स्टार्ट-अप इंटुईसेल: रोबोट के लिए एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र और एक आभासी मस्तिष्क की परिकल्पना – छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल
स्व -लर्निंग के साथ रोबोट: स्वीडन से सफलता मशीन प्रौद्योगिकी बदल रही है
नई रोबोट पीढ़ी प्रोग्रामिंग के बजाय अनुभव के माध्यम से सीखती है
स्वीडिश स्टार्ट-अप Intuicell रोबोटिक्स में एक क्रांतिकारी दृष्टिकोण का पीछा करता है, जो मौलिक रूप से मशीनों को सीखने और अपने वातावरण के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल सकता है। इस नवाचार के केंद्र में एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र और एक आभासी मस्तिष्क का विकास है जो अनुभव के माध्यम से लोगों और जानवरों के समान रोबोट को सक्षम बनाता है। यह अवधारणा पारंपरिक प्रोग्रामिंग से बहुत आगे जाती है और मशीनों की एक नई पीढ़ी के लिए मार्ग प्रशस्त कर सकती है जो स्वतंत्र रूप से अपने परिवेश के लिए अनुकूल हो सकती है और इसके साथ बातचीत कर सकती है।
इंटुईसेल की स्थापना लगभग चार साल पहले स्वीडन के लुंड विश्वविद्यालय के एक शोध समूह से हुई थी। यह कंपनी मस्तिष्क पर लगभग 30 वर्षों के तंत्रिका-वैज्ञानिक अनुसंधान और डिजिटल सोच पर तकनीकी अनुसंधान पर आधारित है। इन जानकारियों में सिनेप्स के बीच उत्तेजना संकेतों का परिवहन, तंत्रिका कोशिकाओं के प्रज्वलन के गुण, और स्व-सहायता प्राप्त गतिशीलता के लिए संपूर्ण शरीर का समन्वय शामिल है – ये सभी मूलभूत पहलू यह समझने में योगदान करते हैं कि मस्तिष्क दुनिया को कैसे ग्रहण करता है और उसके साथ कैसे अंतःक्रिया करता है।
लूना – सीखने की क्षमता वाला रोबोट कुत्ता
पहली नज़र में, इंटुइसेल के रोबोट डॉग लूना, विशेष रूप से असाधारण दिखाई नहीं देते हैं। अपने चार पैरों के साथ, स्लिम, डिब्बाबंद शरीर और एक सिर जो लेजर स्कैनर, कैमरा और त्वरण सेंसर से लैस है, यह कई अन्य रोबोट कुत्तों के समान है जो आज बाजार पर उपलब्ध हैं। वास्तव में, लूना चीनी निर्माता अनट्री से GO2-Pro-Robot-Dog मॉडल पर आधारित है, जिसे लगभग 3,500 यूरो के लिए खरीदा जा सकता है।
हालाँकि, लूना को पारंपरिक रोबोट कुत्तों से अलग करने वाली चीज़ उसका रूप नहीं, बल्कि उसकी आंतरिक कार्यप्रणाली है। जहाँ ज़्यादातर रोबोट पूर्व-प्रोग्राम किए गए एल्गोरिदम और व्यापक डेटा सेट पर निर्भर करते हैं, वहीं लूना का एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र है जो उसे अपने परिवेश के साथ सीधे संपर्क के ज़रिए सीखने की अनुमति देता है – बिना किसी जटिल पूर्व-प्रशिक्षण या पृष्ठभूमि में चल रहे विशाल डेटा केंद्रों के।
लूना के डिजिटल तंत्रिका तंत्र में कृत्रिम न्यूरॉन्स होते हैं, जो, हालांकि, बहुत अधिक जटिल होते हैं और उन लोगों की तुलना में अलग तरह से काम करते हैं जो पारंपरिक एआई मॉडल में उपयोग किए जाते हैं। न्यूरोफिज़ियोलॉजी की समझ के आधार पर, इन न्यूरॉन्स को डिज़ाइन किया गया था और स्वतंत्र रूप से प्राथमिकताएं निर्धारित कर सकते हैं और अपनी स्थानीय समस्याओं को हल करने के लिए उपायों का चयन कर सकते हैं। कुछ सौ डिजिटल न्यूरॉन्स से एक प्रोटोटाइप नेटवर्क के साथ, लूना एक क्लाउड में एआई मॉडल से जुड़े बिना स्वतंत्र रूप से सीख सकती है। कंप्यूटर जो सीखने में सक्षम बनाता है वह रोबोट कुत्ते में ही है।
