संदेश बुद्धि बोर्ड अज्ञात. सभी के लिए उपयोगी कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के लिए एक वैज्ञानिक एनजीओ की स्थापना की गई। इंटेलेक्ट बोर्ड का उपयोग एवं रखरखाव

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आशाएँ अवास्तविक हैं। "प्रभावशाली व्यक्तियों" के विषय से अपरिचित लोग प्रौद्योगिकी के बारे में खतरनाक गलतफहमियाँ पैदा करते हैं।

प्रौद्योगिकी जगत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक गर्म विषय है और यह अधिक से अधिक दिलचस्प होती जा रही है। हालाँकि, एक संभावित बहुत गंभीर समस्या देखी गई है, प्रौद्योगिकी की वास्तविक क्षमताओं और समाज की अपेक्षाओं के बीच का अंतर।
गार्जियन के विश्लेषक ऑस्कर श्वार्ट्ज के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रति अवास्तविक अपेक्षाएं और दृष्टिकोण हैं, जो मुख्य रूप से "प्रभावकों" और मीडिया से परिचित लोगों की टिप्पणियों, संदेशों पर आधारित हैं।

"इन्फ्लुएंसर्स" इंटरनेट पर अक्सर इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द है, जो उन लोगों को संदर्भित करता है जो मुख्य रूप से सोशल नेटवर्क पर हैं और आम उपयोगकर्ता उनकी राय पर भरोसा करते हैं।
अक्सर ये "प्रभावक" वास्तव में इस क्षेत्र के विशेषज्ञ नहीं होते हैं, लेकिन दिखावा करते हैं कि वे इसे बहुत अच्छी तरह से जानते हैं। और हालांकि इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि ऐसा व्यक्ति स्मार्टफोन को इतिहास में सर्वश्रेष्ठ घोषित करता है या नहीं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में ज़ोरदार टिप्पणियों के न केवल प्रौद्योगिकी के लिए, बल्कि समाज के लिए भी दूरगामी परिणाम हो सकते हैं।

कार्नेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी के ज़ाचरी लिप्टन के अनुसार, हाल के वर्षों में न केवल ऐसे दावों में वृद्धि हुई है, बल्कि "अवसरवादी पत्रकारिता" में भी वृद्धि हुई है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सही प्रतिनिधित्व नहीं करती है। दरअसल, इंडस्ट्री में इस तरह का असंतोष काफी लंबे समय से है।

फेसबुक की कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनी भाषा बनाती है।

इसका एक प्रमुख उदाहरण पिछले साल की खबर थी कि फेसबुक के पास कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाले बॉट हैं जिन्होंने अपनी भाषा बनाई है। उन्होंने अजीब वाक्य बनाए जो पहले तो निरर्थक लगे, लेकिन बॉट्स उन्हें समझने लगे।
अंततः फेसबुक ने बॉट्स और उनकी बातचीत बंद कर दी। कई दिनों तक, "प्रभावक" और मीडिया बड़े नामों के साथ इस विषय पर सक्रिय रूप से चर्चा कर रहे थे, जिससे इंजीनियर घबरा गए, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता नियंत्रण से बाहर हो गई, इत्यादि।

लिप्टन कहते हैं, यह बस "कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में गलत सूचना की महामारी" का एक उदाहरण है। उनका मानना ​​है कि यह सब प्रौद्योगिकी के प्रति अवास्तविक अपेक्षाएं और दृष्टिकोण पैदा करने में मदद करता है। हालाँकि, यह कोई मिसाल नहीं है। स्थिति 1946 में एनियाक कंप्यूटर की प्रस्तुति के समान थी, जिसे "जादूगर", "मौसम की भविष्यवाणी और नियंत्रण करने में सक्षम" और "फ्रेंकस्टीन" के रूप में भी वर्णित किया गया था।

लिप्टन के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की लोकप्रियता और प्रतिष्ठा के लिए मीडिया रूपक इतनी गंभीर समस्या नहीं हैं।
एक बड़ी समस्या सोशल मीडिया पर "स्वघोषित कृत्रिम बुद्धिमत्ता" है। उनके अनुसार, उनमें से ज्यादातर एलोन मस्क की टिप्पणियों को उद्धृत करते हैं और उनकी व्याख्या करते हैं, जो प्रौद्योगिकी के सबसे प्रसिद्ध आलोचकों में से एक हैं।
लिप्टन का मानना ​​है कि इन "प्रभावकों" का उद्देश्य वर्तमान में आकर्षक विषय का लाभ उठाकर पूरी तरह से अपनी लोकप्रियता बढ़ाना है।

“कृत्रिम बुद्धिमत्ता में वास्तविक प्रगति करने के लिए, सार्वजनिक चर्चा, शांत और जानकारीपूर्ण होनी चाहिए। लिप्टन ने कहा, आजकल यह सब इतना मिश्रित हो गया है कि यह तय करना असंभव है कि क्या महत्वपूर्ण है और क्या नहीं।

