दुई वर्षभित्र एआईले हरेक क्षेत्रमा मानिसलाई उछिन्ने मस्कको दाबी

लेखमा प्रयोग भएका सबै चित्रहरु एआइका सहयोगमा तयार गरिएका हुन् ।

प्रविधि उद्यमी तथा विश्वका शीर्ष अर्बपति एलन मस्कले भर्खरै आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले आगामी दुई वर्षभित्रै हरेक क्षेत्रमा मानव क्षमतालाई पछि पार्न सक्ने दावी गरेका छन्।

फ्रान्सेली कम्प्युटर वैज्ञानिक फ्रान्स्वा सोले (François Chollet ले २०२१ को मे महिनामा गरेको भविष्यवाणीमा १० देखि २० वर्षभित्र भौतिकशास्त्र, रसायनशास्त्र, जीवविज्ञान, चिकित्साशास्त्र र पुरातत्वशास्त्र लगायत सबै वैज्ञानिक विषय कम्प्युटर विज्ञानकै शाखा बन्ने भनेका थिए। अहिले त्यस भविष्यवाणीमा टिप्पणी गर्दै मस्कले भनेका छन्– त्यो अनुमान कम आँकिएको थियो, एआईले आगामी वर्षको अन्त्यसम्ममा वा ढिलोमा सन् २०२८ भित्रै यी सबै क्षेत्रमा मानिसलाई उछिन्नेछ। ****[1]

मस्कको यो भनाइ हल्ला होइन, चानचुने कुरा पनि होइन। यो पूर्णतः तथ्यमा आधारित आउने भविष्यको स्पष्ट प्रारूप हो। यसको सबैभन्दा ठूलो प्रमाण यी दुईवटा घटनाले दिइसकेका छन्।

पहिलो - सन् २०२४ मा इतिहासमै पहिलो पटक एआईका कारण दुईवटा नोबेल पुरस्कार दिइयो। भौतिकशास्त्रको नोबेल जोन हपफिल्ड र जेफ्री हिन्टनलाई न्युरल नेटवर्कको जग बसालेकोमा र रसायनशास्त्रको नोबेल डेमिस हासाबिस र जोन जम्परलाई अल्फाफोल्डको लागि दिइयो। ****

दोस्रो, सामाजिक सञ्जालमा केही दिन अघि ओपनएआईले १०,००० एआई एजेन्टले ८८ घण्टामा गणितको ९० वर्ष पुरानो मिलेनियम प्राइज समस्या, नाभिए-स्टोक्स (फ्रान्सेली भाषाको उच्चारण) एग्जिस्टेन्स एण्ड स्मूदनेस प्रब्लम (Navier-Stokes Existence and Smoothness Problem) हल गरेको भन्ने अपुष्ट दावी फैलिएको छ। यसलाई क्ले इन्स्टिच्युटले आधिकारिक मान्यता दिएको छैन, तर पुष्टि भएमा ९० वर्षदेखि मानिसले नसकेको काम एआईले ३ दिनमा गरेको ठहरिनेछ, जसले मस्कको २ वर्षे समयावधि किन सही छ भन्ने प्रष्ट पार्छ।[2]

खण्ड १: सोलेले उल्लेख गरेका पाँच क्षेत्रमा एआईले ल्याएको महाक्रान्तिको वैज्ञानिक विस्तार

भौतिकशास्त्र र रसायनशास्त्र

प्रयोगशालाबाट सिमुलेसनमा परम्परागत रसायनशास्त्र ट्रायल एण्ड एरर थियो। एआईले यसलाई उल्टाइदियो। गुगल डीपमाइन्डको जीनोमले मानव इतिहासमा आजसम्म पत्ता लागेका ४८ हजार स्थिर क्रिस्टलको तुलनामा एकै पटक २२ लाख नयाँ स्थिर क्रिस्टलको भविष्यवाणी गर्‍यो, जसमध्ये ३ लाख ८० हजार प्रयोगशालामा बनाउन योग्य छन्। यो खोज ८०० वर्ष बराबरको ज्ञान हो। *** अमेरिकाको बर्कले ल्याबले ए-ल्याब रोबोटबाट १७ दिनमै ४१ वटा नयाँ पदार्थ बनाएर देखायो, जुन काम गर्न मानिसलाई महिनौं लाग्ने अनुमान गरिएको थियो। यी पदार्थ नयाँ ब्याट्री, सुपरकन्डक्टर र सोलार प्यानलको आधार हुन्छन्। ***[3][4]

