आप एलन ट्यूरिंग का नाम कई तरीकों से सुन सकते हैं: आपने बेनेडिक्ट कंबरबैच की मशहूर फिल्म The Imitation Game देखी होगी। आप मैनचेस्टर में घूम रहे हों और “द गे विलेज” कहलाने वाले इलाके के ठीक बाहर बेंच पर बैठी उनकी प्रतिमा देख लें। किसी दिन आप £50 का नोट देखें, या इस्तेमाल भी करें, और एक तरफ आपको इसी व्यक्ति का चेहरा दिखे। लेकिन चूंकि आप DataCamp पर हैं, संभावना है कि आपने उनका नाम पहली बार कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के बारे में जानते हुए सुना हो। आज के दौर में AI और उसके भविष्य पर असर की इतनी चर्चा के बीच, यह भूल जाना आसान है कि इसका जन्म द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान हुआ था—एक ऐसे व्यक्ति के दिमाग से जिसने ब्रिटेन को खुफिया जंग में जीत दिलाई, और उसके बाद की शांति को तेज किया।
अध्याय I: बुद्धि की जंग
एन्क्रिप्शन उस सिद्धांत पर काम करता है जिसमें किसी संदेश के अक्षरों को एक तय प्रणाली—जिसे सिफर कहा जाता है—के अनुसार दूसरे अक्षरों से बदला जाता है। एक बहुत बुनियादी सिफर यह हो सकता है कि हर अक्षर को वर्णमाला में दो स्थान आगे वाले अक्षर से बदल दिया जाए, ताकि “hello” “jgnnq” बन जाए। द्वितीय विश्व युद्ध के कोड-ब्रेकर इसे बहुत आसानी से तोड़ लेते थे, इसलिए और जटिल सिफरों की जरूरत पड़ी। और जर्मन सेना द्वारा बड़े पैमाने पर इस्तेमाल किए जाने वाले एनीग्मा उपकरणों ने वही जटिलता प्रदान की।
सबसे बुनियादी स्तर पर, कोई एक अक्षर टाइप करता है जिससे कीपैड पर उसका एक संबंधित अक्षर जगमगा उठता है। कौन-सा अक्षर जल उठेगा, यह मशीन में लगे रोटर्स और प्लग बोर्ड की व्यवस्था से तय होता था—और यही व्यवस्था एनीग्मा का सिफर थी। इस डिजाइन का मतलब था कि संदेशों को लिखने के 159 क्विंटिलियन तरीके संभव थे (यह संख्या न तो गढ़ी हुई है और न ही बढ़ा-चढ़ाकर कही गई है)। बात को और पेचीदा बनाने के लिए, एनीग्मा का सिफर रोज बदलता था, जिसे एक किताब में लिखा जाता था जो हर ऑपरेटर के पास होती थी ताकि वे अपने उपकरण की सेटिंग्स समायोजित कर सकें। कोड बुक्स सिर्फ अगले महीने के लिए निर्धारित होती थीं और पानी में फेंककर नष्ट की जा सकती थीं, तो भले ही मित्र राष्ट्र उन्हें बलपूर्वक हासिल कर लेते, एक स्थायी समाधान की जरूरत थी।
ब्लेचली पार्क, जो ब्रिटेन के कोड-ब्रेकिंग प्रयासों का केंद्र था, वहां ट्यूरिंग और उनकी टीम को उस दिन एनीग्मा मशीनें कैसे सेट की गई हैं, यह तुरंत जानने का तरीका चाहिए था ताकि खुफिया जानकारी समय पर भेजी जा सके। इसी के तहत उन्होंने बॉम्ब नामक मशीन विकसित की, जो पूरी तरह कार्यरत होने पर बीस मिनट से कम में एनीग्मा संदेशों को क्रैक कर सकती थी। ट्यूरिंग के मशीनों और गणित पर पहले के काम पर आधारित, बॉम्ब उन्मूलन की प्रक्रिया और एनीग्मा की प्रणालियों की नकल के जरिए काम करती थी। बॉम्ब यह पुष्टि कर सकती थी कि क्या अक्षरों की जोड़ियां एक-दूसरे से मेल खाती हैं, और इस तरह ऑपरेटर को दिखाती थी कि उस दिन रोटर और प्लग कैसे सेट किए गए थे। और वे तय कैसे करते थे कि किन जोड़ियों से शुरुआत की जाए?
