आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लोगों के एक समूह के रूप में सोचता है, जो चिंता का कारण बनता है

संगठनात्मक निर्णय लेने और सार्वजनिक प्रशासन के लिए कृत्रिम बुद्धि बनाई गई थी; उन्हें कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के जॉनी पेन कहते हैं कि उन्हें एक मानवीय नैतिकता चाहिए

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) हर जगह है, लेकिन यह पूरी तरह से एक ऐतिहासिक तरीके से आविष्कार नहीं किया गया है। हमारे जीवन पर एआई के प्रभाव को समझने के लिए, उस वातावरण का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है जिसमें यह बनाया गया था। अंत में, सैकड़ों वर्षों से सांख्यिकी और राज्य नियंत्रण हाथ से विकसित हुए हैं।

कंप्यूटर विज्ञान पर विचार करें। इसकी उत्पत्ति न केवल विश्लेषणात्मक दर्शन, शुद्ध गणित और एलन ट्यूरिंग द्वारा की जा सकती है, बल्कि आश्चर्यजनक रूप से लोक प्रशासन के इतिहास से भी पता लगाया जा सकता है। 2003 में, द गवर्नमेंट मशीन: ए रेवोल्यूशनरी कंप्यूटर हिस्ट्री, यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन के जॉन आगर ने ब्रिटिश सिविल सेवा का विकास शुरू किया क्योंकि यह 1797 में 16,000 कर्मचारियों से बढ़कर 1999 तक 460,000 हो गई। उन्होंने मानव नौकरशाही और इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर की कार्यक्षमता के बीच एक असामान्य समानता देखी। (उन्होंने स्वीकार किया कि वह यह नहीं कह सकते कि यह अवलोकन तुच्छ था या गहरा)।

दोनों प्रणालियों ने पूर्वनिर्धारित, लेकिन अनुकूलनीय नियमों के पदानुक्रम का उपयोग करके बड़ी मात्रा में जानकारी संसाधित की। लेकिन उनमें से एक दूसरे से आया था। इसने लोगों की सामाजिक संरचनाओं के संगठन और उनकी सेवा के लिए डिज़ाइन किए गए डिजिटल टूल के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध दिखाया। मिस्टर आगर 1820 के दशक में ब्रिटेन में विकसित चार्ल्स बैबेज एनालिटिकल इंजन के साथ कंप्यूटर विज्ञान के मूल को जोड़ता है। इसके विकास को सरकार द्वारा सब्सिडी दी गई थी, यह सुझाव देते हुए कि यह इसके प्रायोजक के रूप में काम करेगा। बैबेज की परियोजनाएं, श्री आगर, को "राज्य गतिविधि के भौतिककरण" के रूप में देखा जाना चाहिए।

कंप्यूटिंग सिस्टम और मानव संगठनात्मक संरचनाओं के बीच यह संबंध एआई के इतिहास को दोहराता है। 1930 और 1940 के दशक में, शिकागो विश्वविद्यालय के एक राजनीतिक वैज्ञानिक हर्बर्ट साइमन (नीचे चित्रित), जिन्होंने बाद में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में पढ़ाया था, ने प्रबंधकीय संरचना की नींव के लिए एक "वैज्ञानिक" दृष्टिकोण विकसित करने का फैसला किया। साइमन ने पहले रूडॉल्फ कर्णप के नेतृत्व में अध्ययन किया था, जो कि तार्किक राजनीतिज्ञों के वियना सर्कल के सदस्य थे। इसने उनके विश्वास की पुष्टि की कि मौजूदा सिद्धांतों में अनुभववाद की कमी है। 1947 में उनकी डॉक्टरेट शोध प्रबंध पुस्तक "प्रशासनिक व्यवहार" बन गई, जिसने आधार के रूप में कार्य किया, जिसके द्वारा संगठन में सभी गतिविधियों को निर्णय मैट्रिक्स का उपयोग करके समझा जा सकता है।



साइमन कहते हैं

उन्होंने न केवल राजनीति विज्ञान और अर्थशास्त्र में, बल्कि कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में भी कई वैज्ञानिक क्षेत्रों में बड़ा योगदान दिया। उन्होंने "संतोषजनक" शब्द को स्वीकार किया (इष्टतम के लिए प्रयास करने के बजाय जो वांछित है, उसे स्वीकार करने के लिए) और "सीमित तर्कसंगतता" के विचार को विकसित किया, जिसके लिए उन्हें 1978 में अर्थशास्त्र में नोबेल पुरस्कार मिला। लेकिन 1950 के दशक में, साइमन रैंड कॉर्पोरेशन में एक सलाहकार थे, जो अमेरिकी वायु सेना द्वारा समर्थित एक प्रभावशाली थिंक टैंक था।