अब भौतिकशास्त्र र रसायनशास्त्र भनेको पहिला कम्प्युटरमा सिमुलेसन गर्ने र पछि मात्र प्रयोगशालामा प्रमाणित गर्ने विज्ञान भएको छ।

भौतिकशास्त्रमा सर्नको लार्ज ह्याड्रन कोलाइडरमा हरेक सेकेन्डमा १ अर्ब कण ठोक्किन्छन्। त्यो डेटाबाट नयाँ कण पत्ता लगाउने काम एआईले मात्र गर्न सक्छ। क्वान्टम भौतिकशास्त्रमा १०० इलेक्ट्रोन भएको अणुको गणना गर्न सुपर कम्प्युटरको सहयोगले मानिसलाई ब्रह्माण्डको उमेर जति समय लाग्छ, एआईले सेकेन्डमा गर्न सक्छ। अब भौतिकशास्त्र र रसायनशास्त्र भनेको पहिला कम्प्युटरमा सिमुलेसन गर्ने र पछि मात्र प्रयोगशालामा प्रमाणित गर्ने विज्ञान भएको छ।

जीवविज्ञान र चिकित्साशास्त्र: ५० वर्षे समस्या हल

जीवविज्ञानमा ५० वर्षदेखि ग्रान्ड च्यालेन्जको विषय थियो– प्रोटिन फोल्डिङ। एउटा प्रोटिन कसरी ३डी मा मोडिन्छ भन्ने थाहा नपाई रोग बुझ्न सकिँदैन। एउटा प्रोटिन पत्ता लगाउन ५ वर्ष लाग्थ्यो। अल्फाफोल्ड २ ले २० करोड प्रोटिनको संरचना ९० प्रतिशत शुद्धतामा पत्ता लगायो। मानिसले ६० वर्षमा १ लाख पत्ता लगाएकोमा एआईले १ वर्षमा २० करोड पत्ता लगायो। यो डाटाबेस १ लाखबाट बढेर २० करोडभन्दा बढी पुग्यो। **** अब अल्फाफोल्ड ३ले प्रोटिनले डीएनएसँग कसरी कुरा गर्छ भन्ने पनि बताउँछ।[5]

सन् २०२८ सम्ममा डाक्टरको काम रोगहरुको निदान गर्ने होइन, एआईले दिएको निदानलाई मानवीय करुणाका साथ व्यवस्थापन गर्ने हुनेछ।

चिकित्सामा एआईले क्यान्सर रोगको निदानमा मानिसलाई उछिन्दै छ। गुगलको एआईले स्तन क्यान्सर ८९.५ प्रतिशत शुद्धतामा पत्ता लगाउँछ। सबैभन्दा ठूलो कुरा औषधि आविष्कार हो। एउटा नयाँ एन्टिबायोटिक बनाउन १० वर्ष र २ अर्ब डलर लाग्थ्यो, एमआईटीको एआईले ‘हालिसिन’ नामक एन्टिबायोटिक केही दिनमै पत्ता लगायो । यो एन्टिबायोटिकले हालसम्मको कुनै पनि औषधिले नमार्ने ब्याक्टेरियालाई सफलतापूर्वक मार्न सकेको पाइयो । सन् २०२८ सम्ममा डाक्टरको काम रोगहरुको निदान गर्ने होइन, एआईले दिएको निदानलाई मानवीय करुणाका साथ व्यवस्थापन गर्ने हुनेछ।

