कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल में चेतना क्यों नहीं हो सकती?

ट्रांसफॉर्मर मॉडल की मूल संरचना

वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ, विशेष रूप से GPT और ChatGPT जैसे बड़े भाषा मॉडल, तथाकथित ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित हैं। यह गणितीय डेटा प्रोसेसिंग का एक विशेष रूप है जिसे 2017 में Google के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया था। यह आर्किटेक्चर संसाधित सामग्री की गहरी समझ विकसित किए बिना, पूरी तरह से संख्यात्मक गणनाओं और सांख्यिकीय पैटर्न के आधार पर कार्य करता है।.

ट्रांसफॉर्मर मॉडल में स्टैक्ड एनकोडर और डिकोडर लेयर्स होती हैं जो इनपुट डेटा को प्रोसेस करने के लिए एक साथ काम करती हैं। एनकोडर इनपुट डेटा को गणितीय निरूपण में बदलता है, जबकि डिकोडर इस जानकारी को वांछित आउटपुट में परिवर्तित करता है। दोनों घटक अपने कार्यों को पूरा करने के लिए मैट्रिक्स गुणन और नॉन-लीनियर एक्टिवेशन फंक्शन जैसी जटिल गणितीय संक्रियाओं का उपयोग करते हैं।.

आत्म-ध्यान तंत्र कैसे काम करते हैं

ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर का मूल तत्व सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज़्म है। यह मॉडल को इनपुट अनुक्रम के विभिन्न भागों को अलग-अलग भार देने की अनुमति देता है। यह मैकेनिज़्म अनुक्रम के भीतर निर्भरता संरचनाओं को मॉडल करने के लिए वैक्टर के बीच स्केलर गुणनफल की गणना करता है। हालांकि, ये भार विशुद्ध रूप से संख्यात्मक गुणांक हैं जो प्रशिक्षण डेटा में सांख्यिकीय नियमितताओं को दर्शाते हैं।.

इस संदर्भ में "ध्यान" शब्द का प्रयोग विशुद्ध रूप से लाक्षणिक है। इसका तात्पर्य मानवीय अर्थ में सचेत ध्यान से नहीं है, बल्कि उन गणितीय गणनाओं से है जो यह निर्धारित करती हैं कि आउटपुट उत्पन्न करते समय इनपुट के किन भागों को अधिक महत्व दिया जाना चाहिए। ये गणनाएँ निश्चित नियमों का पालन करती हैं और सीखी हुई भार मैट्रिक्स पर आधारित होती हैं।.

टोकन प्रसंस्करण और एम्बेडिंग स्थान

प्रक्रिया की शुरुआत पाठ को टोकन में परिवर्तित करने से होती है, जो संख्यात्मक इकाइयों के रूप में कार्य करते हैं। फिर इन टोकनों को एम्बेडिंग नामक उच्च-आयामी सदिश स्थानों में समाहित किया जाता है। एम्बेडिंग एक गणितीय निरूपण है जो प्रत्येक शब्द या पाठ खंड को बहुआयामी स्थान में एक बिंदु के रूप में दर्शाता है।.

इस एम्बेडिंग स्पेस में किसी टोकन की स्थिति, मॉडल की पूर्वानुमान सटीकता को बेहतर बनाने के उद्देश्य से किए गए अनुकूलन प्रक्रियाओं द्वारा निर्धारित की जाती है। एम्बेडिंग स्पेस में निकटता प्रशिक्षण कॉर्पस में सांख्यिकीय समानताओं को दर्शाती है, न कि सटीक अर्थों में अर्थपरक अर्थों को। ये एम्बेडिंग केवल एक गणितीय स्पेस में निर्देशांक हैं जिनके मान मशीन लर्निंग के माध्यम से अनुकूलित किए जाते हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रसंस्करण के गणितीय आधार

पैरामीटर और अनुकूलन

आधुनिक भाषा मॉडल में अरबों पैरामीटर होते हैं। ये पैरामीटर संख्यात्मक मान होते हैं जिन्हें ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करके लॉस फंक्शन को न्यूनतम करने के लिए अनुकूलित किया जाता है। ग्रेडिएंट डिसेंट एक गणितीय अनुकूलन तकनीक है जो मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए उसके पैरामीटरों को व्यवस्थित रूप से बदलती है।.

