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2022 के अंत में एआई की सफलता के बाद से, लगभग हर हफ्ते हजारों एआई मॉडल सामने आ रहे हैं। कौन क्या करता है इसके साथ बने रहने की कोशिश करना चक्कर आ सकता है।
यदि आप एआई मूल बातें से परिचित हैं, तो आप पहले से ही जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (जीएआई) के बारे में जान सकते हैं। इसके विपरीत, आप कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) नामक एक अन्य प्रकार के एआई से इतने परिचित नहीं हो सकते हैं।
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जबकि वे समान ध्वनि करते हैं, वे काफी समान नहीं हैं। और नहीं, यह सिर्फ इसलिए नहीं है क्योंकि उनके संक्षिप्त अक्षरों को चारों ओर बदल दिया गया है। तो, दोनों में क्या अंतर है?
आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस क्या है?
एक एआई की कल्पना करें जो सोच, कारण, अनुभव, अनुमान लगा सकता है- वह सब कुछ जो मनुष्य कर सकता है। वह, और अधिक, कृत्रिम सामान्य बुद्धि को क्या माना जाता है। हालांकि सैद्धांतिक, कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) किसी भी बौद्धिक कार्य को एक इंसान की तरह कर सकती है, लेकिन कम या कोई त्रुटि नहीं।
यह कृत्रिम संकीर्ण बुद्धि (एएनआई) से अलग है, जो किसी विशेष क्षेत्र या कार्यों की श्रेणी में अत्यधिक कुशल है। नैरो इंटेलिजेंस को केवल एक या बहुत कम विशिष्ट कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे एक प्रोफेसर एमेरिटस एक बहुत ही विशिष्ट अनुशासन में।
AGI को एक AI के रूप में प्रस्तावित किया गया है जो महसूस कर सकता है, अपनी भावनाओं के आधार पर निर्णय ले सकता है, समस्याओं को हल कर सकता है, सीख सकता है, भाषाओं को प्रोसेस कर सकता है और अन्य संज्ञानात्मक क्षमताओं का प्रदर्शन कर सकता है। डेटा की पूर्व फीडिंग के बिना, AGI को कुछ अर्थपूर्ण के साथ आना चाहिए, इसमें शामिल चरों की परवाह किए बिना।
साइंस फिक्शन एआई मुश्किल से करीब आते हैं, इसलिए एजीआई अभी भी सिर्फ एक सिद्धांत है। हालांकि काम में कुछ एआई मॉडल एजीआई के विवरण के करीब आते हैं, यह अभी भी आपूर्ति किए गए डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करता है और अभी तक स्वतंत्र तर्क नहीं बना पाया है। हालाँकि वे समस्या-समाधान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, और इसी तरह की उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, फिर भी हम उन्हें पूर्ण विकसित AGI कह सकते हैं, इससे पहले वे अभी भी एक लंबा रास्ता तय कर रहे हैं।
उदाहरण के लिए, Google डीपमाइंड एजीआई मॉडल विकसित करने के लिए दिन-रात काम कर रहा है जो मानव बुद्धि के बराबर हो सकता है, इंसानों की तरह सीखने और तर्क करने की क्षमता के साथ। अधिक जानने के लिए, देखें कमाल की चीजें Google के डीपमाइंड मौजूदा बॉट्स कर सकते हैं .
