ब्रेन मशीन इंटरफेस का भविष्य: सहजीवी बुद्धिमत्ता बनाम मानव बुद्धिमत्ता

हम यह पता लगाएंगे कि ब्रेन मशीन इंटरफेस (BMI) के माध्यम से इंटेलिजेंस एम्प्लिफिकेशन क्या है, यह क्यों महत्वपूर्ण है, और क्यों भविष्य में उन मनुष्यों के बीच एक विभाजन हो सकता है जो असंवर्धित रहते हैं, और उन मनुष्यों के बीच जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के साथ एक सहक्रियात्मक सहजीवन बनाकर अपनी बुद्धिमत्ता को बढ़ाना चुनते हैं। जो मनुष्य BMI से जुड़ेंगे, उन्हें बढ़ी हुई संज्ञानात्मक क्षमता, और कार्यस्थल तथा उसके बाहर भी बढ़ी हुई उत्पादकता प्राप्त होगी।

इंटेलिजेंस एम्प्लिफिकेशन क्या है?

इंटेलिजेंस एम्प्लिफिकेशन की अवधारणा सबसे पहले विलियम रॉस एश्बी द्वारा अपनी अभूतपूर्व पुस्तक Introduction to Cybernetics में प्रस्तुत की गई थी। यह शब्द तब विकसित होकर वह बन गया जिसे हम अब ऑगमेंटेड इंटेलिजेंस के रूप में पहचानते हैं, जो मशीन लर्निंग का एक उपखंड है जिसे सर्वप्रथम AI की सहायता से मानव बुद्धिमत्ता को बढ़ाने और सुधारने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस अवधारणा का उद्देश्य मानव निर्णय लेने और निर्णयों की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए मनुष्यों द्वारा सूचना तक त्वरित पहुंच, दोनों में सुधार करना है। यहीं पर ऑगमेंटेड इंटेलिजेंस का वर्तमान अर्थ समाप्त होता है, यह एक AI है जो मनुष्यों को क्रियाशील डेटा के साथ सहायता करने के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग का उपयोग करता है, लेकिन कोई वास्तविक समय का सहजीवी संबंध नहीं है। यहीं पर BMI चित्र में प्रवेश करते हैं, वे मानव संज्ञान में वृद्धि को आज के ऑगमेंटेड इंटेलिजेंस के संस्करण से कहीं आगे तक संभव बनाएंगे। कंप्यूटर, स्मार्टफोन या अन्य उपकरणों के माध्यम से डेटा तक हमारी वर्तमान पहुंच के विपरीत, एक BMI को मूल रूप से इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि इंटरनेट, और इंटरनेट तक पहुंच सक्षम करने वाले AI को बिना किसी बाहरी उपकरण के एक्सेस किया जा सके। BMI को मानव मस्तिष्क के अंदर प्रत्यारोपित किया जाएगा, और यह स्वाभाविक रूप से मानव मन का विस्तार बन जाता है। दूसरे शब्दों में, स्मृति पर निर्भर रहने, या किसी किताब को खोलने, या किसी वेबसाइट पर जाने के बजाय, एक संवर्धित मानव के पास इंटरनेट पर संग्रहीत सभी सूचनाओं तक पहुंच हो सकती है, और एक उन्नत AI प्रासंगिक डेटा बिंदुओं को मानव मस्तिष्क तक पहुंचा सकता है, जिससे मानव पूर्ण नियंत्रण में रह सके। यदि आपके साथ कभी ऐसा क्षण आया हो जब आप कोई विशिष्ट स्मृति याद नहीं कर पा रहे हों, या कोई विशिष्ट तिथि याद नहीं कर पा रहे हों, तो यह एक निराशाजनक अनुभव होता है। ऑगमेंटेड इंटेलिजेंस के साथ, AI सिस्टम के आपके जैविक स्मृति भंडार के विस्तार बन जाने के कारण आपके पास पूर्ण स्मरण शक्ति हो सकती है। इस प्रकार के इंटेलिजेंस एम्प्लिफिकेशन को “Man-Computer Symbiosis” में और अधिक खोजा गया, जो 1960 में J.C.R. लिक्लाइडर द्वारा प्रकाशित एक विश्लेषणात्मक शोध पत्र है। यह प्रबुद्ध करने वाला पेपर इस बात का एक प्रारंभिक विवरण प्रस्तुत करता है कि कैसे मनुष्यों को AI के साथ एक सहजीवी संबंध बनाकर उसे नियंत्रित करना सीखना चाहिए। जैसा कि J.C.R. लिक्लाइडर ने कहा, “पूर्वनिर्धारित प्रोग्रामों पर अनम्य निर्भरता के