Don’t Ask Dumb Robots If AI Will Destroy Humanity-TGN

हैनसन और मैंने इन विचारोत्तेजक मशीनों में वास्तविक बुद्धिमत्ता जोड़ने के विचार के बारे में बात की। बेन गोएर्टज़ेलएक प्रसिद्ध एआई शोधकर्ता और सीईओ सिंगुलैरिटीनेटहैन्सन के रोबोट के अंदर के सॉफ़्टवेयर में मशीन लर्निंग में प्रगति को लागू करने के प्रयास का नेतृत्व करता है जो उन्हें मानव भाषण पर प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है।

सोफिया के पीछे का AI कभी-कभी संतोषजनक प्रतिक्रियाएँ प्रदान कर सकता है, लेकिन तकनीक GPT-4 जैसी प्रणाली जितनी उन्नत नहीं है, जो ChatGPT के सबसे उन्नत संस्करण को शक्ति प्रदान करती है और इसे बनाने में $100 मिलियन से अधिक की लागत आती है। और निश्चित रूप से चैटजीपीटी और अन्य अत्याधुनिक एआई प्रोग्राम भी एआई के भविष्य के बारे में सवालों का समझदारी से जवाब नहीं दे सकते हैं। उन्हें अप्राकृतिक रूप से जानकार और प्रतिभाशाली नकलचियों के रूप में सोचना सबसे अच्छा हो सकता है, जो आश्चर्यजनक रूप से परिष्कृत तर्क करने में सक्षम हैं, लेकिन गहराई से त्रुटिपूर्ण हैं और दुनिया का केवल सीमित “ज्ञान” रखते हैं।

जिनेवा में सोफिया और कंपनी के भ्रामक “साक्षात्कार” इस ​​बात की याद दिलाते हैं कि कैसे मानवरूपी एआई सिस्टम हमें भटका सकता है। एआई का इतिहास इस क्षेत्र में नई प्रगति से अत्यधिक लाभ उठाने वाले मनुष्यों के उदाहरणों से भरा पड़ा है।

1958 में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शुरुआत में, दी न्यू यौर्क टाइम्स पहली मशीन लर्निंग प्रणालियों में से एक के बारे में लिखा, अमेरिकी नौसेना के लिए विकसित एक कच्चा कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क फ्रैंक रोसेनब्लैट, एक कॉर्नेल मनोवैज्ञानिक। “नौसेना ने आज एक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर के भ्रूण का खुलासा किया जिससे उसे उम्मीद है कि वह चलने, बात करने, देखने, लिखने, खुद को पुन: पेश करने और अपने अस्तित्व के प्रति सचेत रहने में सक्षम होगा।” टाइम्स रिपोर्ट की गई – 400 पिक्सल में पैटर्न को पहचानने में सक्षम सर्किट के बारे में एक साहसिक बयान।

यदि आप पीछे मुड़कर आईबीएम के शतरंज-खेल के कवरेज को देखें गहरा नीलाडीपमाइंड का चैंपियन गो खिलाड़ी AlphaGoऔर गहन शिक्षा में पिछले दशक की कई छलांगें – जो सीधे रोसेनब्लैट की मशीन से निकली हैं – आप बहुत कुछ देखेंगे: लोग प्रत्येक प्रगति को ऐसे ले रहे हैं जैसे कि यह कुछ गहरी, अधिक मानवीय बुद्धिमत्ता का संकेत हो।

इसका मतलब यह नहीं है कि ये परियोजनाएँ – या यहाँ तक कि सोफिया का निर्माण – उल्लेखनीय उपलब्धि नहीं थीं, या संभावित रूप से अधिक बुद्धिमान मशीनों की ओर कदम नहीं थे। लेकिन जब इस शक्तिशाली तकनीक की प्रगति का आकलन करने की बात आती है तो एआई सिस्टम की क्षमताओं के बारे में स्पष्ट नजरिया रखना महत्वपूर्ण है। एआई की प्रगति को समझने के लिए, हम कम से कम इतना तो कर ही सकते हैं कि एनिमेट्रोनिक कठपुतलियों से मूर्खतापूर्ण प्रश्न पूछना बंद कर दें।

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