एआई प्रभाव: Difference between revisions

Revision as of 21:11, 26 September 2023

एआई प्रभाव तब होता है जब दर्शक यह तर्क देकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम के व्यवहार को नजरअंदाज कर देते हैं कि यह वास्तविक बुद्धिमत्ता नहीं है।^[1] लेखिका पामेला मैककॉर्डक लिखती हैं: यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र के इतिहास का हिस्सा है कि हर बार जब कोई यह पता लगाता है कि कंप्यूटर से कुछ कैसे कराया जाए - अच्छे से चेकर्स खेलें, सरल लेकिन अपेक्षाकृत अनौपचारिक समस्याओं को हल करें - तो कहने के लिए आलोचकों का समूह खड़ा हो गया, 'वह सोच नहीं रहा है'.^[2] शोधकर्ता रॉडनी ब्रूक्स शिकायत करते हैं: हर बार जब हम इसका एक टुकड़ा निकालते हैं, तो यह जादुई होना बंद हो जाता है; हम कहते हैं, 'ओह, यह तो बस गणना है।'^[3]

परिभाषा

एआई प्रभाव सोच की वह दिशा है, एआई को इस अर्थ में फिर से परिभाषित करने की प्रवृत्ति: एआई कुछ भी है जो अभी तक नहीं किया गया है। यह आम जनता की गलत धारणा है कि जैसे ही AI किसी समस्या को सफलतापूर्वक हल कर देता है, वह समाधान विधि AI के क्षेत्र में नहीं रह जाती है। गीस्ट ने इस घटना को एआई प्रभाव का नाम देने का श्रेय जॉन मैक्कार्थी (कंप्यूटर वैज्ञानिक) को दिया।^[4]

मैककॉर्डक इसे एक अजीब विरोधाभास कहते हैं कि व्यावहारिक एआई सफलताएं, कम्प्यूटेशनल प्रोग्राम जो वास्तव में बुद्धिमान व्यवहार प्राप्त करते हैं, उन्हें जल्द ही जिस भी एप्लिकेशन डोमेन में उपयोगी पाया गया, उसमें समाहित कर लिया गया और अन्य समस्या-समाधान दृष्टिकोणों के साथ मूक भागीदार बन गए, जिसने एआई शोधकर्ताओं को छोड़ दिया। केवल 'असफलताओं' से निपटें, कठिन नट जिन्हें अभी तक नहीं तोड़ा जा सका है।^[5] लैरी टेस्लर के हवाले से कहा गया है कि AI वह सब कुछ है जो अभी तक नहीं किया गया है। डगलस हॉफ़स्टैटर इसे टेस्लर का प्रमेय कहते हुए उद्धृत करते हैं,^[6] जैसा कि कई अन्य टिप्पणीकार करते हैं,^[7]लेकिन टेस्लर को लगता है कि उन्हें गलत तरीके से उद्धृत किया गया, उनका वास्तविक बयान इंटेलिजेंस है जो मशीनों ने अभी तक नहीं किया है।^[8] जब समस्याओं को अभी तक औपचारिक रूप नहीं दिया गया है, तब भी उन्हें गणना के मॉडल द्वारा चित्रित किया जा सकता है जिसमें मानव गणना शामिल है। किसी समस्या का कम्प्यूटेशनल बोझ कंप्यूटर और मानव के बीच विभाजित होता है: एक भाग कंप्यूटर द्वारा हल किया जाता है और दूसरा भाग मानव द्वारा हल किया जाता है। इस औपचारिकीकरण को एआई पूर्ण#औपचारिकीकरण|मानव-सहायता प्राप्त ट्यूरिंग मशीन के रूप में जाना जाता है।^[9]

