Google, इसका कायापलट और पहला क्वांटम कंप्यूटर का लॉन्च

Google अनुवाद: यहीं से हम शुरू करते हैं 

Google अनुवाद, अभी कुछ समय के लिए, अब एक चर्चित विषय नहीं रहा है। यह कई घटकों में से एक बन गया है, सबसे मोहक भी नहीं, माउंटेन व्यू कंपनी की पेशकश के भीतर. इसके नवीनीकरण के कुछ वर्षों बाद हम कह सकते हैं कि तब किए गए वादों को, कम से कम आंशिक रूप से, अवहेलना कर दिया गया है, कम से कम कहने के लिए आशावादी उद्घोषणाएँ, विपणन के बच्चे भी, तथ्यों द्वारा पूरी तरह से पुष्टि नहीं की गई हैं। 

अनुवादक गायब नहीं हुए हैं, भले ही वे इतना अच्छा नहीं कर रहे हों। मशीन अनुवाद वांछित उच्च गुणवत्ता मानकों को पूरा नहीं किया. कुछ भाषाओं के लिए (अंग्रेज़ी अग्रणी) परिणाम उल्लेखनीय हैं। इसलिए क्या हमें Google अनुवाद को एक प्रकार का छोटा मशीनी अनुवाद बुलबुला मानना ​​चाहिए? 

बिल्कुल नहीं। अनुवाद की कहानी, अपने छोटे रूप में, एआई घटना आज क्या है, इसका एक प्रमुख उदाहरण प्रस्तुत करता है: नवाचार, गहरा परिवर्तन, प्रतिमानों की उथल-पुथल। लेकिन तकनीकी संभावनाओं और दूरदर्शी विचारों के बीच एक भाग्यशाली अभिसरण भी, एक दिन पहले तक यूटोपिया के साथ गलत व्यवहार किया। एक घटना जिसमें एक ही समय में एक अंधेरा पक्ष भी होता है, सिक्के का दूसरा पहलू जो बहुत कम चमकता है। 

सिक्के का दूसरा पहलू 

व्यापक प्रचार, क्रूर प्रतिस्पर्धा, सर्वश्रेष्ठ दिमाग को हड़पने के लिए निर्मम युद्ध, दक्षता के लिए पारलौकिक खोज, लाभ की बेलगाम और बिना शर्त खोज। स्वयं के अलावा जो है, उसके प्रति भी उदासीनता और अरुचि है किसी एक विचार को थोपने की खतरनाक प्रवृत्ति. आखिरकार, इस दुनिया में कोई आधा उपाय नहीं है, केवल विजेता और हारने वाले ही मैदान पर रहते हैं। पराजित के लिए, कोई क्षमादान की उम्मीद नहीं है: "विजेता सब ले लो!" 

इस लेख के साथ हम Google अनुवाद पर प्रतिबिंबों की एक श्रृंखला प्रस्तावित करते हैं। उन्हें "न्यूयॉर्क टाइम मैगज़ीन" के पत्रकारिता कर्मचारियों द्वारा की गई एक लंबी सेवा से लिया गया है। सेवा का विषय है Google का गहरा कायापलट जिसने इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तेज लहर पर सवारी करने और कुछ ही महीनों में आश्चर्यजनक परिणाम प्राप्त करने के लिए प्रेरित किया।

इसके लेखक, "... आशावादी विज्ञान कथा कल्पनाओं", साथ ही साथ न्यूयॉर्क समाचार पत्र की पत्रकारिता शैली, जिसे "तेजतर्रार" के रूप में परिभाषित किया गया है और "... एक कृत्रिम रहस्य पूर्व निहिलो बनाने" का आरोप लगाया गया है, दोनों की आलोचना की गई है। . आलोचनाएँ जो कम से कम आंशिक रूप से स्थापित हैं, या तो कभी-कभी अत्यधिक जोर की उपस्थिति के कारण, आप एक ऐसी कहानी चाहते हैं जो कभी-कभी थोड़ा विजयी हो और आम तौर पर अनियंत्रित। 