पुरातत्वशास्त्र: जमिनमुनिको इतिहास आकाशबाट पढ्ने प्रविधि

पुरातत्वमा कोदालो लगायतका भौतिक यन्त्रहरुले उत्खनन गरिन्थ्यो, अब स्याटेलाइटले खनिन्छ। अमेजन जंगल यति घना छ कि जमिन देखिँदैन। वैज्ञानिकले लिडार लेजर प्रविधि (LiDAR - Light Detection and Ranging) हवाइजहाजबाट फ्याँके र एआईले रुखलाई डिजिटल रूपमा हटाइदिएर जमिनमुनि लुकेको १० लाख जनसंख्या भएको १,५०० वर्ष पुरानो विशाल सहर, पिरामिड र सडक सञ्जाल पत्ता लगायो। ग्वाटेमालामा पनि यस्तै प्रविधिले माया सभ्यताका ६०,००० संरचना फेला परे। यी कुनै विज्ञान लेखनको कपोलकल्पित स्वैरकल्पना होइनन्, तथ्य जाँच्न सकिन्छ।

वेसुभियस च्यालेन्ज (Vesuvius Challenge) मा एक्स-रे सीटी स्क्यान गरेर एआईले मसी र कोइला छुट्याएर भित्रको अक्षर पढ्यो र प्लेटोका हराएका कृति पुनर्जीवित भए।

अर्को चमत्कार हर्कुलेनियम (Herculaneum) का जलेका ग्रन्थ हुन्। इस्वी ७९ मा ज्वालामुखीले १,८०० पाण्डुलिपि कोइला बनायो, खोल्ने बित्तिकै धुलो हुन्थे। वेसुभियस च्यालेन्ज (Vesuvius Challenge) मा एक्स-रे सीटी स्क्यान गरेर एआईले मसी र कोइला छुट्याएर भित्रको अक्षर पढ्यो र प्लेटोका हराएका कृति पुनर्जीवित भए। यो पुरातत्वको खोजी होइन, टाइम मेसिनको जस्तै चमत्कार हो। ****[6]

खण्ड २: सोलेले उल्लेख गरेका बाहेक एआईले रूपान्तरण गर्ने प्रमुख क्षेत्रहरू 

क. शिक्षा क्षेत्र:

परम्परागत कक्षा, एक शिक्षकले ५० विद्यार्थीलाई एउटै गतिमा पढाउने मोडेलको अन्त्य हुँदैछ। एआईले हरेक विद्यार्थीका लागि व्यक्तिगत गुरुको रूपमा काम गर्नेछ। उसले विद्यार्थीको कमजोरी, सिक्ने शैली, ध्यान केन्द्रित गर्ने समय सबै बुझेर पाठ्यक्रम बनाइदिन्छ। सन् २०२८ सम्ममा विश्वको सबैभन्दा राम्रो भौतिकशास्त्रको शिक्षक कुनै मानिस होइन, एआई हुनेछ, जसले तपाईंको मातृभाषामा, तपाईंले बुझेको उदाहरण दिएर पढाउनेछ। विश्वविद्यालयको डिग्रीको महत्व घट्नेछ, सीप प्रमाणीकरण एआईले गर्नेछ।

सन् २०२८ सम्ममा विश्वको सबैभन्दा राम्रो भौतिकशास्त्रको शिक्षक कुनै मानिस होइन, एआई हुनेछ, जसले तपाईंको मातृभाषामा, तपाईंले बुझेको उदाहरण दिएर पढाउनेछ।

ख. कानुन र न्याय क्षेत्र:

कानुन हजारौं पानाका किताब, नजिर र धाराहरूको विशाल डेटा हो, जुन एआईको लागि सबैभन्दा सजिलो काम हो। अमेरिकामा एआईले अहिले नै ९० प्रतिशत भन्दा बढी सटीकताका साथ मुद्दाको फैसला भविष्यवाणी गर्न सक्छ। वकिलले एउटा मुद्दा तयार गर्न हप्तौं लगाउँछन्, एआईले सेकेन्डमा सम्पूर्ण नजिर खोजेर बहसको मस्यौदा तयार पार्छ। भविष्यमा सामान्य करार, सम्बन्धविच्छेद, कम्पनी दर्ता जस्ता कामका लागि वकिल चाहिने छैन। न्यायाधीशलाई पनि एआईले पक्षपातरहित सुझाव दिनेछ, जसले न्यायलाई छिटो र सस्तो बनाउनेछ।

