रोबोट आ रहे हैं! विज्ञान कथा में यह आमतौर पर एक अशुभ चेतावनी होती है। वास्तविक दुनिया में, यह एक भविष्यवाणी है—और स्वागतयोग्य है। रोबोटिक्स के क्षेत्र ने पिछले वर्ष में प्रभावशाली प्रगति की है, क्योंकि विश्वविद्यालयों और उद्योग के शोधकर्ताओं ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में हुई प्रगति को मशीनों पर लागू किया है। वही तकनीक जो ChatGPT जैसे चैटबॉट्स को बातचीत करने में सक्षम बनाती है, या DALL-E जैसे सिस्टम को टेक्स्ट विवरण से यथार्थवादी दिखने वाली छवियां बनाने में सक्षम बनाती है, सभी प्रकार के रोबोटों को नाटकीय मस्तिष्क उन्नयन दे सकती है।
परिणामस्वरूप, रोबोट अधिक सक्षम, प्रोग्राम करने में आसान और यह समझाने में सक्षम होते जा रहे हैं कि वे क्या कर रहे हैं। निवेशक रोबोटिक्स स्टार्टअप में निवेश कर रहे हैं। ChatGPT के निर्माता OpenAI, जिसने कुछ साल पहले रोबोट को छोड़ दिया था, ने अपना मन बदल लिया है और एक नई रोबोटिक्स टीम को नियुक्त करना शुरू कर दिया है। जब इसे भौतिक दुनिया में लाया जाता है, तो पहले से असंबद्ध एआई में अब भारी संभावनाएं दिखाई देती हैं।
रोबोट डर पैदा कर सकते हैं. मनुष्यों को जन्म से ही उनसे डरने के लिए हॉलीवुड द्वारा प्रशिक्षित किया जाता है – आविष्कारक की प्राचीन कहानी का नवीनतम अवतार जो अपनी रचना पर नियंत्रण खो देता है। और भले ही रोबोट वस्तुतः “टर्मिनेटर” फिल्मों की जानलेवा मशीनें न हों, फिर भी वे कारखानों और गोदामों में अच्छे वेतन वाली नौकरियों को खत्म कर सकते हैं। फिर भी, रोबोटिक्स में नवीनतम प्रगति वास्तविक और पर्याप्त लाभ लाएगी।
एक यह है कि नए “मल्टीमॉडल” एआई मॉडल भाषा और दृष्टि की समझ को रोबोटिक सेंसर और एक्चुएटर्स के डेटा के साथ जोड़ते हैं। इससे सामान्य शब्दों का उपयोग करके रोबोट से निपटना संभव हो जाता है। आप रोबोट से पूछ सकते हैं कि वह क्या देखने में सक्षम है या उसे बता सकता है “पीला फल उठाओ”। ऐसे मॉडल वास्तव में रोबोट को सामान्य ज्ञान की डिग्री प्रदान करते हैं – इस मामले में, यह जानते हुए कि पास का केला एक प्रकार का पीला फल है। और एक चैटबॉट की तरह, एक रोबोट को केवल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को बदलकर अपने व्यवहार को संशोधित करने के लिए कहा जा सकता है, कुछ ऐसा जिसके लिए पहले विस्तृत रीप्रोग्रामिंग की आवश्यकता होती।
एक अन्य लाभ यह है कि नए मॉडल रोबोटों को उनके कार्यों के पीछे के तर्क को समझाने में सक्षम बनाते हैं। यह तब उपयोगी होता है जब वे अप्रत्याशित या अवांछित तरीके से व्यवहार करते हैं। जब तक रोबोटों का दिमाग गूढ़ ब्लैक बॉक्स नहीं है, तब तक उनकी प्रोग्रामिंग और डीबगिंग काफी सरल है। नए मॉडलों में मतिभ्रम होने की संभावना भी कम है – “चीजों को बनाने” के लिए तकनीक-बोलना – क्योंकि उनकी धारणा दुनिया की टिप्पणियों पर आधारित है, और उनका लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि संज्ञानात्मक और भौतिक वास्तविकता मेल खाते हैं। यह उन्हें अधिक सुरक्षित और अधिक विश्वसनीय बनाता है .
और एक और लाभ यह है कि रोबोट नकल के माध्यम से तेजी से सीखने और एक कौशल से दूसरे कौशल में सामान्यीकरण करने में बेहतर हो रहे हैं। यह रोबोटों के लिए कारखानों और गोदामों से बाहर निकलने का द्वार खोलता है। कई कंपनियां और अनुसंधान समूह ह्यूमनॉइड रोबोट बनाने के लिए नवीनतम एआई मॉडल का उपयोग कर रहे हैं, इस आधार पर कि असेंबली लाइन के विपरीत, दुनिया के अधिकांश हिस्से को लोगों के घूमने-फिरने के लिए डिज़ाइन किया गया है। अमीर दुनिया भर में श्रम बाजार तंग हैं – और जैसे-जैसे समाज की उम्र बढ़ती जा रही है, यह सख्त होता जा रहा है। कार्यबल कम होने के दौरान उत्पादकता बढ़ाने के साथ-साथ, अधिक सक्षम रोबोट खाना बना सकते हैं, साफ-सफाई कर सकते हैं और वृद्धों और जरूरतमंदों की देखभाल कर सकते हैं।
यदि उन्नत अर्थव्यवस्थाओं को अपने जीवन स्तर को बनाए रखना है तो उन्हें अधिक स्वचालन की आवश्यकता होगी। दक्षिण कोरिया, जापान और चीन शीर्ष पांच देशों में हैं जहां प्रत्येक विनिर्माण श्रमिक के लिए सबसे अधिक रोबोट हैं। यह कोई संयोग नहीं है कि वे भी तेजी से बूढ़े हो रहे हैं। रोबोट की मदद के बिना, अधिक लोगों को लंबे समय तक काम करना पड़ सकता है और बाद में सेवानिवृत्त होना पड़ सकता है। आने वाले वर्षों में, रोबोटों के आगमन से डरने से लेकर उनके जल्दी यहां पहुंचने की कामना करने तक का रुख बदल सकता है।
