डीप यू

आधी सदी पहले, स्टेनली कुब्रिक का उत्कृष्ट 2001: ए स्पेस ओडिसी सिनेमाघरों में डेब्यू किया। फिल्म पर पीछे मुड़कर देखें, तो अनगिनत दृश्य और क्षण उनके विवेक और सुंदरता के लिए सामने आते हैं, लेकिन विशेष रूप से कुब्रिक और उनके सह लेखक, विज्ञान-कथा उपन्यासकार आर्थर सी क्लार्क की अलौकिक दूरदर्शिता को सबसे अधिक स्पष्ट रूप से समझा जाता है। अंतरिक्ष यान पर डिस्कवरी वन , जो जुपिटर के लिए बाध्य है, डॉ. फ्रैंक पूले सुपरकंप्यूटर HAL 9000 के खिलाफ शतरंज खेलते हैं, जो दावा करता है, फुलप्रूफ और त्रुटि के लिए अक्षम है। जबकि उस बयान पर बाद में फिल्म में सवाल उठाया जाएगा, यह उनके खेल में सच है: एचएएल पूल को आसानी से हरा देता है। (कुब्रिक खेल पर आधारित है अकेले हैं 1910 में हैम्बर्ग में खेला गया।)

उसी साल 2001 प्रीमियर, साहित्यिक आलोचक और पॉलीमैथ जॉर्ज स्टेनर एक निबंध प्रकाशित किया में नई यॉर्कर ए डेथ ऑफ किंग्स कहा जाता है। शतरंज की उत्पत्ति विवाद की धुंध में डूबी हुई है, लेकिन निर्विवाद रूप से यह बहुत प्राचीन, तुच्छ शगल सभी जातियों और सदियों के कई असाधारण बुद्धिमान मनुष्यों को एक वास्तविकता का गठन करने के लिए लग रहा है, भावनाओं के लिए एक फोकस, जितना पर्याप्त, अक्सर अधिक महत्वपूर्ण की तुलना में, वास्तविकता ही, उन्होंने लिखा। स्टेनर के लिए शतरंज उतना ही मानवीय है जितना कि संगीत और गणित। जैसा कि वह बताते हैं, ये तीन विषय ही ऐसे हैं जिनमें प्रीप्यूबसेंट्स ने बड़ी उपलब्धियां हासिल की हैं, मोजार्ट और रॉसिनी से गॉस और पास्कल से मॉर्फी तक। ऐसा लगता है कि शतरंज हमें इंसान बनाने की पहेली के लिए कुछ अजीब कुंजी पेश करता है। शतरंज में एक और इंसान को हराने के लिए, स्टीनर ने लिखा, उसे अपनी बुद्धि के मूल में विनम्र करना है; उसे आसानी से हराने के लिए उसे अजीब तरह से छीन लेना है।



1997 में, आईबीएम द्वारा बनाए गए शतरंज कंप्यूटर डीप ब्लू ने छह खेलों की श्रृंखला में विश्व चैंपियन गैरी कास्परोव को हराया। कुब्रिक की दृष्टि सच हो गई थी: जबकि पूल दुनिया का सबसे बड़ा शतरंज खिलाड़ी नहीं था, एक कंप्यूटर ने एक इंसान को प्रजातियों के सबसे बड़े बौद्धिक खेल के मैदानों में से एक में हरा दिया था। डीप ब्लू की जीत तब से एआई की उन्नति में एक प्रमुख मील के पत्थर के रूप में सांस्कृतिक शब्दकोष में प्रवेश कर गई है, लेकिन समय की दूरी और दृष्टि के लाभ से इस तथ्य को नजरअंदाज करना आसान हो जाता है कि, जब कास्पारोव खेलने के लिए बैठे, तो उन्होंने दृढ़ता से उम्मीद की जीतने के लिए। मुझे नहीं लगता कि अगर मैं हार जाता हूं तो स्थिति पर चर्चा करना उचित नहीं है, कास्पारोवी मैच के लिए अग्रणी कहा . मैं अपने जीवन में कभी नहीं हारा।



जब कास्परोव हार गया, और निराशाजनक फैशन में हार गया - गेम 2 में, उसने कंप्यूटर को एक पल के लिए भगवान की तरह खेलने के रूप में वर्णित किया - ऐसा लगता था कि वह न केवल बौद्धिक रूप से बल्कि आध्यात्मिक रूप से पराजित हो गया था। से न्यूयॉर्क समय 'मैच का कवरेज' : 'मैं खेलने के मूड में बिल्कुल नहीं था,' उन्होंने कहा, शनिवार को गेम 5 के बाद, वह इतने निराश हो गए थे कि उन्हें लगा कि मैच पहले ही खत्म हो चुका है। क्यों पूछा गया, उन्होंने कहा: 'मैं एक इंसान हूं। जब मैं कुछ ऐसा देखता हूं जो मेरी समझ से परे है, तो मुझे डर लगता है।' न्यूजवीक मैच को उसके कवर पर हेडलाइन के नीचे रखें, मस्तिष्क का अंतिम स्टैंड, लेकिन ग्रैंडमास्टर्स इस बात पर जोर देते रहे कि मैच एकतरफा था, जो आईबीएम द्वारा कास्पारोव की हताशा और छायादार रणनीति का परिणाम था; उन्होंने कहा, डीप ब्लू को सर्वश्रेष्ठ शतरंज खिलाड़ियों के खिलाफ नियमित प्रतियोगिता में शामिल करें, और निश्चित रूप से इसे इसके स्थान पर रखा जाएगा।

