एक बार फिर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में

स्रोत

पहाड़ की दहलीज पर भारी खड़े थे
मैं अपने गाल के पैर तक गिरता हूं।
और वह डेज़ी अभी तक बढ़ी नहीं है
जिस पर मैं खुद को बताता हूं।

रॉबर्ट क्रिसमस

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक तेजी से बढ़ती तकनीक है, जो आज की तुलना में अधिक बार बात करने लायक है। यह इस तरह के पूरक तकनीकों के साथ-साथ तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग (जिससे इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) हाल ही में जुड़ा हुआ है) के रूप में तेजी से विकसित हो रहा है, और अफवाहों के अनुसार, यह पूरी दुनिया को संभालने वाला है। और हमारी सीधी मदद से। वे लगातार उसके बारे में बोल रहे हैं और लिख रहे हैं, लिख रहे हैं और बात कर रहे हैं। AI पहले से ही जटिल मॉडलिंग में, गेम्स में, मेडिकल डायग्नॉस्टिक्स में, सर्च इंजन में, लॉजिस्टिक्स में, मिलिट्री सिस्टम में और भी बहुत कुछ करने के लिए प्रयोग किया जाता है, जो भविष्य में आने वाले भविष्य को पूरा करने का वादा करता है और संभवतः पूरे पोस्ट-इंडस्ट्रियल लैंडस्केप को “फावड़ा” करता है। और उन्होंने इस तरह से साहित्यिक रचनाएँ भी लिखनी शुरू कीं: “एक बार एक सुनहरे घोड़े की नाल और उसके बालों में एक सुंदर बैंगनी फूल था। घोड़ा गाँव में एक फूल लाया, जहाँ राजकुमारी ने सोचा कि घोड़ा कितना सुंदर और अच्छा लग रहा है।

मैं क्या कह सकता हूं? "घोड़े, वे हैं।" हां, और राजकुमारियां पाई जाती हैं, जैसा कि आप जानते हैं, गांवों में अधिक ... हालांकि, एआई में सीखने की क्षमता है, इलफ और पेट्रोव के अविस्मरणीय लापीस ट्रुबेट्सकोय के विपरीत जो उपरोक्त पंक्तियों से ध्यान में आए थे। "पहला पैनकेक ढेलेदार है" न केवल साहित्य में होता है, इसलिए, अन्य सभी एआई प्रशंसकों को भी इसके लिए तैयार करना चाहिए।

और फिर भी, एआई एक मंत्र है कि प्रौद्योगिकीविदों, शिक्षाविदों, पत्रकारों और उद्यम पूंजीपतियों समय-समय पर दोहराते हैं जो मानव जाति की समस्याओं और अपने और प्रियजनों के लिए ध्यान आकर्षित करते हैं। विज्ञान और व्यवसाय के जाने-माने प्रतिनिधियों जैसे स्टीफन हॉकिंग, बिल गेट्स और एलोन मस्क के सामने कुछ विशेषज्ञ हाल ही में AI के भविष्य को लेकर चिंतित हैं, क्योंकि AI प्रौद्योगिकियों के आगे के विकास से पंडोरा का पिटारा खुल सकता है जब AI “जीवन” का प्रमुख रूप बन जाएगा। हमारे ग्रह। अन्य विशेषज्ञ एआई की विनाशकारी शक्ति पर अंकुश लगाने के लिए नैतिक मानकों के विकास के बारे में चिंतित हैं (हालांकि, एआई ने अभी तक कुछ भी नष्ट नहीं किया है), इसे सभ्यता की सामान्य भलाई के लिए निर्देशित किया।

लेकिन उदाहरण के लिए, पेंटागन ने पहले ही तय कर लिया है कि एआई एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जिसमें चीन और रूस को आगे बढ़ने से रोकने के लिए अधिकतम प्रयास करना आवश्यक है। इस संबंध में, संयुक्त राज्य अमेरिका में, रक्षा सचिव के नेतृत्व में, एक उपयुक्त एआई केंद्र बनाया जा रहा है।