एआई अनुप्रयोग मुख्यधारा बन गए

एआई शोधकर्ताओं द्वारा विकसित सॉफ्टवेयर और एल्गोरिदम अब दुनिया भर में कई अनुप्रयोगों में एकीकृत हैं, वास्तव में एआई कहे बिना। इस अल्पप्रशंसा को कंप्यूटर शतरंज जैसे विविध क्षेत्रों से जाना जाता है,^[10] विपणन,^[11]कृषि स्वचालन^[7] और आतिथ्य उद्योग।^[12] माइकल स्वेन (तकनीकी लेखक) की रिपोर्ट है कि इन दिनों एआई की प्रगति को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रूप में प्रचारित नहीं किया जाता है, लेकिन अक्सर इसे किसी अन्य क्षेत्र में प्रगति के रूप में देखा जाता है। पैट्रिक विंस्टन का कहना है कि एआई अधिक महत्वपूर्ण हो गया है क्योंकि यह कम ध्यान देने योग्य हो गया है। इन दिनों, ऐसी बड़ी प्रणाली ढूंढना कठिन है जो आंशिक रूप से एआई दुनिया में विकसित या परिपक्व विचारों के कारण काम न करती हो।^[13] स्टॉटलर हेन्के के अनुसार, एआई अनुप्रयोगों के महान व्यावहारिक लाभ और यहां तक कि कई सॉफ्टवेयर उत्पादों में एआई का अस्तित्व सॉफ्टवेयर में एआई तकनीकों के पहले से ही व्यापक उपयोग के बावजूद कई लोगों द्वारा ध्यान नहीं दिया जाता है। यह एआई प्रभाव है. कई मार्केटिंग लोग 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता' शब्द का उपयोग नहीं करते हैं, भले ही उनकी कंपनी के उत्पाद कुछ एआई तकनीकों पर निर्भर हों। क्यों नहीं?^[11] मार्विन मिंस्की लिखते हैं यह विरोधाभास इस तथ्य से उत्पन्न हुआ कि जब भी कोई एआई अनुसंधान परियोजना एक उपयोगी नई खोज करती है, तो वह उत्पाद आमतौर पर अपने विशिष्ट नाम के साथ नई वैज्ञानिक या व्यावसायिक विशेषता बनाने के लिए तेजी से आगे बढ़ता है। नाम में इन परिवर्तनों ने बाहरी लोगों को यह पूछने के लिए प्रेरित किया कि हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के केंद्रीय क्षेत्र में इतनी कम प्रगति क्यों देखते हैं?^[14] निक बोस्ट्रोम का मानना है कि बहुत सारे अत्याधुनिक एआई को सामान्य अनुप्रयोगों में फ़िल्टर किया गया है, अक्सर एआई कहे बिना, क्योंकि एक बार जब कोई चीज़ पर्याप्त रूप से उपयोगी और सामान्य हो जाती है तो उसे एआई के रूप में लेबल नहीं किया जाता है।^[15] आपूर्ति श्रृंखला जोखिम प्रबंधन में निर्णय लेने पर एआई प्रभाव गंभीर रूप से समझा जाने वाला क्षेत्र है।^[16] एआई प्रभाव की समस्या से बचने के लिए, एआई और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पर आईईईई सॉफ्टवेयर के एक विशेष अंक के संपादक अत्यधिक बिक्री न करने की सलाह देते हैं। – प्रचार नहीं (विपणन) – आरंभ करने के लिए वास्तविक प्राप्य परिणाम।^[17] परमाणु वैज्ञानिक संगठन का बुलेटिन एआई प्रभाव को विश्वव्यापी रणनीतिक सैन्य खतरे के रूप में देखता है।^[4]जैसा कि वे बताते हैं, यह इस तथ्य को अस्पष्ट करता है कि एआई के अनुप्रयोगों ने शीत युद्ध के दौरान पहले ही अमेरिका और सोवियत सशस्त्र बलों दोनों में अपना रास्ता बना लिया था।^[4]हथियारों की तैनाती के संबंध में मनुष्यों को सलाह देने के लिए एआई उपकरण दोनों पक्षों द्वारा विकसित किए गए थे और उस दौरान उनका बहुत सीमित उपयोग हुआ था।^[4]उनका मानना है कि एआई को पहचानने में लगातार बदलती विफलता वर्तमान समय में सुरक्षा खतरों की मानवीय पहचान को कमजोर कर रही है।^[4]

उदाहरण के लिए, AI YouTube को अपलोड किए गए वीडियो की समीक्षा करने में मदद करता है और उन कर्मचारियों को प्रतिस्थापित करता है जो पहले उनकी समीक्षा करने के लिए जिम्मेदार थे। अगले 20 वर्षों में लगभग 47% नौकरियाँ AI द्वारा प्रतिस्थापित होने का अनुमान है।^[18]

एआई सर्दी की विरासत

कई एआई शोधकर्ताओं ने पाया है कि यदि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बुरे नाम से बचते हैं और इसके बजाय यह दिखावा करते हैं कि उनके काम का बुद्धिमत्ता से कोई लेना-देना नहीं है, तो वे अधिक फंडिंग प्राप्त कर सकते हैं और अधिक सॉफ्टवेयर बेच सकते हैं। यह विशेष रूप से 1990 के दशक की शुरुआत में, दूसरी एआई सर्दियों के दौरान सच था।

पैटी टस्करेल्ला लिखते हैं: कुछ लोगों का मानना है कि 'रोबोटिक्स' शब्द वास्तव में एक कलंक है जो किसी कंपनी की फंडिंग की संभावनाओं को नुकसान पहुंचाता है।^[19]

अस्तित्व की श्रृंखला के शीर्ष पर मानवता के लिए एक स्थान बचाना

माइकल किर्न्स (कंप्यूटर वैज्ञानिक) का सुझाव है कि लोग अवचेतन रूप से ब्रह्मांड में अपने लिए कुछ विशेष भूमिका बनाए रखने की कोशिश कर रहे हैं।^[20] कृत्रिम बुद्धिमत्ता को छूट देकर लोग अद्वितीय और विशेष महसूस करना जारी रख सकते हैं। किर्न्स का तर्क है कि एआई प्रभाव के रूप में ज्ञात धारणा में परिवर्तन का पता सिस्टम से हटाए जा रहे रहस्य से लगाया जा सकता है। घटनाओं के कारण का पता लगाने में सक्षम होने का तात्पर्य यह है कि यह बुद्धिमत्ता के बजाय स्वचालन का एक रूप है।

जानवरों के संज्ञान के इतिहास और चेतना अध्ययनों में संबंधित प्रभाव देखा गया है, जहां हर बार जानवरों में विशिष्ट रूप से मानव समझी जाने वाली क्षमता की खोज की जाती है, (उदाहरण के लिए जानवरों द्वारा उपकरण का उपयोग, या दर्पण परीक्षण पास करना), समग्र महत्व उस क्षमता का बहिष्करण हो गया है।

