आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास के बारे में ChatGPT हमें क्या बता सकता है?

पिछले दशक में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने तकनीकी उद्योग में बड़े पैमाने पर परिवर्तन के सपने और इसके संभावित प्रभावों के बारे में गहरी चिंता दोनों को जन्म दिया है। टेक उद्योग की अग्रणी आवाज एलन मस्क ने इस द्वंद्व का प्रदर्शन किया है। वह एक साथ स्वायत्त एआई-संचालित कारों की दुनिया का वादा कर रहा है हमें चेतावनी एआई से जुड़े जोखिमों के बारे में, यहां तक ​​कि एआई के विकास को रोकने का आह्वान भी किया जा रहा है। यह विशेष रूप से विडंबनापूर्ण है क्योंकि मस्क 2015 में स्थापित ओपनएआई में शुरुआती निवेशक थे।

एआई अनुसंधान की वर्तमान लहर में सबसे रोमांचक और चिंताजनक विकासों में से एक स्वायत्त एआई है। निरंतर मानवीय निरीक्षण या कार्य-दर-कार्य प्रोग्रामिंग के बिना, स्वायत्त एआई प्रणालियां कार्य कर सकती हैं, निर्णय ले सकती हैं और अपने दम पर नई स्थितियों को अनुकूलित कर सकती हैं। इस समय सबसे प्रसिद्ध उदाहरणों में से एक चैटजीपीटी है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में एक प्रमुख मील का पत्थर है। आइए देखें कि चैटजीपीटी कैसे आया, यह कहां जा रहा है, और तकनीक हमें एआई के भविष्य के बारे में क्या बता सकती है।

स्वायत्त एआई की ओर निर्माण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कहानी सभी विषयों में प्रगति और सहयोग की एक मनोरम कहानी है। इसकी शुरुआत 20वीं सदी की शुरुआत में एक न्यूरोसाइंटिस्ट सैंटियागो रामोन वाई काजल के अग्रणी प्रयासों से हुई, जिन्होंने मानव मस्तिष्क की अपनी समझ का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क की अवधारणा तैयार की, जो आधुनिक एआई की आधारशिला है। तंत्रिका नेटवर्क कंप्यूटर सिस्टम हैं जो मशीन-आधारित बुद्धि उत्पन्न करने के लिए मानव मस्तिष्क और तंत्रिका तंत्र की संरचना का अनुकरण करते हैं। कुछ समय बाद, एलन ट्यूरिंग आधुनिक कंप्यूटर विकसित करने और ट्यूरिंग टेस्ट का प्रस्ताव देने में व्यस्त थे, यह मूल्यांकन करने का एक साधन था कि क्या कोई मशीन मानव जैसा बुद्धिमान व्यवहार प्रदर्शित कर सकती है। इन विकासों ने एआई में रुचि की लहर जगाई।

परिणामस्वरूप, 1950 के दशक में जॉन मैक्कार्थी, मार्विन मिन्स्की और क्लाउड शैनन ने एआई की संभावनाओं का पता लगाया और फ्रैंक रोसेनब्लैट ने "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द गढ़ा। अगले दशकों में दो बड़ी सफलताएँ देखी गईं। पहला विशेषज्ञ सिस्टम था, जो एआई सिस्टम हैं जिन्हें व्यक्तिगत रूप से विशिष्ट, उद्योग-विशिष्ट कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। दूसरे प्रारंभिक चैटबॉट की तरह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोग थे। 2000 और 2010 के दशक में बड़े डेटासेट के आगमन और कंप्यूटिंग शक्ति में लगातार सुधार के साथ, मशीन लर्निंग तकनीक विकसित हुई, जो हमें स्वायत्त एआई की ओर ले गई।

यह महत्वपूर्ण कदम एआई सिस्टम को केस-दर-केस प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना जटिल कार्य करने में सक्षम बनाता है, जिससे उन्हें उपयोग की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए खोल दिया जाता है। ऐसी ही एक स्वायत्त प्रणाली - ओपनएआई से चैट जीपीटी - हाल ही में विशाल मात्रा में डेटा से सीखने और सुसंगत, मानव-जैसी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की अपनी अद्भुत क्षमता के लिए व्यापक रूप से जानी जाती है।

स्वायत्त एआई को किसने संभव बनाया?

