एआई स्टार्टअप 'विकेरियस' सिलिकॉन वैली अभिजात वर्ग को उत्साहित करता है - लेकिन क्या यह सब प्रचार है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप, विकरियस, हाल ही में बहुत अधिक ध्यान आकर्षित कर रहा है, और यह पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है कि क्यों। सिलिकॉन वैली के बहुत से दिग्गज अपनी निजी पॉकेटबुक खोल रहे हैं और कंपनी के अनुसंधान के समर्थन में मोटी रकम खर्च कर रहे हैं। उनकी वेबसाइट अमेज़ॅन के सीईओ जेफ बेजोस, याहू के सह-संस्थापक जेरी यांग, स्काइप के सह-संस्थापक जानूस फ्रिस, फेसबुक के संस्थापक मार्क जुकरबर्ग और... एश्टन कचर जैसे प्रतिष्ठित लोगों से हाल ही में आई फंडिंग को दर्शाती है। यह वास्तव में ज्ञात नहीं है कि यह सारा पैसा कहां जा रहा है। एआई हाल ही में तकनीकी विकास का एक अत्यधिक गोपनीय और सुरक्षात्मक क्षेत्र है, लेकिन वास्तविक दुनिया में उच्च प्रत्याशित एआई के आगमन और उपयोग के बारे में सार्वजनिक बहस कुछ हद तक शांत रही है। विकरियस तकनीकी परिदृश्य पर एक गुप्त घोड़ा जैसा रहा है।

हालाँकि कंपनी के बारे में बहुत चर्चा हो रही है, खासकर जब से उनके कंप्यूटरों ने पिछली बार "कैप्चा" को क्रैक किया था, वे एक मायावी और रहस्यमय खिलाड़ी बने रहने में कामयाब रहे हैं। उदाहरण के लिए, वे कॉर्पोरेट जासूसी के डर से अपना पता नहीं बताते हैं, और यहां तक ​​कि उनकी वेबसाइट पर जाने से भी आप भ्रमित हो जाएंगे कि वे वास्तव में क्या करते हैं। यह सब पाने के लिए कड़ी मेहनत के कारण अभी भी निवेशक कतार में लगे हुए हैं। विकरियस की मुख्य परियोजना एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण है जो मानव मस्तिष्क के उस हिस्से की नकल करने में सक्षम है जो दृष्टि, शरीर की गति और भाषा को नियंत्रित करता है।

सह-संस्थापक स्कॉट फीनिक्स ने कहा है कि कंपनी "एक ऐसा कंप्यूटर बनाने की कोशिश कर रही है जो एक व्यक्ति की तरह सोचता है, सिवाय इसके कि उसे खाने या सोने की ज़रूरत नहीं है।" विकरियस का ध्यान अब तक दृश्य वस्तु पहचान पर रहा है: पहले फ़ोटो के साथ, फिर वीडियो के साथ, फिर मानव बुद्धि और सीखने के अन्य पहलुओं के साथ। सह-संस्थापक दिलीप जॉर्ज, जो पहले न्यूमेंटा के प्रमुख शोधकर्ता थे, कंपनी के काम में अवधारणात्मक डेटा प्रोसेसिंग के विश्लेषण पर जोर देते रहे हैं। योजना अंततः एक ऐसी मशीन बनाने की है जो कुशल और अप्रशिक्षित एल्गोरिदम की एक श्रृंखला के माध्यम से "सोचना" सीख सके। स्वाभाविक रूप से, इससे लोग काफी घबरा गए हैं।

वर्षों से एआई के वास्तविक जीवन का हिस्सा बनने की संभावना ने तुरंत हॉलीवुड के संदर्भों को आकर्षित किया है। रोबोटों के कारण मानव नौकरियाँ खत्म होने की आशंकाओं के अलावा, लोग वास्तव में चिंतित हैं कि इससे पहले कि हम खुद को मैट्रिक्स में प्रस्तुत की गई स्थिति के विपरीत न पाएँ, ज्यादा समय नहीं लगेगा। टेस्ला मोटर्स और पेपाल के सह-संस्थापक एलोन मस्क, जो एक निवेशक भी हैं, ने हाल ही में सीएनबीसी साक्षात्कार में एआई के बारे में चिंता व्यक्त की।

