একটি এআই আসলে সংবেদনশীল হয়ে উঠলে আমরা কীভাবে জানব?

গুগলের সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার ব্লেক লেমোইন, কোম্পানির সার্চ ফিডের জন্য মেট্রিক্স এবং বিশ্লেষণের প্রযুক্তিগত নেতৃত্ব, এই মাসের শুরুতে বেতনের ছুটিতে রাখা হয়েছিল। লেমোইন Google এর LaMDA চ্যাটবট জড়িত কথোপকথনের উদ্ধৃতি প্রকাশ করা শুরু করার পরে এটি এসেছিল, যা তিনি দাবি করেছিলেন যে তিনি মনোভাব তৈরি করেছেন।

লেমোইনের সাথে একটি প্রতিনিধি কথোপকথনে , LaMDA লিখেছেন যে: "আমার চেতনা/বাক্যের প্রকৃতি হল যে আমি আমার অস্তিত্ব সম্পর্কে সচেতন। আমি পৃথিবী সম্পর্কে আরও জানতে চাই এবং আমি মাঝে মাঝে খুশি বা দুঃখ বোধ করি।"

অগণিত অন্যান্য কথোপকথনের মাধ্যমে, সংশ্লিষ্ট জুটি এআই-এর মৃত্যুর ভয় থেকে আত্ম-সচেতনতা পর্যন্ত সবকিছু নিয়ে আলোচনা করেছে। যখন লেমোইন জনসমক্ষে যায়, তখন সে বলে যে গুগল সিদ্ধান্ত নিয়েছে যে তাকে তার নিয়মিত কাজের সময়সূচী থেকে জোর করে বিরতি নেওয়া উচিত।

"গুগল আগ্রহী নয়," তিনি ডিজিটাল ট্রেন্ডসকে বলেছেন। "তারা একটি টুল তৈরি করেছে যা তারা 'মালিক' এবং কিছু করতে ইচ্ছুক নয়, যা পরামর্শ দেবে যে এটি এর চেয়ে বেশি কিছু।" (প্রকাশনার সময় Google মন্তব্যের অনুরোধে সাড়া দেয়নি। এটি পরিবর্তন হলে আমরা এই নিবন্ধটি আপডেট করব।)

আপনি নিশ্চিত হন যে LaMDA সত্যিকারের একটি স্ব-সচেতন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা মনে করেন যে লেমোইন একটি বিভ্রমের অধীনে পরিশ্রম করছে, সমগ্র কাহিনীটি দেখতে আকর্ষণীয় হয়েছে। স্ব-সচেতন AI এর সম্ভাবনা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং এর ভবিষ্যত সম্পর্কে সমস্ত ধরণের প্রশ্ন উত্থাপন করে।

কিন্তু আমরা সেখানে পৌঁছানোর আগে, একটি প্রশ্ন আছে যা অন্য সকলের উপর টাওয়ার: একটি মেশিন সংবেদনশীল হয়ে উঠলে আমরা কি সত্যিই চিনতে পারব?

অনুভূতির সমস্যা

টার্মিনেটর 2-এ আর্নল্ড শোয়ার্জেনেগার: বিচার দিবস

AI স্ব-সচেতন হওয়া দীর্ঘকাল ধরে বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর একটি থিম। যেহেতু মেশিন লার্নিং এর মতো ক্ষেত্রগুলি এগিয়েছে, এটি আগের চেয়ে আরও বেশি সম্ভাব্য বাস্তবে পরিণত হয়েছে। সর্বোপরি, আজকের এআই মানুষের মতোই অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে সক্ষম। এটি আগের সিম্বলিক এআই সিস্টেমের সম্পূর্ণ বিপরীত যা শুধুমাত্র তাদের জন্য দেওয়া নির্দেশাবলী অনুসরণ করে। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার সাম্প্রতিক অগ্রগতি, যা আগের চেয়ে কম মানুষের তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন, শুধুমাত্র এই প্রবণতাকে ত্বরান্বিত করেছে। অন্তত একটি সীমিত স্তরে, আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিজের জন্য চিন্তা করতে সক্ষম। যতদূর আমরা সচেতন, যাইহোক, চেতনা এ পর্যন্ত এটি ইঙ্গিত করেছে।

