2024 में AI की दौड़ कौन जीतेगा? AGI के लिए बड़ी टेक कंपनियों की दौड़

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) इस दशक की सबसे चर्चित तकनीकी प्रगति बन गई है। जैसे-जैसे हम मशीनों की क्षमताओं की सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं, कई तकनीकी दिग्गजों का अंतिम लक्ष्य आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) हासिल करना है - AI का एक काल्पनिक रूप जो किसी भी समस्या को हल करने के लिए अपनी बुद्धिमत्ता को समझ सकता है, सीख सकता है और लागू कर सकता है, बिल्कुल मानव मस्तिष्क की तरह।

एजीआई की दौड़ सिर्फ़ तकनीकी वर्चस्व की बात नहीं है; यह एक ऐसी खोज है जो हमारे समाज के ताने-बाने को नया आकार दे सकती है। एजीआई के संभावित अनुप्रयोग बहुत व्यापक और परिवर्तनकारी हैं, जिनमें जटिल वैश्विक मुद्दों को सुलझाने से लेकर सभी उद्योगों में क्रांति लाना शामिल है। यही कारण है कि दुनिया की अग्रणी तकनीकी कंपनियाँ एआई अनुसंधान और विकास में अरबों डॉलर और अनगिनत घंटे निवेश कर रही हैं।

इस लेख में, हम AI की दौड़ में शामिल प्रमुख खिलाड़ियों के प्रयासों का पता लगाएंगे, जिनमें Google, NVIDIA, Microsoft, OpenAI, Meta और अन्य शामिल हैं। हम उनकी रणनीतियों, उपलब्धियों और AI तकनीक की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए उनके द्वारा अपनाए जा रहे अनूठे तरीकों पर चर्चा करेंगे।

एजीआई को समझना

एजीआई क्या है?

एजीआई, जिसे अक्सर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के "पवित्र ग्रिल" के रूप में वर्णित किया जाता है, को एक ऐसी प्रणाली के रूप में देखा जाता है जो किसी भी बौद्धिक कार्य को करने में सक्षम है जो एक इंसान कर सकता है। हालाँकि, एजीआई को परिभाषित करना इसे हासिल करने जितना ही मायावी साबित हुआ है। एआई में अग्रणी व्यक्ति जेफ्री हिंटन ने नोट किया कि एजीआई एक "गंभीर, यद्यपि अपरिभाषित अवधारणा, इस बात पर बहुत कम सहमति है कि इसमें वास्तव में क्या शामिल है। हिंटन एजीआई सिस्टम का वर्णन करने के लिए "सुपर इंटेलिजेंस" शब्द को प्राथमिकता देते हैं जो मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं को पार कर जाएगा।

एजीआई की मायावी प्रकृति

ओपनएआई, गूगल, मेटा, माइक्रोसॉफ्ट और अमेज़ॅन सहित अग्रणी तकनीकी दिग्गज इस दौड़ में सबसे आगे हैं। प्रत्येक कंपनी अपनी अनूठी ताकत और रणनीतिक लक्ष्य लेकर आती है। उदाहरण के लिए, ओपनएआई यह सुनिश्चित करने के लिए गहराई से प्रतिबद्ध है कि एक बार विकसित होने के बाद, एजीआई पूरी मानवता को लाभ पहुंचाए। संगठन ने एक शासन संरचना स्थापित की है जहाँ इसका निदेशक मंडल यह तय करेगा कि उनके सिस्टम ने एजीआई कब हासिल किया है, एक ऐसा मील का पत्थर जो माइक्रोसॉफ्ट के साथ उनकी साझेदारी को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करेगा।

गूगल

गूगल लंबे समय से एआई अनुसंधान और विकास में अग्रणी रहा है, तथा इसके प्रयासों का नेतृत्व दो मुख्य विभागों द्वारा किया जाता है: डीपमाइंड और गूगल ब्रेन।