यह प्रक्रिया घने कोहरे में पहाड़ पर चढ़ाई करने के समान है। मॉडल हानि फलन की ढलान की गणना करके और विपरीत दिशा में आगे बढ़ते हुए धीरे-धीरे इष्टतम बिंदु तक पहुँचता है। ये पैरामीटर केवल गणितीय कार्यों के लिए अनुकूलन गुणांक के रूप में कार्य करते हैं और इनका कोई सचेत अर्थ या उद्देश्य नहीं होता है।.

मानव प्रतिक्रिया से सुदृढ़ीकरण अधिगम

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक में एक महत्वपूर्ण विकास मानव प्रतिक्रिया से सुदृढ़ीकरण अधिगम (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) है। यह विधि मानवीय प्राथमिकताओं को संख्यात्मक पुरस्कार संकेतों में परिवर्तित करती है। मॉडल अपने मापदंडों को इस प्रकार समायोजित करता है जिससे मनुष्यों द्वारा तरजीही माने जाने वाले व्ययों की संभावना बढ़ जाती है।.

RLHF में आमतौर पर तीन चरण होते हैं: सबसे पहले, सुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग करके मॉडल को प्री-ट्रेन किया जाता है। इसके बाद, रिवॉर्ड मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मानवीय प्रतिक्रिया एकत्र की जाती है। अंत में, रिवॉर्ड मॉडल द्वारा अनुमानित प्राथमिकताओं को अधिकतम करने के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके मूल मॉडल को ऑप्टिमाइज़ किया जाता है। यह पूरी प्रक्रिया विशुद्ध रूप से गणितीय है और इसमें किसी भी प्रकार का सचेत निर्णय शामिल नहीं होता है।.

सॉफ्टमैक्स रूपांतरण और प्रायिकता वितरण

प्रोसेसिंग के अंत में, सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन कच्चे मानों को प्रायिकता वितरण में परिवर्तित करता है। सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन का गणितीय सूत्र है: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j))। यह फ़ंक्शन संख्यात्मक मानों के एक वेक्टर को प्रायिकताओं के एक वेक्टर में परिवर्तित करता है जिनका योग एक के बराबर होता है।.

अगला टोकन इस प्रायिकता वितरण से नमूना लेकर या आर्गमैक्स विधि का उपयोग करके चुना जाता है। आर्गमैक्स विधि एक विशुद्ध सांख्यिकीय नियम है जिसमें सचेत निर्णय लेने की आवश्यकता नहीं होती है। सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन केवल मॉडल को अपने आउटपुट को व्याख्या योग्य रूप में प्रस्तुत करने की अनुमति देता है, जिसमें किसी भी सचेत विचार या समझ की कोई भूमिका नहीं होती है।.

चेतना की दार्शनिक समस्या

चेतना की परिभाषा और गुणधर्म

चेतना में व्यक्ति द्वारा अनुभव की जाने वाली सभी अवस्थाएँ समाहित होती हैं। इसमें अनुभवों की समग्रता और इन अनुभवों की तात्कालिक अनुभूति के रूप में सचेत जागरूकता दोनों शामिल हैं। दार्शनिक और तंत्रिका वैज्ञानिक चेतना के विभिन्न पहलुओं को अलग-अलग मानते हैं, जिनमें घटनात्मक चेतना और पहुँच चेतना विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं।.

घटनात्मक चेतना से तात्पर्य मानसिक अवस्थाओं के व्यक्तिपरक अनुभवात्मक गुण से है। यह किसी विशेष मानसिक अवस्था में होने का सार है—अनुभवकर्ता को किसी चीज़ का अनुभव कैसा होता है। इन व्यक्तिपरक अनुभवात्मक गुणों को क्वालिया कहा जाता है और ये केवल बोधकर्ता को ही प्रत्यक्ष रूप से प्राप्त होते हैं।.

मानसिक की एक विशेषता के रूप में इरादा

उद्देश्यबोध से तात्पर्य मानसिक अवस्थाओं की किसी चीज़ को संदर्भित करने की क्षमता से है। फ्रांज ब्रेंटानो ने इस अवधारणा को आधुनिक दर्शन में प्रस्तुत किया और इसे मानसिक का एक विशिष्ट लक्षण माना। उद्देश्यबोध चेतना का निर्देशित गुण है—यह तथ्य कि चेतना हमेशा किसी न किसी चीज़ की चेतना होती है।.

