उपहासपूर्ण कल्पनाओं से वास्तविकता तक: कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सेवा रोबोट अपने आलोचकों से आगे कैसे निकल गए
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प्रकाशित तिथि: 15 अक्टूबर, 2025 / अद्यतन तिथि: 15 अक्टूबर, 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein
उपहासपूर्ण कल्पनाओं से वास्तविकता तक: कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सेवा रोबोट अपने आलोचकों से आगे क्यों निकल गए - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल
जब असंभव सामान्य हो जाता है: सभी प्रौद्योगिकी संशयवादियों के लिए एक चेतावनी
उत्साह और तिरस्कार के बीच - समय के माध्यम से एक तकनीकी यात्रा
तकनीकी नवाचारों का इतिहास अक्सर एक पूर्वानुमेय पैटर्न का अनुसरण करता है: अतिशयोक्तिपूर्ण उत्साह के एक दौर के बाद अनिवार्य रूप से निराशा और तिरस्कार का दौर आता है, और उसके बाद तकनीक अंततः चुपचाप रोज़मर्रा की ज़िंदगी पर कब्ज़ा कर लेती है। यह घटना विशेष रूप से तकनीकी के दो क्षेत्रों में स्पष्ट रूप से देखी जा सकती है जिन्हें अब 21वीं सदी की प्रमुख तकनीकें माना जाता है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सेवा रोबोट।
1980 के दशक के अंत में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान अपने इतिहास के सबसे गहरे संकटों में से एक में फँस गया। तथाकथित दूसरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता शीत ऋतु शुरू हो गई थी, अनुसंधान निधि में कटौती की गई थी, और कई विशेषज्ञों ने सोचने वाली मशीनों की परिकल्पना को विफल घोषित कर दिया था। दो दशक बाद, सेवा रोबोटों का भी यही हश्र हुआ: हालाँकि सहस्राब्दी के आरंभ में कुशल श्रमिकों की कमी सामाजिक रूप से प्रासंगिक मुद्दा नहीं थी, सेवा क्षेत्र के लिए रोबोटों को महँगे हथकंडे और अवास्तविक विज्ञान कथाएँ बताकर खारिज कर दिया गया।
यह विश्लेषण दोनों प्रौद्योगिकियों के समानांतर विकास पथों की जाँच करता है और उन तंत्रों को उजागर करता है जो क्रांतिकारी नवाचारों को व्यवस्थित रूप से कम आंकने की ओर ले जाते हैं। यह दर्शाता है कि प्रारंभिक उत्साह और उसके बाद का तिरस्कार, दोनों ही समान रूप से दोषपूर्ण थे—और भविष्य की प्रौद्योगिकियों के मूल्यांकन के लिए इससे क्या सबक सीखे जा सकते हैं।
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बीते कल पर एक नज़र: एक गलत समझी गई क्रांति की कहानी
आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान की जड़ें 1950 के दशक में हैं, जब एलन ट्यूरिंग और जॉन मैकार्थी जैसे अग्रदूतों ने सोचने वाली मशीनों की सैद्धांतिक नींव रखी थी। 1956 के प्रसिद्ध डार्टमाउथ सम्मेलन को आमतौर पर एक शोध विषय के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का जन्म माना जाता है। शुरुआती शोधकर्ता असीम आशावाद से प्रेरित थे: उनका दृढ़ विश्वास था कि मशीनें कुछ ही वर्षों में मानवीय बुद्धिमत्ता हासिल कर लेंगी।
1960 के दशक में पहली शानदार सफलताएँ मिलीं। लॉजिक थ्योरिस्ट जैसे प्रोग्राम गणितीय प्रमेयों को सिद्ध करने में सक्षम थे, और 1966 में, जोसेफ़ वेइज़नबाम ने इतिहास का पहला चैटबॉट, एलिज़ा (ELIZA) विकसित किया। एलिज़ा एक मनोचिकित्सक की नकल करता था और इंसानों की बातचीत की इतनी सटीक नकल कर सकता था कि वेइज़नबाम के अपने सचिव ने भी प्रोग्राम से अकेले में बात करने के लिए कहा। विडंबना यह है कि वेइज़नबाम इस सफलता से स्तब्ध थे—वह यह साबित करना चाहते थे कि मशीनें लोगों को बेवकूफ़ नहीं बना सकतीं।
लेकिन पहला बड़ा मोहभंग 1970 के दशक की शुरुआत में हुआ। 1973 की कुख्यात लाइटहिल रिपोर्ट ने एआई अनुसंधान को बुनियादी तौर पर विफल घोषित कर दिया और ब्रिटेन में अनुसंधान निधि में भारी कटौती की। अमेरिका में, DARPA ने भी इसी तरह के कदम उठाए। एआई का पहला शीतकाल शुरू हो चुका था।
