हेक्टर लेवेक विकी का दावा है कि उनका कंप्यूटर गूंगा है। और आपका भी। सिरी और Google आवाज खोज तैयार प्रस्तावों को समझने में सक्षम हैं। उदाहरण के लिए, "क्या फिल्मों को 7 बजे के आसपास दिखाया जाएगा?" लेकिन इस सवाल के बारे में क्या "एक मगरमच्छ सौ मीटर की बाधा दौड़ सकता है?" लेकिन कोई भी वयस्क इसका जवाब पा सकता है (नहीं। मगरमच्छ बाधा दौड़ में भाग नहीं ले सकते)। लेकिन अगर आप इस प्रश्न को Google में दर्ज करने का प्रयास करते हैं, तो आपको फ्लोरिडा गेटर्स एथलेटिक्स टीम के बारे में जानकारी मिल जाएगी। अन्य खोज इंजन, जैसे कि वुल्फ्राम अल्फा, भी इस प्रश्न का उत्तर खोजने में सक्षम नहीं हैं। वॉटसन, जो कंप्यूटर सिस्टम है, जो खतरे में है! क्विज़, बेहतर प्रदर्शन करने की संभावना नहीं है।
हाल ही में
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विकी पर अंतर्राष्ट्रीय संयुक्त सम्मेलन में प्रस्तुत किए गए एक भयावह
लेख में , टोरंटो विश्वविद्यालय के एक वैज्ञानिक, लेवेक, जो इन मुद्दों से निपटते हैं, ने एआई के विकास में शामिल सभी को चौंका दिया। उन्होंने तर्क दिया कि सहयोगियों ने "कृत्रिम बुद्धि" शब्द में "खुफिया" शब्द के बारे में भूल गए थे।
लेवेक ने प्रसिद्ध
ट्यूरिंग टेस्ट की आलोचना शुरू की, जिसमें प्रश्नों और उत्तरों की एक श्रृंखला के माध्यम से एक व्यक्ति एक कार को एक जीवित वार्ताकार से अलग करने की कोशिश करता है। यह माना जाता है कि अगर कोई कंप्यूटर ट्यूरिंग टेस्ट पास कर सकता है, तो हम आत्मविश्वास से यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि मशीन में बुद्धिमत्ता है। लेकिन लेवेक का दावा है कि ट्यूरिंग परीक्षण व्यावहारिक रूप से बेकार है, क्योंकि यह एक सरल खेल है। हर साल, कई बोट्स
लोबेनर पुरस्कार के लिए प्रतियोगिताओं में रहते हैं। लेकिन विजेताओं को वास्तव में बौद्धिक नहीं कहा जा सकता है; वे सभी प्रकार की चालों का सहारा लेते हैं और अनिवार्य रूप से धोखे में रहते हैं। यदि कोई व्यक्ति बॉट से पूछता है कि "आपकी ऊंचाई क्या है?" तो ट्यूरिंग टेस्ट पास करने के लिए सिस्टम को कल्पना करने के लिए मजबूर किया जाएगा। व्यवहार में, यह पता चला कि विजेता बॉट भी अक्सर घमंड करते हैं और बुद्धिमान कहलाने के लिए गुमराह करने की कोशिश करते हैं। एक कार्यक्रम ने विरोधाभास होने का नाटक किया; दूसरों ने एकल-पंक्ति वाक्यांशों के साथ वार्ताकार को ट्रोल करने में खुद को अच्छी तरह से दिखाया। यह बहुत प्रतीकात्मक है कि कार्यक्रम ट्यूरिंग टेस्ट को पास करने के प्रयासों में सभी प्रकार की चाल और घोटालों का सहारा लेते हैं। एआई का असली उद्देश्य बुद्धि का निर्माण करना है, न कि एक एकल परीक्षा पास करने के लिए एक कार्यक्रम बनाना।
प्रवाह को सही दिशा में निर्देशित करने की कोशिश कर रहा है, लेवेक एआई के परीक्षण के क्षेत्र में शोधकर्ताओं को बहुत अधिक जटिल प्रदान करता है। परीक्षण उस काम पर आधारित है जो उन्होंने लीओरा मोर्गनस्टर्न और अर्नेस्ट डेविस के साथ किया था। साथ में, उन्होंने
ग्रेप स्कीम नामक प्रश्नों का एक समूह विकसित किया, जिसका नाम
टेरी विनोग्रैड विकी के नाम पर रखा गया, जो स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अग्रणी थे। सत्तर के दशक की शुरुआत में, अंगूर ने एक मशीन बनाने का सवाल पूछा जो निम्नलिखित प्रश्न का उत्तर देने में सक्षम होगी:
शहर के अधिकारियों ने दुष्ट प्रदर्शनकारियों को अनुमति देने से इनकार कर दिया क्योंकि वे हिंसा से डरते थे। हिंसा से कौन डरता है?