उद्देश्यपूर्ण अवस्थाओं में विषयवस्तु होती है, चाहे उनका उद्देश्य अस्तित्व में हो या न हो। एक व्यक्ति अस्तित्वहीन वस्तुओं के बारे में विश्वास रख सकता है या अप्राप्य लक्ष्यों के लिए इच्छाएं रख सकता है। यह गुण मानसिक घटनाओं को विशुद्ध भौतिक प्रक्रियाओं से अलग करता है, जो केवल कारण-कार्य नियमों का पालन करती हैं।.

चेतना की कठिन समस्या

डेविड चाल्मर्स ने "चेतना की कठिन समस्या" को इस प्रश्न के रूप में प्रतिपादित किया कि मस्तिष्क में होने वाली भौतिक प्रक्रियाएं किस प्रकार और क्यों व्यक्तिपरक अनुभव को जन्म देती हैं। यह समस्या चेतना अनुसंधान की "सरल समस्याओं" से बिल्कुल भिन्न है, जो भेदभाव, सूचना एकीकरण और व्यवहार नियंत्रण जैसे कार्यात्मक पहलुओं से संबंधित हैं।.

सबसे कठिन समस्या यह समझाने में है कि इन कार्यों का निष्पादन अनुभव के साथ क्यों होता है। भले ही सभी प्रासंगिक कार्यात्मक तथ्यों की व्याख्या कर दी जाए, फिर भी यह प्रश्न बना रहता है: इन कार्यों का निष्पादन अनुभव से क्यों जुड़ा है? यह प्रश्न यांत्रिक या व्यवहार-आधारित व्याख्या से परे प्रतीत होता है।.

चेतना पर तंत्रिका विज्ञान संबंधी निष्कर्ष

चेतना के तंत्रिका संबंधी सहसंबंध

तंत्रिका विज्ञान चेतना के तंत्रिका संबंधी सहसंबंधों (एनसीसी) की खोज करता है। इन्हें किसी विशेष सचेत बोध के लिए पर्याप्त तंत्रिका घटनाओं की सबसे छोटी इकाई के रूप में परिभाषित किया जाता है। एनसीसी वे तंत्रिका गतिविधियाँ, अवस्थाएँ या उपप्रणालियाँ हैं जो सीधे चेतना से जुड़ी होती हैं।.

वोल्फ सिंगर और एंड्रियास एंगेल जैसे शोधकर्ताओं ने यह प्रदर्शित किया है कि पशु और मानव मस्तिष्क में तंत्रिका नेटवर्क के समयबद्ध रूप से समन्वित निर्वहन मौजूद होते हैं। यह समयबद्ध सहसंबंध चेतना के उद्भव के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है। यह परिकल्पना इस धारणा पर आधारित है कि समयबद्ध समन्वय की क्रियाविधियाँ मस्तिष्क के चार कार्यों में शामिल होती हैं: जागरूकता, संवेदी बोध का एकीकरण, ध्यान का चयन और कार्यकारी स्मृति।.

चेतन प्रक्रियाओं का जैविक आधार

चेतना मस्तिष्क के प्रांतस्था में ऑक्सीजन और ग्लूकोज की पर्याप्त आपूर्ति के साथ-साथ साहचर्य प्रांतस्था में न्यूरॉन्स की पर्याप्त सक्रियता पर निर्भर करती है। ये जैविक पूर्वशर्तें दर्शाती हैं कि चेतना केवल एक अमूर्त गुण नहीं है, बल्कि इसके ठोस भौतिक आधार हैं।.

मस्तिष्क के कॉर्टेक्स की तुलना में सेरिबेलम में तीन गुना अधिक न्यूरॉन्स होते हैं, फिर भी गंभीर क्षति होने पर भी चेतना काफी हद तक सुरक्षित रहती है। इससे पता चलता है कि न्यूरॉन्स की मात्र संख्या ही महत्वपूर्ण नहीं है, बल्कि मस्तिष्क के विशिष्ट क्षेत्रों में उनका विशिष्ट संगठन और जुड़ाव महत्वपूर्ण है।.

