जनरेटिव एआई चैटजीपीटी बनाम वे अनंत टाइपिंग बंदर, कोई प्रतियोगिता एआई नैतिकता और एआई कानून नहीं कहती है

वो गुस्सैल बंदर।

एक काफी प्रसिद्ध विचार प्रयोग है जिसके बारे में आपने बंदरों को शामिल करने के बारे में सुना होगा। पूरी तरह से पेचीदा युक्ति का उपयोग अक्सर उन लोगों द्वारा किया जाता है जो विशेष रूप से सम्मानित बिंदु बनाना चाहते हैं।

यहां बताया गया है कि साजिश कैसे चलती है।

कल्पना कीजिए कि एक बंदर टाइपराइटर पर टाइप कर रहा है। यदि बंदर अनंत समय तक टाइप करता रहता है, और यह मानते हुए कि बंदर विशुद्ध रूप से यादृच्छिक आधार पर कुंजी टाइप कर रहा है, तो संभावना है कि शेक्सपियर के संपूर्ण कार्य अनिवार्य रूप से टाइप किए जाएंगे।

सार यह प्रतीत होता है कि केवल यादृच्छिक संयोग से कभी-कभी एक समझदार उत्तर प्राप्त करना संभव होता है। हम सभी इस बात से सहमत हैं कि शेक्सपियर की रचनाएं सुबोध लेखन और तर्क का जबरदस्त प्रदर्शन हैं। इस प्रकार, शेक्सपियर के बेशकीमती शब्दों के निर्माण का कोई भी तरीका या कोई भी साधन आश्चर्यजनक रूप से प्रभावशाली प्रतीत होगा, हालांकि, साथ ही, हम दृढ़ता से निराश होंगे कि यह बुद्धि से नहीं बल्कि केवल यादृच्छिक भाग्य द्वारा किया गया था।

कुछ आजकल बंदरों से भरे इस रूपक की तुलना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में नवीनतम से करने की कोशिश कर रहे हैं।

आप शायद जानते हैं कि इन दिनों एआई का सबसे गर्म रूप है जनरेटिव एआई, जिसे OpenAI द्वारा बनाए गए ChatGPT के रूप में जाने जाने वाले एक व्यापक और बेतहाशा लोकप्रिय AI ऐप के माध्यम से उदाहरण दिया गया है। मैं थोड़ी देर में जनरेटिव एआई और चैटजीपीटी के बारे में और समझाऊंगा। अभी के लिए, बस यह जान लें कि यह एक टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट या टेक्स्ट-टू-निबंध एआई ऐप है जो आपके चयन के दर्ज किए गए संकेत के आधार पर आपके लिए एक निबंध तैयार कर सकता है।

पौराणिक टाइपिंग बंदर से संबंधित दावा किया गया कनेक्शन यह है कि माना जाता है कि जेनेरेटिव एआई द्वारा उत्पादित प्रभावशाली, आउटपुट निबंध जो पूरी तरह से धाराप्रवाह प्रतीत होते हैं, टाइपिंग प्राइमेट की उपलब्धियों से ज्यादा आश्चर्यजनक नहीं हैं। यदि आप इस आधार को स्वीकार करते हैं कि एक बंदर बेतरतीब ढंग से टाइपिंग शेक्सपियर के कार्यों को उत्पन्न कर सकता है, और यदि आप यह स्वीकार करने के लिए तैयार हैं कि चैटजीपीटी और अन्य जनरेटिव एआई स्पष्ट रूप से समान हैं, तो आपको यह निष्कर्ष निकालना चाहिए कि जनरेटिव एआई विशेष रूप से उल्लेखनीय नहीं है। यह सिर्फ यादृच्छिकता हमें बेवकूफ बना रही है।

खैर, यह एक सम्मोहक मामला लग सकता है, लेकिन हमें इसे खोलना होगा। एक सचेत अनपैकिंग से पता चलेगा कि दोनों के बीच तुलना है भ्रामक और स्पष्ट रूप से गलत.

तुलना करना बंद करो। उन लोगों के लिए जो तुलना करना जारी रखने पर जोर देते हैं, कृपया कम से कम विवेकपूर्ण और सतही तरीके से ऐसा करें।

वे जो केवल तुलना के इर्द-गिर्द टॉस करते हैं, वे जेनेरेटिव एआई के लिए एक अपकार कर रहे हैं। और, अधिक महत्वपूर्ण चिंता यह है कि यह बड़े पैमाने पर आम जनता और समाज को गुमराह कर रहा है। मुझे लगता है कि हम यह भी जोड़ सकते हैं कि वे कड़ी मेहनत करने वाले बंदरों का भी अपमान कर रहे हैं, या शायद अनंत टाइपिंग बंदर प्रमेय के मूल्य को कम कर रहे हैं। निष्पक्ष हो। दयालु हों। सच्चे बनो।

इससे पहले कि हम इस पर गहरा गोता लगाएँ, एक अंदरूनी मज़ाक है जो टाइपिंग बंदर धारणा का लाभ उठाता है। आप इसे पसंद कर सकते हैं।

इंटरनेट के शुरुआती दिनों के दौरान व्यक्तिगत पत्राचार के लिए सनकी बिट ऑफ ह्यूमर का पता लगाया जाता है। यह तब है जब इंटरनेट एक गंभीर गंभीर ऑनलाइन दायरे से बाहर निकल रहा था और शोरगुल, उद्दाम और अनियंत्रित होने के अनियंत्रित क्षेत्र में इंटरनेट का उपयोग करने वाले लोगों की संख्या में स्पष्ट रूप से वृद्धि हुई थी।

विनोदी उपाख्यान कहता है कि यदि टाइपराइटर पर टाइप करने वाले बंदर अंततः उत्पादन करेंगे या हम कहें कि शेक्सपियर द्वारा काम के पूरे शरीर को पुन: पेश किया जाएगा, तो अब हमारे पास सबूत है कि इंटरनेट के आगमन के लिए धन्यवाद यह निश्चित रूप से होना चाहिए नहीं सच हो।

क्या आप हंस रहे हैं?

कुछ लोग इसे एक व्यंग्यपूर्ण मजाकिया टिप्पणी मानते हैं।

चुटकुला इस बात का एक दोष है कि कैसे इंटरनेट अपने सभी झाग और उगलने वाली पोस्टिंग के साथ शेक्सपियर के उत्पादन के स्तर तक नहीं बढ़ रहा है। यह एक तीखी कटु टिप्पणी है जो इस बात पर प्रकाश डालती है कि इंटरनेट ने संभवतः प्रवचन को ऊंचा नहीं किया है, बल्कि प्रवचन को बदनाम किया है। कई लोगों ने माना कि इंटरनेट बुद्धिमान बातचीत के लिए एक वरदान होगा, जिससे दुनिया भर में विचारोत्तेजक चर्चाओं की अनुमति मिलेगी। ऐसा लगता है कि हमने इसे उतने बड़े आधार पर नहीं देखा है जितनी उम्मीद की गई थी।

बेशक, इंटरनेट ने जो कुछ किया है, उसके सच्चे अग्रदूत के रूप में मजाक लेने में हम लापरवाह होंगे। इंटरनेट से जुड़े बहुत सारे महान रहस्योद्घाटन और उल्लेखनीय मूल्य हैं। मजाक एक अलंकरण या अतिरंजना है। फिर भी, इस बिंदु को अच्छी तरह से लिया गया है कि हमें इंटरनेट के उपयोग के माध्यम से सामाजिक रूप से प्रेरक कार्यों को खोजने और उत्थान करने की दिशा में लक्षित करते हुए, कपटी और गटर सामग्री के प्रति सावधान रहने की आवश्यकता है। मेरे कवरेज के बारे में कि एआई कैसे मदद कर सकता है और अभी तक एक में दोहरे उपयोग इंटरनेट पर प्रतिकूल पोस्टिंग के माध्यम से फैशन अंडरकट सामाजिक प्रवचन, पर मेरी चर्चा देखें यहाँ लिंक.

