रोबोटलाई आफ्नो स्थान थाहा छैन भने बुद्धिमत्ता कति काम लाग्छ?
एड्रियन मर्सर
कुनै रोबोटले गोदाममा राखिएको सामान चिन्न सक्छ, त्यसलाई कहाँ पुर्याउने भन्ने निर्देशन बुझ्न सक्छ र बाटोमा मानिस भेटिए रोक्नुपर्छ भन्ने निर्णय पनि गर्न सक्छ। तर उसलाई आफू गोदामको कुन कुनामा छ भन्ने भरपर्दो जानकारी छैन भने त्यति क्षमता भएर पनि सुरक्षित रूपमा काम गर्न सक्दैन। वास्तविक संसारमा काम गर्ने कृत्रिम बुद्धिमत्ताको यो आधारभूत चुनौतीलाई स्थान पहिचान भनिन्छ।
नियान्टिक स्पेसियलले हालै सार्वजनिक गरेको लेखमा भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ताको प्रगतिका लागि यन्त्रलाई थप बुद्धिमान बनाउनु मात्र पर्याप्त नहुने तर्क गरेको छ। रोबोट, ड्रोन वा स्वचालित सवारीले आफू कहाँ छ, कुन दिशामा फर्किएको छ र वरिपरिको वातावरणमा के परिवर्तन भयो भन्ने कुरा लगातार बुझ्नुपर्छ। यो तर्क महत्त्वपूर्ण छ, यद्यपि स्थान पहिचानलाई सबै किसिमका यन्त्रको एकमात्र वा सधैँकै प्रमुख अवरोध मान्न सकिँदैन। ऊर्जा आपूर्ति, लागत, वस्तु समात्ने क्षमता र मानिससँग सुरक्षित रूपमा काम गर्ने व्यवस्था पनि उत्तिकै निर्णायक हुन सक्छन्।
खुला ठाउँमा स्थान पत्ता लगाउन उपग्रहबाट प्राप्त संकेत उपयोगी हुन्छ। तर अग्ला भवनबीच संकेत परावर्तित हुन सक्छ र भवनभित्र छिर्दा कमजोर वा अवरुद्ध हुन सक्छ। यसैले सडकमा चल्ने उपकरणले प्राप्त गरेको स्थानसम्बन्धी जानकारी गोदामको भित्री भाग, सुरुङ वा बाक्लो शहरी क्षेत्रमा उस्तै भरपर्दो हुँदैन। अमेरिकी सरकारी जीपीएस सूचना सेवाले पनि संकेतमा अवरोध, वायुमण्डलीय अवस्था र संकेत ग्रहण गर्ने उपकरणको गुणस्तरले स्थान पहिचानको शुद्धतामा फरक पार्ने जनाएको छ।
मानिसले यस्ता परिस्थितिमा आँखाले वरिपरिका चिनारी हेर्छ, हिँडेको दूरी अनुमान गर्छ र पहिले पुगेको ठाउँसँग तुलना गर्छ। यन्त्रले पनि मिल्दोजुल्दो उपाय अपनाउँछ। क्यामेराले देखेको दृश्य, दूरी नाप्ने संवेदकको जानकारी र चाल मापन गर्ने उपकरणबाट प्राप्त विवरणलाई जोडेर रोबोटले आफ्नो स्थान अनुमान गर्न सक्छ। वातावरणको नक्सा तयार गर्दै त्यही नक्सामा आफ्नो स्थान पत्ता लगाउने प्रक्रियालाई एकसाथ स्थान निर्धारण र नक्साङ्कन भनिन्छ।
यस्तो प्रणालीको उपयोग बुझ्न अस्पतालको औषधि पुर्याउने रोबोटको उदाहरण लिन सकिन्छ। उसले कुन कोठामा पुग्ने भन्ने निर्देशन बुझ्नु एउटा क्षमता हो। ढोका, भर्याङ र मानिसको आवतजावतबीच आफ्नो स्थान सही राख्दै त्यहाँसम्म पुग्नु अर्को क्षमता हो। यी दुई क्षमता मिल्दा मात्र उसले औषधि तोकिएको ठाउँमा सुरक्षित रूपमा पुर्याउन सक्छ। उद्धारमा प्रयोग हुने यन्त्रका लागि त गलत स्थान पहिचानले खोजीको क्षेत्र नै फरक पार्न सक्छ।