A. डीपमाइंड और इसकी उपलब्धियां

Deepmind2014 में गूगल द्वारा अधिग्रहित, एआई में कुछ सबसे महत्वपूर्ण उपलब्धियों के लिए जिम्मेदार रहा है। AlphaGo कार्यक्रम ने 2016 में गो के जटिल खेल में विश्व चैंपियन को हराया, एक ऐसी उपलब्धि जिसके बारे में कई लोगों को लगता था कि यह दशकों दूर है। इसके बाद अल्फ़ाज़ीरो आया, जिसने स्व-खेल सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से शतरंज, शोगी और गो में अलौकिक प्रदर्शन हासिल किया।

हाल ही में, डीपमाइंड ने प्रोटीन फोल्डिंग में महत्वपूर्ण प्रगति की है। अल्फाफोल्डयह एआई प्रणाली प्रोटीन संरचनाओं की उल्लेखनीय सटीकता के साथ भविष्यवाणी कर सकती है, जो संभावित रूप से दवा की खोज और रोगों की हमारी समझ में क्रांतिकारी बदलाव ला सकती है।

बी. गूगल ब्रेन और टेन्सरफ्लो

कंपनी की इन-हाउस एआई अनुसंधान टीम, गूगल ब्रेन, ऐसे उपकरण और ढांचे विकसित करने में सहायक रही है, जिससे दुनिया भर में एआई अनुसंधान में तेजी आई है। TensorFlowगूगल ब्रेन द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी, एआई मॉडल बनाने के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले टूल में से एक बन गई है।

गूगल ब्रेन BERT (जैसे मॉडलों के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में भी महत्वपूर्ण योगदान दिया है)ट्रांसफॉर्मर से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधि), जिससे गूगल के खोज परिणामों और भाषा समझने की क्षमताओं में सुधार हुआ है।

C. हालिया घटनाक्रम और भविष्य की योजनाएँ

गूगल निम्नलिखित परियोजनाओं के साथ एआई की सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है लाएमडीए (भाषा मॉडल फॉर डायलॉग एप्लीकेशन), जिसका उद्देश्य संवादात्मक एआई को अधिक स्वाभाविक और संदर्भ-जागरूक बनाना है। कंपनी अपने उत्पादों में एआई को और अधिक गहराई से एकीकृत करने पर भी काम कर रही है, जिसमें गूगल सर्च से लेकर जीमेल और गूगल फोटोज तक शामिल हैं।

हार्डवेयर के संदर्भ में, गूगल ने अपने स्वयं के एआई चिप्स विकसित किए हैं, जिन्हें कहा जाता है टेन्सर प्रसंस्करण इकाइयाँ (टीपीयू), मशीन लर्निंग वर्कलोड के लिए अनुकूलित। ये चिप्स Google की कई AI सेवाओं को शक्ति प्रदान करते हैं और Google Cloud के माध्यम से ग्राहकों के लिए भी उपलब्ध हैं।

भविष्य की ओर देखते हुए, Google की AI रणनीति अधिक सामान्य और बहुमुखी AI सिस्टम विकसित करने पर केंद्रित है जो कई तरह के कार्यों को संभाल सकती है, जो AGI की अवधारणा के करीब है। कंपनी ने इसमें भी भारी निवेश किया है क्वांटम कंप्यूटिंग अनुसंधान.

AI पारिस्थितिकी तंत्र में NVIDIA की भूमिका

यद्यपि NVIDIA गूगल या माइक्रोसॉफ्ट की तरह कोई जाना-पहचाना नाम नहीं है, फिर भी यह AI कम्प्यूटेशन को शक्ति प्रदान करने वाले हार्डवेयर के अग्रणी प्रदाता के रूप में AI पारिस्थितिकी तंत्र में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

A. AI हार्डवेयर में GPU का प्रभुत्व

NVIDIA के ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए वास्तविक मानक बन गए हैं। मूल रूप से वीडियो गेम में ग्राफिक्स रेंडर करने के लिए डिज़ाइन किए गए GPU, AI कम्प्यूटेशन में आवश्यक समानांतर प्रोसेसिंग के लिए असाधारण रूप से उपयुक्त साबित हुए।