ग. कृषि र खाद्य सुरक्षा : एआईले गर्न सक्ने ८ क्रान्तिकारी ठोस काम

विश्वको जनसंख्या ८ अर्ब नाघेको छ, तर खेतीयोग्य जमिन हरेक वर्ष १ प्रतिशतले घट्दैछ र मौसम परिवर्तनले बाली सुक्दैछन्। संयुक्त राष्ट्रसंघका अनुसार सन् २०५० सम्म खाद्य उत्पादन ६० प्रतिशतले बढाउनुपर्छ। यो मानिसको परम्परागत खेतीले सम्भव छैन। यहाँ एआईले केवल सहयोग होइन, सम्पूर्ण क्रान्ति गर्न सक्छ। यो कसरी सम्भव छ भन्ने वैज्ञानिक आधारमा ८ ठोस काम हेरौं:

१. प्रिसिजन फार्मिङ - हरेक बोटलाई व्यक्तिगत डाक्टर

परम्परागत खेतीमा एउटा खेतमा समान पानी र मल हालिन्छ। एआईले यसलाई बदलिन्छ। जमिनमा राखिएका आईओटी सेन्सरले माटोको आर्द्रता, नाइट्रोजन, पीएच भ्यालु हरेक सेकेन्ड नाप्छन्। ड्रोनमा भएको मल्टिस्पेक्ट्रल क्यामेराले कुन बोटमा हरियोपन कम छ भनेर एनडीभीआई (Normalized Difference Vegetation Index - सामान्यीकृत वनस्पति भिन्नता सूचकांक) इन्डेक्सबाट पत्ता लगाउँछ। एआईले त्यसै बोटलाई मात्र ठ्याक्कै १० मिलिलिटर पानी र २ ग्राम मल दिन आदेश दिन्छ। माइक्रोसफ्टको फार्मबीट्स (FarmBeats) परियोजनाले यसरी पानीको खपत ९५ प्रतिशतसम्म घटाएर उत्पादन ४० प्रतिशतसम्म बढ्न सक्ने प्रमाणित गरिसकेको छ।

२. रोग र कीरा लाग्नु १४ दिन अघि नै भविष्यवाणी

मानिसले रोग लागेपछि पात पहेँलो भएको देख्छ। एआईले रोग लाग्नु १४ दिन अघि नै पत्ता लगाउँछ। जर्मनीको प्लान्टिक्स (Plantix) एपमा किसानले बिरामी पातको फोटो खिच्ने बित्तिकै एआईले ४०० भन्दा बढी रोग ९५ प्रतिशत शुद्धतामा पहिचान गर्छ र जैविक उपचार बताउँछ। जोन डियरको सी एण्ड स्प्रे ट्रयाक्टरमा क्यामेरा र एआई छ, जसले झार र बाली छुट्याएर झारमा मात्र विषादी छर्कन्छ। यसले विषादीको प्रयोग ९० प्रतिशतले घटाउँछ, जसले माटो र मानव स्वास्थ्य दुवै बचाउँछ।

मानिसले रोग लागेपछि पात पहेँलो भएको देख्छ। एआईले रोग लाग्नु १४ दिन अघि नै पत्ता लगाउँछ।

३. मौसम र बाली छनोटको सुपर पूर्वानुमान

अहिलेको मौसम विभागले जिल्लाको मौसम बताउँछ, एआईले तपाईंको खेतको १० मिटर x १० मिटर टुक्राको मौसम बताउँछ। आइबीएमको वाटसन डिसिजन प्लेटफर्म (Watson Decision Platform) ले ५० वर्षको मौसम डेटा, स्याटेलाइट डेटा र माटोको डेटा जोडेर किसानलाई भन्छ - यस वर्ष तपाईंको खेतमा धान होइन, कोदो लगाउँदा ३० प्रतिशत बढी नाफा हुन्छ, किनकि मनसुन २० दिन ढिलो आउँदैछ। यो सल्लाहले किसानलाई डुब्नबाट बचाउँछ।

