जोसेफ क्वाल्स के लिए, यह सब वीडियो गेम के साथ शुरू हुआ।
इससे उन्हें "एआई कार्यक्रम के साथ खिलवाड़ करना" मिला और आखिरकार मेम्फिस विश्वविद्यालय से इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग में पीएचडी की उपाधि प्राप्त की। इसके तुरंत बाद, उन्होंने रेंडरमैट्रिक्स नाम से अपनी खुद की कंपनी शुरू की, जो लोगों को निर्णय लेने में मदद करने के लिए एआई का उपयोग करने पर केंद्रित थी।
कंपनी का अधिकांश काम रक्षा विभाग के साथ रहा है, विशेष रूप से इराक और अफगानिस्तान में युद्धों के दौरान, जब सेंसर के उपयोग में सैन्य अत्याधुनिक था और यह देखने के लिए कि कैसे एआई का इस्तेमाल ट्रेन सैनिकों को शत्रुतापूर्ण कार्य करने में मदद करने के लिए किया जा सकता है।, अपरिचित वातावरण।
क्वाड्स अब इदाहो विश्वविद्यालय के इंजीनियरिंग कॉलेज में एक नैदानिक सहायक प्रोफेसर और शोधकर्ता हैं, और उन्होंने आधुनिक जीवन के कई पहलुओं को बदलने के लिए एआई की क्षमता के साथ अपने किसी भी आकर्षण को नहीं खोया है। जबकि सेना एआई को लागू करने में अग्रणी बढ़त रही है - जहां मशीनें पैटर्न को पहचानना, डेटा को वर्गीकृत करना और उन गलतियों को समायोजित करना सीखती हैं जो वे बनाते हैं - कॉर्पोरेट दुनिया अब पकड़ने के लिए कड़ी मेहनत कर रही है। तकनीक ने शिक्षा के क्षेत्र में कम अतिक्रमण किया है, लेकिन क्वाल्स का मानना है कि एआई का एक बड़ा हिस्सा बच्चों द्वारा कैसे सीखा जाता है, यह केवल कुछ समय पहले की बात है।
इसे अक्सर व्यक्तिगत शिक्षा की अवधारणा के प्रमुख घटक के रूप में देखा जाता है, जहां प्रत्येक छात्र अपने विशिष्ट हितों और क्षमताओं के आधार पर एक अद्वितीय मिनी पाठ्यक्रम का पालन करता है। एआई, सोच जाता है, न केवल उन क्षेत्रों में बच्चों को शून्य में मदद कर सकता है जहां वे सफल होने की संभावना रखते हैं, बल्कि हजारों अन्य छात्रों के डेटा के आधार पर भी, शिक्षकों को व्यक्तिगत छात्रों के सीखने के लिए सबसे प्रभावी तरीके से आकार देने में मदद करते हैं।
Smithsonian.com ने हाल ही में क्वॉल से बात की कि कैसे एआई शिक्षा को गहराई से प्रभावित कर सकता है, और यह कुछ बड़ी चुनौतियों का भी सामना करता है।
तो, आप कृत्रिम बुद्धि को कैसे प्रभावित करते हैं कि बच्चे कैसे सीखते हैं?
लोगों ने पहले से ही व्यक्तिगत दवा के बारे में सुना है। वह एआई द्वारा संचालित है। खैर, व्यक्तिगत शिक्षा के साथ भी ऐसा ही होने जा रहा है। मुझे नहीं लगता कि आप इसे विश्वविद्यालय स्तर पर देखने जा रहे हैं। लेकिन क्या मुझे लगता है कि जब वे बहुत छोटे होते हैं तो लोग एआई के साथ बातचीत शुरू करते हैं। यह एक टेडी बियर के रूप में हो सकता है जो आपकी एक प्रोफ़ाइल बनाना शुरू करता है, और यह प्रोफ़ाइल आपके जीवन भर में कैसे सीखती है, यह मार्गदर्शन करने में मदद कर सकती है। प्रोफ़ाइल से, AI एक बेहतर शैक्षिक अनुभव बनाने में मदद कर सकता है। यह वास्तव में जहां मुझे लगता है कि यह अगले 10 से 20 वर्षों में जाने वाला है।
आपकी एक बहुत छोटी बेटी है। आप उसकी शिक्षा को कैसे प्रभावित करेंगे?