खोजी पत्रकारिता का एक बेहतरीन उदाहरण 

तो इतालवी पाठक के लिए अनुवाद में इसका पुनरुत्पादन क्यों करें? क्योंकि यह एक मूल्यवान रिपोर्ट है जो सभी के लिए एक विस्तृत और सुलभ तरीके से वर्णन करती है, जिसने अत्याधुनिक बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए लगभग पूर्व निहिलो का नेतृत्व किया। क्यों बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, भीतर से, प्रक्रियाओं की, मन और विचारों के संघों की, दूर दृष्टि के अभिसरण की, सफल और असफल प्रयोगों की। यह अलग-अलग, यहां तक ​​कि दूर-दराज के स्थानों के लोगों के बीच की असंभावित कीमिया है जो अंतिम सफलता की ओर ले गई। 

क्योंकि, फिर भी, यह उन अभिनेताओं के लिए एक चेहरा और एक मानवीय अर्थ, यहां तक ​​कि दोष भी पुनर्स्थापित करता है। प्रौद्योगिकीविद् अक्सर दूर होते हैं, बंद प्रयोगशालाओं तक ही सीमित होते हैं और एक पौराणिक आभा से घिरे होते हैं, अंदरूनी लोगों द्वारा पूजे जाते हैं और अधिकांश के लिए अज्ञात होते हैं। 

और यह सब वह बहुत ही शानदार तरीके से करता है। अंत में, "तेजतर्रार" पत्रकारिता के दोषी तत्वों के लिए भी, दूसरों के लिए शायद केवल "विचारोत्तेजक", पठन निश्चित रूप से सुखद होगा और असफल नहीं होगा, मुझे यकीन है, पाठक को उत्साहित करने के लिए। 

पढ़ने का आनंद लें और इसे करने के लिए समय निकालें! 

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अध्याय 1. गूगल: इस संकेत का मतलब है कि तुम जीतोगे 

एआई-फर्स्ट: मशीन लर्निंग 

यह 2016 था, जिस वर्ष कृत्रिम बुद्धि का विकास हुआ। जब Google के सीईओ सुंदर पिचाई ने कंपनी को "मोबाइल फर्स्ट" से "एआई-फर्स्ट" में बदलने की घोषणा की। कुछ ही इस बात से पूरी तरह वाकिफ थे कि वास्तविकता में इसका क्या मतलब है। आज, कुछ साल बाद, हम कह सकते हैं कि एआई-फर्स्ट सिलिकॉन वैली और उससे आगे की कंपनियों के लिए एक वास्तविक मंत्र बन गया है। इसका एक निर्विवाद नायक था: मशीन लर्निंग। 

Google पर, टेरेंस जे. सेजनोव्स्की नोट करते हैं (मशीन लर्निंग का उदय; 2018), मशीन लर्निंग सर्वव्यापी है: «डीप लर्निंग का उपयोग अब Google द्वारा 100 से अधिक सेवाओं में किया जाता है, स्ट्रीट व्यू से लेकर इनबॉक्स स्मार्ट रिप्लाई और वॉयस सर्च तक»। मशीन लर्निंग अपने विभिन्न रूपों में (डीप लर्निंग इसकी एक शाखा है), एल्गोरिदम को अधिक या कम स्वतंत्र रूप से सीखने की अनुमति देता है: यह बहुत कम लागत (या यहां तक ​​कि कोई भी नहीं) पर कच्चे माल की प्रचुरता के लिए उन्हें कुशल बनाता है: i बिग डेटा . सेजनोव्स्की नोट के रूप में: 

"डेटा नया तेल है। लर्निंग एल्गोरिदम रिफाइनरियां हैं जो कच्चे डेटा से अंतर्दृष्टि निकालती हैं; जानकारी का उपयोग ज्ञान बनाने के लिए किया जा सकता है; ज्ञान समझ की ओर ले जाता है; और समझ ज्ञान की ओर ले जाती है।" 

तंत्रिका - तंत्र 

मशीन लर्निंग के आधार पर तथाकथित तंत्रिका नेटवर्क हैं, जिनकी वास्तुकला हमारे मस्तिष्क से प्रेरित है। उत्तरार्द्ध को एक निश्चित कार्य करने के लिए प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं है। एक प्रारंभिक स्थिति (इनपुट) और एक अंतिम एक (आउटपुट) को देखते हुए, परीक्षण और त्रुटियों की एक सतत प्रक्रिया के माध्यम से, तंत्रिका नेटवर्क स्वायत्त रूप से एक समाधान खोजना सीखते हैं। 