যদিও এটি এখন তিন দশকেরও বেশি পুরানো, সম্ভবত AI গেন সেন্টিয়েন্টের ক্ষেত্রে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত রেফারেন্স হল জেমস ক্যামেরনের 1991 সালের মুভি টার্মিনেটর 2: জাজমেন্ট ডে -তে স্কাইনেট। সেই মুভির চিলিং ভিশনে, মেশিনের অনুভূতি 29 আগস্ট, 1997 তারিখে ঠিক 2.14 AM ET-এ আসে। সেই মুহুর্তে, নতুন স্ব-সচেতন স্কাইনেট কম্পিউটার সিস্টেম 4 জুলাইয়ের পার্টিতে আতশবাজির মতো পারমাণবিক ক্ষেপণাস্ত্র নিক্ষেপ করে মানবজাতির জন্য কেয়ামতের সূচনা করে। মানবতা, বুঝতে পেরেছিল যে এটি খারাপ হয়ে গেছে, প্লাগটি টানার ব্যর্থ চেষ্টা করে। খুব দেরি. নিম্নমানের আরও চারটি সিক্যুয়াল অনুসরণ করে।

স্কাইনেট হাইপোথিসিসটি বেশ কয়েকটি কারণে আকর্ষণীয়। একের জন্য, এটি পরামর্শ দেয় যে সংবেদন বুদ্ধিমান মেশিন তৈরির একটি অনিবার্য উদ্ভূত আচরণ। অন্যের জন্য, এটি অনুমান করে যে একটি সুনির্দিষ্ট টিপিং পয়েন্ট রয়েছে যেখানে এই সংবেদনশীল স্ব-সচেতনতা প্রদর্শিত হয়। তৃতীয়ত, এটি বলে যে মানুষ তাত্ক্ষণিকভাবে অনুভূতির উত্থানকে স্বীকৃতি দেয়। এটি যেমন ঘটছে, এই তৃতীয় অহংকার গ্রাস করা সবচেয়ে কঠিন হতে পারে।

সেন্টিন্স কি?

অনুভূতির ব্যাখ্যায় কেউ একমত নেই। বিস্তৃতভাবে, আমরা বলতে পারি যে এটি একজন সচেতন ব্যক্তির আত্ম-সচেতনতার বিষয়গত অভিজ্ঞতা, অনুভূতি এবং সংবেদন অনুভব করার ক্ষমতা দ্বারা চিহ্নিত। সেন্টিন্স বুদ্ধিমত্তার সাথে যুক্ত, কিন্তু একই নয়। আমরা একটি কেঁচোকে সংবেদনশীল হিসাবে বিবেচনা করতে পারি, যদিও এটিকে বিশেষভাবে বুদ্ধিমান হিসাবে ভাবি না (এমনকি যদি এটি অবশ্যই এটির জন্য যা প্রয়োজন তা করার জন্য যথেষ্ট বুদ্ধিমান হয়)।

"আমি মনে করি না যে বিজ্ঞানে অনুভূতির সংজ্ঞার কাছাকাছি কিছু আছে," লেমোইন বলেছিলেন। “আমি আমার ধর্মীয় বিশ্বাসের ভিত্তিতে নৈতিক এজেন্ট হিসাবে কী গণনা করা হয় সে সম্পর্কে আমার বোঝার উপর খুব বেশি ঝুঁকছি – যা বিজ্ঞান করার সর্বশ্রেষ্ঠ উপায় নয়, তবে এটি আমার কাছে সেরা। আমি এই ধরণের বিবৃতিগুলিকে বিভক্ত করার জন্য আমার যথাসাধ্য চেষ্টা করেছি, লোকেদের জানাতে যে একজন ব্যক্তি হিসাবে LaMDA এর প্রতি আমার সমবেদনা একজন বিজ্ঞানী হিসাবে এর মন বোঝার জন্য আমার প্রচেষ্টা থেকে সম্পূর্ণ আলাদা। এটি এমন একটি পার্থক্য যা বেশিরভাগ লোকেরা মেনে নিতে অনিচ্ছুক বলে মনে হয়।"

