हमारे कार्यक्रमों का प्रबंधन करने के लिए एआई का उपयोग

हमारी जेबों में मौजूद एआई हमें अधिक कुशल इंसान बनने में कैसे मदद करेगा

मीटिंग्स शेड्यूल करना: एक ऐसा काम जिसे इंसान थकाऊ और निराशाजनक पा सकते हैं। इस तरह का काम जिसे रोबोट द्वारा किया जाना चाहिए। यह Doodle के मिशन का एक बड़ा हिस्सा है, और चैटबॉट मीकान इसे हासिल करने में मदद करने के लिए मौजूद है। अपने दिव्य धैर्य और मनमोहक गति के साथ, जटिल बैठकों को शेड्यूल करने का कार्य एआई के एकमात्र क्षेत्र में बदलने की कगार पर है। हर आधुनिक इंसान को एआई के बारे में थोड़ा बहुत जानना जरूरी है। इस पोस्ट में, हम अपनी कुछ अंतर्दृष्टियों को साझा कर रहे हैं कि एआई वास्तव में कैसे इंसानों के लिए और उनके साथ काम कर सकता है। हम उन अनूठी चुनौतियों के बारे में भी बात करेंगे जिनका सामना एआई को अधिक प्रभावी होने के लिए करना पड़ता है, एआई के कौन से हिस्से मानव सोच के अनुरूप हैं, और क्या एक त्रुटि संदेश बन जाता है। और हम देखेंगे कि कैसे हमारी जेबों में मौजूद एआई हमारे दैनिक जीवन में वास्तव में एकीकृत होने लगा है।

चलिए एक थोड़ी निराशाजनक बात से शुरू करते हैं (लेकिन यह बेहतर हो जाता है): अभी काम की दुनिया और व्यक्तिगत जीवन को व्यवस्थित करने में कई ऐप्स हमारे शेड्यूल को प्रबंधित करने में मदद करने का प्रस्ताव देती हैं। प्रौद्योगिकी का लक्ष्य हमेशा से हमारे समय और मानव उत्पादकता के उपयोग को अनुकूलित करना रहा है। और फिर भी, प्रौद्योगिकी से निराशा अभी भी एक बहुत ही आम अनुभव है, खासकर जब बात सिर्फ हमारे अपने कैलेंडर की ही नहीं बल्कि पूरी टीम के कैलेंडर को सिंक करने की हो। तो, क्या हो रहा है?

मानवों की वास्तव में मदद करने के लिए एआई को जिन दो मुख्य चुनौतियों को पार करना होगा

 जब शेड्यूलिंग को स्वचालित करने की बात आती है, तो एआई के लिए विशिष्ट दो मुख्य चुनौतियाँ सामने आती हैं। ये दो मुख्य चुनौतियाँ हैं:

• एआई भाषा समझ, और

• हमारे जीवन और उपकरणों में एआई की वर्तमान बिखरी और वितरित स्थिति। हमारे उपकरण अनगिनत छोटे-छोटे एआई तत्वों की मेजबानी करते हैं, जिनमें से प्रत्येक एक अलग छोटे कार्य को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। किसी के फोन में व्हाट्सएप एआई का उपयोग करता है, ठीक उसी तरह टिंडर, गूगल कैलेंडर, येल्प, मैप्स ऐप्स भी; लेकिन सैद्धांतिक रूप से टिंडर की एआई का उस एआई से कोई लेना-देना नहीं है जो गूगल कैलेंडर, लिंक्डइन, या मैसेजिंग ऐप्स आदि में उपयोग होती है।

तो, एआई टुकड़ों में आता है, अलग-थलग प्रणालियों की एक कॉलोनी के रूप में जो केवल कभी-कभार ही एक साथ सहयोग करती हैं। एआई की कोई "एक दुनिया" नहीं है। यह एक ऐसी एआई के लिए समस्या है जो लोगों के एक समूह को बैठक निर्धारित करने में मदद करने की कोशिश कर रही है।

यहाँ बताया गया है कि एआई हर दिन आपके लिए कैसे काम कर रहा है।

एक कदम पीछे हटकर सोचिए कि AI एक दिन में हमारे लिए कितनी चीज़ें करता है: मैप्स ऐप हमें किसी भी शहर में हमारे कार्यस्थल तक मार्गदर्शन कर सकता है। यह हमें यह जानने में मदद करता है कि कौन सी सबवे लेनी है, या हमें लेने के लिए कौन सा ड्राइवर आएगा। AI के रोज़मर्रा के अनुप्रयोगों की सूची लगातार लंबी होती जा रही है।

