विश्वमा कृत्रिम बौद्धिकता (आर्टिफिसिएल इन्टेलिजेन्स–एआई) प्रयोग दिनानुदिन बढ्दै गइरहेको छ ।  प्रविधिको विकाससँगै यसमा दिनप्रतिदिन विकसित रुपमा एआई प्रविधिहरू देखा पर्न थालेका छन् ।   विकसित मुलुकहरू यसको अनुसन्धान गर्दै कसले चाँडै विकास गर्ने भन्नेमा लागेका छन् । 

मानिसको दिमागमा चिप राख्नेदेखि लिएर एआईको प्रयोग लडाइँको क्षेत्रमा समेत भइरहेको अवस्था छ ।  एआईको क्षेत्रमा विदेशीमात्रै होइन लामो समय काम गरिरहेका नेपालीहरू पनि छन् ।  त्यसमध्ये बेलायतमा पढेर दुई दशकबढी काम गरी नेपाल फर्किर्एका व्यक्ति हुन् डा. सुरेश मानन्धर । 

मानन्धर हाल चित्लाङमा रहेको मदन भण्डारी विश्वविद्यालयमा एआई विषय प्राध्यापन गराउँछन् ।  नेपाली भाषामा एआई विकास र अनुसन्धानमा लागेका मानन्धरसँग यसको वर्तमान अवस्था, प्रयोग र भविष्यको विषयमा बाह्रखरीका पत्रकार कमल धितालले गरेको कुराकानीको सम्पादित अंश :

–एआई भनेको के हो ? यसलाई साधारण भाषामा कसरी बुझ्ने ?

एआईलाई एकदमै सजिलो तरिकाले बुझ्नको लागि हामीले कसरी सोचुपर्छ भने पहिला मानिसले गर्ने काम थियो ।  त्यो कम्प्युटरले गर्न सक्छ भने त्यसलाई साधारण भाषामा एआई भन्छौं ।  ड्राइभरबिना गाडी चल्ने, रोबोटले बिनारिमोट कन्ट्रोल आफैँ काम गर्ने । च्याट जीपीटी त हामी धेरैले सुनेकै छौँ । 

उसलाई केही निर्देशन दिँदा त्यसलाई फलो गरेर त्यसको आधारमा जवाफ दिने देख्नुभएको होला । यो सबै कुराहरू एआईका उदाहरणहरू हुन् । साधारणतया पहिला–पहिलाका सिस्टमहरू हामीले बनाएका हुन्थ्यौं ।  ती सिस्टमहरू एआईमा आधारित हुँदैन थियो । पुराना सफ्टवेरहरूमा केही कोड लेखेर त्यसमा केही नियमहरू लगाएर सिस्टमले काम गर्थ्यो । 

अब भने त्यस्ता सिस्टममा नियम नदिइकन एआईले आफैँ वा निर्देशनको आधारमा नियम बनाएर काम गर्ने प्रणालीलाई एआई भन्न सक्छौँ । 

म सन् १९८५ मा बेलायतमा मास्र्टर्स गर्न गएँ । सन् १९९४ मा पढाइ सकेपछि मैले त्यही लाइन पूर्ण रुपमा लागेँ । उक्त समयमा आर्टिफिसिएल इन्टेलिजेन्स (एआई) मा काम गर्ने विज्ञहरूलाई यति छिटो विकास होला भनेर कसेले पनि कल्पना गरेको थिएन होला । 

सोचेभन्दा धेरै छिटो एआईको व्यापक प्रयोग र अनुसन्धान भइरहेको छ ।  यसको मुख्य कारण ग्र्राफिक्स प्रोसेसिङ युनिट (जीपीयू) हो । जीपीयू इन्फास्ट्रक्चर, लार्ज डेटा सेटलगायतका कारणले यति चाँडै विकास भएको हो । 

ठूला–ठूला डेटा ट्रेन गरेर काम गर्न सकेका कारण पनि एआई यति चाँडो विकास भएको हो । 

–सन् १९९४ मा तपाइँले पढाइ सक्दा कम्प्युटरको प्रयोग निकै कम हुन्थ्यो । नेपालमा सीमित व्यक्तिले मात्रै प्रयोग गर्न सक्ने अवस्था थियो । यस्तो अवस्थामा एआईतर्फ कसरी आकर्षित हुनुभयो ? 

