रोबोट शतरंज में अव्वल हैं पर आपके कपड़े नहीं तह कर सकते। मिलिए मोरावेक के विरोधाभास से।

एक कंप्यूटर ने 1997 में दुनिया के शतरंज चैंपियन को हरा दिया था। लगभग तीस साल बाद, धरती पर कोई भी रोबोट भरोसे के साथ किसी अनजान रसोई में जाकर आपके लिए एक कप चाय नहीं बना सकता।

इसे दोबारा पढ़िए, क्योंकि नतीजा अजीब है। जिसे हम इंसानी बुद्धि का शिखर मानते हैं, वह ग्रैंडमास्टर शतरंज, दशकों पहले मशीनों के आगे ढेर हो गया। और जिसे हम कोई कौशल मानते ही नहीं (एक मग उठाना, केतली भरना, सब कुछ गिराए बिना), वह रोबोटों के लिए आज भी लगभग नामुमकिन हद तक मुश्किल है।

उलटी-पुलटी इस स्थिति का एक नाम है: मोरावेक का विरोधाभास।

मुश्किल चीज़ें आसान हैं और आसान चीज़ें मुश्किल

1980 के दशक में रोबोटिकी विशेषज्ञ हैंस मोरावेक और चंद AI अग्रदूतों ने एक विरोधाभासी बात पर ग़ौर किया कि कंप्यूटरों को क्या कठिन लगता है। ऊँचे दर्जे का तर्क (लॉजिक, बीजगणित, बिसात के खेल, वे चीज़ें जो इंसानों को ख़ुद पर होशियार होने का एहसास कराती हैं) प्रोग्राम करना अपेक्षाकृत आसान निकला। लेकिन निचले दर्जे के संवेदी-गतिक कौशल (देखना, चलना, पकड़ना, संतुलन बनाना) बेहद मुश्किल थे।

मोरावेक ने यह बात अपनी 1988 की किताब Mind Children में रखी थी, और उनके शब्द ठीक-ठीक दोहराने लायक हैं। उन्होंने कहा था कि कंप्यूटरों से बुद्धि परीक्षाओं में या चेकर्स खेलने में वयस्क स्तर का प्रदर्शन करवाना तुलनात्मक रूप से आसान है, और अनुभूति तथा गतिशीलता के मामले में उन्हें एक साल के बच्चे जितना कौशल देना मुश्किल या नामुमकिन है। ग़ौर कीजिए कि उन्होंने कौन-सा खेल चुना। वह चेकर्स था, शतरंज नहीं।

हर माँ-बाप ने किसी नन्हे बच्चे को बिना किसी हिदायत के वह “नामुमकिन” वाला काम करते देखा है। हाथ बढ़ाना, कोई खिलौना पकड़ना, पकड़ को ठीक करना, उसे न कुचलना, न गिराना। कोई भी रोबोट यह काम एक ध्यान भटके दो साल के बच्चे जितनी अच्छी तरह नहीं कर पाता।

विकासक्रम को दोष दीजिए (और शुक्रिया भी)

इस विरोधाभास की एक सुरुचिपूर्ण व्याख्या है, और उसका ताल्लुक़ समय से है: गहरे समय से।

अमूर्त तर्क नया है। इंसान बस कुछ हज़ार साल से ही गणित और औपचारिक तर्क कर रहे हैं। कौशलों में यह अभी बिलकुल नया है, जिसका मतलब है कि हमारे मस्तिष्क को इसे बेहतर बनाने का लंबा वक़्त नहीं मिला। यह धीमे और मेहनत से चलता है, जो, संयोग से, ठीक वैसी क़दम-दर-क़दम प्रक्रिया है जिसकी नक़ल एक कंप्यूटर कर सकता है।

अनुभूति और गति प्राचीन हैं। किसी दृश्य को देखने, उसे तुरंत समझने, और उसके भीतर एक हाथ चलाने की आपकी क्षमता अनगिनत प्रजातियों में सैकड़ों करोड़ साल के विकासक्रम की तराशी हुई देन है। यह इसीलिए इतना सहज लगता है क्योंकि विकासक्रम ने इसे सहज बनाने में एक युग बिता दिया। वह सारी कठिनाई से अर्जित मशीनरी सचेत विचार के नीचे दबी पड़ी है, और ठीक इसीलिए इसकी उल्टी इंजीनियरिंग करना इतना मुश्किल है।

हमने ऐसी मशीनें बनाईं जो उन चीज़ों में अच्छी हैं जो हमें मुश्किल लगती हैं, क्योंकि वही चीज़ें हैं जिनके बारे में हमें असल में पता है कि हम उन्हें कैसे करते हैं। हम उन चीज़ों पर अटक जाते हैं जो हमें आसान लगती हैं, क्योंकि हमें कोई अंदाज़ा ही नहीं कि हम उन्हें कैसे करते हैं।

