कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में 5 मिथक जो वास्तविकता से बहुत दूर हैं

मिथक संख्या 1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव बुद्धि से आगे निकल जाती है

नाम ही, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता", इस विचार का सुझाव दे सकता है। ऐसा लगता है जैसे हम मस्तिष्क की याद दिलाने वाले एक जटिल तकनीकी तंत्र के बारे में बात कर रहे हैं। हाल के वर्षों में दृश्य तंत्रिका नेटवर्क की बढ़ती लोकप्रियता भ्रम को बढ़ाती है। उत्पन्न तस्वीरें मीम्स में बिखरी हुई हैं और "न्यूरल नेटवर्क ने दिखाया कि विनी द पूह स्टीमपंक शैली में कैसी दिखेगी" की भावना से सुर्खियों में हैं। इस वजह से, किसी को यह आभास हो सकता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वयं रचनात्मकता में लगी हुई है, अपने लिए कार्य निर्धारित करती है और परिणाम साझा करती है।

वास्तव में, एआई केवल विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक एल्गोरिदम है: कॉल का उत्तर देना, संगीत का चयन करना, या चित्र बनाना। किसी तंत्रिका नेटवर्क को कुछ "दिखाने" के लिए, सिस्टम में एक अनुरोध दर्ज करने के लिए एक व्यक्ति की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता केवल मौजूदा समाधानों की नकल करने में सक्षम है, लेकिन उन्हें बनाने में नहीं। यही कारण है कि एआई "वान गाग की शैली में सुपरहीरो बनाएं" जैसे कार्यों में अच्छा है - अनुरोध के दोनों प्रमुख पैरामीटर ज्ञात हैं और इंटरनेट पर उनके कई संदर्भ हैं। और "कुछ मौलिक और किसी भी चीज़ से अलग बनाएं" की भावना से किया गया अनुरोध संभवतः तंत्रिका नेटवर्क को भ्रमित कर देगा।

मिथक संख्या 2. तंत्रिका नेटवर्क सब कुछ जानते हैं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उतनी ही जानकारी जानता है जितनी डेवलपर्स ने उसे "खिलाई" है। वह सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा का भी उपयोग कर सकता है। ये न केवल वर्तमान सामग्री हैं, बल्कि समाचार पत्रों और पत्रिकाओं के पुराने वेब संस्करण, कई मंच और टिप्पणियाँ भी हैं।

इसे आप स्वयं सत्यापित कर सकते हैं. यदि आप एक ही क्वेरी को सशर्त चैटजीपीटी में दर्ज करते हैं, तो सबसे अधिक संभावना है कि एआई हर बार एक ही उत्तर देगा। यही कारण है कि औद्योगिक इंजीनियर का पेशा आज इतना लोकप्रिय है। ऐसे विशेषज्ञ तंत्रिका नेटवर्क को सही संकेत देने में सक्षम होते हैं और वास्तव में एआई के साथ एक ही भाषा बोलते हैं, जो वांछित परिणाम प्राप्त करने में मदद करता है।

मिथक संख्या 3. AI इंसान की तरह निर्णय ले सकता है

स्मार्ट सिस्टम का उपयोग अब कानून से लेकर कृषि तक कई क्षेत्रों में किया जाता है। यहां तक ​​कि संगीत और फिल्में भी हमारे लिए एल्गोरिदम द्वारा पहले से ही चुनी जाती हैं। लेकिन घबराने की कोई बात नहीं है. उदाहरण के लिए दवा लीजिए। यहां विशेषज्ञ निदान प्रक्रिया से बाहर नहीं होता है; एआई उसे न केवल पेशेवर अनुभव पर बल्कि बड़े डेटा विश्लेषण पर भी भरोसा करने की अनुमति देता है। तंत्रिका नेटवर्क तुरंत हजारों मेडिकल रिकॉर्ड का अध्ययन कर सकते हैं, उनमें पैटर्न ढूंढ सकते हैं और सुझाव दे सकते हैं कि किसी विशेष रोगी में किस प्रकार का विचलन है। या ऐसे गैर-स्पष्ट संकेतों का उपयोग करके रोगी की स्थिति का आकलन करें, उदाहरण के लिए, आवाज की ध्वनि. इस मामले में, उपचार के संबंध में कोई भी महत्वपूर्ण निर्णय व्यक्ति द्वारा किया जाता है।

