आर्टिफ़िशियल जेनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) के लिए त्वरण रिटर्न का नियम क्या है और यह कैसे एजीआई की ओर ले जाता है

एक हालिया साक्षात्कार में, जब उनसे पूछा गया कि वह कब तक आर्टिफ़िशियल जेनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) के आगमन की उम्मीद करते हैं, तो एलोन मस्क ने उत्तर दिया “3 से 6 साल”। गूगल के डीपमाइंड के सीईओ डेमिस हассाबिस अब मानते हैं कि एजीआई “कुछ वर्षों में, शायद एक दशक के भीतर” है कहा गया द वॉल स्ट्रीट जर्नल के फ्यूचर ऑफ एवरीथिंग फेस्टिवल में।

इन संख्याओं को अधिकांश एआई उद्योग के विशेषज्ञों की तुलना में आशावादी माना जाता है, जो मानते हैं कि एजीआई अक्सर एक दशक, यदि नहीं एक सदी दूर है। इस निराशावाद का कुछ हिस्सा इस डर से है कि वे एक छोटी समय सीमा की प्रतिबद्धता करेंगे और अंततः गलत साबित होंगे।毕竟 1956 में, डार्टमाउथ समर रिसर्च प्रोजेक्ट में, “आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस” शब्द का आविष्कार किया गया था और एक क्षेत्र के रूप में शुरू किया गया था, जिसमें यह उम्मीद की गई थी कि एक मशीन जो मानव जैसी बुद्धिमत्ता वाली होगी, 25 वर्षों से अधिक नहीं होगी।

जैसे कि जेफ्री हिंटन, जो एआई के “गॉडफ़ादर” के रूप में जाने जाते हैं, एक थोड़ा अधिक सूक्ष्म दृष्टिकोण है। “हाल ही में, मैंने सोचा था कि यह 20 से 50 वर्षों के भीतर होगा, और अब मुझे लगता है कि यह 20 वर्षों से कम हो सकता है”।

एआई उद्योग ने पिछले कुछ वर्षों में तेजी से प्रगति की है, जो गहरे पुनरावृत्ति शिक्षण एल्गोरिदम के तेजी से विकास के कारण है, जो आज के बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को शक्ति प्रदान करते हैं।

इसके बावजूद, इन सभी सफलताओं ने केवल संकीर्ण एआई अनुप्रयोगों जैसे चैटबॉट और भाषा अनुवाद को जन्म दिया है। यह एजीआई की तुलना में है, जो एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो व्यापक कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में ज्ञान को समझने, सीखने और लागू करने में सक्षम है, जो मानव की तुलना में है।

एजीआई के लिए कई लोगों के लिए लापता लिंक असंभव लगता है, लेकिन जो लोग “त्वरण रिटर्न के नियम” में विश्वास करते हैं, उन्हें लगता है कि यह अनिवार्य है कि हम अंततः एक एजीआई बनाएंगे।

त्वरण रिटर्न का नियम रे कुर्ज़वील द्वारा概念ualized किया गया था, जो एक लेखक, आविष्कारक और भविष्यवादी हैं। वह ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर), टेक्स्ट-टू-स्पीच सिंथेसिस, स्पीच रिकॉग्निशन टेक्नोलॉजी जैसे क्षेत्रों में शामिल हैं, और उन्हें गूगल द्वारा उनकी एआई पुस्तक “माइंड बनाने के लिए कैसे” प्रकाशित करने के बाद नियुक्त किया गया था। यह ग्राउंडब्रेकिंग पुस्तक दिखाती है कि हमें मानव मस्तिष्क को समझने की आवश्यकता है ताकि हम इसे उल्टा करने के लिए समझ सकें और अंतिम सोच मशीन बना सकें। यह पुस्तक एआई के भविष्य के लिए इतनी महत्वपूर्ण थी कि एरिक श्मिट ने रे कुर्ज़वील को इस पुस्तक को पढ़ने के बाद एआई परियोजनाओं पर काम करने के लिए भर्ती किया।

रे कुर्ज़वील की सबसे प्रासंगिक पुस्तक “सिंगुलैरिटी नियर” है, जो 2005 में प्रकाशित हुई थी, जिसकी भविष्यवाणियां पिछले दो दशकों में तकनीकी विकास की ओर इशारा करती हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि रे कुर्ज़वील भविष्यवाणी करते हैं कि हम 2029 तक एजीआई हासिल करेंगे, जो समयरेखा एलोन मस्क और डेमिस हассाबिस द्वारा हाल ही में साझा किए गए मत के साथ संरेखित है।

नियम यह कहता है कि विकासवादी प्रणालियों की एक विस्तृत श्रृंखला में परिवर्तन की दर (जिसमें प्रौद्योगिकियों का विकास भी शामिल है) घातांक रूप से बढ़ने की प्रवृत्ति रखती है।

प्रौद्योगिकी विकास के संदर्भ में, नियम यह इंगित करता है कि हम भविष्य में तेजी से प्रौद्योगिकी प्रगति की उम्मीद कर सकते हैं क्योंकि प्रौद्योगिकी नवाचार की गति स्वयं तेजी से बढ़ रही है। रे कुर्ज़वील तर्क देते हैं कि प्रत्येक नई प्रौद्योगिकी पीढ़ी पिछली एक पर आधारित होती है, जो घातांक दर से नवाचार की संभावना को बढ़ाती है।

