एजीआई-22 ने आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस के विकास में प्रगति को उजागर किया

मैं हाल ही में 15वें वार्षिक आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस सम्मेलन (एजीआई-22) में भाग लिया, जो सिएटल में अगस्त में आयोजित किया गया था, ताकि मैं खुद को उन नए विकासों से परिचित करा सकूं जो अंततः एक आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) के निर्माण की ओर ले जा सकते हैं।

एक एजीआई एक उन्नत एआई का एक प्रकार है जो कई डोमेन में सामान्यीकृत कर सकता है और संकीर्ण दायरे में नहीं है। संकीर्ण एआई के उदाहरणों में एक स्वायत्त वाहन, एक चैटबॉट, एक शतरंज बॉट, या कोई अन्य एआई शामिल है जो एक単क उद्देश्य के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक एजीआई की तुलना में यह किसी भी ऊपर या किसी अन्य क्षेत्र में विशेषज्ञता के बीच लचीले ढंग से परिवर्तित हो सकता है। यह एक कल्पनाशील प्रकार का एआई है जो नवाचारी एल्गोरिदम जैसे ट्रांसफर लर्निंग और विकासवादी लर्निंग का लाभ उठाएगा, साथ ही साथ विरासत एल्गोरिदम जैसे गहरा प्रबल लर्निंग का भी लाभ उठाएगा।

उद्घाटन मुख्य भाषण सत्र में, बेन गोर्टज़ेल, एक एआई शोधकर्ता, सिंगुलरिटीनेट के सीईओ और संस्थापक, और ओपनकोग फाउंडेशन के नेता, ने उद्योग की स्थिति के बारे में बात की। उन्होंने भविष्य की दिशा के बारे में उत्साहित दिखे, उन्होंने कहा, “हम दशकों से वर्षों दूर हैं।” यह एजीआई के अंतिम लॉन्च को लगभग 2029 में रखेगा, जो वही वर्ष है जब रे कुर्ज़वेल, दुनिया के प्रमुख आविष्कारक, विचारक और भविष्यवाणी करने वाले, ने प्रसिद्ध रूप से मानव स्तर की बुद्धिमत्ता हासिल करने वाले एआई के उदय की भविष्यवाणी की थी।

सिद्धांत यह है कि एक बार यह प्रकार की बुद्धिमत्ता प्राप्त हो जाने के बाद, एआई तुरंत और निरंतर स्व-सुधार करेगा और मानव बुद्धिमत्ता को तेजी से पार कर जाएगा, जिसे सुपरइंटेलिजेंस के रूप में जाना जाता है।

एक अन्य वक्ता, चार्ल्स जे साइमन, फ्यूचर एआई के संस्थापक और सीईओ, ने एक अलग सत्र में कहा, “एजीआई का उदय धीरे-धीरे होगा”, और “एजीआई अपरिहार्य है और अधिकांश लोगों की तुलना में जल्दी आ जाएगा, यह कुछ वर्षों में हो सकता है।”

इस बुलिश भावना के साथ, अंतरिक्ष में महत्वपूर्ण रोडब्लॉक हैं। बेन गोर्टज़ेल ने भी स्वीकार किया कि एजीआई प्राप्त करने के लिए, “हमें नए विचारों की आवश्यकता है, न कि केवल तंत्रिका नेटवर्क को स्केल करना।” यह एक भावना है जिसे गैरी मार्कस ने साझा किया है, जो यह कहते हुए जाने जाते हैं कि “गहरा लर्निंग एक दीवार से टकरा गया है।”

एजीआई बनाने की कुछ मूल चुनौतियों में एक पुरस्कार प्रणाली का निर्धारण शामिल है जो बुद्धिमत्ता को अधिकतम सूचित तरीके से स्केल कर सकती है। मोरावेक का विरोधाभास वर्तमान समस्या को दर्शाता है जो हमारी वर्तमान प्रौद्योगिकी के साथ एजीआई प्राप्त करने में है। यह विरोधाभास यह कहता है कि एक वर्ष की आयु के लिए स्वाभाविक रूप से अनुकूलन, जैसे चलना सीखना और वास्तविकता की नकल करना, एक एआई में प्रोग्राम करने के लिए मानवों की तुलना में अधिक कठिन है।

