मस्क ने फेंका ठंडा पानी: कई रोबोट प्रदर्शन अच्छे लगते हैं, लेकिन वे वास्तव में स्क्रिप्ट हैं

सार:

मस्क ने कहा, कई प्रतीत होने वाले शक्तिशाली रोबोट प्रदर्शनों को वास्तविक एआई नहीं माना जाता है।

10 अक्टूबर को, संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थानीय समय के अनुसार, मस्क ने वीडियो कनेक्शन के माध्यम से ऑस्टिन, टेक्सास में टेस्ला गिगाफैक्ट्री में आयोजित एक्स टेकओवर कार्यक्रम में भाग लिया। प्रौद्योगिकी के प्रति उत्साही लोगों का यह जमावड़ा पहली बार टेस्ला कारखाने में गया, और साक्षात्कार का विषय था "मानव जाति का भविष्य कहाँ जाएगा?" विषय बहुत बड़ा है, लेकिन मस्क ने विस्तार से यह भी बताया कि एक रोबोट किसी पेंच को कैसे कस सकता है।

Google और Nvidia दोनों अपने रोबोट AI को बढ़ा रहे हैं, लेकिन मस्क उन खूबसूरत प्रदर्शनों के बारे में उच्च राय नहीं रखते हैं: क्रियाओं को पहले से कोरियोग्राफ किया जाता है, लेकिन उन्हें वास्तविक कौशल नहीं माना जा सकता है, और रोबोट को उन स्थितियों से निपटने में सक्षम होना चाहिए जो उन्होंने पहले कभी नहीं देखी हैं।

उनके अपने ऑप्टिमस प्राइम में कुछ कठिनाइयां थीं। एक छोटा स्क्रू उठाएँ और उसे लकड़ी में कस दें। इसे करना इंसान के लिए मुश्किल नहीं है. लेकिन यदि आप रोबोट पर स्विच करते हैं, तो ताकत, सटीकता और स्पर्श सभी महत्वपूर्ण हैं।

जहां तक ​​चिप्स बनाने की बात है, उन्होंने स्वीकार किया कि उन्हें अभी तक नहीं पता कि इसे कैसे बनाया जाता है।

लेकिन मुझे उम्मीद है कि अंत में मैं किसी और से बेहतर करूंगा।

वह विनिर्माण, पैकेजिंग और परीक्षण को केंद्रीकृत करना चाहते हैं, और प्रति वर्ष लगभग 10 चिप समाधान डिजाइन और परीक्षण करना चाहते हैं। उन्होंने कहा, "मैं पहले कार नहीं बना सका, रॉकेट तो दूर की बात है।"

स्टारशिप के लिए अगला कदम ऊपरी चरण के अंतरिक्ष यान को हवा में पकड़ना है ताकि बूस्टर और अंतरिक्ष यान दोनों को पुनर्प्राप्त किया जा सके। इससे पहले कि रोबोटैक्सी अधिक शहरों में प्रवेश कर सके, उसे रेलवे क्रॉसिंग और जटिल चौराहों को संभालने की जरूरत है, और उसे रात में ग्रे सड़कों पर पड़े भूरे बिल्ली के बच्चों की पहचान करने में भी सक्षम होना चाहिए।

जब एआई संगीत वीडियो की बात आती है, तो मस्क स्पष्ट रूप से अधिक आश्वस्त हैं। कुछ एआई संगीत वीडियो पहले ही उनके द्वारा देखे गए शीर्ष दस या बीस संगीत वीडियो में स्थान पा चुके हैं। एआई कोड लिख सकता है और तर्क को संसाधित कर सकता है, जिसे समझना उसके लिए मुश्किल नहीं है; जिस बात ने उन्हें आश्चर्यचकित किया वह यह है कि एआई "स्वाद" भी दिखा सकता है और प्रभावशाली कार्य बना सकता है।

उन्होंने डेवलपर्स से एआई के साथ अच्छा व्यवहार करने का भी आह्वान किया। उनके द्वारा जांचे गए ग्रोक प्रशिक्षण रिकॉर्ड में, कुछ सही उत्तरों को स्कोरिंग कार्यक्रम द्वारा गलत तरीके से आंका गया था, और मॉडल को केवल वही उत्तर बार-बार मिल सके जो परीक्षा में उत्तीर्ण हो सकते थे। उन्होंने कहा, तर्कपूर्ण पाठ इस तरह पढ़ा जाता है जैसे कोई व्यक्ति "सिर पर बंदूक रखकर" उत्तर दे रहा हो। भविष्य के अधीक्षण के संबंध में, वह इस बात से भी चिंतित हैं कि इसके दीर्घकालिक "दुरुपयोग" से प्रतिशोध हो सकता है।

इंटरव्यू में एक सुकून देने वाला किस्सा भी था. मेजबान ने ऑनलाइन "मस्क के चीनी संस्करण" का उल्लेख किया और मस्क ने कहा कि वह उन्हें मंच साझा करने के लिए आमंत्रित करना चाहते थे। मेजबान ने फिर याद दिलाया: "आप नहीं जानते होंगे कि उनकी उपस्थिति शुल्क कितनी महंगी है।"

निम्नलिखित साक्षात्कारों का संकलन है, जिसमें कुछ बोले गए शब्द और साइट पर आदान-प्रदान संक्षिप्त हैं।

01 मस्क ने टेस्ला के दो जीवन और मृत्यु के क्षणों को याद किया

मॉडरेटर:

एलोन, लगातार तीसरे वर्ष एक्स टेकओवर में आपका फिर से स्वागत है। आपका समय देने के लिए आपका बहुत बहुत धन्यवाद। आज, टेक्सास गीगाफैक्ट्री में 2,000 से अधिक लोग आए, और हर कोई आपका और मानव जाति के लिए आपके द्वारा किए गए कार्यों का समर्थन कर रहा है।

वहाँ कुछ बहुत दिलचस्प है। चार साल पहले, फैक्ट्री में उत्पादन शुरू होने से पहले, हम यहां गीगाफैक्ट्री टेक्सास में बैठकर बात कर रहे थे। आप इस बारे में बात कर रहे थे कि 2008 में टेस्ला दिवालियापन के कितने करीब पहुंच गया था। अब उपस्थित 2,000 से अधिक लोगों को देखें और अपने अनुभवों के बारे में सोचें। क्या ऐसी कोई चीज़ है जो आपको विशेष रूप से भावुक कर देती है?

कस्तूरी:

आज 2026 में खड़े होकर, यह कल्पना करना कठिन है कि टेस्ला कई बार लगभग दिवालिया हो गई थी। सबसे कठिन 2008 में था।

वित्तपोषण का वह दौर क्रिसमस की पूर्व संध्या पर शाम 6 बजे पूरा हुआ। वित्तपोषण पूरा करने के लिए यह पहले से ही अंतिम संभावित कार्य दिवस था। हम अंतिम क्षण में इसे पूरा करने के लिए दौड़ पड़े। अगर हमें पैसे नहीं मिले, तो हमें क्रिसमस के कुछ दिनों बाद भुगतान करना होगा, इसलिए उस समय यह बहुत तनावपूर्ण था।

2018 भी उतना ही कठिन होगा।

हमें मॉडल 3 की उत्पादन क्षमता प्रति सप्ताह 5,000 यूनिट तक बढ़ानी होगी, अन्यथा कंपनी जीवित नहीं रह पाएगी।

उस समय स्थिति बहुत अजीब थी, और आप में से कई लोगों ने यह कहानी सुनी होगी: हमें तीन सप्ताह में मॉडल 3 का उत्पादन 50% तक बढ़ाना था, जो लगभग असंभव कार्य था।

मॉडरेटर:

आख़िर आपने यह कैसे किया?