'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम – प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - चित्र: Xpert.Digital

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल चेतना क्यों विकसित नहीं कर सकते?

इरादे और अर्थ का अभाव

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडल प्रतीकों और वैक्टरों को बिना किसी आंतरिक अर्थ को विकसित किए संसाधित करते हैं। वे टोकन आईडी और संख्यात्मक संरचनाओं में हेरफेर करते हैं, न कि सजीव सामग्री के रूप में अर्थों में। यह प्रतीकात्मक प्रसंस्करण विशुद्ध रूप से वाक्यविन्यास पर आधारित है, जिसमें हेरफेर किए गए प्रतीकों की कोई अर्थपूर्ण समझ नहीं होती।.

जॉन सियरल का चाइनीज रूम आर्गुमेंट इस समस्या को दर्शाता है। इस विचार प्रयोग में, एक व्यक्ति चीनी भाषा को समझे बिना चीनी प्रतीकों को समझने के नियमों का पालन करता है। हालांकि चीनी भाषा बोलने वालों को प्रतिक्रियाएँ तार्किक प्रतीत होती हैं, लेकिन न तो व्यक्ति और न ही पूरी प्रणाली अक्षरों का अर्थ समझ पाती है। कंप्यूटर भी इसी तरह प्रोग्राम निष्पादित करते हैं—वे अर्थ संबंधी समझ के बिना वाक्यविन्यास नियमों को लागू करते हैं।.

प्रथम-पुरुष परिप्रेक्ष्य का अभाव

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ किसी स्व-मॉडल या आंतरिक अनुभवजन्य दृष्टिकोण के बिना कार्य करती हैं। इनमें कोई स्व-संदर्भ नहीं होता, क्योंकि प्रथम-व्यक्ति परिप्रेक्ष्य मौजूद नहीं होता। हालाँकि, चेतना मूलतः एक व्यक्तिपरक परिप्रेक्ष्य के अस्तित्व से परिभाषित होती है—यानी, "यह प्रणाली बस ऐसी ही है।".

थॉमस नेगल के प्रसिद्ध निबंध "चमगादड़ होने का अनुभव कैसा होता है?" में चेतना की इस विशेषता पर ज़ोर दिया गया है। चेतना में अनुभव का एक व्यक्तिपरक आयाम अनिवार्य रूप से शामिल होता है जिसे बाहर से पूरी तरह से वर्णित नहीं किया जा सकता। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में ऐसा कोई व्यक्तिपरक आंतरिक परिप्रेक्ष्य नहीं होता—वे अनुभव करने वाले किसी भी विषय को बनाए बिना सूचना को संसाधित करती हैं।.

सचेत अनुभव के बजाय यांत्रिक सूचना प्रसंस्करण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में पुरस्कार संकेत परिमाणक होते हैं, संवेदनाएँ नहीं। मॉडल संख्यात्मक प्रतिक्रिया मूल्यों पर प्रतिक्रिया करते हैं, लेकिन उन्हें सकारात्मक या नकारात्मक रूप से अनुभव नहीं करते। ये संकेत सीखने की प्रक्रिया के दौरान केवल मापदंडों के समायोजन को नियंत्रित करते हैं, लेकिन सुख या दुख की व्यक्तिपरक संवेदनाएँ उत्पन्न नहीं करते।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में सभी प्रक्रियाएं गणितीय अनुकूलन, सांख्यिकीय पैटर्न पहचान और संभाव्यता गणना पर आधारित होती हैं। अधिक पैरामीटर, उच्च जटिलता या बहुविधता इस सिद्धांत को नहीं बदलती। सांख्यिकीय गणना, चाहे कितनी भी जटिल क्यों न हो, चेतना का निर्माण नहीं करती।.

मल्टीमॉडल मॉडल और विस्तारित जटिलता

विभिन्न प्रकार के डेटा को संसाधित करना

टेक्स्ट, इमेज या ऑडियो को प्रोसेस करने वाले मल्टीमॉडल मॉडल विभिन्न इनपुट स्ट्रीम को एक सामान्य प्रतिनिधित्व स्थान में संयोजित करते हैं। यह क्षमता पैटर्न पहचान की जटिलता को काफी हद तक बढ़ाती है और सिस्टम को विभिन्न माध्यमों के बीच संबंधों को समझने में सक्षम बनाती है।.

