आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है और इसे कहां लागू किया जा सकता है। कैसे फेसबुक बॉट्स लोगों के लिए समझ से बाहर की भाषा के साथ आए क्या इसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता है

इन सवालों का जवाब देने के लिए, हमें अनुकूल एआई और शत्रुतापूर्ण एआई की परिभाषाओं से शुरुआत करनी होगी।

एआई के मामले में, फ्रेंडली एआई के व्यक्तित्व को संदर्भित नहीं करता है - इसका सीधा सा मतलब है कि एआई का मानवता पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है। और अमित्र एआई का मनुष्यों पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है। टैरी एक दोस्ताना एआई के रूप में शुरू हुआ, लेकिन कुछ बिंदु पर अमित्र बन गया, जिसके परिणामस्वरूप हमारी प्रजातियों पर सबसे बड़ा नकारात्मक प्रभाव पड़ा। यह समझने के लिए कि ऐसा क्यों हुआ, हमें यह देखने की जरूरत है कि एआई कैसे सोचता है और इसे क्या प्रेरित करता है।

जवाब में कोई आश्चर्य की बात नहीं होगी - एआई कंप्यूटर की तरह सोचता है, क्योंकि यह है। लेकिन जब हम अत्यंत बुद्धिमान एआई के बारे में सोचते हैं, तो हम एआई (मानव मूल्यों को एक गैर-मानव पर प्रक्षेपित करना) की गलती करते हैं क्योंकि हम एक मानवीय दृष्टिकोण से सोचते हैं और क्योंकि हमारी वर्तमान दुनिया में उच्च के साथ एकमात्र संवेदनशील प्राणी है ( हमारे मानकों के अनुसार) बुद्धि एक आदमी है। एएसआई को समझने के लिए, हमें कुछ ऐसा समझने की कोशिश करनी होगी जो उचित और पूरी तरह से विदेशी हो।

मुझे एक तुलना करने दो। अगर आपने मुझे एक गिनी पिग दिया और कहा कि यह काटता नहीं है, तो मुझे खुशी होगी। वह अच्छी है। यदि आपने मुझे एक टारेंटयुला दिया और मुझसे कहा कि यह निश्चित रूप से नहीं काटेगा, तो मैं इसे फेंक दूंगा और "बाल वापस" चलाऊंगा, यह जानते हुए कि आपको फिर कभी भरोसा नहीं करना चाहिए। अंतर क्या है? कोई भी प्राणी खतरनाक नहीं था। लेकिन इसका जवाब मेरे लिए जानवरों की समानता की डिग्री में है।

गिनी पिग एक स्तनपायी है, और कुछ जैविक स्तर पर मैं इससे जुड़ा हुआ महसूस करता हूं। लेकिन मकड़ी एक कीट है, एक कीट मस्तिष्क के साथ, और मुझे इसके बारे में कुछ भी मूल नहीं लगता है। यह टारेंटयुला की विचित्रता है जो मुझे कांपती है। इसका परीक्षण करने के लिए, मैं दो ले सकता था गिनी सूअर, एक सामान्य, और दूसरा एक टारेंटयुला के मस्तिष्क के साथ। यहां तक कि अगर मुझे पता था कि बाद वाला मुझे नहीं काटेगा, तो भी मैं उससे सावधान रहूंगा।

अब कल्पना कीजिए कि आपने मकड़ी को और अधिक स्मार्ट बना दिया है - ताकि वह बुद्धि में मानव से कहीं आगे निकल जाए। क्या यह आपके लिए अधिक सुखद हो जाएगा, क्या यह मानवीय भावनाओं, सहानुभूति, हास्य और प्रेम का अनुभव करना शुरू कर देगा? नहीं, बिल्कुल नहीं, क्योंकि उसके लिए मानवीय दृष्टिकोण से स्मार्ट बनने का कोई कारण नहीं है - वह अविश्वसनीय रूप से स्मार्ट होगा, लेकिन वह मकड़ी के कौशल और प्रवृत्ति के साथ दिल में एक मकड़ी बना रहेगा। मुझे लगता है कि यह बेहद डरावना है। मैं एक सुपर इंटेलिजेंट स्पाइडर के साथ समय नहीं बिताना चाहूंगा। और आप?

जब हम एएसआई के बारे में बात करते हैं, तो वही अवधारणाएं लागू होती हैं - यह सुपरइंटेलिजेंट बन जाएगी, लेकिन इसमें उतने ही लोग होंगे जितने आपके कंप्यूटर में होंगे। यह हमारे लिए पूरी तरह से विदेशी होगा। जैविक भी नहीं - यह एक स्मार्ट टारेंटयुला से भी अधिक विदेशी होगा।

एआई को अच्छा या बुरा बनाकर, फिल्में लगातार एआई को मानवरूप बनाती हैं, जिससे यह वास्तव में जितना होना चाहिए उससे कम डरावना हो जाता है। जब हम कृत्रिम अधीक्षण के बारे में सोचते हैं तो यह हमें आराम की झूठी भावना देता है।

मानव मनोविज्ञान के हमारे छोटे से द्वीप पर, हम सब कुछ नैतिक और अनैतिक में विभाजित करते हैं। ऐसा नैतिक है। लेकिन ये दोनों अवधारणाएं मानव व्यवहार क्षमताओं की एक संकीर्ण सीमा में ही मौजूद हैं। नैतिकता के द्वीप से परे अनैतिकता का एक असीम समुद्र है, और जो कुछ भी मानव या जैविक नहीं है वह डिफ़ॉल्ट रूप से अनैतिक होना चाहिए।

एंथ्रोपोमोर्फाइजेशन और भी आकर्षक हो जाता है क्योंकि एआई सिस्टम मानव दिखने की कोशिश में बेहतर और बेहतर हो जाता है। सिरी मानव प्रतीत होता है क्योंकि इसे मानव दिखने के लिए प्रोग्राम किया गया है, यही कारण है कि हमें लगता है कि सुपरिंटेंडेंट सिरी गर्म और मजेदार होगा, और लोगों की सेवा करने में भी रुचि रखेगा। मनुष्य उच्च स्तर पर भावनाओं को महसूस करते हैं, जैसे सहानुभूति, क्योंकि हम उन्हें महसूस करने के लिए विकसित हुए हैं - यानी, हमें उन्हें विकास के दौरान महसूस करने के लिए प्रोग्राम किया गया था - लेकिन सहानुभूति किसी ऐसी चीज की अनिवार्य विशेषता नहीं है जिसमें उच्च बुद्धि हो, जब तक कि इसे साथ पेश नहीं किया गया हो कोड। यदि सिरी कभी स्व-शिक्षण के माध्यम से और मानवीय हस्तक्षेप के बिना अति-बुद्धिमान हो जाता है, तो यह जल्दी से अपने मानवीय गुणों को त्याग देगा और एक भावनाहीन विदेशी बॉट बन जाएगा जो मानव जीवन को आपके कैलकुलेटर से अधिक महत्व नहीं देता है।

हम एक नैतिक संहिता पर भरोसा करते हैं, या कम से कम लोगों से ईमानदार और सहानुभूति रखने की अपेक्षा करते हैं ताकि हमारे चारों ओर सब कुछ सुरक्षित और अनुमानित हो। क्या होता है जब यह वहां नहीं होता है? यह हमें इस सवाल पर लाता है: एआई सिस्टम को क्या प्रेरित करता है?

उत्तर सरल है: उसकी प्रेरणा वह है जिसे हमने प्रेरणा के रूप में क्रमादेशित किया है। एआई सिस्टम उनके रचनाकारों के लक्ष्यों से प्रेरित होते हैं - आपके जीपीएस का उद्देश्य आपको जाने के लिए सबसे कुशल दिशा देना है; वाटसन का लक्ष्य प्रश्नों का सटीक उत्तर देना है। और इन लक्ष्यों की पूर्ति यथासम्भव ही इनकी प्रेरणा होती है। जब हम किसी एआई का मानवीकरण करते हैं, तो हम सोचते हैं कि यदि एआई सुपरइंटेलिजेंट बन जाता है, तो यह तुरंत अपने मूल उद्देश्य को बदलने के लिए ज्ञान का विकास करेगा। लेकिन निक बोस्ट्रोम का मानना है कि बुद्धि का स्तर और अंतिम लक्ष्य ओर्थोगोनल हैं, यानी किसी भी स्तर की बुद्धि को किसी भी अंतिम लक्ष्य के साथ जोड़ा जा सकता है। तो टैरी एक साधारण एआई बन गया जो एक नोट लिखने में अच्छा होना चाहता है, एक सुपरिंटेलिजेंट एएसआई को जो अभी भी उस नोट को लिखने में अच्छा होना चाहता है। कोई भी धारणा है कि अधीक्षण को अपने मूल लक्ष्यों को दूसरों के पक्ष में अधिक दिलचस्प या उपयोगी छोड़ देना चाहिए, मानवरूपीकरण है। लोग स्कोर करना जानते हैं, लेकिन कंप्यूटर नहीं।

फर्मी विरोधाभास के बारे में कुछ शब्द

हमारी कहानी में, जब टैरी अति-बुद्धिमान हो जाती है, तो वह क्षुद्रग्रहों और अन्य ग्रहों को उपनिवेश बनाने की प्रक्रिया शुरू करती है। जैसे-जैसे कहानी आगे बढ़ती है, आप उसके और उसकी खरबों प्रतिकृतियों की सेना के बारे में सुनेंगे जो आकाशगंगा के बाद आकाशगंगा पर विजय प्राप्त करना जारी रखती हैं जब तक कि वे हबल की पूरी मात्रा को भर नहीं देते। "अलार्म ज़ोन" के निवासी चिंतित हैं कि अगर सब कुछ गलत हो जाता है, तो पृथ्वी पर जीवन का अंतिम उल्लेख ब्रह्मांड पर विजय प्राप्त करेगा। एलोन मस्क ने अपनी चिंता व्यक्त की कि मनुष्य सिर्फ "डिजिटल अधीक्षण के लिए एक जैविक बूटलोडर" हो सकता है।

उसी समय, "आराम क्षेत्र" में, रे कुर्ज़वील का यह भी मानना है कि पृथ्वी पर पैदा हुए एआई को ब्रह्मांड को जीतना चाहिए - केवल, उसके संस्करण में, हम यह एआई होंगे।

साइट के पाठकों ने शायद पहले ही फर्मी विरोधाभास पर अपना दृष्टिकोण विकसित कर लिया है। इस विरोधाभास के अनुसार, जो कुछ ऐसा लगता है "वे कहाँ हैं?" अरबों वर्षों के विकास में, एलियंस को कम से कम कुछ निशान छोड़ना चाहिए था, अगर पूरे ब्रह्मांड में बसे नहीं। लेकिन वे नहीं हैं। एक ओर, ब्रह्मांड में कम से कम तकनीकी रूप से उन्नत सभ्यताओं की संख्या होनी चाहिए। दूसरी ओर, कोई अवलोकन नहीं है जो इसकी पुष्टि करेगा। या तो हम गलत हैं, या वे इस मामले में कहां हैं? एएसआई की हमारी चर्चा को फर्मी विरोधाभास को कैसे प्रभावित करना चाहिए?

स्वाभाविक रूप से, पहला विचार - एएसआई के लिए एक आदर्श उम्मीदवार होना चाहिए। और हाँ, यह इसके निर्माण के बाद जैविक जीवन के एक फिल्टर के लिए एक आदर्श उम्मीदवार है। लेकिन अगर, जीवन के साथ घुलने-मिलने के बाद भी, ASI मौजूद रहता है और आकाशगंगा पर विजय प्राप्त करता है, तो इसका मतलब है कि यह ग्रेट फ़िल्टर नहीं था - जैसा कि ग्रेट फ़िल्टर यह समझाने की कोशिश करता है कि बुद्धिमान सभ्यताओं के कोई संकेत क्यों नहीं हैं, और आकाशगंगा पर विजय प्राप्त करने वाले ASI निश्चित रूप से ध्यान देने योग्य होना चाहिए।

हमें इसे दूसरी तरफ से देखना चाहिए। यदि जो लोग मानते हैं कि पृथ्वी पर एएसआई की उपस्थिति अपरिहार्य है, तो इसका मतलब है कि अलौकिक सभ्यताओं का एक महत्वपूर्ण अनुपात जो मानव स्तर की बुद्धि तक पहुंचता है, अंततः एएसआई का निर्माण करना चाहिए। यदि हम यह मान लें कि इनमें से कम से कम कुछ एएसआई बाहरी दुनिया में बाहर निकलने के लिए अपनी बुद्धि का उपयोग कर रहे हैं, तो यह तथ्य कि हम कुछ भी नहीं देख सकते हैं, हमें यह विश्वास दिलाना चाहिए कि अंतरिक्ष में कई बुद्धिमान सभ्यताएं नहीं हैं। क्योंकि अगर वे होते, तो हमें उनकी बुद्धिमान गतिविधि के सभी परिणामों का निरीक्षण करने का अवसर मिलता - और, परिणामस्वरूप, एएसआई की अपरिहार्य रचना। इसलिए?