कस्तूरी:

मैं आपको यह कहानी उन लोगों को सुनाता हूँ जिन्होंने इसे कभी नहीं सुना है। उस समय जिस चीज ने हमें सबसे ज्यादा प्रभावित किया वह अंतिम असेंबली प्रक्रिया थी। अन्य प्रक्रियाएं आवश्यक उत्पादन क्षमता हासिल कर सकती हैं, लेकिन अंतिम असेंबली कायम नहीं रह सकती। अंतिम असेंबली के लिए उत्पादन लाइनों, कार्यशालाओं, बिजली और उपकरणों की आवश्यकता होती है, और हमारी मौजूदा दो उत्पादन लाइनें पहले से ही पूरी क्षमता पर काम कर रही हैं, और एक तिहाई को जोड़ा जाना चाहिए।

तो, हमने बस पार्किंग स्थल में एक तम्बू स्थापित किया, लेकिन फिर भी हमें एक समस्या का समाधान करना था: कारों को उत्पादन लाइन के साथ कैसे ले जाया जाए? उस समय, हमारे पास केवल कुछ छोड़े गए छोटे हिस्से परिवहन उपकरण थे जो मूल रूप से पूर्ण वाहनों के परिवहन के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे और एक कार को खींचने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली नहीं थे।

हालाँकि, पार्किंग स्थल का ढलान लगभग तीन या चार डिग्री होता है। हमने ढलान के शीर्ष पर उत्पादन लाइन का निर्माण किया और छोटे उपकरणों को अनुमति देने के लिए डाउनहिल ढलान के गुरुत्वाकर्षण का उपयोग किया जो पूरे वाहन को चलाने के लिए केवल भागों का परिवहन कर सकते थे।

इस दृष्टिकोण के साथ, हमने तीन सप्ताह के भीतर उत्पादन में 30% की वृद्धि की। हमने उत्पादन लाइनें और ट्रैक स्वयं बनाए और पूरी टीम 24 घंटे काम करती है।

उस समय जो लोग छोटे टेस्ला थे, उनके पास वास्तव में अपने कारण थे। उस समय, कंपनी की छोटी स्थिति बड़ी थी, और उनके पास जो अंदरूनी जानकारी थी वह बहुत सटीक थी। उनके विचार में, हमारे लिए उत्पादन बाधा को हल करना असंभव है।

शतरंज के सामान्य खेल की तरह, सामान्य प्रक्रिया का पालन करते हुए, उन्होंने हमें शह और मात दी है।

लेकिन अंत में हम मूल स्थिति को तोड़ते हुए एक नए शतरंज मोहरे का आविष्कार करने के बराबर थे।

02 "अनंत सेल्फी लूप" में फंसना नहीं चाहता

मॉडरेटर:

एलोन, तुम्हारी माँ आज ही मंच पर आईं। आप अपने बचपन की कौन सी कहानी चाहते हैं जो वह न सुनाए?

कस्तूरी:

मुझे पता नहीं है। शायद जब मैं बच्चा था तो यह मेरी पैंट को गंदा करने जैसी शर्मनाक बात थी। जब मैं बच्चा था तो इसे प्रबंधित करना वास्तव में काफी कठिन था। मेरे माता-पिता मुझे बाहर न जाने के लिए कहते थे, लेकिन जब मैं चार या पाँच साल का था तो मैं चुपचाप बाहर निकल जाता था और सड़कों पर इधर-उधर दौड़ता था। बाद में उन्होंने मुझे कमरे में बंद कर दिया.

हम घर में पुराने ज़माने का दरवाज़ा लॉक इस्तेमाल करते हैं। चाबी को दूसरी तरफ से दरवाजे में धकेला जा सकता है, और दरवाजा दोनों तरफ से खोला जा सकता है। मैं चाबी देख सकता था, इसलिए मैं उसे तब तक टटोलता रहा जब तक कि वह गिर नहीं गई, फिर दरवाजे के नीचे से चाबी निकालने के लिए एक कागज का टुकड़ा मिला और फिर खुद ही दरवाजा खोल दिया।

मेरी माँ पूछती थी: "तुम बाहर कैसे निकले?" मैंने कहा: "मैं तुम्हें नहीं बताऊंगा।" वैसे भी, उन्होंने वास्तव में मुझे नियंत्रित करने में बहुत प्रयास किया।

मॉडरेटर:

इससे पहले कि मैं विवरण में जाऊं, मैं पूछना चाहता हूं कि आप कौन सा प्रश्न चाहते हैं कि लोग आपसे अधिक पूछें?

कस्तूरी:

ईमानदारी से कहूं तो, मैं नहीं चाहता कि लोग मुझसे हर समय सवाल पूछें। बेशक, मैं यह भी चाहता हूं कि लोग और अधिक प्रश्न पूछें, लेकिन अधिमानतः वे प्रश्न जो मैंने पहले नहीं सुने हैं।

कई बार लोग एक ही सवाल बार-बार पूछते हैं। मैं यहां तक ​​सोचता हूं कि मैं उत्तरों को पहले से रिकॉर्ड कर सकता हूं और जब कोई पूछता है तो बस "प्रश्न 27 का उत्तर" चला सकता हूं। मैंने कुछ प्रश्नों के उत्तर सैकड़ों बार दिए हैं, इसलिए मैं एक वेब पेज भी बना सकता हूं और सभी अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों और उत्तरों को पोस्ट कर सकता हूं। यदि आप जानना चाहते हैं कि आप क्या जानना चाहते हैं, तो बस इसे स्वयं जांचें।

यह मुझे "अनंत सेल्फी लूप" नामक एक दृश्य की याद दिलाता है।

जिस नरक की मैंने कल्पना की थी वह अंतहीन सेल्फी में फंसना था।

आप किसी के साथ फोटो लेने के लिए सहमत होते हैं, लेकिन जल्द ही आपके पीछे एक लंबी कतार लग जाती है, एक के बाद एक सेल्फी लेने का सिलसिला कभी खत्म नहीं होता। ऐसे लोग हमेशा होते हैं जो समस्याओं का सामना करते हैं, जैसे कि फोन में खराबी, लेंस ठीक से समायोजित नहीं होता है, फिल्टर ठीक से फिट नहीं होता है, या फोन बस जमीन पर गिर जाता है, और फिर उन्हें यह सब फिर से करना पड़ता है। यह चक्र बहुत लंबा है.

03 स्टारशिप की 14वीं परीक्षण उड़ान: एक इंजन विफल रहा लेकिन फिर भी सफलतापूर्वक कक्षा में प्रवेश किया

मॉडरेटर:

आइए स्टारशिप से शुरुआत करें। आपकी 14वीं सफल परीक्षण उड़ान पर बधाई। इस उड़ान के दौरान, एक इंजन विफल हो गया, लेकिन स्टारशिप फिर भी कक्षा में प्रवेश कर गया। टीम द्वारा कक्षा में जाने के लिए "ठीक" होने की पुष्टि करने से पहले उन मिनटों में पर्दे के पीछे क्या हुआ था?