बिना जटिल परिस्थितियों को नियंत्रित करने और निर्णय लेने में पुरुषों और कंप्यूटरों को सहयोग करने में सक्षम बनाना”। मशीन लर्निंग वह गुप्त सॉस है जो यह सुनिश्चित करती है कि एक कंप्यूटर निश्चित रूप से पूर्वनिर्धारित नहीं है, फिर भी यह अभी तक इस मुद्दे का समाधान नहीं करती है कि हम इस सहजीवन तक कैसे पहुंच सकते हैं। J.C.R. लिक्लाइडर ने इस टिप्पणी के साथ जारी रखा, “आशा यह है कि, बहुत से वर्षों में नहीं, मानव मस्तिष्क और कंप्यूटिंग मशीनें बहुत कसकर जुड़ जाएंगी, और परिणामी साझेदारी ऐसा सोचेगी जैसा किसी मानव मस्तिष्क ने कभी नहीं सोचा और डेटा को उस तरीके से प्रोसेस करेगी जिस तरह से आज हम जानते हैं कि सूचना-संसाधन मशीनें नहीं करती हैं।” इसके क्रियान्वयन का एक प्रारंभिक उदाहरण शतरंज की दुनिया में देखा जा सकता है। जबकि अधिकांश लोग 1997 में गैरी कास्पारोव की IBM कंप्यूटर डीप ब्लू से हार से परिचित हैं, एक नया और अधिक रोचक विकास है। जबकि हम दशकों से जानते हैं कि एक उन्नत AI सिस्टम किसी भी शतरंज खिलाड़ी को आसानी से हरा सकता है, अधिक दिलचस्प यह है कि हाल के विकास जिसमें एक AI को एक मानव और AI टीम द्वारा हराया जा सकता है। इस सहकारी वातावरण में टीम कार्यों को विभाजित करती है, AI बड़े पैमाने पर गणना, पैटर्न पहचान और आगे की सोच का भारी काम करती है। मानव मानवीय अंतर्ज्ञान का लाभ उठाकर, और बोर्ड के दशकों के अध्ययन से मूल्य जोड़ता है। जबकि वर्तमान में मानव और AI टीम एक AI को हरा सकती है, यह अज्ञात है कि क्या इस प्रकार की जीत आगे बढ़ते हुए स्थिर रहेगी। फिर भी, यह एक गंभीर संकेतक है कि यदि मनुष्य अनिवार्य रूप से अपने मन के विस्तार वाले AI से ठीक से संवाद, समन्वय और नियंत्रण करने में सक्षम हों, तो आज मनुष्यों द्वारा, या स्टैंडअलोन AI प्रोग्रामों द्वारा नहीं निपटे जा सकने वाली प्रमुख समस्याओं को दोनों के मिलन द्वारा संभाला जा सकता है। J.C.R. लिक्लाइडर की अंतिम टिप्पणियों में से एक स्पष्ट रूप से मानव मस्तिष्क के भीतर वास्तविक समय AI संचार को सक्षम करने में सक्षम BMI डिजाइन करने के महत्व को रेखांकित करती है। “दूसरा मुख्य उद्देश्य निकट से संबंधित है। यह कंप्यूटिंग मशीनों को उन सोच प्रक्रियाओं में प्रभावी ढंग से लाना है जो “वास्तविक समय” में चलनी चाहिए, ऐसा समय जो बहुत तेजी से चलता है जो कंप्यूटरों को पारंपरिक तरीकों से उपयोग करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, इस तरह के शेड्यूल पर कंप्यूटर की सहायता से युद्ध का निर्देशन करने की कोशिश करने की कल्पना करें। आप आज अपनी समस्या तैयार करते हैं। कल आप एक प्रोग्रामर के साथ बिताते हैं। अगले सप्ताह कंप्यूटर आपके प्रोग्राम को असेंबल करने में 5 मिनट और आपकी समस्या के उत्तर की गणना करने में 47 सेकंड व्यतीत करता है। आपको 20 फीट लंबा कागज का एक पत्रक मिलता है, संख्याओं से भरा हुआ, जो एक अंतिम समाधान प्रदान करने के बजाय, केवल एक रणनीति का सुझाव देता है जिसे सिमुलेशन द्वारा खोजा जाना चाहिए। जाहिर है, युद्ध अपनी योजना के दूसरे चरण की शुरुआत से पहले ही समाप्त हो जाएगा। कंप्यूटर के साथ उसी तरह बातचीत में सोचने के लिए जैसे आप एक सहयोगी के साथ सोचते हैं जिसकी क्षमता आपकी अपनी क्षमता को पूरक करती है मनुष्य और मशीन के बीच बहुत कसा हुआ युग्मन आवश्यक होगा जैसा कि उदाहरण द्वारा सुझाया गया है और जो आज संभव है।”