बीस साल बाद, हम बेहतर जानते हैं। अब हम अपनी जेब में डीप ब्लू से बेहतर शतरंज कंप्यूटर ले जा सकते हैं, उन्हीं मशीनों पर जिनका उपयोग हम टेक्स्ट भेजने, फेसबुक की जांच करने और गेम खेलने के लिए करते हैं। कम सांस्कृतिक और बौद्धिक रूप से महत्वपूर्ण शतरंज की तुलना में। कई अन्य तकनीकी विकासों की तरह जिन्हें पहले विज्ञान कथा के दायरे में माना जाता था, शतरंज एआई की श्रेष्ठता सामान्य हो गई है।



जबकि शतरंज सुलझना बाकी है, खेल की प्रकृति, जो एक सीमित सेटिंग के भीतर होती है और प्रति स्थिति सीमित संख्या में चालें प्रदान करती है, इसे एक जानवर बल दृष्टिकोण कहा जाता है, जिसमें एक कंप्यूटर कई संभावित स्थितियों का विश्लेषण करने के लिए अपनी कच्ची प्रसंस्करण शक्ति का उपयोग करता है। मनुष्य की क्षमता से कहीं अधिक। डीप ब्लू प्रति सेकंड 200 मिलियन पदों को देखने में सक्षम था; यह अनुमान लगाया गया है कि कास्परोव ... दो को देख सकता है। खेल खेलने के सदियों से एकत्रित मानव सीखने के साथ संवर्धित- उदाहरण के लिए, कुछ उद्घाटन में सर्वोत्तम अभ्यास, या सिद्धांत, साथ ही विशिष्ट एंडगेम्स का ज्ञान- कंप्यूटर का भौतिक लाभ ठीक नहीं है, उसी तरह जैसे यह है एक इंसान के लिए एक कार के खिलाफ एक पैर में प्रवेश करने के लिए उचित नहीं है।

उस अर्थ में, डीप ब्लू एचएएल के अनुरूप नहीं था, जो अंततः अपने स्वयं के समझौते का फैसला करेगा कि मानव अंतरिक्ष यात्री अपने मिशन को खतरे में डाल देंगे। अपने लिए सोचने की क्षमता एचएएल को किसी भी ज्ञात कंप्यूटर से अलग करती है, और निश्चित रूप से उस तरह का कंप्यूटर जो क्रूर बल के साथ समस्याओं का समाधान करता है। लेकिन पिछले साल, शतरंज ने एक बार फिर मानव और एआई दिमाग के बीच की खाई को पाटने के लिए स्थल के रूप में काम किया। जबकि हमें अभी भी एचएएल का एहसास नहीं हुआ है, ये नए विकास इस धारणा को चुनौती देते हैं कि रचनात्मकता एक विशिष्ट मानवीय गुण है। और यदि ऐसा नहीं है, तो क्या मानवीय उपलब्धि का कोई क्षेत्र है जो स्पष्ट रूप से हमारा रहेगा?

पिछले साल 6 दिसंबर को, Google की डीपमाइंड इकाई द्वारा विकसित एआई अल्फाज़ेरो ने दुनिया के सर्वश्रेष्ठ शतरंज इंजन स्टॉकफिश को 28 जीत, 72 ड्रॉ और शून्य नुकसान के स्कोर से शर्मिंदा किया। पहली नज़र में, यह मामूली लग सकता है; हम आगे की प्रगति और नियोजित अप्रचलन द्वारा चिह्नित एक तकनीकी संस्कृति में रहते हैं, जिसमें नई मशीनें लगातार पुराने की जगह ले रही हैं, दोनों कारणों से वैध (नवाचार पुराने को हीन बना देता है) और पूंजीवादी (आपका आईफोन)। लेकिन इस मामले में, दो कंप्यूटरों के बीच का अंतर शायद ही सतही हो। स्टॉकफिश, जो एक स्वतंत्र, ओपन-सोर्स इंजन है, जो नियमित रूप से विश्व कंप्यूटर शतरंज चैंपियनशिप में जीतता है या दूसरे स्थान पर है, शतरंज खेलता है और जिस तरह से डीप ब्लू ने दो दशक पहले किया था, उसके बीच कोई मौलिक अंतर नहीं है: यह खेल पर हमला करता है पाशविक बल, प्रति सेकंड 70 मिलियन चालों का विश्लेषण करता है।