हर्बर्ट ए. साइमन से जब उस समय एआई की प्रेस कवरेज की कमी के बारे में पूछा गया, तो उन्होंने कहा, एआई को जो चीज अलग बनाती है, वह यह है कि इसका विचार ही कुछ मानव स्तनों में वास्तविक भय और शत्रुता पैदा करता है। तो आपको बहुत तीखी भावनात्मक प्रतिक्रियाएं मिल रही हैं. लेकिन यह ठीक है। हम उसी के साथ रहेंगे.^[21] म्यूएलर 1987 ने मानव-स्तरीय मशीन इंटेलिजेंस के मानक को गढ़ते हुए एआई की तुलना मानव बुद्धि से करने का प्रस्ताव रखा।^[22]हालाँकि, जब विभिन्न मनुष्यों को मानक के रूप में उपयोग किया जाता है तो यह AI प्रभाव से ग्रस्त होता है।^[22]

डीप ब्लू बनाम कास्पारोव, 1997, गेम 6

डीप ब्लू ने कास्पारोव को हराया

जब आईबीएम का शतरंज खेलने वाला कंप्यूटर डीप ब्लू डीप ब्लू बनाम कास्पारोव, 1997, गेम 6, तो लोगों ने शिकायत की कि इसमें केवल क्रूर बल विधियों का उपयोग किया गया था और यह वास्तविक बुद्धिमत्ता नहीं थी।^[10]शतरंज खेलने के बारे में जनता की धारणा कठिन मानसिक कार्य से एक नियमित ऑपरेशन में बदल गई।^[23] फ्रेड ए. रीड लिखते हैं: <ब्लॉककोट> एआई के समर्थकों को नियमित रूप से जिस समस्या का सामना करना पड़ता है वह यह है: जब हम जानते हैं कि मशीन कुछ 'बुद्धिमान' कैसे करती है, तो इसे बुद्धिमान माना जाना बंद हो जाता है। यदि मैं विश्व के शतरंज चैंपियन को हरा दूं, तो मुझे अत्यधिक प्रतिभाशाली माना जाएगा।^[24] इसके विपरीत, जॉन मैक्कार्थी (कंप्यूटर वैज्ञानिक) डीप ब्लू से निराश थे।^[25]उन्होंने तर्क दिया कि यह महज क्रूर बल मशीन थी और उन्हें खेल की कोई गहरी समझ नहीं थी।^[25]हालाँकि इसका मतलब यह नहीं है कि मैक्कार्थी ने आम तौर पर एआई को खारिज कर दिया।^[25]वह इस क्षेत्र के संस्थापकों में से एक थे और उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द का आविष्कार किया था।^[25]मैक्कार्थी ने अफसोस जताया कि एआई प्रभाव कितना व्यापक है, <ब्लॉककोट>जैसे ही यह काम करता है, अब कोई इसे एआई नहीं कहता^[25]^[26]^: 12</ब्लॉककोट> लेकिन ऐसा महसूस नहीं हुआ कि डीप ब्लू एक अच्छा उदाहरण था।^[25]

भविष्य

विशेषज्ञ एआई प्रभाव से निश्चित रूप से सहमत हैं^[27]^[28] – या शायद^[29]- जारी रखेंगे। क्योंकि सॉफ्टवेयर विकास सतत और कभी न ख़त्म होने वाली प्रक्रिया है,^[30]एआई प्रभाव भी अनवरत जारी रहेगा।^[27]एआई में प्रत्येक प्रगति एक और आपत्ति और सार्वजनिक अपेक्षाओं की एक और पुनर्परिभाषा उत्पन्न करेगी - जिसका लगातार विस्तार हो रहा है।^[27] एआई प्रभाव को सीधे संबोधित न करते हुए, कुछ लेखकों ने अनुमान लगाया है^[30] इस घटना की अनिश्चितकालीन निरंतरता कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कारण ही हो सकती है,^[30]जैसा कि मूर का नियम है. एआई प्रभाव बढ़ सकता है जिसमें सभी विशिष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता को खारिज करना शामिल हो सकता है।^[29]इसके बजाय कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में सार्वजनिक धारणा केवल उन लोगों को शामिल करने पर केंद्रित हो सकती है जो कई विशिष्ट एआई के नेटवर्क या सामूहिक हैं।^[29]

