एआई शेक-अप के रूप में प्रमुख एआई गुरु ने दिमाग झुकने वाले "नश्वर कंप्यूटर" का प्रस्ताव दिया है जो एआई एथिक्स और एआई लॉ भी खोदता है

यहाँ कुछ ऐसा है जिस पर आप शायद अभी तक विचार नहीं कर रहे थे: नश्वर कंप्यूटर.

लेकिन शायद आपको होना चाहिए।

मुख्य विषय एआई पर हाल ही में और पूरी तरह से काफी प्रमुख वार्षिक सम्मेलन में आया जो विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क और मशीन सीखने के आगमन पर केंद्रित है, अर्थात् तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण प्रणाली पर सम्मेलन (अंदरूनी सूत्रों द्वारा जाना जाता है) न्यूरिप्स). आमंत्रित मुख्य वक्ता और एक लंबे समय तक एआई गुरु जेफ्री हिंटन ने पेचीदा और शायद विवादास्पद तर्क दिया कि हमें कंप्यूटर के बारे में एक नश्वर और अमर संदर्भ में सोचना चाहिए।

मैं उल्लेखनीय अभिकथन को संबोधित कर रहा हूँ और ऐसा दो तरीकों से कर रहा हूँ जो पहली बार में आवश्यक रूप से जुड़ा हुआ नहीं लगेगा, हालाँकि कुछ अतिरिक्त स्पष्टीकरण के बाद वे एक दूसरे से अधिक स्पष्ट रूप से नश्वर बनाम अमर विवाद के रूप में संबंधित हो जाएंगे।

दो विषय हैं:

1) एआई मशीनीकरण के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों को अलग-अलग और अलग सहयोगियों के रूप में रखने के बजाय एकीकृत रूप से एक साथ बांधना

2) मशीन लर्निंग फॉर्मूलेशन को एक एआई मॉडल से दूसरे एआई मॉडल में ट्रांसफर या डिस्टिल करना जो ऐसा बिना किसी आवश्यकता के करता है और न ही आवश्यक रूप से वांछित (या यहां तक ​​​​कि अन्यथा संभव है) एक सीधे आगे पूर्ण शुद्ध प्रतिरूपण

इन सभी में एआई और एआई विकास की भविष्य की दिशा के लिए बड़े समय के विचार हैं।

इसके अलावा, एआई नैतिकता और एआई कानून से जुड़ी कई गंभीर चिंताएं भी पैदा होती हैं। इस प्रकार की एआई-परिकल्पित तकनीकी प्रगति आमतौर पर पूरी तरह से तकनीकी आधार पर आस-पास बंधी होती है, इससे बहुत पहले यह अहसास होता है कि इसमें उल्लेखनीय नैतिक एआई और एआई कानून के नतीजे भी हो सकते हैं। एक अर्थ में, आमतौर पर, बिल्ली पहले से ही बैग से बाहर है, या घोड़ा खलिहान से बाहर है, जागृति से पहले कि एआई नैतिकता और एआई कानून को उचित परिश्रम भागीदारी दी जानी चाहिए।

ठीक है, चलिए बाद में विचार करने के उस चक्र को तोड़ते हैं और इस पर भूतल पर आते हैं।

एआई एथिक्स और एआई लॉ में अंतर्निहित नवीनतम अंतर्दृष्टि में आपमें से जो रुचि रखते हैं, उनके लिए आप मेरे चल रहे और व्यापक कवरेज को जानकारीपूर्ण और प्रेरक रूप से आकर्षक पा सकते हैं। यहाँ लिंक और यहाँ लिंक, कुछ लोगों का नाम बताने के लिए।

मैं यहां सबसे पहले हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को एक साथ बांधने के बारे में उपरोक्त बिंदु को कवर करने जा रहा हूं। विषय की चर्चा और विश्लेषण हाथों-हाथ होगा। आगे, मैं नकल या कुछ लोगों के कहने के मामले को स्पर्श करूँगा आसवन एक लक्ष्य के रूप में एक AI से एक नए तैयार AI तक मशीन लर्निंग AI सिस्टम के महत्वपूर्ण तत्व।

आइये शुरुआत करते हैं|

एआई के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को एक साथ बांधना

आप शायद जानते हैं कि कमोबेश कंप्यूटर का डिज़ाइन ऐसा होता है कि चीजों का हार्डवेयर पक्ष होता है और अलग से चीजों का सॉफ्टवेयर पक्ष होता है। जब आप एक दैनिक लैपटॉप या डेस्कटॉप कंप्यूटर खरीदते हैं, तो इसे एक सामान्य-उद्देश्य कंप्यूटिंग डिवाइस के रूप में माना जाता है। कंप्यूटर के अंदर माइक्रोप्रोसेसर होते हैं जिनका उपयोग उस सॉफ़्टवेयर को चलाने और निष्पादित करने के लिए किया जाता है जिसे आप स्वयं खरीद या लिख ​​सकते हैं।

आपके कंप्यूटर के लिए किसी भी सॉफ्टवेयर के बिना, यह धातु और प्लास्टिक का एक टुकड़ा है जो मूल रूप से पेपरवेट के रूप में कार्य करने के अलावा आपको बहुत अच्छा नहीं करेगा। कुछ लोग कहेंगे कि सॉफ्टवेयर राजा है और दुनिया पर राज करता है। बेशक, अगर आपके पास सॉफ्टवेयर चलाने के लिए हार्डवेयर नहीं है, तो सॉफ्टवेयर बहुत अच्छा नहीं करेगा। आप अपने दिल की इच्छा के अनुसार कोड की कई पंक्तियाँ लिख सकते हैं, फिर भी जब तक कंप्यूटर के माध्यम से सॉफ़्टवेयर का उपयोग नहीं किया जा रहा है, तब तक तैयार किया गया स्रोत कोड उतना ही चुलबुला और उड़ान रहित है जितना कि कविता का एक सुंदर काम या रोमांच-एक मिनट का जासूसी उपन्यास।

मुझे क्षण भर के लिए दूसरे रास्ते पर स्विच करने की अनुमति दें जो दूर दिखाई दे सकता है (यह नहीं होगा)।

हम अक्सर कंप्यूटर कैसे काम करते हैं और मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है, के बीच समानताएं बनाने की कोशिश करते हैं। वैचारिक समानताएं बनाने का यह प्रयास आसान है। कहा जा रहा है कि, आपको उन उपमाओं पर अत्यधिक जाने के बारे में सतर्क रहना होगा क्योंकि जब आप भावपूर्ण विवरण के करीब आते हैं तो तुलना टूट जाती है।