AlphaZero इस तरह काम नहीं करता है। स्टॉकफिश के विपरीत, जो मानव अनुभव से प्राप्त सीखने का उपयोग करता है, अल्फाज़ेरो ने खुद को शतरंज सिखाया। नियम दिए जाने के बाद, इसने खुद को बार-बार खेला, अनिवार्य रूप से लाखों स्व-खेले वाले खेलों के माध्यम से शतरंज के इतिहास को फिर से शुरू किया। जिसे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के रूप में जाना जाता है, मशीन ने उस व्यवहार और पैटर्न पर ध्यान दिया, जिसके कारण जीत हुई, फिर उस जानकारी को अपनी खिलती हुई शैली में बार-बार शामिल किया। अल्फाज़ेरो स्टॉकफिश की तुलना में प्रति कदम काफी कम संख्या में पदों को देखता है, केवल 80,000 या उससे भी ज्यादा। 19 पेज का पेपर अल्फाज़ेरो के रचनाकारों द्वारा लिखित कंप्यूटर के कामकाज में गहराई से जाता है, लेकिन वे प्रमुख बिंदु हैं: अग्रानुक्रम में लिया गया, उनका मतलब है कि अल्फाज़ेरो स्टॉकफिश की तुलना में अलग तरह से नहीं खेलता है - यह एक मानव की तरह अधिक खेलता है।

कोई भी कंप्यूटर मोजार्ट का आविष्कार करने या कुछ भी रचनात्मक करने में सक्षम नहीं होगा, लेकिन जब आप अल्फाज़ेरो को देखते हैं, तो यह रचनात्मकता की सीमा पर है, यह अंतर्ज्ञान की सीमा पर है। -सैम गिन, स्टैनफोर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब के शोधकर्ता

पिछले दशक में, मनुष्य हमेशा कह सकते थे, 'हाँ, निश्चित रूप से, कंप्यूटर हमसे बेहतर हैं, लेकिन ऐसा इसलिए है क्योंकि वे तेजी से सोचते हैं और उनमें सोचने की क्षमता बहुत अधिक है। ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि वे हमसे अधिक स्मार्ट हैं - उनके पास बहुत अधिक इंजीनियरिंग शक्ति है, और अगर मेरा दिमाग कंप्यूटर जितना बड़ा होता, तो मैं कंप्यूटर को हरा पाता, 'सैम गिन, एक एआई शोधकर्ता ने कहा। स्टैनफोर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब। लेकिन अब अल्फ़ाज़ीरो साथ आता है, और एक, इसका मस्तिष्क [अन्य शतरंज कंप्यूटरों की तुलना में] बहुत छोटा है, इसके लिए उतनी कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता नहीं है, और दो, यह खोज नहीं कर रहा है, यह पाशविक बल नहीं कर रहा है। यह ठीक उसी तरह से सीख रहा है जैसे मनुष्य शतरंज खेलना सीखता है। मनुष्य यही सीखने के लिए करते हैं: आप शतरंज खेलते हैं, आप एक दूसरे के खिलाफ खेल खेलते हैं, और आप समय के साथ सीखते हैं। तो यह बहुत समान रूप से सीख रहा है कि मनुष्य कैसे सीखते हैं, और यह इसे बहुत जल्दी और बेहतर तरीके से करने में सक्षम है।

वास्तव में, दीपमाइंड की मानवता को पछाड़ने के प्रयास में अल्फाज़ेरो दूसरा मोर्चा है। अक्टूबर 2015 में, AlphaGo , अल्फाज़ेरो के पूर्ववर्ती, ने यूरोपीय चैंपियन फैन हुई के खिलाफ खेले गए सभी पांच खेलों में जीत हासिल की, पहली बार एआई ने गो में एक पेशेवर खिलाड़ी को हराया था - एक मील का पत्थर जिसे विशेषज्ञों का मानना ​​​​था कि उस समय अभी भी होगा एक दशक दूर . शतरंज की तुलना में अपने बड़े खेल स्थान के कारण, गो, जिसमें आपके प्रतिद्वंद्वी की तुलना में अधिक क्षेत्र के आसपास की उम्मीद में एक बोर्ड पर पत्थर रखना शामिल है, बहुत अधिक भिन्नता की अनुमति देता है। (यदि आप महसूस करना चाहते हैं कि आपका मन वास्तव में आपके सिर में पिघल गया है, तो कुछ पढ़ें गो के बारे में कम्प्यूटेशनल सिद्धांत ।) और इसलिए गो ने शतरंज की तुलना में कंप्यूटर के लिए बहुत अधिक कठिन काम साबित कर दिया था, जो कि विस्तृत होने पर, प्रति चाल बहुत कम संभावनाओं की अनुमति देता है।

AlphaZero अब दार्शनिक रूप से दिलचस्प हो गया है, क्योंकि सवाल यह है कि यह AI कहाँ जाएगा? जिन ने कहा। यहीं पर AI रचनात्मकता से मिल रहा है। पहले से, यह वास्तव में, वास्तव में सोचने में तेज़ था। अब यह रचनात्मक होने में सक्षम है, यह उन चीजों पर प्रहार करने में सक्षम है जो मनुष्य सोचते थे कि अंतर्ज्ञान था। यह मनुष्य की आशा के आखिरी झंडे की तरह है, कि कंप्यूटर सहज ज्ञान युक्त चीजें नहीं कर सकते हैं। कोई भी कंप्यूटर मोजार्ट का आविष्कार करने या कुछ भी रचनात्मक करने में सक्षम नहीं होगा, लेकिन जब आप अल्फाज़ेरो को देखते हैं, तो यह रचनात्मकता की सीमा पर है, यह अंतर्ज्ञान की सीमा पर है।

