चीन एक अलग तरह की एआई का निर्माण कर रहा है और यह क्लासिक चैटबॉट्स और एजीआई की तुलना में कहीं अधिक उन्नत और सूक्ष्म है

चीन पश्चिम में अधिकांश लोगों द्वारा देखी जाने वाली एआई कहानी से बहुत अलग तरह की एआई कहानी का निर्माण कर रहा है। एशिया टाइम्स की रिपोर्ट के अनुसार, मुख्य रूप से चैटबॉट्स और कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, यह उन प्रणालियों में भारी निवेश कर रहा है जो शहरों, कारखानों, लॉजिस्टिक्स नेटवर्क और सार्वजनिक बुनियादी ढांचे को वास्तविक समय में अनुकूलित करने में मदद करते हैं।

चीन का AI समन्वय के बारे में है

हर कुछ महीनों में, एक नई चीनी एआई सफलता वैश्विक सुर्खियां बनती है। एक मॉडल बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन करता है, एक फैक्ट्री अधिक स्वचालित हो जाती है, या एक शहर अधिक स्मार्ट और अधिक कनेक्टेड हो जाता है। सामान्य व्याख्या यह है कि चीन के पास कई अन्य देशों की तुलना में अधिक इंजीनियर, अधिक कारखाने, अधिक डेटा और मजबूत राज्य समर्थन है। यह आंशिक रूप से सच है, लेकिन यह पूरी कहानी नहीं बताता है।जो बात सामने आती है वह सिर्फ चीन के एआई प्रयास का पैमाना नहीं है, बल्कि इसकी दिशा भी है। चीन में, समन्वय, भविष्यवाणी और प्रबंधन के लिए AI का तेजी से निर्माण किया जा रहा है। यह ऐसी प्रणालियाँ बनाने के बारे में कम है जो केवल मनुष्यों से बात करती हैं, और ऐसी प्रणालियाँ बनाने के बारे में अधिक है जो जटिल वातावरणों को सुचारू रूप से चलने में मदद करती हैं।वह अंतर मायने रखता है. यह स्वयं बुद्धिमत्ता के व्यापक दृष्टिकोण का सुझाव देता है, जो न केवल आधुनिक अर्थशास्त्र और औद्योगिक नीति से आकार लेता है, बल्कि परिवर्तन, परस्पर निर्भरता और अनुकूलन के बारे में सोचने के पुराने चीनी तरीकों से भी आकार लेता है।

चैटबॉट्स और एजीआई से परे

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अधिकांश पश्चिमी बातचीत में, एआई पर अक्सर चैटबॉट्स, उत्पादकता उपकरण और कृत्रिम सामान्य बुद्धि के लेंस के माध्यम से चर्चा की जाती है। वे महत्वपूर्ण क्षेत्र हैं, लेकिन वे तस्वीर का केवल एक हिस्सा हैं।चीन के सबसे महत्वाकांक्षी एआई अनुप्रयोग अक्सर अलग दिखते हैं। इन्हें यातायात का प्रबंधन करने, आपूर्ति श्रृंखला व्यवधानों की भविष्यवाणी करने, औद्योगिक प्रणालियों की निगरानी करने, ऊर्जा मांग को संतुलित करने और पूरे शहरों के डिजिटल मॉडल को अपडेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। दूसरे शब्दों में, लक्ष्य केवल भाषा उत्पन्न करना या मानवीय वार्तालाप की नकल करना नहीं है। लक्ष्य आंदोलन को नियंत्रित करना, जटिलता को आत्मसात करना और परिवर्तन के प्रति लगातार प्रतिक्रिया देना है।यही कारण है कि डिजिटल जुड़वाँ, बुद्धिमान विनिर्माण और पूर्वानुमानित लॉजिस्टिक्स ऐसे महत्वपूर्ण विषय बन गए हैं। ये प्रणालियाँ केवल प्रतिक्रियाशील नहीं हैं। वे आगे क्या होगा इसका अनुमान लगाने और समस्याओं के मनुष्यों के सामने आने से पहले समायोजित करने के लिए बनाए गए हैं।इस तरह से देखा जाए तो चीन सिर्फ बड़े मॉडलों का पीछा नहीं कर रहा है। यह एक अलग तरह का खुफिया ढांचा तैयार कर रहा है।

