क्या चैटबॉट इंसानों की तरह जागरूक हो सकते हैं?

व्यक्तिपरक अनुभव क्या है, यह किसके पास है और यह हमारे आस-पास की भौतिक दुनिया से कैसे संबंधित है, इस बारे में प्रश्न मानव इतिहास के अधिकांश समय में दार्शनिकों के दिमाग में घूमते रहे हैं। हालाँकि, चेतना के वैज्ञानिक सिद्धांत जो मात्रात्मक और अनुभवजन्य परीक्षण योग्य हैं, पिछले कुछ दशकों में ही सामने आए हैं।

चेतना के कई आधुनिक सिद्धांत मस्तिष्क के सूक्ष्म सेलुलर नेटवर्क द्वारा छोड़े गए निशानों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जिनसे चेतना उत्पन्न होती है। आज, उनमें से दो का बोलबाला है: एकीकृत सूचना सिद्धांत और तंत्रिका वैश्विक कार्यक्षेत्र सिद्धांत।

पच्चीस साल पहले हमारी ऑस्ट्रेलियाई दार्शनिक डेविड चाल्मर्स से बहस हुई थी। मैंने उनसे वादा किया कि अगर जून 2023 तक इन तंत्रिका निशानों, जिन्हें तकनीकी रूप से चेतना के तंत्रिका सहसंबंध कहा जाता है, की खोज की गई और स्पष्ट रूप से वर्णित किया गया, तो उन्हें अच्छी वाइन का एक केस मिलेगा।

हालाँकि, एकीकृत सूचना सिद्धांत और तंत्रिका वैश्विक कार्यक्षेत्र सिद्धांत के बीच विरोधाभास अनसुलझा है। यह आंशिक रूप से मिश्रित साक्ष्य के कारण है कि मस्तिष्क के कौन से क्षेत्र दृश्य अनुभव के लिए जिम्मेदार हैं चेहरों या वस्तुओं की व्यक्तिपरक धारणा, हालांकि सचेत अनुभव के लिए प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स का महत्व रहा है खंडन किया. इसलिए मैं शर्त हार गया और वाइन चाल्मर्स को भेज दी।

दोनों प्रमुख सिद्धांत मनुष्यों और बंदरों और चूहों जैसे संबंधित जानवरों में चेतना और तंत्रिका गतिविधि के बीच संबंध को समझाने के लिए बनाए गए थे। और दोनों सिद्धांत व्यक्तिपरक अनुभव के बारे में मौलिक रूप से अलग-अलग धारणाएँ बनाते हैं और कृत्रिम कलाकृतियों में चेतना के बारे में विपरीत निष्कर्ष पर आते हैं। चेतना में निहित चेतना के संबंध में इन सिद्धांतों की किस हद तक अनुभवजन्य पुष्टि या खंडन किया गया है मस्तिष्क, हमारे समय के अनसुलझे प्रश्न का उत्तर देने के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ रखता है: क्या मशीनें लाभ प्राप्त कर सकती हैं चेतना?

नई पीढ़ी के चैटबॉट क्या हैं?

इससे पहले कि हम इस पर चर्चा करें, मैं आपको संदर्भ में ले जाता हूं और एक ऐसी तकनीक की तुलना करता हूं जो सचेत है उस तकनीक से जो केवल बुद्धिमान व्यवहार प्रदर्शित करती है। कंप्यूटर इंजीनियर मशीनों को अत्यधिक लचीली बुद्धिमत्ता प्रदान करने का प्रयास करते हैं जिसकी एक बार अनुमति थी व्यक्ति अफ़्रीका छोड़ो और पूरे ग्रह पर आबाद हो जाओ। इसे कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) कहा जाता है।

