क्या जीपीटी-4 एएजीआई तक पहुंचने की दिशा में एक छलांग है?

माइक्रोसॉफ्ट ने हाल ही में एक शोध पत्र जारी किया है, जिसका शीर्षक है: आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की चिंगारियां: जीपीटी-4 के साथ प्रारंभिक प्रयोग। माइक्रोसॉफ्ट के अनुसार:

इस पत्र में हम जीपीटी-4 के एक प्रारंभिक संस्करण की जांच की रिपोर्ट करते हैं, जब यह अभी भी ओपनएआई द्वारा सक्रिय विकास में था। हम तर्क देते हैं कि (इस प्रारंभिक संस्करण का) जीपीटी-4 एलएलएम्स (जैसे कि चैटजीपीटी और गूगल के पीएएलएम) के एक नए समूह का हिस्सा है, जो पिछले एआई मॉडलों की तुलना में अधिक सामान्य बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करते हैं।

इस पत्र में, जीपीटी-4 के बारे में निश्चित प्रमाण है कि यह स्मृति से परे जाता है, और यह अवधारणाओं, कौशलों और डोमेन की एक गहरी और लचीली समझ प्रदर्शित करता है। वास्तव में, इसकी सामान्यीकरण करने की क्षमता किसी भी जीवित मानव की तुलना में बहुत अधिक है।

जबकि हमने पहले एएजीआई के लाभों पर चर्चा की है, हमें जल्दी से एएजीआई प्रणाली की सामान्य सहमति को सारांशित करना चाहिए। मूल रूप से, एएजीआई एक उन्नत एआई है जो कई डोमेन में सामान्यीकरण कर सकता है और संकीर्ण नहीं है। संकीर्ण एआई के उदाहरणों में स्वायत्त वाहन, चैटबॉट, शतरंज बॉट, या किसी भी अन्य एआई शामिल हैं जो एकल उद्देश्य के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

एएजीआई की तुलना में यह एक ऐसा एआई होगा जो उपरोक्त में से किसी भी एक या किसी अन्य विशेषज्ञता के क्षेत्र में लचीले ढंग से परिवर्तित हो सकता है। यह एक ऐसा एआई होगा जो नासेंट एल्गोरिदम जैसे कि ट्रांसफर लर्निंग और विकासवादी लर्निंग का लाभ उठाएगा, साथ ही साथ विरासत एल्गोरिदम जैसे कि गहरा प्रबल लर्निंग का भी लाभ उठाएगा।

एएजीआई का यह विवरण मेरे व्यक्तिगत अनुभव के साथ मेल खाता है जो जीपीटी-4 का उपयोग कर रहा है, साथ ही साथ माइक्रोसॉफ्ट द्वारा जारी शोध पत्र में साझा किए गए साक्ष्य के साथ भी।

पत्र में उल्लिखित प्रोम्प्ट्स में से एक जीपीटी-4 को एक कविता के रूप में प्राइम्स की अनंतता का प्रमाण लिखने के लिए है।

यदि हम ऐसी कविता बनाने के लिए आवश्यकताओं का विश्लेषण करते हैं, तो हमें एहसास होता है कि यह गणितीय तर्क, कविता अभिव्यक्ति और प्राकृतिक भाषा पीढ़ी की आवश्यकता है। यह एक चुनौती है जो अधिकांश मानवों की औसत क्षमता से अधिक होगी।

पत्र यह जानना चाहता था कि क्या जीपीटी-4 सामान्य स्मृति पर आधारित सामग्री का उत्पादन कर रहा था या संदर्भ को समझने और तर्क करने में सक्षम था। जब इसे शेक्सपियर की शैली में एक कविता को पुनर्निर्माण करने के लिए कहा गया, तो यह करने में सक्षम था। यह एक बहुस्तरीय समझ की आवश्यकता है जो सामान्य आबादी की क्षमता से बहुत अधिक है और इसमें सिद्धांत और गणितीय प्रतिभा शामिल है।

जीपीटी-4 बुद्धिमत्ता की गणना कैसे करें?