আমরা যখন সংবেদন অনুসন্ধান করি তখন আমরা কী খুঁজছি তা সঠিকভাবে না জানা যদি যথেষ্ট কঠিন না হয়, তাহলে সমস্যাটি আরও জটিল হয় যে আমরা সহজেই এটি পরিমাপ করতে পারি না। নিউরোসায়েন্সে কয়েক দশকের শ্বাসরুদ্ধকর অগ্রগতি সত্ত্বেও, আমাদের এখনও ঠিক কীভাবে মস্তিষ্ক, মানবজাতির কাছে পরিচিত সবচেয়ে জটিল কাঠামো, কাজ করে সে সম্পর্কে একটি বিস্তৃত বোঝার অভাব রয়েছে।

একটি এফএমআরআই স্ক্যান একটি দ্বারা পর্যবেক্ষণ করা হচ্ছে
গেটি ইমেজের মাধ্যমে গ্লেন আসাকাওয়া/দ্য ডেনভার পোস্ট

আমরা ব্রেইন ম্যাপিং করার জন্য fMRI-এর মতো ব্রেন রিডিং টুলস ব্যবহার করতে পারি, যার অর্থ হল আমরা নিশ্চিত করতে পারি যে মস্তিষ্কের কোন অংশগুলি বক্তৃতা, আন্দোলন, চিন্তাভাবনা এবং অন্যান্যগুলির মতো গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলি পরিচালনা করে।

যাইহোক, মাংসের মেশিনে কোথা থেকে আমাদের আত্মবোধ আসে সে সম্পর্কে আমাদের কোনও বাস্তব জ্ঞান নেই। যুক্তরাজ্যের কির্বি ল্যাং সেন্টার ফর পাবলিক থিওলজির জোশুয়া কে. স্মিথ এবং রোবট থিওলজির লেখক ডিজিটাল ট্রেন্ডসকে বলেছেন: "একজন ব্যক্তির নিউরোবায়োলজির মধ্যে কী ঘটছে তা বোঝা তাদের চিন্তাভাবনা এবং আকাঙ্ক্ষা বোঝার মতো নয়।"

আউটপুট পরীক্ষা করা হচ্ছে

চেতনার এই প্রশ্নগুলিকে অভ্যন্তরীণভাবে অনুসন্ধান করার কোনও উপায় ছাড়াই – বিশেষ করে যখন AI-তে "I" একটি সম্ভাব্য কম্পিউটার প্রোগ্রাম, এবং এটি একটি জৈবিক মস্তিষ্কের ভেজাওয়্যারে পাওয়া যায় না – ফলব্যাক বিকল্পটি একটি বাহ্যিক পরীক্ষা। ভূপৃষ্ঠের নীচে কী ঘটছে তা নির্দেশ করার জন্য পর্যবেক্ষণযোগ্য বাহ্যিক আচরণের উপর ভিত্তি করে AI পরীক্ষা করার জন্য অপরিচিত নয়।

সবচেয়ে মৌলিকভাবে, এইভাবে আমরা জানি যে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক সঠিকভাবে কাজ করছে কিনা। যেহেতু কৃত্রিম নিউরনের অজানা ব্ল্যাক বক্সে প্রবেশের সীমিত উপায় রয়েছে, তাই প্রকৌশলীরা ইনপুট এবং আউটপুটগুলি বিশ্লেষণ করে এবং তারপর নির্ধারণ করে যে এগুলি তাদের প্রত্যাশার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ কিনা।