नकली कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाली सेवाओं द्वारा कंपनियों को चूना लगाया जा रहा है।

उद्योग जो कर सकता है वह पत्रकारों को सूचित करने, प्रौद्योगिकी को बेहतर और अधिक विस्तार से प्रस्तुत करने का प्रयास करना है, ताकि इसे अधिक सटीक रूप से रिपोर्ट किया जा सके। बेशक, ज़ोरदार टिप्पणियाँ और सनसनी की तलाश को पूरी तरह से दूर नहीं किया जा सकता है, लेकिन उन्हें कम किया जा सकता है।

इसके अलावा, पत्रकारों को जटिल विषयों का स्पष्ट भाषा में अनुवाद करना चाहिए ताकि दर्शक भी इसे समझ सकें। और कभी-कभी इसके लिए टर्मिनेटर और मैट्रिक्स के साथ कुछ तुलना और रूपक की भी आवश्यकता होती है। यह स्पष्ट करना ज़रूरी है कि यह केवल एक उदाहरण है और वर्तमान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास अभी भी बहुत प्रारंभिक चरण में है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता दवा विकास में काफी तेजी ला रही है।

इस तकनीक के साथ वास्तविक और गंभीर समस्याएँ क्या थीं? लिप्टन के अनुसार, आज अधिकांश लोग "गलत चीज़ों से डरते हैं।"
“ऐसे कई राजनेता हैं जो रोबोट अधिकारों के बारे में तुलना करते हैं और उन्हें एल्गोरिथम निर्णय लेने में भेदभाव के बारे में बात करने की ज़रूरत है। यह विषय गंभीर और व्यावहारिक है और इसीलिए बहुत से लोगों की इसमें रुचि नहीं है,'' लिप्टन कहते हैं।

मानवता अभी तक तारों के बीच यात्रा नहीं कर सकती है; उसने निकटतम ग्रहों - मंगल और शुक्र का भी दौरा नहीं किया है, जिनके विकास की विज्ञान कथा लेखकों ने लंबे समय से भविष्यवाणी की थी। लेकिन फिर भी, मानवता इन लेखकों को आश्चर्यचकित करेगी: आखिरकार, उन्होंने भविष्य की धारणा के स्तर के बावजूद, इंटरनेट और सेलुलर संचार के उद्भव और सभ्यता के जीवन में उनकी विशाल भूमिका की कल्पना भी नहीं की थी।

कई हज़ार सालों से वैज्ञानिक मानव मस्तिष्क में होने वाली प्रक्रियाओं को समझने की कोशिश कर रहे हैं। इन शोधों के समानांतर, पिछले दशकों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में भी काम किया गया है। लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता में वैज्ञानिक विकास को सफलतापूर्वक आगे बढ़ाने के लिए, मानव सोच प्रक्रिया और विभिन्न बाहरी प्रभावों के प्रति उसकी व्यवहारिक प्रतिक्रिया को समझना आवश्यक है।

कुछ शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि ऐसी स्थिति उत्पन्न हो सकती है जहां उच्च स्तर के इलेक्ट्रॉनिक्स मानव मस्तिष्क को "काम से बाहर" कर सकते हैं। आप इस पर विश्वास करना शुरू करते हैं, आपको बस इस बात पर ध्यान देना है कि अधिकांश लोग, शाब्दिक अर्थ में, अपने इलेक्ट्रॉनिक गैजेट्स से कैसे "जुड़े" हैं, जिसके बिना वे अपने जीवन की कल्पना भी नहीं कर सकते हैं। और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मानव जीवन को कैसे बदल देगी, इसकी कल्पना करना भी मुश्किल है। उदाहरण के लिए, विश्व शतरंज चैंपियन कास्परोव के कंप्यूटर से हारने के बाद, उन्होंने अविश्वसनीय रूप से परेशान होकर, एक इलेक्ट्रॉनिक उपकरण के साथ अपनी ताकत को मापना जारी रखने से इनकार कर दिया जो एक जटिल एल्गोरिदम के अनुसार काम करता है और एआई विकास का उपयोग करता है।

तथाकथित ट्यूरिंग परीक्षण का उपयोग करके किसी इलेक्ट्रॉनिक गैजेट की "आत्म-जागरूकता" (खुफिया जानकारी पढ़ें) के स्तर को निर्धारित करने की प्रथा है। पाठ का सार यह है कि एक निश्चित विशेषज्ञ एक व्यक्ति और एक मशीन के बीच "बातचीत" का मूल्यांकन करता है, और वह नहीं जानता कि वार्ताकारों में से कौन सा कंप्यूटर है और कौन सा मानव है। यदि विशेषज्ञ यह निर्धारित नहीं कर पाता है कि इनमें से कौन सा "वार्ताकार" कंप्यूटर है, तो परीक्षण उत्तीर्ण माना जाता है।

