आधुनिक अर्थव्यवस्था का "तेल" और कर्मियों के लिए युद्ध

Google या IBM जैसे सभी आईटी दिग्गजों की अपनी प्रयोगशालाएँ हैं जहाँ वैज्ञानिक, इंजीनियर और विश्लेषक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मुद्रीकरण पर काम करते हैं। 2017 में, एमटीएस पश्चिमी सहयोगियों के हित में शामिल हो गया और एआई प्रौद्योगिकियों के आधार पर उत्पादों को विकसित करने और लागू करने वाली एक इकाई भी खोली। "बुद्धिमान" प्रयोगशाला में क्या हो रहा है और यह ग्राहकों के जीवन को कैसे बदल देगा?

मैंने एमटीएस एआई विकास विभाग के प्रमुख अर्कडी सैंडलर के साथ बात की, जिनके पास मशीन लर्निंग के क्षेत्र में विशेष रूप से इलेक्ट्रॉनिक कॉमर्स के क्षेत्र में विभिन्न परियोजनाओं को बनाने का अनुभव है। एक साक्षात्कार में, अर्कडी ने बताया कि एआई हमारे समय की एक महत्वपूर्ण तकनीक है, जो एक व्यक्तिगत उत्पाद के समाज में हमें इंतजार कर रहा है, और एमटीएस का उपयोग करके अपने स्टार्टअप को कैसे पंप करना है।



- अर्कडी, आप कैसे सोचते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वर्तमान परिभाषा क्या है?

- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम का एक वर्ग है जो स्वचालित रूप से मनुष्यों में निहित कार्यों को करता है। उसी समय, शब्द "खुफिया" की स्पष्ट परिभाषा किसी व्यक्ति के संबंध में नहीं दी जा सकती है, इसलिए, यहां केवल एक मशीन के लिए संभव कार्यों की "तर्कसंगतता" पर जोर दिया गया है। AI सिस्टम के कई अन्य वर्गों के साथ प्रतिच्छेद करता है, और इसके लिए एक स्वायत्त परिभाषा प्राप्त करना अभी भी मुश्किल है। अब हम पहले से ही बड़े डेटा और मानव कार्यों को स्वचालित करने वाली प्रणालियों के साथ काम करने के लिए सिस्टम साझा कर रहे हैं। कई तकनीकों का उपयोग सिस्टम के अंदर किया जा सकता है, सवाल केवल उनके आवेदन में प्रत्येक विशिष्ट मामले में है, इसके अलावा, प्रत्येक कार्य को विभिन्न तरीकों से लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, टूलकिट के रूप में मशीन सीखने का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है और यह केवल एक AI उप-उद्योग है।

- एक तंत्रिका नेटवर्क को विकसित करना और "ट्रेन" करना कितना मुश्किल है, इसके लिए किन संसाधनों की आवश्यकता है?

- अब, विशेष विशिष्टताओं के छात्र प्रशिक्षण तंत्रिका नेटवर्क में संलग्न हो सकते हैं, विशेष रूप से क्योंकि विश्वविद्यालय तेजी से बाजार की मांगों के साथ जुड़े हुए हैं, और डेटा और मशीन सीखने के साथ काम करने के लिए अधिक से अधिक कार्यक्रम दिखाई दे रहे हैं।

एआई के विषय में, काम के पैमाने को मापने के लिए महत्वपूर्ण कारक डेटा की उपलब्धता है जिसे एकत्र किया जाता है, लेबल किया जाता है और पहले से ही तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। एक औद्योगिक प्रारूप में, केवल विशेषज्ञों की एक टीम बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित कर सकती है।

- AI के आसपास कहां से आया प्रचार?

- मैं रूपक का उपयोग करूंगा कि डेटा अब आधुनिक अर्थव्यवस्था का "तेल" है। वैश्विक बाजार में डेटा स्वामित्व एक महत्वपूर्ण शक्ति कारक है। इसलिए, सिलिकॉन वैली के दिग्गज एआई में अरबों का निवेश कर रहे हैं और डेटा के साथ काम करने के लिए नई इकाइयां खोल रहे हैं। आने वाले वर्षों में, बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियां उन कर्मियों के लिए लड़ेंगी जो डेटा और मशीन लर्निंग के साथ काम करते हैं, और एआई के साथ काम के क्षेत्रों को विकसित करते हैं, उदाहरण के लिए, व्यावसायिक प्रक्रियाओं के पूर्वानुमान और स्वचालन के संदर्भ में।

"यदि पर्याप्त डेटा है, तो क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता सब कुछ सीख सकती है?"

