इस महीने की शुरुआत में, एक स्वायत्त परीक्षण वाहन एक विलय वाली कार से बचने के लिए अपनी लेन से बाहर निकल गया, लेकिन जिस लेन में वह जा रहा था उसमें एक मोटरसाइकिल से टकरा गया। यदि आप कहानी के बारे में इतना ही जानते हैं, तो यह उस तरह की नैतिक पसंद की पहेली जैसा लगता है जो अक्सर सामने आती है कृत्रिम बुद्धिमत्ता व्यवहार के बारे में चर्चा: दो बुरे परिणामों के बीच, मशीन कैसे तय करती है कि कौन सा रास्ता अपनाना है पाने की कोशिश करना? क्या आप सड़क पार कर रहे पैदल यात्री से टकराने से बचने के लिए सड़क मोड़ते हैं, अगर इसका मतलब बाइक लेन में साइकिल चालक को कुचलना है?
अंतर्वस्तु
- एक मददगार, रोबोटिक हाथ
- बर्फ की चट्टान का कोना
बस, ऐसा बिल्कुल नहीं हुआ। वेमो द्वारा संचालित वाहन के पहिये के पीछे एक मानव "सुरक्षा चालक" था, जिसने दुर्घटना होने से कुछ क्षण पहले कार का मैन्युअल नियंत्रण ले लिया था। विलीन हो रही कार की अचानक गति पर प्रतिक्रिया करते हुए, चालक ने उससे बचने के लिए गाड़ी चलाई और बगल की लेन में मोटरसाइकिल चालक को नहीं देख सका। यदि ड्राइवर ने कुछ नहीं किया होता, तो इसकी संभावना होती स्वायत्त वाहन से दोनों संभावित दुर्घटनाओं से बचा जा सकता था.
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वचालन अंततः हमारी सड़कों को सुरक्षित बना देंगे, यह अब एक अच्छी तरह से समझा जाने वाला तथ्य है, भले ही हममें से कई लोगों को चालक रहित कारों के विचार को पूरी तरह से अपनाने में कठिनाई हो। भाषा का अनुवाद करना, स्टॉक खरीदना और बेचना, मौसम की भविष्यवाणी करना - ये सभी ऐसे क्षेत्र हैं जहां ए.आई. का योगदान स्पष्ट लाभ का है। लेकिन ए.आई. का उदय यह सिर्फ उन जगहों पर नहीं हो रहा है जहां मानवीय त्रुटि आम है; इससे बहुत दूर, ए.आई. हमें पहले से ही उन चीजों में से एक को करने या कम से कम नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है जो हमें इंसान बनाती है: हमारी रचनात्मकता।
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एक मददगार, रोबोटिक हाथ
अक्टूबर में, ए ए.आई. पेंटिंग नीलामी में $400,000 से अधिक में बिकी. फ्रांसीसी कला सामूहिक ओब्वियस द्वारा उपयोग किया जाने वाला ए.आई. था 15,000 पोर्ट्रेट पर प्रशिक्षण दिया गया 14वीं और 20वीं शताब्दी के बीच बनाई गई, उनकी शैलियों का अध्ययन किया गया और उन्हें अपने में मिश्रित किया गया। यह पाशविक बल द्वारा की गई रचनात्मकता है। एक मशीन महसूस नहीं कर सकती, लेकिन सोती भी नहीं; इसे क्रंच करने के लिए पर्याप्त डेटा दें, और यह आपको कुछ ऐसा वापस दे सकता है जो ईमानदारी से रचनात्मक प्रतीत होता है।
