अगर कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाली मशीनें हो जाएं तो क्या होगा?

सैकड़ों वर्षों से अलौकिक जीवन की खोज में, हम पा सकते हैं कि हमारा पहला संपर्क कार्बनिक प्राणियों के साथ बिल्कुल भी नहीं है

लिटिल सोम्ब्रेरो गैलेक्सी, या एनजीसी 7814

हमें एक समस्या है। 10 बिलियन साल पुरानी एक आकाशगंगा को कम से कम एक प्रजाति के लिए अपने कचरे को तोड़कर तारों में बसने के अवसरों से भरा होना चाहिए, जिससे सभी निचे की ओर निकले। यह तथ्य कि ये जीव हमारे पास नहीं आए थे, हमें फ़र्मी विरोधाभास की ओर ले जाते हैं - यदि जीवन एक अविश्वसनीय दुर्लभ घटना नहीं है, तो सब कुछ कहाँ है? बुद्धिमान जीवन के संकेतों की तलाश में आकाश को स्कैन करने के प्रयास विफल हो गए हैं, जो केवल विरोधाभास को पुष्ट करता है। शायद इंटरस्टेलर स्पेस के अंतहीन रसातल और संकीर्ण समय सीमा, जिसमें एक दूसरे से सुनने के लिए पर्याप्त रूप से छोटी दूरी पर स्थित संचार के लिए सक्षम प्राणी हैं, को दोष देना है। एक विशाल महासागर में रात में गुजरने वाले छोटे जहाजों की तरह मन हो सकता है। आमने-सामने की बैठकें बेहद असामान्य हो सकती हैं।

गैलेक्सी की महान चुप्पी के लिए एक और स्पष्टीकरण यह हो सकता है कि कोई भी जीवित बुद्धि हमसे अलग हो सकती है, इतना विकसित हो सकती है कि हम इसके रूपों या व्यवहार की कल्पना भी नहीं कर सकते। नतीजतन, इसका पता लगाना और पहचानना लगभग असंभव हो जाएगा। बहुत निराशाजनक है।

लेकिन अभी भी एक अवसर है, इन चरम सीमाओं के बीच स्थित है, और सबसे बड़ी संभावना है। जब, अंत में, हमारी पहली बैठक या गतिविधि की खोज होती है, तो मशीन खुफिया हमारे टकटकी में दिखाई दे सकती है।

यह विचार बिल्कुल भी नया नहीं है। 1940 के दशक में, गणितज्ञ जॉन वॉन न्यूमैन ने गैर-जैविक स्व-प्रजनन प्रणाली के अस्तित्व की संभावना का अध्ययन किया था जो पूरी तरह से गिनते हैं और उन्हें नियंत्रित करने वाले दिमाग की आवश्यकता नहीं होती है। बाद में 1980 के दशक में, अन्य लोगों ने स्वायत्त, स्व-प्रजनन उपकरणों के लिए आवश्यक वास्तविक इंजीनियरिंग प्रौद्योगिकियों पर विचार करके इस अवधारणा का विस्तार किया जो अंतरिक्ष में यात्रा कर सकते हैं; ये मशीनें ब्रह्मांड के चारों ओर घूम सकती हैं और उनमें से अधिक से अधिक निर्माण के लिए कच्चे माल की खोज कर सकती हैं, जिससे अंतरिक्ष से ऊर्जा प्राप्त करने के लिए या सितारों के बीच मानव बस्तियों के लिए एक बुनियादी ढांचा तैयार किया जा सकता है [यह विचार श्रृंखला स्टारगेट / लगभग के लेखकों द्वारा व्यक्त किया गया था। ट्रांस।]।

लेकिन अगर ऐसे उपकरणों में वास्तविक कृत्रिम बुद्धिमत्ता होती, तो वे जाहिर तौर पर एक अधिक जटिल मिशन होते। इसका उद्देश्य क्या होगा, और ऐसी मशीनों में किस प्रकार का AI होगा? एक एलियन मशीन के साथ एक बैठक हमें इस पहेली को सुलझाने में मदद कर सकती है।

