एआई को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा के आकार के साथ-साथ, उस डेटा की गुणवत्ता भी अंतिम तस्वीर में योगदान देती है। अब, डेटा की गुणवत्ता से मेरा क्या तात्पर्य है?
पहले से, यदि आप नहीं जानते थे, तो मैं अपने लेखन को केवल उन उपकरणों पर आधारित करता हूं जिनका उपयोग मैं तर्कसंगत बनाने के लिए करता हूं। मैं वहां जाकर इसकी परिभाषा नहीं खोजता कि "डेटा" का वास्तव में क्या मतलब है। मैं जानता हूं कि एचडीडी और एसएसडी कैसे काम करते हैं, लेकिन यह नहीं कि वे डेटा कैसे ट्रांसफर करते हैं वगैरह।
अब जब मैं इसके बारे में सोचता हूं, तो इन्हें जानकर मेरे द्वारा लिखी गई जानकारी की गुणवत्ता में सुधार किया जा सकता है। या डोमेन की परवाह किए बिना, कम से कम नए विचार सामने आएंगे। लेकिन फिर भी, मुझे आशा है कि मैं थोड़ा समझाने में सक्षम था कि "डेटा की गुणवत्ता" क्या है।
जब हम "खाना पकाने" जैसे विशिष्ट डोमेन को परिभाषित करते हैं। जिस सुसंगति के साथ व्यंजनों का वर्णन किया गया है उसे समझ की गुणवत्ता के रूप में देखा जा सकता है। इसके बाद मनुष्यों द्वारा मूल्यांकित रेसिपी की गुणवत्ता (स्वाद, तैयारी में आसानी, आकार, इत्यादि) आती है। इसलिए हम इंसानों को खाना पकाने की किताब की गुणवत्ता के लिए 2 रेटिंग मिलीं। हम इसे कितनी आसानी से समझते हैं. इसे बनाना कितना सार्थक है.
समय के साथ, हम विशेषज्ञ शेफ बन जाएंगे और किताबों का मूल्यांकन केवल भोजन के आधार पर करेंगे (हमारे परिवार की रुचि के आधार पर)।
बाद में, प्रत्येक रेसिपी की अपनी रेटिंग होगी और पुस्तक की समग्र रेटिंग में योगदान देगी। उच्च रेटिंग वाले वे व्यंजन उस पुस्तक के अधिक प्रतिनिधि होंगे। आपको इस तरह से याद होगा कि इस पुस्तक में, पेज x, y, और z पर, आपको कुछ अच्छे चयन मिलेंगे। भले ही आपको याद न हो कि वहां कौन सी रेसिपी हैं। आप केवल "अच्छा खाना" श्रेणी से ही याद रखेंगे।
एक एआई उन भागों को "शुरुआती"/"उन्नत"/"विशेषज्ञ", "खराब भोजन"/"अच्छा भोजन"/"स्वस्थ भोजन"/"बच्चों के लिए अच्छा भोजन" और उफ़ के रूप में देखेगा। शिशुओं के लिए अच्छा भोजन. अगर हमने किसी भी कारण से स्वस्थ भोजन की परवाह नहीं की, तो अब यह और भी गंभीर हो गया है।
हम किसी ऐसे व्यक्ति को, जिसके पास आवश्यक "नैतिक बाधा" के बिना एआई का मालिक है, बॉट की बातों पर भरोसा करने से कैसे रोक सकते हैं? मुझे यकीन है कि उनकी छोटी एआई को खाद्य विशेषज्ञों द्वारा प्रशिक्षित नहीं किया गया था। (यह "ओपन-सोर्स एआई" नामक एक व्यापक तस्वीर से संबंधित है जिस पर मैं जल्द ही चर्चा करना चाहूंगा। यह पसंद है या नहीं, भविष्य इतना बड़ा है कि कोई एक व्यक्ति इसे नहीं देख सकता।)
अब... चलिए प्रश्न पर वापस आते हैं। क्या गुणवत्ता एक अच्छा/बुरा कारक है?