यह भी देखें

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संदर्भ

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बाहरी संबंध

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 {{Artificial intelligence}}
 एआई प्रभाव तब होता है जब दर्शक यह तर्क देकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम के व्यवहार को नजरअंदाज कर देते हैं कि यह वास्तविक बुद्धिमत्ता नहीं है।<ref>{{Cite journal|title=A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence|first1=Michael|last1=Haenlein|first2=Andreas|last2=Kaplan|date=2019|journal=[[California Management Review]]|volume=61|issue=4|pages=5–14|doi=10.1177/0008125619864925|s2cid=199866730}}</ref>
-लेखिका [[पामेला मैककॉर्डक]] लिखती हैं: यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र के इतिहास का हिस्सा है कि हर बार जब कोई यह पता लगाता है कि कंप्यूटर से कुछ कैसे कराया जाए - अच्छे से चेकर्स खेलें, सरल लेकिन अपेक्षाकृत अनौपचारिक समस्याओं को हल करें - तो कहने के लिए आलोचकों का एक समूह खड़ा हो गया, 'वह सोच नहीं रहा है'.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=204}}</ref> शोधकर्ता [[रॉडनी ब्रूक्स]] शिकायत करते हैं: हर बार जब हम इसका एक टुकड़ा निकालते हैं, तो यह जादुई होना बंद हो जाता है; हम कहते हैं, 'ओह, यह तो बस एक गणना है।'<ref>{{cite magazine| first=Jennifer | last =Kahn | title=यह जीवित है| url=https://www.wired.com/wired/archive/10.03/everywhere.html | magazine= [[Wired (magazine)|Wired]] | volume =10 | issue=30 | access-date=24 Aug 2008 |date=March 2002}}</ref>
+लेखिका [[पामेला मैककॉर्डक]] लिखती हैं: यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र के इतिहास का हिस्सा है कि हर बार जब कोई यह पता लगाता है कि कंप्यूटर से कुछ कैसे कराया जाए - अच्छे से चेकर्स खेलें, सरल लेकिन अपेक्षाकृत अनौपचारिक समस्याओं को हल करें - तो कहने के लिए आलोचकों का समूह खड़ा हो गया, 'वह सोच नहीं रहा है'.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=204}}</ref> शोधकर्ता [[रॉडनी ब्रूक्स]] शिकायत करते हैं: हर बार जब हम इसका एक टुकड़ा निकालते हैं, तो यह जादुई होना बंद हो जाता है; हम कहते हैं, 'ओह, यह तो बस गणना है।'<ref>{{cite magazine| first=Jennifer | last =Kahn | title=यह जीवित है| url=https://www.wired.com/wired/archive/10.03/everywhere.html | magazine= [[Wired (magazine)|Wired]] | volume =10 | issue=30 | access-date=24 Aug 2008 |date=March 2002}}</ref>
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 मैककॉर्डक इसे एक अजीब विरोधाभास कहते हैं कि व्यावहारिक एआई सफलताएं, कम्प्यूटेशनल प्रोग्राम जो वास्तव में बुद्धिमान व्यवहार प्राप्त करते हैं, उन्हें जल्द ही जिस भी एप्लिकेशन डोमेन में उपयोगी पाया गया, उसमें समाहित कर लिया गया और अन्य समस्या-समाधान दृष्टिकोणों के साथ मूक भागीदार बन गए, जिसने एआई शोधकर्ताओं को छोड़ दिया। केवल 'असफलताओं' से निपटें, कठिन नट जिन्हें अभी तक नहीं तोड़ा जा सका है।<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=423}}</ref>
 [[लैरी टेस्लर]] के हवाले से कहा गया है कि AI वह सब कुछ है जो अभी तक नहीं किया गया है। [[डगलस हॉफ़स्टैटर]] इसे टेस्लर का प्रमेय कहते हुए उद्धृत करते हैं,<ref>As quoted by {{Harvtxt|Hofstadter|1980|p=601}}</ref> जैसा कि कई अन्य टिप्पणीकार करते हैं,<ref name=digitalrevolution/>लेकिन टेस्लर को लगता है कि उन्हें गलत तरीके से उद्धृत किया गया, उनका वास्तविक बयान इंटेलिजेंस है जो मशीनों ने अभी तक नहीं किया है।<ref>{{cite web |title=कहावतें और सिक्के|url=https://www.nomodes.com/Larry_Tesler_Consulting/Adages_and_Coinages.html |website=www.nomodes.com}}</ref>
-जब समस्याओं को अभी तक औपचारिक रूप नहीं दिया गया है, तब भी उन्हें गणना के एक मॉडल द्वारा चित्रित किया जा सकता है जिसमें [[मानव गणना]] शामिल है। किसी समस्या का कम्प्यूटेशनल बोझ कंप्यूटर और मानव के बीच विभाजित होता है: एक भाग कंप्यूटर द्वारा हल किया जाता है और दूसरा भाग मानव द्वारा हल किया जाता है। इस औपचारिकीकरण को एआई पूर्ण#औपचारिकीकरण|मानव-सहायता प्राप्त ट्यूरिंग मशीन के रूप में जाना जाता है।<ref>Dafna Shahaf and Eyal Amir (2007) [https://wayback.archive-it.org/all/20070824040343/http://www.cs.uiuc.edu/~eyal/papers/ai-complete-commonsense07.pdf Towards a theory of AI completeness]. [http://www.ucl.ac.uk/commonsense07 Commonsense 2007,  8th International Symposium on Logical Formalizations of Commonsense Reasoning].</ref>