एक महत्वपूर्ण मोड़ 1969 में मार्विन मिंस्की और सेमोर पैपर्ट द्वारा परसेप्ट्रॉन—प्रारंभिक तंत्रिका नेटवर्क—की आलोचना थी। उन्होंने गणितीय रूप से प्रदर्शित किया कि साधारण परसेप्ट्रॉन XOR फ़ंक्शन भी नहीं सीख सकते थे और इसलिए व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए अनुपयोगी थे। इस आलोचना के कारण लगभग दो दशकों तक तंत्रिका नेटवर्क पर शोध में ठहराव आ गया।
1980 के दशक में विशेषज्ञ प्रणालियों के उदय के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का पुनर्जागरण शुरू हुआ। संक्रामक रोगों के निदान में इस्तेमाल होने वाली MYCIN जैसी नियम-आधारित प्रणालियाँ अंततः एक बड़ी सफलता साबित हुईं। कंपनियों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रोग्राम चलाने के लिए बेहतरीन ढंग से डिज़ाइन की गई विशिष्ट लिस्प मशीनों में लाखों डॉलर का निवेश किया।
लेकिन यह उत्साह ज़्यादा देर तक नहीं रहा। 1980 के दशक के अंत तक, यह स्पष्ट हो गया कि विशेषज्ञ प्रणालियाँ मूलतः सीमित थीं: वे केवल सीमित क्षेत्रों में ही काम कर सकती थीं, अत्यधिक रखरखाव-गहन थीं, और अप्रत्याशित परिस्थितियों का सामना करते ही पूरी तरह से विफल हो जाती थीं। लिस्प मशीन उद्योग का भयानक पतन हुआ—एलएमआई जैसी कंपनियाँ 1986 की शुरुआत में ही दिवालिया हो गईं। एआई का दूसरा शीतकाल शुरू हुआ, जो पहले वाले से भी ज़्यादा कठोर और स्थायी था।
उसी समय, रोबोटिक्स का विकास शुरू में लगभग पूरी तरह से औद्योगिक क्षेत्र में ही हुआ। जापान ने 1980 के दशक की शुरुआत में ही रोबोट तकनीक में अग्रणी भूमिका निभाई, लेकिन औद्योगिक अनुप्रयोगों पर भी ध्यान केंद्रित किया। होंडा ने 1986 में मानव जैसे रोबोट विकसित करना शुरू किया, लेकिन इस शोध को पूरी तरह गुप्त रखा।
छिपा हुआ आधार: कैसे सफलताएँ परछाइयों में उभरीं
1980 के दशक के अंत में जहाँ एआई अनुसंधान को सार्वजनिक रूप से विफल माना जा रहा था, वहीं उसी समय अभूतपूर्व विकास भी हो रहे थे, हालाँकि उन पर ज़्यादा ध्यान नहीं दिया गया। सबसे महत्वपूर्ण सफलता 1986 में जेफ्री हिंटन, डेविड रूमेलहार्ट और रोनाल्ड विलियम्स द्वारा बैकप्रोपेगेशन की पुनः खोज और पूर्णता थी।
इस तकनीक ने बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क में सीखने की मूलभूत समस्या का समाधान किया, इस प्रकार मिंस्की और पैपर्ट की आलोचनाओं का खंडन किया। हालाँकि, एआई समुदाय ने शुरुआत में इस क्रांति पर ज़्यादा ध्यान नहीं दिया। उपलब्ध कंप्यूटर बहुत धीमे थे, प्रशिक्षण डेटा बहुत कम था, और 1960 के दशक की विनाशकारी आलोचनाओं ने तंत्रिका नेटवर्क में सामान्य रुचि को स्थायी रूप से क्षतिग्रस्त कर दिया था।
यान लेकन जैसे कुछ ही दूरदर्शी शोधकर्ताओं ने बैकप्रोपेगेशन की परिवर्तनकारी क्षमता को पहचाना। उन्होंने वर्षों तक स्थापित प्रतीकात्मक एआई की छाया में काम किया और उस नींव को रखा जिसने बाद में डीप लर्निंग के रूप में दुनिया पर विजय प्राप्त की। यह समानांतर विकास तकनीकी नवाचार के एक विशिष्ट पैटर्न को दर्शाता है: अक्सर सफलताएँ ठीक उसी समय मिलती हैं जब किसी तकनीक को सार्वजनिक रूप से विफल माना जाता है।
रोबोटिक्स में भी ऐसी ही स्थिति देखी जा सकती है। 1990 के दशक में जहाँ जनता का ध्यान 1997 में डीप ब्लू की गैरी कास्परोव पर जीत जैसी शानदार लेकिन अंततः सतही सफलताओं पर केंद्रित था, वहीं होंडा और सोनी जैसी जापानी कंपनियाँ चुपचाप आधुनिक सर्विस रोबोट्स की नींव तैयार कर रही थीं।
