आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस से परे: नागरिकों और वैश्विक शिक्षा का निर्माण

वर्तमान में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विषयों पर जनता की रुचि में वृद्धि हो रही है, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल से संबंधित विषयों में, जैसे कि चैटजीपीटी [1]। यह एक यादृच्छिक विकास नहीं है: एआई यहाँ रहने के लिए है और इसके बड़े सामाजिक और आर्थिक परिणाम होंगे। यह ज्ञात है कि एआई एक आशीर्वाद हो सकता है, लेकिन यह एक अभिशाप में भी बदल सकता है। इसके संभावित खतरों को देखते हुए, कई एआई वैज्ञानिकों ने एआई विकास पर अपनी चिंता व्यक्त की है, जो मेरे विचार में, तकनोफोबिया की सीमा तक है। हालांकि, रक्षा के लिए कई तरीके हैं। पहला वैश्विक एआई नियमन है। हालांकि, वास्तविक रक्षा और आगे का रास्ता एक नए प्रकार के शिक्षित और सूचित नागरिकों का निर्माण है। यह लेख विशेष रूप से एआई और वैश्विक शैक्षिक प्रणाली के पुनर्गठन के बीच संबंध को संबोधित करता है, जो मेरे विचार में, आवश्यक है।

एआई मानवता की बढ़ती जटिलता के प्रति प्रतिक्रिया है, जो हमारे वैश्विक रूप से जुड़े समाज और हमारे द्वारा निर्मित और प्राकृतिक पर्यावरण में है। भौतिक और सामाजिक जटिलता की वृद्धि की प्रक्रिया गहरी और अस्थिर है। हमारा वर्तमान सूचना समाज (जहां डेटा बढ़ता है, लेकिन ज्ञान समय के साथ रैखिक रूप से बढ़ता है) तेजी से ज्ञान समाज (ज्ञान-प्रमुख) में परिवर्तित हो रहा है, जहां ज्ञान को बढ़ते हुए अपेक्षित है। एआई और ज्ञानी नागरिकों का निर्माण हमारी एकमात्र आशा है कि यह परिवर्तन सुचारू रूप से हो। मैं जानबूझकर “नागरिक मॉर्फोसिस” शब्द का उपयोग करता हूं, जो नागरिकों को शिक्षित करने की आवश्यकता पर जोर देता है, जो महत्वपूर्ण सोच, सटीक बहुस्तरीय संचार कौशल, कल्पना और भावनात्मक बुद्धिमत्ता से सुसज्जित हैं, जो आगे बढ़ने वाली प्रौद्योगिकी और आर्थिक संभावनाओं को समझने, अनुकूलन करने और अंततः हार्नेस करने में सक्षम होंगे। यह कोई संयोग नहीं है कि ऐसा स्तर की शिक्षा आज कई नौकरी पदों में अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मांगी जा रही है [2]।

यह आवश्यकता सभी शैक्षिक स्तरों और सभी सामाजिक वर्गों में प्रवेश करती है। एक समाज जो 1/3-2/3 में विभाजित है, जहां 1/3 आबादी वैज्ञानिक प्रगति को समझती और लाभान्वित होती है, जबकि शेष 2/3 पिछड़ जाती है, गरीबी और तकनोफोबिया से ग्रस्त है, यह स्थायी नहीं है, क्योंकि यह ज्ञान की प्रगति को वैश्विक स्तर पर सुनिश्चित नहीं कर सकता है। सभी लोगों को ज्ञान के लाभों का आनंद लेना चाहिए, जिसमें महिलाएं, अल्पसंख्यक और वैश्विक दक्षिण के लोग शामिल हैं। अन्यथा, हम एक विनाशकारी सामाजिक विस्फोट का सामना कर सकते हैं, जैसा कि मध्य युग के शुरुआती दौर में अन्य कारणों से हुआ था।

