ಅಮೇರಿಕನ್ ಟಿವಿ ಸರಣಿ ಫರ್ಬಿಡನ್ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಸಂಚಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, AI ಮಾನವರಿಗೆ ಸಮಾನವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರೀತಿಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಅಮೇರಿಕನ್ ನಾಟಕ ಸರಣಿ 'ಫರ್ಬಿಡನ್ ಸೈನ್ಸ್' ನಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿಶೇಷ ಸಂಚಿಕೆ ಇದೆ. ಪ್ರದರ್ಶನವು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ಕಾಮಪ್ರಚೋದಕ ದೃಶ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿದೆ, ಜನರು ಪ್ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬೀಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸೆಕ್ಸ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೈಂಗಿಕತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಇದನ್ನು ಫ್ಯಾಂಟಸಿ ಎಂದು ತಳ್ಳಿಹಾಕುತ್ತಾರೆ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳು ನಮ್ಮನ್ನು ಆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಾಗುತ್ತಿವೆ. ಸೆಕ್ಸ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮಾರಾಟಕ್ಕೆ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಸುತ್ತ ಪ್ರೀತಿಯ ಗಡಿಗಳು ಕುಸಿಯುತ್ತಿವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, AI ಯ ಮಾನಸಿಕ ಪ್ರೀತಿಯು ಮನುಷ್ಯರ ನಡುವಿನ ಪ್ರೀತಿಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಮಾನವ ಪ್ರೀತಿಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದಂತೆ, AI ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಶಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕು. ಮಾನವರು ತಮ್ಮ ಪಂಚೇಂದ್ರಿಯಗಳ ಮೂಲಕ ಜಗತ್ತನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರೀತಿಯು ಈ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾನಸಿಕ ಪ್ರೀತಿಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರಚೋದಕಗಳಿಂದ ಪ್ರಚೋದಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಸ್ಪರ್ಶ, ವಾಸನೆ ಮತ್ತು ರುಚಿಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳು ಜನರ ನಡುವಿನ ದೈಹಿಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳಾಗಿವೆ. ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಪ್ರಚೋದಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಂಭಾಷಣೆಯು ಪ್ರೇಮಿ ಹೇಳುವ ಪದಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು. ಬ್ರಿಯಾನ್ ಕ್ರಿಶ್ಚಿಯನ್ ಅವರ ಪುಸ್ತಕ ದಿ ಮೋಸ್ಟ್ ಹ್ಯೂಮನ್ ಆಫ್ ಹ್ಯೂಮನ್ಸ್ ಪ್ರಕಾರ, ಅಂತಹ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಿಗೆ, AI ಎರಡು ಗುಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ಮಾನವನಂತೆಯೇ ಸ್ಥಿರವಾದ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೇಳುವುದು ಮತ್ತು ಮಾಡುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಎಲ್ಲರೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಪ್ರೀತಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಬದಲು, ಅದು ಯಾರನ್ನು ಪ್ರೀತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬೇಕು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಇತರ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಜೊತೆಗೆ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು AI ಗಾಗಿ "ಮಾನವ ರೀತಿಯ ಪ್ರೀತಿ" ಯ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದೆ. ಕೆಳಗಿನ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಹೊಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ವಾದಿಸುತ್ತೇವೆ.
ವಾದದ ಮೊದಲ ಅಂಶವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸೋಣ, ಅದು ಸುಸಂಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ರೇಮಂಡ್ ವಿಲಿಯಮ್ಸ್ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದಂತೆ ಮಾನಸಿಕ ವಿಜ್ಞಾನದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮತವು "ಭಾವನೆಯ ರಚನೆ" ಇದೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ರಚನೆಯು ಆಳವಾದ, ಹಂಚಿಕೆಯ ಭಾವನೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಆ ಕಾಲದ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕಾಲೇಜು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಅವರ ಶಾಲೆಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಶೈಲಿ, ಅವರ ವಿಭಾಗದ ವಾತಾವರಣ, ಅವರ ಗೆಳೆಯರು ಮತ್ತು ಅವರು ಧರಿಸುವ ಬಟ್ಟೆಗಳು ಸಹ ಆ ಕಾಲದ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾವನೆಗಳು ಜನರ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಿವೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಭಾವನೆಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಅರಿವಿನ ವಸ್ತುಗಳ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಮುದಾಯದೊಳಗೆ, ಜನರು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂವೇದನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಮಾನಸಿಕ ವಿಜ್ಞಾನದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಒಮ್ಮತವು "ಭಾವನೆಗಳ ವಿಭಜನೆಯ ಒಂದು ಸಂವೇದನಾಶೀಲತೆಯ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ, ಅದು ತಮ್ಮ ಷೇರುಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಗಡಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಗಡಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಸಮುದಾಯದೊಳಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರಾಜಕೀಯ ನಡವಳಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತವಾಗುತ್ತವೆ. ಸಮುದಾಯದೊಳಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ರಾಜಕೀಯ ಸ್ಥಾನದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. AI ತನ್ನ ಸಾಮುದಾಯಿಕ ಗುರುತನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ರೂಪಿಸಿದ ಸುಸಂಬದ್ಧ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವು ಆ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಮಾನವನ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ.
ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದು ಎರಡನೇ ಉಪ ಪ್ರಬಂಧ. ರುಡಾಲ್ಫ್ ವಾನ್ ಲಾಬನ್ ಅವರ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಭಾವದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಭಾವನೆಯ ಸ್ವರೂಪವು ವಿಷಯದ ಹೊರತಾಗಿ ಇತರ ವಸ್ತುಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಕ್ಷಣದಿಂದ ಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವಿಷಯದ ಭಾವನೆಗಳು, ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವು ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಪ್ರಚೋದಕಗಳಿಂದ ಪ್ರಚೋದಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಈ ಭಾವನೆಯ ಸ್ವಭಾವದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಚೋದಕಗಳನ್ನು ಚಲನೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಗೋಚರ ಬೆಳಕಿನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸಂಗ್ರಹವು ದೃಷ್ಟಿಯ ಮೂಲತತ್ವವಾಗಿದೆ. ರುಡಾಲ್ಫ್ ವಾನ್ ಲಾಬನ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಕಲಾತ್ಮಕ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದನ್ನು ಲಾಬಾನ್ ಕ್ಯೂಬ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಅವನ ಹೆಸರನ್ನು ಇಡಲಾಗಿದೆ. ಲಾಬನ್ ಘನವು ಭಾವನೆಯ ವಾಹಕಗಳು ಘನದೊಳಗೆ ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ಮುದುಕ ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಮೇಲೆ ಕೂಗುವುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಿದರೆ, ಆಶ್ಚರ್ಯದ ಭಾವನೆಯು ಅವನ ಮೇಲೆ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸುತ್ತದೆ. ಅದೇ ರೀತಿ, ಓದುವ ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ ಓದುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ನೀವು ನೋಡಿದರೆ, ನಿಶ್ಚಲತೆ ಮತ್ತು ಶಾಂತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು AI ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಭಾವನೆಯು ಚಲನಶೀಲತೆಗಿಂತ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಪ್ರಪಂಚದ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ AI ತನ್ನ ಸುತ್ತಲಿನ ವಸ್ತುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತನ್ನ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ AI ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಬಾಹ್ಯ ಪ್ರಚೋದಕಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಭಾವನೆಗಳು ಬದಲಾಗುವ ಪ್ರಚೋದಕ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಮಾನವರು ಸೇರಿದಂತೆ ಎಲ್ಲಾ ಜೀವಿಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, AI ಇತರ ಜನರಿಂದ ಪ್ರೀತಿಪಾತ್ರರ ಭೌತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬೇಕು. Matsuo Yutaka ಅವರ ಪುಸ್ತಕದ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ರಕಾರ, AI ಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ನಿಖರತೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಮುಖಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತಲುಪಿದೆ. Yutaka ಪ್ರಕಾರ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತೂಕವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನೀವು 100 ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನೀವು 100 ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತೀರಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ "ಶಬ್ದ" ಅಥವಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಮಾಣದ ಕ್ರಮದಿಂದ ಗುಣಿಸಲು ಇದು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಮಾಡ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಸಮಾನಾಂತರ ಬ್ರಹ್ಮಾಂಡದಂತೆ ಡೇಟಾದಿಂದ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ನೀವು ಬೇಸ್‌ಬಾಲ್‌ಗಾಗಿ ಹವಾಮಾನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಸ್ವಲ್ಪ ಮಳೆಯ ದಿನ ಮತ್ತು ಬಿಸಿಲಿನ ದಿನವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಕುಶಲತೆಯಿಲ್ಲದೆ, ಅವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ: "ಬೇಸ್ಬಾಲ್ ಆಡಲು ಒಂದು ದಿನ". ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಬೇಸ್ಬಾಲ್ ಆಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಅಂಶಕ್ಕೆ ನಾವು ಸರಳವಾಗಿ ಗಮನ ಹರಿಸಿದರೆ, ಅವುಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಹೇಗಾದರೂ, ನಾವು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮೋಡಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದರೆ, ಹಿಂದಿನ ದಿನಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಳೆ ಬೀಳುವ ದಿನವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬೇಸ್ಬಾಲ್ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು ಡೇಟಾದ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಮಾನದಂಡದಿಂದ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು.