• ईमेल स्पैम फ़िल्टरिंग

• ग्राहक सेवा चैटबॉट्स

• व्यक्तिगत डिजिटल सहायक

• बैठकें निर्धारित करना

• डेटिंग ऐप्स पर मैच

• स्वास्थ्य और फिटनेस निगरानी

• चेहरे की पहचान वाली कोई भी चीज़, उदाहरण के लिए स्नैपचैट पर

• खरीदारी के सुझाव

• आपके दोस्तों द्वारा अटेंडे किए जा रहे इवेंट्स

• स्मार्ट घर

• क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी निगरानी

ये कई छोटे-छोटे टुकड़े और व्यक्तिगत कार्य हैं जिनमें एआई का उपयोग किया जाता है। प्रत्येक एप्लिकेशन किसी अलग एजेंसी, व्यवसाय या नेटवर्किंग प्लेटफ़ॉर्म का स्वामित्व है, उदाहरण के लिए Google कैलेंडर Google का है, जबकि Tinder में लोग Facebook के माध्यम से साइन इन करते हैं। लेकिन अब यह दिलचस्प हो जाता है।

पहले, तकनीक के साथ निराशा का एक प्रमुख कारण यह था कि जब तक उपयोगकर्ता बिल्कुल एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर नहीं होते थे, तब तक उनके उपकरणों के बीच कोई सहयोग संभव नहीं था। लेकिन जैसे-जैसे कार्य की दुनिया इंडस्ट्री 4.0 युग में और आगे बढ़ रही है, इस सिंक न होने की अक्षमता हमारी उत्पादकता में एक बड़ी बाधा बन गई है।

आजकल लोग छोटे-छोटे कार्यों के लिए ऐप्स का उपयोग करते हैं। गहरा और गहरा, हम अब सूचना विज्ञान को अपने जीवन के हर पहलू में समाहित कर रहे हैं। इसका मतलब है कि लोगों के समूहों के साथ-साथ उपकरणों के समूहों—और उन उपकरणों में मौजूद एआई—के बीच सहयोग होता है।

कोई भी यह मानकर नहीं चल सकता कि प्रत्येक व्यक्ति एक ही प्रकार के कैलेंडर का उपयोग कर रहा है। इसलिए शेड्यूलिंग एआई के लिए चुनौती यह है कि, उदाहरण के लिए, पाँच लोगों के कैलेंडरों को एक-दूसरे से संवाद करने के लिए सक्षम बनाया जाए। "कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वितरित स्थिति" की चुनौती को पार करना मानव उत्पादकता 4.0 को अनलॉक कर सकता है।

Doodle का चैटबॉट Meekan इस चुनौती से निपटने के लिए तैयार है, जो विभिन्न व्यक्तिगत अनुप्रयोगों में AI के प्रसार से उत्पन्न होती है, जिसे कई समवर्ती प्रदाताओं द्वारा प्रदान किया जाता है, और जो स्वचालित शेड्यूलिंग के लिए एक बड़ी चुनौती पेश करती है।

तो यह एआई की वितरण संबंधी प्रकृति के पहलू को कवर करता है।

दूसरी चुनौती यह है कि बिना बहुत अधिक अड़चनों के मानव भाषा को समझना।

एआई इस तरह मानव भाषा सीखता है।

जब भाषा के मानवीय उपयोग में एआई को प्रशिक्षित करने की बात आती है, तो शैतान विवरणों में छिपा होता है। यदि किसी का लहजा व्यंग्यात्मक है, तो कोई दूसरा इंसान उसे (उम्मीद है) समझ जाएगा – लेकिन एआई चीजों को सतही तौर पर लेगी, और औपचारिक तर्क और हास्यास्पदता के एक अजीब रास्ते पर चली जाएगी। यदि बातचीत में कोई व्यक्ति स्वाभाविक रूप से थोड़ी देर के लिए विषय से भटक जाता है, या बातचीत दोहरे अर्थों से भरी होती है, या मान लीजिए कोई रूपकों में बात करता है: ये सभी माध्यम AI को ख़राब कर सकते हैं।

