तंत्रज्ञानाच्या युगांच्या एका विलक्षण संयोगात, एक अशी कथा समोर आली आहे जी घराघरात संगणक पोहोचण्याच्या सुरुवातीच्या दिवसांना कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (artificial intelligence) अत्याधुनिकतेशी जोडते. टेक जगातील एक प्रमुख व्यक्ती आणि प्रभावशाली व्हेंचर कॅपिटल फर्म Andreessen Horowitz चे सह-संस्थापक Marc Andreessen यांनी अलीकडेच एका उल्लेखनीय कामगिरीवर प्रकाश टाकला: Meta च्या Llama कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेलची एक संक्षिप्त आवृत्ती केवळ 128 मेगाबाइट्स RAM असलेल्या जुन्या Windows 98 ऑपरेटिंग सिस्टमवर चालणाऱ्या संगणकावर यशस्वीरित्या चालवण्यात आली. हे तंत्रज्ञानाच्या संभाव्यतेची एक शक्तिशाली आठवण करून देते आणि संगणकीय इतिहासाच्या मार्गाबद्दल मनोरंजक प्रश्न निर्माण करते.
अगदी एक चतुर्थांश शतकापूर्वीच्या हार्डवेअरवर एक अत्याधुनिक AI, जरी लहान केलेले असले तरी, चालवण्याची कल्पनाच जवळजवळ विरोधाभासी वाटते. आधुनिक जनरेटिव्ह AI, जी ChatGPT आणि Microsoft च्या स्वतःच्या Copilot सारख्या साधनांना शक्ती देते, ती सामान्यतः शक्तिशाली प्रोसेसर, भरीव मेमरी वाटप आणि अनेकदा क्लाउड-आधारित पायाभूत सुविधांशी संबंधित असते. Microsoft ने स्वतः AI क्षमता, विशेषतः त्याचे Copilot सहाय्यक, त्याच्या नवीनतम ऑपरेटिंग सिस्टम, Windows 11 मध्ये आणि Copilot+ PCs नावाच्या हार्डवेअरच्या नवीन पिढीमध्ये खोलवर समाकलित करण्यासाठी मोठी गुंतवणूक केली आहे, जी विशेषतः AI वर्कलोडसाठी डिझाइन केलेली आहे. हा विरोधाभास Windows 98 प्रयोगाला अधिक धक्कादायक बनवतो. हे काही AI कार्यांसाठी खऱ्या अर्थाने आवश्यक असलेल्या संसाधनांबद्दलच्या आपल्या गृहीतकांना आव्हान देते आणि एका पर्यायी तांत्रिक टाइमलाइनची झलक देते.
भूतकाळ जिवंत करणे: प्रयोगामागील मोठे प्रयत्न
Andreessen यांनी या कामगिरीकडे व्यापक लक्ष वेधले असले तरी, तांत्रिकदृष्ट्या मोठे काम आधीच्या कामातून आलेले दिसते, विशेषतः Exo Labs च्या टीमने केलेले. अशा जुन्या यंत्रसामग्रीवर आधुनिक AI ला चालवण्यासाठी त्यांचा प्रवास सरळ नव्हता; तो डिजिटल पुरातत्व आणि सर्जनशील समस्या-निवारणाचा एक व्यायाम होता, जो तेव्हाच्या आणि आताच्या संगणकीय पद्धतींमधील प्रचंड फरक दर्शवितो.
पहिली अडचण मूलभूत लॉजिस्टिक्स आणि हार्डवेअर सुसंगततेची होती. Windows 98 युगातील कार्यरत हार्डवेअर शोधणे पुरेसे आव्हानात्मक आहे. परंतु केवळ मशीन सुरू करण्यापलीकडे, टीमला पेरिफेरल्सची आवश्यकता होती. आज सर्वव्यापी असलेले आधुनिक USB इंटरफेस, Windows 98 च्या काळात मानक नव्हते. यामुळे जुन्या PS/2 कनेक्टर वापरून सुसंगत इनपुट डिव्हाइसेस - कीबोर्ड आणि माउस - मिळवणे आवश्यक होते, जे अनेक तरुण टेक उत्साही लोकांनी कधी पाहिलेही नसेल.
