सन् २०२२ को अन्त्यतिर च्याटजिपिटी सार्वजनिक भएपछि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एकाएक हाम्रो दैनिक जीवनमा प्रवेश गरेको थियो। तर, यसभन्दा धेरै गहिरो प्रभाव पार्ने अर्काे किसिमको एआई भने शान्त रूपमा क्रमशः हाम्रो संसारमा प्रवेश गरिरहेको छ, त्यो हो -भौतिक एआई। वास्तविक संसारका भौतिक सम्पत्तिमा एआईको प्रयोग हाल विकसित हुँदै गएको ‘स्वायत्ततामा आधारित अर्थतन्त्र’ को केन्द्रमा छ।

यो क्रान्ति अत्यन्तै महत्त्वपूर्ण छ। विश्वव्यापी आपूर्ति शृंखला, ऊर्जा प्रणाली र अत्यावश्यक पूर्वाधार अहिले अभूतपूर्व दबाबमा छन्। जसका कारण अभाव, विद्युत् अवरोध, ढिलाइ र जीवनयापन खर्चमा वृद्धि भइरहेको छ। त्यसमा पनि यी चुनौती समाधान गर्न पर्याप्त दक्ष जनशक्ति उपलब्ध छैनन्, जसले सञ्चालन जोखिमलाई झन् बढाइरहेको छ।

यो सन्दर्भमा समाधान भनेको छरिएर रहेका सम्पत्ति  र प्रणालीबिच वास्तविक समयको सूचना पहुँचमा रहेका बाधा–अवरोध हटाएर दशकौंदेखि मेसिनभित्र थुनिएर बसेको ऐतिहासिक ज्ञानसँग जोड्नु हो। यही गहिरो ऐतिहासिक सन्दर्भमा जोडिएर  समृद्ध गरिएको वास्तविक समयका तथ्यांकसँग सहज एकीकरण गरेर विकास गरिएको भौतिक एआईले वास्तविक सम्भावना उजागर गरेको छ। यिनै ठोस आधारमा संगठनहरूले सूचनालाई यस्तो ढंगले संयोजन गर्न सक्छन्, जसले व्यावसायिक नतिजा सुधार्छ, सुरक्षामा वृद्धि गर्छ र दक्ष जनशक्तिको अभाव कम गर्न मद्दत गर्छ।

यसका संकेतहरू अहिले नै देखिन थालेका छन्। उदाहरणका लागि तेल प्रशोधन केन्द्रहरूमा उन्नत एल्गोरिदमहरूले दर्जनौं परस्पर जडित इकाइहरूमा इन्धन मिश्रण, प्रशोधन तापक्रम र प्रवाह दर निरन्तर समायोजन गर्छन्। हरेक सेकेन्ड हजारौं सूचकांकको विश्लेषण गर्दै सञ्चालनको अधिकतम दक्षता निकालिन्छ। संयन्त्र सञ्चालकहरूले सुरक्षा वा गुणस्तरमा सम्झौता नगरी उत्पादन बढाउने निर्णय लिन सक्छन्। यसले अभूतपूर्व उत्पादकत्वको ढोका खोलिदिन्छ।

भौतिक एआईकै कारण अग्नि सुरक्षा प्रणालीले ताप, धुवाँ, ग्यास, पानी र अन्य सेन्सरबाट आउने तथ्यांकलाई निरन्तर व्याख्या गर्दै असामान्य अवस्थाको पहिचान गर्छ, जसले मानिस र सम्पत्तिको सुरक्षाका लागि प्रारम्भिक चेतावनी दिन्छ।

मानव आँखाले देख्न नसक्ने गरी दहन सुरु हुनुअघि नै देखापर्ने सूक्ष्म कण पत्ता लागेपछि प्रणालीले डिजिटल एल्गोरिदमअनुसार प्रारम्भिक चरणको विद्युतीय आगलागीको संकेत ठम्याउन सक्छ र तुरुन्तै दमकल विभाग तथा भवन सुरक्षालाई जानकारी गराउन सक्छ।

भौतिक एआईले कामदारहरूको क्षमता अभिवृद्धि गर्न पनि सहयोग पु¥याउन सक्छ। उदाहरणका लागि एआईमा आधारित मर्मत प्रणालीले भर्खरै नियुक्त भएको प्राविधिकलाई बिग्रिएको भट्टी मर्मत गर्ने सूक्ष्म चरणहरूमा मार्गदर्शन गर्न सक्छ, हातमा समात्ने उपकरणको पर्दामा वास्तविक समयको परीक्षण नतिजा, टिपोटसहितका चित्र र अनुकूल निर्देशन देखाउन सक्छ। यो प्रणालीले प्राविधिकको गति र प्रगति पनि निगरानी गर्न सक्छ, निर्देशन परिमार्जन गर्दै सम्भावित गल्ती अघि नै अनुमान गरेर सुरुदेखि अन्त्यसम्म सहयोगी मार्गदर्शन दिन सक्छ।

