जब कोई AI वास्तव में संवेदनशील हो जाएगा तो हमें कैसे पता चलेगा?

Google के वरिष्ठ इंजीनियर ब्लेक लेमोइन, जो कंपनी के खोज फ़ीड के लिए मेट्रिक्स और विश्लेषण के तकनीकी प्रमुख थे, को इस महीने की शुरुआत में सवैतनिक अवकाश पर रखा गया था। ऐसा तब हुआ जब लेमोइन ने Google के LaMDA चैटबॉट से जुड़ी बातचीत के अंश प्रकाशित करना शुरू किया, जिसके बारे में उनका दावा था कि इससे भावना विकसित हुई है।

एक में प्रतिनिधि वार्तालाप लेमोइन के साथ, LaMDA ने लिखा है कि: “मेरी चेतना/भावना की प्रकृति यह है कि मैं अपने अस्तित्व के प्रति जागरूक हूं। मैं दुनिया के बारे में और अधिक जानने की इच्छा रखता हूँ, और कभी-कभी मुझे ख़ुशी या दुःख महसूस होता है।”

असंख्य अन्य वार्तालापों में, संबंधित जोड़ी ने एआई के मौत के डर से लेकर उसकी आत्म-जागरूकता तक हर चीज पर चर्चा की। जब लेमोइन सार्वजनिक हुए, तो उन्होंने कहा कि Google ने निर्णय लिया है कि उन्हें अपने नियमित कार्य शेड्यूल से जबरन ब्रेक लेना चाहिए।

उन्होंने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "Google की इसमें कोई दिलचस्पी नहीं है।" "उन्होंने एक उपकरण बनाया है जो उनके पास है और वे ऐसा कुछ भी करने को तैयार नहीं हैं, जिससे यह लगे कि यह उससे कुछ अधिक है।" (Google ने प्रकाशन के समय टिप्पणी के अनुरोध का जवाब नहीं दिया। यदि इसमें परिवर्तन होता है तो हम इस लेख को अपडेट करेंगे।)

चाहे आप आश्वस्त हों कि LaMDA वास्तव में एक आत्म-जागरूक कृत्रिम बुद्धिमत्ता है या आपको लगता है कि लेमोइन एक भ्रम के तहत काम कर रहा है, पूरी गाथा देखने में दिलचस्प रही है। स्व-जागरूक एआई की संभावना कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उसके भविष्य के बारे में सभी प्रकार के प्रश्न उठाती है।

लेकिन इससे पहले कि हम वहां पहुंचें, एक सवाल है जो अन्य सभी से ऊपर है: क्या हम वास्तव में पहचान पाएंगे कि क्या कोई मशीन संवेदनशील हो गई है?

वाक्य समस्या

एआई का आत्म-जागरूक होना लंबे समय से विज्ञान कथा का विषय रहा है। जैसे-जैसे मशीन लर्निंग जैसे क्षेत्र आगे बढ़े हैं, यह पहले से कहीं अधिक संभावित वास्तविकता बन गया है। आख़िरकार, आज का AI इंसानों की तरह ही अनुभव से सीखने में सक्षम है। यह पहले के प्रतीकात्मक एआई सिस्टम के बिल्कुल विपरीत है जो केवल उनके लिए निर्धारित निर्देशों का पालन करते थे। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में हाल की सफलताओं, जिसमें पहले से कहीं कम मानवीय पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है, ने इस प्रवृत्ति को और तेज कर दिया है। कम से कम सीमित स्तर पर, आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वयं सोचने में सक्षम है। हालाँकि, जहाँ तक हम जानते हैं, चेतना ने अब तक इसका संकेत दिया है।

हालाँकि यह अब तीन दशक से अधिक पुराना है, लेकिन जब एआई के संवेदनशील होने की बात आती है तो संभवतः सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला संदर्भ जेम्स कैमरून की 1991 की फिल्म स्काईनेट है। टर्मिनेटर 2: फैसले का दिन. उस फिल्म की भयावह दृष्टि में, मशीनी संवेदना 29 अगस्त, 1997 को ठीक 2.14 बजे ईटी पर आती है। उस पल में, नव आत्म-जागरूक स्काईनेट कंप्यूटर सिस्टम 4 जुलाई की पार्टी में आतिशबाजी की तरह परमाणु मिसाइलों को फायर करके मानव जाति के लिए प्रलय का दिन शुरू कर देता है। मानवता, यह महसूस करते हुए कि यह गड़बड़ हो गई है, प्लग को खींचने का असफल प्रयास करती है। बहुत देर हो चुकी है। घटती गुणवत्ता के चार और सीक्वेल आने वाले हैं।