तो कृत्रिम सामान्य बुद्धि के संभावित अनुप्रयोग क्या हैं? खैर, यह कल्पना करने योग्य हर क्षेत्र में महत्व पाने का वादा करता है। उदाहरण के लिए, AGI और जैव प्रौद्योगिकी लागत के एक अंश पर प्रीमियम स्वास्थ्य सेवा प्रदान कर सकते हैं। यह उपचार योजनाओं को वैयक्तिकृत कर सकता है और न्यूनतम त्रुटियों के साथ निदान को गति दे सकता है।
यह रोबोटिक्स और ऑटोमेशन, अनुसंधान, शिक्षा, कृषि, अंतरिक्ष अन्वेषण आदि जैसे क्षेत्रों में ये और बहुत कुछ कर सकता है।
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, लेखन के समय मौजूद अधिकांश AI मॉडल इसी श्रेणी में आते हैं।
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (GAI) में कोई भी AI शामिल है, जैसा कि नाम से पता चलता है, नई सामग्री उत्पन्न करता है, चाहे वह ऑडियो, इमेज या टेक्स्ट हो, पहले से लगाए गए डेटा से। दूसरे शब्दों में, किसी भी AI को आपको सामग्री उत्पन्न करने के लिए संकेत देना होगा या संग्रहीत जानकारी तक पहुँच प्राप्त करके अनुरोधों का जवाब देना होगा, उसे GAI के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, सामान्य टेक्स्ट-टू-स्पीच और इमेज-टू-इमेज अनुवादक और हाल के विकास जैसे DALL-E ( डीएएल-ई क्या है? ), म्यूज़नेट, स्टाइल-आधारित जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स (स्टाइलगैन), ज्यूकबॉक्स, और जनरेटिव प्री-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर (जीपीटी-3, जीपीटी-3.5, जीपीटी-4) को जनरेटिव एआई के तहत वर्गीकृत किया गया है।
जनरेटिव एआई यथासंभव संकेतों के करीब सामग्री उत्पन्न करने के लिए गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करता है। वे आपके द्वारा उत्पादित सामग्री के निर्माण के लिए निर्माण सामग्री के रूप में संकेतों का उपयोग करते हैं। यहाँ हैं कुछ चैटजीपीटी आपके लिए क्या कर सकता है इसके उदाहरण अगर आप इसके बारे में और जानना चाहते हैं।
आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस और जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समान कैसे हैं?
हालांकि उनके संचालन के तरीके और विशेषज्ञता के बिंदु अलग-अलग हैं, एजीआई और जनरेटिव एआई में कई चीजें समान हैं।
1. सीखना
AGI और GAI मशीन लर्निंग मॉडल हैं जो गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके पर्यवेक्षित, अर्ध-पर्यवेक्षित और अनुपयोगी एल्गोरिदम के माध्यम से सीखते हैं। यह उनके लिए संकेत के संदर्भ में सामग्री उत्पन्न करने के लिए डेटा का विश्लेषण और प्रक्रिया करने में सक्षम होने के लिए है।
मनुष्यों की तरह, AGI मॉडल विभिन्न डेटा और अनुभवों से सीख सकते हैं। उसी समय, GAI को नए, सार्थक और प्रासंगिक डेटा उत्पन्न करने के लिए डेटा के बीच अंतर्निहित पैटर्न और संबंधों को समझने के लिए मौजूदा बड़े डेटा पूल पर प्रशिक्षित किया जाता है।
2. अनुप्रयोगों की श्रेणी
AGI और GAI दोनों का उपयोग व्यापक उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जिसमें पाठ, छवि और वीडियो सामग्री शामिल है, लेकिन इन तक सीमित नहीं है।
जनरेटिव एआई को सीमित क्षेत्रों में विभिन्न उद्देश्यों की पूर्ति के लिए विकसित किया जा सकता है। दूसरी ओर, कृत्रिम सामान्य बुद्धि स्वाभाविक रूप से जीवन के हर क्षेत्र में लागू होती है, क्योंकि यह स्वतंत्र रूप से तर्क कर सकती है और कार्य कर सकती है।
3. परिवर्तन के उत्प्रेरक
तकनीकी प्रगति का लक्ष्य परिवर्तन और विकास को बढ़ावा देना है। एजीआई और जीएआई बहुत जरूरी बदलाव और नवाचारों को तेजी से ट्रैक करने में अपरिहार्य हैं जिनकी दुनिया को सख्त जरूरत है।
प्रयोग करने योग्य GAI और AGI की शुरुआत के साथ, मानवता को आश्वासन दिया जाता है कि जल्द ही तेजी से प्रगति हो रही है, मानव श्रम समय में तेजी से कटौती हो रही है।
4. नैतिक दुविधा का स्रोत
जबकि एआई से अतिरिक्त सहायता प्राप्त करना एक अच्छा विचार लगता है, कई चिंताएँ तब उत्पन्न होती हैं जब एआई की देखरेख के लिए नैतिक रूप से सही क्या है, इस पर एक स्पष्ट सीमा की आवश्यकता होती है।
स्ट्रीमिंग टीवी कितने डेटा का उपयोग करता है
जनरेटिव एआई के साथ, वहाँ रहे हैं एआई कला के आसपास कॉपीराइट नियमों के बारे में चिंता और भी एआई कला वास्तविक कला है या नहीं, इस बारे में प्रश्न . AGI, पर्याप्त समय दिए जाने पर, मानवता को व्यर्थ के रूप में देख सकता है और मानवता के विनाश के लिए आगे बढ़ सकता है - एक विज्ञान-फाई डरावनी वास्तविकता।
एआई के क्षेत्र में विनियम चुनौतीपूर्ण रहे हैं, क्योंकि ये मानव जाति के लिए अज्ञात जल हैं।
आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से कैसे अलग है?