+जब समस्याओं को अभी तक औपचारिक रूप नहीं दिया गया है, तब भी उन्हें गणना के मॉडल द्वारा चित्रित किया जा सकता है जिसमें [[मानव गणना]] शामिल है। किसी समस्या का कम्प्यूटेशनल बोझ कंप्यूटर और मानव के बीच विभाजित होता है: एक भाग कंप्यूटर द्वारा हल किया जाता है और दूसरा भाग मानव द्वारा हल किया जाता है। इस औपचारिकीकरण को एआई पूर्ण#औपचारिकीकरण|मानव-सहायता प्राप्त ट्यूरिंग मशीन के रूप में जाना जाता है।<ref>Dafna Shahaf and Eyal Amir (2007) [https://wayback.archive-it.org/all/20070824040343/http://www.cs.uiuc.edu/~eyal/papers/ai-complete-commonsense07.pdf Towards a theory of AI completeness]. [http://www.ucl.ac.uk/commonsense07 Commonsense 2007,  8th International Symposium on Logical Formalizations of Commonsense Reasoning].</ref>
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 | url-status = dead
 }}</ref>
-[[मार्विन मिंस्की]] लिखते हैं यह विरोधाभास इस तथ्य से उत्पन्न हुआ कि जब भी कोई एआई अनुसंधान परियोजना एक उपयोगी नई खोज करती है, तो वह उत्पाद आमतौर पर अपने विशिष्ट नाम के साथ एक नई वैज्ञानिक या व्यावसायिक विशेषता बनाने के लिए तेजी से आगे बढ़ता है। नाम में इन परिवर्तनों ने बाहरी लोगों को यह पूछने के लिए प्रेरित किया कि हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के केंद्रीय क्षेत्र में इतनी कम प्रगति क्यों देखते हैं?<ref>{{cite web|author=Marvin Minsky | author-link = Marvin Minsky |title=The Age of Intelligent Machines: Thoughts About Artificial Intelligence |url=http://www.kurzweilai.net/articles/art0100.html?printable=1 |url-status=dead |archive-url=https://web.archive.org/web/20090628081048/http://www.kurzweilai.net/articles/art0100.html?printable=1 |archive-date=2009-06-28 }}</ref>
+[[मार्विन मिंस्की]] लिखते हैं यह विरोधाभास इस तथ्य से उत्पन्न हुआ कि जब भी कोई एआई अनुसंधान परियोजना एक उपयोगी नई खोज करती है, तो वह उत्पाद आमतौर पर अपने विशिष्ट नाम के साथ नई वैज्ञानिक या व्यावसायिक विशेषता बनाने के लिए तेजी से आगे बढ़ता है। नाम में इन परिवर्तनों ने बाहरी लोगों को यह पूछने के लिए प्रेरित किया कि हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के केंद्रीय क्षेत्र में इतनी कम प्रगति क्यों देखते हैं?<ref>{{cite web|author=Marvin Minsky | author-link = Marvin Minsky |title=The Age of Intelligent Machines: Thoughts About Artificial Intelligence |url=http://www.kurzweilai.net/articles/art0100.html?printable=1 |url-status=dead |archive-url=https://web.archive.org/web/20090628081048/http://www.kurzweilai.net/articles/art0100.html?printable=1 |archive-date=2009-06-28 }}</ref>
 [[निक बोस्ट्रोम]] का मानना है कि बहुत सारे अत्याधुनिक एआई को सामान्य अनुप्रयोगों में फ़िल्टर किया गया है, अक्सर एआई कहे बिना, क्योंकि एक बार जब कोई चीज़ पर्याप्त रूप से उपयोगी और सामान्य हो जाती है तो उसे एआई के रूप में लेबल नहीं किया जाता है।<ref>Quoted in {{Cite web| url=https://www.cnn.com/2006/TECH/science/07/24/ai.bostrom/
   | title=AI set to exceed human brain power
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   | date=July 26, 2006
 }}</ref>
-[[आपूर्ति श्रृंखला जोखिम प्रबंधन]] में निर्णय लेने पर एआई प्रभाव एक गंभीर रूप से समझा जाने वाला क्षेत्र है।<ref name="Logistics">{{cite journal | year=2021 | issue=3 | volume=33 | journal=The International Journal of Logistics Management| doi=10.1108/IJLM-12-2020-0493 | pages=744–772 | title=Exploring the role of artificial intelligence in managing agricultural supply chain risk to counter the impacts of the COVID-19 pandemic| last1=Nayal | first1=Kirti | last2=Raut | first2=Rakesh | last3=Priyadarshinee | first3=Pragati | last4=Narkhede | first4=Balkrishna Eknath | last5=Kazancoglu | first5=Yigit | last6=Narwane | first6=Vaibhav | s2cid=237807857 }}</ref>
+[[आपूर्ति श्रृंखला जोखिम प्रबंधन]] में निर्णय लेने पर एआई प्रभाव गंभीर रूप से समझा जाने वाला क्षेत्र है।<ref name="Logistics">{{cite journal | year=2021 | issue=3 | volume=33 | journal=The International Journal of Logistics Management| doi=10.1108/IJLM-12-2020-0493 | pages=744–772 | title=Exploring the role of artificial intelligence in managing agricultural supply chain risk to counter the impacts of the COVID-19 pandemic| last1=Nayal | first1=Kirti | last2=Raut | first2=Rakesh | last3=Priyadarshinee | first3=Pragati | last4=Narkhede | first4=Balkrishna Eknath | last5=Kazancoglu | first5=Yigit | last6=Narwane | first6=Vaibhav | s2cid=237807857 }}</ref>
