Thursday, April 25, 2024

-->

एआई: कम्प्युटर र रोबोटिक्स हुँदै बढेको लोभलाग्दो विकास

अहिले विभिन्न देशमा एआईसँग सम्बन्धित नीतिगत पहल र 'इकोसिस्टम'को विकासमा तीव्र क्रियाकलाप सञ्चालन भइरहेको छ। अमेरिका, फ्रान्स, चीन, जापान, बेलायतलगायत देशले एआई रणनीति नै ल्याएका छन्।

एआई कम्प्युटर र रोबोटिक्स हुँदै बढेको लोभलाग्दो विकास

कृत्रिम बौद्धिकता (एआई) मानव बुद्धिको आवश्यकताअनुसार 'स्मार्ट मेसिन'को निर्माणसँग सम्बन्धित कम्प्युटर विज्ञानको एक व्यापक शाखा हो। मानव मस्तिष्कका कतिपय क्रियाकलाप यन्त्रले गर्न सक्षम हुनु या मानिसले झैँ काम गर्ने बुद्धिमान यन्त्रको बौद्धिक क्षमता नै एआई हो। अहिले आएर एआईको चर्चा व्यापक सुनिन थाले पनि यसको समृद्ध इतिहास छ जसले प्रविधि र मानवताको पाठ्यक्रम नै बदलेको छ। 

एरिस्टोटलदेखि मेक्कार्थी
एआईको जरा खोजी गर्दा हामी प्राचीन ग्रिससम्म पुग्न सक्छौँ। एरिस्टोटलले ‘सिलोगिज्म’को अवधारणा पेश गरेका थिए। यसले तर्कको एउटा रूपले पूर्वनिर्धारित परिसरबाट निष्कर्ष निकाल्ने अनुमति दिन्छ। सिलोगिज्मले व्यवस्थित तर्कको आधारशिला बनायो, जसलाई एआईको विकासमा महत्त्वपूर्ण मानिन्छ। प्राचीन सभ्यतामा भएका विभिन्न आविष्कार तथा उपकरणले मानव कार्यको नक्कल गर्थे। त्यसले पनि बुद्धिमान यन्त्र बनाउने सम्भावनाको प्रारम्भिक झलक दिएकै थियो। 

त्यसपछि बिस्तारै औपचारिक तर्क र संगणनाको विकास हुँदै गयो। १७औँ शताब्दीमा लाइबनिजले गणितीय तर्कको विकासमा महत्त्वपूर्ण योगदान दिए। बाइनरी अंक प्रणालीमा उनको कामले ‘डिजिटल सर्किट डिजाइन’ सिद्धान्तको जगका रूपमा काम गर्छ। यसलाई पनि एआईको विकासको आधारशिला मानिन्छ।  

मानवजाति सदैव नयाँ खोजमा लागिपर्ने सामाजिक र बुद्धिमान प्राणी हो। एआईको परिकल्पना पनि मानिसको २०औँ शताब्दीको बीचमा विकसित भएको निरन्तर खोजकै परिणाम हो। सन् १९२३ मा कारेल कापेकले 'रोसम्स युनिभर्सल रोबोट्स'मा सबैभन्दा पहिले रोबोट शब्दको प्रयोग गरे। सन् १९४३ मा न्युरल नेटवर्कको आधार तयार गरियो। सन् १९४५ मा कोलम्बिया विश्वविद्यालयका पूर्वविद्यार्थी इसाक असिमोभले रोबोटिक शब्दको रचना गरे। 