वर्तमान में, सार्वजनिक क्षेत्र में एआई को क्या कहा जाता है, इसका एक महत्वपूर्ण हिस्सा केवल तथाकथित "मशीन लर्निंग" (एमएल - मशीन लर्निंग) है। विशेष रूप से, बिग डेटा एमएल तकनीक की मदद से, यह एक कंप्यूटर प्रोग्राम को सभी एकत्र किए गए डेटा से सीखने और बढ़ती सटीकता के साथ पूर्वानुमान / पूर्वानुमान जारी करने की अनुमति देता है क्योंकि वे स्वचालित (या मानव नियंत्रण में) निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित होते हैं। सामान्य तौर पर, एमएल एक एल्गोरिथम क्षेत्र है जो एल्गोरिदम को विकसित करने के लिए सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान और कई अन्य विषयों के विचारों को जोड़ता है जो आपको उपरोक्त करने की अनुमति देते हैं।

वैसे, आज एमएल का जन्म नहीं हुआ था। उद्योग में इसकी भूमिका को आमतौर पर 1990 के दशक की शुरुआत में समझा गया था, और 20 वीं शताब्दी के अंत तक होनहार कंपनियों जैसे कि अमेज़ॅन ने पहले ही अपने पूरे कारोबार में एमएल का इस्तेमाल किया था, धोखाधड़ी का पता लगाने, आपूर्ति श्रृंखलाओं का पूर्वानुमान लगाने या सिफारिशें करने के साथ महत्वपूर्ण समस्याओं को हल किया। उपभोक्ताओं को। जैसा कि अगले दो दशकों में कंप्यूटर के डेटा वॉल्यूम और कंप्यूटिंग संसाधन तेजी से बढ़े हैं, यह स्पष्ट हो गया है कि जल्द ही एमएल न केवल अमेज़ॅन का प्रबंधन करेगा, बल्कि लगभग किसी भी कंपनी जिसमें समाधान बड़े पैमाने पर डेटा से जुड़ा हो सकता है। एमएल एल्गोरिदम के क्षेत्र में विशेषज्ञों ने डेटाबेस के क्षेत्र में विशेषज्ञों के साथ सहयोग किया और स्केलेबल और विश्वसनीय एमएल सिस्टम बनाने के लिए सिस्टम वितरित किए, जिसके परिणामस्वरूप सिस्टम की सामाजिक और पर्यावरणीय सीमाएं व्यापक रूप से आगे बढ़ीं। आज, यह विचारों और तकनीकी प्रवृत्तियों का संलयन है जिसे एआई कहा जाता है।

दूसरी ओर, ऐतिहासिक रूप से, एआई शब्द 1950 के दशक के अंत में वापस आया, ताकि साइबरनेटिक्स के विकास के बारे में दिखाई देने वाले विचारों के उदय पर (अधिकांश भाग के लिए जहां इसे "छद्म विज्ञान" नहीं माना गया) एक वैज्ञानिक की ऐसी मादक आत्मा में डुबकी लगाने के लिए सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर को इंसानी बुद्धि के करीब रखने वाली इकाई को लागू करना। क्रांति इतनी करीब से लग रही थी, और कृत्रिम तर्कसंगत सार हम में से एक को प्रतीत होना चाहिए, यदि शारीरिक रूप से नहीं, कम से कम मानसिक रूप से। नया शब्द तुरंत विज्ञान कथा लेखकों द्वारा उठाया गया था, लेकिन वास्तविक जीवन में "नए निबंध" के रचनाकार वास्तव में भगवान की या बस प्रकृति की सफलताओं के करीब नहीं आए (जैसा कि नास्तिकों के बीच कहने के लिए प्रथागत है)।