तो ChatGPT का आधार क्या है? हम इंसानों में दो बुनियादी क्षमताएं हैं जो हमें सोचने में सक्षम बनाती हैं। हमारे पास ज्ञान है, चाहे वह भौतिक वस्तुओं या अवधारणाओं के बारे में हो, और हमारे पास भाषा, तर्क आदि जैसी जटिल संरचनाओं के संबंध में उन चीजों की समझ है। उस ज्ञान और समझ को मशीनों में स्थानांतरित करने में सक्षम होना एआई में सबसे कठिन चुनौतियों में से एक है। .

अकेले ज्ञान के साथ, OpenAI का GPT-4 मॉडल एक से अधिक जानकारी को संभाल नहीं सका। अकेले संदर्भ के साथ, प्रौद्योगिकी उन वस्तुओं या अवधारणाओं के बारे में कुछ भी नहीं समझ सकी जिसका वह संदर्भ दे रही थी। लेकिन दोनों को मिला दें, और कुछ उल्लेखनीय घटित होता है। मॉडल स्वायत्त बन सकता है. यह समझ और सीख सकता है. इसे टेक्स्ट पर लागू करें, और आपके पास ChatGPT है। इसे कारों पर लागू करें, और आपको स्वायत्त ड्राइविंग मिलेगी, इत्यादि।

OpenAI अपने क्षेत्र में अकेली नहीं है, और कई कंपनियां मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित कर रही हैं और एल्गोरिदम का उत्पादन करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर रही हैं जो दशकों से ज्ञान और संदर्भ दोनों को संभाल सकते हैं। तो जब ChatGPT बाज़ार में आया तो क्या बदलाव आया? कुछ लोगों ने इंटरनेट द्वारा प्रदान किए गए डेटा की चौंका देने वाली मात्रा को बड़े बदलाव के रूप में इंगित किया है जिसने चैटजीपीटी को बढ़ावा दिया है। हालाँकि, यदि यह सब आवश्यक था, तो संभावना है कि Google ने उस सभी डेटा पर Google के प्रभुत्व के कारण OpenAI को हरा दिया होता। तो OpenAI ने यह कैसे किया?

OpenAI के गुप्त हथियारों में से एक नया टूल है जिसे कहा जाता है मानवीय प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना (आरएलएचएफ)। OpenAI ने ज्ञान और संदर्भ दोनों को समझने के लिए OpenAI एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए RHLF का उपयोग किया। ओपनएआई ने आरएलएचएफ का विचार नहीं बनाया, लेकिन कंपनी चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के विकास के लिए इस पर पूरी तरह भरोसा करने वाली पहली कंपनी थी।

आरएलएचएफ ने केवल फीडबैक के आधार पर एल्गोरिदम को स्वयं-सही करने की अनुमति दी। इसलिए जबकि चैटजीपीटी इस मामले में स्वायत्त है कि वह किसी संकेत पर प्रारंभिक प्रतिक्रिया कैसे उत्पन्न करता है, इसमें एक फीडबैक प्रणाली है जो यह बताती है कि उसकी प्रतिक्रिया सटीक थी या किसी तरह से समस्याग्रस्त थी। इसका मतलब है कि महत्वपूर्ण प्रोग्रामिंग परिवर्तनों के बिना यह लगातार बेहतर और बेहतर हो सकता है। इस मॉडल के परिणामस्वरूप एक तेजी से सीखने वाली चैट प्रणाली तैयार हुई जिसने दुनिया भर में तूफान ला दिया।

क्या स्वायत्त AI मानव श्रमिकों की जगह ले लेगा?

