लोग और रोबोट: संपर्क के 4 अंक

लोगों को अब चिंता नहीं है कि भविष्य में रोबोट उन्हें मार देंगे। हालांकि, मनुष्य और रोबोट का जीवन एक साथ क्या होगा? अगले: अर्थव्यवस्था सम्मेलन में, उन्होंने 4 क्षेत्रों का नाम दिया, जिसमें लोगों को निकट भविष्य में रोबोट के साथ "सहयोग" करना होगा।

यद्यपि मनुष्यों और रोबोटों के सह-अस्तित्व का विचार संदिग्ध लग सकता है, हम इससे बचने में सक्षम होने की संभावना नहीं रखते हैं। यह विचार "माइंड्स एंड मशीन्स" विषय के लिए महत्वपूर्ण था जिसने सैन फ्रांसिस्को में अगला: अर्थव्यवस्था सम्मेलन खोला। स्वचालन का विषय और यह कैसे प्रभावित करेगा (या प्रभावित नहीं करेगा) हमारे जीवन को प्रासंगिक विशेषज्ञों के साथ कई वार्तालापों में उजागर किया गया है।

यहां भविष्य में मनुष्यों और रोबोटों के बीच संपर्क के 4 मुख्य बिंदु हैं।

कारें

पहली बातचीत स्वायत्त, रोबोट कारों के विषय पर छपी। बैकचैनल के स्टीफन लेवी और उडेसिटी के निदेशक और सह-संस्थापक सेबेस्टियन ट्रून द्वारा साक्षात्कार लिया गया। ट्रॉनफोर्ड विश्वविद्यालय में अध्ययन करने वाले ट्रॉन को व्यक्तिगत रूप से रोबोट कारों पर काम करने के लिए लैरी पेज द्वारा Google में काम करने के लिए आमंत्रित किया गया था। ट्रून को याद आया कि जब पेज ने उनके साथ रोबोट कार बनाने का विचार साझा किया, तो उन्होंने जवाब दिया कि यह असंभव था। पेज ने पूछा क्यों। यह इसके बाद था कि ट्रून ने खुद से यह सवाल पूछा और इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि, अगर किसी ने पहले ऐसा नहीं किया था, तो इसका मतलब यह नहीं है कि पूरी तरह से रोबोट, स्व-चालित कार बनाना संभव नहीं है।

लेवी ने ट्रून से एक सवाल पूछा कि सिस्टम में रोबोट कारों की शुरूआत अर्थव्यवस्था को कैसे प्रभावित करेगी। क्या टैक्सी ड्राइवर अपनी नौकरी खो देंगे? इस पर ट्रून ने जवाब दिया कि रोबोट कारों से सड़कों पर दुर्घटनाओं और मौतों की संख्या में कमी आएगी, गैसोलीन की खपत कम होगी और लोगों को काम से बहुत अधिक जीने की अनुमति मिलेगी।

यह दर्शाता है कि कैसे रोबोट कारों से घातक दुर्घटनाओं की संख्या कम हो जाएगी, ट्रुन ने मशीन सीखने के विषय पर छुआ। जब कोई चालक सड़क पर कोई गलती करता है, तो वह सीखता है और, सबसे अधिक संभावना है, वह (और केवल वह) अब इसे अनुमति नहीं देगा।

ट्रून ने कहा, "रोबोट की दुनिया में, सब कुछ अलग है: यदि कोई रोबोट कार गलती करती है, तो उसे तुरंत डेटाबेस में दर्ज किया जाता है, और कोई अन्य कार इसे फिर से नहीं बनाएगी," ट्रुन ने कहा। चूंकि मशीनें लोगों की तुलना में बहुत तेजी से सीखती हैं, इसलिए एकत्रित डेटा का उपयोग अन्य क्षेत्रों में किया जा सकता है।

