एजीआई-22 कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता के विकास में प्रगति पर प्रकाश डालता है

मैंने हाल ही में भाग लिया 15^th आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस पर वार्षिक सम्मेलन (एजीआई-22) जो इस अगस्त में सिएटल में आयोजित किया गया था, नए विकासों से खुद को परिचित करने के प्रयास में जो अंततः आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) के निर्माण का कारण बन सकता है।

एजीआई एक प्रकार का उन्नत एआई है जो कई डोमेन में सामान्यीकरण कर सकता है और इसका दायरा सीमित नहीं है। संकीर्ण एआई के उदाहरणों में एक स्वायत्त वाहन, एक चैटबॉट, एक शतरंज बॉट, या कोई अन्य एआई शामिल है जो एक ही उद्देश्य के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसकी तुलना में एक एजीआई उपरोक्त में से किसी एक या विशेषज्ञता के किसी अन्य क्षेत्र के बीच लचीले ढंग से वैकल्पिक करने में सक्षम होगा। इसमें एक सट्टा प्रकार का एआई शामिल है जो उभरते एल्गोरिदम जैसे का लाभ उठाएगा सीखने का स्थानांतरण, और विकासवादी शिक्षा, जैसे विरासत एल्गोरिदम का भी शोषण करते हुए गहरी सुदृढीकरण सीखने.

उद्घाटन मुख्य भाषण सत्र के दौरान बेन गोएर्टज़ेल एक एआई शोधकर्ता, के सीईओ और के संस्थापक SingularityNET, और के नेता OpenCog फाउंडेशन उद्योग की स्थिति के बारे में बात की. वह एजीआई की भविष्य की दिशा के बारे में उत्साहित दिखे और कहा, "हम दशकों के बजाय वर्षों दूर हैं"। इससे एजीआई का अंतिम प्रक्षेपण लगभग 2029 में होगा, उसी वर्ष रे Kurzweil दुनिया के अग्रणी अन्वेषकों, विचारकों और भविष्यवादियों में से एक ने प्रसिद्ध रूप से एक एआई के उद्भव की भविष्यवाणी की थी जो मानव स्तर की बुद्धि प्राप्त करती है।

सिद्धांत यह है कि एक बार इस प्रकार की बुद्धिमत्ता तक पहुंचने के बाद, एआई तुरंत और लगातार आत्म-सुधार करेगा और सुपरइंटेलिजेंस के रूप में जानी जाने वाली मानव बुद्धि को तेजी से पार कर जाएगा।

एक अन्य वक्ता चार्ल्स जे. साइमनके संस्थापक एवं मुख्य कार्यकारी अधिकारी हैं भविष्य एआई एक अलग सत्र में कहा गया, "एजीआई का उद्भव धीरे-धीरे होगा", और "एजीआई अपरिहार्य है और ज्यादातर लोगों की सोच से भी पहले आएगा, इसमें कुछ साल लग सकते हैं"।

यहां तक ​​कि इस तेजी की भावना के बावजूद, अंतरिक्ष में महत्वपूर्ण बाधाएं हैं। बेन गोएर्टज़ेल ने यह भी स्वीकार किया कि एजीआई हासिल करने के लिए, "हमें केवल तंत्रिका नेटवर्क को बढ़ाने की नहीं, बल्कि नए विचारों की आवश्यकता है"। यह एक भावना है जिसे गैरी मार्कस ने साझा किया है जो यह कहने के लिए जाने जाते हैं कि, "गहन शिक्षा ने एक दीवार पर प्रहार किया है"।

एजीआई बनाने की कुछ मुख्य चुनौतियों में एक पुरस्कार प्रणाली का पता लगाना शामिल है जो अधिकतम सूचित तरीके से बुद्धिमत्ता को माप सकता है। मोरावेक का विरोधाभास हमारी वर्तमान तकनीक के साथ एजीआई प्राप्त करने में वर्तमान समस्या को दर्शाता है। यह विरोधाभास बताता है कि अनुकूलन जो एक वर्ष के बच्चे के लिए सहज हैं, जैसे कि चलना सीखना, और वास्तविकता का अनुकरण करना, एआई में प्रोग्राम करना उससे कहीं अधिक कठिन है जिसे मनुष्य कठिन मानते हैं।