एनीग्मा की सबसे बड़ी खामी यह थी कि कोई अक्षर कभी अपने ही रूप में नहीं लिखा जाता था, इसलिए जर्मन भाषा का कोई शब्द एन्क्रिप्टेड संदेश के अक्षरों के समूह से मिलान किया जा सकता था। अगर अक्षरों में कोई मेल नहीं होता तो वह एक संभावित संयोजन होता। ट्यूरिंग की टीम ऐसे शब्दों का पूर्वानुमान लगाती थी: चूंकि जर्मन रोज मौसम की रिपोर्ट भेजते थे, वे जर्मन में “मौसम” शब्द खोजते थे। जब रॉयल नेवी माइंस बिछाती और ब्लेचली से संपर्क में रहती, वे “माइन” शब्द ढूंढते। और एक और शब्द समूह, जो वे जाहिर कारणों से देखते थे, था “हाइल हिटलर”।
क्योंकि एक समय में एक ही प्लग को एक सॉकेट में लगाया जा सकता था, बॉम्ब असंभव संयोजनों की पहचान कर उन्हें बाहर कर देती, जब तक कि सिर्फ तार्किक रूप से सार्थक सेटिंग्स न बच जाएं। ट्यूरिंग की टीम—और बाद में पूरा ब्लेचली पार्क—फिर एन्क्रिप्टेड संदेशों को कब्जे में लिए गए एनीग्मा उपकरणों में, सही तरह से कैलिब्रेट करके, डाल सकते थे और सादा जर्मन में संदेश प्राप्त कर लेते थे।
एनीग्मा को तोड़ना मित्र राष्ट्रों की एक बड़ी जीत थी, जिसकी उन्हें सैन्य खुफिया मंडलियों के बाहर खबर भी नहीं थी (और जर्मनों को भी 1974 तक पता नहीं चला)। इसका इस्तेमाल लगभग हर सैन्य अभियान में हुआ—नॉर्वे से लेकर उत्तर अफ्रीका और नॉरमैंडी तक। फिर भी, सबसे निर्णायक फर्क यह था कि इससे जर्मन पनडुब्बियों, जिन्हें यू-बोट कहा जाता था, की स्थितियों का पता चल सका। उत्तर अटलांटिक में घूमती ये यांत्रिक समुद्री दानव ब्रिटेन और अमेरिका के बीच सप्लाई लाइन पर चलने वाले हर नाविक के लिए दहशत थे—यूरोप में अकेले मित्र राष्ट्र और दुनिया की औद्योगिक महाशक्ति के बीच की जीवनरेखा। चर्चिल ने कहा था कि प्रधानमंत्री रहते उन्हें सिर्फ यही चीज डराती थी। उनकी स्थितियों का पता चलने से मित्र राष्ट्रों के काफिलों को खतरे से दूर मोड़ा जा सका और ब्रिटेन को भूखमरी से बचाया जा सका—और मित्र नौसेनाओं को मारक कार्रवाई के लिए पास लाया जा सका।
कहानी का यह हिस्सा आम तौर पर इतिहासकारों के इस अनुमान पर खत्म होता है कि एनीग्मा तोड़ने से युद्ध दो साल घट गया और 1.4 करोड़ जानें बचीं। यह सही है, पर एक बात और कही जानी चाहिए: जो लोग यह सिद्धांत देते हैं कि जर्मनी युद्ध जीत सकता था, वे अक्सर इस आधार पर कहते हैं कि युद्ध के उत्तरार्ध में वे जो तकनीकें विकसित कर रहे थे, वे उन्हें बढ़त दे सकती थीं—यदि युद्ध खत्म होने से पहले उन्हें तैनात कर पाते। अधिकांश इतिहासकार सहमत हैं कि कम से कम युद्ध कहीं ज्यादा विनाशकारी होता, तो निष्कर्ष यह है: 1.4 करोड़ जीवन एक बहुत ही सतर्क अनुमान है।
