मशीन लर्निंग के बारे में जादुई सोच वास्तविक एआई को करीब नहीं लाएगी

"कोई भी पर्याप्त रूप से उन्नत तकनीक," साइंस फिक्शन आर्थर क्लार्क के ग्रे कार्डिनल ने लिखा , "जादू से अविभाज्य है।" यह उद्धरण, जो प्रौद्योगिकी को बढ़ावा देने वाले प्रशंसकों को अथक रूप से उद्धृत करता है, संभवतः क्लार्क द्वारा बनाया गया सबसे विनाशकारी बयान बन गया है, क्योंकि यह प्रौद्योगिकी पर हमारे सम्मोहित विस्मय को प्रोत्साहित करता है और महत्वपूर्ण सोच को निष्क्रिय करता है। क्योंकि जब यह "जादू" की बात आती है, तो परिभाषा के अनुसार यह कुछ अकथनीय होगा। इस बारे में सवाल पूछने का कोई मतलब नहीं है; बस इसे स्वीकार करें जैसा कि है, आराम करें और अविश्वास को डुबो दें।

अब सभी जादुई सोच अपने आप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को आकर्षित करती है। उत्साही लोग इसका वर्णन करते हैं जैसे कि यह पहिया के बाद से सबसे महत्वपूर्ण आविष्कार था। निराशावादी इसे मानवता के लिए एक संभावित खतरे के रूप में देखते हैं: पहली "स्मार्टेस्ट" मशीन जो हम बनाते हैं वह मानवता के अंत की शुरुआत होगी; एकमात्र सवाल यह है कि क्या कार हमें पालतू जानवर के रूप में रखेगी।

दोनों मामलों में, एआई की क्षमताओं में लोगों के विश्वास और इस तकनीक के बारे में उनके ज्ञान के बीच उलटा संबंध दिखाई देता है। विशेषज्ञ सतर्क आशावाद हैं, और उत्साही समर्थक इस बात से अनजान हैं कि उनके द्वारा निकाला गया एआई वास्तव में मशीन लर्निंग (एमओ) और बड़े डेटा का एक सांसारिक संयोजन है।

मशीन लर्निंग "सीखने" की क्षमता वाली मशीनों को सशक्त बनाने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करता है-यह है, पूर्व प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना किसी विशेष कार्य के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डेटा का उपयोग करें। एमआई प्रणाली एल्गोरिदम का एक गुच्छा है जो इनपुट के रूप में डेटा की एक धारा लेती है, और लिंक, सहसंबंध, सिफारिशें और, शायद, यहां तक ​​कि समाधान भी देती है। यह तकनीक पहले से ही हर जगह उपयोग की जाती है: Google, अमेज़ॅन, फेसबुक, नेटफ्लिक्स, स्पॉटिफ़ और इत्यादि के साथ हमारी लगभग कोई भी बातचीत, एमआई सिस्टम की मध्यस्थता के माध्यम से होती है। यह इस बिंदु पर पहुंच गया कि प्रमुख एआई गुरु में से एक, एंड्रयू यून , एमओ की तुलना बिजली से करता है।

कई कंपनी के निदेशकों के लिए, एक मशीन जो अपने ग्राहकों के बारे में अधिक जान सकती है, वे कभी भी जादुई लगती हैं। उस क्षण की कल्पना कीजिए जब वॉलमार्ट ने पाया कि उन सभी चीजों के बीच जो संयुक्त राज्य अमेरिका में उपभोक्ताओं ने तूफान की चेतावनी के बाद स्टॉक किया था, सामान्य सेट के अलावा, बीयर और स्ट्रॉबेरी कुकीज़ पॉप टार्ट थे । और, अनिवार्य रूप से, जादू प्रौद्योगिकी के लिए निगमों का उत्साह जल्द ही सुपरमार्केट के लिए खरीद से परे चला गया और सरकार को स्थानांतरित कर दिया गया। MoD ने जल्दी से यातायात भीड़ की भविष्यवाणी की, कानून का भविष्य कहनेवाला नियम (MO उन क्षेत्रों को चिह्नित करने में मदद करता है जहां अपराध "होने" की संभावना है), पैरोल के बारे में निर्णय, और इसी तरह। इस पागल विकास के बहाने दक्षता में वृद्धि हुई है, कानून के अनुपालन पर बेहतर नियंत्रण, अधिक "उद्देश्य" निर्णय लेने और निश्चित रूप से अधिक उत्तरदायी उपयोगिताओं।