आज के कॉलम में, मैं जेनेरेटिव एआई और टाइपिंग बंदरों की क्लासिक कहानी के बीच महत्वपूर्ण अंतरों को संबोधित करूंगा। मैं समझाता हूँ कि तुलना कहाँ कम पड़ती है। आप निस्संदेह टाइपिंग मंकी प्रमेय के बारे में अधिक जानने के साथ-साथ अधिक ठोस रूप से समझने के साथ समाप्त करेंगे कि जेनेरेटिव एआई कैसे काम करता है। मैं कभी-कभार चैटजीपीटी का जिक्र कर रहा हूं क्योंकि यह जनरेटिव एआई का 600 पाउंड का गोरिल्ला है (उद्देश्य के अनुसार), हालांकि यह ध्यान रखें कि बहुत सारे अन्य जेनेरेटिव एआई ऐप हैं और वे आम तौर पर समान समग्र सिद्धांतों पर आधारित होते हैं।

इस बीच, आप सोच रहे होंगे कि वास्तव में जनरेटिव एआई क्या है।

आइए पहले जनरेटिव एआई के मूल सिद्धांतों को कवर करें और फिर हम टाइपिंग मंकी प्रमेय की तुलना पर करीब से नज़र डाल सकते हैं।

इस सब में एआई नैतिकता और एआई कानून के विचार आते हैं।

कृपया ध्यान रखें कि एआई ऐप्स के विकास और फील्डिंग में नैतिक एआई सिद्धांतों को लागू करने के प्रयास चल रहे हैं। संबंधित और पूर्व एआई नैतिकतावादियों की एक बढ़ती हुई टुकड़ी यह सुनिश्चित करने की कोशिश कर रही है कि एआई को विकसित करने और अपनाने के प्रयासों को ध्यान में रखते हुए एआई फॉर गुड और टालना एआई फॉर बैड. इसी तरह, प्रस्तावित नए एआई कानून हैं जिन्हें एआई के प्रयासों को मानव अधिकारों और इस तरह के हंगामे से बचाने के लिए संभावित समाधान के रूप में बांधा जा रहा है। एआई एथिक्स और एआई कानून के मेरे चल रहे और व्यापक कवरेज के लिए, देखें यहाँ लिंक और यहाँ लिंक, कुछ लोगों का नाम बताने के लिए।

आशा है कि समाज को एआई-प्रेरक जाल के असंख्य में गिरने से रोकने के लिए नैतिक एआई नियमों का विकास और प्रचार किया जा रहा है। यूनेस्को के प्रयासों के माध्यम से लगभग 200 देशों द्वारा तैयार और समर्थित यूएन एआई नैतिकता सिद्धांतों के मेरे कवरेज के लिए, देखें यहाँ लिंक. इसी तरह से, एआई को बराबरी पर रखने की कोशिश करने के लिए नए एआई कानूनों की खोज की जा रही है। नवीनतम में से एक में प्रस्तावित का एक सेट होता है एआई बिल ऑफ राइट्स कि अमेरिकी व्हाइट हाउस ने हाल ही में एआई के युग में मानवाधिकारों की पहचान करने के लिए जारी किया, देखें यहाँ लिंक. एआई और एआई डेवलपर्स को एक सही रास्ते पर रखने और समाज को कमजोर करने वाले उद्देश्यपूर्ण या आकस्मिक गुप्त प्रयासों को रोकने के लिए एक गांव की जरूरत होती है।

मैं इस चर्चा में एआई नैतिकता और एआई कानून से संबंधित विचारों को आपस में जोड़ूंगा।

जनरेटिव एआई के मूल तत्व

जेनेरेटिव एआई का सबसे व्यापक रूप से ज्ञात उदाहरण चैटजीपीटी नामक एआई ऐप द्वारा दर्शाया गया है। ChatGPT नवंबर में वापस सार्वजनिक चेतना में उछला जब इसे AI रिसर्च फर्म OpenAI द्वारा जारी किया गया। जब से चैटजीपीटी ने बड़े पैमाने पर सुर्खियां बटोरी हैं और आश्चर्यजनक रूप से इसके आवंटित पंद्रह मिनट की प्रसिद्धि को पार कर लिया है।

मुझे लगता है कि आपने शायद ChatGPT के बारे में सुना होगा या शायद किसी ऐसे व्यक्ति को जानते भी होंगे जिसने इसका इस्तेमाल किया हो।

ChatGPT को एक जनरेटिव AI एप्लिकेशन माना जाता है क्योंकि यह उपयोगकर्ता से कुछ टेक्स्ट इनपुट के रूप में लेता है और फिर उत्पन्न करता है या एक आउटपुट उत्पन्न करता है जिसमें एक निबंध होता है। एआई एक टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट जनरेटर है, हालांकि मैं एआई को टेक्स्ट-टू-निबंध जनरेटर के रूप में वर्णित करता हूं क्योंकि यह अधिक आसानी से स्पष्ट करता है कि इसका आमतौर पर क्या उपयोग किया जाता है। आप लंबी रचनाओं की रचना करने के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग कर सकते हैं या आप इसे छोटी सारगर्भित टिप्पणियों को प्राप्त करने के लिए प्राप्त कर सकते हैं। यह आपकी बोली पर है।

आपको बस इतना करना है कि एक संकेत दर्ज करें और एआई ऐप आपके लिए एक निबंध उत्पन्न करेगा जो आपके संकेत का जवाब देने का प्रयास करेगा। रचित पाठ ऐसा प्रतीत होगा मानो निबंध मानव हाथ और दिमाग द्वारा लिखा गया हो। यदि आप "अब्राहम लिंकन के बारे में मुझे बताएं" संकेत दर्ज करने के लिए थे, तो जेनेरेटिव AI आपको लिंकन के बारे में एक निबंध प्रदान करेगा। जेनेरेटिव एआई के अन्य तरीके हैं, जैसे टेक्स्ट-टू-आर्ट और टेक्स्ट-टू-वीडियो। मैं यहां टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट भिन्नता पर ध्यान केंद्रित करूंगा।

आपका पहला विचार यह हो सकता है कि निबंध निर्माण के मामले में यह जनरेटिव क्षमता इतनी बड़ी बात नहीं लगती है। आप आसानी से इंटरनेट पर ऑनलाइन खोज कर सकते हैं और राष्ट्रपति लिंकन के बारे में टनों निबंध आसानी से खोज सकते हैं। जनरेटिव एआई के मामले में किकर यह है कि उत्पन्न निबंध अपेक्षाकृत अद्वितीय है और नकल के बजाय एक मूल रचना प्रदान करता है। यदि आप एआई-निर्मित निबंध को कहीं ऑनलाइन खोजने की कोशिश कर रहे थे, तो आपको इसे खोजने की संभावना नहीं होगी।

जनरेटिव एआई पूर्व-प्रशिक्षित है और एक जटिल गणितीय और कम्प्यूटेशनल सूत्रीकरण का उपयोग करता है जिसे पूरे वेब पर लिखित शब्दों और कहानियों में पैटर्न की जांच करके स्थापित किया गया है। हजारों और लाखों लिखित परिच्छेदों की जांच के परिणामस्वरूप, एआई नए निबंधों और कहानियों को उगल सकता है जो कि जो पाया गया था उसका एक मिश्मश है। विभिन्न संभाव्य कार्यक्षमताओं को जोड़कर, परिणामी पाठ प्रशिक्षण सेट में उपयोग किए गए पाठ की तुलना में बहुत अधिक अद्वितीय है।

जनरेटिव एआई के बारे में कई चिंताएँ हैं।

एक महत्वपूर्ण नकारात्मक पक्ष यह है कि एक जनरेटिव-आधारित एआई ऐप द्वारा निर्मित निबंधों में विभिन्न झूठ एम्बेड किए जा सकते हैं, जिसमें प्रकट रूप से असत्य तथ्य, भ्रामक रूप से चित्रित किए गए तथ्य और पूरी तरह से गढ़े गए स्पष्ट तथ्य शामिल हैं। उन मनगढ़ंत पहलुओं को अक्सर एक रूप के रूप में संदर्भित किया जाता है एआई मतिभ्रम, एक ऐसा मुहावरा जिसका मैं विरोध करता हूं लेकिन अफसोस के साथ वैसे भी लोकप्रिय हो रहा है (इस बारे में मेरे विस्तृत विवरण के लिए कि यह घटिया और अनुपयुक्त शब्दावली क्यों है, मेरी कवरेज यहां देखें) यहाँ लिंक).

एक और चिंता का विषय यह है कि मनुष्य स्वयं निबंध की रचना न करने के बावजूद एक जनरेटिव एआई-निर्मित निबंध का श्रेय आसानी से ले सकते हैं। आपने सुना होगा कि शिक्षक और स्कूल जनरेटिव एआई ऐप्स के उभरने को लेकर काफी चिंतित हैं। छात्र अपने असाइन किए गए निबंध लिखने के लिए संभावित रूप से जनरेटिव एआई का उपयोग कर सकते हैं। यदि कोई छात्र दावा करता है कि एक निबंध उनके हाथ से लिखा गया था, तो इस बात की बहुत कम संभावना है कि शिक्षक यह समझने में सक्षम हो कि क्या यह जनरेटिव एआई द्वारा बनाया गया था। इस छात्र और शिक्षक के भ्रमित करने वाले पहलू के मेरे विश्लेषण के लिए, मेरी कवरेज देखें यहाँ लिंक और यहाँ लिंक.

