2025 में कुछ ही सप्ताह पहले, नवनिर्वाचित राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प ने अमेरिका में AI के बुनियादी ढांचे को मजबूत करने के लिए 500 बिलियन डॉलर के निवेश की घोषणा की। फिर, कुछ ही दिनों बाद, चीन ने, जिसे अब पश्चिम की महत्वाकांक्षी प्रगति के प्रतिकार के रूप में देखा जा रहा है, डीपसीक नामक एक 'लोकतांत्रिक' AI प्लेटफ़ॉर्म का अनावरण किया, जिसके बारे में विशेषज्ञों का कहना है कि यह अपने दायरे में बहुत अधिक साहसी है और अपने समकक्ष OpenAI की तुलना में कम खर्चीला है, जिसे तब तक अत्याधुनिक मॉडल माना जाता था।
जबकि इन दो दिग्गजों ने हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर बातचीत पर ज़्यादातर अपना दबदबा बनाए रखा है, यह कहा जाना चाहिए कि इस क्षेत्र में हज़ारों खिलाड़ी - बड़े और छोटे - हैं, जो संकेत देते हैं कि यह वास्तव में AI का वर्ष है।
लेकिन यह सब कहाँ से शुरू हुआ? मशीनों को उनके रूप से परे देखने और अंततः सोचने की यह प्यास। TNIE समय को पीछे ले जाता है ताकि AI की विनम्र शुरुआत को उसकी वर्तमान सर्वव्यापी स्थिति तक उजागर किया जा सके।
ट्यूरिंग के दिन और उसके बाद
हमारे सवाल का जवाब एलन ट्यूरिंग के पेपर के शांत तहों में छिपा है, जिसका शीर्षक है 'कंप्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस', जो 1950 में प्रकाशित हुआ था। इसमें, युवा ब्रिटिश कंप्यूटर वैज्ञानिक ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता की समस्या को संबोधित किया और एक प्रयोग प्रस्तावित किया जिसे ट्यूरिंग टेस्ट के रूप में जाना जाता है।
विचार यह था कि एक कंप्यूटर को 'सोचने वाला' कहा जा सकता है यदि कोई मानव पूछताछकर्ता बातचीत के माध्यम से इसे मानव से अलग नहीं बता सकता है। तब भी, 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता' शब्द अस्तित्व में नहीं था। जॉन मैकार्थी, एक सेवानिवृत्त स्टैनफोर्ड प्रोफेसर, इसका श्रेय लेते हैं।
मैकार्थी के अनुसार, जिन्हें अब AI के जनक के रूप में जाना जाता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता "बुद्धिमान मशीनें बनाने का विज्ञान और इंजीनियरिंग" है। राजगिरी कॉलेज में सहायक प्रोफेसर नीनू कुरियाकोस कहती हैं, "इस शब्द और निस्संदेह विचार ने बहुत रुचि पैदा की और इस क्षेत्र में अनुसंधान आसमान छू गया।"
वास्तव में, 1960 के दशक तक, अमेरिकी रक्षा विभाग भी AI से संबंधित विभिन्न अनुसंधानों को भारी मात्रा में वित्त पोषित कर रहा था।
वह कहती हैं, "शुरू में, प्रोजेक्ट गणितीय प्रमेयों, बीजगणित की समस्याओं और यहां तक कि शतरंज खेलने जैसी कम्प्यूटेशनल समस्याओं को हल करने पर केंद्रित थे।"
जबकि ये अकादमिक क्षेत्र के इर्द-गिर्द घूमते थे, एआई की व्यावसायिक क्षमता पहले से ही स्पष्ट थी। "80 के दशक में, MYCIN नामक एक एआई कार्यक्रम था जो संक्रमण के कारण की पहचान करने और दवाओं की सिफारिश करने के लिए एआई का उपयोग करता था। लेकिन आज हम जो मॉडल देख रहे हैं, उनके लिए विचार 90 के दशक में पैदा हुआ था जब मशीन लर्निंग की अवधारणा ने केंद्र में जगह बनाई थी," प्रोफेसर कहते हैं।
अगर मशीन लर्निंग उपलब्ध डेटा का उपयोग करके सिस्टम को सीखने और खुद को बेहतर बनाने में सक्षम बनाने के बारे में था, तो उसके बाद जो हुआ, यानी डीप लर्निंग, उसने मशीनों को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करना सीखा।
2015 में तेजी से आगे बढ़ते हुए हमने सैन फ्रांसिस्को स्थित ओपनएआई का आगमन देखा, जो आज एआई का पर्याय बन गया है। इसके संस्थापकों के अनुसार, उनका सुरक्षित आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) मॉडल एक "अत्यधिक स्वायत्त प्रणाली है जो आर्थिक रूप से सबसे मूल्यवान काम में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन करती है"।
सर्वव्यापी, हाँ! ख़तरा? शायद नहीं
और फिर आज, 10 साल बाद, जब AI हमारे रोज़मर्रा के जीवन का एक अपरिहार्य हिस्सा बन गया है। एक हालिया अध्ययन के अनुसार, वयस्क अपने दैनिक कार्यों में से 70 प्रतिशत में AI का उपयोग करते हैं, या तो जानबूझकर या अनजाने में।
"इससे कोई बच नहीं सकता। AI हर जगह, हर जगह है। सुबह के लिए आपके द्वारा सेट किए गए अलार्म से लेकर आपके स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म में शैली की पसंद तक," नीनू कहती हैं।
बेशक, यह केवल एक अति सरलीकरण है। यह बहुत कुछ में है... स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, बैंकिंग, कृषि, इंटीरियर डिज़ाइन, आदि। फिर, इसका एक अंडरबेली भी है, जो उतना ही आकर्षक है जितना कि चिंताजनक। वर्चुअल गर्लफ्रेंड शायद इस मिश्रण में सबसे हल्की है।
यह अप्राकृतिक कौशल निश्चित रूप से पीड़ा को भी जन्म देगा - क्या मशीनों के कार्यस्थलों पर हावी होने के बाद मनुष्यों के लिए कोई जगह होगी।
एक एमएनसी में टेक लीड माधवन एन जी कहते हैं, "ठीक है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इसकी संबद्ध तकनीकें निश्चित रूप से कई उद्योगों में मानवीय भागीदारी को काफी कम कर देंगी।"
लेकिन यह कुछ समय से बन रहा है, वे बताते हैं। "सॉफ़्टवेयर के क्षेत्र में विभिन्न कार्य जिनमें डेटा विश्लेषण की आवश्यकता होती है जैसे निगरानी और अलर्ट, उनमें कम मैन्युअल हस्तक्षेप होता है। स्वचालन ने इस क्षेत्र को बदल दिया है," वे कहते हैं।
आज, कोई भी सॉफ़्टवेयर विकसित कर सकता है, इसके लिए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस बना सकता है और यहाँ तक कि AI का उपयोग करके इसे तैनात भी कर सकता है। "तो हाँ, इसका मतलब है कि आगे चलकर काफी कम जनशक्ति होगी। लेकिन AI ने लोगों के लिए खुद को बेहतर बनाना और नए क्षेत्रों में जाना भी आसान बना दिया है," माधवन कहते हैं।
इस सब में भारत का स्थान
- इस सप्ताह की शुरुआत में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में दुनिया भर में हो रहे विकास को ध्यान में रखते हुए, भारत ने भी शिक्षा के लिए एआई में उत्कृष्टता केंद्र स्थापित करने के लिए 500 करोड़ रुपये निवेश करने की योजना की घोषणा की।