कल्पना कीजिए कि 1956 की गर्मियों के दौरान, संयुक्त राज्य अमेरिका के न्यू इंग्लैंड में एक खूबसूरत कॉलेज परिसर में युवा पुरुषों का एक समूह इकट्ठा हुआ है।
यह एक छोटी सी अनौपचारिक सभा है। लेकिन पुरुष यहाँ कैम्प फायर और आस-पास के पहाड़ों और जंगलों में प्रकृति की सैर के लिए नहीं आए हैं। इसके बजाय, ये अग्रणी एक प्रयोगात्मक यात्रा पर निकलने वाले हैं जो आने वाले दशकों में अनगिनत बहसों को जन्म देगी और न केवल प्रौद्योगिकी के पाठ्यक्रम को बदल देगी – बल्कि मानवता के पाठ्यक्रम को भी बदल देगी।
डार्टमाउथ सम्मेलन में आपका स्वागत है – जिसे हम आज कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का जन्मस्थान मानते हैं।
यहाँ जो हुआ, वह अंततः ChatGPT और कई अन्य प्रकार के AI को जन्म देगा जो अब हमें बीमारी का निदान करने, धोखाधड़ी का पता लगाने, प्लेलिस्ट बनाने और लेख लिखने में मदद करते हैं (खैर, यह नहीं)। लेकिन यह कई समस्याओं में से कुछ को भी जन्म देगा, जिन्हें यह क्षेत्र अभी भी दूर करने की कोशिश कर रहा है। शायद पीछे मुड़कर देखने पर, हम आगे बढ़ने का बेहतर तरीका खोज सकते हैं।
वह गर्मी जिसने सब कुछ बदल दिया
1950 के दशक के मध्य में, रॉक एंड रोल दुनिया भर में धूम मचा रहा था। एल्विस का हार्टब्रेक होटल चार्ट में सबसे ऊपर था, और किशोरों ने जेम्स डीन की विद्रोही विरासत को अपनाना शुरू कर दिया था।
लेकिन 1956 में, न्यू हैम्पशायर के एक शांत कोने में, एक अलग तरह की क्रांति हो रही थी।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर डार्टमाउथ समर रिसर्च प्रोजेक्ट, जिसे अक्सर डार्टमाउथ कॉन्फ्रेंस के नाम से याद किया जाता है, 18 जून को शुरू हुआ और लगभग आठ सप्ताह तक चला। यह चार अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिकों – जॉन मैकार्थी, मार्विन मिंस्की, नाथनियल रोचेस्टर और क्लाउड शैनन के दिमाग की उपज थी – और उस समय कंप्यूटर विज्ञान, गणित और संज्ञानात्मक मनोविज्ञान के कुछ सबसे प्रतिभाशाली दिमागों को एक साथ लाया।
इन वैज्ञानिकों ने, अपने द्वारा आमंत्रित 47 लोगों के साथ मिलकर, एक महत्वाकांक्षी लक्ष्य को प्राप्त करने का बीड़ा उठाया: बुद्धिमान मशीनें बनाना।
जैसा कि मैकार्थी ने सम्मेलन के प्रस्ताव में कहा था, उनका लक्ष्य यह पता लगाना था कि “मशीनों से भाषा का उपयोग कैसे करवाया जाए, अमूर्तता और अवधारणाएं कैसे बनाई जाएं, तथा उन समस्याओं का समाधान कैसे किया जाए जो अब तक केवल मनुष्यों के लिए आरक्षित हैं।”
एक क्षेत्र का जन्म – और एक समस्याग्रस्त नाम
डार्टमाउथ सम्मेलन ने सिर्फ़ “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” शब्द गढ़ा ही नहीं; इसने अध्ययन के पूरे क्षेत्र को एक साथ जोड़ दिया। यह एआई के एक पौराणिक बिग बैंग की तरह है – मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग के बारे में हम जो कुछ भी जानते हैं, उसकी उत्पत्ति न्यू हैम्पशायर में उस गर्मी में हुई थी।
लेकिन उस ग्रीष्मकाल की विरासत जटिल है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता उस समय प्रस्तावित या उपयोग में आने वाले अन्य नामों की तुलना में एक नाम के रूप में विजयी हुई। शैनन ने “ऑटोमेटा अध्ययन” शब्द को प्राथमिकता दी, जबकि दो अन्य सम्मेलन प्रतिभागियों (और जल्द ही पहले एआई कार्यक्रम के निर्माता बनने वाले), एलन न्यूवेल और हर्बर्ट साइमन ने कुछ वर्षों तक “जटिल सूचना प्रसंस्करण” का उपयोग जारी रखा।
लेकिन बात यह है कि, एआई पर निर्णय लेने के बाद, चाहे हम कितनी भी कोशिश कर लें, आज हम एआई की तुलना मानव बुद्धि से करने से बच नहीं सकते।
यह तुलना वरदान भी है और अभिशाप भी।
एक ओर, यह हमें ऐसे AI सिस्टम बनाने के लिए प्रेरित करता है जो विशिष्ट कार्यों में मानव प्रदर्शन की बराबरी कर सकते हैं या उससे बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। हम तब खुश होते हैं जब AI शतरंज या गो जैसे खेलों में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन करता है, या जब यह मानव डॉक्टरों की तुलना में अधिक सटीकता के साथ चिकित्सा छवियों में कैंसर का पता लगा सकता है।