जाहिर है, इस प्रकार का ए.आई. काम करने वाले क्रिएटिव को चिंता हो सकती है, लेकिन मशीनें अपनी स्क्रिप्ट खुद लिखती हैं और संपूर्ण एलबम तैयार करें, वे वास्तव में निकट भविष्य में कभी भी मानव कलाकारों का स्थान लेने में सक्षम नहीं होंगे। और, जैसे-जैसे नवीनता कम होती जा रही है, इसमें महत्वपूर्ण संदेह है कि अन्य ए.आई.-निर्मित कलाकृतियाँ ओब्वियस के बराबर प्रशंसा अर्जित करेंगी।
सौभाग्य से, "मैत्रीपूर्ण" ए.आई. पहले से ही यहां मौजूद हैं, हमारे लिए हमारा काम करने के लिए नहीं, बल्कि हमारे काम को आसान बनाने के लिए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने पिछले दो वर्षों में Adobe MAX, वार्षिक शो और में केंद्र स्तर पर कब्जा कर लिया है फ़ोटोशॉप, लाइटरूम, आफ्टर इफेक्ट्स और कई अन्य क्रिएटिव के पीछे कंपनी द्वारा आयोजित सम्मेलन अनुप्रयोग। Adobe का A.I. इंजन को सेंसेई नाम दिया गया है, और यह अब क्रिएटिव क्लाउड सुइट में कई उपकरणों को शक्ति प्रदान करता है।
ए.आई. 14वीं और 20वीं शताब्दी के बीच बनाए गए 15,000 चित्रों पर प्रशिक्षण दिया गया था। यह पाशविक बल द्वारा की गई रचनात्मकता है।
डिजिटल ट्रेंड्स के साथ एक साक्षात्कार में इस वर्ष अधिकतम परएडोब में डिजिटल इमेजिंग के वरिष्ठ निदेशक टॉम होगार्टी ने ए.आई. के आगमन की तुलना की। रचनात्मक उपकरण के रूप में पीसी से मोबाइल उपकरणों की ओर बढ़ना। Adobe ने तो बस दिखावा किया था आईपैड के लिए फ़ोटोशॉप और प्रीमियर रश, एक मल्टी-डिवाइस वीडियो संपादन ऐप।
होगार्टी ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "यह संसाधनों और प्राथमिकताओं का एक भूकंपीय पुनर्केंद्रितकरण था।" “मुझे लगता है कि बदलाव ए.आई. पर आ गया है। और एमएल [मशीन लर्निंग] इस समय उद्योग में एक समान परिमाण का विवर्तनिक बदलाव है।"
एडोब सेन्सेई की कल्पना मानव और मशीन के बीच की खाई को भरने के रूप में करता है, एक ऐसा कार्य करना जो वैचारिक रूप से सरल है लेकिन यांत्रिक रूप से उतना ही कठिन है जितना कि इसके बारे में सोचना आसान है।
लोग कुछ कार्यों में स्वाभाविक रूप से अच्छे होते हैं जहां मशीनें पारंपरिक रूप से खराब प्रदर्शन करती हैं, जैसे कि तस्वीर में वस्तुओं को पहचानना। दूसरी ओर, कंप्यूटर उन वस्तुओं को सूचीबद्ध करने, बदलने या हटाने और बदलने में महान हैं - लेकिन एक इंसान को उन्हें स्पष्ट रूप से परिभाषित करना चाहिए सबसे पहले, या तो कैटलॉगिंग के मामले में कीवर्ड जोड़कर, या चयन और मास्किंग के माध्यम से किसी ऑब्जेक्ट की सीमाओं को स्थापित करके प्रक्रिया।