अंत में, लेवी ने इस विषय को उठाया कि बहुत से लोग कारों पर भरोसा नहीं करते हैं। ट्रुन ने कहा कि हालांकि, लोगों के लिए खुद को स्वीकार करना मुश्किल है कि वे कारों पर भरोसा करते हैं या नहीं, वे उन पर निर्भर करते हैं, चाहे वे स्मार्टफोन, एप्लिकेशन या बैंक खाते हों।

व्यक्तिगत सहायक

अगले भाग में, लेवी ने विव के एडम चीयर (सीरी को बनाने वाली कंपनी) और एम के अलेक्जेंडर लेब्रन (हाल ही में फेसबुक द्वारा अधिग्रहित निजी सहायक) के साथ बात की।

चीयर ने एक पोस्ट-मोबाइल दुनिया का विचार पेश किया, जिसमें व्यक्तिगत सहायकों को "क्लाउड" में स्थानांतरित कर दिया जाएगा, और लोग जटिल प्रश्न बना पाएंगे, जैसे कि "अपने भाई के रास्ते पर, आपको एक अच्छी शराब चुनने की ज़रूरत है जो कि लासगना के लिए उपयुक्त है।" विव सभी साइटों और सेवाओं के माध्यम से जाएंगे और यह निर्धारित करेंगे कि किसी दिए गए बिंदु पर कितनी जल्दी और आसानी से पहुंच सकते हैं, शराब की दुकानों को किस दिशा में जाना चाहिए, कौन सी शराब एक विशेष लासगना नुस्खा के अनुकूल है, आदि।

चीयर ने कहा, '' दुनिया भर में वेब पर साइटों और सेवाओं के साथ काम करने का एक नया तरीका है। ''

एम, बदले में, फेसबुक मैसेंजर में निर्मित एक निजी सहायक होगा। इसकी मदद से फूलों, रेस्तरां और होटल के कमरों में टेबल, टेलीफोन कंपनी को अनुरोध भेजना आदि संभव होगा।

लेवी ने चीयर और लेब्रन से स्पष्ट सवाल पूछा कि क्या तकनीक लोगों से रोजगार लेगी। लेब्रन ने कहा कि, इसके विपरीत, एम को एक ट्रेनर और कई डोमेन की आवश्यकता होगी, इसलिए एक अर्थ में, अतिरिक्त नौकरियां बनाई जाएंगी।

भावनाएँ

तब लेवी ने द न्यू यॉर्क टाइम्स के कालीन जॉन मार्कोव और स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के जेरी कापलान को डॉक्यूमेंट्री ह्यूमन्स नॉट अप्लाई के लेखक के रूप में बुलाया ।

मार्कोव ने स्टैनफोर्ड में अपने वर्षों के बारे में बात की, जहां कृत्रिम बुद्धि पर अलग-अलग विचार रखने वाले दो शिविर थे - पूर्व ने पूरी तरह से स्वायत्त प्रणालियों पर काम किया, बाद वाले ने लोगों की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए कृत्रिम बुद्धि का इस्तेमाल किया। दोनों शिविरों ने विशेष रूप से संवाद नहीं किया। मार्कोव ने पहले और दूसरे शिविर दोनों में प्रक्रिया की निगरानी की।

"उनके पास एक विकल्प था कि भविष्य के लोगों को बनाना है या नहीं," उन्होंने कहा।

जब यह रोबोट रोबोट और लोगों के साथ उनके संबंधों की बात आई, तो लेवी ने 2013 की फिल्म "शी" को याद किया, जिसमें एक आदमी ऑपरेटिंग सिस्टम के प्यार में पड़ जाता है।

चीयर ने कहा कि जब उन्होंने फिल्म देखी, तो उन्होंने लगातार विश्लेषण और भविष्यवाणी करने की कोशिश की कि ओएस इंजीनियर को जवाब देगा। हालाँकि, जब "वह" बहुत भावनात्मक रूप से काम करने लगी, तो उसने अपने हाथ नीचे कर लिए।

"वास्तव में, हम अभी भी उस समय से बहुत दूर हैं जब मशीनों में भावनाएं हैं," चीयर ने कहा।