उन दिनों में, एआई शब्द का उपयोग "उच्च स्तर" पर किया गया था, जो "कारण" और "सोचने" की लोगों की क्षमता के निकट था। विशेषज्ञों के अनुसार, इस तथ्य के बावजूद कि लगभग 70 साल बीत चुके हैं, उन सभी उच्च स्तरीय चर्चा और विचार अभी भी मायावी हैं और उन्हें कोई सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर कार्यान्वयन नहीं मिला है। उत्साही पिछली अपेक्षाओं के विपरीत, आज के सभी "वास्तविक" एआई मुख्य रूप से निम्न-स्तरीय पैटर्न मान्यता और गति नियंत्रण से संबंधित प्रौद्योगिकी के क्षेत्रों में बने हैं। और आंशिक रूप से आँकड़ों के क्षेत्र में डेटा पैटर्न की खोज और तार्किक रूप से संबंधित पूर्वानुमान के निर्माण पर केंद्रित है। यानी एआई में लंबे समय से प्रतीक्षित क्रांति अभी तक नहीं हुई है।

हालांकि, मानव मस्तिष्क के विपरीत, जिसके शीर्ष पर हमारी बुद्धि मौजूद है, एआई कार्बन परमाणुओं, प्रोटीन जीवन और सभी प्रकार के विकासवादी प्रतिबंधों पर निर्भर नहीं करता है। इसके लिए धन्यवाद, वह लगातार सीखने और सुधार करने में सक्षम है, और अंत में, वह मानवता को बहुत सारी दबाने वाली समस्याओं को हल करने की अनुमति देगा - जलवायु परिवर्तन से कैंसर तक। यह विचार, विशेष रूप से, मैक्स टेगमार्क द्वारा, एमटीआई के एक भौतिक विज्ञानी और तथाकथित "मानवता के भविष्य के लिए संस्थान" के सह-संस्थापक द्वारा साझा किया गया है। द वर्ज के साथ एक साक्षात्कार में, टेगमार्क ने तीन विकासवादी जीवन प्रारूपों (हमारे ग्रह पर) के अपने दृष्टिकोण को प्रस्तुत किया।

जीवन 1.0 बैक्टीरिया की विशेषता है, जिसे टेगमार्क कहता है "छोटे परमाणु एक सरल स्व-विनियमन एल्गोरिथ्म में एक साथ शामिल हुए।" बैक्टीरिया अपने जीवन के दौरान कुछ भी नया सीखने में सक्षम नहीं हैं, और उनके काम के तंत्र अत्यंत आदिम हैं - वे केवल उस दिशा में बदल सकते हैं जहां अधिक भोजन है। बदले में, उनके "सॉफ़्टवेयर" (आधुनिक वैज्ञानिक अब आसानी से सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर में मौजूद सभी चीजों को विभाजित करते हैं) का विकास केवल विकासवादी परिवर्तनों के ढांचे के भीतर संभव है।

लाइफ 2.0 लोगों में सन्निहित है। और, इस तथ्य के बावजूद कि किसी व्यक्ति के पास शरीर का एक कठोर परिभाषित और सीमित विकास है - "लोहा", उसे एक अधिक परिपूर्ण दिमाग के रूप में एक गंभीर लाभ भी है - "सॉफ्टवेयर" जो उसे अपने दम पर सीखने की अनुमति देता है। अपने स्वयं के विवेक पर अपने सॉफ़्टवेयर को बेहतर बनाने की क्षमता के लिए धन्यवाद, ज्ञान प्राप्त करना और विकासवादी विकास की प्रतीक्षा नहीं करना, लोगों ने इस ग्रह पर हावी होना शुरू कर दिया, आधुनिक सभ्यता और संस्कृति का निर्माण किया। फिर भी, सभी लाभों के बावजूद, हमारे सुधार की एक सीमा है। इसीलिए, समय के साथ, जीवन 2.0 को कम सीमित जीवन 3.0 से बदल दिया जाएगा (उपरोक्त बातों को ध्यान में रखते हुए, इस तरह के बयान कुछ हद तक दानेदार होंगे)।