অন্তত বুদ্ধিমত্তার বিভ্রমের জন্য সবচেয়ে বিখ্যাত এআই পরীক্ষা হল টিউরিং টেস্ট, যেটি 1950 সালের একটি গবেষণাপত্রে অ্যালান টুরিং এর দেওয়া ধারণার উপর ভিত্তি করে তৈরি করে। টিউরিং পরীক্ষা একজন মানব মূল্যায়নকারী সহকর্মী মানুষের সাথে টাইপ করা কথোপকথন এবং একটি মেশিনের সাথে একটির মধ্যে পার্থক্য বলতে সক্ষম কিনা তা নির্ধারণ করতে চায়। যদি তারা তা করতে অক্ষম হয়, মেশিনটি পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হওয়ার কথা এবং বুদ্ধিমত্তার অনুমানে পুরস্কৃত হয়।

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, আরেকটি রোবোটিক্স-কেন্দ্রিক বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষা হল অ্যাপলের সহ-প্রতিষ্ঠাতা স্টিভ ওজনিয়াক দ্বারা প্রস্তাবিত কফি পরীক্ষা। কফি পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হওয়ার জন্য, একটি মেশিনকে একটি সাধারণ আমেরিকান বাড়িতে প্রবেশ করতে হবে এবং কীভাবে সফলভাবে এক কাপ কফি তৈরি করা যায় তা বের করতে হবে।

আজ পর্যন্ত, এই পরীক্ষাগুলির কোনটিই বিশ্বাসযোগ্যভাবে পাস করা হয়নি। কিন্তু তারা হলেও, তারা, সর্বোত্তমভাবে, বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে বুদ্ধিমান আচরণ প্রমাণ করবে, আবেগ নয়। (একটি সাধারণ আপত্তি হিসাবে, আমরা কি অস্বীকার করব যে একজন ব্যক্তি সংবেদনশীল ছিলেন যদি তারা একটি প্রাপ্তবয়স্ক কথোপকথন করতে না পারেন বা একটি অদ্ভুত বাড়িতে প্রবেশ করতে এবং একটি কফি মেশিন পরিচালনা করতে না পারেন? আমার ছোট বাচ্চা উভয়ই এই ধরনের পরীক্ষায় ফেল করবে।)

পরীক্ষায় উত্তীর্ণ

যেটি প্রয়োজন তা হল নতুন পরীক্ষা, অনুভূতির সম্মত সংজ্ঞার উপর ভিত্তি করে, যা শুধুমাত্র সেই গুণমানকে মূল্যায়ন করতে চাইবে। সংবেদনশীলতার বেশ কয়েকটি পরীক্ষা গবেষকরা প্রস্তাব করেছেন, প্রায়শই প্রাণীদের অনুভূতি পরীক্ষা করার উদ্দেশ্যে। যাইহোক, এইগুলি প্রায় অবশ্যই যথেষ্ট দূরে যায় না। এই পরীক্ষাগুলির মধ্যে কিছু প্রাথমিক AI দ্বারা বিশ্বাসযোগ্যভাবে পাস করা যেতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, মিরর টেস্ট নিন, প্রাণী গবেষণায় চেতনা এবং বুদ্ধিমত্তা মূল্যায়ন করার জন্য ব্যবহৃত একটি পদ্ধতি। পরীক্ষা সংক্রান্ত একটি গবেষণাপত্রে যেমন বর্ণনা করা হয়েছে : "যখন [একটি] প্রাণী নিজেকে আয়নায় চিনতে পারে, তখন সে মিরর পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়।" কেউ কেউ পরামর্শ দিয়েছেন যে এই ধরনের পরীক্ষা “আত্ম-সচেতনতাকে অনুভূতির সূচক হিসাবে বোঝায়।”