सीखने की प्रक्रिया: एक फीडबैक लूप के रूप में दुनिया
शुरुआत में, लूना एक खाली स्लेट की तरह था। रोबोट कुत्ते को अपने बारे में या अपने परिवेश के बारे में कोई जानकारी नहीं मिली थी – उसे तो यह भी नहीं पता था कि उसके चार पैर हैं या उन्हें कैसे नियंत्रित किया जाए। लेकिन शोधकर्ता उसे एक मिशन दे सकते थे, जैसे अंतरिक्ष में किसी विशिष्ट बिंदु तक पहुँचना।
नतीजतन, लूना विभिन्न आवेगों को भेजती है जो गति में अंगों को प्राप्त करते हैं और लिडार और कैमरे से डेटा का उपयोग करते हैं। शुरुआती स्थिति के संबंध में स्थिति कैसे बदलती है, आभासी तंत्रिका तंत्र द्वारा अवशोषित और संसाधित किया जाता है। नतीजतन, लूना धीरे -धीरे सीखती है कि कैसे पैर चले गए, शक्ति को संशोधित किया और लक्षित आंदोलन को प्राप्त करने के लिए सेंसर डेटा की जानकारी के साथ संयुक्त।
यह सीखने की प्रक्रिया जानवरों और मनुष्यों में मोटर सीखने के समान ही है। पूर्व-निर्धारित गति अनुक्रमों पर निर्भर रहने के बजाय, लूना परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से अपने परिवेश में नेविगेट करना सीखता है। दुनिया स्वयं एक फीडबैक लूप के रूप में कार्य करती है – एक ऐसा दृष्टिकोण जो पारंपरिक एआई प्रणालियों से मौलिक रूप से भिन्न है।
रिफ्लेक्सिस टू थिंक: द डेवलपमेंट ऑफ ए डिजिटल कॉर्टेक्स
लूना से वर्तमान डिजिटल तंत्रिका तंत्र केवल एक "रिफ्लेक्टिव सिस्टम" है जो रीढ़ की हड्डी से मिलता -जुलता है। यह योजना या सोच नहीं सकता है, लेकिन तत्काल समस्याओं पर प्रतिक्रिया करता है। लूना को और विकसित करने के लिए, Intuicell टीम वर्तमान में अपने डिजिटल तंत्रिका तंत्र के एक अन्य घटक को एकीकृत करने पर काम कर रही है: कॉर्टेक्स।
यह डिजिटल कॉर्टेक्स "बड़े मस्तिष्क" की तरह कुछ का प्रतिनिधित्व करने वाला है जिसके माध्यम से लूना एक इरादा और संदर्भ समझ विकसित कर सकती है। उदाहरण के लिए, यदि लूना को इशारों या शरीर की भाषा के साथ कुछ करने के लिए कहा जाता है, या यदि कोई वस्तु उसे दिखाती है जो उसे उत्सुक बनाता है और फिर फेंक दिया जाता है, तो उसे समझना चाहिए कि उसे इसके साथ बातचीत करनी चाहिए।
इन कौशलों को विकसित करने के लिए, इंटुईसेल टीम ने लूना को इन्हें सीखने में मदद करने के लिए एक असली कुत्ता प्रशिक्षक भी नियुक्त किया। लूना को एक नया कौशल सीखने में लगने वाला समय बहुत अलग-अलग होता है – कभी कुछ मिनट, तो कभी थोड़ा ज़्यादा।
Intuicell: अगली एआई पीढ़ी के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाता
Intuicell खुद को एक क्लासिक रोबोट कंपनी के रूप में नहीं देखता है जैसे कि बोस्टन डायनेमिक्स, फिगर, एपट्रोनिक या यूनिट्री। इसके बजाय, स्टार्ट-अप खुद को एक बुनियादी ढांचा प्रदाता के रूप में देखता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अगले विकास चरण के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करता है। कंपनी अपने अद्वितीय एआई सॉफ्टवेयर को रोबोट-स्थापित कंपनियों में एकीकृत करना चाहती है ताकि उन्हें वर्तमान एआई मॉडल के साथ अधिक करने में सक्षम बनाया जा सके।