- बल्कि, यदि पर्याप्त मात्रा में डेटा है, तो आप एक ऐसी प्रणाली का निर्माण कर सकते हैं जो इस कौशल में निपुण हो और यह "मानवीय" प्रदर्शन करने में सक्षम हो। क्या मायने रखता है डेटा की गुणवत्ता। लेकिन एआई की अवधारणा में, डेटा एप्लिकेशन के दो क्षेत्र हैं - यह सामान्य एआई और संकीर्ण एआई है, और अब बाजार पर बाद का वर्चस्व है। जनरल एआई एक व्यापक और वैश्विक एआई का एक बहुत ही प्राप्त विचार नहीं है, जो वास्तव में सब कुछ करने और मानव मन के सदृश होने में सक्षम होगा।

- इससे पहले से ही एक भय उत्पन्न हो गया है कि एआई जल्द ही हमें काम से वंचित कर देगा। एआई वास्तव में श्रम बाजार में क्या बदलाव ला सकता है?

- प्रत्येक औद्योगिक क्रांति, और हम अब उनमें से एक के अंदर हैं, श्रम बाजार के एक महत्वपूर्ण पुनर्गठन की ओर जाता है। स्वाभाविक रूप से, एआई-आधारित प्रणालियों का व्यापक परिचय इस पुनर्गठन का नेतृत्व करेगा। कुछ पेशे बंद हो जाते हैं, लेकिन नए भी दिखाई देते हैं। अब शायद ही कोई कारखाना हो जहां कारों को मैन्युअल रूप से इकट्ठा किया गया हो। मानवता इससे ग्रस्त नहीं दिखती है, बल्कि खुद को उपभोग करने और पूरा करने के अधिक से अधिक अवसर हैं। एआई-आधारित सिस्टम कुछ लोगों को नियमित काम से मुक्त करता है।

लोग रचनात्मकता में संलग्न हो सकते हैं, रचनात्मक क्षेत्रों में जा सकते हैं और खुद को पूरा कर सकते हैं, और यांत्रिक क्रियाओं पर दिन में 8 घंटे खर्च नहीं कर सकते हैं। यह शुरू में गलत प्रतिमान है - विभिन्न कार्यों, स्वतंत्रता और रचनात्मकता में सक्षम जीवित लोगों को प्राथमिक कार्यों की प्रणाली में लाने के लिए। इसलिए, यह परिवर्तनों को बहुत सकारात्मक रूप से देखने लायक है।

- किस क्षेत्र में आपको एक जरूरी कार्य मिल सकता है जिसे एआई हल कर सकता है?

- आमतौर पर, जब एआई से संबंधित एक पहल बनाई जाती है, उदाहरण के लिए, एक स्टार्टअप, हम एक सार तरीके से सोचते हैं। कल्पना करें कि आपके पास आपके नि: शुल्क श्रम की असीम सेना है, लेकिन इनमें से प्रत्येक व्यक्ति केवल एक संज्ञानात्मक कार्य करने में सक्षम है। उदाहरण के लिए, पाठ को पढ़ने के लिए, और सामग्री के आधार पर, कई बटन दबाएं। यह प्रस्तुत करने के लायक है - और तुरंत इस सेना के लिए एक कार्य है। अच्छा लक्ष्य खोज अभ्यास। अब, यदि आप एक व्यवसायी हैं और समझ रहे हैं कि आप कहाँ बँट रहे हैं - और यह ठीक वह क्षेत्र है जो AI पैच कर सकता है - तो आप एक स्टार्टअप खोल सकते हैं।

- क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता आत्म-शिक्षा में सक्षम है?

- इस प्रश्न के लिए लगभग एक महीने की वैज्ञानिक चर्चा की आवश्यकता होती है। एआई सीखने में सक्षम है। एक व्यक्ति को समझने में आत्म-सीखने की क्षमता, इसे हल्के ढंग से, अतिरंजित करने के लिए है। लेकिन ऐसे क्षेत्र हैं जहां यह संभव है, अगर हम संकीर्ण एआई के बारे में बात करते हैं, सामान्य नहीं।

- न्यूरो-कविता की पहली पुस्तक के प्रकाशन घर के साथ एक हालिया प्रयोग की ओर मुड़ते हुए, मैं पूछना चाहता हूं - एआई झूठ का उपयोग करने की नैतिक सीमाएं कहां हैं, यदि कोई हो?

- यदि नेटवर्क कविता को पुश्किन से बदतर नहीं लिखता है, तो नैतिक सवाल नेटवर्क के लिए नहीं, बल्कि प्रयोग के लेखक के लिए उठता है। नैतिकता मनुष्य का विशेषाधिकार है, जबकि प्रणाली केवल उसके संज्ञानात्मक कार्यों का अनुकरण करती है। मेरी राय में, संकीर्ण AI के युग में, नैतिकता और AI किसी भी तरह से अंतर नहीं करते हैं, और नैतिकता की सही सीमा प्रयोग के "अपराधी" के बगल में है।

- एमटीएस में AI इकाई क्या करती है?

- हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अनुप्रयुक्त अनुसंधान करते हैं और उत्पाद विकसित करते हैं - उदाहरण के लिए, चिकित्सा और कानूनी क्षेत्रों में स्मार्ट बॉट या उत्पाद। विशुद्ध रूप से वैज्ञानिक मामलों के लिए भी जगह है, हम अब विश्वविद्यालयों के साथ सक्रिय रूप से सहयोग कर रहे हैं और शिक्षा के क्षेत्र में संयुक्त परियोजनाओं के लिए खुले हैं। ये वैज्ञानिक और लागू हितों के प्रतिच्छेदन बिंदु होंगे। इसके अलावा, छात्रों के लिए एआई के लिए आवश्यक कार्यों के क्षेत्र में खुद को विसर्जित करने का यह एक अच्छा अवसर है।

- कंपनी के अनुरोधों के तहत एआई टीम के सामने कौन से विशिष्ट कार्य हैं?

- एक आधुनिक कंपनी एआई सिस्टम का उपयोग करने के तरीकों से भरी हुई है, और हम सिर्फ नए तरीके तलाश रहे हैं। हमें ग्राहक सेवा विभाग से कार्य प्राप्त होते हैं, और हम ग्राहकों की सेवा करने में मदद करते हैं, हमने एक संपर्क केंद्र के लिए एक रोबोट भी विकसित किया और अपने वकीलों के लिए दस्तावेजों के प्रसंस्करण को सरल बनाने के तरीकों का आविष्कार किया। सामान्य तौर पर, हम उन इकाइयों के काम का अनुकूलन करते हैं जहां हम मानव कारक को समाप्त करते हैं और परिणाम को अधिक प्रभावी बनाते हैं।

- और AI ग्राहक के लिए सीधे उत्पाद कैसे बदलेगा?

- उपभोक्ता का अध्ययन करने के बाद, AI उत्पाद को अधिक व्यक्तिगत बनाता है। सामान्य तौर पर, उपभोग का निजीकरण वह भविष्य है जो हम एआई के विकास के लिए धन्यवाद करते हैं। यह हमें मुक्त करता है और हमें उपभोग सहित हर चीज में रचनात्मक होने की अनुमति देता है, जिसका अर्थ है कि यह हमें औद्योगिक वस्तुओं से कॉपीराइट के पक्ष में ले जाता है। हम स्वतंत्र उद्यमशीलता के उछाल की प्रतीक्षा कर रहे हैं, आंशिक रूप से यह पहले से ही हो रहा है। हमें सुपरमार्केट से नहीं बल्कि एक स्थानीय डिजाइनर के कपड़े, एक इको-प्लांटेशन से क्राफ्ट बीयर और कॉफी से ब्रेड पसंद है। निजीकरण निश्चित रूप से औद्योगिक उत्पादों की नंगे व्यावहारिकता को हरा देगा।

- एआई विभाग के ढांचे में, क्या आपने ऐसे स्वतंत्र उद्यमियों के साथ सहयोग किया? क्या आपने तकनीकी विकास को साझा किया?

- हम लगातार एमटीएस स्टार्टअप हब त्वरक के हिस्से के रूप में स्टार्टअप के साथ काम कर रहे हैं, जो विकास और सहयोग के साथ मदद करने के लिए हमारी राय में सबसे दिलचस्प परियोजनाओं का चयन करता है। साथ में हम पायलट बनाते हैं और निश्चित रूप से, पारस्परिक रूप से समृद्ध ज्ञान। हम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्र से संबंधित परियोजनाओं में विशेष रूप से रुचि रखते हैं - यह एआई प्रौद्योगिकियों के बुनियादी परिवारों में से एक है, और हम इस क्षेत्र में उच्च विशेषज्ञता जमा कर रहे हैं। लेकिन एआई में सहयोग करने के किसी भी अवसर के लिए कुल मिलाकर खुला।

- अब आप एचएसई बिजनेस इनक्यूबेटर के साथ एक परियोजना की तैयारी कर रहे हैं - एआई स्टार्टअप एक्सेलेरेटर के प्रतिभागियों का इंतजार है, जो निकट भविष्य में शुरू होगा?

- हम एआई के विशेषज्ञों के रूप में युवा स्टार्टअप को सलाह देंगे। एमटीएस पायलट के रूप में उनमें से सबसे दिलचस्प लेने के लिए तैयार है। हम विंग के तहत होनहार स्टार्टअप लेने के लिए तैयार हैं, उन्हें विकसित करने का अवसर दें, ताकि वे बदले में, विभिन्न उद्योगों को स्थानांतरित कर सकें।

बात करने और साक्षात्कार की तैयारी में मदद करने के अवसर के लिए मरीना मोरोज़ोवा का विशेष धन्यवाद।