सोशल मीडिया पर इसके बारे में कुछ बौड़म बड़े-बड़े दावे किए गए हैं जनरेटिव एआई यह दावा करते हुए कि एआई का यह नवीनतम संस्करण वास्तव में है संवेदनशील एआई (नहीं, वे गलत हैं!)। एआई एथिक्स और एआई लॉ के लोग विशेष रूप से विस्तारित दावों की इस बढ़ती प्रवृत्ति के बारे में चिंतित हैं। आप विनम्रता से कह सकते हैं कि आज के एआई वास्तव में क्या कर सकते हैं, कुछ लोग अतिशयोक्ति कर रहे हैं। वे मानते हैं कि एआई में ऐसी क्षमताएं हैं जिन्हें हम अभी तक हासिल नहीं कर पाए हैं। वह दुर्भाग्यपूर्ण है। इससे भी बदतर, वे खुद को और दूसरों को इस धारणा के कारण गंभीर परिस्थितियों में जाने की अनुमति दे सकते हैं कि एआई कार्रवाई करने में सक्षम होने में संवेदनशील या मानवीय होगा।

एआई को एंथ्रोपोमोर्फाइज न करें।

ऐसा करने से आप एआई से उन चीजों को करने की उम्मीद करने के एक चिपचिपे और दुस्साहसी निर्भरता जाल में फंस जाएंगे जो वह प्रदर्शन करने में असमर्थ है। इसके साथ ही कहा जा रहा है, जेनेरेटिव एआई में नवीनतम यह क्या कर सकता है इसके लिए अपेक्षाकृत प्रभावशाली है। ध्यान रखें कि किसी भी जेनेरेटिव AI ऐप का उपयोग करते समय महत्वपूर्ण सीमाएँ हैं जिन्हें आपको लगातार ध्यान में रखना चाहिए।

अभी के लिए एक अंतिम पूर्व चेतावनी।

आप जो कुछ भी देखते या पढ़ते हैं वह एक सामान्य एआई प्रतिक्रिया में होता है लगता है विशुद्ध रूप से तथ्यात्मक (दिनांक, स्थान, लोग, आदि) के रूप में बताए जाने के लिए, सुनिश्चित करें कि आप संदेहपूर्ण बने रहें और जो आप देखते हैं उसे दोबारा जांचने के लिए तैयार रहें।

हां, तारीखें मनगढ़ंत हो सकती हैं, स्थान बनाए जा सकते हैं, और जिन तत्वों की हम आमतौर पर निंदा से ऊपर होने की उम्मीद करते हैं वे हैं सब संदेह के अधीन। आप जो पढ़ते हैं उस पर विश्वास न करें और किसी भी जनरेटिव एआई निबंध या आउटपुट की जांच करते समय संदेहपूर्ण नज़र रखें। यदि एक जनरेटिव एआई ऐप आपको बताता है कि अब्राहम लिंकन ने अपने निजी जेट में देश भर में उड़ान भरी, तो निस्संदेह आप जान जाएंगे कि यह कुरूपता है। दुर्भाग्य से, कुछ लोगों को यह एहसास नहीं हो सकता है कि जेट उनके समय में नहीं थे, या वे जानते होंगे लेकिन यह ध्यान देने में विफल रहे कि निबंध इस बेशर्म और अपमानजनक रूप से झूठे दावे करता है।

स्वस्थ संशयवाद की एक मजबूत खुराक और अविश्वास की एक सतत मानसिकता जनरेटिव एआई का उपयोग करते समय आपकी सबसे अच्छी संपत्ति होगी।

हम इस स्पष्टीकरण के अगले चरण में जाने के लिए तैयार हैं।

उन टाइपिंग बंदरों के साथ क्या हो रहा है

अब जब आपको समझ में आ गया है कि जनरेटिव एआई क्या है, तो हम टाइपिंग बंदरों की तुलना का पता लगा सकते हैं। एक मायने में, मैं बंदर टाइपिंग प्रमेय को धीरे-धीरे अलग कर रहा हूं। मैं ऐसा अंडरपिनिंग्स को रोशन करने के लिए करता हूं। फिर हम जनरेटिव एआई की तुलना करने के लिए प्रकट तत्वों का उपयोग कर सकते हैं।

टाइपिंग मंकी प्रमेय या परिकल्पना में तत्वों का एक मुख्य समूह होता है:

• ए) कौन या क्या। टाइपिंग करने वाला पहचाना हुआ प्राणी या अभिनेता
• बी) संख्या और दीर्घायु। उनमें से कितने हैं और उनकी लंबी उम्र की स्थिति है
• ग) प्रतीक आउटपुट। अल्पविकसित उपकरण के माध्यम से अक्षरों और ज्ञात प्रतीकों का उत्पादन
• घ) समय। कार्य करने में लगने वाला समय
• ई) खुफिया। वे कार्य के निष्पादन में कितनी चतुराई लाते हैं
• च) लक्षित आउटपुट। हम जो उत्पादन करना चाहते हैं उसका लक्षित उत्पादन

आइए पहले टाइपिंग बंदरों की जांच करें।

आपको याद होगा कि मैंने इस चर्चा की शुरुआत में उल्लेख किया था कि हमें कल्पना करनी थी कि एक बंदर टाइपराइटर पर टाइप कर रहा है। मैंने बुनियादी अवधारणाओं को ऐसा करने के लिए केवल एक बंदर को शामिल करने के रूप में संदर्भित किया। हम उस पहलू को समायोजित कर सकते हैं।

यहां ऐसे तरीके दिए गए हैं जिनसे स्थिति को अक्सर चित्रित किया जाता है:

• रोज़मर्रा के नश्वर अस्तित्व का एक अकेला बंदर
• एक हजार ऐसे बंदर
• एक लाख ऐसे बंदर
• ऐसे बंदरों की संख्या अनंत है
• एक अकेला बंदर जो अमर है
• कुछ संख्या में अमर बंदर
• आदि

ध्यान दें कि केवल एक बंदर होने के बजाय, हम विचार प्रयोग को फिर से शुरू कर सकते हैं और बंदरों की भीड़ हो सकती है जो संभवतः एक साथ काम कर रहे हैं। इसके अलावा, एक अन्य समायोज्य पहलू यह है कि क्या बंदर नश्वर हैं या अमर हैं। मैं इस क्षण में और खुदाई करूँगा।

हमें समय के कारक को भी एक महत्वपूर्ण घटक के रूप में शामिल करने की आवश्यकता है।

आमतौर पर, समय कारक इन दो विचारों में से एक है:

• समय की परिमित अवधि
• अनंत समय

एक और अंतर्निहित अंतर्निहित तत्व यह है कि इस मामले में बंदरों का उपयोग किया जा रहा है क्योंकि हम उन्हें अपेक्षाकृत अविचलित मानते हैं। वे पढ़ना-लिखना नहीं जानते। वे उसी प्रकार बुद्धि का प्रदर्शन नहीं कर पाते जिस प्रकार हम बुद्धि को मानवीय क्षमताओं से जोड़ते हैं।

यह कुछ हद तक अपमानजनक है जब आप इसे थोड़ा विचार देते हैं। मुझे लगता है कि हम सभी सहमत हो सकते हैं कि बंदर आश्चर्यजनक रूप से स्मार्ट हैं, कम से कम वे अपनी सोच की सीमा के भीतर क्या हासिल कर सकते हैं। मैं यह कहने की हिम्मत कर सकता हूं कि हम कई अन्य जानवरों की तुलना में बंदरों को अधिक सोचने-समझने की ताकत देते हैं। मानसिक रूप से तेज बंदर कैसे हो सकते हैं, यह दिखाने के लिए बहुत सारे शोध प्रयोग किए गए हैं।

किसी भी मामले में, रूपक के प्रयोजनों के लिए, धारणा यह है कि बंदर इस हद तक सोचने में सक्षम नहीं हैं कि वे शेक्सपियर के कार्यों की अपनी इच्छा से कल्पना कर सकते हैं। जबकि क्लासिक फिल्म बंदरों की दुनिया हमें आगाह करने की कोशिश की कि यह एक दोषपूर्ण धारणा हो सकती है, हम वैसे भी आज की दुनिया में इसके साथ जा रहे हैं।

यदि हम बंदरों के स्थान पर चींटियों का प्रयोग करते हैं, तो रूपक कुछ हद तक लुप्त हो जाता है। हम चींटियों के टाइपराइटर पर टाइप करने में सक्षम होने की कल्पना नहीं करते हैं। हम कुत्तों या बिल्लियों के उपयोग को प्रतिस्थापित करने का प्रयास कर सकते हैं क्योंकि वे टाइपराइटर पर लगभग टाइप कर सकते हैं, लेकिन अंत में, बंदरों का उपयोग सबसे अच्छा है क्योंकि वे मनुष्यों के टाइपिंग की याद दिलाने वाले तरीके से टाइप कर सकते हैं। उनके पास कार्य करने के लिए उपयुक्त अंग और शरीर संरचना है। उन्हें मानसिक रूप से भी टाइपिंग करने में सक्षम माना जाता है, हालांकि हम मानते हैं कि वे नहीं जानते कि वे क्या टाइप कर रहे हैं।