इस तकनीक में निश्चित रूप से रुचि है और पहले से ही प्रारंभिक सहयोग हैं। Intuicell वर्तमान में एक ऐसे बिंदु पर है जहां वास्तुकला को बाहरी भागीदारों के साथ एक साथ लागू किया जाता है। सभी महत्वपूर्ण बिल्डिंग ब्लॉक एक साथ हैं और काम करते हैं। हालांकि, जब तक कि पहले रोबोट इंटुइसेल नेटवर्क के साथ बाजार में नहीं आते हैं, तब तक कुछ समय लगेगा, क्योंकि घटकों और कार्यात्मकताओं का अभी भी परीक्षण किया जाता है, त्रुटियों को पाया गया और सुरक्षा तंत्र को लागू किया जाना है। लगभग एक या दो साल में, हालांकि, एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और मस्तिष्क के साथ पहले रोबोट बाजार में आ सकते हैं।
भविष्य की दृष्टि: सिंथेटिक जीवित चीजों से भरी दुनिया
इंटुईसेल के सीईओ और सह-संस्थापक विक्टर लूथमैन इस तकनीक को एक संभावित मोड़ मानते हैं। डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोट अब केवल एक कठोर डिजिटल मॉडल से पूर्वनिर्धारित आदेशों और निर्देशों का पालन करने वाली साधारण मशीनें नहीं होंगी। बल्कि, वे "कृत्रिम जीव" होंगे जो परिस्थितियों के अनुसार लचीले ढंग से ढल सकते हैं – ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य और जानवर परस्पर क्रिया और अनुभव के माध्यम से सीखते हैं।
लूथमैन भविष्यवाणी करते हैं: "अगर मेरा बस चले, तो अंततः हमारी दुनिया हर आकार-प्रकार के डिजिटल जीवों से भरी होगी। एक ऐसी दुनिया जो हमारी दुनिया से बिल्कुल अलग होगी।" देर-सवेर, नए जीवन रूप और विभिन्न डिजिटल प्रजातियाँ उभर सकती हैं – जानवरों के मॉडल जैसी दिखने वाली और अनोखे आकार वाली, दोनों। ये कृत्रिम जीव पैदा होने के बजाय बनाए जाएँगे, लेकिन इससे उनका स्वभाव नहीं बदलेगा। मनुष्य उन्हें सिर्फ़ औज़ारों या खिलौनों की तरह इस्तेमाल करने के बजाय उनके साथ सहयोग करेंगे।
तकनीकी आधार: सिर्फ तंत्रिका नेटवर्क से अधिक
पारंपरिक एआई सिस्टम से इंटुइसेल के दृष्टिकोण को अलग करता है, जिस तरह से डिजिटल तंत्रिका तंत्र संरचित है। जबकि पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क को बड़ी मात्रा में डेटा में पैटर्न की पहचान करने और सांख्यिकीय प्रासंगिकता निर्धारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, इंटुइल की प्रणाली एक कदम आगे जाती है।
कृत्रिम न्यूरॉन्स, जिसे Intuicell विकसित किया गया है, न केवल जानकारी को संसाधित करने में सक्षम हैं, बल्कि निर्णय भी कर सकते हैं और स्वतंत्र रूप से प्राथमिकताएं निर्धारित कर सकते हैं। वे वास्तविक समय में क्षेत्र में परिवर्तन पर प्रतिक्रिया करने और तदनुसार अपनी प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित करने में सक्षम हैं। यह लूना को पूर्व प्रोग्रामिंग सीखने या प्रशिक्षण के बिना सक्षम बनाता है कि वह अपने क्षेत्र में अपना रास्ता कैसे खोज सकता है।
यह दृष्टिकोण पारंपरिक एआई प्रणालियों से मौलिक रूप से भिन्न होता है जो अक्सर अप्रत्याशित स्थितियों के साथ सामना करने पर अपनी सीमा तक पहुंचते हैं। जबकि पारंपरिक एआई मॉडल अच्छी तरह से ज्ञात वातावरण में अच्छी तरह से काम करते हैं, उन्हें नई स्थितियों के अनुकूल होने में कठिनाई होती है। ऐसी प्रणालियों की रात का प्रशिक्षण महंगा है, जटिल है और नए डेटा रिकॉर्ड की आवश्यकता है।