NVIDIA का डेटा सेंटर रेवेन्यू, जो मुख्य रूप से AI-संबंधित बिक्री से प्रेरित है, तेज़ी से बढ़ रहा है। 2022 में, कंपनी ने अपना डेटा सेंटर पेश किया एच100 जीपीयू, नए हॉपर आर्किटेक्चर पर आधारित है, जो एआई वर्कलोड के लिए महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार का वादा करता है।

B. NVIDIA का AI सॉफ्टवेयर स्टैक

हार्डवेयर से परे, NVIDIA ने AI विकास के लिए एक व्यापक सॉफ़्टवेयर स्टैक विकसित किया है। इसमें CUDA, एक समानांतर कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म और प्रोग्रामिंग मॉडल शामिल है जो डेवलपर्स को सामान्य प्रयोजन प्रसंस्करण के लिए NVIDIA GPU की शक्ति का उपयोग करने की अनुमति देता है।

NVIDIA cuDNN (जैसे उपकरण भी प्रदान करता हैCUDA डीप न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी) और TensorRT, जो गहन शिक्षण प्रदर्शन को अनुकूलित करते हैं एनवीडिया जीपीयूये उपकरण एआई समुदाय में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं और एआई हार्डवेयर बाजार में NVIDIA की प्रमुख स्थिति में योगदान दिया है।

सी. साझेदारी और सहयोग

NVIDIA ने कई प्रमुख तकनीकी कंपनियों और शोध संस्थानों के साथ रणनीतिक साझेदारी की है। उदाहरण के लिए, यह स्वचालित वाहन निर्माताओं के साथ मिलकर काम करता है ताकि स्व-चालित कारों के लिए AI-संचालित समाधान प्रदान किए जा सकें। कंपनी ने चिकित्सा इमेजिंग और दवा खोज में AI को लागू करने के लिए स्वास्थ्य सेवा संस्थानों के साथ भी सहयोग किया है।

2022 में, NVIDIA ने बूज़ एलन हैमिल्टन के साथ साझेदारी की घोषणा की अमेरिकी सरकार और महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के लिए एआई-सक्षम साइबर सुरक्षा समाधान विकसित करना। यह राष्ट्रीय सुरक्षा और रक्षा अनुप्रयोगों में एआई के बढ़ते महत्व को उजागर करता है।

माइक्रोसॉफ्ट की एआई रणनीति

माइक्रोसॉफ्ट ने साझेदारी का लाभ उठाकर और प्रमुख एआई स्टार्टअप में निवेश करके रणनीतिक रूप से खुद को एआई में अग्रणी के रूप में स्थापित किया है। OpenAI में $13 बिलियन का निवेश ने इसे ओपनएआई के मॉडलों तक विशेष पहुंच प्रदान की है, जिन्हें माइक्रोसॉफ्ट उत्पादों में एकीकृत किया गया है जैसे गिटहब कोपिलॉट और एज़्योर ए.आई. प्लेटफार्म पर ट्रेड कैसे करना है|

A. Azure AI और क्लाउड सेवाएँ

माइक्रोसॉफ्ट का क्लाउड प्लेटफॉर्म, एज़्योर, एआई सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है जो व्यवसायों को अपने अनुप्रयोगों में एआई को शामिल करने की अनुमति देता है। ये सेवाएँ मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और वाक् पहचान जैसे क्षेत्रों को कवर करती हैं।

मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने, तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए क्लाउड-आधारित वातावरण, Azure मशीन लर्निंग, AI समाधान लागू करने की तलाश करने वाले उद्यमों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बन गया है। उपयोग में आसान AI उपकरण प्रदान करने की Microsoft की रणनीति ने AI विकास को लोकतांत्रिक बनाने और विभिन्न उद्योगों में इसके अपनाने में तेजी लाने में मदद की है।

B. माइक्रोसॉफ्ट उत्पादों में एआई एकीकरण

माइक्रोसॉफ्ट लगातार अपने उत्पाद लाइनअप में एआई क्षमताओं को एकीकृत कर रहा है। माइक्रोसॉफ्ट 365 (पूर्व में ऑफिस) में, एआई आउटलुक में स्मार्ट कंपोज़, पावरपॉइंट में स्वचालित स्लाइड डिज़ाइन और एक्सेल में डेटा विश्लेषण जैसी सुविधाओं को सशक्त बनाता है।

