आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: विकास और संभावनाओं का इतिहास

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की अवधारणा में न केवल ऐसी प्रौद्योगिकियां शामिल हैं जो आपको बुद्धिमान मशीनें (कंप्यूटर प्रोग्राम सहित) बनाने की अनुमति देती हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भी वैज्ञानिक सोच के क्षेत्रों में से एक है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है?

बुद्धिमत्ता किसी व्यक्ति का मानसिक घटक है, जिसमें निम्नलिखित क्षमताएं होती हैं:

• अनुकूली;
• अनुभव और ज्ञान के संचय के माध्यम से सीखना;
• पर्यावरण को प्रबंधित करने के लिए ज्ञान और कौशल को लागू करने की क्षमता।

बुद्धि वास्तविकता को पहचानने के लिए व्यक्ति की सभी क्षमताओं को जोड़ती है। इसकी मदद से, एक व्यक्ति सोचता है, नई जानकारी याद रखता है, पर्यावरण को मानता है, आदि।

बड़ा डेटा – इसके साथ सब कुछ पहले से ही व्याप्त है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्रों में से एक के रूप में समझा जाता है, जो मानव बुद्धि की क्षमताओं से संपन्न प्रणालियों (मशीनों) के अध्ययन और विकास में लगा हुआ है: सीखने की क्षमता, तार्किक तर्क, और इसी तरह।

फिलहाल, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर काम नए प्रोग्राम और एल्गोरिदम बनाकर किया जाता है जो किसी व्यक्ति की तरह ही समस्याओं को हल करते हैं।

इस दिशा के विकसित होते ही एआई की परिभाषा विकसित होने के कारण, एआई इफेक्ट का उल्लेख करना आवश्यक है। यह उस प्रभाव को संदर्भित करता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता तब पैदा करता है जब उसने कुछ प्रगति की हो। उदाहरण के लिए, यदि किसी AI ने कुछ क्रियाएं करना सीख लिया है, तो आलोचक तुरंत इसमें शामिल हो जाते हैं, यह तर्क देते हुए कि ये सफलताएँ मशीन में सोच की उपस्थिति का संकेत नहीं देती हैं।

आज, कृत्रिम बुद्धि का विकास दो स्वतंत्र दिशाओं में हो रहा है:

• न्यूरोसाइबरनेटिक्स;
• तार्किक दृष्टिकोण।

पहली दिशा में जीव विज्ञान के दृष्टिकोण से तंत्रिका नेटवर्क और विकासवादी कंप्यूटिंग का अध्ययन शामिल है। तार्किक दृष्टिकोण में उन प्रणालियों का विकास शामिल है जो उच्च-स्तरीय बौद्धिक प्रक्रियाओं की नकल करते हैं: सोच, भाषण, और इसी तरह।

कृत्रिम बुद्धि के विकास का इतिहास

एआई के क्षेत्र में पहला काम पिछली शताब्दी के मध्य में किया जाने लगा। एलन ट्यूरिंग इस दिशा में अनुसंधान के अग्रदूत बने, हालांकि मध्य युग में कुछ विचार दार्शनिकों और गणितज्ञों द्वारा व्यक्त किए जाने लगे। विशेष रूप से, 20 वीं शताब्दी की शुरुआत में, शतरंज की समस्याओं को हल करने में सक्षम एक यांत्रिक उपकरण पेश किया गया था।

लेकिन यह दिशा वास्तव में पिछली शताब्दी के मध्य तक बनी थी। एआई पर कार्यों की उपस्थिति मानव प्रकृति पर शोध, हमारे आसपास की दुनिया को जानने के तरीके, विचार प्रक्रिया की संभावनाओं और अन्य क्षेत्रों से पहले हुई थी। उस समय तक, पहले कंप्यूटर और एल्गोरिदम सामने आ चुके थे। यानी वह नींव तैयार हुई जिस पर शोध की एक नई दिशा का जन्म हुआ।

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1950 में, एलन ट्यूरिंग ने एक लेख प्रकाशित किया जिसमें उन्होंने भविष्य की मशीनों की क्षमताओं के बारे में प्रश्न पूछे, साथ ही साथ यह भी पूछा कि क्या वे बुद्धि के मामले में मनुष्यों से आगे निकल सकते हैं। यह वैज्ञानिक था जिसने उस प्रक्रिया को विकसित किया जिसे बाद में उसके नाम पर रखा गया: ट्यूरिंग टेस्ट।

