प्रसंग: ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) के विकास के लिए अरबों डॉलर का निवेश करने की प्रतिबद्धता व्यक्त की।
आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई)
- एजीआई एक ऐसी मशीन या सॉफ्टवेयर को संदर्भित करता है जो किसी भी बौद्धिक कार्य को करने में सक्षम है जिसे मनुष्य कर सकता है, जिसमें तर्क, सामान्य ज्ञान, पृष्ठभूमि ज्ञान, अमूर्त सोच और नए अनुभवों से सीखना शामिल है।
- एजीआई का लक्ष्य मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं का अनुकरण करना, उसे अपरिचित कार्यों को संभालने और अर्जित ज्ञान को नवीन रूप से लागू करने में सक्षम बनाना है।
- ऐतिहासिक संदर्भ:
- एजीआई की अवधारणा 20वीं सदी में उभरी एलन ट्यूरिंग का 1950 का पेपर “कंप्यूटिंग मशीनरी और इंटेलिजेंस,” जिसने ट्यूरिंग टेस्ट को मशीन इंटेलिजेंस के लिए एक बेंचमार्क के रूप में पेश किया।
- उस समय उन्नत कंप्यूटरों की कमी के बावजूद, ट्यूरिंग के विचारों ने बुद्धिमान मशीनों के संभावित लाभों और जोखिमों पर चर्चा शुरू कर दी।
एजीआई नैरो एआई से किस प्रकार भिन्न है
| पहलू | एजीआई (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस) | संकीर्ण ऐ |
| परिभाषा | मानव जैसी संज्ञानात्मक क्षमताओं का अनुकरण करता है और मानव की तरह कई प्रकार के बौद्धिक कार्य कर सकता है। | विशिष्ट कार्यों को प्रभावी ढंग से करने में माहिर है लेकिन अपने पूर्वनिर्धारित मापदंडों के बाहर कार्यों को संभाल नहीं सकता है। |
| दायरा | व्यापक और सामान्य बुद्धि, विभिन्न क्षेत्रों में सीखने, तर्क करने और समस्या सुलझाने में सक्षम। | यह उस विशिष्ट कार्य या डोमेन तक सीमित है जिसके लिए इसे प्रशिक्षित किया गया था, जैसे कि छवि पहचान या भाषा अनुवाद। |
| अनुकूलन क्षमता | अपरिचित कार्यों को अपनाता है, अर्जित ज्ञान को नए तरीकों से लागू करता है, और सीखने को कार्यों में स्थानांतरित करता है। | पूर्वनिर्धारित कार्य के बाहर अनुकूलनशीलता का अभाव है और अन्य कार्यों को सामान्य नहीं किया जा सकता है। |
| प्रशिक्षण जानकारी | विभिन्न प्रकार के कार्यों को समझने और प्रबंधित करने के लिए प्रशिक्षण के लिए विविध डेटा की आवश्यकता होती है। | प्रशिक्षण के लिए किसी विशेष समस्या या कार्य पर केंद्रित विशेष डेटा सेट का उपयोग करता है। |
| प्रदर्शन | मानव जैसी बहुमुखी प्रतिभा की पेशकश करते हुए संभावित रूप से मानव बुद्धि से मेल खा सकता है या उससे आगे निकल सकता है। | अपने विशिष्ट क्षेत्र में उत्कृष्टता, अक्सर उस क्षेत्र में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन करती है लेकिन वह यहीं तक सीमित रहती है। |
| उदाहरण | वर्तमान में काल्पनिक (अभी तक साकार नहीं)। | स्वायत्त वाहन ड्राइविंग, भाषा अनुवाद, आभासी सहायक, गेम खेलने वाले बॉट। |
| लक्ष्य | इसका उद्देश्य मनुष्यों के बराबर या उससे परे सामान्य-उद्देश्यीय बुद्धि प्राप्त करना है। | गति, दक्षता और सटीकता में सुधार के लिए विशेष कार्यों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया। |