एक अन्य उदाहरण ट्रैफिक कैमरे हैं। वे एक सरल एल्गोरिदम से भरे हुए हैं जो सड़क के एक विशिष्ट खंड के लिए स्थापित आवश्यकताओं के साथ ड्राइवर के व्यवहार की तुलना करता है। लेकिन तकनीक गलतियाँ कर सकती है। उदाहरण के लिए, यदि कोई बंधी हुई बेल्ट आपके कपड़ों के साथ मिल जाती है तो आप उसे नहीं देख पाएंगे। इस मामले में, ड्राइवर जुर्माने के खिलाफ अपील करने का अधिकार रखता है, और यह पहले से ही विशेषज्ञों द्वारा निपटाया जाता है। अर्थात्, नियंत्रण और अंतिम निर्णय लेने का कार्य अभी भी व्यक्ति को सौंपा गया है।

मिथक संख्या 4. टेक्नोलॉजी लोगों से नौकरियां छीन लेगी

एक नौकरी को स्वचालित करके, प्रौद्योगिकी हमेशा दूसरी नौकरी प्रदान करती है। उदाहरण के लिए, जब पहला कंप्यूटर कंपनियों में दिखाई देने लगा, तो टाइपराइटर की आवश्यकता नहीं रह गई थी। हालाँकि, दुनिया जटिल उपकरणों से परेशान हजारों सचिवों से भरी नहीं है। विशेषज्ञों को पुनः प्रशिक्षित किया गया और नए कौशल में महारत हासिल की गई। इसके अलावा, एआई की सीमाएं हैं जो श्रम बाजार में इसके पूर्ण विस्तार को रोकती हैं। सबसे पहले, यह किसी विशिष्ट कार्य को पूरा करने पर ध्यान केंद्रित करता है। एल्गोरिदम अचानक परिस्थितियों और अप्रत्याशित घटना का आकलन करने के लिए लचीले और रचनात्मक रूप से कार्य करने में सक्षम नहीं हैं।

शायद भविष्य में कुछ पेशे बदल जायेंगे। उदाहरण के लिए, 2020 में रूस में बाहर आया यांडेक्स ट्रांसलेटर का उपयोग करके आधिकारिक तौर पर अनुवादित पहली पुस्तक। सेवा ने 40 सेकंड में 350 पृष्ठों के पाठ को संसाधित किया। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि विदेशी भाषा सीखना अब एक निराशाजनक कौशल है। यह सिर्फ इतना है कि अनुवादक का कार्य मशीनी पाठ को संपादित करने की ओर स्थानांतरित हो रहा है। कथा साहित्य के क्षेत्र में लोगों की मांग बनी रहेगी। एक मशीन संभवतः कभी भी गद्य या कविता को इस तरह से संसाधित करने में सक्षम नहीं होगी कि लेखक की शैली संरक्षित रहे।

मिथक 5. स्मार्ट उपकरण और रोबोट मानवता को गुलाम बना देंगे

हॉलीवुड फिल्मों की स्क्रिप्ट प्रभावशाली हैं। और वे गलतफहमियों को जन्म देते हैं: वे कहते हैं, समय के साथ, प्रौद्योगिकियां खुद में सुधार करना शुरू कर देंगी और इसमें इतनी सफल हो जाएंगी कि व्यक्ति उन पर नियंत्रण खो देगा। मिथक को दूर करने के लिए, यह याद रखना पर्याप्त है कि तंत्रिका नेटवर्क केवल सूत्रों के एक समूह के साथ डेटाबेस हैं जो लोगों की मदद के लिए बनाए गए थे। वे भावनाओं से रहित हैं, इसलिए वे अचानक सभ्यता को नष्ट करने में सक्षम नहीं हैं।

कुछ आधुनिक एल्गोरिदम सीखने में सक्षम हैं। उदाहरण के लिए, एक कार में एक ऑटोपायलट अपने पर्यावरण के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकता है और भविष्य में अपनी प्रतिक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग कर सकता है। लेकिन वास्तव में आत्म-जागरूक तंत्रिका नेटवर्क अभी भी विज्ञान कथा से बाहर है। भले ही आपको ऐसा लगे कि वॉयस असिस्टेंट आपके चुटकुलों पर ईमानदारी से हंस रहा है, आपको खुद को धोखा नहीं देना चाहिए। उनकी "भावनाएँ" एक एल्गोरिदम का परिणाम हैं जिसमें मानवीय प्रतिक्रियाओं के कुछ पैटर्न शामिल हैं।