यह ब्लॉग पोस्ट इस बात की गहराई से पड़ताल करता है कि क्या एआई वास्तव में मनुष्यों की तरह 'सोचने' में सक्षम प्राणी है, या यह केवल एक मशीन है जो बुद्धिमत्ता की नकल करती है।

AI क्या है?

यह समझना आसान है कि AI का मतलब कृत्रिम बुद्धिमत्ता है। AI को अक्सर ऐसी प्रणालियों के रूप में समझा जाता है जो मानव व्यवहार के ज्ञान की नकल करके उसी के अनुसार कार्य करती हैं। उदाहरण के लिए, अल्फागो, जिसने गो खेल में ली सेडोल को हराया, या स्व-चालित कारों में प्रोग्राम की गई प्रणालियाँ—ये सभी मशीनें जो मनुष्यों की बुद्धिमत्ता की नकल कर सकती हैं और उसे क्रिया में रूपांतरित कर सकती हैं, AI कहलाती हैं। हालाँकि, मेरा मानना ​​है कि हमें AI की व्याख्या उसके शाब्दिक अर्थ के आधार पर फिर से करनी चाहिए। AI का सीधा सा अर्थ है कृत्रिम रूप से विकसित बुद्धिमत्ता। कृत्रिम का तात्पर्य मनुष्य द्वारा 'निर्मित' किसी वस्तु से है, चाहे जानबूझकर या अनजाने में। फिर भी, बुद्धिमत्ता को परिभाषित करना अत्यंत कठिन है। चूंकि विभिन्न वैज्ञानिक बुद्धिमत्ता की व्याख्या अलग-अलग तरीकों से करते हैं, इसलिए आम जनता के लिए इसे परिभाषित करना और भी चुनौतीपूर्ण है। इसलिए, मैं बुद्धिमत्ता के संबंध में एलेक्स विस्नर-ग्रॉस के शोध पत्र का उपयोग करना चाहता हूँ।

बुद्धि: विचार से भिन्न एक क्षमता

एलेक्स विस्नर-ग्रॉस का सुझाव है कि यदि हम भविष्य की पीढ़ियों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता को समझने या उसका पुनर्निर्माण करने में मदद करने के लिए एक वाक्य छोड़ना चाहें, तो वह होगा: "बुद्धिमत्ता एक भौतिक प्रक्रिया है जो भविष्य की क्रियाओं की स्वतंत्रता को अधिकतम करती है और अपने भविष्य पर किसी भी प्रकार की बाधा को रोकती है।" फिर उन्होंने इसे निम्नलिखित सूत्र के रूप में व्यक्त किया:

एफ = टी∇एसτ

यह बुद्धिमत्ता का सूत्र है। मान लीजिए बुद्धिमत्ता F है, T किसी बल को दर्शाता है, S भविष्य में प्राप्त होने वाली विभिन्न संभावनाओं को दर्शाता है, और τ भविष्य के किसी विशिष्ट बिंदु को इंगित करता है। पहली नज़र में, यह बेतुका सा लगने वाला सूत्र उन व्यवहारों को प्रेरित करता है जिन्हें हम आमतौर पर बुद्धिमत्ता से जोड़ते हैं। इस सूत्र को किसी विशिष्ट स्थिति में रखे गए सिस्टम में डालें, और यह बिना किसी निर्देश के एक छड़ को संतुलित कर देगा या अपने आप पोंग गेम खेलेगा। यह सिस्टम को सिमुलेटेड स्टॉक ट्रेडिंग में अपनी संपत्ति बढ़ाने या सुव्यवस्थित सामाजिक नेटवर्क बनाने में भी सक्षम बनाता है। हम देख सकते हैं कि मनुष्य जिन कार्यों को बौद्धिक क्रियाएँ मानते हैं, जैसे सामाजिक सहयोग, वे इसी सूत्र द्वारा प्रेरित होते हैं।
हालांकि, यह समझना आसान है कि किसी मशीन में बुद्धिमत्ता होना और सोचने की क्रिया अलग-अलग बातें हैं। जैसा कि पहले बताया गया है, बुद्धिमत्ता केवल भविष्य की बाधाओं से बचने के उद्देश्य से प्रेरित होती है। दूसरी ओर, सोचना एक उच्च स्तरीय अवधारणा है जो इसे समाहित करती है। इसमें लक्ष्यों का पीछा करना और भविष्य का अनुमान लगाने की इच्छा शामिल होती है। उदाहरण के लिए, जब हम अन्य जानवरों को औजारों का उपयोग करते या समूहों में शिकार करते हुए देखते हैं, तो हम उन्हें बुद्धिमानी से शिकार करते हुए मानते हैं, लेकिन उन्हें सोचने वाले प्राणी के रूप में देखना मुश्किल है। इसके अलावा, बौद्धिक अक्षमता वाले व्यक्ति अक्सर बौद्धिक क्षमताओं के अपूर्ण विकास के बावजूद विभिन्न क्षेत्रों में उल्लेखनीय रचनात्मकता प्रदर्शित करते हैं। इससे पता चलता है कि बुद्धिमत्ता केवल एक उद्देश्य की प्राप्ति के लिए उपयोग किया जाने वाला उपकरण है; बुद्धिमत्ता होना सोचने के बराबर नहीं है। इसलिए, जिस क्षण कृत्रिम बुद्धिमत्ता यह प्रदर्शित करती है कि वह सोचती है, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द का अर्थ ही बदल जाना चाहिए। यह केवल बुद्धिमत्ता होने के स्तर से ऊपर उठकर वास्तव में विचार करने की अवस्था में पहुँच जाएगी।

क्या सोचने की क्षमता को साबित करने का कोई तरीका है?

इतिहास में, मानव जाति ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का विकास करते समय केवल उसके एक पहलू को ही देखा है। इस पहलू से तात्पर्य एआई द्वारा प्रदर्शित गणना किए गए मूल्यों से है। यानी, एक ऐसी प्रणाली जहाँ डेटा A इनपुट करने पर आउटपुट B प्राप्त होता है, जो किसी प्रश्न का सटीक उत्तर देता है। इसे और सरल शब्दों में समझाने के लिए, एक उदाहरण लेते हैं। केन गोल्डबर्ग के TED टॉक वीडियो में, आप "रिमोट गार्डन" नामक एक रोबोट देख सकते हैं। रिमोट गार्डन एक ऐसी प्रणाली है जो किसी को भी ऑनलाइन माध्यम से एक गार्डन रोबोट का उपयोग करके पौधों को पानी देने या बीज बोने की सुविधा देती है। यह प्रणाली ऑस्ट्रिया के एक संग्रहालय की लॉबी में स्थापित है। हालाँकि, इसे दूर से नियंत्रित करने वालों से यह प्रश्न पूछा जा सकता है: "क्या यह रोबोट वास्तव में मौजूद है?" भले ही कोई रोबोट न हो, हम विभिन्न छवियों का उपयोग करके ऑनलाइन तस्वीरें प्रसारित कर लोगों को यह विश्वास दिला सकते हैं कि वहाँ एक रोबोट है। यह डेसकार्टेस की ज्ञानमीमांसा संबंधी समस्या को दर्शाता है। इसी प्रकार, एआई को भी एक ज्ञानमीमांसा संबंधी समस्या के रूप में देखा जा सकता है। क्या एआई एक ऐसी प्रणाली है जो इनपुट डेटा के आधार पर आउटपुट डेटा प्रदान करती है, यह एक ज्ञानमीमांसा संबंधी प्रश्न है। दूसरे शब्दों में, हम इस प्रश्न को पूछने से खुद को रोक नहीं सकते कि क्या एआई सोचती है।
तो क्या हम सिक्के का दूसरा पहलू नहीं देख सकते? इस सवाल का जवाब मैं पूरे विश्वास के साथ 'हाँ' में देना चाहता हूँ। ब्लेज़ अगुएरा वाई आर्कस के एक TED टॉक में, उन्होंने रचनात्मकता के बारे में एक सवाल उठाया था, जिसके लिए उन्होंने निम्नलिखित समीकरण का इस्तेमाल किया था:

वाई = डब्ल्यू(*)एक्स

W मस्तिष्क के जटिल तंत्रिका नेटवर्क को दर्शाता है, X पाँचों इंद्रियों द्वारा अनुभव की गई वस्तुओं का डेटा है, और (*) यह दर्शाता है कि X डेटा इनपुट करने पर तंत्रिका नेटवर्क कैसे प्रतिक्रिया करता है। अंत में, Y वह डेटा है जिसे हम अंततः अनुभव करते हैं और X से आउटपुट प्राप्त करते हैं। TED का सुझाव है कि तंत्रिका मानचित्र W को X, Y और (*) की संक्रियाओं का उपयोग करके अनुमानित किया जा सकता है। इससे हमें X इनपुट करने पर Y परिणाम प्राप्त होता है। इसके माध्यम से, हमें रचनात्मकता और चिंतन की कुछ समझ प्राप्त हुई। हालाँकि, इससे यह प्रश्न उठता है कि क्या परिणामी Y मान वास्तव में पूर्ण है। TED में, जब X में 'कुत्ता' इनपुट मान डाला गया, तो हमने देखा कि इसने Y के रूप में एक कुत्ते का चित्र बनाया। लेकिन अगर हम मनुष्यों से कुत्ते का चित्र बनाने को कहें, तो क्या वे TED में दिखाए गए चित्र जितना विस्तृत और स्पष्ट रूप से पहचानने योग्य चित्र बना सकते हैं? मुझे आश्चर्य हुआ कि क्या वे ऐसा करने के लिए कहे जाने पर दूसरों से अलग तरीके से कुत्ते का चित्र बना सकते हैं। दूसरे शब्दों में, यह बड़े डेटा से प्राप्त डेटा के संग्रह से अधिक कुछ नहीं लगता। लेकिन क्या होगा यदि मानवता तंत्रिका नेटवर्क W को पूरी तरह से समझ ले? यह संभवतः X, (*) और W के माध्यम से Y का मान निकाल सकता है, ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य करते हैं। फिर, केवल बड़े डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, यह मनुष्यों की तरह W को स्वतंत्र रूप से विकसित कर सकता है और Y के मान को अपने अनूठे तरीके से व्यक्त कर सकता है। इससे मानवता को सिक्के का दूसरा पहलू, यानी रचनात्मकता और विचार, प्रकट करने का अवसर मिलेगा।
तो हम तंत्रिका तंत्र को कब पूरी तरह समझ पाएंगे, तंत्रिका विज्ञान में प्रगति कर पाएंगे और न्यूरॉन्स के समूह की पूरी व्याख्या कर पाएंगे? इस पर मैं डाइक्स्ट्रा के शब्दों को उद्धृत करना चाहूंगा: "यह सवाल कि क्या मशीनें सोच सकती हैं, उतना ही प्रासंगिक है जितना कि यह सवाल कि क्या पनडुब्बियां तैर सकती हैं।" जहाजों का निर्माण और समुद्र में यात्रा करने के बाद मानवता को हजारों साल लग गए पनडुब्बियों का निर्माण करने और समुद्र की अज्ञात गहराइयों की खोज शुरू करने में। कृत्रिम बुद्धिमत्ता वर्तमान में जहाजों का निर्माण और समुद्र में नेविगेशन करने की प्रक्रिया में है। इसलिए, मुझे इसमें कोई संदेह नहीं है कि मानवता एक दिन विचार के अज्ञात क्षेत्र की व्याख्या करेगी और सोचने वाली मशीनें बनाएगी।