जैसा कि स्टीनर ने लिखा है: शतरंज और संगीत कुछ साझा करते हैं, भले ही हम पूरी तरह से समझ न सकें कि वह क्या है। बहुत कम से कम, हम यह पहचान सकते हैं कि पैटर्न के लिए एक आदत है, व्यवस्था और प्रगति की समझ है, जो दोनों विषयों में मानव उपलब्धि को एकजुट करती है, और पैटर्न को पहचानने की क्षमता-एक स्वाभाविक रूप से मानव विशेषता- है जो अल्फाज़ेरो की उपलब्धि को इतना चौंकाने वाला बनाती है . बौद्धिक और भावनात्मक परिपक्वता में स्टीनर के पूर्व-यौवन गुणों की क्या कमी है - समाजीकरण और संस्कृतिकरण जिसे हम बड़े होने के साथ अनुभव करते हैं - वे पैटर्न की इस सहज समझ के लिए बने हैं। एक हद तक, AlphaGo और AlphaZero के बारे में भी यही कहा जा सकता है, जो शतरंज या गो खेलने के अलावा और कुछ नहीं कर सकते हैं, लेकिन उन क्षेत्रों के भीतर वास्तविक रचनात्मकता और सरलता का प्रदर्शन करते हैं। उदाहरण के लिए, गो मास्टर ली सेडोल के खिलाफ अल्फा गो के मैच के दूसरे गेम के दौरान, मशीन ने एक ऐसा कदम उठाया जो इतना अभूतपूर्व और मूर्खतापूर्ण था कि पर्यवेक्षकों ने इसका वर्णन करने के लिए एक बहुत ही गैर-यांत्रिक शब्द का इस्तेमाल किया: सुंदर .

बेशक, AI अभी भी जो नहीं कर सकता है, वह पहले अपनी इच्छा से और अपने स्वयं के मूल्यों के अनुसार है, चुनें शतरंज खेलना या संगीत रचना करना; और दूसरा, ऐसा इस तरह से करें जिसमें मिसाल का अभाव हो। इसके बजाय, उन्हें लोगों द्वारा ऐसा करने के लिए कहा जाना चाहिए, और एक बार जब उन्हें ऐसा करने के लिए कहा गया, तो वे उन कार्यों को कुछ अटूट मापदंडों के भीतर करेंगे। अल्फाज़ेरो एक अवैध चाल बनाने में असमर्थ है, और जबकि शतरंज के खेल में इसका बहुत महत्व नहीं है, जिसमें केवल कानूनी चालें होती हैं, यह संगीत में बेहद महत्वपूर्ण है, जहां सभी ध्वनियां निष्पक्ष खेल हैं।

लुगदी - आम लोग

एआई के बारे में सबसे सीमित चीजों में से एक यह है कि आपको कुछ अनुकूलित करने की आवश्यकता है। अल्फाज़ेरो जीत की संख्या और नुकसान की संख्या के लिए अनुकूलन कर रहा था, और लगभग हर एक कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम अभी किसी तरह से एक अनुकूलन एल्गोरिदम है, गिन ने कहा। एआई को बताने का कोई तरीका नहीं होगा, 'मुझे एक नया गीत बनाएं जो आपको अच्छा लगे,' क्योंकि इसका कोई उद्देश्य माप नहीं है।

जिस प्रकार के AI ने अब शतरंज और गो पर विजय प्राप्त कर ली है, उसका भविष्य पर क्या प्रभाव पड़ता है? जानकारी के साथ अनुकूलित, चाहे वह शतरंज के नियम हों या संगीत के पहले से मौजूद इतिहास, गिन का मानना ​​​​है कि इसका आवेदन भ्रामक रूप से व्यापक है।

जो चीज मोजार्ट को महान बनाती है वह यह है कि मनुष्य मोजार्ट को पसंद करते हैं; एक एआई संगीत में मानव स्वाद के लिए अनुकूलित कर सकता है, गिन ने कहा। (एक उदाहरण है दीपबच , जो महान संगीतकार की शैली में काम करता है।) वे इसे अभी कला में करते हैं: हमारे पास एआई एल्गोरिदम है जो बहुत सारे अलग-अलग कलाकारों और उनके सभी अलग-अलग चित्रों और उनके सभी अलग-अलग कामों को देखते हैं, और [वे एल्गोरिदम] खरोंच से कला बना और उत्पन्न कर सकते हैं। कुछ एल्गोरिदम क्यूबिस्ट करो , कुछ अमूर्त कार्य करते हैं, कुछ वैन गॉग-शैली की पेंटिंग अधिक कर सकते हैं। हर किसी के स्वाद अलग-अलग होते हैं, लेकिन जब आप AI को बताते हैं कि आपको क्या स्वाद चाहिए, तो वह उसी से एक सुंदर पेंटिंग के लिए अनुकूलित कर सकता है। अब, उसने कहा, यह कभी नहीं हुआ है, और अभी कोई एआई एल्गोरिदम नहीं है जो एक नए स्वाद का आविष्कार कर सके। तो मोजार्ट, यकीनन, जब उसने अपना संगीत बनाया, तो वह संगीत की एक नई शैली का आविष्कार कर रहा था। यही वह जगह है जहां एआई अभी सीमित है: एआई कम से कम अभी तक कुछ नया आविष्कार करने के लिए वास्तविक रचनात्मकता नहीं कर सकता है।