जब तक, बेशक, यह मानव वाक् के विभिन्न स्वरों में अंतर करना नहीं जानता। स्वर सूचनात्मक, व्यंग्यात्मक, नाटकीय, हास्यपूर्ण, तथ्यात्मक—जो कुछ भी हो सकता है।

यह एक कम ज्ञात तथ्य है, लेकिन कंपनियाँ हर जगह डेटा सेंटरों में सैकड़ों और हज़ारों तकनीशियनों को तैनात कर रही हैं, ताकि वे एआई की अर्थगत सटीकता को निखारने पर काम कर सकें। हर शब्द के संभावित प्राथमिक और द्वितीयक अर्थों का एक अर्थ-मेघ होता है – "arm" शब्द के कई प्रयोगों के बारे में सोचिए। लेकिन अब यह रोचक है: एक अर्थ-मेघ तकनीशियन प्रत्येक शब्द को उसके अर्थ के विभिन्न रंगों के साथ टैग करेगा। अर्थ-मेघ तकनीशियन मानव उच्चारणों का विश्लेषण करते हैं, ताकि AI को दिखा सकें कि हम इंसान अपनी टोन कैसे बदलते हैं।

यह ऑपरेशन बड़े पैमाने पर और जटिल है, क्योंकि डेवलपर्स एक ऐसी एआई का लक्ष्य बना रहे हैं जो वास्तव में समझ सके कि मनुष्य अप्रत्यक्ष रूप से, घुमा-फिराकर, तिरछे अंदाज में संवाद करते हैं और सहजता से मानव भाषाई अभिव्यक्ति की अनंत सूक्ष्मता से बुनी गई जटिल संरचना में नेविगेट करते हैं।

यह सारी मेहनत कंप्यूटिंग पर चलती है, और इसके लिए भुगतान करना स्वयं में एक रणनीतिक सवाल बनता जा रहा है। Doodle के सीईओ क्रिश्चियन फिएलिट्ज़ का तर्क है कि कंप्यूटिंग का व्यापार तेल की तरह ही होगा। — और यह निर्णय कि कौन सी एआई इन-हाउस विकसित करनी है और कौन सी खरीदनी है, सॉफ्टवेयर कंपनियों की लागत संरचनाओं को वर्षों तक आकार देगा।

हम चाहते हैं कि एआई हमारे साथ समाहित हो, न कि हमसे अलग खड़ा रहे।

मीकन जैसे एआई चैटबॉट या सिरी और एलेक्सा जैसे डिजिटल असिस्टेंट को इस तरह प्रशिक्षित किया जाता है कि वे हम जो कुछ भी कहते हैं उसे तब तक अनदेखा करते हैं, जब तक कि उन्हें ऐसा कुछ न मिल जाए जिसमें वे हमारी मदद कर सकें। हमें "Siri, open Tinder" कहना इसलिए पड़ता है क्योंकि "Siri" शब्द Siri को सक्रिय करने के लिए एक "ऑन" बटन के रूप में काम करता है। यही बात उस ईमेल पर भी लागू होती है जिसमें आप किसी शेड्यूलिंग डिजिटल असिस्टेंट को CC कर सकते हैं।

उस स्थिति में, हम इंसान AI को नियंत्रित करने के लिए प्रशिक्षित किए जा रहे हैं; लेकिन उद्देश्य यह है कि AI हमारी जरूरतों को सहज रूप से पूरा करे, बिना हमें इसे चलाना सीखने की आवश्यकता पड़े। उद्देश्य यह है कि AI हमारे डिजिटल संचार में निर्बाध, सहायक और सुविधाजनक रूप से समाहित हो जाए, और बेवकूफाना रोबोटिक गलतफहमियों को दूर करे।

लेकिन गलतफहमियाँ पहले से ही प्रोग्राम की हुई हैं, अगर आप इस शब्दजाल को माफ करें। अगर आप नहीं जानते कि सामान्य ज्ञान क्या है, तो एआई को सामान्य ज्ञान सिखाना मुश्किल है। कोई नहीं जानता कि सामान्य ज्ञान क्या है, हालांकि हर कोई सोचता है कि वह जानता है। दार्शनिक कभी भी सामान्य ज्ञान को परिभाषित करने के लिए किसी ठोस तरीके पर सहमत नहीं हुए हैं। सामान्य ज्ञान को मापना असंभव है। इसलिए हम कुछ समय के लिए इस बड़ी चुनौती में फंसे रहेंगे कि वास्तव में जब लोग बात करते हैं तो उनका क्या मतलब होता है, इसे एआई को सिखाना।