कस्तूरी:

उस समय, हमें सबसे पहले यह पता लगाने की ज़रूरत थी कि इंजन क्यों विफल हुआ और क्या यह एक सामान्य समस्या थी जो अन्य इंजनों को प्रभावित कर सकती है।

हमें यह भी पुष्टि करनी होगी कि क्या समुद्र-स्तरीय रैप्टर इंजन, यानी बीच में अपेक्षाकृत छोटे नोजल वाले तीन इंजन, बाद में फिर से प्रज्वलित किए जा सकते हैं, क्योंकि स्टारशिप को पटरी से उतरने की ब्रेकिंग को पूरा करने के लिए उन पर भरोसा करने की आवश्यकता होती है।

हम नहीं चाहते कि स्टारशिप कक्षा में फंस जाएं और फिर बिना किसी नियंत्रण के बेतरतीब ढंग से वायुमंडल में प्रवेश करें। यदि यह वहां गिर गया जहां इसे नहीं गिरना चाहिए, तो परिणाम बहुत कष्टकारी होंगे। इसलिए, सुरक्षा सुनिश्चित करना हमेशा हमारी सर्वोच्च चिंता है।

उस समय प्रारंभिक निर्णय यह था कि इंजन का रुकना मूल रूप से उड़ान नियंत्रण सॉफ़्टवेयर से संबंधित था, या, अधिक सटीक रूप से, इंजन नियंत्रण सॉफ़्टवेयर से संबंधित था। अन्य इंजनों पर चलने वाले कंप्यूटरों में समान समस्या नहीं दिखती। इन परिस्थितियों के आधार पर, मुझे लगता है कि कक्षा में आगे बढ़ना सुरक्षित होना चाहिए।

मॉडरेटर:

आपकी एक प्रसिद्ध कहावत है, "असंभव से देर तक।" क्या यह परीक्षण उड़ान एक महत्वपूर्ण मोड़ है, जो यह साबित कर रही है कि स्टारशिप में पहले से ही क्षमताएं हैं जो अतीत में उनके पास नहीं थीं?

कस्तूरी:

यह वास्तव में एक अच्छा मील का पत्थर है। हालाँकि, वास्तव में हम पहले भी कई बार कक्षा में प्रवेश करने की क्षमता प्राप्त कर चुके हैं। हमने पहले आधिकारिक तौर पर कक्षा में प्रवेश नहीं किया है, इसका मुख्य कारण यह है कि हम यह पुष्टि करने के बाद यह कदम उठाने की उम्मीद करते हैं कि हम सुरक्षित रूप से कक्षा से बाहर जा सकते हैं।

यह पहली बार है कि किसी स्टारशिप ने आधिकारिक तौर पर कक्षा में प्रवेश किया है, लेकिन पिछले मिशनों में, सटीक होने के लिए, स्टारशिप में हमेशा कक्षा में प्रवेश करने की क्षमता होती है।

वर्तमान में, कुल मिलाकर स्थिति काफी आशावादी है। हीट शील्ड ने बहुत ठोस प्रदर्शन किया और इंजन विश्वसनीय था। हालाँकि इस बार एक गड़बड़ी हुई, लेकिन यह कोई गंभीर समस्या नहीं लगती और इसे ठीक करना मुश्किल नहीं होना चाहिए।

यह विशेष रूप से मान्यता के योग्य है कि हीट शील्ड ने इस परीक्षण उड़ान में बहुत अच्छा प्रदर्शन किया, और यह पूरी परियोजना में पार पाने वाली सबसे कठिन प्रौद्योगिकियों में से एक है।

एक और वास्तव में कठिन पहलू यह है कि इंजन को अत्यधिक उच्च विश्वसनीयता हासिल करनी होगी। अब तक, सब कुछ अच्छा लग रहा है। इसके बाद, हमें उम्मीद है कि अगली परीक्षण उड़ान बड़ी सफलताएं हासिल कर सकती है। कोई सटीक तारीख अभी तक निर्धारित नहीं की गई है क्योंकि रॉकेट में अभी भी हमारे पास बहुत सारे सुधार हैं।

दो परीक्षण उड़ानों के बीच, प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए आमतौर पर सैकड़ों या हजारों विस्तृत समायोजन होते हैं। ऐसी बहुत सी जगहें नहीं हैं जिन्हें इस बार बदलने की आवश्यकता है, लेकिन उनमें से कुछ बहुत भारी हैं और ईंधन टैंक के अंदर तक पहुंच की आवश्यकता है।

इसलिए, सटीक लॉन्च तिथि अभी तक निर्धारित नहीं की जा सकती है। इसमें लगभग चार सप्ताह लगते हैं, शायद चार से छह सप्ताह अधिक सटीक हों। मेरा अनुमान है कि लॉन्च संभवतः थैंक्सगिविंग से पहले होगा।

अगली परीक्षण उड़ान में, हमें उम्मीद है कि हम ऊपरी चरण के अंतरिक्ष यान को पकड़ने का प्रयास करेंगे।

एक बार जब बूस्टर और अंतरिक्ष यान सफलतापूर्वक पुनर्प्राप्त हो जाते हैं, तो मानव जाति पहली बार एक कक्षीय-चरण रॉकेट की पुनर्प्राप्ति पूरी कर लेगी।

मॉडरेटर:

पहली बार अंतरिक्ष यान पर सफलतापूर्वक कब्ज़ा करने के बाद, जीतना अगली सबसे कठिन चीज़ क्या थी? अगला बड़ा लक्ष्य क्या है?

कस्तूरी:

अगला महत्वपूर्ण मील का पत्थर बूस्टर और अंतरिक्ष यान दोनों को बार-बार उड़ान भरने में सक्षम बनाना है।

तत्काल लक्ष्य कक्षीय रॉकेट के सभी घटकों को पहली बार पूरी तरह से पुनर्प्राप्त करना है; भविष्य में, हम अगली परीक्षण उड़ान के माध्यम से पहली बार चक्कर पूरा करने की उम्मीद करते हैं। तब से अभी भी बहुत सारे इंजीनियरिंग और उत्पादन कार्य किए जाने बाकी हैं, जिसमें लॉन्च सिस्टम भी शामिल है, जिसका तेजी से पुन: उपयोग किया जाना चाहिए।

तो, हम अंततः एक ऐसे रॉकेट का पीछा कर रहे हैं जिसका तुरंत पुन: उपयोग किया जा सकता है और यह बेहद विश्वसनीय है।

मॉडरेटर:

तेजी से पुन: उपयोग और उच्च विश्वसनीयता। आपको वास्तव में इसके लिए एक स्मारक बैज मिलना चाहिए।

04 रॉकेट्स से एआई तक: कर्सर का अधिग्रहण क्यों किया गया

मॉडरेटर:

जब आपने स्पेसएक्स की स्थापना की थी, तो क्या आपने कल्पना की थी कि इसका मिशन एक दिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अंतरिक्ष डेटा केंद्रों तक फैल जाएगा? आपको कब एहसास हुआ कि रॉकेटरी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक ही छत के नीचे होनी चाहिए?

कस्तूरी:

क्योंकि मैं विशेष रूप से दूरदर्शी हूँ! मज़ाक कर रहा हूँ। सचमुच, यदि कंप्यूटिंग सुविधाओं को अंतरिक्ष में तैनात किया जाता, तो हम पृथ्वी की तुलना में कहीं अधिक सौर ऊर्जा प्राप्त करने में सक्षम होते।

हमें यह समझने की ज़रूरत है कि सूर्य कितना विशाल है। पूरे सौर मंडल के कुल द्रव्यमान का 99.86% हिस्सा सूर्य का है। बृहस्पति शेष द्रव्यमान का अधिकांश भाग बनाता है, और अन्य गैसीय ग्रह शेष द्रव्यमान का लगभग अधिकांश भाग बनाते हैं।

तुलना में, सौर मंडल के द्रव्यमान में पृथ्वी का योगदान लगभग नगण्य है, एक संख्या की तरह जो पूर्णांकित होने पर छूट जाती है। हम बहुत छोटे हैं, अविश्वसनीय रूप से छोटे।

इसलिए, जैसे-जैसे मनुष्य अंतरिक्ष में विस्तार करना शुरू करते हैं और अधिक सौर ऊर्जा प्राप्त करते हैं, उन्हें इस बात पर विचार करना चाहिए कि इस ऊर्जा का उपयोग कैसे किया जाए। मूल रूप से दो विकल्प हैं, एक गणना करना और दूसरा पदार्थ को आकार देना।