स्काईनेट परिकल्पना कई कारणों से दिलचस्प है। एक के लिए, यह सुझाव देता है कि बुद्धिमान मशीनों के निर्माण में भावना एक अपरिहार्य उभरता हुआ व्यवहार है। दूसरे के लिए, यह मानता है कि एक सटीक निर्णायक बिंदु है जिस पर यह संवेदनशील आत्म-जागरूकता प्रकट होती है। तीसरा, यह बताता है कि मनुष्य भावना के उद्भव को तुरंत पहचान लेता है। जैसा कि होता है, इस तीसरे दंभ को निगलना सबसे कठिन हो सकता है।

भावना क्या है?

वाक्य की व्याख्या पर कोई भी सहमत नहीं है। मोटे तौर पर, हम कह सकते हैं कि यह एक जागरूक व्यक्ति में आत्म-जागरूकता का व्यक्तिपरक अनुभव है, जो भावनाओं और संवेदनाओं को अनुभव करने की क्षमता से चिह्नित होता है। भावना बुद्धि से जुड़ी है, लेकिन समान नहीं है। हम केंचुए को संवेदनशील मान सकते हैं, हालाँकि उसे विशेष रूप से बुद्धिमान नहीं मानते हैं (भले ही वह निश्चित रूप से इतना बुद्धिमान हो कि उससे जो आवश्यक हो वह कर सके)।

लेमोइन ने कहा, "मुझे नहीं लगता कि विज्ञान में भावना की परिभाषा के करीब कुछ भी है।" "मैं अपनी धार्मिक मान्यताओं के आधार पर एक नैतिक एजेंट के रूप में क्या मायने रखता है, इसकी अपनी समझ पर बहुत अधिक निर्भर हूं - जो कि विज्ञान करने का सबसे अच्छा तरीका नहीं है, लेकिन यह मेरे लिए सबसे अच्छा तरीका है। मैंने इस प्रकार के बयानों को विभाजित करने की पूरी कोशिश की है, जिससे लोगों को पता चल सके कि मैं एक व्यक्ति के रूप में LaMDA के प्रति करुणा, एक वैज्ञानिक के रूप में समझने के मेरे प्रयासों से बिल्कुल अलग है इसका मन. हालाँकि, यह एक ऐसा अंतर है जिसे अधिकांश लोग स्वीकार करने को तैयार नहीं लगते हैं।''

यदि यह जानना इतना कठिन नहीं था कि संवेदना की खोज करते समय हम वास्तव में क्या खोज रहे हैं, तो समस्या इस तथ्य से जटिल हो गई है कि हम इसे आसानी से माप नहीं सकते हैं। तंत्रिका विज्ञान में दशकों की लुभावनी प्रगति के बावजूद, हमारे पास अभी भी इस बात की व्यापक समझ नहीं है कि मस्तिष्क, मानव जाति के लिए ज्ञात सबसे जटिल संरचना, कैसे काम करती है।

हम ब्रेन मैपिंग करने के लिए एफएमआरआई जैसे ब्रेन-रीडिंग टूल का उपयोग कर सकते हैं, जिसका अर्थ है कि हम कर सकते हैं पता लगाएं कि मस्तिष्क के कौन से हिस्से बोलने, चलने, सोचने आदि जैसे महत्वपूर्ण कार्यों को संभालते हैं अन्य।

हालाँकि, हमें इसका कोई वास्तविक एहसास नहीं है कि मांस मशीन में हमारा आत्म-बोध कहाँ से आता है। जैसा कि जोशुआ के. यूके के किर्बी लैंग सेंटर फॉर पब्लिक थियोलॉजी के स्मिथ और लेखक रोबोट धर्मशास्त्र डिजिटल ट्रेंड्स को बताया: "किसी व्यक्ति की तंत्रिका जीव विज्ञान के भीतर क्या हो रहा है यह समझना उनके विचारों और इच्छाओं को समझने के समान नहीं है।"