रैंड, साइमन और उनके दो सहयोगियों में: युवा गणितज्ञ एलन न्यूवेल और पूर्व बीमा अधिनियम जे क्लिफर्ड शॉ, ने कंप्यूटर के एक विशिष्ट संचालन के तरीके के संदर्भ में मानवीय समस्याओं के समाधान का प्रयास किया। इसके लिए, साइमन ने एक व्यक्ति की तरह "सोचने" के लिए कंप्यूटर को सिखाने के लिए प्रशासनिक व्यवहार में विकसित किए गए सिस्टम से तत्वों को उधार लिया, साइमन ने उसे लोगों के एक समूह की तरह सोचा।

तीन वैज्ञानिकों के काम का उत्पाद एक वर्चुअल मशीन था, जिसे लॉजिकल थ्योरिस्ट कहा जाता है, जिसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का पहला कार्यशील प्रोटोटाइप कहा जाता है। डार्टमाउथ में 1956 के समर रिसर्च प्रोजेक्ट के दौरान काम करने वाले सिद्धांतकार के प्रिंटआउट ने हमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर ध्यान दिया, जिसने नाम दिया और पूरे वैज्ञानिक क्षेत्र की नींव रखी। डार्टमाउथ में एक सम्मेलन से नोट्स में, एक प्रतिभागी ने लिखा कि शोध के इस क्षेत्र को वित्त पोषण के डर को दूर करने में थेरिस्ट ने मदद की थी। यह महत्वपूर्ण था क्योंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फंडिंग फंड को संदेह था कि अनुसंधान का यह क्षेत्र उपयोगी था।

साइमन ने अपनी वैज्ञानिक उपलब्धियों को कैसे देखा? डार्टमाउथ सम्मेलन के एक साल बाद, उन्होंने और नेवेल ने प्रकाशन में अपने परिणामों को प्रस्तुत किया "हेयुरिस्टिक प्रॉब्लम सॉल्विंग: द नेक्स्ट मूवमेंट इन ऑपरेशन्स रिसर्च।" शीर्षक में मुख्य अभिव्यक्ति: "ऑपरेशन अनुसंधान" द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान यूके में सैन्य सिद्धांतों का अनुकूलन करने के लिए वैज्ञानिक सिद्धांतों और आंकड़ों को लागू करने और फिर कॉर्पोरेट उद्देश्यों के लिए दिखाई दिया। कृत्रिम बुद्धि व्यापार के लिए थी।

1957 में लंदन में परिचालन शोधकर्ताओं के चिकित्सकों के लिए एक भाषण में, साइमन ने फ्रेडरिक टेलर, विज्ञान प्रबंधन आंदोलन के पिता और चार्ल्स बैबेज, अपने मानसिक पूर्ववर्तियों पर ध्यान दिया। "भौतिकविदों और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरों का डिजिटल कंप्यूटर के आविष्कार से कोई लेना-देना नहीं था," साइमन ने कहा। वास्तविक आविष्कारक, उनकी राय में, अर्थशास्त्री एडम स्मिथ थे। उन्होंने इस संबंध को समझाया: फ्रांसीसी सिविल इंजीनियर गैस्पर्ड डे प्रॉन ने स्मिथ के वेल्थ ऑफ नेशंस से निर्मित विधियों का उपयोग करके लॉगरिथम बनाने का इरादा किया। प्रोब से प्रेरित बैबेज ने इस अनुमान को यांत्रिक उपकरणों पर लागू किया। 1950 के दशक के मध्य में, साइमन ने इसे प्रोग्राम कोड में बदल दिया।

परम्परा चलती है। कई आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियां मानव सोच का इतना अनुकरण नहीं करती हैं जितना कि नौकरशाही संस्थानों की कम भेंट वाले दिमाग; हमारे मशीन सीखने के तरीकों को अक्सर मानव स्तर पर पहचान, महत्वाकांक्षा या नैतिकता के माध्यम से अलौकिक अनुपात, गति और सटीकता प्राप्त करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है।

कोड में पूंजीवाद

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इतिहास की ये पंक्तियाँ: कॉर्पोरेट निर्णय लेने, राज्य की शक्ति और युद्ध में आँकड़ों का उपयोग - कृत्रिम बुद्धि की समझ में संरक्षित नहीं थी जो लोगों के लिए सुलभ थी।