विंडोज 11 में विंडोज स्टूडियो इफेक्ट्स जैसे फीचर्स के साथ एआई इंटीग्रेशन में वृद्धि देखी गई है, जो वीडियो कॉल में बैकग्राउंड ब्लर, आई कॉन्टैक्ट और ऑटोमैटिक फ्रेमिंग के लिए एआई का उपयोग करता है। कंपनी ने अपने विंडोज XNUMX में एआई-पावर्ड फीचर्स भी पेश किए हैं। Edge browser और बिंग सर्च इंजन, अधिक इंटरैक्टिव और सूचनात्मक खोज अनुभव प्रदान करने के लिए बड़े भाषा मॉडल का लाभ उठा रहे हैं।

ओपनएआई की तीव्र प्रगति

ओपनएआई एआई परिदृश्य में एक केंद्रीय व्यक्ति बना हुआ है, विशेष रूप से एजीआई विकसित करने के अपने मिशन के साथ। कंपनी कुछ सबसे उन्नत भाषा मॉडल बनाने में अग्रणी रही है, जिसमें GPT-4 और आगामी शामिल हैं GPT-5. ओपनएआई का मॉडल न केवल तकनीकी क्षमता के मामले में बल्कि व्यावसायिक एकीकरण के मामले में भी अग्रणी हैं, जिसका श्रेय माइक्रोसॉफ्ट के साथ उनकी गहरी साझेदारी को जाता है।

ओपनएआई की एजीआई महत्वाकांक्षाएं अच्छी तरह से प्रलेखित हैं, सीईओ सैम ऑल्टमैन ने कहा कि एजीआई प्राप्त करना "मानवता द्वारा अब तक आविष्कृत सबसे शक्तिशाली प्रौद्योगिकीएआई विकास के लिए कंपनी का दृष्टिकोण नैतिक विचारों और सामाजिक प्रभाव पर ज़ोर देने के साथ अत्याधुनिक नवाचार को संतुलित करता है। हालाँकि, बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण से जुड़ी उच्च लागतों ने महत्वपूर्ण बाहरी फंडिंग की आवश्यकता को जन्म दिया है, जिसमें यूएई सरकार जैसे निवेशकों के साथ बातचीत करके अधिकतम 100 मिलियन डॉलर जुटाना शामिल है। $ 7 खरब भविष्य की एआई चिप निर्माण परियोजनाओं के लिए

A. जीपीटी श्रृंखला और उसका प्रभाव

ओपनएआई की सबसे उल्लेखनीय उपलब्धि इसका विकास रहा है जीपीटी (जेनरेटिव प्री-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर) भाषा मॉडल की श्रृंखला। 3 में जारी GPT-2020, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में एक गेम-चेंजर था, जिसने मानव जैसा पाठ उत्पन्न करने की अभूतपूर्व क्षमता का प्रदर्शन किया।

4 में GPT-2023 की रिलीज़ ने भाषा मॉडल के साथ जो संभव है उसकी सीमाओं को और आगे बढ़ाया। GPT-4 ने बेहतर तर्क क्षमता, कम मतिभ्रम और मल्टीमॉडल इनपुट (टेक्स्ट और इमेज) को संभालने की क्षमता का प्रदर्शन किया। इन मॉडलों ने सामग्री निर्माण से लेकर कोड निर्माण से लेकर स्वचालित ग्राहक सेवा तक विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोग पाए हैं।

B. DALL-E और मल्टीमॉडल AI

टेक्स्ट जनरेशन के अलावा, OpenAI ने DALL-E के साथ इमेज जनरेशन में भी महत्वपूर्ण प्रगति की है। यह AI सिस्टम टेक्स्ट विवरण से अनूठी छवियां बना सकता है, जो रचनात्मक क्षेत्रों में AI की क्षमता को दर्शाता है। नवीनतम पुनरावृत्ति, दाल-ई 3, उत्पन्न छवियों की गुणवत्ता और सटीकता में सुधार किया, साथ ही इनपेंटिंग और आउटपेंटिंग जैसी सुविधाओं को भी पेश किया।

