जैसे कि यह काफी बुरा नहीं था, मशीनों ने चेतना और अधीक्षण प्राप्त कर लिया है, और - हमारी इच्छा के विरुद्ध - उन्होंने दुनिया पर कब्ज़ा कर लिया है। ठंडी गणना के साथ, हमारे एआई अधिपति तय करते हैं कि इंसानों के पास मौका है और इससे पहले कि हम और अधिक नुकसान करें, अब हमसे छुटकारा पाने का समय आ गया है।
अब जून 2017 को याद करें, जब दुनिया भर के प्रतिनिधि जिनेवा में मिले थे वैश्विक भलाई के लिए एआई को डिजाइन करने के लिए संयुक्त राष्ट्र द्वारा आयोजित एक शिखर सम्मेलन. लक्ष्य सिर्फ अनुकूल एआई विकसित करना नहीं था, बल्कि दुनिया को सभी के लिए बेहतर बनाने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के तरीके तैयार करना था। स्वाभाविक रूप से, प्रौद्योगिकी के अनियंत्रित प्रसार के बारे में बहुत सारी सावधान करने वाली कहानियाँ थीं और अगर हम सावधान नहीं रहे तो एआई दुनिया को कैसे बदतर बना सकता है। लेकिन समग्र संदेश आशा का था।
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यह सच है: मानवता उससे कहीं अधिक समस्याओं का सामना कर रही है जिन्हें हम शायद स्वयं ही ठीक कर सकते हैं। कुछ कठोर और तत्काल परिवर्तनों के बिना, हम निश्चित रूप से एक मनहूस भविष्य की ओर अग्रसर होंगे। लेकिन हम एआई की मदद से इन समस्याओं को हल करने में भी सक्षम हो सकते हैं - या कम से कम उनके नकारात्मक प्रभावों को कम कर सकते हैं। यहां कुछ तरीके दिए गए हैं कि कैसे।
स्वयं पुलिसिंग करके अपने महासागर की रक्षा करना
हम भूमिवासियों के लिए यह भूलना आसान है कि महासागर कितने महत्वपूर्ण हैं। वे पृथ्वी की सतह का लगभग 71 प्रतिशत भाग कवर करते हैं और इसके रहने की जगह का 91 प्रतिशत हिस्सा बनाते हैं। महासागर ही वह स्थान हैं जहाँ जीवन की शुरुआत हुई और तब से हमारी प्रजातियाँ इससे जुड़ी हुई हैं।
और फिर भी, हम इस संसाधन की सुरक्षा के लिए बहुत खराब काम कर रहे हैं। ग्रेट बैरियर रीफ अभी ख़त्म नहीं हुई है लेकिन यह ख़तरनाक गति से ख़त्म हो रही है। कभी मूंगे के जीवंत और संपन्न समुदाय प्रक्षालित कब्रिस्तानों में तब्दील होते जा रहे हैं। कुछ समुद्री प्रजातियों को पकड़ने और बेचने पर नियमों के बावजूद, अवैध मछली पकड़ने का कार्य अभी भी व्यापक है।
द नेचर कंजरवेंसी (टीएनसी) जैसे संगठन अब हैं अत्यधिक मछली पकड़ने से लड़ने के लिए चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर का लाभ उठाना समुद्र को बचाने के प्रयास में। पिछले साल नवंबर में इसने एक प्रतियोगिता शुरू की थी जिसमें सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को मछली पकड़ने वाली नौकाओं से फुटेज की निगरानी के लिए एक प्रणाली बनाने की चुनौती दी गई थी। लक्ष्य संरक्षित प्रजातियों की पहचान करना था ताकि निरीक्षक टेप की समीक्षा कर सकें और सुनिश्चित कर सकें कि मछलियों को सही ढंग से संभाला जाए और समुद्र में वापस लौटाया जाए।