यह शुरुआत में उल्लेखित एआई की दूसरी बड़ी चुनौती, यानी भाषा समझ, को संबोधित करता है। यहाँ हमने जिन दो मुख्य समस्याओं पर चर्चा की, वे हैं: भाषा और एआई अनुप्रयोगों की वितरण संबंधी प्रकृति।

प्रौद्योगिकी के इतिहास का एक अनूठा क्षण

एक ऐसा एआई प्रोग्राम विकसित करना जो बैठकों को अच्छी तरह से शेड्यूल कर सके, एक ऐसी चुनौती है जिसे कई डेवलपर्स अभी भी 'impossible' मानते हैं। लेकिन महत्वपूर्ण रूप से, हम अब इतिहास के उस मोड़ पर हैं जहाँ एआई में नए अनुप्रयोगों के उदय के लिए परिस्थितियाँ पूरी हो चुकी हैं। wecognize ब्लॉग के अनुसार, तीन प्रमुख पूर्व-शर्तें हैं:

• यह तथ्य कि अब बहुत बड़ी संख्या में लोग नियमित रूप से ऐसे हार्डवेयर का उपयोग करते हैं जो जटिल सॉफ्टवेयर के साथ-साथ डिजिटल बुनियादी ढांचे, जैसे कि सोशल नेटवर्क और क्लाउड-आधारित सेवाओं को चलाने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली है।

• अब हम पहले कभी न देखी गई मात्रा में डेटा उत्पन्न और साझा करते हैं। व्यक्तिगत आँकड़े, ठिकाना, प्राथमिकताएँ, आदतें, ज़रूरतें, चाहतें, रोजगार, स्वास्थ्य, कानूनी और वित्तीय डेटा, निजी विचार, भविष्य के लिए लक्ष्य और सपने, पूरी प्रेम कहानियाँ, दोस्तों से मनमुटाव और हमारे हर सामाजिक संपर्क का इतिहास। यह सब किसी एआई को यह सिखाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि इंसान वास्तव में कैसे काम करते हैं, और वे अपने शब्दों का उपयोग कैसे करते हैं।

• उपयोगकर्ता डेटा को इकट्ठा करने और संग्रहीत करने के लिए संरचनाएं मौजूद हैं। यह तकनीशियनों के लिए बेहतर, अधिक परिष्कृत एल्गोरिदम का परीक्षण और विकास करने के लिए आधार तैयार करता है।

एआई या साइ-फाई?

पिछले दो वर्षों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का व्यवसाय नए उद्यमों के एक उछाल और जंगल में बदल गया है। स्वयं को 'visionaries' कहने वाले लोग AI की अपनी समझ को विज्ञान कथाओं पर आधारित करते हैं, जो आज की वास्तविकता से मेल नहीं खाती।

यह इस बात से भी मेल नहीं खाता कि एआई किस दिशा में जा रहा है। साइंस फिक्शन ने हमें मानव-स्तर की कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाले रोबोट दिखाए, जिनका मकसद भोले-भाले दर्शकों को चकरा देना था। लेकिन वह भोलापन अब फीका पड़ चुका है, और आजकल लोग दुनिया-देखे हुए, पतनवादी, उत्साहहीन और तकनीक व नवाचार के आदी हो चुके हैं। अब हम एंड्रॉइड रोबोटों के इंसानों से प्यार करने की कहानी से हैरान नहीं होते। लेकिन क्या सकता है अब हम में से कुछ को सचमुच एक ऐसा एआई आश्चर्यचकित कर देता है जो सही अंतर्ज्ञान के साथ हमारी सभी बैठकों का समय निर्धारित करेगा।

जब तक वह दिन नहीं आता, दबाव उन उपकरणों पर पड़ता है जिन्हें हम पहले से ही उपयोग करते हैं — और अधिकांश टीमें इसे उम्मीद से पहले ही महसूस करती हैं। हमने मैप किया है तीन क्षण जब आपका कैलेंडर टूल अपर्याप्त हो जाता है, विकास-चरण समन्वय के तनाव से लेकर उन एआई पहलों तक, जिनके लिए संरक्षित एकाग्रता समय की आवश्यकता होती है।