a) शहर के प्रबंधक
ख) बुराई प्रदर्शनकारी
लेवेक, डेविस और मॉर्गनस्टर्न ने समान कार्यों का एक सेट विकसित किया है जो एक उचित व्यक्ति के लिए सरल लगता है, लेकिन मशीनों के लिए बहुत मुश्किल है जो केवल Google कर सकते हैं। उनमें से कुछ को Google की मदद से हल करना मुश्किल है, क्योंकि प्रश्न में काल्पनिक लोग शामिल हैं, जिनकी परिभाषा में, खोज इंजन में कुछ लिंक हैं:
जोआना ने निश्चित रूप से सुजैन को मदद के लिए धन्यवाद दिया जो उसने उसे प्रदान की थी। किसने मदद की?
क) जोना
b) सुसन्ना
(कार्य को जटिल करने के लिए, आप "प्राप्त" को "प्राप्त" से बदल सकते हैं)
आप उन वेब पेजों पर भरोसा कर सकते हैं जिन पर जोआना या सुज़ाना नाम का व्यक्ति किसी की मदद करता है। इसलिए, इस तरह के सवाल का जवाब मानव भाषा की जटिलताओं और सामाजिक संपर्क की प्रकृति की बहुत गहरी समझ की आवश्यकता है।
अन्य प्रश्न Google के लिए उसी कारण से कठिन हैं कि क्यों मगरमच्छ का प्रश्न खोजना मुश्किल है: मगरमच्छ असली हैं, लेकिन प्रश्न में दिखाई देने वाला विशिष्ट तथ्य लोगों द्वारा शायद ही कभी चर्चा की जाती है। उदाहरण के लिए:
एक बड़ी गेंद ने तालिका में एक छेद बनाया क्योंकि यह फोम से बना था। पॉलीस्टाइनिन से क्या बना था? (एक वैकल्पिक सूत्रीकरण में, फोम को लोहे से बदल दिया जाता है)
a) बड़ी गेंद
बी) तालिका
सैम ने एक राम के साथ एक चरवाहे की तस्वीर खींचने की कोशिश की, लेकिन अंत में वह एक गोल्फ खिलाड़ी की तरह निकला। एक गोल्फ खिलाड़ी की तरह कौन निकला?
क) चरवाहा
b) राम
ये उदाहरण, जो एक भाषाई घटना से निकटता से संबंधित हैं, जिसे
अनाफोरा कहा जाता है (एक ऐसी घटना जहां कुछ अभिव्यक्ति उसी इकाई को दर्शाती है, जो पहले पाठ में सामने आई कुछ अन्य अभिव्यक्ति के समान है), मुश्किल हैं क्योंकि उन्हें सामान्य ज्ञान की आवश्यकता होती है - जो अभी भी मशीनों के लिए सुलभ नहीं है - और क्योंकि उनमें ऐसी चीजें हैं जिनका लोग अक्सर वेब पेजों पर उल्लेख नहीं करते हैं, और इसलिए ये तथ्य विशाल डेटाबेस में नहीं आते हैं।
दूसरे शब्दों में, ये ऐसे उदाहरण हैं जो मुझे हेवी टेल्स समस्या कहते हैं: आम प्रश्नों का उत्तर अक्सर वेब पर दिया जा सकता है, लेकिन दुर्लभ प्रश्न पूरे वेब को इसके बिग डेटा सिस्टम से चकरा देते हैं। अधिकांश एआई कार्यक्रम मुसीबत में पड़ जाते हैं यदि वे जो खोज रहे हैं वह वेब पृष्ठों पर सटीक उद्धरण के रूप में प्रकट नहीं होता है। यह आंशिक रूप से
वाटसन की सबसे प्रसिद्ध गलती के कारणों में से एक है - संयुक्त राज्य अमेरिका में एक ही नाम के शहर के साथ कनाडा के टोरंटो शहर को भ्रमित करने के लिए।