एक तरफ, बंदरों और उनके प्रतीकों की पहचान से जुड़े कई शोध प्रयोग हुए हैं। इन विभिन्न अध्ययनों में शामिल सेटअप हैं जिनमें टाइपराइटर या इसी तरह के उपकरणों पर बंदर टाइप कर रहे थे। यदि उचित रूप से किया जाता है, तो यह बुद्धि के बारे में उपयोगी अंतर्दृष्टि और बुद्धिमान व्यवहारों के उत्पन्न होने की खोज में सार्थक हो सकता है।

अफसोस की बात है कि टाइपराइटर पर टाइप करने के लिए आवश्यक शोध कई बार विशेष रूप से गंभीर तरीके से नहीं किया जाता है। कभी-कभी, इस्तेमाल किया जाने वाला दृष्टिकोण प्रसिद्ध या कुख्यात बंदरों के टाइपिंग प्रमेय के लिए एक कमजोर पलक झपकने से ज्यादा कुछ नहीं रहा है, बजाय इसके कि मूलभूत शोध के लिए। मुझे ऐसी हरकतें हास्यास्पद या उचित नहीं लगतीं। धारणा यह रही है कि बंदरों को शारीरिक रूप से टाइपराइटर दिए जाते थे और उन्हें अपनी इच्छा के आधार पर या कभी-कभी भोजन जैसे व्यवहार के लिए टाइप करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता था। जब तक यह एक प्रामाणिक मजबूत प्रयोगात्मक तरीके से नहीं किया जाता है, तब तक यह एक मुखौटा से ज्यादा कुछ नहीं है।

एक मामूली मोड़ जो अधिक स्वीकार्य है, उसमें कंप्यूटर-आधारित सिमुलेशन स्थापित करना शामिल है जो इन परिस्थितियों में बंदर क्या कर सकते हैं, यह करने का दावा करते हैं। इन पहलुओं का अनुकरण करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग किया जाता है। कोई वास्तविक बंदर शामिल नहीं है। कुछ तो यहां तक ​​चले गए हैं कि थोड़ा सा तथाकथित भी कर लेते हैं नागरिक विज्ञान इन प्रयासों के लिए अपने लैपटॉप या कंप्यूटर का उपयोग करने की अनुमति देने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति को सिमुलेशन पार्सल करके। नकली घोटालों के झांसे में न आएं, जो कपटपूर्ण तरीके से दावा करते हैं कि वे विज्ञान के लिए ऐसा कर रहे हैं जबकि वास्तविकता यह है कि वे आपके कंप्यूटर को कंप्यूटर वायरस से संक्रमित करने का प्रयास कर रहे हैं। सावधान रहें।

मुद्दे पर वापस आते हैं।

एक पहलू जो परिस्थिति के लिए महत्वपूर्ण है, वह यह है कि टाइपराइटर का उपयोग इस टाइपिंग बंदर काल्पनिक में किया जा रहा है।

टाइपराइटर क्यों?

क्योंकि इसी तरह से हम अक्षरों का उत्पादन प्राप्त कर सकते हैं, जिसे फिर शब्दों में बनाया जा सकता है, जिसे बाद में कहानियों में बनाया जा सकता है। बहुत सारे अक्षर बनाने की समान या समान धारणा के लिए यह आवश्यक नहीं है कि हम उन्हें टाइप करें। वास्तव में, इस रूपक के भिन्न रूप हैं जो अरस्तू के दिनों में वापस जाते हैं और उस समय टाइपराइटर नहीं थे।

हम रूपक को बदल सकते हैं और आधुनिक समय के कीबोर्ड और कंप्यूटर का उल्लेख कर सकते हैं। हम कह सकते हैं कि बंदर लैपटॉप या शायद स्मार्टफोन पर भी धमाका कर रहे हैं। टाइपराइटर का जिक्र करने की सुंदरता यह है कि हम टाइपराइटर को गैर-कम्प्यूटरीकृत होने के रूप में जोड़ते हैं और इसलिए वे टाइपिंग प्रक्रिया में सहायता नहीं करते हैं। यह शामिल युक्ति के लिए महत्वपूर्ण है।

अंत में, हमें आमतौर पर इस पहलू के साथ प्रस्तुत किया जाता है कि शेक्सपियर की कृतियों का निर्माण किया जाना है। हम शेक्सपियर को आसानी से किसी अन्य प्रसिद्ध लेखक के लिए स्थानापन्न कर सकते हैं। यह हो सकता है कि हम जानना चाहते हैं कि क्या बंदर चार्ल्स डिकेंस, जेन ऑस्टेन, अर्नेस्ट हेमिंग्वे, और इसी तरह के पूरे काम का उत्पादन कर सकते हैं। यह विशेष रूप से मायने नहीं रखता। सार यह है कि लेखन कुछ ऐसा होना चाहिए जिसे हम सभी जानते हैं और जिसे हम उत्कृष्ट लेखन के रूप में स्वीकार करते हैं।

हम किसी भी लेखन को आसानी से बदल सकते हैं जिसे हम लक्ष्य के रूप में सेट करना चाहते हैं।

शेक्सपियर को संदर्भित करने की सुविधा यह है कि उनकी रचनाओं को मानव लेखन के सर्वोच्च या शिखर के रूप में माना जाता है। इसके बजाय हम पहले ग्रेडर द्वारा लिखित एक निबंध ढूंढ सकते हैं और उसे लक्ष्य के रूप में उपयोग कर सकते हैं। मानो या न मानो, वही उपदेश अभी भी लागू होते हैं। लोगों को शायद यह प्रेरक बात नहीं लगेगी कि बंदर बच्चे के लेखन को पुन: उत्पन्न करने में सक्षम थे। चीजों को उलझाए रखने के लिए, लेखन उच्चतम क्षमता का होना चाहिए।

लक्षित आउटपुट का एक प्रकार शेक्सपियर के एक विशिष्ट कार्य को संदर्भित करना होगा, न कि उसके संपूर्ण कार्य को। जैसा कि आप जल्द ही देखेंगे, इससे मामले के मूल सार में बहुत कम अंतर आता है। मुझे लगता है कि बहुत से लोग उल्लेख करते हैं पुरवा बंदर टाइपिंग प्रमेय के हिस्से के रूप में, शायद चूंकि यह उनका सबसे लंबा नाटक होता है, जिसकी मात्रा 29,551 शब्दों के आकार में होती है (लगभग 130,000 अक्षरों से बना)।

उनका कोई भी नाटक पर्याप्त होगा।

संपूर्ण युक्ति संभाव्यता के विभिन्न नियमों पर निर्भर करती है। आपने सांख्यिकी और गणित की उन भीषण कक्षाओं में संभावनाओं की बारीकियों के बारे में सीखा होगा जो आपने स्कूल में ली थीं।

आइए "हैमलेट" शब्द का उपयोग यह देखने के लिए करें कि हेमलेट के उस विशिष्ट क्रम में उन छह अक्षरों को यादृच्छिक रूप से उत्पन्न करने में क्या लगता है।

अंकगणितीय रूप से इसकी गणना करने का सबसे आसान तरीका यह मानना ​​​​है कि हमारे पास टाइपराइटर पर उपलब्ध चाबियों की गिनती का एक आसान दौर है। मान लीजिए कि हमारे पास एक टाइपराइटर है जिसमें 50 अलग-अलग और समान रूप से प्रयोग करने योग्य कुंजियाँ हैं। प्रत्येक कुंजी एक विशेष प्रतीक का प्रतिनिधित्व करती है जैसे कि सामान्य अंग्रेजी वर्णमाला के प्रतीक। मान लें कि कुंजियों को यादृच्छिक क्रम में व्यवस्थित किया गया है और हमने उन विशिष्ट कुंजियों को किसी अन्य कुंजियों की तुलना में अधिक टाइप करने के लिए प्रेरित करने के लिए हेमलेट अलग कुंजियों को एक विशेष व्यवस्था में रखकर स्थिति में हेराफेरी नहीं की है।

प्रत्येक कुंजी को इससे पहले जो भी कुंजी दबाई गई है, उससे पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से दबाया जाता है। इसलिए, 50 कुंजियों में से, किसी भी कुंजी के दबाए जाने की संभावना को 1 में से 50 मौका माना जाता है। सभी कुंजियों के लिए और संपूर्ण टाइपिंग प्रयास के दौरान भी यही बात लागू होती है। एक कुंजी दबाए जाने की गणना 1 में से 50 मौका है, या यह 1/50 है।