४. जिन सम्पादन र नयाँ बीउको आविष्कार - जीनोम जस्तै क्रान्ति

जसरी जीनोमले नयाँ पदार्थ पत्ता लगायो, त्यसरी नै अल्फाफोल्ड जस्तै एआईले नयाँ बीउ पत्ता लगाउँछ। परम्परागत रूपमा नयाँ धानको जात बनाउन ८ देखि १० वर्ष लाग्छ। एआईले बिरुवाको जीनोम पढेर कुन जिनले खडेरी सहन्छ, कुनले बढी प्रोटिन बनाउँछ भनेर सिमुलेसनमै पत्ता लगाउँछ। बायर कम्पनीले एआई प्रयोग गरेर खडेरी सहने क्षमताको मकैको नयाँ प्रजाति ३ वर्षमै बनाएको छ। भविष्यमा एआईले समुद्रको पानीमा फल्ने धान, ५० डिग्री तापक्रम सहने गहुँ बनाउने छ।

एआईले बिरुवाको जीनोम पढेर कुन जिनले खडेरी सहन्छ, कुनले बढी प्रोटिन बनाउँछ भनेर सिमुलेसनमै पत्ता लगाउँछ। बायर कम्पनीले एआई प्रयोग गरेर खडेरी सहने क्षमताको मकैको नयाँ प्रजाति ३ वर्षमै बनाएको छ।

५. रोबोटिक हार्वेस्टिङ र श्रमिक अभावको समाधान

भारत र नेपालमा खेती गर्ने जनशक्ति शहर पस्दैछ। एआई रोबोटले यो समस्या हल गर्छ। स्मल रोबोट कम्पनीका रोबोटले २४ घण्टा खेतमा काम गर्छन्, झार उखेल्छन्, फल टिप्छन्। फलफूल टिप्ने रोबोटले क्यामेराले फल पाक्यो कि पाकेन भनेर रंगबाट छुट्याउँछ र बिस्तारै टिप्छ, मानिसले जस्तै। यसले श्रम लागत ६० प्रतिशत घटाउँछ र फोहोर पनि घटाउँछ।

६. आपूर्ति श्रृंखला र मूल्य भविष्यवाणी - किसानले ठगिनु पर्दैन

आज किसानले बजार मूल्य थाहा नपाएर सस्तोमा बेच्नुपर्छ। एआईले स्याटेलाइटबाट देशभर कति बाली उत्पादन भयो भनेर गणना गर्छ, मण्डीको मूल्य, मौसम र माग जोडेर ३ महिना पछिको मूल्य भविष्यवाणी गर्छ। भारतको इ-नाम प्लेटफर्ममा एआईले किसानलाई भन्छ - अहिले आलु नबेच्नुस्, २० दिन पछि मूल्य २५ प्रतिशत बढ्दैछ। यसले बिचौलियाको अन्त्य गर्छ।

७. माटोको स्वास्थ्यको डीएनए परीक्षण

एआईले अब माटोको पनि डीएनए परीक्षण गर्छ। माटोमा कति ब्याक्टेरिया, फंगस छन् भनेर मेटाजिनोमिक सिक्वेन्सिङ गरेर एआईले बताउँछ कि यो माटोमा कुन बाली राम्रो हुन्छ ? यसलाई स्वाइल इन्टेलीजेन्स भनिन्छ। यसले रासायनिक मलको प्रयोग घटाएर जैविक खेतीलाई बढावा दिन्छ।

निचोड

कृषिमा एआईको क्रान्ति भनेको ट्रयाक्टरमा जीपीएस हाल्ने मात्र होइन, यो खेतीलाई पूर्ण रूपमा डेटा विज्ञान बनाउने प्रक्रिया हो। एआईले कुन बीउ लगाउने, कति पानी दिने, कहिले रोग लाग्छ, कहिले बेच्ने सबै बताइदिने भएपछि कृषि परम्परागत पेशा होइन, उच्च प्रविधिको उद्योग बन्छ। यही कारणले मस्कले भनेको २ वर्षभित्र हरेक क्षेत्रमा एआईले मानिसलाई उछिन्ने कुराको सबैभन्दा ठूलो प्रमाण कृषि नै हुनेछ, किनकि यहाँ उत्पादन ४० प्रतिशत बढाउने र पानी ९५ प्रतिशत बचाउने कुरा मानिसले कहिल्यै गर्न सक्दैन, एआईले यो काम सजिलै गर्छ।