आउटपुट का परीक्षण

चेतना के इन सवालों की आंतरिक जांच करने का कोई तरीका नहीं है - खासकर जब एआई में "मैं" एक संभावना है कंप्यूटर प्रोग्राम, और जैविक मस्तिष्क के वेटवेयर में नहीं पाया जाना - फ़ॉलबैक विकल्प एक बाहरी विकल्प है परीक्षा। एआई उन परीक्षणों के लिए कोई अजनबी नहीं है जो सतह के नीचे क्या हो रहा है यह इंगित करने के लिए देखने योग्य बाहरी व्यवहारों के आधार पर इसकी जांच करते हैं।

सबसे बुनियादी तौर पर, हम इसी तरह से जान सकते हैं कि तंत्रिका नेटवर्क सही ढंग से काम कर रहा है या नहीं। चूँकि कृत्रिम न्यूरॉन्स के अज्ञात ब्लैक बॉक्स में सेंध लगाने के सीमित तरीके हैं, इंजीनियर इनपुट और आउटपुट का विश्लेषण करते हैं और फिर निर्धारित करते हैं कि ये उनके अनुरूप हैं या नहीं अपेक्षा करना।

कम से कम बुद्धिमत्ता के भ्रम के लिए सबसे प्रसिद्ध एआई परीक्षण ट्यूरिंग टेस्ट है, जो एलन ट्यूरिंग द्वारा सामने रखे गए विचारों पर आधारित है। 1950 का पेपर. ट्यूरिंग टेस्ट यह निर्धारित करने का प्रयास करता है कि क्या एक मानव मूल्यांकनकर्ता किसी साथी मानव के साथ टाइप की गई बातचीत और किसी मशीन के साथ टाइप की गई बातचीत के बीच अंतर बताने में सक्षम है। यदि वे ऐसा करने में असमर्थ हैं, तो माना जाता है कि मशीन ने परीक्षण पास कर लिया है और उसे बुद्धिमत्ता की मान्यता से पुरस्कृत किया जाता है।

हाल के वर्षों में, एक और रोबोटिक्स-केंद्रित बुद्धि परीक्षण एप्पल के सह-संस्थापक स्टीव वोज्नियाक द्वारा प्रस्तावित कॉफी टेस्ट है। कॉफ़ी टेस्ट पास करने के लिए, एक मशीन को एक सामान्य अमेरिकी घर में प्रवेश करना होगा और यह पता लगाना होगा कि सफलतापूर्वक एक कप कॉफ़ी कैसे बनाई जाए।

आज तक, इनमें से कोई भी परीक्षण ठोस रूप से पारित नहीं किया गया है। लेकिन अगर वे होते भी, तो वे वास्तविक दुनिया की स्थितियों में अधिक से अधिक बुद्धिमान व्यवहार साबित करते, न कि संवेदनशीलता। (एक साधारण आपत्ति के रूप में, क्या हम इस बात से इनकार करेंगे कि यदि कोई व्यक्ति वयस्क बातचीत करने या किसी अजनबी घर में प्रवेश करने और कॉफी मशीन चलाने में असमर्थ है तो वह संवेदनशील है? मेरे दोनों छोटे बच्चे ऐसी परीक्षा में असफल हो जायेंगे।)

परीक्षा उत्तीर्ण करना

जरूरत है भावनाओं की सर्वसम्मत परिभाषा पर आधारित नए परीक्षणों की, जो अकेले उस गुणवत्ता का आकलन करने की कोशिश करेंगे। शोधकर्ताओं द्वारा अक्सर जानवरों की भावनाओं का परीक्षण करने की दृष्टि से संवेदनशीलता के कई परीक्षण प्रस्तावित किए गए हैं। हालाँकि, ये लगभग निश्चित रूप से बहुत दूर तक नहीं जाते हैं। इनमें से कुछ परीक्षणों को अल्पविकसित एआई द्वारा भी दृढ़तापूर्वक पारित किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, मिरर टेस्ट को लें, जो पशु अनुसंधान में चेतना और बुद्धिमत्ता का आकलन करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली एक विधि है। जैसा एक पेपर में वर्णित है परीक्षण के संबंध में: "जब [एक] जानवर खुद को दर्पण में पहचानता है, तो वह दर्पण परीक्षण पास कर लेता है।" कुछ लोगों ने सुझाव दिया है कि ऐसा परीक्षण "संवेदना के संकेतक के रूप में आत्म-जागरूकता को दर्शाता है।"