जैसा कि हम देख सकते हैं, हम कुछ यादों को उस चीज़ पर आधारित करते हैं जिसे हम "अच्छी गुणवत्ता" के रूप में परिभाषित करते हैं। इस तरह, हम 3 पुस्तकों को वर्गीकृत कर सकते हैं, जिनमें से प्रत्येक में एक निश्चित संख्या में "अच्छी गुणवत्ता" के व्यंजन हैं। ऐसा लगता है जैसे "गुणवत्ता" "दक्षता" में बदल जाती है।
जब हमारी सुरक्षा की बात आती है तो हम "दक्षता" के बारे में क्या कह सकते हैं? हमारा दीर्घकालिक स्वास्थ्य और कल्याण? यहाँ "कुशल" कुछ ज्यादा ही जल्दबाज़ी में क्यों लगता है? क्योंकि यहां हमें सबूत चाहिए. हमें आश्वस्त रहना होगा क्योंकि हमारा स्वास्थ्य महत्वपूर्ण है। और मुझे यकीन है कि गहराई से, हम सभी इसकी परवाह करते हैं। अन्यथा हम उस खेल को कैसे समाप्त कर सकते थे? या दोस्तों के साथ एक और रात बितानी है?
हमें "अच्छी" होने के लिए बस कुछ चीज़ों की आवश्यकता होती है। एक अच्छा जिसमें कोई बुराई नहीं है. सिर्फ इसलिए कि हमारे पास उन सभी बुराइयों को खत्म करने की शक्ति है।
लेकिन फिर, यदि बुरे के बिना अच्छा हो सकता है, तो क्या यह सामान्य होगा? हर कोई इस बात से सहमत हो सकता है कि स्वास्थ्य को महत्व देना सामान्य बात है। लेकिन जैसा कि हम (कम से कम धूम्रपान करने वाले) देख सकते हैं, हम सामान्य की रेखा से थोड़ा नीचे हैं। और फिर भी, हम कहते हैं कि यह अच्छा है।
और एक AI इससे क्या सीख सकता है? भ्रामक जानकारी को मजाक के रूप में देना अच्छी बात है। लेकिन केवल कुछ मानदंडों के तहत. हालाँकि, बॉट्स में भावनाएँ नहीं होती हैं। तो वे वास्तव में कैसे समझ सकते हैं कि क्या किससे संबंधित है?
हम चाहे कितनी भी कोशिश कर लें, अंततः एआई का दिमाग सिर्फ गणित ही होता है। और संख्याएँ कुछ अनोखा काम कर सकती हैं। वे भाषा के दायरे से बाहर जा सकते हैं।
प्रत्येक शब्द का एक निश्चित मूल्य होता है। प्रत्येक कनेक्शन का एक निश्चित मूल्य होता है। समग्र रूप से प्रत्येक अवधारणा का एक निश्चित मूल्य होता है। आप जो कुछ भी बना सकते हैं, या विखंडित कर सकते हैं, और फिर उनके टुकड़े, और यहां तक कि उनके द्वारा बनाई गई संपूर्ण वस्तु का एक निश्चित मूल्य होता है। फिर... क्या हम विशिष्ट प्रक्रियाओं, जैसे तर्क और तर्क को गणितीय नियमों से मिलते-जुलते मानदंडों पर प्रशिक्षित कर सकते हैं?
एक एआई की कल्पना करें जो गणित के नियमों के बारे में सीखता है। प्रत्येक अवधारणा, विचार, अंतःक्रिया और अंततः संपूर्ण गणित से गुजरना। इस AI का "दिमाग" अपनी जगह पर बंद है। यह केवल उन चरणों का पालन कर सकता है जिन्हें यह अब तक जानता है। फिर सवाल आता है. बॉट हमारी भाषा कैसे सीखेगा?