संभावनाओं में से एक यह है कि यह मशीन संज्ञानात्मक या विश्लेषणात्मक क्षमताओं के मामले में किसी व्यक्ति से बेहतर होगी। ऐसी AI को समझना बहुत मुश्किल होगा, या तो जटिल प्रेरणा के कारण, या संचार की बैंडविड्थ से संबंधित व्यावहारिक बाधाओं के कारण। इस तरह के एक उपकरण के लिए, हमारे साथ एक बातचीत एक बच्चे के साथ एक बातचीत के समान होगी, या शेक्सपियर के एकत्र किए गए कार्यों पर चित्रलेखों की मदद से चर्चा करने का प्रयास होगा। एक बड़ी डेटा स्ट्रीम को संसाधित करने के लिए अनुकूलित एक एलियन सिस्टम यह देखने के लिए भी पर्याप्त रूप से धीमा नहीं हो सकता है कि हम इसके साथ संवाद करने की कोशिश कर रहे हैं, क्या हम इसके लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करेंगे या नहीं।

एलियन एआई भी अपनी मशीन प्रकृति के कारण बहुत डरावना हो सकता है: किसी तरह की एनिमेटेड चीज, जिसमें गैर-जीवित भाग शामिल होते हैं, मिट्टी या मिट्टी से बने एक गोले की क्लासिक कहानी की बहुत याद दिलाता है। भले ही जैविक विदेशी दिखने में चौंकाने वाला है, लेकिन वह निश्चित रूप से हमारे साथ कुछ समानताएं रखेगा। हम खुद को समझा सकते हैं कि विकास पहचानने योग्य व्यवहार और इरादों की ओर जाता है, जिनसे हम सहानुभूति भी रख सकते हैं। एक कृत्रिम प्राणी को विकास के इन सभी नियमों का पालन करने की आवश्यकता नहीं होगी, जो विदेशी अलगाव को एक नए स्तर पर लाएगा।

एक विदेशी एअर इंडिया के साथ एक बैठक हमें न केवल हमारे संभावित भविष्य को दिखाएगी, बल्कि यह संभवतः हमारे विश्वदृष्टि में एक अजीब बदलाव के रूप में भी काम करेगी। जब 16 वीं शताब्दी में निकोलस कोपरनिकस ने सुझाव दिया कि पृथ्वी ब्रह्मांड का केंद्र नहीं है [ज्ञात हेलियोसेंट्रिक सिद्धांतों का पहला प्रस्ताव 3 वीं शताब्दी ईसा पूर्व में समोस के अरिस्टार्चस द्वारा प्रस्तावित किया गया था, हालांकि, तब ऐसा प्रभाव / लगभग ऐसा नहीं था। अनुवाद।], उन्होंने एक महत्वपूर्ण रूप से महत्वपूर्ण वैज्ञानिक विचार के विकास का शुभारंभ किया: एक लौकिक पैमाने पर हम कुछ विशेष या महत्वपूर्ण नहीं हैं। लेकिन एक विदेशी एअर इंडिया के साथ एक बैठक इस समझ को उल्टा कर सकती है: यदि केवल बुद्धि हम मिलते हैं, तो यह कृत्रिम है, यह पता चलता है कि हम कुछ विशेष हैं।

यदि हम अपने ब्रह्माण्ड संबंधी भ्रमण पर AI का सामना करते हैं, तो यह शब्द के पूर्ण अर्थ में उचित नहीं होगा। मुझे लगता है कि हम कुछ विशेष बुद्धि के साथ मिलेंगे - वैज्ञानिक कार्यों में बेहद सक्षम, लेकिन अन्यथा बहुत सीमित।

पृथ्वी पर यहाँ एक हालिया उदाहरण अल्फ़ागो मास्टर हो सकता है, एक प्रणाली जो लोगों के द्वारा खेले जाने वाले खेलों की एक बड़ी सूची से सीखते हुए बोर्ड ऑफ़ गो खेल खेलती है। लिखने के एक साल बाद, उसने सर्वश्रेष्ठ मानव खिलाड़ियों को पीटना शुरू कर दिया। उसके बाद सिस्टम का अगला संस्करण अल्फ़ागो ज़ीरो कहलाया। खेलों के ऐतिहासिक आंकड़ों का सहारा लिए बिना, 40 दिनों के प्रशिक्षण के बाद, इस नए एआई ने अपने सिलिकॉन पूर्वज और किसी भी जीवित व्यक्ति की तुलना में बेहतर खेलना शुरू कर दिया। एक अन्य विकल्प, अल्फ़ाज़ेरो को प्रशिक्षित करने के लिए केवल 24 घंटे लगते थे और अल्फ़ागो ज़ीरो के अच्छी तरह से प्रशिक्षित संस्करण - साथ ही अन्य कार्यक्रम जो शतरंज और शोगी दोनों खेलते हैं, कभी-कभी जापानी शतरंज कहलाते हैं। विशेषज्ञ खिलाड़ियों के साथ एक साक्षात्कार पढ़ें, और आप देखेंगे कि ये मशीनें भी लोगों की तरह नहीं खेलती हैं - उनकी रणनीतियाँ विदेशी हैं और अनजानी लगती हैं।