दूसरी ओर, इंटुईसेल का डिजिटल तंत्रिका तंत्र सीधे अनुभव से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उत्तेजना-प्रतिक्रिया सिद्धांतों पर आधारित है और पर्यावरणीय परिवर्तनों पर सीधे प्रतिक्रिया करता है। सीखना क्लाउड में नहीं, बल्कि जीवंत रूप से होता है – गति, परीक्षण और त्रुटि, और अनुकूलन के माध्यम से। यह दृष्टिकोण पारंपरिक मशीन लर्निंग की तुलना में जानवरों में मोटर लर्निंग की अधिक याद दिलाता है।
आवेदन के संभावित क्षेत्र: अंतरिक्ष यात्रा से लेकर आपदा राहत तक
Intuicell की तकनीक का उपयोग कई क्षेत्रों में किया जा सकता है जिसमें रोबोट को अप्रत्याशित वातावरण में कार्य करना पड़ता है। एक विशेष रूप से होनहार क्षेत्र अंतरिक्ष यात्रा है, जहां रोबोट अक्सर अपने दम पर होते हैं और अप्रत्याशित स्थितियों पर जल्दी से प्रतिक्रिया करना पड़ता है। यहां तक कि डीप -सेए अनुसंधान में, जहां सतह के साथ संचार प्रतिबंधित है, एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र के साथ रोबोट मूल्यवान सेवाओं का प्रदर्शन कर सकते हैं।
आवेदन का एक अन्य महत्वपूर्ण क्षेत्र आपदा सहायता है। यहां, नए वातावरण के लिए जल्दी से अनुकूल होने की क्षमता वाले रोबोट से बचे लोगों की खोज में मदद मिल सकती है या खतरनाक स्थितियों से निपटने में मदद मिल सकती है। वास्तविक समय में सीखने और प्रतिक्रिया करने का अवसर ऐसे परिदृश्यों में निर्णायक अंतर बना सकता है।
डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोट रोज़मर्रा की ज़िंदगी में भी नई संभावनाओं के द्वार खोल सकते हैं। अपने मालिकों की व्यक्तिगत ज़रूरतों के अनुसार ढलने वाले घरेलू रोबोट से लेकर देखभाल में सहायक रोबोट तक – बातचीत के ज़रिए सीखने की क्षमता रोबोट के साथ हमारी बातचीत के तरीके को मौलिक रूप से बदल सकती है।
नैतिक और सामाजिक निहितार्थ
एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र के साथ रोबोट का विकास भी महत्वपूर्ण नैतिक और सामाजिक प्रश्न उठाता है। यदि रोबोट तेजी से स्वतंत्र रूप से सीखने और निर्णय लेने में सक्षम हैं, तो हमें उनसे कैसे निपटना चाहिए? हमें आपको किस नैतिक स्थिति का श्रेय देना चाहिए?
विक्टर लुथमैन इन सवालों के बारे में जानते हैं और प्रारंभिक चरण में इस तकनीक के नैतिक निहितार्थों के बारे में सोचने की आवश्यकता पर जोर देते हैं। "हमें इसके लिए नियमों और दिशानिर्देशों की आवश्यकता है," वे कहते हैं। "मुझे खुशी होगी अगर हम दुनिया के सबसे स्मार्ट प्रमुखों से बात कर सकते हैं। अगर हम इस दुनिया के लिए एक दृष्टि डिजाइन करने में मदद कर सकते हैं।"
एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र के साथ रोबोट के विकास का भी काम की दुनिया पर गहरा प्रभाव पड़ सकता है। यदि रोबोट तेजी से जटिल कार्यों का सामना करने और नई स्थितियों के अनुकूल होने में सक्षम हैं, तो उनका उपयोग अधिक से अधिक क्षेत्रों में किया जा सकता है। इससे काम की दुनिया में बदलाव हो सकते हैं, लेकिन लोगों और मशीन के बीच काम करने के लिए नए अवसर भी खोल सकते हैं।
ब्लेड रनर के साथ तुलना: विज्ञान कथा एक वास्तविकता बन जाती है?