वैसे भी, चर्चा के लिए, यहाँ एक सादृश्य अक्सर इस्तेमाल किया जाता है।

कभी-कभी मस्तिष्क को ही अनौपचारिक रूप से कहा जाता है Wetware. यह चीजों को वाक्यांश देने का एक आकर्षक तरीका है। हम जानते हैं कि कंप्यूटर हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर से मिलकर बने होते हैं, इसलिए यह वर्णन करने के लिए सिक्के के "वेयर" भाग का उपयोग करना चतुर है कि मस्तिष्क की मात्रा क्या है। हमारे नोगिन्स में बसा हुआ, शक्तिशाली और रहस्यमय मस्तिष्क चारों ओर तैरता हुआ पाया जाता है, मानसिक रूप से हमारे सभी कर्मों की गणना करता है (कुछ अच्छे, जबकि हमारे कुछ विचार निश्चित रूप से अच्छाई से भरे नहीं होते हैं)।

लगभग तीन पाउंड के औसत वजन पर, मस्तिष्क एक उल्लेखनीय अंग है। किसी तरह, और हम अभी तक नहीं जानते हैं कि मस्तिष्क 100 अरब न्यूरॉन्स के आदेश पर इसका उपयोग करने में सक्षम है और शायद कहीं भी 100 से 1,000 ट्रिलियन इंटरकनेक्शन या सिंकैप्स से हमारे लिए हमारी सभी सोच को पूरा करने में सक्षम है। मस्तिष्क के जैविक और रासायनिक गुण बुद्धि को कैसे जन्म देते हैं? कोई पक्के तौर पर नहीं कह सकता। यह युगों की खोज है।

मैं आपसे यह पूछता हूं, क्या मस्तिष्क स्पष्ट रूप से केवल हार्डवेयर है, या यह हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों संयुक्त है?

उस ब्रेन टीज़र पर नूडल।

आप यह दावा करने के लिए ललचा सकते हैं कि मस्तिष्क केवल हार्डवेयर है (सामान्य अर्थ में)। यह शरीर का अंग है। इसी तरह, आप कह सकते हैं कि हृदय हार्डवेयर है, मूत्राशय हार्डवेयर है, इत्यादि। जब हम उन कलाकृतियों के बारे में बात करते हैं जिनका भौतिक रूप होता है और शारीरिक रूप से संबंधित क्रियाएं करते हैं, तो वे सभी मशीनीकरण हैं।

फिर वह सॉफ्टवेयर कहां है जो इंसानों को चलाता है?

मेरा सुझाव है कि हम सभी काफी हद तक सहमत हैं कि मानव जाति का "सॉफ्टवेयर" किसी तरह मस्तिष्क में रहता है। एक अंडे को पकाने या एक फ्लैट टायर को ठीक करने के लिए आवश्यक कदम निर्देश हैं जो हमारे दिमाग में सन्निहित हैं। हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के उस पहले के विख्यात कंप्यूटर सादृश्य का उपयोग करते हुए, हमारा मस्तिष्क हार्डवेयर का एक टुकड़ा है, जिसके लिए हम दुनिया के बारे में सीखते हैं और क्या करना है इसके निर्देश हमारे दिमाग के भीतर "चल रहे हैं" और "संग्रहीत" हैं।

कंप्यूटर पर, हम आसानी से हार्डवेयर की ओर इशारा कर सकते हैं और कह सकते हैं कि यह हार्डवेयर है। हमारे पास सोर्स कोड की एक सूची हो सकती है और लिस्टिंग को सॉफ़्टवेयर के रूप में इंगित कर सकते हैं। आजकल, हम इलेक्ट्रॉनिक रूप से ऑनलाइन सॉफ्टवेयर डाउनलोड करते हैं और इसे अपने लैपटॉप और स्मार्टफोन में इंस्टॉल करते हैं। पुराने समय में, हम अपने सॉफ़्टवेयर को कंप्यूटर के हार्डवेयर पर लोड करने के लिए स्टोर करने के लिए फ़्लॉपी डिस्क और पंच कार्ड का उपयोग करते थे।

मैं आपको एक महत्वपूर्ण पहेली में डाल रहा हूँ।

एक बार जब आपने कुछ सीख लिया और ज्ञान आपके मस्तिष्क में मौजूद है, तो क्या आप अभी भी अपने मस्तिष्क के "हार्डवेयर" और अपने मस्तिष्क के अनुमानित "सॉफ्टवेयर" के बीच अंतर कर सकते हैं?

एक तर्कपूर्ण स्थिति यह है कि आपके मस्तिष्क में ज्ञान विशेष रूप से हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की अवधारणाओं से अलग नहीं किया जा सकता है। इस प्रकार कंप्यूटर की प्रकृति की सादृश्यता टूट जाती है, कुछ लोग इसका विरोध करेंगे। मस्तिष्क में ज्ञान आपस में जुड़ा हुआ है और आपके मस्तिष्क के हार्डवेयर से अविभाज्य है। जैविक और रासायनिक गुण उस ज्ञान को आपस में गुंथ रहे हैं जो आप मानसिक रूप से धारण करते हैं।

थोड़ा मानसिक प्रतिबिंब के लिए उस पर स्ट्यू करें।

यदि हम किसी दिन ऐसे कंप्यूटर विकसित करने की आशा करते हैं जो मानव बुद्धि के बराबर हों, या मानव बुद्धि से भी अधिक हों, तो शायद हम मस्तिष्क की संरचनाओं और इसके आंतरिक कामकाज का उपयोग एक मार्गदर्शक के रूप में कर सकते हैं कि हमें इस तरह के उदात्त लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए क्या करना चाहिए। एआई के क्षेत्र में कुछ लोगों के लिए, एक धारणा है कि जितना अधिक हम मस्तिष्क के काम करने के तरीके के बारे में जानते हैं, उतना ही बेहतर हमारे एआई को विकसित करने की संभावना है, जिसे कभी-कभी आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) कहा जाता है।

एआई में अन्य लोग यह जानने के लिए कम आसक्त हैं कि मस्तिष्क कैसे काम करता है। वे इस बात पर जोर देते हैं कि हम एआई को शिल्प करने के लिए तेजी से आगे बढ़ सकते हैं, भले ही हम मस्तिष्क के गुप्त आंतरिक कामकाज को अनलॉक करने में सक्षम हों या नहीं। मस्तिष्क के रहस्यों को हमारे एआई प्रयासों में बाधा न बनने दें। ज़रूर, मानव मस्तिष्क को डिकोड और डिक्रिप्ट करने का प्रयास करते रहें, लेकिन हम आस-पास बैठकर मस्तिष्क के रिवर्स-इंजीनियर होने की प्रतीक्षा नहीं कर सकते। अगर किसी दिन यह संभव है, तो अच्छी खबर है, हालांकि शायद यह असंभव है या अब से कल्पों तक घटित होगा।