जीवन 3.0 की विशेषता इस तथ्य से है कि इसमें न केवल विकासवादी हैं, बल्कि जैविक सीमाएं भी हैं। एआई, पिछले प्रारूपों के विपरीत, अपने सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर दोनों को विकसित करने में सक्षम होगा। उदाहरण के लिए, एक लाख गुना अधिक जानकारी को याद रखने या अधिक कंप्यूटिंग शक्ति प्राप्त करने के लिए अधिक मेमोरी स्थापित करना (वैसे, यह देखना दिलचस्प होगा कि क्या Tegmark में कान के पीछे कहीं यूएसबी कनेक्टर है)। जीवन 3.0 के विपरीत, हम, जीवन के साथ सामग्री 2.0, - हालांकि हम पेसमेकर के साथ अपने दिल की धड़कन को बनाए रख सकते हैं या एक गोली के साथ पाचन की सुविधा दे सकते हैं - हमारे शरीर में मूलभूत परिवर्तन करने में सक्षम नहीं हैं। खैर, प्लास्टिक सर्जन या चिप्स के आरोपण की मदद से शायद थोड़ा सुधार हो। हमें अपने विकास को गंभीरता से बढ़ाने या अपने दिमाग में एक हजार बार सोचने में तेजी लाने का अवसर नहीं दिया जाता है। मानव बुद्धि जैविक तंत्रिका कनेक्शन पर काम करती है, और हमारे मस्तिष्क की मात्रा सीमित है ताकि जन्म के समय सिर मां के जन्म के उद्घाटन से गुजर सके। एआई कुछ भी सीमित नहीं है और अंतहीन सुधार किया जा सकता है, वैज्ञानिक बताते हैं।

हालांकि, ऐसा लगता है कि टेगमार्क किसी भी तरह जेनेटिक डिजाइन में प्रगति को ध्यान में नहीं रखता है - घंटा असमान है, लोग अभी भी लंबे पैरों को विकसित करने के लिए अपने शरीर को समायोजित करने के लिए सीखते हैं, टेन्शियल टैनकल्स, जन्म के उद्घाटन को बढ़ाते हैं या उन लोगों को मन जोड़ते हैं जो व्यर्थ की कमी हैं।

टेगमार्क नोट करता है कि कई लोग आज मन को जैविक जीवों की एक रहस्यमय संपत्ति के रूप में देखते हैं। हालांकि, उनके अनुसार, ये विचार गलत हैं। "एक भौतिक विज्ञानी के दृष्टिकोण से, मन केवल सूचना का प्रसंस्करण है जो कुछ भौतिक नियमों के अनुसार आगे बढ़ने वाले प्राथमिक कणों द्वारा किया जाता है," वे कहते हैं। भौतिकी के नियम किसी भी तरह से उन मशीनों के निर्माण को नहीं रोकते हैं जो बुद्धि में मनुष्यों से बहुत बेहतर हैं (यह अधिक सटीक रूप से जानना अच्छा होगा कि बुद्धि क्या है)। इसके अलावा, टेगमार्क जोर देता है, कोई सबूत नहीं है कि मन कार्बनिक पदार्थों की उपस्थिति पर निर्भर करता है:

“मुझे नहीं लगता कि कोई गुप्त चटनी है जिसमें कार्बन परमाणु और रक्त मौजूद होना चाहिए। मैंने कई बार सोचा कि भौतिकी की दृष्टि से बुद्धि की सीमा क्या हो सकती है, और हर बार मैं इस नतीजे पर पहुँचा कि अगर इस तरह की सीमा मौजूद है, तो हम बहुत, इससे बहुत दूर हैं। हम उसकी कल्पना भी नहीं कर सकते। फिर भी, मुझे यकीन है कि यह मानवता है जो ब्रह्मांड में सांस लेगी, जो बाद में जीवन 3.0 हो जाएगी - और यह, मेरे दृष्टिकोण से, बहुत रोमांटिक लगता है। ”

