पाठ्यक्रम: GS3/विज्ञान और प्रौद्योगिकी
संदर्भ
- गूगल की AI रिसर्च लैब डीपमाइंड के शोधकर्ताओं के अनुसार, “यह संभव है कि 2030 तक शक्तिशाली AI सिस्टम विकसित हो जाएँगे।”
- यह AI उन्नति की गति, विशेष रूप से आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की ओर बढ़ते विश्वास को दर्शाता है।
आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) क्या है?
- यह एक मशीन की काल्पनिक बुद्धिमत्ता को संदर्भित करता है जो किसी भी बौद्धिक कार्य को समझने या सीखने की क्षमता रखती है जो एक मानव कर सकता है।
- यह एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जिसका उद्देश्य मानव मस्तिष्क की संज्ञानात्मक क्षमताओं की नकल करना है।
- 2023 में प्रकाशित एक पेपर में, डीपमाइंड शोधकर्ताओं ने AGI के पांच बढ़ते स्तरों की पहचान की:
- उभरता हुआ, “एक अकुशल मानव के बराबर या उससे कुछ बेहतर”;
- सक्षम, “कुशल वयस्कों का कम से कम 50वाँ प्रतिशत”;
- विशेषज्ञ, “कुशल वयस्कों का कम से कम 90वाँ प्रतिशत” रखते हैं;
- गुणी, “कुशल वयस्कों का कम से कम 99वाँ प्रतिशत”;
- और सुपरह्यूमन, जो “मनुष्यों से 100% बेहतर प्रदर्शन करता है।”
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस के बीच अंतर:
| पहलू | कृत्रिम बुद्धिमत्ता | आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस |
| फोकस | मानव-स्तर के प्रदर्शन के साथ विशिष्ट कार्यों को हल करता है। | विभिन्न क्षेत्रों में मानव-स्तर की संज्ञानात्मक क्षमताओं की प्रतिकृति बनाता है। |
| सीखने की क्षमता | समान डोमेन के अंतर्गत कार्यों के लिए पर्याप्त प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। | बिना किसी पूर्व प्रशिक्षण के स्वयं सीख सकते हैं, अनुकूलन कर सकते हैं और कार्यों को हल कर सकते हैं। |
| प्रयोजन | पूर्वनिर्धारित या संकीर्ण दायरे तक सीमित (डोमेन-विशिष्ट)। | डोमेन-विशिष्ट सीमाओं से परे कार्य करता है। |
| वैकल्पिक नाम | कमजोर AI या संकीर्ण AI | मजबूत AI |
| ज्ञान – संबंधी कौशल | सामान्य तर्क और भावनात्मक समझ का अभाव। | स्वतंत्र तर्क और भावनात्मक समझ की क्षमता। |
| स्थिति | आज सक्रिय रूप से उपयोग और विकास किया जा रहा है। | अभी भी सैद्धांतिक है और अभी तक प्राप्त नहीं हुआ है। |
AGI शोध को संचालित करने वाली तकनीकें
- डीप लर्निंग: कई परतों वाले मॉडल को प्रशिक्षित करता है ताकि डेटा में जटिल पैटर्न को समझा जा सके। मल्टी-मोडल समझ (पाठ, छवि, ऑडियो आदि) को सक्षम करता है।
- जनरेटिव AI: मौलिक सामग्री (पाठ, छवियाँ, ऑडियो) का निर्माण कर सकता है। यह मानव रचनात्मकता की नकल करने के लिए बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित होता है।
- नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP): मशीनों को मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने की अनुमति देता है।
- कंप्यूटर विज़न: मशीनों को दृश्य जानकारी को देखने, व्याख्या करने और प्रतिक्रिया देने का अधिकार प्रदान करता है।
- स्वायत्त वाहनों, निगरानी और छवि पहचान में उपयोग किया जाता है।
- रोबोटिक्स: पर्यावरण के साथ भौतिक संवाद को सक्षम करता है। AGI के लिए संवेदी धारणा और मोटर क्रियाओं को विकसित करने में महत्त्वपूर्ण।
कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) के संभावित उपयोग
- उन्नत समस्या समाधान: मानव क्षमता से परे जटिल चुनौतियों का सामना कर सकता है (जैसे, जलवायु परिवर्तन, वैज्ञानिक अनुसंधान)।
- उत्पादकता में वृद्धि: उद्योगों में कार्यों को स्वचालित और अनुकूलित करता है, जिससे दक्षता बढ़ती है।
- अधिक रचनात्मक मानव भूमिकाएँ: मानव समय को रचनात्मक, रणनीतिक और भावनात्मक रूप से संतोषजनक कार्यों के लिए मुक्त करता है।
- स्वास्थ्य क्रांति: निदान, उपचार योजना और दवा खोज को बढ़ाता है, स्वास्थ्य परिणामों में सुधार करता है।
- व्यक्तिगत शिक्षा: अनुकूलित सीखने के अनुभव प्रदान करता है, जिससे शिक्षा अधिक प्रभावी और सुलभ बनती है।
- परिवहन सुरक्षा में सुधार: सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों में AGI दुर्घटनाओं को कम कर सकता है और सार्वजनिक सुरक्षा में सुधार कर सकता है।
- 24/7 सहायता: वर्चुअल सहायक और चैटबॉट लगातार समर्थन और सुविधा प्रदान करते हैं।
- नवाचार और रचनात्मकता: तकनीकी प्रगति में तेजी लाता है और नए विचारों के माध्यम से सामाजिक प्रगति को प्रेरित करता है।
AGI अनुसंधान में चुनौतियाँ
- क्रॉस-डोमेन लर्निंग: वर्तमान AI अलग-अलग डोमेन में ज्ञान को स्थानांतरित करने में असमर्थ है।
- AGI को मानव की तरह अमूर्त संबंध बनाने की आवश्यकता है।
- भावनात्मक बुद्धिमत्ता: मानव रचनात्मकता और भावनात्मक प्रतिक्रिया की नकल करना कठिन है।
- न्यूरल नेटवर्क वर्तमान में सच्चे भावनात्मक तर्क की नकल नहीं कर सकते।
- संवेदी धारणा: मशीनें दृष्टि, ध्वनि, गंध, स्वाद और स्पर्श जैसी संवेदी डेटा को संसाधित और व्याख्या करने में संघर्ष करती हैं।
- AGI को अधिक उन्नत संवेदी और मोटर क्षमताओं की आवश्यकता है।
कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) के विकास से संबंधित चिंताएँ
- नियंत्रण का नुकसान: AGI स्वतंत्र और अप्रत्याशित रूप से कार्य कर सकता है।
- रोजगार का विस्थापन: संज्ञानात्मक कार्यों के स्वचालन से बड़े पैमाने पर बेरोजगारी हो सकती है।
- सुरक्षा जोखिम: साइबर हमलों, युद्ध, या निगरानी में संभावित दुरुपयोग।
- नैतिक मुद्दे: अधिकार, चेतना, और मशीन स्वायत्तता के बारे में प्रश्न।
- गोपनीयता, स्वायत्तता और निर्णय लेने की क्षमता को लेकर चिंताएँ।
- विनियमन की कमी: कोई एकीकृत वैश्विक मानक या निगरानी नहीं।
- अस्तित्व का खतरा: यदि AGI का दुरुपयोग किया गया या गलत तरीके से संरेखित किया गया तो यह मानव अस्तित्व के लिए खतरा पैदा कर सकता है।
आगे का मार्ग
- AGI अनुसंधान और उपयोग को नियंत्रित करने के लिए अंतरराष्ट्रीय कानून और नैतिक दिशानिर्देश होने चाहिए।
- AGI प्रणालियों में सुरक्षा, मानव मूल्यों के साथ संरेखण, और नैतिक निर्णय लेने को प्राथमिकता देना महत्त्वपूर्ण है।
- AGI के व्यवहार की निगरानी और दुरुपयोग को रोकने के लिए वास्तविक समय ट्रैकिंग और ऑडिटिंग सिस्टम बनाएँ।
- प्रत्येक चरण में सुरक्षा सुनिश्चित करके AGI क्षमताओं का चरणबद्ध विकास कई जोखिमों को समाप्त करेगा।
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