सोचने का एक पुराना तरीका

इस अभिविन्यास को समझने के लिए, बहुत पुरानी बौद्धिक परंपरा को देखने से मदद मिलती है। तीन शताब्दियों से भी पहले, यूरोप और बीजिंग के बीच पत्रों के आदान-प्रदान ने बुद्धिमत्ता के दो बहुत अलग विचारों को एक साथ ला दिया था।1701 में, गॉटफ्रीड विल्हेम लीबनिज ने कांग्शी सम्राट के दरबार में एक फ्रांसीसी जेसुइट जोआचिम बाउवेट को अपने नए विकसित बाइनरी अंकगणित के बारे में लिखा था। लीबनिज़ ने दिखाया था कि प्रत्येक संख्या को केवल दो प्रतीकों, 0 और 1 का उपयोग करके दर्शाया जा सकता है। यह विचार बाद में डिजिटल कंप्यूटिंग के लिए मूलभूत बन गया।बाउवेट ने चीन के क्लासिक ग्रंथों में से एक, आई चिंग, या बुक ऑफ चेंजेस के 64 हेक्साग्राम के चित्र के साथ उत्तर दिया। प्रत्येक हेक्साग्राम छह टूटी या बिना टूटी रेखाओं से बना होता है, जिससे 64 संभावित संयोजन बनते हैं। लीबनिज ने तुरंत द्विआधारी तर्क के साथ समानता देखी और माना कि प्राचीन चीनियों ने किसी तरह इसका अनुमान लगाया था।

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यह अतिशयोक्ति थी, लेकिन संबंध निरर्थक नहीं था। आई चिंग आधुनिक अर्थों में गणितीय प्रणाली नहीं है। यह परिवर्तन को समझने के लिए एक रूपरेखा है। इसके प्रतीक सिर्फ इसलिए महत्वपूर्ण नहीं हैं कि वे क्या हैं, बल्कि इसलिए भी महत्वपूर्ण हैं कि वे क्या बन सकते हैं।हेक्साग्राम कभी भी एक निश्चित पैटर्न नहीं होता है। कुछ पंक्तियाँ बदल सकती हैं, एक व्यवस्था को दूसरी व्यवस्था में बदल सकती हैं। पाठ का संबंध गति, संक्रमण और प्रकट होने वाली स्थितियों से है। इस अर्थ में, यह सोचने का एक तरीका दर्शाता है जो स्थायित्व के बजाय प्रक्रिया पर ध्यान देता है।

स्थिर प्रणालियाँ, गतिशील संसार

आधुनिक कंप्यूटिंग विपरीत दिशा से विकसित हुई। इसे एक ऐसी परंपरा विरासत में मिली है जो दुनिया को अलग-अलग इकाइयों में विभाजित करती है: बिट्स, टोकन, संख्याएं और प्रतीक। वह दृष्टिकोण असाधारण रूप से शक्तिशाली रहा है। इसने डिजिटल प्रौद्योगिकी, सॉफ्टवेयर और एआई को संभव बनाया।लेकिन एआई को अब जिस दुनिया से निपटना है वह स्थिर नहीं है। यातायात चलते समय शहर विकसित होते हैं। निर्णय लिए जाने के दौरान बाजार में बदलाव होता है। जब माल पहले से ही पारगमन में होता है तो आपूर्ति शृंखला बदल जाती है। एक मॉडल एक पल का पूरी तरह से वर्णन कर सकता है और फिर भी अगले पल को पूरी तरह से भूल जाता है।यहीं पर चीन की एआई रणनीति विशेष रूप से विशिष्ट दिखती है। इसके सबसे दृश्यमान अनुप्रयोग निरंतर अनुकूलन के आसपास बनाए गए हैं। मुद्दा सिर्फ वास्तविकता का मानचित्रण करना नहीं है, बल्कि बदलते समय उसके अंदर उन्मुख रहना है।एक उपयोगी रूपक मानचित्र और कम्पास के बीच का अंतर है। एक नक्शा संरचना दिखाता है. कम्पास दिशा दिखाता है. एआई प्रणालियाँ जो केवल दुनिया का मानचित्रण करती हैं, अत्यधिक विस्तृत हो सकती हैं, लेकिन जब स्थितियाँ बहुत तेज़ी से बदलती हैं तब भी उन्हें संघर्ष करना पड़ सकता है। कम्पास की तरह निर्मित सिस्टम को पर्यावरण के अनुसार काम करते रहने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

बुनियादी ढांचे के रूप में एआई

अधिकांश लोग एआई को व्यक्तिगत और संवादात्मक चीज़ के रूप में अनुभव करते हैं: एक चैटबॉट, एक खोज उपकरण, एक अनुवादक या एक छवि जनरेटर। वे उपकरण उपयोगी हैं, लेकिन फिर भी वे सॉफ़्टवेयर की तरह लगते हैं जिन्हें आप ज़रूरत पड़ने पर खोलते हैं।चीन की अधिक उन्नत एआई दृष्टि बुद्धिमत्ता को बुनियादी ढांचे के रूप में मानती है। केवल सवालों के जवाब देने के बजाय, एआई भीड़भाड़ बढ़ने पर यातायात संकेतों को समायोजित कर सकता है, व्यवधानों के आसपास माल ढुलाई का मार्ग बदल सकता है, ग्रिड में बिजली की मांग को संतुलित कर सकता है या मशीन की विफलता होने से पहले ही भविष्यवाणी कर सकता है।हांग्जो का सिटी ब्रेन इसका सशक्त उदाहरण है। केवल ट्रैफ़िक डेटा एकत्र करने के बजाय, यह वास्तविक समय में वाहन प्रवाह, भीड़भाड़, आपातकालीन मार्गों और सार्वजनिक परिवहन को संसाधित करता है, फिर उस जानकारी का उपयोग शहर को अधिक कुशलता से प्रबंधित करने में मदद करने के लिए करता है। शहर को एक जीवित प्रणाली के रूप में माना जाता है, अलग-अलग चौराहों का संग्रह नहीं।यह चैटबॉट-केंद्रित एआई कहानी से बहुत अलग मॉडल है जो सार्वजनिक बातचीत पर हावी है। यह अधिक मांग वाला भी है, क्योंकि इसके लिए ऐसी प्रणालियों की आवश्यकता होती है जो केवल प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के बजाय वास्तविक दुनिया की स्थितियों के साथ समन्वय कर सकें।