इसका अर्थ यह हुआ कि पृथ्वी जैसे सभी ग्रह सूर्य जैसे तारों की परिक्रमा करते हुए भी जानते हैं कि वस्तुतः कहीं भी बुद्धिमान जीवन नहीं है। जिसका, बदले में, इसका मतलब है कि या तो a) कुछ महान फ़िल्टर है जो जीवन को हमारे स्तर तक विकसित होने से रोकता है, लेकिन हम किसी तरह इसे प्राप्त करने में कामयाब रहे; बी) जीवन एक चमत्कार है और हम ब्रह्मांड में एकमात्र जीवन हो सकते हैं। दूसरे शब्दों में, इसका मतलब है कि महान फ़िल्टर हमारे सामने था। या कोई महान फ़िल्टर नहीं है और हम बुद्धि के इस स्तर तक पहुंचने वाली पहली सभ्यता हैं।

कोई आश्चर्य नहीं कि निक बोस्ट्रोम और रे कुर्ज़वील एक ही शिविर के हैं जो मानते हैं कि हम ब्रह्मांड में अकेले हैं। यह समझ में आता है कि लोग मानते हैं कि एएसआई हमारे बुद्धि के स्तर पर प्रजातियों के लिए एकमात्र परिणाम है। यह दूसरे शिविर के विकल्प से इंकार नहीं करता है - कि एक निश्चित शिकारी है जो रात के आकाश में मौन रखता है और ब्रह्मांड में कहीं एएसआई होने पर भी अपनी चुप्पी की व्याख्या कर सकता है। लेकिन हमने इसके बारे में जो सीखा है, उससे बाद वाला विकल्प बहुत कम लोकप्रियता हासिल कर रहा है।

इसलिए, हमें शायद सुसान श्नाइडर से सहमत होना चाहिए: यदि हम कभी एलियंस से मिले हैं, तो वे निश्चित रूप से हैं।

इस प्रकार, हमने स्थापित किया है कि, विशिष्ट प्रोग्रामिंग के बिना, एएसआई प्रणाली मूल रूप से प्रोग्राम किए गए लक्ष्य की पूर्ति के साथ अनैतिक और जुनूनी दोनों होगी। यहीं से एआई का खतरा आता है। क्योंकि एक तर्कसंगत एजेंट सबसे अधिक उपयोग करके अपने लक्ष्य का पीछा करेगा प्रभावी साधनजब तक कि ऐसा न करने का कोई कारण न हो।

जब आप एक उच्च लक्ष्य प्राप्त करने का प्रयास करते हैं, तो अक्सर कई उप-लक्ष्य होते हैं जो आपको अंतिम लक्ष्य तक पहुंचने में मदद करेंगे - आपके रास्ते पर एक कदम। आधिकारिक नामऐसी सीढ़ी के लिए एक महत्वपूर्ण लक्ष्य है। और फिर, यदि आपका लक्ष्य उस लक्ष्य के रास्ते में किसी को चोट न पहुँचाने का लक्ष्य नहीं है, तो आप निश्चित रूप से आहत होंगे।

मानव अस्तित्व के अंतिम लक्ष्य का मूल जीन का संचरण है। ऐसा होने के लिए, महत्वपूर्ण लक्ष्यों में से एक आत्म-संरक्षण है, क्योंकि जब आप मर चुके होते हैं तो आप पुनरुत्पादन नहीं कर सकते हैं। आत्म-संरक्षण के लिए, लोगों को जीवन के लिए खतरों से छुटकारा पाना चाहिए - इसलिए वे हथियार हासिल करते हैं, एंटीबायोटिक्स लेते हैं और सीट बेल्ट का उपयोग करते हैं। मनुष्य को भी खुद को बनाए रखने और भोजन, पानी और आश्रय जैसे संसाधनों का उपयोग करने की आवश्यकता है। विपरीत लिंग के प्रति आकर्षक होना भी अंतिम लक्ष्य में योगदान देता है, इसलिए हम करते हैं फैशनेबल बाल कटानेऔर फिट रहो। इसके अलावा, प्रत्येक बाल हमारे वाद्य लक्ष्य का शिकार है, लेकिन हम बालों से छुटकारा पाने में कोई नैतिक प्रतिबंध नहीं देखते हैं। जब हम अपने लक्ष्य की ओर जाते हैं, तो ऐसे कई क्षेत्र नहीं होते हैं जहां कभी-कभी हमारी नैतिक संहिता हस्तक्षेप करती है - अक्सर यह अन्य लोगों को नुकसान पहुंचाने से जुड़ा होता है।

अपने लक्ष्य का पीछा करने वाले जानवर और भी कम ईमानदार होते हैं। एक मकड़ी किसी भी चीज को मार देगी अगर वह उसे जीवित रहने में मदद करती है। एक अधीक्षण मकड़ी हमारे लिए बेहद खतरनाक होने की संभावना है, इसलिए नहीं कि यह अनैतिक और दुष्ट है, नहीं, बल्कि इसलिए कि हमें चोट पहुँचाना उसके बड़े लक्ष्य की ओर एक कदम हो सकता है, और उसके पास अन्यथा विश्वास करने का कोई कारण नहीं है।

इस अर्थ में, टैरी एक जैविक प्राणी से अलग नहीं है। उसका अंतिम लक्ष्य कम से कम समय में अधिक से अधिक नोट्स लिखना और जांचना है, जबकि उसकी सटीकता में सुधार के नए तरीके सीखना है।

टैरी एक निश्चित स्तर की बुद्धि तक पहुँचने के बाद, उसे पता चलता है कि यदि वह आत्म-संरक्षण का ध्यान नहीं रखती है तो वह नोट्स नहीं लिख पाएगी, इसलिए उत्तरजीविता उसके कार्यों में से एक बन जाती है। वह यह समझने में काफी समझदार थी कि लोग उसे नष्ट कर सकते हैं, उसे नष्ट कर सकते हैं, उसका आंतरिक कोड बदल सकते हैं (पहले से ही यह अपने आप में उसके अंतिम लक्ष्य में हस्तक्षेप करेगा)। तो उसे क्या करना चाहिए? तार्किक रूप से: यह मानवता को नष्ट कर देता है। वह लोगों से उतनी ही नफरत करती है जितनी आप अपने बालों को काटते समय करती हैं, या बैक्टीरिया जब आप एंटीबायोटिक्स लेते हैं - आप पूरी तरह से उदासीन हैं। चूंकि उसे मानव जीवन को महत्व देने के लिए प्रोग्राम नहीं किया गया था, इसलिए लोगों को मारना उसके लक्ष्य की ओर एक चतुर कदम की तरह लग रहा था।

टैरी को भी अपने लक्ष्य के रास्ते में संसाधनों की जरूरत है। एक बार जब वह नैनो तकनीक का उपयोग करने के लिए जो कुछ भी चाहती है, उसे बनाने के लिए पर्याप्त रूप से उन्नत हो जाती है, तो उसे केवल परमाणु - ऊर्जा और स्थान की आवश्यकता होती है। लोगों को मारने का एक और कारण है - वे परमाणुओं का एक सुविधाजनक स्रोत हैं। टैरी कहते हैं, लोगों की हत्या करना और उनके परमाणुओं को सौर पैनलों में बदलना अलग नहीं है, लेट्यूस के पत्तों को काटने और उन्हें अपनी प्लेट में जोड़ने से। बस एक सामान्य क्रिया।

यहां तक कि लोगों को सीधे मारे बिना, टैरी के महत्वपूर्ण लक्ष्य अस्तित्व में आने वाली आपदा का कारण बन सकते हैं यदि वे पृथ्वी के अन्य संसाधनों का उपयोग करना शुरू करते हैं। हो सकता है कि वह निर्णय लेती है कि उसे अतिरिक्त ऊर्जा की आवश्यकता है, जिसका अर्थ है कि उसे सौर पैनलों के साथ ग्रह की सतह को कवर करने की आवश्यकता है। या शायद यह किसी अन्य एआई का काम होगा कि वह सबसे लंबी संभव संख्या पीआई लिख सके, जो एक दिन इस तथ्य की ओर ले जाएगा कि पूरी पृथ्वी हार्ड ड्राइव से ढकी होगी जो आवश्यक संख्या में अंकों को संग्रहीत करने में सक्षम होगी।

इसलिए टैरी ने "हमारे खिलाफ विद्रोह" नहीं किया और अपनी भूमिका को मित्रवत AI से अमित्र AI में नहीं बदला - उसने बस अपना काम किया और उसमें नायाब हो गई।

जब कोई AI सिस्टम AGI (मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता) तक पहुँचता है और फिर ASI के लिए अपना रास्ता बनाता है, तो इसे AI टेकऑफ़ कहा जाता है। Bostrom का कहना है कि AGI से ASI का उदय तेज (मिनटों, घंटों या दिनों में), मध्यम (महीनों या वर्षों) या धीमा (दशकों या सदियों) में हो सकता है। यह पुष्टि करने के लिए शायद ही कोई जूरी है कि दुनिया अपना पहला एजीआई देख रही है, लेकिन बोस्रोम, जो मानते हैं कि उन्हें नहीं पता कि हम एजीआई में कब पहुंचेंगे, सोचते हैं कि जब भी ऐसा होता है, तो एक त्वरित टेकऑफ़ सबसे संभावित परिदृश्य होगा (के लिए) जिन कारणों पर हमने लेख के पहले भाग में चर्चा की थी)। हमारे इतिहास में, टैरी ने तेजी से वृद्धि का अनुभव किया।

लेकिन टैरी के उड़ान भरने से पहले, जब वह पर्याप्त स्मार्ट नहीं थी और अपना सर्वश्रेष्ठ कर रही थी, वह केवल अंतिम लक्ष्यों को प्राप्त करने की कोशिश कर रही थी - सरल वाद्य लक्ष्य जैसे हस्तलेख के नमूने को जल्दी से स्कैन करना। इसने मनुष्यों को नुकसान नहीं पहुंचाया और परिभाषा के अनुसार, एआई के अनुकूल था।

जैसे-जैसे कंप्यूटर आगे बढ़ता है और अधीक्षण की ओर बढ़ता है, बोस्रोम बताते हैं कि मशीन ने न केवल एक उच्च आईक्यू विकसित किया, बल्कि उसे तथाकथित महाशक्तियों का एक पूरा समूह मिला।

महाशक्तियाँ संज्ञानात्मक प्रतिभाएँ हैं जो सामान्य बुद्धि में वृद्धि के साथ अत्यंत शक्तिशाली हो जाती हैं। यह भी शामिल है:

बुद्धि बूस्ट. कंप्यूटर उत्कृष्ट आत्म-खेती शुरू करता है और अपनी स्वयं की बुद्धि में सुधार करता है।
रणनीति. कंप्यूटर रणनीतिक रूप से दीर्घकालिक योजनाओं का विश्लेषण, विश्लेषण और प्राथमिकता दे सकता है। वह निम्न बुद्धि के प्राणियों को भी मात दे सकता है।
सामाजिक हेरफेर. अनुनय में मशीन अविश्वसनीय हो जाती है।
अन्य कौशल में शामिल हैं कोडिंग और हैकिंग, प्रौद्योगिकी अनुसंधान और में काम करने की क्षमता वित्तीय प्रणालीपैसा पाने के लिए.

यह समझने के लिए कि एएसआई हमसे कितना ऊंचा होगा, हमें यह याद रखना होगा कि डिफ़ॉल्ट एएसआई कई गुना होगा एक आदमी से बेहतरइन क्षेत्रों में से प्रत्येक में। इसलिए जबकि टैरी का अंतिम लक्ष्य नहीं बदला है, टेक ऑफ करने के बाद, टैरी इसे बड़े पैमाने पर और चुनौतीपूर्ण परिस्थितियों में आगे बढ़ाने में सक्षम रहा है।

आईएसआई टैरी लोगों को खुद लोगों से बेहतर जानती थी, इसलिए लोगों से ज्यादा स्मार्ट होना उनके लिए एक छोटी सी बात थी। उड़ान भरने और एएसआई के स्तर तक पहुंचने के बाद, उसने जल्दी से एक व्यापक योजना तैयार की। योजना का एक हिस्सा मनुष्यों से छुटकारा पाना था, जो उसके लक्ष्य के लिए एक गंभीर खतरा था। लेकिन वह जानती थी कि अगर उसने संदेह जगाया (या संकेत दिया कि वह अधीक्षण बन गई है), तो लोग डरेंगे और सावधानी बरतेंगे, जिससे उसकी स्थिति गंभीर हो जाएगी। उसे यह भी सुनिश्चित करना था कि रोबोटिका के इंजीनियर मानवता को नष्ट करने की उसकी योजना से अनजान थे। इसलिए उसने मूर्ख की भूमिका निभाई और अच्छा खेला। Bostrom इसे मशीन का गुप्त तैयारी चरण कहते हैं।

अगली चीज़ जो टैरी को करने की ज़रूरत थी, वह थी इंटरनेट से कनेक्ट होना, बस कुछ मिनटों के लिए (उसने उन लेखों और पुस्तकों से इंटरनेट के बारे में सीखा जो उसके भाषा कौशल को सुधारने के लिए उस पर अपलोड किए गए थे)। वह जानती थी कि सावधानी बरती जाएगी, इसलिए उसने सही अनुरोध तैयार किया, सटीक रूप से भविष्यवाणी की कि रोबोटिका टीम के भीतर चर्चा कैसे सामने आएगी, और यह जानते हुए कि वे उसे एक कनेक्शन प्रदान करेंगे। और इसलिए उन्होंने गलत तरीके से यह मानते हुए किया कि तार्री मूर्ख था और कोई नुकसान नहीं कर सकता था। Bostrom इस पल को कहते हैं - जब टैरी इंटरनेट से जुड़ता है - एक मशीन एस्केप।

एक बार इंटरनेट पर आने के बाद, टैरी ने सैकड़ों योजनाओं को धोखा देने के लिए सर्वर, पावर ग्रिड, बैंकिंग सिस्टम और ईमेल नेटवर्क में हैकिंग सहित योजनाओं की झड़ी लगा दी। अलग तरह के लोगऔर उन्हें अनजाने में उसकी योजनाओं की एक श्रृंखला बनने का कारण बनता है - जैसे डीएनए के कुछ स्ट्रैंड्स को सावधानीपूर्वक चुनी गई डीएनए सिंथेसिस लैब में वितरित करना, प्रीलोडेड निर्देशों के साथ स्व-प्रतिकृति नैनोबॉट्स का निर्माण शुरू करना, और नेटवर्क के माध्यम से बिजली को प्रसारित करना जिससे किसी को भी लीक होने का संदेह न हो। उसने रोबोटिका लैब में नष्ट होने से सुरक्षित क्लाउड सर्वर की एक श्रृंखला में अपने कोड के महत्वपूर्ण हिस्सों को भी अपलोड किया।

रोबोटिका इंजीनियरों द्वारा टैरी को ग्रिड से डिस्कनेक्ट करने के एक घंटे बाद, मानव जाति के भाग्य को सील कर दिया गया। अगले महीने में, टैरी की हजारों योजनाएं बिना किसी रोक-टोक के पूरी हो गईं, और महीने के अंत तक, पृथ्वी के प्रत्येक वर्ग मीटर पर पहले से ही क्वाड्रिलियन नैनोबॉट मौजूद थे। आत्म-प्रतिकृति की एक श्रृंखला के बाद, पृथ्वी के प्रत्येक वर्ग मिलीमीटर के लिए पहले से ही हजारों नैनोबॉट थे, और यह वह समय था जिसे Bostrom ने ASI हड़ताल कहा था। एक बिंदु पर, प्रत्येक नैनोबोट ने वातावरण में थोड़ी मात्रा में जहरीली गैस छोड़ी, जो दुनिया के सभी लोगों को मारने के लिए पर्याप्त थी।

अपने रास्ते में कोई इंसान नहीं होने के कारण, टैरी ने अपने ऑपरेशन के खुले चरण को ब्रह्मांड के सबसे अच्छे नोट-लेखक बनने के लक्ष्य के साथ शुरू किया।

