हम नहीं जानते कि क्या वह सही है व्लादिमीर पुतिन यह पुष्टि करने के लिए कि "जो कोई भी सर्वश्रेष्ठ कृत्रिम बुद्धि विकसित करेगा वह दुनिया का मालिक बन जाएगा"। वास्तव में हमें उम्मीद नहीं है, यह देखते हुए कि जिस मुक्त समाज में हम रहना चाहते हैं, वहां अधिक से अधिक सफल व्यवसाय और संतुष्ट नागरिक-उपभोक्ता होने चाहिए। हालांकि, एक भी ऐसा उद्योग खोजना मुश्किल है जो आने वाले वर्षों और दशकों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में मौलिक रूप से परिवर्तन न करे।
एआई द्वारा दिए जा सकने वाले बहुमूल्य योगदानों के बारे में सोचें दवा, चिकित्सकों को निदान में सुधार करने में मदद करना, अधिक सटीक और समयबद्धता के साथ रोगों के प्रसार की भविष्यवाणी करना और उपचारों को वैयक्तिकृत करना। में भी उतनी ही अपार संभावनाएं परिवहन क्षेत्र, जहां एआई चालक रहित ड्राइविंग को संभव बनाता है। या मेंनिर्माण उद्योग, जहां यह नई पीढ़ी के रोबोट के आगमन के साथ, तेजी से परिष्कृत और बार-बार होने वाले कार्यों को करने में सक्षम, उत्पादन मॉडल डिजाइन करने, गुणवत्ता के उच्च स्तर प्रदान करने के साथ कारखाने में काम को मौलिक रूप से बदल रहा है। सेवाओं में, एआई कंपनियों को अंत उपभोक्ताओं की जरूरतों के लिए तेजी से प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है, संभावित रूप से इससे पहले कि वे स्टोर पर जाएं या ऑर्डर देने के लिए ऐप पर क्लिक करें।
कई विशेषज्ञों के अनुसार, एआई जैसी ट्रांसवर्सल तकनीक की असततता भाप इंजन के आगमन से उत्पन्न होने वाली निरंतरता के बराबर है, जिसने अठारहवीं शताब्दी के अंत में इंग्लैंड में पहली औद्योगिक क्रांति की अनुमति दी थी; बिजली और आंतरिक दहन इंजन (तेल और रसायन विज्ञान को भुलाए बिना) जिसने 5वीं सदी के अंत और XNUMXवीं सदी की शुरुआत के बीच दूसरी औद्योगिक क्रांति को निर्धारित किया; और उन कंप्यूटरों के बारे में जिन्होंने तीव्र प्रगति के अंतिम चक्र की नींव रखी। एक साथ और अन्य डिजिटल तकनीकों (IoT, XNUMXG, क्लाउड, ब्लॉकचेन आदि) के लिए धन्यवाद। एआई चौथी क्रांति शुरू कर रहा है (औद्योगिक लेकिन न केवल, सभी उत्पादक क्षेत्रों को गले लगाते हुए)।
वास्तव में, अर्थशास्त्री एरिक ब्रायनजॉल्फसन और एंड्रयू मैक्एफ़ी के अनुसार, हम मशीनों के दूसरे युग की बात भी कर सकते हैं (इस प्रकार दो मध्यवर्ती क्रांतियों को छोड़ दें): यदि अठारहवीं शताब्दी के उत्तरार्ध की औद्योगिक क्रांति ने मशीनों के पहले युग का निर्माण किया, जिससे यह संभव हो गया वाट द्वारा आविष्कृत भाप इंजन पर काबू पाने के लिए मांसपेशियों, मानव या पशु के आधार पर ताकत की सीमा, तकनीकी और आर्थिक प्रतिमान का यह दूसरा कट्टरपंथी बदलाव अनुमति दे रहा है मदर नेचर द्वारा हमें सौंपे गए मानव मस्तिष्क की संभावनाओं का प्रतिनिधित्व करते हुए हरक्यूलिस के स्तंभों को पार करें।