अमेरिकी आविष्कारक कुर्ज़वील को भरोसा है कि 2029 से पहले इलेक्ट्रॉनिक मशीनें आसानी से ट्यूरिंग टेस्ट पास कर लेंगी और 2040 तक मशीनों की बुद्धिमत्ता इंसानों से कहीं आगे होगी। यह निष्कर्ष आकस्मिक नहीं है: हाल ही में दो कंप्यूटरों ने ट्यूरिंग टेस्ट पास किया और 52% का परिणाम प्राप्त किया, अर्थात। वे कुछ लोगों की तुलना में अधिक "मानव-समान" निकले! 1988 में, ऑन-बोर्ड कंप्यूटर पुन: प्रयोज्य बुरान अंतरिक्ष यान को स्वतंत्र रूप से डीऑर्बिट करने और उतारने में सक्षम था।

एआई के क्षेत्र में काम काफी सफलतापूर्वक आगे बढ़ रहा है और इसने अमेरिकी गणित के प्रोफेसर मार्कस डु सॉटॉय को एक बिल्कुल शानदार विचार व्यक्त करने की अनुमति दी: एआई प्रौद्योगिकियों को पूरी तरह से कानूनी स्थिति से मनुष्यों के बराबर किया जा सकता है। वैज्ञानिक को विश्वास है कि चीजें इस बिंदु की ओर बढ़ रही हैं कि प्रौद्योगिकी जल्द ही मानवीय हस्तक्षेप के बिना गैजेट्स की बुद्धिमत्ता को स्वतंत्र रूप से सुधारने में सक्षम होगी। यह पता चला कि एआई डेवलपर्स ने मस्तिष्क में तंत्रिका कनेक्शन की गतिविधि का अध्ययन करने से प्राप्त वैज्ञानिकों के निष्कर्षों का उपयोग किया।

आज AI तीन प्रकार के होते हैं।

पहला अत्यधिक विशिष्ट है, जिसका उद्देश्य सरल कार्य करना है: कार पार्क करना, चेकर्स या शतरंज खेलना।

दूसरा मानव मस्तिष्क के करीब है और एक स्टोर में सलाहकार, होटल रिसेप्शनिस्ट, बचाव दल आदि के कार्य करने में सक्षम है। वे सरलतम मानवीय भावनाओं का अनुकरण करने में सक्षम होंगे, जो निस्संदेह उन्हें लोगों के साथ संपर्क स्थापित करने में मदद करेगा।

तीसरा अति बौद्धिक है. यह बिल्कुल वही स्तर है जिससे कई लेखक और भविष्यवादी डरते हैं। इस स्तर पर, एक इलेक्ट्रॉनिक गैजेट का "मस्तिष्क" मानव से कहीं अधिक हो सकता है।

लेकिन चिंताओं के बावजूद, उम्मीद बनी हुई है कि मनुष्य एआई के साथ प्रभावी ढंग से बातचीत करने में सक्षम होंगे। इस इंटरैक्शन का सार: एक व्यक्ति एक नेटवर्क वर्चुअल "अवतार" को अपने मस्तिष्क से जोड़ने में सक्षम होगा। अवतारों को बुद्धिमान कार्यक्रमों द्वारा नियंत्रित किया जाएगा जो किसी व्यक्ति को नुकसान नहीं होने देंगे।

वैज्ञानिक मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली का अनुकरण करने की कोशिश करते हुए एआई बनाने पर काम करना जारी रखते हैं। मानव मस्तिष्क में 1 ट्रिलियन से अधिक की उपस्थिति को देखते हुए यह कार्य काफी कठिन है। तंत्रिका संबंध. इस प्रकार, ओबामा ने अपने राष्ट्रपति पद के दौरान मस्तिष्क अनुसंधान के क्षेत्र में नवीन परियोजनाओं के लिए लगभग 100 मिलियन डॉलर आवंटित किए।

आज चार ज्ञात कारण हैं जो एआई के निर्माण में सफलता को रोकते हैं।

पहला। ऐसी मशीन बनाना असंभव है जो मानव मस्तिष्क की तरह काम करे। समाज में यह कहना आम है कि "दिमाग कंप्यूटर की तरह काम करता है।" त्रुटि क्या है? मस्तिष्क जीवित ऊतकों और कोशिकाओं से बनी एक जैविक वस्तु है, और यह अत्याधुनिक सर्किट बोर्ड, तारों और डिजिटल कोड वाले हार्डवेयर का एक टुकड़ा नहीं हो सकता है।

दूसरा। आधुनिक प्रौद्योगिकियाँ मस्तिष्क तंत्रिका नेटवर्क का तकनीकी एनालॉग बनाने में सक्षम नहीं हैं। वैज्ञानिकों ने समझाया कि केवल एक मस्तिष्क कोशिका की शक्ति एक लैपटॉप के बराबर है।

तीसरा। भले ही हम मान लें कि एक अति-आधुनिक और अति-शक्तिशाली कंप्यूटर बनाया जाएगा जो मस्तिष्क के सभी तंत्रिका कनेक्शनों को फिर से बना सकता है, यह समझना संभव नहीं होगा कि उनमें से प्रत्येक मानव व्यवहार और चेतना को कैसे प्रभावित करता है।