स्वायत्त एआई का नया युग शुरू हो गया है। अतीत में, हमारे पास ऐसी मशीनें थीं जो कुछ हद तक विभिन्न अवधारणाओं को समझ सकती थीं, लेकिन केवल अत्यधिक विशिष्ट डोमेन और उद्योगों में। उदाहरण के लिए, उद्योग-विशिष्ट AI सॉफ़्टवेयर का उपयोग कुछ समय से चिकित्सा में किया जा रहा है। लेकिन स्वायत्त या सामान्य एआई की खोज - जिसका अर्थ है एआई जो मानव जैसी बुद्धि के साथ विभिन्न क्षेत्रों में विभिन्न प्रकार के कार्यों को करने के लिए स्वयं कार्य कर सकता है - अंततः 2022 में विश्व स्तर पर उल्लेखनीय परिणाम उत्पन्न हुए, जब चैट जीपीटी आसानी से और निर्णायक रूप से ट्यूरिंग टेस्ट पास कर लिया.

जाहिर है, कुछ लोगों को डर लगने लगा है कि उनकी विशेषज्ञता, नौकरियां और यहां तक ​​कि विशिष्ट मानवीय गुणों को चैटजीपीटी जैसे बुद्धिमान एआई सिस्टम द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है। दूसरी ओर, ट्यूरिंग टेस्ट पास करना इस बात का आदर्श संकेतक नहीं है कि कोई विशेष एआई सिस्टम कितना "मानव जैसा" हो सकता है।

उदाहरण के लिए, 2020 में भौतिकी में नोबेल पुरस्कार जीतने वाले रोजर पेनरोज़ का तर्क है कि ट्यूरिंग टेस्ट पास करना जरूरी नहीं कि सच्ची बुद्धिमत्ता या चेतना का संकेत हो। उनका तर्क है कि जिस तरह से कंप्यूटर और मनुष्य जानकारी संसाधित करते हैं, उसके बीच एक बुनियादी अंतर है और मशीनें कभी भी मानव विचार प्रक्रियाओं के प्रकार को दोहराने में सक्षम नहीं होंगी जो चेतना को जन्म देती हैं।

इसलिए ट्यूरिंग टेस्ट पास करना बुद्धिमत्ता का सही माप नहीं है, क्योंकि यह दुनिया के बारे में वास्तव में समझने और तर्क करने की क्षमता के बजाय केवल मानव व्यवहार की नकल करने की मशीन की क्षमता का परीक्षण करता है। सच्ची बुद्धिमत्ता के लिए चेतना और वास्तविकता की प्रकृति को समझने की क्षमता की आवश्यकता होती है, जिसे किसी मशीन द्वारा दोहराया नहीं जा सकता। इसका मतलब यह है कि, हमारी जगह लेने की बात तो दूर, चैटजीपीटी और अन्य समान सॉफ़्टवेयर हमें विभिन्न क्षेत्रों में दक्षता में सुधार और वृद्धि करने में मदद करने के लिए उपकरण प्रदान करेंगे।

अंतिम विचार

इसलिए, मशीनें कई कार्यों को स्वायत्त रूप से पूरा करने में सक्षम होंगी, जिस तरह से हमने सामग्री को समझने और लिखने से लेकर बड़ी मात्रा में जानकारी हासिल करने, नाजुक सर्जरी करने और हमारी कारों को चलाने तक संभव नहीं सोचा था। लेकिन, अभी, कम से कम प्रौद्योगिकी के इस वर्तमान युग में, सक्षम श्रमिकों को अपनी नौकरी के लिए डरने की ज़रूरत नहीं है। यहां तक ​​कि स्वायत्त एआई सिस्टम में भी मानव बुद्धि नहीं होती है। वे कुछ कार्यों को हम इंसानों से बेहतर समझ और निष्पादित कर सकते हैं। वे कुल मिलाकर हमसे अधिक बुद्धिमान नहीं हैं, और वे हमारे जीवन के तरीके के लिए कोई महत्वपूर्ण खतरा पैदा नहीं करते हैं; कम से कम, एआई विकास की इस लहर में तो नहीं।