आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) और मानव जाति का भविष्य

क्या आपने कभी कल्पना की है कि एक मशीन के लिए यह कैसा हो सकता है कि वह दुनिया में बड़े पैमाने पर अपने आस-पास के परिवेश को देख सके, अनुभव कर सके और उसी तरह से बातचीत कर सके जैसे लोग करते हैं? ठीक यही आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई), एआई का शिखर और अधीक्षण के देवता जैसे विचार का प्रोसेसर, मशीनों और सॉफ्टवेयर प्रोग्रामों को प्रदर्शन करने में सक्षम बना सकता है। एक अवधारणा जिसे अभी तक साकार नहीं किया गया है, AGI अपेक्षित कम्प्यूटेशनल गति, सटीकता और बड़े डेटा को बनाए रखते हुए तार्किक तर्क, सहानुभूति और मानव-केंद्रितता जैसी मानवीय विशेषताओं का उपयोग करके कॉर्पोरेट पुनर्गठन और मानव संसाधन प्रबंधन जैसे जटिल कार्यों के बारे में सोचेगा और पूरा करेगा। मानक एआई अनुप्रयोगों से जुड़े विश्लेषण।

यद्यपि उन्नत प्रौद्योगिकी की क्षमताएं अपेक्षाकृत अच्छी तरह से ज्ञात हैं, इसके और एआई के बीच सटीक अंतर को समझने के लिए यह समझने की आवश्यकता है कि हम निकट भविष्य में या कभी भी एजीआई को क्यों नहीं देख सकते हैं। इस लेख में, हम एक कृत्रिम सामान्य बुद्धि के उभरने की संभावना पर चर्चा करेंगे और यदि ऐसा होता है, तो समाज के भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ हो सकता है। लोग अक्सर एजीआई को एआई के साथ भ्रमित करते हैं, जो मार्केटर्स और संगठनों द्वारा रोजमर्रा की मशीन सीखने के अनुप्रयोगों और यहां तक ​​कि मानक स्वचालन तकनीकों का प्रतिनिधित्व करने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द है।

संक्षेप में, आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस मशीन कौशल का एक सतत-विस्तारित छाता है जो कई कार्यों को सर्वोत्तम मानव दिमाग से भी बेहतर तरीके से निष्पादित करता है। इसका एक प्रमुख उदाहरण, जो अक्सर निवेशकों को लाभान्वित करता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) है जो शेयर बाजार के पैटर्न की सही भविष्यवाणी करता है। इसके अलावा, एजीआई-आधारित प्रौद्योगिकियां मनुष्यों के साथ संवादात्मक और अनौपचारिक तरीके से बातचीत कर सकती हैं। हाल के वर्षों में, स्मार्ट स्पीकर, स्मार्ट किचन और स्मार्ट फोन जैसे डेमोटिक एप्लिकेशन उन्हें वॉयस कमांड द्वारा प्रबंधित करने की अनुमति देकर अधिक इंटरैक्टिव हो गए हैं। इसके अलावा, ऐसे कार्यक्रमों के परिष्कृत अद्यतन संस्करण हास्य, सहानुभूति और मित्रता जैसी विशिष्ट मानवीय विशेषताओं को प्रदर्शित करते हैं।

हालाँकि, ऐसे अनुप्रयोग मनुष्यों के साथ वास्तव में प्रामाणिक कनेक्शन से कम होते हैं। अगर भविष्य में एजीआई आता है तो यह इस जरूरत को पूरा करेगा। अनिवार्य रूप से, एआई एजीआई-आधारित एप्लिकेशन की तुलना में एकत्रित डेटा पर काफी अधिक निर्भर है। सामान्य एआई उपकरणों के साथ, संज्ञानात्मक क्षमता काफी सीमित होती है। ये उपकरण मुख्य रूप से समस्या समाधान, विश्लेषण-संचालित निर्णय लेने और अन्य कार्यों जैसे भाषा पहचान और पीढ़ी (एनएलपी, एनएलजी), चेहरे की पहचान, कंप्यूटर दृष्टि, निकटता सेंसर और प्रकाश सेंसर के माध्यम से स्मार्ट पार्किंग प्रबंधन, और अन्य कार्यों के लिए मशीन लर्निंग डेटा का उपयोग करते हैं। अन्य अनुप्रयोगों की विविधता। एआई-आधारित ऐप एक आयामी हैं और उन कार्यों को पूरा कर सकते हैं जिनके लिए उनके एल्गोरिथम मॉडल को सटीकता और प्रभावकारिता के साथ प्रशिक्षित किया गया है।