वे उस बच्चे के समान "सीखते" हैं जो अपने आसपास की दुनिया की खोज करने जाता है। कुल प्रतिमान बदलाव! एलेक्स बियर्ड के रूप में अवधारणात्मक टिप्पणी (प्राकृतिक जन्मे शिक्षार्थी, 2018), हम तंत्रिका नेटवर्क को "विकास" को प्रतिबिंबित करने वाली प्रक्रिया के रूप में कल्पना कर सकते हैं। इसके विपरीत, प्रोग्रामिंग "सृजन को याद करता है।" 

मशीन लर्निंग ने कुछ क्षेत्रों में अचानक प्रगति की अनुमति दी है जो कुछ समय से सुस्त हैं, जैसे कि आवाज की पहचान, छवि की पहचान, भाषण से पाठ आदि। आज कई एप्लिकेशन इसका उपयोग करते हैं, सबसे अलग, उदाहरण के बारे में सोचें। सेल्फ ड्राइविंग कारों के लिए। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस तक 

पिचाई के लिए, जिस दिन उन्होंने एआई को प्रयोगशालाओं के दायरे से निकलते देखा, वह एक अमिट स्मृति है। 

"यह 2012 था, [मैं] एक छोटी टीम के साथ एक कमरे के अंदर था, और हम में से कुछ ही थे," वह याद करते हैं। उन गिने-चुने जेफ डीन में से, माउंटेन व्यू कंपनी के एक लीजेंड। वह एक नई परियोजना पर काम कर रहे थे और चाहते थे कि तत्कालीन वरिष्ठ उपाध्यक्ष पिचाई इस पर एक नज़र डालें। उसे यह भी याद है कि कोई मजाक कर रहा था। मानव संसाधन से उन्होंने एक नए कर्मचारी को इंटर्न के रूप में काम पर रखा था: ज्योफ्री हिंटन के अलावा कोई नहीं, "डीप लर्निंग के जनक"! पिचाई कहते हैं, "जब भी जेफ़ आपको किसी चीज़ पर अपडेट करना चाहता है, तो आप उत्साहित हो जाते हैं।" 

एंड्रयू एनजी और अन्य के साथ जेफ डीन ने 16.000 कंप्यूटरों पर 1000 प्रोसेसरों वाला एक विशाल नेटवर्क विकसित किया था। वे एक अरब कनेक्शन बनाने में सक्षम थे। उस समय तक एक अभूतपूर्व संरचना, मानव मस्तिष्क के मॉडल पर निर्मित। लेकिन फिर भी अपने सिनेप्स के साथ, 100.000 बिलियन से अधिक कनेक्शन स्थापित करने की बाद की क्षमता से बहुत कम है। यह वास्तव में एक विशाल तंत्रिका नेटवर्क था! 

का उपबोधन सुन्दर Piचाय 

पिचाई याद करते हैं कि उनके पास एक प्रकार का पूर्वाभास था: "यह चीज़ बढ़ने वाली थी और शायद ब्रह्मांड के काम करने के तरीके को प्रकट कर सकती थी ... यह सबसे महत्वपूर्ण चीज़ होने जा रही है जिस पर मानवता ने कभी काम किया है।" 

तब तक Google के अंदर कुछ ही लोग थे जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमता को पूरी तरह से समझते थे. 2010 की शुरुआत में स्थापित गूगल ब्रेन, एआई के लिए मुख्य रूप से जिम्मेदार था। ब्रेन बाद में डीप माइंड से जुड़ गया, जिसे 2014 में अधिग्रहित किया गया। Google पर शोध। 

दोनों ने उल्लेखनीय परिणाम दिए हैं। इनमें वह क्रांति भी है, जिसने ब्रेन की बदौलत अनुवाद और मशीनी अनुवाद को सामान्य रूप से मशीन लर्निंग के नए युग में पहुँचाया है। 

