खाद्य प्रबंधन कार्य का एक ऐसा क्षेत्र है जो अभी भी मनुष्यों पर बहुत अधिक निर्भर करता है। फलों, सब्जियों, मांस और अन्य खाद्य पदार्थों को जल्दी लेकिन धीरे से संभालने की जरूरत है। इसे स्वचालित करना भी कठिन है क्योंकि फलों, सब्जियों या चिकन नगेट्स के कोई भी दो टुकड़े बिल्कुल एक जैसे नहीं दिखते।
ईका के डेमो से पता चलता है कि कंपनी कुछ बड़ा कर सकती है। मैंने मानसिक रूप से उनके रोबोटों की तुलना ओपनएआई के पहले बड़े भाषा मॉडल जीपीटी-1 से की, जो चैटजीपीटी से चार साल पहले विकसित हुआ था। GPT-1 अक्सर असंगत था लेकिन सामान्य भाषाई बुद्धिमत्ता की झलक दिखाता था।
जो रोबोट मैंने देखे उनमें भी इसी प्रकार की नवजात भौतिक बुद्धि थी। जब मैंने धीमी गति से चाबियों के एक सेट की ओर पहुंचने वाले एक व्यक्ति का वीडियो देखा, तो मैंने देखा कि उसने कुछ ऐसा किया जो उल्लेखनीय रूप से मानवीय लग रहा था: उसने चाबियों के साथ संपर्क बनाने और उन्हें अपने अंकों के बीच सुरक्षित करने से पहले अपने ग्रिपर्स की युक्तियों को मेज से छुआ और उन्हें सतह पर सरका दिया। ऐसा लगता है कि ईका के एल्गोरिदम सहज रूप से जानते हैं कि किसी गड़बड़ी से कैसे उबरना है। अन्य रोबोटों के लिए इस तरह की चीजें सीखना मुश्किल है, जब तक कि उन्हें प्रशिक्षित करने वाले मनुष्य जानबूझकर कई तरह की गलतियाँ न करें।
किसी भी अन्य रोबोट के विपरीत, जिसके बारे में मैं सोच सकता हूं, यह कल्पना करना लगभग संभव है कि रोबोट के लिए दुनिया कैसी है। जैसे ही यह चाबियों की ओर बढ़ता है और धीमा हो जाता है, इसके सेंसर इसकी बांह के वजन, जड़ता को महसूस करते हैं। एक बार जब इसकी मुट्ठी में चाबियाँ आ जाती हैं, तो यह अपने पंजे से लटकते हुए उनके वजन को महसूस करने लगता है।
मुझे नहीं पता कि एका का दृष्टिकोण वास्तव में रोबोटिक्स में चैटजीपीटी जैसी सफलता का मार्ग है या नहीं। कुछ बहुत ही चतुर विशेषज्ञों का मानना है कि मानव प्रदर्शन को अनुकरण के साथ मिलाने से अकेले अनुकरण की तुलना में बेहतर परिणाम मिलेंगे। शायद दोनों दृष्टिकोणों का कुछ संयोजन अंततः आवश्यक होगा? लेकिन यह स्पष्ट प्रतीत होता है कि रोबोटों को अंततः उस प्रकार की स्पर्शनीय, भौतिक बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होगी जिस पर ईका काम कर रही है यदि उन्हें मानव जैसी निपुणता प्राप्त करनी है।
अग्रवाल मुझसे कहते हैं कि समान सामान्य दृष्टिकोण को बेहतर हेरफेर के लिए काम करना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक iPhone बनाने के लिए आवश्यक चंचल निपुणता, विभिन्न एक्चुएटर्स और सेंसरों के निर्माण और सिमुलेशन में कार्य का अभ्यास करके प्राप्त की जा सकती है।
एका में कुछ घंटे बिताने के बाद, मैंने नीचे रेस्तरां में रुकने का फैसला किया। मैं काउंटर से देखता हूं कि कर्मचारी खाना तैयार कर रहे हैं और कॉफी बना रहे हैं। ऊपर की मशीन का वंशज इन चीजों को बेहतर ढंग से नहीं तो अच्छी तरह से करने में सक्षम हो सकता है। लेकिन यह देखते हुए कि मुझे वहां काम करने वाले लोगों के साथ बातचीत करने में कितना आनंद आता है, मुझे लगता है कि मैं इंसानों को अपने आसपास रखने के लिए अतिरिक्त भुगतान करूंगा। जब तक कि, मेरे हाथ भी स्वचालित न हो जाएँ।
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