मैं अब आपके साथ नश्वर और अमर कंप्यूटर विवाद साझा करने के लिए तैयार हूं। कृपया सुनिश्चित करें कि आप नीचे बैठे हैं और बड़े खुलासे के लिए तैयार हैं।

एक कंप्यूटर जिसमें हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर का स्पष्ट अलगाव है, "अमर" होने का दावा किया जा सकता है, जिसमें हार्डवेयर हमेशा के लिए (निश्चित रूप से सीमा के भीतर) बना रह सकता है, जबकि सॉफ़्टवेयर को बार-बार लिखा और फिर से लिखा जा सकता है। आप एक पारंपरिक कंप्यूटर को तब तक चालू रख सकते हैं जब तक आप हार्डवेयर की मरम्मत कर सकते हैं और कॉन्ट्रैक्शन को चालू रखने में सक्षम रख सकते हैं। आप अभी भी 1970 के दशक के अपरिष्कृत घरेलू कंप्यूटरों का उपयोग कर सकते हैं जो असेंबलिंग के लिए किट में आते थे, इसके बावजूद कि वे लगभग पचास वर्ष या उससे अधिक पुराने हैं (एक लंबे समय में कंप्यूटर साल).

मान लीजिए कि हमने ऐसे कंप्यूटर बनाने का विकल्प चुना है जिनमें हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर अविभाज्य रूप से काम कर रहे हों (मैं इसके बारे में जल्द ही और अधिक कहूँगा)। इसे उसी आधार पर समझिए कि पहले मैंने कहा था कि मस्तिष्क में शायद हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का एक अभिन्न संयोजन होता है। यदि ऐसा होता, तो यह सुझाव दिया जा सकता था कि इस तरह का कंप्यूटर अब अमर नहीं रहेगा। इसके बजाय इसे "नश्वर" माना जाएगा।

आमंत्रित मुख्य वक्ता और उल्लेखनीय एआई गुरु जेफ्री हिंटन द्वारा NeurIPS सम्मेलन में की गई टिप्पणियों के अनुसार, और जैसा कि उनके साथ के शोध पत्र में कहा गया है:

• "सामान्य-उद्देश्य वाले डिजिटल कंप्यूटरों को निर्देशों का ईमानदारी से पालन करने के लिए डिज़ाइन किया गया था क्योंकि यह माना जाता था कि एक विशिष्ट कार्य करने के लिए एक सामान्य-उद्देश्य वाले कंप्यूटर को प्राप्त करने का एकमात्र तरीका एक प्रोग्राम लिखना था जो सटीक विवरण में क्या करना है। यह अब सच नहीं है, लेकिन कंप्यूटर के निर्माण के तरीके के लिए गहन शिक्षा के दीर्घकालिक प्रभावों को समझने के लिए अनुसंधान समुदाय धीमा हो गया है। अधिक विशेष रूप से समुदाय इस विचार से जुड़ा हुआ है कि सॉफ़्टवेयर को हार्डवेयर से अलग किया जाना चाहिए ताकि हार्डवेयर की एक अलग भौतिक प्रतिलिपि पर एक ही प्रोग्राम या वज़न का एक ही सेट चलाया जा सके। यह कार्यक्रम में निहित ज्ञान को मर जाता है या वजन अमर हो जाता है: हार्डवेयर के मरने पर ज्ञान नहीं मरता है" (जैसा कि उनके शोध पत्र "द फॉरवर्ड-फॉरवर्ड एल्गोरिथम: कुछ प्रारंभिक जांच", प्रीप्रिंट ऑनलाइन उपलब्ध है) में निहित है और उद्धृत किया गया है। .

ध्यान दें कि इस प्रकार के एआई में चर्चा की जा रही विशेष प्रकार की कंप्यूटिंग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का उपयोग करती है।

आइए इस बारे में बातें स्पष्ट करते हैं।

हमारे दिमाग में वास्तविक दुनिया के जैविक न्यूरॉन्स होते हैं। आप उन्हें हर समय इस्तेमाल करते हैं। वे आपके नोगिन में एक नेटवर्क में जैविक और रासायनिक रूप से जुड़े हुए हैं। इस प्रकार, हम इसे एक के रूप में संदर्भित कर सकते हैं तंत्रिका नेटवर्क.

कहीं और, हम नकली "न्यूरॉन्स" कहेंगे जिन्हें हम एआई को तैयार करने के उद्देश्यों के लिए कंप्यूटर में कम्प्यूटेशनल रूप से प्रस्तुत करते हैं। एआई में कई लोग उन्हें तंत्रिका नेटवर्क के रूप में भी संदर्भित करते हैं। मेरा मानना ​​है कि यह कुछ भ्रमित करने वाला है। आप देखते हैं, मैं उन्हें इस रूप में संदर्भित करना पसंद करता हूं कृत्रिम तंत्रिका - तंत्र। यह इन-योर-हेड के संदर्भ के बीच तुरंत अंतर करने में मदद करता है तंत्रिका जाल (असली चीज़, जैसी भी थी), और कंप्यूटर आधारित (कृत्रिम तंत्रिका - तंत्र)।

हर कोई वह रुख नहीं अपनाता। एआई में बहुत सारे लोग बस यह मानते हैं कि एआई में हर कोई "जानता है" कि तंत्रिका नेटवर्क का जिक्र करते समय वे लगभग हमेशा एएनएन के बारे में बात कर रहे हैं - जब तक कि ऐसी स्थिति उत्पन्न नहीं होती है जिसमें किसी कारण से वे वास्तविक न्यूरॉन्स और वास्तविक तंत्रिका नेटवर्क पर चर्चा करना चाहते हैं। दिमाग।

मुझे भरोसा है कि आपको मेरी बहाव मिल जाएगी। अधिकांश समय, एआई लोग "तंत्रिका नेटवर्क" कहेंगे जो संभावित रूप से अस्पष्ट है क्योंकि आप नहीं जानते कि क्या वे हमारे सिर में वास्तविक या कम्प्यूटेशनल नेटवर्क का उल्लेख कर रहे हैं जिन्हें हम कंप्यूटर में प्रोग्राम करते हैं। लेकिन चूंकि एआई लोग कंप्यूटर-आधारित उदाहरणों से बड़े पैमाने पर काम कर रहे हैं, इसलिए वे यह मानने में चूक जाते हैं कि आप कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का जिक्र कर रहे हैं। मैं इरादे के बारे में स्पष्ट होने के लिए शब्द के सामने के अंत में "कृत्रिम" शब्द जोड़ना चाहता हूं।