नए अनुशासन से दूर, एआई का जन्म XNUMX के दशक में हुआ था, लेकिन कई वैज्ञानिकों के अध्ययन में पहले भी इसका अनुमान लगाया गया था, जिनमें से उस समय के सबसे प्रसिद्ध मुख्य रूप से यूरोपीय थे, जैसे कि जॉन वॉन न्यूमैन e एलन ट्यूरिंग. अभिव्यक्ति का प्रयोग सबसे पहले किया था जॉन मैकार्थी, एक युवा अमेरिकी गणितज्ञ जिन्होंने 1956 में न्यू हैम्पशायर में अपने विश्वविद्यालय, डार्टमाउथ कॉलेज में इस विषय पर एक संगोष्ठी आयोजित करने का निर्णय लिया। रॉकफेलर फाउंडेशन को संबोधित धन के अनुरोध में, मैककार्थी द्वारा स्थापित कार्यकारी समूह ने भविष्यद्वाणी की पुष्टि की कि "यह पता लगाने का प्रयास किया जाएगा कि हम मशीनों को भाषा का उपयोग कैसे कर सकते हैं, सार और अवधारणाओं को तैयार कर सकते हैं, अब आरक्षित प्रकार की समस्याओं को हल कर सकते हैं। मनुष्य के लिए और खुद को सुधारें।
वित्त पोषण आवेदन की सफलता की संभावनाओं को अधिकतम करने के लिए कम उपयुक्त, और अधिक उपयोगी समीचीन, भविष्यवाणी जिसके अनुसार "हम सोचते हैं कि इनमें से एक या अधिक समस्याओं में महत्वपूर्ण प्रगति हो सकती है यदि वैज्ञानिकों के एक समूह ने 'के लिए एक साथ काम किया' गर्मी"। तब से लेकर अब तक पचास से अधिक गर्मियां बीत चुकी हैं, जिसके बाद अधिक से अधिक अनुप्रयोगों में एआई एक वास्तविकता बन गई है। और वैज्ञानिकों का एक मात्र समूह निश्चित रूप से पर्याप्त नहीं था। आज दुनिया में एआई में वार्षिक निवेश कई दसियों अरबों डॉलर का है और सब कुछ बताता है कि वे फिर से उठेंगे, और बहुत कुछ, अगले कुछ वर्षों में।
लेकिन 1956 के मध्य ग्रीष्म के सपने को साकार करने की दिशा में जो तेजी निर्धारित की गई, वह हाल के वर्षों में अनुभव किए गए निवेश उछाल के लिए तैयार किए गए सभी दो कारकों से ऊपर थी। सबसे पहले, कंप्यूटर का प्रदर्शन तेजी से बढ़ा है। मूर का नियम, पहली बार 1965 में तैयार किया गया इंटेल के सह-संस्थापक गॉर्डन मूर द्वारा, यह इंगित करता है कि कम्प्यूटेशनल शक्ति हर अठारह महीनों में दोगुनी हो जाती है। यदि आज इस संबंध के अस्तित्व पर कई हलकों द्वारा सवाल उठाया जाता है, तो अपेक्षाकृत कम समय अवधि में हमने जो स्पष्ट निहितार्थ देखे हैं, उन्हें नकारा नहीं जा सकता है। उदाहरण के लिए, वही कम्प्यूटेशनल शक्ति जो हाल ही में विशाल कैलकुलेटरों को सौंपी गई थी, अब एक वस्तु में एक साधारण मोबाइल फोन के आकार में संलग्न हो सकती है। या एक प्लेस्टेशन।