यसरी वैज्ञानिक, गणितज्ञ र दार्शनिकको एउटा पुस्ता एआईको अवधारणाबारे पहिलेदेखि नै जानकारी थियो, तर बेलायती विद्वान गणितज्ञ एलन ट्युरिङले ‘यदि उपलब्ध सूचनाको उपयोग गरी मानिस समस्याको हल गर्छ र निर्णय लिन्छ भने यन्त्रले यसरी नै किन काम गर्दैनन्?’ भन्ने सुझाव दिए। यो गणनाका सम्भावनालाई चित्रित गर्ने एक सैद्धान्तिक निर्माण थियो। ट्युरिङको काम गणना र एल्गोरिदम प्रक्रियालाई बुझ्नमा महत्त्वपूर्ण थियो। ट्युरिङले सन् १९३५ मा अनन्त स्मृति भएको अगाडि-पछाडि सरेर 'टेक्स्ट'लाई पढी त्यसको नक्कल छाप्न सक्षम हुने एउटा कम्प्युटर यन्त्रको कल्पना गरेका थिए। त्यसपछि, दोस्रो विश्वयुद्धको क्रममा उनले ट्युरिङ यन्त्रको आविष्कार गरे, जुन जर्मन कोड भाषालाई तोड्न सफल भयो। 

त्यसपछि सन् १९५० मा उनले यन्त्रद्वारा मानवले जसरी नै काम गर्ने सम्बन्धमा एउटा लेख लेखेका थिए। उनले 'ट्युरिङ टेस्ट'द्वारा कम्प्युटरले मानिसझैँ सोच्न सक्छ भन्ने कुरा व्यक्त गरेका थिए। ट्युरिङ परीक्षण यस्तो तरिका हो जसका माध्यमबाट कम्प्युटरले मानव जसरी सोच्न सक्छ कि सक्दैन भन्ने कुराको परीक्षण गरिन्छ। यो क्रिया (याक्ट्स), प्रतिक्रिया (रियाक्ट्स) र अन्तर्क्रिया (इन्टर्याक्सन) गरी तीन सिद्धान्तमा आधारित छ। च्याट जीपीटीको सफलतापछि ट्युरिङ परीक्षणका लक्ष्य प्राप्त गरेको मानियो। एआईमाथिका यी सोच शुरूआती थिए। त्यस कारण एलन ट्युरिङलाई एआईका प्रमुख प्रणेता मानिन्छ। ट्युरिङले 'कम्प्युटिङ मेसिनरी एन्ड इन्टलिजेन्स' नामक पुस्तक लेखेका थिए भने पछि क्लाउडे सन्नोले 'डिटेल्ड एनालिसिस अफ चेस प्लेयिङ' शीर्षकमा एक पुस्तक लेखेका थिए। 

सफल रूपमा 'एआई प्रोग्राम' सन् १९५१ मा बेलायती कम्प्युटर वैज्ञानिक क्रिस्टोफर स्ट्रेचीद्वारा लेखिएको थियो। स्ट्रेचीको 'ड्राफ्ट प्रोग्राम' फेरान्ती मार्क आई कम्प्युटरमा चल्थ्यो। सन् १९५२ सम्म फेरान्ती मार्क आई सामान्य तरिकाले चेस खेल्न सक्षम भयो। पछि हर्बर्ट साइमन र एलन न्युवेलद्वारा डिजाइन गरिएको ‘लजिक थ्योरी’ र ‘जनरल प्रोब्लेम सल्भर’ले मानव समस्या समाधानको कौशललाई नक्कल गर्न सक्थ्यो। यद्यपि, एआईको क्षेत्रमा नयाँ मोड अमेरिकी वैज्ञानिक जोन मेक्कार्थीले सन् १९५६ मा गरेको 'डर्टमाउथ' सम्मेलनपछि मात्र भएको थियो। यही सम्मेलनमा एआई शब्दको रचना भयो र यसको अवधारणामाथि चर्चा भयो। यसपछि यो अवधारणामाथि चर्चा विस्तार हुँदै गयो। यसले कम्प्युटरको क्षेत्रमा शोध र नयाँ खोजलाई बढवा दियो। त्यस कारण, कृत्रिम बौद्धिकता शब्दको रचना गर्ने जोन मेक्कार्थीलाई एआईको खास प्रणेता मानिन्छ। 