 एआई प्रभाव की समस्या से बचने के लिए, एआई और [[सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग]] पर आईईईई सॉफ्टवेयर के एक विशेष अंक के संपादक अत्यधिक बिक्री न करने की सलाह देते हैं। {{endash}} प्रचार नहीं (विपणन) {{endash}} आरंभ करने के लिए वास्तविक प्राप्य परिणाम।<ref name="Intersection">{{cite journal | publisher=[[Institute of Electrical and Electronics Engineers]] (IEEE) | issn=0740-7459 | journal=[[IEEE Software]] | year=2020 | issue=4 | volume=37 | pages=26–35 | first6=Michael | first1=Anita | first4=Tao | first2=Erin | first3=Tim | last6=Lyu | last2=Harper | first5=Sigrid | author1-link = Anita Carleton | last4=Xie | last3=Menzies | last5=Eldh | last1=Carleton | doi=10.1109/ms.2020.2987666 | title=The AI Effect: Working at the Intersection of AI and SE| s2cid=220325485 }}</ref>
 परमाणु वैज्ञानिक संगठन का बुलेटिन एआई प्रभाव को विश्वव्यापी रणनीतिक सैन्य खतरे के रूप में देखता है।<ref name=atomic/>जैसा कि वे बताते हैं, यह इस तथ्य को अस्पष्ट करता है कि [[एआई के अनुप्रयोग]]ों ने [[शीत युद्ध]] के दौरान पहले ही अमेरिका और [[सोवियत सशस्त्र बल]]ों दोनों में अपना रास्ता बना लिया था।<ref name=atomic/>हथियारों की तैनाती के संबंध में मनुष्यों को सलाह देने के लिए एआई उपकरण दोनों पक्षों द्वारा विकसित किए गए थे और उस दौरान उनका बहुत सीमित उपयोग हुआ था।<ref name=atomic/>उनका मानना है कि एआई को पहचानने में लगातार बदलती विफलता वर्तमान समय में सुरक्षा खतरों की मानवीय पहचान को कमजोर कर रही है।<ref name=atomic/>
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 कृत्रिम बुद्धिमत्ता को छूट देकर लोग अद्वितीय और विशेष महसूस करना जारी रख सकते हैं। किर्न्स का तर्क है कि एआई प्रभाव के रूप में ज्ञात धारणा में परिवर्तन का पता सिस्टम से हटाए जा रहे रहस्य से लगाया जा सकता है। घटनाओं के कारण का पता लगाने में सक्षम होने का तात्पर्य यह है कि यह बुद्धिमत्ता के बजाय स्वचालन का एक रूप है।
-जानवरों के संज्ञान के इतिहास और [[चेतना]] अध्ययनों में एक संबंधित प्रभाव देखा गया है, जहां हर बार जानवरों में विशिष्ट रूप से मानव समझी जाने वाली क्षमता की खोज की जाती है, (उदाहरण के लिए जानवरों द्वारा उपकरण का उपयोग, या [[दर्पण परीक्षण]] पास करना), समग्र महत्व उस क्षमता का बहिष्करण हो गया है।{{Citation needed|date=October 2009}}
+जानवरों के संज्ञान के इतिहास और [[चेतना]] अध्ययनों में संबंधित प्रभाव देखा गया है, जहां हर बार जानवरों में विशिष्ट रूप से मानव समझी जाने वाली क्षमता की खोज की जाती है, (उदाहरण के लिए जानवरों द्वारा उपकरण का उपयोग, या [[दर्पण परीक्षण]] पास करना), समग्र महत्व उस क्षमता का बहिष्करण हो गया है।
 हर्बर्ट ए. साइमन से जब उस समय एआई की प्रेस कवरेज की कमी के बारे में पूछा गया, तो उन्होंने कहा, एआई को जो चीज अलग बनाती है, वह यह है कि इसका विचार ही कुछ मानव स्तनों में वास्तविक भय और शत्रुता पैदा करता है। तो आपको बहुत तीखी भावनात्मक प्रतिक्रियाएं मिल रही हैं. लेकिन यह ठीक है। हम उसी के साथ रहेंगे.<ref>
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 ==डीप ब्लू ने कास्पारोव को हराया==
-जब आईबीएम का शतरंज खेलने वाला कंप्यूटर डीप ब्लू डीप ब्लू बनाम कास्पारोव, 1997, गेम 6, तो लोगों ने शिकायत की कि इसमें केवल क्रूर बल विधियों का उपयोग किया गया था और यह वास्तविक बुद्धिमत्ता नहीं थी।<ref name="McCorduck 2004 433"/>शतरंज खेलने के बारे में जनता की धारणा एक कठिन मानसिक कार्य से एक नियमित ऑपरेशन में बदल गई।<ref>{{cite book|access-date=September 6, 2016|publisher=[[Stanford University]]|location=[[Stanford, CA]]|first1=Peter|last1=Stone|first2=Rodney|last2=Brooks|first3=Erik|last3=Brynjolfsson|first4=Ryan|last4=Calo|first5=Oren|last5=Etzioni|first6=Greg|last6=Hager|first7=Julia|last7=Hirschberg|first8=Shivaram|last8=Kalyanakrishnan|first9=Ece|last9=Kamar|first10=Sarit|last10=Kraus|first11=Kevin|last11=Leyton-Brown|first12=David|last12=Parkes|first13=William|last13=Press|first14=AnnaLee|last14=Saxenian|first15=Julie|last15=Shah|first16=Milind|last16=Tambe|first17=Astro|last17=Teller|chapter=The term AI has a clear meaning|title="Artificial Intelligence and Life in 2030." One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel|url=https://www.aimyths.org/the-term-ai-has-a-clear-meaning/}}</ref> फ्रेड ए. रीड लिखते हैं: <ब्लॉककोट> एआई के समर्थकों को नियमित रूप से जिस समस्या का सामना करना पड़ता है वह यह है: जब हम जानते हैं कि एक मशीन कुछ 'बुद्धिमान' कैसे करती है, तो इसे बुद्धिमान माना जाना बंद हो जाता है। यदि मैं विश्व के शतरंज चैंपियन को हरा दूं, तो मुझे अत्यधिक प्रतिभाशाली माना जाएगा।<ref>{{cite news