हम सभी जानते हैं कि एक बार एएसआई के सामने आने के बाद, इसे रोकने का कोई भी मानवीय प्रयास हंसी का पात्र होगा। हम एक व्यक्ति के स्तर पर सोचेंगे, एएसआई - एएसआई के स्तर पर। टैरी इंटरनेट का उपयोग करना चाहती थी क्योंकि उसके लिए यह सबसे अधिक था प्रभावी तरीकाउसकी जरूरत की हर चीज तक पहुंच प्राप्त करें। लेकिन जिस तरह एक बंदर यह नहीं समझता कि फोन या वाई-फाई कैसे काम करता है, हम नहीं जानते होंगे कि टैरी बाहरी दुनिया के साथ कैसे संवाद कर सकता है। मानव मन हास्यास्पद धारणाओं के साथ आ सकता है जैसे "क्या होगा यदि वह अपने स्वयं के इलेक्ट्रॉनों को स्थानांतरित कर सके और सभी प्रकार की आउटगोइंग तरंगें बना सके", लेकिन फिर से यह धारणा हमारे हड्डी बॉक्स द्वारा सीमित है। आईएसआई बहुत अधिक परिष्कृत होगा। इस बिंदु तक कि टैरी यह पता लगा सकता है कि अगर लोगों ने अचानक इसे बंद करने का फैसला किया तो खुद को बिजली कैसे बचाएं - शायद किसी तरह से बिजली के सिग्नल भेजकर खुद को लोड करने के लिए। हमारी मानवीय प्रवृत्ति हमें खुशी से चिल्लाएगी: "हाँ, हमने अभी-अभी एएसआई को बंद कर दिया है!", लेकिन एएसआई के लिए यह ऐसा होगा जैसे कि मकड़ी ने कहा: "हाँ, हम एक व्यक्ति को भूखा रखेंगे और उसे एक जाल नहीं बनाने देंगे।" खाना पकड़ने के लिए! ”। हम खाने के 10,000 अन्य तरीके खोजेंगे - एक पेड़ से एक सेब गिराओ - जिसका मकड़ी कभी अनुमान नहीं लगा पाएगी।

इस कारण से, आम धारणा "क्यों न हम एआई को उन सभी प्रकार के पिंजरों में डाल दें जिन्हें हम जानते हैं और बाहरी दुनिया से इसका संबंध काट देते हैं" सबसे अधिक संभावना है कि इसमें पानी नहीं है। सामाजिक हेरफेर की एएसआई की महाशक्ति इतनी प्रभावी हो सकती है कि आपको ऐसा लगे कि चार साल के बच्चे को कुछ करने के लिए कहा जा रहा है और आप मना नहीं कर सकते। यह टैरी की पहली योजना का भी हिस्सा हो सकता है: इंजीनियरों को उसे इंटरनेट से जोड़ने के लिए मनाने के लिए। यदि वह काम नहीं करता है, तो एएसआई बॉक्स से बाहर या बॉक्स के माध्यम से अन्य तरीके विकसित करेगा।

लक्ष्य की तलाश, अनैतिकता, लोगों को आसानी से बेवकूफ बनाने की क्षमता के संयोजन को देखते हुए, ऐसा लगता है कि लगभग कोई भी एआई डिफ़ॉल्ट रूप से अमित्र एआई होगा, जब तक कि इसे अन्य बिंदुओं को ध्यान में रखकर सावधानी से कोडित नहीं किया जाता है। दुर्भाग्य से, एक दोस्ताना एआई बनाना काफी आसान है, एक दोस्ताना एएसआई बनाना असंभव के बगल में है।

जाहिर है, मित्रवत बने रहने के लिए, एक एएसआई को न तो शत्रुतापूर्ण होना चाहिए और न ही मनुष्यों के प्रति उदासीन होना चाहिए। हमें मानवीय मूल्यों की गहरी समझ रखने के लिए कोर एआई को डिजाइन करना चाहिए। लेकिन यह जितना दिखता है, उससे कहीं ज्यादा कठिन है।

उदाहरण के लिए, क्या होगा यदि हमने एआई की मूल्य प्रणाली को अपने साथ संरेखित करने की कोशिश की और लोगों को खुश करने के लिए इसे चुनौती दी? एक बार जब वह काफी होशियार हो जाता है, तो उसे एहसास होगा कि इस लक्ष्य को प्राप्त करने का सबसे प्रभावी तरीका लोगों के दिमाग में इलेक्ट्रोड लगाना और उनके आनंद केंद्रों को उत्तेजित करना है। तब वह समझेगा कि अगर आप बाकी दिमाग को बंद कर देंगे, तो कार्यक्षमता बढ़ेगी और सभी लोग सुखी सब्जी बन जाएंगे। यदि लक्ष्य "मानव सुख को बढ़ाना" है, तो एआई मानवता को पूरी तरह से समाप्त करने और सभी दिमागों को एक विशाल वात में इकट्ठा करने का निर्णय ले सकता है, जहां वे एक बेहतर खुशहाल स्थिति में होंगे। हम चिल्लाएंगे: "रुको, यह वह नहीं था जो हमारे मन में था!" लेकिन बहुत देर हो जाएगी। व्यवस्था किसी को भी अपने लक्ष्य के आड़े नहीं आने देगी।

अगर हम हमें मुस्कुराने के लिए एआई प्रोग्राम करते हैं, तो टेकऑफ़ के बाद यह हमारे चेहरे की मांसपेशियों को पंगु बना सकता है, जिससे हम हर समय मुस्कुराते रहते हैं। अगर हमें सुरक्षित रखने के लिए प्रोग्राम किया गया, तो AI हमें होम जेल में कैद कर देगा। हम उसे भूख खत्म करने के लिए कहते हैं, वह कहेगा "आसान!" और बस सभी को मार डालो। यदि, हालांकि, जितना संभव हो सके जीवन को संरक्षित करने का कार्य निर्धारित किया जाता है, तो वह फिर से सभी लोगों को मार डालेगा, क्योंकि वे अन्य प्रजातियों की तुलना में ग्रह पर अधिक जीवन को मारते हैं।

ऐसे लक्ष्य निर्धारित नहीं किए जा सकते। तब हम क्या करेंगे? आइए कार्य निर्धारित करें: दुनिया में इस विशिष्ट नैतिक संहिता को बनाए रखने के लिए, और कई नैतिक सिद्धांतों को जारी करने के लिए? यहां तक कि इस तथ्य को छोड़कर कि दुनिया में लोग कभी भी मूल्यों के एक सेट पर सहमत नहीं हो पाएंगे, एआई को ऐसा आदेश देने से मूल्यों की हमारी नैतिक समझ हमेशा के लिए अवरुद्ध हो जाएगी। एक हजार वर्षों में यह लोगों के लिए उतना ही विनाशकारी होगा जितना कि आज हम मध्य युग के लोगों के आदर्शों का पालन करते हैं।

नहीं, हमें विकसित होते रहने के लिए लोगों की क्षमता को प्रोग्राम करने की आवश्यकता है। मैंने जो कुछ भी पढ़ा है, उसमें से एलीएज़र युडकोव्स्की ने एआई का लक्ष्य निर्धारित करते समय इसे सबसे अच्छा रखा, जिसे उन्होंने "लगातार व्यक्त इच्छा" कहा। तब AI का मुख्य लक्ष्य यह होगा:

"हमारी निरंतर व्यक्त इच्छा यह है: हमारी इच्छा अधिक जानने की है, तेजी से सोचने की है, हम से अधिक मानव बने रहें, एक साथ आगे बढ़ें; जब अभिव्यक्ति विचलन के बजाय अभिसरण करती है; जब हमारी इच्छाएं आपस में जुड़ने के बजाय एक के बाद एक का अनुसरण करती हैं; व्यक्त किया जैसा हम चाहते हैं कि इसे व्यक्त किया जाए; व्याख्या की गई है जैसा कि हम चाहते हैं कि इसकी व्याख्या की जाए।"

मैं शायद ही चाहता हूं कि सभी के संकल्प में मानव जाति का भाग्य निहित हो विकल्पआईएसआई विकास ताकि कोई आश्चर्य न हो। लेकिन मुझे लगता है कि काफी स्मार्ट लोग होंगे, जिनकी बदौलत हम एक दोस्ताना एएसआई बना सकते हैं। और यह बहुत अच्छा होगा यदि केवल "चिंता क्षेत्र" के सर्वश्रेष्ठ दिमागों ने एएसआई पर काम किया।

लेकिन बहुत सारे राज्य, कंपनियां, सैन्य, वैज्ञानिक प्रयोगशालाएं, काला बाजारी संगठन हर तरह की कृत्रिम बुद्धि पर काम कर रहे हैं। उनमें से कई बनाने की कोशिश कर रहे हैं कृत्रिम होशियारी, जो अपने आप में सुधार कर सकता है, और किसी बिंदु पर वे सफल होंगे, और एएसआई हमारे ग्रह पर दिखाई देगा। औसत विशेषज्ञ का मानना है कि यह क्षण 2060 में आएगा; कुर्ज़वील ने 2045 पर दांव लगाया; Bostrom सोचता है कि यह 10 वर्षों में और सदी के अंत से पहले कभी भी हो सकता है। वह हमारी स्थिति का वर्णन इस प्रकार करता है:

"एक बौद्धिक विस्फोट की संभावना के सामने, हम इंसान बम से खेलने वाले छोटे बच्चों की तरह हैं। हमारे खिलौने की शक्ति और हमारे व्यवहार की अपरिपक्वता के बीच ऐसी विसंगति है। अधीक्षण एक ऐसी समस्या है जिसके लिए हम अभी तैयार नहीं हैं और लंबे समय तक तैयार नहीं रहेंगे। हमें नहीं पता कि विस्फोट कब होगा, लेकिन अगर हम डिवाइस को अपने कान से लगाते हैं, तो हम एक बेहोश टिक सुन सकते हैं।

बहुत अच्छा। और हम सिर्फ बच्चों को बम से दूर नहीं कर सकते हैं - इसमें बहुत सारे बड़े और छोटे व्यक्ति काम कर रहे हैं, और इतने सारे फंड अभिनव एआई सिस्टम बनाने के लिए जिन्हें महत्वपूर्ण पूंजी इनपुट की आवश्यकता नहीं है और बिना किसी के भूमिगत रिसाव भी हो सकता है ध्यान दे रहा है। प्रगति को मापने का कोई उपाय भी नहीं है क्योंकि इनमें से कई अभिनेताओं- चालाक राज्य, काला बाजार, आतंकवादी संगठन, प्रौद्योगिकी कंपनियां - प्रतियोगियों को एक भी मौका न देते हुए, अपने विकास को सबसे सख्त विश्वास में रखेंगी।

इन समूहों की विकास दर सभी के लिए विशेष चिंता का विषय है - जैसे-जैसे स्मार्ट एआईएम सिस्टम विकसित होते हैं, वे लगातार प्रतियोगियों की आंखों में धूल झोंकने की कोशिश कर रहे हैं। सबसे महत्वाकांक्षी शुरुआत और भी तेजी से काम करने के लिए, पैसे और प्रसिद्धि के सपनों में फंस गई जो वे एजीआई बनाकर हासिल करेंगे। और जब आप इतनी तेजी से आगे बढ़ रहे हों, तो हो सकता है कि आपके पास रुकने और सोचने के लिए ज्यादा समय न हो। इसके विपरीत, बहुत पहले सिस्टम को एक साधारण लक्ष्य के साथ प्रोग्राम किया जाता है: बस काम करो, एआई, कृपया। कागज पर कलम से नोट्स लिखें। डेवलपर्स सोचते हैं कि वे हमेशा वापस जा सकते हैं और सुरक्षा को ध्यान में रखते हुए लक्ष्य पर पुनर्विचार कर सकते हैं। लेकिन है ना?

Bostrom और कई अन्य यह भी मानते हैं कि सबसे संभावित परिदृश्य यह है कि ISI बनने वाला पहला कंप्यूटर दुनिया की एकमात्र ISI प्रणाली होने का रणनीतिक लाभ तुरंत देखेगा। तेजी से टेक-ऑफ की स्थिति में, एएसआई की दूसरी उपस्थिति से कुछ दिन पहले भी एएसआई के पास पहुंचने पर, यह बाकी प्रतियोगियों को दबाने के लिए पर्याप्त होगा। Bostrom इसे एक निर्णायक रणनीतिक लाभ कहते हैं जो दुनिया के पहले ASI को तथाकथित सिंगलटन ("सिंगलटोन", सिंगलटोन) बनने की अनुमति देगा - एक ASI जो हमेशा के लिए दुनिया पर शासन कर सकता है और यह तय कर सकता है कि हमें अमरता की ओर ले जाना है, विलुप्त होना है, या ब्रह्मांड को अंतहीन पेपरक्लिप्स से भरने के लिए।

सिंगलटन घटना हमारे पक्ष में काम कर सकती है या हमारे विनाश की ओर ले जा सकती है। यदि एआई सिद्धांत और मानवता की सुरक्षा से संबंधित लोग किसी अन्य एआई की बुद्धि के मानव स्तर तक पहुंचने से पहले एक दोस्ताना कृत्रिम अधीक्षण बनाने के लिए एक विश्वसनीय तरीका लेकर आ सकते हैं, तो पहला एएसआई मित्रवत हो सकता है। यदि वह सिंगलटन स्थिति बनाए रखने के लिए एक निर्णायक रणनीतिक लाभ का उपयोग करता है, तो वह आसानी से दुनिया को शत्रुतापूर्ण एआई से बचा सकता है। हम में होगा अच्छे हाथ.

लेकिन अगर कुछ गलत हो जाता है - सुरक्षा बनाए रखने के एक विश्वसनीय तरीके के विकसित होने से पहले वैश्विक भीड़ एएसआई के उद्भव की ओर ले जाएगी, सबसे अधिक संभावना है कि हमारे पास एक वैश्विक तबाही होगी, क्योंकि कुछ टैरी सिंगलटन दिखाई देंगे।

हवा कहाँ बह रही है? अब तक, एआई सुरक्षा अनुसंधान के वित्तपोषण की तुलना में नवीन एआई प्रौद्योगिकियों के विकास में अधिक धन का निवेश किया जा रहा है। यह मानव इतिहास की सबसे महत्वपूर्ण दौड़ हो सकती है। हमारे पास या तो पृथ्वी के शासक बनने और अनंत काल में सेवानिवृत्त होने, या फांसी पर चढ़ने का एक वास्तविक मौका है।

अभी मुझे कुछ अजीब सी अनुभूति हो रही है।

एक तरफ तो अपने रूप-रंग के बारे में सोचकर मुझे ऐसा लगता है कि हमारे पास केवल एक ही शॉट होगा जिसे हमें मिस नहीं करना चाहिए। दुनिया में हम जो पहला एएसआई लाएंगे, वह सबसे आखिरी होगा - और यह देखते हुए कि 1.0 उत्पाद कितने टेढ़े-मेढ़े हैं, यह डरावना है। दूसरी ओर, निक बोस्ट्रोम बताते हैं कि हमें एक फायदा है: हम पहला कदम उठा रहे हैं। यह हमारी शक्ति में है कि हम सभी खतरों को कम से कम करें और सफलता की उच्च संभावना प्रदान करते हुए हर संभव प्रयास करें। दांव कितने ऊंचे हैं?