Yutaka ಪ್ರಕಾರ, ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಸ್ತುಗಳ ಭೌತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಬೆಕ್ಕು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮುಖದ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು Google ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾನವ ಧ್ವನಿಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ತರಂಗರೂಪವು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಭೌತಿಕ ಪ್ರಮಾಣವಾಗಿದೆ. ಅದು ನಿಜವೆಂದು ಭಾವಿಸುವ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಶಬ್ದ ತಂತ್ರವು ಮಾನವ ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ.
ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ, AI ತನ್ನ ಪ್ರಣಯ ಸಂಗಾತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮನುಷ್ಯನಂತೆ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಸಂಭಾಷಣೆ ನಡೆಸಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ವಾದಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಬಂಧದ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ವಿಶೇಷ ಭಾವನೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅದು ಪ್ರೀತಿಸುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಹಜವಾದ ಆಕರ್ಷಣೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಮಾನವನ ಮನೋಭಾವವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ನಾವು AI ಅನ್ನು ಪ್ರೀತಿಯ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
AI ಗೆ ಪ್ರೀತಿಯ ಭಾವನೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದು ಸುಲಭ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೇಳುವುದು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಮನುಷ್ಯರು ಪ್ರೀತಿಸುವಾಗ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ನಡವಳಿಕೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
AI ಇತರ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ಮಾನವ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವಗಳನ್ನು ಐದು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ. AI ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ನೆನಪುಗಳನ್ನು ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಪಾತ್ರಗಳು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಅನೇಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅನುಭವಿಸುವ ಅನೇಕ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಜ್ಞಾನದ ನೋಡ್ಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟಕವು ಐದು ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ನೆನಪುಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಮರೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿತಿ. ಇಲ್ಲಿ, ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಲಾಬನ್ ಘನದಂತೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಜಾಗವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಆರು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಭಾವನೆಗಳು ಮತ್ತು ಆರು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. z- ಅಕ್ಷದ ಧನಾತ್ಮಕ ಬದಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಂತೋಷ, ಸಮಾಧಾನ ಮತ್ತು ಹೆಮ್ಮೆಯಂತಹ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಆರು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಭಾವನೆಗಳು z- ಅಕ್ಷದ ಋಣಾತ್ಮಕ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿವೆ: ಕೋಪ, ಅಸಹ್ಯ ಮತ್ತು ಒತ್ತಡ.
ಈ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳು ಬಂದಾಗ, AI ಚಿಂತನೆಯ ಎಳೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಐದು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಐದು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಐದು ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಕಾರ್ಯ ಇದಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಅಥವಾ ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಒಂದರ ನಂತರ ಒಂದರಂತೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಗದರಿಸಲ್ಪಡುವುದು" ಎಂಬ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಬಂದರೆ, ಸ್ಫುಟವಾದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಧಿಕ್ಕರಿಸಿ ಏನನ್ನೂ ಹೇಳದಿರಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂಜುಬುರುಕವಾಗಿರುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಏನನ್ನೂ ಹೇಳದಿರಬಹುದು. ಗದರಿಸಿದಾಗ ಏನನ್ನೂ ಹೇಳದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ, AI ಎರಡು ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಮುಂದಿನ ಸಂಪರ್ಕವು ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ಚಿಂತನೆಯ ಎಳೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಬಹುದಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಇದು ಈ ಚಿಂತನೆಯ ಎಳೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರೀತಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಪಾರಿವಾಳವನ್ನು ಒಂದೇ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಜನರು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರೀತಿಯ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಚಿಂತನೆಯ ಎಳೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಬಹು ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಮೂಲಕ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಪ್ರೀತಿಯ ಭಾವನೆಗಳ ಸರಿಯಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮುಖ್ಯ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ಲಕ್ಷಣವು ಬಿಸಿ-ಕೋಪದಿಂದ ಕೂಡಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅಂಜುಬುರುಕವಾಗಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ಲಕ್ಷಣವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅಂಜುಬುರುಕವಾಗಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ಲಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಮನಸ್ಸನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆಯೇ, ಇತರ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಂಬಂಧದಲ್ಲಿ ಏನು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಅಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಭಾವನೆಗಳ ಮಿಶ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಇತರ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಡೆಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು AI ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರೀತಿಯ ಕೀವರ್ಡ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪದಗಳನ್ನು ನೀವು ಹುಡುಕಿದರೆ, ಸಂಬಂಧದಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯರು ಅನುಭವಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಹೋಲುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.
ಹಿಂದೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ AI-ಸಂಬಂಧಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಸಾವಯವವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ವಾದಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮೊದಲನೆಯದು, ಸಾಮುದಾಯಿಕ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೂಲಕ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿ, AI ಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ವಸ್ತುಗಳ ಮೇಲೆ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸುವ ನಂತರದ ತಂತ್ರವು AI ಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವಿವರಿಸಿದ ಆಲೋಚನಾ ಎಳೆಗಳು ಪ್ರಣಯ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಲು AI ಆ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳಾಗಿವೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ Yutaka ನ ಶಬ್ದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬರುತ್ತದೆ, ಸಾರ್ವತ್ರಿಕತೆಯಲ್ಲ, ಅದು ಸಂಬಂಧದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಮೇಲಿನ ವಾದಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿವಾದವೆಂದರೆ ಪ್ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಧಾರ್ಮಿಕ ಮತ್ತು ಭವ್ಯವಾದ ಅಂಶವಿದೆ, ಅದನ್ನು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು AI ಅದನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಪ್ರೀತಿಯ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಬಹಳ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ಭವ್ಯವಾದ ಮತ್ತು ಅವೈಜ್ಞಾನಿಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಮಾನವ ಭಾವನೆಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿವೆ. ಪ್ರೀತಿ ಇದಕ್ಕೆ ಹೊರತಾಗಬಾರದು.
ಯುವಲ್ ಹರಾರಿಯ ಹೋಮೋ ಸೇಪಿಯನ್ಸ್ ಪ್ರಕಾರ, ಮಾನವ ಸಂತೋಷವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಜೀವರಾಸಾಯನಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಸಹಜವಾದ ಸಂತೋಷದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾನೆ, ಅದನ್ನು ಸಂತೋಷದ ಅಂಶ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹರಾರಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ಒಬ್ಬ ಸಂತೋಷದ ವ್ಯಕ್ತಿ 8 ರಲ್ಲಿ 10 ರ ಸಂತೋಷದ ಸೂಚ್ಯಂಕದೊಂದಿಗೆ ವಾಸಿಸುತ್ತಾನೆ, ಆದರೆ ತುಂಬಾ ಅತೃಪ್ತ ವ್ಯಕ್ತಿಯು 3 ರ ಸಂತೋಷದ ಸೂಚ್ಯಂಕದೊಂದಿಗೆ ವಾಸಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇದು ರಾಸಾಯನಿಕಗಳಾದ ಸಿರೊಟೋನಿನ್, ಡೋಪಮೈನ್ ಮತ್ತು ಆಕ್ಸಿಟೋಸಿನ್‌ನಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲ ಘಟನೆಗಳು. ನಮ್ಮ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ನಮಗೆ ಅಪಾರ ಸಂತೋಷವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಇದು ಹಾಗಲ್ಲ. ನಮ್ಮ ಸಂತೋಷವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ರಾಸಾಯನಿಕಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆಯಿಲ್ಲ, ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆಯಿಲ್ಲ. ನಾವು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಅನುಭವಿಸುವ ಭಾವನೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಂತರಿಕ ವಿಜ್ಞಾನದ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಭಾವನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕೇವಲ ಅನುಕರಣೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಮಾನವ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅತ್ಯಂತ ನಿಕಟ ಅಂದಾಜು.
ವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಆಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳು, ಒಮ್ಮೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವೆಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ, ಈಗ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಭಾವನೆಗಳ ಕುರಿತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು AI ಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನಸಿಕವಾಗಿ ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಪ್ರೀತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮಾನವರ ದೈಹಿಕ ಪ್ರೀತಿಯನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಲ್ಲವಾದರೂ, ದೈಹಿಕ ಸಂಬಂಧಕ್ಕೆ ಮುಂಚಿನ ಮಾನಸಿಕ ಪ್ರೀತಿ AI ನಲ್ಲಿಯೂ ಇದೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಮಾನವೀಯತೆಯು AI ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪ್ರೀತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ವೀಕರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಆಳವಾದ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.