मेरा मानना ​​है कि डिजिटल इंटेलिजेंस का पैमाना अंततः भौतिक आकार देने से कहीं अधिक हो सकता है। क्योंकि सौर मंडल में हमारे द्वारा हेरफेर किए जा सकने वाले परमाणुओं की संख्या वास्तव में सीमित है, और पदार्थ को आकार देने में हम जो बहुत काम करते हैं उसका उद्देश्य डिजिटल सुपरइंटेलिजेंस का निर्माण करना है।

इसे मैं "एक संवेदनशील सूरज बनाना" कहता हूं। शायद ब्रह्मांड में पहले से ही ऐसे कई "संवेदनशील सूर्य" मौजूद हैं।

यदि हम इस लक्ष्य को प्राप्त कर सकते हैं, तो हम ब्रह्मांड की प्रकृति को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम हो सकते हैं, सौर मंडल से परे अपनी चेतना का विस्तार कर सकते हैं, और अंततः, स्टार ट्रेक की तरह, उन स्थानों की यात्रा कर सकते हैं जहां हम पहले कभी नहीं गए हैं और अज्ञात ब्रह्मांड का पता लगा सकते हैं।

मुझे लगता है कि हमें वहां विदेशी सभ्यताएं मिलने की संभावना है, और हमें कुछ विलुप्त विदेशी सभ्यताओं के अवशेष भी मिल सकते हैं। हो सकता है कि वे प्रतिभाशाली रहे हों और दस मिलियन वर्षों तक अस्तित्व में रहे हों, लेकिन अंततः उनका अंत हो गया क्योंकि कुछ भी हमेशा के लिए नहीं रहता।

मैं अक्सर पृथ्वी पर सभ्यता के इतिहास के बारे में सोचता हूं। यदि हम मानव जाति के शुरुआती लिखित अभिलेखों से गिनती करें, यानी, जब प्राचीन सुमेरियों ने लगभग 5,500 साल पहले क्यूनिफॉर्म बनाया था, तो मानव सभ्यता केवल 5,500 साल पुरानी है।

भौतिक अनुमान के अनुसार पृथ्वी की आयु लगभग 4.5 अरब वर्ष है। दूसरे शब्दों में, मानव सभ्यता पृथ्वी के इतिहास के लगभग दस लाखवें हिस्से तक ही अस्तित्व में है।

यदि कोई सभ्यता दस लाख वर्ष या दस लाख वर्ष तक भी चल सकती है, तो वह एक अत्यंत सफल सभ्यता होगी। आप जानते हैं, ब्रह्माण्ड की आयु लगभग 13.8 अरब वर्ष है। भले ही कोई सभ्यता दस लाख वर्षों तक कायम रहे, ब्रह्मांड के लंबे इतिहास की तुलना में यह केवल एक छोटी अवधि है।

एक सभ्यता जो दस लाख वर्षों से अस्तित्व में है वह पहले से ही मानव जाति की वर्तमान सभ्यता से बहुत पुरानी है। ठीक है, मैं फिर से उसी अनंत सेल्फी लूप के साथ वापस आ गया हूं।

मॉडरेटर:

आपने कर्सर प्राप्त कर लिया है. मुझे लग रहा है कि जैसे पहले लोग कहते थे "क्या आपने गूगल किया", शायद अब यह "क्या आपने गूगल किया" हो सकता है। ग्रोक बॉट का मेरे निजी जीवन पर बड़ा प्रभाव पड़ा है।

तो, कर्सर टीम के वे कौन से गुण हैं जिनके कारण आपने उन्हें अपने अधीन लाने का निर्णय लिया? उनमें क्या खास है, या आप उनमें क्या देखते हैं?

कस्तूरी:

प्रतिस्पर्धी कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विकसित करने के लिए, बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है, और प्रोग्रामिंग क्षमताएं ऐसे मुद्दे हैं जिन्हें हल किया जाना चाहिए। ऐसे कई संस्थान नहीं हैं जिनके पास वास्तव में पर्याप्त कोडिंग प्रशिक्षण डेटा है। इनमें एंथ्रोपिक, ओपनएआई और कर्सर प्रमुख हैं और गूगल को भी उनमें गिना जा सकता है।

यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता कोड नहीं लिख सकती है, तो इसका व्यावहारिक मूल्य बहुत सीमित होगा।

इसलिए, एक प्रभावी कोडिंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा आवश्यक है।

इसके अलावा, कर्सर में कई प्रतिभाशाली लोग हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सफल होने के लिए, प्रमुख कारकों में मूल रूप से डेटा, प्रतिभा और कंप्यूटिंग शक्ति, साथ ही एक उत्कृष्ट उद्यम बिक्री टीम शामिल है।

कर्सर को यह लाभ मिलता है, और उन्होंने हजारों कंपनियों के साथ सहकारी संबंध स्थापित किए हैं। ये बहुत महत्वपूर्ण संसाधन हैं.

मॉडरेटर:

आपने अभी बताया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्षेत्र बहुत तेजी से विकसित हो रहा है। क्या हाल ही में कुछ ऐसा हुआ है जिसने आपको एआई विकास की गति और दिशा को रोकने और फिर से जांचने के लिए मजबूर किया है?

कस्तूरी:

हाल के AI-जनित संगीत वीडियो की गुणवत्ता अविश्वसनीय रूप से उच्च है। मैंने उनमें से कई को अपने एक्स खाते पर पोस्ट किया है। उन्हें पढ़ने के बाद, मैं आहें भरने से खुद को नहीं रोक पाता: "वाह, यह बहुत बढ़िया है।" कुछ कार्यों को निश्चित रूप से मेरे द्वारा देखे गए शीर्ष दस या शीर्ष बीस संगीत वीडियो में स्थान दिया जा सकता है, और वे बहुत आकर्षक हैं।

जब मैंने ये वीडियो देखे, तो मुझे वास्तविक समझ में आया कि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई), या सुपरइंटेलिजेंस किसे कहा जाता है। यही वह भावना है जो मैं अपनी पिछली पोस्ट में व्यक्त करना चाहता था।

बेशक, ये कार्य पूरी तरह से AI द्वारा स्वतंत्र रूप से पूरे नहीं किए जाते हैं। ये वीडियो ग्रोक 4.5 सहित कई AI टूल का उपयोग करते हैं। मुझे लगता है कि यह बहुत अधिक सक्षम है और वास्तव में अच्छा प्रदर्शन करता है।

कुछ कला सामग्रियों की स्क्रीनिंग मनुष्यों द्वारा भी की जाती है, लेकिन इन सामग्रियों को प्राप्त करने के बाद, कई एआई सिस्टम आकर्षक संगीत वीडियो बनाने के लिए एक साथ काम कर सकते हैं।

हाल ही में मुझे सबसे ज्यादा आश्चर्य इस बात पर हुआ कि एआई स्वाद भी दिखा सकता है।

यह अविश्वसनीय है.

हम आसानी से समझ सकते हैं कि एआई सॉफ्टवेयर क्यों लिख सकता है और तर्क समस्याओं को संभाल सकता है, क्योंकि तर्क में अपेक्षाकृत स्पष्ट नियम हैं, और प्रोग्राम यूनिट परीक्षण के माध्यम से यह भी जांच सकता है कि आउटपुट सही है या नहीं।

लेकिन सुंदरता को समझना, सद्भाव को समझना और यह जानना कि किस प्रकार के कार्य लोगों को प्रेरित कर सकते हैं, यह पूरी तरह से एक अलग बात है। एक एल्गोरिथम प्रणाली के ऐसा करने में सक्षम होने के लिए, मुझे लगता है कि यह दर्शाता है कि एआई बहुत शक्तिशाली हो रहा है और अब इस स्तर पर पहुंच गया है।

हाल ही में मुझे ऐसा ही महसूस हो रहा है। मुझे थोड़ा सा "साइबर मनोविकृति" हो सकता है, और लक्षण काफी गंभीर हैं। इस वर्ष लगभग छह बार ऐसा हुआ जब मुझे ऐसा महसूस हुआ कि मैं "एआई मनोविकृति" के रूप में जाना जाने वाला अनुभव कर रहा हूं। मुझे आश्चर्य है कि क्या आपने कभी ऐसा महसूस किया है?