यसको अनुसन्धान कार्यमा उनलाई मार्भिन मिन्स्की, हार्बर्ट साइमन र एलेन नेभेलले सहायता गरे। सन् १९५८ मा मेक्कार्थीले एआईका लागि 'प्रोग्रामिङ ल्याग्वेज'को विकास गरे। यसपछि वैज्ञानिकहरूले विभिन्न एआई प्रणाली र एल्गोरिदमको विकासमा काम गरे। शुरूआती दशकमा 'लजिक' र सम्बन्धित गणितीय विधिको उपयोगबाट निर्देशित समस्याको हल गर्न सक्षम केही 'कम्प्युटर प्रोग्राम' बनाइएका थिए। यी प्रणाली केवल निश्चित नियममा आधारित थिए। यो अनुसन्धान/शोधका चार उद्देश्य थिए: सिस्टमले मानिस जसरी सोच्छन्,  यस्ता प्रणालीले तर्कसंगत रूपमा सोच्छन्, प्रणालीले मानिसझैँ नै काम गर्छन् र प्रणालीले तर्कसंगत रूपले काम गर्छन्।

रोबोट्स र एल्गोरिदम
सन् १९६४ मा दन्नी बोब्रोले एक शोध प्रबन्ध लेखे। यसमा कम्प्युटरले प्राकृतिक भाषा बुझ्न सक्छ र बीज गणितीय समस्या हल गर्न सक्छ भन्ने देखाइएको थियो। सन् १९६५ मा जोसेफ ऐइजेनबोमले परस्पर अंग्रेजीमा सरल संवाद गर्ने 'एलिजा'लाई विकसित गरे। एलिजा शुरूआती एनएलपी (न्युरो लिंगुइस्टिक प्रोग्रामिङ कार्यक्रमहरूमध्ये एक थियो र यसले उपयोगकर्तासँग कुराकानीको अनुकरण गर्न सक्थ्यो। यसपछि यन्त्रहरूको डेटाबाट सिक्ने र पथ पहिचानमा सक्षम बनाउने दिशामा विभिन्न प्रयास गरियो। 

त्यसपछि परसेप्ट्रोन र बायेसियन नेटवर्कजस्ता विभिन्न एल्गोरिदम र मोडल विकसित गरिए। सन् १९६९ मा स्टेनफोर्ड अनुसन्धान संस्थानका वैज्ञानिकले 'सके' नामको एउटा रोबोटको विकास गरे, जुन हिँडडुल गर्थ्यो, अनुभव गर्थ्यो र समस्याको हल गर्थ्यो। यो पहिलो सर्बउद्देश्यीय मोबाइल रोबोट थियो। सन् १९७० सम्म 'गेम खेल्ने प्रोग्राम', संख्यात्मक गणनाका लागि उपयोगी 'एल्गोरिदम्स' र सन्देशहरूका लागि रोबोटिक प्रयोग इत्यादि क्षेत्रमा मात्र काम भए। सन् १९७३ मा एडिनबर्ग विश्वविद्यालयमा 'एसेम्बली रोबोटिक' समूहले फ्रेडी नामक प्रसिद्ध स्कटिस रोबोटको निर्माण गर्‍यो। यसले दृष्टिको उपयोगबाट मोडेलको निर्माण र पहिचान गर्न सक्थ्यो। 

सन् १९७४ सम्म धेरै तीव्र रूपमा जानकारी संग्रहित गर्नमा सक्षम कम्प्युटरको विकास भइसकेको थियो। रिसर्ज एन्ड डेभलेपमेन्ट कर्पोरेसनद्वारा लगानी गरिएका एलेन न्युवेल र हर्बर्ट साइमनको जनरल प्रोब्लेम सल्भर र जोसेफ बइसबामको एलिजाजस्ता शुरूआती यन्त्रले समस्या समाधान र भाषा विवेचनाको प्रदर्शन गरे। यसका बाबजुद  यन्त्रहरूले आदर्श रूपमा स्वपहिचान गर्न र प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिङ प्राप्त गर्न अझै पनि एउटा लामो मार्ग तय गर्न बाँकी थियो। सन् १९७९ मा पहिलो पटक कम्प्युटर नियन्त्रित स्वचालित सवारीसाधन 'स्टेनफोर्ड कार्ट' बनाइएको थियो। 