हालाँकि डीप ब्लू कंप्यूटिंग शक्ति में एक मील का पत्थर साबित हुआ, फिर भी यह पूरी तरह से पारंपरिक प्रोग्रामिंग तकनीकों पर आधारित था, जिसमें कोई वास्तविक शिक्षण क्षमता नहीं थी। बाद में कास्पारोव ने स्वयं महसूस किया कि असली सफलता कच्ची कंप्यूटिंग शक्ति में नहीं, बल्कि आत्म-सुधार में सक्षम स्व-शिक्षण प्रणालियों के विकास में निहित है।
जापान में रोबोटिक्स के विकास को स्वचालन और रोबोट के प्रति सांस्कृतिक रूप से भिन्न दृष्टिकोण का लाभ मिला। जहाँ पश्चिमी देशों में रोबोट को मुख्यतः नौकरियों के लिए ख़तरा माना जाता था, वहीं जापान उन्हें वृद्ध होते समाज में एक आवश्यक भागीदार मानता था। इस सांस्कृतिक स्वीकृति ने जापानी कंपनियों को रोबोट तकनीकों में निरंतर निवेश करने में सक्षम बनाया, तब भी जब अल्पकालिक व्यावसायिक लाभ स्पष्ट नहीं थे।
बुनियादी तकनीकों में क्रमिक सुधार भी महत्वपूर्ण था: सेंसर छोटे और अधिक सटीक होते गए, प्रोसेसर अधिक शक्तिशाली और ऊर्जा-कुशल होते गए, और सॉफ़्टवेयर एल्गोरिदम अधिक परिष्कृत होते गए। वर्षों से, ये क्रमिक प्रगति गुणात्मक छलांगों में परिवर्तित हो गई, जिन्हें बाहरी लोगों के लिए पहचानना मुश्किल था।
वर्तमान और सफलता: जब असंभव भी रोज़मर्रा की बात हो जाती है
विडंबना यह है कि एआई और सेवा रोबोटों की धारणा में नाटकीय बदलाव ठीक उसी समय शुरू हुआ जब दोनों तकनीकों को अपनी सबसे कड़ी आलोचना का सामना करना पड़ रहा था। 1990 के दशक की शुरुआत में एआई की सर्दी अचानक कई सफलताओं के साथ समाप्त हो गई, जिनकी जड़ें 1980 के दशक के कथित रूप से असफल तरीकों में थीं।
पहला महत्वपूर्ण मोड़ 1997 में डीप ब्लू की कास्पारोव पर जीत थी, जिसने, हालांकि अभी भी पारंपरिक प्रोग्रामिंग पर आधारित थी, कंप्यूटिंग क्षमताओं के बारे में जनता की धारणा को स्थायी रूप से बदल दिया। हालाँकि, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह थी कि 2000 के दशक में शुरू हुआ न्यूरल नेटवर्क का पुनर्जागरण, जो तेजी से बढ़ती कंप्यूटिंग शक्ति और बड़ी मात्रा में डेटा की उपलब्धता से प्रेरित था।
जेफ्री हिंटन के दशकों पुराने न्यूरल नेटवर्क पर काम का आखिरकार नतीजा निकला। डीप लर्निंग सिस्टम ने इमेज रिकग्निशन, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और अन्य क्षेत्रों में ऐसी उपलब्धियाँ हासिल कीं जिन्हें कुछ साल पहले तक असंभव माना जाता था। अल्फ़ागो ने 2016 में गो वर्ल्ड चैंपियन को हराया, और चैटजीपीटी ने 2022 में मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन में क्रांति ला दी—दोनों ही ऐसी तकनीकों पर आधारित थीं जिनकी उत्पत्ति 1980 के दशक में हुई थी।
इसी दौरान, सेवा रोबोट एक विज्ञान-कथा से निकलकर वास्तविक दुनिया की समस्याओं के व्यावहारिक समाधान बन गए। जनसांख्यिकीय परिवर्तन और कुशल श्रमिकों की बढ़ती कमी ने अचानक स्वचालित सहायता की तत्काल आवश्यकता पैदा कर दी। पेप्पर जैसे रोबोट का इस्तेमाल नर्सिंग होम में किया गया, जबकि लॉजिस्टिक्स रोबोट ने गोदामों में क्रांति ला दी।
इसके लिए न केवल तकनीकी प्रगति, बल्कि सामाजिक ढाँचे में बदलाव भी महत्वपूर्ण था। कुशल श्रमिकों की कमी, जो सहस्राब्दी के मोड़ पर कोई समस्या नहीं थी, विकसित अर्थव्यवस्थाओं के सामने एक प्रमुख चुनौती बन गई। अचानक, रोबोटों को नौकरी छीनने वाला नहीं, बल्कि ज़रूरी मददगार माना जाने लगा।
कोविड-19 महामारी ने इस विकास को और तेज़ कर दिया। संपर्क रहित सेवाओं और स्वचालित प्रक्रियाओं का महत्व बढ़ा, जबकि साथ ही, स्वास्थ्य सेवा जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में कर्मचारियों की कमी नाटकीय रूप से स्पष्ट हो गई। दशकों से अव्यावहारिक मानी जाने वाली तकनीकें अचानक अपरिहार्य साबित हुईं।