त्यस अवस्थामा कम्प्युटरको प्रयोग निकै सीमित थियो । उक्त बेला कम्प्युटरमा डेटा सेट गर्‍यो भने त्यसको रिजल्ट आउन धेरै समय लाग्थ्यो ।  एकदमै ढिला हुने अवस्था थियो । अनुसन्धान निकै ढिला भइरहेको भान हुन्थ्यो । जीपीयू आएपछि मात्रै यति चाँडो विकास र अनुसन्धान भएको हो । डीप लर्निङ आउनु अघि धेरै अनुसन्धान भएको छ । 

पहिलाको अल्गोरिदम निकै ढिला हुने थियो । जीपीयू नचाहिने तर, त्यो नभएका कारण निकै ढिला हुने अवस्था थियो । 

–केही समयअघि ललितपुरका सडकमा स्मार्ट ट्राफिक लाइटको प्रयोग भएको थियो । यो स्मार्ट र एआईमा कत्तिको फरक छ ? 

यो स्मार्ट केलाई भन्छ भन्ने मैले बुझिनँ । तर, एआई क्यामेरा भनेको चाहिँ साधारणतया त्यस वस्तु वा मानिस छ्ट्याउन सक्ने हुन्छ । यो सवारी हो ।  यो मानिस, यो मोटरसाइकल हो भन्ने कुरा स्वचालित रुपमा छुट्याउन सक्ने प्रविधि भनेको एआई हो । 

यस्ता प्रविधिले सुरुमा यसलाई पहिचान गर्न सक्छ । दोस्रोमा त्यसलाई पच्छ्याउन सक्छौँ ।  क्यामेराले एक ठाउँमा रेकग्नाइज गरेपछि अर्कोमा ठाउँमा पुग्दा पनि त्यसले पछ्याउन सक्छ । यस्ता प्रविधिले आज दिनभरमा यति गाडी, मोटरसाइकल, साइकल, मानिस यताबाट यता गयो भन्ने छुट्याउन सक्छ । 

–तपाइँले भन्नुभएअनुसार यसले आफैँ सोच्न सक्ने भनेको हो ? 

आफैँ सोच्न सक्ने भन्ने यो निकै गाह्रो विषय हो । यो एउटा ‘फिलोसोफिकल टपिक’ पनि हो ।  अहिलेको एआई सिस्टमले आफैँ सोच्छ भनेर भनेका कुराहरू छलफलको विषय छन् । 

च्याट जीपीटी जस्ता सिस्टमहरूले आफैँ सोच्छन् भन्ने छ । यी कुराहरू प्रश्नवाचक कुराहरू हुन् । साधारणतया ट्राफिकको सेटिङमा यो मान्छे, यो गाडी हो भनेर रेकग्नाइज गरेको भए ट्र्याक गर्न सक्यो । त्यसको आधारमा निर्णय लिनको लागि चाहिने रणनीति छ त्यो निकाल्ने भयो । 

–केही समयअघि च्याट जीपीटी र डिपसिकको लडाइँ सतहमा देखियो । डिपसिक हेर्दा उसले सोचेर जवाफ दिएको भन्दै धेरै डिबेटहरू भए । कृत्रिम रुपमा सोचेर जवाफ दिएको जस्तो देखियो नि !

त्यसलाई सोचेको जस्तो पनि भन्न मिल्छ । त्यसलाई कसरी अर्थ दिने भन्ने कुरा पनि हो । त्यो ‘अल्गोरिदमिक’ तरिकाले काम गरेको भयो ।  केही प्रश्न सोधे त्यो प्रश्नको एउटै मात्रै जवाफ त हुँदैन । च्याट जीपीटी, डिपसिकजस्ता सिस्टमहरूले प्रश्नकर्ताको आधारमा उपयुक्त जवाफ जुन हो त्यही दिन्छ भन्ने हामीले सोच्छौँ । तर, त्यसको उत्तर एउटै मात्र त हुँदैन । 

सोधेको प्रश्नको अन्य पनि सम्भावित उत्तरहरू हुन्छन् । रिजनिङ मोडलहरूमा टप १० उत्तरहरू निकालेर त्यसको विश्लेषण गरेर कुन बढी उपयुक्त छ । सोही आधारमा उत्तर छानेर दिऊँ भन्ने मोडलमा काम गर्छ । 

–विश्वमा अहिले एआई कुन अवस्थामा छ ? 