कार्यक्षमता के संदर्भ में, कृत्रिम सामान्य बुद्धि में मॉडल और एल्गोरिदम कहीं अधिक विविध हैं। उनकी बुद्धि एआई उपकरणों की तुलना में कई स्तर अधिक है। अगर और जब यह आता है, AGI रोबोटों को अलौकिक मानव-समान व्यवहार और उपस्थिति से भर देगा। इस पर विचार करें, एक एआई आधारित रोबोट घर के फर्श को साफ कर सकता है, सप्ताह के लिए कपड़े धोने का काम कर सकता है या इसी तरह की गतिविधियों का संचालन कर सकता है। एक एजीआई-संचालित रोबोट यह सब कर सकता है जबकि किसी व्यक्ति के कमरे में प्रवेश करने से पहले उसके शेड्यूल को याद कर सकता है, उचित सामग्री का पता लगा सकता है और उनके लिए आदर्श कप कॉफी बना सकता है। AGI इस प्रकार AI का एक अत्यधिक उन्नत प्रकार है। फिलहाल, ऐसे कई मुद्दे हैं जो एजीआई के निर्माण और विकास को बाधित कर सकते हैं। कम से कम व्यापक चिंता यह नहीं है कि यह लोगों को बेरोजगार कर देगा, जिससे प्रौद्योगिकी एक दूर के सपने की तरह प्रतीत होगी।

जैसा कि पहले कहा गया था, एजीआई अनुप्रयोगों को मानव जागरूकता और संज्ञानात्मक कौशल को निर्दोष रूप से डुप्लिकेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, हालांकि, एजीआई शोधकर्ता प्रयोगशाला में कृत्रिम चेतना का अनुकरण करने में सक्षम तंत्रिका नेटवर्क उत्पन्न करने में असमर्थ हैं, कम से कम अभी तक नहीं। AGI निर्माण के लिए ट्यूरिंग मशीन द्वारा तैयार की जाने वाली मानव चेतना बहुत सारगर्भित और विषम है। एजीआई मॉडल में मानव चेतना को पुन: उत्पन्न करने के लिए, एक तरीका यह होगा कि मस्तिष्क को एक क्वांटम कंप्यूटर के रूप में प्रस्तुत किया जाए जो अकेले पंक्ति प्रसंस्करण शक्ति के साथ बहुपद समय में समस्याओं को हल करने में सक्षम हो। हालांकि यह एल्गोरिथम के प्रदर्शन और दक्षता में काफी सुधार करेगा, लेकिन यह जागरूकता और उनके अपने व्यक्तिगत मानव व्यक्तित्व के साथ कंप्यूटर डिजाइन करने का मार्ग नहीं होगा। रुकने की समस्या कार्यक्रम और कोड को नियोजित करने के साथ एक और मुद्दा है। यह धारणा तर्क देती है कि कोई भी कंप्यूटर प्रोग्राम, किसी समय, कार्यक्षमता संबंधी समस्याओं को प्रदर्शित करेगा और अंत में विशिष्ट इनपुट के लिए निष्पादन बंद कर देगा। यह एक ऐसी समस्या है जिसका कोई जवाब नहीं हो सकता है, ट्यूरिंग की जांच से संकेत मिलता है कि ऐसा कोई एल्गोरिदम नहीं है जो इसे सामान्य रूप से हल कर सके।