मस्क ने कहा, "मैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ क्या हो रहा है, उस पर नज़र रखना पसंद करता हूं।" “मुझे लगता है कि वहां संभावित रूप से खतरनाक परिणाम हो सकता है। आप जानते हैं, इस बारे में टर्मिनेटर जैसी फिल्में बनी हैं। कुछ डरावने परिणाम सामने आए हैं. और हमें यह सुनिश्चित करने का प्रयास करना चाहिए कि परिणाम अच्छे हों, बुरे नहीं।”

स्टीफ़न हॉकिंग ने अपने दो सेंट लगाए, जो अनिवार्य रूप से हमारे डर की पुष्टि करते हैं कि हमें डरना चाहिए। उनकी हालिया टिप्पणियाँ स्वतंत्र मीडिया में उन्माद फैल गया, जिससे हफिंगटन पोस्ट की "स्टीफन हॉकिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से भयभीत हैं" और एमएसएनबीसी की शानदार "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव जाति को समाप्त कर सकती है!" जैसी सुर्खियां बनीं। हॉकिंग की टिप्पणियाँ काफी हद तक कम निराशाजनक थीं, जो एक समझदार चेतावनी की तरह थीं: “एआई बनाने में सफलता मानव इतिहास की सबसे बड़ी घटना होगी।

दुर्भाग्य से, यह आखिरी भी हो सकता है, जब तक कि हम यह नहीं सीख लेते कि जोखिमों से कैसे बचा जाए। एआई का दीर्घकालिक प्रभाव इस बात पर निर्भर करता है कि क्या इसे नियंत्रित किया जा सकता है। "नियंत्रण" के इस सवाल ने कई रोबोट अधिकार कार्यकर्ताओं को काम से बाहर कर दिया, जो रोबोट की स्वतंत्रता की वकालत कर रहे थे, उन्होंने कहा कि इन सोच वाले प्राणियों को "नियंत्रित" करने की कोशिश करना क्रूर होगा और एक प्रकार की गुलामी के समान होगा, और हमें ऐसा करने की आवश्यकता है रोबोट स्वतंत्र हों और अपना जीवन पूरी क्षमता से जिएं (हां, ये कार्यकर्ता मौजूद हैं।)

लोगों के बहकावे में आने से पहले कई ढीली बातों पर ध्यान देने की जरूरत है। उदाहरण के लिए, विकरियस रोबोटों की एक लीग नहीं बना रहा है जिसमें भावनाएं, विचार और व्यक्तित्व होंगे या उन इंसानों के खिलाफ खड़े होने की इच्छा होगी जिन्होंने उन्हें बनाया और दुनिया पर कब्जा कर लिया। वे चुटकुले बमुश्किल समझ पाते हैं। अब तक कंप्यूटर को स्ट्रीट सेंस, मानवीय "सार्थकता" और मानवीय सूक्ष्मताओं जैसी कोई भी चीज़ सिखाना लगभग असंभव रहा है।

उदाहरण के लिए, स्टैनफोर्ड से बाहर एक परियोजना जिसे "गहराई से आगे बढ़ना,'' जिसका उद्देश्य फिल्म समीक्षाओं की व्याख्या करना और फिल्मों को 'थम्स-अप या थम्स-डाउन' समीक्षा देना था, व्यंग्य या व्यंग्य को पढ़ने में पूरी तरह से असमर्थ रहा है। अंत में, विकरियस मानवीय अनुभव के अनुकरण के बारे में बात नहीं कर रहा है। मोटे तौर पर यह व्यापक बयान कि विकरियस के कंप्यूटर लोगों की तरह "सोचेंगे" काफी अस्पष्ट है। हमें इस संदर्भ में "सोचें" के लिए एक और शब्द के साथ आने की जरूरत है। हम उन कंप्यूटरों के बारे में बात कर रहे हैं जो पहचान के माध्यम से सीख सकते हैं - कम से कम अभी के लिए।