एकदा भौतिक सेटअपची समस्या सोडवल्यानंतर, पुढील महत्त्वपूर्ण अडथळा डेटा हस्तांतरणाचा होता. हाय-स्पीड USB पोर्ट्स किंवा अखंड नेटवर्क एकत्रीकरण यांसारख्या आधुनिक कनेक्टिव्हिटी पर्यायांशिवाय मशीनवर आवश्यक AI मॉडेल फाइल्स आणि डेव्हलपमेंट टूल्स कसे मिळवायचे? यासाठी कदाचित जुन्या, हळू पद्धतींचा अवलंब करावा लागला असेल, जसे की फाइल्स CDs वर बर्न करणे किंवा त्यावेळच्या मर्यादित नेटवर्क प्रोटोकॉलचा वापर करणे, ज्यामुळे एक साधी फाइल कॉपी करणे संभाव्यतः वेळखाऊ प्रक्रिया बनली.
तथापि, मुख्य तांत्रिक आव्हान प्राचीन वातावरणासाठी आधुनिक कोड संकलित करणे हे होते. Meta च्या Llama आर्किटेक्चरवर आधारित AI मॉडेल, समकालीन प्रोग्रामिंग पद्धती आणि भाषा वापरून तयार केले आहे. हा कोड Windows 98 द्वारे समजण्यायोग्य आणि कार्यान्वित करण्यायोग्य बनवण्यासाठी एका कंपाइलरची आवश्यकता होती - एक प्रोग्राम जो सोर्स कोडला मशीन भाषेत अनुवादित करतो - जो जुन्या ऑपरेटिंग सिस्टमवर चालू शकेल आणि AI कोडची गुंतागुंत हाताळू शकेल.
Exo Labs ने सुरुवातीला Borland C++ 5.02 कडे मोर्चा वळवला, जे स्वतः सॉफ्टवेअर इतिहासाचा एक भाग आहे - एक 26 वर्षे जुने इंटिग्रेटेड डेव्हलपमेंट एन्व्हायर्नमेंट (IDE) आणि कंपाइलर संयोजन जे Windows 98 वर मूळतः चालत होते. ही निवड आधुनिक कोड बेस आणि जुन्या ऑपरेटिंग सिस्टममधील संभाव्य पूल दर्शवते. तथापि, हा मार्ग गुंतागुंतीचा होता. आधुनिक C++ मानके आणि लायब्ररींची गुंतागुंत Borland कंपाइलर आणि Windows 98 वातावरणाच्या क्षमता आणि मर्यादांशी जुळवून घेणे कठीण ठरले. सुसंगततेच्या समस्या उद्भवल्या, ज्यामुळे टीमला मार्ग बदलावा लागला.
त्यांचा उपाय C प्रोग्रामिंग भाषेच्या जुन्या आवृत्तीकडे परत जाणे हा होता. जरी C ही एक मूलभूत भाषा आणि C++ ची पूर्ववर्ती असली तरी, जुन्या C मानकाचा वापर केल्याने C++ अधिक सुरेखपणे हाताळत असलेल्या काही उच्च-स्तरीय अमूर्तता आणि सोयींचा त्याग करावा लागला. यासाठी अधिक कष्टदायक कोडिंग प्रक्रियेची आवश्यकता होती, फंक्शन्स आणि व्हेरिएबल्स सारख्या घटकांचे मॅन्युअली व्यवस्थापन करावे लागले जे C++ अधिक सहजतेने हाताळते. प्रगती अपरिहार्यपणे मंद होती, जुनी डेव्हलपमेंट टूल्स सहजपणे पकडू शकणार नाहीत अशा त्रुटी टाळण्यासाठी तपशीलाकडे बारकाईने लक्ष देण्याची आवश्यकता होती.
मेमरीची मर्यादा: मर्यादित संसाधनांसाठी Llama ला नियंत्रित करणे
कदाचित सर्वात भयावह मर्यादा अत्यंत मर्यादित रँडम ऍक्सेस मेमरी (RAM) होती. लक्ष्य मशीनमध्ये फक्त 128 मेगाबाइट्स RAM होती. याची कल्पना येण्यासाठी, आधुनिक स्मार्टफोन नियमितपणे 8, 12, किंवा 16 गिगाबाइट्स RAM सह येतात (एक गिगाबाइट म्हणजे अंदाजे 1000 मेगाबाइट्स). गेमिंग किंवा व्यावसायिक कामासाठी डिझाइनकेलेले हाय-एंड PCs मध्ये अनेकदा 32GB, 64GB, किंवा अधिक RAM असते. AI मॉडेलसारखे जटिल ऍप्लिकेशन इतक्या लहान मेमरी फूटप्रिंटमध्ये चालवणे म्हणजे झाडूच्या खोलीत गुंतागुंतीची शस्त्रक्रिया करण्यासारखे आहे.