आपके गोदाम में रोबोट क्यों हैं और आपके घर में नहीं

यही वजह है कि स्वचालन पहले कसकर नियंत्रित माहौलों में आया। किसी फ़ैक्ट्री के फ़र्श या गोदाम को रोबोट के इर्द-गिर्द गढ़ा जा सकता है: समतल फ़र्श, जानी-पहचानी चीज़ें, तयशुदा रोशनी, ऐसे पुर्ज़े जो हर बार उसी जगह पहुँचते हैं। अफ़रा-तफ़री को हटा दीजिए, और चीज़ों को सँभालना संभव हो जाता है।

असली दुनिया नियंत्रित होने से इनकार करती है। एक घर नरम चीज़ों, अजीब रोशनी, बिखराव, पालतू जानवरों और सीढ़ियों का एक दुःस्वप्न है। मशहूर तौर पर, 2015 के DARPA रोबोटिक्स चैलेंज फ़ाइनल्स ने उन्नत ह्यूमनॉइड रोबोटों से दरवाज़े खोलने और वाल्व घुमाने जैसे काम कराने को कहा, और कैलिफ़ोर्निया के पोमोना में मौजूद दर्शकों की भीड़ तथा स्ट्रीम देख रही दुनिया भर की जनता के सामने लाखों डॉलर की मशीनों के लुढ़कने की एक ब्लूपर रील तैयार कर दी। इसलिए नहीं कि इंजीनियर ख़राब थे। बल्कि इसलिए कि वह काम मोरावेक-जितना मुश्किल था।

अब उन कपड़ों की बात

इंसाफ़ की माँग है कि शीर्षक में एक सुधार जोड़ा जाए। रोबोट अब अपने आप कपड़े तह कर चुके हैं। Physical Intelligence ने एक मशीन को ऐसा करते दिखाया, और Figure के Helix मॉडल ने बिना किसी के चलाए तौलिए तह किए हैं। शीर्षक वाला यह काम अब नामुमकिन नहीं रहा, और जो अब भी इसे तंज़ की तरह इस्तेमाल कर रहा है वह साल-दो साल पीछे चल रहा है।

पर यह पूरा भी नहीं हुआ है। फ़ुटेज को ध्यान से देखिए और शर्तें तेज़ी से जुड़ती जाती हैं। चालें धीमी हैं। तौलिए साफ़ हैं, जाने-पहचाने हैं, और हर बार कमोबेश एक जैसे हैं। टोकरी वहीं रखी है जहाँ रोबोट उसकी उम्मीद करता है, रोशनी तय की हुई है, और कैमरा चलने से पहले किसी ने वह दृश्य चुना है। यह उस इंसान से बहुत दूर की चीज़ है जो किसी अनजान कमरे में जाकर अजीब आकारों का एक उलझा हुआ ढेर पलटता है और कुछ ही मिनटों में उसे समेट देता है, वह भी किसी और ही बात के बारे में सोचते हुए।

तो विरोधाभास कायम है, बस अब गोलपोस्ट साफ़ दिखने लगे हैं। ये डेमो यह साबित नहीं करते कि चीज़ों को सँभालने की समस्या हल हो गई। ये यह साबित करते हैं कि उसे किसी काम के एक छँटे हुए संस्करण के लिए हल किया जा सकता है, वह भी ज़बरदस्त मेहनत से, और ठीक यही मोरावेक की बात है कि जिस काम को हम कौशल गिनते तक नहीं, उसके नीचे कितनी मशीनरी दबी पड़ी है।

रोबोट के भविष्य के लिए इसका क्या मतलब है

सबक़ यह नहीं है कि घरेलू रोबोट कभी नहीं आएँगे। सबक़ यह है कि आने का क्रम वैसा नहीं है जैसा विज्ञान-कथाओं ने वादा किया था। हमें “दिमाग़” (तर्क, भाषा, रणनीति) “शरीर” से बहुत पहले मिल गया।

तो स्वचालन की लहर पहले संज्ञानात्मक, पूर्वानुमेय, घर के भीतर होने वाले काम पर पड़ रही है: विश्लेषण, मसौदा तैयार करना, समय-सारणी बनाना, छँटाई करना। जो नौकरियाँ किसी डेस्क से “कम-कौशल” वाली दिखती हैं (वे जो बेतरतीब शारीरिक जुगाड़ से भरी हैं, जैसे नर्सिंग, प्लंबिंग, या किसी बिखरी हुई मेज़ को साफ़ करना) चुपचाप स्वचालित करने में सबसे मुश्किल में से हैं।

मोरावेक का विरोधाभास असल में एक ऐसी तारीफ़ है जो हम ख़ुद को देना भूल गए। आज आपने जो सबसे परिष्कृत काम किया, वह कोई ऐसा काम नहीं था जिसके बारे में आपने सोचा हो। वह था बिना देखे हाथ बढ़ाना, और अपनी कॉफ़ी को एक बूँद भी छलकाए बिना उठा लेना।