+जब आईबीएम का शतरंज खेलने वाला कंप्यूटर डीप ब्लू डीप ब्लू बनाम कास्पारोव, 1997, गेम 6, तो लोगों ने शिकायत की कि इसमें केवल क्रूर बल विधियों का उपयोग किया गया था और यह वास्तविक बुद्धिमत्ता नहीं थी।<ref name="McCorduck 2004 433"/>शतरंज खेलने के बारे में जनता की धारणा कठिन मानसिक कार्य से एक नियमित ऑपरेशन में बदल गई।<ref>{{cite book|access-date=September 6, 2016|publisher=[[Stanford University]]|location=[[Stanford, CA]]|first1=Peter|last1=Stone|first2=Rodney|last2=Brooks|first3=Erik|last3=Brynjolfsson|first4=Ryan|last4=Calo|first5=Oren|last5=Etzioni|first6=Greg|last6=Hager|first7=Julia|last7=Hirschberg|first8=Shivaram|last8=Kalyanakrishnan|first9=Ece|last9=Kamar|first10=Sarit|last10=Kraus|first11=Kevin|last11=Leyton-Brown|first12=David|last12=Parkes|first13=William|last13=Press|first14=AnnaLee|last14=Saxenian|first15=Julie|last15=Shah|first16=Milind|last16=Tambe|first17=Astro|last17=Teller|chapter=The term AI has a clear meaning|title="Artificial Intelligence and Life in 2030." One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel|url=https://www.aimyths.org/the-term-ai-has-a-clear-meaning/}}</ref> फ्रेड ए. रीड लिखते हैं: <ब्लॉककोट> एआई के समर्थकों को नियमित रूप से जिस समस्या का सामना करना पड़ता है वह यह है: जब हम जानते हैं कि मशीन कुछ 'बुद्धिमान' कैसे करती है, तो इसे बुद्धिमान माना जाना बंद हो जाता है। यदि मैं विश्व के शतरंज चैंपियन को हरा दूं, तो मुझे अत्यधिक प्रतिभाशाली माना जाएगा।<ref>{{cite news
   | last=Reed
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   | date=2006-04-14
   | url =http://washingtontimes.com/news/2006/apr/13/20060413-105217-7645r/
-}}</ref></blockquote> इसके विपरीत, जॉन मैक्कार्थी (कंप्यूटर वैज्ञानिक) डीप ब्लू से निराश थे।<ref name=pastfuture/>उन्होंने तर्क दिया कि यह महज एक क्रूर बल मशीन थी और उन्हें खेल की कोई गहरी समझ नहीं थी।<ref name=pastfuture/>हालाँकि इसका मतलब यह नहीं है कि मैक्कार्थी ने आम तौर पर एआई को खारिज कर दिया।<ref name=pastfuture/>वह इस क्षेत्र के संस्थापकों में से एक थे और उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द का आविष्कार किया था।<ref name=pastfuture/>मैक्कार्थी ने अफसोस जताया कि एआई प्रभाव कितना व्यापक है,
+}}</ref> इसके विपरीत, जॉन मैक्कार्थी (कंप्यूटर वैज्ञानिक) डीप ब्लू से निराश थे।<ref name=pastfuture/>उन्होंने तर्क दिया कि यह महज क्रूर बल मशीन थी और उन्हें खेल की कोई गहरी समझ नहीं थी।<ref name=pastfuture/>हालाँकि इसका मतलब यह नहीं है कि मैक्कार्थी ने आम तौर पर एआई को खारिज कर दिया।<ref name=pastfuture/>वह इस क्षेत्र के संस्थापकों में से एक थे और उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द का आविष्कार किया था।<ref name=pastfuture/>मैक्कार्थी ने अफसोस जताया कि एआई प्रभाव कितना व्यापक है,
 <ब्लॉककोट>जैसे ही यह काम करता है, अब कोई इसे एआई नहीं कहता<ref name=pastfuture/><ref name=pathsdangersstrategies>{{cite book|year=2014|publisher=[[Oxford University Press]] (OUP)|first=Nick|edition=1|title=Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies|last=Bostrom|author-link=Nick Bostrom|isbn=978-0-19-967811-2|lccn=2013955152}}</ref>{{rp|12}}</ब्लॉककोट>
 लेकिन ऐसा महसूस नहीं हुआ कि डीप ब्लू एक अच्छा उदाहरण था।<ref name=pastfuture>{{cite journal|year=2012|number=1|pages=5|volume=55|journal=[[Communications of the ACM]]|url=https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/2063176.2063177|last=Vardi|first=Moshe|title=Artificial intelligence: past and future|doi=10.1145/2063176.2063177|s2cid=21144816}}</ref>
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 ==भविष्य==
-{{Cite check|date=January 2023|section}}
+विशेषज्ञ एआई प्रभाव से निश्चित रूप से सहमत हैं<ref name=in2030/><ref name=trouble>{{cite news|year=2022|work=[[Forbes Magazine]]|last=Press|first=Gil|url=https://www.forbes.com/sites/gilpress/2022/09/27/the-trouble-with-ai-human-intelligence/|title=The Trouble With AI: Human Intelligence}}</ref> – या शायद<ref name="implication" />- जारी रखेंगे। क्योंकि सॉफ्टवेयर विकास सतत और कभी न ख़त्म होने वाली प्रक्रिया है,<ref name=lastq/>एआई प्रभाव भी अनवरत जारी रहेगा।<ref name=in2030/>एआई में प्रत्येक प्रगति एक और आपत्ति और सार्वजनिक अपेक्षाओं की एक और पुनर्परिभाषा उत्पन्न करेगी - जिसका लगातार विस्तार हो रहा है।