मल्टीमॉडल एआई में ये विकास - ऐसी प्रणालियाँ जो पाठ और छवियों जैसे विभिन्न प्रकार के डेटा के साथ काम कर सकती हैं - अधिक सामान्य एआई प्रणालियों की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करती हैं।

मेटा की एआई पहल

सीईओ मार्क जुकरबर्ग के नेतृत्व में मेटा ने अपना ध्यान आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) विकसित करने की ओर स्थानांतरित कर दिया है। मेटा की रणनीति में ऐसे AGI सिस्टम बनाना शामिल है जो जटिल कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को मनुष्यों की तरह या उनसे बेहतर तरीके से कर सकें। यह महत्वाकांक्षी लक्ष्य मेटा के अपने ऐप्स और सेवाओं के विशाल पारिस्थितिकी तंत्र में उन्नत AI को एकीकृत करने के व्यापक दृष्टिकोण को दर्शाता है।

इस प्रयास का समर्थन करने के लिए, मेटा कम्प्यूटेशनल शक्ति में भारी निवेश कर रहा है, जिसकी योजना है 340,000 से अधिक एकत्रित करें 100 के अंत तक Nvidia के H2024 GPU की संख्या XNUMX मिलियन से अधिक हो जाएगी। यह विशाल कम्प्यूटेशनल क्षमता बड़े पैमाने के AI मॉडल जैसे प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण है। एलएलएएमए 3, जिसे हाल ही में लॉन्च किया गया है।

A. पायटॉर्च और ओपन-सोर्स योगदान

एआई समुदाय में मेटा का सबसे महत्वपूर्ण योगदान PyTorch रहा है, जो एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है। PyTorch ने अपने लचीलेपन और उपयोग में आसानी के कारण, विशेष रूप से डीप लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए, अनुसंधान समुदाय में व्यापक रूप से अपनाया है।

मेटा एआई, कंपनी का एआई अनुसंधान प्रभाग, नियमित रूप से प्रकाशित करता है अपने शोध और ओपन-सोर्स टूल जारी करके, व्यापक AI पारिस्थितिकी तंत्र में योगदान देता है। इस खुले दृष्टिकोण ने मेटा को शीर्ष AI प्रतिभाओं को आकर्षित करने और AI अनुसंधान में सबसे आगे रहने में मदद की है।

बी. सोशल मीडिया और मेटावर्स में एआई

मेटा अपने सोशल मीडिया प्लैटफ़ॉर्म (फ़ेसबुक, इंस्टाग्राम, व्हाट्सएप) पर कंटेंट सिफ़ारिश, विज्ञापन लक्ष्यीकरण और कंटेंट मॉडरेशन के लिए बड़े पैमाने पर एआई का लाभ उठाता है। कंपनी के सिफ़ारिश एल्गोरिदम उपयोगकर्ता के अनुभवों को निजीकृत करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेस करते हैं।

C. हाल की सफलताएं और चुनौतियां

2024 में, मेटा ने कई AI सफलताओं की घोषणा की, जिनमें शामिल हैं खंड कुछ भी मॉडल (एसएएम), छवि विभाजन के लिए एक नया एआई मॉडल जो उल्लेखनीय सटीकता के साथ छवियों और वीडियो में वस्तुओं की पहचान और रूपरेखा कर सकता है। उन्होंने LLaMA (लार्ज लैंग्वेज मॉडल मेटा एआई) नामक सबसे लोकप्रिय ओपन सोर्स एलएलएम की एक श्रृंखला भी पेश की।

हालांकि, मेटा को चुनौतियों का सामना करना पड़ा है, खास तौर पर कंटेंट मॉडरेशन में। कंपनी ने अपने प्लेटफॉर्म पर गलत सूचना और नफरत फैलाने वाले भाषणों से निपटने के लिए एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में संघर्ष किया है, जो वास्तविक दुनिया के सामाजिक मुद्दों पर एआई को लागू करने की जटिलताओं को उजागर करता है।