अहिलेको अवस्थामा भनेको भाषा बुझेको अवस्था छ भनेर हामीले मान्न सक्छौँ । साथै एआईले ‘भिजुअल रेकग्नाइज’ गर्न सकेको छ भनेर मान्न सक्छौँ ।  यो गाडी, यो मान्छे हो भनेर ‘रेकग्नाइज’ गरेको छ ।  ‘ल्याङग्वेज’ र ‘भिजन’को ‘कम्बिनेसन’मा केही निर्देशन दिएर काठमाडौंको चित्र निकाल भनेर दियौँ भने आफैँ चित्र निकाल्छ । 

‘ल्याङग्वेज’बाट ‘भिजन’मा जाने र ‘भिजन’बाट ‘ल्याङग्वेज’मा जाने त्यस्ता कामहरू पनि ‘एआई सिस्टम’ले गर्न सक्छ । अहिलेको अवस्था लगभग त्यही छ ।  अहिले धेरै रिसर्च भइरहेको भनेको ‘रिजनिङ सिस्टम’ भन्छौँ । त्यसमा एआईले प्रश्नअनुसार तुरुन्तै उत्तर नदिइकन धेरै सम्भावित उत्तरहरूलाई विश्लेषण गरेर त्यसमध्ये उपयुक्त उत्तर छानेर दिनेछ । 

अर्को भनेको ‘स्मल ल्याङ्ग्वेज मोडल’ हो । अहिलेको च्याट जीपीटीलगायतका टुलहरूमा अर्बौँ अर्बको प्यारामिटर, न्यूरोनहरू हुन्छ ।  त्यसलाई सञ्चालन गर्न निकै ठूलो कम्प्युटर र जीपीयू आवश्यक हुन्छ । यसलाई कसरी सानो पार्ने ? निकै ठूलो स्केलभन्दा सानो ल्याङ्ग्वेज मोडल बनाउन सक्छौँ कि सक्दौनौँ ? भन्ने कुराहरूमा धेरै रिसर्च भइरहेको छ । 

यसमा सानो उदाहरण कमिलालाई लिऊँ । कमिलाको दिमाग निकै सानो भए पनि बुद्धिमान हुन्छ । त्यो कसरी सम्भव भयो त ? निकै सानो ब्रेन त्यति बुद्धिमान कसरी भयो ? त्यसको उत्तर अझै पनि हामीलाई थाहा छैन । 

–केही समयअघि अमेरिकामा लेखकहरूले एआई विरुद्ध आन्दोलन गरेका थिए । भविष्यमा एआईले जागिर खोस्ने कुन–कुन वर्ग हुन्छ ?

यो सबैजनाको लागि निकै चासोको विषय हो । यसलाई हामीले विभिन्न तरिकाले हेर्न सक्छौँ । सुरुमा हामीले कुनै पनि वस्तुको घरेलु उत्पादन गर्‍यौँ ।  त्यसपछि औद्योगिक क्रान्ति आयो । सबै मेसिनमा सिफ्ट भयो । त्यसमा घरेलु कामदारको जागिर गयो । मेसिन चलाउन नजान्नेको त जागिर गयो नि ! 