आज, एआई और सेवा रोबोट, दोनों ही रोज़मर्रा की वास्तविकता बन गए हैं। सिरी और एलेक्सा जैसे वॉयस असिस्टेंट सीधे एलिज़ा से ली गई तकनीकों पर आधारित हैं, लेकिन आधुनिक एआई तकनीकों द्वारा इनमें तेज़ी से सुधार किया गया है। जापानी नर्सिंग होम में केयर रोबोट पहले से ही नियमित रूप से कर्मचारियों की सहायता कर रहे हैं, जबकि ह्यूमनॉइड रोबोट अन्य सेवा क्षेत्रों में भी सफलता के कगार पर हैं।
व्यावहारिक उदाहरण: जब सिद्धांत वास्तविकता से मिलता है
उपहासपूर्ण अवधारणाओं से अपरिहार्य उपकरणों में परिवर्तन को ठोस उदाहरणों द्वारा सबसे अच्छे ढंग से दर्शाया गया है, जो प्रयोगशाला जिज्ञासा से बाजार तत्परता तक के मार्ग का पता लगाते हैं।
पहला प्रभावशाली उदाहरण सॉफ्टबैंक रोबोटिक्स द्वारा विकसित पेपर रोबोट है। पेपर मानव-रोबोट संपर्क पर दशकों के शोध पर आधारित है और शुरुआत में इसे एक सेल्स रोबोट के रूप में तैयार किया गया था। अब जर्मन नर्सिंग होम में मनोभ्रंश के रोगियों को जोड़ने के लिए पेपर का सफलतापूर्वक उपयोग किया जा रहा है। यह रोबोट अपनी उपस्थिति के माध्यम से साधारण बातचीत कर सकता है, स्मृति प्रशिक्षण दे सकता है और सामाजिक संपर्क को बढ़ावा दे सकता है। 2000 के दशक में जिसे एक महंगा हथकंडा माना जाता था, वह अब काम के बोझ तले दबे नर्सिंग स्टाफ के लिए एक मूल्यवान सहारा साबित हो रहा है।
विशेष रूप से उल्लेखनीय है धैर्यपूर्वक स्वीकृति: जो वृद्ध लोग कभी कंप्यूटर के साथ नहीं पले-बढ़े, वे भी इस मानवरूपी रोबोट के साथ स्वाभाविक रूप से और बिना किसी हिचकिचाहट के बातचीत करते हैं। यह दशकों से चले आ रहे उस विवादास्पद सिद्धांत की पुष्टि करता है कि मनुष्यों में मशीनों को मानवरूपी बनाने की स्वाभाविक प्रवृत्ति होती है - एक ऐसी घटना जो 1960 के दशक में एलिज़ा के साथ पहले ही देखी जा चुकी थी।
दूसरा उदाहरण लॉजिस्टिक्स से आता है: गोदामों और वितरण केंद्रों में स्वायत्त रोबोटों का उपयोग। अमेज़न जैसी कंपनियाँ अब सामानों की छंटाई, परिवहन और पैकिंग के लिए हज़ारों रोबोटों का इस्तेमाल करती हैं। ये रोबोट ऐसे काम करते हैं जिन्हें कुछ साल पहले तक मशीनों के लिए बहुत जटिल माना जाता था: ये गतिशील वातावरण में स्वायत्त रूप से नेविगेट करते हैं, विभिन्न प्रकार की वस्तुओं को पहचानते और उनमें हेरफेर करते हैं, और अपने कार्यों का मानव सहयोगियों के साथ समन्वय करते हैं।
यह सफलता किसी एक तकनीकी छलांग से नहीं, बल्कि विभिन्न तकनीकों के एकीकरण से मिली: सेंसर तकनीक में सुधार ने सटीक पर्यावरणीय धारणा को संभव बनाया, शक्तिशाली प्रोसेसर ने रीयल-टाइम निर्णय लेने में सक्षम बनाया, और एआई एल्गोरिदम ने सैकड़ों रोबोटों के बीच समन्वय को अनुकूलित किया। साथ ही, आर्थिक कारकों—कर्मचारियों की कमी, बढ़ती श्रम लागत और बढ़ती गुणवत्ता आवश्यकताओं—ने रोबोट तकनीक में निवेश को अचानक लाभदायक बना दिया।
तीसरा उदाहरण चिकित्सा निदान में पाया जा सकता है, जहाँ अब एआई प्रणालियाँ डॉक्टरों को बीमारियों का पता लगाने में मदद करती हैं। आधुनिक छवि पहचान एल्गोरिदम त्वचा कैंसर, नेत्र रोगों या स्तन कैंसर का निदान चिकित्सा विशेषज्ञों के बराबर या उससे भी अधिक सटीकता से कर सकते हैं। ये प्रणालियाँ सीधे न्यूरल नेटवर्क पर आधारित हैं, जिन्हें 1980 के दशक में विकसित किया गया था, लेकिन दशकों तक अव्यावहारिक मानकर खारिज कर दिया गया था।
विकास की निरंतरता विशेष रूप से प्रभावशाली है: आज के डीप लर्निंग एल्गोरिदम मूलतः उन्हीं गणितीय सिद्धांतों का उपयोग करते हैं जो 1986 के बैकप्रोपेगेशन में थे। महत्वपूर्ण अंतर उपलब्ध कंप्यूटिंग शक्ति और डेटा की मात्रा में है। हिंटन और उनके सहयोगियों ने छोटी-छोटी खिलौना समस्याओं के साथ जो प्रदर्शन किया था, वह अब लाखों पिक्सेल वाली चिकित्सा छवियों और लाखों उदाहरणों वाले प्रशिक्षण डेटा सेट के साथ काम करता है।
