रूसी वैज्ञानिकों को संदेह है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर बिना शर्त भरोसा किया जा सकता है

रूसी विज्ञान अकादमी के अंतिम प्रेसिडियम में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों से संबंधित एक बहुत ही महत्वपूर्ण विषय पर चर्चा की गई थी। इसलिए चर्चा के दौरान वैज्ञानिकों ने यह समझने की कोशिश की कि आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) पर कितना भरोसा कर सकते हैं और वह रेखा कहां है जिसके बाद व्यक्ति को खुद ही निर्णय लेना चाहिए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर विश्वास करें या नहीं

तो, रूसी विज्ञान अकादमी के अध्यक्ष ए। सर्गेवा, एआई एक तथाकथित "ब्लैक बॉक्स" है, यहां तक ​​​​कि इसके निर्माता भी पूरी तरह से नहीं समझते हैं कि यह कैसे काम करता है। और इसलिए एक बहुत ही तार्किक प्रश्न उठता है: क्या एआई के निष्कर्षों पर भरोसा करना संभव है यदि हम इस "मशीन" द्वारा किए गए अनुमानों की श्रृंखला का पता नहीं लगा सकते हैं?

वास्तव में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही मनुष्यों की तुलना में काफी बड़ी संख्या में बेहतर और तेज संचालन कर रही है।

और यह सैद्धांतिक रूप से विज्ञान को त्यागने के लिए आकर्षक हो सकता है, क्योंकि औसत क्षमता का विशेषज्ञ कुछ कार्यों को निर्धारित कर सकता है और एआई से उत्तर पढ़ सकता है।

लेकिन केवल एआई समाधानों में पूर्ण और अंधाधुंध विश्वास के मामले में, आपको अत्यधिक विकृत तस्वीर मिल सकती है, जो काफी महंगी हो सकती है।

बात यह है कि एक व्यक्ति प्रौद्योगिकी पर भरोसा करने के लिए बहुत इच्छुक है, लेकिन कृत्रिम बुद्धि के साथ, सब कुछ बहुत अधिक जटिल है। बात यह है कि मानव मस्तिष्क अभी भी पूरी तरह से यह नहीं समझा सकता है कि मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है।

और इसी तरह, एआई कैसे काम करता है, इसकी कोई समझ नहीं है, जो मानव मस्तिष्क के साथ सादृश्य द्वारा निर्मित है। दरअसल, तंत्रिका नेटवर्क एक न्यूरॉन के काफी सरल समीकरण पर आधारित होते हैं।

लेकिन केवल उस स्थिति में जब, उदाहरण के लिए, ऐसे 600 बिलियन घटक एक बार में काम में शामिल होते हैं, कोई भी निश्चित रूप से यह नहीं कहेगा कि तंत्रिका नेटवर्क में कौन से कनेक्शन बनते हैं।

इसके अलावा, वैज्ञानिकों ने नोट किया कि जैसे-जैसे तंत्रिका नेटवर्क विकसित होते हैं, अधिक से अधिक नुकसान पाए जाते हैं। आखिरकार, AI शुरुआत में लाखों अलग-अलग उदाहरणों से सीखता है।

लेकिन अक्सर, प्रशिक्षण के दौरान "सीखा" मापदंडों से थोड़ा विचलन के साथ, सिस्टम गलत परिणाम देना शुरू कर देता है।

तो एक उल्लेखनीय उदाहरण आईबीएम द्वारा बनाया गया एक तंत्रिका नेटवर्क है, जिसे उद्देश्यपूर्ण रूप से चिकित्सा आवश्यकताओं के लिए बनाया गया है। तो, यह पता चला कि आईबीएम एआई काफी औसत डॉक्टर के स्तर पर निदान करता है। इसका मतलब यह है कि भले ही एआई प्रौद्योगिकियां स्मार्ट सिस्टम बनाने की अनुमति देती हैं, लेकिन वे परिपूर्ण से बहुत दूर हैं।

और चर्चा के अंत में, वैज्ञानिक इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि कृत्रिम बुद्धि के विकास और उपयोग में लगातार बढ़ती प्रवृत्ति को देखते हुए, एक निश्चित बनाना आवश्यक है GOST का एनालॉग, जो सिस्टम द्वारा पूरी तरह से जांचों को पारित करने के बाद ही AI का पूरी तरह से उपयोग करना संभव बना देगा, और वैज्ञानिक आश्वस्त हैं कि AI प्रदर्शन नहीं करेगा त्रुटियाँ।

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