कई लोग तर्क देते हैं कि एजीआई एक दूर की संभावना है। पिछले वर्ष कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में हुई आश्चर्यजनक प्रगति ने विशेषज्ञों सहित पूरी दुनिया को आश्चर्यचकित कर दिया है। एक गूढ़ विषय से वाक्पटु संवादी सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों, जिन्हें आम बोलचाल की भाषा में चैटबॉट कहा जाता है, के आगमन के साथ, विज्ञान कथा प्रशंसकों और सिलिकॉन वैली के आईटी उद्योग के अभिजात वर्ग द्वारा चर्चा के बाद, एजीआई के बारे में चर्चा एक चर्चा में बदल गई जो हमारी जीवनशैली और हमारे अस्तित्व संबंधी खतरे के बारे में व्यापक सार्वजनिक असंतोष को दर्शाता है दयालु।

चैटबॉट विशाल भाषा मॉडल पर आधारित हैं। इनमें से सबसे प्रसिद्ध बॉट्स की एक श्रृंखला है जिसे जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर या जीपीटी कहा जाता है। इन्हें सैन फ्रांसिस्को में OpenAI द्वारा बनाया गया था। नवीनतम संस्करण, GPT-4 के लचीलेपन, साक्षरता और क्षमता को देखते हुए, यह विश्वास करना आसान है कि इसमें बुद्धिमत्ता और व्यक्तित्व है। यहां तक ​​कि उसकी अजीब गड़बड़ियां, जिन्हें "मतिभ्रम" के रूप में जाना जाता है, भी इस सिद्धांत में फिट बैठती हैं।

GPT-4 और इसके प्रतिस्पर्धियों, जैसे कि LaMDA और Google के बार्ड, को डिजीटल पुस्तकों के पुस्तकालयों और अरबों सार्वजनिक रूप से उपलब्ध वेब पेजों पर प्रशिक्षित किया जाता है। भाषा मॉडल की प्रतिभा यह है कि यह बिना पर्यवेक्षण के सीखता है, शब्द दर शब्द संसाधित करता है और लुप्त अभिव्यक्ति की भविष्यवाणी करने की कोशिश करता है। वह ऐसा बार-बार, अरबों बार करती है, बिना किसी बाहरी हस्तक्षेप के।

एक बार जब मॉडल मानवता के डिजीटल रिकॉर्ड को ग्रहण करके ज्ञान प्राप्त कर लेता है, तो उपयोगकर्ता एक अपरिचित वाक्य प्रदर्शित करता है - एक या अधिक। मॉडल सबसे संभावित पहले शब्द की भविष्यवाणी करता है, फिर अगले शब्द की, इत्यादि। इस सरल सिद्धांत ने विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं सहित अंग्रेजी, जर्मन, चीनी, हिंदी, कोरियाई और अन्य भाषाओं में अविश्वसनीय परिणाम दिखाए हैं।

बुद्धि और चेतना में क्या अंतर है

यह महत्वपूर्ण है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर मौलिक निबंध, "कंप्यूटिंग और इंटेलिजेंस," द्वारा लिखा गया है 1950 में एलन ट्यूरिंग ने इस सवाल को टाल दिया कि "क्या मशीनें सोच सकती हैं?", यानी यह सवाल कि क्या उनके पास है चेतना। ट्यूरिंग ने "नकली खेल" का प्रस्ताव रखा: क्या कोई पर्यवेक्षक किसी मशीन द्वारा मुद्रित आउटपुट से मानव द्वारा मुद्रित आउटपुट को निष्पक्ष रूप से अलग कर सकता है यदि दोनों की पहचान छिपी हुई हो।

आज इसे ट्यूरिंग टेस्ट के रूप में जाना जाता है, और चैटबॉट इसमें बहुत अच्छे हैं, हालाँकि यदि आप उनसे सीधे पूछें तो वे बड़ी चतुराई से इससे इनकार कर देते हैं। ट्यूरिंग की रणनीति ने दशकों की अथक प्रगति की शुरुआत की जिसके कारण जीपीटी का निर्माण हुआ, लेकिन समस्या को नजरअंदाज कर दिया गया।