चौथा. मस्तिष्क संकेतों में, ऐसे भी हैं जो केवल एक विशिष्ट मानव अंग के साथ बातचीत में काम करते हैं, उदाहरण के लिए, रीढ़ की हड्डी। इसका मतलब यह है कि मानव के समकक्ष एआई केवल किसी अंग के साथ नहीं, बल्कि पूरे जीव के साथ मिलकर ही बनाया जा सकता है।

आज एक अद्भुत खबर पर चर्चा हो रही है: अमेरिकी उद्यमी एलन मस्क ने ऐसी तकनीक विकसित करना शुरू कर दिया है जो मानव मस्तिष्क और कंप्यूटर के बीच एक कड़ी बन सकती है। इस डेवलपर की कंपनी एक मेडिकल कंपनी के रूप में पंजीकृत है। पहले चरण में, मानव मस्तिष्क की स्थिति की निगरानी करने और संभावित बीमारियों का निदान करने में सक्षम सेंसर बनाने की योजना बनाई गई है। उद्यमी स्वयं कृत्रिम बुद्धि और मानव मस्तिष्क के बीच बातचीत सुनिश्चित करने की उम्मीद करता है, लेकिन अनिवार्य शर्त के साथ कि व्यक्ति, समय के साथ, एआई के लिए "पालतू" में न बदल जाए।

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अवधारणा लंबे समय से अस्तित्व में है; इसके संदर्भ अभी भी ग्रीक पौराणिक कथाओं में पाए जाते हैं। हालाँकि, हमारी सदी में यह दिशा तेजी से विकसित होने लगी और विकास का एक लंबा रास्ता आभासी सहायकों (जैसे कि Apple से सिरी) के साथ शुरू हुआ, जो पहले से ही रोजमर्रा की जिंदगी में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

सेंट्रल बैंक के अनुसार, एआई के विकास और सुधार के उद्देश्य से 30 से अधिक कंपनियां पहले ही पंजीकृत हो चुकी हैं। जाहिर तौर पर, संशयवादियों के विरोध के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में रुचि बढ़ रही है, जिन्होंने चेतावनी दी है कि एआई पृथ्वी पर विनाश का कारण बनेगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण का उद्देश्य मानव जीवन की गुणवत्ता में सुधार करना है, लेकिन इस दुनिया की हर चीज़ की तरह, इस दिशा में भी कई अवसर और जोखिम हैं। योशुआ बेंगियो ने कहा, "एआई के निर्माण का एक बड़ा आर्थिक प्रभाव होगा जो समाज को बदल सकता है और कोई स्पष्ट भविष्यवाणी करना मुश्किल है, लेकिन यह स्पष्ट है कि बाजारों का कामकाज एआई के क्षेत्र में विकास पर निर्भर करेगा।" मॉन्ट्रियल विश्वविद्यालय में प्रोफेसर।

निम्नलिखित 10 कंपनियां एआई के भविष्य और इसकी क्षमताओं को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही हैं। यहां शीर्ष 10 कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियां हैं जो विशेष ध्यान देने योग्य हैं, साथ ही वे कंपनियां भी हैं जिन्होंने एआई विकास में भारी निवेश किया है।

कृपया हमें उन कंपनियों के बारे में बताएं जिन्होंने एआई में महान योगदान दिया है और आपके अनुसार उन्हें इस राउंडअप में शामिल किया जाना चाहिए!

1. गूगल

Google ने 9 से अधिक AI स्टार्टअप का अधिग्रहण किया है और AI क्षमताओं को विकसित करने में उसकी गहरी रुचि है। अनुसंधान की मुख्य दिशा मशीन लर्निंग है। आज, Google सक्रिय रूप से एक एल्गोरिदम पर काम कर रहा है जो कम से कम सबसे सरल बातचीत को स्वतंत्र रूप से संचालित करने में सक्षम होगा। Google के नवीनतम कार्यों में से एक वेवनेट है। यह एक नई तकनीक है जो कंप्यूटर-जनित भाषण को मानव आवाज की प्राकृतिक ध्वनि के करीब लाती है।

2. फेसबुक

3 बिलियन से अधिक की सेवा। दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं के लिए, फेसबुक ने सोशल नेटवर्क पर प्रकाशित डेटा को अधिक तेज़ी से और कुशलता से संसाधित करने के लिए एआई के विकास में भारी रणनीतिक निवेश किया है। फेसबुक ने अब तक तीन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशालाएँ खोली हैं, पिछले साल पेरिस में अपनी नई प्रयोगशाला खोली। प्रयोगशालाओं के अलावा, फेसबुक ने चेहरे की पहचान पर ध्यान केंद्रित करने वाली कंपनी Face.com का अधिग्रहण किया।

आईबीएम 1950 के दशक से एआई में अग्रणी रहा है। सबसे हाई-प्रोफाइल एआई परियोजनाओं में से एक, वॉटसन एक सुपर कंप्यूटर है जो मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके असंरचित बड़े डेटा से डेटा को अनलॉक करता है।