एआई के विकास में तार्किक अगली सीमाओं में से एक वीडियो गेम है, जो आखिरकार, अपनी स्थापना के बाद से एआई को शामिल कर चुका है। ट्विच का उदय, स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म जिसने गेमर्स को एथलीटों के स्तर पर मशहूर हस्तियों में बदल दिया है - और वह भी एक खेलने के लिए आ रहा है शतरंज की दुनिया में तेजी से बड़ी भूमिका -एक पेचीदा मंच प्रस्तुत करता है जिस पर एआई के करतब प्रदर्शित किए जा सकते हैं। अपरिचित, प्रतिस्पर्धी वीडियो गेमिंग या निर्यात के लिए, लाया गया 2017 में 3 मिलियन का राजस्व , एक आंकड़ा जो 2020 तक बढ़कर .5 बिलियन हो जाने की उम्मीद है; हम के कगार पर हैं हाई स्कूल एस्पोर्ट्स टीमें , और हमारे पास पहले से ही है एस्पोर्ट्स एरेनास . कंप्यूटर वैज्ञानिक और उपन्यासकार ज़ाचरी मेसन, जिनका हालिया उपन्यास शून्य सितारा अत्यधिक जटिल एआई के साथ समृद्ध भविष्य की कल्पना करता है, यह मानता है कि यह तब तक लंबा नहीं है जब तक कि लगभग सभी वीडियो गेम कृत्रिम बुद्धि पर हावी नहीं हो जाते।

मैंने कभी-कभी सोचा है कि क्या लोग गेम डिजाइन करने के लिए तैयार होंगे ताकि लोग उन पर अच्छे हों लेकिन मशीन सीखने में कठिन समय होगा, मेसन ने एक ईमेल में लिखा था। फोन पर, उन्होंने विस्तार से बताया: जिन खेलों के लिए जटिल संचार और भाषा की आवश्यकता होती है, डिजाइन के एक पहलू के साथ खेल, वे भविष्य के लिए मानव-प्रधान होंगे।

ट्विच की अधिकांश अपील आपके पसंदीदा गेमर की प्रतिक्रिया देखने से आती है, और अक्सर गेमप्ले के लिए, साथ ही साथ उनके चैनल पर कमेंटेटर, दान, और ट्विच के लिए अद्वितीय कई अन्य विशेषताएं देखने से आती है। एआई के साथ, वह विशिष्ट मानवीय तत्व गायब हो जाता है, लेकिन शायद पूरी तरह से उतना नहीं जितना हम कल्पना कर सकते हैं, खासकर जब व्यक्तित्व जैसी अमूर्त अवधारणाओं की बात आती है।

मैं हमेशा इस तथ्य से थोड़ा हैरान रहा हूं कि लोग स्ट्रीमिंग देखते हैं स्टार क्राफ्ट , या जो कुछ भी। किस हद तक प्रतिस्पर्धी देख रहे हैं स्टार क्राफ्ट दिलचस्प सिर्फ इसलिए कि खिलाड़ी परिणाम के लिए पूरी तरह प्रतिबद्ध हैं? क्या एआई को देखना भावनात्मक रूप से एक स्क्रीनसेवर देखने के रूप में आगे बढ़ रहा है? —ज़ाचरी मेसन, कंप्यूटर वैज्ञानिक और उपन्यासकार

यह निर्भर करता है कि व्यक्तित्व से आपका क्या मतलब है, मेसन ने लिखा। कास्पारोव ने कहा कि उन्होंने डीप ब्लू में एक एलियन इंटेलिजेंस महसूस किया। यदि व्यक्तित्व केवल खेल की शैली में है, और अतिरिक्त-खेल इतिहास में नहीं है, तो अल्फाज़ेरो और इसके जैसे आसानी से अलग-अलग विकसित हो सकते हैं। [लेकिन] मैं हमेशा इस तथ्य से थोड़ा हैरान रहा हूं कि लोग स्ट्रीमिंग देखते हैं स्टार क्राफ्ट , या जो कुछ भी। किस हद तक प्रतिस्पर्धी देख रहे हैं स्टार क्राफ्ट दिलचस्प सिर्फ इसलिए कि खिलाड़ी परिणाम के लिए पूरी तरह प्रतिबद्ध हैं? क्या एआई को देखना भावनात्मक रूप से एक स्क्रीनसेवर देखने के रूप में आगे बढ़ रहा है?

