19 अप्रैल (भारत बानी) : इस महीने की शुरुआत में, अमेज़ॅन ‘जस्ट चेक आउट’ को वापस लाने के लिए सुर्खियों में आया था। इस तकनीक को 2016 में अमेरिका में इसके भौतिक स्टोर अमेज़न फ्रेश में पेश किया गया था। ग्राहक बस अपनी खरीदारी को एक कार्ट में लोड कर सकते हैं और प्रवेश करते समय यदि उन्होंने क्यूआर कोड स्कैन किया है तो चेक आउट करना छोड़ सकते हैं। यह उत्कृष्ट लग रहा था क्योंकि सब कुछ स्वचालित दिखाई दे रहा था। समय के साथ खामियां सामने आने लगीं। रसीदों के लिए प्रतीक्षा का समय लंबा हो गया; और कभी-कभी लोगों को गलत रसीदें मिल जाती थीं। यह पता चला कि काम पर कोई तकनीक नहीं थी, बस हजारों भारतीय कर्मचारी कैमरे पर लोगों और उनकी खरीदारी की निगरानी कर रहे थे। यह कुछ साल पहले आईटी जैसे सस्ते लागत केंद्रों पर चेकआउट को आउटसोर्स करने का एक और तरीका था।
अमेज़ॅन तब से साफ़ हो गया है और उसने अधिक परिष्कृत तकनीक लागू की है। लेकिन भारत में चीजें कैसे काम करती हैं, इसके बारे में व्यापक दृष्टिकोण रखने वाले बेंगलुरु स्थित एक सार्वजनिक नीति पेशेवर को थोड़ा भी आश्चर्य नहीं हुआ। “एआई जादुई पिक्सी डस्ट की तरह है। एक रोबोटिक्स सलाहकार फर्म जिसके साथ मैं संपर्क में रहा हूं, ने कहा कि वे एआई का उपयोग करते हैं लेकिन जब मैंने उस संगठन के किसी व्यक्ति से बात की तो वे हंसे और कहा कि उनके पास केवल स्प्रेडशीट हैं। उन्होंने अपनी संबद्धता के कारण रिकॉर्ड पर आने से इनकार कर दिया।
अब, हम अमेज़ॅन की कहानी की व्याख्या कैसे करें और सार्वजनिक नीति पेशेवर किस बात का गवाह है? एआई की जड़ें 1940 के दशक में देखी जा सकती हैं, जब एलन ट्यूरिंग जैसे दूरदर्शी मशीनों द्वारा बुद्धिमान व्यवहार प्रदर्शित करने की संभावना पर विचार कर रहे थे। प्रारंभिक मील के पत्थर में मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित तंत्रिका नेटवर्क का विकास शामिल था। हालाँकि, ये शुरुआती प्रयास कम्प्यूटेशनल शक्ति और इन नेटवर्कों को कैसे प्रशिक्षित किया जाए इसकी उभरती समझ तक सीमित थे।
इसके बाद के दशक उत्साह और मोहभंग दोनों के दौर से चिह्नित थे। 1960 के दशक में एआई अनुसंधान निधि में वृद्धि देखी गई, जिसके बाद 1970 और 80 के दशक में “एआई विंटर” आया, जहां प्रौद्योगिकी की सीमाओं और अवास्तविक उम्मीदों के कारण अनुसंधान में महत्वपूर्ण गिरावट आई। हालाँकि, AI के अंगारे वास्तव में कभी नहीं मरे। कंप्यूटर विज्ञान में प्रगति के साथ-साथ डिजिटल युग में उपलब्ध डेटा के विस्फोट ने 20वीं सदी के अंत में इस क्षेत्र को पुनर्जीवित कर दिया।
मुख्य मोड़ मशीन लर्निंग (एमएल) के उद्भव के साथ आया, जो एआई का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम को स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना डेटा से “सीखने” की अनुमति देता है। गहन शिक्षण, कई परतों वाले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग जैसी तकनीकों ने क्षमताओं को और बढ़ाया। इन प्रगतियों ने एआई को एक सैद्धांतिक अवधारणा से एक व्यावहारिक उपकरण में बदल दिया। साथ ही, अब पहुंच भी अधिक हो गई है। हममें से अधिकांश चैटजीपीटी, जेमिनी, ग्रोक और ऐसे एप्लिकेशन का आसानी से उपयोग कर सकते हैं जिनमें चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट शामिल हैं।
अब चीज़ें कैसी हैं इसकी तुलना इंटरनेट के शुरुआती दिनों से की जा सकती है जब बुनियादी वेबसाइटों को क्रांतिकारी माना जाता था। मानव-स्तरीय AI अभी भी दूर क्षितिज पर है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि मौजूदा पीढ़ी के उपकरणों में स्वास्थ्य सेवा से लेकर वित्त तक विभिन्न क्षेत्रों में क्रांति लाने की क्षमता नहीं है। वह छलांग कब लगेगी यह अभी तक कोई नहीं जानता।
यही कारण है कि बेंगलुरु स्थित सार्वजनिक नीति पेशेवर एआई के प्रति एक संयमित दृष्टिकोण का सुझाव देते हैं। “हर तकनीक एक प्रचार चक्र से गुजरती है। धोखेबाज़ निवेशकों के खो जाने के डर (FOMO) का लाभ उठाते हैं और चर्चा शब्द का उपयोग करके धन जुटाते हैं। उनका कहना है कि कंपनियां खुद को एआई इनोवेशन के गढ़ के रूप में ब्रांड करने के लिए उत्सुक हैं, सेल्फ-ड्राइविंग कारों से लेकर वैयक्तिकृत अनुशंसाओं तक। लेकिन प्रचलित शब्दों के चमकदार आवरण के नीचे एक जटिल वास्तविकता छिपी हुई है। जिसे एआई के रूप में प्रचारित किया जाता है वह सच्ची बुद्धिमत्ता नहीं है बल्कि स्थापित प्रौद्योगिकियों का एक चतुर अनुप्रयोग है।
हालांकि निवेशक कृष्णा झा आशावादी हैं। झा, जिन्होंने प्रौद्योगिकी स्टार्ट-अप आईटीफिनिटी की स्थापना की, जिसे इंफोसिस के स्पिनऑफ ऑनमोबाइल को बेच दिया गया, का कहना है कि एआई निवेश पर बहुत अधिक सावधानी बरतने की मांग अनावश्यक है। “इस स्तर पर एआई की सीमाएं ज्ञात और स्वाभाविक हैं। साथ ही, प्रौद्योगिकी में छलांग अभूतपूर्व है और कुछ वर्षों में हमारे पास अधिक विश्वसनीय उपयोग के मामले होंगे। जैसा कि अभी है, और अनुमान लगाया गया है, प्रौद्योगिकी जादू से अप्रभेद्य है!”