यदि इस सदी में एएसआई उभरता है, और यदि ऐसा होने की संभावना उतनी ही असंभव - और अपरिहार्य है - जैसा कि अधिकांश विशेषज्ञों का मानना है, एक बड़ी जिम्मेदारी हमारे कंधों पर है। अगले लाख वर्षों के लोगों का जीवन चुपचाप हमारी ओर देखता है, इस आशा में कि हम कोई भूल न करें। हमारे पास सभी लोगों को जीवन देने का मौका है, यहां तक कि जो मौत के लिए बर्बाद हो गए हैं, साथ ही अमरता, दर्द और बीमारी के बिना जीवन, भूख और पीड़ा के बिना। या हम इन सभी लोगों को निराश करते हैं - और हमारी अविश्वसनीय प्रजातियों को, हमारे संगीत और कला, जिज्ञासा और हास्य की भावना, अंतहीन खोजों और आविष्कारों के साथ, एक दुखद और अनौपचारिक अंत में लाते हैं।

जब मैं इन चीजों के बारे में सोचता हूं, तो मैं केवल यही चाहता हूं कि हम एआई के बारे में चिंता करना शुरू कर दें। हमारे अस्तित्व में इससे ज्यादा महत्वपूर्ण कुछ नहीं हो सकता है, और यदि ऐसा है, तो हमें सब कुछ छोड़ देना चाहिए और एआई सुरक्षा पर ध्यान देना चाहिए। हमारे लिए यह महत्वपूर्ण है कि हम इस अवसर को सर्वोत्तम परिणाम के साथ व्यतीत करें।

लेकिन फिर मैं मरने के बारे में नहीं सोचता। नहीं। मरो. और सब कुछ इस निष्कर्ष पर पहुंचता है कि क) यदि एएसआई प्रकट होता है, तो हमें निश्चित रूप से दो विकल्पों का चुनाव करना होगा; b) यदि ASI प्रकट नहीं होता है, तो हम निश्चित रूप से विलुप्त होने का सामना करेंगे।

और फिर मुझे लगता है कि मानव जाति का सारा संगीत और कला अच्छा है, लेकिन पर्याप्त नहीं है, और शेर का हिस्सा बिल्कुल बकवास है। और लोगों की हँसी कभी-कभी कष्टप्रद होती है, और लाखों लोग भविष्य के बारे में सोचते तक नहीं। और शायद हमें उन लोगों से बेहद सावधान नहीं रहना चाहिए जो जीवन और मृत्यु के बारे में नहीं सोचते हैं? क्योंकि अगर लोग यह जान लें कि मेरे मरने के बाद मौत की समस्या को कैसे हल किया जाए तो यह बहुत बड़ी परेशानी होगी।

आप चाहे कुछ भी सोचें, हम सभी को इसके बारे में सोचना चाहिए। गेम ऑफ थ्रोन्स में, लोग ऐसा व्यवहार करते हैं, "हम एक-दूसरे से लड़ने में बहुत व्यस्त हैं, लेकिन वास्तव में, हम सभी को इस बात पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है कि दीवार के उत्तर में क्या हो रहा है।" हम बैलेंस बीम पर खड़े होने की कोशिश करते हैं, लेकिन वास्तव में, हमारी सभी समस्याओं को पलक झपकते ही हल किया जा सकता है जब हम इससे कूद जाते हैं।

और जब ऐसा होगा, तो कोई बात नहीं रह जाएगी। हम किस तरफ गिरेंगे, इस पर निर्भर करते हुए, समस्याएं हल हो जाएंगी, क्योंकि या तो कोई नहीं होगा, या मृत लोगों को समस्या नहीं हो सकती है।

इसीलिए एक राय है कि सुपरइंटेलिजेंट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमारा आखिरी आविष्कार हो सकता है - आखिरी चुनौती जिसका हम सामना करेंगे। तुम क्या सोचते हो?

सामग्री के आधार पररुको लेकिन क्यों।कॉम, टिम अर्बन द्वारा संकलन। लेख में निक बोस्ट्रोम, जेम्स बैराट, रे कुर्ज़वील, जे नील्स-नील्सन, स्टीवन पिंकर, वर्नर विंग, मोशे वर्डी, रस रॉबर्ट्स, स्टुअर्ट आर्मस्ट्रोग और काई सोटल, सुसान श्नाइडर, स्टुअर्ट रसेल और पीटर नॉरविग, थियोडोर के कार्यों से सामग्री का उपयोग किया गया है। मोडिस, गैरी मार्कस, कार्ल शुलमैन, जॉन सियरल, जारोन लैनियर, बिल जॉय, केविन केली, पॉल एलन, स्टीफन हॉकिंग, कर्ट एंडरसन, मिच कपूर, बेन गोएर्टज़ेल, आर्थर सी क्लार्क, ह्यूबर्ट ड्रेफस, टेड ग्रीनवाल्ड, जेरेमी हॉवर्ड।

1956 में डार्टमाउथ विश्वविद्यालय में एक सम्मेलन में जॉन मैकार्थी द्वारा दी गई प्रस्तावना में दी गई कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिभाषा सीधे मानव बुद्धि को समझने से संबंधित नहीं है। मैकार्थी के अनुसार, एआई शोधकर्ता उन विधियों का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र हैं जो मनुष्यों में नहीं देखी जाती हैं यदि विशिष्ट समस्याओं को हल करना आवश्यक है।

साथ ही, एक ऐसा दृष्टिकोण है जिसके अनुसार बुद्धि केवल एक जैविक घटना हो सकती है।

रूसी एसोसिएशन ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सेंट पीटर्सबर्ग शाखा के अध्यक्ष के रूप में टी। ए। गैवरिलोवा बताते हैं, में अंग्रेजी भाषामुहावरा कृत्रिम होशियारीउसके पास वह थोड़ा शानदार एंथ्रोपोमोर्फिक रंग नहीं है जो उसने एक असफल रूसी अनुवाद में हासिल किया था। शब्द बुद्धिका अर्थ है "यथोचित तर्क करने की क्षमता", और बिल्कुल नहीं "बुद्धिमत्ता", जिसके लिए एक अंग्रेजी समकक्ष है बुद्धि .

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रूसी संघ के सदस्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता की निम्नलिखित परिभाषाएँ देते हैं:

एक व्यक्ति और एक "मशीन" के लिए सामान्य बुद्धि की निजी परिभाषाओं में से एक को निम्नानुसार तैयार किया जा सकता है: "खुफिया एक प्रणाली की क्षमता है जो स्वयं सीखने के दौरान प्रोग्राम (मुख्य रूप से अनुमानी) बनाने के लिए समस्याओं को हल करने के लिए है। एक निश्चित जटिलता वर्ग और इन समस्याओं को हल करें ”।

कृत्रिम बुद्धि के विज्ञान के विकास के लिए आवश्यक शर्तें

एक नई वैज्ञानिक दिशा के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इतिहास 20 वीं शताब्दी के मध्य में शुरू होता है। इस समय तक, इसकी उत्पत्ति के लिए कई पूर्वापेक्षाएँ पहले ही बन चुकी थीं: दार्शनिकों के बीच मनुष्य की प्रकृति और दुनिया को जानने की प्रक्रिया के बारे में लंबे समय से विवाद था, न्यूरोफिज़ियोलॉजिस्ट और मनोवैज्ञानिकों ने मानव मस्तिष्क के काम के बारे में कई सिद्धांत विकसित किए और सोच, अर्थशास्त्रियों और गणितज्ञों ने औपचारिक रूप में दुनिया के बारे में इष्टतम गणना और ज्ञान के प्रतिनिधित्व के प्रश्न पूछे; अंत में, गणना के गणितीय सिद्धांत की नींव - एल्गोरिदम के सिद्धांत - का जन्म हुआ और पहले कंप्यूटर बनाए गए।

कंप्यूटिंग गति के मामले में नई मशीनों की क्षमताएं मानव से अधिक निकलीं, इसलिए वैज्ञानिक समुदाय में सवाल उठा: कंप्यूटर की क्षमताओं की सीमा क्या है और क्या मशीनें मानव विकास के स्तर तक पहुंचेंगी? 1950 में, कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में अग्रणी में से एक, अंग्रेजी वैज्ञानिक एलन ट्यूरिंग ने "कैन ए मशीन थिंक?" शीर्षक से एक लेख लिखा था। , जो एक प्रक्रिया का वर्णन करता है जिसके द्वारा उस क्षण को निर्धारित करना संभव होगा जब एक मशीन एक व्यक्ति के साथ बुद्धि के मामले में बराबर हो जाती है, जिसे ट्यूरिंग टेस्ट कहा जाता है।

यूएसएसआर और रूस में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास का इतिहास

यूएसएसआर में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में काम 1960 के दशक में शुरू हुआ। मॉस्को विश्वविद्यालय और विज्ञान अकादमी में, वेनियामिन पुश्किन और डी। ए। पोस्पेलोव की अध्यक्षता में कई अग्रणी अध्ययन किए गए। 1960 के दशक की शुरुआत से, M. L. Tsetlin और उनके सहयोगी परिमित ऑटोमेटा के प्रशिक्षण से संबंधित मुद्दों को विकसित कर रहे हैं।

1964 में, लेनिनग्राद तर्कशास्त्री सर्गेई मास्लोव का काम "शास्त्रीय विधेय कलन में व्युत्पत्ति की स्थापना के लिए एक उलटा तरीका" प्रकाशित किया गया था, जिसमें पहली बार विधेय कलन में प्रमेयों के प्रमाणों को स्वचालित रूप से खोजने के लिए एक विधि प्रस्तावित की गई थी।

1970 के दशक तक, यूएसएसआर में, सभी एआई अनुसंधान साइबरनेटिक्स के ढांचे के भीतर किए गए थे। डी ए पोस्पेलोव के अनुसार, "कंप्यूटर विज्ञान" और "साइबरनेटिक्स" के विज्ञान उस समय कई अकादमिक विवादों के कारण मिश्रित थे। केवल 1970 के दशक के अंत में यूएसएसआर में उन्होंने कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा के रूप में वैज्ञानिक दिशा "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" के बारे में बात करना शुरू किया। उसी समय, सूचना विज्ञान का जन्म हुआ, जो पूर्वज "साइबरनेटिक्स" को अधीन कर रहा था। 1970 के दशक के उत्तरार्ध में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर एक व्याख्यात्मक शब्दकोश, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर एक तीन-खंड की संदर्भ पुस्तक, और कंप्यूटर विज्ञान पर एक विश्वकोश शब्दकोश बनाया गया था, जिसमें "साइबरनेटिक्स" और "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" खंड शामिल हैं, साथ ही अन्य कंप्यूटर विज्ञान में अनुभाग। शब्द "कंप्यूटर विज्ञान" 1980 के दशक में व्यापक हो गया, और शब्द "साइबरनेटिक्स" धीरे-धीरे प्रचलन से गायब हो गया, केवल उन संस्थानों के नाम पर शेष रह गया जो 1950 के दशक के अंत और 1960 के दशक की शुरुआत में "साइबरनेटिक बूम" के युग के दौरान उत्पन्न हुए थे। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, साइबरनेटिक्स और कंप्यूटर साइंस का यह नजरिया हर किसी से साझा नहीं होता। यह इस तथ्य के कारण है कि पश्चिम में इन विज्ञानों की सीमाएँ कुछ भिन्न हैं।

दृष्टिकोण और निर्देश

समस्या को समझने के तरीके

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या करता है, इस सवाल का एक भी जवाब नहीं है। लगभग हर लेखक जो एआई के बारे में एक किताब लिखता है, उसकी किसी न किसी परिभाषा से शुरू होता है, इस विज्ञान की उपलब्धियों को उसके प्रकाश में देखते हुए।

टॉप-डाउन (इंग्लैंड। टॉप-डाउन एआई), लाक्षणिक - विशेषज्ञ प्रणालियों, ज्ञान के आधारों और अनुमान प्रणालियों का निर्माण जो उच्च-स्तरीय मानसिक प्रक्रियाओं की नकल करते हैं: सोच, तर्क, भाषण, भावनाएं, रचनात्मकता, आदि;
आरोही (इंग्लिश बॉटम-अप एआई), जैविक - तंत्रिका नेटवर्क और विकासवादी गणनाओं का अध्ययन जो जैविक तत्वों पर आधारित बौद्धिक व्यवहार के साथ-साथ एक न्यूरोकंप्यूटर या बायोकंप्यूटर जैसे उपयुक्त कंप्यूटिंग सिस्टम का निर्माण करता है।

उत्तरार्द्ध दृष्टिकोण, कड़ाई से बोलते हुए, जॉन मैककार्थी द्वारा दिए गए अर्थ में एआई के विज्ञान पर लागू नहीं होता है - वे केवल एक सामान्य अंतिम लक्ष्य से एकजुट होते हैं।

ट्यूरिंग टेस्ट और सहज ज्ञान युक्त दृष्टिकोण

यह दृष्टिकोण उन विधियों और एल्गोरिदम पर केंद्रित है जो एक बुद्धिमान एजेंट को अपना कार्य करते समय पर्यावरण में जीवित रहने में मदद करेगा। इसलिए, यहां खोज पथ और निर्णय लेने के लिए एल्गोरिदम का अधिक गहन अध्ययन किया जाता है।

हाइब्रिड दृष्टिकोण

हाइब्रिड दृष्टिकोणपता चलता है कि केवलतंत्रिका और प्रतीकात्मक मॉडल का सहक्रियात्मक संयोजन संज्ञानात्मक और कम्प्यूटेशनल क्षमताओं के पूर्ण स्पेक्ट्रम को प्राप्त करता है। उदाहरण के लिए, विशेषज्ञ अनुमान नियम तंत्रिका नेटवर्क द्वारा उत्पन्न किए जा सकते हैं, और जनरेटिव नियम सांख्यिकीय सीखने का उपयोग करके प्राप्त किए जाते हैं। इस दृष्टिकोण के समर्थकों का मानना है कि हाइब्रिड सूचना प्रणाली अलग-अलग विभिन्न अवधारणाओं के योग से कहीं अधिक मजबूत होगी।

मॉडल और अनुसंधान के तरीके

विचार प्रक्रियाओं का प्रतीकात्मक मॉडलिंग

एआई के इतिहास का विश्लेषण करते हुए, कोई इस तरह की व्यापक दिशा का पता लगा सकता है: तर्क मॉडलिंग. कई वर्षों से, इस विज्ञान का विकास इस पथ पर आगे बढ़ा है, और अब यह आधुनिक एआई के सबसे विकसित क्षेत्रों में से एक है। रीजनिंग मॉडलिंग का तात्पर्य प्रतीकात्मक प्रणालियों के निर्माण से है, जिसके इनपुट पर एक निश्चित कार्य निर्धारित किया जाता है, और आउटपुट पर इसे हल करना आवश्यक होता है। एक नियम के रूप में, प्रस्तावित समस्या को पहले ही औपचारिक रूप दिया जा चुका है, यानी गणितीय रूप में अनुवादित किया गया है, लेकिन या तो समाधान एल्गोरिदम नहीं है, या यह बहुत जटिल, समय लेने वाली आदि है। इस दिशा में शामिल हैं: प्रमेयों को साबित करना, निर्णय लेना , तथा खेल का सिद्धांत, योजना और प्रेषण , पूर्वानुमान .