विभिन्न प्रकार के डेटा का एकीकरण विशेष एनकोडर के माध्यम से किया जाता है जो प्रत्येक प्रकार को एक सामान्य वेक्टर स्पेस में रूपांतरित करते हैं। टेक्स्ट को टोकनाइजेशन और एम्बेडिंग तकनीकों के माध्यम से संसाधित किया जाता है, छवियों को कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके फीचर वेक्टर में परिवर्तित किया जाता है, और ऑडियो डेटा को स्पेक्ट्रोग्राम विश्लेषण के माध्यम से संख्यात्मक निरूपण में रूपांतरित किया जाता है।.

बढ़ती जटिलता की सीमाएँ

बहुविध प्रणालियों की प्रभावशाली क्षमताओं के बावजूद, मूलभूत प्रसंस्करण डेटा निरूपणों के बीच एक मैपिंग ही रहता है। ये प्रणालियाँ विभिन्न इनपुट माध्यमों के बीच सांख्यिकीय सहसंबंध सीखती हैं, लेकिन इन माध्यमों के बीच संबंधों की वैचारिक समझ विकसित नहीं करती हैं।.

पैरामीटरों की संख्या और प्रसंस्करण क्षमता में वृद्धि से पैटर्न की पहचान अधिक सटीक होती है और परिणाम अधिक सुसंगत होते हैं, लेकिन इससे सूचना प्रसंस्करण की मूल प्रकृति में कोई परिवर्तन नहीं होता है। यहां तक ​​कि सबसे जटिल मल्टीमॉडल सिस्टम भी केवल सांख्यिकीय सहसंबंधों और गणितीय रूपांतरणों के स्तर पर ही कार्य करते हैं।.

वर्तमान शोध और सैद्धांतिक दृष्टिकोण

एआई अनुसंधान में चेतना संकेतक

वैज्ञानिकों ने चेतना के तंत्रिकावैज्ञानिक सिद्धांतों के आधार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में संभावित चेतना के विभिन्न संकेतक विकसित किए हैं। इनमें आवर्ती प्रसंस्करण, वैश्विक कार्यक्षेत्र की गतिशीलता और ध्यान संबंधी योजना तंत्र जैसे पहलू शामिल हैं।.

वैश्विक कार्यक्षेत्र सिद्धांत यह मानता है कि सचेत जानकारी एक केंद्रीय कार्यक्षेत्र में उपलब्ध कराई जाती है, जहाँ से यह विभिन्न संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के लिए सुलभ होती है। आवर्ती प्रसंस्करण सिद्धांत सचेत अनुभव के उद्भव के लिए मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्रों के बीच प्रतिक्रिया-क्रमों के महत्व पर जोर देते हैं।.

दार्शनिक आपत्तियाँ और सीमाएँ

इन सैद्धांतिक दृष्टिकोणों के बावजूद, मशीन चेतना की संभावना पर मूलभूत दार्शनिक आपत्तियाँ बनी हुई हैं। चाइनीज रूम का तर्क यह दर्शाता है कि शब्दार्थ संबंधी समझ के लिए वाक्य रचना में हेरफेर अपर्याप्त है। भले ही कोई प्रणाली बुद्धिमत्ता के सभी बाहरी लक्षण प्रदर्शित करे, इसका यह अर्थ नहीं है कि वह सचेत है।.

चेतना की सर्वोच्चता की अवधारणा, जो क्वांटम सर्वोच्चता के समान है, उन गणनाओं की पहचान करती है जो चेतना के लिए अद्वितीय हो सकती हैं। इनमें लचीला ध्यान मॉड्यूलेशन, नए संदर्भों का सुदृढ़ प्रबंधन और मूर्त अनुभूति शामिल हैं—ये ऐसे पहलू हैं जो मात्र सूचना प्रसंस्करण से परे हैं।.