Meta च्या Llama मॉडेल कुटुंबातील मॉडेल्स, जरी सामान्यतः OpenAI च्या GPT-4 सारख्या महाकाय मॉडेल्सपेक्षा अधिक संसाधन-कार्यक्षम मानले जात असले तरी, त्यात अब्जावधी पॅरामीटर्स असलेल्या आवृत्त्यांचा समावेश आहे. उदाहरणार्थ, Llama 2 आर्किटेक्चरमध्ये 70 अब्ज पॅरामीटर्सपर्यंत स्केल होणारे मॉडेल्स समाविष्ट आहेत. या मोठ्या मॉडेल्सना महत्त्वपूर्ण संगणकीय शक्ती आणि, महत्त्वाचे म्हणजे, मॉडेल वेट्स लोड करण्यासाठी आणि माहितीवर प्रक्रिया करणे आणि प्रतिसाद निर्माण करण्यामध्ये गुंतलेल्या गणनेचे व्यवस्थापन करण्यासाठी प्रचंड प्रमाणात मेमरीची आवश्यकता असते. एक मानक Llama 2 मॉडेल 128MB मर्यादेत चालण्यास पूर्णपणे अक्षम असेल.
म्हणून, प्रयोगाचे यश Llama आर्किटेक्चरच्या अत्यंत ऑप्टिमाइझ्ड, लक्षणीयरीत्या लहान पुनरावृत्ती वापरण्यावर किंवा विकसित करण्यावर अवलंबून होते. ही विशेष आवृत्ती गंभीर हार्डवेअर मर्यादांखाली कार्य करण्यासाठी विशेषतः तयार करावी लागली. यात मॉडेल क्वांटायझेशन (मॉडेलच्या गणनेमध्ये वापरल्या जाणार्‍या संख्यांची अचूकता कमी करणे) आणि प्रूनिंग (न्यूरल नेटवर्कचे कमी महत्त्वाचे भाग काढून टाकणे) यांसारख्या तंत्रांचा समावेश असण्याची शक्यता आहे, ज्यामुळे त्याची मेमरी आणि संगणकीय फूटप्रिंट मोठ्या प्रमाणात कमी होईल. Exo Labs ने त्यांची जुळवून घेतलेली आवृत्ती GitHub वर उपलब्ध करून दिली, ज्यात आवश्यक विशिष्ट बदल दर्शविले आहेत.
हे छोटे AI, जुन्या हार्डवेअरवर चालणारे, त्याच्या मोठ्या, क्लाउड-रन चुलत भावांसारखे व्यापक ज्ञान किंवा सूक्ष्म संभाषण क्षमता बाळगणार नाही. त्याच्या क्षमता मर्यादित असतील. तरीही, ते चालू शकले आणि मूलभूत जनरेटिव्ह कार्ये करू शकले ही वस्तुस्थिती एक महत्त्वपूर्ण तांत्रिक उपलब्धी दर्शवते. हे दर्शवते की मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सच्या मूळ संकल्पना, तत्त्वतः, नाटकीयरित्या कमी केल्या जाऊ शकतात, जरी अशा टोकांवर व्यावहारिक उपयोगिता मर्यादित असली तरी.
अँड्रेसन यांचे विचार: संवादात्मक कंप्यूटिंगसाठी गमावलेली टाइमलाइन?
Marc Andreessen यांनी या तांत्रिक प्रदर्शनाचा उपयोग संगणकीय इतिहासाच्या आणि संभाव्य भविष्याच्या व्यापक, अधिक उत्तेजक मुद्द्यावर करण्यासाठी केला. त्यांचे चिंतन केवळ जुन्या हार्डवेअरवर नवीन सॉफ्टवेअर चालवण्याच्या तांत्रिक कुतूहलापुरते मर्यादित नव्हते; मानवी-संगणक परस्परसंवादाच्या संभाव्य पर्यायी इतिहासावर ते एक विचारमंथन होते.