4. अमेज़न

अमेज़ॅन उन विशाल ऑनलाइन स्टोरों में से एक है जो अपनी सेवाओं और उत्पादों को आधुनिक बनाने के लिए एआई का उपयोग कर रहा है। अमेज़न का वर्चुअल असिस्टेंट एलेक्सा सवालों को पहचान सकता है और उनका जवाब दे सकता है, समाचार पढ़ सकता है, ऑडियो किताबें पढ़ सकता है और यहां तक ​​कि संगीत भी चला सकता है। एलेक्सा हर दिन अधिक स्मार्ट होती जा रही है और उसके पास पहले से ही 1,500 से अधिक नई क्षमताएं और कौशल हैं।

5. सेब

Apple ने इस क्षेत्र में अपनी रुचि प्रदर्शित करते हुए चार कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टार्टअप का अधिग्रहण किया है। प्रसिद्ध विकासों में से एक आभासी सहायक सिरी है, जो आज वास्तव में एक पूर्ण डिजिटल सहायक में बदल गया है।

6.एआईब्रेन

कैलिफ़ोर्निया स्थित कंपनी स्मार्टफ़ोन और रोबोटिक्स के लिए AI समाधान बनाती है। उनके विकास की मुख्य विशेषता यह है कि उनके एआई के कौशल मानव कौशल, अर्थात् समस्याओं को हल करने, सीखने और याद रखने की क्षमता के साथ घनिष्ठ रूप से जुड़े हुए हैं। प्रमुख उत्पादों में व्यक्तिगत रोबोट, वर्चुअल असिस्टेंट और एआई-संचालित गेम शामिल हैं।

7. ट्विटर

ट्विटर ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में भारी निवेश किया है। उन्होंने एआई के क्षेत्र में विकास के उद्देश्य से 4 से अधिक कंपनियों का अधिग्रहण किया। उनका नवीनतम अधिग्रहण स्टार्टअप मैजिक पोनी है, जिसकी लागत उन्हें $150 मिलियन है। ट्विटर का मुख्य लक्ष्य इन अधिग्रहणों के माध्यम से प्राप्त अनुभव का लाभ उठाकर वीडियो क्षेत्र में एक प्रमुख खिलाड़ी बनना है।

8.आईकार्बनएक्स

iCarbonX एक चीनी बायोटेक स्टार्टअप है जो मानव स्वास्थ्य के बारे में जानकारी प्रदान करने के लिए AI का उपयोग करता है। आज, iCarbonX का मूल्य $1 बिलियन से अधिक है। iCarbonX कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में अपनी जगह ले रहा है।

9. एंटेफी

एंटेफ़ी एक बुद्धिमान प्रणाली पर काम कर रही है जो प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए व्यक्तिगत डिजिटल जानकारी प्रदान करेगी, जिससे विभिन्न अनुप्रयोगों का उपयोग करने की आवश्यकता समाप्त हो जाएगी।

10. क्लाउडमाइंड्स

क्लाउडमाइंड्स बुद्धिमान क्लाउड रोबोट ऑपरेटरों का डेवलपर है। क्लाउडमाइंड्स एक मोबाइल-इंट्रानेट क्लाउड सेवा पर काम कर रहा है जो उद्यम को एक सुरक्षित, स्व-शिक्षण और बुद्धिमान क्लाउड प्लेटफॉर्म प्रदान करेगा।

एंड्री इवानोव/ 06/02/2016

सूचना और दूरसंचार प्रौद्योगिकियों के क्षेत्र में आधुनिक उपलब्धियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सक्रिय विकास में योगदान करती हैं। बेशक, पूर्ण मानव चेतना वाली मशीन बनाने की अभी तक कोई बात नहीं हुई है, लेकिन उपलब्ध परिणाम हमें अब यह कहने की अनुमति देते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का युग बस आने ही वाला है।

इस वर्ष जनवरी में, दावोस में विश्व आर्थिक मंच के संस्थापक क्लॉस श्वाब ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को चौथी औद्योगिक क्रांति की मुख्य प्रेरक शक्तियों में से एक कहा।

यह चौथी औद्योगिक क्रांति सुनामी की तरह हमारी ओर आ रही है, और इसकी मुख्य प्रेरक शक्ति कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक्स, नैनोटेक्नोलॉजी, इंटरनेट ऑफ थिंग्स और विज्ञान के अन्य क्षेत्रों में प्रगति है।

क्लॉस श्वाब

दरअसल, हर साल अधिक से अधिक बाजार खिलाड़ी कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर दांव लगा रहे हैं - बड़े आईटी दिग्गजों से लेकर छोटे स्टार्टअप तक। यह ध्यान देने योग्य है कि उनमें न केवल Google, Facebook, Microsoft, IBM जैसे प्रसिद्ध आईटी बाज़ार के खिलाड़ी हैं, बल्कि ऐसी कंपनियाँ भी हैं, जो पहली नज़र में, इस विषय से दूर होनी चाहिए। यहां तक ​​कि जनरल मोटर्स और बोइंग ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान से संबंधित एक संयुक्त प्रयोगशाला भी बनाई है। दूसरे शब्दों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे समय की एक प्रकार की मुख्यधारा बनती जा रही है।