सन् १९८० को दशकमा एआई अनुसन्धानमा धेरै लगानी गरियो र एआईको विकासलाई समर्थन गर्ने एल्गोरिदम उपकरणको पनि विकास भयो। जोन होपफिल्ड र डेभिड रोमेहर्टले अनुभवको आधारमा सिक्ने 'डीप लर्निङ' प्रविधिलाई लोकप्रिय बनाए। त्यसरी नै एडवर्ड फेगेनबामले विशेषज्ञ मानवको निर्णय लिने प्रक्रियाको नक्कल गर्ने विशेषज्ञ प्रणालीको शुरूआत गरे। 

एआईको विकासकै क्रममा सन् १९८१ मा जापानद्वारा एआई प्रविधिको प्रयोग गरेर पाँचौँ पुस्ताको कम्प्युटर बनाउने घोषणा धेरै महत्त्वपूर्ण थियो। त्यसका लागि १० वर्षीय कार्यक्रमको रूपरेखा प्रस्तुत गरियो। जापानको घोषणाले संसारका अन्य देशको पनि ध्यान आकर्षित गर्‍यो। त्यसपछि बेलायतले जापानसँग प्रतिस्पर्धा गर्न 'एलबी प्रोग्राम'को घोषणा गर्‍यो। युरोपियन युनियनले पनि 'एस्प्रिट' नामक योजना घोषणा गर्‍यो। सन् १९८३ मा यो समूहले धेरै ठूलो परिमाणमा एकीकृत सर्किट (भेरी लार्ज स्केल इन्टिग्रेटेड सर्किट - भीएलएसआईसी)को विकासका लागि 'माइक्रो इलेक्ट्रोनिक्स एन्ड कम्प्युटर टेक्नोलोजी' नामक संयुक्त औद्योगिक संस्थानको स्थापना गर्‍यो। 

सन् १९८५ मा हेरोल्ड कोहेनले ड्रइङ्ग प्रोग्राम आरोनको सिर्जना र प्रदर्शन गरे। सन् १९९० सम्म कम्प्युटर प्रवर्द्धनसँग सम्बन्धित धेरै प्रयोग गरिए। यति बेलासम्म कृत्रिम बौद्धिकताका सबै क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण प्रगति भइसकेको थियो। यति बेलासम्म यन्त्रबाट सिक्नका लागि महत्त्वपूर्ण प्रदर्शन र तर्क प्रणाली, 'मल्टिएजेन्ट' नियोजन र निर्धारण, 'डेटा माइनिङ', 'वेब क्रोलर', प्राकृतिक भाषाको बोध र अनुवाद, 'कम्प्युटर भिजन' र 'भर्च्युअल रियालिटी', 'कम्प्युटर गेम्स', आदि धेरै कुरा स्वतन्त्र रूपले विकसित हुन लागेका थिए।

पुनर्जागरणको दशक
सन् १९९० देखि २००० को बीचको दशक कृत्रिम बौद्धिकताका लागि युगान्तकारी रह्यो। यसलाई एआईको पुनर्जागरणको दशक पनि भनिन्छ। यस बेला इन्टरनेटको आगमन र त्यसको तीव्र विकाससँगै एआईको पुनरुत्थान भएको मानिन्छ। यसले धेरै मात्रामा डेटा सम्हाल्नमा सक्षम बनाउनुका साथै धेरै परिष्कृत एल्गोरिदम र मोडलको विकासलाई सक्षम बनायो। यस क्रममा 'मेसिन लर्निङ' र 'न्युरल नेटवर्क्स'को विकास भयो। यसबाट कम्प्युटरलाई स्वयं अनुभव ग्रहण गरी 'अनुशासित' भएर सिक्ने क्षमता प्राप्त भयो। 