यह नियम दिखाता है कि तेजी से बढ़ती प्रौद्योगिकियों का एक विस्फोटक विकास, जो वर्तमान में जेनरेटिव एआई द्वारा नेतृत्व किया जा रहा है, अन्य अभिसरण घातांक प्रौद्योगिकियों जैसे चिप निर्माण और 3-डी प्रिंटिंग की लहरों पर सवारी करेगा। यह अभिसरण एआई को सबसे शक्तिशाली अनुप्रयोग बनाने के लिए एक प्रक्षेपण है।

2001 में, रे कुर्ज़वील ने भविष्यवाणी की:

प्रौद्योगिकी के इतिहास का विश्लेषण यह दिखाता है कि प्रौद्योगिकी परिवर्तन घातांक है, जो सामान्य “सीधा” दृष्टिकोण के विपरीत है। इसलिए, हम 21वीं सदी में 100 वर्षों की प्रगति का अनुभव नहीं करेंगे – यह 20,000 वर्षों की प्रगति की तरह होगा (आज की दर से)। “रिटर्न”, जैसे कि चिप गति और लागत प्रभावशीलता, भी घातांक रूप से बढ़ते हैं। घातांक वृद्धि की दर में भी घातांक वृद्धि है। कुछ दशकों के भीतर, मशीन बुद्धिमत्ता मानव बुद्धिमत्ता से आगे निकल जाएगी, जिससे सिंगुलैरिटी – प्रौद्योगिकी परिवर्तन इतनी तेजी से और गहराई से होगा कि यह मानव इतिहास के ताने में एक विभाजन का प्रतिनिधित्व करेगा। इसके परिणामों में जैविक और गैर-जैविक बुद्धिमत्ता का विलय, अमर सॉफ़्टवेयर-आधारित मानव और बाहर की ओर फैलने वाली बुद्धिमत्ता के अल्ट्रा-उच्च स्तर शामिल हैं।

यह तकनीकी विस्फोट मूर के नियम के कारण है, जिसने भविष्यवाणी की थी कि एक दिए गए चिप पर ट्रांजिस्टर की संख्या लगभग हर दो साल में दोगुनी हो जाएगी। यह अन्य प्रौद्योगिकी सफलताओं के साथ जुड़कर दिखाता है कि त्वरण रिटर्न का नियम समृद्ध है। ये रे कुर्ज़वील के अवलोकन हैं कि यह भविष्य के लिए क्या मतलब है:

• विकास एक सकारात्मक प्रतिक्रिया लागू करता है क्योंकि एक चरण से उत्पन्न अधिक कुशल तरीके अगले चरण को बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। इसके परिणामस्वरूप, एक विकासवादी प्रक्रिया की प्रगति की दर समय के साथ घातांक रूप से बढ़ती है।
• उपरोक्त अवलोकन का एक संबंध यह है कि एक विकासवादी प्रक्रिया के “रिटर्न” (जैसे गति, लागत प्रभावशीलता, या किसी प्रक्रिया की कुल “शक्ति”) समय के साथ घातांक रूप से बढ़ते हैं।
• एक और सकारात्मक प्रतिक्रिया पाश में, जैसे ही एक विशिष्ट विकासवादी प्रक्रिया (जैसे कि गणना) अधिक प्रभावी (जैसे लागत प्रभावी) हो जाती है, उस प्रक्रिया की आगे की प्रगति के लिए अधिक संसाधन तैनात किए जाते हैं। इसके परिणामस्वरूप, घातांक वृद्धि का एक दूसरा स्तर होता है (अर्थात, घातांक वृद्धि की दर स्वयं घातांक रूप से बढ़ती है)।
• जैविक विकास एक ऐसी विकासवादी प्रक्रिया है।
• प्रौद्योगिकी विकास एक और विकासवादी प्रक्रिया है। वास्तव में, पहली प्रौद्योगिकी बनाने वाली प्रजाति के उद्भव ने प्रौद्योगिकी की नई विकासवादी प्रक्रिया को जन्म दिया। इसलिए, प्रौद्योगिकी विकास जैविक विकास का एक विस्तार है और इसका एक हिस्सा है।
• एक विशिष्ट दृष्टिकोण (एक समस्या को हल करने के लिए एक तरीका या दृष्टिकोण, जैसे एक एकीकृत सर्किट पर ट्रांजिस्टर को सिकोड़ना) घातांक वृद्धि प्रदान करता है जब तक कि यह अपनी क्षमता को समाप्त नहीं कर देता। जब ऐसा होता है, तो एक दृष्टिकोण परिवर्तन (एक मूलभूत परिवर्तन) होता है, जो घातांक वृद्धि को जारी रखने की अनुमति देता है।

पाठकों को कुर्ज़वील के ब्लॉग को पढ़ना चाहिए, फिर वे इस घातांक वृद्धि के परिणामों पर और यह कैसे उनके द्वारा व्यक्तिगत रूप से अनुभव की गई चीजों से मेल खाता है और भिन्न होता है, पर विचार करना चाहिए।

त्वरण रिटर्न का नियम, मूर के नियम की तुलना में कम लोकप्रिय नहीं है, आज भी उतना ही प्रासंगिक है जितना कि यह पहली बार प्रकाशित हुआ था।