मस्कले भनेको २ वर्षभित्र हरेक क्षेत्रमा एआईले मानिसलाई उछिन्ने कुराको सबैभन्दा ठूलो प्रमाण कृषि नै हुनेछ, किनकि यहाँ उत्पादन ४० प्रतिशत बढाउने र पानी ९५ प्रतिशत बचाउने कुरा मानिसले कहिल्यै गर्न सक्दैन, एआईले यो काम सजिलै गर्छ।

घ. कला, साहित्य, संगीत र मनोरञ्जन:

मानिसले सोच्छ, सिर्जनशीलता मानिसको मात्र विशेषता हो। यो भ्रम तोडिइसकेको छ। एआईले चित्र बनाउँछ, कविता लेख्छ, संगीत रचना गर्छ र फिल्मको स्क्रिप्ट लेख्छ। सन् २०२८ सम्ममा हलिउड फिल्मको पहिलो ड्राफ्ट एआईले लेख्नेछ, मानिसले त्यसलाई परिमार्जन मात्र गर्नेछ। हरेक व्यक्तिका लागि व्यक्तिगत संगीत, व्यक्तिगत उपन्यास तयार हुनेछन्। तपाईंलाई कस्तो कथा मन पर्छ, त्यही अनुसारको फिल्म एआईले तत्काल बनाएर देखाइदिनेछ। यसले कला क्षेत्रलाई समाप्त पार्ने होइन, बरु हरेक मानिसलाई कलाकार बनाउने छ।

सन् २०२८ सम्ममा हलिउड फिल्मको पहिलो ड्राफ्ट एआईले लेख्नेछ, मानिसले त्यसलाई परिमार्जन मात्र गर्नेछ। हरेक व्यक्तिका लागि व्यक्तिगत संगीत, व्यक्तिगत उपन्यास तयार हुनेछन्।

ङ. वित्त, व्यापार र अर्थतन्त्र:

शेयर बजार, बैंकिङ, बीमा सबै डेटा र सम्भावनाको खेल हो। एआईले मानव व्यापारीलाई अहिले नै पछि पारिसकेको छ। उच्च-आवृत्ति ट्रेडिङमा एआईको निर्णय मानिसले बुझ्न पनि सक्दैन। बैंकले ऋण दिने निर्णय, बीमा कम्पनीले जोखिम मूल्यांकन गर्ने काम एआईले बढी निष्पक्ष रूपमा गर्छ। सन् २०२८ सम्ममा विश्वका अधिकांश कम्पनीका सीईओको मुख्य सल्लाहकार एआई नै हुनेछ। साना व्यवसायले पनि ठूला कम्पनी सरहको बजार विश्लेषण एआईबाट पाउनेछन्।

च. यातायात र निर्माण क्षेत्र:

एलन मस्क स्वयं टेस्लाको सेल्फ-ड्राइभिङ प्रविधिमा काम गरिरहेका छन्। आगामी दुई वर्षमा पूर्ण स्वचालित सवारी साधन सामान्य बन्नेछन्। यसले दुर्घटना ९० प्रतिशतले घटाउनेछ, किनकि ९४ प्रतिशत दुर्घटना मानवीय त्रुटिका कारण हुन्छन्। निर्माण क्षेत्रमा एआई रोबोटले २४ घण्टा काम गरेर घर बनाउने छन्, लागत घट्नेछ र कामदारको ज्यान जोखिममा पर्ने छैन। ३डी प्रिन्टिङ र एआई डिजाइन मिलेर हामीले कल्पना नगरेको संरचना बनाउने छन्।

आगामी दुई वर्षमा पूर्ण स्वचालित सवारी साधन सामान्य बन्नेछन्। यसले दुर्घटना ९० प्रतिशतले घटाउनेछ, किनकि ९४ प्रतिशत दुर्घटना मानवीय त्रुटिका कारण हुन्छन्।

छ. सैन्य, सुरक्षा र अन्तरिक्ष:

आधुनिक युद्ध ड्रोन र साइबर युद्धमा परिणत हुँदैछ। एआईले शत्रुको मिसाइल आउनु अघि नै पत्ता लगाएर प्रतिरक्षा गर्न सक्छ। साइबर सुरक्षामा एआईले सेकेन्डमा करोडौं आक्रमण रोक्न सक्छ, जुन मानिसका लागि असम्भव छ। अन्तरिक्षमा एआई सबैभन्दा महत्वपूर्ण हुनेछ। मंगलमा मानव पठाउनु अघि एआई रोबोटले त्यहाँ बस्ती बनाउनेछन्। अन्तरिक्षको विशाल डेटाबाट नयाँ ग्रह, नयाँ आकाशगंगा पत्ता लगाउने काम एआईले नै गर्नेछ।

ज. पत्रकारिता र सञ्चार:

समाचार लेख्ने, तथ्य जाँच गर्ने, भाषालाई अनुवाद गर्ने काम अहिले नै एआईले गरिरहेको छ। भविष्यमा हरेक व्यक्तिले आफ्नो रुचि अनुसारको समाचार च्यानल पाउनेछन्। गलत सूचना र फेक न्यूज पत्ता लगाउन एआई नै सबैभन्दा बलियो हतियार बन्नेछ।

खण्ड ३: ९० वर्षे गणितको समस्या - नाभिए-स्टोक्स (Navier-Stokes) र एआईको समाधान

यो नै मस्कको दाबीको सबैभन्दा बलियो प्रमाण हो। नाभिए-स्टोक्स समीकरण सन् १८२२ मा बनेको हो तर यसको कठिन प्रश्न १९३४ मा ज्याँ लरेले उठाएका थिए, त्यसैले ९० वर्ष पुरानो भनिएको हो। प्रश्न के हो भने, के पानी र हावाको गति सधैं ‘स्मूद’ रहन्छ वा कहिल्यै अनन्त गतिमा पुगेर फुट्न सक्छ? दैनिक जीवनको टर्बुलेन्स नै यसको उदाहरण हो।

मानिसले ९० वर्षसम्म यो समस्या हल गर्न सकेन। सामाजिक सञ्जालमा ओपनएआईले १०,००० एआई एजेन्टलाई एकसाथ लगाएर फरक-फरक बाटोबाट प्रमाण खोज्न लगायो भन्ने  दाबी आएको छ । क्ले इन्स्टिच्युटले यसलाई मान्यता दियो भने यो मेसिनले हल गरेको पहिलो मिलेनियम प्राइज प्रब्लम्स हुनेछ।

खण्ड ४: अब नोबेल मात्र होइन, गणितको नोबेल पनि एआईले जित्नेछ

सन् २०२४ मा दुईवटा नोबेल एआईकै कारण दिइयो। अब पालो गणितको नोबेल भनिने फिल्ड्स मेडल र एबेल पुरस्कारको हो। गुगलको अल्फाप्रुफले २०२४ को अन्तर्राष्ट्रिय गणित ओलम्पियाडका ६ मध्ये ४ प्रश्न हल गरेर रजत पदक जितिसक्यो। **** फिल्ड्स मेडल विजेता टेरेन्स ताओले आफ्नो पेपरमा एआईले सुझाएको लेमा (Lemma) प्रयोग गरिसकेका छन्। गणितमा लाखौं सम्भावना हुन्छन्, मानिस एउटा बाटो सोच्छ, एआई लाखौं बाटो एकै पटक परीक्षण गर्छ। त्यसैले आगामी २ वर्षभित्र आउने फिल्ड्स मेडलको पेपरमा सह-लेखक एआई नै हुने सम्भावना छ।[7]

खण्ड ५: मस्कको समयावधि किन सही छ?