उम्मीद है कि इस प्रणाली से मछली पालन पर पुलिस द्वारा खर्च किए जाने वाले समय में भारी कमी आएगी। निरीक्षक आमतौर पर कुछ खर्च करते हैं हर दस घंटे के टेप का छह घंटे विश्लेषण, के अनुसार अभिभावक. एआई सिस्टम द्वारा फिल्म में उस मिनट के निशान को टैग करने से जहां संदिग्ध मछली है, उस समय में 40 प्रतिशत की कटौती की जा सकती है।
"अंतिम परिणाम हमें उस चीज़ से आगे ले जाने के लिए एक अविश्वसनीय पहला कदम है जिसे वर्तमान में असंभव माना जाता था।"
टीएनसी के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी मैट मेरिफिल्ड ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "विजेता टीम ने चेहरे की पहचान के लिए कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग किया।" “मॉडल की पहली परत वीडियो में उस क्षेत्र की पहचान करती है जहां मछली मौजूद होने की सबसे अधिक संभावना है। अगली परत वास्तव में मछली की प्रजातियों की पहचान करती है जिसके लिए अधिक सामान्य मॉडल के साथ प्रशिक्षण और गहन शिक्षा की आवश्यकता होती है। अंतिम परिणाम हमें मत्स्य पालन निगरानी में एआई के उपयोग के अपरिहार्य युग में वर्तमान में असंभव समझे जाने वाले दौर से आगे ले जाने की दिशा में एक अविश्वसनीय पहला कदम है।
अवैध मछली पकड़ने की गतिविधि पर नज़र रखने के लिए एआई का उपयोग करके अन्य पहल पहले से ही चल रही हैं। वेबसाइट ग्लोबल फिशिंग वॉच गैर-लाभकारी पर्यावरण निगरानी संस्था के डेटा का उपयोग करके दुनिया भर में मछली पकड़ने वाले जहाजों को ट्रैक करता है स्काईट्रूथ, जो बड़े जहाजों की गतिविधियों पर नज़र रखने के लिए उपग्रह डेटा का खनन करता है। ग्लोबल फिशिंग वॉच द्वारा विकसित एक AI प्लेटफ़ॉर्म है 86,000 से अधिक मामलों की पहचान की गई जिसमें मछली पकड़ने वाले जहाजों ने समुद्र में संभावित रूप से अवैध कार्य किए।
प्राकृतिक आपदाओं की भविष्यवाणी
किसी प्राकृतिक आपदा के प्रभाव को कम करने की दिशा में सबसे अच्छे कदमों में से एक है सबसे पहले घटना की भविष्यवाणी करना। यह पता चला है कि कहना जितना आसान है, करना उतना आसान नहीं है।
दशकों से, विभिन्न क्षेत्रों के वैज्ञानिकों ने जनता के लिए तैयारी के लिए पर्याप्त सूचना के साथ भूकंप की विश्वसनीय भविष्यवाणी करने की कोशिश की है और असफल रहे हैं। अस्सी और नब्बे के दशक में, कुछ लोगों ने मशीन लर्निंग का भी इस्तेमाल किया, लेकिन इसके अनुसार पर्याप्त विश्वसनीय प्रणाली स्थापित नहीं कर सका अमेरिकी वैज्ञानिक. लेकिन पिछले कुछ दशकों में एआई ने एक लंबा सफर तय किया है और आज के सुपर कंप्यूटर वैज्ञानिकों को पहले से कहीं अधिक तेजी से डेटा तैयार करने की अनुमति देते हैं।
वैज्ञानिक अब भूकंपों को बेहतर ढंग से समझने और यह अनुमान लगाने के लिए कि वे कब आएंगे, मशीन लर्निंग पर वापस जा रहे हैं। सफल होने पर, यह विधि सैकड़ों हजारों लोगों की जान बचा सकती है।
