आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के विकास के बारे में चैटजीपीटी हमें क्या बता सकता है?

पिछले दशक में, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने टेक उद्योग में एक बड़े परिवर्तन के सपने और इसके संभावित परिणामों के बारे में गहरी चिंता दोनों को उत्तेजित किया है। एलोन मस्क, टेक उद्योग में एक प्रमुख आवाज, ने इस द्वंद्व को प्रदर्शित किया है। वह एक साथ स्वायत्त एआई-संचालित कारों की दुनिया का वादा कर रहे हैं और एआई के जोखिमों के बारे में हमें चेतावनी दे रहे हैं, यहां तक कि एआई के विकास में रोक लगाने का आह्वान कर रहे हैं। यह विशेष रूप से विरोधाभासी है क्योंकि मस्क 2015 में स्थापित ओपनएआई में एक शुरुआती निवेशक थे।

एक दशक में एआई अनुसंधान की सबसे रोमांचक और चिंताजनक घटनाओं में से एक स्वायत्त एआई है। स्वायत्त एआई प्रणाली अपने दम पर कार्य कर सकती हैं, निर्णय ले सकती हैं और नए स्थितियों के अनुकूल हो सकती हैं, बिना निरंतर मानव पर्यवेक्षण या कार्य-दर-कार्य प्रोग्रामिंग के। इस समय सबसे अच्छी ज्ञात उदाहरणों में से एक चैटजीपीटी है, जो आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के विकास में एक बड़ा मील का पत्थर है। आइए देखें कि चैटजीपीटी कैसे आया, यह कहां जा रहा है, और यह प्रौद्योगिकी हमें एआई के भविष्य के बारे में क्या बता सकती है।

स्वायत्त एआई की ओर बढ़ना

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस की कहानी एक आकर्षक प्रगति और विभिन्न क्षेत्रों में सहयोग की कहानी है। यह 20वीं शताब्दी की शुरुआत में न्यूरोसाइंटिस्ट सैंटियागो रामón य काहल के अग्रणी प्रयासों से शुरू हुआ, जिन्होंने मानव मस्तिष्क की अपनी समझ का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क की अवधारणा बनाई, जो आधुनिक एआई का एक कोने का पत्थर है। न्यूरल नेटवर्क कंप्यूटर प्रणाली हैं जो मानव मस्तिष्क और तंत्रिका तंत्र की संरचना की नकल करके मशीन-आधारित बुद्धिमत्ता पैदा करती हैं। कुछ समय बाद, एलन ट्यूरिंग आधुनिक कंप्यूटर विकसित कर रहे थे और ट्यूरिंग परीक्षण का प्रस्ताव कर रहे थे, जो यह मूल्यांकन करने का एक तरीका है कि क्या एक मशीन मानव जैसी बुद्धिमत्ता प्रदर्शित कर सकती है। इन विकासों ने एआई में रुचि की एक लहर को बढ़ावा दिया।

परिणामस्वरूप, 1950 के दशक में जॉन मैकार्थी, मार्विन मिंस्की और क्लॉड शैनन ने एआई की संभावनाओं का अन्वेषण किया, और फ्रैंक रोसेनब्लैट ने “आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस” शब्द का उपयोग किया। इसके बाद के दशकों में दो बड़े सफलताएं मिलीं। पहला विशेषज्ञ प्रणाली थी, जो एआई प्रणाली हैं जो विशिष्ट, उद्योग-विशिष्ट कार्यों को करने के लिए व्यक्तिगत रूप से डिज़ाइन की जाती हैं। दूसरा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोग थे, जैसे कि शुरुआती चैटबॉट। 2000 और 2010 के दशक में बड़े डेटासेट और तेजी से सुधरती कंप्यूटिंग शक्ति के आगमन के साथ, मशीन लर्निंग तकनीकों का विकास हुआ, जिससे हमें स्वायत्त एआई मिली।

यह महत्वपूर्ण कदम एआई प्रणालियों को मामले-दर-मामले प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना जटिल कार्यों को करने में सक्षम बनाता है, जिससे वे विभिन्न उपयोगों के लिए खुल जाते हैं। एक ऐसी स्वायत्त प्रणाली – ओपनएआई का चैट जीपीटी – हाल ही में अपनी अद्भुत क्षमता के लिए जाना जाता है विशाल डेटा से सीखने और सुसंगत, मानव जैसी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए।

स्वायत्त एआई को संभव बनाने वाला क्या था?

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

केवल ज्ञान के साथ, ओपनएआई के जीपीटी-4 मॉडल एक से अधिक जानकारी को संभालने में असमर्थ थे। केवल संदर्भ के साथ, प्रौद्योगिकी उन वस्तुओं या अवधारणाओं के बारे में कुछ भी नहीं समझ सकती थी जिन्हें यह संदर्भित कर रही थी। लेकिन दोनों को मिलाएं, और कुछ उल्लेखनीय होता है। मॉडल स्वायत्त हो सकता है। यह समझ सकता है और सीख सकता है। इसे पाठ में लागू करें, और आपके पास चैटजीपीटी है। इसे कारों में लागू करें, और आपके पास स्वायत्त ड्राइविंग है, और इसी तरह।

ओपनएआई अपने क्षेत्र में अकेला नहीं है, और कई कंपनियां दशकों से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित कर रही हैं और ज्ञान और संदर्भ दोनों को संभालने में सक्षम एल्गोरिदम उत्पन्न करने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग कर रही हैं। तो चैटजीपीटी के बाजार में आने पर क्या बदलाव आया? कुछ लोगों ने इंटरनेट द्वारा प्रदान किए गए आश्चर्यजनक मात्रा में डेटा को बड़ा बदलाव बताया है जिसने चैटजीपीटी को ईंधन दिया। हालांकि, यदि यही सब कुछ था, तो संभवतः गूगल ने ओपनएआई को अपने डेटा पर अपने वर्चस्व के कारण हरा दिया होगा। तो ओपनएआई ने ऐसा कैसे किया?