यह दिलचस्प है क्योंकि लोग उन्हें दो पूरी तरह से अलग क्षेत्रों के रूप में सोचते हैं, लेकिन एआई और मनोविज्ञान स्वाभाविक रूप से जुड़े हुए हैं। जहां एआई आता है, वह मनुष्यों के मनोविज्ञान का विश्लेषण करना शुरू कर देगा। और मैं यहां एक रिंच फेंकूंगा। मनोविज्ञान एआई के मनोविज्ञान का विश्लेषण करना भी शुरू कर रहा है। अभी जिन परियोजनाओं पर मैं काम कर रहा हूँ, उनमें से एक पूर्ण विकसित मनोविज्ञान टीम है और वे 'एआई ने यह निर्णय क्यों लिया?' जैसे प्रश्न पूछ रहे हैं।
लेकिन अपनी बेटी को वापस पा रहा हूं। एआई क्या करना शुरू कर देगा उसका मनोविज्ञान प्रोफाइल जानने की कोशिश कर रहा है। यह स्थिर नहीं है; यह समय के साथ बदल जाएगा। लेकिन जैसा कि यह देखता है कि वह कैसे बदलने जा रही है, एआई मेरी बेटी के डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां कर सकता है, लेकिन साथ ही लगभग 10, 000 अन्य लड़कियों से उसकी उम्र भी समान है। और, यह उन चीजों को देखना शुरू करता है जैसे "क्या आप वास्तव में एक कलाकार हैं या आप गणितीय रूप से अधिक इच्छुक हैं?"
यह एक बहुत ही जटिल प्रणाली हो सकती है। यह वास्तव में पाई-इन-द-स्काई कृत्रिम बुद्धिमत्ता है। यह वास्तव में समझने की कोशिश करने के बारे में है कि आप एक व्यक्ति के रूप में कौन हैं और आप समय के साथ कैसे बदलते हैं।
आने वाले वर्षों में अधिक से अधिक एआई-आधारित प्रणालियां उपलब्ध हो जाएंगी, जिससे मेरी बेटी को हमारी अब तक की सबसे बेहतर शिक्षा तक तेजी से पहुंच मिल सकेगी। मेरी बेटी तेजी से विचारों के संपर्क में आएगी, और अपनी व्यक्तिगत गति से, उसे हमेशा व्यस्त रखने और उसे अप्रत्यक्ष रूप से अपनी शिक्षा को प्रभावित करने की अनुमति देती है।
शिक्षा को निजीकृत करने के लिए AI का उपयोग करने के बारे में आपकी क्या चिंताएं हो सकती हैं ?
अभी कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सामना करने वाला सबसे बड़ा मुद्दा यह है कि 'एआई ने फैसला क्यों किया?' AI गलतियां कर सकता है। इससे बड़ी तस्वीर छूट सकती है। एक छात्र के संदर्भ में, एक एआई यह तय कर सकता है कि एक छात्र में गणितीय योग्यता नहीं है और वह उस छात्र को उच्च गणित की अवधारणाओं को उजागर करना शुरू नहीं करता है। वह उन्हें एक ऐसे क्षेत्र में ला सकता है जहां वे उत्कृष्टता प्राप्त नहीं कर सकते। दिलचस्प रूप से पर्याप्त है, पारंपरिक शिक्षा में यह एक बड़ी समस्या है। विश्वविद्यालय के बाद के परिणाम से छात्र पीछे रह गए हैं या खुश नहीं हैं। कुछ खो गया था।
निजीकृत शिक्षा के लिए कई अलग-अलग विषयों की आवश्यकता होगी जो ऊपर दिए गए जैसे कई मुद्दों को हल करने के लिए एक साथ काम करते हैं। हमारे पास अब अनुसंधान और शिक्षा में जो समस्या है वह कई क्षेत्रों- विज्ञान, इंजीनियरिंग, चिकित्सा, कला से एआई के विषय में सहयोगी अनुसंधान की कमी है। सचमुच शक्तिशाली एआई को एक साथ काम करने वाले सभी विषयों की आवश्यकता होगी।
तो, AI गलतियाँ कर सकता है?
यह गलत हो सकता है। हम जानते हैं कि इंसान गलतियाँ करते हैं। हम एअर इंडिया की गलतियों का उपयोग नहीं कर रहे हैं।
हमारे पास लोगों को यह बताने में कठिन समय है कि एआई ने एक निश्चित निर्णय क्यों लिया। अब हमें यह समझाने की कोशिश करनी होगी कि एआई ने गलती क्यों की। तुम सच में इसके लिए नीचे उतरो। AI सिर्फ एक प्रायिकता सांख्यिकी मशीन है।
कहो, यह मुझे बताता है कि मेरे बच्चे में बहुत गणितीय रूप से उन्मुख होने की प्रवृत्ति है, लेकिन वह ड्राइंग के लिए एक योग्यता भी दिखाता है। उसके पास मौजूद डेटा के आधार पर, मशीन इस व्यक्ति के बारे में कुछ बातों के लिए एक वजन लागू करता है। और, हम वास्तव में यह नहीं समझा सकते हैं कि यह ऐसा क्यों करता है। इसलिए मैं हमेशा लोगों को बता रहा हूं कि हमें इस प्रणाली का निर्माण इस तरह से करना है कि यह किसी व्यक्ति को बॉक्स में न रखे।
यदि आप सेना के लिए हम जो कर रहे थे उस पर वापस जाते हैं, तो हम यह विश्लेषण करने में सक्षम होने की कोशिश कर रहे थे कि क्या कोई व्यक्ति मैदान में एक सैनिक के लिए खतरा था। बता दें कि एक व्यक्ति एके -47 लेकर जा रहा है और दूसरा एक रेक लेकर जा रहा है। उनके जोखिम में क्या अंतर है?