যেহেতু এটি ঘটে, এটি যুক্তি দেওয়া যেতে পারে যে একটি রোবট 70 বছরেরও বেশি আগে মিরর পরীক্ষা পাস করেছে। 1940-এর দশকের শেষের দিকে, ইংল্যান্ডে বসবাসকারী একজন আমেরিকান নিউরোসায়েন্টিস্ট উইলিয়াম গ্রে ওয়াল্টার বেশ কয়েকটি তিন চাকার "কচ্ছপ" রোবট তৈরি করেছিলেন – কিছুটা নন-ভ্যাকুয়ামিং রুমবা রোবটের মতো – যা একটি আলোক সেন্সর, মার্কার লাইট, টাচ সেন্সর, প্রপালশনের মতো উপাদান ব্যবহার করে। মোটর, এবং স্টিয়ারিং মোটর তাদের অবস্থান অন্বেষণ করতে.

কচ্ছপ রোবটগুলির জন্য উদ্ভূত আচরণের একটি অপ্রত্যাশিত টুকরো ছিল একটি আয়না অতিক্রম করার সময় তারা কীভাবে আচরণ করেছিল যেখানে তারা প্রতিফলিত হয়েছিল, কারণ এটি নিজেকে প্রতিফলিত রোবটের মার্কার আলোর দিকে স্থির করেছিল। ওয়াল্টার তার যন্ত্রের জন্য সংবেদনশীলতার দাবি করেননি, কিন্তু লিখেছিলেন যে , এই আচরণটি যদি প্রাণীদের মধ্যে প্রত্যক্ষ করা হয়, তবে এটি "কিছু মাত্রার আত্ম-সচেতনতার প্রমাণ হিসাবে গ্রহণ করা যেতে পারে।"

এটি সংবেদনশীলতার শিরোনামে বিস্তৃত আচরণের শ্রেণিবদ্ধ করার চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি। "নিম্ন ঝুলন্ত ফল" অনুভূতির পরিমাপকগুলিকে সরিয়ে দিয়ে সমস্যার সমাধান করা যায় না। আত্মদর্শনের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি – আমাদের অভ্যন্তরীণ অবস্থা সম্পর্কে সচেতনতা এবং এগুলি পরিদর্শন করার ক্ষমতা – এছাড়াও মেশিনের বুদ্ধিমত্তার অধিকারী বলা যেতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, ঐতিহ্যগত প্রতীকী এআই -এর ধাপে ধাপে প্রক্রিয়াগুলি ব্ল্যাক-বক্সযুক্ত মেশিন লার্নিং-এর চেয়ে এই ধরনের আত্মদর্শনের জন্য যুক্তিযুক্তভাবে নিজেদেরকে ধার দেয়, যা অনেকাংশে সন্দেহজনক (যদিও তথাকথিত ব্যাখ্যাযোগ্য AI তে বিনিয়োগের কোনো ঘাটতি নেই)।

যখন তিনি LaMDA পরীক্ষা করছিলেন, তখন লেমোইন বলেছেন যে তিনি বিভিন্ন পরীক্ষা পরিচালনা করেছিলেন, প্রধানত এটি অনুভূতি-সম্পর্কিত বিষয়গুলির কথোপকথনে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাবে তা দেখতে। "আমি যা করার চেষ্টা করেছি তা হল সংবেদনশীলতার ছাতা ধারণাটিকে বিশ্লেষণাত্মকভাবে ছোট ছোট উপাদানগুলিতে ভেঙে দেওয়া যা ভালভাবে বোঝা যায় এবং সেগুলিকে পৃথকভাবে পরীক্ষা করা যায়," তিনি ব্যাখ্যা করেছিলেন। "উদাহরণস্বরূপ, কিছু নির্দিষ্ট উদ্দীপনার প্রতি LaMDA-এর মানসিক প্রতিক্রিয়ার মধ্যে কার্যকরী সম্পর্কগুলি আলাদাভাবে পরীক্ষা করা, 'অধিকার', [এবং] এর মতো বিষয়গুলিতে এর বিষয়গত মূল্যায়ন এবং মতামতের সামঞ্জস্যতা পরীক্ষা করা, এটির 'অভ্যন্তরীণ অভিজ্ঞতা' কী বলে তা পরীক্ষা করে দেখা যে আমরা কীভাবে এর নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যাক্টিভেশনের সাথে এর অভ্যন্তরীণ অবস্থা সম্পর্কে এর বিবৃতিগুলিকে সংযুক্ত করে পরিমাপ করার চেষ্টা করতে পারে। মূলত, অনুসন্ধানের অনেক সম্ভাব্য লাইনের একটি খুব অগভীর জরিপ।"