ओपनएआई के गुप्त हथियारों में से एक एक नया उपकरण है जिसे मानव प्रतिक्रिया से पुनरावृत्ति सीखना (आरएलएचएफ) कहा जाता है। ओपनएआई ने आरएलएचएफ का उपयोग ओपनएआई एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया ताकि यह ज्ञान और संदर्भ दोनों को समझ सके। ओपनएआई ने आरएलएचएफ की अवधारणा नहीं बनाई, लेकिन कंपनी एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जैसे चैटजीपीटी के विकास के लिए इतनी पूरी तरह से भरोसा करने वाली पहली कंपनियों में से एक थी।

आरएलएचएफ ने एल्गोरिदम को प्रतिक्रिया के आधार पर स्वयं को सुधारने की अनुमति दी। इसलिए, जबकि चैटजीपीटी स्वायत्त है कि यह एक प्रॉम्प्ट के लिए एक प्रारंभिक प्रतिक्रिया कैसे उत्पन्न करता है, इसके पास एक प्रतिक्रिया प्रणाली है जो यह जानती है कि क्या इसकी प्रतिक्रिया सटीक थी या किसी तरह से समस्याग्रस्त थी। इसका मतलब है कि यह बिना महत्वपूर्ण प्रोग्रामिंग परिवर्तनों के लगातार बेहतर और बेहतर हो सकता है। इस मॉडल ने एक तेजी से सीखने वाली चैट प्रणाली का परिणाम दिया जिसने जल्दी से दुनिया को झकझोर दिया।

क्या स्वायत्त एआई मानव श्रमिकों को बदल देगा?

स्वायत्त एआई का नया युग शुरू हो गया है। अतीत में, हमारे पास ऐसी मशीनें थीं जो विभिन्न अवधारणाओं को कुछ हद तक समझ सकती थीं, लेकिन केवल अत्यधिक विशिष्ट डोमेन और उद्योगों में। उदाहरण के लिए, उद्योग-विशिष्ट एआई सॉफ़्टवेयर का उपयोग चिकित्सा में कुछ समय से किया जा रहा है। लेकिन स्वायत्त या सामान्य एआई – अर्थात् एआई जो विभिन्न क्षेत्रों में विभिन्न कार्यों को करने में सक्षम है – की खोज ने अंततः 2022 में वैश्विक रूप से उल्लेखनीय परिणाम दिए, जब चैट जीपीटी ने आसानी से और निर्णायक रूप से ट्यूरिंग परीक्षण पास किया।

कुछ लोगों को यह डर होना शुरू हो गया है कि उनकी विशेषज्ञता, नौकरियां और यहां तक कि विशिष्ट मानव गुण भी चैटजीपीटी जैसी बुद्धिमान एआई प्रणालियों द्वारा प्रतिस्थापित हो सकते हैं। दूसरी ओर, ट्यूरिंग परीक्षण पास करना यह एक आदर्श संकेतक नहीं है कि एक विशिष्ट एआई प्रणाली कितनी “मानव जैसी” हो सकती है।

उदाहरण के लिए, रोजर पेनरोज, जिन्होंने 2020 में भौतिकी में नोबेल पुरस्कार जीता, तर्क देते हैं कि ट्यूरिंग परीक्षण पास करना वास्तविक बुद्धिमत्ता या चेतना का संकेत नहीं देता है। वह तर्क देते हैं कि कंप्यूटर और मानव द्वारा जानकारी के प्रसंस्करण के तरीके में एक मूलभूत अंतर है और मशीनें मानव विचार प्रक्रियाओं की नकल नहीं कर सकती हैं जो चेतना को जन्म देती हैं।

इसलिए ट्यूरिंग परीक्षण पास करना बुद्धिमत्ता का एक सच्चा उपाय नहीं है, क्योंकि यह केवल मशीन की मानव व्यवहार की नकल करने की क्षमता का परीक्षण करता है, न कि इसकी दुनिया को समझने और तर्क करने की क्षमता का। वास्तविक बुद्धिमत्ता के लिए चेतना और वास्तविकता की प्रकृति को समझने की क्षमता की आवश्यकता होती है, जिसे मशीन द्वारा दोहराया नहीं जा सकता है। इसका मतलब है कि चैटजीपीटी और अन्य समान सॉफ़्टवेयर के बजाय हमें प्रतिस्थापित करने के बजाय, विभिन्न क्षेत्रों में दक्षता में सुधार और वृद्धि करने में हमारी मदद करने के लिए उपकरण प्रदान करेंगे।

अंतिम विचार

तो मशीनें स्वायत्त रूप से कई कार्यों को पूरा करेंगी, जिन्हें हमने पहले सोचा नहीं था, जैसे कि सामग्री को समझना और लिखना, विशाल जानकारी को सुरक्षित करना, जटिल सर्जरी करना और हमारी कारों को चलाना। लेकिन अब, कम से कम इस तकनीकी युग में, कुशल श्रमिकों को अपनी नौकरियों के बारे में चिंतित नहीं होना चाहिए। स्वायत्त एआई प्रणालियों के पास मानव बुद्धिमत्ता नहीं है। वे केवल कुछ कार्यों में हम मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। वे समग्र रूप से हमसे अधिक बुद्धिमान नहीं हैं, और वे हमारे जीवन के तरीके के लिए महत्वपूर्ण खतरा नहीं हैं; कम से कम, एआई विकास की इस लहर में, नहीं।