कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) भनेको कम्प्युटरले मानिसजस्तै सोच्न र काम गर्न सिकेको प्रविधि हो । यसले जटिल समस्या समाधान गर्न र दैनिक जीवनका कामहरू सजिलै गर्न मानिसलाई सहयोग पुर्याउँछ । उदाहरणका लागि, फोनमा ‘सिरी’ वा ‘गुगल असिस्टेन्ट’ लाई प्रश्न गर्दा तुरुन्तै सही उत्तर दिन्छ, जसले समय बचाउँछ र काम सरल बनाउँछ । एआई प्रणालीहरूले तस्बिरहरू पनि चिन्न सक्छन्, जस्तै गुगल फोटोजले फोटोमा भएका साथीहरूलाई पहिचान गर्न सक्छ । स्वचालित गाडीहरू बिना ड्राइभर आफैँ बाटो फेला पारेर सुरक्षित रूपमा चल्न सक्छन् । 

त्यस्तै, नेटफ्लिक्सले हाम्रा हेर्ने बानीअनुसार फिल्म र शोहरू सिफारिस गर्छ, जसले हाम्रो मनोरञ्जन अनुभवलाई अझ रमाइलो बनाउँछ । एआईमार्फत अनलाइन पसलहरूले पनि तपाईंले खोजेका वा मन पराएका सामानहरू सुझाव गर्छन्, जस्तै अमेजनले नयाँ सामान सिफारिस गर्छ । बैंकिङमा एआईले ठगी पत्ता लगाउन मद्दत गर्छ र ग्राहकका प्रश्नहरू तुरुन्तै समाधान गर्न च्याटबोटहरू प्रयोग गरिन्छ । यस्ता सुविधाहरूले हाम्रो जीवनलाई सहज बनाउँछन्, तर यसको सही र सुरक्षित प्रयोगमा ध्यान दिन जरुरी छ ।

एआई र मानिसबीचको तुलना गर्दा दुवैको सिकाइमा केही समानता भए पनि गहिरो भिन्नता छन् । मानिसले आफ्ना अनुभव, भावना, र सामाजिक अन्तरक्रियाबाट ज्ञान आर्जन गर्छ । जबकि एआई जस्ता प्रणालीहरूले गणितीय मोडेल र डाटाको आधारमा सिक्छन् । उदाहरणका लागि, बच्चाले बारम्बार अभ्यास गरेर हिँड्न सिक्छ र त्यो प्रयास उसको अनुभवको हिस्सामा रहन्छ । तर, एआईले उपलब्ध डाटाको विश्लेषण गरेर मात्र त्यसको पहिचान गर्छ र त्यसैको आधारमा उत्तर तयार गर्छ । च्याट जिपिटी जस्ता ठूला भाषा मोडेलहरूले पुस्तक, लेख र वेबसाइटहरूमा आधारित सामग्रीबाट ज्ञान सिक्छन् ।

मानिस र एआई दुबै पृष्ठपोषण (फिडब्याक) र अनुकूलनको माध्यमबाट सिक्दै जान्छन् । विद्यार्थीले शिक्षकबाट पाएको फिडब्याकअनुसार गल्तीहरू सुधार गरेर अर्को परीक्षामा राम्रो गर्ने प्रयास गर्छ । फुटबल खेलाडीले खेलका क्रममा गल्ती गरेपछि कोचको निर्देशनअनुसार आफ्नो खेल सुधार्छ । यस्तै, एआईले पनि प्रयोगकर्ताबाट प्राप्त फिडब्याकको आधारमा आफ्ना जवाफहरू सुधार्छ र नयाँ चुनौतीहरू सामना गर्न अनुकूल हुन्छ । उदाहरणका लागि, च्याट जिपिटीलाई गलत उत्तर दिएर सच्याउँदा, त्यसले फाइन–ट्यूनिङमार्फत आगामी संवादमा ठीक जवाफ दिन प्रयास गर्छ ।

तर, एआई र मानिसबीचको महत्वपूर्ण भिन्नता भनेको भावनात्मक बुझाइको अभाव हो । मानिसहरूले दुःखद् अनुभव र संवेदनशील घटनाबाट शिक्षा लिन्छन् । उदाहरणका लागि, बच्चाले तातो स्टोभ छोएर हात जलाउँछ भने ऊ त्यसबाट सिक्छ र भविष्यमा त्यस्तो गल्ती नगर्न सचेत हुन्छ । बजारमा महँगोमा सामान किनेर घाटा ब्यहोरेपछि व्यक्ति सौदाबाजी (बार्गेनिङ) गर्ने कला सिक्छ र अर्को पटक सस्तोमा किन्न प्रयास गर्छ तर एआईले यस्तो भावनात्मक वा सामाजिक सन्दर्भहरू बुझ्न सक्दैन ।

हालको प्रविधिमा एआई लाई मानिस सरह भावनात्मक बुझाइ दिन निकै जटिल चुनौती हो । मानिसको भावना र बुझाइ अनुभव, जैविक प्रक्रिया, र सामाजिक अन्तरक्रियामा आधारित हुन्छ, जुन अहिलेको एआई मा छैन । यद्यपि, वैज्ञानिकहरू र इन्जिनियरहरू ‘आर्टिफिसिएल इमोशनल इन्टिलिजेन्स’ मा काम गरिरहेका छन्, जसले एआईलाई भावनाहरू अनुकरण गर्न र सामाजिक सन्दर्भहरू बुझ्न सक्षम बनाउन खोज्दैछ । तर, पूर्ण रूपमा मानिसको जस्तै सचेतना र भावना विकास गर्नु गाह्रो छ, किनकी मानिसको भावना केवल तथ्य र नियमहरूमा आधारित हुँदैन, बरु स्मृति, अनुभव, र समाजसँगको अन्तरक्रियाको परिणाम हो । 