अंग्रेजी वैज्ञानिक के कार्यों के प्रकाशन के बाद, एआई के क्षेत्र में नए शोध सामने आए। ट्यूरिंग के अनुसार, केवल एक मशीन जिसे संचार के दौरान किसी व्यक्ति से अलग नहीं किया जा सकता है उसे एक सोच मशीन के रूप में पहचाना जा सकता है। लगभग उसी समय जब एक वैज्ञानिक की भूमिका सामने आई, एक अवधारणा का जन्म हुआ, जिसे बेबी मशीन कहा जाता है। इसने एआई के प्रगतिशील विकास और मशीनों के निर्माण की परिकल्पना की, जिनकी विचार प्रक्रियाएं पहले बच्चे के स्तर पर बनती हैं, और फिर धीरे-धीरे सुधार होती हैं।

एआई के क्षेत्र में नई प्रौद्योगिकियों के निर्माण में एक विशेष भूमिका सैन्य विभागों द्वारा निभाई गई, जिन्होंने अनुसंधान के इस क्षेत्र को सक्रिय रूप से वित्त पोषित किया। इसके बाद, बड़ी कंपनियों को आकर्षित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में काम करना शुरू किया।

आधुनिक जीवन शोधकर्ताओं के लिए अधिक जटिल चुनौतियां प्रस्तुत करता है। इसलिए, एआई का विकास मौलिक रूप से अलग-अलग परिस्थितियों में किया जाता है, अगर हम उनकी तुलना कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उद्भव की अवधि के दौरान की गई घटनाओं से करें। वैश्वीकरण की प्रक्रियाएँ, डिजिटल क्षेत्र में कुकर्मियों की कार्रवाई, इंटरनेट का विकास और अन्य समस्याएं – यह सब वैज्ञानिकों के लिए जटिल कार्य हैं, जिसका समाधान एआई के क्षेत्र में है।

सापेक्षता का सिद्धांत – आइंस्टीन की प्रतिभा

हाल के वर्षों में इस क्षेत्र में प्राप्त सफलताओं (उदाहरण के लिए, स्वायत्त प्रौद्योगिकी के उद्भव) के बावजूद, संशयवादियों की आवाज अभी भी कम नहीं हुई है, जो वास्तव में कृत्रिम बुद्धि के निर्माण में विश्वास नहीं करते हैं, और एक बहुत ही सक्षम कार्यक्रम नहीं है। कई आलोचकों को डर है कि एआई के सक्रिय विकास से जल्द ही ऐसी स्थिति पैदा हो जाएगी जहां मशीनें पूरी तरह से लोगों की जगह ले लेंगी।

अनुसंधान क्षेत्र

मानव बुद्धि की प्रकृति और इसकी स्थिति क्या है, इस बारे में दार्शनिक अभी तक एकमत नहीं हुए हैं। इस संबंध में, एआई को समर्पित वैज्ञानिक कार्यों में, कई विचार हैं जो बताते हैं कि कृत्रिम बुद्धि किन कार्यों को हल करती है। किस प्रकार की मशीन को बुद्धिमान माना जा सकता है, इस प्रश्न की भी कोई सामान्य समझ नहीं है।

आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का विकास दो दिशाओं में हो रहा है:

1. टॉप-डाउन (सेमीओटिक) इसमें नई प्रणालियों और ज्ञान के आधारों का विकास शामिल है जो उच्च-स्तरीय मानसिक प्रक्रियाओं जैसे भाषण, भावनाओं की अभिव्यक्ति और सोच की नकल करते हैं।
2. बॉटम-अप (जैविक) । इस दृष्टिकोण में तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में अनुसंधान शामिल है, जिसके माध्यम से जैविक प्रक्रियाओं के दृष्टिकोण से बुद्धिमान व्यवहार के मॉडल बनाए जाते हैं। इसी दिशा के आधार पर न्यूरो कंप्यूटर बनाए जाते हैं।