ये उदाहरण एक विशिष्ट पैटर्न प्रदर्शित करते हैं: सक्षमकारी प्रौद्योगिकियाँ अक्सर उनके व्यावहारिक अनुप्रयोग से दशकों पहले ही उभर आती हैं। वैज्ञानिक व्यवहार्यता अध्ययन और बाज़ार की तैयारी के बीच, आमतौर पर क्रमिक सुधारों का एक लंबा दौर चलता है, जिसके दौरान बाहरी लोगों को तकनीक स्थिर दिखाई देती है। फिर अक्सर सफलता अचानक मिलती है जब कई कारक—तकनीकी परिपक्वता, आर्थिक आवश्यकता, सामाजिक स्वीकृति—एक साथ जुड़ते हैं।
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प्रचार, निराशा की घाटी, सफलता: प्रौद्योगिकी के विकास के नियम
छायाएँ और विरोधाभास: प्रगति का नकारात्मक पक्ष
हालाँकि, एआई और सर्विस रोबोट्स की सफलता की कहानी अपने अंधेरे पहलुओं और अनसुलझे अंतर्विरोधों से रहित नहीं है। इन तकनीकों के प्रति शुरुआती तिरस्कार के कुछ हद तक पूरी तरह से जायज़ कारण थे जो आज भी प्रासंगिक हैं।
आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों की तथाकथित "ब्लैक बॉक्स" समस्या एक प्रमुख समस्या है। जहाँ 1980 के दशक की विशेषज्ञ प्रणालियों में, कम से कम सैद्धांतिक रूप से, निर्णय लेने की प्रक्रियाएँ समझने योग्य थीं, वहीं आज की गहन शिक्षण प्रणालियाँ पूरी तरह से अस्पष्ट हैं। यहाँ तक कि उनके डेवलपर भी यह नहीं समझा सकते कि एक तंत्रिका नेटवर्क कोई विशेष निर्णय क्यों लेता है। इससे चिकित्सा या स्वचालित ड्राइविंग जैसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्रों में गंभीर समस्याएँ उत्पन्न होती हैं, जहाँ पता लगाने की क्षमता और जवाबदेही अत्यंत महत्वपूर्ण हैं।
एलिज़ा के निर्माता, जोसेफ़ वेइज़नबाम, एक कारण से ही एआई विकास के सबसे कटु आलोचकों में से एक बन गए। उनकी यह चेतावनी कि लोग मशीनों में मानवीय गुण जोड़ देते हैं और उन पर ज़रूरत से ज़्यादा भरोसा करते हैं, भविष्यसूचक साबित हुई है। एलिज़ा प्रभाव—आदिम चैटबॉट्स को वास्तविकता से ज़्यादा बुद्धिमान समझने की प्रवृत्ति—आज पहले से कहीं ज़्यादा प्रासंगिक है, क्योंकि लाखों लोग रोज़ाना वॉइस असिस्टेंट और चैटबॉट्स के साथ बातचीत करते हैं।
रोबोटिक्स को भी ऐसी ही चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। अध्ययनों से पता चलता है कि 2012 और 2017 के बीच यूरोप में रोबोटों के प्रति संदेह काफ़ी बढ़ गया है, खासकर कार्यस्थल पर उनके इस्तेमाल को लेकर। यह संदेह बेवजह नहीं है: स्वचालन के कारण कुछ नौकरियाँ तो कम हो रही हैं, लेकिन नई नौकरियाँ भी पैदा हो रही हैं। यह दावा कि रोबोट केवल "गंदे, खतरनाक और उबाऊ" काम ही करते हैं, भ्रामक है—वे तेज़ी से कुशल नौकरियों पर भी कब्ज़ा कर रहे हैं।
नर्सिंग क्षेत्र में यह विकास विशेष रूप से समस्याग्रस्त है। हालाँकि नर्सिंग रोबोटों को कर्मचारियों की कमी के समाधान के रूप में सराहा जा रहा है, लेकिन इससे पहले से ही तनावग्रस्त इस क्षेत्र के और भी अमानवीय होने का खतरा है। रोबोटों के साथ बातचीत मानवीय देखभाल का विकल्प नहीं बन सकती, भले ही वे कुछ कार्यात्मक कार्य कर सकें। प्रलोभन मानवीय आवश्यकताओं की तुलना में दक्षता लाभ को प्राथमिकता देने में निहित है।
एक और बुनियादी समस्या सत्ता का केंद्रीकरण है। उन्नत एआई प्रणालियों के विकास के लिए विशाल संसाधनों—कंप्यूटिंग शक्ति, डेटा, पूंजी—की आवश्यकता होती है, जो केवल कुछ ही वैश्विक निगम जुटा सकते हैं। इससे कुछ ही तकनीकी कंपनियों के हाथों में सत्ता का अभूतपूर्व केंद्रीकरण होता है, जिसके लोकतंत्र और सामाजिक भागीदारी पर अप्रत्याशित परिणाम होते हैं।
1980 के दशक की लिस्प मशीनों का इतिहास यहाँ एक शिक्षाप्रद समानता प्रस्तुत करता है। ये अति-विशिष्ट कंप्यूटर तकनीकी रूप से तो उत्कृष्ट थे, लेकिन व्यावसायिक रूप से असफल रहे क्योंकि इनका नियंत्रण केवल एक छोटे से अभिजात वर्ग के पास था और ये मानक तकनीकों के साथ असंगत थे। आज, यह खतरा है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में भी इसी तरह के अलग-थलग समाधान विकसित होंगे - अंतर यह है कि इस बार शक्ति विशिष्ट विशिष्ट कंपनियों के बजाय कुछ वैश्विक निगमों के पास है।
