हम एक ऐसी दुनिया में रहते हैं जो दोनों जटिल और जटिल है स्वचालित। तो जैसे ही हम और अधिक जटिल समस्याओं से निपटने के लिए हो रहे हैं, स्वचालन मानव कौशल के क्रोध के लिए आगे बढ़ रहा है, जो अप्रत्याशित स्थितियों का उत्तर देते समय या जब चीजें गलत हो जाती हैं 
इसपर विचार करें एयर फ्रांस उड़ान 447 के अंतिम मिनट, जो पेरिस, फ्रांस के लिए रियो डी जनेरियो, ब्राजील छोड़ने के बाद मई 2009 में अटलांटिक में दुर्घटनाग्रस्त हो गया।
इसकी उड़ान रिकॉर्डर ने खुलासा किया कॉकपिट में घबराहट। यह विमान 15º पर एक स्वचालित आवाज के साथ झुका हुआ हुआ, जिसे "स्टाल, स्टॉल" को फिर से बुलाया गया। फिर भी पायलट घबरा रहे थे, एक ने कहा: "[...] हम कुछ नहीं समझते हैं।"
यह उस दुर्भाग्यपूर्ण उड़ान के अंदर जाने के लिए जगह नहीं है, अन्य यह ध्यान देने के अलावा कि किसी भी प्रणाली को आकस्मिकताओं के साथ स्वचालित रूप से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया है, अधिकांश समय के लिए डिज़ाइनरों की अल्पसंख्यक के लिए अपमानित कौशल आधार छोड़ देता है भविष्य की उम्मीद नहीं है
को सम्बोधित करते हुए असार संसार, मिशिगन विश्वविद्यालय में एक औद्योगिक इंजीनियर नैदिन सातर, एक विशेष विमान के निर्माण में शामिल पांच इंजीनियरों के साथ एक बातचीत को याद करते हैं।
मैंने पूछना शुरू कर दिया, 'अच्छा, यह कैसे काम करता है?' और वे जवाबों पर सहमत नहीं हो सकते तो मैं सोच रहा था, अगर ये पांच इंजीनियर सहमत नहीं हो सकते, गरीब पायलट, अगर वह कभी उस विशेष स्थिति का सामना करता है ... ठीक है, शुभकामनाएँ।
असल में अत्यधिक जटिल हाई-टेक एयरलाइनर उड़ान से विवेकपूर्ण तरीके से उड़ान की जटिलता को रोबोट में आउटसोर्स कर दिया गया है सभी इंटेंट्स और प्रयोजनों के लिए उड़ान इंजीनियर चला गया कॉकपीट्स से केवल पुराने पायलट और पूर्व वायु सेना के पायलट उन विस्तृत कौशल को बनाए रखते हैं।
टेरा फ़ारमा पर, एक स्वायत्त ड्राइविंग विश्व में भविष्य की सभी पीढ़ियों के साथ कोई व्यावहारिक अनुभव नहीं हो सकता ड्राइविंग और नेविगेटिंग एक वाहन।
हम पहले से ही एक संकेत देख रहे हैं क्या गलत हो सकता हैं जब मनुष्य को नियंत्रण में छोड़ दें स्वायत्त प्रणालियों.
में एक जांच ऑटोप्लॉट के साथ एक टेस्ला मॉडल एस के घातक दुर्घटना ने कहा कि कंपनी ने चालकों के लिए "सिस्टम सीमाएं" के बारे में जानकारी प्रदान की। उस स्थिति में, यह अभी भी ध्यान देने के लिए ड्राइवरों पर निर्भर है
लेकिन किसी भी व्यक्ति को किसी भी नियंत्रण को लेने का क्या मौका होगा, उनके भविष्य में चीजें गलत होनी चाहिए पूरी तरह से स्वायत्त वाहन। क्या वे यह भी जानते हैं कि आसन्न आपदा के शुरुआती लक्षणों को कैसे खोजा जाए?
हमारे रास्ते खोने?
यह ड्राइविंग एक तकनीकी नियतत्ववाद है जिसका मानना है कि किसी भी और सभी नवाचार आंतरिक रूप से अच्छा है। जबकि उभरती हुई प्रौद्योगिकियां अब तक यह निर्धारित कर सकती हैं कि वह इंसान कैसे है, चुनौती यह है कि जोखिम को पहचानें और यह सुनिश्चित करने के लिए कि क्या चीजें गलत नहीं होती हैं
यह कठिन हो रहा है क्योंकि हम जटिलता को जोड़ रहे हैं, खासकर स्वायत्त ड्राइविंग के साथ उपनगरीय ट्रेनें, हवाई टैक्सियों और वितरण ड्रोन.