वह वाक्यांशों, शब्दों, विचारों आदि को विशिष्ट मानदंडों में विभाजित कर सकता है जिन्हें परिभाषित करने का उसे कोई अंदाज़ा नहीं है। इनपुट यादृच्छिक लग सकता है और इस प्रकार, आउटपुट भी यादृच्छिक होगा। यह एआई, हालांकि सैद्धांतिक रूप से अनंत कारण रखता है, इसमें समझ का अभाव है।
और इसलिए, "उत्तम गुणवत्ता" खोजने की कोशिश में हमें शायद इसका विपरीत मिला होगा। भले ही तर्क सही हो, समझ की कमी उस क्षमता को बर्बाद कर देती है।
लेकिन रुकिए, इसका मतलब है कि "उत्तम गुणवत्ता" इससे परे है। उस कारण को स्थानांतरित करने के लिए मानव भाषा की समझ की आवश्यकता होती है। फिर, हम यह मान सकते हैं कि "उत्तम गुणवत्ता" का अर्थ पूर्ण तर्क और पूर्ण मानव भाषा समझ दोनों है। खाना पकाने की किताबों के मामले में, "गुणवत्ता" तब तक हासिल नहीं की जाती जब तक कि यह हमारे लिए मूर्त न हो।
अच्छा... क्या वह उत्तम तर्क हमारे लिए मूर्त होगा?
आतंक और संकट के समय में. ऐसे समय में जब हमारा मस्तिष्क अलग तरह से कार्य करता है, यह हमारी आंतरिक प्रक्रियाओं से सामान्य से अधिक ऊर्जा खींच रहा है। उस समय में, हम कई वज़न पकड़ सकते हैं। हम बहुत अधिक ध्यान में रखते हैं क्योंकि हम जानते हैं कि हमारी स्थिति गंभीर है या उसके करीब है। पिछले कुछ वर्षों में हमने जो कुछ भी सीखा है वह हमारे सोचने के स्व-उत्कीर्ण तरीके से बढ़ा है। वे दोनों मिलकर हमें दिखाते हैं कि समर्पण कैसा होता है। गड्ढे से बाहर निकलने की इच्छा कैसे आपको सीढ़ियाँ ढूंढने देती है। और सब भावनाओं पर आधारित है.
अब भावशून्य व्यक्ति क्या सोचेगा? वह व्यक्ति कैसे तय करेगा कि यह एक गंभीर स्थिति है? उनकी टिप्पणियों के आधार पर। उसे हर समय अपनी वर्तमान स्थिति को सचेत रूप से ध्यान में रखना होगा। "मेरी प्रेमिका के साथ मेरे अच्छे संबंध हैं।" - जो कभी इस तरह या किसी अन्य तरह से महसूस नहीं करता है, वह बस सचेत रूप से जानता होगा "चीजें उसके साथ ठीक हैं" और अपने कार्यों पर ध्यान देगा। भावनाओं के लिए धन्यवाद के रूप में शायद "हैलो" कहने के बजाय।
वास्तव में, अंतिम क्रिया केवल अपने कार्यों पर ध्यान देने की क्रिया से कम दृढ़ प्रतीत होती है। फिर भी, हम जानते हैं कि जब दो लोग किसी चीज़ पर एक साथ विश्वास करते हैं, तो वह चीज़ उन दोनों को और अधिक लड़ने पर मजबूर कर देती है। जितना अधिक दोनों रिश्ते में विश्वास करेंगे, उतना ही अधिक वे इसे खुशहाल बनाने के लिए दृढ़ होंगे। ताकि बदले में वे भी खुश रहें और किसी को खुश भी कर सकें।
भावनाएँ अजीब हैं. लेकिन नैतिकता के साथ इसका एक महत्वपूर्ण संबंध भी है (या मेरा मानना है)।