त्यसकारण एआईसँग फेमिलियर नहुने धेरैको जागिर जान्छ ।  उदाहरणको लागि भन्नुपर्दा अहिले फिल्म क्षेत्रमा धेरैको जागिर जान्छ ।  फिल्म इन्ड्रस्ट्रीमा एआईको प्रयोग धेरै हुने गरेको छ ।  पहिला एक सय जनाको काम अहिले १० जनाले गर्न सक्छन् । १० जनाले एआई टुल प्रयोग गरेर गर्न सक्छ । 

यससँगै अब विस्तार एआई टिचर, एआई डक्टरलगायतको ट्रेन्ड आइरहेको छ ।  ड्राइभरलेस कार, ग्राफिक्स डिजाइनलगायतमा यसको ट्रेन्ड आइरहेको छ ।  यसैगरी न्याचुरल ल्याग्वेज प्रोसेसिङ र भिजनको प्रयोग हुन्छ त्यहाँ एआईको प्रयोग बढ्दै जानेछ । 

अर्को भनेको जुन प्रकारले सफ्टवेर इन्डस्ट्री चलिरहेको छ ।  हालका सबै सफ्टवेर आउँदो एक दुई वर्षमा एआई इनेबल हुनैपर्छ ।  अहिले चलिरहेको सफ्टवेर १.० हो भने आउँदो २.० हुन्छ ।  २.० भनेको पूर्ण रुपमा एआई प्रयोग भएको हुनेछ । एआई एजेन्ट, एआई डिसिजन मेकिङ कम्पोनेनेन्टले १० जनाको काम एक जनाले गर्न सक्छ । 

–भनेपछि हामी पत्रकारले पनि अब विकल्प खोजे हुन्छ ?

एकप्रकारले हो पनि । च्याटजीपीटीजस्ता टुलहरूले पाँच जनाको काम एक जनाले गर्न सक्छ । त्यसको मतलब चार जनाको जागिर त गयो नि ! हामी विस्तारै यही अवस्थामा पुग्दै जानेछौँ र नयाँ–नयाँ किसिमको जबहरू पनि क्रियट हुँदै जान्छ होला । 

–च्याट जीपीटीलगायतका टुलहरूलाई हामीले दिएको निर्देशनपछि आफ्नै किसिमले पनि तथ्यांक राखिदिएको हुन्छ । यसलाई हामीले अहिले विश्वास गर्न नसक्ने अवस्था हो ?

हो एकदमै । यसलाई दिग्भ्रमित भएको भनिन्छ । पछिल्ला ३–४ वर्षदेखि अल्मल्याउनु अहिलेको समयमा एकदमै महत्वपूर्ण टपिक हो ।  यसमा धेरै रिसर्च भइसकेको छ । धेरै प्रोग्रेस पनि भइसकेको छ ।  यसलाई शतप्रतिशत कन्ट्रोल गर्न सम्भव छैन । विस्तारै यसलाई सुधार हुँदै गइरहेको छ । 

आजभन्दा भोलि उन्नत हुँदै गइरहेको छ । यसमा विस्तारै प्रगति देख्नेछौँ ।  एआईले सम्भावित उत्तर दिने टाइपको मोडल भएका कारण शतप्रतिशत नै यही हो भन्ने किसिमले उत्तर दिन सक्दैन ।  हामीले सिस्टम नै त्यही किसिमले डिजाइन गरेको कारणले सुधार गर्न न सकियो तर, पूर्ण रुपमा यही हो भनेर उत्तर पाउन सकिँदैन । 

–हामी नेपालमै बसेर विगतका १०/१५ वर्षमा यति धेरै प्रविधिको विकासक्रम देख्यौँ । एआई भविष्यमा कहाँसम्म जान सक्छ ?

एआईको प्रगति यस्तो किसिमले भइरहेको छ । एआईको ‘सर्टेन प्याटर्न’ यस्तो छ कि त्यो ‘प्याटर्न ल्याङ्ग्वेज’मा हुन सक्छ । त्यो प्याटर्न इमेजमा हुन सक्छ । त्यो प्याटर्न बुझेर निर्देशन दिँदा केही काम गर्न सक्छ ।  अहिले एआई त्यहाँ पुगेको छ । ‘ह्युमेन ब्रेन’को ‘कम्प्यारिजन’मा धेरै पछाडि छ । यस्तो अवस्थामा त एआईले विश्वमा नै तहल्का मच्याएको छ । 