बहरहाल, वैज्ञानिक जो चाहते हैं और कंपनियां जो चाहती हैं, वह मशीन लर्निंग और इसके कई अनुप्रयोगों से कहीं आगे है। शोध का उद्देश्य एक आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस पर पहुंचना है।

एक लचीली आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, जो किसी भी कार्य को सीखने और सफलतापूर्वक निपटने में सक्षम है जिसे मानव कर सकता है। हालांकि यह डीप माइंड के घोषित उद्देश्य का प्रतिनिधित्व करता है, फिर भी यह लक्ष्य बहुत दूर दिखाई देता है। इसके संस्थापक डेमिस हस्बिस इस परियोजना को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए "मैनहट्टन प्रोजेक्ट" के रूप में बोलते हैं।

एआई सभी के लिए काम कर रहा है 

यह इस कारण से भी हो सकता है कि पिचाई ने कंपनी के एक नए परिवर्तन की घोषणा की है: "एआई फर्स्ट" से "एआई वर्किंग फॉर एवरीवन"। Google के सीईओ ने कहा: «कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति के लिए धन्यवाद, Google अपने मुख्य मिशन [कि] को 'दुनिया की जानकारी को व्यवस्थित' करने के लिए पार कर रहा है। हम एक ऐसी कंपनी से बदल रहे हैं जो आपको एक ऐसी कंपनी के जवाब खोजने में मदद करती है जो आपको काम करने में मदद करती है ... हम चाहते हैं कि हमारे उत्पाद आपके काम, आपके घर और आपके जीवन के संदर्भ में आपके लिए और अधिक करें» । 

एक परिवर्तन जो अनुवाद को भी प्रभावित करता प्रतीत होता है, जहाँ लक्ष्य अब पेशेवरों के अनुवाद के स्तर के बराबर नहीं बल्कि एक अलग है। बराक तुरोवस्की इसे समझाते हैं: "हमारा लक्ष्य ... एक ऐसा उत्पाद विकसित करना है जो रोजमर्रा की जिंदगी में आम लोगों की सेवा करता है, उदाहरण के लिए विकासशील देशों में उपयोगकर्ताओं की सहायता करके, जो पहली बार इंटरनेट का उपयोग कर रहे हैं, भाषा बाधाओं को तोड़ने के लिए, या बस छुट्टी के दौरान संचार की सुविधा। यह व्यावसायिक अनुवाद से भिन्न उपयोग है». 

अंत में, एक डिज़ाइन जो मुख्य मिशन के अनुरूप दिखाई देता है जिसे Google स्वयं के लिए विशेषता देता है: "जितना संभव हो उतने लोगों के जीवन में महत्वपूर्ण सुधार करें"। 

क्वांटम कंप्यूटिंग की ओर 

बहरहाल, Google के प्रभाव की सीमा "उपयोगकर्ताओं" डोमेन से बहुत आगे निकल जाती है। कई बाहरी डेवलपर (स्टार्ट-अप से निगमों तक) Google-ब्रांडेड AI टूल का उपयोग करते हैं। माउंटेन व्यू कंपनी "बहुत बड़ी" होने के बारे में कई हलकों में अफवाहें उठाई जा रही हैं। 

लेकिन इतना ही नहीं, जैसा कि कैटरीना ब्रूकर ने देखा: “वर्तमान में Google AI का उपयोग करने वाले लाखों उपकरण हैं और यह केवल शुरुआत है। Google तथाकथित क्वांटम वर्चस्व हासिल करने के कगार पर है। 

यदि क्वांटम कंप्यूटिंग एक ठोस वास्तविकता बन जाती है, तो हम अचानक खुद को भविष्य में प्रक्षेपित पाएंगे। यह कुछ अन्य लोगों की तरह मानवता के इतिहास में फ्रैक्चर का क्षण होगा। OpenAI के सह-संस्थापक ग्रेग ब्रोकमैन कहते हैं, "विचार करें कि आग का आविष्कार करने वालों, औद्योगिक क्रांति की शुरुआत करने वाले या [विकसित] परमाणु शक्ति वाले लोगों के लिए आप किस तरह के इरादे चाहते हैं।" 