आगे बढ़ते हुए, आप कुछ हद तक इन कम्प्यूटेशनल कृत्रिम न्यूरॉन्स को एक गणितीय या कम्प्यूटेशनल सिमुलेशन के रूप में मान सकते हैं जो हम सोचते हैं कि वास्तविक जैव रासायनिक भौतिक न्यूरॉन्स करते हैं, जैसे संख्यात्मक मानों को भारित कारकों के रूप में उपयोग करना जो अन्यथा मस्तिष्क में जैव रासायनिक रूप से होता है। आज, ये सिमुलेशन वास्तविक न्यूरॉन्स जितने जटिल नहीं हैं। वर्तमान एएनएन एक अत्यंत अपरिष्कृत गणितीय और कम्प्यूटेशनल प्रतिनिधित्व हैं।

आम तौर पर, एएनएन अक्सर मशीन लर्निंग (एमएल) और डीप लर्निंग (डीएल) के लिए मुख्य तत्व होते हैं - कृपया ध्यान रखें कि इसमें बहुत अधिक विवरण हैं, और मैं आपसे एमएल/डीएल के मेरे व्यापक कवरेज पर एक नज़र डालने का आग्रह करता हूं। पर यहाँ लिंक और यहाँ लिंक, उदाहरण के लिए।

शोधकर्ता के अनुसार यहां अमर बनाम नश्वर प्रकार के कंप्यूटरों पर लौटना अधिक है:

• “सॉफ्टवेयर को हार्डवेयर से अलग करना कंप्यूटर विज्ञान की नींव में से एक है और इसके कई फायदे हैं। इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के बारे में चिंता किए बिना कार्यक्रमों के गुणों का अध्ययन करना संभव बनाता है। यह एक प्रोग्राम को एक बार लिखना संभव बनाता है और इसे लाखों कंप्यूटरों पर कॉपी करता है। अगर, हालांकि, हम अमरत्व को त्यागने के इच्छुक हैं तो गणना करने के लिए आवश्यक ऊर्जा में और गणना को निष्पादित करने वाले हार्डवेयर को बनाने की लागत में भारी बचत प्राप्त करना संभव होना चाहिए। हम हार्डवेयर के विभिन्न उदाहरणों की कनेक्टिविटी और गैर-रैखिकताओं में बड़ी और अज्ञात विविधताओं की अनुमति दे सकते हैं जो एक ही कार्य करने के लिए लक्षित हैं और पैरामीटर मान खोजने के लिए सीखने की प्रक्रिया पर भरोसा करते हैं जो प्रत्येक विशेष उदाहरण के अज्ञात गुणों का प्रभावी उपयोग करते हैं। हार्डवेयर। ये पैरामीटर मान केवल उस विशिष्ट हार्डवेयर उदाहरण के लिए उपयोगी होते हैं, इसलिए वे जो गणना करते हैं वह नश्वर है: यह हार्डवेयर के साथ मर जाता है ”(ibid)।

अब आपका परिचय हो गया है कि इस संदर्भ में अमर और नश्वर का उपयोग कैसे किया जा रहा है।

मुझे विस्तृत करने दो।

प्रस्ताव यह है कि एएनएन के आधार पर उद्देश्य-निर्मित कंप्यूटर को इस तरह तैयार किया जा सकता है कि हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को अविभाज्य माना जाए। एक बार हार्डवेयर किसी दिन काम नहीं करता है (जो निश्चित रूप से, हम कह रहे हैं कि सॉफ्टवेयर को एकीकृत करता है), इस प्रकार का कंप्यूटर प्रतीत होता है कि अब उपयोगी नहीं है और अब काम नहीं करेगा। इसे नश्वर कहा गया है। आप एएनएन-आधारित कंप्यूटर को दफन भी कर सकते हैं क्योंकि यह अविभाज्य हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के एक टीम के रूप में प्रभावी रूप से काम नहीं करने के बाद से आपको बहुत अच्छा नहीं करेगा।

यदि आप इसे मानव मस्तिष्क की सादृश्यता से जोड़ने की कोशिश करना चाहते हैं, तो आप मानव मस्तिष्क की दयनीय स्थिति की कल्पना कर सकते हैं जो पूरी तरह से बिगड़ जाती है या जो किसी तरह अपूरणीय रूप से क्षतिग्रस्त हो जाती है। हम इस धारणा को स्वीकार करते हैं कि एक व्यक्ति नश्वर है और उसका मस्तिष्क अंततः और अनिवार्य रूप से काम करना बंद कर देगा। उनके मस्तिष्क में जो ज्ञान था वह अब उपलब्ध नहीं है। जब तक वे कोशिश करने और दूसरों को बताने या जो वे जानते थे उसे लिखने के लिए नहीं हुआ, उनका ज्ञान बड़े पैमाने पर दुनिया में चला गया है।

आपने निस्संदेह मस्तिष्क को संरक्षित करने के प्रयासों की रिपोर्ट सुनी या देखी है, जैसे उन्हें एक जमे हुए राज्य में रखना, इस सिद्धांत के तहत कि शायद मनुष्य किसी दिन अमर हो सकते हैं या कम से कम अपने प्रथागत जीवन काल से आगे बढ़ सकते हैं। आपका मस्तिष्क जीवित रह सकता है, भले ही आपके शरीर में न हो। बहुत सी साइंस फिक्शन फिल्मों और कहानियों ने इस तरह के विचारों पर अनुमान लगाया है।

अब हम एक अवधारणा के रूप में नश्वर कंप्यूटर और अमर कंप्यूटर पर एक विस्तृत नज़र डालने के लिए तैयार हैं और यह क्या भविष्यवाणी करता है।

सचेत चर्चा और विचारशील विश्लेषण

पोस्ट किए गए दृष्टिकोण के इस विश्लेषण की हिम्मत में गोता लगाने से पहले, कुछ महत्वपूर्ण चेतावनियाँ और अतिरिक्त बिंदु ध्यान देने योग्य हैं।

शोधकर्ता ने जोर दिया कि गढ़ा नश्वर कंप्यूटर विशेष रूप से अस्तित्व से बाहर या प्रतिस्थापित नहीं करेगा अमर कंप्यूटर जिसे हम आज पारंपरिक डिजिटल कंप्यूटर के रूप में संदर्भित करते हैं। दोनों प्रकार के कंप्यूटरों का सह-अस्तित्व होगा। मैं ऐसा इसलिए कहता हूं क्योंकि कुछ लोगों की प्रतिक्रिया यह रही है कि कॉल टू ऑर्डर एक व्यापक दावा था सब आवश्यकता के कंप्यूटर नश्वर प्रकार की ओर बढ़ रहे हैं या होंगे।

यह दावा नहीं किया जा रहा था।

अपनी बातचीत के दौरान उन्होंने कहा कि ये विशेषज्ञ हैं न्यूरोमॉर्फिक-उन्मुख कंप्यूटर कम्प्यूटेशनल काम करते हैं जिसे जाना जाता है नश्वर संगणना: "हम वह करने जा रहे हैं जिसे मैं नश्वर संगणना कहता हूं, जहां वह ज्ञान जो सिस्टम ने सीखा है और हार्डवेयर, अविभाज्य हैं" (जैसा कि 1 दिसंबर, 2022 को टियरन रे द्वारा ZDNET लेख में उद्धृत किया गया है)।