ट्यूरिंग टेस्ट

एक सामान्य अर्थ में, इस दृष्टिकोण में एआई का निर्माण शामिल है, जिसका व्यवहार समान, सामान्य स्थितियों में मानव क्रियाओं से भिन्न नहीं होता है। वास्तव में, ट्यूरिंग परीक्षण मानता है कि एक मशीन तभी बुद्धिमान होगी, जब उसके साथ संचार करते समय, यह समझना असंभव है कि कौन बात कर रहा है: एक तंत्र या एक जीवित व्यक्ति।

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साइंस फिक्शन किताबें एआई की क्षमताओं का आकलन करने का एक अलग तरीका पेश करती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वास्तविक हो जाएगा अगर यह महसूस करता है और बना सकता है। हालाँकि, परिभाषा के लिए यह दृष्टिकोण व्यवहार में नहीं है। पहले से ही, उदाहरण के लिए, मशीनें बनाई जा रही हैं जो पर्यावरण में परिवर्तन (ठंड, गर्मी, और इसी तरह) का जवाब देने की क्षमता रखती हैं। साथ ही, वे उस तरह महसूस नहीं कर सकते जिस तरह से एक व्यक्ति करता है।

प्रतीक दृष्टिकोण

समस्याओं को हल करने में सफलता काफी हद तक स्थिति को लचीले ढंग से देखने की क्षमता से निर्धारित होती है। मशीनें, लोगों के विपरीत, एकीकृत तरीके से प्राप्त होने वाले डेटा की व्याख्या करती हैं। इसलिए, समस्याओं को हल करने में केवल एक व्यक्ति भाग लेता है। मशीन लिखित एल्गोरिदम के आधार पर संचालन करती है जो कई अमूर्त मॉडल के उपयोग को बाहर करती है। समस्याओं को हल करने की प्रक्रिया में शामिल संसाधनों को बढ़ाकर कार्यक्रमों से लचीलापन प्राप्त करना संभव है।

उपरोक्त नुकसान एआई के विकास में प्रयुक्त प्रतीकात्मक दृष्टिकोण के लिए विशिष्ट हैं। हालांकि, कृत्रिम बुद्धि के विकास की यह दिशा आपको गणना प्रक्रिया में नए नियम बनाने की अनुमति देती है। और प्रतीकात्मक दृष्टिकोण से उत्पन्न होने वाली समस्याओं को तार्किक तरीकों से हल किया जा सकता है।

तार्किक दृष्टिकोण

इस दृष्टिकोण में ऐसे मॉडलों का निर्माण शामिल है जो तर्क की प्रक्रिया की नकल करते हैं। यह तर्क के सिद्धांतों पर आधारित है।

इस दृष्टिकोण में कठोर एल्गोरिदम का उपयोग शामिल नहीं है जो एक निश्चित परिणाम की ओर ले जाता है।

एजेंट-आधारित दृष्टिकोण

यह बुद्धिमान एजेंटों का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण निम्नलिखित मानता है: बुद्धि एक कम्प्यूटेशनल हिस्सा है, जिसके माध्यम से लक्ष्यों को प्राप्त किया जाता है। मशीन एक बुद्धिमान एजेंट की भूमिका निभाती है। वह विशेष सेंसर की मदद से पर्यावरण को सीखती है, और यांत्रिक भागों के माध्यम से इसके साथ बातचीत करती है।

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एजेंट-आधारित दृष्टिकोण एल्गोरिदम और विधियों के विकास पर केंद्रित है जो मशीनों को विभिन्न स्थितियों में चालू रहने की अनुमति देता है।

हाइब्रिड दृष्टिकोण

इस दृष्टिकोण में तंत्रिका और प्रतीकात्मक मॉडल का एकीकरण शामिल है, जिसके कारण सोच और कंप्यूटिंग की प्रक्रियाओं से जुड़ी सभी समस्याओं का समाधान प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, तंत्रिका नेटवर्क उस दिशा को उत्पन्न कर सकते हैं जिसमें मशीन का संचालन चलता है। और स्थैतिक शिक्षा वह आधार प्रदान करती है जिसके द्वारा समस्याओं का समाधान किया जाता है।

AI निवेश विकास

गार्टनर विशेषज्ञों के अनुसार, 2020 की शुरुआत तक, जारी किए गए लगभग सभी सॉफ़्टवेयर उत्पाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग करेंगे। साथ ही, विशेषज्ञों का सुझाव है कि डिजिटल क्षेत्र में लगभग 30% निवेश एआई पर पड़ेगा।