शोधकर्ताओं को पसंद है पॉल जॉनसन और क्रिस मैरोन, क्रमशः लॉस एलामोस नेशनल लेबोरेटरी और पेंसिल्वेनिया स्टेट यूनिवर्सिटी के भूभौतिकीविद्, भूकंप की भविष्यवाणी करने के लिए एआई की क्षमता में रुचि फिर से बढ़ गई है और उन्हें उम्मीद है कि यह बचाने में मदद कर सकता है ज़िंदगियाँ।
जॉनसन ने बताया, "अगर हमने दस साल पहले यह कोशिश की होती तो हम ऐसा नहीं कर पाते।" अमेरिकी वैज्ञानिक. वह न केवल एआई लागू कर रहा है बल्कि भूकंप की भविष्यवाणी की समस्या को भी अलग तरीके से देख रहा है।
"उम्मीद है कि भविष्य के निर्णय निर्माता बचपन से ही इन उपकरणों का उपयोग कर रहे होंगे।"
मानक "भूकंप कैटलॉग" का उपयोग करने के बजाय, जिसमें केवल परिमाण, स्थान और समय के बारे में डेटा होता है, जॉनसन और उनके टीम कृत्रिम भूकंपों से एकत्र किए गए माप के विशाल डेटासेट का उपयोग करती है जिन्हें लगातार पेन राज्य में अनुकरण किया जा रहा है प्रयोगशाला. एल्गोरिदम को इस कच्चे डेटा का विश्लेषण करने का काम सौंपा गया है - जिनमें से अधिकांश अनावश्यक लगता है - ऐसे पैटर्न की खोज करना जो एक नकली भूकंप की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकते हैं।
एल्गोरिदम ने पहले ही खुलासा कर दिया है कि कुछ ध्वनिक संकेत आने वाले भूकंपों के साथ मेल खाते हैं। सिम्युलेटर के भीतर, टेक्टोनिक प्लेटें लकड़ी के फर्श की तरह चरमराती हैं क्योंकि वे एक-दूसरे पर फिसलती हैं, और सिस्टम ने भूकंप आने से पहले उस ध्वनि में एक विशेष परिवर्तन की पहचान की। हालाँकि ये ध्वनियाँ अभी तक प्राकृतिक दुनिया में नहीं देखी गई हैं, जॉनसन और उनकी टीम बारीकी से सुन रही हैं।
उन्होंने कहा, "न केवल एल्गोरिदम हमें यह बता सकता है कि कोई घटना बहुत अच्छे समय सीमा के भीतर कब घटित हो सकती है - यह वास्तव में हमें सिस्टम की भौतिकी के बारे में बताता है जिस पर हम ध्यान नहीं दे रहे थे।" "पीछे मुड़कर देखने पर यह स्पष्ट था, लेकिन हम वर्षों तक इसे नज़रअंदाज़ करने में कामयाब रहे क्योंकि हमारा ध्यान संसाधित डेटा पर था।"
वैज्ञानिकों द्वारा भूकंप की विश्वसनीय भविष्यवाणी करने से पहले अभी भी बहुत काम किया जाना बाकी है लेकिन जॉनसन अब अपने एल्गोरिदम के साथ वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग कर रहे हैं। यदि विधि काम करती है, तो उनका मानना है कि विशेषज्ञ इसका उपयोग महीनों या वर्षों पहले भूकंप की भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं।
भविष्य को खिलाना
जब दुनिया को खाना खिलाने की बात आती है, तो हमें एक कठिन काम का सामना करना पड़ता है। संयुक्त राष्ट्र को उम्मीद है कि 2030 तक भुखमरी और सभी प्रकार के कुपोषण ख़त्म हो जायेंगे, जिसे देखते हुए यह आशावादी है दुनिया की आबादी आठ अरब के आंकड़े के करीब पहुंच रही है और कम से कम तब तक इसके बढ़ते रहने की उम्मीद है 2050.