इंटेलिजेंस एम्प्लिफिकेशन कैसे काम करता है?

BMI के माध्यम से इंटेलिजेंस एम्प्लिफिकेशन अभी भी अपने प्रारंभिक दिनों में है और एक कार्य प्रगति पर है। यह समझना चाहिए कि मानव मस्तिष्क प्रतीकवाद को समझने और डेटा के बीच संबंध बनाने के लिए पैटर्न पहचान का लाभ उठाता है। उदाहरण के लिए, यदि आप एक विशिष्ट क्रम में संरचित रेखाएं देखते हैं जैसे कि अक्षर A, तो आप प्रतीक A को पहचान सकते हैं। वहां से जब आप APPLE शब्द पढ़ते हैं तो अक्षर आपके मस्तिष्क में एक पैटर्न बना सकता है। फिर आप अतिरिक्त पैटर्न पहचान सकते हैं जब आप पढ़ते हैं कि AN APPLE FELL FROM A TREE। मानव मस्तिष्क अक्षरों से, शब्दों से, वाक्यों से, पैराग्राफ से, अध्यायों से, और फिर पुस्तकों और उससे आगे तक संबंध बनाना जारी रखता है। समस्या यह है कि मानव मस्तिष्क में पूर्ण स्मरण शक्ति नहीं होती है, और यह अपूर्ण प्रणाली पैटर्न पहचान प्रणालियों को विफल कर देती है। कल्पना कीजिए कि क्या होगा यदि आप एक पूरी किताब पढ़ सकते हैं और एक AI सिस्टम उन पैटर्न पहचानों को बना सकता है जो तत्काल पूर्ण स्मरण शक्ति प्रदान करने के लिए आवश्यक हैं। यह मानव की निबंध पर काम करने, उस जानकारी पर निर्भर उत्पादों या सेवाओं को बनाने, या बस स्मृति में किसी भी चूक के बिना एक बुद्धिमान बातचीत करने की क्षमता को बढ़ाएगा। अन्य मामलों में बातचीत के दौरान मानव मस्तिष्क तत्काल इंटरनेट से जुड़ सकता है ताकि वास्तविक समय में सूचना का पता लगाया जा सके, और उस सूचना को वितरित या संप्रेषित किया ज