फोटो क्रेडिट: TS on Unsplash ## अध्याय II: मशीन का मस्तिष्क ट्यूरिंग की कहानी भले WWII पर खत्म हो सकती थी और Official Secrets Act के कारण बहुत बाद तक जनता को पता भी नहीं चल पाता। उन्होंने ब्लेचली पार्क में दो साल और काम किया, जब तक कि उन्हें लगा कि गुप्तता की संस्कृति उनके काम में बाधा बन रही है, और उसके बाद वे नागरिक जीवन में लौट आए। 1936 में ही ट्यूरिंग ने उन मशीनों की बुनियाद रख दी थी जिन्हें बाद में ट्यूरिंग मशीन कहा गया—ऐसी मशीनें जो एल्गोरिदम के माध्यम से कोई भी गणितीय समस्या हल कर सकती हैं—और इसी अवधि में, जब वे कंप्यूटरों की आरंभिक आवृत्तियों पर काम कर रहे थे, उन्होंने इन्हें आगे बढ़ाया। 1950 में उन्होंने शायद अपना सबसे प्रभावशाली लेख प्रकाशित किया, जो इस प्रश्न से शुरू होने वाला एक दार्शनिक लेख था: “क्या मशीनें सोच सकती हैं?” उनका सिद्धांत था कि मानव मस्तिष्क, प्रशिक्षण, शिक्षा और जीवनानुभवों के माध्यम से, एक “सार्वभौमिक मशीन” बन जाता है, और इसलिए ऐसी मशीन का निर्माण संभव होना चाहिए जो पूर्व जानकारी को ध्यान में रखकर उसी प्रकार सीख सके। इसी तरह ट्यूरिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जनक के रूप में जाने गए। ट्यूरिंग ने यह परखने के लिए एक परीक्षण प्रस्तावित किया कि क्या एक मस्तिष्क बनाया जा चुका है—जिसे Imitation Game कहा गया। एक पुराने विक्टोरियन पार्लर गेम पर आधारित, इसमें एक मानव निर्णायक एक मशीन से बातचीत करता है, हालांकि उसे यह तथ्य ज्ञात नहीं होता। यदि बातचीत की शैली, शब्दों का चयन आदि के जरिए मशीन निर्णायक को यह विश्वास दिला दे कि वह एक इंसान से बात कर रहा है, तो मशीन ट्यूरिंग टेस्ट पास कर लेती है। ट्यूरिंग का सिद्धांत था कि वर्ष 2000 तक कोई मशीन आसानी से यह परीक्षण पास कर सकेगी। ट्यूरिंग की मेधाशक्ति की निरंतर भागीदारी शायद इस भविष्यवाणी को सच कर देती। लेकिन एक साल बाद, ट्यूरिंग की कहानी एक बहुत अंधेरे मोड़ पर चली गई। ## अध्याय III: विश्वासघात एलन ट्यूरिंग एक समलैंगिक व्यक्ति थे जो एक समलैंगिकता-विरोधी इंग्लैंड में पैदा हुए थे। विक्टोरियन दौर में समलैंगिक व्यवहार को अपराध घोषित करने वाले कानून बने थे, और आधी सदी से अधिक बाद भी वे लागू थे—जब यह पता चला कि ट्यूरिंग का एक व्यक्ति, आर्नोल्ड मरे, के साथ संबंध था। किंग्स कॉलेज में अपने समय के दौरान वे अपनी समलैंगिकता के बारे में खुले थे, जिसे अन्यथा असहिष्णु समाज में “स्वीकार्यता का नखलिस्तान” कहा गया है। ब्लेचली पार्क में अपने समय के दौरान उन्होंने इसे गुप्त रखा, सिवाय 1941 के जब उन्होंने अपनी मंगेतर और सहकर्मी जोन क्लार्क को यह बताया और सगाई आगे न बढ़ाने का निर्णय लिया। उनके पूर्व सहकर्मी प्रोफेसर I.J. Good ने बाद में टिप्पणी की, “शायद यह अच्छा ही हुआ कि सुरक्षा वाले लोग नहीं जानते थे, वरना उन्हें नौकरी से निकाल दिया जाता और हम युद्ध हार सकते थे"। ट्यूरिंग को जेल और रासायनिक बधियाकरण के बीच चुनाव की पेशकश की गई—उन्होंने शोध जारी रखने के लिए बाद वाला चुना। उन्हें नपुंसक बनाने के लिए बनी दवाएं लेना, सुरक्षा मंजूरी और विदेश यात्रा की अनुमति छिन जाना—इन सबने कथित तौर पर उनमें अवसाद पैदा किया, जो अंततः साइनाइड-मिश्रित सेब खाकर आत्महत्या तक पहुंचा। हालांकि विचारों को मारा नहीं जा सकता। जैसे-जैसे ब्रिटेन अधिक सहिष्णु समाज में बदला, ट्यूरिंग LGBTQ+ जगत में एक प्रतीक बन गए। 