आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) सिर्फ पांच से आठ साल दूर हो सकता है, जो दुनिया को Google डीपमाइंड के सीईओ डेमिस हसाबिस ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के लिए एक प्रारंभिक क्षण के रूप में वर्णित किया है।
एजीआई का तात्पर्य एक एआई प्रणाली से है जो रचनात्मकता और दीर्घकालिक योजना सहित मनुष्य की सभी संज्ञानात्मक क्षमताओं को प्रदर्शित करती है।
हसाबिस ने इंडिया एआई इम्पैक्ट समिट में कहा, “हम उस दहलीज पर हैं, जहां कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) क्षितिज पर है, शायद अगले पांच से आठ वर्षों में।” “…इसलिए यह शिखर सम्मेलन एक महत्वपूर्ण क्षण में आया है क्योंकि हम अधिक स्वायत्त एजेंटिक एआई सिस्टम देखना शुरू कर रहे हैं, जो बहुत अधिक सक्षम हैं। मुझे लगता है कि हम इस बात की शुरुआत देख रहे हैं कि इस प्रकार के सिस्टम क्या कर सकते हैं।”
हसाबिस ने कहा कि भले ही आज के एआई मॉडल बहुत प्रभावशाली हैं, फिर भी उनमें कई खामियां हैं, जैसे कि विभिन्न कार्यों में निरंतरता की कमी जो एक सामान्य प्रणाली से चाहिए।
“सबसे बड़े मुद्दों में से एक निरंतरता है। आज के सिस्टम एक तरह से जैकेटेड इंटेलिजेंस की तरह हैं। वे कुछ चीजों में बहुत अच्छे हैं, लेकिन अन्य चीजों में बहुत खराब हैं, जिनमें कभी-कभी एक ही चीज भी शामिल है। उदाहरण के लिए, आज के सिस्टम अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड में स्वर्ण पदक प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन कभी-कभी प्राथमिक गणित में गलतियाँ हो सकती हैं यदि आप एक प्रश्न को एक निश्चित तरीके से पूछते हैं। एक सच्चे सामान्य इंटेलिजेंस सिस्टम में उस तरह की जैकेटेडनेस नहीं होनी चाहिए,” उन्होंने भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान के प्रमुख बलरामन रवींद्रन से बात करते हुए कहा। मद्रास का डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विभाग।
हस्साबिस ने कहा कि एआई सिस्टम में अभी भी निरंतर सीखने और तैनाती के बाद सीखने की क्षमता का अभाव है। उन्होंने कहा कि वर्तमान मॉडलों को प्रशिक्षित किया जाता है और फिर अनुभव से ऑनलाइन सीखने, संदर्भ को अपनाने या वास्तविक समय में कार्यों को वैयक्तिकृत करने के बजाय प्रभावी ढंग से “जमे हुए” होते हैं। हस्साबिस ने कहा कि हालांकि मौजूदा प्रणालियां अल्पावधि में योजना बना सकती हैं, लेकिन वे उस तरह की दीर्घकालिक, सुसंगत योजना के साथ संघर्ष करती हैं जैसे मनुष्य वर्षों से करते हैं।
हसबिस ने कहा कि एआई खोज के लिए “अंतिम उपकरण” बन जाएगा, जो वैज्ञानिक प्रगति के एक नए स्वर्ण युग की शुरुआत करेगा। उन्हें उम्मीद है कि एआई सिस्टम तेजी से अनुसंधान उपकरण के रूप में कार्य करेगा, प्रमुख अंतर-विषयक सफलताओं को खोलेगा और अगले दशक में विज्ञान कैसे किया जाएगा, इसे बदल देगा।
“मुझे लगता है कि हम, शायद अगले 10 वर्षों में, वैज्ञानिक खोज के लिए एक नए स्वर्ण युग में प्रवेश करने जा रहे हैं, अल्फाफोल्ड जैसे अविश्वसनीय उपकरणों का उपयोग करके लगभग एक नया पुनर्जागरण। लेकिन मुझे उम्मीद है कि यह कई में से पहला होगा जो लगभग किसी भी विषय क्षेत्र में हमारे अनुसंधान और वैज्ञानिक खोज को बड़े पैमाने पर गति दे सकता है,” हसाबिस ने कहा।
उन्होंने कहा कि अगली सीमा कहीं अधिक स्वायत्त प्रणाली होगी, जो संभावित रूप से सह-वैज्ञानिकों या यहां तक कि पीएचडी छात्र के स्तर पर भी कार्य करेगी। हसाबिस ने आगाह किया कि ऐसी क्षमताएं अभी भी एक दशक से अधिक दूर होने की संभावना है।
हस्साबिस, जिन्हें जॉन जम्पर के साथ एआई का उपयोग करके प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी पर उनके काम के लिए रसायन विज्ञान में 2024 नोबेल पुरस्कार से सम्मानित किया गया था, ने एआई को सभी के लिए सीमाहीन और प्रभावशाली बताया, जो विशेष रूप से ग्लोबल साउथ के लिए नई चुनौतियों और विशाल अवसरों दोनों को चिह्नित करता है। उन्होंने कहा कि भारत जैसे देश अत्याधुनिक एआई उपकरणों तक अभूतपूर्व पहुंच हासिल कर सकते हैं, जिसमें युवा लोगों को नेतृत्व करने के लिए अच्छी तरह से तैयार किया जा सकता है, जैसा कि कंप्यूटर युग की शुरुआत में हुआ था।
हस्साबिस ने भागीदारी के पैमाने और क्षेत्र के तेजी से विकास दोनों पर विचार किया। “देश से अविश्वसनीय मतदान और एआई में रुचि देखकर बहुत उत्साहित हूं। जब हमने 2010 में डीपमाइंड शुरू किया था, तो ऐसा लगता है कि यह अब केवल 16 साल पहले हुआ है, एआई के संदर्भ में यह लगभग एक जीवनकाल है। तब लगभग कोई भी एआई पर काम नहीं कर रहा था। इसलिए केवल एक दशक से अधिक समय में हमने जो प्रगति की है, उसे देखना आश्चर्यजनक है।”