हमारे पास अभी भी AI पर एक अलग बढ़त है जो जल्द ही दूर नहीं होगी: हमारे शरीर। रोबोटिक्स का क्षेत्र एआई से काफी पीछे चला गया है, और हम रोबोट एथलीट के पास आने वाली किसी भी चीज़ से मीलों दूर हैं। यह सोचना उचित है कि पैटर्न-पहचान क्षमताओं और मशीन सीखने की विशाल कम्प्यूटेशनल और सूचनात्मक क्षमताएं अत्यधिक परिष्कृत और परिवर्तनीय रणनीति और पदों जैसे फुटबॉल, सॉकर और बास्केटबाल के साथ खेल पर प्रकाश डालने में मदद कर सकती हैं, जो अंतर्दृष्टि पर आगे बढ़ती हैं। द्वारा द्वारा SportVU . जैसी प्रौद्योगिकियां . (एक दिलचस्प उदाहरण है a गोल्फरों के लिए आभासी चायदान ।) लेकिन मानव प्रशिक्षकों और खिलाड़ियों को अभी भी उन अंतर्दृष्टि को लागू करने की आवश्यकता होगी, और इससे मानवीय त्रुटि की अनुमति मिलती है। चूंकि एक सफल खेल टीम को प्रबंधन से लेकर कोचिंग से लेकर खेलने तक कई अलग-अलग विमानों पर काम करना चाहिए, और फिर इन सभी विभिन्न तत्वों का समन्वय करना चाहिए, AI के कभी भी खेलों को हल करने के करीब आने की संभावना नहीं है; आप जानते होंगे कि बास्केटबॉल में बहुत अधिक 3s लेना अधिक कुशल है, लेकिन आपको अभी भी ऐसे खिलाड़ियों की आवश्यकता है जो शूट कर सकें। जब तक रोबोट एथलीट मैदान में नहीं उतरेंगे, तब तक मानवीय अपूर्णता खेल का हिस्सा बनी रहेगी।

जब अल्फ़ाज़ीरो ने स्टॉकफिश को हराया, तो शतरंज की दुनिया से प्रतिक्रिया जब डीप ब्लू ने कास्पारोव को हराया था, तब की तुलना में उसका कार्यकाल अलग था। ग्रैंडमास्टर जो इंजन और कंप्यूटर को अपने प्रशिक्षण और तैयारी के आवश्यक तत्वों के रूप में स्वीकार करने आए हैं, वे इस बात से चिंतित थे कि शतरंज सिद्धांत और खेल की समझ के लिए अल्फाज़ीरो क्या कर सकता है। मशीन की मानव पर छाया डालने की यह धारणा खिलाड़ियों के दिमाग पर कम भार डालती है - शायद इसलिए, क्योंकि अब तक, यह एक परिचित धारणा है। जबकि शतरंज से फायदा हो रहा है एस्पोर्ट्स और ऑनलाइन प्ले के विस्फोट से, यह तर्क देना कठिन होगा कि, बड़े पैमाने पर जनता के लिए, यह अभी भी 60 और 70 के दशक में महत्व रखता है, जब कुब्रिक ने एचएएल 9000 बनाया, स्टीनर ने अपना निबंध लिखा, और बॉबी फिशर ने देश को मंत्रमुग्ध कर दिया। मेसन की नजर में, कंप्यूटर की श्रेष्ठता - और, जितना ही, उनकी प्रतिबंधात्मकता - ने खेल की प्रतिष्ठा को प्रभावित किया है।

मेसन ने लिखा है कि यह थोड़ा निराशाजनक लगता है जब एक औसत स्मार्टफोन पर एक ऐप मानव विश्व-चैंपियन को अपना सिर सौंप सकता है। तो लोग अभी भी शतरंज वगैरह खेलेंगे, लेकिन एक फ्रिसन चला गया है - क्या इन परिस्थितियों में विश्व स्तर के खिलाड़ी बनने के लिए समय देना मजबूरी है?

हमें चिंतित नहीं होना चाहिए कि [अल्फाज़ीरो] दिखाता है कि एआई अधिक मानवीय या कुछ और हो रहा है। हमें इन अन्य बातों के बारे में क्या चिंता करनी चाहिए: एआई लागू होने पर हम कैसे विनियमित करते हैं, और हम अपने डेटा की सुरक्षा कैसे करते हैं? -जोआना ब्रायसन, यूनिवर्सिटी ऑफ बाथ एआई के शोधकर्ता और कंप्यूटर साइंस के प्रोफेसर

लेकिन बोर्ड गेम, वीडियो गेम और कुछ अन्य तुलनीय समस्याओं से परे- सेल्फ-ड्राइविंग कार, सैन्य जरूरतें- मेसन अभी भी सोचते हैं कि मशीन सीखने के इस क्षेत्र में एक सीमा है जो जल्द ही पहुंच जाएगी।

उन्होंने कहा कि इस विशेष प्रकार की बोली-अनकोट एआई इससे ज्यादा आगे नहीं जाने वाली है। यह मूल रूप से तकनीकी विकास की गलत शाखा है जो आपको एआई फुटबॉल खिलाड़ी या एआई नानी देने या अखबार पढ़ने या हर तरह की चीजें करने में सक्षम है जो अभी भी इंसानों की उत्पत्ति होगी। मूल रूप से, भौतिक, भाषाई, या डिजाइन से संबंधित कोई भी चीज अभी भी निकट भविष्य के लिए मानवता की उत्पत्ति होने वाली है। एक अवधारणा है जिसे कहा जाता है विनोग्रैड स्कीमा चैलेंज जो इस कमी को प्रदर्शित कर सकता है: एक एआई को एक वाक्य दिया जाता है जैसे नगर पार्षदों ने प्रदर्शनकारियों को परमिट देने से इनकार कर दिया क्योंकि उन्होंने [डर / वकालत] हिंसा की और यह चुनने के लिए कहा कि कौन सा शब्द फिट बैठता है। जबकि उत्तर किसी भी मनुष्य के लिए स्पष्ट होगा, जो दो शब्दों के अर्थ में अंतर को समझेगा, उस तरह की समझ और समझ कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वर्तमान क्षमताओं से बहुत परे है।