जवाब में, मैं कोई कम रोमांटिक नहीं जोड़ना चाहता - लेकिन क्या हमें हमारे "दरार" के साथ हमारे एआई के साथ बुलाया गया था? "दरार" के रूप में। यदि जीवन 3.0 सीमाओं को नहीं जानता है, तो यह जानना अच्छा होगा कि कौन से लोग: धोखे में, उदासीनता में, क्षुद्रता में? और शायद मारने की क्षमता में? वास्तव में वही समस्याएं नियमित रूप से मानव जाति के व्यक्तिगत प्रतिनिधियों द्वारा सामना की जाती हैं, जो बार-बार प्रलोभन का शिकार होती हैं।

“जब भी हम किसी विशेष शोध का आयोजन करते हैं तो हमें अपने दिमाग की सीमाओं का सामना करना पड़ता है। ऐसा मेरा मानना ​​है कि जैसे ही हम अपने स्वयं के दिमाग को एआई के साथ संयोजित करने का प्रबंधन करते हैं, हमारे पास लगभग सभी समस्याओं को हल करने के लिए विशाल अवसर होंगे, “टेगमार्क कहते हैं, और जैसा कि हम जानते हैं, लोगों को कई समस्याएं हैं।
तो ठीक है। ऐसा करने के लिए, आपको ज़रूरत नहीं है, जैसा कि वे कहते हैं, दूर तक जाने के लिए। पिछले 20 वर्षों में, उद्योग और शिक्षा दोनों में, तथाकथित "खुफिया वृद्धि" या IA (खुफिया प्रवर्धन) बनाने में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है। इस मामले में, गणना और डेटा का उपयोग उन सेवाओं को बनाने के लिए किया जाता है जो मानव बुद्धि और रचनात्मकता को पूरक करते हैं। खोज इंजन को IA का उदाहरण माना जा सकता है (यह मानव स्मृति और वास्तविक ज्ञान को बढ़ाता है), साथ ही साथ भाषा का एक प्राकृतिक अनुवाद भी है (यह एक व्यक्ति की संवाद करने की क्षमता को बढ़ाता है)। ध्वनियों और छवियों की पीढ़ी कलाकारों के लिए एक पैलेट और रचनात्मकता के प्रवर्धक के रूप में कार्य करती है। हालांकि इस तरह की सेवाओं में उच्च-स्तरीय तर्क और विचार शामिल हो सकते हैं, वर्तमान में ऐसा नहीं है। मूल रूप से, यह पैटर्न या संख्यात्मक संचालन के साथ डेटासेट की विभिन्न तुलना करने के लिए नीचे आता है। शायद हम कुछ क्लाउड सेवाओं जैसे InaaS (Intellect-as-a-Service) देखेंगे, जो उपयोगकर्ता को ज्ञान के विभिन्न क्षेत्रों में समझ बढ़ाने में मदद करते हैं, लेकिन यह केवल खोज इंजन का विकास होगा, लेकिन किसी भी मामले में मानव बुद्धि के लिए एक प्रतिस्थापन नहीं है।

“इंटेलिजेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर” (II - इंटेलिजेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर) जैसी “स्मार्ट” चीज़ भी है, जिसमें कंप्यूटिंग, डेटा और भौतिक वस्तुओं के सह-अस्तित्व के नेटवर्क और जो परिवहन, चिकित्सा, व्यापार और वित्त जैसे क्षेत्रों में दिखाई देने लगते हैं। यह सब व्यक्तियों और समुदायों के लिए बहुत महत्व का है। कभी-कभी अवधारणा II इंटरनेट चीजों के बारे में बातचीत में उत्पन्न होती है, लेकिन आमतौर पर यह इंटरनेट पर "चीजें" प्राप्त करने की सरल समस्या को संदर्भित करता है, और डेटा प्रवाह का विश्लेषण करने और बाहरी के साथ उनके कनेक्शन की खोज करने के लिए इन "चीजों" से जुड़ी समस्याओं के एक महत्वपूर्ण सेट को हल करने के लिए नहीं है। दुनिया और बस बिट्स की तुलना में बहुत अधिक स्तर पर लोगों और अन्य "चीजों" के साथ बातचीत करें। सामान्य तौर पर, IA और II अभी तक "वास्तविक" AI नहीं हैं।