अत्यधिक बुद्धिमान मशीनों को विकसित करने की कुल लागत प्रति वर्ष सैकड़ों मिलियन डॉलर होने का अनुमान है, और हाल की प्रगति से पता चलता है कि ऐसी रकम उचित है। मशीनों की बुद्धिमत्ता हर साल बढ़ रही है, और उनमें से कुछ पहले से ही कुछ क्षेत्रों में मानवीय क्षमताओं से आगे निकल सकती हैं।

आधुनिक कंप्यूटर की बौद्धिक क्षमताएँ

2011 में, सुपरकंप्यूटर आईएमबी वॉटसन टेलीविज़न शो जेओपार्डी (रूसी समकक्ष "ओन गेम" है) जीतने में कामयाब रहा, जिसमें उसे न केवल प्रश्नों के सही उत्तर तलाशने थे, बल्कि प्राकृतिक भाषा में उनका अर्थ "समझना" भी था। . कार्यों में रूपकों का उपयोग किया गया था, और प्रश्न स्वयं बिना किसी सरलीकरण या स्पष्टीकरण के पूछे गए थे। इन चुनौतियों पर काबू पाकर, वॉटसन ने वास्तव में अद्वितीय विश्लेषणात्मक क्षमताओं का प्रदर्शन किया है जिनका उपयोग अब विभिन्न उद्योगों में किया जा रहा है। वॉटसन की सबसे बड़ी प्रगति में से एक अपने दम पर चिकित्सा निदान करने की क्षमता है। विभिन्न चिकित्सा इतिहास, निदान और उपचार के पाठ्यक्रमों के साथ बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके और इसके आधार पर वस्तुनिष्ठ निष्कर्ष निकालकर, सुपरकंप्यूटर ने खुद को एक अच्छा डॉक्टर साबित किया है। विशेष रूप से, वॉटसन कैंसर का निदान करने में उत्कृष्ट कार्य करता है। ऑन्कोलॉजी परियोजना के लिए वाटसन का उपयोग पहले से ही कई चिकित्सा केंद्रों और अस्पतालों में किया जा रहा है। इनमें बुमरुनग्राद इंटरनेशनल हॉस्पिटल (थाईलैंड), न्यूयॉर्क सेंटर फॉर ह्यूमन जीनोम रिसर्च आदि शामिल हैं।

अगर हम कंप्यूटर की बुद्धिमत्ता के बारे में बात करते हैं, तो इस क्षेत्र में वास्तविक सफलता कुछ महीने पहले ही मिली, जब Google AlphaGo प्रोग्राम गो गेम में अपने पूर्ण चैंपियन ली सेडोल को हराने में कामयाब रहा। इस विषय पर सक्रिय रूप से चर्चा की गई, क्योंकि संशयवादियों का मानना ​​था कि यह सिद्धांत रूप में असंभव था (कम से कम प्रौद्योगिकी विकास के वर्तमान स्तर के साथ)। गो वास्तव में एक अत्यधिक बुद्धिमान गेम है जिसमें बोर्ड पर चिप्स के अरबों संयोजन संभव हैं। खिलाड़ी स्वयं न केवल संभावित संयोजनों की गणना करते हैं, बल्कि सहजता से कार्य भी करते हैं। इसलिए, केवल सभी संभावित चालों को आजमाने के आधार पर काम करते हुए, कंप्यूटर औसत खिलाड़ियों को हरा सकते हैं, लेकिन पेशेवरों को नहीं।

अल्फ़ागो से हारने के बाद गो चैंपियन ली सेडोल ने अपनी गलतियों का विश्लेषण किया। स्रोत: 4today.net

"डीप लर्निंग" की तकनीक, जो अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में सबसे अधिक चलन वाली दिशा है, ने गो में अपने चैंपियन पर जीत हासिल करना संभव बना दिया है। इस तकनीक का आधार 1959 में आर्थर सैमुअल द्वारा निर्धारित किया गया था, जब उन्होंने विशेष रूप से प्रोग्राम किए गए एल्गोरिदम का उपयोग किए बिना प्रशिक्षण कंप्यूटर पर काम करने का प्रस्ताव रखा था। कंप्यूटर उदाहरणों और अपने अनुभव से सीखता है। अल्फ़ागो प्रोग्राम ने पहले पेशेवर खिलाड़ियों की 30 मिलियन चालों का विश्लेषण किया, और फिर स्वयं के साथ खेलना शुरू किया। लाखों गेम खेलने के बाद, प्रोग्राम ने जीत हासिल करने के लिए बोर्ड पर पत्थरों की सबसे लाभप्रद स्थिति का मूल्यांकन करना सीख लिया है।