धेरैले मस्कको दावीलाई हतारोमा गरिएको दावी भन्छन्, तर प्रविधिको विकास रैखिक (linear) होइन, घातांकीय (exponential) हुन्छ। अझै प्राविधिक भाषामा भन्ने हो भने प्रविधिको विकास जियोमेट्रिक प्रोग्रेसन (Geometric Progression) बमोजिम हुन्छ। पछिल्लो एक वर्षमा एआईमा भएको प्रगति अघिल्लो १० वर्ष बराबर छ। यसलाई इन्टेलिजेन्स विस्फोट भनिन्छ।

पहिलो, कम्प्युटिङ शक्ति। एनभिडियाका चिप र क्वान्टम कम्प्युटिङले असीमित शक्ति दिएको छ।

दोस्रो, डेटा। मानव सभ्यताको सम्पूर्ण ज्ञान एआईको प्रशिक्षण सामग्री बनिसकेको छ।

तेस्रो, लगानी। विश्वका सबै ठूला कम्पनीले एआईको विकासमा खर्बौं डलर लगाएका छन्।

सोलेले २०२१ मे मा भविष्यवाणी गर्दा च्याटजीपीटी समेत आएको थिएन। २०२२ नोभेम्बरमा च्याटजीपीटी आयो र २ महिनामै १० करोड प्रयोगकर्ता पुग्यो। त्यो घातांकीय गति नै प्रमाण हो कि १०-२० वर्षको अनुमान २ वर्षमा झर्नु अस्वाभाविक होइन।

निष्कर्ष: आतंकित बन्ने होइन, तयारीको समय

मस्कको भनाइलाई एआईले मानिसलाई विस्थापित गर्छ भनेर डरको रूपमा बुझ्नु हुँदैन। यदि यो चेतावनी हो भने अवसर पनि हो। एआईले मानिसको जागिर खोस्ने होइन, कामको परिभाषा बदल्ने हो। भारी, जोखिमपूर्ण र दोहोरिने काम एआईले गर्नेछ, मानिसले सिर्जनशील, भावनात्मक र नैतिक निर्णय लिने काम गर्नेछ। जसरी क्याल्कुलेटरले गणितज्ञलाई विस्थापित गरेन, बरु ठूला गणना गर्न सक्षम बनायो, त्यसरी नै एआईले मानिसलाई अर्को तहमा लैजाने हो। दुई वर्षभित्र हरेक क्षेत्रमा एआई अगाडि हुनु भनेको मानव इतिहासको सबैभन्दा ठूलो उपकरण हाम्रो हातमा आउनु हो। यसका लागि विद्यालयमा एआई साक्षरता, कानुनलाई एआईमैत्री बनाउने र एआईलाई मानव कल्याणमा प्रयोग गर्ने नैतिक ढाँचा अहिलेबाटै बनाउन आवश्यक छ।

सन्दर्भ स्रोत सूची -

Musk described Chollet’s timeline as ‘conservative.’ He said AI could “beat all fields by the end of next year or maybe 2028, at the latest.” र Musk responded to Chollet’s post by calling his timeline “conservative”. He wrote, “AI will beat all fields by the end of next year or maybe 2028, at the latest”.[1]

John Hopfield and Geoffrey Hinton were awarded the Nobel Prize in Physics for their formulation of brain-inspired artificial neural networks, while David Baker, Demis Hassabis and John Jumper shared the Nobel Prize in Chemistry र In 2024, the Nobel Prize in physics was awarded to John Hopfield and Geoffrey Hinton for foundational work in AI, and the Nobel Prize in chemistry went to David Baker, Demis Hassabis, and John Jumper for using AI to solve the protein-folding problem, a 50-year grand challenge[2]

Google unit DeepMind’s AI tool, called Graph Networks for Materials Exploration (GNoME), helped create 2.2 million crystals, of which 380,000 are stable materials[3]

A-Lab was able to perform 355 experiments over 17 days and successfully synthesized 41 out of 58 proposed र Over 17 days of independent operation, A-Lab successfully produced 41 new compounds out of an attempted 58[4]

Expanded the public AlphaFold database from roughly one million predicted structures to more than 200 million [5]

In 79 AD, Vesuvius buried Herculaneum under a surge... entire library was carbonised — hundreds of papyrus scrolls turned into blocks of charcoal र The breakthrough comes from the Vesuvius Challenge, an international research effort to digitally read the scrolls[6]

 

DeepMind developed AlphaProof (for algebra/number theory/combinatorics) which together achieved a silver-medal level on IMO 2024 problems (solving 4 out of 6, earning 28 points)[7]