त्यसकारण यसलाई प्रगति हुँदै जाँदा के–के हुन्छ भनेर अनुमान गर्न कठिन छ ।  केही अनुमान गर्दा सफ्टवेयर २.० जुनमा एआई प्रयोग भएको हुन्छ त्यो एकदुई वर्षमा आउँछ होला । यो चाहिँ अहिलेको क्यालकुलेटर जस्तै हुनेछ । सस्तो मूल्यको रोबोटहरू आउनेछन् । 

सायद अबको दुई तीन वर्षपछि हाम्रो घरमा रोबोटले अम्लेट बनाएर खुवाइरहेको हुनेछ । यस्तै कहिले बिर्यानी बनाइदेला । त्यस अवस्थामा पुग्न अझै केही समय लाग्छ होला । स्वचालित सवारी, जहाजलगायतका विषयमा प्रगति हुन्छ भन्ने अनुमान गर्न सकिन्छ । त्यसबाहेक आगामी ५ वर्षमा बाँकी के हुन्छ भन्ने विषयमा अझै अनुमान गर्न कठिन छ । 

–जसरी हामी सिनेमामा रोबोट मानिसमाथि हाबी भएको देखेका छौँ । भविष्यमा यसको विकसित रुप गलत हातमा पर्दा उक्त समस्या पर्न सक्छ कि सक्दैन ?

त्यस्तो अवस्थामा पुर्‍याउन सक्छ । कहिले र कति समय लाग्छ भनेर हामीलाई थाहा छैन । त्यसमा धेरै चुनौतीहरू छन् । 

–अमेरिकी धनाढ्य एलन मस्कले मान्छेको दिमागमा चिप राखेर अनुसन्धान गरिरहेका समाचार बाहिर आइरहेका छन् । हामीले फिल्ममा जस्तो सुपरपावर दिन सक्ने, उड्न सक्नेलगायतका सम्भावना हुन सक्छ ?

त्यसको सम्भावना चाहिँ म देख्छु । अहिलेको हाम्रो एआई सिस्टमहरू न्यारो बेसिस सिस्टमहरूमा कुनै पनि कन्सेप्ट, गाडी, कार मान्छे कसरी स्टोर भएको छ भन्ने कुरामा धेरै अनुसन्धान भएको छ । 

महत्त्वपूर्ण कुरा के छ भने पहिला पहिला हामीले प्रयोग गर्ने ‘एक्सेल सिट’मा नाम भन्ने कोलममा नाह हुने गर्छ । तर, डीप लिर्निङ सिस्टममा त्यस्तो हुँदैन ।  चिप हाम्रो दिमागमा राखेपछि के–के तत्वहरू त्यसमा चलिरहेका छन् भन्ने कुरा पत्ता लगाउन सक्ने भयो । 

चिप राखेपछि मान्छेले के–के विचार गरिरहेको छ भन्ने कुरा थाहा पाउने भयो ।  चिप राखेर मान्छेले यस्तो सोच्यो भने यो प्याटर्न आउँछ भन्ने थाहा हुन सक्छ ।  न्यूरोन चिप कम्प्युटरमा कनेक्ट गराएर केही सोच्यो भने कम्प्युटरमा त्यसको बारेमा जानकारी आउने भयो । हामी अहिले यो अवस्थामा छौँ । ब्रेनलाई नै कन्ट्रोल गर्ने भन्ने कुरा धेरै माथि छ । 

–त्यसो भए चिप राख्नेको दिमाग पनि ह्याक गरेर अरुले कन्ट्रोल गर्न सक्ने भयो नि होइन ? 

अवश्य पनि रह्यो । त्यसकारण यसको निराकरणको लागि हामीले नियम निकै कडासँग गाइड गर्नुपर्छ ।  कुनै पनि ‘एडभान्स टेक्नोलोजी’को राम्रो र नराम्रो दुवै प्रयोग हुन सक्छ । 

एआई भनेको सबैको हितको लागि प्रयोग हुने भएको कारण यसको लागि राम्रो ‘गाइडेन्स’ राखेर कडा ‘मनिटर’ गर्नपर्छ । अहिले युक्रेनको लडाइँमा एआई टेक्नोलोजी धेरै नै प्रयोग भइरहेको देखिन्छ । त्यसकारण यसको सुरक्षामा विश्व नै चनाखो हुनुपर्छ । 

–एआईको सन्दर्भमा विश्वमा विकसित भएका प्रणालीहरू हेर्दा हामीले खर्च गर्न सक्ने अवस्था छैन । शुल्क निकै महंगो भएका कारण हामीले त्यसको प्रयोग गर्न सक्ने अवस्था छ ?