और "वास्तविक" बुद्धि क्या है? क्या एआई के निर्माण के ढांचे में इसकी नकल करना आवश्यक है? निश्चय ही, मानव बुद्धि ही एक ऐसी बुद्धिमत्ता है जिसे हम जानते हैं। लेकिन हम यह भी जानते हैं कि, वास्तव में, लोग कुछ विशेष निर्णयों में पारंगत नहीं होते हैं: हमारी अपनी चूक, पक्षपात और सीमाएँ होती हैं। ऐसा होता है कि लोग गलती करते हैं। इसके अलावा, गंभीर रूप से, हम बड़े पैमाने पर निर्णय लेने के प्रकारों को पूरा करने के लिए विकसित नहीं हुए थे जो आधुनिक प्रणालियों ने एआई चेहरे की भूमिका का सामना किया था। बेशक, आप तर्कसंगत रूप से यह तर्क दे सकते हैं कि एआई सिस्टम न केवल मानव बुद्धि की नकल करता है, बल्कि पूरक भी है, इसे सही करता है, और फिर यह मानवता के सामने मनमाने ढंग से बड़ी समस्याओं को हल करने का भी पैमाना होगा। लेकिन, क्षमा करें, यह पहले से ही विज्ञान कथा के दायरे से है। और ऐसे सट्टा तर्क जिन्होंने 70 साल से कल्पना को हवा दी है, एआई के गठन के लिए मुख्य रणनीति नहीं बननी चाहिए। जाहिर है, IA और II अपनी विशेष समस्याओं को हल करने के लिए विकसित करना जारी रखेंगे, लेकिन "वास्तविक" AI बनने का दावा किए बिना। अब तक, हम कम से कम "मानव-अनुकरण" एआई के कार्यान्वयन से बहुत दूर हैं।

इसके अलावा, आईए और II में सफलता एआई की महत्वपूर्ण समस्याओं को हल करने के लिए न तो पर्याप्त है और न ही आवश्यक है। यदि हम मानव रहित वाहनों की ओर रुख करते हैं, तो ऐसी तकनीक के कार्यान्वयन के लिए कई तकनीकी समस्याओं को हल करना आवश्यक होगा, जिनका मानव क्षमताओं से बहुत कम संबंध हो सकता है। एक बुद्धिमान परिवहन प्रणाली (और यह सिस्टम II है) एक मौजूदा हवाई यातायात नियंत्रण प्रणाली की तरह अधिक होने की संभावना है जो शिथिल युग्मित, स्व-उन्मुख और आम तौर पर असावधान लोगों-ड्राइवरों की आबादी की तुलना में अधिक है। अधिक सटीक रूप से, यह वर्तमान वायु यातायात नियंत्रण प्रणाली की तुलना में बहुत अधिक जटिल होगा, प्रत्येक कार के प्रत्येक पैंतरेबाज़ी के लिए निजी निर्णयों के बारे में सूचित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा और अनुकूली सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग करने के संदर्भ में।

हालांकि, AI के भविष्य के बारे में आमतौर पर आशावादी रवैये के बावजूद, विशेषज्ञ स्वीकार करते हैं कि AI गंभीर जोखिम उठाता है। मुझे याद है कि स्टीफन हॉकिंग और अन्य लोगों का मानना ​​था कि AI मानव जाति के इतिहास में सबसे बुरी या सबसे अच्छी घटना होगी। इसके अलावा, जब लोग नौकरियों की वर्तमान कुल स्वचालन के बारे में बात करते हैं, तो वे अक्सर यह भूल जाते हैं कि आगे क्या होगा यह समझने के लिए आगे देखना बहुत महत्वपूर्ण है।