सौभाग्य से, एआई और सूचना विज्ञान के लिए आवश्यक मूल अवधारणाएं (जैसे डेटा समानता, क्लस्टरिंग, वर्गीकरण) सरल हैं और सभी शैक्षिक स्तरों पर सिखाई जा सकती हैं। यदि ठीक से सिखाया जाए, तो वे अनपढ़ लोगों द्वारा भी आसानी से समझे जा सकते हैं। यह अज्ञानता और एआई तकनोफोबिया का मुकाबला करने में बहुत मदद करेगा। ऐसी शैक्षिक प्रगति के लिए केवल राजनीतिक इच्छा और शैक्षिक पुनर्संरचना की आवश्यकता है, जो मुख्य रूप से गणित और सूचना विज्ञान पाठ्यक्रम को सभी शैक्षिक स्तरों पर पुनर्व्यवस्थित करने के लिए है। निश्चित रूप से, हम पहले से ही सभी विज्ञानों (包括 मानविकी) में गणित का आंशिक रूप से उपयोग देख रहे हैं, जो अपरिहार्य लगता है। यह निश्चित नहीं है कि यह व्यवहार्य है, दिए गए विज्ञान/इंजीनियरिंग और मानविकी के पारंपरिक पृथक्करण को देखते हुए। हालांकि, यह संभव हो सकता है, क्योंकि गणित के अलावा, क्लासिकल अध्ययन महत्वपूर्ण सोच और अभिव्यक्ति की सटीकता के विकास के लिए एक आदर्श उपकरण हैं। प्राकृतिक रूप से, ऐसे वातावरण में, निर्दोष ज्ञान स्मृति या शिक्षा के लिए कौशल की पेशकश का कोई स्थान नहीं है।

विश्वविद्यालय शिक्षा में, परिवर्तन अत्यधिक और बहुत जल्दी होंगे (अधिकांश)। मैं अपनी पुस्तक ‘एआई साइंस एंड सोसाइटी’ [2] में विस्तार से बताए गए कुछ प्रस्ताव प्रस्तुत करता हूं, जो अक्टूबर 2022 में प्रकाशित हुई थी, और मैं कहता हूं कि वे प्रेरक थे।

1. ‘सूचना विज्ञान और इंजीनियरिंग’ के स्कूलों का निर्माण, जिसमें विभाग हों:

• सूचना विज्ञान
• गणित
• कंप्यूटर इंजीनियरिंग
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता विज्ञान और इंजीनियरिंग
• इंटरनेट/वेब विज्ञान

ऐसे प्रयास पहले से ही अंतरराष्ट्रीय स्तर पर किए जा रहे हैं, जैसा कि चित्र 1 में देखा जा सकता है। हालांकि मांग से प्रेरित, ऐसे विकास का मूल कारण ‘सूचना’ (और ज्ञान) को एक स्वतंत्र वैज्ञानिक विषय के रूप में मान्यता देना है, जो पदार्थ (भौतिकी, रसायन विज्ञान), पर्यावरण (इंजीनियरिंग विज्ञान) और जीवन (स्वास्थ्य विज्ञान, जीव विज्ञान) के समान स्तर पर है। ऐसा लगता है कि कंप्यूटर विज्ञान (जिसे अन्य स्थानों पर सूचना विज्ञान कहा जाता है) पहले से ही अन्य विषयों की मातृ विज्ञान बन रहा है, जैसे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता विज्ञान और इंजीनियरिंग। ऐसा ही 19वीं शताब्दी में हुआ था: उस समय, भौतिकी और रसायन विज्ञान ने सभी इंजीनियरिंग विज्ञानों को जन्म दिया था।