गार्टनर के विश्लेषकों के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता लोगों और मशीनों के सहयोग के नए अवसर खोलती है। वहीं, एआई द्वारा मानव विस्थापन की प्रक्रिया को रोका नहीं जा सकता और भविष्य में इसमें तेजी आएगी।

निवेश – गुणा करते रहें

PwC का मानना ​​है कि नई तकनीकों को तेजी से अपनाने के कारण 2030 तक वैश्विक सकल घरेलू उत्पाद में लगभग 14% की वृद्धि होगी। इसके अलावा, लगभग 50% वृद्धि उत्पादन प्रक्रियाओं की दक्षता में वृद्धि प्रदान करेगी। संकेतक का दूसरा भाग एआई को उत्पादों में पेश करने से प्राप्त अतिरिक्त लाभ होगा।

प्रारंभ में, संयुक्त राज्य अमेरिका को कृत्रिम बुद्धि के उपयोग का प्रभाव प्राप्त होगा, क्योंकि इस देश ने एआई मशीनों के संचालन के लिए सर्वोत्तम परिस्थितियों का निर्माण किया है। भविष्य में, वे चीन से आगे निकल जाएंगे, जो इस तरह की तकनीकों को उत्पादों और उनके उत्पादन में पेश करके अधिकतम लाभ प्राप्त करेगा।

नई प्रौद्योगिकियों की शुरूआत से अतिरिक्त 800,000 रोजगार भी सृजित होंगे। विशेषज्ञ ध्यान दें कि यह आंकड़ा प्रक्रिया स्वचालन के कारण रिक्तियों के नुकसान की भरपाई करता है। कंपनियों के बीच एक सर्वेक्षण के आधार पर विश्लेषकों का अनुमान है कि 2020 की शुरुआत तक फैक्ट्री ऑटोमेशन पर उनका खर्च बढ़कर लगभग 46 बिलियन डॉलर हो जाएगा।

ब्लॉकचैन – सूचना ब्लॉकों की एक डिजिटल श्रृंखला

रूस में एआई के क्षेत्र में भी काम चल रहा है। 10 वर्षों के लिए, राज्य ने इस क्षेत्र में 1.3 हजार से अधिक परियोजनाओं को वित्तपोषित किया है। इसके अलावा, अधिकांश निवेश उन कार्यक्रमों के विकास में चला गया जो वाणिज्यिक गतिविधियों के संचालन से संबंधित नहीं हैं। इससे पता चलता है कि रूसी व्यापार समुदाय अभी तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों को पेश करने में दिलचस्पी नहीं ले रहा है।

कुल मिलाकर, इन उद्देश्यों के लिए रूस में लगभग 23 बिलियन रूबल का निवेश किया गया था। सरकारी सब्सिडी का आकार अन्य देशों द्वारा प्रदर्शित एआई फंडिंग की मात्रा से कम है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, हर साल इन उद्देश्यों के लिए लगभग 200 मिलियन डॉलर आवंटित किए जाते हैं।

मूल रूप से, रूस में, एआई प्रौद्योगिकियों के विकास के लिए राज्य के बजट से धन आवंटित किया जाता है, जो तब परिवहन क्षेत्र, रक्षा उद्योग और सुरक्षा से संबंधित परियोजनाओं में उपयोग किया जाता है। यह परिस्थिति इंगित करती है कि हमारे देश में लोगों के उन क्षेत्रों में निवेश करने की अधिक संभावना है जो आपको निवेशित धन से एक निश्चित प्रभाव को जल्दी से प्राप्त करने की अनुमति देते हैं।

उपरोक्त अध्ययन से यह भी पता चला है कि रूस में अब ऐसे प्रशिक्षण विशेषज्ञों की उच्च क्षमता है जो एआई प्रौद्योगिकियों के विकास में शामिल हो सकते हैं। पिछले 5 वर्षों में लगभग 200 हजार लोगों को AI से संबंधित क्षेत्रों में प्रशिक्षित किया गया है।

कृत्रिम बुद्धि के विकास की संभावनाएं

AI प्रौद्योगिकियां निम्नलिखित दिशाओं में विकसित हो रही हैं:

• ऐसी समस्याओं को हल करना जो एआई क्षमताओं को इंसानों के करीब लाती हैं और उन्हें रोजमर्रा की जिंदगी में एकीकृत करने के तरीके ढूंढती हैं;
• एक पूर्ण दिमाग का विकास, जिसके माध्यम से मानवता के सामने आने वाले कार्यों को हल किया जाएगा।

फिलहाल, शोधकर्ता ऐसी तकनीकों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो व्यावहारिक समस्याओं को हल करती हैं। अब तक, वैज्ञानिक पूर्ण विकसित कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के करीब नहीं आए हैं।

कई कंपनियां एआई के क्षेत्र में तकनीक विकसित कर रही हैं। “यांडेक्स” एक वर्ष से अधिक समय से खोज इंजन के काम में उनका उपयोग कर रहा है। 2016 से, रूसी आईटी कंपनी तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में अनुसंधान में लगी हुई है। उत्तरार्द्ध खोज इंजन के काम की प्रकृति को बदल देता है। विशेष रूप से, तंत्रिका नेटवर्क एक निश्चित वेक्टर संख्या के साथ उपयोगकर्ता द्वारा दर्ज की गई क्वेरी की तुलना करते हैं जो कार्य के अर्थ को पूरी तरह से दर्शाता है। दूसरे शब्दों में, खोज शब्द से नहीं, बल्कि व्यक्ति द्वारा मांगी गई जानकारी के सार से की जाती है।

मैलवेयर: खुद को कैसे पहचानें और सुरक्षित रखें?

Abbyy ने हाल ही में Compreno सिस्टम पेश किया है। इसकी सहायता से प्राकृतिक भाषा में लिखे गए पाठ को समझना संभव है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों पर आधारित अन्य प्रणालियों ने भी अपेक्षाकृत हाल ही में बाजार में प्रवेश किया है:

1. ढूंढें। सिस्टम मानव भाषण को पहचानने में सक्षम है और जटिल प्रश्नों का उपयोग करके विभिन्न दस्तावेजों और फाइलों में जानकारी की खोज करता है।
2. Gamalon. इस कंपनी ने स्व-सीखने की क्षमता वाला एक सिस्टम पेश किया है।
3. वाटसन। एक आईबीएम कंप्यूटर जो जानकारी खोजने के लिए बड़ी संख्या में एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
4. VaVoice. मानव वाक् पहचान प्रणाली।

बड़ी व्यावसायिक कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में प्रगति को दरकिनार नहीं कर रही हैं। बैंक अपनी गतिविधियों में ऐसी तकनीकों को सक्रिय रूप से लागू कर रहे हैं। एआई-आधारित प्रणालियों की मदद से, वे एक्सचेंजों पर लेनदेन करते हैं, संपत्ति का प्रबंधन करते हैं और अन्य संचालन करते हैं।

रक्षा उद्योग, चिकित्सा और अन्य क्षेत्र वस्तु पहचान प्रौद्योगिकियों को लागू कर रहे हैं। और गेम डेवलपमेंट कंपनियां अपना अगला प्रोडक्ट बनाने के लिए AI का इस्तेमाल कर रही हैं।

ऑब्जेक्ट रिकग्निशन टेक्नोलॉजीज

पिछले कुछ वर्षों में, अमेरिकी वैज्ञानिकों का एक समूह NEIL प्रोजेक्ट पर काम कर रहा है, जिसमें शोधकर्ता कंप्यूटर से यह पहचानने के लिए कहते हैं कि फ़ोटो में क्या दिखाया गया है। विशेषज्ञों का सुझाव है कि इस तरह वे बाहरी हस्तक्षेप के बिना स्वयं सीखने में सक्षम प्रणाली बनाने में सक्षम होंगे।

डार्कनेट – इंटरनेट के अंधेरे पक्ष पर

VisionLab ने अपने LUNA प्लेटफॉर्म का अनावरण किया है, जो छवियों और वीडियो के विशाल समूह से वास्तविक समय में चेहरों को पहचान सकता है। यह तकनीक अब बड़े बैंकों और नेटवर्क खुदरा विक्रेताओं द्वारा उपयोग की जाती है। LUNA के साथ, आप लोगों की प्राथमिकताओं की तुलना कर सकते हैं और उन्हें प्रासंगिक उत्पाद और सेवाएं प्रदान कर सकते हैं।

रूसी कंपनी N-Tech Lab समान तकनीकों पर काम कर रही है। वहीं, इसके विशेषज्ञ न्यूरल नेटवर्क पर आधारित फेस रिकग्निशन सिस्टम बनाने की कोशिश कर रहे हैं। नवीनतम आंकड़ों के अनुसार, रूसी विकास एक व्यक्ति से बेहतर सौंपे गए कार्यों का सामना करता है।

AI मानवता को कैसे प्रभावित करता है?