अक्षर "H" टाइप करने की संभावना 1/50 है, और अक्षर "a" टाइप करने की संभावना 1/50 है, और अक्षर "m" टाइप करने की संभावना 1/50 है, और इसी तरह।

ये है:

• "एच" टाइप होने की संभावना 1/50 है।
• "ए" टाइप होने की संभावना 1/50 है।
• "एम" टाइप होने की संभावना 1/50 है।
• "L" के टाइप होने की प्रायिकता 1/50 है।
• "ई" टाइप होने की संभावना 1/50 है।
• "टी" टाइप होने की संभावना 1/50 है।

प्रायिकता का एक मानक नियम या नियम बताता है कि यदि दो या दो से अधिक घटनाएं सांख्यिकीय रूप से एक-दूसरे से पूरी तरह से स्वतंत्र हैं, तो हम उनकी संभावनाओं को क्रमशः एक-दूसरे से गुणा करके उनके घटित होने की संभावना की गणना कर सकते हैं। हम इन छह अक्षरों के बारे में ऐसा कर सकते हैं।

हमारे पास यह गणना है: "H" (1/50) x "a" (1/50) x "m" (1/50) x "l" (1/50) x "e" (1/50) x "टी" (1/50)

वह है: (1/50) x (1/50) x (1/50) x (1/50) x (1/50) x (1/50)

छोटी संख्या 1 / 15,625,000,000 आती है।

छह अक्षरों वाले शब्द "हैमलेट" को टाइप करने की संभावना लगभग 15 बिलियन में से एक है, बाकी सभी समान हैं।

वे चुनौतीपूर्ण हालात हैं। और यह केवल एक विशेष छह-अक्षर वाले शब्द को टाइप करने के लिए है। पूरे हेमलेट नाटक के 29,551 शब्दों के लिए इसी गणना को लागू करने का प्रयास करें। यदि आप इसकी गणना करने का निर्णय लेते हैं, तो यह भी जान लें कि शब्दों के बीच के रिक्त स्थान का हिसाब होना चाहिए।

लक्षित आउटपुट जितना लंबा होगा, अक्षरों और शब्दों के उन सटीक सेटों को उत्पन्न करने में सक्षम होने के मुकाबले उतनी ही अधिक संभावनाएं बढ़ जाती हैं। संभावनाएं छोटी और छोटी होती जाती हैं। संभावनाएं इतनी कम हैं कि हम लगभग तौलिया में टॉस करेंगे और कहेंगे कि ऐसा लगता है कि ऐसा "कभी नहीं" होगा ("कभी नहीं" शब्द का प्रयोग करते समय सतर्क रहें क्योंकि यह एक भयानक विवाद है)।

उदाहरण के लिए एक नश्वर बंदर को लें।

विभिन्न प्रतिष्ठित ऑनलाइन संकेतों के अनुसार, जंगल में एक बंदर का सामान्य जीवन काल लगभग 40 वर्ष या उससे अधिक होता है। यदि आप उस जीवन काल पर बहस करना चाहते हैं, तो हम केवल 100 की संख्या का उपयोग कर सकते हैं और अपेक्षाकृत ऊपरी सीमा के साथ आगे बढ़ सकते हैं। एक बंदर एक टाइपराइटर पर बिना रुके एक सौ साल तक टाइपिंग करता है, जिसमें आराम करने का समय, खाने का समय, या इसी तरह का समय शामिल नहीं है, और यह मानते हुए कि बंदर ने जन्म के क्षण से लेकर अपनी अंतिम सांस तक यही किया, फिर भी जीत गया बाधाओं के लेखन में भी मदद नहीं पुरवा सभी ने बताया (बंदर, यदि 100 वर्षों के लिए प्रत्येक सेकंड नॉन-स्टॉप एक कुंजी टाइप करता है, तो लगभग 3,155,673,600 कुंजियाँ दबाएगा)।

हम यथोचित रूप से कह सकते हैं कि यह बहुत कम संभावना है कि एक नश्वर बंदर नाटक को बेतरतीब ढंग से टाइप करके समाप्त कर सकता है पुरवा.

आप नश्वर बंदरों की संख्या बढ़ा सकते हैं, लेकिन यह हेमलेट टाइप करने के खिलाफ भारी बाधाओं को दूर करने के लिए बहुत कम है। कुछ कहते हैं कि एक हजार बंदर हैं। एक अन्य दृष्टिकोण कहता है कि एक लाख बंदर हैं। यह मानते हुए कि वे सभी 100 वर्ष की आयु के थे, और प्रत्येक ने अपने संबंधित टाइपराइटर पर एक कुंजी प्रति सेकंड की नॉन-स्टॉप गति से एक यादृच्छिक कुंजी टाइप की, यह अभी भी नाटक को टाइप करने में सांख्यिकीय रूप से उल्लेखनीय सेंध नहीं लगाती है। पुरवा.

इस सब पर विचार करें।

जरा-सी जुबानी, आप वास्तव में इस कार्य के लिए एक लाख बंदरों को कहां रखेंगे? यह भी कल्पना करें कि टाइपराइटरों को लगातार एक सौ वर्षों तक उपयोग करना है (क्या आप एक लाख काम करने वाले टाइपराइटर ढूंढ सकते हैं जो कोई नहीं चाहता है और इस पूर्ववर्ती परियोजना को दान करने को तैयार है?)। ऐसा लगता है कि तत्काल तैयार होने पर आपको बहुत सारे अतिरिक्त टाइपराइटर रखने होंगे। और इसी तरह। रसद चौंका देने वाला है।

यह सब तब उदास लगता है कि नश्वर बंदरों के प्रजनन की संभावना नहीं है पुरवा.

लेकिन मान लीजिए हम उन्हें अमर बना देते हैं। हां, हम उन्हें कुछ जादुई औषधि देते हैं जिससे वे हमेशा के लिए जीवित रह सकते हैं। हमें एक से अधिक अमर बंदर की भी आवश्यकता नहीं है। बस एक करेगा। यह रूपक को यह दावा करने के लिए और अधिक रोमांचक बना सकता है कि हमारे पास एक हजार या एक लाख अमर बंदर हैं।

यदि हमारे पास एक ऐसा बंदर है जो हमेशा के लिए जीवित रह सकता है, तो हम कह सकते हैं कि यह एक अनंत बंदर है। यह अनंत समय के लिए टाइपराइटर की चाबियों से टकरा सकता है। वह बंदर तो चलता ही रहेगा। तदनुसार, भले ही नाटक टाइप करने की संभावना हो पुरवा बहुत छोटे थे, यह पहलू कि बंदर अंतहीन कोशिश करता रहेगा, यह सुझाव देता है कि किसी बिंदु पर नाटक पुरवा लगभग निश्चित रूप से टाइप किया गया होगा।

अंगूठे का नियम, जैसा कि था, यह है कि घटनाओं का एक अनुक्रम जिसमें होने का एक गैर-शून्य मौका होता है, यद्यपि असाधारण रूप से कम संभावना होती है, हम यथोचित रूप से सहमत होंगे कि यदि हमारे पास खेलने के लिए अनंत समय है, तो लगभग लगभग घटित होगा, बाकी सब बराबर। गणित और सांख्यिकी क्षेत्र के लोग तार या 0 और 1 की बाइनरी संख्याओं के उपयोग के माध्यम से समान विचार का वर्णन करने के लिए प्रवृत्त होते हैं। यदि आपके पास प्रतीकों का एक परिमित सेट है, और उनमें से एक अनंत स्ट्रिंग है, जिससे प्रत्येक प्रतीक में समान रूप से यादृच्छिक रूप से चुना गया है, वहां एक सीमित स्ट्रिंग है जिसे आप लगभग निश्चित रूप से होने की उम्मीद कर सकते हैं।

इन सब में एक बड़ी पकड़ है।

हम परिमित दुनिया में रहते हैं। हममें से किसी के पास अनंत समय उपलब्ध नहीं होगा। आप में से जो कहते हैं कि आप करते हैं, यश। मेरी टोपी तुम्हारे पास जाती है।

यदि आप सीमित दुनिया को टाइप करने वाले बंदरों पर थोपते हैं, तो आप खुद को एक कठिन दीवार से टकराते हुए पाएंगे। टाइपिंग बंदर प्रमेय का विश्लेषण नाटक की प्राप्ति की संभावना को काफी हद तक प्रभावित करेगा पुरवा परिमित समय में शून्य के काफी करीब है कि किसी भी तर्कसंगत परिचालन आधार के लिए ऐसा होने की संभावना नहीं है। सामान्य चित्रण यह है कि यदि आपने ज्ञात ब्रह्मांड में परमाणुओं के रूप में कई बंदरों का उपयोग किया है, और वे ब्रह्मांड के समय अवधि के कई अरबों बार टाइप करते रहे, तो आप अभी भी अकल्पनीय रूप से नन्हे नन्हे अथाह अथाह बाधाओं को देख रहे हैं खेल पुरवा.