<ref name=in2030>{{cite book|access-date=September 6, 2016|publisher=[[Stanford University]]|location=[[Stanford, CA]]|first1=Peter|last1=Stone|first2=Rodney|last2=Brooks|first3=Erik|last3=Brynjolfsson|first4=Ryan|last4=Calo|first5=Oren|last5=Etzioni|first6=Greg|last6=Hager|first7=Julia|last7=Hirschberg|first8=Shivaram|last8=Kalyanakrishnan|first9=Ece|last9=Kamar|first10=Sarit|last10=Kraus|first11=Kevin|last11=Leyton-Brown|first12=David|last12=Parkes|first13=William|last13=Press|first14=AnnaLee|last14=Saxenian|first15=Julie|last15=Shah|first16=Milind|last16=Tambe|first17=Astro|last17=Teller|chapter=Defining AI|title="Artificial Intelligence and Life in 2030." One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel|url=https://ai100.stanford.edu/2016-report/section-i-what-artificial-intelligence/defining-ai}}</ref> एआई प्रभाव को सीधे संबोधित न करते हुए, कुछ लेखकों ने अनुमान लगाया है<ref name=lastq>{{cite magazine|last=Asimov|first=Isaac|date=Nov 1956|title=अंतिम प्रश्न|magazine=Science Fiction Quarterly|url=https://archive.org/details/Science_Fiction_Quarterly_New_Series_v04n05_1956-11_slpn/page/n5|volume=4|issue=5|pages=7–15}}</ref> इस घटना की अनिश्चितकालीन निरंतरता कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कारण ही हो सकती है,<ref name=lastq/>जैसा कि मूर का नियम है.
-विशेषज्ञ एआई प्रभाव से निश्चित रूप से सहमत हैं<ref name=in2030/><ref name=trouble>{{cite news|year=2022|work=[[Forbes Magazine]]|last=Press|first=Gil|url=https://www.forbes.com/sites/gilpress/2022/09/27/the-trouble-with-ai-human-intelligence/|title=The Trouble With AI: Human Intelligence}}</ref> – या शायद<ref name="implication" />- जारी रखेंगे। क्योंकि सॉफ्टवेयर विकास एक सतत और कभी न ख़त्म होने वाली प्रक्रिया है,<ref name=lastq/>एआई प्रभाव भी अनवरत जारी रहेगा।<ref name=in2030/>एआई में प्रत्येक प्रगति एक और आपत्ति और सार्वजनिक अपेक्षाओं की एक और पुनर्परिभाषा उत्पन्न करेगी - जिसका लगातार विस्तार हो रहा है।<ref name=in2030>{{cite book|access-date=September 6, 2016|publisher=[[Stanford University]]|location=[[Stanford, CA]]|first1=Peter|last1=Stone|first2=Rodney|last2=Brooks|first3=Erik|last3=Brynjolfsson|first4=Ryan|last4=Calo|first5=Oren|last5=Etzioni|first6=Greg|last6=Hager|first7=Julia|last7=Hirschberg|first8=Shivaram|last8=Kalyanakrishnan|first9=Ece|last9=Kamar|first10=Sarit|last10=Kraus|first11=Kevin|last11=Leyton-Brown|first12=David|last12=Parkes|first13=William|last13=Press|first14=AnnaLee|last14=Saxenian|first15=Julie|last15=Shah|first16=Milind|last16=Tambe|first17=Astro|last17=Teller|chapter=Defining AI|title="Artificial Intelligence and Life in 2030." One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel|url=https://ai100.stanford.edu/2016-report/section-i-what-artificial-intelligence/defining-ai}}</ref> एआई प्रभाव को सीधे संबोधित न करते हुए, कुछ लेखकों ने अनुमान लगाया है<ref name=lastq>{{cite magazine|last=Asimov|first=Isaac|date=Nov 1956|title=अंतिम प्रश्न|magazine=Science Fiction Quarterly|url=https://archive.org/details/Science_Fiction_Quarterly_New_Series_v04n05_1956-11_slpn/page/n5|volume=4|issue=5|pages=7–15}}</ref> इस घटना की अनिश्चितकालीन निरंतरता कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कारण ही हो सकती है,<ref name=lastq/>जैसा कि मूर का नियम है.{{citation needed|date=January 2023}}
 एआई प्रभाव बढ़ सकता है जिसमें सभी विशिष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता को खारिज करना शामिल हो सकता है।<ref name="implication" />इसके बजाय कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में सार्वजनिक धारणा केवल उन लोगों को शामिल करने पर केंद्रित हो सकती है जो कई विशिष्ट एआई के नेटवर्क या सामूहिक हैं।<ref name="implication">{{cite journal|year=2022|issue=1|volume=50|publisher=[[Routledge]]|pages=78–90|journal=[[Oxford Development Studies]]|url=https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13600818.2021.1960960|title=AI for development: implications for theory and practice|last=Bjola|first=Corneliu|doi=10.1080/13600818.2021.1960960|s2cid=238851395}}</ref>

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एआई अनुप्रयोग मुख्यधारा बन गए

एआई सर्दी की विरासत

अस्तित्व की श्रृंखला के शीर्ष पर मानवता के लिए एक स्थान बचाना

डीप ब्लू ने कास्पारोव को हराया

भविष्य

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एआई प्रभाव: Difference between revisions

Revision as of 21:11, 26 September 2023

परिभाषा

एआई अनुप्रयोग मुख्यधारा बन गए

एआई सर्दी की विरासत

अस्तित्व की श्रृंखला के शीर्ष पर मानवता के लिए एक स्थान बचाना

डीप ब्लू ने कास्पारोव को हराया

भविष्य

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