मनुष्यों के लिए यह बिल्कुल विपरीत है, शतरंज में महारत हासिल करना या जटिल गणितीय सूत्रों को क्रियान्वित करने में महारत हासिल करने के लिए जीवन भर की आवश्यकता हो सकती है, फिर भी संकीर्ण एआई के लिए ये दो काफी आसान काम हैं।

इस विरोधाभास का एक समाधान विकासवादी शिक्षा हो सकता है जिसे विकासवादी शिक्षा भी कहा जाता है विकासवादी एल्गोरिदम. यह अनिवार्य रूप से एआई को जैविक विकास की प्रक्रिया की नकल करके जटिल समाधान खोजने में सक्षम बनाता है।

एक अलग प्रश्नोत्तर में, बेन गोएर्टज़ेल ने कहा कि, "एजीआई अपरिहार्य नहीं है, लेकिन इसकी अत्यधिक संभावना है।" यह वही निष्कर्ष है जिस पर मैं पहुंचा हूं, लेकिन अनिवार्यता और संभाव्यता के बीच की रेखा धुंधली हो गई है।

सम्मेलन के दौरान कई कागजात प्रस्तुत किए गए, जिनमें से एक उल्लेखनीय कागजात पर चर्चा हुई बहुपद फलनकारक: अंतःक्रिया का एक सामान्य सिद्धांत बर्कले, सीए में टोपोस इंस्टीट्यूट के डेविड स्पिवक और सिएटल, वाशिंगटन में वाशिंगटन विश्वविद्यालय के नेल्सन नीयू द्वारा। यह पेपर पॉली नामक गणितीय श्रेणी पर चर्चा करता है जो गतिशील प्रक्रियाओं, निर्णय लेने और डेटा के भंडारण और परिवर्तन के साथ घनिष्ठ संबंधों की बात आने पर एआई की भविष्य की दिशा को प्रभावित कर सकता है। यह देखना बाकी है कि यह एजीआई अनुसंधान को कैसे प्रभावित करेगा, लेकिन यह लापता घटकों में से एक हो सकता है जो हमें एजीआई तक ले जा सकता है।

निश्चित रूप से ऐसे अन्य पेपर भी थे जो अधिक अटकलें थे जैसे कि बहुमुखी प्रतिभा-दक्षता सूचकांक (वीईआई): एजीआई एजेंटों के लिए आईक्यू की एक व्यापक परिभाषा की ओर, मोहम्मदरेज़ा अलीदौस्ट द्वारा लिखित। विचार यह है कि एक का निर्माण किया जाए बुद्धिमान प्रणालियों के खुफिया स्तर को मापने के लिए वैकल्पिक तरीका, कम्प्यूटेशनल तरीके से एजीआई एजेंटों को मापने के लिए एक प्रकार का आईक्यू परीक्षण।

दो उल्लेखनीय कंपनियां जो इस अंतर्निहित तकनीक में सफलता हासिल कर सकती हैं, वे हैं ओपनएआई और डीपमाइंड, जो दोनों उल्लेखनीय रूप से अनुपस्थित थे। यह इस डर के कारण हो सकता है कि एजीआई को एआई समुदाय द्वारा गंभीरता से नहीं लिया जाता है, लेकिन वे दो ऐसी कंपनियां हैं जिनके इस क्षेत्र में पहली सफलता हासिल करने की सबसे अधिक संभावना है। यह तब से विशेष रूप से सच है OpenAI का घोषित मिशन एक सुरक्षित एजीआई के निर्माण की दिशा में मौलिक, दीर्घकालिक अनुसंधान करना है।

हालाँकि सम्मेलन में प्रकट करने के लिए कोई बड़ी क्रांतिकारी सफलता नहीं थी, लेकिन यह स्पष्ट है कि एजीआई कई शोधकर्ताओं को व्यस्त कर रहा है और यह कुछ ऐसा है जिस पर एआई समुदाय को अधिक ध्यान देना चाहिए। आख़िरकार, एक एजीआई समाधान हो सकता है मानवता के अस्तित्व संबंधी अनेक खतरों को हल करने के लिए।