अन्य उल्लेखनीय खिलाड़ी

आईबीएम अपने वाटसनएक्स प्लेटफॉर्म के साथ एआई में एक प्रमुख खिलाड़ी बना हुआ है, जो अपनी स्थापना के बाद से काफी विकसित हुआ है। आईबीएम का ध्यान उद्यमों के लिए एआई को अधिक खुला, सुलभ और स्केलेबल बनाने की ओर स्थानांतरित हो गया है। वाटसनएक्स प्लेटफॉर्म में अब एआई-संचालित स्वचालन उपकरण और शासन क्षमताओं का एक सूट शामिल है जो व्यवसायों को आईटी संचालन, साइबर सुरक्षा और ग्राहक सेवा जैसे विभिन्न डोमेन में एआई समाधानों को अधिक प्रभावी ढंग से एकीकृत और प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है।

हाल ही में, IBM ने अपनी प्रबंधित खतरा पहचान और प्रतिक्रिया सेवाओं को बढ़ाने के लिए जनरेटिव AI क्षमताएँ पेश की हैं। इसमें एक नया AI-संचालित साइबरसिक्योरिटी असिस्टेंट शामिल है, जिसे सुरक्षा खतरों की जांच और प्रतिक्रिया को सुव्यवस्थित और तेज़ करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो वाटसनएक्स प्लेटफ़ॉर्म पर निर्मित IBM की व्यापक AI क्षमताओं का और अधिक लाभ उठाता है। (आईबीएम न्यूज़रूम)Στρατός Assault - Παίξτε Funny Games (आईबीएम न्यूज़रूम).

आईबीएम अपने एआई समाधानों को व्यापक पारिस्थितिकी प्रणालियों में एकीकृत करने के लिए एडब्ल्यूएस, एडोब, मेटा और सेल्सफोर्स जैसी कंपनियों के साथ रणनीतिक साझेदारी को भी बढ़ावा दे रहा है, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि इसकी एआई प्रौद्योगिकियां बहुमुखी हों और उद्योगों में व्यापक रूप से अपनाई जाएं। (आईबीएम टेकएक्सचेंज समुदाय)Στρατός Assault - Παίξτε Funny Games (आईबीएम – संयुक्त राज्य अमेरिका).

B. अमेज़न की AI सेवाएँ

अमेज़न अपने अमेज़न वेब सर्विसेज (AWS) प्लेटफॉर्म के माध्यम से AI में एक प्रमुख शक्ति बना हुआ है, जो AI और मशीन लर्निंग टूल्स का एक व्यापक सूट प्रदान करता है। AWS का अमेज़न सेजमेकर यह एक प्रमुख पेशकश है, जो डेवलपर्स को बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में सक्षम बनाती है।

एंटरप्राइज़ AI सेवाओं के अलावा, अमेज़न उपभोक्ता सेवाओं में भी नवाचार जारी रखता है एलेक्सा के साथ एआई उत्पाद, इसका वर्चुअल असिस्टेंट, जो उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करने के लिए उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। कंपनी का ध्यान अपने ई-कॉमर्स और क्लाउड सेवाओं में एआई को सहजता से एकीकृत करने पर है, जिसने इसे एआई क्षेत्र में अग्रणी बना दिया है।

C. एप्पल का ऑन-डिवाइस AI दृष्टिकोण

AI के प्रति Apple का अनूठा दृष्टिकोण उपयोगकर्ता की गोपनीयता को प्राथमिकता देने के लिए ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग पर जोर देता है। इसका उदाहरण फेस आईडी जैसी सुविधाएँ और इसके कोर एमएल फ्रेमवर्क के माध्यम से मशीन लर्निंग मॉडल का व्यापक उपयोग है। A-सीरीज़ और M-सीरीज़ चिप्स सहित Apple के कस्टम सिलिकॉन में समर्पित न्यूरल इंजन शामिल हैं जो डिवाइस पर AI कार्यों को कुशलतापूर्वक संचालित करते हैं।

कंपनी ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में सुधार के साथ अपनी एआई पेशकश को भी बढ़ाया है। सिरी और कंप्यूटर विज़न में प्रगति जैसी विशेषताएं लाइव पाठ.

आगे क्या? AGI का रास्ता