डीप मशीन लर्निंग तकनीक आपको कई परतों वाले वास्तव में जटिल गैर-रेखीय संबंधों को मॉडल करने की अनुमति देती है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सीखने की क्षमता में काफी सुधार करती है। इसलिए, इस तकनीक के अनुप्रयोग का दायरा केवल गो खेलने तक ही सीमित नहीं है। यह भाषण और छवि पहचान और स्व-ड्राइविंग कारों के क्षेत्र में अनुसंधान का एक अभिन्न अंग है, और इसका उपयोग अन्य जटिल समस्याओं को हल करने के लिए भी किया जाता है। उदाहरण के लिए, फेसबुक भविष्य के सामाजिक नेटवर्क बनाने के लिए सक्रिय रूप से गहरी मशीन लर्निंग तकनीक विकसित कर रहा है। यह माना जाता है कि विकसित सिस्टम समाचार फ़ीड में संदेशों को समझने में सक्षम होंगे और उपयोगकर्ता को केवल वही समाचार दिखाएंगे जो उसके लिए वास्तव में दिलचस्प हैं। पहले शोध के परिणाम पहले से ही फेसबुक के एल्गोरिदम में अभ्यास में उपयोग किए जा रहे हैं।

सार्वजनिक जीवन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग का दायरा केवल मानवीय रचनात्मक क्षमताओं तक ही सीमित है। वर्तमान में, मशीनें विभिन्न टेम्पलेट दस्तावेज़ (कानूनी, वित्तीय, आदि) पढ़ना, संगीत रचना करना, चेहरे के भावों से लोगों की भावनाओं को समझना, साहित्यिक रचनाएँ लिखना और बहुत कुछ करना सीख रही हैं। इस प्रकार, आईडीसी मीडिया इनोवेशन लैब के एक कर्मचारी गाइ हॉफमैन ने एक रोबोट प्रस्तुत किया जो स्वतंत्र रूप से संगीत के विभिन्न टुकड़ों की रचना करता है।

कुछ साल पहले, हमारे समय के सबसे लोकप्रिय गैजेट - स्मार्टफोन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (या, बेहतर कहा जाए तो इसका प्रोटोटाइप) का उपयोग करने का विचार प्रस्तावित किया गया था। इसका परिणाम अत्यधिक बुद्धिमान वॉयस असिस्टेंट है जो पहले से ही लाखों लोगों द्वारा उपयोग किया जाता है। हम Apple से Siri, Amazon से Echo, Microsoft से Cortana और Google से Google Now जैसे प्रसिद्ध एप्लिकेशन को उजागर कर सकते हैं।

अत्यधिक बुद्धिमान वॉयस असिस्टेंट उपयोगकर्ता को उसकी दैनिक गतिविधियों में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। उदाहरण के लिए, Google Now उपयोगकर्ता की आदतों का विश्लेषण करता है, उसके सभी कार्यों और गतिविधियों पर नज़र रखता है, और बाद में उसे आगामी घटनाओं के बारे में पहले से सूचित करता है। इस प्रकार, काम पर जाने से पहले, उपयोगकर्ता को शहर में यातायात की स्थिति पर एक रिपोर्ट प्रदान की जाती है और सबसे इष्टतम मार्ग की पेशकश की जाती है।

वर्तमान में, अत्यधिक बुद्धिमान वॉयस असिस्टेंट को निजी सचिवों में बदलने के लिए सक्रिय कार्य चल रहा है जो प्राकृतिक भाषा में हमारे साथ संवाद करेंगे और विभिन्न वॉयस कमांड निष्पादित करेंगे (पत्र लिखें, अपॉइंटमेंट लें, रेस्तरां में एक टेबल आरक्षित करें, डॉक्टर के साथ अपॉइंटमेंट लें, वगैरह। ।)। वर्तमान शोध परिणामों से संकेत मिलता है कि ऐसी प्रणालियाँ बहुत जल्द विकसित की जाएंगी। इस साल पहले से ही, सम्मेलन के दौरान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेवलपर्स विव वॉयस कमांड का उपयोग करके पिज्जा ऑर्डर करने में सक्षम थे। इसके अलावा, यह एक भी कॉल के बिना और कीबोर्ड का उपयोग किए बिना किया गया था।

स्मार्ट होम की अवधारणा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में प्रगति का भी सक्रिय रूप से उपयोग किया जाता है। इस अवधारणा पर कई दशकों से चर्चा हो रही है, लेकिन इसका व्यावहारिक कार्यान्वयन हाल ही में संभव हो सका है। वर्तमान में, ऐसे विकास हो रहे हैं जो आपको टीवी, एयर कंडीशनर, स्टीरियो सिस्टम को नियंत्रित करने, किसी भी विद्युत उपकरण को बिजली से दूर से डिस्कनेक्ट करने, प्रकाश को संगीत की लय में समायोजित करने आदि की अनुमति देते हैं।