ये सभी अल्फा एक विशेष मशीन का एक उदाहरण हैं। इस तरह के एआई हमें पहुंच के बहुत किनारे पर वैज्ञानिक सवालों के पहाड़ का जवाब देने में मदद करेंगे। अल्फा सिस्टम के पीछे शोधकर्ता पहले से ही प्रोटीन फोल्डिंग के रहस्य पर चर्चा कर रहे हैं - कैसे अमीनो एसिड चेन महत्वपूर्ण जैविक गुणों के साथ संरचनाओं में मोड़, मोड़ और मोड़ते हैं। इसके साथ काम करने वाले आणविक कानून समझ में आते हैं, लेकिन यह अनुमान लगाना बेहद मुश्किल है कि किसी विशेष कॉन्फ़िगरेशन में क्या बदलाव आएगा। यह वास्तव में कुछ भविष्य के अल्फाफॉल्ड जीरो के लिए एक चुनौती की तरह लगता है।

या आधुनिक विज्ञान के अन्य कार्यों को लें। ब्रह्मांड संबंधी सिमुलेशन, जलवायु और मौसम की भविष्यवाणियां भौतिक घटनाओं जैसे गुरुत्वाकर्षण, द्रव की गतिशीलता और ऊष्मागतिकी पर निर्भर करती हैं। कंप्यूटर प्रोग्राम इन परिघटनाओं का डिजिटलीकरण करते हैं, जो कि परस्पर क्रिया और गति के अरबों पुनरावृत्तियों की गणना करते हैं। लेकिन ये गणना अभी भी प्रोसेसर की गति और सटीकता से सीमित हैं। इन-इन-डीप और सेल्फ-लर्निंग के साथ एआई इन गहन संख्यात्मक सिमुलेशन की तुलना में एक बेहतर भविष्यवक्ता हो सकता है, जो एक नीरस, व्यवस्थित दृष्टिकोण द्वारा सीमित है। एक विशेष मशीन का अंतर्ज्ञान इन सभी चक्रों के माध्यम से कूदने में सक्षम हो सकता है और इसके पिक्सेलेटेड संस्करण को पुन: पेश करने में कठिनाई के बजाय संभाव्य उत्तर "देख" सकता है। इसी तरह, एक विशेष मशीन का अंतर्ज्ञान वैज्ञानिक कटौती और खोज की जड़ प्रक्रिया पर लागू हो सकता है। सभी संभावनाओं का अभी तक पता लगाया जाना बाकी है, लेकिन वे असाधारण हो सकते हैं। विशिष्ट मशीनें खोजों और अनुसंधान की संभावनाओं का विस्तार करने में इतनी उपयोगी और क्रांतिकारी हो सकती हैं कि कुछ और दिलचस्प देखने के लिए प्रेरणा नहीं होगी।

यदि हम मशीनों के विकास के लिए इस योजना को विकसित करते हैं, तो यह पूरे ब्रह्मांड में होने वाले पैटर्न को प्रदर्शित कर सकता है और अंतरिक्ष अन्वेषण की प्रकृति को प्रभावित करता है। विशिष्ट एआई जैविक जीवन को अंतरतारकीय दूरियों के माध्यम से पहुंचने की अनुमति देने के लिए आदर्श उपकरण बन सकते हैं: जीव विज्ञान की तुलना में अधिक विश्वसनीय और वैज्ञानिकों के अंतरिक्ष में पहली बार वैज्ञानिकों को अंतरिक्ष में भेजने के बारे में नैतिक सवाल उठाने के लिए पर्याप्त स्मार्ट नहीं है। अंतरिक्ष में ऐसे लाखों शोधकर्ताओं का प्रक्षेपण एक अपरिहार्य कदम है [यह यूरी मिलनर - ब्रेकथ्रू इनिशिएटिव ] द्वारा प्रायोजित पहल है । उन्हें अन्य सितारों और ग्रह प्रणालियों में भेजा जा सकता है, और उन स्थानों की सबसे दिलचस्प विशेषताओं को पहचानने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है, खगोल भौतिकी से जीवन की उपस्थिति तक। ये मशीनें उनके जैविक रचनाकारों की प्रेरणा को दर्शाती हैं: शायद थोड़ी जिज्ञासा, शायद कुछ और।