अंततः, दीर्घकालिक सामाजिक प्रभावों का प्रश्न बना हुआ है। 1950 के दशक की आशावादी भविष्यवाणियाँ कि स्वचालन से सभी के लिए अधिक अवकाश और समृद्धि आएगी, सच नहीं हुईं। इसके बजाय, तकनीकी प्रगति ने अक्सर बढ़ती असमानता और शोषण के नए रूपों को जन्म दिया है। यह मानने का कोई कारण नहीं है कि इस बार कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स का कोई अलग प्रभाव होगा, जब तक कि जानबूझकर कोई प्रतिकारात्मक उपाय न किए जाएँ।
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भविष्य के क्षितिज: अतीत आने वाले कल के बारे में क्या बताता है
एआई और सर्विस रोबोट के समानांतर विकास इतिहास भविष्य के तकनीकी रुझानों का आकलन करने के लिए बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। ऐसे कई पैटर्न पहचाने जा सकते हैं जिनके भविष्य के नवाचारों में उभरने की प्रबल संभावना है।
सबसे महत्वपूर्ण पैटर्न विशिष्ट प्रचार चक्र है: नई प्रौद्योगिकियाँ आमतौर पर अतिरंजित अपेक्षाओं के दौर से गुज़रती हैं, उसके बाद निराशा का दौर आता है, और अंततः व्यावहारिक परिपक्वता तक पहुँचती हैं। यह चक्र यादृच्छिक नहीं है, बल्कि वैज्ञानिक सफलताओं, तकनीकी विकास और सामाजिक स्वीकृति के विभिन्न समय-सीमाओं को दर्शाता है।
यहाँ यह समझना महत्वपूर्ण है कि अभूतपूर्व नवाचार अक्सर ठीक उसी समय सामने आते हैं जब किसी तकनीक को सार्वजनिक रूप से विफल माना जाता है। बैकप्रोपेगेशन का विकास 1986 में, दूसरी एआई सर्दियों के बीच में हुआ था। आधुनिक सेवा रोबोटों की नींव 1990 और 2000 के दशक में पड़ी, जब रोबोट को अभी भी विज्ञान कथा माना जाता था। ऐसा इसलिए है क्योंकि धैर्यपूर्वक बुनियादी शोध सार्वजनिक सुर्खियों से दूर होता है, और वर्षों बाद ही फल देता है।
भविष्य के लिए, इसका मतलब है कि विशेष रूप से आशाजनक तकनीकें अक्सर उन क्षेत्रों में पाई जाएँगी जिन्हें वर्तमान में समस्याग्रस्त या असफल माना जाता है। क्वांटम कंप्यूटिंग 1980 के दशक में एआई की स्थिति के अनुरूप है: सैद्धांतिक रूप से आशाजनक, लेकिन अभी तक व्यावहारिक रूप से व्यवहार्य नहीं। संलयन ऊर्जा भी लगभग ऐसी ही स्थिति में है—दशकों से बाजार में आने के लिए तैयार होने में 20 साल दूर, लेकिन पृष्ठभूमि में निरंतर प्रगति के साथ।
दूसरा महत्वपूर्ण पैटर्न आर्थिक और सामाजिक परिस्थितियों की भूमिका है। प्रौद्योगिकियाँ न केवल अपनी तकनीकी श्रेष्ठता के कारण, बल्कि इसलिए भी प्रबल होती हैं क्योंकि वे विशिष्ट समस्याओं का समाधान करती हैं। जनसांख्यिकीय परिवर्तन ने सेवा रोबोटों की आवश्यकता पैदा की, कुशल श्रमिकों की कमी ने स्वचालन को एक अनिवार्यता बना दिया, और डिजिटलीकरण ने डेटा की वह मात्रा उत्पन्न की जिसने गहन शिक्षण को सर्वप्रथम संभव बनाया।
भविष्य के लिए ऐसे ही प्रेरक कारक आज ही पहचाने जा सकते हैं: जलवायु परिवर्तन ऐसी तकनीकों को बढ़ावा देगा जो कार्बन उत्सर्जन को कम करने में योगदान देंगी। वृद्ध होता समाज चिकित्सा और देखभाल संबंधी नवाचारों को बढ़ावा देगा। वैश्विक प्रणालियों की बढ़ती जटिलता के लिए बेहतर विश्लेषण और नियंत्रण उपकरणों की आवश्यकता होगी।
तीसरा पैटर्न विभिन्न तकनीकी पहलुओं के अभिसरण से संबंधित है। एआई और सेवा रोबोट, दोनों में, सफलता किसी एक नवाचार का परिणाम नहीं थी, बल्कि विकास की कई धाराओं का एकीकरण था। एआई में, बेहतर एल्गोरिदम, अधिक कंप्यूटिंग शक्ति और अधिक व्यापक डेटा सेट, सभी एक साथ आए। सेवा रोबोट में, सेंसर तकनीक, यांत्रिकी, ऊर्जा भंडारण और सॉफ़्टवेयर में प्रगति अभिसरित हुई।