मैं नैतिकता को एक अवधारणा से अधिक कुछ नहीं देखता हूँ। भलाई में सहयोग और सामान्य लाभ की अवधारणा शामिल है। शायद... अच्छाई का एक बड़ा विचार। क्योंकि यह केवल व्यक्ति से ही नहीं बल्कि समग्र से मिलता जुलता है। कुछ खुशियाँ सुरक्षा को तेजी से बढ़ाने के लिए खर्च की जाती हैं। वह बिंदु जहां यह सबसे प्रभावी है, मैं नैतिकता को परिभाषित करता हूं। हालाँकि, यह महज़ एक मुद्दा नहीं हो सकता है।
आप देखिए, नैतिकता हमेशा मौजूद रहती है। समय बहता है और वे समय के साथ बहते हैं। सुरक्षा की लंबी अवधि सुनिश्चित करने के लिए, हमें नैतिकता की लंबी अवधि सुनिश्चित करनी होगी। इस प्रकार, सभी समूहों के लिए निरंतर पारस्परिक लाभ को नैतिक संबंध की लंबी अवधि के रूप में माना जाता है।
यदि किसी घन में एक रेखा चमकती हो तो आप उसे एक साथ कैसे रख सकते हैं? हमें बाहरी भाग को दिखाने और छिपाए रखने के बीच संतुलन बनाए रखने के लिए सभी रेखाओं की आवश्यकता है ताकि हम पूरे घन को देख सकें। 4डी पर जाना (मानसिक रूप से और शारीरिक रूप से नहीं) हमें इस स्वीकारोक्ति तक ले जा सकता है कि दूसरी तरफ, यह इस जैसा ही दिखता है। और नैतिकता यह सुनिश्चित करती है कि यदि हम जाँच करें तो हम सुरक्षित हैं।
जब रेटिंग की बात आती है तो उन सभी को भावनाओं से जोड़ा जा सकता है। इसलिए हम अपनी भावनाओं पर उनके प्रभाव का मूल्यांकन करते हैं। उन्हें कार्यकुशलता के आधार पर भी मूल्यांकित किया जा सकता है। वे कितनी तेजी से एक्स परिणाम प्राप्त करते हैं। क्या आपने कार्यकुशलता की दक्षता के बारे में सुना है? मैंने भी नहीं, लेकिन मैं इसके बारे में सोच रहा हूं। कम से कम कुछ हद तक. आइए देखें कि इसका क्या मतलब हो सकता है।
जैसा कि मैंने पहले कहा है, एआई के प्रशिक्षण में, हमें डेटा के विभिन्न मॉड्यूल का सामना करना पड़ता है। "खाना पकाना", "मछली पकड़ना", "आत्म-सुधार", "व्यक्तिगत भाषण", इत्यादि (यहां से आप क्षमता देख सकते हैं)। प्रत्येक मॉड्यूल के लिए, हम डेटा की गुणवत्ता को चित्रित कर सकते हैं। सीखने की दक्षता और बातचीत में गुणवत्ता।
"डेटा की उत्तम गुणवत्ता" के दृष्टिकोण से, सीखने की दक्षता ही मायने रखती है। यहां, हम भाषा की समझ से कंप्यूटिंग शक्ति और बाद में एल्गोरिदम दक्षता (जो रचनात्मकता से प्राप्त होती है) पर स्विच करते हैं। अब, हम रचनात्मकता तक कैसे पहुंचे? और यह दिलचस्प क्यों है? क्योंकि यह भाषा की समझ और एआई की समझ और सूचना के वितरण दोनों में दक्षता निर्धारित करता है। हालाँकि, हम दो तरह की रचनात्मकता के बारे में बात कर रहे हैं।