टाइपिंग बंदर प्रमेय काफी हूट है और अक्सर इसे हमारे समय के शीर्ष सात विचार प्रयोगों में स्थान दिया जाता है। प्रमेय के बारे में कुछ अतिरिक्त जांच करने के लिए आपका स्वागत है क्योंकि ऑनलाइन बहुत सारे विश्लेषण उपलब्ध हैं। संभाव्यता और आंकड़ों पर पकड़ बनाने का यह एक ज्वलंत और आनंददायक तरीका है। विशेष रूप से सूखे नंबरों से निपटने के बजाय, आप उन मज़ेदार प्यार करने वाले बंदरों और उन सभी पुराने जमाने के क्लिकिटी-क्लैकिटी टाइपराइटरों की कल्पना करते हैं।

अब हम बंदरों और टाइपराइटरों की पहेली में जनरेटिव एआई लाने के लिए तैयार हैं।

टाइपिंग बंदरों द्वारा जनरेटिव एआई को परेशान किया जाता है

जिस आधार की हम बारीकी से जांच करने जा रहे हैं वह विवादास्पद दावा है कि जेनेरेटिव एआई जैसे कि चैटजीपीटी टाइपिंग बंदरों से अलग नहीं है। ऐसा कहा जाता है कि अगर चैटजीपीटी या कोई जेनेरेटिव एआई उत्पादन कर सकता है पुरवा या इसी तरह के ज्ञात कार्य, यह पूरी तरह से एक यादृच्छिक परिणाम है कि संभावना उसी तरह से उत्पन्न हुई है जैसे कि बंदर इस लंबे बेशकीमती और गहराई से श्रद्धेय शेक्सपियरियन नाटक को टाइप करने के लिए आ सकते हैं।

क्षमा करें, इस महत्वपूर्ण विषय पर यह गलत सोच है।

आइए देखें क्यों।

सबसे पहले, आइए समीक्षा करें और विस्तार करें कि जनरेटिव एआई में क्या शामिल है।

याद करें कि मैंने पहले संकेत दिया था कि जनरेटिव एआई सॉफ्टवेयर है जो इंटरनेट पर और अन्य सदृश स्रोतों के माध्यम से मौजूद पाठ पर डेटा ट्रेन के लिए एल्गोरिदम के उपयोग पर जोर देता है। पैटर्न-मैचिंग की एक विशाल श्रृंखला में गणितीय और कम्प्यूटेशनल रूप से पहचान किए गए पैटर्न हैं जो लाखों-करोड़ों आख्यानों और निबंधों में से हैं जिन्हें हम मनुष्यों ने रचा है।

शब्दों का अपने आप में कोई विशेष महत्व नहीं है। उन्हें वस्तु समझो। कंप्यूटर के भीतर, उन्हें संख्याओं के रूप में दर्शाया जाता है जिन्हें हम टोकन के रूप में निरूपित करते हैं। वे दूसरे शब्दों या टोकन को एक दूसरे के साथ जोड़ने के लिए एक सुविधाजनक साधन के रूप में उपयोग किए जाते हैं, ऐसा एक गहन और जटिल सांख्यिकीय वेब जैसी संरचना में करते हैं।

एआई क्षेत्र में कुछ लोग चिंतित हैं कि यह एक के रूप में संदर्भित किए जाने से ज्यादा कुछ नहीं है स्टोकेस्टिक तोता.

आप देखते हैं, "अर्थ" के कुछ शब्दों को शब्दों से जोड़ने की कोशिश करने के बजाय, यह केवल शब्दों का एक व्यापक अनुक्रमण है जो अन्य शब्दों के आसपास या उसके आगे उपयोग किया जाता है। इसके विपरीत, हम मानते हैं कि मनुष्य शब्दों की प्रकृति और अर्थ को "समझ" सकते हैं।

शब्द-दर-शब्द पत्राचार की उपस्थिति के लिए अपनी दैनिक पहुंच पर विचार करें। जब आप अपने वर्ड प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर में एक सामान्य ऑटो-पूर्ण फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, तो कंप्यूटर गणितीय रूप से गणना कर रहा है कि एक विशेष शब्द आमतौर पर किसी अन्य विशेष शब्द के बाद आता है, जिसके बाद कोई अन्य विशेष शब्द होता है, और इसी तरह। इस प्रकार, आप अक्सर एक वाक्य लिखना शुरू कर सकते हैं और वर्ड प्रोसेसिंग पैकेज आपको अनुमान दिखाएगा कि वाक्य के अतिरिक्त शब्द क्या होंगे।

यह एक अनुमान है क्योंकि सांख्यिकीय रूप से, ये वाक्य के सामान्य शब्द हो सकते हैं, लेकिन आपके मन में कहने के लिए कुछ और हो सकता है, इस प्रकार आप जो लिखना चाहते थे, उससे भविष्यवाणी अलग है। पर्याप्त अन्य उदाहरण संभवतः उन वाक्यों के मौजूद हैं जो उन शब्दों का उपयोग करते हैं जो एल्गोरिथम अनुमान लगाने में सक्षम हैं कि आप पूर्वानुमानित शब्दों के साथ वाक्य को समाप्त करना चाहते हैं। यह आयरनक्लाड नहीं है। साथ ही, इस कम्प्यूटेशनल अनुमान से जुड़ा कोई "अर्थ" नहीं है।

कुछ एआई शोधकर्ताओं का तर्क है कि वास्तविक एआई प्राप्त करने के लिए, अक्सर गढ़ा जाता है आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई), हमें किसी तरह "समझ" के एक अभी तक खोजे गए या आविष्कृत रूप को कंप्यूटर में संहिताबद्ध करने की आवश्यकता होगी (एजीआई और एजीआई की खोज के बारे में कई पोस्टिंग के लिए मेरा कॉलम देखें)। उन्हें चिंता है कि जेनेरेटिव एआई को लेकर उन्माद एक डेड-एंड से ज्यादा कुछ नहीं है। हम कम्प्यूटेशनल नेटवर्क के आकार को बढ़ाकर और मामले में अधिक से अधिक कंप्यूटर प्रसंस्करण शक्ति फेंक कर जनरेटिव एआई को आगे और आगे बढ़ाने की कोशिश करते रहेंगे। उनका कहना है कि जब एजीआई तक पहुंचने की बात आती है तो इन सबका कोई फायदा नहीं होगा।

एक अतिरिक्त कठिनाई यह है कि शायद एक कथित गतिरोध का यह पीछा हमें कार्रवाई के सही या उचित तरीके से विचलित कर रहा है। हम एक पथभ्रष्ट अंत-राज्य की ओर अपार ऊर्जा और प्रयास खर्च करेंगे। ज़रूर, जेनेरेटिव एआई मिमिक्री प्रवंचना में आश्चर्यजनक हो सकता है, लेकिन यह हो सकता है कि इसका एजीआई से बहुत कम या कोई लेना-देना न हो। हम कीमती फोकस बर्बाद करने में खुद को बेवकूफ बना सकते हैं। इस आकर्षक व्याकुलता के कारण हम देरी कर सकते हैं या शायद एजीआई तक पहुंचने में विफल भी हो सकते हैं।

वैसे भी, टाइपिंग बंदरों के प्रयोजनों के लिए, चलो समग्र फ़्रेक्स पर वापस आते हैं।

हमें इन उल्लेखनीय कारकों पर विचार करने की आवश्यकता है:

• 1) संवेदनशील बनाम संवेदनशील नहीं
• 2) सोच बनाम "सोच" नहीं
• 3) सीमित सोच प्रक्रिया बनाम कंप्यूटर आधारित एल्गोरिदम और पैटर्न-मिलान
• 4) प्रशिक्षित कम्प्यूटेशनल डेटा बनाम प्रशिक्षित करने में अप्रशिक्षित या असमर्थ

आइए उन कारकों में से प्रत्येक से निपटें।

संवेदनशील बनाम संवेदनशील नहीं

मेरा मानना ​​है कि हम मान सकते हैं कि बंदर संवेदनशील प्राणी हैं। भले ही आप कितने भी स्मार्ट या कम स्मार्ट क्यों न हों, आप तर्क देना चाहेंगे कि वे हैं; वे निर्विवाद रूप से संवेदनशील हैं। यह एक तथ्य है। कोई भी यथोचित रूप से अन्यथा प्रतिवाद नहीं कर सकता है।

आज की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संवेदनशील नहीं है। अवधि, पूर्ण विराम।

इसके अलावा, मैं तर्क देता हूं कि हम एआई भावना के कहीं भी करीब नहीं हैं। दूसरे बेशक असहमत हो सकते हैं। लेकिन कोई भी समझदार व्यक्ति इस बात से सहमत होगा कि आज का एआई संवेदनशील नहीं है। पिछले साल उस Google इंजीनियर द्वारा एआई भावना के बेहद गलत लेबलिंग के मेरे विश्लेषण के लिए, मेरी चर्चा देखें यहाँ लिंक.