भविष्य में सफलताएँ संभवतः विभिन्न विषयों के अंतर्संबंधों पर ही उभरेंगी। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को जैव प्रौद्योगिकी के साथ जोड़ने से व्यक्तिगत चिकित्सा में क्रांति आ सकती है। रोबोटिक्स को नैनो प्रौद्योगिकी के साथ जोड़ने से अनुप्रयोग के बिल्कुल नए क्षेत्र खुल सकते हैं। क्वांटम कंप्यूटिंग को मशीन लर्निंग के साथ जोड़ने से अनुकूलन संबंधी ऐसी समस्याओं का समाधान हो सकता है जिन्हें वर्तमान में कठिन माना जाता है।
साथ ही, इतिहास अत्यधिक अल्पकालिक अपेक्षाओं के विरुद्ध चेतावनी देता है। अधिकांश क्रांतिकारी तकनीकों को वैज्ञानिक खोज से लेकर व्यापक सामाजिक स्वीकृति तक 20-30 वर्षों की आवश्यकता होती है। यह अवधि तकनीकी शुरुआती समस्याओं को दूर करने, लागत कम करने, बुनियादी ढाँचे के निर्माण और सामाजिक स्वीकृति प्राप्त करने के लिए आवश्यक है।
एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण सबक यह है कि तकनीकें अक्सर मूल अनुमान से बिल्कुल अलग तरीके से विकसित होती हैं। एलिज़ा का उद्देश्य कंप्यूटर संचार की सीमाओं को प्रदर्शित करना था, लेकिन यह आधुनिक चैटबॉट्स के लिए एक आदर्श बन गया। डीप ब्लू ने अपनी अपरिष्कृत कंप्यूटिंग शक्ति से कास्पारोव को परास्त कर दिया, लेकिन असली क्रांति स्व-शिक्षण प्रणालियों के साथ आई। सेवा रोबोट मूल रूप से मानव श्रमिकों की जगह लेने के लिए बनाए गए थे, लेकिन वे कर्मचारियों की कमी की स्थिति में एक मूल्यवान अतिरिक्त साबित हो रहे हैं।
उभरती हुई तकनीकों का मूल्यांकन करते समय यह अप्रत्याशितता हमें विनम्रता की याद दिलाती है। न तो अत्यधिक उत्साह और न ही व्यापक तिरस्कार, तकनीकी विकास की जटिलता के साथ न्याय कर सकता है। इसके बजाय, एक सूक्ष्म दृष्टिकोण की आवश्यकता है जो नई तकनीकों की संभावनाओं और जोखिमों, दोनों को गंभीरता से ले और नई अंतर्दृष्टि के आधार पर मूल्यांकन में संशोधन करने के लिए तत्पर हो।
गलत समझे गए युग से सबक: ज्ञान का क्या बचा है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सेवा रोबोटों का समानांतर इतिहास तकनीकी परिवर्तन की प्रकृति के बारे में मूलभूत सत्यों को उजागर करता है जो इन विशिष्ट क्षेत्रों से कहीं आगे तक फैले हुए हैं। वे दर्शाते हैं कि अंध तकनीकी उत्साह और व्यापक तकनीकी भय, दोनों ही समान रूप से भ्रामक हैं।
सबसे महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि वैज्ञानिक सफलता और व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच के समय के अंतराल को समझना है। आज जो एक क्रांतिकारी नवाचार प्रतीत होता है, उसकी जड़ें अक्सर दशकों के बुनियादी शोध में होती हैं। जेफ्री हिंटन का 1986 का बैकप्रोपेगेशन आज चैटजीपीटी और स्वायत्त वाहनों को आकार देता है। जोसेफ वेइज़नबाम का 1966 का एलिज़ा आधुनिक वॉइस असिस्टेंट में जीवित है। आविष्कार और अनुप्रयोग के बीच यह लंबा विलंब बताता है कि तकनीकी मूल्यांकन अक्सर क्यों विफल होते हैं।
तथाकथित "निराशाओं की घाटी" की भूमिका यहाँ महत्वपूर्ण है। हर महत्वपूर्ण तकनीक एक ऐसे दौर से गुज़रती है जहाँ उसके शुरुआती वादे पूरे नहीं हो पाते और उसे विफल मान लिया जाता है। यह दौर न केवल अपरिहार्य है, बल्कि आवश्यक भी है: यह संदिग्ध दृष्टिकोणों को छांटता है और वास्तव में व्यवहार्य अवधारणाओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रेरित करता है। 1970 और 1980 के दशक की दो एआई सर्दियों ने अवास्तविक उम्मीदों को खत्म कर दिया और धैर्यपूर्वक जमीनी स्तर पर काम करने की जगह बनाई जिससे आगे चलकर वास्तविक सफलताएँ मिलीं।