मानवों के लिए, यह विपरीत है; शतरंज में महारत हासिल करना या जटिल गणितीय सूत्रों को निष्पादित करना एक जीवनकाल ले सकता है, लेकिन वे दोनों संकीर्ण एआई के लिए काफी आसान कार्य हैं।

इस विरोधाभास का एक संभावित समाधान विकासवादी लर्निंग हो सकता है, जिसे विकासवादी एल्गोरिदम के रूप में भी जाना जाता है। यह मूल रूप से एक एआई को जटिल समाधानों की खोज करने की अनुमति देता है जो जैविक विकास की प्रक्रिया की नकल करता है।

एक अलग प्रश्नोत्तर सत्र में, बेन गोर्टज़ेल ने कहा, “एजीआई अपरिहार्य नहीं है, लेकिन यह बहुत संभावना है।” यह वही निष्कर्ष है जिस पर मैं पहुंचा है, लेकिन अपरिहार्यता और संभावना के बीच की रेखा धुंधली है।

सम्मेलन के दौरान कई पत्र प्रस्तुत किए गए, जिनमें से एक उल्लेखनीय पत्र पॉलीनोमियल फंक्शन: इंटरैक्शन का एक सामान्य सिद्धांत था, जिसे डेविड स्पिवाक của टोपोस संस्थान, बर्कले में और नेल्सन नियू, वाशिंगटन विश्वविद्यालय में प्रस्तुत किया गया था। यह पत्र एक गणितीय श्रेणी के बारे में बात करता है जिसे पॉली कहा जाता है, जो एआई के भविष्य के दिशा को प्रभावित कर सकता है जब यह गतिशील प्रक्रियाओं, निर्णय लेने और डेटा के भंडारण और परिवर्तन के साथ घनिष्ठ संबंधों की बात आती है। यह देखना बाकी है कि यह एजीआई अनुसंधान को कैसे प्रभावित करेगा, लेकिन यह एक ऐसा घटक हो सकता है जो हमें एजीआई की ओर ले जा सकता है।

बिल्कुल, अन्य पत्र थे जो अधिक अनुमानित थे, जैसे कि वर्सेटिलिटी-एफिशिएंसी इंडेक्स (वीईआई): एजीआई एजेंटों के लिए आईक्यू की एक व्यापक परिभाषा की ओर, मोहम्मदरेज़ा अलिदाउस्ट द्वारा। यह विचार एक विकल्प के रूप में बुद्धिमत्ता स्तर को मापने के लिए एक वैकल्पिक तरीका बनाना है, एक प्रकार का आईक्यू परीक्षण जो एजीआई एजेंटों को गणनात्मक तरीके से माप सकता है।

दो उल्लेखनीय कंपनियां जो इस अंतर्निहित प्रौद्योगिकी में सफलता प्राप्त कर सकती हैं वे ओपनएआई और डीपमाइंड हैं, जो दोनों ही उल्लेखनीय रूप से अनुपस्थित थीं। यह शायद इसलिए हो सकता है क्योंकि एजीआई को एआई समुदाय द्वारा गंभीरता से नहीं लिया जाता है, लेकिन वे दोनों कंपनियां हैं जो इस क्षेत्र में पहली सफलता प्राप्त करने की सबसे अधिक संभावना है। यह विशेष रूप से तब सच है जब ओपनएआई का घोषित मिशन एक सुरक्षित एजीआई के निर्माण की दिशा में मूलभूत, दीर्घकालिक अनुसंधान करना है।

हालांकि सम्मेलन में कोई बड़ा क्रांतिकारी सफलता नहीं मिली, यह स्पष्ट है कि एजीआई कई शोधकर्ताओं को प्रभावित कर रहा है और यह कुछ ऐसा है जिस पर एआई समुदाय को अधिक ध्यान देना चाहिए।毕竟, एक एजीआई मानवता के कई अस्तित्वगत खतरों का समाधान हो सकता है।