आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लाभ और हानि

डॉ. श्रीकांत वी. सोनेकर

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक के सभी मोर्चों पर सफल हो रहो है. संवाद भाषांतरण (स्पीच इंटरप्रिटेशन) और पहचान इंटरफेस (रिकग्निशन इंटरफेस) से लेकर सेल्फ-ड्राइविंग कारों तक इसकी सफलता देखी जा सकती है. यह वर्तमान समय के साथ-साथ भविष्य में भी बड़ी क्षमता रखने वाली शीर्षतम तकनीकों में से एक होगी. मोटेतौर पर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक कंप्यूटर प्रोग्राम की सीखने और सोचने की क्षमता है. एआई में नवप्रवर्तन, आधुनिकीकरण और विकास के व्यापक अवसर हैं और यह भविष्य में दुनिया को अनेक प्रकार के तरीकों से बदलती रहेगी. अंतरिक्ष की खोज से लेकर रक्षा प्रणालियों में प्रगति आदि, हर जगह एआई की भागीदारी है. यह प्रौद्योगिकी उत्तरोत्तर बढ़ रही है, और इसमें पहले से कहीं अधिक बढ़ने की क्षमता है. वाक्यांश 'मानव त्रुटि अस्तित्व में आया क्योंकि मनुष्य जब भी सीखते हैं तो गलतियां करते हैं. इसके विपरीत, यदि ठीक से प्रोग्राम किया गया हो तो कंप्यूटर गलतियां नहीं करते हैं. जब एआई का उपयोग किया जाता है, तो एल्गोरिदम के एक निश्चित सेट को लागू करते हुए पहले से एकत्रित जानकारी से निर्णय लिए जाते हैं. इसलिए त्रुटियां कम हो जाती हैं और अधिक स्पष्टता के साथ सटीकता हासिल की जा सकती है. एआई केवल मानवीय विशेषताओं वाले रोबोट तक ही सीमित नहीं है, इसमें त्रशशद्दद्यद्ग के खोज एल्गोरिदम से लेकर आईबीएम के वाटसन और उससे भी आगे स्वायत्त हथियारों तक कुछ भी शामिल है.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

व्यापक अर्थ में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर विज्ञान की वह शाखा है जिसमें स्मार्ट मशीनें इस तरह से बनाई जाती हैं कि वे इंसानों की तरह प्रतिक्रिया दें और व्यवहार करें. किसी इंटेलिजेंट सिस्टम, मशीन या रोबोट के निर्माण का उद्देश्य निर्णय करने की प्रक्रिया में सहायता पहुंचाना है जिसका संगठन के पास उपलब्ध डेटा के आधार पर पूरी तरह से विश्लेषण किया जाता है. किसी इंटेलिजेंट सिस्टम के निर्माण की पूरी प्रक्रिया उसी तरह है जैसे मनुष्य सूचनाओं को मिलाते हैं और उपयुक्त निर्णय प्रदान करते हैं. अंतर केवल इतना है कि एआई के मामले में, भारी मात्रा में उत्पन्न और एकत्रित डेटा का विश्लेषण करके निर्णय लिया जाता है. टेक्नोक्रेट्स ने एआई को दो भागों में बांटा है – नैरो एआई और जनरल एआई. नैरो एआई को बुनियादी कार्य पूरा करने या बुनियादी मानव कार्य यानी चेहरे की पहचान, शतरंज खेलना, समीकरणों को हल करना, इंटरनेट खोज या केवल कार चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है. जनरल एआई एक संज्ञानात्मक, बौद्धिक, बोधगम्य और तर्कसंगत कार्य को डिजाइन करने के लिए है.

कई व्यवसायों में पुनरावृत्ति कार्य शामिल होते हैं, जैसे धन्यवाद ईमेल भेजना, त्रुटियों के लिए कुछ दस्तावेजों का सत्यापन करना आदि. उदाहरण के लिए, ऋण प्रोसेसिंग के लिए दस्तावेज का सत्यापन, आदि. एआई संज्ञानात्मक स्वचालन की सुविधा दस्तावेज सत्यापित करने की प्रक्रिया को तेज करने में मदद करती है. कुछ अत्यधिक उन्नत संगठन ग्राहकों के साथ बातचीत करने के लिए डिजिटल सहायकों का उपयोग करते हैं जो मानव संसाधनों की आवश्यकता को बचाते हैं. कई वेबसाइटों और मोबाइल एप्लिकेशन में डिजिटल सहायकों का उपयोग ग्राहकों के प्रश्नों को हल करने के लिए भी किया जाता है. हम जो खोज रहे हैं उसके बारे में हम उनसे चैट कर सकते हैं. कुछ चैट बोट्स इस तरह से डिज़ाइन किए गए हैं कि यह तय करना मुश्किल हो जाता है कि हम चैट बोट्स  से चैट कर रहे हैं या इंसान के साथ.