स्टीफन हॉकिंग के अनुसार, भविष्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के विकास से मानव जाति की मृत्यु हो जाएगी। वैज्ञानिक ने नोट किया कि एआई की शुरूआत के कारण लोग धीरे-धीरे नीचा हो जाएंगे। और प्राकृतिक विकास की स्थितियों में, जब किसी व्यक्ति को जीवित रहने के लिए लगातार संघर्ष करने की आवश्यकता होती है, तो यह प्रक्रिया अनिवार्य रूप से उसकी मृत्यु की ओर ले जाएगी।

रूस एआई की शुरूआत पर सकारात्मक विचार कर रहा है। अलेक्सी कुद्रिन ने एक बार कहा था कि ऐसी तकनीकों के उपयोग से राज्य के तंत्र को बनाए रखने की लागत में सकल घरेलू उत्पाद का लगभग 0.3% की कमी आएगी। दिमित्री मेदवेदेव एआई की शुरूआत के कारण कई व्यवसायों के गायब होने की भविष्यवाणी करते हैं। हालांकि, अधिकारी ने जोर देकर कहा कि ऐसी तकनीकों के इस्तेमाल से अन्य उद्योगों का तेजी से विकास होगा।

वैश्वीकरण: कारण, परिणाम, समस्याएं, विश्व अर्थव्यवस्था में भूमिका

विश्व आर्थिक मंच के विशेषज्ञों के अनुसार, 2020 की शुरुआत तक, उत्पादन के स्वचालन के कारण दुनिया में लगभग 7 मिलियन लोग अपनी नौकरी खो देंगे। एआई की शुरूआत से अर्थव्यवस्था के परिवर्तन और डेटा प्रोसेसिंग से संबंधित कई व्यवसायों के गायब होने की संभावना है।

मैकिन्से विशेषज्ञों का कहना है कि उत्पादन स्वचालन की प्रक्रिया रूस, चीन और भारत में अधिक सक्रिय होगी। इन देशों में, निकट भविष्य में, एआई की शुरुआत के कारण 50% तक श्रमिक अपनी नौकरी खो देंगे। इनकी जगह कंप्यूटराइज्ड सिस्टम और रोबोट ले लेंगे।

मैकिन्से के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उन नौकरियों की जगह लेगी जिनमें मैनुअल श्रम और सूचना प्रसंस्करण शामिल है: खुदरा, होटल कर्मचारी, और इसी तरह।

इस सदी के मध्य तक, एक अमेरिकी कंपनी के विशेषज्ञों के अनुसार, दुनिया भर में नौकरियों की संख्या लगभग 50% कम हो जाएगी। लोगों को समान या उच्च दक्षता के साथ समान संचालन करने में सक्षम मशीनों द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा। उसी समय, विशेषज्ञ उस विकल्प को बाहर नहीं करते हैं जिसमें यह पूर्वानुमान निर्दिष्ट समय से पहले महसूस किया जाएगा।

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अन्य विश्लेषक रोबोट के कारण होने वाले नुकसान पर ध्यान देते हैं। उदाहरण के लिए, मैकिन्से विशेषज्ञ बताते हैं कि रोबोट, मनुष्यों के विपरीत, करों का भुगतान नहीं करते हैं। नतीजतन, बजट राजस्व में कमी के कारण, राज्य बुनियादी ढांचे को समान स्तर पर बनाए रखने में सक्षम नहीं होगा। इसलिए बिल गेट्स ने रोबोटिक उपकरणों पर एक नया टैक्स लगाने का प्रस्ताव रखा।

एआई प्रौद्योगिकियां की गई गलतियों की संख्या को कम करके कंपनियों की दक्षता में वृद्धि करती हैं। इसके अलावा, वे आपको संचालन की गति को उस स्तर तक बढ़ाने की अनुमति देते हैं जो किसी व्यक्ति द्वारा प्राप्त नहीं किया जा सकता है।