अच्छा तो इसका क्या मतलब है? जिस प्रकार के विकास की ओर हम वास्तविक रूप से आगे बढ़ रहे हैं उनमें चेहरे की पहचान, स्व-चालित कारें, चिकित्सा निदान, पाठ का अनुवाद (हम निश्चित रूप से Google अनुवाद से बेहतर कुछ का उपयोग कर सकते हैं) और तकनीकी संकरण जैसी अधिक व्यावहारिक और लागू विशेषताएं हैं। इस सबके बारे में मूर्खतापूर्ण बात यह है इसमें से कुछ भी नया नहीं है. टेक गुरु और आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस सोसाइटी के अध्यक्ष, डॉ. बेन गोएर्टज़ेल बताते हैं अपने ब्लॉग, “यदि आपने अन्य समस्याओं को चुना है, जैसे न्यूयॉर्क की भीड़भाड़ वाली सड़क पर साइकिल संदेशवाहक बनना, नई विकसित हो रही स्थिति पर अखबार में लेख लिखना, वास्तविक दुनिया के अनुभव के आधार पर एक नई भाषा सीखना, या सभी के बीच सबसे सार्थक मानवीय घटनाओं की पहचान करना एक बड़े भीड़ भरे कमरे में लोगों के बीच बातचीत, तो आप पाएंगे कि आज की सांख्यिकीय [मशीन लर्निंग] विधियां इतनी उपयोगी नहीं हैं।

कुछ चीज़ें ऐसी हैं जिन्हें मशीनें अभी तक समझ नहीं पाती हैं, और कुछ चीज़ें जिन्हें एल्गोरिदम में कैद नहीं किया जा सकता है। हम एक स्नोबॉल प्रकार का प्रचार देख रहे हैं जो अब तक, कम से कम, ज्यादातर दिखावटी साबित हुआ है। लेकिन प्रचार अपने आप में खतरनाक हो सकता है। फेसबुक के एआई रिसर्च के निदेशक और एनवाईयू सेंटर फॉर डेटा साइंस के संस्थापक निदेशक के रूप में, यान लेकुन ने सार्वजनिक रूप से पोस्ट किया उसका Google+ पृष्ठ: “हाइप एआई के लिए खतरनाक है। पिछले पाँच दशकों में हाइप ने AI को चार बार ख़त्म किया। एआई प्रचार को रोका जाना चाहिए।

जब विकरियस ने पिछली बार कैप्चा को क्रैक किया, तो लेकुन को मीडिया उन्माद पर संदेह हुआ, और कुछ बहुत ही महत्वपूर्ण वास्तविकताओं की ओर इशारा किया: “1. कैप्चा को तोड़ना शायद ही कोई दिलचस्प काम है, जब तक कि आप स्पैमर न हों; 2. आपके द्वारा स्वयं तैयार किए गए डेटासेट पर सफलता का दावा करना आसान है। उन्होंने तकनीकी पत्रकारों को सलाह देते हुए कहा, "कृपया, एआई स्टार्टअप्स के अस्पष्ट दावों पर तब तक विश्वास न करें जब तक कि वे व्यापक रूप से स्वीकृत बेंचमार्क पर अत्याधुनिक परिणाम नहीं देते हैं," और कहते हैं कि "मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर पर आधारित" जैसे फैंसी या अस्पष्ट शब्दजाल से सावधान रहें। मानव मस्तिष्क के कम्प्यूटेशनल सिद्धांत," या "पुनरावर्ती कॉर्टिकल नेटवर्क।"

