न्यूरोसाइंटिस्ट्स, कॉग्निशनिस्ट्स और फिलॉसफर के बीच इस बात को लेकर चर्चा चल रही है कि क्या मानव मस्तिष्क को बनाया जा सकता है या फिर से बनाया जा सकता है। मस्तिष्क विज्ञान में वर्तमान सफलताएं और खोजें लगातार ऐसे समय का मार्ग प्रशस्त कर रही हैं जब कृत्रिम दिमाग को खरोंच से फिर से बनाया जा सकता है। कुछ लोग मानते हैं कि यह संभव की सीमा से परे है, दूसरे इसे बनाने के तरीकों में व्यस्त हैं, तीसरे लंबे समय से कार्य पर फलदायी रूप से काम कर रहे हैं। लेख में, हम कृत्रिम बुद्धि के विकास, इसकी संभावनाओं के साथ-साथ इस क्षेत्र की बड़ी कंपनियों और परियोजनाओं के बारे में प्रश्नों पर विचार करेंगे।
मूल बातें
कृत्रिम मस्तिष्क एक रोबोटिक मशीन से मेल खाता है जो इंसानों की तरह ही स्मार्ट, रचनात्मक और जागरूक है। मानव जाति के पूरे इतिहास में, कार्य पूरी तरह से हल नहीं हुआ है, लेकिन भविष्यवादियों का कहना है कि यह समय की बात है। आधुनिक को ध्यान में रखते हुएतंत्रिका विज्ञान, कंप्यूटिंग और नैनो प्रौद्योगिकी में रुझान भविष्यवाणी करते हैं कि कृत्रिम बुद्धि और मस्तिष्क 21वीं सदी में, संभवतः 2050 तक उभरेंगे।
वैज्ञानिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाने के कई तरीकों पर विचार कर रहे हैं। पहले मामले में, मानव मस्तिष्क के बड़े पैमाने पर जैविक रूप से यथार्थवादी सिमुलेशन सुपर कंप्यूटर पर किए जाते हैं। दूसरे मामले में, वैज्ञानिक बड़े पैमाने पर समानांतर न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग डिवाइस बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो आसानी से तंत्रिका ऊतक पर आधारित होते हैं।
विज्ञान और तत्वमीमांसा के सबसे दिलचस्प रहस्यों के संदर्भ में मानव चेतना को सबसे जटिल और सबसे अधिक प्राप्त करने योग्य माना जाता है। मानव मस्तिष्क को रिवर्स इंजीनियरिंग द्वारा इसी तरह के निष्कर्ष पर पहुंचा जाता है।
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग "कृत्रिम बुद्धि" की विकास रणनीति के केंद्र में है, इसके लिए मानव मस्तिष्क कोशिकाओं का व्यापक अध्ययन किया जाता है। इस प्रकार के सीखने में काफी संभावनाएं हैं: इसके मंच में एल्गोरिदम, विकास उपकरण, एपीआई और मॉडल परिनियोजन शामिल हैं। कंप्यूटर में स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता होती है। नवोन्मेषी कंपनियां Amazon, Google और Microsoft मशीन लर्निंग का सक्रिय रूप से उपयोग कर रही हैं।
डीप लर्निंग प्लेटफॉर्म
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का हिस्सा है। यह इस बात पर आधारित है कि मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) एल्गोरिदम पर निर्भर करता है जिसके माध्यम से सूचना प्रवाहित होती है। रोबोट इनपुट और परिणामों से "सीख" सकते हैं। डीप लर्निंग - प्रॉमिसिंगबड़ी मात्रा में जानकारी के साथ संयुक्त रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में रुझान। इसने पैटर्न मान्यता और वर्गीकरण में खुद को साबित किया है। डीप इंस्टिंक्ट, फ्लूइड एआई, मैथवर्क्स, एर्सैट्ज लैब्स, सेंटिएंट टेक्नोलॉजीज, पेल्टेरियन और केसर टेक्नोलॉजी उन कंपनियों के उदाहरण हैं जो खुफिया अध्ययन के इस क्षेत्र में अग्रणी हैं।
प्राकृतिक भाषा संसाधन