और विशेष रूप से: "यह डिजिटल कंप्यूटरों की जगह नहीं लेगा" (ibid)।

इसके अलावा, ये नए प्रकार के कंप्यूटर निश्चित रूप से जल्द ही आपके स्थानीय कंप्यूटर स्टोर पर नहीं होंगे या तुरंत ऑनलाइन खरीद के लिए उपलब्ध नहीं होंगे, जैसा कि उनकी प्रस्तुति के दौरान कहा गया है: "मुझे लगता है कि हम पूरी तरह से अलग प्रकार के कंप्यूटर देखने जा रहे हैं। कंप्यूटर, कुछ वर्षों के लिए नहीं, लेकिन इस पूरी तरह से अलग प्रकार के कंप्यूटर की जांच करने का हर कारण है। उपयोग भी भिन्न होंगे: "यह कंप्यूटर नहीं होगा जो आपके बैंक खाते का प्रभारी है और जानता है कि आपके पास कितना पैसा है।"

एक अतिरिक्त मोड़ यह है कि आज हम कंप्यूटर प्रोसेसर और कंप्यूटिंग चिप्स के निर्माण के लिए नश्वर कंप्यूटरों को गढ़े जाने के बजाय विकसित करेंगे।

विकास प्रक्रिया के दौरान, नश्वर कंप्यूटर कम्प्यूटेशनल परिपक्वता की शैली में क्षमता में वृद्धि करेगा। इस प्रकार, एक दिया गया नश्वर कंप्यूटर शायद ही किसी क्षमता के साथ शुरू हो सकता है और वह बनने के उद्देश्य से परिपक्व हो सकता है। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम नश्वर कंप्यूटरों के उपयोग के माध्यम से सेल फोन बनाना चाहते हैं। आप एक नश्वर कंप्यूटर के एक साधारण संस्करण के साथ शुरू करेंगे जिसे शुरू में इस उद्देश्य के लिए आकार या सीड किया गया है। यह तब और अधिक उन्नत संस्करण में परिपक्व होगा जिसे आप खोज रहे थे। संक्षेप में: "आप इसे बदल देंगे, उनमें से प्रत्येक सेल फोन को एक बेबी सेल फोन के रूप में शुरू करना होगा, और यह सीखना होगा कि सेल फोन कैसे बनना है।"

नश्वर संगणना के बारे में उनकी एक मूलभूत स्लाइड पर, लाभों का वर्णन इस प्रकार किया गया था: "यदि हम अमरत्व को त्याग देते हैं और स्वीकार करते हैं कि हार्डवेयर के एक विशिष्ट टुकड़े के सटीक भौतिक विवरण से ज्ञान अविवेकी है, तो हमें दो बड़े लाभ मिलते हैं: (1) हम बहुत कम शक्ति वाले एनालॉग कम्प्यूटेशन का उपयोग कर सकते हैं, (2) हम ऐसे हार्डवेयर विकसित कर सकते हैं जिनकी सटीक कनेक्टिविटी और एनालॉग व्यवहार अज्ञात हैं।

उसी बातचीत का एक हिस्सा और जैसा कि उनके प्रीप्रिंट रिसर्च पेपर में निहित है, एएनएन को बेहतर तरीके से कैसे तैयार किया जा सकता है, इसके लिए एक प्रस्तावित तकनीक है, जिसे वह एक का उपयोग करने के रूप में संदर्भित करता है। आगे आगे नेटवर्किंग दृष्टिकोण। आप में से कुछ जो एएनएन में पारंगत हैं निस्संदेह पहले से ही बैकप्रॉपैगेशन या बैक-प्रोप के उपयोग के बारे में काफी जागरूक हैं। आप उनकी प्रस्तावित फॉरवर्ड-फॉरवर्ड तकनीक पर एक नज़र डालना चाह सकते हैं। मैं भविष्य के कॉलम पोस्टिंग में उस आकर्षक दृष्टिकोण को शामिल करूँगा, इसलिए इसके बारे में मेरी आगामी कवरेज के लिए तैयार रहें।

शिफ्टिंग गियर्स, आइए विचार करें कि एआई समुदाय के गलियारों और उपमार्गों में इस बर्बरता के बारे में क्या कहा जा रहा है नश्वर कंप्यूटर यंत्रणा।

हम इस बात से शुरू करेंगे कि कुछ लोग कहेंगे कि सभी बताए गए विषय पर एक गैर-स्टार्टर है।

क्या आप तैयार हैं?

इस चीज़ को कॉल करना बंद करें नाशवान कंप्यूटर।

इसी तरह, आज के पारंपरिक कंप्यूटरों की घोषणा करना बंद करें अजर अमर.

संशयवादी सलाह देते हैं कि दोनों प्रयोग सीधे तौर पर गलत हैं और अत्यधिक भ्रामक हैं।

जो अमर है उसकी एक दैनिक शब्दकोश परिभाषा में कुछ ऐसा होता है जो मर नहीं सकता। यह हमेशा के लिए रहता है। मरने से बचने के लिए, आपको संभवतः यह कहना होगा कि वह वस्तु स्वयं जीवित है। आप यह दावा करने के लिए गलत रास्ते पर चल रहे हैं कि आज के कंप्यूटर जीवित हैं। कोई भी उचित व्यक्ति आधुनिक कंप्यूटरों के लिए वास्तविक "जीवित" गुणों का वर्णन नहीं करेगा। वे मशीनें हैं। वे चीजें हैं। वे न तो व्यक्ति हैं और न ही जानवर या जीवित स्थिति के हैं।

यदि आप अमरता की परिभाषा को विस्तारित करना चाहते हैं ताकि यह अनुमति दी जा सके कि हम निर्जीव संस्थाओं का भी उल्लेख कर रहे हैं, उस स्थिति में, निर्जीव इकाई को कभी भी क्षय नहीं करना पड़ेगा और अनिवार्य रूप से धूल में विघटित नहीं हो सकता। क्या आप आज के कंप्यूटर के बारे में ऐसा दावा कर सकते हैं? यह फैला हुआ लगता है (साइड नोट: हम निश्चित रूप से पदार्थ और अस्तित्व की प्रकृति के बारे में एक भव्य दार्शनिक चर्चा में शामिल हो सकते हैं, लेकिन इस उदाहरण में वहां नहीं जाते हैं)।