चैटबॉट बहस में यह धारणा निहित है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता कृत्रिम चेतना के समान है, स्मार्ट होना जागरूक होने के समान है। और यद्यपि मनुष्यों और अन्य विकसित जीवों में बुद्धि और चेतना जुड़े हुए हैं, जरूरी नहीं कि वे हमेशा एक-दूसरे के साथ हों।

बुद्धिमत्ता सोचने और कार्य करने तथा अपने और दूसरों के कार्यों से सीखने के बारे में है, ताकि भविष्य की अधिक सटीक भविष्यवाणी की जा सके और उसके लिए बेहतर तैयारी की जा सके। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि इसका मतलब अगले कुछ सेकंड ("ओह, वह कार मेरी ओर तेजी से आ रही है") या अगले कुछ साल ("मुझे कोड करना सीखना होगा")। बुद्धिमत्ता अंततः कार्रवाई के बारे में है।

दूसरी ओर, चेतना अस्तित्व की अवस्थाओं से जुड़ी है - नीला आकाश देखना, पक्षियों का गाना सुनना, दर्द महसूस करना, अस्तित्व प्रेमियों. इससे जरा भी फर्क नहीं पड़ता कि नियंत्रण से बाहर कृत्रिम बुद्धिमत्ता कुछ समझ पाती है या नहीं। मायने यह रखता है कि उसका एक उद्देश्य है जिसका मानवता के दीर्घकालिक कल्याण से कोई लेना-देना नहीं है। और इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि वह जानता है या नहीं कि वह क्या करने की कोशिश कर रहा है, जिसे लोग आत्म-जागरूकता कहते हैं। वह "बिना सोचे" अपने लक्ष्य का पीछा करेगा। इसलिए, कम से कम वैचारिक रूप से, भले ही हम एक एजीआई का निर्माण करें, यह हमें इस बारे में ज्यादा नहीं बताएगा कि यह कुछ महसूस करता है या नहीं।

यह सब जानने के बाद, आइए हम मूल प्रश्न पर लौटते हैं कि प्रौद्योगिकी कैसे जागरूक हो सकती है। आइए दो सिद्धांतों में से पहले से शुरुआत करें।

एकीकृत सूचना सिद्धांत क्या स्पष्टीकरण प्रस्तुत करता है?

वह प्रत्येक बोधगम्य व्यक्तिपरक अनुभव के पांच स्वयंसिद्ध गुणों को स्पष्ट करके शुरुआत करती है। और फिर सवाल पूछता है कि एक तंत्रिका सर्किट को इन पांच गुणों को लागू करने के लिए क्या चाहिए, कुछ न्यूरॉन्स को चालू करना और दूसरों को बंद करना। या, दूसरे शब्दों में, एक कंप्यूटर चिप को कुछ ट्रांजिस्टर चालू करने और अन्य को बंद करने की क्या आवश्यकता है।

एक निश्चित स्थिति में एक सर्किट के भीतर कारण और प्रभाव की बातचीत या तथ्य यह है कि दो सक्रिय हैं न्यूरॉन परिस्थितियों के आधार पर, किसी अन्य न्यूरॉन को चालू या बंद किया जा सकता है, एक बहुआयामी कारण संरचना में तैनात किया जा सकता है। यह अनुभव की गुणवत्ता के समान है - इसे कैसे अनुभव किया जाता है, जैसे कि समय और स्थान का अनुभव कैसे किया जाता है या रंगों का अनुभव कैसे किया जाता है।

अनुभव के साथ एक मात्रा भी जुड़ी होती है - इसकी एकीकृत जानकारी। अधिकतम गैर-शून्य एकीकृत जानकारी वाला केवल एक सर्किट ही समग्र रूप से मौजूद होता है और उसमें चेतना होती है। जितनी अधिक जानकारी एकीकृत होती है, उतना ही अधिक सर्किट को कम नहीं किया जा सकता है और उतना ही कम इसे केवल स्वतंत्र उपसर्किट का सुपरपोजिशन माना जा सकता है।