मैले बुझेअनुसार च्याटजीपीटी लगायत जसले कोड बनाउँछ ।

त्यसको व्यापक रुपमा प्रयोग भइरहेको छ । नेपालमा पनि त्यसका धेरै प्रयोगकर्ताहरू छन् । प्रयोग गर्नको लागि पनि यसको लेभल होला । कसैले यस्ता एआईको प्रयोग गरेर १० दिनको काम एकै दिनमा गरिरहेको होला । 
कसैले चार महिनाको काम एक महिनामा गरेको होला । 

१० जनाको काम एक जनाले गरिरहेको होला । यो हिसाबले हेर्ने हो भने त उहाँहरूलाई त धेरै फाइदा भएको छ ।  यस्ता धेरै कम शुल्कका एआई टुल्सहरू पनि रहेको छ । यसलाई सित्तैमा दिने ट्रेन्ड पनि सुरु भइरहेको छ । 

त्यसकारण शुल्कले बाधा गर्छ जस्तो मलाई लाग्दैन । तर, यसलाई नेपाली करण गर्ने हो भने त्यसको सफ्टवेर, त्यसको पूर्वाधारलगायतका कुराहरू नेपालमा बनाउनुपर्ने हुन्छ । त्यसको लागि ठूलो लगानी चाहिन्छ । 

–ओपन एआईले च्याट जीपीटी सञ्चालन गर्नको लागि ठूलो लगानी लाग्ने बताइरहेको छ । यो किन हो ? एकपटक त्यो बनाएपछि त सञ्चालन खर्च न्यूनतम लाग्नुपर्ने होइन ? 

मुख्य भनेको यसको डीप लर्निङमा जीपीयू कम्पोनेन्टको कारणले यो मोडेलहरू तयार पार्नको लागि धेरै डेटा चाहिन्छ ।  पहिला १०औँ लाख बढी शब्दहरूको मोडल तयार गर्नुपर्छ ।  अब खर्बौँ शब्दहरू प्रयोग गरेर त्यस्ता मोडल तयार गर्नुपर्ने अवस्था छ । निकै ठूलो डेटालाई ट्रेन गर्दा जीपीयू धेरै नै चाहिन्छ । 

उदाहरणको लागि १० हजार जीपीयू पनि चाहिएको छ । त्यसलाई ६ महिना ट्रेन गर्दा विद्युतको बिल, पूर्वाधार लगायतका कुरामा धेरै खर्च निस्किन्छ । 

–भविष्यमा त एआईको विकास र प्रयोगमा जुन देश अघि बढ्छ त्यसको नै विश्व वर्चस्व रहने भयो नि होइन ? 

यसमा धेरैले काम गरिरहेका छन् । एआई सबैको लागि खुला गरिएको छ । त्यसकारण एउटा मात्रै देशले विकास गरेर विश्वमा अधिपत्य जमाउन गाह्रो पर्ला । 

–नेपालको सन्दर्भमा ‘डिजिटल डिभाइड’ हुने सम्भावना कत्तिको देखिन्छ ?

अहिल धेरै एआई टुलहरू अंग्रेजी बुझ्ने मानिसहरूको लागि मात्रै उपलब्ध रहेको छ ।  त्यसकारण डिजिटल डिभाइड अवश्य पनि छ । त्यसलाई कम गर्नको लागि हामीले यस्ता टुलहरूको आफ्नै भाषामा उपलब्ध गराउन सक्नुपर्छ । 

एआईले हाम्रो भाषा बुझ्ने अनुसन्धान गर्नुपर्छ । त्यसकारण सबैजनाले प्रयोग गर्न सक्ने भाषामा भयो भने अवश्य पनि सजिलो हुन्छ ।