एआई के बारे में कई अनुमान लगाए गए हैं, यह उस विशिष्ट उद्योग पर निर्भर करता है जिसमें इसका उपयोग किया जाता है. अक्सर, जब लोग एआई कहते हैं, तो उनका आमतौर पर मतलब मशीन लर्निंग होता है. मानव व्यवहार की नकल करने के लिए कंप्यूटर की क्षमता वास्तव में केवल एआई का मूल कार्य है. मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एआई के दो सबसेट हैं. मशीन लर्निंग सिस्टम को भविष्यवाणी करने या निर्णय लेने या पिछले डेटा या अनुभवों से सीखने में सक्षम बनाता है. यह एल्गोरिदम पर काम करता है जो संगृहीत डेटा का उपयोग करके अपने आप सीखते हैं. यह कंप्यूटर को डेटा के सेवन के माध्यम से मानव व्यवहार को ‘साक्षीÓ करने की अनुमति देता है और फिर उस डेटा का विश्लेषण करने और उसके भीतर पैटर्न की पहचान करने के लिए उन्नत प्रक्रियाओं से गुजरता है. यह संगठित और आंशिक रूप से संगठित डेटा की एक विशाल मात्रा का उपयोग करता है ताकि मशीन लर्निंग का एक उपकरण या मॉडल सटीक परिणाम उत्पन्न करे या उस डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां दे सके. जबकि, एआई सभी श्रेणी के डेटा यानी संगठित, आंशिक रूप से संगठित और असंगठित डेटा पर काम करता है. मशीन लर्निंग डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच की कड़ी है क्योंकि यह समय के साथ डेटा से सीखने की प्रक्रिया है. जबकि, एआई वह कार्यप्रणाली है जो डेटा विज्ञान को किसी विशिष्ट समस्या के परिणाम और समाधान प्राप्त करने के लक्ष्य को पूरा करने में मदद करती है. मशीन लर्निंग वह तकनीक है जो निर्धारित लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद करती है. डेटा साइंस वास्तव में मशीन लर्निंग का सबसेट नहीं है, लेकिन यह डेटा का विश्लेषण करने और भविष्य के लिए पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करता है. डेटा साइंस भविष्यवाणी के लिए एल्गोरिदम को सक्षम करने के लिए बड़े डेटा एनालिटिक्स और क्लाउड कंप्यूटिंग के साथ मशीन लर्निंग के टूल और विधियों को जोड़ती है. डेटा साइंस विशुद्ध रूप से वास्तविक और भौतिक दुनिया की समस्याओं को हल करने पर पूर्ण ध्यान और महत्व के साथ मशीन लर्निंग का एक व्यावहारिक अनुप्रयोग है.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभ

(i)                  उज्ज्वल और बहुमुखी कॅरिअर के अवसर: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग का समामेलन व्यक्तियों को नवाचार करने के लिए विचारशील मार्ग प्रदान करता है. यह उत्पादकता और सटीकता के मामले में भी मदद करता है जो अंतत: दुनिया को फिर से आकार देने में मदद करता है. आप सभी ने सुना होगा कि एआई बहुत सारे कामों को बदलने के लिए तैयार है जो मनुष्य करते हैं. हां, यह सच है. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उभरती हुई तकनीकों में से एक है जो फैशन से लेकर वित्त तक हर उद्योग में अपनी पहचान बना रही है. यह सभी प्रमुख क्षेत्रों में 10 करोड़ से अधिक भूमिकाएं निभा रहा है. एआई ऑटोमोबाइल उद्योग, स्मार्ट घरेलू उपकरणों, ऑनलाइन ग्राहक सहायता, सुरक्षा निगरानी, खुदरा, स्वास्थ्य देखभाल और कई अन्य प्रमुख क्षेत्रों के लिए स्वाभाविक साधन बन गया है. इसलिए, एआई उज्ज्वल और बहुमुखी कॅरिअर के अवसर प्रदान करता है. एआई सिस्टम के नवाचार और संचालन से न केवल आपको आकर्षक वेतन मिल सकता है बल्कि यह एक बहुमुखी और गतिशील कॅरिअर का मार्ग भी प्रशस्त करता है. इसके अंतर्गत संभावित रोजगार भूमिकाओं में मशीन लर्निंग इंजीनियर, सॉफ्टवेयर इंजीनियर, हार्डवेयर इंजीनियर, रिसर्च इंजीनियर, से लेकर बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर और यहां तक कि डेटा साइंटिस्ट तक शामिल हो सकते हैं. गूगल, अमाजोन  और माइक्रोसॉप्ट जैसे बड़े नियोक्ता एआई विशेषज्ञों को नियुक्त करते हैं. लोग हमेशा सोचते हैं कि एआई केवल कंप्यूटर या अंतरिक्ष से संबंधित उद्योगों में ही ध्यान आकर्षित करता है जबकि वास्तविकता यह है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बैग में भीड़ से अलग दिखने के लिए सब कुछ है.