परम्परागत स्वचालनभन्दा फरक हिसाबले भौतिक एआईले निरन्तर सुधार प्रदान गर्न सक्छ। प्रणाली चलिरहँदा परीक्षण उपकरणहरूले यसका विभिन्न अंकको व्यवहार हेर्छन्। एआई मोडेलले ती तथ्यांक विश्लेषण गरी आफूले सिकेको कुरा प्रयोग गरेर प्रणाली अनुकूलनको योजना बनाउँछ। त्यसपछि मानव स्वीकृतिसहित प्रणालीले उक्त योजना कार्यान्वयन गर्दै निरन्तर उन्नतिको चक्र अघि बढाउँछ।

निश्चय नै यस्तो क्षमतासँगै उच्च जटिलता पनि आउँछ। भौतिक एआई ‘प्लग–एन्ड–प्ले’ होइन। यसले प्रयोग गर्ने तथ्यांक प्रायः स्वामित्वमा आधारित हुन्छ र सम्पूर्ण सञ्चालन प्रक्रिया बुझ्नेहरूका लागि मात्र उपयोगी हुन्छ। साथै, गल्तीको मूल्य पनि अत्यन्तै ठुलो हुन सक्छ। कुनै कलेजमा अध्ययनरत विद्यार्थीले निबन्धमा च्याटबोटले बनाएको गलत उत्तरलाई सही विश्लेषणझैं प्रस्तुत गर्‍यो भने लाजमर्दाे हुन सक्छ र ग्रेड घट्न सक्छ। यो गम्भीर भए पनि सुधार्न सकिने कुरा हो। तर रासायनिक कारखानामा प्रवाह–दरसम्बन्धी तथ्यांकको गलत व्याख्याले लाखौंको नोक्सानी वा त्रुटिका कारण विनाशकारी दुर्घटना भएर कैयन्को ज्यानसमेत जान सक्छ।

यस्ता कठिन चुनौतीहरूले कडा मोडेलिङ र प्रमाणीकरण माग गर्छन्। प्रस्ट छ,  नतिजा सुनिश्चित हुनैपर्छ। उपभोक्ता च्याटबोटजस्तो होइन। यी प्रणालीले हरेकपटक सही काम गर्नुपर्छ। एआई इन्जिनियरहरू भनेको नतिजा प्राप्त गर्न प्रायः ‘सिक्स नाइन्स’ अर्थात् ९९.९९९९ प्रतिशत सुनिश्चितताको कुरा गर्छन्। औद्योगिक प्रयोगमा त्यो त न्यूनतम स्तर हो, उच्चतम लक्ष्य होइन।

यसै कारण कामदारहरू हटाइने डर अतिरञ्जित मात्र होइन, औद्योगिक स्वायत्तताले के चाहन्छ भन्ने कुराको गलत बुझाइ पनि हो। भौतिक एआईले मानव विवेकको स्थान लिँदैन, बरु त्यसैमा निर्भर हुन्छ। माथिका प्रत्येक उदाहरणमा प्रशोधन केन्द्र, कार्यालय भवन वा कारखानाका कामदार, उत्तम नतिजाका लागि अपरिहार्य तत्त्व भनेकै मानिस हुन्। कामदारको विशेष ज्ञान, सन्दर्भगत बुझाइ र निर्णयले नै प्रक्रिया पूरा गर्छ। एआईले संयोजन, विश्लेषण, पूर्वानुमान र सिफारिस गर्न सक्छ, तर अर्थ, दिशा र उत्तरदायित्व भने मानव विशेषज्ञताले दिन्छ।

आज हरेक उद्योगमा विश्व मानिसका लागि र मानिससँग मिलेर अझ राम्रोसँग काम गर्ने गरी पुनः संरचित हुँदै छ। भौतिक एआई अहिले नै यहाँ छ र विश्व अर्थतन्त्रमा झन् गहिरोसँग समाहित हुँदै गएको छ। डिजाइनकै कारण धेरै मानिसले यसलाई सजिलै महसुस नगर्न सक्छन् किनकि यहाँ तुरुन्तै उत्तर दिने च्याटबोट हुँदैन। बरु, भौतिक एआई औद्योगिक श्रमिकसँग साझेदारी गर्दै चुपचाप अझ दक्ष, सुरक्षित र बुद्धिमान् संसार निर्माण गर्न  विकसित हुँदै जानेछ।

(टाइम म्यागजिनबाट)

- कपुर हनीवेलका अध्यक्ष तथा प्रमुख कार्यकारी अधिकृत हुन्।