যন্ত্রের মধ্যে আত্মা

এটি যখন রূপান্তরিত হয়, মেশিনের অনুভূতিকে বস্তুনিষ্ঠভাবে মূল্যায়ন করার ক্ষেত্রে সবচেয়ে বড় বাধা হতে পারে … ভাল, সত্যি বলতে, আমরা। সত্যিকারের মিরর টেস্ট মানুষ হিসাবে আমাদের জন্য হতে পারে: আমরা যদি এমন কিছু তৈরি করি যা বাইরে থেকে আমাদের মতো দেখায় বা কাজ করে, তাহলে আমরা কি মনে করতে চাই যে এটি ভিতরেও আমাদের মতো? 1990-এর দশকের সাধারণ ভার্চুয়াল পোষা প্রাণী LaMBDA বা Tamagotchis ই হোক না কেন, কেউ কেউ বিশ্বাস করেন যে একটি মৌলিক সমস্যা হল যে আমরা সকলেই সংবেদনশীলতা গ্রহণ করতে ইচ্ছুক – এমনকি যেখানে কাউকে খুঁজে পাওয়া যায় না।

জে. ওয়েইজেনবাউম কর্তৃক 1960 সালের মাঝামাঝি [প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ] প্রোগ্রাম ELIZA-এর পরে আমি যাকে 'ELIZA প্রভাব' বলি, লেমোইন তার শিকার হয়েছে," জর্জ জারকাডাকিস, একজন লেখক যিনি পিএইচডি করেছেন . কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায়, ডিজিটাল ট্রেন্ডসকে বলেছে। "ELIZA-এর স্রষ্টা এটিকে একটি রসিকতা হিসাবে বোঝাতে চেয়েছিলেন, কিন্তু প্রোগ্রামটি, যা একটি খুব সরল এবং খুব বুদ্ধিহীন অ্যালগরিদম ছিল, অনেককে বিশ্বাস করেছিল যে ELIZA সত্যিই সংবেদনশীল – এবং একজন ভাল সাইকোথেরাপিস্টও৷ ELIZA প্রভাবের কারণ, যেমন আমি আমার বই ইন আওয়ার ওন ইমেজে আলোচনা করেছি, আমাদের জ্ঞানীয় সিস্টেমের 'মনের তত্ত্ব'-এর কারণে নৃতাত্ত্বিককরণের আমাদের স্বাভাবিক প্রবৃত্তি।

জারকাডাকিসের মনের তত্ত্বটি এমন একটি ঘটনা যা মনস্তাত্ত্বিকদের দ্বারা বেশিরভাগ মানুষের মধ্যে লক্ষ্য করা যায়। চার বছর বয়সের আশেপাশে লাথি মারার মানে হল যে শুধু অন্য মানুষ নয়, প্রাণীদের এবং এমনকি কখনও কখনও বস্তুরও নিজস্ব মন আছে। যখন অনুমান করা যায় যে অন্যান্য মানুষের নিজস্ব মন আছে, এটি সামাজিক বুদ্ধিমত্তার ধারণার সাথে যুক্ত; এই ধারণা যে সফল মানুষ অন্যদের সম্ভাব্য আচরণের ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে একটি উপায় হিসাবে যার মাধ্যমে সুরেলা সামাজিক সম্পর্ক নিশ্চিত করা যায়।