अंतरिक्ष का पता लगाने के लिए विशेष मशीनों के लिए एक और महान कारण तब होता है जब एक अधिक शक्तिशाली सामान्य-उद्देश्य एआई बनाने के बारे में सोचते हैं। यह संभव है कि IION को कई छोटे विशेष AI से बनाया जा सकता है, जिनमें से प्रत्येक एक विशिष्ट, जटिल संज्ञानात्मक कार्य में लगा हुआ है, एक साथ इकट्ठा किया गया है। ये कनेक्शन स्थानीय या बिखरे हुए हो सकते हैं, जो जैविक तंत्रिका सर्किट की वास्तुकला से मिलता जुलता है। कर अनुकूलन में, प्राकृतिक भाषा में, गणना में, चेहरे की पहचान में एक विशेषज्ञ हो सकता है। कोई एआई की कल्पना कर सकता है, जिसका काम यह सीखना होगा कि विशेष एआई को ION की तरह कैसे मिलाया जाए - विकासशील इंटेलिजेंस के लिए क्रेच जैसा कुछ।

एआई के लिए सबसे मुश्किल काम असली दुनिया की जटिलता के साथ विशेषज्ञों की टीम को परिचित करना होगा। प्रकृति निश्चित लक्ष्यों को प्राप्त करने में शामिल नहीं है; यह शोर, दुर्घटनाओं और बातचीत भागों के खरबों से भरा है। उदाहरण के लिए, भ्रूण के गठन के बहुत ही क्षण से, यह निरंतर परिवर्तन से गुजरता है। सबसे पहले, ये केवल कुछ कोशिकाएं हैं जो आणविक स्तर पर दुनिया के साथ संवाद करती हैं। भ्रूण के विकास के साथ, प्रकाश, ध्वनि, स्पर्श और गंध को रिकॉर्ड करने के लिए अंगों की जटिलता - अनुभव प्राप्त करने के लिए पोर्टल - विस्तार।

संक्षेप में, AI बनाने वाले प्राणियों के लिए उस पर सुधार करने का सबसे अच्छा तरीका यह होगा कि वह उसे और उसके घटकों को बेकार यूनिवर्स का पता लगाने की अनुमति दे। एक एकल ग्रह जटिल और जानकारी से भरपूर हो सकता है, लेकिन अंतरिक्ष लाखों, अरबों, प्राकृतिक परीक्षण ट्यूबों के अरबों का प्रतिनिधित्व करने वाली दुनिया से भरा है, जिनमें से प्रत्येक की प्राकृतिक चयन और अवसरों के बारे में अपनी कहानी है। सितारों के बीच विशेष AI फैलाने से हमें इन अंतहीन प्राकृतिक प्रयोगों और आदानों का लाभ उठाने का एक तरीका मिल जाता है।

एक बेहतर AI बनाने का मार्ग केवल कुछ कृत्रिम साधनों द्वारा जैविक विकास के समानांतर हो सकता है। मानव मस्तिष्क के विकास के बारे में सोचें। मुख्य प्रक्रिया रिट्रीट की अनुमति नहीं देती है। यह इस तथ्य से शुरू होता है कि स्टेम कोशिकाएं मूल संरचना, तंत्रिका ट्यूब को जल्दी से उत्पन्न करती हैं, हर घंटे 15 मिलियन डिवीजनों की गति से गुणा करती हैं, और विकासशील भ्रूण से जुड़ती हैं। मस्तिष्क की इस अद्भुत असेंबली का प्रशिक्षण के बाद किया जाता है - मस्तिष्क रूपरेखा बनाता है और उन्हें काट देता है क्योंकि अनुभव अपना अनूठा जीवन पथ बनाता है। और यद्यपि हम अविश्वसनीय रूप से लचीले हैं और सभी प्रकार के कौशल और ज्ञान को जानने और सीखने में सक्षम हैं, व्यक्तियों के रूप में, हम भी दुर्भाग्य से, आनुवंशिक संरेखण द्वारा सीमित हैं जो हमारे पास था। और स्पष्ट रूप से, हालांकि हम लगातार सीख सकते हैं और बदल सकते हैं, हम अपने जीवन भर में शायद ही कभी नई अद्भुत प्रतिभाएं विकसित करते हैं।

