योंकि यह पूरी तरह से अलग है जहां यह सब शुरू हुआ था।और यह अभी आना बाकी है - इस बीच, हमारे पास महान सह-लेखक हैं।

जब हम कृत्रिम बुद्धि के बारे में बात करते हैं और डरते हैं कि मशीन हमारी जगह ले लेगी, तो हम हमेशा मानते हैं कि मनुष्य और बुद्धि लगभग समानार्थी हैं, किसी प्रकार के विनिमेय सार। यह सच नहीं है। मैं फिर से स्ट्रगत्सिख को उद्धृत करूंगा: "मैं अभी भी एक आदमी हूं, और पूरा जानवर मेरे लिए पराया नहीं है।" यहां तक कि जब, तंत्रिका नेटवर्क की मदद से, हम स्क्रीन पर खूबसूरती से नृत्य करना सीखते हैं, इससे हम ऐसे लोग नहीं बन पाएंगे जो नृत्य से वास्तविक रोमांच प्राप्त कर सकते हैं। भौतिकता उतनी ही महत्वपूर्ण है जितनी बुद्धि। और अब तक हम बिल्कुल भी नहीं समझ पाए हैं कि एक एल्गोरिथम को कैसे बनाया जाए, जो हमारी तरह ही पूरे जानवर के लिए पराया न हो।