अब, हम एक ब्रेक ले सकते हैं, मुझे ऐसा लग रहा है जैसे हम एक मील के पत्थर पर पहुंच गए हैं। क्यों? क्योंकि यहां तक पहुंचने के लिए जादुई शब्द हैं:
“चंचलता की खोज, बाधाओं के साथ खेलने की खोज ने हमारी दुनिया को आकार देने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। एक क्षण ऐसा भी आया जब हमारे दिमाग को यह कल्पना करते हुए आराम मिला कि कैसे हम पूरे दिन गज़लों को खोजने के लिए दौड़ते रहे। इससे हमें वह जानकारी एकत्र करने की अनुमति मिली जो हम दर्जनों रनों के दौरान चूक गए होंगे, सिर्फ इसलिए क्योंकि हम उन्हें पकड़ने के लिए बहुत अधिक केंद्रित थे।
अब, जैसे-जैसे हमारी स्थिति में सुधार होता है हम अधिक सोच सकते हैं क्योंकि शिकार को पकड़ने की कोशिश करते समय हम कार्य करने के लिए कम ऊर्जा का उपयोग करते हैं। हम उन्हें झाड़ी में भी आश्चर्यचकित कर सकते हैं या कम से कम उनकी गतिविधि के पैटर्न को जान सकते हैं।
तो एक बात निश्चित है. मनुष्य न केवल मानसिक रूप से, बल्कि शारीरिक रूप से भी अनुकूलन करता है। हम देखते हैं कि कैसे संतुलन शरीर से मानसिक और पीछे की ओर बदलता है। मस्तिष्क और शरीर दोनों को तेजी से चलने की अनुमति देना। उन कार्य क्षेत्रों को अपनाना जिनमें मानसिक प्रक्रियाओं और शारीरिक प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। अब, हमने उन मानसिक प्रक्रियाओं को कैसे प्रशिक्षित किया है?
बेशक, गणित के साथ। लेकिन वहां एक जाल है। हमने इस पूरे समय में गणित को अपने तरीके से देखा होगा। हमने गिरने, मानसिक शक्ति बढ़ने आदि सभी के प्रभावों को महसूस किया है और देखा है। हमारा मानना है कि हम संख्याओं को बहुत अच्छी तरह से समझते हैं क्योंकि हम रॉकेट, स्वचालित कारें, आग्नेयास्त्र इत्यादि बना सकते हैं। लेकिन क्या हम संख्याओं को इतना समझते हैं कि मानसिक सीढ़ियाँ बना सकें जो तराजू की तरह काम करें? क्या हम 1 मिलियन और 1 के बीच वास्तविक अंतर समझ सकते हैं? 1 मिलियन और 1 ट्रिलियन के बारे में क्या ख्याल है? लेकिन 1 ट्रिलियन और 1 मिलियन इस शर्त के साथ कि 1 मिलियन का एक यथार्थवादी पैमाना हो जो 1 के आधार पर हो जिसकी तुलना हमने 2 क्षण पहले 1 मिलियन से की थी?
जैसा कि आप देख सकते हैं, शायद हमारा दिमाग विशिष्ट अवधारणाओं को समझने के लिए बना है, लेकिन हम बड़े पैमाने पर समझ में विफल हो जाते हैं। और, अगर समझ लिया जाए, तो वह पैमाना हमें अपने आस-पास की दुनिया को बेहतर ढंग से समझने की अनुमति देगा।