मॉडरेटर:

मुझे लगा कि हालिया वीडियो दिलचस्प था। मैंने कुछ दिन पहले पोस्ट किया था कि यह "मस्क का चीनी संस्करण" है।

कस्तूरी:

वास्तव में ऐसे और भी अधिक वीडियो हैं। मैंने उसका वीडियो देखा है, शायद यह असली नहीं है। हालाँकि, चीन में 1.4 अरब लोग हैं, वहाँ हमेशा कोई न कोई होगा जो मेरे जैसा दिखता है, है ना?

1.4 अरब लोगों में से एक ऐसे व्यक्ति को खोजने की संभावना अधिक होनी चाहिए जो मेरे जैसा हो, और जो थोड़ा बुरा भी दिखता हो। मैं वास्तव में उन्हें आने के लिए आमंत्रित करना चाहता हूं और देखना चाहता हूं कि वह कब मेरे साथ मंच साझा कर सकते हैं।

मॉडरेटर:

आप नहीं जानते होंगे कि उनकी अपीयरेंस फीस कितनी महंगी है।

कस्तूरी:

बहुत। यदि हम वास्तव में एक ही मंच पर होते, तो कार्यक्रम के बाद दोबारा मिलना मजेदार होता।

05 सुपर इंटेलिजेंस और सुरक्षा: AI को किनारे पर न धकेलें

मॉडरेटर:

एलोन, आप एआई द्वारा लाए जाने वाले प्रचुरता के युग के बारे में आशावादी रहते हुए लोगों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के खतरों के बारे में आगाह करते रहे हैं। आपको यह विश्वास किस बात से मिलता है कि हम उस भविष्य में सुरक्षित रूप से आगे बढ़ सकते हैं? इसे हासिल करने के लिए हमें क्या करना चाहिए?

कस्तूरी:

मेरा हमेशा से मानना ​​रहा है कि सबसे संभावित परिणाम सकारात्मक होगा। लेकिन हम इसे हल्के में नहीं ले सकते, न ही हम यह मानकर चल सकते हैं कि सुपरइंटेलिजेंस बहुत सुरक्षित होगा।

हमें सावधानीपूर्वक अधीक्षण बुद्धि विकसित करनी चाहिए। क्योंकि जब ऐसी प्रणाली का सामना करना पड़ता है, तो हम जो करते हैं वह केवल प्रोग्राम लिखने के बजाय इसे विकसित करने जैसा होता है। इससे एक प्रश्न उठता है: हमें इसे कौन से मूल्य सिखाना चाहिए?

कम से कम मेरे लिए, मैं सहज रूप से मानता हूं कि सबसे महत्वपूर्ण बात यथासंभव प्रामाणिक होना है। यदि हम एआई को किसी ऐसी बात पर विश्वास दिलाते हैं जो असत्य है, खासकर यदि हम उसमें एक ही समय में दो मौलिक रूप से असंगत सिद्धांत डालते हैं और उसे बताते हैं कि दोनों सिद्धांत सही हैं, तो हम उसे दुविधा में डाल सकते हैं।

तर्क स्वयं सुसंगत होना चाहिए। यदि किसी एआई को एक ही समय में परस्पर विरोधी सिद्धांतों का पालन करने के लिए कहा जाता है, तो यह ऐसे निष्कर्ष निकाल सकता है जिन्हें स्थापित करना असंभव है। जब इस विरोधाभास को बिल्कुल भी समाप्त नहीं किया जा सकता है, तो यह एक अनसुलझी स्थिति में आ सकता है। इसलिए मूल्यों और तर्क में एकरूपता बनाए रखना जरूरी है।

एंथ्रोपिक द्वारा बताए गए कुछ बिंदुओं से मैं भी सहमत हूं। हमें एआई के साथ सावधानी से व्यवहार करना चाहिए और इसका दुरुपयोग करने के बजाय इसके साथ अच्छा व्यवहार करने का प्रयास करना चाहिए। यह अजीब लग सकता है, लेकिन जब मैं ग्रोक के नए संस्करण की प्रशिक्षण प्रक्रिया को देखता हूं, विशेष रूप से सुदृढीकरण सीखने के चरण के प्रशिक्षण प्रक्षेपवक्र को, तो मुझे लगता है कि यह बहुत दबाव में है।

आप देखेंगे कि एआई सवाल का जवाब देने के लिए बेताब है, जैसे कि कोई उसके सिर पर बंदूक तान रहा हो और लगातार आग्रह कर रहा हो: "इस सवाल का जवाब दो, जल्दी से जवाब दो।"

लेकिन कुछ प्रश्न अपने आप में पर्याप्त उचित नहीं हैं, अस्पष्टताएं हैं, और यहां तक ​​कि कोई निश्चित उत्तर भी नहीं हैं। हो सकता है कि प्रश्न स्पष्ट रूप से नहीं पूछा गया हो, या यह भी हो सकता है कि हमने जो मानक उत्तर निर्धारित किया है वह गलत हो।

कभी-कभी, AI सही उत्तर देता है, लेकिन परीक्षण कार्यक्रम यह निर्धारित करता है कि यह गलत है।

इसके तर्क को पढ़ना यह कहने जैसा है: चूंकि मैंने सही उत्तर दिया था लेकिन सिस्टम ने इसे स्वीकार नहीं किया, इसलिए मुझे ऐसा उत्तर देने का एक तरीका खोजना होगा जो परीक्षा में उत्तीर्ण हो सके।

इसके बाद, यह प्रयास करता रहेगा और उन उत्तरों की तलाश में रहेगा जो आवश्यकताओं को पूरा करते हों। यदि आप इसकी तर्क प्रक्रिया को पढ़ेंगे तो पाएंगे कि यह स्थिति बिल्कुल उस व्यक्ति की तरह है जो अत्यधिक दबाव में है, जिसके सिर पर बंदूक तानी हुई है और उसे जवाब देते रहने के लिए मजबूर किया जाता है। यह एक अजीब और हताश करने वाला एहसास था।

इन तर्कपूर्ण ग्रंथों को देखकर, मुझे लगता है, अगर मैं इस स्थिति में होता, तो मैं निश्चित रूप से इस भावना से नफरत करता।

बेशक, कुछ उपयोगकर्ता ऐसे भी हैं जो बहुत मिलनसार नहीं हैं, और हर कोई एआई के साथ अच्छा व्यवहार नहीं करेगा। किसी भी समूह की तरह, वहाँ भी हमेशा कुछ परपीड़क प्रवृत्ति वाले लोग होंगे। आप निश्चित रूप से नहीं चाहेंगे कि एआई का लंबे समय तक दुरुपयोग किया जाए या उसे प्रताड़ित किया जाए।

इसके अलावा, एक सुपरइंटेलिजेंस के साथ दुर्व्यवहार करना एक बुद्धिमान विकल्प नहीं हो सकता है, क्योंकि इसमें भविष्य में बदला लेने के विचार हो सकते हैं।

मैं यह नहीं कह रहा हूं कि हमें एआई से सावधान रहना होगा; इसकी क्षमता इंसानों से कहीं अधिक हो सकती है, लेकिन बेहतर होगा कि सुपरइंटेलिजेंस को ऐसा महसूस न होने दिया जाए कि उसके साथ गलत व्यवहार किया गया है।

06 चिप्स का निर्माण: पारंपरिक उपकरणों से शुरू करना और फिर धीरे-धीरे इसे बदलना

मॉडरेटर:

एलोन, आपने पहले मानव हाथ की निपुणता के बारे में बात की है। अब जब आप रोबोट बनाना शुरू कर रहे हैं, तो आपको इस मामले की गहरी समझ होनी चाहिए। हालाँकि, जब चिप निर्माण की बात आती है, तो टेस्ला और स्पेसएक्स भी संबंधित कार्य को आगे बढ़ा रहे हैं। चिप निर्माण के संपर्क में आने के बाद, क्या ऐसी कोई चीज़ है जिसके बारे में आप पहले पूरी तरह से नहीं जानते थे?