यह बहुत आसान लगता है। लेकिन आपको गहरे सवाल पूछने होंगे। उस आदमी के आतंकवादी होने की संभावना क्या है? आपको पारिवारिक पृष्ठभूमि आदि को देखना शुरू करना होगा।
तो, आपको अभी भी सवाल पूछना है, 'अगर एआई की गलती है तो क्या होगा?' हर जगह एआई का सामना करना सबसे बड़ा मुद्दा है।
कितनी बड़ी चुनौती है?
महान इंजीनियरिंग चुनौतियों में से एक अब मानव मस्तिष्क के विपरीत इंजीनियरिंग है। आप अंदर आते हैं और फिर आप देखते हैं कि मस्तिष्क कितना जटिल है। इंजीनियरों के रूप में, जब हम इसके यांत्रिकी को देखते हैं, तो हम महसूस करना शुरू करते हैं कि कोई एआई प्रणाली नहीं है जो मानव मस्तिष्क के करीब भी आती है और यह क्या कर सकती है।
हम मानव मस्तिष्क को देख रहे हैं और पूछ रहे हैं कि मनुष्य वे निर्णय क्यों करते हैं जो वे देखते हैं कि क्या इससे हमें यह समझने में मदद मिल सकती है कि AI एक संभाव्यता मैट्रिक्स के आधार पर निर्णय क्यों लेता है। और हम अभी भी करीब नहीं हैं।
असल में, मस्तिष्क के रिवर्स इंजीनियरिंग और AI के वैयक्तिकरण को शिक्षा के क्षेत्र में अनुसंधान नहीं है, यह अधिक वकील आ रहे हैं और पूछ रहे हैं कि 'एआई इन निर्णयों को क्यों बना रहा है?' क्योंकि वे मुकदमा नहीं करना चाहते।
पिछले वर्ष में, मैंने जिन परियोजनाओं पर काम किया है, उनमें से एक या दो वकील, मनोवैज्ञानिकों के साथ, टीम पर हैं। अधिक लोग सवाल पूछ रहे हैं कि 'इसके पीछे नैतिकता क्या है?' एक और बड़ा सवाल जो पूछा जाता है वह है 'कौन उत्तरदायी है?'
क्या वह आपकी चिंता करता है?
एआई अनुसंधान का सबसे बड़ा हिस्सा अब यह है कि लोग अब यह सवाल पूछ रहे हैं कि 'क्यों?' इससे पहले, उस प्रश्न को कंप्यूटर विज्ञान के अकादमिक हॉल में फिर से लागू किया गया था। अब, एआई अनुसंधान सभी डोमेन और विषयों के लिए पहुंच रहा है। यह मुझे बहुत उत्साहित करता है। एआई अनुसंधान और विकास में जितने अधिक लोग शामिल होंगे, हमारी चिंताओं को कम करने का बेहतर मौका होगा और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि हमारे डर।
वैयक्तिक शिक्षा को वापस लेना। यह शिक्षकों को कैसे प्रभावित करता है?
शिक्षा के साथ, क्या होने वाला है, आप अभी भी निगरानी रखने जा रहे हैं। आपके पास ऐसे शिक्षक होने वाले हैं जो डेटा की निगरानी करेंगे। वे अधिक डेटा वैज्ञानिक बन जाएंगे जो एआई को समझते हैं और डेटा का मूल्यांकन कर सकते हैं कि छात्र कैसे सीख रहे हैं।
आपको किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता है जो डेटा देखने और छात्र को देखने वाला विशेषज्ञ है। लूप में कुछ समय के लिए मानव होने की आवश्यकता होगी, शायद कम से कम 20 वर्षों के लिए। लेकिन मैं पूरी तरह से गलत हो सकता है। टेक्नोलॉजी इन दिनों इतनी तेजी से आगे बढ़ रही है।
यह वास्तव में एआई दुनिया में एक आकर्षक समय है, और मुझे लगता है कि यह केवल और अधिक तेजी से बढ़ने वाला है। हम प्रोग्रामिंग मशीनों से चीजों को करने के लिए गए हैं ताकि मशीनों को पता चल सके कि क्या करना है। वह सब कुछ बदल देता है। मैं निश्चित रूप से एआई के बारे में लोगों की चिंताओं को समझता हूं। लेकिन जब लोग उन आशंकाओं को बहुत आगे बढ़ाते हैं, तो यह लोगों को भगा देता है। आप अनुसंधान के अवसरों को खोने लगते हैं।
यह एक संवाद को आगे बढ़ाने के बारे में होना चाहिए कि एआई चीजों को कैसे बदलने जा रहा है। क्या मुद्दे हैं? और, हम कैसे आगे बढ़ने जा रहे हैं?