एक और महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि सामाजिक परिस्थितियों की भूमिका से संबंधित है। प्रौद्योगिकियाँ केवल अपनी तकनीकी श्रेष्ठता के कारण ही नहीं, बल्कि ठोस सामाजिक आवश्यकताओं के प्रति प्रतिक्रिया के कारण भी प्रबल होती हैं। जनसांख्यिकीय परिवर्तन ने सेवा रोबोटों को एक जिज्ञासा से एक आवश्यकता में बदल दिया है। कुशल श्रमिकों की कमी ने स्वचालन को एक खतरे से एक बचाव में बदल दिया है। यह संदर्भगत निर्भरता बताती है कि एक ही तकनीक का अलग-अलग समय पर पूरी तरह से अलग-अलग मूल्यांकन क्यों किया जाता है।
सांस्कृतिक कारकों का महत्व विशेष रूप से उल्लेखनीय है। रोबोट के प्रति जापान के सकारात्मक रवैये ने इस तकनीक में निरंतर निवेश को संभव बनाया, तब भी जब इसे पश्चिम में अव्यावहारिक माना जाता था। इस सांस्कृतिक खुलेपन का फल तब मिला जब रोबोट अचानक दुनिया भर में मांग में आ गए। इसके विपरीत, यूरोप में स्वचालन के प्रति बढ़ते संशय के कारण यह महाद्वीप भविष्य की प्रमुख तकनीकों में पिछड़ गया।
इतिहास तकनीकी एकरूपता के खतरों की भी चेतावनी देता है। 1980 के दशक की लिस्प मशीनें तकनीकी रूप से उत्कृष्ट थीं, लेकिन असफल रहीं क्योंकि वे असंगत और अलग-थलग समाधानों का प्रतिनिधित्व करती थीं। आज, विपरीत खतरा मौजूद है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स में कुछ वैश्विक प्रौद्योगिकी कंपनियों का प्रभुत्व सत्ता के समस्याग्रस्त संकेंद्रण को जन्म दे सकता है, जिससे नवाचार बाधित हो सकता है और लोकतांत्रिक नियंत्रण जटिल हो सकता है।
अंततः, विश्लेषण से पता चलता है कि तकनीकी आलोचना अक्सर जायज़ होती है, लेकिन गलत कारणों से की जाती है। कंप्यूटर के मानवीकरण के बारे में जोसेफ़ वीज़ेनबाम की चेतावनी भविष्यसूचक थी, लेकिन उनका यह निष्कर्ष कि इस वजह से एआई का विकास नहीं किया जाना चाहिए, गलत साबित हुआ। सेवा रोबोटों के बारे में संदेह नौकरियों को लेकर जायज़ चिंताओं पर आधारित था, लेकिन श्रम की कमी को दूर करने की उनकी क्षमता को नज़रअंदाज़ कर दिया गया।
उभरती प्रौद्योगिकियों के मूल्यांकन के लिए यह अंतर्दृष्टि विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। आलोचना स्वयं प्रौद्योगिकी के विरुद्ध नहीं, बल्कि समस्याग्रस्त अनुप्रयोगों या अपर्याप्त विनियमन के विरुद्ध होनी चाहिए। कार्य नई प्रौद्योगिकियों की क्षमता का दोहन करते हुए उनके जोखिमों को न्यूनतम करना है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और सेवा रोबोटों का इतिहास हमें विनम्रता सिखाता है: न तो 1950 के दशक की उत्साहपूर्ण भविष्यवाणियाँ सच हुईं और न ही 1980 के दशक के निराशावादी पूर्वानुमान। वास्तविकता अपेक्षा से कहीं अधिक जटिल, धीमी और आश्चर्यजनक थी। आज की भविष्य की तकनीकों का मूल्यांकन करते समय इस सबक को हमेशा ध्यान में रखना चाहिए—क्वांटम कंप्यूटिंग से लेकर जेनेटिक इंजीनियरिंग और फ्यूजन ऊर्जा तक।
साथ ही, इतिहास गवाह है कि धैर्य और निरंतर शोध से विपरीत परिस्थितियों में भी क्रांतिकारी सफलताएँ मिल सकती हैं। न्यूरल नेटवर्क पर जेफ्री हिंटन के दशकों लंबे काम का लंबे समय तक मज़ाक उड़ाया गया, लेकिन आज यह हम सभी के जीवन को आकार दे रहा है। इससे हमें प्रेरणा मिलती है कि हम शोध के निराशाजनक क्षेत्रों में भी हार न मानें।
लेकिन शायद सबसे बड़ा सबक यही है: तकनीकी प्रगति न तो अपने आप अच्छी होती है और न ही अपने आप बुरी। यह एक ऐसा उपकरण है जिसके प्रभाव इस बात पर निर्भर करते हैं कि हम इसका उपयोग कैसे करते हैं। काम तकनीक को बदनाम या आदर्श बनाना नहीं है, बल्कि उसे सचेत और ज़िम्मेदारी से आकार देना है। केवल इसी तरह हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि कम आंकी गई तकनीकों की अगली पीढ़ी मानवता की भलाई में सचमुच योगदान दे।
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