(ii)               ऑटोमेशन और स्मार्ट निर्णय लेना: एआई तकनीक ने ऑटोमेशन के क्षेत्र में बड़ी प्रगति सुनिश्चित की है और यह आधुनिक तकनीक के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक के रूप में देखा गया है. संचार, परिवहन, उपभोक्ता उत्पादों और सेवा उद्योग के क्षेत्र में इसका महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा है. ऑटोमेशन न केवल उत्पादकता बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करता है बल्कि कच्चे माल के अधिक कुशल उपयोग, बेहतर उत्पाद गुणवत्ता, प्रमुख परियोजना समय में कमी और बेहतर सुरक्षा की भी अनुमति देता है. एआई तकनीक डेटा वितरण का समन्वय कर सकती है, रुझानों का विश्लेषण कर सकती है, डेटा स्थिरता विकसित कर सकती है, पूर्वानुमान प्रदान कर सकती है और कंपनी के लिए सर्वोत्तम निर्णय लेने के लिए अनिश्चितताओं का मापन कर सकती है.

(iii)             चिकित्सा विज्ञान की सहायता करना और जटिल समस्याओं का समाधान करना: एआई ने स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में बहुत बड़ा योगदान दिया है. दूरस्थ रोगी निगरानी प्रौद्योगिकी, संक्रामक रोगों के फैलाव पर निगरानी, भविष्य के प्रभावों और परिणामों की भविष्यवाणी, उपचार के लिए शीघ्र सुझाव, रोगी को अस्पताल लाए बिना कुछ रोगों का निदान चिकित्सा विज्ञान में एआई के कुछ प्रमुख लाभ हैं. इसके अलावा, बुनियादी मशीन लर्निंग से उन्नत डीप लर्निंग मॉडल तक एआई तकनीक के विकास ने धोखाधड़ी का पता लगाने, मौसम की भविष्यवाणी आदि जैसे जटिल कार्यों को सरल बना दिया है.

(iv)              अनुसंधान और डेटा विश्लेषण: एआई अधिक कुशल तरीके से डेटा का विश्लेषण करने में मदद करती है. यह प्रौद्योगिकी भरोसेमंद मॉडल और एल्गोरिदम बनाने में मदद करती है ताकि डेटा को प्रोसेस किया जा सके और विभिन्न प्रवृत्तियों और परिदृश्यों के आसन्न परिणामों को समझा जा सके. एआई की उन्नत कंप्यूटिंग विशेषताएं अनुसंधान और विकास के लिए डेटा की प्रोसेसिंग और विश्लेषण को तेज करने में मदद करती हैं.

1.       दोहराए जाने वाले कार्यों का प्रबंधन और निरंतरता सुनिश्चित करना: एआई संचालित रोबोटिक स्वचालन प्रक्रिया कार्यों की अनावश्यक पुनरावृत्ति को दूर करने के साथ-साथ दोहराए गए कार्यों को करने में मदद करती है. चूंकि जोखिम प्रबंधन आज डेटा प्रबंधन और विश्लेषण पर बहुत अधिक निर्भर करता है, इसलिए एआई-संचालित उपकरण संगठनों को संकट का लगातार जवाब देने में मदद कर सकते हैं. एआई तकनीक न केवल कंपनियों को महत्वपूर्ण निर्णय लेने में मदद करती है बल्कि व्यापार निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए उन्हें किसी भी आपात स्थिति के लिए तैयार करती है.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के नुकसान

हर सिक्के के दो पहलू होते हैं. हमें, मनुष्य के रूप में, एक बेहतर दुनिया बनाने के लिए किसी भी तकनीक के सकारात्मक पक्ष का उपयोग करने के लिए अपनी बुद्धि का उपयोग करने की आवश्यकता है. ऐसे कई मिथक और सिद्धांत हैं जो 'रोबोटों के उदयÓ के डर को बढ़ावा देते हैं. आज की तारीख में, एआई का एक भी अनुप्रयोग ऐसा नहीं है जो मानवता को नष्ट या निष्प्रभावी कर सकता है. अंतत:, यह मानव संचालित संसाधन है जो मानव जाति के लाभ के लिए बनाया गया है. फिर भी, यह चिंता बनी रहती है कि क्या होगा यदि एआई के लिए मानव खोज किसी एआई प्रणाली को इतना मजबूत बना दे कि वह समस्त तर्कबुद्धि, बौद्धिक और बोधगम्य कार्यों में मानव मस्तिष्क को समाहित कर ले?