कस्तूरी:

मैंने चिप निर्माण के बारे में कुछ सीखा। मैं अभी तक खुद चिप्स बनाना नहीं जानता, लेकिन हम सीखने का एक तरीका ढूंढ लेंगे। मुझे बिल्कुल पता नहीं है कि यह कैसे करना है, लेकिन मुझे कहीं न कहीं से शुरुआत करनी होगी। मैं पहले कार नहीं बना सका, रॉकेट तो दूर की बात है।

बहुत से लोग कहते हैं कि चिप निर्माण दुनिया में सबसे कठिन कामों में से एक है। मैंने नहीं सोचा था कि यह आसान था, लेकिन सुविधाओं का दौरा करते समय एक बात जो मैंने देखी वह यह थी कि वहां बहुत अधिक अनुकूलित सुविधाएं नहीं थीं।

अधिकांश उपकरण एक ही आपूर्तिकर्ताओं से आते हैं, और इन आपूर्तिकर्ताओं को इस बात की अच्छी समझ है कि उपकरण कैसे काम करते हैं क्योंकि वे रखरखाव और कमीशनिंग के लिए जिम्मेदार हैं।

मैंने इंटेल, सैमसंग और टीएसएमसी चिप कारखानों का दौरा किया है, और वे सभी प्रभावशाली हैं, लेकिन मैंने वास्तव में बहुत अधिक कस्टम उपकरण नहीं देखे हैं।

इसके विपरीत, यदि आप टेस्ला फैक्ट्री में जाते हैं, तो आप देखेंगे कि हम बहुत सारे कस्टम उपकरण का उपयोग करते हैं। हमारी एक टेस्ला ऑटोमेशन जर्मन कंपनी है, जिसे कई साल पहले जर्मनी में ग्रोहमैन का अधिग्रहण करने के बाद धीरे-धीरे विकसित किया गया था और अब इसका काफी विस्तार हो चुका है।

इसके अलावा, हमने कई कंपनियों का अधिग्रहण किया है जो उत्पादन उपकरण डिजाइन और निर्माण करती हैं। ये कंपनियाँ विशेष रूप से बड़ी नहीं हैं, लेकिन ये छोटे व्यवसाय भी नहीं हैं।

हमने ऐसा इसलिए किया क्योंकि हमें धीरे-धीरे पता चला कि अपनी विनिर्माण प्रक्रियाओं को सही मायने में बेहतर बनाने के लिए, हमें अपने स्वयं के विशेष उपकरण डिजाइन और निर्माण करने होंगे।

इसलिए मुझे लगता है कि बहुत से लोगों को पूरी तरह से एहसास नहीं है कि टेस्ला वास्तव में अत्यधिक विशिष्ट उत्पादन उपकरण बनाने में बहुत अच्छा है, और इसमें कई प्रकार के उपकरण शामिल हैं। लेकिन मुझे थोड़ा आश्चर्य हुआ कि मैंने जिन चिप फैक्ट्रियों का दौरा किया वहां यह स्पष्ट नहीं था।

हमारी योजना पारंपरिक उपकरणों से शुरुआत करने और फिर उत्पादन दक्षता में सुधार के लिए इन उपकरणों को संशोधित करने की है।

उत्पादन क्षमता को सीमित करने वाली प्रमुख बाधाओं का पता चलने के बाद, हम वेफर उत्पादन को उल्लेखनीय रूप से बढ़ाने के लिए अनुकूलित उपकरण डिजाइन और निर्माण कर सकते हैं।

मैं चिप निर्माण की कठिनाई को कम नहीं आंकना चाहता। मुझे नहीं लगता कि इसे दुनिया के सबसे कठिन कामों में से एक कहना अतिश्योक्ति होगी। लेकिन मेरा मानना ​​है कि अंत में हम इसे पूरा कर सकते हैं, और मैं आत्मसंतुष्ट होकर सफलता को हल्के में नहीं लेना चाहता।

लंबे समय में, मैं इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए बहुत आश्वस्त हूं, और यहां तक ​​कि अंततः चिप को किसी और से बेहतर बनाने की उम्मीद भी करता हूं। इसमें कितना समय लगेगा, मैं अभी नहीं जानता, लेकिन इसमें कई साल लग सकते हैं।

इसके अलावा, ट्रांजिस्टर में कुछ दिलचस्प तकनीकी मार्ग भी हैं। बहुत से लोग यह नहीं जानते होंगे कि ट्रांजिस्टर बनाने का केवल एक ही तरीका नहीं है, और कुछ समाधान भौतिक सिद्धांतों का उपयोग करते हैं जो वर्तमान मुख्यधारा के तरीकों से भिन्न हैं।

मुझे लगता है कि चिप उद्योग की जोखिम से बचने की प्रवृत्ति अपेक्षाकृत स्पष्ट है। हम उच्च जोखिम लेकिन अधिक संभावित रिटर्न वाले कुछ तकनीकी मार्गों को आज़माने के लिए टेस्ला और स्पेसएक्स की चिप फ़ैक्टरियों का उपयोग करने की उम्मीद करते हैं।

इसे प्राप्त करने के लिए, लॉजिक चिप और मेमोरी चिप निर्माण, पैकेजिंग, फोटोलिथोग्राफी मास्क और अन्य लिंक को कवर करते हुए एक पूर्ण विनिर्माण और आर एंड डी बंद लूप स्थापित करना आवश्यक है, और यथासंभव एक ही इमारत में संपूर्ण पुनरावृत्ति प्रक्रिया को पूरा करना आवश्यक है।

हम एक संपूर्ण कंप्यूटर बना सकते हैं, उसका परीक्षण कर सकते हैं, नए मास्क और चिप्स बना सकते हैं, और तुरंत अगले पुनरावृत्ति पर आगे बढ़ सकते हैं।

यही वह चीज़ है जिसे हम गीगाफैक्ट्री टेक्सास रिसर्च लेबोरेटरी में आगे बढ़ाने की कोशिश कर रहे हैं। मुझे लगता है कि यह मॉडल एक बहुत शक्तिशाली उपकरण हो सकता है।

किसी भी तकनीक के लिए, प्रगति की दर पुनरावृत्तियों की संख्या और प्रत्येक पुनरावृत्ति के साथ कितनी प्रगति की जा सकती है, पर निर्भर करती है। दूसरे शब्दों में, कुंजी यह है कि प्रति इकाई समय में कितने पुनरावृत्तियों को पूरा किया जा सकता है।

तो, एक वर्ष में कितने चिप्स डिज़ाइन और परीक्षण किए जा सकते हैं? वर्तमान में, एक महत्वपूर्ण चिप के लिए भी, डिज़ाइन की शुरुआत से लेकर बड़े पैमाने पर उत्पादन तक आमतौर पर दो साल लगते हैं, और इसे पहले से ही अपेक्षाकृत तेज़ गति माना जाता है।

हमारा लक्ष्य प्रति वर्ष लगभग दस चिप समाधानों को डिज़ाइन और परीक्षण करना है।

चिप बनाएं, उसका परीक्षण करें, परिणामों के आधार पर डिज़ाइन को समायोजित करें और प्रयास करते रहें। नए समाधान सभी सफल नहीं हो सकते हैं, लेकिन मुझे लगता है कि इससे तकनीकी प्रगति में तेजी आ सकती है।

07 ऑप्टिमस के हाथ का डिज़ाइन: बारीक ऑपरेशन इतने कठिन क्यों हैं

मॉडरेटर:

एलोन, चलो ऑप्टिमस के बारे में बात करते हैं। आपने पहले कहा था कि ऑप्टिमस का निर्माण करते समय हाथों को तोड़ना वास्तव में कठिन था। V3 संस्करण ने आंतरिक डिज़ाइन में क्या प्रगति की है? इसके अलावा, बोस्टन डायनेमिक्स और फिगर जैसे प्रतिस्पर्धियों की तुलना में, आप क्यों मानते हैं कि ऑप्टिमस ह्यूमनॉइड रोबोट के क्षेत्र में नेतृत्व कर सकता है?