चित्र 1: विश्वभर में एआई के स्नातक कार्यक्रमों की संख्या

2. कला और मानविकी स्कूलों में ‘माइंड और सामाजिक विज्ञान और इंजीनियरिंग’ विभागों का निर्माण (शायद एक अधिक उपयुक्त शब्द का उपयोग किया जा सकता है)। मुझे लगता है कि यह मेरा सबसे महत्वपूर्ण प्रस्ताव है। वर्तमान में, मानविकी पर एआई प्रगति का सबसे बड़ा दबाव है, जो तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकता है। वास्तव में, क्लासिकल विषयों (जैसे भाषाविज्ञान, समाजशास्त्र) का गणितीकरण काफी आगे बढ़ चुका है। ‘डिजिटल मानविकी’ विभागों का निर्माण एक अच्छा विकल्प हो सकता है। अन्यथा, मुझे लगता है कि एकमात्र विकल्प प्राकृतिक विज्ञान या इंजीनियरिंग स्कूलों में ‘भाषाई/भाषावैज्ञानिक इंजीनियरिंग’ या ‘सामाजिक इंजीनियरिंग’ विभागों का निर्माण है। एक इंजीनियर के रूप में प्रशिक्षित होने के बावजूद, मैं मानविकी स्कूलों के पतन को देखना नहीं चाहूंगा।

3. स्वास्थ्य विज्ञान स्कूलों में ‘जैव-विज्ञान और इंजीनियरिंग’ विभागों का निर्माण। मूल रूप से, यह जैव चिकित्सा इंजीनियरिंग विभागों का एक क्रांतिकारी विकास होगा, जिसमें नए विषय जैसे जेनेटिक इंजीनियरिंग और सिस्टम बायोलॉजी जोड़े जाएंगे।

4. सभी विषयों में गणित और कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रमों को अनिवार्य रूप से शामिल करना। बस, एक या दो (खराब) पाठ्यक्रम सांख्यिकी या प्रोग्रामिंग में वर्तमान आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते हैं।

उपरोक्त प्रस्तावों में से कुछ (न कि सभी) पहले से ही अंतरराष्ट्रीय स्तर पर सुझाए गए या लागू किए गए हैं। वैश्विक शैक्षिक प्रणाली की जड़ता को देखते हुए, मैं इतना निर्दोष नहीं हूं कि मुझे लगता है कि ऐसे विचारों को बिना प्रतिक्रिया के या रातोंरात लागू किया जा सकता है। हालांकि, इन प्रस्तावों (या इससे भी बेहतर) पर राजनीतिक स्तर पर और विश्वविद्यालयों के भीतर (वैज्ञानिक स्तर पर) चर्चा की जा सकती है, ताकि प्रत्येक देश ज्ञान समाज युग में प्रवेश कर सके जिसमें संभव हो सके उत्तम पूर्वापेक्षाएं हों।

संदर्भ

[1] Ioannis Pitas, “कृत्रिम बुद्धिमत्ता विज्ञान और समाज भाग ए: एआई विज्ञान और सूचना प्रौद्योगिकी की शुरुआत“, https://www.amazon.com/dp/9609156460?ref_=pe_3052080_397514860

[2] Ioannis Pitas, “कृत्रिम बुद्धिमत्ता विज्ञान और समाज भाग सी: एआई विज्ञान और समाज“, अमेज़ॅन/क्रिएटस्पेस, https://www.amazon.com/dp/9609156487?ref_=pe_3052080_397514860

अधिक पढ़ें

[PIT2023a] Ioannis Pitas, CVML शॉर्ट कोर्स, “एआई विज्ञान और इंजीनियरिंग और इसका समाज पर प्रभाव”, https://icarus.csd.auth.gr/introduction-to-ai-science-and-engineering-and-its-impact-on-the-society-and-the-environment/

[PIT2022] Ioannis Pitas, “एआई विज्ञान और इंजीनियरिंग: एक नई वैज्ञानिक अनुशासन?”, https://icarus.csd.auth.gr/chatgtp-in-education/

[PIT2023b] Ioannis Pitas, “चैटजीपीटी शिक्षा में”, http://icarus.csd.auth.gr/ai-science-and-engineering-a-new-scientific-discipline/

[PIT2023c] I. Pitas, “कृत्रिम बुद्धिमत्ता नया बाबेल टावर नहीं है। हमें तकनोफोबिया से सावधान रहना चाहिए”, यूरोन्यूज, 8/5/2023, https://www.euronews.com/2023/05/08/कृत्रिम बुद्धिमत्ता नया बाबेल टावर नहीं है- हमें तकनोफोबिया से सावधान रहना चाहिए