यह एजीआई आधारित प्रौद्योगिकियों की दीर्घकालिक उपयोगिता और संगणनीयता के बारे में महत्वपूर्ण चिंताएं पैदा करता है। एक कारण है कि मनुष्य अतीत और आज के सबसे शक्तिशाली रोबोटों से भी इतने अलग और बेजोड़ हैं। अपनी उल्लेखनीय शक्तियों के बावजूद, एआई अभी भी सावधानीपूर्वक निर्मित कार्यक्रमों और एल्गोरिदम पर आधारित है। सबसे उन्नत एआई प्रौद्योगिकियां इस तरह के एल्गोरिदम को अपने दम पर उत्पन्न कर सकती हैं। हालाँकि, एजीआई आधारित उपकरण तकनीकी सीमाओं के कारण जीवन जैसी जागरूकता विकसित नहीं कर सकते हैं। एआई में सभी अग्रिमों के बावजूद, हर विकल्प गहन डेटा विश्लेषण और प्रसंस्करण द्वारा समर्थित है। तार्किक सोच, भावना-आधारित निर्णय और अन्य विशेषताओं जैसे विशेषताओं पर खराब स्कोरिंग। अब जबकि चीजों के तकनीकी पक्ष का पता लगाया जा चुका है, नैतिकता और लोगों की जगह लेने के सवालों को संबोधित किया गया है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस व्यावसायिक गतिविधि के लगभग हर क्षेत्र में इंसानों और दिमागों की जगह ले लेगा। इस मुद्दे के कारण, बहुत से लोग AGI को तैनात करने पर विचार करने का भी हिंसक विरोध करेंगे। अनुमानों के मुताबिक, रोबोट और एआई के स्वचालन के कारण एक अरब से अधिक नौकरियां खत्म हो जाएंगी। और इससे पहले कि हम AGI के उदय पर विचार करें, जो ऐसे आँकड़ों को बढ़ा-चढ़ा कर पेश करेगा। दुर्भाग्य से, नौकरियों को हटाना एजीआई द्वारा किए जा सकने वाले नुकसान का केवल एक छोटा सा अंश है। प्रत्येक दी गई सेटिंग में, एजीआई की जबरदस्त कम्प्यूटेशनल प्रतिभा, द्विपक्षीयता, और समान रूप से महान भावनात्मक अलगाव का संयोजन एजीआई नैतिकता पर चर्चा करते समय आमतौर पर उद्धृत भयानक उदाहरण में खुद को ठीक से प्रस्तुत करता है।

उदाहरण: एक एजीआई रोबोट कुछ भूखे बच्चों के लिए कुछ बनाने के लिए घर के विभिन्न क्षेत्रों में वस्तुओं की खोज कर रहा है। इस घटना में कि कुछ भी नहीं मिला, रोबोट को अपनी पालतू बिल्ली को उसके उत्कृष्ट पोषण मूल्य के कारण भूनने के लिए लुभाया जाता है। यह परिदृश्य आश्चर्यजनक रूप से उदाहरण देता है कि कैसे AGI और, वास्तव में, AI वांछित निष्कर्ष के लिए कोई रास्ता चुन सकता है। उपरोक्त प्रकार की गलतफहमियों को रोकने के लिए एजीआई डेवलपर्स को एजीआई एल्गोरिदम को मानव नैतिकता के विचार को सिखाने की आवश्यकता होगी। हालांकि, ऐसा करने की तुलना में कहना आसान है क्योंकि एजीआई मॉडल में नैतिकता जोड़ने के लिए कोई मिसाल नहीं है। ऐसी परिस्थिति पर विचार करें जिसमें कई रोगियों को चिकित्सकीय देखभाल की आवश्यकता होती है और संसाधन सीमित होते हैं। ऐसी स्थिति में एजीआई-आधारित एप्लिकेशन निर्णय कैसे करेगा। शायद भविष्य में मशीन लर्निंग नैतिक आचरण सीखने में सक्षम होगी।

हालाँकि, एक बड़ा है अगर! क्योंकि मानवीय पक्ष को ध्यान में रखे बिना महत्वपूर्ण निर्णय किए जाने पर एजीआई को लागू करना खतरनाक है। अपनी सीमाओं के बावजूद, मनुष्य अच्छे और बुरे के बीच स्पष्ट रूप से भेद कर सकते हैं। यदि एजीआई की धारणा निकट या दूर के भविष्य में एक वास्तविकता बन जाती है, तो महत्वपूर्ण निर्णय लेने के दौरान किसी भी चीज़ को लागू करने से रोका जा सकता है। मॉडल और अनुप्रयोगों में समानुभूति, करुणा और सभ्य तर्क जैसे तत्व शामिल होने चाहिए। तब तक, AGI की धारणा वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों से बहुत दूर प्रतीत होती है। ये केवल कुछ बाधाएं हैं जो एजीआई को जन्म देने से रोक सकती हैं। विज्ञान कथा उपन्यासों और फिल्मों में एआई को अक्सर दुश्मन के रूप में चित्रित किया जाता है। एआई ग्रह पर कब्जा करना चाहता है और घर्षण के ऐसे कार्यों में मानव प्रजातियों को मारना चाहता है। जैसा कि हम सभी जानते हैं, साधारण AI की चर्चा करते समय इनमें से कोई भी संभावना सत्य नहीं हो सकती है। दूसरी ओर, एजीआई एक बहुत ही नया बॉलगेम है। यदि एजीआई को गलत तरीके से बनाया गया है, तो मानवता को नुकसान पहुंचाने वाली सहज मशीनों का आतंक बढ़ जाएगा। नतीजतन, एजीआई की उपस्थिति का अनुमान कुछ समय के लिए लगाया जा सकता है।