इन यांत्रिक कार्यों को अक्सर विस्तार से ध्यान देने की आवश्यकता होती है और एक इंसान को पूरा करने में निराशाजनक रूप से लंबा समय लगता है। कीवर्ड जोड़ना, उनकी सामग्री के आधार पर छवियों को व्यवस्थित करने के लिए एक शर्त, इतनी कठिन प्रक्रिया है कि कुछ फोटोग्राफर इसे विश्वसनीय रूप से करते हैं। लाइटरूम उत्पाद प्रबंधक जोश हाफटेल संघर्ष को अच्छी तरह से जानते हैं।
हफ़टेल ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "एक इंसान के रूप में आप संभवतः यह कहने में सक्षम होंगे कि 'कुर्सी, कैमरा, फोन, धूप का चश्मा, लैपटॉप', लेकिन यह आपको हमेशा के लिए ले जाएगा।"
लेकिन क्या होगा यदि कंप्यूटर फ़ोटो में कीवर्ड जोड़ने में उतना ही अच्छा हो जितना आप हैं? या क्या होगा यदि किसी वस्तु को हटाने के लिए उस पर क्लिक करने से थोड़ा अधिक की आवश्यकता हो? एडोब लाइटरूम सीसी में ए.आई.-सक्षम खोज और फ़ोटोशॉप सीसी में विषय चुनें टूल के साथ, वह सपना लगभग एक वास्तविकता है। वे उपकरण अभी तक 100-प्रतिशत सटीक नहीं हैं, लेकिन वे पहले से ही क्रिएटिव को समय लेने वाले कार्यों में तेजी से शुरुआत देते हैं।
जबकि सेंसेई-संचालित खोज शुरू से ही लाइटरूम सीसी में थी, इस साल इसने चेहरे की पहचान के साथ एक बड़ी छलांग लगाई। सेंसेई लोगों का पता लगा सकता है और उन्हें व्यवस्थित कर सकता है - और अन्य वस्तुएं - प्रति सेकंड हजारों छवियों की दर से। समय की संभावित बचत बड़े पैमाने पर है।
Adobe का A.I. प्रयास स्थिर छवियों से भी आगे जाते हैं। आने वाली आफ्टर इफेक्ट्स में कंटेंट अवेयर फिल टूल वास्तव में वीडियो के प्रत्येक फ्रेम से एक ऑब्जेक्ट को हटा देगा और न्यूनतम उपयोगकर्ता इनपुट के साथ पृष्ठभूमि को निर्बाध रूप से भर देगा। इसे क्रियान्वित होते देखना थोड़ा चकित कर देने वाला है, जैसे किसी जादूगर को टोपी से खरगोश को बाहर निकालते हुए देखना - आप जानते हैं कि इसके लिए एक स्पष्टीकरण है, लेकिन आप इसका पता नहीं लगा सकते।
बर्फ की चट्टान का कोना
ए.आई. जादू नहीं है; यह विज्ञान है. फिर भी, वास्तव में कोई नहीं जानता कि वास्तव में कैसे ए.आई. जो करता है वही करता है, और यह एक संभावित रूप से भयानक आधार है। कंप्यूटर स्वयं को प्रशिक्षित करता है; एक मानव को केवल प्रारंभिक प्रशिक्षण डेटा सेट देने की आवश्यकता है। जो दिलचस्प है, अगर बिल्कुल आश्चर्यजनक नहीं है, तो वह यह है कि यह उस प्रशिक्षण डेटा में है जहां अक्सर ए.आई. में समस्याएं उत्पन्न होती हैं। प्रोग्रामिंग, मानव पूर्वाग्रह के रूप में मशीन में लीक हो रही है। यदि डेटा पक्षपाती है, तो परिणामी एल्गोरिदम ऐसे निर्णय ले सकता है जो गलत हैं, यहाँ तक कि लिंगवादी या नस्लवादी भी.
ए.आई. जादू नहीं है; यह विज्ञान है. फिर भी, वास्तव में कोई नहीं जानता कि ए.आई. जो करता है वही करता है.