तो, उन उत्सुकता से टाइप करने वाले बंदरों और आज के जेनेरेटिव एआई के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर यह है कि बंदर संवेदनशील प्राणी हैं जबकि एआई नहीं है। इसके शीर्ष पर, आज के एआई की तुलना किसी भी संवेदनशील चीज से करना अक्सर एक फिसलन भरा ढलान होता है। एआई को एंथ्रोपोमोर्फाइज करने की प्रवृत्ति है। मैं दृढ़ता से आग्रह करता हूं कि इस आसान मानसिक जाल को हम पर गिरने से रोकने के लिए, हम एआई और संवेदनशील प्राणियों के बीच किसी भी तुलना से बचते हैं जब तक कि हम ऊपर न हों और स्पष्ट रूप से उस अंतर को पहचानें और सीमांकित करें।

टाइप करने वाले बंदरों और जनरेटिव एआई की तुलना करते समय अगर कोई ऐसा सीमांकन करता है तो बहुत कम। वे मानते हैं कि आप या तो पहले से ही महसूस करेंगे कि यह अंतर है, या उन्हें परवाह नहीं है कि अंतर है, या उन्होंने इसके बारे में नहीं सोचा है, आदि।

सोच बनाम नहीं "सोच"

मैं दावा करूंगा कि बंदर सोच सकते हैं। वे विचारक प्राणी हैं। हम आसानी से बहस कर सकते हैं कि वे कितना सोच सकते हैं। हालांकि आपको लगभग निश्चित रूप से इस बात से सहमत होना होगा कि बंदर सोच सकते हैं।

आज के सभी प्रकार के AI, जनरेटिव AI सहित, उस तक नहीं बढ़ते हैं जिसे मैं मानव क्षमता मानता हूं विचारधारा.

मैं संवेदना से संबंधित अपने अभी-अभी उल्लेखित खंडन को दोहराऊंगा। यह भ्रामक है और मैं यह कहते हुए गलत होने का विरोध करता हूं कि आज का एआई सोच सकता है। अफसोस की बात है कि एआई शोधकर्ता और एआई डेवलपर्स समेत लोग हर समय ऐसा करते हैं। मेरा मानना ​​​​है कि यह एक बार फिर दुर्भाग्यपूर्ण और बीमार-सलाह वाली मानवविज्ञान है। आप एआई को क्षमता या क्षमता का आभास दे रहे हैं जो वहां नहीं है और जो इस मामले पर बड़े पैमाने पर समाज को गलत जानकारी देगी। ऐसा करना बंद करो।

जनरेटिव एआई गणितीय और कम्प्यूटेशनल गुणों की एक जटिल वेब जैसी संरचना है। यह सराहनीय है। इससे क्या हासिल होता है, यह चकित करने वाला है। मैं "सोच" की किसी भी उचित व्याख्या पर विश्वास नहीं करता, जैसा कि हम इसकी कल्पना करते हैं, इसकी सभी महिमा में, इस एआई को दर्शाता है।

कंप्यूटर आधारित एल्गोरिदम और पैटर्न-मिलान बनाम सीमित सोच प्रक्रिया

बंदर अपनी सोचने की प्रक्रिया में सीमित होते हैं।

आपको रुचि हो सकती है कि वैज्ञानिक साहित्य में वानर मस्तिष्क बनाम मनुष्यों के मस्तिष्क की कई तुलनाएं हैं। उदाहरण के लिए, इस शोध अध्ययन पर विचार करें: “मानव मस्तिष्क हमारे निकटतम जीवित रिश्तेदार, चिंपैंजी के मस्तिष्क से लगभग तीन गुना बड़ा है। इसके अलावा, मस्तिष्क का एक हिस्सा जिसे सेरेब्रल कॉर्टेक्स कहा जाता है - जो स्मृति, ध्यान, जागरूकता और विचार में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है - में मनुष्यों में चिंपांज़ी के समान क्षेत्र की तुलना में दोगुनी कोशिकाएं होती हैं। सेरेब्रल कॉर्टेक्स में मस्तिष्क कोशिकाओं के नेटवर्क भी दो प्रजातियों में अलग-अलग व्यवहार करते हैं ”(में प्रकाशित एक लेख में eLife, सितंबर 2016, "सेरेब्रल कॉर्टेक्स विकास के दौरान मानव और चिंपांज़ी तंत्रिका पूर्वजों के बीच अंतर और समानता")।

हम सभी जानते हैं कि बंदर इंसानी सोच के बराबर नहीं हैं। वे अद्भुत जीव प्यारे हो सकते हैं और आश्चर्यजनक रूप से सोच-विचार कर सकते हैं, इसमें कोई संदेह नहीं है। वे मानवीय सोच के स्तर तक नहीं बढ़े हैं। एक बार जब वानर मानवजाति पर अधिकार कर लेंगे, तो मुझे यह कहते हुए खेद होगा।

मैंने कुछ समय पहले ही आवाज उठाई थी कि आज का एआई नहीं सोचता। मैंने जोर दिया कि एआई जो कर रहा है उसे "सोच" के रूप में लेबल नहीं किया जाना चाहिए क्योंकि ऐसा करना भ्रामक और भ्रमित करने वाला है।

यहां वह जगह है जहां जनरेटिव एआई मानव-निर्मित एल्गोरिदम के आधार पर कंप्यूटर प्रसंस्करण का उपयोग करने और मानव-निर्मित लेखन पर आधारित होने के मामले में बंदरों को मात देता है। इस बात की बहुत कम या कोई संभावना नहीं है कि सोचने वाला बंदर उन लिखित प्रतीकों के विशाल उपयोग को अवशोषित और पैटर्न-मिलान कर सकता है जो मनुष्य के साथ आए हैं। बंदरों में उस तरह की सोचने की क्षमता नहीं होती।

मेरी अन्य व्यक्त शंकाओं को देखते हुए, मैं इस तरह की तुलना का सुझाव देने में संकोच करता हूं। लेकिन, मैं स्पष्ट रूप से बता रहा हूं कि धारणाएं क्या हैं और इस विश्लेषण को ठीक से और उपयुक्त तरीके से कैसे किया जाए।

अप्रशिक्षित या प्रशिक्षित करने में असमर्थ बनाम कम्प्यूटेशनल डेटा प्रशिक्षित

जैसा कि मैंने अभी कहा, आप मानव जाति के लिखित प्रतीकों के विशाल उपयोग पर एक विचारशील बंदर को प्रशिक्षित करने में सक्षम नहीं होंगे। आप इसे बेहद सीमित आधार पर कर सकते हैं, और अध्ययनों से पता चला है कि बंदर प्रतीत होता है कि लिखित प्रतीकों के बारे में सोच सकते हैं। यह शब्दों, वाक्यों और संपूर्ण आख्यानों के व्यापक पैटर्न को याद करने और दोहराने में सक्षम होने से बहुत कम है।

जनरेटिव एआई एक कंप्यूटर-आधारित सांख्यिकीय मिमिक्री है जिसे कम्प्यूटेशनल रूप से डेटा प्रशिक्षित किया जा सकता है। यदि हम अधिक डेटा जैसे कि अतिरिक्त पाठ जो हम एकत्र करते हैं या पाते हैं, खिलाते रहते हैं, तो धारणा और आशा यह है कि पाए गए पैटर्न और गहरे और गहरे होते जाएंगे। साथ ही, तेज़ और तेज़ कंप्यूटर चिप्स और प्रोसेसिंग का उपयोग करने से इस पैटर्न-मिलान और प्रतिक्रिया क्षमता को भी बढ़ावा मिलेगा।

बॉटम-लाइन को देख रहे हैं

अगर जनरेटिव एआई को नाटक का निर्माण करना था पुरवा, इसका क्या मतलब होगा?

सबसे पहले, हमें यह विचार करना होगा कि डेटा प्रशिक्षण के समय कहानी या नाटक को जनरेटिव एआई में फीड किया गया था या नहीं। यदि ऐसा है, तो जेनेरेटिव एआई के बारे में विशेष रूप से उल्लेखनीय या उल्लेखनीय कुछ भी नहीं है, जो बाद में उन्हीं शब्दों को दोहराता है, जिन्हें उसने पहले स्कैन किया था।

एक एआई शोधकर्ता थोड़ा निराश हो सकता है क्योंकि शब्दों को अनिवार्य रूप से याद करने के बाद, पैटर्न-मिलान संभवतः ओवरबोर्ड हो गया। हम इसे आमतौर पर मशीन लर्निंग क्षेत्र में कहते हैं ओवरफिटिंग प्रशिक्षण के दौरान उपयोग किए गए डेटा के लिए। आमतौर पर, आप नहीं चाहते कि सटीक शब्द प्रतिरूपित हों, आप चाहते हैं कि एक सामान्यीकृत प्रतिरूप बने।

मैंने अपने कॉलम में इस चिंता पर चर्चा की है कि कभी-कभी हम गोपनीयता घुसपैठ और ऐसे मामलों में गोपनीय डेटा का खुलासा देख सकते हैं जहां जनरेटिव एआई ने फेड डेटा के सामान्यीकृत मिलान के बजाय एक सटीक मिलान किया था, मेरा कवरेज यहां देखें यहाँ लिंक.