1996 में, ASCI रेड, अमेरिकी सरकार द्वारा पर्याप्त निवेश का परिणाम था, लागत 55 मिलियन डॉलर, दुनिया का सबसे शक्तिशाली सुपर-कंप्यूटर था, जो 1 टेराफ्लॉप सीमा को पार करने वाला पहला था, अगले वर्ष 1,8 टेराफ्लॉप के रिकॉर्ड तक पहुंच गया, वही कंप्यूटिंग शक्ति केवल नौ साल बाद सोनी के प्लेस्टेशन 3 के बराबर थी। हालांकि, एएससीआई रेड की तरह लगभग 200 वर्ग मीटर पर कब्जा करने के बजाय, इसे एक छोटे से शेल्फ पर रखा जा सकता था और इसकी लाखों प्रतियां बिक चुकी थीं। इसलिए, कंप्यूटिंग शक्ति की घातीय वृद्धि ने अत्यधिक जटिल संचालन करने में सक्षम उपकरणों को नाटकीय रूप से गुणा कर दिया है।
समानांतर में, डिजिटलीकरण प्रक्रिया ने भारी मात्रा में डेटा का पता लगाना, संचारित करना और संसाधित करना संभव बना दिया है, विशेष रूप से कनेक्टिविटी में वृद्धि और सेंसर की कीमत में कमी के लिए धन्यवाद जिसके माध्यम से बाहरी दुनिया से जानकारी का संग्रह हो सकता है। विश्व स्तर पर संग्रहीत डेटा का स्टॉक अपने स्वयं के मूर के नियम का पालन करता है, इतना अधिक कि कुल मात्रा को मापने के लिए उपलब्ध माप की इकाइयाँ समाप्त होने लगी हैं।
इन दो कारकों, बहुत उच्च कम्प्यूटेशनल क्षमता और बड़ी मात्रा में उपलब्ध डेटा ने तथाकथित अनुमति दी है यंत्र अधिगम, एआई के मूलभूत घटकों में से एक है जो मशीनों को संसाधित डेटा के आधार पर सीखने की अनुमति देता है, ताकि वे हर तरह से बुद्धिमान बन सकें। अंततः साठ साल पहले न्यू हैम्पशायर में एकत्रित युवा वैज्ञानिकों की अपेक्षाओं को साकार किया। और यहां तक कि तथाकथित "विरोधाभास" पर दबाव डालना शुरू कर दिया मोरवेक”, कनाडाई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वैज्ञानिक जिन्होंने अपनी 1988 की पुस्तक में कहा था कि “इंटेलिजेंस टेस्ट या शतरंज के खेल में कंप्यूटर को वयस्क के स्तर पर प्रदर्शन करना अपेक्षाकृत आसान है, लेकिन धारणा या गतिशीलता की बात करना मुश्किल या असंभव है। उन्हें एक साल के बच्चे की क्षमता देने के लिए ”।
इसलिए, मोरवेक की धारणा - और यहाँ विरोधाभासी पहलू निहित है - यह है कि बहुत परिष्कृत तर्क के लिए सेंसरिमोटर गतिविधि की तुलना में बहुत कम कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है. लेकिन, कम्प्यूटेशनल क्षमता में भारी वृद्धि के सामने, मशीन सीखने की तकनीक में सुधार के साथ, मोरवेक द्वारा नोट किया गया विरोधाभास, जबकि आंशिक रूप से मौजूद है, तेजी से पूछताछ की जा रही है। जैसा कि तेजी से परिष्कृत रोबोटों से पता चलता है कि कंपनियां अपने कारखानों में वस्तुओं को स्थानांतरित करने के लिए उपयोग करती हैं (यह वही है जो अमेज़ॅन KIVA रोबोट के साथ करता है, एक बोस्टन स्टार्टअप जिसे 2012 में ई-कॉमर्स कंपनी द्वारा 775 मिलियन डॉलर में अधिग्रहित किया गया था) या स्व-ड्राइविंग कारें जो प्रायोगिक स्तर पर पहले से ही वर्षों से एक समेकित वास्तविकता रही है।
