ए आई औऱ रोबोटिक्स की क्रांति कैसी होगी

अगर हॉलीवुड के मानकों के अनुसार कुछ भी किया जाता है, तो भविष्य मानवता के खिलाफ युद्ध लड़ रहे हत्यारे रोबोटों से भरा है। अधिकांश Sci-Fi प्लॉट लाइनों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली है जो नियंत्रण से बाहर चल रही है, दुनिया को ले रही है और हमारे जीवन को नष्ट कर रही है। भविष्य अंधकारमय लग रहा है।

पर है क्या? रोबोटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सिस्टम पहले से ही वैक्यूमिंग और किराने की खरीदारी से लेकर ड्राइविंग कारों और बुकिंग अपॉइंटमेंट तक हर चीज में हमारी मदद करते हैं। ऐसी मशीनें जो सीख सकती हैं, निर्णय ले सकती हैं और कार्यों को स्वचालित कर सकती हैं, वे पहले से ही हमारे जीवन का हिस्सा हैं - बड़ा सवाल यह है कि हम यह कैसे सुनिश्चित करें कि वे हमें नुकसान पहुंचाने के बजाय समाज की मदद कर रहे हैं?

यह इन नैतिक अवधारणाओं है कि प्रोफेसर टोबी वाल्श जैसे शोधकर्ताओं ने जवाब देने के लिए काम कर रहे हैं। जैसा कि हम निर्णय लेने की क्षमताओं के साथ मशीनों को विकसित करना जारी रखते हैं जो एक मानव मन के उन लोगों के साथ तुलना में हैं, इन सवालों को पहचानना और संबोधित करना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।

एआई जैसी तकनीक समाज को बदलेगी। वाल्श कहते हैं, '' यह पहले से ही हमारे जीवन का हिस्सा बन रहा है। 'लेकिन समाज को भी तकनीक बदलनी पड़ती है। हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि यह सुनिश्चित करने के लिए कि सभी के जीवन की गुणवत्ता में सुधार हो। '

एआईएस, रोबोटिक्स और प्रौद्योगिकी के साथ वाल्श का आकर्षण इसहाक असिमोव और आर्थर सी। क्लार्क जैसे लेखकों द्वारा पढ़े गए बचपन के विज्ञान द्वारा बिताए गए थे। उन्होंने तब से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आसपास अपना करियर बनाया है, यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि कंप्यूटर कैसे निर्णय ले सकते हैं और उन पर कार्य कर सकते हैं।

मशीनें कुछ समय से हमारे काम में हमारी मदद कर रही हैं। तकनीकी क्रांतियों की एक श्रृंखला में, मानव ज्यादातर खेतों में, कारखानों से, कार्यालयों में काम करने के लिए चले गए। हमने उन कार्यों को लेने के लिए मशीनों का निर्माण किया जो शारीरिक रूप से मांग कर रहे थे, थकाऊ रूप से सुस्त या बिल्कुल खतरनाक। प्रत्येक सामाजिक बदलाव के साथ, काम की प्रकृति बदल गई।

ऐतिहासिक रूप से, हमारे द्वारा निर्मित अधिकांश मशीनें संकीर्ण रूप से परिभाषित, पूर्वानुमेय कार्य करने में बहुत अच्छी हैं। अब, हालांकि, हम ऐसी बुद्धिमान मशीनें विकसित कर रहे हैं जो हमारे जैसा ही कुछ सीख और सोच सकती हैं। कभी-कभी, सही प्रशिक्षण के साथ, वे निर्णय लेने में हमसे बेहतर होते हैं।

वाल्श कहते हैं, "मनुष्य वास्तव में निर्णय लेने में भयानक होता है।" 'व्यवहार मनोविज्ञान उदाहरणों से भरा है कि मनुष्य अपने निर्णय लेने में कैसे तर्कहीन हैं। बड़े डेटा सेट के साथ कि कंप्यूटर प्रक्रिया कर सकते हैं, मशीनें इस पर बहुत बेहतर हो सकती हैं। '

मशीनें ज्यादातर बार-बार परीक्षण और त्रुटि की एक परीक्षण प्रक्रिया के माध्यम से सीखती हैं। एक मशीन बहुत सारे डेटा दें, इसे एक प्रश्न का उत्तर देने के लिए कहें, और फिर मशीन को बताएं कि क्या उसने सही उत्तर दिया है। लाखों बार इस प्रक्रिया को दोहराने के बाद (और चीजों को बहुत समय बाद गलत हो जाता है), मशीन धीरे-धीरे सही जवाब देने, डेटा में पैटर्न खोजने और तेजी से जटिल समस्याओं को हल करने के लिए काम करने में बेहतर हो जाती है।