हालाँकि, AI और मशीन लर्निंग के प्रभाव का एक और पक्ष है, और वह है प्रौद्योगिकी की प्रगति के बजाय अनुप्रयोग में निहित है। जैसा कि बाथ विश्वविद्यालय में एआई शोधकर्ता और कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर जोआना ब्रायसन ने मुझे याद दिलाया, अलौकिक तकनीक की धारणा कोई नई बात नहीं है: इमारतें अलौकिक हैं, विमान अतिमानवीय हैं - यहां तक ​​​​कि किताबें भी याद रखने की क्षमता में अलौकिक हैं। मस्तिष्क को मात देता है।

यह बताए जाने की प्रक्रिया कि हम अद्वितीय नहीं हैं, जब हम अद्वितीय होने के लिए बहुत कठिन प्रयास करते हैं - मुझे लगता है कि इसका एक मनोवैज्ञानिक परिणाम होने वाला है, और मुझे इस बात की चिंता है कि किसी प्रकार की प्रतिक्रिया हो सकती है, जैसे कि वहाँ है विकास के खिलाफ। —ब्रायसन

ब्रायसन ने कहा कि एआई के साथ मुख्य चिंता यह नहीं है कि यह एक दिन इंसानों से आगे निकल जाए; यह है कि लोग अन्य लोगों का लाभ उठाने के लिए इसके द्वारा प्रदान की गई समझ का उपयोग कर सकते हैं। हमने कैम्ब्रिज एनालिटिका के खुलासे से पहले बात की थी, जिसमें आरोप लगाया गया था कि कंपनी ने विभिन्न नापाक उद्देश्यों के लिए 87 मिलियन फेसबुक उपयोगकर्ताओं के व्यक्तिगत डेटा का अवैध रूप से खनन किया था, जिसमें राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प को निर्वाचित करने में मदद करना शामिल है, लेकिन यह इन्हीं तक सीमित नहीं है; लेकिन वह किस बारे में बात कर रही है इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण प्रदान करता है। उसने कहा कि हमारे पास कृत्रिम बुद्धि है, यह कदम परिवर्तन नहीं है जो कुछ लोग सोचते हैं। एआई के आसपास बहुत सारे भ्रम इस तथ्य से आते हैं कि हम इसे इस तरह से पहचानते हैं, और हमें चिंतित नहीं होना चाहिए कि [अल्फाज़ीरो] दिखाता है कि एआई अधिक मानव या कुछ और हो रहा है। हमें इन अन्य बातों के बारे में क्या चिंता करनी चाहिए: एआई लागू होने पर हम कैसे विनियमित करते हैं, और हम अपने डेटा की सुरक्षा कैसे करते हैं?

एआई हमारे समाज को कैसे प्रभावित कर सकता है, इसके अधिक महत्वपूर्ण उदाहरण, डेटा को एल्गोरिथम रूप से अवशोषित और संश्लेषित करने की क्षमता में रहते हैं और फिर सबसे अच्छा अगला कदम पैदा करते हैं - ठीक उसी तरह जैसे यह शतरंज में करता है, लेकिन कहीं अधिक परिणामी और व्यापक पैमाने पर। हम पहले से ही इसे हर समय होते हुए देखते हैं - सबसे सांसारिक उदाहरण आपकी अमेज़ॅन या नेटफ्लिक्स की सिफारिशें होंगी - लेकिन इसके अनुप्रयोग अस्तित्व के कहीं अधिक महत्वपूर्ण क्षेत्रों तक पहुँचते हैं; एक विशेष रूप से दर्दनाक उदाहरण है डीपफेक वीडियो का उदय , जो एआई का उपयोग उन चीजों की वास्तविक फुटेज बनाने के लिए करते हैं जो वास्तव में कभी नहीं हुई थीं।

यह बताए जाने की प्रक्रिया कि हम अद्वितीय नहीं हैं, जब हम अद्वितीय होने के लिए बहुत कठिन प्रयास करते हैं - मुझे लगता है कि इसका एक मनोवैज्ञानिक परिणाम होने वाला है, और मुझे इस बात की चिंता है कि किसी प्रकार की प्रतिक्रिया हो सकती है, जैसे कि वहाँ है विकास के खिलाफ, ब्रायसन ने कहा। लोग खेल को मीडिया में डालते हैं क्योंकि आप प्रगति की दर देख सकते हैं, लेकिन जैसा मैंने कहा, वहाँ एक है नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज से पेपर इससे पता चलता है कि आप बता सकते हैं कि कोई व्यक्ति अपने फेसबुक लाइक्स से कैसे वोट करने जा रहा है - कम से कम, आप यह अनुमान लगा सकते हैं कि वे अपने जीवनसाथी से बेहतर वोट कैसे देने जा रहे हैं। और यह सुपर-ट्रिकी एआई नहीं है, यह कुछ सुपर-फैंसी एल्गोरिथम नहीं है: यह डेटा भर में सामान्य मशीन लर्निंग है जिसके बारे में लोगों ने पहले नहीं सोचा था। यह सब कुछ बदल रहा है।