1965 में, ब्रिटिश गणितज्ञ और क्रिप्टोलॉजिस्ट

आई जे गुड ने ठीक ही कहा था कि स्मार्ट एआई सिस्टम को डिजाइन करना अपने आप में एक तर्कसंगत और विचारशील कार्य है. सुपर-इंटेलिजेंस जैसी नई तकनीकों की खोज और क्रांति से समाज को युद्ध, बीमारी, गरीबी को खत्म करने में मदद मिलती है और यही कारण है कि एआई इंसान द्वारा सबसे बड़ा और सबसे महत्वपूर्ण नवाचार बन गया. इस तरह की प्रणाली काल्पनिक रूप से पुनरावर्ती आत्म-सुधार का अनुभव कर सकती है, जिससे मानव बुद्धि को बहुत पीछे छोड़ते हुए एक खुफिया विस्फोट हो सकता है, इस प्रकार यह चिंता पैदा हो सकती है कि क्या ऐसी प्रणाली जानबूझकर या अनजाने में मानव सभ्यता को बहुत नुकसान पहुंचा सकती है. हम केवल यह आशा कर सकते हैं कि शोधकर्ता संभावित नकारात्मक परिणामों को रोकने के लिए एक काउंटर तकनीक तैयार करेंगे और यह सुनिश्चित करेंगे कि मानव नुकसान से बचने के दौरान एआई को अपने लाभ के लिए नियोजित करना जारी रखे.

एआई क्षेत्र में काम करने वाले अधिकांश शोधकर्ता सोचते हैं कि किसी भी एआई द्वारा प्यार या नफरत जैसी जटिल मानवीय भावनाओं की नकल करने की संभावना नहीं है. इसलिए, एआई सिस्टम के जानबूझकर अनुकंपा या दुर्भावनापूर्ण बनने की संभावना बहुत कम है. यदि एआई सिस्टम का ठीक से उपयोग नहीं किया जाता है, तो वैज्ञानिक दो नकारात्मक परिदृश्यों की परिकल्पाना करते हैं, जिनके होने की सबसे अधिक आशंका है.

तबाही: स्वायत्त हथियार कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली हैं और इसका उद्देश्य उन वस्तुओं को समाप्त करना है जिन्हें मारने के लिए उन्हें प्रोग्राम किया जाता है. यदि यह गलत व्यक्ति के हाथ में दे दिया जाता है, तो ये हथियार आसानी से सामूहिक विनाश का कारण बन सकते हैं. अधिक प्रभावकारिता सुनिश्चित करने के लिए, ऐसे हथियारों को मानव हस्तक्षेप से मुक्त रखने के लिए  बेहद कठिन बनाया जा सकता है. यह जोखिम  नैरो एआई में भी मौजूद है, लेकिन जैसे-जैसे एआई का स्तर बढ़ता है, यह बढ़ता जाता है.

उच्च अपेक्षा, कम परिणाम: एआई को आम तौर पर लाभकारी कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन इस बात की पूरी गारंटी नहीं हो सकती है कि सिस्टम पूरी तरह से अपने लक्ष्यों को प्राप्त करता है या यहां तक कि अपने मूल उद्देश्य के विपरीत काम करता है. यह तब हो सकता है जब हम एआई के लक्ष्यों को पूरी तरह से अपने साथ लाने में विफल रहें. उदाहरण के लिए, यदि आप एक इंटेलिजेंट कार से  रेलवे स्टेशन तक जल्द से जल्द ले जाने के लिए कहते हैं, तो यह आपको कुछ ही समय में वहां पहुंचा सकती है, लेकिन रास्ते में विनाश का कारण बन सकती है.

(लेखक सीएसई विभाग, जेडी कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग एवं मैनेजमेंट, नागपुर में प्रोफेसर हैं.  ई-मेल:  svsonekar@jdcoem.ac.in)

व्यक्त विचार व्यक्तिगत हैं

चित्र सौजन्य : गूगल