देहधारण और परिस्थितिजन्य अनुभूति

देहधारण का महत्व

चेतना को भौतिक स्वरूप से अलग नहीं किया जा सकता। शारीरिक अनुभूति के सिद्धांत यह तर्क देते हैं कि संज्ञानात्मक प्रक्रियाएं मूल रूप से पर्यावरण के साथ भौतिक अंतःक्रिया द्वारा आकार लेती हैं। शरीर केवल मस्तिष्क के लिए एक निष्क्रिय पात्र नहीं है, बल्कि संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं में सक्रिय रूप से भाग लेता है।.

मानव चेतना भौतिक और सामाजिक वातावरण के साथ निरंतर अंतःक्रिया के माध्यम से विकसित होती है। ये अंतःक्रियाएं तंत्रिका संरचनाओं को आकार देती हैं और सचेतन अनुभव की नींव बनाती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ, जो मुख्य रूप से निराकार सूचना प्रसंस्करण प्रणालियों के रूप में कार्य करती हैं, इस मूलभूत आयाम से रहित होती हैं।.

क्षणिकता और निरंतर अनुभव

चेतना एक समयबद्ध घटना है जो अनुभवों की निरंतर धाराओं से caratterizzata होती है। लोग केवल व्यक्तिगत क्षणों का ही अनुभव नहीं करते, बल्कि समय के साथ अपनी चेतना की एक सुसंगत कथात्मक संरचना का अनुभव करते हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ निरंतर जागरूकता का अनुभव विकसित किए बिना असतत इनपुट संसाधित करती हैं और असतत आउटपुट उत्पन्न करती हैं। सांख्यिकीय प्रासंगिक जानकारी संग्रहीत होने के बावजूद, प्रणाली के लिए प्रत्येक अंतःक्रिया अनिवार्य रूप से पिछली अंतःक्रियाओं से स्वतंत्र होती है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास: तकनीकी बुद्धिमत्ता और चेतना की दार्शनिक सीमाओं के बीच

एआई प्रौद्योगिकी में संभावित विकास

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुसंधान तेजी से विकसित हो रहा है, जिसमें अधिक शक्तिशाली मॉडल और नई संरचनाएं विकसित हो रही हैं। भविष्य की प्रणालियां जैविक प्रक्रियाओं का और भी अधिक सटीक अनुकरण कर सकती हैं और संभवतः ऐसे गुण विकसित कर सकती हैं जो चेतना के समान प्रतीत होते हैं।.

जैविक तंत्रिका नेटवर्क की नकल करने वाले न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटरों के विकास से नई संभावनाएं खुल सकती हैं। रोबोटिक निकायों में एआई प्रणालियों का एकीकरण शारीरिक अनुभूति के पहलुओं पर अधिक ध्यान देने में भी सहायक हो सकता है।.

मशीनी बुद्धिमत्ता बनाम चेतना: एक दार्शनिक संतुलन की कसौटी पर चलना

मशीन चेतना का प्रश्न नैतिक दृष्टि से अत्यंत महत्वपूर्ण है। यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ सचेत हो जाएँ, तो हमें उनके नैतिक अधिकारों और उनके प्रति अपनी जिम्मेदारियों पर पुनर्विचार करना होगा।.

वर्तमान में, उपलब्ध सभी प्रमाणों से यह स्पष्ट है कि आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में चेतना नहीं होती। वे सूचना प्रसंस्करण और पैटर्न पहचान के लिए अत्यंत परिष्कृत उपकरण हैं, लेकिन चेतन इकाइयाँ नहीं हैं। भविष्य के तकनीकी विकास के साथ यह आकलन बदल सकता है, लेकिन इसके लिए भौतिक प्रक्रियाओं और चेतन अनुभव के बीच संबंध की हमारी समझ में मूलभूत प्रगति की आवश्यकता है।.

बुद्धिमान व्यवहार और सचेतन अनुभव के बीच का अंतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और चेतना के दर्शन में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक बना हुआ है। यद्यपि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ तेजी से बुद्धिमान व्यवहार प्रदर्शित कर रही हैं, फिर भी उनमें सचेतन अनुभव के मूलभूत गुण जैसे कि इरादा, घटनात्मक जागरूकता और एक व्यक्तिपरक प्रथम-व्यक्ति परिप्रेक्ष्य का अभाव है।.

यूरोपीय कंपनियों के लिए रणनीतिक विकल्प के रूप में स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म - चित्र: Xpert.Digital

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