दूसरा, मान लीजिए कि नाटक पुरवा जनरेटिव AI में फीड नहीं किया गया था। अगला विचार तब होगा कि क्या शेक्सपियर के किसी भी कार्य को डेटा प्रशिक्षण के दौरान स्कैन किया गया था।

यदि ऐसा है, तो यह बोधगम्य है कि नाटक पुरवा शेक्सपियर के अन्य कार्यों से जुड़े पैटर्न के आधार पर निर्मित किया जा सकता है, खासकर अगर अन्य संदर्भ या उल्लेख हैं पुरवा डेटा प्रशिक्षण सेट में कहीं और। उन सभी का संभावित रूप से पैटर्न-मिलान द्वारा एक शैली बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है पुरवा. उत्पन्न करने में सक्षम होना पुरवा शब्द-दर-शब्द एक विस्तारित पहुंच होगी, काफी हद तक आंखें खोलने वाला और आश्चर्यजनक परिणाम होगा।

तीसरा, यदि जनरेटिव एआई ने संपूर्णता का उत्पादन किया पुरवा और शेक्सपियर के बारे में पहले कभी कुछ भी नहीं खिलाया गया था, ठीक है, यह आश्चर्यजनक होगा। हालांकि यह अनिवार्य रूप से एक टाइपराइटर पर चाबियों पर चोंच मारने की विशुद्ध रूप से यादृच्छिक प्रकृति के समान नहीं होगा। हमें यह महसूस करना होगा कि शेक्सपियर के शब्द शब्द हैं, इस प्रकार, वे पाठ्य कहानियों की विशाल सरणी में पाए जाने वाले शब्दों की समग्रता का हिस्सा हैं और जनरेटिव एआई में खिलाए गए आख्यान हैं। आप शब्दों की आधारशिला और शब्दों के बीच संघों से शुरुआत करके बाधाओं में सुधार कर रहे हैं। फिर भी, ऐसा कुछ होने की संभावना बहुत कम है।

निष्कर्ष

जब शब्दों और निबंधों के निर्माण की बात आती है, तो जनरेटिव एआई गैंगबस्टर हो रहा है क्योंकि यह मानव-निर्मित शब्दों और निबंधों पर आधारित है (बेशक, हमें त्रुटियों, झूठ और एआई मतिभ्रम से निपटने की जरूरत है)। AI उत्सर्जित शब्दों को "समझ" नहीं पाता है। वहाँ कोई नहीं है, वहाँ।

धाराप्रवाह निबंधों और पूरी तरह से पठनीय आउटपुट देखने के लिए आपको अनंत समय तक प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं है। वे दैनिक और एक बटन के स्पर्श में होते हैं। मनुष्यों ने जो लिखा है, उसके आधार पर पैटर्न निर्मित होने के कारण, वे कम से कम अधिकांश समय नहीं उलझे हुए हैं। पैटर्न मिलान को और अधिक परिष्कृत किया जाना चाहिए और अंतत: इतना अच्छा होना चाहिए कि बहुत से विषम शब्दों को कम किया जा सके, यह कैसे काम कर सकता है, इसके बारे में मेरी व्याख्या देखें, यहां दिखाया गया है यहाँ लिंक. इस ट्यूनिंग को लगातार परिष्कृत किया जाएगा, और हम सभी इस बात से प्रभावित होंगे कि जेनेरेटिव एआई क्या पैदा करता है।

शब्द विशुद्ध रूप से यादृच्छिक रूप से नहीं चुने गए हैं। शब्द विशुद्ध रूप से बेतरतीब ढंग से नहीं लिखे गए हैं। कुछ संभाव्य पहलू हैं जैसे कि आउटपुट निबंध बनाते समय किन शब्दों का चयन करना है। लेकिन यह अभी भी मानव लेखन पर आधारित है और इस प्रकार विशुद्ध रूप से यादृच्छिक रूप से नहीं है। यह एक मुट्ठी भर या कुछ शब्दों के विकल्पों में से एक यादृच्छिक विकल्प पर आधारित है जो अन्यथा सभी सांख्यिकीय रूप से अगले चुने हुए शब्द या शब्दों के समूह के रूप में संभव हो सकते हैं।

इसमें बंदर कहाँ फिट होते हैं?

जेनेरिक एआई की तुलना के आधार पर वे टाइपिंग बंदर निश्चित रूप से आकर्षक हैं। उत्पादन करने वाले बंदर पुरवा बनाम जनरेटिव एआई उत्पादक पुरवा. यह एक रोमांचक प्रतियोगिता है। आप कह सकते हैं कि इसमें वास्तव में कोई प्रतियोगिता शामिल नहीं है। एआई जो मानव जाति द्वारा तैयार किया गया था और मानव जाति के लेखन पर आधारित है, उस संबंध में अनुचित लाभ है।

टाइपिंग बंदरों की बात करते हुए, के एक एपिसोड में सिंप्सन, मिस्टर बर्न्स ने बंदरों को आगे बढ़ने और कार्यालय टाइपिंग पूल के हिस्से के रूप में टाइपराइटर पर टाइप करने का फैसला किया। वह एक प्रकार का झगड़ालू बॉस है जो मनुष्यों के उपयोग पर अपने आवश्यक कार्यालय के काम में बंदरों का उपयोग करने की ओर प्रफुल्लित होगा यदि वह ऐसा कर सकता है।

शो के प्रशंसकों को याद होगा कि क्या होता है।

मिस्टर बर्न्स टाइप किए गए पन्नों में से एक को पकड़ लेते हैं और उत्सुक प्रत्याशा के साथ पढ़ते हैं कि बंदर ने क्या टाइप किया है। वह पृष्ठ को जोर से पढ़ता है और कहता है "यह सबसे अच्छा समय था, यह सबसे अच्छा समय था धुंधलापन समय का" (यानी, एक शब्द है जो गड़बड़ है, "धमाका" या ऐसा कुछ लग रहा है)। वह उन "मूर्ख बंदरों" पर पूरी तरह से क्रोधित और निराश हो जाता है कि वे क्या उत्पादन कर सकते हैं।

हम जानते हैं कि अगर कोई बंदर चार्ल्स डिकेन के "ए टेल ऑफ़ टू सिटीज़" के उस हिस्से को टाइप करता है तो हमें खुशी से झूमना चाहिए। मिस्टर बर्न्स के लिए ऐसा नहीं है।

इस चर्चा के लिए अंतिम टिप्पणी के रूप में, शायद हमें चार्ल्स डिकेंस द्वारा लिखे गए पूरे वाक्य का आह्वान करना चाहिए: "यह सबसे अच्छा समय था, यह सबसे बुरा समय था, यह ज्ञान का युग था, यह मूर्खता का युग था, यह विश्वास का युग था, यह अविश्वसनीयता का युग था, यह प्रकाश का मौसम था, यह अंधकार का मौसम था, यह आशा का वसंत था, यह निराशा की सर्दी थी।

हम बिल्कुल निश्चित नहीं हैं कि हम एआई के साथ कहां जा रहे हैं। कुछ का कहना है कि स्लाइस ब्रेड के बाद से यह सबसे अच्छी चीज होगी। दूसरों ने आगाह किया है कि हम जो एआई बना रहे हैं वह मानवता के अस्तित्व के लिए एक अस्तित्वगत जोखिम होने जा रहा है। यह वास्तव में या तो सबसे अच्छा समय है या सबसे बुरा समय है।

जनरेटिव एआई को उन्हीं शब्दों को आउटपुट करते हुए देखकर आश्चर्यचकित न हों। यदि आप चिड़ियाघर में बंदरों को देखते हैं जो संयोग से टाइपराइटर पर टाइप कर रहे हैं और एक ही अंतर्दृष्टिपूर्ण शब्द टाइप करने में कामयाब होते हैं तो आश्चर्यचकित न हों।

यदि आप ऐसा होते हुए देखते हैं तो कृपया मुझे बताएं।

ऐसा होने के लिए मैं लंबे समय तक इंतजार करने को तैयार हूं, लेकिन शायद अनंत के लिए नहीं।