सार यह है कि "नश्वर" और "अमर" शब्दों का उपयोग या कुछ लोग कहेंगे कि दुरुपयोग अजीब और अनुचित है। आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली स्थानीय भाषा को लेना और अन्य प्रयोजनों के लिए इसका पुन: उपयोग करना भ्रामक है और पानी को गंदा कर देता है। आपको इस विशिष्ट संदर्भ में नश्वर और अमर का क्या मतलब है, यह स्पष्ट रूप से पुन: अवधारणा करने के लिए तैयार रहना होगा। इससे दिक्कत हो जाती है।

इससे भी अधिक परेशान करने वाली बात यह है कि ये शब्द विकल्प कंप्यूटर के पहलुओं को मानवकृत करते हैं।

एंथ्रोपोमोर्फाइजिंग एआई से जुड़े पहले से ही पर्याप्त से अधिक मुद्दे हैं, हमें निश्चित रूप से ऐसी और संभावनाएं बनाने की आवश्यकता नहीं है। जैसा कि मैंने एआई एथिक्स और एथिकल एआई के अपने कवरेज में व्यापक रूप से चर्चा की है, वहाँ सभी तरह के जंगली तरीके हैं जो लोग कंप्यूटर के लिए संवेदनशील क्षमताओं का श्रेय देते हैं। बदले में, यह लोगों को यह गलत विश्वास करने के लिए गुमराह करता है कि एआई-आधारित कंप्यूटर इंसानों की तरह सोच और कार्य कर सकते हैं। यह खतरे की फिसलन भरी ढलान है जब समाज यह मानने को मजबूर हो जाता है कि आज की एआई और कंप्यूटिंग मानव जाति की बुद्धि और सामान्य ज्ञान के बराबर हैं, उदाहरण के लिए मेरा विश्लेषण देखें यहाँ लिंक और यहाँ लिंक.

ठीक है, हम अजीब शब्दों के विकल्पों के लिए अस्वीकार कर सकते हैं या तिरस्कार कर सकते हैं, लेकिन क्या यह सुझाव देता है कि हमें बच्चे को नहाने के पानी से बाहर फेंक देना चाहिए (एक पुरानी अभिव्यक्ति, शायद सेवानिवृत्ति के करीब)?

कुछ लोगों का तर्क है कि शायद हम इस समग्र दृष्टिकोण या अवधारणा के लिए बेहतर शब्द खोज सकते हैं। "नश्वर" और "अमर" के उपयोग को त्याग दें ताकि शेष विचार अनुचित या अनुचित उपयोग से दूषित न हों। इस बीच, ऐसे प्रतिवाद हैं कि उन शब्द विकल्पों का उपयोग करना पूरी तरह से स्वीकार्य है, क्योंकि या तो वे उपयुक्त हैं, या क्योंकि हमें शब्दों का पुन: उपयोग करने के तरीके के बारे में अनम्य नहीं होना चाहिए। गुलाब किसी भी अन्य नाम से गुलाब है, वे घोषणा करते हैं।

यहाँ और अधिक तीखी बहस से बचने के लिए, मैं अब से "नश्वर" और "अमर" शब्दों का उपयोग करने से बचने जा रहा हूँ और केवल यह कहूँगा कि हमारे पास दो प्रमुख प्रकार के कंप्यूटर हैं, जो आज का एक पारंपरिक डिजिटल कंप्यूटर है और दूसरा अन्य प्रस्तावित है न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर।

ऐसा प्रतीत होता है कि मृत्यु दर पहेली को इसमें घसीटने की आवश्यकता नहीं है। यह देखने के लिए आसमान को साफ रखें कि हम इस मामले को और क्या बना सकते हैं।

उस स्थिति में, कुछ तर्क देंगे कि न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर का प्रस्तावित विचार कोई नई बात नहीं है।

आप एआई के शुरुआती दिनों को देख सकते हैं, खासकर जब शुरुआत में एएनएन की खोज की जा रही थी, और देखें कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का काम करने के लिए विशेष कंप्यूटर तैयार करने की बात हो रही थी। सभी प्रकार के नए हार्डवेयर प्रस्तावित किए गए थे। यह आज भी होता है। बेशक, आप यह तर्क दे सकते हैं कि एएनएन और मशीन लर्निंग के लिए विशेष हार्डवेयर की आज की अधिकांश खोज अभी भी कंप्यूटिंग के पारंपरिक दृष्टिकोण पर आधारित है। इस अर्थ में, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की यह अनुरूप अविभाज्यता लिफाफे को कुछ हद तक आगे बढ़ाती है, और कंप्यूटर को "बढ़ने" का प्रस्ताव भी करता है, कम से कम मुख्यधारा के बाहर जाने के संबंध में।

संक्षेप में, कुछ ऐसे हैं जो इन मामलों में पूरी तरह से डूबे हुए हैं जो इस बात से हैरान हैं कि किसी और को प्रस्तावित प्रस्तावों से आश्चर्य हो सकता है। ये धारणाएं या तो पहले जैसी ही हैं या विभिन्न अनुसंधान प्रयोगशालाओं में पहले से ही जांच की जा रही हैं।

वे कहते हैं, अपने बालों को परेशान मत करो।

यह हमें दूसरे पहलू पर ले जाता है जो कई लोगों के लिए परेशान करने वाला है।

एक शब्द में: पूर्वानुमेयता।

आज के कंप्यूटरों को आमतौर पर प्रेडिक्टेबल माना जाता है। कंप्यूटर क्या करने जा रहा है, यह जानने के लिए आप हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर पर एक नज़र डाल सकते हैं। इसी तरह, आप यह पता लगा सकते हैं कि कंप्यूटर ने पहले से ही यह पता लगाने के लिए क्या किया है कि उसने जो कुछ भी किया वह क्यों किया। ऐसा करने की निश्चित रूप से सीमाएं हैं, इस प्रकार, मैं पूर्वानुमेयता को बढ़ा-चढ़ाकर नहीं बताना चाहता, लेकिन मुझे लगता है कि आपको समग्र रूप से यह विचार मिल गया है।

आप शायद जानते होंगे कि आज एआई का सामना करने वाले कांटेदार मुद्दों में से एक यह है कि कुछ एआई स्व-समायोजन करने के लिए तैयार हैं। डेवलपर्स जो एआई डालते हैं वह इस्तेमाल होने के दौरान खुद को बदल सकता है। एआई एथिक्स के दायरे में, एआई के ऐसे कई उदाहरण हैं जिन्हें उपयोग में लाया गया था, जिनमें पहले अनुचित पक्षपात या भेदभावपूर्ण प्रवृत्ति नहीं थी, जो धीरे-धीरे कम्प्यूटेशनल रूप से स्व-उत्परिवर्तित हो गए थे जब एआई उत्पादन में था, मेरा देखें विस्तृत मूल्यांकन पर यहाँ लिंक.