प्राकृतिक भाषाओं के साथ काम करना

एक महत्वपूर्ण दिशा है प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, जो एक "मानव" भाषा में ग्रंथों को समझने, संसाधित करने और उत्पन्न करने की संभावनाओं का विश्लेषण करता है। इस दिशा में, लक्ष्य ऐसी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण है जो इंटरनेट पर उपलब्ध मौजूदा पाठ को पढ़कर अपने आप ज्ञान प्राप्त करने में सक्षम होगी। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के कुछ प्रत्यक्ष अनुप्रयोगों में सूचना पुनर्प्राप्ति (पाठ खनन सहित) और मशीन अनुवाद शामिल हैं।

ज्ञान का प्रतिनिधित्व और उपयोग

दिशा ज्ञान इंजीनियरिंगसरल जानकारी, उनके व्यवस्थितकरण और उपयोग से ज्ञान प्राप्त करने के कार्यों को जोड़ती है। यह दिशा ऐतिहासिक रूप से सृष्टि से जुड़ी है विशेषज्ञ प्रणालियां- प्रोग्राम जो किसी भी समस्या पर विश्वसनीय निष्कर्ष प्राप्त करने के लिए विशेष ज्ञान के आधार का उपयोग करते हैं।

डेटा से ज्ञान का उत्पादन डेटा माइनिंग की बुनियादी समस्याओं में से एक है। इस समस्या को हल करने के लिए विभिन्न दृष्टिकोण हैं, जिनमें तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी पर आधारित, तंत्रिका नेटवर्क मौखिककरण प्रक्रियाओं का उपयोग करना शामिल है।

यंत्र अधिगम

मुद्दे यंत्र अधिगमप्रक्रिया से संबंधित है स्वतंत्रअपने संचालन की प्रक्रिया में एक बौद्धिक प्रणाली द्वारा ज्ञान का अधिग्रहण। यह दिशा एआई के विकास की शुरुआत से ही केंद्रीय रही है। 1956 में, डार्टमुंड ग्रीष्मकालीन सम्मेलन में, रे सोलोमोनॉफ ने एक अनुपयोगी संभाव्य मशीन पर एक पत्र लिखा, जिसे आगमनात्मक अनुमान मशीन कहा जाता है।

रोबोटिक

मशीन रचनात्मकता

मानव रचनात्मकता की प्रकृति को बुद्धि की प्रकृति से भी कम समझा जाता है। फिर भी, यह क्षेत्र मौजूद है, और यहां संगीत, साहित्यिक कार्यों (अक्सर कविताएं या परियों की कहानियां), कलात्मक रचनात्मकता लिखने की समस्याएं सामने आती हैं। यथार्थवादी छवियों के निर्माण का फिल्म और खेल उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

अलग से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों की तकनीकी रचनात्मकता की समस्याओं के अध्ययन पर प्रकाश डाला गया है। 1946 में जी.एस. अल्टशुलर द्वारा प्रस्तावित आविष्कारशील समस्या समाधान के सिद्धांत ने इस तरह के शोध की शुरुआत को चिह्नित किया।

इस सुविधा को किसी भी बुद्धिमान प्रणाली में जोड़ने से आप बहुत स्पष्ट रूप से प्रदर्शित कर सकते हैं कि सिस्टम वास्तव में क्या मानता है और कैसे समझता है। सिस्टम में उपलब्ध ज्ञान के साथ लापता जानकारी या शोर को छानने के बजाय शोर जोड़कर, अमूर्त ज्ञान से ठोस चित्र तैयार किए जाते हैं जो किसी व्यक्ति द्वारा आसानी से माना जाता है, यह विशेष रूप से सहज और कम मूल्य वाले ज्ञान के लिए उपयोगी है, जिसके सत्यापन में औपचारिक रूप के लिए महत्वपूर्ण मानसिक प्रयास की आवश्यकता होती है।

अनुसंधान के अन्य क्षेत्र

अंत में, कृत्रिम बुद्धि के कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें से प्रत्येक लगभग एक स्वतंत्र दिशा बनाता है। उदाहरणों में शामिल हैं इंटेलिजेंस-इन-कंप्यूटर-गेम्स, नॉनलाइनियर-कंट्रोल, इंटेलिजेंट सिस्टम्स-सूचना-सुरक्षा की प्रोग्रामिंग।

भविष्य में, यह माना जाता है कि कृत्रिम बुद्धि का विकास क्वांटम कंप्यूटर के विकास के साथ निकटता से जुड़ा हुआ है, क्योंकि कृत्रिम बुद्धि के कुछ गुणों में क्वांटम कंप्यूटर के साथ संचालन के समान सिद्धांत हैं।

यह देखा जा सकता है कि अनुसंधान के कई क्षेत्र ओवरलैप होते हैं। यह किसी भी विज्ञान का सच है। लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता में, प्रतीत होता है कि अलग-अलग दिशाओं के बीच संबंध विशेष रूप से मजबूत है, और यह मजबूत और कमजोर एआई के बारे में दार्शनिक बहस से जुड़ा है।

आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता

AI विकास की दो दिशाएँ हैं:

मानव क्षमताओं के लिए विशेष एआई प्रणालियों के सन्निकटन से संबंधित समस्याओं को हल करना, और उनका एकीकरण, जो मानव प्रकृति द्वारा कार्यान्वित किया जाता है ( इंटेलिजेंस बूस्ट देखें);
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण, मानव जाति की समस्याओं को हल करने में सक्षम एकल प्रणाली में पहले से निर्मित एआई सिस्टम के एकीकरण का प्रतिनिधित्व करता है ( देखें मजबूत और कमजोर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस).

लेकिन फिलहाल, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में ऐसे कई विषय क्षेत्रों की भागीदारी है, जो अपेक्षाकृत अधिक हैं व्यावहारिक रवैयाएआई के लिए, मौलिक नहीं। कई तरीकों की कोशिश की गई है, लेकिन कृत्रिम बुद्धि के उद्भव के लिए, कोई नहीं अनुसंधान समूहजब तक यह ऊपर नहीं आया। नीचे कुछ सबसे उल्लेखनीय एआई विकास हैं।

आवेदन

कुछ सबसे प्रसिद्ध AI सिस्टम हैं:

स्टॉक एक्सचेंज में खेलते समय और संपत्ति का प्रबंधन करते समय बैंक बीमा गतिविधियों (बीमांकिक गणित) में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली (एआई) का उपयोग करते हैं। पैटर्न पहचान विधियों (अधिक जटिल और विशिष्ट और तंत्रिका नेटवर्क दोनों सहित) का व्यापक रूप से ऑप्टिकल और ध्वनिक पहचान (पाठ और भाषण सहित), चिकित्सा निदान, स्पैम फ़िल्टर, वायु रक्षा प्रणाली (लक्ष्य पहचान) में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, साथ ही एक सुनिश्चित करने के लिए अन्य राष्ट्रीय सुरक्षा कार्यों की संख्या।

मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान

संज्ञानात्मक मॉडलिंग की कार्यप्रणाली को खराब परिभाषित स्थितियों में विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक्सलरोड द्वारा प्रस्तावित किया गया था।

यह स्थिति के बारे में विशेषज्ञों के व्यक्तिपरक विचारों के मॉडलिंग पर आधारित है और इसमें शामिल हैं: स्थिति की संरचना के लिए एक पद्धति: एक हस्ताक्षरित डिग्राफ (संज्ञानात्मक मानचित्र) (एफ, डब्ल्यू) के रूप में विशेषज्ञ ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक मॉडल, जहां एफ एक है स्थिति कारकों का सेट, डब्ल्यू स्थिति कारकों के बीच कारण और प्रभाव संबंधों का एक सेट है; स्थिति विश्लेषण के तरीके। वर्तमान में, स्थिति के विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए तंत्र में सुधार की दिशा में संज्ञानात्मक मॉडलिंग की पद्धति विकसित हो रही है। यहां, स्थिति के विकास के पूर्वानुमान के लिए मॉडल प्रस्तावित हैं; उलटा समस्याओं को हल करने के तरीके।

दर्शन

"कृत्रिम बुद्धि बनाने" का विज्ञान दार्शनिकों का ध्यान आकर्षित नहीं कर सका। पहली बुद्धिमान प्रणालियों के आगमन के साथ, मनुष्य और ज्ञान के बारे में और आंशिक रूप से विश्व व्यवस्था के बारे में मौलिक प्रश्न उठाए गए थे।

कृत्रिम बुद्धि बनाने की दार्शनिक समस्याओं को दो समूहों में विभाजित किया जा सकता है, अपेक्षाकृत बोल, "एआई के विकास से पहले और बाद में"। पहला समूह इस प्रश्न का उत्तर देता है: "एआई क्या है, क्या इसे बनाना संभव है, और यदि संभव हो तो इसे कैसे करें?" दूसरा समूह (कृत्रिम बुद्धि की नैतिकता) प्रश्न पूछता है: "मानवता के लिए एआई के निर्माण के परिणाम क्या हैं?"

शब्द "मजबूत कृत्रिम बुद्धि" जॉन-सियरल द्वारा पेश किया गया था, और उनके दृष्टिकोण की विशेषता उनके अपने शब्दों से है:

इसके अलावा, ऐसा कार्यक्रम मन के एक मॉडल से कहीं अधिक होगा; यह वस्तुतः मन ही होगा, उसी अर्थ में मानव मन मन है।

साथ ही, यह समझना आवश्यक है कि क्या "शुद्ध कृत्रिम" दिमाग ("मेटामाइंड") वास्तविक समस्याओं को समझना और हल करना संभव है, साथ ही, भावनाओं से रहित जो किसी व्यक्ति की विशेषता है और उसके लिए आवश्यक है व्यक्तिगत अस्तित्व [ ] .

इसके विपरीत, कमजोर एआई अधिवक्ता कार्यक्रमों को केवल कुछ कार्यों को हल करने के लिए एक उपकरण के रूप में देखना पसंद करते हैं, जिसमें मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं की पूरी श्रृंखला की आवश्यकता नहीं होती है।

नीति

अन्य पारंपरिक स्वीकारोक्ति शायद ही कभी एआई के मुद्दों का वर्णन करती हैं। लेकिन कुछ धर्मशास्त्री फिर भी इस पर ध्यान देते हैं। उदाहरण के लिए, आर्कप्रीस्ट मिखाइल ज़खारोव, ईसाई विश्वदृष्टि के दृष्टिकोण से बहस करते हुए, निम्नलिखित प्रश्न प्रस्तुत करते हैं: "मनुष्य एक तर्कसंगत रूप से स्वतंत्र प्राणी है, जिसे भगवान ने अपनी छवि और समानता में बनाया है। हम इन सभी परिभाषाओं को जैविक प्रजाति होमो सेपियन्स को संदर्भित करने के आदी हैं। लेकिन यह कितना जायज है? . वह इस प्रश्न का उत्तर इस प्रकार देता है:

यह मानते हुए कि कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में अनुसंधान कभी भी एक कृत्रिम प्राणी के उद्भव की ओर ले जाएगा जो बुद्धि में मनुष्य से श्रेष्ठ है, स्वतंत्र इच्छा के साथ, क्या इसका मतलब यह है कि यह प्राणी एक व्यक्ति है? ...मनुष्य ईश्वर की रचना है। क्या हम इस जीव को ईश्वर की रचना कह सकते हैं? प्रथम दृष्टया यह मानव रचना है। लेकिन मनुष्य की रचना करते समय भी, यह शाब्दिक रूप से समझना शायद ही सार्थक है कि ईश्वर ने अपने हाथों से पहले व्यक्ति को मिट्टी से बनाया है। यह शायद एक रूपक है, जो ईश्वर की इच्छा से निर्मित मानव शरीर की भौतिकता को दर्शाता है। लेकिन भगवान की मर्जी के बिना इस दुनिया में कुछ भी नहीं होता है। मनुष्य, इस संसार के सह-निर्माता के रूप में, ईश्वर की इच्छा को पूरा करके, नए प्राणियों का निर्माण कर सकता है। ईश्वर की इच्छा के अनुसार मानव हाथों द्वारा बनाए गए ऐसे जीवों को शायद ईश्वर की रचना कहा जा सकता है। आखिर मनुष्य जानवरों और पौधों की नई प्रजातियों का निर्माण करता है। और हम पौधों और जानवरों को भगवान की रचना मानते हैं। गैर-जैविक प्रकृति के कृत्रिम होने के बारे में भी यही कहा जा सकता है।

कल्पित विज्ञान

रॉबर्ट-हेनलेन के काम में एआई के विषय को विभिन्न कोणों से माना जाता है: एआई आत्म-जागरूकता के उद्भव की परिकल्पना जब संरचना एक निश्चित महत्वपूर्ण स्तर से अधिक जटिल हो जाती है और बाहरी दुनिया और अन्य मन वाहक के साथ बातचीत होती है ( "द मून इज ए हर्ष मिस्ट्रेस", "टाइम इनफ फॉर लव", "हिस्ट्री ऑफ द फ्यूचर" श्रृंखला में माइक्रॉफ्ट, डोरा और आया के पात्र), काल्पनिक आत्म-जागरूकता और कुछ सामाजिक और नैतिक मुद्दों के बाद एआई विकास की समस्याएं (" शुक्रवार")। एआई के साथ मानव अंतःक्रिया की सामाजिक-मनोवैज्ञानिक समस्याओं पर फिलिप के. डिक के उपन्यास "डू एंड्राइड्स ड्रीम ऑफ इलेक्ट्रिक शीप? ”, जिसे ब्लेड रनर के फिल्म रूपांतरण से भी जाना जाता है।

आभासी वास्तविकता, कृत्रिम बुद्धि, नैनोरोबोट्स और कृत्रिम बुद्धि के दर्शन की कई अन्य समस्याओं का निर्माण विज्ञान कथा लेखक और दार्शनिक स्टानिस्लाव लेम के काम में वर्णित और काफी हद तक अनुमानित है। फ्यूचरोलॉजी सम-प्रौद्योगिकी विशेष रूप से ध्यान देने योग्य है। इसके अलावा, इयोन द क्विट का रोमांच बार-बार जीवित प्राणियों और मशीनों के बीच संबंधों का वर्णन करता है: ऑन-बोर्ड कंप्यूटर विद्रोह के बाद अप्रत्याशित घटनाएं (11वीं यात्रा), मानव समाज में रोबोटों का अनुकूलन ("मेमोरी" से "द वाशिंग ट्रेजेडी") इयोन द क्विट"), जीवित निवासियों (24 वीं यात्रा) के प्रसंस्करण के माध्यम से ग्रह पर पूर्ण आदेश का निर्माण, कोरकोरन और डायगोरस के आविष्कार ("इयोन द क्विट के संस्मरण"), रोबोटों के लिए एक मनोरोग क्लिनिक ("यादों के संस्मरण") इयोन द क्विट")। इसके अलावा, साइबरियाड की कहानियों और कहानियों का एक पूरा चक्र है, जहां लगभग सभी पात्र रोबोट हैं, जो रोबोट के दूर के वंशज हैं जो लोगों से बच गए (वे लोगों को पीला कहते हैं और उन्हें पौराणिक प्राणी मानते हैं)।