एजीआई के संभावित लाभ
- स्वास्थ्य देखभाल: एजीआई विशाल डेटासेट को संसाधित और विश्लेषण करके निदान, उपचार योजना और व्यक्तिगत चिकित्सा में क्रांति ला सकता है।
- वित्त और व्यापार: एजीआई निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ा सकता है, वास्तविक समय विश्लेषण प्रदान कर सकता है और सटीक बाजार पूर्वानुमान प्रदान कर सकता है।
- स्वायत्त प्रणालियाँ: यह स्व-ड्राइविंग कारों, ड्रोन, रोबोट और स्मार्ट बुनियादी ढांचे सहित अत्यधिक उन्नत स्वायत्त प्रणालियों के विकास को सक्षम कर सकता है
- शिक्षा: एजीआई द्वारा संचालित अनुकूली शिक्षण प्रणालियाँ प्रत्येक छात्र की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करते हुए शिक्षा को वैयक्तिकृत कर सकती हैं।
एजीआई को लेकर चिंताएं और संदेह
- पर्यावरणीय प्रभाव: एजीआई के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ति ऊर्जा खपत और ई-कचरे के बारे में चिंताएं बढ़ाती है।
- आर्थिक और सामाजिक प्रभाव: एजीआई उन लोगों के बीच शक्ति को केंद्रित करके व्यापक बेरोजगारी और आर्थिक असमानता पैदा कर सकता है जो इसे नियंत्रित करते हैं।
- सुरक्षा जोखिम: नई कमजोरियाँ उभर सकती हैं, और सरकारें एजीआई को प्रभावी ढंग से विनियमित करने के लिए संघर्ष कर सकती हैं।
- नियंत्रण खोना: एजीआई की बेहतर क्षमताएं इंसानों की समझ से आगे निकल सकती हैं, जिससे अप्रत्याशित कार्य हो सकते हैं जिससे मानवता को खतरा हो सकता है।
- अनियंत्रित AI का जोखिम: स्टीफन हॉकिंग ने एजीआई द्वारा मानव जाति को समाप्त करने की चेतावनी दी, जबकि योशुआ बेंगियो, जेफ्री हिंटन और यान लेकुन ने एजीआई के खतरों की तुलना परमाणु हथियारों से की है।
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नैतिक विचार और संरेखण
- मूल्य संरेखण: एजीआई को मानव-संगत मूल्यों के साथ स्थापित करना और यह सुनिश्चित करना कि इसके लक्ष्य मानवता की भलाई से अलग न हों, सर्वोच्च प्राथमिकता है।
- पूर्वाग्रह और निष्पक्षता: एजीआई को मौजूदा सामाजिक असमानताओं को कायम रखने से रोकने के लिए डेटा और एल्गोरिदम में अंतर्निहित पूर्वाग्रहों को संबोधित करना आवश्यक है।
- सुरक्षा और नियंत्रण: एजीआई पर मानव नियंत्रण बनाए रखने के लिए असफल-सुरक्षित और तंत्र विकसित करना, भले ही यह मानव बुद्धि से अधिक हो, महत्वपूर्ण है।
विनियमन और शासन
- अंतर्राष्ट्रीय सहयोग: एजीआई विकास के लिए मानक, विनियम और निरीक्षण तंत्र स्थापित करने में वैश्विक सहयोग आवश्यक है।
- सक्रिय नीति निर्धारण: सरकारों और नियामक निकायों को एआई के प्रति प्रतिक्रियाशील दृष्टिकोण से आगे बढ़ने और जिम्मेदार एजीआई उपयोग के लिए सक्रिय रूप से रूपरेखा विकसित करने की आवश्यकता है।
- बहु-हितधारक दृष्टिकोण: एजीआई के लिए नैतिक और सुरक्षा दिशानिर्देशों को आकार देने के लिए वैज्ञानिकों, नैतिकतावादियों, नीति निर्माताओं और जनता के इनपुट की आवश्यकता है।
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