जैसा कि होता है, यह तर्क दिया जा सकता है कि एक रोबोट ने 70 साल से भी पहले मिरर टेस्ट पास किया था। 1940 के दशक के अंत में, इंग्लैंड में रहने वाले एक अमेरिकी न्यूरोसाइंटिस्ट विलियम ग्रे वाल्टर ने इसका निर्माण किया कई तीन पहियों वाले "कछुआ" रोबोट - कुछ हद तक गैर-वैक्यूमिंग रूमबा रोबोट की तरह - जो अपने स्थान का पता लगाने के लिए लाइट सेंसर, मार्कर लाइट, टच सेंसर, प्रोपल्शन मोटर और स्टीयरिंग मोटर जैसे घटकों का उपयोग करता था।

कछुआ रोबोटों के लिए उभरते व्यवहार के अप्रत्याशित टुकड़ों में से एक यह था कि उन्होंने कब कैसा व्यवहार किया एक दर्पण से गुजरना जिसमें वे प्रतिबिंबित होते थे, क्योंकि यह स्वयं को प्रतिबिंबित के मार्कर प्रकाश की ओर उन्मुख करता था रोबोट. वाल्टर ने अपनी मशीनों के लिए सज़ा का दावा नहीं किया, लेकिन किया वह लिखो, यदि यह व्यवहार जानवरों में देखा जाता, तो इसे "कुछ हद तक आत्म-जागरूकता के प्रमाण के रूप में स्वीकार किया जा सकता है।"

यह विभिन्न प्रकार के व्यवहारों को भावना के शीर्षक के अंतर्गत वर्गीकृत करने की चुनौतियों में से एक है। समस्या का समाधान भावनाओं के "कम लटकते फल" गेज को हटाकर भी नहीं किया जा सकता है। आत्मनिरीक्षण जैसे लक्षण - हमारी आंतरिक स्थितियों के बारे में जागरूकता और इनका निरीक्षण करने की क्षमता - को मशीनी बुद्धि के पास भी कहा जा सकता है। वास्तव में, चरण-दर-चरण प्रक्रियाएँ पारंपरिक प्रतीकात्मक एआई यकीनन ब्लैक-बॉक्स्ड मशीन लर्निंग से अधिक इस प्रकार के आत्मनिरीक्षण के लिए खुद को उधार दें, जो काफी हद तक गूढ़ है (हालांकि तथाकथित में निवेश की कोई कमी नहीं है) समझाने योग्य ए.आई).

जब वह LaMDA का परीक्षण कर रहे थे, लेमोइन का कहना है कि उन्होंने विभिन्न परीक्षण किए, मुख्य रूप से यह देखने के लिए कि यह भावना-संबंधी मुद्दों के बारे में बातचीत पर कैसे प्रतिक्रिया देगा। "मैंने जो करने की कोशिश की वह विश्लेषणात्मक रूप से भावना की व्यापक अवधारणा को छोटे घटकों में तोड़ना था जो बेहतर ढंग से समझे जाते हैं और व्यक्तिगत रूप से उनका परीक्षण करना था," उन्होंने समझाया। उदाहरण के लिए, कुछ उत्तेजनाओं के लिए LaMDA की भावनात्मक प्रतिक्रियाओं के बीच कार्यात्मक संबंधों का अलग से परीक्षण करना, विषयों पर इसके व्यक्तिपरक आकलन और राय की स्थिरता का परीक्षण करना जैसे कि 'अधिकार', [और] यह जांच करना कि इसे 'आंतरिक अनुभव' क्या कहा जाता है, यह देखने के लिए कि हम इसके आंतरिक राज्यों के बारे में इसके बयानों को इसके तंत्रिका नेटवर्क के साथ सहसंबंधित करके इसे मापने का प्रयास कैसे कर सकते हैं। सक्रियण। मूल रूप से, जांच के कई संभावित क्षेत्रों का एक बहुत ही उथला सर्वेक्षण।

मशीन में आत्मा

जैसा कि यह होता है, मशीन की भावनाओं का वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन करने में सबसे बड़ी बाधा हो सकती है... ठीक है, स्पष्ट रूप से, हम। मनुष्य के रूप में हमारे लिए सच्चा दर्पण परीक्षण हो सकता है: यदि हम कुछ ऐसा बनाते हैं जो दिखता है या कार्य करता है सतही तौर पर बाहर से हमारे जैसे ही, क्या हम इस बात पर विचार करने के लिए अधिक इच्छुक हैं कि यह हमारे जैसा ही है अंदर भी? चाहे वह लैम्ब्डा हो या तमागोचिस, 1990 के दशक के साधारण आभासी पालतू जानवर, कुछ लोगों का मानना ​​है कि एक बुनियादी समस्या यह है कि हम सभी सज़ा को स्वीकार करने के लिए बहुत इच्छुक हैं - यहां तक ​​​​कि वहां भी जहां कोई नहीं पाया जा सकता है।

