चीन का ह्यूमनॉइड रोबोट दांव: एक शोधकर्ता क्यों कहता है कि संदेह करने वाले पीछे छूट जाएंगे

जब चीन की सबसे प्रसिद्ध ह्यूमनॉइड और चौपाया रोबोट निर्माता यूनिट्री की बाजार पूंजी से लगभग 200 अरब युआन (करीब 28 अरब डॉलर) स्वाहा हो गए, तो आलोचकों ने तुरंत देश के एम्बॉडिड-एआई बूम को बुलबुला कह दिया। लेकिन एक लंबे पॉडकास्ट साक्षात्कार में, यूसी बर्कले के रोबोटिक्स शोधकर्ता डॉ. एलन यांग ने कड़ा प्रतिवाद किया: उन्होंने संकेत दिया कि एम्बॉडिड इंटेलिजेंस के खिलाफ दांव लगाने वाले लोग ही शायद वे होंगे जिनका कोई भविष्य नहीं है।

एम्बॉडिड एआई उस कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द है जो एक भौतिक शरीर के माध्यम से काम करती है — एक रोबोट जो चलता है, पकड़ता है, संतुलन बनाता है और अव्यवस्थित वास्तविक दुनिया पर प्रतिक्रिया देता है, न कि केवल स्क्रीन पर टेक्स्ट उत्पन्न करता है। चीन ने इस क्षेत्र में पैसा झोंका है, जहां स्टार्टअप, सूचीबद्ध निर्माता और विश्वविद्यालय प्रयोगशालाएं सभी ऐसी मशीनें बनाने की दौड़ में हैं जो कारखानों, गोदामों और आगे चलकर घरों में काम कर सकें।

यांग का मुख्य तर्क प्रचार नहीं, बल्कि परिपक्वता के बारे में है। उनका कहना है कि आज के रोबोट उस रास्ते का पालन करने में उत्कृष्ट हैं जिसे इंसानों ने पहले ही परिभाषित कर दिया है। अगली छलांग तब आएगी जब किसी मशीन को एक लक्ष्य दिया जाए और वह खुद रास्ता खोज ले। यही अंतर — ऑटोमेशन और वास्तविक एजेंसी के बीच — एक उपयोगी उपकरण को परिवर्तनकारी उपकरण से अलग करता है।

अड़चन हार्डवेयर नहीं है। यह डेटा है। एक अन्य साक्षात्कार में, एम्बॉडिड-एआई उद्योग के अनुभवी याओ माओकिंग ने करोड़ों घंटों के अंतराल का वर्णन किया: रोबोट को अब तक एकत्रित किए गए किसी भी अनुभव से कहीं अधिक भौतिक अनुभव से सीखने की जरूरत है। कंपनियां लगातार अपने डेटा बजट बढ़ा रही हैं, अधिक समृद्ध और विविध फुटेज और सेंसर रीडिंग एकत्र करने की होड़ में हैं, क्योंकि जिस रोबोट ने केवल एक गोदाम में अभ्यास किया है, वह अगले में विफल हो जाएगा।

अर्थशास्त्र बदलने लगा है। एआई खर्च की पिछली लहर ज्यादातर चिप्स में गई — बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने वाले जीपीयू में। जैसे-जैसे एआई एजेंट सवालों के जवाब देने से कार्रवाई करने की ओर बढ़ रहे हैं, पैसा सर्वर, सेंसर और उस भौतिक बुनियादी ढांचे में फैल रहा है जो सॉफ्टवेयर को दुनिया को छूने देता है। दूसरे शब्दों में, एक लोकप्रिय एआई एप्लिकेशन अब हार्डवेयर व्यवसायों की एक बहुत व्यापक श्रृंखला को साथ खींचता है।

यही श्रृंखला वह जगह है जहां चीन का लाभ निहित है। देश पहले से ही इलेक्ट्रिक मोटर, बैटरी, सेंसर और सटीक घटकों के निर्माण में हावी है, वही निर्माण खंड जो ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए आवश्यक हैं। एक रोबोट कई मायनों में एक चलता-फिरता इलेक्ट्रिक वाहन है — और चीन ने इन्हें बड़े पैमाने पर, सस्ते और तेजी से बनाना सीखने में एक दशक बिताया है।

इनमें से कोई भी चीज सफलता की गारंटी नहीं देती। शोधकर्ता खुलकर स्वीकार करते हैं कि स्वयं-सुधार करने वाली एआई प्रणालियों के उत्साह में एक सट्टा तत्व शामिल है, और कई अच्छी तरह से वित्त पोषित रोबोट कंपनियां जीवित नहीं रहेंगी। मूल्य का सवाल भी अनसुलझा है: अधिकारी मानते हैं कि अगर एआई निवेश वास्तविक व्यावसायिक जरूरतों की गहरी समझ से जुड़ा नहीं है, तो यह बर्बादी बन सकता है।

फिर भी, दिशा स्पष्ट है। यूनिट्री के शेयर मूल्य के उतार-चढ़ाव निवेशकों के तनाव को दर्शाते हैं, न कि तकनीक पर कोई फैसला। अधिक बताने वाला संकेत यह है कि पैसा बहना बंद नहीं हुआ है — डेटा संग्रह में, घटकों में, उस बिना चमक-दमक वाली बुनियादी तैयारी में जो एक मशीन के कारखाने में चलकर सीधे काम शुरू करने से पहले रखनी पड़ती है। यांग जैसा इसे चित्रित करते हैं, दौड़ इस बात की नहीं है कि कौन सबसे चमकदार रोबोट बना सकता है। यह इस बात की है कि कौन उसे अपना रास्ता खुद खोजना सिखा सकता है।