मशीनें केवल उनके द्वारा प्रस्तुत किए गए डेटा के आधार पर सीख सकती हैं - तो क्या होगा यदि उस डेटा के साथ समस्याएं हैं? हमने पहले से ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को देखा है जो तकनीकी नौकरियों के लिए आवेदन करने वाली महिला उम्मीदवारों पर पुरुष को वरीयता देते हैं , या उनके द्वारा प्रदान किए गए पक्षपाती डेटा के आधार पर अंधेरे त्वचा टोन वाले लोगों के बारे में त्रुटियों की एक श्रृंखला बना रहे हैं।

वाल्श कहते हैं, "हमें इस बारे में बहुत सावधानी से सोचना चाहिए कि क्या उचित है और एक अच्छा निर्णय लेने का क्या मतलब है।" 'कंप्यूटर प्रोग्राम के निष्पक्ष होने के लिए गणितीय रूप से इसका क्या मतलब है - नस्लवादी, उम्रवादी या सेक्सिस्ट होने के लिए नहीं? ये शोध प्रश्न हैं जिन्हें अब हम सामना कर रहे हैं, क्योंकि हम इन निर्णयों को मशीनों को सौंपते हैं।

'उन फैसलों का असर किसी के जीवन पर पड़ सकता है: यह तय करें कि किसे कर्ज मिले, किसे कल्याण मिले, हमें कितना बीमा देना चाहिए, कौन जेल जाए। हमें उन फैसलों को मशीनों के हवाले करने से सावधान रहने की जरूरत है क्योंकि वे मशीनें समाज के पूर्वाग्रहों को पकड़ सकती हैं। '

इसका मतलब है कि अभी भी बहुत काम करना बाकी है। हमें यह जानने की आवश्यकता है कि मशीनों को बहुत अधिक जिम्मेदारी देने से पहले उन्हें कैसे सिखाना है। एक बार जब हम ऐसा करेंगे, तो समाज को लाभ होगा- और हम पहले से ही वास्तविक दुनिया के उदाहरण देख सकते हैं कि कैसे एआई हमारे जीवन को बेहतर बना रहा है।

वेयरहाउस में रहने वाले रोबोटों को पैर नहीं मिलते हैं, किसी गोदाम से पिकिंग, पैकिंग और डिलीवरी से मांसपेशियों या व्यावसायिक चोटों का सामना करना पड़ता है। एआई एल्गोरिदम तेजी से (और सटीक रूप से) उन आकारों की भविष्यवाणी करते हुए चिकित्सा अनुसंधान को गति दे सकते हैं जो प्रोटीन में बदल जाएंगे, जबकि अन्य एल्गोरिदम भाषा बाधाओं को तोड़कर हमें संवाद करने में मदद करते हैं ।

हम अगली तकनीकी क्रांति को सामने ला रहे हैं। इसका मतलब है कि महत्वपूर्ण सामाजिक व्यवधान की अवधि को नेविगेट करना क्योंकि पूरे उद्योग मशीनों द्वारा ले लिए जाते हैं - ऐसा कुछ जिसे वाल्श स्वीकार करते हैं हमें सावधानी से प्रबंधित करने की आवश्यकता होगी।

वाल्श ने कहा, "हमें एक समाज के रूप में, लोगों को मशीनों के आगे रखने के लिए पुन: कौशल का समर्थन करने की आवश्यकता है।" हम 30 वर्षों में प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने जा रहे हैं जो 20 वर्षों के समय में आविष्कार किए गए थे। हम आजीवन सीखने के लिए जा रहे हैं और उन कौशलों को उठाते हैं जैसे हम साथ चलते हैं। '

लेकिन भविष्य उतने धूमिल नहीं है जितना कि हॉलीवुड हमें विश्वास दिला सकता है। एआई के युग में संक्रमण का मतलब यह नहीं है कि मानवता को बेरोजगार और छोड़ दिया जाएगा। इसका मतलब सिर्फ इतना है कि काम की प्रकृति बदल जाएगी, जैसा कि उसने अतीत में क्रांतियों में किया है: शायद बेहतर के लिए।

यह भविष्य है कि वाल्श आगे की ओर देख रहा है। 'हमें तब जश्न मनाना चाहिए जब रोबोट काम पर लग जाते हैं क्योंकि वे सुस्त, दोहराए जाने वाले काम थे जो शायद इंसानों को कभी नहीं करने चाहिए थे! हमें अब जश्न मनाना चाहिए कि हमने उन चीजों को करने के लिए मशीनें प्राप्त कर ली हैं। '