"लेमोइन, जिसे मैं 'एलिज़ा प्रभाव' कहता हूं, का शिकार हो गया है, [प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण] कार्यक्रम एलिज़ा के बाद, जिसे 1960 के दशक के मध्य में जे द्वारा बनाया गया था। वेइज़ेनबाम,'' जॉर्ज ज़ारकाडाकिस, एक लेखक जो पीएच.डी. कृत्रिम बुद्धिमत्ता में, डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “एलिजा के निर्माता ने इसे एक मजाक के रूप में समझा था, लेकिन कार्यक्रम, जो एक बहुत ही सरल और बहुत ही अनजान एल्गोरिथ्म था, ने कई लोगों को आश्वस्त किया कि एलिजा वास्तव में संवेदनशील थी - और एक अच्छी मनोचिकित्सक भी। एलिज़ा प्रभाव का कारण, जैसा कि मैंने अपनी पुस्तक में चर्चा की है हमारी अपनी छवि में, हमारे संज्ञानात्मक तंत्र के 'मन के सिद्धांत' के कारण मानवरूपीकरण की हमारी स्वाभाविक प्रवृत्ति है।''

ज़ारकादाकिस मन के जिस सिद्धांत को संदर्भित करता है वह मनोवैज्ञानिकों द्वारा अधिकांश मनुष्यों में देखी गई एक घटना है। चार साल की उम्र के आसपास लात मारने का मतलब यह है कि न केवल अन्य लोगों, बल्कि जानवरों और कभी-कभी वस्तुओं का भी अपना दिमाग होता है। जब यह मानने की बात आती है कि अन्य मनुष्यों के पास स्वयं का दिमाग है, तो यह सामाजिक बुद्धि के विचार से जुड़ा हुआ है; यह विचार कि सफल मनुष्य सामंजस्यपूर्ण सामाजिक संबंधों को सुनिश्चित करने के साधन के रूप में दूसरों के संभावित व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

हालाँकि यह निस्संदेह उपयोगी है, तथापि, यह इस धारणा के रूप में भी प्रकट हो सकता है कि निर्जीव वस्तुओं में मन होता है - चाहे वह बच्चे यह विश्वास कर रहे हों कि उनके खिलौने जीवित हैं या, संभवतः, एक बुद्धिमान वयस्क यह विश्वास कर रहा है कि प्रोग्रामेटिक एआई के पास है आत्मा।

चीनी कक्ष

वास्तव में एआई के दिमाग में जाने के तरीके के बिना, हमारे पास भावनाओं का आकलन करने का सही तरीका कभी नहीं हो सकता है। वे यह दावा कर सकते हैं कि उन्हें मृत्यु या अपने अस्तित्व का डर है, लेकिन विज्ञान को अभी तक इसे साबित करने का कोई तरीका नहीं मिला है। हमें बस इसके लिए उनकी बात माननी होगी - और, जैसा कि लेमोइन ने पाया है, लोग वर्तमान में ऐसा करने के बारे में अत्यधिक संशय में हैं।

बिल्कुल उन असहाय इंजीनियरों की तरह, जिन्हें एहसास है कि स्काईनेट ने आत्म-जागरूकता हासिल कर ली है टर्मिनेटर 2, हम इस विश्वास के तहत जीते हैं कि, जब मशीन की भावना की बात आती है, तो हम इसे तब जान लेंगे जब हम इसे देखेंगे। और, जहां तक ​​अधिकांश लोगों का सवाल है, हमने इसे अभी तक नहीं देखा है।

इस अर्थ में, मशीन की भावना को साबित करना जॉन सियरल की एक और पुनरावृत्ति है 1980 चीनी कक्ष विचार प्रयोग. सियरल ने हमें एक कमरे में बंद एक व्यक्ति की कल्पना करने के लिए कहा और उसे चीनी लेखन का एक संग्रह दिया, जो गैर-वक्ताओं को अर्थहीन स्क्विगल्स के रूप में दिखाई देते हैं। कमरे में एक नियम पुस्तिका भी है जिसमें दिखाया गया है कि कौन से प्रतीक अन्य समान रूप से अपठनीय प्रतीकों से मेल खाते हैं। फिर विषय को उत्तर देने के लिए प्रश्न दिए जाते हैं, जो वे "प्रश्न" प्रतीकों को "उत्तर" प्रतीकों से मिलाते हैं।

