चिंता मत करो, तुम पागल नहीं हो रहे हो।
यदि आपको लगता है कि आपके iPhone पर ऑटोकरेक्ट हाल ही में खराब हो गया है – बेवजह “आओ” से “कोक” और “विंटर” से “डब्ल्यू इंटर” जैसे शब्दों को सही करना – तो आप अकेले नहीं हैं।
ऑनलाइन टिप्पणियों के आधार पर, सैकड़ों इंटरनेट जासूस भी ऐसा ही महसूस करते हैं, कुछ को डर है कि यह कभी हल नहीं होगा।
Apple ने सितंबर में अपना नवीनतम ऑपरेटिंग सिस्टम, iOS 26 जारी किया। लगभग एक महीने बाद, साजिश के सिद्धांत प्रचुर मात्रा में हैं, और एक वीडियो जिसमें एक iPhone कीबोर्ड को उपयोगकर्ता के शब्द “अंगूठे” की वर्तनी को “thjmb” में बदलते हुए दिखाया गया है, को 9 मिलियन से अधिक बार देखा गया है।
माइक्रोसॉफ्ट के लिए ऑटोकरेक्ट पर अग्रणी काम करने वाले सांख्यिकीविद् जान पेडर्सन ने कहा, “ऑटोकरेक्ट के कई अलग-अलग रूप हैं।” “यह जानना थोड़ा कठिन है कि लोग अपनी भविष्यवाणी करने के लिए वास्तव में किस तकनीक का उपयोग कर रहे हैं, क्योंकि यह सब सतह के नीचे है।”
स्वत: सुधार के गॉडफादरों में से एक ने कहा है कि जो लोग उत्तर की प्रतीक्षा कर रहे हैं वे शायद कभी नहीं जान पाएंगे कि यह नया परिवर्तन कैसे काम करता है – विशेष रूप से यह देखते हुए कि इसके पीछे कौन है।
केनेथ चर्च, एक कम्प्यूटेशनल भाषाविद्, जिन्होंने 1990 के दशक में स्वत: सुधार के कुछ शुरुआती दृष्टिकोणों को आगे बढ़ाने में मदद की, ने कहा: “Apple जो करता है वह हमेशा एक गहरा, गहरा रहस्य होता है। और Apple अधिकांश कंपनियों की तुलना में रहस्य रखने में बेहतर है।”
इंटरनेट पिछले कुछ वर्षों से ऑटोकरेक्ट के बारे में चर्चा कर रहा है, यहां तक कि iOS 26 से भी पहले। लेकिन ऑटोकरेक्ट अब क्या है और यह कई साल पहले क्या था, इसके बीच कम से कम एक ठोस अंतर है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, या जिसे Apple ने iOS 17 के अपने रिलीज में कहा था, एक “ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंग लैंग्वेज मॉडल” जो अपने उपयोगकर्ताओं से सीखेगा। समस्या यह है कि इसके कई अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं।
गार्जियन के एक प्रश्न के जवाब में, ऐप्पल ने कहा कि उसने पिछले कुछ वर्षों में नवीनतम तकनीकों के साथ ऑटोकरेक्ट को अपडेट किया है, और ऑटोकरेक्ट अब एक ऑन-डिवाइस भाषा मॉडल है। उन्होंने कहा कि वीडियो में कीबोर्ड का मुद्दा ऑटोकरेक्ट से संबंधित नहीं है.