उनके बीच सबसे महत्वपूर्ण अंतर यह है कि एजीआई अभी विकसित होना बाकी है, जबकि जीएआई मौजूद है और पहले से ही उपयोग में है। अन्य अंतर निम्नलिखित में हैं:
1. संचालन के तरीके
इस तथ्य के अलावा कि एजीआई अभी भी कंप्यूटर वैज्ञानिकों की इच्छा सूची में है, उनके संचालन के तरीके स्पष्ट रूप से भिन्न हैं।
आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस किसी विशिष्ट कार्य या डोमेन तक सीमित नहीं है, विशिष्ट प्रोग्रामिंग के बिना कार्य करता है। दूसरी ओर, जनरेटिव एआई मौजूदा पैटर्न और डेटा के आधार पर एक आला के भीतर नई सामग्री उत्पन्न करने पर ध्यान केंद्रित करता है।
2. अनुकूलता
AGI सीख सकता है और नई स्थितियों के अनुकूल हो सकता है, जबकि जनरेटिव AI इनपुट डेटा और उस विशिष्ट डोमेन द्वारा सीमित है जिसमें यह संचालित होता है।
एक संगठन की बिक्री और वित्त की देखरेख करने वाला एजीआई एक महामारी जैसे अचानक परिवर्तन की स्थिति में समायोजित करने में सक्षम होगा। एजीआई मॉडल उपलब्ध डेटा से बुद्धिमान निष्कर्ष निकालने और नए विकास को पूरा करने के लिए संगठन के संचालन को पुन: कॉन्फ़िगर करने में सक्षम होगा।
यह कुछ ऐसा है जो जेनेरेटिव एआई अपने दम पर नहीं कर सकता है।
3. अनुभूति
आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस अपने समस्या-समाधान के दृष्टिकोण में मानव की तरह होने की संभावना है। यह जनरेटिव एआई के विपरीत है, जो पूर्व-प्रशिक्षित इनपुट-आउट अनुक्रमों पर काम करता है। एक जनरेटिव एआई केवल वही कर सकता है जो उसे करने के लिए प्रोग्राम किया गया था, न अधिक, न कम। दूसरी ओर, एक AGI, सीखेगा, तर्क करेगा, तुलना करेगा और अनुमान लगाएगा।
सरल शब्दों में, एक AGI एक इंसान की तरह सोच सकता है और शायद इससे भी बेहतर।
4. सीखने का तरीका
जनरेटिव एआई अक्सर व्यापक डेटा संसाधनों के माध्यम से अप्रशिक्षित प्रशिक्षण के माध्यम से सीखता है, जो इसे सिखाता है कि पहले से मौजूद सामग्री से नई सामग्री कैसे बनाई जाए।
AGI पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण और सुदृढीकरण सीखने दोनों के संयोजन का उपयोग करेगा। यह सुनिश्चित करता है कि यह अपने निपटान में विशाल संसाधनों के सामने बुद्धिमान विकल्प बना सकता है।
GAI, AGI, और परे
इस बात से कोई इंकार नहीं है कि कृत्रिम सामान्य बुद्धि सपनों का सामान है जो तेजी से वास्तविकता में बदल रहा है। हम केवल जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अभ्यस्त हो रहे हैं, लेकिन बहुत सहज नहीं होना चाहिए।
आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस जल्द ही एक मात्र सिद्धांत से आगे निकल जाएगा, लेकिन बुद्धि का एक सक्रिय सक्रिय रूप है, उम्मीद है कि यह हमारे साथ और हमारे लिए काम करेगा।