आईटी दिग्गजों सहित बहुत सी कंपनियां इस प्रकार के विकास में लगी हुई हैं। उदाहरण के लिए, फेसबुक के संस्थापक मार्क जुकरबर्ग ने कहा कि उनका एक लक्ष्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाना है जो घर के आसपास प्रभावी ढंग से उनकी मदद कर सके।

मैं अपने सहायक को हमारे घर में हर चीज़ - संगीत, प्रकाश, तापमान आदि को नियंत्रित करने के लिए मेरी आवाज़ को समझना सिखाऊंगा। मैं उसे अपने दोस्तों के दरवाजे की घंटी बजाने पर उनके चेहरे को पहचानना सिखाऊंगा।

मार्क ज़ुकेरबर्ग

एक अन्य क्षेत्र जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता धीरे-धीरे प्रवेश कर रही है, वह है स्व-चालित कारें। कई विशेषज्ञ इस बात से सहमत हैं कि जल्द ही सभी शहरों की सड़कें स्मार्ट वाहनों से भर जाएंगी, जिनकी नियंत्रण प्रक्रिया में मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होगी। आज, प्रीमियम कारों के मालिक लेन मॉनिटरिंग, टक्कर चेतावनी और अनुकूली क्रूज़ नियंत्रण जैसी सुविधाओं का पूरा लाभ उठा सकते हैं। आधुनिक कार नियंत्रण प्रणालियाँ स्वतंत्र रूप से गैस और ब्रेक जारी कर सकती हैं।

Google की विकसित की जा रही सेल्फ-ड्राइविंग कारें पहले ही अमेरिकी सड़कों पर बिना किसी गंभीर दुर्घटना के कुल मिलाकर लगभग 1 मिलियन किमी चल चुकी हैं। और यह सिर्फ शुरुआत है। बेशक, मानव रहित वाहनों के विकास में कई समस्याएं जुड़ी हुई हैं, उदाहरण के लिए, गंभीर परिस्थितियों में ऐसे वाहनों के व्यवहार के साथ, जिनकी भविष्यवाणी करना काफी मुश्किल है। हालाँकि, शोधकर्ता इस पर सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं, निकट भविष्य में इस तरह की समस्याओं को हल करने की योजना बना रहे हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस धीरे-धीरे हमारे जीवन का हिस्सा बनता जा रहा है। क्या आप जानते हैं कि आपके द्वारा पढ़ी जाने वाली कुछ खबरें रोबोट द्वारा लिखी जाती हैं? उदाहरण के लिए, एसोसिएटेड प्रेस (एपी) में, रोबोट अमेरिकी निगमों की स्थिति पर हजारों वित्तीय रिपोर्ट लिखते हैं और इसे आम पत्रकारों की तुलना में बहुत तेजी से करते हैं। स्वचालित प्रौद्योगिकियों के उपयोग ने एसोसिएटेड प्रेस को त्रैमासिक समाचारों की संख्या 300 से बढ़ाकर 4,400 करने की अनुमति दी। 2015 के अंत में, यांडेक्स ने अपनी स्वयं की समाचार एजेंसी भी बनाई, जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके समाचार लिखे जाते हैं। अभी के लिए, ये केवल ट्रैफ़िक जाम और मौसम के बारे में नोट्स हैं, लेकिन कंपनी के प्रतिनिधियों का कहना है कि भविष्य में विषयों की सूची का विस्तार किया जाएगा।

जापानी कंपनी डीप नॉलेज ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के लिए एक रचनात्मक दृष्टिकोण अपनाया और अपने निदेशक मंडल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शामिल करने वाली दुनिया की पहली संस्था बन गई। बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके, वाइटल नामक रोबोट उन रुझानों को ढूंढने में सक्षम है जिन्हें कोई इंसान नोटिस नहीं कर सकता है। इससे उन्हें कंपनी में किए गए सभी वित्तीय निर्णयों में अपनी बात कहने का अधिकार मिल गया।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग न केवल शांतिपूर्ण उद्देश्यों के लिए किया जाता है। लड़ाकू रोबोटों, मानव रहित वाहनों और युद्ध खेलों के निर्माण में महत्वपूर्ण निवेश किया जा रहा है और यह दुनिया भर के कई देशों में हो रहा है। इनमें रूस भी शामिल है. हमारे देश की सरकार रक्षा उद्योग के लिए भारी धन आवंटित करती है, जिसका एक महत्वपूर्ण क्षेत्र सैन्य रोबोटिक्स है। इस उद्योग का मुख्य कार्य मानव जीवन के लिए सबसे खतरनाक परिस्थितियों में काम करने में सक्षम रोबोट बनाना है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस प्रकार का शोध काफी सफलतापूर्वक किया जा रहा है। हाल ही में, व्लादिमीर पुतिन को एक ऐसी प्रणाली दिखाई गई जो उन्हें मस्तिष्क आवेगों का उपयोग करके रोबोट को नियंत्रित करने की अनुमति देती है।

व्लादिमीर पुतिन को मानव मस्तिष्क से विद्युत संकेतों का उपयोग करके रोबोट को नियंत्रित करने की एक प्रणाली दिखाई गई है।