इसके बजाय, तकनीकी सफलताओं या विशेषज्ञों द्वारा आशंका व्यक्त करने की खबरें छवियों के साथ होती हैं, अगर एक अच्छी तरह से सशस्त्र टर्मिनेटर के रूप में नहीं, तो मन, रोबोट, नियॉन माइक्रोचिप्स या बेतुके गणितीय समीकरणों के द्वारा। उनमें से प्रत्येक प्राकृतिक विज्ञान या कंप्यूटर विज्ञान के अधिकार के संबंध में इतनी मजबूत पुष्टि नहीं करता है, जिसके बारे में कहना है, "नरम" विज्ञान, साइमन, राजनीति विज्ञान, प्रबंधन या यहां तक ​​कि अर्थशास्त्र की शब्दावली उधार लेना, अर्थात्। वे क्षेत्र जिनके लिए वह नोबल पुरस्कार प्राप्त करने के लिए स्टॉकहोम गए थे।

शायद इस गलत धारणा के परिणामस्वरूप, सार्वजनिक बहस आज भी जारी है कि क्या लाभ, यदि कोई हो, सामाजिक विज्ञान कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अध्ययन में ला सकता है। साइमन के अनुसार, कृत्रिम बुद्धि स्वयं सामाजिक विज्ञान में पैदा हुई थी।

कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के एक राजनीतिक वैज्ञानिक डेविड रनसीमन ने तर्क दिया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को समझने के लिए, हमें पहले यह समझना चाहिए कि यह पूंजीवादी व्यवस्था में किस तरह से काम करता है। "निगमों कृत्रिम सोच का एक और रूप है, वे अपने दम पर निर्णय लेने में सक्षम होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं," वे बताते हैं।

"कई भय लोगों को अब बुद्धिमान रोबोट के आगामी युग के बारे में अनुभव कर रहे हैं, जैसा कि उन्होंने कई सौ वर्षों से कॉर्पोरेट संघों के बारे में किया है," श्री रनसीमन कहते हैं। चिंता यह है कि हम "इन प्रणालियों को नियंत्रित करना कभी नहीं सीख पाएंगे।"

उदाहरण के लिए, 2010 में एक तेल रिसाव के बाद, जब 11 लोग मारे गए और मैक्सिको की खाड़ी तबाह हो गई, कोई भी जेल नहीं गया। श्री रनसीमन ने जिस खतरे के बारे में चेतावनी दी है, वह यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तरीकों, जैसे कि सार्वजनिक जिम्मेदारी से बचने के लिए रणनीति का उपयोग किया जाता है, का उपयोग किया जाता है।

आज, जूलिया एंगविन, वर्जीनिया यूबैंक, और केटी ओ'नील जैसे अग्रणी शोधकर्ता बताते हैं कि विभिन्न एल्गोरिथम सिस्टम हिंसा को कैसे मजबूत करते हैं, मानवीय गरिमा को नष्ट करते हैं, और गैर-जिम्मेदारता जैसे बुनियादी लोकतांत्रिक तंत्र को कमजोर करते हैं। नुकसान जानबूझकर नहीं होना चाहिए; पूर्वाभास मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल किए गए पक्षपाती डेटा सेट भी हानिकारक हैं। किए गए नुकसान की पहचान करने और उसे खत्म करने के लिए आवश्यक महंगे श्रम को ध्यान में रखते हुए, एक अलग उद्योग के रूप में बनाई गई "नैतिक सेवा" की तरह कुछ बनाना आवश्यक है। मिसाल के तौर पर, सुश्री ओ'नील ने अब अपनी एल्गोरिथ्म-जाँच सेवा शुरू की है।

1950 के दशक में, डार्टमाउथ में एक सम्मेलन के लिए "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द को गढ़ते हुए, जॉन मैकार्थी, इस क्षेत्र के पहले अग्रदूतों में से एक, ने अपने नोट्स में लिखा: "जैसे ही एक महामारी विज्ञान प्रणाली को प्रोग्राम किया जाता है और काम करता है, और कुछ भी गंभीरता से नहीं लिया जाएगा," बुद्धिमान कार्यक्रमों के प्रबंधन के अलावा। " इस कारण से, दीपमिन्द का प्रारंभिक नारा “मन को जानो। यह सब कुछ जानने के लिए उपयोग करें, “लगभग शाही दिखता है।

मैकार्थी का सुझाव था कि प्रभाव, शक्ति नहीं, अपने क्षेत्र में वैज्ञानिक सहमति को हल कर सकता है। दीपमिन्द को बुद्धि को "जानने" की आवश्यकता नहीं है (बशर्ते कि यह संभव भी हो) उसे प्रतियोगिता को हराने की जरूरत है। कंपनी का यह नया नारा: “मन को जानो। इसका उपयोग सब कुछ जानने के लिए करें, ”यह बताता है कि वह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की कुल शक्ति के एक युग में कूटनीति की आवश्यकता को भी पहचानता है।
लीवरगुलम सेंटर फॉर फ्यूचर रिसर्च के निदेशक स्टीफन गुफा ने खुलासा किया कि खुफिया की परिभाषा को पूरे इतिहास में प्रभुत्व के लिए एक उपकरण के रूप में इस्तेमाल किया गया है। अरस्तू ने सामाजिक पदानुक्रम के "प्राकृतिक कानून" की ओर रुख किया कि यह समझाने के लिए कि महिलाओं, दासों और जानवरों को बुद्धिमान लोगों के अधीन क्यों किया जाना चाहिए। इस क्रूर विरासत को देखते हुए, कॉर्पोरेट और कंप्यूटिंग एजेंसी की नीतियों को अन्य व्यक्तिगत गुणों के संबंध में लिंग, कामुकता और उपनिवेशवाद द्वारा गठित जटिल मुद्दों को हल करना चाहिए।