न्यूरो-भाषाई प्रोग्रामिंग (एनएलपी) कंप्यूटर और मानव भाषा के बीच की सीमा पर है और एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक है। कंप्यूटर प्रोग्राम बोले गए या लिखित मानव भाषण को समझ सकते हैं। Amazon Alexa सॉफ़्टवेयर में, Apple Siri, Microsoft Cortana और Google Assistant, NLP का उपयोग उपयोगकर्ता के प्रश्नों को समझने और उनके उत्तर प्रदान करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार की प्रोग्रामिंग का व्यापक रूप से आर्थिक लेनदेन और ग्राहक सेवा में उपयोग किया जाता है।
प्राकृतिक भाषा निर्माण
एनएलजी सॉफ्टवेयर का उपयोग सभी प्रकार के डेटा को मानव पठनीय पाठ में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है, यह मस्तिष्क के अध्ययन के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। यह बिजनेस इंटेलिजेंस रिपोर्ट ऑटोमेशन, उत्पाद विवरण, वित्तीय रिपोर्ट जैसे अनुप्रयोगों के साथ एक अंडररेटेड तकनीक है। प्रौद्योगिकी एक अनुमानित अतिरिक्त लागत पर उपयोगकर्ता-जनित सामग्री बनाना संभव बनाती है। संरचित डेटा प्रति सेकंड कई पृष्ठों तक, उच्च गति पर पाठ में परिवर्तित होता है। इस बाजार में दिलचस्प खिलाड़ी स्वचालित अंतर्दृष्टि हैं,ल्यूसिडवर्क्स, एटिवियो, एसएएस, नैरेटिव साइंस, डिजिटल रीजनिंग, यसोप और कैम्ब्रिज सिमेंटिक्स।
वर्चुअल एजेंट
कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के ढांचे में, "वर्चुअल एजेंट" और "वर्चुअल असिस्टेंट" शब्द विनिमेय नहीं हैं। कुछ लोग अवधारणाओं के बीच अंतर करने की कोशिश करते हैं, और वे सफल होते हैं।
वर्चुअल असिस्टेंट एक तरह का पर्सनल ऑनलाइन असिस्टेंट होता है। वर्चुअल एजेंटों को अक्सर कंप्यूटर एआई वर्णों के रूप में दर्शाया जाता है जो उपयोगकर्ताओं के साथ बुद्धिमान बातचीत करते हैं। वे सवालों के जवाब दे सकते हैं और उनका मुख्य लाभ यह है कि ग्राहकों को 24 घंटे मदद मिल सकती है।
भाषण पहचान
वाक पहचान एक प्रोग्राम की बोली जाने वाली भाषा में शब्दों और वाक्यांशों को समझने और उनका विश्लेषण करने की क्षमता है, और अंतर्निहित कृत्रिम मस्तिष्क एल्गोरिथम का उपयोग करके उन्हें डेटा में परिवर्तित करता है। स्पीच रिकग्निशन का उपयोग कंपनी में कॉल रूटिंग, वॉयस डायलिंग, वॉयस सर्च और स्पीच-टू-टेक्स्ट प्रोसेसिंग के लिए किया जाता है। एक नुकसान यह है कि उच्चारण और पृष्ठभूमि शोर में अंतर के कारण कार्यक्रम शब्दों को भ्रमित कर सकता है। मोबाइल उपकरणों पर वाक् पहचान सॉफ्टवेयर तेजी से स्थापित किया जा रहा है। इस क्षेत्र में Nuance Communications, OpenText, Verint Systems और NICE विकसित हो रहे हैं।
एआई-एम्बेडेड हार्डवेयर
एम्बेडेड एआई, चिप्स और ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) वाले उपकरण व्यापक हो गए हैं। Google ने अपने में बनाया हैहार्डवेयर कृत्रिम बुद्धि, मानव मस्तिष्क के संस्थान के विकास के आधार के रूप में। सॉफ्टवेयर के साथ एआई को एकीकृत करने का प्रभाव मनोरंजन और गेमिंग जैसे उपभोक्ता अनुप्रयोगों से कहीं अधिक है। यह एक नई प्रकार की तकनीक है जिसका उपयोग गहन शिक्षण को आगे बढ़ाने के लिए किया जाएगा। इस तरह के विकास Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate और Cray द्वारा किए जाते हैं।
निर्णय प्रबंधन
नवोन्मेषी उत्पादों में व्यावसायिक निर्णय प्रबंधन (उदाहरण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाला रोबोट) स्वचालित प्रणालियों के डिजाइन और विनियमन के सभी पहलुओं को शामिल करता है। संगठनों के लिए कर्मचारियों, ग्राहकों और आपूर्तिकर्ताओं के बीच बातचीत का प्रबंधन करना आवश्यक है।