सिस्टम डिज़ाइनर कंप्यूटर प्रसंस्करण लोड साझा करने के लिए बड़ी और अधिक इंटरटीनिंग प्रणाली का निर्माण कर रहे हैं, भले ही इससे उनकी क्रिएशन ब्रेकडाउन के लिए प्रधान उम्मीदवार बनें। वे इस तथ्य को अनदेखा कर रहे हैं कि एक बार सब कुछ जुड़ा हुआ है, समस्याओं को समाधान के रूप में आसानी से फैल सकता है, कभी-कभी और अधिक।
एक स्वचालित दुनिया की बढ़ती और विशाल जटिलता इसी प्रकार के जोखिमों को प्रस्तुत करती है।
खतरा अंक
आखिर में, क्या आवश्यक है कि जब नेटवर्क विफलता के अंक खाली हो जाए, या कम से कम एक नेटवर्क के कुछ हिस्सों को बंद करने के लिए नि: शुल्क नेटवर्क को कटौती करने की क्षमता होती है, तो उसमें कहीं और असफलता अंक मौजूद हो।
यह "आइलैंडिंग" स्मार्ट बिजली ग्रिड की एक विशेषता है जो नेटवर्क को टुकड़ों में विभाजित करने की गुंजाइश प्रदान करता है जो अपनी आंतरिक शक्ति मांग को स्व-स्थिर बनाए रख सकते हैं। मॉडलिंग ने दिखाया है कि कम कनेक्शन से अधिक सुरक्षा हो सकती है.
क्या जटिल जटिलता विज्ञान में मदद मिल सकती है, जहां खतरे के बिंदु अत्यधिक परस्पर कनेक्टेड नेटवर्क में झूठ हो सकते हैं? मार्टन शेफ़र और सहकर्मियों ऐसा ही सोचा था। उन्होंने (अपनी) प्राकृतिक प्रणालियों और आर्थिक और वित्तीय प्रणालियों के व्यवहार के बीच समानताएं देखी थीं
उसके पहले काम झीलों, प्रवाल भित्तियों, समुद्र, जंगलों और घास के मैदानों पर पाया गया कि वातावरण, जलवायु, पोषक भार और आवास अधिवास जैसे क्रमिक परिवर्तनों के अधीन टिपिंग बिंदु तक पहुंच सकते हैं जो उन्हें कभी-कभी अपरिवर्तनीय कम राज्य में फ्लिप कर सकते हैं।
क्या बैंकरों और अर्थशास्त्री वित्तीय बाजारों की स्थिरता से जूझ सकते हैं, पारिस्थितिकी, महामारी विज्ञान और जलवायु विज्ञान के शोधकर्ताओं से महत्वपूर्ण थ्रेसहोल्ड और सिस्टम टूटने की निकटता के मार्करों को विकसित करने के लिए सीख सकते हैं?
फरवरी 2016 में यह सब एक साथ एक साथ आया था जटिलता सिद्धांत और वित्तीय विनियमन पर एक कागज एक अर्थशास्त्री, बैंकर, भौतिक विज्ञानी, जलवायु विशेषज्ञ, पारिस्थितिकीविद्, प्राणी विज्ञानी, पशुचिकित्सा और महामारियों सहित विशेषज्ञों की एक विस्तृत श्रृंखला द्वारा सह-लेखक।
उन्होंने डेटा, विधियों और संकेतकों के ऑनलाइन एकीकरण की सिफारिश की, निकट-रीयलटाइम में वैश्विक सामाजिक-आर्थिक और वित्तीय प्रणालियों के लिए तनाव परीक्षणों में खिलाया। पूर्व जैसे अन्य जटिल प्रणालियों जैसे कि मौसम के साथ निपटने में हासिल की गई है
हम यह देखना शुरू कर सकते हैं कि कैसे एक स्वायत्त ड्राइविंग विश्व का हमारा उदाहरण नेटवर्क स्थिरता के प्रश्नों पर निर्भर करता है। स्वायत्त वाहनों के एक अत्यधिक परस्पर नेटवर्क की कल्पना करो।
इससे पहले कि चीजें संभावित दुखद परिणामों के साथ गलत हो, इससे पहले कि इस तरह के एक नेटवर्क में किसी भी संभावित विफलता के बिंदु को पहचानने और अलग करने के बारे में पता करने की स्पष्ट आवश्यकता है। यह केवल एक स्वायत्त वाहन में किसी भी सिस्टम विफलता से चालक और यात्री को बचाने की तुलना में अधिक है।
यह सोचने का समय है कि हम इस तरह के बड़े पैमाने पर नेटवर्क की स्थिरता को कठोर परिणामों से बचने के लिए इन दोनों क्षेत्रों में प्रगति का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
के बारे में लेखक
पीटर फिशर, सहायक प्रोफेसर, ग्लोबल, शहरी और सामाजिक अध्ययन, आरएमआईटी विश्वविद्यालय
यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.
संबंधित पुस्तकें
at इनरसेल्फ मार्केट और अमेज़न