मेसिन लर्निङका सपोर्ट भेक्टर मेसिन र रेन्डम फरेस्टजस्ता नयाँ एल्गोरिदम र प्रविधि विकसित गरियो। यी प्रविधिले मेसिनलाई सटीक 'भविष्यवाणी' गर्न र निर्णय लिन झनै सक्षम बनायो। सन् १९९७ मा 'डिप ब्लु' नामक सुपर कम्प्युटर बनाइएको थियो र त्यसले विश्व च्याम्पियन चेस खेलाडी कास्पारोभलाई एक खेलमा हराइदियो। यो विशाल कम्प्युटरको विकास आईबीएमक लागि कोशेढुंगा साबित भएको थियो। यस पछाडिको दशकमा कम्प्युटरसँग डेटाको भण्डार थियो। यस क्रममा आएको नयाँ डिप लर्निङ प्रविधिको उपयोगबाट कम्प्युटरलाई बढीभन्दा बढी सिक्ने र बुझ्ने क्षमता प्राप्त भयो। 

सन् २००० पछि कैयौँ ऐतिहासिक लक्ष्यसँगै एआई समृद्ध हुँदै गयो। सन् २००० मा इन्टरएक्टिभ रोबोट घरेलु जनावर व्यावसायिक रूपले उपलब्ध भयो। मेसाचुएस्ट इन्स्टिच्युट अफ टेक्नोलोजीले 'किस्मेट' को प्रदर्शन गर्‍यो, जहाँ एक रोबोट आफ्नो अनुहारमा भावना प्रदर्शित गर्थ्यो। यसका साथै रोबोट 'नोमदु'ले अन्टार्कटिकाको दूरदराज क्षेत्रको खोजी गर्‍यो र उल्का पिण्डहरूको पनि खोजी गर्‍यो। सन् २००२ मा पहिलो  र व्यावसायिक रूपले व्यावहारिक रोबोटिक भ्याकुम क्लिनर आविष्कार गरियो।

नेचुरल ल्यांग्वेज प्रोसेसिङ
सन् २००५ देखि २०१९ को बीचमा आवाजको पहिचान, 'रोबोटिक प्रोसेस अटोमेसन', 'स्मार्ट हाउस' र अन्य धेरै चिजको आविष्कार भएको थियो। २०१० मा वर्तमान 'नेचुरल ल्यांग्वेज प्रोसेसिङ'को उपयोगबाट कम्प्युटरलाई भाषा बुझ्ने र संवाद गर्ने क्षमता प्राप्त भएको हो। च्याट जीपीटी प्रविधि यसैमा आधारित छ। यसका अतिरिक्त कम्प्युटर, इन्टरनेट, सिलिकन चिप र मेमोरीको स्वरूपले पनि कृत्रिम बौद्धिकताको विकासमा महत्त्वपूर्ण योगदान दिएको छ। यसपछि गहिरो तन्त्रिका नेटवर्कको विकास र सुधारले एआईको विकासमा कोसेढुंगाको काम गर्‍यो। मानव मस्तिष्कबाट प्रेरित यी नेटवर्कले ठूला डेटाबेसबाट सिक्न सक्षम हुन्छन् तथा तस्वीर एवं भाषा पहिचानको प्रगतिलाई सञ्चालन गर्दछन्। 

ओपन एआईको जीपीटी-३ जस्ता परिवर्तनकारी मोडेलले प्राकृतिक भाषाको बोध र पुस्ताका सीमालाई अगाडि बढायो। यो आदेशको सन्दर्भ बुझ्न र मानव जसरी पाठ उत्पन्न गर्न सक्षम भयो। एआई सञ्चालित स्वायत्त वाहन तथा रोबोटिक्सलाई प्रमुखता मिल्यो। त्यसपछि विभिन्न प्रसिद्ध कम्पनीले यस्ता प्रविधिको विकासमा धेरै ठूलो लगानी गरे। यसबाट मानवीय हस्तक्षेपबिना वास्तविक संसारमा यस्ता साधनलाई चलाउन सम्भव हुँदै गयो। 