निर्णय प्रबंधन वैकल्पिक विकल्प की प्रक्रिया में सुधार करता है, यहां सभी संभावित जानकारी का उपयोग सर्वोत्तम वरीयता के लिए किया जाता है, जबकि गतिशीलता, स्थिरता, निर्णय लेने की सटीकता पर जोर दिया जाता है। निर्णय प्रबंधन समय की कमी और ज्ञात जोखिमों को ध्यान में रखता है।
बैंकिंग, बीमा और वित्तीय सेवा संगठन अपनी ग्राहक सेवा प्रक्रियाओं में दिन-प्रतिदिन के निर्णय सॉफ़्टवेयर को एकीकृत कर रहे हैं।
न्यूरोमॉर्फिक उपकरण
SyNAPSE न्यूरोमॉर्फिक माइक्रोप्रोसेसर सिस्टम विकसित करने के लिए एक DARPA- वित्त पोषितकार्यक्रम है जो मस्तिष्क की बुद्धि और भौतिकी को मैप करता है। मंच मुख्य प्रश्न के उत्तर की तलाश में है: क्या कृत्रिम मस्तिष्क बनाना संभव है? सर्वप्रथमसुपर कंप्यूटर पर सिमुलेशन में तंत्रिका नेटवर्क का परीक्षण किया जाता है, फिर नेटवर्क सीधे हार्डवेयर में बनाए जाते हैं। अक्टूबर 2011 में, 256 न्यूरॉन्स युक्त एक प्रोटोटाइप न्यूरोमोर्फिक चिप का प्रदर्शन किया गया था। 1 मिलियन पीक न्यूरॉन्स और 1 बिलियन सिनेप्स का अनुकरण करने में सक्षम मल्टी-चिप सिस्टम बनाने के लिए काम चल रहा है।
तंत्रिका नेटवर्क मॉडलिंग
ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट आणविक स्तर पर कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क और रीढ़ की हड्डी के पुनर्निर्माण का एक प्रयास है। इस परियोजना की स्थापना मई 2005 में हेनरी मार्कराम ने स्विट्जरलैंड के स्टेट पॉलिटेक्निक स्कूल ऑफ लॉज़ेन (ईपीएफएल) में की थी। सिमुलेशन आईबीएम ब्लू जीन सुपरकंप्यूटर पर चलता है, इसलिए इसका नाम ब्लू ब्रेन है। नवंबर 2018 तक, लगभग 10 मिलियन न्यूरॉन्स और 10 बिलियन सिनेप्स वाले मेसोसाइट्स पर सिमुलेशन किया जा रहा है। 186 अरब न्यूरॉन्स के साथ मानव मस्तिष्क का पूर्ण पैमाने पर अनुकरण 2023 के लिए निर्धारित है।
स्पाउन, सिमेंटिक पॉइंटर आर्किटेक्चर वाला एक एकीकृत नेटवर्क, कनाडा के वाटरलू विश्वविद्यालय में सेंटर फॉर थियोरेटिकल न्यूरोसाइंस (सीटीएन) में क्रिस एलियासमिट और उनके सहयोगियों द्वारा बनाया गया था। दिसंबर 2018 तक, स्पाउन दुनिया का सबसे बड़ा मस्तिष्क अनुकरण है। मॉडल में 2.5 मिलियन न्यूरॉन्स होते हैं, जो इसके लिए संख्याओं की सूचियों को पहचानने, सरल गणना करने के लिए पर्याप्त है।
SpiNNaker एक विशाल कम शक्ति वाला न्यूरोमॉर्फिक सुपरकंप्यूटर है जोवर्तमान में ब्रिटेन में मैनचेस्टर विश्वविद्यालय में निर्माणाधीन है। एक लाख से अधिक कोर और एक हजार सिम्युलेटेड न्यूरॉन्स के साथ, मशीन एक अरब न्यूरॉन्स का अनुकरण करने में सक्षम होगी। एक विशेष एल्गोरिदम को लागू करने के बजाय, स्पाइननेकर एक ऐसा मंच बन जाएगा जहां आप विभिन्न एल्गोरिदम का परीक्षण कर सकते हैं। विभिन्न प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क को मशीन पर डिज़ाइन और चलाया जा सकता है, इस प्रकार विभिन्न प्रकार के न्यूरॉन्स और संचार पैटर्न का अनुकरण किया जा सकता है। SpiNNaker, Spi King Nural से लिया गया एक संक्षिप्त रूप है।
ब्रेन कॉर्पोरेशन एक छोटी शोध कंपनी है जो जैविक तंत्रिका तंत्र के आधार पर नए एल्गोरिदम और माइक्रोप्रोसेसर विकसित करती है। कंपनी की स्थापना 2009 में कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंटिस्ट एवगेनी इज़िकेविच और न्यूरोसाइंटिस्ट / एंटरप्रेन्योर एलन ग्रुबर द्वारा की गई थी। उनका शोध निम्नलिखित क्षेत्रों पर केंद्रित है: दृश्य धारणा, मोटर नियंत्रण और स्वायत्त नेविगेशन। कंपनी का लक्ष्य मोबाइल फोन और घरेलू रोबोट जैसे उपभोक्ता उपकरणों को कृत्रिम तंत्रिका तंत्र से लैस करना है। अध्ययन को क्वालकॉम द्वारा वित्त पोषित किया गया है, जो सैन डिएगो, कैलिफ़ोर्निया में क्वालकॉम परिसर में स्थित है। कोई विशिष्ट उत्पाद अभी तक जारी या घोषित नहीं किया गया है, लेकिन कंपनी का विकास जारी है और फरवरी 2018 से सक्रिय रूप से नए कर्मचारियों की भर्ती कर रही है।