दूसरी ओर, इस निरंतर तुलना से गलतफहमियां पैदा होती हैं।
जब कोई कंप्यूटर गो में किसी इंसान को हरा देता है, तो यह निष्कर्ष निकालना आसान होता है कि मशीनें अब सभी पहलुओं में हमसे ज़्यादा स्मार्ट हैं – या कि हम कम से कम ऐसी बुद्धिमत्ता बनाने की दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। लेकिन अल्फागो कैलकुलेटर की तुलना में कविता लिखने के ज़्यादा करीब नहीं है।
और जब कोई बड़ा भाषा मॉडल मानवीय लगता है, तो हम सोचने लगते हैं कि क्या यह संवेदनशील है।
लेकिन चैटजीपीटी एक बोलने वाले पेटबोली वादक के डमी से अधिक जीवित नहीं है।
अति आत्मविश्वास का जाल
डार्टमाउथ सम्मेलन में उपस्थित वैज्ञानिक एआई के भविष्य को लेकर बेहद आशावादी थे। उन्हें पूरा विश्वास था कि वे मशीन इंटेलिजेंस की समस्या को एक ही गर्मियों में हल कर सकते हैं।
यह अति आत्मविश्वास एआई विकास में एक आवर्ती विषय रहा है, और इसने प्रचार और निराशा के कई चक्रों को जन्म दिया है।
साइमन ने 1965 में कहा था कि “मशीनें 20 साल के अंदर वह सब काम करने में सक्षम हो जाएंगी जो मनुष्य कर सकता है”। मिंस्की ने 1967 में भविष्यवाणी की थी कि “एक पीढ़ी के अंदर, […] ‘कृत्रिम बुद्धिमत्ता’ बनाने की समस्या काफी हद तक हल हो जाएगी”।
लोकप्रिय भविष्यवेत्ता रे कुर्ज़वील अब भविष्यवाणी करते हैं कि यह केवल पांच साल दूर है: “हम अभी तक वहां तक नहीं पहुंचे हैं, लेकिन हम वहां पहुंचेंगे, और 2029 तक यह किसी भी व्यक्ति से मेल खाएगा”।
अपनी सोच को नया स्वरूप देना: डार्टमाउथ से नए सबक
तो फिर, एआई शोधकर्ता, एआई उपयोगकर्ता, सरकारें, नियोक्ता और व्यापक जनता अधिक संतुलित तरीके से कैसे आगे बढ़ सकते हैं?
एक महत्वपूर्ण कदम मशीन सिस्टम के अंतर और उपयोगिता को अपनाना है। “कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता” की दौड़ पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, हम अपने द्वारा बनाए गए सिस्टम की अनूठी ताकत पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं – उदाहरण के लिए, छवि मॉडल की विशाल रचनात्मक क्षमता।
बातचीत को स्वचालन से संवर्द्धन की ओर मोड़ना भी महत्वपूर्ण है। मनुष्यों को मशीनों के विरुद्ध खड़ा करने के बजाय, आइए इस बात पर ध्यान केंद्रित करें कि AI किस तरह से मानवीय क्षमताओं की सहायता और संवर्द्धन कर सकता है।
आइए नैतिक विचारों पर भी ज़ोर दें। डार्टमाउथ के प्रतिभागियों ने एआई के नैतिक निहितार्थों पर चर्चा करने में ज़्यादा समय नहीं लगाया। आज, हम बेहतर जानते हैं, और हमें बेहतर करना चाहिए।
हमें शोध की दिशा पर भी पुनः ध्यान केंद्रित करना चाहिए। आइए हम एआई व्याख्यात्मकता और मजबूती, अंतःविषय एआई शोध पर जोर दें और बुद्धिमत्ता के नए प्रतिमानों की खोज करें जो मानव संज्ञान पर आधारित नहीं हैं।
अंत में, हमें AI के बारे में अपनी अपेक्षाओं को प्रबंधित करना चाहिए। निश्चित रूप से, हम इसकी क्षमता के बारे में उत्साहित हो सकते हैं। लेकिन हमें यथार्थवादी अपेक्षाएँ भी रखनी चाहिए ताकि हम अतीत के निराशा चक्रों से बच सकें।
जब हम 68 साल पहले के उस समर कैंप को याद करते हैं, तो हम डार्टमाउथ कॉन्फ्रेंस के प्रतिभागियों की दूरदर्शिता और महत्वाकांक्षा का जश्न मना सकते हैं। उनके काम ने उस AI क्रांति की नींव रखी जिसका हम आज अनुभव कर रहे हैं।
एआई के प्रति अपने दृष्टिकोण को पुनः परिभाषित करके – उपयोगिता, संवर्द्धन, नैतिकता और यथार्थवादी अपेक्षाओं पर जोर देते हुए – हम डार्टमाउथ की विरासत का सम्मान कर सकते हैं, साथ ही एआई के भविष्य के लिए अधिक संतुलित और लाभकारी मार्ग तैयार कर सकते हैं।
आखिरकार, वास्तविक बुद्धिमत्ता सिर्फ स्मार्ट मशीनें बनाने में नहीं है, बल्कि इसमें है कि हम कितनी बुद्धिमत्ता से उनका उपयोग और विकास करते हैं।
सैंड्रा पीटर, सिडनी एग्जीक्यूटिव प्लस की निदेशक, सिडनी विश्वविद्यालय
यह लेख क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत द कन्वर्सेशन से पुनः प्रकाशित किया गया है। मूल लेख पढ़ें।
(शीर्षक को छोड़कर, इस कहानी को एनडीटीवी स्टाफ द्वारा संपादित नहीं किया गया है और एक सिंडिकेटेड फीड से प्रकाशित किया गया है।)