एकीकृत सूचना सिद्धांत मानव अनुभव की समृद्ध प्रकृति पर जोर देता है। बस चारों ओर देखें और अनगिनत अंतरों और संबंधों के साथ आश्चर्यजनक दृश्यमान दुनिया आपके सामने आ जाएगी। या 16वीं सदी के फ्लेमिश कलाकार पीटर ब्रूगल द एल्डर की पेंटिंग को देखें, जिन्होंने धार्मिक विषयों और किसान जीवन के दृश्यों को चित्रित किया था।

कोई भी प्रणाली जिसमें मानव मस्तिष्क के समान आंतरिक संबंध और कारण शक्तियां हों, सिद्धांत रूप में, मानव मस्तिष्क के समान ही सचेत होगी। हालाँकि, ऐसी प्रणाली का मॉडल नहीं बनाया जा सकता है। इसे मस्तिष्क की छवि में डिज़ाइन या निर्मित किया जाना चाहिए। आधुनिक डिजिटल कंप्यूटर बेहद ढीले युग्मन (कई ट्रांजिस्टर के इनपुट से जुड़े एक ट्रांजिस्टर का आउटपुट) पर आधारित होते हैं केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के साथ तुलना (कॉर्टिकल कॉलम न्यूरॉन इनपुट डेटा प्राप्त करता है और हजारों अन्य लोगों के लिए आउटपुट डेटा उत्पन्न करता है न्यूरॉन्स)।

इस प्रकार, क्लाउड कंप्यूटर सहित आधुनिक कंप्यूटरों को कुछ भी पता नहीं चलेगा, हालांकि समय के साथ वे वह सब कुछ करने में सक्षम होंगे जो लोग कर सकते हैं। इस दृष्टिकोण से, चैटजीपीटी कभी भी विशेष महसूस नहीं करेगा। ध्यान दें कि इस कथन का घटकों की कुल संख्या से कोई लेना-देना नहीं है, चाहे न्यूरॉन्स हों या ट्रांजिस्टर, बल्कि यह है कि वे कैसे जुड़े हुए हैं। यह अंतर्संबंध है जो सर्किट की समग्र जटिलता और इसके संभावित कॉन्फ़िगरेशन की संख्या निर्धारित करता है।

तंत्रिका वैश्विक कार्यक्षेत्र सिद्धांत क्या स्पष्टीकरण प्रस्तुत करता है?

यह मनोवैज्ञानिक समझ से आता है बुद्धिमत्ता एक थिएटर की तरह जहां अभिनेता एक छोटे से रोशनी वाले मंच पर प्रदर्शन करते हैं, जो चेतना है। अभिनेताओं की गतिविधियों को मंच के पीछे अंधेरे में बैठे प्रोसेसर के दर्शकों द्वारा देखा जाता है।

मंच मन का केंद्रीय कार्यक्षेत्र है, जिसमें किसी एक धारणा, विचार या स्मृति का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक छोटी स्मृति क्षमता होती है। विभिन्न प्रसंस्करण मॉड्यूल - दृष्टि, श्रवण, आंख और अंग मोटर कौशल, योजना, निर्णय, भाषा की समझ और बोलना - इस केंद्रीय कार्यक्षेत्र तक पहुंच के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। विजेता पुरानी सामग्री को विस्थापित कर देता है, जो अचेतन हो जाती है।

तंत्रिका वैश्विक कार्यक्षेत्र सिद्धांत के अनुसार, रूपक दृश्य, प्रसंस्करण मॉड्यूल के साथ, नियोकोर्टेक्स की वास्तुकला में मैप किया गया है। कार्यक्षेत्र मस्तिष्क के सामने लंबी दूरी के प्रक्षेपण के साथ कॉर्टिकल न्यूरॉन्स का एक नेटवर्क है समान न्यूरॉन्स प्रीफ्रंटल, पेरिटोटेम्पोरल और सिंगुलेट में नियोकोर्टेक्स में वितरित होते हैं एसोसिएशन कॉर्टेक्स.