बड़े हाई-टेक निगम, चाहे वे इसे पसंद करें या न करें, न केवल आज हम जिस तरह की दुनिया में रहते हैं, उसके निर्माण के लिए बहुत बड़ी जिम्मेदारियां हैं। लेकिन विरोधाभासी रूप से उनके पास आने वाले कल की दुनिया के प्रति और भी अधिक है। जिम्मेदारियां जिन्हें ऐसी कंपनियां हर तरह से नजरअंदाज करने, टालने और टालने की कोशिश करती हैं। अब तक, विभिन्न नियमों और आचार समितियों, साथ ही बढ़ती हुई सामान्य उद्घोषणाओं और आशय की घोषणाओं ने अधिक उद्देश्य पूरा नहीं किया है। Google कोई अपवाद नहीं है। जैसा कि पीटर थिएल कहते हैं: 'जितना संभव हो उतने लोगों के जीवन में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए खुद को प्रतिबद्ध करें' - [यह] इतना अस्पष्ट मानक है कि यह विवाद से परे है।" 

पहले क्वांटम कंप्यूटर का प्रक्षेपण 

23 सितंबर, 2019 को, Google ने कहा कि उसने आज के सबसे शक्तिशाली सुपर कंप्यूटरों की प्रसंस्करण क्षमता को पार करने वाली गणना करने में सक्षम पहला क्वांटम कंप्यूटर बनाया है। यह शोधकर्ताओं और प्रौद्योगिकीविदों के समुदाय द्वारा उत्सुकता से प्रतीक्षित क्षण था। 

"फाइनेंशियल टाइम्स" के कर्मचारी रिपोर्ट करते हैं कि उन्होंने नासा की वेबसाइट पर प्रकाशित कुछ Google शोधकर्ताओं द्वारा एक लेख पढ़ा है। आइटम को तुरंत हटा दिया गया था। 

Google शोधकर्ताओं ने दावा किया कि उनका क्वांटम प्रोसेसर 3 मिनट और 20 सेकंड में गणना करने में सक्षम था, जबकि समिट, आज का सबसे उन्नत और शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर, उसी ऑपरेशन को करने में लगभग 10.000 साल लगेंगे। 

फिर से Google शोधकर्ताओं के अनुसार, "क्वांटम वर्चस्व" हासिल किया गया है: «यह शास्त्रीय एल्गोरिदम की तुलना में एक अविश्वसनीय त्वरण है। हमारे ज्ञान के लिए, यह प्रयोग क्वांटम प्रोसेसर द्वारा की गई पहली संगणना को चिह्नित करता है।" 

सिस्टम केवल एक ही अत्यधिक तकनीकी गणना कर सकता है। अधिक सामान्य समस्याओं को हल करने के लिए क्वांटम मशीनों का उपयोग आने से बहुत दूर है। लेकिन Google के शोधकर्ता आश्वस्त हैं कि यह "बड़े पैमाने पर क्वांटम कंप्यूटिंग की दिशा में एक मील का पत्थर" है। 

क्वांटम मशीनों की शक्ति प्रारंभिक कंप्यूटिंग युग में सिलिकॉन चिप्स के लिए मूर के नियम के अनुसार "दो बार घातीय दर" पर विस्तारित होगी। 

बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप की नवंबर 2018 की रिपोर्ट में कहा गया है कि क्वांटम कंप्यूटिंग "क्रिप्टोग्राफी, रसायन विज्ञान, सामग्री विज्ञान, कृषि और फार्मास्यूटिकल्स जैसे क्षेत्रों में खेल के नियमों को बदल देगी। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उल्लेख नहीं ... लॉजिस्टिक्स, मैन्युफैक्चरिंग, फाइनेंस और एनर्जी»। 

क्वांटम सॉफ्टवेयर स्टार्ट-अप रिवरलेन के संस्थापक स्टीव ब्रियरली ने Google द्वारा किए गए प्रयोग पर टिप्पणी की: "यह वास्तव में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, यह पहली बार है कि किसी ने ठोस रूप से प्रदर्शित किया है कि क्वांटम कंप्यूटर परंपरागत की तुलना में अन्य वर्ग के हैं कंप्यूटर। यह एक अद्भुत उपलब्धि है।"