सन् २०२० पछि कोभिड भाइरसविरुद्ध खोप पत्ता लाउने क्रममा आरएनए अनुक्रमको भविष्यवाणी गर्न एआईको प्रयोग गरिएको थियो। यसले पहिलेभन्दा १२० गुना तीव्र रूपमा काम गरेको थियो। त्यसपछि  कृत्रिम बौद्धिकताको उपयोग व्यापक रूपमा व्यापार, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, सञ्चार, विज्ञान, गणना, अनुशासन पालना आदिजस्ता  विभिन्न क्षेत्रमा सम्भव हुन सकेको हो। एआई र यन्त्र सिकाइ (एमएल) का अहिलेका उदाहरणमा चालकरहित गाडीदेखि लिएर अडियो‍-भिजुअल) को निर्माणसम्म सामेल छ। एआईको शुरूआती सीमा अहिले विकसित भएका छन् र भविष्यमा यसको उपयोग अझ विस्तारित हुने देखिन्छ। भविष्यमा कृत्रिम बौद्धिकताको विकासबाट हाम्रो जीवनका कैयौँ क्षेत्रमा सुधार हुने आशा गर्न सकिन्छ। यो हाम्रो जीवनलाई अझ सुविधाजनक बनाउन सक्षम छ। यसबाट समाज र मानव समाजले धेरै फाइदा पाउने सम्भावना छ। 

न्युरोलिंक र अबको एआई
कृत्रिम बौद्धिकताको सबभन्दा ठूलो ज्वलन्त उदाहरण एलन मस्कको 'स्टार्टअप न्युरोलिंक' हो। यसको लक्ष्य सन् २०३० सम्म २२ हजार मानिसहरूमा 'ब्रेन चिप' प्रत्यारोपण गर्नु रहेको छ। यो चिपको मद्दतले मानव दिमागले वरिपरि रहेका ल्यापटप, ट्याब्लेट र अन्य ग्याजेटसम्म 'वायरलेस कनेक्टिभिटी'का माध्यमबाट कुनै पनि कमान्ड दिन सक्नेछ। यद्यपि, अनुसन्धानअनुसार यसबाट मानिसमा अन्धोपन, प्यारालाइसिसजस्ता भयंकर बिरामी पनि पैदा हुन सक्छन् भन्ने छ। तर यसबाट शारीरिक रूपले अक्षम मानिसका लागि कम्प्युटर र मोबाइलको प्रयोग सफल पनि हुनसक्छ। 

आज अलग–अलग क्षेत्रमा प्राविधिक नवप्रवर्तनको अभूतपूर्व विकास भएको छ। अहिले एआई स्प्रिङको विकास भएको छ। कम्प्युटिङ शक्तिको असीमित पहुँच बनेको छ। संसारमा सार्वजनिक क्लाउड सेवाको बजार तीव्र रूपमा बढ्ने अनुमान गरिन्छ। अभिकलनात्मक (कम्प्युटेसनल) शक्तिमा अझै तीव्र रूपमा पहुँच बढ्दै जाने छ। आज डेटाको प्रतिगिगाबाइट हार्ड ड्राइभको लागतमा भारी मात्रामा कमी आइरहेको छ। यहाँसम्म कि हामी डेटा भण्डारका लागि शून्य सीमान्त लागतको निकट पुगिसकेका छौँ। डिजिटल डेटामा तीव्र रूपमा वृद्धि भएको छ। आईडीसी (‎इन्टरनेसनल डेटा कर्पोरेसन)को पूर्वानुमान अनुसार सन् २०२५ सम्म विश्वव्यापी डेटा सन् २०१६ मा उत्पन्न डेटाभन्दा १० गुना बढी हुनेछ। कृत्रिम बौद्धिकताका लागि डेटा मानिसलाई खानाजस्तै महत्त्वपूर्ण हुन्छ। त्यस कारण, डिजिटल संसारमा डेटाको वृद्धिले लगातार एआई थप उत्कृष्ट बनाउँदै गएको देखिन्छ। 