डिजिटल जीवों से भरी दुनिया बनाने का विक्टर लूथमैन का सपना "ब्लेड रनर" जैसी विज्ञान-कथाओं की याद दिलाता है। इस फिल्म में, प्रतिकृतियाँ मौजूद हैं – कृत्रिम प्राणी जो इंसानों से लगभग अप्रभेद्य हैं और जिनके अपने विचार और भावनाएँ हैं। हालाँकि हम अभी भी ऐसे परिदृश्यों से बहुत दूर हैं, लेकिन डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोटों का विकास ऐसे ही प्रश्न उठाता है: एक जीवित प्राणी क्या होता है? हमें कृत्रिम प्राणियों को क्या नैतिक दर्जा देना चाहिए?
"ब्लेड रनर" के समानताएं आकस्मिक नहीं हैं। फिल्म उन खतरों, अनिश्चितताओं और नैतिक और नैतिक महत्वाकांक्षाओं को संबोधित करती है जो उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण से जुड़े हैं। मनुष्यों और उन्नत एंड्रॉइड, प्रतिकृति के बीच बातचीत, एक ऐसी दुनिया दिखाती है जिसमें "वास्तविक" और "कृत्रिम" लोगों के बीच की सीमा अटूट रूप से धुंधली होती है।
यद्यपि हम अभी भी एक ऐसी दुनिया से बहुत दूर हैं, जिसमें रोबोट की चेतना है और शायद ही लोगों से अलग हो सकता है, इंटुइसेल से डिजिटल नर्वस सिस्टम जैसी प्रौद्योगिकियां इस दिशा में एक कदम हो सकती हैं। अनुभव के माध्यम से सीखने और नई स्थितियों के अनुकूल होने की क्षमता एक महत्वपूर्ण पहलू है जिसे हम बुद्धि के रूप में मानते हैं।
तकनीकी कार्यान्वयन: अवधारणा से वास्तविकता तक
एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र का विकास एक आसान काम नहीं है। एक गहरी समझ के लिए न्यूरोबायोलॉजी और कंप्यूटर विज्ञान दोनों की आवश्यकता होती है। Intuicell ने इस चुनौती को स्वीकार किया है और एक प्रणाली विकसित की है जो जैविक तंत्रिका तंत्र के बुनियादी सिद्धांतों को सॉफ्टवेयर में लागू करती है।
लूना का डिजिटल तंत्रिका तंत्र कृत्रिम न्यूरॉन्स के एक नेटवर्क पर आधारित है जो एक दूसरे के साथ संवाद करते हैं और जानकारी को संसाधित करते हैं। हालांकि, ये न्यूरॉन्स केवल गणितीय मॉडल नहीं हैं जो पारंपरिक न्यूरोनल नेटवर्क में उपयोग किए जाते हैं। इसके बजाय, वे न्यूरोफिज़ियोलॉजी की समझ के आधार पर डिज़ाइन किए गए थे और स्वतंत्र रूप से प्राथमिकताएं निर्धारित कर सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं।
सिस्टम का एक महत्वपूर्ण पहलू यह है कि यह सेंसर डेटा से संबंधित है। इस डेटा को संसाधित करने के लिए आसान होने के बजाय और एक पूर्व -विच्छेदित तरीके से प्रतिक्रिया करते हैं, सिस्टम आपको पर्यावरण और अपने शरीर की समझ विकसित करने के लिए उपयोग करता है। यह लूना को यह जानने में सक्षम बनाता है कि कोशिश और त्रुटि से अपने परिवेश के आसपास अपना रास्ता कैसे खोजें।
डिजिटल कॉर्टेक्स को एकीकृत करना एक और चुनौती पेश करता है। इससे लूना को इरादे और संदर्भ को समझने में मदद मिलेगी – एक ऐसी क्षमता जो साधारण सजगता से कहीं आगे जाती है। ऐसी प्रणाली विकसित करने के लिए इस बात की गहरी समझ ज़रूरी है कि मस्तिष्क कैसे काम करता है, सूचनाओं को कैसे संसाधित करता है और निर्णय कैसे लेता है।