एचएएल एक कारण से सहन करता है। यह पढ़ना मुश्किल है कि एक कंप्यूटर ने खुद को शतरंज सिखाया और आश्चर्य नहीं कि यह जल्द ही होगा पॉड बे के दरवाजे खोलने से इंकार . औसत व्यक्ति मशीन इंटेलिजेंस में नवीनतम प्रगति के बारे में पढ़ता है और यह अपरिहार्य की उनकी भावना को पुष्ट करता है। रे कुर्ज़वील की विलक्षणता की धारणा और मशीन ग्रहण करने वाले व्यक्ति के अनगिनत विज्ञान-कथा केस-अध्ययनों से प्रभावित संस्कृति में, यह अक्सर ऐसा लगता है कि जब तक हम अप्रचलित नहीं हो जाते, तब तक यह केवल समय की बात है। हालांकि, हर कोई इस बात से सहमत नहीं है कि यह क्षण केवल दशकों दूर है, क्योंकि कुर्ज़वील खुद सुझाव देते रहते हैं . एआई के क्षेत्र में, इसे कठिन प्रश्न के रूप में जाना जाता है। क्या एक एआई सचेत हो सकता है, जिस तरह से हम खुद को जागरूक होने के लिए जानते हैं? क्या यह आत्मचिंतन और आत्मनिर्णय बन सकता है?

गिन के अनुसार, अधिकांश कंप्यूटर वैज्ञानिक और भौतिक विज्ञानी कहेंगे कि, पर्याप्त शक्ति होने पर, मशीनें भौतिकी द्वारा परिभाषित किसी भी प्रणाली का अनुकरण कर सकती हैं - एक विचार जिसे चर्च-ट्यूरिंग थीसिस के रूप में जाना जाता है। वे कहेंगे कि मस्तिष्क परमाणुओं से बना है, भौतिक घटना द्वारा शासित है, और इसलिए, सैद्धांतिक रूप से हमें इसे पूरी तरह से अनुकरण करने में सक्षम होना चाहिए, और जो कुछ भी सिमुलेशन उत्पन्न होता है वह किसी भी अन्य मानव के रूप में सचेत होगा, गिन ने कहा।

एनसीएए पहले दौर के विजेता

लेकिन दार्शनिकों का एक अलग दृष्टिकोण है। कुछ लोग इस बात से सहमत हैं कि आप मानव मस्तिष्क का अनुकरण कर सकते हैं, लेकिन तर्क देते हैं कि यह वह उत्पन्न करेगा जिसे वे एक दार्शनिक ज़ोंबी कहते हैं, कुछ ऐसा जिसमें चेतना की कमी है, पूर्व-क्रमादेशित एजेंसी नहीं है जो मनुष्यों को लगता है कि उनके पास है। अन्य दार्शनिक, जैसे डेविड चाल्मर्स, और भी शंकालु हैं . [चल्मर्स] सोचता है कि चेतना ब्रह्मांड की एक मौलिक संपत्ति है जैसे पदार्थ या ऊर्जा है, और इसलिए इसे कंप्यूटर के अंदर दोहराया नहीं जा सकता है- कंप्यूटर हमेशा मनुष्यों के प्रोग्राम तक ही सीमित रहेगा, गिन ने कहा।

और जब चेतना की प्रकृति के बारे में परिकल्पनाओं की सीमा की बात आती है तो यह हिमशैल का सिरा है: भौतिक विज्ञानी, गणितज्ञ और दार्शनिक सर रोजर पेनरोज़, जो बड़े पैमाने पर सहयोग किया स्टीफन हॉकिंग के साथ, सोचते हैं कि चेतना है क्वांटम यांत्रिकी पर निर्भर , इसे पुन: पेश करना अविश्वसनीय रूप से कठिन बना देता है; दार्शनिक डैनियल डेनेट, जिन्हें हाल ही में द्वारा प्रोफाइल किया गया था नई यॉर्कर , सोचता है कि चेतना एक भ्रम है , एआई चेतना बनाना ... एक भ्रम भी। कुर्ज़वील के विश्वास के बावजूद, इस बात पर कोई स्पष्ट सहमति नहीं है कि क्या विलक्षणता संभव है, इसे प्राप्त करने के बारे में तो बिल्कुल भी नहीं।

एक अजीब तरीके से, यह सब अल्फाज़ेरो को शतरंज को समझने में आसान बनाता है। अगर हम कंप्यूटर को खुद से अलग कर सकते हैं, तो हम इसकी निर्विवाद क्षमताओं को पहचान सकते हैं, जबकि यह स्वीकार करते हुए कि, हमारे बिना, इसका कोई कैनवास नहीं होगा जिस पर उन क्षमताओं को प्रकट किया जा सके- और यह स्पष्ट चेतावनी को अलग कर रहा है कि यह भी अस्तित्व में नहीं होगा . अल्फ़ाज़ीरो और इसके जैसे ही मजबूत करते हैं कि मानवता का सच्चा गुण खेल के क्षेत्र का आविष्कार करने के लिए नए सिरे से निर्माण करने की क्षमता से आता है। जैसे-जैसे एआई रचनात्मकता के करीब आता है, ऐसा लग सकता है कि इंसानों और मशीनों के बीच की खाई कम होती जा रही है। लेकिन इसे देखने का एक और तरीका है: जितना अधिक हम अपनी कृतियों के साथ साझा करते हैं, उतने ही अधिक मूल्यवान वे गुण बन जाते हैं जो हमारे पास अकेले होते हैं।

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