प्रतिभागियों ने लोगों की भावनाओं को समाप्त करने और चारों ओर हर चीज को मानवीय बनाने की प्रवृत्ति के बारे में बात की। मार्कोव ने कहा कि वास्तव में, ट्यूरिंग टेस्ट मानव जाति की अशक्तता के लिए एक परीक्षा है।

“आवश्यकताएं अविश्वसनीय रूप से कम हैं। हम कुछ भी करने के लिए तैयार हैं, ”उन्होंने कहा।

फिर ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय की सनसनीखेज रिपोर्ट में यह आया कि संयुक्त राज्य अमेरिका में सभी व्यवसायों के 47% स्वचालित हो सकते हैं।

कपलान और मार्कोव दोनों ने कहा कि कई व्यवसायों को मानवीय भागीदारी की आवश्यकता होती है।

कपलन ने कहा, "कोई भी निर्माता के पास नहीं आना चाहता है, जो कहेगा कि उसे अपनी आवाज में रोबोट के खो जाने का पछतावा है।" बिंदु पूरी तरह से अलग है: हमें लोगों को बदलने के लिए व्यवसायों को स्वचालित करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन अलग-अलग कार्यों और प्रक्रियाओं को, लोगों की भागीदारी की आवश्यकता नहीं है।

विश्लेषण

मनुष्यों और रोबोटों के बीच तनाव का कारण स्पष्ट रूप से हुआ करता था, यह कहना है क्रिश्चियन हैमंड ऑफ नैरेटिव साइंस का। उम्मीद थी कि वे सिर्फ हम सभी को मार देंगे। अब, हालांकि, समस्या और भी गंभीर है - रोबोट हमारी नौकरियों को दूर करने जा रहे हैं।

हेमंड ने बताया कि कैसे कंपनी द्वारा विकसित की गई नैरेटिव साइंस और क्विल सेवा ने कंपनी की त्रैमासिक रिपोर्टों पर डेटा एकत्र करके और फोर्ब्स के लिए एक पूर्ण पत्रकारिता लेख तैयार करके एक धूम मचा दी। यह उम्मीद की गई थी कि एक पत्रकार के पेशे ने मौत की सजा पर हस्ताक्षर किए।

"हम विश्लेषण कर सकते हैं कि वे क्या करते हैं और कैसे करते हैं, आवश्यक डेटा एकत्र करके, समझते हैं कि हमें क्या कहने की आवश्यकता है, और फिर इसे सभी लिखित रूप में रखें," हैमंड ने कहा।

हालांकि, आंकड़ों के साथ छेड़खानी से रोबोट पत्रकारों की विरासत का निर्माण नहीं हुआ, लेकिन विश्लेषकों के काम के स्वचालन के लिए। हैमंड ने इसे सरल रूप से समझाया: दुनिया में इतना डेटा उत्पन्न हो रहा है कि कोई भी विश्लेषक इसे संसाधित करने के लिए पर्याप्त नहीं है।

इसके अलावा, हम निजीकरण के युग में रह रहे हैं, और छोटी कंपनियों के क्रेडिट कार्ड स्टेटमेंट का विश्लेषण करने और लोगों के बजाय लेख लिखने के लिए और अधिक कुशलता से पैसे खर्च करने के बारे में सुझाव उत्पन्न करने के लिए क्विल का उपयोग करना समझ में आ सकता है।

टच आईओटी उपकरणों के संचालन पर वित्तीय पोर्टफोलियो या रिपोर्ट के लिए टिप्पणियां उत्पन्न करने के लिए आप क्विल का उपयोग भी कर सकते हैं।

“डेटा विश्लेषण 21 वीं सदी का सबसे आकर्षक पेशा था। अब, यह स्वचालन के लिए सिर्फ अगला उम्मीदवार है, ”हैमंड ने कहा।



इसके द्वारा तैयार अनुवाद: greebn9k (सर्गेई ग्रिबिएनक), सिल्मारिलियन (एंड्रे खखरेव)

Source: https://habr.com/ru/post/hi386761/