क्या मशीनें आत्म-जागरूक हो सकती हैं?

सिडनी: एक मशीन बनाने के लिए यह जानना जरूरी है कि उसके पुर्जे क्या हैं और वे एक साथ कैसे फिट होते हैं. मशीन को समझने के लिए, यह जानना आवश्यक है कि प्रत्येक भाग क्या करता है और यह अपने कार्य में कैसे योगदान देता है। दूसरे शब्दों में, किसी को "यांत्रिकी" की व्याख्या करने में सक्षम होना चाहिए कि यह कैसे काम करता है। तंत्र नामक एक दार्शनिक दृष्टिकोण के अनुसार, मनुष्य यकीनन एक प्रकार की मशीन है - और दुनिया को सोचने, बोलने और समझने की हमारी क्षमता एक यांत्रिक प्रक्रिया का परिणाम है जिसे हम समझ नहीं पाते हैं।

खुद को बेहतर ढंग से समझने के लिए, हम ऐसी मशीनें बनाने की कोशिश कर सकते हैं जो हमारी क्षमताओं की नकल करें। ऐसा करने पर, हमें उन मशीनों की यांत्रिक समझ होगी। और जितना अधिक हमारा व्यवहार मशीन प्रदर्शित करती है, उतना ही हम अपने मन की यंत्रवत व्याख्या करने के करीब होंगे। यही बात एआई को दार्शनिक दृष्टिकोण से दिलचस्प बनाती है। GPT4 और Midjourney जैसे उन्नत मॉडल अब मानवीय बातचीत की नकल कर सकते हैं, पेशेवर परीक्षा पास कर सकते हैं और केवल कुछ शब्दों के साथ सुंदर चित्र बना सकते हैं।

फिर भी, सभी प्रगति के लिए, अनुत्तरित प्रश्न हैं। हम किसी चीज़ को आत्म-जागरूक या जागरूक कैसे बना सकते हैं कि दूसरे जागरूक हैं? पहचान क्या है? मतलब क्या है? हालांकि इन चीजों के कई प्रतिस्पर्धी दार्शनिक विवरण हैं, लेकिन उन सभी ने यांत्रिक व्याख्या का विरोध किया है। स्टॉकहोम में आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस में 16वें वार्षिक सम्मेलन के लिए स्वीकृत पत्रों के एक क्रम में, मैं इन घटनाओं के लिए एक यंत्रवत व्याख्या प्रस्तुत करता हूं।

मेरे कागजात दिए गए कार्य के लिए बुद्धि की ऊपरी सीमा का वर्णन करते हैं, और इसे प्राप्त करने वाली मशीन बनाने के लिए क्या आवश्यक है। मैंने इस विचार को बेनेट का रेज़र नाम दिया, जो गैर-तकनीकी शब्दों में है कि "स्पष्टीकरण आवश्यक से अधिक विशिष्ट नहीं होना चाहिए"। यह ओखम के रेज़र (और उसके गणितीय विवरण) की लोकप्रिय व्याख्या से अलग है, जो सरल व्याख्याओं के लिए एक प्राथमिकता है। अंतर सूक्ष्म है, लेकिन महत्वपूर्ण है। एक प्रयोग में यह तुलना करने के लिए कि सरल गणित सीखने के लिए एआई सिस्टम को कितने डेटा की आवश्यकता है, कम विशिष्ट स्पष्टीकरणों को प्राथमिकता देने वाले एआई ने सरल स्पष्टीकरणों को 500 प्रतिशत तक पसंद किया। इस खोज के निहितार्थों की खोज ने मुझे अर्थ की एक यांत्रिक व्याख्या के लिए प्रेरित किया - जिसे "ग्रिसियन प्रैगमैटिक्स" कहा जाता है।

एक समुदाय में बुद्धिमान होने का अर्थ है दूसरों के इरादों का अनुमान लगाने में सक्षम होना, जो उनकी भावनाओं और प्राथमिकताओं से उत्पन्न होता है। यदि किसी मशीन को किसी ऐसे कार्य के लिए बुद्धिमत्ता की ऊपरी सीमा प्राप्त करनी होती है जो मानव के साथ बातचीत पर निर्भर करता है, तो उसे भी इरादे का सही अनुमान लगाना होगा। और अगर कोई मशीन घटनाओं और उसके साथ होने वाले अनुभवों के इरादे को बता सकती है, तो इससे पहचान का सवाल उठता है और खुद को और दूसरों को जागरूक होने का क्या मतलब है। जब बारिश होती है तो मैं जॉन को रेनकोट पहने देखता हूं। अगर मैं जॉन को धूप वाले दिन रेनकोट पहनने के लिए मजबूर कर दूं, तो क्या इससे बारिश होगी? बिल्कुल नहीं! मनुष्य के लिए, यह स्पष्ट है। लेकिन एक मशीन को सिखाने के लिए कारण और प्रभाव की सूक्ष्मता अधिक कठिन होती है (रुचि रखने वाले पाठक यहूदिया पर्ल और डाना मैकेंज़ी द्वारा द बुक ऑफ व्हाई की जांच कर सकते हैं)।

इन चीजों के बारे में तर्क करने के लिए, एक मशीन को यह सीखने की जरूरत है कि "मैंने इसे घटित किया" "मैंने इसे होते देखा" से अलग है। यदि कोई मशीन सीखती है "मैं इसे घटित करता हूं", तो उसे "मैं" (स्वयं के लिए एक पहचान) और "यह" की अवधारणाओं का निर्माण करना चाहिए। मंशा का अनुमान लगाने, कारण और प्रभाव जानने और अमूर्त पहचान बनाने की क्षमताएं सभी जुड़ी हुई हैं। एक मशीन जो किसी कार्य के लिए बुद्धिमत्ता की ऊपरी सीमा प्राप्त करती है, उसे इन सभी क्षमताओं का प्रदर्शन करना चाहिए। यह मशीन सिर्फ अपने लिए नहीं, बल्कि हर वस्तु के हर पहलू के लिए एक पहचान बनाती है जो कार्य को पूरा करने की उसकी क्षमता में मदद या बाधा डालती है। इसके बाद यह भविष्यवाणी करने के लिए आधार रेखा के रूप में अपनी प्राथमिकताओं का उपयोग कर सकता है कि दूसरे क्या कर सकते हैं।

यह उसी तरह है जैसे मनुष्य गैर-मानव जानवरों के इरादे का आरोप लगाते हैं। मानव-समान इरादे के लिए मानव-समान अनुभवों और भावनाओं की आवश्यकता होगी, जो इंजीनियर के लिए एक कठिन बात है। इसके अलावा, हम आसानी से मानव चेतना की पूर्ण समृद्धि का परीक्षण नहीं कर सकते। चेतना एक व्यापक और अस्पष्ट अवधारणा है जिसमें ऊपर के अधिक संकीर्ण दावों को शामिल किया गया है - लेकिन इससे अलग होना चाहिए। मैंने चेतना के पहलुओं की एक यंत्रवत् व्याख्या प्रदान की है - लेकिन यह अकेले चेतना की पूर्ण समृद्धि पर कब्जा नहीं करता है जैसा कि मनुष्य इसे अनुभव करते हैं। यह केवल शुरुआत है, और भविष्य के शोध को इन तर्कों पर विस्तार करने की आवश्यकता होगी।

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