कृत्रिम बुद्धि की प्राथमिक जिम्मेदारी यह है कि यह बड़े पैमाने पर स्वचालित वर्गीकरण प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग का उपयोग सौम्य से एक घातक तिल को अलग करने के लिए किया जा सकता है। यह "कर्तव्य" एक खतरा बन जाता है जब इसका उद्देश्य रोजमर्रा की जिंदगी की समस्याओं को हल करना होता है। जब वे झूठी शक्ति का दावा करते हैं तो लापरवाह लेबल परेशान और नुकसान पहुंचा सकते हैं। दुनिया को "जानने" के लिए उपयोग किए जाने वाले अन्यायपूर्ण लेबल के विरोध में, कई युवा आज गर्व से अवांछनीय वर्गीकरण को चुनौती देते हैं, चाहे वह पारंपरिक लिंग या लिंग जोड़े हों।

मशीनें जो दोबारा सोचती हैं

यह कई लोगों के लिए आश्चर्य की बात हो सकती है कि कृत्रिम बुद्धि की उत्पत्ति के सामाजिक, भौतिक और राजनीतिक कारणों को अच्छी तरह से समझा नहीं गया है। दरअसल, कृत्रिम बुद्धि के इतिहास के बारे में बहुत कुछ लिखा गया है: 1996 में साइमन और 2000 में नेवेल। हालांकि, इन कहानियों में से अधिकांश, कुछ सीमाओं का पालन करती हैं, उन्हें देखने में "मुख्य रूप से बौद्धिक दृष्टि से," पॉल एडवर्ड्स के अनुसार, एक सूचना प्रौद्योगिकी विशेषज्ञ।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की लगभग दो आधिकारिक कहानियों में से प्रत्येक विचारों की एक कहानी है: पामेला मैककोर्डैक द्वारा "द मशीन द थिंक", जिसने 1979 में पहले प्रकाशन के बाद "सबसे बाद की कहानियों के लिए टेम्पलेट बनाया"; और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: एक रोमांचक कहानी डैनियल क्रेवियर द्वारा 1993 में प्रकाशित। दोनों पुस्तकें मुख्य शोधकर्ताओं के साथ विस्तृत साक्षात्कार पर निर्भर करती थीं।

शायद कोई भी, परिणामस्वरूप, एक व्यापक संदर्भ में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को समझने की कोशिश नहीं की गई, जिसमें परिचालन अनुसंधान, "बड़ा विज्ञान", एक्चुअरी विज्ञान और अमेरिकी सैन्य धन का विकास शामिल है, क्योंकि यह द्वितीय विश्व युद्ध के बाद से विकसित हो रहा है। इन कहानियों में से पार, एआई को अपने ऐतिहासिक और राजनीतिक संदर्भ से अलग किया जा सकता है।

इस संदर्भ के बिना, कृत्रिम बुद्धिमत्ता विज्ञान की उस प्रणाली से तलाकशुदा लग सकती है जिसने इसे बनाया था। 1957 में परिचालन अनुसंधान के क्षेत्र में पेशेवरों के साथ बातचीत में, साइमन ने अपने वैज्ञानिक क्षेत्र में अतीत की विविधता पर ध्यान दिया। उन्होंने फ्रांसीसी बुनकरों और जैक्वार्ड यांत्रिकी के योगदान के साथ-साथ स्मिथ, डी प्रोनी, बैबेज और उनके सहयोगियों को नरम विज्ञान में एक सामूहिक "ऋण" के रूप में वर्णित किया जो कि चुकाया जाना बाकी है।

यह नया ज्ञान इतनी अप्रत्याशित रूप से आ सकता था, और इतने सारे स्थानों से, जो अपने काम में साइमन को उत्साहित करता था - और शायद हमें आज भी ऐसा ही लगता है। आधुनिक एआई न केवल संगठनात्मक हठधर्मिता को प्रतिबिंबित कर सकता है जो इसके जन्म की विशेषता है, बल्कि हमारी मानवता को भी दर्शाता है।