फ़ोकस में यह क्रमिक बदलाव किसी का ध्यान नहीं गया। आलोचकों का कहना है कि पुराने कंप्यूटर का "कचरा, कचरा" में मॉस्को क्षेत्र पर लागू होता है। यदि वह डेटा जिस पर मशीन "सीखती है" पक्षपाती है, तो इसका आउटपुट इस पूर्वाग्रह को प्रतिबिंबित करेगा । यह सामान्यीकृत किया जा सकता है; शायद हमने एक ऐसी तकनीक का निर्माण किया है - जिससे आप के लिए कौन सी फिल्म देखने की सिफारिशें हैं - सामाजिक, आर्थिक और सांस्कृतिक असमानता को बढ़ाने वाले कारक में बदल सकती हैं ।

मॉस्को क्षेत्र की इस सभी सामाजिक आलोचना के साथ, किसी ने भी विचार की तकनीकी दक्षता पर सवाल नहीं उठाया - अर्थात, यह माना जाता था कि कोई भी गलत निर्णय जो इसे उत्पन्न करता है, केवल इनपुट डेटा में कमियों पर निर्भर करता है। लेकिन अब यह आश्वस्त धारणा काफी विवादास्पद है। हाल ही में एनआईपीएस (न्यूरल इन्फॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम) सम्मेलन में, एमओ विशेषज्ञों की बड़ी वार्षिक बैठक, अली रहिमी, क्षेत्र में मान्यता प्राप्त सितारों में से एक, ने दर्शकों में एक बौद्धिक ग्रेनेड फेंका। एक उल्लेखनीय व्याख्यान में, उन्होंने मध्ययुगीन कीमिया के साथ एमओ की तुलना की। ज्ञान के दोनों क्षेत्र एक निश्चित स्तर तक काम कर रहे हैं - रसायनविदों ने धातु विज्ञान और कांच बनाने का आविष्कार किया; MO शोधकर्ताओं ने ऐसी मशीनें बनाई हैं जो Go में लोगों को हरा सकती हैं और चित्र से वस्तुओं की पहचान कर सकती हैं। लेकिन जिस तरह कीमिया में वैज्ञानिक आधार का अभाव था, उसी तरह एमओआई की कमी रहीमी के अनुसार है। उनका तर्क है कि शोधकर्ता अक्सर अपने गणितीय मॉडल के काम के सिद्धांतों की व्याख्या नहीं कर सकते हैं - उनके पास अपने उपकरणों की स्पष्ट और विस्तृत समझ नहीं है, और इस अर्थ में वे वैज्ञानिकों की नहीं, बल्कि कीमियागर की भूमिका में काम करते हैं।

क्या फर्क पड़ता है? निश्चित रूप से हाँ। जैसा कि रहीमी कहते हैं: “हम ऐसे सिस्टम बना रहे हैं जो स्वास्थ्य सेवा का प्रबंधन करते हैं और नागरिक मामलों में मध्यस्थ के रूप में काम करते हैं। हम चुनाव को प्रभावित करेंगे। "मैं एक ऐसे समाज में रहना पसंद करूंगा, जिसकी प्रणालियाँ सत्यनिष्ठ, कठोर, व्यापक ज्ञान पर आधारित हों, न कि सचेतन पर।"

मुझे भी। बिजली के आधार पर, हमने वह बनाया जिसे हम सभ्यता कहते हैं। लेकिन कम से कम हम समझ गए कि यह क्यों और कैसे काम करता है। अगर रहीमी सही हैं, तो एआई के मामले में, हम अभी तक इसके करीब नहीं आए हैं। तो आइए इसके बारे में जादुई तरीके से सोचना बंद करें।