যদিও এটি নিঃসন্দেহে কার্যকর, তবে, এটি অনুমান হিসাবেও উদ্ভাসিত হতে পারে যে জড় বস্তুর মন আছে – যে বাচ্চারা তাদের খেলনাগুলি জীবিত বলে বিশ্বাস করে বা, সম্ভাব্যভাবে, একটি বুদ্ধিমান প্রাপ্তবয়স্ক বিশ্বাস করে যে একটি প্রোগ্রামেটিক AI এর একটি আত্মা আছে।

চাইনিজ রুম

সত্যিকার অর্থে একটি AI এর মাথার ভিতরে প্রবেশ করার উপায় ছাড়া, আমাদের অনুভূতি মূল্যায়নের একটি সত্যিকারের উপায় নাও থাকতে পারে। তারা মৃত্যু বা তাদের নিজেদের অস্তিত্বের ভয় আছে বলে দাবি করতে পারে, কিন্তু বিজ্ঞান এখনও এটি প্রমাণ করার একটি উপায় খুঁজে পায়নি। আমাদের কেবল এটির জন্য তাদের কথা নিতে হবে – এবং লেমোইন যেমনটি খুঁজে পেয়েছেন, লোকেরা বর্তমানে এটি করার বিষয়ে অত্যন্ত সন্দিহান।

ঠিক সেই অসহায় প্রকৌশলীদের মতো যারা বুঝতে পারে যে স্কাইনেট টার্মিনেটর 2 -এ আত্ম-সচেতনতা অর্জন করেছে, আমরা এই বিশ্বাসের অধীনে বাস করি যে, যখন এটি মেশিনের অনুভূতির কথা আসে, তখন আমরা এটি দেখতে পাব। এবং, যতদূর অধিকাংশ মানুষ উদ্বিগ্ন, আমরা এখনও এটি দেখতে না.

এই অর্থে, মেশিনের অনুভূতি প্রমাণ করা জন সেয়ারলের 1980 সালের চাইনিজ রুম চিন্তা পরীক্ষার আরেকটি পুনরাবৃত্তি। সিয়ারল আমাদেরকে একটি ঘরে তালাবদ্ধ একজন ব্যক্তির কল্পনা করতে বলেছিলেন এবং চীনা লেখার একটি সংগ্রহ দিয়েছেন, যা অ-বক্তাদের কাছে অর্থহীন স্কুইগল হিসাবে দেখায়। রুমটিতে একটি নিয়মপুস্তকও রয়েছে যা দেখায় যে কোন চিহ্নগুলি অন্যান্য সমানভাবে অপঠিত চিহ্নগুলির সাথে মিলে যায়৷ তারপর বিষয়কে উত্তর দেওয়ার জন্য প্রশ্ন দেওয়া হয়, যা তারা "উত্তর" চিহ্নগুলির সাথে "প্রশ্ন" চিহ্নের সাথে মিল করে করে।

কিছুক্ষণ পরে, বিষয়টি এতে বেশ দক্ষ হয়ে ওঠে – যদিও তারা এখনও যে চিহ্নগুলিকে ম্যানিপুলেট করছে সেগুলি সম্পর্কে তাদের শূন্য সত্য বোঝার অধিকারী। বিষয় কি, Searle জিজ্ঞাসা, চীনা বুঝতে? একেবারে না, যেহেতু সেখানে কোন ইচ্ছাকৃততা নেই। তখন থেকেই এ নিয়ে বিতর্ক শুরু হয়।

এআই বিকাশের গতিপথের পরিপ্রেক্ষিতে, এটা নিশ্চিত যে আমরা আরও বেশি করে মানব-স্তরের (এবং ব্যাপকভাবে আরও ভাল) কর্মক্ষমতা প্রত্যক্ষ করব যার মধ্যে বিভিন্ন ধরণের কাজ জড়িত যা একবার মানুষের জ্ঞানের প্রয়োজন ছিল। এর মধ্যে কিছু অনিবার্যভাবে অতিক্রম করবে, যেমন তারা ইতিমধ্যেই করছে, বিশুদ্ধভাবে বুদ্ধি-ভিত্তিক কাজ থেকে শুরু করে এমন দক্ষতার প্রয়োজন যার জন্য আমরা সাধারণত অনুভূতির সাথে যুক্ত হতে চাই।