आज भी हम हर किसी को खाना खिलाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं - नौ में से एक व्यक्ति हर रात खाली पेट सोता है, विश्व खाद्य कार्यक्रम के अनुसार।
लेकिन कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के वैज्ञानिक हैं फार्मव्यू नामक एक प्रणाली विकसित करना, जिसमें फसल की उपज की भविष्यवाणी करने के लिए रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शामिल किया गया है और उम्मीद है कि यह हमारी खाद्य प्रणाली को और अधिक कुशल बनाएगा।
फार्मव्यू एक स्वायत्त ग्राउंड रोबोट को जुटाकर काम करता है जो फसलों का दृश्य सर्वेक्षण कर सकता है मौसम के अलग-अलग समय, जिसमें फसल की भविष्यवाणी करने के लिए कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग का उपयोग शामिल है पैदावार. इसके बाद एक एल्गोरिदम एक विशेष पौधे का विश्लेषण करता है और रोबोट को अधिक इष्टतम विकास के अनुपात को सुविधाजनक बनाने के लिए पत्तियों को काटने या फलों को पतला करने का निर्देश देता है। एक कदम आगे बढ़ते हुए, सीएमयू शोधकर्ताओं का मानना है कि एआई आनुवंशिकीविदों को लाभकारी लक्षणों की पहचान करने और चयन करने में मदद कर सकता है। इस तरह, एआई अधिक उत्पादक फसलें पैदा करने के लिए प्रजनकों के साथ मिलकर काम करेगा।
"अगर हमने दस साल पहले यह कोशिश की होती, तो हम ऐसा नहीं कर पाते।"
सीएमयू सिस्टम वैज्ञानिक ने कहा, "हम लोगों को बदलने के लिए ऐसा नहीं कर रहे हैं।" जॉर्ज कांटोर. “हम जो कर रहे हैं वह नई प्रौद्योगिकियों को पेश करना है जो किसानों को उनके काम में अधिक कुशल बना सकें, और उन्हें ऐसा करने के लिए कम संसाधनों का उपयोग करने की अनुमति दें। जिस परिदृश्य की हम कल्पना करते हैं उसमें कम लोगों का उपयोग शामिल नहीं है; इसमें उन कार्यों को करने के लिए रोबोटिक्स और अन्य तकनीकों का उपयोग करना शामिल है जो मनुष्य वर्तमान में नहीं कर रहे हैं।''
यहां मुख्य लक्ष्य सिर्फ अधिक भोजन पैदा करना नहीं है बल्कि मौजूदा संसाधनों का यथासंभव कुशलतापूर्वक उपयोग करना है।
कांटोर ने कहा, "जिस तरह से हम अभी भोजन का उत्पादन करते हैं वह बहुत संसाधन गहन है, और जो संसाधन उपलब्ध हैं उनका उपयोग किया जा रहा है।" "हमें अपने द्वारा उत्पादित भोजन की मात्रा के साथ-साथ गुणवत्ता भी बढ़ानी होगी, लेकिन ऐसा इस तरह से करें कि यह न लगे कि हमारे पास असीमित संसाधन हैं।"
संघर्ष का अंत?
मानवता को बचाने के लिए एआई की सबसे महत्वाकांक्षी योजना किसके दिमाग से आती है टिमो होन्केलाफ़िनलैंड में हेलसिंकी विश्वविद्यालय के एक प्रोफेसर, जो सोचते हैं कि मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी तकनीकें वास्तव में संघर्ष को खत्म करने में मदद कर सकती हैं। वह अपनी अवधारणा को "शांति मशीन" कहते हैं और यह जितना लगता है उससे कम दूर की कौड़ी है।
होनकेला के दृष्टिकोण से, तीन चीजें हैं जिन पर हम मनुष्यों को वास्तव में काम करना चाहिए: हमारी अपनी भावनाएं, दूसरों के साथ हमारा संचार, और समग्र रूप से समाज में समानता।
उन्होंने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "हम एक जटिल दुनिया में रहते हैं और हम जटिल जीवन जीते हैं जो सांस्कृतिक रूप से उन्मुख और व्यक्तिगत रूप से हमारे अनुभव पर आधारित है।" “अब तक, मशीनों को बहुत ही कठोर तरीके से विकसित किया गया है। इन प्रणालियों को अधिक मानवीय बनाना संभव नहीं हो रहा है। लंबे समय से मेरा कथन रहा है, 'यह बेहतर है कि हम मशीनों को इंसानों जैसा बनाएं क्योंकि दूसरा विकल्प यह है कि इन शक्तिशाली उपकरणों का उपयोग करने के लिए हम इंसानों को मशीन जैसा बनना होगा।''