एक्सपीरियंस डिज़ाइन के एडोब वीपी जेमी मायरोल्ड ने मैक्स 2018 में प्रेस को बताया, "पूर्वाग्रह न रखना वास्तव में कठिन होने वाला है, यह हमेशा रहेगा।" "लेकिन यह कुछ ऐसा है जिस पर हम निश्चित रूप से ध्यान केंद्रित करते हैं, और यह एक और कौशल है जो डिजाइनरों के पास होना चाहिए कुछ ऐसी चीज़ के रूप में विचार करें जो निश्चित रूप से उनके पास है, न कि केवल एल्गोरिदम के ब्लैक बॉक्स को डराने की अनुमति दें उन्हें।"
यह जितना भयावह हो सकता है, ए.आई. की यह अनजानी प्रकृति। यही वह चीज़ है जो इसे इतना रोमांचक बनाती है। ए.आई. की क्षमता समस्याओं को हल करना लगभग असीमित है, और जब तक हमारे पास है पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें ठीक करने के उपाय, यह हमारे जीवन को आसान बनाते हुए बहुत कुछ अच्छा कर सकता है।
रचनात्मक लोगों के लिए, विशेष रूप से रचनात्मक गतिविधियों से अपना पैसा कमाने वालों के लिए, चिंता तब पैदा होती है जब ए.आई. मनुष्य का पर्याप्त रूप से अनुकरण कर सकता है। यदि आप कुछ मापदंडों को कंप्यूटर में प्लग कर सकते हैं और उसे एक को उगलने दे सकते हैं तो एक नया लोगो डिज़ाइन करने के लिए एक ग्राफ़िक कलाकार को क्यों नियुक्त करें जो बिल्कुल ठीक है?
हम अभी भी उस वास्तविकता से काफी दूर हैं, लेकिन यह देखना मुश्किल नहीं है कि हम अभी कहां हैं और उस परिदृश्य को एक संभावित घटना के रूप में प्रस्तुत करना मुश्किल नहीं है। पहले से ही, ए.आई. एडोब लाइटरूम स्वचालित रूप से फ़ोटो को बढ़ा सकता है - छाया उठाना, हाइलाइट्स पुनर्प्राप्त करना, एक्सपोज़र और संतृप्ति को समायोजित करना - आश्चर्यजनक निपुणता के साथ।
जबकि एडोब के कार्यान्वयन का उद्देश्य फोटोग्राफरों को अतिरिक्त संपादन के लिए एक ठोस शुरुआती बिंदु देना है, अन्य डेवलपर्स पहले ही इससे आगे निकल चुके हैं। स्काईलम, जो पहले मैकफुन था, के पास सब कुछ करने के लिए अपने ल्यूमिनर फोटो संपादन सॉफ्टवेयर में कई ए.आई.-संचालित समायोजन हैं स्वचालित रूप से आसमान को बढ़ाना किसी छवि में यथार्थवादी सूर्य किरणें जोड़ने के लिए। अब आप न्यूनतम फोटो रीटचिंग ज्ञान के साथ किसी फोटो को नाटकीय रूप से बदल सकते हैं।
यह जरूरी नहीं कि काम करने वाले क्रिएटिव के लिए परेशानी का संकेत हो। हम यहां डिजिटल फोटोग्राफी, होम पीसी वीडियो एडिटिंग, स्मार्टफोन आदि के उदय से तुलना कर सकते हैं कई अन्य प्रौद्योगिकियां जिन्होंने पेशेवर सामग्री में प्रवेश के लिए बार को काफी कम कर दिया है उत्पादन। जबकि रचनात्मक उद्योगों को बार-बार रीमिक्स किया गया है, वे हमेशा जीवित रहे हैं। वे इसके लिए बेहतर हैं या बदतर, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप किससे पूछते हैं, लेकिन रचनात्मक सामग्री की मात्रा और विविधता कभी भी इतनी अधिक नहीं रही जितनी अब है।