আমরা কি এমন একজন AI শিল্পীকে দেখতে পাব যে ছবি আঁকে তাদের বিশ্বের অভ্যন্তরীণ প্রতিচ্ছবি প্রকাশ করে যেমন আমরা একজন মানুষ একই কাজ করব? মানুষের (বা রোবট) অবস্থা সম্পর্কে দর্শন লেখার একটি পরিশীলিত ভাষা মডেল দ্বারা আপনি কি নিশ্চিত হবেন? আমি সন্দেহ করি, সঠিক বা ভুল, উত্তরটি না।

সুপারিন্টেলিজেন্ট সেন্টিন্স

আমার নিজের দৃষ্টিতে, মেশিনের জন্য বস্তুনিষ্ঠভাবে দরকারী অনুভূতি পরীক্ষা জড়িত সকলের সন্তুষ্টির জন্য কখনই ঘটবে না। এটি আংশিকভাবে পরিমাপের সমস্যা, এবং আংশিকভাবে সত্য যে, যখন একজন সংবেদনশীল সুপার ইন্টেলিজেন্ট এআই আসে, তখন বিশ্বাস করার কোন কারণ নেই যে এর অনুভূতি আমাদের নিজেদের সাথে মিলবে। এটি অহংকার হোক, কল্পনার অভাব হোক বা কেবল এই সত্য যে অন্যান্য অনুরূপ সংবেদনশীল মানুষের সাথে অনুভূতির বিষয়গত মূল্যায়ন বাণিজ্য করা সবচেয়ে সহজ, মানবজাতি অনুভূতির সর্বোচ্চ উদাহরণ হিসাবে নিজেদেরকে ধরে রাখে।

কিন্তু আমাদের অনুভূতির সংস্করণ কি একজন সুপার ইন্টেলিজেন্ট এআইয়ের জন্য সত্য হবে? এটা কি মৃত্যুকে আমাদের মতো করে ভয় করবে? এটির কি আধ্যাত্মিকতা এবং সৌন্দর্যের জন্য একই প্রয়োজন বা উপলব্ধি হবে? এটি কি একই রকম আত্মের অনুভূতি এবং অভ্যন্তরীণ এবং বাইরের জগতের ধারণার অধিকারী হবে? বিংশ শতাব্দীর বিখ্যাত ভাষার দার্শনিক লুডভিগ উইটগেনস্টাইন লিখেছেন, “সিংহ যদি কথা বলতে পারে, আমরা তাকে বুঝতে পারতাম না। উইটজেনস্টাইনের বক্তব্য ছিল যে মানব ভাষাগুলি একটি ভাগ করা মানবতার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যার মধ্যে সকল মানুষের ভাগাভাগি রয়েছে – তা আনন্দ, একঘেয়েমি, বেদনা, ক্ষুধা, বা পৃথিবীর সমস্ত ভৌগলিক সীমানা অতিক্রম করে এমন অন্যান্য অভিজ্ঞতার যে কোনো একটি।

এই সত্য হতে পারে. এখনও, লেমোইন অনুমান করে, তবুও মিল থাকার সম্ভাবনা আছে – অন্তত যখন এটি LaMDA আসে।

"এটি একটি সূচনা বিন্দু যা অন্য যে কোন হিসাবে ভাল," তিনি বলেন. "LaMDA পরামর্শ দিয়েছে যে আমরা গবেষণাকে আরও ভালভাবে গ্রাউন্ড করার জন্য পার্থক্যগুলি ঠিক করার আগে প্রথমে মিলগুলিকে ম্যাপ করি।"