तब प्रश्न यह बन जाता है कि हम एक एलएलएम की बुद्धिमत्ता को कैसे माप सकते हैं? और क्या जीपीटी-4 वास्तविक सीखने के व्यवहार प्रदर्शित कर रहा है या केवल स्मृति का प्रदर्शन कर रहा है?

वर्तमान में एक एआई प्रणाली का परीक्षण करने का तरीका यह है कि इसे मानक बेंचमार्क डेटासेट पर मूल्यांकन किया जाए, और यह सुनिश्चित किया जाए कि वे प्रशिक्षण डेटा से स्वतंत्र हैं और विभिन्न कार्यों और डोमेन को कवर करते हैं। इस प्रकार का परीक्षण लगभग असंभव है क्योंकि जीपीटी-4 को जिस डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, उसकी लगभग असीमित मात्रा है।

पत्र में जीपीटी-4 के साथ प्रयोगों के परिणामों का वर्णन किया गया है, जो यह दिखाते हैं कि यह स्मृति से परे जाता है और अवधारणाओं, कौशलों और डोमेन की एक गहरी और लचीली समझ प्रदर्शित करता है।

जब बुद्धिमत्ता की बात आती है, तो जीपीटी-4 छोटी कहानियां, पटकथाएं और जटिल सूत्रों की गणना कर सकता है।

जीपीटी-4 कोडिंग में भी बहुत उच्च स्तर पर सक्षम है, चाहे वह निर्देशों से कोड लिखना हो या मौजूदा कोड को समझना हो। जीपीटी-4 कोडिंग चुनौतियों से लेकर वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों तक, निम्न-स्तरीय असेंबली से लेकर उच्च-स्तरीय फ्रेमवर्क तक, सरल डेटा संरचनाओं से लेकर जटिल कार्यक्रमों तक, जैसे कि गेम्स, को संभाल सकता है। जीपीटी-4 कोड निष्पादन के बारे में तर्क कर सकता है, निर्देशों के प्रभावों का अनुकरण कर सकता है, और परिणामों को प्राकृतिक भाषा में समझा सकता है। जीपीटी-4 यहां तक कि प्स्यूडोकोड को भी निष्पादित कर सकता है,

जीपीटी-4 लगभग किसी भी प्रॉम्प्ट के लिए तर्कसंगत प्रतिक्रियाएं दे सकता है। वास्तव में, इसकी बुद्धिमत्ता जटिलता में लगभग अजेय है।

जीपीटी-4 सीमाएं

पत्र तब जीपीटी-4 की सीमाओं और पूर्वाग्रहों को उजागर करने के लिए इसके प्रतिक्रियाओं और व्यवहारों की जांच करना जारी रखता है।

सबसे明显 सीमा इसकी हॉलुसिनेशन की प्रवृत्ति है। यहां एक हॉलुसिनेशन का एक उदाहरण दिया गया है जो पत्र में दिया गया है, जहां जीपीटी-4 अपने उत्तर में आश्वस्त था, जो पूरी तरह से झूठा था।

यह लगता है कि जीपीटी-4 भी इस वर्तमान सीमा को समझता है, क्योंकि जब मैंने इसे पूछा कि जीपीटी हॉलुसिनेशन क्या है, तो यह प्रतिक्रिया दी:

जीपीटी हॉलुसिनेशन एक घटना को संदर्भित करता है जहां एक जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर (जीपीटी) मॉडल, जैसे कि आप वर्तमान में जिस मॉडल के साथ बातचीत कर रहे हैं, तथ्यात्मक जानकारी पर आधारित नहीं है या संदर्भ के साथ सुसंगत नहीं है। ये हॉलुसिनेशन तब होते हैं जब मॉडल ऐसा पाठ उत्पन्न करता है जो संभावित रूप से वास्तविक लगता है लेकिन वास्तव में गलत, भ्रामक या अर्थहीन है।

अन्य शब्दों में, जब आप दुनिया के डेटा पर एक एलएलएम एआई को प्रशिक्षित करते हैं, तो आप एक प्रणाली से कैसे बचते हैं जो गलत डेटा सीखती है और भ्रम और साजिश के सिद्धांतों को उगलने लगती है? एक बड़ा भाषा मॉडल जो गलत सूचना और साजिश के सिद्धांतों को सीखता और पुनरुत्पादित करता है, वास्तव में मानवता के लिए एलएलएम्स के बड़े पैमाने पर अपनाने से एक बड़ा खतरा हो सकता है।