जब संवेदी कॉर्टेक्स में गतिविधि एक निश्चित सीमा से अधिक हो जाती है, तो कॉर्टिकल क्षेत्रों में एक वैश्विक घटना शुरू हो जाती है और, परिणामस्वरूप, सूचना पूरे कार्यक्षेत्र में प्रसारित हो जाती है। सूचना का वैश्विक प्रसार इसे जागरूक बनाता है। डेटा जो इस तरह प्रसारित नहीं होता है, जैसे आंखों की सटीक स्थिति या साक्षर वाक्यों के निर्माण के लिए वाक्यात्मक नियम, व्यवहार को प्रभावित कर सकते हैं, लेकिन सचेत रूप से नहीं।

तंत्रिका वैश्विक कार्यक्षेत्र सिद्धांत के दृष्टिकोण से, अनुभव बहुत सीमित है, विचार के समान और सार - उस अल्प विवरण के समान जो ब्रूगेल पेंटिंग के तहत एक संग्रहालय में पाया जा सकता है: "दृश्य घर के अंदर नवजागरणकालीन पोशाक पहने किसान शादी में शराब पीते और खाते हैं।"

एकीकृत सूचना सिद्धांत के परिप्रेक्ष्य से चेतना को समझने में, कलाकार शानदार ढंग से आसपास की दुनिया की घटना विज्ञान को दो-आयामी कैनवास पर व्यक्त करता है। तंत्रिका वैश्विक कार्यक्षेत्र सिद्धांत की समझ में, यह स्पष्ट धन एक भ्रम है, एक भूत है। और इसके बारे में वस्तुनिष्ठ रूप से जो कुछ भी कहा जा सकता है वह संक्षिप्त विवरण में दर्शाया गया है।

तंत्रिका वैश्विक कार्यक्षेत्र सिद्धांत पूरी तरह से हमारे कंप्यूटर युग के मिथकों को ध्यान में रखता है, जिसके अनुसार हर चीज़ को गणनाओं तक सीमित किया जा सकता है। मस्तिष्क के उपयुक्त रूप से प्रोग्राम किए गए कंप्यूटर सिमुलेशन, भारी प्रतिक्रिया और केंद्रीय कार्यक्षेत्र जैसी किसी चीज़ के साथ, सचेत रूप से दुनिया को समझेंगे। शायद अभी नहीं, लेकिन बहुत जल्द।

सिद्धांतों के बीच अप्रासंगिक अंतर क्या है?

सामान्य शब्दों में चर्चा इस प्रकार है। तंत्रिका वैश्विक कार्यक्षेत्र सिद्धांत और कम्प्यूटेशनल कार्यात्मकता के अन्य सिद्धांतों के अनुसार (वे चेतना को गणना के एक रूप के रूप में देखें), चेतना एक मशीन पर चलने वाले स्मार्ट एल्गोरिदम के सेट से ज्यादा कुछ नहीं है ट्यूरिंग. चेतना के लिए कार्य महत्वपूर्ण हैं दिमाग, न कि इसके कारण गुण। यदि GPT का कुछ उन्नत संस्करण मनुष्यों के समान इनपुट और आउटपुट पैटर्न को स्वीकार करता है और उत्पादन करता है, तो हमारे सभी अंतर्निहित गुण प्रौद्योगिकी में स्थानांतरित हो जाएंगे। जिसमें हमारा बहुमूल्य खजाना - व्यक्तिपरक अनुभव शामिल है।