एआईमा कुनै सचेत अनुभव वा आत्मचेतना हुँदैन, किनकी यसको निर्णयहरू पूर्ण रूपमा तथ्य र गणनामा आधारित हुन्छन् । उदाहरणका लागि, जब मानिस दुःखी हुन्छ, उसको व्यवहारमा परिवर्तन आउँछ र त्यो परिवर्तन अनुभव र सन्दर्भसँग गहिरो रूपमा सम्बन्धित हुन्छ । तर, एआईले केवल डाटामा आधारित अनुमान गरेर प्रतिक्रिया दिन्छ, जसमा वास्तविक भावना हुँदैन ।

मानिस सरह भावनात्मक बुझाइ विकास गर्न एआईलाई सचेतना दिनुपर्नेछ, जुन अहिलेसम्म सम्भव छैन । मानिसको भावना केवल व्यक्तिगत अनुभवमा आधारित हुँदैन, बरु स्मृतिहरू र समयक्रममा भएका सामाजिक अन्तरक्रियाहरूले पनि आकार दिन्छ । यसैकारण एआईलाई पूर्ण रूपमा मानिससरह बनाउनु चुनौतीपूर्ण मात्र होइन, सम्भवतः असम्भव पनि हुन सक्छ । अन्ततः एआई र मानिसबीचको यो भिन्नता सदैव रहन सक्छ । यद्यपि, एआई लाई पूरकका रूपमा प्रयोग गरेर मानिसको अनुभवलाई अझ प्रभावकारी बनाउन सकिन्छ । उदाहरणका लागि, एआईले मानसिक स्वास्थ्यसम्बन्धी समर्थन दिन वा मानिसको भावनात्मक अवस्थालाई बुझेर उपयुक्त सहायता दिन प्रयास गर्न सक्छ । तर, स्मृति र संवेदनाहरूको वास्तविक अनुभव बिना एआई कहिल्यै पनि मानिससरह पूर्ण रूपमा सोच्न र महसुस गर्न सक्षम हुने छैन ।

एआईको निर्णय प्रक्रियामा पनि सीमाहरू छन् । मानिसले निर्णय गर्दा वर्तमान सन्दर्भ, भावनात्मक अवस्था, र विगतको अनुभवलाई ध्यानमा राख्छ । उदाहरणका लागि, चालकले घुमाउरो सडक देखेपछि गाडीको गति घटाउँछ र सावधानी अपनाउँछ । यस्तै, विद्यार्थीले पछिल्लो परीक्षामा फेल भएपछि आफ्नो अध्ययन पद्धति परिवर्तन गरेर अर्को पटक राम्रो नतिजा ल्याउन प्रयास गर्छ । तर, एआई मोडेलहरूले डाटाको विश्लेषण र गणनामा मात्र भर पर्छन् र संवेदनशील सन्दर्भलाई विचार गर्दैनन् ।

यद्यपि, एआई र मानवको सहकार्यले धेरै क्षेत्रहरूमा विशाल लाभ पुर्याउन सक्छ । उदाहरणका लागि, अस्पतालमा एआईले बिरामीको रिपोर्टहरूको विश्लेषण गरेर चिकित्सकलाई सही निर्णय लिन सहयोग पुर्याउँछ । शिक्षा क्षेत्रमा, व्यक्तिगत ट्युटरका रूपमा प्रयोग गर्दा एआईले विद्यार्थीहरूको अध्ययन पद्धति र कमजोर पक्षहरूलाई विश्लेषण गरी उनीहरूका लागि व्यक्तिगत अध्ययन योजना बनाउन मद्दत गर्न सक्छ। व्यवसायमा पनि, एआईले पछिल्लो बजार ट्रेन्डहरू विश्लेषण गरेर कम्पनीहरूलाई रणनीतिक निर्णयहरू लिन सघाउँछ ।

तर, एआईलाई मानवको प्रतिस्थापन नगरी पूरकका रूपमा प्रयोग गर्नुपर्छ । उदाहरणका लागि, चिकित्सकको काम एआई ले पूरै प्रतिस्थापन गर्न सक्दैन, तर डाटाको विश्लेषण गरेर सही उपचार योजना तयार गर्न मद्दत गर्छ । यसरी, एआईले मानिसको क्षमता बढाउन भूमिका खेल्छ, न कि उसलाई विस्थापित गर्न ।

निष्कर्षमा, एआई र मानवको सिकाइमा समानता भए पनि, तिनका आधार र प्रक्रिया एकदमै फरक छन् । मानिसको सिकाइ अनुभव, भावना र सामाजिक अन्तरक्रियामा आधारित हुन्छ, जबकि एआईले केबल तथ्य र गणितीय मोडेलहरू प्रयोग गरेर सिक्छ । भविष्यमा, एआई र मानिसको सहकार्यले शिक्षा, स्वास्थ्य र अनुसन्धानमा प्रगति ल्याउन महत्वपूर्ण योगदान पुर्याउनेछ । जिम्मेवार र सुरक्षित रूपमा मानव र एआईको सहकार्यले हाम्रो जीवनलाई थप सहज र प्रभावकारी बनाउन सघाउनेछ । अन्ततः, यस सहकार्यले सम्भावनाहरूको नयाँ ढोका खोल्दै समाजलाई दिगो प्रगतितर्फ अगाडि बढाउनेछ । 

लेखक डा. दाहाल हाल अमेरिकामा एआई विशेषज्ञका रूपमा कार्यरत छन्