2009 में प्रधानमंत्री टोनी ब्लेयर ने ट्यूरिंग के साथ हुए व्यवहार के लिए ब्रिटिश सरकार की ओर से माफी मांगी, और चार साल बाद रानी एलिजाबेथ ने शाही क्षमादान दिया। 2015 में उन कानूनों का एक सेट आया जिसने उस अधिनियम के तहत दोषी ठहराए गए 49,000 पुरुषों को क्षमादान दिया और उनके आपराधिक रिकॉर्ड मिटा दिए। इन्हें अनौपचारिक रूप से एलन ट्यूरिंग कानून कहा गया। ## अध्याय IV: डेटा साइंस और LGBTQ+ समुदाय यह कल्पना करना कठिन नहीं है कि ट्यूरिंग आज की दुनिया देखकर क्या सोचते। 109 साल पहले जन्मे, यदि वे लंबा और सुखी जीवन जीते तो आज भी हमारे बीच होते। वे प्रसन्न भी होते और निराश भी।
हमने DataCamp पर समग्र रूप से AI और डेटा साइंस की नैतिकता पर काफी लिखा है, और साझा सूत्र यही है कि यह उतनी ही नैतिक हो सकती है जितने नैतिक लोग और डेटा इसके पीछे हैं। जैसे-जैसे डेटा साइंस हमारे दैनिक जीवन के और हिस्सों को प्रभावित करती है, यह LGBTQ+ समुदाय पर भी लागू होता है—और इसके गलत उपयोग के ऐसे मामले सामने आए हैं जो श्री ट्यूरिंग को सचमुच चौंका देते। Google के Sentiment Analyzer का मामला था, जिसने “I’m a homosexual” वाक्यांश को नकारात्मक भाव दिया। 2016 के अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव में, फेसबुक डेटा के जरिए LGBTQ+ के रूप में पहचाने गए व्यक्तियों को मतदान न करने के लिए प्रेरित करने वाले विज्ञापनों से निशाना बनाने का उदाहरण था। और चेहरा पहचान कर समलैंगिक व्यक्तियों की पहचान करने का दावा करने वाले एक AI का अत्यंत अनैतिक मामला था।
हालांकि जब अच्छी बातों को बुरी के साथ जोड़ा जाए, तो मानने के और अधिक कारण हैं कि श्री ट्यूरिंग जो देखते उससे प्रसन्न होते। Geosure जैसी ऐप्स के उदाहरण हैं जो डेटा का उपयोग LGBTQ+ यात्रियों की सुरक्षा के लिए करती हैं, और डेटिंग ऐप्स जो प्रोफाइल सत्यापित करने और उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा हेतु मानव-सहायता प्राप्त AI का उपयोग करती हैं—जिनमें LGBTQ+ व्यक्तियों की हिस्सेदारी उल्लेखनीय है। व्यापक रूप से देखें तो, डेटा का उपयोग विरोधी-LGBTQ+ भ्रमों का सामना करने में हुआ है, और डेटा साइंस कुल मिलाकर एक प्रगतिशील क्षेत्र है जो हर पृष्ठभूमि—यौन अभिविन्यास सहित—के लोगों का स्वागत करता है।
अंतिम शब्द
एलन ट्यूरिंग एक विलक्षण व्यक्ति थे जिन्होंने उभरती मुक्त दुनिया की रक्षा में अहम भूमिका निभाई और उन तकनीकों की राह बनाई जो आज सुर्खियों पर छाई हैं। वे अपने समय से आगे के व्यक्ति थे, जिन्हें दुर्भाग्य से पक्षपाती व्यवस्था ने दंडित किया। दुनिया एक वरदान से वंचित रह गई—पर पूरी तरह नहीं। यह तथ्य कि मैं लिख रहा हूं और आप पढ़ रहे हैं—उस चीज पर जिसे कभी ट्यूरिंग मशीन कहा गया—इसका प्रमाण है। अतः, उस महान व्यक्ति की स्मृति का सम्मान करने के लिए, सुनिश्चित करें कि हमारी तकनीकी उपलब्धियां हमारी नैतिक उपलब्धियों के समकक्ष—बल्कि उनसे बढ़कर—हों।
अतिरिक्त विवरण
यह लेख इससे कहीं लंबा हो सकता था यदि हम कुछ विवरणों को सरसरी तौर पर न छोड़ते—जो फिर भी जिज्ञासु पाठक के लिए उल्लेख के योग्य हैं।