समस्या के छ भने वास्तविक वातावरण स्थिर नक्साजस्तो हुँदैन। गोदाममा सामानको थुप्रो सारिन्छ, निर्माणस्थलमा पर्खाल थपिन्छ, सडकमा अवरोध राखिन्छ र विपदपछि भवनको बनावट बदलिन सक्छ। पुरानो नक्सा र अहिले देखिएको दृश्य नमिल्दा यन्त्र अलमलिन सक्छ। प्रकाश कम हुँदा क्यामेराको उपयोगिता घट्छ भने धुवाँ, धुलो वा वर्षाले अन्य संवेदकलाई असर पुर्याउन सक्छ। त्यसैले एउटै उपायमा निर्भर हुनुभन्दा विभिन्न माध्यमबाट प्राप्त जानकारी मिलाएर त्रुटि पहिचान गर्ने व्यवस्था आवश्यक हुन्छ।
स्थान पहिचानमा अर्को महत्त्वपूर्ण पक्ष अनिश्चिततालाई स्वीकार गर्नु हो। कुनै रोबोटले आफ्नो स्थानको अनुमान गरेको छ भन्दैमा त्यो अनुमान सधैँ सही हुन्छ भन्ने हुँदैन। सुरक्षित प्रणालीले आफ्नो अनुमान कति भरपर्दो छ भन्ने पनि मापन गर्नुपर्छ। विश्वास घटेमा गति कम गर्ने, वैकल्पिक संकेत खोज्ने, मानिसको सहायता माग्ने वा काम रोक्ने निर्णय गर्न सक्नु कृत्रिम बुद्धिमत्ताको व्यावहारिक परिपक्वता हो।
नियान्टिक स्पेसियलले त्रिआयामिक नक्सा, दृश्यका आधारमा स्थान पहिचान र वातावरण बुझ्ने प्रविधिमा जोड दिएको छ। कम्पनी स्वयं यस क्षेत्रका उत्पादन विकासमा संलग्न भएकाले उसको निष्कर्षलाई व्यावसायिक दृष्टिकोणसहित पढ्नुपर्छ। कुनै प्रविधि प्रदर्शनमा सफल भएको आधारमा सबै भवन, मौसम र उपकरणमा उस्तै परिणाम दिन्छ भन्ने निष्कर्ष निकाल्न मिल्दैन। प्रयोगको वातावरणअनुसार शुद्धता, विफलताको अवस्था, नक्सा अद्यावधिक गर्ने खर्च र व्यक्तिगत गोपनीयतामा पर्ने असर जाँचिनुपर्छ।
नेपालका लागि यो विषय विशेष सान्दर्भिक छ। पहाडी भूभाग, साँघुरा सडक, सुरुङ, घना बस्ती र विपद प्रभावित क्षेत्रले स्थान पहिचानको परीक्षण कठिन बनाउँछन्। खोज तथा उद्धार, अस्पतालभित्र सामग्री ढुवानी, जलविद्युत संरचनाको निरीक्षण र जोखिमयुक्त स्थानको नक्साङ्कनमा यस्ता यन्त्र उपयोगी हुन सक्छन्। तर तिनलाई काममा लगाउनुअघि स्थानीय भूगोलमा परीक्षण, अद्यावधिक नक्सा, प्रशिक्षित जनशक्ति र विफल हुँदा अपनाउने सुरक्षित प्रक्रिया चाहिन्छ।
भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ताको भविष्य यन्त्रले कति राम्रोसँग निर्देशन बुझ्छ भन्ने कुरामा मात्र निर्भर छैन। उसले आफ्नो स्थान र वरिपरिको परिवर्तन कति सही बुझ्छ तथा नबुझेको अवस्थामा कति सुरक्षित निर्णय गर्छ भन्ने कुराले पनि त्यसको उपयोगिता निर्धारण गर्नेछ।