स्वतः सुधार एक पुरानी तकनीक पर एक विकास है: वर्तनी जाँच। वर्तनी जांच लगभग 1970 के दशक में शुरू हुई, और इसमें यूनिक्स में एक प्रारंभिक कमांड शामिल थी – एक कोडिंग भाषा – जो पाठ की दी गई फ़ाइल में सभी गलत वर्तनी वाले शब्दों को सूचीबद्ध करेगी। यह सीधा था: दस्तावेज़ में प्रत्येक शब्द की तुलना शब्दकोश से करें, और यदि कोई दिखाई नहीं देता है तो उपयोगकर्ता को बताएं।
चर्च ने कहा, “बेल लैब्स में मैंने जो पहली चीजें कीं उनमें से एक ब्रिटिश शब्दकोशों के अधिकार हासिल करना था,” जिन्होंने इनका उपयोग ऑटोकरेक्ट और भाषण-संश्लेषण कार्यक्रमों में अपने शुरुआती काम के लिए किया था।
किसी शब्द को स्वत: सुधारना – अर्थात, वास्तविक समय में यह सुझाव देना कि उपयोगकर्ता का अर्थ “उनके” के बजाय “उनका” हो सकता है – कहीं अधिक कठिन है। इसमें गणित शामिल है: कंप्यूटर को सांख्यिकीय रूप से यह तय करना होगा कि क्या “ग्राफ” से आप जिराफ का जिक्र कर रहे थे – केवल दो अक्षर दूर – या एक होमोफोन, जैसे “ग्राफ”।
उन्नत मामलों में, स्वत: सुधार को यह भी तय करना होगा कि क्या आपके द्वारा उपयोग किया गया वास्तविक अंग्रेजी शब्द वास्तव में संदर्भ के लिए उपयुक्त है, या यदि आपका मतलब शायद यह है कि आपका किशोर बेटा “गणित” में अच्छा था, न कि “मेथ”।
कुछ साल पहले तक, अत्याधुनिक तकनीक एन-ग्राम थी, एक ऐसी प्रणाली जो इतनी अच्छी तरह से काम करती थी कि अधिकांश लोग इसे हल्के में लेते थे – सिवाय इसके कि जब यह कम-सामान्य नामों को पहचानने में असमर्थ लगता था, तो विवेकपूर्ण तरीके से अपशब्दों को असंतोषजनक विकल्पों से बदल दिया जाता था (कुछ ऐसा जो कष्टप्रद हो सकता है) या “कैब में एक बच्चे को जन्म दिया” से “कैब में एक बच्चे को निगल लिया” जैसे वाक्यों को अपमानजनक रूप से बदल दिया।
न्यूज़लेटर प्रमोशन के बाद
सीधे शब्दों में कहें तो, एन-ग्राम चैटजीपीटी जैसे आधुनिक एलएलएम का एक बहुत ही बुनियादी संस्करण है। आपने पहले क्या कहा है और आपके द्वारा शुरू किए गए वाक्य को अधिकांश लोग कैसे पूरा करते हैं, इसके आधार पर वे आपके क्या कहने की संभावना के बारे में सांख्यिकीय भविष्यवाणियां करते हैं। चर्च का कहना है कि विभिन्न इंजीनियरिंग रणनीतियाँ एन-ग्राम ऑटोकरेक्ट द्वारा लिए गए डेटा को प्रभावित करती हैं।
लेकिन वे अब अत्याधुनिक नहीं रहे; हम एआई युग में हैं।
पेडर्सन का कहना है कि ऐप्पल की नई पेशकश, “ट्रांसफॉर्मर लैंग्वेज मॉडल” का तात्पर्य एक ऐसी तकनीक से है जो पुराने ऑटोकरेक्ट से अधिक जटिल है। ट्रांसफार्मर प्रमुख प्रगतियों में से एक है जो चैटजीपीटी और जेमिनी जैसे मॉडलों को रेखांकित करता है – यह इन मॉडलों को मानवीय प्रश्नों का उत्तर देने में अधिक परिष्कृत बनाता है।
नए स्वतः सुधार के लिए इसका क्या अर्थ है यह कम स्पष्ट है। पेडर्सन का कहना है कि ऐप्पल ने जो कुछ भी लागू किया है, वह परिचित एआई मॉडल की तुलना में बहुत छोटा होने की संभावना है – अन्यथा यह फोन पर नहीं चल सकता है।
लेकिन महत्वपूर्ण बात यह है कि एआई की व्याख्या की चुनौतियों के कारण, पिछले मॉडल की तुलना में नए ऑटोकरेक्ट में क्या गलत हो रहा है, इसे समझना कहीं अधिक कठिन होने की संभावना है।
चर्च ने कहा, “व्याख्यात्मकता, व्याख्यात्मकता का यह पूरा क्षेत्र है, जहां लोग यह समझना चाहते हैं कि चीजें कैसे काम करती हैं।” “पुराने तरीकों से, आप वास्तव में इस बात का उत्तर पा सकते हैं कि क्या हो रहा है। नवीनतम, सबसे बड़ी चीजें जादू की तरह हैं। यह पुरानी चीजों की तुलना में बहुत बेहतर काम करती है। लेकिन जब यह चलती है, तो यह वास्तव में खराब होती है।”