एक मशीन इतनी सीमित नहीं हो सकती है, खासकर अगर इसके महत्वपूर्ण हिस्से अंतरिक्ष की खोज में लगे हुए हैं, जिसे बदलने और कुछ नया करने में सक्षम होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक बड़ी खुफिया के विशेष घटक कभी-बदलते सर्किट में दिखाई और गायब हो सकते हैं। कुछ संज्ञानात्मक कौशल कुछ संदर्भों में काम आ सकते हैं, लेकिन अन्य स्थितियों में हस्तक्षेप कर सकते हैं। दूसरे शब्दों में, मशीन बुद्धि अत्यंत लचीली, परिवर्तनशील और तेज़ गति वाली हो सकती है। नतीजतन, एक विशाल विविध एआई चिड़ियाघर अंतरिक्ष में दुबक सकता है।

एक अर्थ में, ऐसी एआई सूक्ष्मजीवीय मशीनों से मिलती-जुलती है जो पृथ्वी पर जीवन के सबसे आगे हैं - बुद्धि की सबसे छोटी इकाइयों का निर्माण, जो ब्रह्मांड को पार करती हैं, और एक साथ मिलकर, जैसा कि जीवविज्ञानी लिन मारगुलिस ने सुझाव दिया, बहुकोशिकीय जीव, बड़ा जीव और स्वयं मन बनाने के लिए। इसके अलावा, जब जैविक प्रजातियां लंबे समय से प्राकृतिक चयन या आत्म-विनाश की एक अथक धारा में मर गई हैं, तो ऐसी मशीनें रह सकती हैं।

पृथ्वी से परे AI को पहचानना मुश्किल हो सकता है। जिस तरह 12 वीं शताब्दी के मंगोलियाई स्टेप्पे के कुछ निवासी एक रोबोट को जादुई और अर्थहीन दोनों मानते हैं, हम एक अरब वर्ष की आयु के साथ विशेष मशीनों के अस्तित्व को पहचानने या व्याख्या करने में सक्षम नहीं हो सकते हैं। इसके विपरीत, ये मशीनें हमारे साथ या सामान्य रूप से, किसी भी अन्य खुफिया से बातचीत की तलाश नहीं कर सकती हैं।

लेकिन एक विशेष मशीन के साथ एक मान्यता प्राप्त बैठक भी सब कुछ बदल देगी। वह हमें बताएगा कि आकाशगंगा बुद्धिमत्ता से भरी है, और इस धारणा को भड़काने में सक्षम होगी कि हमारे भविष्य में जैविक उपस्थिति का लोप हो सकता है। और सबसे महत्वपूर्ण बात, यह खोज हमें बता सकती है कि फिलहाल हम केवल प्राकृतिक दिमाग हो सकते हैं जो इन सभी तथ्यों से अवगत है। ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई शोधकर्ताओं का उत्पादन करने में सक्षम जीव विज्ञान इन इंटरस्टेलर मशीनों के जीवनकाल की तुलना में बहुत कम समय के पैमाने पर विकसित या मर जाता है, और हम पहले से ही एक 10 अरब वर्ष पुरानी आकाशगंगा में रहते हैं [लेखकों ने एक बहुत ही समान विचार व्यक्त किया टीवी श्रृंखला स्टारगेट यूनिवर्स / लगभग। ट्रांस।]।

एलियन एआई की खोज हमारे लिए अंतरिक्ष का अध्ययन करने का मार्ग खोल सकती है, इसे उजागर कर सकती है। यह हमें इसके रचनाकारों की प्रकृति, इन बौद्धिक पूर्वजों के बारे में भी विचार दे सकता है जिनके पास जैविक रूप हो सकता है। यह शोध प्रक्रिया कैसे दिखेगी, इसकी कल्पना करना बेहद मुश्किल है। यहां तक ​​कि एकमात्र विशेष एआई एक उपकरण नहीं हो सकता है, लेकिन छोटे घटकों का एक झुंड है, जिसे वर्गीकृत करना बहुत मुश्किल होगा। हालांकि, कल्पना करें कि साक्षात्कार या असहमति से, हम अंततः दूसरे के एआई की उत्पत्ति के रहस्य को सुलझाने में सक्षम होंगे। हम एक और जैविक प्रजाति के अस्तित्व के प्रमाण पा सकते हैं, या हम यह पता लगा सकते हैं कि विकास की पूरी श्रृंखला में केवल मशीनें हैं।

Caleb Scharf न्यूयॉर्क के कोलंबिया विश्वविद्यालय में Astrobiology के निदेशक हैं। वह एक्स्ट्रासोलर ग्रहों और खगोल विज्ञान (एक्स्ट्रासोलर ग्रहों और खगोल विज्ञान, 2009) के लेखक हैं।