त्यांनी हे स्पष्ट केले की 26 वर्षे जुन्या Dell PC वर Llama चे यशस्वी ऑपरेशन दशकांपासून गमावलेल्या संधीचे सूचक आहे. “ते सर्व जुने PCs अक्षरशः इतके हुशार असू शकले असते,” Andreessen यांनी मांडले. “आपण आता 30 वर्षांपासून आपल्या संगणकांशी बोलू शकलो असतो.”
हे विधान आपल्याला अशा जगाची कल्पना करण्यास आमंत्रित करते जिथे AI विकासाचा मार्ग वैयक्तिक संगणकीय वाढीशी वेगळ्या प्रकारे जुळला असता. PCs प्रामुख्याने गणना, दस्तऐवज निर्मिती आणि अखेरीस, इंटरनेट ऍक्सेससाठी साधने बनण्याऐवजी, कदाचित ते खूप पूर्वी संवादात्मक भागीदार म्हणून विकसित झाले असते. जी प्रतिमा तयार होते ती म्हणजे वापरकर्ते त्यांच्या Windows 95, 98, किंवा त्याहूनही जुन्या मशीन्सशी नैसर्गिक भाषेद्वारे संवाद साधत आहेत, प्रश्न विचारत आहेत, मदत मिळवत आहेत आणि अशा प्रकारे संवाद साधत आहेत जो केवळ आधुनिक डिजिटल सहाय्यक आणि अत्याधुनिक LLMs च्या आगमनाने मुख्य प्रवाहात आला.
अर्थात, ही एक महत्त्वपूर्ण प्रति-वास्तविक उडी आहे. जनरेटिव्ह AI, जसे आपण आज समजतो, प्रचंड डेटासेटवर अवलंबून असलेले, अत्याधुनिक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर्स (जसे की Llama आणि GPT मॉडेल्सच्या खाली असलेले Transformer आर्किटेक्चर), आणि प्रशिक्षणासाठी प्रचंड संगणकीय शक्ती, ही तुलनेने अलीकडील घटना आहे. 1980 आणि 1990 च्या दशकातील AI संशोधन, जरी महत्त्वाकांक्षी असले तरी, तज्ञ प्रणाली (expert systems) आणि प्रतीकात्मक तर्क (symbolic reasoning) यांसारख्या भिन्न नमुन्यांवर केंद्रित होते. त्या काळातील हार्डवेअर, जरी Exo Labs ने प्रदर्शित केलेले कमी केलेले Llama चालवण्यास सक्षम असले तरी, आजच्या सिस्टीमपेक्षा कित्येक पटीने कमी शक्तिशाली होते, आणि सक्षम जनरेटिव्ह मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी आवश्यक असलेले प्रचंड डिजिटल डेटासेट सहज उपलब्ध स्वरूपात अस्तित्वात नव्हते.
Andreessen यांनी हा संदर्भ मान्य केला, 1980 च्या दशकातील AI तेजीच्या आशावादाची नोंद घेतली: “80 च्या दशकातील अनेक हुशार लोकांना वाटले होते की हे सर्व तेव्हाच घडेल.” त्या युगात कृत्रिम बुद्धिमत्तेमध्ये महत्त्वपूर्ण गुंतवणूक आणि संशोधन झाले, परंतु अखेरीस ते ‘AI विंटर’ कडे नेले - कमी झालेले निधी आणि स्वारस्याचा काळ जेव्हा तंत्रज्ञान त्याच्या सर्वात महत्त्वाकांक्षी आश्वासनांवर खरे उतरण्यात अयशस्वी ठरले. संगणकीय शक्ती, डेटा उपलब्धता आणि अल्गोरिदम दृष्टिकोन यामधील मर्यादा खोल होत्या.
म्हणून, Andreessen यांचे भाष्य कदाचित अक्षरशः दावा म्हणून समजले जाऊ नये की 1990 च्या दशकातील हार्डवेअरवर अत्याधुनिक, मानवासारखे AI शक्य होते जसे आपण आज अनुभवतो, तर ते एक विचार प्रयोग म्हणून समजले पाहिजे. हे त्या संभाव्यतेवर प्रकाश टाकते जी अनलॉक झाली असती जर संशोधन प्राधान्यक्रम, अल्गोरिदममधील प्रगती आणि हार्डवेअर विकास वेगळ्या मार्गाने झाला असता. हे या कल्पनेवर जोर देते की काही प्रकारच्या बुद्धिमान परस्परसंवादासाठी बिल्डिंग ब्लॉक्स तांत्रिकदृष्ट्या साध्य करण्यायोग्य असू शकले असते, जरी परिणाम आजच्या AI पेक्षा खूपच सोपा असता.