और इसकी सफलताओं के बावजूद, ए.आई. अभी भी कुछ महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। वर्तमान में प्रौद्योगिकी पूर्वावलोकन में, एडोब लाइटरूम की सर्वश्रेष्ठ फ़ोटो सुविधा एक और सेंसि-संचालित तकनीक है जिसमें समय बचाने की बड़ी क्षमता है। यह स्वचालित रूप से आपको सर्वश्रेष्ठ दिखाने के लिए विभिन्न मापदंडों पर आपकी छवियों का विश्लेषण करता है, साथ ही आपकी मैन्युअल रेटिंग को भी ध्यान में रखता है। यहां तक कि अपनी प्रारंभिक अवस्था में भी, यह प्रभावशाली ढंग से अच्छा काम करता है, लेकिन यह ए.आई. की वर्तमान सीमाओं को भी प्रदर्शित करता है।
"जहां मशीन लर्निंग, कम से कम आज, विफल हो जाती है, वह है भावनात्मक संदर्भ को समझना।"
हाफटेल ने बताया, "जहां मशीन लर्निंग, कम से कम आज, विफल हो जाती है, वह भावनात्मक संदर्भ को समझना है।" “तो मशीन को यह नहीं पता कि वह वास्तव में काली, दानेदार तस्वीर आपकी दादी की तस्वीर है और यह आपके पास उनकी आखिरी तस्वीर है। और यह कभी भी यह बताने में सक्षम नहीं होगा।
हाफटेल ने तुरंत कहा, "मुझे कभी नहीं कहना चाहिए - कभी नहीं कहना चाहिए - लेकिन कम से कम यह आज ऐसा नहीं कर सकता।"
क्या ए.आई. सीमाएं हैं? क्या हम कभी ए.आई. के स्तर पर पहुंचेंगे? विकास? एनवीडिया के एंड्रयू पेज, कंपनी के मीडिया और एंटरटेनमेंट टेक्नोलॉजीज डिवीजन में उत्पाद प्रबंधक, ऐसा नहीं सोचते हैं। एनवीडिया सर्वर सभी एडोब सेंसेई प्रशिक्षण और कंपनी के नवीनतम को शक्ति प्रदान करते हैं आरटीएक्स ग्राफिक्स कार्ड ए.आई. को तेज करने के लिए विशेष रूप से निर्मित टेंसर कोर शामिल करें। आदेश. एनवीडिया स्पष्ट रूप से ए.आई. देखता है। अपने भविष्य में बहुत बड़ी भूमिका निभा रहा है।
पेज ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "हम अभी भी [ए.आई.] की प्रारंभिक अवस्था में हैं।" “चूंकि कंप्यूटर खुद ही सिखा रहा है कि काम कैसे करना है, वास्तव में कभी भी काम पूरा नहीं होता है। इंसानों की तरह, हमने कभी भी सीखना पूरा नहीं किया है। मुझे लगता है कि हम ए.आई. के हिमशैल के सिरे को ही देख रहे हैं। क्रिएटिव के लिए, या अन्य उद्योगों के लिए भी कर सकते हैं।"
एक संभावित बदलाव सर्वर-प्रशिक्षित ए.आई. से आगे बढ़ना है। स्थानीय रूप से प्रशिक्षित ए.आई., जो किसी व्यक्तिगत उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं या कलात्मक शैली का बेहतर जवाब देने में सक्षम होगा। जब मशीन लर्निंग को डेटा सेंटर की आवश्यकता के बजाय होम पीसी पर किया जा सकता है, तो यह ए.आई. के लिए नए रास्ते खोलेगा। विकास। अभी के लिए, कम्प्यूटेशनल आवश्यकताएं और प्रशिक्षण डेटा सेट का विशाल आकार स्थानीय प्रशिक्षण को सरलतम कार्यों को छोड़कर सभी के लिए कठिन बना देता है, लेकिन समय के साथ इसमें बदलाव की संभावना है।
यह सब जिस तरह से चल रहा है उससे रचनात्मकता की हमारी परिभाषा ही बदल सकती है। जैसा कि Adobe के Haftel ने कहा है, कला बनाने के लिए मैन्युअल रूप से सॉफ़्टवेयर का उपयोग किए बिना, “हम रचनात्मकता के अगले स्तर पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। हम नहीं जानते कि यह क्या होने वाला है, लेकिन Adobe में हमारा काम इसका लगातार समर्थन करना और इसे सशक्त बनाना है।"
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