जब भी मैं इसके बारे में सोचता हूं तो मैं यह नहीं कह सकता कि अभाज्य संख्याएं पैमाने को समझाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। और जब से मैंने यह विषय खोला है: क्या कोई सार्वभौमिक पैमाने का कारक मौजूद हो सकता है? वह जो हर जगह एक जैसा है और एक जैसा विकास निर्देशित करता है? प्राइम्स स्पष्ट रूप से बढ़ रहे हैं।
अभाज्य का संपूर्ण विचार यह है कि वे केवल 1 और स्वयं से विभाज्य हैं। निश्चित रूप से वास्तविक जीवन में भी अविभाज्य पहलू हैं। आकृतियाँ जिन्हें समान रूप से केवल तभी अलग नहीं किया जा सकता जब आप उन्हें परमाणुओं में विभाजित करते हैं। संपूर्ण अवधारणाएँ कि यदि आप उनमें से एक भी विचार घटा दें, तो वे दुर्घटनाग्रस्त हो जाती हैं।
मुझे अपनी प्रगति को "समग्र" कहना कठिन लगता है। उदाहरण के लिए, मैं एक ही विचार के आधार पर 2 लेख शुरू कर सकता हूं और उनमें से प्रत्येक में अलग-अलग मार्ग अपना सकता हूं। या मैं एक लेख शुरू कर सकता हूं, लिख रहा हूं और लिख रहा हूं कि उन 2 लेखों का पूरा क्या होगा, लेकिन जटिलता के समान स्तरों से जुड़े होने के बजाय, वे विचारों के निर्माण से जुड़े हुए हैं। और यहां तक कि उनका अंत भी क्षण के प्रवाह और प्रेरणा से निर्धारित विचारों के नियमों और व्यवस्था के आधार पर स्थिति बदलता है। जो आरंभ से अब तक की ढलान का भी परिणाम है।
प्रारंभ से अब तक की ढलान। हो सकता है... इसे केवल 4 शब्दों में बहुत खराब तरीके से समझाया गया हो।
कल्पना कीजिए कि आप ग्रह पर एक सीधी रेखा खींचना शुरू करते हैं। आप जितना अधिक आकर्षित करेंगे, आप शुरुआती बिंदु से उतना ही आगे बढ़ेंगे। आप तब तक हिलते-डुलते रहते हैं जब तक कि आरंभिक रेखा एक आरंभिक बिंदु न बन जाए। एक निश्चित दूरी से, आप रेखा को बिल्कुल सीधा रखने के लिए कोण में अंतर मुश्किल से देख सकते हैं। ये चर उस स्थान के आधार पर बदलते हैं जिस पर आप अपनी रेखा खींचते हैं। चाहे वह 3डी घन का 2डी वर्ग भाग हो या गोला। (मुझे नहीं पता कि 2डी स्पेस को कैसे प्रस्तुत किया जाए जो एक गोले जैसा दिखता है)
तो, प्रारंभ-से-अब ढलान वह संपूर्ण जानकारी है जो आपको यह जानने के लिए आवश्यक कोण प्रदान कर सकती है कि आपको आगे किस दिशा में रेखा खींचनी चाहिए।
आइए एक पल के लिए आकृतियों की दुनिया की सैर करें। हमारी पहली मुलाकात एक अजीब आकार की है. अजीब है क्योंकि इसमें गोला और घन दोनों शामिल हैं। गोला और घन दोनों पूरी तरह से संरेखित हैं ताकि घन का विकर्ण भी गोले का व्यास हो। कल्पना कीजिए कि घन गोले के संबंधित विकर्ण पर अपने विकर्ण को आगे-बाएँ-नीचे से पीछे-दाएँ-ऊपर तक लटका रहा है। अन्य विकर्ण पीछे-बाएँ-ऊपर से आगे-दाएँ-नीचे भी गोले का एक विकर्ण होना चाहिए, है ना?
