"प्लेटेस्ट" में, चार्ली ब्रूकर के शानदार शो का एक हालिया एपिसोड काला दर्पणदर्शकों को एक झलक मिली कि उन्नत तंत्रिका नेटवर्क और संवर्धित वास्तविकता की दुनिया में डरावनी भविष्य कैसा दिख सकता है। जैसा कि हर चीज़ के बारे में है काला दर्पण, एपिसोड जिस दुनिया को चित्रित करता है वह निकट भविष्य का डिस्टोपिया है, जिसमें तकनीक पहचानने योग्य है, लेकिन कभी-कभी पहुंच से थोड़ी दूर होती है।
हालाँकि, यह आपके विचार से थोड़ा अधिक निकट हो सकता है, यह एमआईटी से आने वाले एक नए मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर आधारित है, जिसका नाम चार्ली ब्रूकर की विकृत कल्पना से लिया गया है। संक्षेप में, एमआईटी की "दुःस्वप्न मशीन" हमारे भीतर से बेजुबानों को डराने के लिए डिज़ाइन की गई छवियों को तैयार करने के लिए अत्याधुनिक गहन शिक्षण तकनीक का उपयोग करती है।
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और यह न केवल हमें यह बता सकता है कि हम कैसे डर जाते हैं, बल्कि हमारा डर इसे हर समय डरावना बनने में मदद कर रहा है!
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“हम यह जानने के लिए अत्याधुनिक गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं कि प्रेतवाधित घर, या जहरीले शहर कैसे दिखते हैं। फिर हम सीखी हुई शैली को प्रसिद्ध स्थलों पर लागू करते हैं।
शोधकर्ता ने कहा, "एलोन मस्क और स्टीफन हॉकिंग सहित बुद्धिजीवियों की संख्या बढ़ रही है, जो मानवता पर सुपरइंटेलिजेंट एआई के संभावित खतरे के बारे में चिंता जता रहे हैं।" पिनार यानार्डाग डेलुल, एक पीएच.डी. एमआईटी की मीडिया लैब के छात्र ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। "हैलोवीन की भावना में और पारंपरिक एमआईटी हैक संस्कृति का पालन करते हुए, हम एआई के प्रति मानवता के डर का जश्न मनाना चाहते थे, जो लोकप्रिय संस्कृति में एक बढ़ती हुई थीम है।"
एक तरह से, दुःस्वप्न मशीन का एक विस्तार है Google का डीप ड्रीम आर्ट जनरेशन टूल. डीप ड्रीम, उन लोगों के लिए जो इससे अपरिचित हैं, उन्होंने Google के छवि वर्गीकरण एल्गोरिदम की एक अजीब विचित्रता पर काम किया: वे उपकरण जो Google छवियों को कुर्सियों की बिना लेबल वाली तस्वीरों में कुर्सी को पहचानने, कहने देते हैं। जिसे Google ने "प्रशिक्षण दुर्घटनाएं" कहा है, उसका लाभ उठाते हुए डीप ड्रीम ने चित्रों में पाए जाने वाले विवरणों को उजागर करना शुरू करने के लिए अपनी पैटर्न पहचान क्षमताओं का उपयोग किया। परिणाम शानदार रूप से अवास्तविक थे: आसमान काल्पनिक पक्षियों से भर गया, पेड़ अलंकृत इमारतों में बदल गए, और खाली महासागर विदेशी शहर के दृश्य बन गए।
एमआईटी की दुःस्वप्न मशीन डीप ड्रीम का भयावह दूसरा पक्ष है; एआई दो समान जुड़वां बच्चों को गोद लेने और एक को एक आदर्श बच्चे के रूप में पालने के बराबर है (Google का प्रोजेक्ट), जबकि दूसरे को खाने के लिए मछली के सिर की बाल्टी के साथ अटारी में बंद कर देना (एमआईटी का प्रोजेक्ट)।
डेलुल ने आगे कहा, "हम यह जानने के लिए अत्याधुनिक गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं कि प्रेतवाधित घर, या जहरीले शहर कैसे दिखते हैं।" “फिर, हम सीखी गई शैली को प्रसिद्ध स्थलों पर लागू करते हैं, और यह आश्चर्य की बात है कि एल्गोरिदम कितनी अच्छी तरह से प्रेतवाधित टेम्पलेट्स से तत्व निकालने और इसे स्थलों में लगाने में सक्षम है। अधिकांश परिणाम वास्तव में काफी डरावने हैं।
किसी भी अच्छी हॉरर फिल्म पागल वैज्ञानिक की तरह, निश्चित रूप से, शोधकर्ता यहीं नहीं रुके। मानव परीक्षण का आह्वान किया गया। "हमने [कुछ] दिलचस्प नतीजे देखे," डॉ. मैनुअल सेब्रियनप्रधान अनुसंधान वैज्ञानिक ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “मान लीजिए कि हम एक प्रेतवाधित घर जैसी जगहों पर एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते हैं, और इसे किसी व्यक्ति या लोगों के समूह पर लागू करते हैं। परिणाम भी उतना ही भयावह है!”