चिंता की बात यह है कि हम पहले से ही एआई को शामिल करने वाली एक सेटिंग में प्रवेश कर रहे हैं जो जरूरी नहीं है कि अनुमान लगाया जा सके।

मान लीजिए कि हथियार प्रणालियों के लिए AI स्व-समायोजन से गुजरता है और इसका परिणाम यह होता है कि AI हथियार और लक्ष्य पर घातक हथियार लॉन्च करता है और अपेक्षित नहीं होता है। एआई को रोकने के लिए मनुष्य पाश में नहीं हो सकता है। जो मनुष्य लूप में हैं वे एआई कार्यों से आगे निकलने के लिए पर्याप्त रूप से त्वरित प्रतिक्रिया देने में सक्षम नहीं हो सकते हैं। अतिरिक्त द्रुतशीतन उदाहरणों के लिए, मेरा विश्लेषण देखें यहाँ लिंक.

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटरों के लिए, चिंता यह है कि हम स्टेरॉयड पर अप्रत्याशितता डाल रहे हैं। प्रारंभ से ही, एक न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर का सार यह हो सकता है कि यह एक ऐसे फैशन में काम करता है जो भविष्यवाणी को धता बताता है। हम अप्रत्याशितता दिखा रहे हैं। यह सम्मान का बिल्ला बन जाता है।

दो शिविर मौजूद हैं।

एक खेमे का कहना है कि एआई को पुल से बहुत दूर जाने से रोकने के लिए रेलिंग लगाकर हम अप्रिय अप्रत्याशित चिंताओं के साथ जी सकते हैं। दूसरे खेमे का तर्क है कि आप दुनिया को एक खतरनाक रास्ते पर ले जा रहे हैं। वह दिन आएगा जब दावा किए गए रेलिंग या तो विफल हो जाएंगे, या वे पर्याप्त कड़े नहीं होंगे, या गलती से या बुरी नीयत से रेलिंग हटा दी जाएगी या खराब कर दी जाएगी।

क्या हमें न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर और पूर्वानुमेयता के बारे में संदेह दूर करना चाहिए?

शोधकर्ता की टिप्पणी के अनुसार: "उन लोगों में से जो एनालॉग कम्प्यूटेशन में रुचि रखते हैं, अभी भी बहुत कम हैं जो अमरत्व को छोड़ने को तैयार हैं।" इसके अलावा: "यदि आप चाहते हैं कि आपका एनालॉग हार्डवेयर हर बार एक ही काम करे ... आपको इन सभी आवारा बिजली की चीजों और सामानों के साथ एक वास्तविक समस्या है।"

मैं इसे ठीक कर दूंगा।

एक उभरता हुआ और कुछ हद तक निराशाजनक परिप्रेक्ष्य यह है कि आज के डिजिटल कंप्यूटरों से जुड़ी तथाकथित पूर्वानुमेयता वैसे भी अप्रत्याशितता की दिशा में जा रही है। जैसा कि उल्लेख किया गया है, यह विशेष रूप से एआई के अनुसार हो सकता है जो पारंपरिक कंप्यूटर प्लेटफॉर्म पर स्व-समायोजन करता है। सिर्फ इसलिए कि न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर अप्रत्याशित रूप से अप्रत्याशित हो सकते हैं, यह संकेत नहीं है कि पारंपरिक डिजिटल कंप्यूटर वास्तव में अनुमानित हैं।

अप्रत्याशित स्टीमरोलर हम पर आ रहा है, पूर्ण भाप, कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप कौन सा कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म चुनना चाहते हैं। इस प्रकाश में एआई सुरक्षा को आजमाने और प्राप्त करने के नवीनतम प्रयासों के मेरे आकलन के लिए, देखें यहाँ लिंक.

पूर्वानुमेयता के बारे में यह मोड़ आपके दिमाग को किसी अनछुए स्वभाव की चीज़ पर चकमा देना चाहिए। आप में से जो एआई एथिक्स और एआई लॉ में शामिल हैं, हो सकता है नहीं के प्रभावों पर विचार कर रहे हैं न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर.

आप शायद एआई चलाने वाले पारंपरिक डिजिटल कंप्यूटरों को लक्षित कर रहे हैं। ठीक है, अंदाजा लगाइए, आपके पास एआई कंप्यूटिंग का एक पूरी तरह से अतिरिक्त और उभरता हुआ खंड है जिसके बारे में आप रात में चिंता करते रह सकते हैं। हाँ, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर। इसे अपनी टू-डू सूची में रखें।

क्षमा करें, आपके लिए अधिक रातों की नींद हराम है।

आइए संक्षेप में विचार करें कि पारंपरिक डिजिटल कंप्यूटिंग और एआई के बारे में एआई एथिक्स और एआई कानून क्या कर रहे हैं।

पिछले कॉलम में, मैंने एआई को विनियमित करने वाले कानूनों को तैयार करने और अधिनियमित करने के विभिन्न राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय प्रयासों को कवर किया है, देखें यहाँ लिंक, उदाहरण के लिए। मैंने विभिन्न एआई नैतिकता सिद्धांतों और दिशानिर्देशों को भी कवर किया है जिन्हें विभिन्न देशों ने पहचाना और अपनाया है, उदाहरण के लिए संयुक्त राष्ट्र के प्रयास जैसे कि एआई एथिक्स का यूनेस्को सेट जिसे लगभग 200 देशों ने अपनाया है, देखें यहाँ लिंक.

यहां एआई सिस्टम के बारे में नैतिक एआई मानदंड या विशेषताओं की एक सहायक कीस्टोन सूची है जिसे मैंने पहले बारीकी से खोजा है:

• ट्रांसपेरेंसी
• न्याय और निष्पक्षता
• गैर-नुकसान
• उत्तरदायित्व
• निजता
• उपकार
• स्वतंत्रता और स्वायत्तता
• ट्रस्ट
• स्थिरता
• गौरव
• एकजुटता

उन एआई नैतिकता सिद्धांतों को एआई डेवलपर्स द्वारा ईमानदारी से उपयोग किया जाना चाहिए, साथ ही एआई विकास प्रयासों का प्रबंधन करने वाले, और यहां तक ​​​​कि वे जो अंततः एआई सिस्टम पर क्षेत्र और रखरखाव करते हैं।

विकास और उपयोग के पूरे एआई जीवन चक्र में सभी हितधारकों को नैतिक एआई के स्थापित मानदंडों के पालन के दायरे में माना जाता है। यह एक महत्वपूर्ण हाइलाइट है क्योंकि सामान्य धारणा यह है कि "केवल कोडर्स" या एआई प्रोग्राम करने वाले एआई एथिक्स धारणाओं का पालन करने के अधीन हैं। जैसा कि यहां पहले जोर दिया गया है, एआई को विकसित करने और क्षेत्र में लाने के लिए एक गाँव की आवश्यकता होती है, और जिसके लिए पूरे गाँव को एआई एथिक्स के नियमों से वाकिफ और उसका पालन करना पड़ता है।