यह दावा करने के बजाय कि एआई अचानक विश्व शांति ला सकता है, होन्केला को लगता है कि प्रौद्योगिकी छोटे-छोटे तरीकों से मदद कर सकती है जिसका एक आकस्मिक प्रभाव होगा। उदाहरण के लिए, मशीनी अनुवाद में प्रगति व्यक्तियों के बीच बेहतर संचार की सुविधा प्रदान कर सकती है अलग-अलग पृष्ठभूमियों से, गलतफहमी और उनके बाद के संघर्षों को कम करना, चाहे जो भी हो घिसा-पिटा। बड़ी तस्वीर से, इन सभी हल किए गए छोटे संघर्षों का एक अधिक सहमत समाज बनाने में समग्र प्रभाव होगा।
होंकेला ने कहा, "परिकल्पना यह है कि अगर हमारे पास ऐसी स्थिति है जिसमें हम एक-दूसरे को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं, तो यह स्वाभाविक रूप से समग्र रूप से अधिक शांतिपूर्ण संबंधों की ओर छलांग लगाता है।"
होन्केला का एक मुख्य बिंदु यह है कि शब्द अर्थ और संदर्भ से बंधे होते हैं, जो हमेशा स्पष्ट नहीं होते हैं। वाक्यांश "मेरी शर्ट नीली है," "मुझे नीला महसूस हो रहा है", और "मेरा चेहरा नीला है," प्रत्येक का मतलब बहुत अलग चीजें हैं जो गैर-देशी अंग्रेजी भाषी के लिए अंतर करना मुश्किल है।
बेशक, नीले शब्द को लेकर कोई युद्ध नहीं लड़ा गया है, लेकिन होन्केला का मानना है कि इसी प्रणाली को संचार के हर पहलू पर लागू किया जा सकता है।
उन्होंने कहा, "लोग अपने जीवन के अनुभव, शिक्षा या सांस्कृतिक पृष्ठभूमि में जितने दूर होंगे, गलत संचार का खतरा उतना ही अधिक होगा।" "यहां तक कि जिन शब्दों का हम उपयोग करते हैं उनका दो अलग-अलग लोगों के लिए अलग-अलग मतलब हो सकता है।"
अंत में, होन्केला को लगता है कि स्कूली बच्चों से लेकर विश्व नेताओं तक सभी के पास किसी प्रकार का एआई एजेंट हो सकता है जो यह सुनिश्चित कर सके कि वे सही ढंग से समझ रहे हैं और स्पष्ट रूप से बोल रहे हैं।
“मूल विचार एक उपकरण का उपयोग करना है स्मार्टफोन, हमारे पास जो कुछ भी है, और यह कह सकता है, 'ईसाई जो आपने अभी कहा है वह आपके इरादे से काफी अलग तरीके से समझा जाएगा,'' उन्होंने कहा।
इन उपकरणों का उपयोग लोगों को पूर्वाग्रह और भावनात्मक सनक को दूर करते हुए अधिक तर्कसंगत निर्णय लेने में मदद करने के लिए भी किया जा सकता है - एक ऐसी सुविधा जो आज के राजनीतिक माहौल में आदर्श होगी। होन्केला ने कहा, "उम्मीद है कि भविष्य के निर्णय निर्माता बचपन से ही इन उपकरणों का उपयोग कर रहे होंगे।" कहा, इसलिए वे भावनात्मक रूप से भटके बिना महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करने के लिए बेहतर अनुकूल होंगे शेखी बघारना।
युद्ध का अंत अभी भी एक दूर का सपना है। वास्तव में, कुछ लोग यह तर्क देंगे कि संघर्ष मानव स्वभाव में अंतर्निहित है - या आवश्यक भी है। लेकिन शायद एआई इंसानों को एक-दूसरे को बेहतर ढंग से समझने में मदद करके इन विवादों को और अधिक रचनात्मक बना सकता है। शायद कुछ डिस्टोपियन शुद्धिकरण में मानवता को खत्म करने के बजाय, एआई हमें एक नए भविष्य में ले जाएगा जिसमें हम सद्भाव में एक साथ रहेंगे। यह एक ऐसा भविष्य है जिसे हमें स्वयं बनाना होगा।
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