इंसानी दिमाग और मशीन की जंग: सही और सटीक फैसले लेने में AI से आज भी आगे इंसान

इंसान फैसले लेने के लिए मानसिक शॉर्टकट यानी हेयुरिस्टिक्स का इस्तेमाल करता है।
AI (Artificial Intelligence) ने पहले इन्हीं शॉर्टकट की नकल की, फिर आंकड़ों की तरफ मुड़ा।
अब AI भी अपने तरीके से पैटर्न बनाता है, जो हेयुरिस्टिक्स जैसा ही है।
असली खतरा तब है जब पुराने पैटर्न नई स्थिति में काम न करें।
विशेषज्ञों का कहना है कि इंसान अभी भी इस मामले में AI से आगे है।

जब आप कोई फैसला लेते हैं, तो अक्सर पूरा हिसाब-किताब नहीं लगाते तब दिमाग एक शॉर्टकट लेता है। इसी को हेयुरिस्टिक्स (Heuristics) कहते हैं।

यह वो तरीका है जिससे इंसान तेजी से और बिना ज्यादा सोचे जवाब तक पहुंचता है। जिसे हम "अंतर्ज्ञान" या "छठी इंद्री" कहते हैं, असल में वो यही हेयुरिस्टिक्स होती हैं। अनुभव से सीखी बातें दिमाग में दब जाती हैं और जरूरत पर फौरन बाहर आती हैं।

यह शॉर्टकट अक्सर सही काम करता है। लेकिन हमेशा नहीं। जब हालात नए हों या अनजान हों, तो यही शॉर्टकट गलती कराता है। तेजी में जो मिला वह गहराई में नहीं गया।

AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) ने शुरुआत इंसान के इन्हीं मानसिक शॉर्टकट की नकल से की थी। फिर वह आंकड़ों और सांख्यिकी (Statistics) की तरफ मुड़ा। बड़े डेटासेट से पैटर्न ढूंढना AI की ताकत बन गई। लेकिन दिलचस्प बात यह है कि अब AI भी अपने तरह के पैटर्न बना लेता है।

ये पैटर्न हेयुरिस्टिक्स जैसे ही काम करते हैं, बस कम दिखते हैं। ChatGPT जैसे टूल्स मरीज को डॉक्टर के पास जाने से पहले ही कई संभावित बीमारियां सुझा देते हैं। ये संभावनाएं आंकड़ों पर आधारित होती हैं, पर असल संदर्भ से कटी होती हैं।

अमेरिकी विशेषज्ञ डॉक्टर श्रीधर पोटारज़ु और हार्वर्ड बिजनेस स्कूल की करिन इज़ाबेल नूप ने इस पर गहरा विश्लेषण किया है। उन्होंने ग्लूकोमा (Glaucoma, आंख की एक गंभीर बीमारी) के इलाज का उदाहरण दिया।

पहले डॉक्टर अपने अनुभव और आंखों की जांच से फैसला लेते थे। फिर OCT (Optical Coherence Tomography, आंखों की उन्नत जांच तकनीक) और कम्प्यूटर जांच आई। इससे आंकड़े तो बेहतर हुए, लेकिन डॉक्टर ने फैसला लेना नहीं छोड़ा।

डॉक्टर आंकड़े देखता है, फिर उन्हें अपने अनुभव की कसौटी पर परखता है। दो मरीजों की रिपोर्ट एक जैसी हो सकती है, लेकिन इलाज अलग हो सकता है। उम्र, जीवनशैली और बाकी कारक डॉक्टर के दिमाग में होते हैं। आंकड़े नीचे हैं, अनुभव ऊपर है। दोनों मिलकर फैसला बनाते हैं।

यही बात दफ्तरों और कारोबार में भी होती है। मान लीजिए किसी कंपनी का मैनेजर नया सॉफ्टवेयर खरीदने का फैसला कर रहा है। AI का विश्लेषण कहता है कि फायदा होगा।

आंकड़े भी ठीक हैं। लेकिन अनुभवी कर्मचारी जानता है कि टीमों के बीच तालमेल मुश्किल है। पुराने वेंडर भरोसेमंद नहीं रहे। बदलाव का विरोध होगा। ये सब बातें किसी स्प्रेडशीट में नहीं होतीं। डेटा बताता है क्या होना चाहिए। अनुभव बताता है क्या असल में होता है। दोनों के बिना फैसला अधूरा है।

इंसान और AI दोनों की अपनी-अपनी सीमाएं हैं। AI बड़े डेटा में छिपे पैटर्न ढूंढता है जो इंसान नहीं देख पाता। लेकिन जब हालात नए हों, तो AI अटक जाता है। इंसान धीमा है, पर वो सवाल पूछ सकता है। वो मान सकता है कि पुराना तरीका अब काम नहीं करेगा।

डॉक्टर पोटारज़ु और नूप के मुताबिक असली फर्क यह नहीं है कि कौन ज्यादा आंकड़े जानता है। असली फर्क यह है कि कौन पहचान सकता है कि उसके पुराने पैटर्न फेल हो रहे हैं। फिलहाल इस मामले में इंसान का दिमाग आगे है।

AI अब "एडेप्टिव लर्निंग" (Adaptive Learning, नई जानकारी के हिसाब से खुद को ढालना) में भी आगे बढ़ रहा है। यानी वो अब ट्रेनिंग के बाद भी नई बातें सीख सकता है। इससे इंसान और मशीन के बीच की खाई धीरे-धीरे कम हो सकती है।

लेकिन विशेषज्ञों का यह भी कहना है कि भविष्य में इंसान की भूमिका बदलेगी। शायद इंसान का काम पैटर्न के अंदर फैसले लेना नहीं, बल्कि यह पहचानना होगा कि पैटर्न कब टूट रहा है। AI इस्तेमाल करना जरूरी है। लेकिन उससे भी जरूरी है उसे समझदारी से इस्तेमाल करना और उससे आगे सोचते रहना।

AI आज हर क्षेत्र में फैसले लेने की प्रक्रिया में घुस रहा है, चाहे वो स्वास्थ्य हो, शिक्षा हो, वित्त हो या सरकारी नीतियां। भारत में भी डिजिटल इंडिया और AI अपनाने की रफ्तार तेज है।

ऐसे में यह समझना जरूरी है कि AI के आंकड़े और इंसान का अनुभव, दोनों के बिना फैसला कहीं न कहीं अधूरा है। जब पैटर्न फेल होते हैं, तो सिर्फ डेटा पर भरोसा करना खतरनाक हो सकता है। यह खबर नागरिकों, नीति निर्माताओं और तकनीकी पेशेवरों को याद दिलाती है कि AI एक औजार है, इंसान की जगह नहीं।

भारतीय संविधान की मूल भावना, यानी मानवीय गरिमा और विवेकशील निर्णय-प्रक्रिया, तब ही बचेगी जब हम AI का उपयोग सूझबूझ से करें। यह विश्लेषण सामाजिक और नैतिक जिम्मेदारी की याद भी दिलाता है।

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