एक समान समस्या दो कारणों से छवि खोज में उत्पन्न होती है: कई दुर्लभ चित्र हैं, कई दुर्लभ चित्र कैप्शन हैं। कैप्शन के साथ लाखों तस्वीरें हैं "बिल्ली"; लेकिन Google खोज "चॉकलेट सिगरेट के साथ स्कूबा गोताखोर" (सिगार, चित्रित सुंदरियों, समुद्र तटों और चॉकलेट केक के चित्रों के टन) क्वेरी के लिए लगभग कुछ भी प्रासंगिक नहीं दिखाएगा। उसी समय, कोई भी आसानी से सही स्कूबा गोताखोर की एक काल्पनिक तस्वीर बना सकता है। या क्वेरी "दाएं हाथ के आदमी" ले लो। वेब पर दाहिने हाथ के लोगों के बहुत सारे चित्र हैं जो अपने दाहिने हाथ से कुछ कर रहे हैं (उदाहरण के लिए, बेसबॉल फेंकना)। कोई भी व्यक्ति फोटो संग्रह से ऐसी तस्वीरों को जल्दी से निकाल सकता है। लेकिन बहुत कम ऐसी तस्वीरों पर "दाएं हाथ" ("दाएं हाथ के आदमी") शब्द के साथ हस्ताक्षर किए जाते हैं। शब्द "राइट-हैंडर" के लिए एक खोज पहाड़ के लिए खेल सितारों, जिराफ, गोल्फ क्लब, किचेन और कॉफी मग के चित्रों की एक बड़ी मात्रा देता है। कुछ प्रासंगिक हैं, लेकिन अधिकांश नहीं हैं।
लेवेक ने अपनी सबसे महत्वपूर्ण टिप्पणी को रिपोर्ट के अंत में बचाया। उनकी चिंता यह नहीं है कि आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस तरह की समस्या को हल नहीं कर सकती है, बल्कि यह कि आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उनके बारे में पूरी तरह से भूल चुकी है। लेवेक के दृष्टिकोण से, AI का विकास "बदलती चांदी की गोलियों" के जाल में गिर गया और लगातार अगली बड़ी सफलता की तलाश में है, चाहे वह
विशेषज्ञ प्रणाली हो या बिगडेटा, लेकिन सभी बमुश्किल ध्यान देने योग्य और गहन ज्ञान है जो हर सामान्य व्यक्ति का कभी भी सावधानीपूर्वक विश्लेषण नहीं किया गया है। यह एक विशाल कार्य है - "एक सड़क बिछाने के बजाय एक पहाड़ को कम करने की तरह," लेवेक लिखते हैं। लेकिन यह वही है जो शोधकर्ताओं को करने की आवश्यकता है।
नीचे की पंक्ति में, लेवेक ने अपने सहयोगियों से गुमराह होने से रोकने का आग्रह किया। वह कहता है: "यह निर्धारित करने से बहुत कुछ हासिल होता है कि वास्तव में हमारे शोध के दायरे में क्या नहीं आता है, और स्वीकार करते हैं कि अन्य दृष्टिकोणों की आवश्यकता हो सकती है।" दूसरे शब्दों में, मानव मन की पूर्ण जटिलता को महसूस किए बिना, मानव बुद्धि के साथ प्रतिस्पर्धा करने की कोशिश करना, एक मगरमच्छ को सौ मीटर की बाधा दौड़ करने के लिए कहने जैसा है।
अनुवादक से
मुझे आधुनिक सिरी और Google के लेवेक के महत्वपूर्ण दृष्टिकोण में दिलचस्पी थी। बुद्धिमान खोज इंजन ने उस प्रश्न का अनुकरण करना सीख लिया है जो उपयोगकर्ता पूछते हैं। लेकिन वे अभी भी एआई से असीम रूप से दूर हैं जिसके बारे में वे फिल्में बनाते हैं और किताबें लिखते हैं।