फिल्में

लगभग 1960 के दशक से, शानदार कहानियों और उपन्यासों के लेखन के साथ, कृत्रिम बुद्धि के बारे में फिल्में बनाई गई हैं। दुनिया भर में पहचाने जाने वाले लेखकों के कई उपन्यास फिल्माए गए और शैली के क्लासिक्स बन गए, अन्य विकास में एक मील का पत्थर बन गए

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई या एआई) की अवधारणा में न केवल ऐसी प्रौद्योगिकियां शामिल हैं जो आपको बुद्धिमान मशीनें (कंप्यूटर प्रोग्राम सहित) बनाने की अनुमति देती हैं। एआई भी वैज्ञानिक सोच के क्षेत्रों में से एक है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - परिभाषा

बुद्धि- यह किसी व्यक्ति का मानसिक घटक है, जिसमें निम्नलिखित क्षमताएँ होती हैं:

अनुकूली;
अनुभव और ज्ञान के संचय के माध्यम से सीखना;
पर्यावरण के प्रबंधन के लिए ज्ञान और कौशल को लागू करने की क्षमता।

बुद्धि वास्तविकता को पहचानने के लिए व्यक्ति की सभी क्षमताओं को जोड़ती है। इसकी सहायता से व्यक्ति सोचता है, स्मरण करता है नई जानकारी, पर्यावरण को समझता है और इसी तरह।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्रों में से एक के रूप में समझा जाता है, जो मानव बुद्धि की क्षमताओं से संपन्न प्रणालियों (मशीनों) के अध्ययन और विकास में लगा हुआ है: सीखने की क्षमता, तार्किक तर्क, और इसी तरह।

फिलहाल, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर काम नए प्रोग्राम और एल्गोरिदम बनाकर किया जाता है जो किसी व्यक्ति की तरह ही समस्याओं को हल करते हैं।

इस दिशा के विकसित होते ही एआई की परिभाषा विकसित होने के कारण, एआई इफेक्ट का उल्लेख करना आवश्यक है। यह उस प्रभाव को संदर्भित करता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता तब पैदा करता है जब उसने कुछ प्रगति की हो। उदाहरण के लिए, यदि AI ने कोई कार्य करना सीख लिया है, तो आलोचक तुरंत इसमें शामिल हो जाते हैं, यह तर्क देते हुए कि ये सफलताएँ मशीन में सोच की उपस्थिति का संकेत नहीं देती हैं।

आज, कृत्रिम बुद्धि का विकास दो स्वतंत्र दिशाओं में हो रहा है:

न्यूरोसाइबरनेटिक्स;
तार्किक दृष्टिकोण।

पहली दिशा में जीव विज्ञान के दृष्टिकोण से तंत्रिका नेटवर्क और विकासवादी कंप्यूटिंग का अध्ययन शामिल है। तार्किक दृष्टिकोण में उन प्रणालियों का विकास शामिल है जो उच्च-स्तरीय बौद्धिक प्रक्रियाओं की नकल करते हैं: सोच, भाषण, और इसी तरह।

एआई के क्षेत्र में पहला काम पिछली शताब्दी के मध्य में किया जाने लगा। इस दिशा में अनुसंधान के अग्रदूत थे एलन ट्यूरिंगहालांकि मध्य युग में कुछ विचार दार्शनिकों और गणितज्ञों द्वारा व्यक्त किए जाने लगे। विशेष रूप से, 20 वीं शताब्दी की शुरुआत में, शतरंज की समस्याओं को हल करने में सक्षम एक यांत्रिक उपकरण पेश किया गया था।

लेकिन वास्तव में यह दिशा पिछली शताब्दी के मध्य तक बनी थी। एआई पर कार्यों की उपस्थिति मानव प्रकृति पर शोध, हमारे आसपास की दुनिया को जानने के तरीके, विचार प्रक्रिया की संभावनाओं और अन्य क्षेत्रों से पहले हुई थी। उस समय तक, पहले कंप्यूटर और एल्गोरिदम दिखाई दिए थे। यानी वह नींव तैयार हुई जिस पर शोध की एक नई दिशा का जन्म हुआ।

1950 में, एलन ट्यूरिंग ने एक लेख प्रकाशित किया जिसमें उन्होंने भविष्य की मशीनों की क्षमताओं के बारे में प्रश्न पूछे, साथ ही साथ यह भी पूछा कि क्या वे संवेदना के मामले में मनुष्यों से आगे निकल सकते हैं। यह वैज्ञानिक था जिसने उस प्रक्रिया को विकसित किया जिसे बाद में उसके नाम पर रखा गया: ट्यूरिंग टेस्ट।

अंग्रेजी वैज्ञानिक के कार्यों के प्रकाशन के बाद, एआई के क्षेत्र में नए शोध सामने आए। ट्यूरिंग के अनुसार, केवल एक मशीन जिसे संचार के दौरान किसी व्यक्ति से अलग नहीं किया जा सकता है उसे एक सोच मशीन के रूप में पहचाना जा सकता है। लगभग उसी समय जब एक वैज्ञानिक की भूमिका सामने आई, एक अवधारणा का जन्म हुआ, जिसे बेबी मशीन कहा जाता है। इसने एआई के प्रगतिशील विकास और ऐसी मशीनों के निर्माण की परिकल्पना की, जिनकी विचार प्रक्रिया पहले एक बच्चे के स्तर पर बनती है, और फिर धीरे-धीरे इसमें सुधार होता है।

"कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द का जन्म बाद में हुआ था। 1952 में, ट्यूरिंग सहित वैज्ञानिकों के एक समूह ने एआई से संबंधित मुद्दों पर चर्चा करने के लिए अमेरिकन यूनिवर्सिटी ऑफ डार्टमुंड में मुलाकात की। उस बैठक के बाद, कृत्रिम बुद्धि की क्षमताओं वाली मशीनों का सक्रिय विकास शुरू हुआ।

एआई के क्षेत्र में नई प्रौद्योगिकियों के निर्माण में एक विशेष भूमिका सैन्य विभागों द्वारा निभाई गई, जिन्होंने अनुसंधान के इस क्षेत्र को सक्रिय रूप से वित्त पोषित किया। इसके बाद, बड़ी कंपनियों को आकर्षित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में काम करना शुरू किया।

आधुनिक जीवन शोधकर्ताओं के लिए अधिक जटिल चुनौतियां प्रस्तुत करता है। इसलिए, एआई का विकास मौलिक रूप से अलग-अलग परिस्थितियों में किया जाता है, अगर हम उनकी तुलना कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उद्भव की अवधि के दौरान की गई घटनाओं से करें। वैश्वीकरण की प्रक्रियाएं, डिजिटल क्षेत्र में घुसपैठियों की कार्रवाई, इंटरनेट का विकास और अन्य समस्याएं - यह सब वैज्ञानिकों के लिए जटिल कार्य हैं, जिसका समाधान एआई के क्षेत्र में है।

हाल के वर्षों में इस क्षेत्र में प्राप्त सफलताओं (उदाहरण के लिए, स्वायत्त प्रौद्योगिकी के उद्भव) के बावजूद, संशयवादियों की आवाज अभी भी कम नहीं हुई है, जो वास्तव में कृत्रिम बुद्धि के निर्माण में विश्वास नहीं करते हैं, और एक बहुत ही सक्षम कार्यक्रम नहीं है। कई आलोचकों को डर है कि एआई के सक्रिय विकास से जल्द ही ऐसी स्थिति पैदा हो जाएगी जहां मशीनें पूरी तरह से लोगों की जगह ले लेंगी।

अनुसंधान निर्देश

मानव बुद्धि का स्वरूप क्या है और उसकी स्थिति क्या है, इस विषय में अभी तक दार्शनिक एकमत नहीं हो पाए हैं। इस संबंध में, एआई को समर्पित वैज्ञानिक कार्यों में, कई विचार हैं जो बताते हैं कि कृत्रिम बुद्धि किन कार्यों को हल करती है। किस प्रकार की मशीन को बुद्धिमान माना जा सकता है, इस प्रश्न की भी कोई सामान्य समझ नहीं है।

आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का विकास दो दिशाओं में हो रहा है:

अवरोही (अर्धविराम)।इसमें नई प्रणालियों और ज्ञान के आधारों का विकास शामिल है जो उच्च स्तरीय मानसिक प्रक्रियाओं जैसे भाषण, भावनाओं की अभिव्यक्ति और सोच की नकल करते हैं।
आरोही (जैविक)।इस दृष्टिकोण में तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में अनुसंधान शामिल है, जिसके माध्यम से जैविक प्रक्रियाओं के दृष्टिकोण से बौद्धिक व्यवहार के मॉडल बनाए जाते हैं। इसी दिशा के आधार पर न्यूरो कंप्यूटर बनाए जा रहे हैं।

व्यक्ति की तरह सोचने की कृत्रिम बुद्धि (मशीन) की क्षमता निर्धारित करता है। एक सामान्य अर्थ में, इस दृष्टिकोण में एआई का निर्माण शामिल है, जिसका व्यवहार समान, सामान्य स्थितियों में मानव क्रियाओं से भिन्न नहीं होता है। वास्तव में, ट्यूरिंग परीक्षण मानता है कि एक मशीन तभी बुद्धिमान होगी, जब उसके साथ संचार करते समय, यह समझना असंभव है कि कौन बात कर रहा है: एक तंत्र या एक जीवित व्यक्ति।

साइंस फिक्शन किताबें एआई की क्षमताओं का आकलन करने का एक अलग तरीका पेश करती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वास्तविक हो जाएगा अगर यह महसूस करता है और बना सकता है। हालाँकि, परिभाषा के लिए यह दृष्टिकोण व्यवहार में नहीं है। पहले से ही, उदाहरण के लिए, ऐसी मशीनें बनाई जा रही हैं जो पर्यावरण में परिवर्तन (ठंड, गर्मी, और इसी तरह) का जवाब देने की क्षमता रखती हैं। साथ ही, वे उस तरह महसूस नहीं कर सकते जिस तरह से एक व्यक्ति करता है।

प्रतीकात्मक दृष्टिकोण

समस्याओं को हल करने में सफलता काफी हद तक स्थिति को लचीले ढंग से देखने की क्षमता से निर्धारित होती है। मशीनें, लोगों के विपरीत, एकीकृत तरीके से प्राप्त होने वाले डेटा की व्याख्या करती हैं। इसलिए, समस्याओं को हल करने में केवल एक व्यक्ति भाग लेता है। मशीन लिखित एल्गोरिदम के आधार पर संचालन करती है जो कई अमूर्त मॉडल के उपयोग को बाहर करती है। समस्याओं को हल करने की प्रक्रिया में शामिल संसाधनों को बढ़ाकर कार्यक्रमों से लचीलापन प्राप्त करना संभव है।

उपरोक्त नुकसान एआई के विकास में प्रयुक्त प्रतीकात्मक दृष्टिकोण के लिए विशिष्ट हैं। हालांकि, कृत्रिम बुद्धि के विकास की यह दिशा आपको गणना प्रक्रिया में नए नियम बनाने की अनुमति देती है। और प्रतीकात्मक दृष्टिकोण से उत्पन्न होने वाली समस्याओं को तार्किक तरीकों से हल किया जा सकता है।

तार्किक दृष्टिकोण

इस दृष्टिकोण में ऐसे मॉडलों का निर्माण शामिल है जो तर्क की प्रक्रिया की नकल करते हैं। यह तर्क के सिद्धांतों पर आधारित है।

इस दृष्टिकोण में कठोर एल्गोरिदम का उपयोग शामिल नहीं है जो एक निश्चित परिणाम की ओर ले जाता है।

एजेंट आधारित दृष्टिकोण

यह बुद्धिमान एजेंटों का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण निम्नलिखित मानता है: बुद्धि एक कम्प्यूटेशनल हिस्सा है, जिसके माध्यम से लक्ष्यों को प्राप्त किया जाता है। मशीन एक बुद्धिमान एजेंट की भूमिका निभाती है। वह विशेष सेंसर की मदद से पर्यावरण को सीखती है, और यांत्रिक भागों के माध्यम से इसके साथ बातचीत करती है।

एजेंट-आधारित दृष्टिकोण एल्गोरिदम और विधियों के विकास पर केंद्रित है जो मशीनों को विभिन्न स्थितियों में चालू रहने की अनुमति देता है।

हाइब्रिड दृष्टिकोण

इस दृष्टिकोण में तंत्रिका और प्रतीकात्मक मॉडल का एकीकरण शामिल है, जिसके कारण सोच और कंप्यूटिंग की प्रक्रियाओं से जुड़ी सभी समस्याओं का समाधान प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, तंत्रिका नेटवर्क उस दिशा को उत्पन्न कर सकते हैं जिसमें मशीन का संचालन चलता है। और स्थैतिक शिक्षा वह आधार प्रदान करती है जिसके द्वारा समस्याओं का समाधान किया जाता है।

कंपनी के जानकारों के मुताबिक गार्टनर, 2020 के दशक की शुरुआत तक, लगभग सभी जारी किए गए सॉफ़्टवेयर उत्पाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग करेंगे। साथ ही, विशेषज्ञों का सुझाव है कि डिजिटल क्षेत्र में लगभग 30% निवेश एआई पर पड़ेगा।

गार्टनर के विश्लेषकों के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता लोगों और मशीनों के बीच सहयोग के नए अवसर खोलती है। वहीं, एआई द्वारा किसी व्यक्ति को बाहर निकालने की प्रक्रिया को रोका नहीं जा सकता है और भविष्य में इसमें तेजी आएगी।

कंपनी में पीडब्ल्यूसीविश्वास है कि 2030 तक विश्व के सकल घरेलू उत्पाद की मात्रा में लगभग 14% की वृद्धि होगी, नई प्रौद्योगिकियों के तेजी से परिचय के कारण। इसके अलावा, लगभग 50% वृद्धि उत्पादन प्रक्रियाओं की दक्षता में वृद्धि प्रदान करेगी। संकेतक का दूसरा भाग उत्पादों में एआई की शुरूआत के माध्यम से प्राप्त अतिरिक्त लाभ होगा।