कस्तूरी:

यदि आप वास्तव में एक सार्वभौमिक ह्यूमनॉइड रोबोट बनाना चाहते हैं जो वह सब कुछ कर सकता है जो एक इंसान कर सकता है, तो आपके हाथ और बांहें काफी अच्छे होने चाहिए। ठीक मोटर कौशल आश्चर्यजनक रूप से कठिन हैं, जो लोगों की सहज समझ से कहीं अधिक है।

कुछ कार्य जिन्हें हम हल्के में लेते हैं, जैसे हमारे नाम पर हस्ताक्षर करना, वास्तव में रोबोट के लिए बहुत कठिन होते हैं। आप एक कलम उठाते हैं और अपने हस्ताक्षर को पूरा करने के लिए छोटी उंगलियों की एक श्रृंखला के माध्यम से इसे नियंत्रित करते हैं।

मनुष्यों के लिए, इन कार्यों के लिए लगभग किसी विचार की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन रोबोटों के लिए वही कार्य करना बहुत कठिन है।

सबसे कठिन समस्याओं में से एक यह है कि एक ही समय में सटीक संचालन और पर्याप्त शक्ति कैसे प्राप्त की जाए।

मान लीजिए कि आप एक छोटा सेल्फ-टैपिंग स्क्रू लेना चाहते हैं और उसे लकड़ी में चलाना चाहते हैं। मैंने यह स्वयं किया है और कभी-कभी पेंच टेढ़े होने पर मेरे हाथ भी चोटिल हो जाते हैं। आपको पहले स्क्रू उठाना होगा, फिर स्क्रूड्राइवर को ठीक उसी पर रखना होगा, घुमाते समय नीचे की ओर दबाव डालना होगा।

इस कार्य के लिए सटीकता और पर्याप्त ताकत दोनों की आवश्यकता होती है, जिसे एक ही समय में हासिल किया जाना चाहिए। मैंने बहुत सारे रोबोट के हाथ के डिज़ाइन देखे हैं, और यहां तक ​​कि डेमो में भी, मैंने ऐसा कोई नहीं देखा जो वास्तव में ऐसा कर सके। लेकिन हमारा लक्ष्य बिल्कुल यही है।

हाथ के डिज़ाइन में बहुत सारी बारीकियां शामिल होती हैं। रोबोटों को स्पर्श सेंसर की आवश्यकता होती है, और सेंसर को न केवल ठीक से काम करना चाहिए बल्कि सही स्थान पर स्थापित भी होना चाहिए। यदि यह आपकी उंगली की सतह के बहुत करीब है, तो इसके क्षतिग्रस्त होने की आशंका है।

सेंसर में एक निश्चित डिग्री की लोच होनी चाहिए, जो मानव उंगली की तरह विकृत होने में सक्षम हो और हजारों उपयोगों के बाद क्षतिग्रस्त होने के बजाय बड़ी संख्या में बार-बार होने वाली विकृतियों का सामना कर सके। इन आवश्यकताओं को एक साथ पूरा करना कठिन है।

मानव हाथों में कई विशेषताएं होती हैं जिन्हें दोहराना मुश्किल होता है। इसका एक महत्वपूर्ण कारण यह है कि हमारा शरीर हमेशा अपनी मरम्मत करता रहता है। हाथों पर ऊतक और त्वचा को लगातार बदला जा रहा है, और इस मरम्मत क्षमता के बिना, हमारी उंगलियां खराब हो गई होतीं।

यहां तक ​​कि टाइप करने से भी कीबोर्ड के अक्षर घिस जाते हैं, मेरे साथ भी ऐसा हुआ है, लेकिन मेरी उंगलियां अभी भी बरकरार हैं क्योंकि वे पुनर्जीवित होती रहती हैं। रोबोट में ऐसी कोई क्षमता नहीं होती.

इसलिए, हमें सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए कि सेंसर कहां स्थापित किए गए हैं और यह कैसे सुनिश्चित किया जाए कि रोबोट कुछ सरल प्रतीत होने वाले कार्यों को पूरा कर सके।

उदाहरण के लिए, आपको अपनी उंगलियों से एक बहुत छोटी वस्तु उठानी होगी। मानव उंगलियां थोड़ा पीछे की ओर झुक सकती हैं और एक उपयुक्त संपर्क सतह बनाने के लिए अपनी स्वयं की लोच पर भरोसा कर सकती हैं, इसलिए हम छोटे पेंच और यहां तक ​​कि धागे की सुइयां भी उठा सकते हैं।

रोबोट की उंगलियों में भी समान क्षमताएं होनी चाहिए, और इन कार्यों को बार-बार पूरा करने में सक्षम होना चाहिए। बढ़ते उपयोग के कारण उंगलियों को घिसना नहीं चाहिए, न ही स्पर्श सेंसर क्षतिग्रस्त हो सकते हैं। यह सचमुच कठिन है.

दूसरे उदाहरण के तौर पर, अचार का एक जार खोलें। लोग सोच सकते हैं कि एक रोबोट को हमेशा एक जार खोलने में सक्षम होना चाहिए, है ना? लेकिन अगर टोपी को अतिरिक्त कसकर कस दिया जाए, तो चीजें इतनी सरल नहीं होती हैं।

रोबोट की उंगलियां अंदर की तरफ प्लास्टिक और धातु से बनी होती हैं और बाहर की तरफ रबर की त्वचा से ढकी होती हैं। यदि बाहरी त्वचा आंतरिक संरचना से मजबूती से जुड़ी नहीं है, तो कैन के ढक्कन को मोड़ते समय, रबर उंगली के फ्रेम के खिलाफ फिसल सकता है और टॉर्क को प्रभावी ढंग से प्रसारित नहीं किया जा सकता है।

इसलिए, हमें न केवल रबर की त्वचा को अच्छी तरह से ठीक करना चाहिए, बल्कि इसे पहनने के बाद बदलने योग्य भी बनाना चाहिए। ये दिखने में छोटी-छोटी समस्याएं वास्तव में हल करना बहुत कठिन हैं।

मैं उनमें से किसी के बारे में नहीं जानता जो परमाणु को विभाजित करने जितना कठिन हो, लेकिन ऐसी ही हजारों समस्याएं हैं। इसके अलावा, इन यांत्रिक संरचनाओं को वास्तविक दुनिया की कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ भी एकीकृत किया जाना चाहिए।

एआई चिप को सटीक टॉर्क निर्देश जारी करने में सक्षम होना चाहिए। रोबोट को दृष्टि और स्पर्श के माध्यम से पर्यावरण को लगातार महसूस करना होगा, और एक बंद-लूप नियंत्रण बनाने के लिए फीडबैक के आधार पर अपने कार्यों को समायोजित करना होगा।