युगांमधील फरक: डायल-अप स्वप्नांपासून AI-युक्त वास्तवापर्यंत
Windows 98 प्रयोग AI एकत्रीकरणाच्या सध्याच्या लँडस्केपच्या अगदी विरुद्ध बिंदू म्हणून काम करतो. आज, AI वेगाने क्लाउड-केंद्रित सेवेतून ऑपरेटिंग सिस्टममध्ये आणि अगदी हार्डवेअरमध्ये खोलवर रुजण्याकडे जात आहे.
Microsoft चा Copilot आणि Copilot+ PCs सह जोर या प्रवृत्तीचे उदाहरण देतो. Windows 11 मध्ये Copilot साठी अनेक एंट्री पॉइंट्स आहेत, जे दस्तऐवज सारांशित करणे आणि ईमेल तयार करणे यापासून ते प्रतिमा तयार करणे आणि सिस्टम सेटिंग्ज समायोजित करणे यासारख्या कार्यांसाठी AI सहाय्य प्रदान करतात. नवीन Copilot+ PC स्पेसिफिकेशनमध्ये न्यूरल प्रोसेसिंग युनिट (NPU) - AI गणनेला कार्यक्षमतेने गती देण्यासाठी डिझाइन केलेले विशेष सिलिकॉन - समाविष्ट करणे अनिवार्य करते. हे एका मूलभूत बदलाचे प्रतीक आहे जिथे AI प्रक्रिया वैयक्तिक संगणकाचे मुख्य कार्य बनत आहे, केवळ रिमोट सर्व्हरवर अवलंबून न राहता स्थानिक पातळीवर हाताळले जात आहे.
हा आधुनिक दृष्टिकोन भरपूर संसाधने गृहीत धरतो आणि त्याचा फायदा घेतो. Copilot+ PCs ला किमान 16GB RAM आणि वेगवान सॉलिड-स्टेट स्टोरेजची आवश्यकता असते, जी Windows 98 मशीनच्या नम्र 128MB पेक्षा खूप जास्त आहे. वापरलेले AI मॉडेल्स, क्लायंट-साइड अंमलबजावणीसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले असले तरी, प्रयोगात वापरलेल्या लहान Llama आवृत्तीपेक्षा खूपच जटिल आणि सक्षम आहेत. त्यांना दशकांच्या अल्गोरिदम सुधारणा, प्रचंड प्रशिक्षण डेटासेट आणि त्यांच्या गरजांसाठी विशेषतः तयार केलेल्या हार्डवेअरचा फायदा होतो.
हा विरोधाभास अनेक मुद्दे स्पष्ट करतो:
- सॉफ्टवेअर ऑप्टिमायझेशन विरुद्ध ब्लोट: Exo Labs प्रयोग अत्यंत ऑप्टिमायझेशनचा पुरावा आहे, जो आधुनिक अल्गोरिदमला अत्यंत मर्यादित वातावरणात भाग पाडतो. हे आधुनिक सॉफ्टवेअरच्या सतत वाढणाऱ्या हार्डवेअर संसाधनांची गृहीत धरण्याच्या प्रवृत्तीवर अप्रत्यक्षपणे टीका करते, ज्यामुळे कधीकधी अकार्यक्षमता किंवा ‘ब्लोट’ होतो.
- हार्डवेअरची उत्क्रांती: 1998 च्या सामान्य PC आणि 2024 च्या Copilot+ PC मधील संगणकीय शक्ती आणि मेमरीमधील निव्वळ फरक आश्चर्यकारक आहे, जो Moore’s Law च्या अनेक पिढ्या आणि आर्किटेक्चरल नवकल्पना दर्शवतो.
- डेटाची उपलब्धता: आधुनिक LLMs चे प्रशिक्षण इंटरनेट-स्केल डेटासेटवर अवलंबून असते जे Windows 98 युगात अकल्पनीय होते. तेव्हा डिजिटल विश्व खूपच लहान आणि विस्कळीत होते.
- अल्गोरिदममधील प्रगती: 2017 मध्ये Transformer मॉडेलसारख्या आर्किटेक्चरचा विकास हा एक निर्णायक क्षण होता, ज्यामुळे आजच्या जनरेटिव्ह AI मध्ये दिसणारे स्केलिंग आणि कार्यप्रदर्शन शक्य झाले. पूर्वीच्या AI दृष्टिकोनांना मूलभूत मर्यादा होत्या.