इसके विपरीत, एकीकृत सूचना सिद्धांत के लिए, चेतना का हृदय आंतरिक कारण शक्ति है, गणना नहीं। यह कोई अलौकिक या अमूर्त चीज़ नहीं है। यह विशिष्ट और कार्यात्मक रूप से इस बात से निर्धारित होता है कि सिस्टम का अतीत किस हद तक उसके वर्तमान (कारण की शक्ति) को निर्धारित करता है, और किस हद तक वर्तमान उसके भविष्य (प्रभाव की शक्ति) को निर्धारित करता है। और यहाँ बकवास है: स्वयं कारण-और-प्रभाव संबंध, एक सिस्टम को एक निश्चित कार्रवाई करने के लिए बाध्य करने की क्षमता, और कई वैकल्पिक नहीं, को मॉडल नहीं किया जा सकता है। अभी नहीं, भविष्य में नहीं. इसे सिस्टम में बनाया जाना चाहिए.

एक कंप्यूटर कोड पर विचार करें जो आइंस्टीन के सापेक्षता के सामान्य सिद्धांत के क्षेत्र समीकरणों को मॉडल करता है, जो द्रव्यमान को स्पेसटाइम की वक्रता से जोड़ता है। सॉफ्टवेयर सुपरमैसिव का सटीक मॉडल बनाता है ब्लैक होल, जो हमारी आकाशगंगा के केंद्र में स्थित है। यह छिद्र अपने आस-पास के वातावरण पर इतना तीव्र गुरुत्वाकर्षण प्रभाव डालता है कि कुछ भी, यहां तक ​​कि प्रकाश भी, इसके खिंचाव से बच नहीं सकता है।

हालाँकि, ब्लैक होल का अनुकरण करने वाले एक खगोलशास्त्री को नकली गुरुत्वाकर्षण क्षेत्र द्वारा लैपटॉप में नहीं खींचा जाएगा। यह प्रतीत होता है कि बेतुका अवलोकन मॉडल और वास्तविकता के बीच अंतर को उजागर करता है: यदि मॉडल पूरी तरह से है वास्तविकता के अनुरूप, लैपटॉप के चारों ओर स्थान और समय विकृत हो जाना चाहिए, जिससे एक ब्लैक होल बन जाएगा जो सब कुछ अवशोषित कर लेगा आस-पास।

निःसंदेह, गुरुत्वाकर्षण कोई गणना नहीं है। इसमें एक कारणात्मक शक्ति है जो इसे अंतरिक्ष-समय के ताने-बाने को विकृत करने और द्रव्यमान वाली हर चीज को आकर्षित करने की अनुमति देती है। ब्लैक होल की कारण शक्तियों का अनुकरण करने के लिए केवल कंप्यूटर कोड की नहीं, बल्कि एक वास्तविक अतिभारी वस्तु की आवश्यकता होती है। कारण शक्ति का प्रतिरूपण नहीं किया जा सकता, इसे अवश्य निर्मित किया जाना चाहिए। वास्तविकता और मॉडल के बीच का अंतर उनकी कारणात्मक शक्तियों में निहित है।

यही कारण है कि आंधी तूफान का अनुकरण करने वाले कंप्यूटर के अंदर बारिश नहीं होती है। सॉफ्टवेयर कार्यात्मक रूप से मौसम के समान है, लेकिन इसमें भाप छोड़ने और इसे पानी की बूंदों में बदलने की कारण शक्ति का अभाव है। कारणात्मक शक्ति, स्वयं परिवर्तन उत्पन्न करने या स्वीकार करने की क्षमता, सिस्टम में निर्मित होनी चाहिए। यह संभव है।