अहिले विभिन्न देशमा एआईसँग सम्बन्धित नीतिगत पहल र 'इकोसिस्टम'को विकासमा तीव्र क्रियाकलाप सञ्चालन भइरहेको छ। अमेरिका, फ्रान्स, चीन, जापान, बेलायत आदि विकसित देशले एआई रणनीति प्रकाशित गरेका छन्। यसरी नै सरकारी कोषमा अनुसन्धान पहल पनि भइरहेका छन्। 'डेटा ट्रस्ट'को निर्माण, पूर्ण फाइबर नेटवर्क,  सामान्य सुपर कम्प्युटिङ सुविधा, सरकारी कोषमा प्रोत्साहन र ओपन सोर्स सफ्टवेयर लाइब्रेरीको निर्माणजस्ता डिजिटल कनेक्टिभिटी ढाँचाको विकासलाई विभिन्न देशका सरकारले केन्द्रमा राखेका छन्। 

वर्तमान समयमा एआई प्रविधिमा आधारित अनुसन्धान व्यापक रूपमा भइरहेका छन्। संसारमा विगत पाँच वर्षमा एआईमाथि वार्षिक रूपमा १३५ को दरले शोध अनुसन्धान बढेको छ। कृत्रिम बौद्धिकताका लागि विश्व बजारमा अमेरिका अग्रणी छ। चीनसँग सबैभन्दा बलियो ‘एआई इकोसिस्टम’ छ। एआईको अनुसन्धान क्षेत्रमा अमेरिका, चीन, जापान र इजरायलजस्ता देश तीव्र प्रतिस्पर्धामा छन् र उनीहरू विश्वव्यापी नेता बन्न अग्रसर छन्। अहिले कैयौँ देशले एआई मन्त्रालय, एआई कार्यालय तथा एआई परिषद्जस्ता सार्वजनिक कार्यालय स्थापना गरेका छन्। 

चीन र जापानले विद्यमान मन्त्रालयलाई आफ्नो क्षेत्रमा एआई कार्यान्वयनका लागि अनुमति दिएका छन्। यूएईमा स्नातकस्तरको एआई विश्वविद्यालयको घोषणा गरिएको छ। मोहम्मद बिन जायद युनिभर्सिटी अफ आर्टिफिसियल इन्टलिजेन्स (एमबीजेडयूआई)ले एआईको प्रमुख क्षेत्रमा मेसिन लर्निङ, कम्प्युटर भिजन र प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिङ समेटिएको एमएस्सी र पीएचडीस्तरको शैक्षिक कार्यक्रम ल्याएको छ। यसरी धेरै देशले एआईको विकासमा सरकारीस्तरबाटै काम गरिरहेका छन्।

एआईले अहिलेसम्म आउँदा दार्शनिक अवस्थितिदेखि लिएर अत्याधुनिक प्रविधिसम्म महत्त्वपूर्ण यात्रा गर्दै अगाडि बढेको छ। एआईको इतिहासमा शुरूआतदेखि नै मानव अनुभूतिको नक्कल गर्न सक्षम बुद्धिमान यन्त्रहरू बनाउन विभिन्न खोज भइरहे र त्यसअनुसार यसको विकास भइरहेको छ। एआई सर्वोच्च बौद्धिकतासम्म वा त्योभन्दा अगाडि पनि बढ्न सक्छ र यसले प्रविधिको उपलब्धिको शिखरलाई दूरगामी प्रभावको एक श्रृंखलासँग जोड्न सक्छ। 

यस प्रकारको उपलब्धिसँगै एआईले गहन नैतिक, सामाजिक र अस्तित्वसम्बन्धी चिन्ता पनि सँगै लिएर आएको छ। त्यस कारण, यसको नैतिक प्रयोग न्यायसंगत होस्, निष्पक्ष र पूर्ण रूपमा मानवताका लागि लाभदायक होस् भन्नेतर्फ संसारभरका खास गरी वैज्ञानिक र नीति निर्माता सचेत हुनु आवश्यक छ।


सम्बन्धित सामग्री