उद्देश्य एवं अनुकूलन

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चीनी एआई चर्चाएं अक्सर उन अवधारणाओं पर भी जोर देती हैं जो अकेले डेटा प्रोसेसिंग से परे हैं। एक उदाहरण DIKWP है, एक ढांचा जो पांचवीं परत के रूप में उद्देश्य जोड़कर परिचित डेटा-सूचना-ज्ञान-ज्ञान सीढ़ी का विस्तार करता है। विचार सीधा है: बुद्धिमत्ता केवल इनपुट को संसाधित करने के बारे में नहीं है, बल्कि यह समझने के बारे में भी है कि वे इनपुट क्यों मायने रखते हैं।एक अन्य महत्वपूर्ण अवधारणा गोंगशेंग है, जिसे अक्सर सहजीवन या सह-विकास के रूप में अनुवादित किया जाता है। यह सुझाव देता है कि मनुष्यों, मशीनों और संस्थानों को परस्पर क्रिया करने वाली प्रणालियों के रूप में समझा जाना चाहिए जो समय के साथ एक दूसरे को आकार देते हैं। इस दृष्टि से बुद्धिमत्ता, केवल गणना नहीं है। यह संबंध, प्रतिक्रिया और पारस्परिक अनुकूलन है।ये विचार यह समझाने में मदद करते हैं कि चीन का एआई विकास अक्सर चैटबॉट-उन्मुख की तुलना में अधिक सिस्टम-उन्मुख क्यों लगता है। फोकस इस बात पर है कि बुद्धिमत्ता एक बड़े वातावरण में कैसे फिट बैठती है और यह परिस्थितियों के विकसित होने पर उस वातावरण को कार्यशील बनाए रखने में कैसे मदद करती है।

एक अलग लेकिन बढ़ता हुआ मॉडल

इसे एक साधारण पूर्व-बनाम-पश्चिम प्रतियोगिता के रूप में प्रस्तुत करना गलत होगा। अमेरिकी और यूरोपीय एआई अनुसंधान भी विश्व मॉडल, सन्निहित सिस्टम, निरंतर नियंत्रण और एजेंटिक टूल की ओर बढ़ रहे हैं जो बदलते परिवेश पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं। अंतर यह नहीं है कि एक पक्ष भविष्य को समझता है और दूसरा नहीं।अंतर जोर देने का है। बुनियादी ढांचे, लॉजिस्टिक्स, विनिर्माण और शहरी प्रबंधन में एआई को लागू करने में चीन विशेष रूप से आक्रामक रहा है। इससे इसकी एआई रणनीति अधिक व्यावहारिक, अधिक एकीकृत और, कुछ क्षेत्रों में, चैटबॉट्स और एजीआई के आसपास सार्वजनिक चर्चा की तुलना में अधिक उन्नत लगती है।बड़ा सबक यह है कि एआई कोई एक चीज़ नहीं है। यह एक भाषा मॉडल, एक पूर्वानुमान प्रणाली, एक नियंत्रण परत या मशीनरी का हिस्सा हो सकता है जो किसी शहर, कारखाने या आपूर्ति श्रृंखला को चालू रखता है। चीन उस दूसरे भविष्य के निर्माण के बारे में असामान्य रूप से स्पष्ट रहा है।

असली चुनौती

एआई का भविष्य संभवतः उन प्रणालियों से संबंधित होगा जो एक साथ दो काम कर सकती हैं: दुनिया का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करना और इस तथ्य के अनुकूल होना कि दुनिया कभी भी बदलना बंद नहीं करती है। यह वास्तविक इंजीनियरिंग चुनौती है, चाहे सेटिंग एक शहर, ग्रिड, फैक्ट्री या वैश्विक लॉजिस्टिक्स नेटवर्क हो।चीन का योगदान सिर्फ बड़े मॉडलों का नहीं है. यह एआई का एक व्यापक दृष्टिकोण है क्योंकि यह जीवन के प्रवाह में ही अंतर्निहित है। यह इसके दृष्टिकोण को मानक चैटबॉट कथा की तुलना में अधिक सूक्ष्म और कई लोगों की समझ से अधिक परिणामी बनाता है।