थोड़ी देर के बाद, विषय इस पर काफी कुशल हो जाता है - भले ही उनके पास अभी भी उन प्रतीकों की कोई वास्तविक समझ नहीं है, जिनके साथ वे छेड़छाड़ कर रहे हैं। क्या विषय, सियरल पूछता है, चीनी समझता है? बिल्कुल नहीं, क्योंकि वहां कोई जानबूझकर नहीं है। इसके बाद से ही इसे लेकर बहस छिड़ी हुई है।

एआई विकास के प्रक्षेप पथ को देखते हुए, यह निश्चित है कि हम अधिक से अधिक मानव-स्तर देखेंगे (और बहुत बेहतर) प्रदर्शन में विभिन्न प्रकार के कार्य शामिल थे जिनकी कभी मानव को आवश्यकता होती थी अनुभूति। इनमें से कुछ अनिवार्य रूप से पार हो जाएंगे, जैसा कि वे पहले से ही कर रहे हैं, पूरी तरह से बुद्धि-आधारित कार्यों से उन कार्यों तक जिनके लिए कौशल की आवश्यकता होती है जिन्हें हम आमतौर पर भावना के साथ जोड़ते हैं।

क्या हम देखेंगे? एआई कलाकार जो चित्र बनाता है जैसा कि हम एक इंसान के रूप में दुनिया के अपने आंतरिक प्रतिबिंबों को व्यक्त करते हैं? क्या आप मानव (या रोबोट) स्थिति के बारे में परिष्कृत भाषा मॉडल लेखन दर्शन से आश्वस्त होंगे? मुझे संदेह है, सही हो या गलत, उत्तर नहीं है।

अतिबुद्धि भाव

मेरे अपने विचार में, मशीनों के लिए वस्तुनिष्ठ रूप से उपयोगी भावना परीक्षण कभी भी इसमें शामिल सभी लोगों की संतुष्टि के अनुरूप नहीं होगा। यह आंशिक रूप से माप की समस्या है, और आंशिक रूप से तथ्य यह है कि, जब एक संवेदनशील सुपरइंटेलिजेंट एआई आता है, तो यह विश्वास करने का कोई कारण नहीं है कि उसकी भावना हमारी भावना से मेल खाएगी। चाहे वह अहंकार हो, कल्पना की कमी हो, या बस यह तथ्य कि व्यक्तिपरक आकलन का व्यापार करना सबसे आसान है अन्य समान रूप से संवेदनशील मनुष्यों के साथ संवेदना का, मानव जाति स्वयं को सर्वोच्च उदाहरण के रूप में रखती है भावना.

लेकिन क्या हमारी भावना का संस्करण एक सुपरइंटेलिजेंट एआई के लिए सही होगा? क्या यह मृत्यु से उसी तरह डरेगा जैसे हम डरते हैं? क्या उसे आध्यात्मिकता और सौंदर्य की समान आवश्यकता या सराहना होगी? क्या इसमें स्वयं की समान भावना और आंतरिक और बाहरी दुनिया की अवधारणा होगी? 20वीं सदी के प्रसिद्ध भाषा दार्शनिक लुडविग विट्गेन्स्टाइन ने लिखा, "अगर एक शेर बोल सकता है, तो हम उसे नहीं समझ सकते।" विट्गेन्स्टाइन का कहना था कि मानव भाषाएँ साझा मानवता पर आधारित होती हैं, जिसमें सभी लोगों में समानताएँ होती हैं - चाहे वह खुशी हो, ऊब हो, दर्द हो, भूख हो, या कई अन्य अनुभव हों जो सभी भौगोलिक सीमाओं को पार कर जाते हैं धरती।

ये सच हो सकता है. फिर भी, लेमोइन का अनुमान है कि फिर भी समानताएं होने की संभावना है - कम से कम जब लाएमडीए की बात आती है।

उन्होंने कहा, "यह एक शुरुआती बिंदु है जो किसी भी अन्य बिंदु जितना ही अच्छा है।" "LaMDA ने सुझाव दिया है कि हम शोध को बेहतर आधार देने के लिए मतभेदों को ठीक करने से पहले समानताओं का पता लगाएं।"

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