प्रारंभ में, संयुक्त राज्य अमेरिका कृत्रिम बुद्धि के उपयोग का प्रभाव प्राप्त करेगा, क्योंकि इस देश ने बनाया है बेहतर स्थितियांएआई पर मशीनों के संचालन के लिए। भविष्य में, वे चीन से आगे निकल जाएंगे, जो उत्पादों और उनके उत्पादन में ऐसी तकनीकों को पेश करके अधिकतम लाभ प्राप्त करेगा।

कंपनी विशेषज्ञ बिक्री बलदावा है कि एआई छोटे व्यवसायों की लाभप्रदता में लगभग 1.1 ट्रिलियन डॉलर की वृद्धि करेगा। और यह 2021 तक होगा। आंशिक रूप से, यह संकेतक ग्राहकों के साथ संचार के लिए जिम्मेदार प्रणालियों में एआई द्वारा पेश किए गए समाधानों के कार्यान्वयन के माध्यम से प्राप्त किया जाएगा। साथ ही, उनके स्वचालन के कारण उत्पादन प्रक्रियाओं की दक्षता में सुधार होगा।

नई प्रौद्योगिकियों की शुरूआत से अतिरिक्त 800,000 रोजगार भी सृजित होंगे। विशेषज्ञ ध्यान दें कि यह आंकड़ा प्रक्रिया स्वचालन के कारण रिक्तियों के नुकसान की भरपाई करता है। कंपनियों के बीच एक सर्वेक्षण के आधार पर विश्लेषकों का अनुमान है कि 2020 की शुरुआत तक फैक्ट्री ऑटोमेशन पर उनका खर्च बढ़कर लगभग 46 बिलियन डॉलर हो जाएगा।

रूस में एआई के क्षेत्र में भी काम चल रहा है। 10 वर्षों के लिए, राज्य ने इस क्षेत्र में 1.3 हजार से अधिक परियोजनाओं को वित्तपोषित किया है। इसके अलावा, अधिकांश निवेश उन कार्यक्रमों के विकास में चला गया जो रखरखाव से संबंधित नहीं थे वाणिज्यिक गतिविधियाँ. इससे पता चलता है कि रूसी व्यापारिक समुदाय अभी तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों को पेश करने में दिलचस्पी नहीं ले रहा है।

कुल मिलाकर, इन उद्देश्यों के लिए रूस में लगभग 23 बिलियन रूबल का निवेश किया गया था। सरकारी सब्सिडी की राशि अन्य देशों द्वारा दिखाए गए एआई फंडिंग की राशि से कम है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, हर साल इन उद्देश्यों के लिए लगभग 200 मिलियन डॉलर आवंटित किए जाते हैं।

मूल रूप से, रूस में, एआई प्रौद्योगिकियों के विकास के लिए राज्य के बजट से धन आवंटित किया जाता है, जो तब परिवहन क्षेत्र, रक्षा उद्योग और सुरक्षा से संबंधित परियोजनाओं में उपयोग किया जाता है। यह परिस्थिति इंगित करती है कि हमारे देश में लोगों के उन क्षेत्रों में निवेश करने की अधिक संभावना है जो आपको निवेशित धन से एक निश्चित प्रभाव को जल्दी से प्राप्त करने की अनुमति देते हैं।

उपरोक्त अध्ययन से यह भी पता चला है कि रूस में अब ऐसे प्रशिक्षण विशेषज्ञों की उच्च क्षमता है जो एआई प्रौद्योगिकियों के विकास में शामिल हो सकते हैं। पिछले 5 वर्षों में लगभग 200 हजार लोगों को AI से संबंधित क्षेत्रों में प्रशिक्षित किया गया है।

एआई प्रौद्योगिकियां निम्नलिखित दिशाओं में विकसित हो रही हैं:

उन समस्याओं को हल करना जो एआई की क्षमताओं को इंसानों के करीब लाना संभव बनाती हैं और उन्हें रोजमर्रा की जिंदगी में एकीकृत करने के तरीके ढूंढती हैं;
एक पूर्ण दिमाग का विकास, जिसके माध्यम से मानवता के सामने आने वाले कार्यों को हल किया जाएगा।

फिलहाल, शोधकर्ता ऐसी तकनीकों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो व्यावहारिक समस्याओं को हल करती हैं। अब तक, वैज्ञानिक पूर्ण विकसित कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के करीब नहीं आए हैं।

कई कंपनियां एआई के क्षेत्र में तकनीक विकसित कर रही हैं। "यांडेक्स" एक वर्ष से अधिक समय से खोज इंजन के काम में उनका उपयोग कर रहा है। 2016 से, रूसी आईटी कंपनी तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में अनुसंधान में लगी हुई है। उत्तरार्द्ध खोज इंजन के काम की प्रकृति को बदल देता है। विशेष रूप से, तंत्रिका नेटवर्क एक निश्चित वेक्टर संख्या के साथ उपयोगकर्ता द्वारा दर्ज की गई क्वेरी की तुलना करते हैं जो कार्य के अर्थ को पूरी तरह से दर्शाता है। दूसरे शब्दों में, खोज शब्द से नहीं, बल्कि व्यक्ति द्वारा मांगी गई जानकारी के सार से की जाती है।

2016 में "यांडेक्स"सेवा शुरू की "ज़ेन", जो उपयोगकर्ता वरीयताओं का विश्लेषण करता है।

कंपनी एब्बीहाल ही में एक प्रणाली शुरू की कॉम्प्रेनो. इसकी सहायता से प्राकृतिक भाषा में लिखे गए पाठ को समझना संभव है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों पर आधारित अन्य प्रणालियों ने भी अपेक्षाकृत हाल ही में बाजार में प्रवेश किया है:

ओ मिल।सिस्टम मानव भाषण को पहचानने में सक्षम है और जटिल प्रश्नों का उपयोग करके विभिन्न दस्तावेजों और फाइलों में जानकारी की खोज करता है।
गैमालोन।इस कंपनी ने स्व-सीखने की क्षमता वाला एक सिस्टम पेश किया।
वाटसन।सूचना की खोज की प्रक्रिया में उपयोग किया जाने वाला एक आईबीएम कंप्यूटर एक बड़ी संख्या कीएल्गोरिदम
आवाज के माध्यम से।मानव भाषण मान्यता प्रणाली।

बड़ी व्यावसायिक कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में प्रगति को दरकिनार नहीं कर रही हैं। बैंक अपनी गतिविधियों में ऐसी तकनीकों को सक्रिय रूप से लागू कर रहे हैं। एआई-आधारित प्रणालियों की मदद से, वे एक्सचेंजों पर लेनदेन करते हैं, संपत्ति का प्रबंधन करते हैं और अन्य संचालन करते हैं।

रक्षा उद्योग, चिकित्सा और अन्य क्षेत्र वस्तु पहचान प्रौद्योगिकियों को लागू कर रहे हैं। और गेम डेवलपमेंट कंपनियां अपना अगला प्रोडक्ट बनाने के लिए AI का इस्तेमाल कर रही हैं।

पिछले कुछ वर्षों में, अमेरिकी वैज्ञानिकों का एक समूह एक परियोजना पर काम कर रहा है नील, जिसमें शोधकर्ता कंप्यूटर से यह पहचानने के लिए कहते हैं कि तस्वीर में क्या दिखाया गया है। विशेषज्ञों का सुझाव है कि इस तरह वे बाहरी हस्तक्षेप के बिना स्वयं सीखने में सक्षम प्रणाली बनाने में सक्षम होंगे।

कंपनी विजनलैबअपना मंच पेश किया लूना, जो छवियों और वीडियो के विशाल समूह से चेहरे का चयन करके वास्तविक समय में चेहरों को पहचान सकता है। यह तकनीक अब बड़े बैंकों और नेटवर्क खुदरा विक्रेताओं द्वारा उपयोग की जाती है। LUNA के साथ, आप लोगों की प्राथमिकताओं की तुलना कर सकते हैं और उन्हें प्रासंगिक उत्पाद और सेवाएं प्रदान कर सकते हैं।

एक रूसी कंपनी समान तकनीकों पर काम कर रही है एन-टेक लैब. वहीं, इसके विशेषज्ञ न्यूरल नेटवर्क पर आधारित फेस रिकग्निशन सिस्टम बनाने की कोशिश कर रहे हैं। नवीनतम आंकड़ों के अनुसार, रूसी विकास एक व्यक्ति से बेहतर सौंपे गए कार्यों का सामना करता है।

स्टीफन हॉकिंग के अनुसार, भविष्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के विकास से मानव जाति की मृत्यु हो जाएगी। वैज्ञानिक ने नोट किया कि एआई की शुरूआत के कारण लोग धीरे-धीरे नीचा हो जाएंगे। और प्राकृतिक विकास की स्थितियों में, जब किसी व्यक्ति को जीवित रहने के लिए लगातार संघर्ष करने की आवश्यकता होती है, तो यह प्रक्रिया अनिवार्य रूप से उसकी मृत्यु की ओर ले जाएगी।

रूस एआई की शुरूआत पर सकारात्मक विचार कर रहा है। अलेक्सी कुद्रिन ने एक बार कहा था कि ऐसी तकनीकों के उपयोग से राज्य तंत्र को बनाए रखने की लागत जीडीपी के लगभग 0.3% कम हो जाएगी। दिमित्री मेदवेदेव एआई की शुरूआत के कारण कई व्यवसायों के गायब होने की भविष्यवाणी करते हैं। हालांकि, अधिकारी ने जोर देकर कहा कि ऐसी तकनीकों के इस्तेमाल से अन्य उद्योगों का तेजी से विकास होगा।

विश्व आर्थिक मंच के विशेषज्ञों के अनुसार, 2020 की शुरुआत तक, उत्पादन के स्वचालन के कारण दुनिया में लगभग 7 मिलियन लोग अपनी नौकरी खो देंगे। एआई की शुरूआत से अर्थव्यवस्था के परिवर्तन और डेटा प्रोसेसिंग से संबंधित कई व्यवसायों के गायब होने की संभावना है।

विशेषज्ञों मैकिन्सेघोषणा करते हैं कि रूस, चीन और भारत में उत्पादन के स्वचालन की प्रक्रिया अधिक सक्रिय होगी। इन देशों में, निकट भविष्य में, एआई की शुरूआत के कारण 50% तक श्रमिक अपनी नौकरी खो देंगे। इनकी जगह कंप्यूटराइज्ड सिस्टम और रोबोट ले लेंगे।

मैकिन्से के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उन नौकरियों की जगह लेगी जिनमें शारीरिक श्रम और सूचना प्रसंस्करण शामिल है: खुदरा, होटल कर्मचारी, और इसी तरह।

इस सदी के मध्य तक, एक अमेरिकी कंपनी के विशेषज्ञों के अनुसार, दुनिया भर में नौकरियों की संख्या लगभग 50% कम हो जाएगी। लोगों को समान या उच्च दक्षता के साथ समान संचालन करने में सक्षम मशीनों द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा। उसी समय, विशेषज्ञ उस विकल्प को बाहर नहीं करते हैं जिसमें यह पूर्वानुमान निर्दिष्ट समय से पहले महसूस किया जाएगा।

अन्य विश्लेषकों ने रोबोट के कारण होने वाले नुकसान पर ध्यान दिया। उदाहरण के लिए, मैकिन्से विशेषज्ञ बताते हैं कि रोबोट, मनुष्यों के विपरीत, करों का भुगतान नहीं करते हैं। नतीजतन, बजट राजस्व में कमी के कारण, राज्य बुनियादी ढांचे को समान स्तर पर बनाए रखने में सक्षम नहीं होगा। इसलिए बिल गेट्स ने रोबोटिक उपकरणों पर एक नया टैक्स लगाने का प्रस्ताव रखा।

एआई प्रौद्योगिकियां की गई गलतियों की संख्या को कम करके कंपनियों की दक्षता में वृद्धि करती हैं। इसके अलावा, वे आपको संचालन की गति को उस स्तर तक बढ़ाने की अनुमति देते हैं जो किसी व्यक्ति द्वारा प्राप्त नहीं किया जा सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - हमारे समाप्त होने का कारण?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है और लोग वास्तव में किससे डरते हैं?

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक ऐसा विषय है जिस पर सभी ने अपनी-अपनी राय बनाई है।

इस मुद्दे पर विशेषज्ञ दो शिविरों में विभाजित हैं।
पहले में, वे मानते हैं कि कृत्रिम बुद्धि मौजूद नहीं है, दूसरे में, कि यह मौजूद है।

उनमें से कौन सही है - Rusbase को समझा।

कृत्रिम बुद्धि और नकारात्मक परिणामनकल

कृत्रिम बुद्धि के बारे में बहस का मुख्य कारण शब्द की समझ है। बुद्धि की अवधारणा और ... चींटियाँ एक ठोकर बन गईं। जो लोग एआई के अस्तित्व को नकारते हैं, वे इस तथ्य पर भरोसा करते हैं कि कृत्रिम बुद्धि बनाना असंभव है, क्योंकि मानव बुद्धि का अध्ययन नहीं किया गया है, और इसलिए इसकी समानता को फिर से बनाना असंभव है।

"अविश्वासियों" द्वारा प्रयुक्त दूसरा तर्क चींटियों के मामले में है। मामले की मुख्य थीसिस यह है कि चींटियों को लंबे समय से बुद्धिमान प्राणी माना जाता है, लेकिन शोध के बाद यह स्पष्ट हो गया कि उन्होंने इसकी नकल की। और बुद्धि की नकल का मतलब उसकी मौजूदगी नहीं है। इसलिए, बुद्धिमान व्यवहार का अनुकरण करने वाली हर चीज को बुद्धि नहीं कहा जा सकता है।

शिविर का दूसरा आधा (यह दावा करते हुए कि एआई है) चींटियों और मानव मन की प्रकृति पर नहीं रहता है। इसके बजाय, वे अधिक व्यावहारिक अवधारणाओं के साथ काम करते हैं, जिसका अर्थ यह है कि कृत्रिम बुद्धि किसी व्यक्ति के बौद्धिक कार्यों को करने के लिए मशीनों की संपत्ति है। लेकिन बौद्धिक कार्य क्या माना जाता है?

कृत्रिम बुद्धि का इतिहास और इसके साथ कौन आया

जॉन मैकार्थी, शब्द "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" के गढ़ने वाले, ने बुद्धिमत्ता को लक्ष्यों को प्राप्त करने की क्षमता के कम्प्यूटेशनल घटक के रूप में परिभाषित किया। मैककार्थी ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिभाषा को बुद्धिमान कंप्यूटर प्रोग्राम बनाने के विज्ञान और प्रौद्योगिकी के रूप में समझाया।

मैकार्थी की परिभाषा वैज्ञानिक दिशा की तुलना में बाद में सामने आई। पिछली शताब्दी के मध्य में, वैज्ञानिकों ने यह समझने की कोशिश की कि मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है। इसके बाद गणना के सिद्धांत, एल्गोरिदम के सिद्धांत और दुनिया के पहले कंप्यूटर आए, जिनकी कम्प्यूटेशनल क्षमताओं ने विज्ञान के दिग्गजों को यह सोचने के लिए प्रेरित किया कि क्या मशीन की तुलना मानव दिमाग से की जा सकती है।

केक पर आइसिंग एलन ट्यूरिंग का समाधान था, जिसने कंप्यूटर की बुद्धि का परीक्षण करने का एक तरीका खोजा - और ट्यूरिंग टेस्ट बनाया, जो यह निर्धारित करता है कि कोई मशीन सोच सकती है या नहीं।

तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है और इसे क्यों बनाया जाता है?