संबंधित शोध
Google X लैब एक गुप्त लैब है जहां Google भविष्य की तकनीकों के साथ प्रयोग करता है। जिन परियोजनाओं पर कंपनीकाम सार्वजनिक नहीं हैं, लेकिन माना जाता है कि रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धि पर आधारित हैं। लैब के बारे में विवरण पहली बार नवंबर 2011 में न्यूयॉर्क टाइम्स के एक लेख में छपा था। प्रकाशन बताता है कि प्रयोगशाला कैलिफोर्निया के खाड़ी क्षेत्र में स्थित है। यह सर्वविदित है कि Google के संस्थापक कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अध्ययन करने में रुचि रखते हैं और इस दिशा में निवेश कर रहे हैं। 2006 में, कंपनी के एक ज्ञापन में कहा गया था कि Google दुनिया की सर्वश्रेष्ठ AI अनुसंधान प्रयोगशाला बनाना चाहता है।
रूस 2045, जिसे 2045 पहल या अवतार परियोजना के रूप में जाना जाता है, एक महत्वाकांक्षी दीर्घकालिक परियोजना है जिसका लक्ष्य 2020 तक रोबोट अवतार, 2025 तक मस्तिष्क प्रत्यारोपण और 2035 तक कृत्रिम दिमाग होना है। कार्यक्रम 2011 में रूसी मीडिया टाइकून दिमित्री इट्सकोव द्वारा शुरू किया गया था। इसका उद्देश्य वैज्ञानिकों के वैश्विक नेटवर्क के माध्यम से मानव मस्तिष्क संस्थान बनाना है जो मानवता के लाभ और प्रौद्योगिकी के व्यवस्थित विकास के लिए मिलकर काम करते हैं। कई रूसी वैज्ञानिकों ने अपने शोध के लिए इट्सकोव से पहले ही निवेश प्राप्त कर लिया है। इसके अलावा, इट्सकोव उच्च निवल मूल्य वाले व्यक्तियों, दान, और राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय सरकारों से अतिरिक्त धन की मांग कर रहा है।
अगली दिलचस्प परियोजना एक बोस्टन विश्वविद्यालय और हेवलेट पैकार्ड (एचपी) कार्यक्रम है जिसे मोनेटा कहा जाता है। ग्रेग स्नाइडर के नेतृत्व में एक HP टीम Cog Ex Machina नामक एक न्यूरल नेटवर्क प्लेटफॉर्म का निर्माण कर रही है जो कर सकता हैस्मृति चिन्हों के आधार पर भविष्य के GPU और कंप्यूटर में काम करते हैं। मैसिमिलियानो वर्साचे के नेतृत्व में बोस्टन विश्वविद्यालय में न्यूरोमॉर्फोलॉजी लैब ने एक मॉड्यूलर कृत्रिम मस्तिष्क, मोनेटा बनाया है, जो कॉग एक्स माकिना पर चलता है। संक्षिप्त नाम मॉड्यूलर न्यूरल एक्सप्लोरिंग ट्रैवल एजेंट के लिए है।
समय सीमा
प्रश्न अनिवार्य रूप से उठता है कि मस्तिष्क और रीढ़ की हड्डी की डिजिटल कॉपी कब संश्लेषित की जा सकती है।
दुर्भाग्य से, यह जल्द नहीं आएगा। 2030 तक मस्तिष्क के अनुकरण की कुर्ज़वील की भविष्यवाणी बहुत कम लगती है, केवल 12 साल दूर। इसके अलावा, मानव जीनोम परियोजना के साथ उनकी सादृश्यता असंतोषजनक साबित हुई। इसके अलावा, कई वैज्ञानिक शायद कुछ मृत दिशाओं में आगे बढ़ रहे हैं।
इसी तरह, अगले दशकों में नियम-आधारित दृष्टिकोण की सफलता के बारे में गोएर्टज़ेल की भविष्यवाणियाँ अत्यधिक आशावादी लगती हैं। हालांकि उनके एआई प्रशिक्षण दृष्टिकोण को देखते हुए शायद असंभव नहीं है।
संभावित परिदृश्य के अनुसार, 50-75 वर्षों में एक कोड या मानव मस्तिष्क की समानता का निर्माण संभव है। फिर भी, एक ओर तंत्रिका विज्ञान में त्रुटि की सीमा और दूसरी ओर परिवर्तन की गति को देखते हुए, तिथि की भविष्यवाणी करना कठिन है। जब भविष्यवाणियों की बात आती है तो 2050 एक ब्लैक होल की तरह है।