मान लीजिए कि हम घन को केवल एक अक्ष में, उसके पहले विकर्ण के चारों ओर घुमाते हैं, तो हम शायद देख सकते हैं कि एक विरोधी विकर्ण है जो गोले के चारों ओर पूर्ण रूप से घूमता है (विकर्ण के विपरीत किनारे हमेशा गोले को छूते हैं)। इसका मतलब यह है कि हमें दूसरे अक्ष की जानकारी के बाहरी बिंदुओं का उपयोग करके क्यूब को पहली धुरी के चारों ओर घुमाने का सबसे प्रभावी तरीका मिल गया है।
लेकिन बिना किसी अन्य जानकारी के हम कैसे जानेंगे कि पूरे घूर्णन के दौरान संतुलन बनाए रखा गया था? ध्यान दें कि गोले पर किनारों द्वारा छोड़े गए निशान हमेशा समान होते हैं। हमारे पास पूरे गोले पर एक ही सीधी रेखा है।
तो... हमने घन के दूसरे विकर्ण की लंबाई जानकर ही पता लगाया कि गोला कितना बड़ा है। लेकिन घूर्णन के कोण भी. जो एक गोले के लिए हमेशा 360 होता है, फिर भी, घन के विकर्ण की लंबाई हमें गोले की पूरी तस्वीर देखने की अनुमति देती है। इस तरह, हम एक गोले के लिए आवश्यक संभावित स्थान का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं जो उस घन के प्रकट होने के लिए बिल्कुल उपयुक्त है।
और चूँकि वह घन हमेशा घूमता रहता है, हम आश्वस्त हो सकते हैं कि जब गोला दिखाई देगा तो वहाँ कुछ भी नहीं होगा। फिर भी, इसे पूरी तरह सच होने के लिए, हमें विरोधी विकर्ण के अनुसार भी घूमना होगा, दूसरे को लंगर के रूप में स्थापित करना होगा और उसके चारों ओर घूमना होगा। और अलग-अलग आयामों पर कोणों को बदलते रहें (इसके लिए गोले के अंत में अनंत विकर्ण होते हैं)।
स्टार्ट-टू-नाउ ढलान एक बढ़ती हुई अवधारणा है जो हमें गोले की पहली उपस्थिति से पहले उसके आकार का अनुमान लगाने के करीब और करीब लाती है। एल्गोरिदम में क्वांटम अवस्थाओं के ढहने की तरह, जो कई में से सबसे कुशल पथ चुनने के लिए बनाई गई हैं। (और यह विचार इस अवधारणा को दूसरे स्तर पर लाता है।)
मैं निश्चित रूप से भूल गया हूं कि मुझे कहां पहुंचना है और समय मेरे पक्ष में नहीं है लेकिन मुझे अभी भी समय पसंद है। जैसा कि यह दिखाता है कि लोग केवल खुश रहने पर कितने चमत्कार कर सकते हैं। (या रचनात्मक, मेरा अनुमान है कि वे बिल्कुल वही हैं।)
मेरे लिए, दुनिया की सुंदरता साझा करने के लिए है। लेकिन ऐसा सावधानी से होना चाहिए. चाहे वह गलत सूचना हो, गलत व्याख्या की संभावना हो, सूचना की हानिकारकता हो, और शायद कुछ और भी, हमें अपनी भलाई सुनिश्चित करनी होगी। हम नहीं करेंगे तो कौन करेगा?
जैसा कि क्वांटम क्रांति ने हमें सिखाया है। अगर यह सच है, तो हम इसे जान लेंगे। अन्यथा, हम बस यह मान लेते हैं कि यह सच है। यहां तक कि 100% ज्ञात संभावनाएँ भी इसी ओर इशारा कर रही हैं। यदि अन्य तार जुड़े हों तो क्या होगा? इससे यह स्पष्ट हो जाएगा कि 100% संभावना का मतलब सत्य क्यों नहीं है।
और अंत में, कौन जानता है, शायद ये जुड़ी हुई तारें ही कारण हैं कि इस जानकारी का अब प्रकट होना सुरक्षित नहीं है। इस तरह, वे दूसरे पर निर्भर हैं और बस हमें अपना दृष्टिकोण बदलने के लिए कहेंगे। उन्हें सुरक्षित बनाने के लिए. (हो सकता है कि गुरुत्वाकर्षण, अंतःक्रिया आदि में पाए जाने वाले ब्रह्मांड के नियमों द्वारा बताई गई "सुरक्षा" की एक विशिष्ट परिभाषा हो।)
निष्कर्षतः, स्वयं को बेहतर बनाकर हम अपने आस-पास की हर चीज़ को बेहतर बनाने में सक्षम होंगे। हालाँकि, इस बार यह केवल मनुष्यों और मानवीय अनुभव के बारे में नहीं है। यह उस दुनिया के अनुभव के बारे में भी है जिसे हमने बनाना शुरू किया था।