जरी Andreessen 30 वर्षांपूर्वी बोलणाऱ्या संगणकांची स्वप्ने पाहत असले तरी, वास्तव हे आहे की आजच्या AI अनुभवासाठी आवश्यक असलेल्या हार्डवेअर शक्ती, डेटा उपलब्धता आणि अल्गोरिदम नवकल्पनांचा संगम खूप नंतर झाला.
याचा अर्थ काय? नॉस्टॅल्जियाच्या पलीकडील विचार
Windows 98 वर Llama मॉडेलची यशस्वी तैनाती केवळ एक हुशार हॅक आहे, टेक उत्साहींसाठी एक नॉस्टॅल्जिक स्टंट आहे? की त्याचे काही खोल महत्त्व आहे? हे अनेक उद्देश पूर्ण करते:
- अत्यंत स्केलेबिलिटीचे प्रदर्शन: हे सिद्ध करते की मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्समागील मूलभूत तत्त्वे अविश्वसनीयपणे घट्ट संसाधन मर्यादांखाली कार्य करण्यासाठी जुळवून घेतली जाऊ शकतात. याचा कमी-शक्तीच्या एम्बेडेड सिस्टीम, IoT डिव्हाइसेस किंवा जगाच्या विविध भागांमध्ये वापरात असलेल्या जुन्या हार्डवेअरवर AI तैनात करण्यासाठी संभाव्य परिणाम आहेत.
- मर्यादांच्या शक्तीवर प्रकाश टाकणे: गंभीर मर्यादांमध्ये काम करणे अनेकदा नवकल्पना आणि कार्यक्षमतेला भाग पाडते. Exo Labs टीमला सर्जनशील उपाय शोधावे लागले आणि निर्दयपणे ऑप्टिमाइझ करावे लागले, ही कौशल्ये संसाधन-समृद्ध वातावरणातही मौल्यवान आहेत.
- गृहीतकांना आव्हान देणे: हे यावर विचार करण्यास प्रवृत्त करते की आधुनिक ऍप्लिकेशन्सद्वारे वापरलेली सर्व संगणकीय शक्ती आणि मेमरी ते प्रदान करत असलेल्या मूल्यासाठी काटेकोरपणे आवश्यक आहेत का. काही सॉफ्टवेअर अधिक कार्यक्षम आणि कमी संसाधने वापरणारे असू शकते का?
- तंत्रज्ञानाच्या मार्गांच्या आकस्मिकतेचे चित्रण: इतिहास क्वचितच सरळ रेषेत जातो. जुन्या हार्डवेअरवर काही प्राथमिक AI शक्य असू शकले असते ही वस्तुस्थिती अधोरेखित करते की कसे भिन्न पर्याय, संशोधनाच्या दिशा किंवा अगदी संधीच्या शोधांनी आपल्याला वेगळ्या तांत्रिक मार्गावर नेले असते.
हा प्रयोग इतिहास पुन्हा लिहित नाही, किंवा याचा अर्थ असा नाही की 2024 चे अत्याधुनिक AI अनुभव 1998 मध्ये कसेतरी साध्य करण्यायोग्य होते. सक्षम करणाऱ्या तंत्रज्ञानातील दरी - प्रक्रिया शक्ती, मेमरी, डेटा, अल्गोरिदम - प्रचंड आहे. तथापि, हे एक आकर्षक डेटा पॉइंट, अभियांत्रिकी कल्पकतेचा पुरावा आणि तांत्रिक प्रगतीच्या वळणदार रस्त्यावर विचार करण्यासाठी एक उत्प्रेरक प्रदान करते. हे आपल्याला आठवण करून देते की कालच्या मर्यादांवर कधीकधी आजच्या ज्ञानाने मात केली जाऊ शकते, ज्यामुळे आश्चर्यकारक परिणाम मिळतात आणि आता आणि भविष्यात काय शक्य आहे याचा पुनर्विचार करण्यास प्रवृत्त करते. जुन्या मशीनमधील भूत केवळ काय होते हेच कुजबुजत नाही, तर कदाचित साधेपणा आणि कार्यक्षमतेमध्ये असलेल्या न वापरलेल्या संभाव्यतेबद्दलही सांगते.