इस अवसर पर, टेगमार्क ने कहा: “तथ्य यह है कि आज हम उन सवालों का सामना कर रहे हैं जिनका जवाब हमें पहले अधीक्षण के प्रकाश में आने से पहले देना चाहिए। इसके अलावा, इन सवालों के बजाय जटिल हैं, शायद हम उन्हें 30 साल बाद से पहले कोई जवाब नहीं दे सकते। लेकिन जैसे ही हम उनका समाधान करेंगे, हम खुद को खतरों से बचा सकते हैं। '' “जब हम अपने कंप्यूटर को क्रैक करना बहुत आसान कर रहे हैं तो हम भविष्य के AI सिस्टम की विश्वसनीयता कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं? अगर यह हमसे ज्यादा स्मार्ट हो जाए तो एआई हमारे लक्ष्यों को कैसे समझेगा? AI के लक्ष्य क्या होने चाहिए? क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता उच्च कार्यों को करने में सक्षम होगी जो कई अमेरिकी प्रोग्रामर आज के लिए उम्मीद कर रहे हैं, या एआई अचानक रूसी संघ में निषिद्ध आईएस के समर्थक या मध्य युग के व्यक्ति के रूप में सोचेंगे? एआई के आविष्कार के बाद हमारा समाज कैसे बदलेगा? - जब आपका कंप्यूटर फ्रीज हो जाता है, तो आप घबराने लगते हैं क्योंकि आप एक घंटे का काम खो चुके होते हैं। लेकिन कल्पना कीजिए कि हम उस विमान के ऑन-बोर्ड कंप्यूटर के बारे में बात कर रहे हैं जिस पर आप उड़ रहे हैं, या संयुक्त राज्य में परमाणु शस्त्रागार के लिए जिम्मेदार प्रणाली के बारे में - यह पहले से ही बहुत खराब है। "

लेकिन, उदाहरण के लिए, यदि एआई या इसके साथ सशस्त्र रोबोट कोई कार्रवाई करता है, जिससे लोगों को चोट लगी हो, तो इसका जवाब देना चाहिए यह कार्रवाई यादृच्छिक हो सकती है, लेकिन यह एआई की स्वायत्तता और जिम्मेदारी के बारे में जनता के सामने कई सवालों में से एक है, जब इसके सबसे उन्नत रूप, कहते हैं, सेल्फ-ड्राइविंग कारें (शायद पहला रोबोट जिसे हम भरोसा करना सीखते हैं), ड्रोन, या युद्ध उपकरण, अधिक व्यापक होते जा रहे हैं। एआई और कानून विशेषज्ञ इसका पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन वे एक सरल जवाब नहीं देखते हैं। किसी भी मामले में, सवाल कानूनी रूप से कठिन है। , , , , ?

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शायद किसी दिन वायरलेस तकनीक और क्लाउड सेवाएं किसी को भी बुद्धिमत्ता देने में सक्षम होंगी। और फिर आसपास सब कुछ स्मार्ट और शिक्षित हो जाएगा। केवल यह अब किसी के लिए आवश्यक नहीं होगा। एआई आपको बताएगा कि आपकी ट्रेन, कामरेड, पहले ही निकल चुके हैं। हमारे लिए क्या रहेगा? - ठीक है, कम से कम एक गीत:

मैंने समुद्र और कोरल के बारे में सपना देखा।
मैंने कछुए का सूप खाने का सपना देखा।
मैंने जहाज पर कदम रखा, और नाव
कल के अखबार से निकली ...

सामग्री के आधार पर : Radio.ru, The Verge, hightech.fm, vz.ru, anews.com, pcweek.ru, medium.com, Defence News

अलेक्जेंडर गोलिश्को, पीएचडी, सिस्टम विश्लेषक