भविष्य का रास्ता: चुनौतियां और अवसर
एक डिजिटल तंत्रिका तंत्र के साथ रोबोट का विकास अभी भी शुरुआत में है और सामना करने के लिए कई चुनौतियां हैं। सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक प्रणाली को स्केल करना है। जबकि लूना कई सौ डिजिटल न्यूरॉन्स के नेटवर्क के साथ काम करती है, मानव मस्तिष्क में अरबों न्यूरॉन्स होते हैं। सिस्टम की स्केलिंग एक आकार के लिए जो अधिक जटिल व्यवहार को सक्षम करती है, एक महत्वपूर्ण तकनीकी चुनौती है।
एक और चुनौती विभिन्न रोबोट प्लेटफार्मों में सिस्टम का एकीकरण है। Intuicell अपनी तकनीक को रोबोट-स्थापित कंपनियों में एकीकृत करना चाहता है, जिसके लिए विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफार्मों के लिए करीबी सहयोग और अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
इन चुनौतियों के बावजूद, Intuicell की तकनीक भारी अवसर प्रदान करती है। अनुभव के माध्यम से सीखने और नई स्थितियों के अनुकूल होने की क्षमता रोबोटों को उन वातावरणों में काम करने में सक्षम कर सकती है जो पारंपरिक रोबोट के लिए बहुत अप्रत्याशित हैं। यह आवेदन के नए क्षेत्रों को खोल सकता है और रोबोट के साथ बातचीत करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल सकता है।
निष्कर्ष: रोबोटिक्स का एक नया युग
स्वीडिश स्टार्ट-अप Intuicell रोबोटिक्स के एक नए युग की दहलीज पर है। अपने डिजिटल तंत्रिका तंत्र और आभासी मस्तिष्क के साथ, यह मौलिक रूप से रोबोट सीखने और अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल सकता है। अनुभव के माध्यम से सीखने और नई स्थितियों के अनुकूल होने की क्षमता रोबोटों को उन वातावरणों में काम करने में सक्षम कर सकती है जो पारंपरिक रोबोट के लिए बहुत अप्रत्याशित हैं।
विक्टर लुथमैन की डिजिटल जीवों से भरी दुनिया बनाने की दृष्टि आज भी विज्ञान कथाओं की तरह लग सकती है। लेकिन डिजिटल तंत्रिका तंत्र के विकास में हर प्रगति के साथ, यह दृष्टि वास्तविकता के थोड़ा करीब है। ऐसी दुनिया में जिसमें रोबोट स्वतंत्र रूप से सीखने और निर्णय लेने में सक्षम हैं, हमें नए नैतिक और सामाजिक मुद्दों से निपटना होगा।
डिजिटल तंत्रिका तंत्र वाले रोबोट का विकास अभी शुरुआती दौर में है और अभी भी कई चुनौतियों का सामना करना बाकी है। हालाँकि, इंटुईसेल की तकनीक अपार अवसर प्रदान करती है और रोबोट की एक नई पीढ़ी के लिए मार्ग प्रशस्त कर सकती है जो न केवल प्रोग्राम्ड हैं, बल्कि इंसानों और जानवरों की तरह सीखने और अनुकूलन करने में भी सक्षम हैं –
आने वाले वर्षों में हम शायद इस क्षेत्र में आगे की प्रगति देखेंगे। एक ऐसी दुनिया की ओर हर कदम के साथ जिसमें रोबोट अनुभव के माध्यम से सीख सकते हैं, हमें इस सवाल से भी निपटना होगा कि एक जीवित प्राणी होने का क्या मतलब है और इन नए सिंथेटिक जीवों को हमारे समाज में क्या करना चाहिए।
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