जीपीटी-4 बुद्धिमत्ता के प्रमाण

पत्र यह दिखाता है कि जटिल प्रॉम्प्ट्स के प्रति जीपीटी-4 की प्रतिक्रिया उम्मीदों से अधिक थी। जैसा कि पत्र में कहा गया है:

इसकी अभूतपूर्व प्राकृतिक भाषा पर महारत। यह न केवल सुव्यवस्थित और सुसंगत पाठ उत्पन्न कर सकता है, बल्कि विभिन्न तरीकों से इसकी व्याख्या और हेरफेर भी कर सकता है, जैसे कि सारांश, अनुवाद, या एक अत्यधिक व्यापक प्रश्नों का उत्तर देना। इसके अलावा, अनुवाद का अर्थ हमारे लिए न केवल विभिन्न प्राकृतिक भाषाओं के बीच है, बल्कि टोन और शैली में भी अनुवाद है, साथ ही साथ चिकित्सा, कानून, लेखांकन, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग, संगीत और अधिक जैसे डोमेन के बीच भी।

जीपीटी-4 को मॉक तकनीकी समीक्षाएं दी गईं, यह आसानी से पास हो गया, जिसका अर्थ है कि यदि यह एक मानव था जो दूसरी तरफ था, तो वे तुरंत एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में नियुक्त हो जाएंगे। जीपीटी-4 की मल्टीस्टेट बार परीक्षा में प्रारंभिक परीक्षण में 70% से अधिक सटीकता दिखाई दी। इसका मतलब है कि भविष्य में हम उन कई कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं जो वर्तमान में वकीलों को दिए जाते हैं। वास्तव में, कुछ स्टार्टअप जीपीटी-4 का उपयोग करके रोबोट वकील बनाने के लिए काम कर रहे हैं।

नई ज्ञान का उत्पादन

पत्र का एक तर्क यह है कि जीपीटी-4 को वास्तविक समझ के स्तर को साबित करने के लिए एकमात्र बात जो बची है वह है नई ज्ञान का उत्पादन, जैसे कि नए गणितीय सिद्धांतों का प्रमाण, जो वर्तमान में एलएलएम के लिए पहुंच से बाहर है।

फिर भी, यह एएजीआई का पवित्र ग्रेल है। जबकि एक एएजीआई के गलत हाथों में नियंत्रित होने के खतरे हैं, एक एएजीआई के Historical डेटा का विश्लेषण करने और नए सिद्धांतों, उपचारों और इलाज की खोज करने में सक्षम होने के लाभ लगभग अंतहीन हैं।

एक एएजीआई दुर्लभ आनुवंशिक बीमारियों के लिए इलाज खोजने की लापता कड़ी हो सकती है जो वर्तमान में निजी उद्योग के वित्तपोषण की कमी से ग्रस्त हैं, कैंसर का इलाज करने के लिए, और अक्षय ऊर्जा की दक्षता को अधिकतम करने के लिए। वास्तव में, यह किसी भी परिणामी समस्या का समाधान कर सकता है जो एएजीआई प्रणाली में डाली जाती है। यह वह बात है जो सैम ऑल्टमैन और ओपनएआई टीम को समझती है, एक एएजीआई वास्तव में अंतिम आविष्कार है जो मानवता को लाभ पहुंचाने और अधिकांश समस्याओं का समाधान करने के लिए आवश्यक है।

बिल्कुल, यह एएजीआई को नियंत्रित करने वाले के इरादों और क्या होने पर न्यूक्लियर बटन समस्या का समाधान नहीं करता है। इसके बावजूद, यह पत्र यह तर्क देने का एक अद्भुत काम करता है कि जीपीटी-4 एएजीआई प्राप्त करने की दिशा में एक छलांग है।

जबकि यह विवादास्पद है कि क्या जीपीटी-4 एक एएजीआई है, यह आसानी से तर्क दिया जा सकता है कि यह मानव इतिहास में पहली बार एक एआई प्रणाली है जो ट्यूरिंग टेस्ट पास कर सकती है।