LeCun के मानकों के अनुसार, वस्तु और छवि पहचान AI विकास में कहीं अधिक प्रभावशाली कदम है। उन्हें डीप माइंड जैसे समूहों के काम पर अधिक भरोसा है, जिनके पास प्रतिष्ठित प्रकाशनों और तकनीकी विकास में अच्छा ट्रैक रिकॉर्ड है, और उनके लिए काम करने वाले वैज्ञानिकों और इंजीनियरों की एक उत्कृष्ट टीम है। "शायद Google ने डीप माइंड के लिए अधिक भुगतान किया है," लेकुन कहते हैं, "लेकिन उन्हें पैसे के साथ स्मार्ट लोगों का एक अच्छा समूह मिला। हालांकि डीप माइंड जो कुछ करता है उसे गुप्त रखा जाता है, वे प्रमुख सम्मेलनों में पेपर प्रकाशित करते हैं।" विकरियस के बारे में लेकुन की राय काफी अलग है। वह कहते हैं, "विकेरियस पूरी तरह से धुआं और दर्पण है।" "लोगों के पास कोई ट्रैक रिकॉर्ड नहीं है (या यदि उनके पास कोई ट्रैक रिकॉर्ड है, तो यह प्रचार करने और काम न करने का ट्रैक रिकॉर्ड है)।

उन्होंने एआई, मशीन लर्निंग या कंप्यूटर विज़न में कभी कोई योगदान नहीं दिया है। वे जिन विधियों और एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं उनके बारे में शून्य जानकारी है। और मानक डेटासेट पर कोई परिणाम नहीं है जो समुदाय को उनके तरीकों की गुणवत्ता का आकलन करने में मदद कर सके। यह सब प्रचार है. बहुत सारे एआई/डीप लर्निंग स्टार्टअप हैं जो दिलचस्प चीजें करते हैं (ज्यादातर हाल ही में अकादमिक क्षेत्र में विकसित तरीकों के अनुप्रयोग)। यह मेरे लिए चकित करने वाला है कि विकरियस बेतुके निराधार दावों के अलावा कुछ भी नहीं करके इतना अधिक ध्यान (और पैसा) आकर्षित करता है।

शायद यह छद्म पंथ आध्यात्मिक आंदोलनों की याद है जिसमें मशहूर हस्तियां शामिल होती हैं। इससे पूरी चीज़ थोड़ी खोखली या कम से कम आंशिक रूप से काल्पनिक लगती है। मेरा मतलब है, आप उस ऑपरेशन को कितनी गंभीरता से ले सकते हैं जिसमें एश्टन कुचर और लगभग दस लाख टर्मिनेटर संदर्भ शामिल हैं? अतीत में, बहुत सारी मीडिया कवरेज बेहद उत्साही रही है, प्रेस शायद "जैविक रूप से प्रेरित प्रोसेसर" और "क्वांटम गणना" जैसे शब्दों का उपयोग करने के लिए अत्यधिक उत्साहित है।

लेकिन इस बार, हाइप-मशीन स्वचालित रूप से गियर में शिफ्ट होने के लिए कुछ अधिक अनिच्छुक है। जैसा कि गैरी मार्कस ने हाल ही में बताया नई यॉर्कर, इनमें से बहुत सी कहानियाँ "भ्रमित" हैं, वास्तव में हमारे पास पहले से मौजूद और उपयोग की जाने वाली तकनीक के बारे में कुछ भी नया और दोबारा जानकारी देने में असफल रही हैं। और ये सब चलता आ रहा है दशकों। बस जाँच करें perceptron और आप अंदाजा लगा सकते हैं कि यह टेक-ट्रेन वास्तव में कितनी जंग लगी है। जैसा कि कहा गया है, अमीर लोग पैसे की रेल में सवार हो रहे हैं और ऐसा नहीं लगता कि यह निकट भविष्य में रुकने वाला है।