एक तथाकथित न्यूरोमॉर्फिक, या बायोनिक, कंप्यूटर मनुष्य जितना सचेत हो सकता है। लेकिन मानक वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर के मामले में ऐसा नहीं है, जो सभी आधुनिक पीसी का आधार है। प्रयोगशालाओं में न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर के छोटे प्रोटोटाइप बनाए गए हैं, जैसे इंटेल की दूसरी पीढ़ी की लोइही 2 न्यूरोमॉर्फिक चिप। लेकिन इतनी परिष्कृत मशीन जो मानव चेतना, या कम से कम फल मक्खी की चेतना जैसी कोई चीज़ उत्पन्न कर सके, अभी भी दूर के भविष्य के लिए एक महत्वाकांक्षी सपना है।

ध्यान दें कि प्रकार्यवादी और कारण सिद्धांतों के बीच इस अपूरणीय अंतर का प्राकृतिक या कृत्रिम बुद्धिमत्ता से कोई लेना-देना नहीं है। जैसा कि मैंने पहले कहा, बुद्धिमत्ता व्यवहार है। कुछ भी जो मानवीय सरलता उत्पन्न कर सकती है, जिसमें ऑक्टेविया बटलर का पेरेबल ऑफ़ द सॉवर जैसे महान उपन्यास भी शामिल हैं और लियो टॉल्स्टॉय की वॉर एंड पीस, अगर पर्याप्त सामग्री दी जाए तो एल्गोरिथम इंटेलिजेंस को पुन: पेश कर सकती है प्रशिक्षण। एजीआई का आगमन निकट भविष्य में प्राप्त होने वाला लक्ष्य है।

बहस कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में नहीं है, बल्कि कृत्रिम चेतना के बारे में है। और इस बहस को बड़े भाषा मॉडल या अधिक उन्नत तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम बनाकर हल नहीं किया जा सकता है। इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हमें एकमात्र व्यक्तिपरकता को समझना होगा जिसके बारे में हम पूरी तरह आश्वस्त हैं: हमारी अपनी। एक बार हमारे पास मानव की स्पष्ट व्याख्या हो चेतना और इसके तंत्रिका आधार के आधार पर, हम सुसंगत, विज्ञान-आधारित तरीके से स्मार्ट प्रौद्योगिकियों तक अपनी समझ का विस्तार करने में सक्षम होंगे।

इस चर्चा का इस बात पर बहुत कम प्रभाव है कि चैटबॉट्स को बड़े पैमाने पर समाज द्वारा कैसे देखा जाएगा। उनका भाषा कौशल, ज्ञान का आधार और सामाजिक आकर्षण जल्द ही त्रुटिहीन हो जाएगा। वे उत्तम स्मृति, योग्यता, शिष्टता, तर्कशक्ति और बुद्धिमत्ता से संपन्न होंगे। कुछ लोग यह भी दावा करते हैं कि बड़ी प्रौद्योगिकी की ये रचनाएँ नीत्शे के "सुपरमैन" के विकास में अगला कदम होंगी। मैं गहरा दृष्टिकोण रखता हूं और मानता हूं कि ऐसे लोग हमारी प्रजाति के पतन को भोर समझ लेते हैं।

कई लोगों के लिए, और शायद अधिकांश लोगों के लिए, तेजी से परमाणुकृत समाज में लोग, प्रकृति से अलग हो गए हैं सामाजिक नेटवर्क के इर्द-गिर्द संगठित, इसमें रहने वाली प्रौद्योगिकियों का विरोध करना भावनात्मक रूप से कठिन होगा फ़ोन. और विभिन्न स्थितियों में, सामान्य और अधिक गंभीर, लोग ऐसा व्यवहार करेंगे जैसे कि चैटबॉट्स में चेतना है, वे वास्तव में ऐसा कर सकते हैं प्यार करो, पीड़ा, आशा और भय, भले ही वे जटिल लुक-अप तालिकाओं से अधिक कुछ न हों। वे हमारे लिए अपरिहार्य हो जाएंगे, शायद वास्तव में बुद्धिमान प्राणियों से भी अधिक महत्वपूर्ण। हालाँकि चैटबॉट एक टीवी या टोस्टर जितनी समझ रखते हैं - कुछ भी नहीं।