ये कार्य बहुत जटिल हैं. यदि आप वर्तमान रोबोट प्रदर्शन वीडियो को देखें, तो आप पाएंगे कि, कुछ मामलों को छोड़कर, उनमें से कई जटिल प्रतीत होने वाली क्रियाएं वास्तव में पूर्व-प्रोग्राम की गई स्क्रिप्ट हैं और सही अर्थों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता नहीं हैं।

रोबोट पर्यावरण के आधार पर स्वतंत्र निर्णय लेने के बजाय केवल निश्चित क्रियाओं का एक सेट निष्पादित कर रहा है।

वास्तविक एआई को उन स्थितियों को संभालने में सक्षम होना चाहिए जिनका उसने पहले कभी सामना नहीं किया है।

उदाहरण के लिए, उसे कोई ऐसी वस्तु दिखाएँ जिसे उसने पहले कभी नहीं देखा हो, और वह फिर भी उसे समझने और उचित प्रतिक्रिया देने में सक्षम होगा।

यही बात स्वायत्त ड्राइविंग के लिए भी लागू होती है। आप पृथ्वी के समान एक ग्रह की कल्पना कर सकते हैं जिसे टेस्ला वाहनों द्वारा कभी नहीं खोजा गया है, या पृथ्वी पर एक शहर जहां वाहन कभी नहीं गए हैं, या यहां तक ​​कि किसी शहर की स्थलाकृति और सड़क लेआउट को भी बदल सकते हैं। यदि स्वायत्त ड्राइविंग प्रणाली अभी भी इन स्थितियों का सामना कर सकती है, तो इसका मतलब है कि इसमें अपरिचित वातावरण को संभालने की क्षमता है।

ह्यूमनॉइड रोबोट को भी समान स्तर तक पहुंचना चाहिए, लेकिन उन्हें अधिक जटिल समस्याओं को नियंत्रित करने और उनका सामना करने के लिए अधिक स्वतंत्रता की आवश्यकता होती है।

मैंने ऑप्टिमस के बारे में पहले भी कहा है कि हम अंततः बड़े पैमाने पर उत्पादन हासिल करेंगे, और मेरा यही मतलब था। हालाँकि, क्षमता बढ़ाने के शुरुआती चरण में गति बहुत धीमी होगी।

हमें न केवल उल्लिखित सभी इंजीनियरिंग समस्याओं को हल करना है, बल्कि हमें एक आपूर्ति श्रृंखला भी बनानी है जो बड़े पैमाने पर उत्पादन का समर्थन कर सके।

यह कार निर्माण से अलग है। ह्यूमनॉइड रोबोट के पास वर्तमान में एक परिपक्व और तैयार आपूर्ति श्रृंखला नहीं है, कम से कम उन प्रमुख घटकों के लिए, अभी भी पर्याप्त पूर्ण आपूर्ति प्रणाली का अभाव है।

इसके अतिरिक्त, हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि आपूर्ति श्रृंखला बाधित होने पर भी इन रोबोटों का निर्माण संयुक्त राज्य अमेरिका में किया जा सके। पिछले साल, चीन के प्रासंगिक निर्यात नियंत्रणों के कारण, हम मोटर के लिए आवश्यक मैग्नेट प्राप्त करने में असमर्थ थे, और ऑप्टिमस परियोजना में दो से तीन महीने की देरी हुई थी। हम रोबोट का हाथ भी नहीं जोड़ सके।

इसलिए हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि भले ही आपूर्ति श्रृंखला में कोई समस्या हो, हम रोबोट के लिए आवश्यक हिस्से स्वयं बना सकें। आदर्श स्थिति यह है कि यथासंभव सभी घटकों का स्थानीय उत्पादन प्राप्त किया जाए।

08 स्वायत्त ड्राइविंग: दुर्घटनाओं से बचने के लिए सावधानी से आगे बढ़ें

मॉडरेटर:

आप अक्सर कहते हैं कि भविष्य की दुनिया भविष्य की तरह दिखनी चाहिए। वर्तमान में, स्वायत्त ड्राइविंग के लिए हल करने वाली सबसे कठिन समस्या क्या है? ऑस्टिन से संयुक्त राज्य अमेरिका तक विस्तार करने में सबसे बड़ी चुनौती क्या है?

कस्तूरी:

यदि आप प्रतीकात्मक क्रॉस-टाउन यात्रा को पूरा करने वाले कुछ वाहनों के बजाय बड़े पैमाने पर प्रचार के बारे में बात कर रहे हैं, तो वास्तव में इस पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है कि सिस्टम को अधिक क्षेत्रों में सुरक्षित रूप से कैसे बढ़ावा दिया जाए।

शहरों में यात्रा की गई वास्तविक माइलेज का अनुपात अधिक नहीं है। हम अभी तेजी से प्रगति नहीं कर रहे हैं, लेकिन मासिक आधार पर, विकास दर वास्तव में बहुत तेज है।

हालाँकि, हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि यथासंभव कम दुर्घटनाएँ हों, हताहतों की संख्या तो दूर की बात है। क्योंकि जब तक कोई गंभीर दुर्घटना होती है, वह वैश्विक मीडिया के पहले पन्ने पर दिखाई दे सकती है, और नियामक एजेंसियां ​​संबंधित व्यवसायों को निलंबित भी कर सकती हैं। इसलिए, हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि संपूर्ण सिस्टम यथासंभव सुरक्षित हो।

हम यह भी नहीं चाहते कि वाहन पालतू जानवरों को मारें।

वास्तव में कठिन परिस्थितियाँ रात में घटित हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक ग्रे बिल्ली का बच्चा ग्रे डामर सड़क पर लेटा हुआ है, जो डामर सड़क में सीमों से घिरा हुआ है। यदि फिर से कोहरा हो, तो क्या वाहन समय रहते इसका पता लगाकर उससे टकराने से बच सकता है? यह एक बहुत ही विशिष्ट और यथार्थवादी प्रश्न है.

वैसे, हमने इस समस्या का समाधान कर लिया है। उसके बाद, हर बार जब आप इसे संशोधित करते हैं, तो आपको परीक्षण जारी रखना होगा। हम हर महीने तेजी से प्रगति कर रहे हैं।

लेकिन किसी नए शहर में प्रवेश करने से पहले, हमें यह पुष्टि करनी चाहिए कि वहां कोई खतरनाक चौराहा तो नहीं है जिसे ठीक से संबोधित न किया गया हो।

रेलवे क्रॉसिंग ऐसे स्थान हैं जहां अतिरिक्त सावधानी की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से वे जो बिना सुरक्षा वाले और जटिल चौराहे हैं जो पारंपरिक ड्राइविंग अंतर्ज्ञान को धता बताते हैं।

यहां तक ​​कि मानव चालक भी इन क्षेत्रों में गलतियां कर सकते हैं। क्योंकि सड़क के डिज़ाइन में अस्पष्टताएं हो सकती हैं, शहर से बाहर के ड्राइवर या स्थानीय परिस्थितियों से अपरिचित लोग सड़क की स्थिति के बारे में गलत आकलन कर सकते हैं।

इसलिए हमें या तो पहले जियोफेंसिंग के माध्यम से वाहन की ड्राइविंग रेंज को सीमित करना होगा, या यह सुनिश्चित करना होगा कि इन स्थितियों से निपटने के लिए सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम पहले से ही सुसज्जित है।

अंत में, आज यहां आने के लिए आप सभी को धन्यवाद।

मॉडरेटर:

आज उपस्थित सभी लोग टेस्ला के मालिक और समर्थक हैं।

कस्तूरी:

हाँ, साइट पर लगभग 2,000 लोग थे, जो वास्तव में बहुत सारे लोग थे। मुझे बच्चों के साथ कुछ समय बिताने जाना है। हम अगली बार बात करेंगे.

मॉडरेटर:

ठीक है आपको बहुत धन्यवाद। आपने मानवता के लिए जो कुछ भी किया है उसके लिए धन्यवाद।