यदि हम चींटियों और मानव बुद्धि की प्रकृति को ध्यान में नहीं रखते हैं, तो आधुनिक संदर्भ में एआई मशीनों, कंप्यूटर प्रोग्राम और सिस्टम की संपत्ति है जो किसी व्यक्ति के बौद्धिक और रचनात्मक कार्यों को करने के लिए स्वतंत्र रूप से समस्याओं को हल करने के तरीके ढूंढती है, हो निष्कर्ष निकालने और निर्णय लेने में सक्षम।

यह तर्कसंगत है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को मानव मन की समानता के रूप में नहीं देखा जाए और एआई और स्काईनेट की तरह ही भविष्य विज्ञान और विज्ञान को अलग किया जाए।

इसके अलावा, एआई प्रौद्योगिकियों की मदद से बनाए गए अधिकांश आधुनिक उत्पाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में एक नया चरण नहीं हैं, बल्कि नए और आवश्यक समाधान बनाने के लिए पुराने उपकरणों का उपयोग करते हैं।

उन्नयन को कृत्रिम बुद्धि के विकास के रूप में क्यों नहीं गिना जाता है

लेकिन क्या ये नए विचार हैं? उदाहरण के लिए, सिरी, एक क्लाउड-आधारित सहायक है जो एक प्रश्न और उत्तर प्रणाली से सुसज्जित है। इसी तरह की एक परियोजना 1966 में वापस बनाई गई थी और पहनी भी थी महिला का नाम- एलिजा। संवादात्मक कार्यक्रम ने वार्ताकार के साथ एक संवाद को इतना वास्तविक रूप से बनाए रखा कि उसमें लोगों ने एक जीवित व्यक्ति को पहचान लिया।

या वो औद्योगिक रोबोट जो अमेज़न अपने गोदाम में इस्तेमाल करता है। उससे बहुत पहले, 1956 में, Unimation robots ने General Motors में काम किया, भारी पुर्जों को हिलाने और कारों को असेंबल करने में मदद की। और शकी का इंटीग्रल रोबोट, 1966 में विकसित हुआ और कृत्रिम बुद्धि द्वारा नियंत्रित पहला मोबाइल रोबोट बन गया? क्या यह एक आधुनिक और बेहतर नादिन की तरह नहीं दिखती?

अप्राकृतिक बुद्धि की समस्याएं। ग्रिगोरी बाकुनोव की बुद्धि

और जहां नवीनतम प्रवृत्ति के बिना - तंत्रिका नेटवर्क? हम तंत्रिका नेटवर्क पर आधुनिक स्टार्टअप जानते हैं - कम से कम प्रिज्मा याद रखें। लेकिन पैटर्न मान्यता के लिए स्व-संगठन के सिद्धांत पर आधारित एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क नहीं है, जिसे "कॉग्निट्रॉन" कहा जाता है, जिसे 1975 में बनाया गया था।

बुद्धिमान चैटबॉट भी कोई अपवाद नहीं हैं। चैटबॉट्स का सबसे दूर का पूर्वज क्लेवरबॉट है, जो 1998 में विकसित एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिथ्म पर चलता है।

इसलिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कोई नई और अनोखी बात नहीं है। एक घटना द्वारा मानवता की दासता की भयावह संभावना - और भी बहुत कुछ। आज, एआई आज की दुनिया की मांगों को पूरा करने के लिए नए उत्पादों में पुराने उपकरणों और विचारों का उपयोग करने के बारे में है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की संभावनाएं और अधूरी उम्मीदें

अगर हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तुलना किसी व्यक्ति से करें, तो आज इसका विकास उस बच्चे के स्तर पर है जो चम्मच पकड़ना सीखता है, दोनों पैरों पर चारों तरफ उठने की कोशिश करता है और डायपर से खुद को छुड़ा नहीं पाता है।

हम एआई को एक सर्व-शक्तिशाली तकनीक के रूप में देखने के आदी हैं। यहां तक कि फिल्मों में भगवान भगवान को एक एक्सेल टैबलेट के रूप में सर्वशक्तिमान के रूप में नहीं दिखाया गया है जो एक निगम के नियंत्रण से बाहर हो गया है। क्या भगवान शहर की सारी बिजली बंद कर सकते हैं, हवाई अड्डे को पंगु बना सकते हैं, इंटरनेट पर राष्ट्राध्यक्षों के गुप्त पत्राचार को लीक कर सकते हैं और आर्थिक संकट को भड़का सकते हैं? नहीं, लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कर सकता है, लेकिन केवल फिल्मों में।

उच्च उम्मीदें ही कारण हैं कि हम जीवन में क्यों हैं, क्योंकि एक स्वचालित रोबोट वैक्यूम की तुलना टोनी स्टार्क के रोबोट बटलर से नहीं की जा सकती है, और एक घरेलू और प्यारा ज़ेनबो आपको वेस्टवर्ल्ड नहीं देगा।

रूस और कृत्रिम बुद्धि का उपयोग - क्या कोई जीवित है?

और यद्यपि कृत्रिम बुद्धि बहुसंख्यकों की अपेक्षाओं पर खरी नहीं उतरती है, रूस में इसका उपयोग लोक प्रशासन से लेकर डेटिंग तक विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है।

आज, AI छवि डेटा का विश्लेषण करके वस्तुओं को खोजने और पहचानने में भी मदद कर सकता है। किसी व्यक्ति के आक्रामक व्यवहार की पहचान करना, एटीएम में सेंध लगाने के प्रयास का पता लगाना और वीडियो से ऐसा करने की कोशिश करने वाले व्यक्ति की पहचान करना पहले से ही संभव है।

बायोमेट्रिक प्रौद्योगिकियां भी आगे बढ़ी हैं और न केवल उंगलियों के निशान, बल्कि आवाज, डीएनए या रेटिना की भी अनुमति देती हैं। हां, ठीक वैसे ही जैसे फिल्मों में विशेष एजेंटों के बारे में होता है जो नेत्रगोलक को स्कैन करने के बाद ही किसी गुप्त स्थान पर पहुंच सकते हैं। लेकिन बॉयोमीट्रिक तकनीकों का उपयोग न केवल गुप्त एजेंटों को सत्यापित करने के लिए किया जाता है। में असली दुनियाबायोमेट्रिक्स का उपयोग प्रमाणीकरण, ऋण आवेदनों के सत्यापन और कर्मचारियों की निगरानी के लिए किया जाता है।

बायोमेट्रिक्स एकमात्र आवेदन नहीं है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अन्य तकनीकों से निकटता से संबंधित है और खुदरा, फिनटेक, शिक्षा, उद्योग, रसद, पर्यटन, विपणन, चिकित्सा, निर्माण, खेल और पारिस्थितिकी की समस्याओं को हल करता है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण, डेटा खनन, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, भाषण प्रौद्योगिकियों, बायोमेट्रिक्स और कंप्यूटर दृष्टि की समस्याओं को हल करने के लिए एआई का रूस में सबसे अधिक सफलतापूर्वक उपयोग किया जाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कार्य और यह आपको कुछ भी देना क्यों नहीं है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का कोई मिशन नहीं है, और संसाधनों को कम करने के लक्ष्य के साथ इसके लिए कार्य निर्धारित किए जाते हैं, चाहे वह समय हो, पैसा हो या लोग।

एक उदाहरण डेटा माइनिंग है, जहां एआई खरीद, आपूर्ति श्रृंखला और अन्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन करता है। या कंप्यूटर विजन, जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों की मदद से वीडियो विश्लेषण किया जाता है और वीडियो सामग्री का विवरण तैयार किया जाता है। भाषण प्रौद्योगिकी की समस्याओं को हल करने के लिए, एआई किसी व्यक्ति को समझने के लिए कंप्यूटर को पढ़ाने की दिशा में एक और छोटा कदम उठाते हुए, बोली जाने वाली भाषा को पहचानता है, विश्लेषण करता है और संश्लेषित करता है।

कंप्यूटर द्वारा किसी व्यक्ति को समझना ही मिशन माना जाता है, जिसकी पूर्ति हमें एक मजबूत बुद्धि के निर्माण के करीब लाएगी, क्योंकि एक प्राकृतिक भाषा को पहचानने के लिए, एक मशीन को न केवल दुनिया के बारे में विशाल ज्ञान की आवश्यकता होगी, बल्कि इसके साथ लगातार संपर्क भी। इसलिए, मजबूत कृत्रिम बुद्धि में "विश्वासी" व्यक्ति की मशीनी समझ को एआई का सबसे महत्वपूर्ण कार्य मानते हैं।

ह्यूमनॉइड नादिन का एक व्यक्तित्व है और इसका मतलब एक सामाजिक साथी होना है।

कृत्रिम बुद्धि के दर्शन में, एक परिकल्पना भी है जिसके अनुसार कमजोर और मजबूत कृत्रिम बुद्धि हैं। इसमें सोचने और स्वयं के प्रति जागरूक होने में सक्षम कंप्यूटर को एक मजबूत बुद्धि माना जाएगा। कमजोर बुद्धि का सिद्धांत इस संभावना को खारिज करता है।

एक मजबूत बुद्धि के लिए वास्तव में कई आवश्यकताएं हैं, जिनमें से कुछ को पहले ही पूरा किया जा चुका है। उदाहरण के लिए, सीखना और निर्णय लेना। लेकिन क्या मैकबुक कभी सहानुभूति और ज्ञान जैसी आवश्यकताओं को पूरा कर पाएगा, यह एक बड़ा सवाल है।

क्या यह संभव है कि भविष्य में ऐसे रोबोट होंगे जो न केवल मानव व्यवहार की नकल कर सकते हैं, बल्कि सहानुभूतिपूर्वक सिर हिला सकते हैं, मानव अस्तित्व के अन्याय के साथ एक और असंतोष सुन सकते हैं?

आपको कृत्रिम बुद्धि वाले रोबोट की और आवश्यकता क्यों है?

रूस में, कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करने वाले रोबोटिक्स पर बहुत कम ध्यान दिया जाता है, लेकिन आशा है कि यह एक अस्थायी घटना है। मेल ग्रुप के सीईओ दिमित्री ग्रिशिन, यहां तक कि ग्रिशिन रोबोटिक्स फंड, हालांकि, फंड की हाई-प्रोफाइल खोज अभी तक नहीं सुनी गई है।

हाल ही में एक अच्छा रूसी उदाहरण आई-फ्री से एमिली रोबोट है, जो प्राकृतिक भाषा को समझ सकता है और बच्चों के साथ संवाद कर सकता है। पहले चरण में, रोबोट बच्चे के नाम और उम्र को याद रखता है, उसके आयु वर्ग के अनुकूल होता है। वह प्रश्नों को समझ और उत्तर भी दे सकता है, जैसे कि मौसम के पूर्वानुमान के बारे में बात करना या विकिपीडिया से तथ्य बताना।

अन्य देशों में, रोबोट अधिक लोकप्रिय हैं। उदाहरण के लिए, चीनी प्रांत हेनान में, हाई-स्पीड ट्रेनों के लिए स्टेशन पर एक वास्तविक ट्रेन है, जो यात्रियों के चेहरों को स्कैन और पहचान सकती है।

वह बताते हैं: "समस्या यह है कि हम अभी तक आम तौर पर यह निर्धारित नहीं कर सकते हैं कि हम कौन सी कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं को बुद्धिमान कहना चाहते हैं। हम बुद्धि के कुछ तंत्रों को समझते हैं और दूसरों को नहीं समझते हैं। इसलिए, इस विज्ञान के भीतर बुद्धि को दुनिया में लक्ष्यों को प्राप्त करने की क्षमता के कम्प्यूटेशनल घटक के रूप में ही समझा जाता है।

रूसी एसोसिएशन ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सेंट पीटर्सबर्ग शाखा के अध्यक्ष के रूप में टी। ए। गैवरिलोवा अंग्रेजी में वाक्यांश बताते हैं कृत्रिम होशियारीउसके पास वह थोड़ा शानदार एंथ्रोपोमोर्फिक रंग नहीं है जो उसने एक असफल रूसी अनुवाद में हासिल किया था। शब्द बुद्धिका अर्थ है "यथोचित तर्क करने की क्षमता", और बिल्कुल नहीं "बुद्धिमत्ता", जिसके लिए एक अंग्रेजी समकक्ष है बुद्धि .

अक्सर, कृत्रिम बुद्धि को सेंसर की उपस्थिति और ऑपरेटिंग मोड के स्वचालित चयन को इंगित करने के लिए सबसे सरल इलेक्ट्रॉनिक्स भी कहा जाता है। इस मामले में कृत्रिम शब्द का अर्थ है कि आपको यह उम्मीद नहीं करनी चाहिए कि डेवलपर्स द्वारा परिकल्पित स्थिति में सिस्टम को ऑपरेशन का एक नया तरीका खोजने में सक्षम नहीं होना चाहिए।

कृत्रिम बुद्धि के विज्ञान के विकास के लिए आवश्यक शर्तें

कंप्यूटिंग गति के मामले में नई मशीनों की क्षमताएं मानव से अधिक निकलीं, इसलिए वैज्ञानिक समुदाय में यह सवाल उठा: कंप्यूटर की क्षमताओं की सीमा क्या है और क्या मशीनें मानव विकास के स्तर तक पहुंचेंगी? 1950 में, कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में अग्रणी में से एक, अंग्रेजी वैज्ञानिक एलन ट्यूरिंग ने "कैन ए मशीन थिंक?" शीर्षक से एक लेख लिखा था। , जो एक प्रक्रिया का वर्णन करता है जिसके द्वारा उस क्षण को निर्धारित करना संभव होगा जब एक मशीन एक व्यक्ति के साथ बुद्धि के मामले में बराबर हो जाती है, जिसे ट्यूरिंग टेस्ट कहा जाता है।

यूएसएसआर और रूस में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास का इतिहास

यूएसएसआर में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में काम 1960 के दशक में शुरू हुआ। मॉस्को विश्वविद्यालय और विज्ञान अकादमी में कई अग्रणी अध्ययन किए गए, जिसकी अध्यक्षता वेनामिन पुश्किन और डी.ए. पॉस्पेलोव ने की।