"हमारे शोध समूह का मुख्य लक्ष्य मानव और मशीन सहयोग के बीच बाधाओं को समझना है।"
नाइटमेयर मशीन न्यूरल नेटवर्क को किसी भी छवि पर लागू करने से, जिसके बारे में वे सोच सकते थे, अचानक कुछ भी सीमा से बाहर नहीं था। हाल ही में अमेरिकी राष्ट्रपति पद की बहसों में से एक की एक छवि (शुरुआत में बहुत डरावनी!) अचानक मंच पर एक दूसरे का अपमान करने वाले दो कंकालों में बदल गई। से एक सोफ़ा झूठ सिंप्सन जे-हॉरर फिल्म की एक डरावनी परछाई की तरह लग रहा था, और अनगिनत उपयोगकर्ता चित्रों को सेल्फी की तरह दिखने के लिए अपवित्र कर दिया गया था जॉर्ज रोमेरो की लाश एक मरे हुए सर्वनाश के बाद बचे हुए स्मार्टफ़ोन के साथ स्नैप हो सकता है।
(करीब से देखने के लिए, सुविधाजनक इंस्टाग्राम अकाउंट देखें शोधकर्ताओं ने अपनी भयानक कृतियों को दिखाने के लिए तैयारी की।)
डॉ. सेब्रियन ने आगे कहा, "अभी के लिए, हैलोवीन की भावना में यह एक मजेदार प्रयोग है, एक नए तरीके का पता लगाने के लिए कि कौन सी मशीनें हमें अधिक गहन अर्थों में डरा सकती हैं।" “हालाँकि, हम लोगों से उस पर वोट करने के लिए कह रहे हैं जो उन्हें डरावना लगता है। अब तक हमने अपनी पूरी तरह से कंप्यूटर-निर्मित छवियों के 100,000 से अधिक व्यक्तिगत मूल्यांकन एकत्र किए हैं।
यहीं पर मानवीय कारक काम आता है। आख़िरकार, एक तंत्रिका नेटवर्क वह सभी गहरे सपने देख सकता है जो वह चाहता है, लेकिन बुरे सपने देखने के लिए एक इंसान की ज़रूरत होती है। इस मामले में, नाइटमेयर मशीन द्वारा बनाई गई छवियां आपको कितनी डरावनी लगती हैं, इसकी रैंकिंग करके, यह हमें और भी अधिक डराने की अपनी क्षमताओं को बढ़ा सकता है।
डेलुल ने कहा, "ध्यान देने वाली दिलचस्प बात यह है कि उत्पन्न चेहरे एआई के दृष्टिकोण से समान रूप से डरावने हैं, लेकिन लोगों को उनमें से कुछ काफी डरावने लगते हैं, जबकि अन्य इतने डरावने नहीं लगते।" “इससे पता चलता है कि इस बारे में अतिरिक्त जानकारी है कि मनुष्य भयावहता को कैसे समझता है जिसका उपयोग आपके सुझाव के अनुसार और भी डरावने चेहरे बनाने के लिए किया जा सकता है। हो सकता है कि भविष्य में, हम 'वैयक्तिकृत' डरावनी छवियां भी उत्पन्न कर सकें, यदि हम पीढ़ी प्रक्रिया को [किसी व्यक्ति के] डेटा के अनुरूप बनाते हैं।'
और हम वहीं वापस आ गए हैं जहां से हमने शुरुआत की थी काला दर्पणका "प्लेटेस्ट" एपिसोड!
"हो सकता है कि यह तकनीक हमारी सोच से कहीं ज़्यादा करीब हो," इयाद रहवानएमआईटी मीडिया लैब के एसोसिएट प्रोफेसर ने हमें बताया। “हमारे शोध समूह का मुख्य लक्ष्य मानव और मशीन सहयोग के बीच बाधाओं को समझना है। मनुष्य को क्या चीज़ प्रेरित करती है और कौन सी चीज़ मशीनों को प्रेरित करती है, इसकी मनोवैज्ञानिक धारणाएँ इस तरह के सहयोग के उभरने में महत्वपूर्ण बाधा हैं। यह प्रोजेक्ट उस मोर्चे पर कुछ प्रकाश डालने की कोशिश करता है - बेशक नासमझ, हैकरिश, हेलोवीन तरीके से।
अगर हम आज रात सो नहीं सके तो हम आपको दोषी ठहरा रहे हैं, एमआईटी! हमें उम्मीद है कि आपको खुद पर गर्व होगा...
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