इसका वह हिस्सा जिसके बारे में आपने पहले ज्यादा नहीं सोचा होगा कि कैसे वही एआई एथिक्स नियम और नए एआई कानूनों की बढ़ती सूची न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटरों पर लागू होगी। स्पष्ट करने के लिए, AI नैतिकता और AI कानून को वास्तव में इसे स्पष्ट रूप से ध्यान में रखना होगा। मैं यह इंगित कर रहा हूं कि कुछ लोग ऐसा कर रहे हैं, और सलाह दी जाती है कि एआई में शासन करने की कोशिश करने के लिए एक नए आयाम के संदर्भ में न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटरों के आगमन से कई लोगों को एक लूप के लिए फेंक दिया जाएगा।

हमें एथिकल एआई और एआई कानूनों पर व्यापक रूप से विचार करने की आवश्यकता है ताकि जो भी एआई नव-निर्मित हो, जिसमें न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर शामिल हों।

झूला विकल्प एक क्लासिक बिल्ली और चूहे का जुआ है। यहां बताया गया है कि यह कैसे जाता है। क्राफ्टिंग एआई के नए तरीकों की कल्पना और निर्माण किया गया है। मौजूदा एआई नैतिकता और एआई कानून असंतुलित हैं और नवीनतम एआई धोखाधड़ी को पूरी तरह से शामिल नहीं करते हैं। एथिकल एआई नियमों को अपडेट करने और उन नए बनाए गए एआई कानूनों को संशोधित करने के लिए जल्दबाजी का प्रयास किया जाता है।

बल्कि, कुल्ला, दोहराएं।

हम सभी के लिए यह बेहतर होगा कि हम आठ गेंद के पीछे पकड़े जाने के बजाय खेल से आगे रहें।

निष्कर्ष

मैं आपको थोड़ी सी यात्रा पर ले गया हूं।

शुरुआत में, मैंने प्रस्ताव दिया कि जांच के लिए दो प्रमुख विषय होंगे:

1) एआई मशीनीकरण के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों को अलग-अलग और अलग सहयोगियों के रूप में रखने के बजाय एकीकृत रूप से एक साथ बांधना

2) मशीन लर्निंग फॉर्मूलेशन को एक एआई मॉडल से दूसरे एआई मॉडल में ट्रांसफर या डिस्टिल करना जो ऐसा बिना किसी आवश्यकता के करता है और न ही आवश्यक रूप से वांछित (या यहां तक ​​​​कि अन्यथा संभव है) एक सीधे आगे पूर्ण शुद्ध प्रतिरूपण

हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को एक साथ जोड़ने का पहला विषय यहां की अधिकांश यात्रा रही है। यह हमें नश्वर बनाम अमर कंप्यूटिंग दलदल में ले गया। जिनमें से कुछ महत्वपूर्ण एआई नैतिकता और एआई कानून के विचार थे जो अन्यथा आमतौर पर नहीं लाए जाएंगे क्योंकि कंप्यूटर से संबंधित इस प्रकार के विषय को आमतौर पर कुछ सामाजिक प्रभावों की चिंता के बजाय विशुद्ध रूप से तकनीकी के रूप में देखा जाता है।

मैं कहता हूं कि एथिकल एआई और एआई कानून लाने की बात आने पर बाद में और बदतर होने के बजाय जल्दी और सुरक्षित होना सबसे बुद्धिमानी है।

दूसरा विषय, जिसे मैंने अभी तक यहाँ व्यक्त नहीं किया है, भौतिक रूप से पहले विषय से संबंधित है।

यहाँ सौदा है।

मान लीजिए कि हमारे पास एक "नश्वर कंप्यूटर" है और हम क्षमताओं को संरक्षित करना चाहते हैं ताकि हम एआई में मौजूद चीजों का बैकअप या स्पष्ट रूप से प्रतियां प्राप्त कर सकें। हम चिंतित हो सकते हैं कि एक विशेष नश्वर कंप्यूटर समाप्त होने वाला है। हाँ, हम इस पर निर्भर हैं। हम क्या करने के लिए हैं? एक उत्तर यह है कि हमें रफ़ू की नकल करनी चाहिए।

लेकिन, स्केच किए जा रहे इस तरह के एक न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर की नकल करना पहली नज़र में लगने से ज्यादा कठिन होगा। चीजें पेचीदा हो सकती हैं।

शायद हमें एक नकल चाल के साथ आना चाहिए जो मशीन सीखने और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क से जुड़ी परिस्थितियों के लिए सामान्य और लागू होगा। हम चाहते हैं कि यह बड़े पैमाने पर और बहुत बड़े पैमाने पर काम करे। हम इस बात के लिए भी तैयार होंगे कि प्रतिलिपि एक सटीक डुप्लिकेट न हो, और इसके बजाय कॉपी करने की क्रिया के परिणामस्वरूप अनिवार्य रूप से समतुल्य या शायद इससे भी बेहतर रूप से तैयार की जा सकती है।

एक तकनीक के रूप में जाना जाता है आसवन प्रस्ताव दिया गया है।

आज के कॉलम के लिए मेरे पास जगह कम पड़ गई है, इसलिए मैं इस दूसरे विषय को आगामी कॉलम में उठाऊंगा। मुझे लगा कि आप उस दूसरे विषय और पहले विषय के बीच के संबंध के बारे में तुरंत जानना चाहेंगे जो यहां व्यापक रूप से कवर किया गया था। इसे एक टीज़र या ट्रेलर के रूप में पेश करने वाले एक अतिरिक्त नोट के रूप में सोचें जो आगे आ रहा है।

अपनी सीट के किनारे पर बने रहें, क्योंकि आसवन विषय एक बहुत अच्छा स्टैंडआउट है।

जैसा कि बैटमैन कहा करता था, अपने बल्ले के पंखों को पार रखें और एएनएन या मशीन-लर्निंग मॉडल या न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर को दूसरे में कॉपी करने के कष्टप्रद प्रश्न को सुलझाने के लिए उसी बैट-टाइम और बैट-चैनल के लिए तैयार रहें।

अभी के लिए एक अंतिम टिप्पणी। फिल्म में एक मशहूर लाइन है दी डार्क नाइट रिटर्न्स जिसमें हमारे टोपीदार क्रूसेडर यह कहते हैं: "दुनिया केवल तभी समझ में आती है जब आप इसे मजबूर करते हैं।" जब मैं एआई से संबंधित आसवन पर दूसरे विषय को कवर करूंगा तो मैं उस आदर्श को बनाए रखने की कोशिश करूंगा।

इस रोमांचक और मोहक डबल-हेडर के भाग 2 के लिए बने रहें।