कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता: सावधानी के साथ क्षमताओं के निर्माण की कहानी

हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में जी रहे हैं, जिसमें वैश्विक एआई बाजार का आकार पहले ही US$240 billion को पार कर चुका है और अब 2030 तक US$730 billion से अधिक होने का अनुमान है, वार्षिक वृद्धि दर 17% से अधिक है। 

एआई के आसपास की सभी हलचल में, एक सिद्धांत जिसने सभी का ध्यान आकर्षित किया है वह है एजीआई, कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता। 

लेकिन यह क्या है? सभी इसके बारे में क्यों बात कर रहे हैं, और वैज्ञानिक एवं तकनीकी समुदाय प्रत्येक मोड़ को क्यों बारीकी से देख रहा है? चलिए इसे बेहतर समझने के लिए गहराई से देखते हैं। 

लेकिन कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता में सीधे कूदने से पहले, आइए समझते हैं कि सामान्य बुद्धिमत्ता क्या दर्शाती है।

सामान्य बुद्धिमत्ता की सीमाओं को निर्धारित करना

सामान्य बुद्धिमत्ता का अर्थ है विभिन्न लक्ष्यों को प्राप्त करने और विभिन्न कार्यों को करने की क्षमता, जिनका संदर्भ और पर्यावरण अलग-अलग होते हैं। “सामान्य रूप से बुद्धिमान” प्रणालियों को चाहिए:

• ऐसे समस्याओं और स्थितियों को संभालना जो अपेक्षित से काफी अलग हों
• प्राप्त ज्ञान को सामान्यीकृत करने में सक्षम होना ताकि इसे एक समस्या संदर्भ से दूसरे में स्थानांतरित किया जा सके। 

वैज्ञानिक समुदाय यह भी अपेक्षा करता है कि विभिन्न वास्तविक दुनिया की सामान्य बुद्धिमत्ताएँ कुछ सामान्य गुण साझा करें, हालांकि यह निश्चित नहीं है कि ये गुण क्या हो सकते हैं। 

कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता का सिद्धांत इन सामान्य बुद्धिमत्ता की विशेषताओं से शुरू होता है और उनसे आगे सोचने का प्रयास करता है। 

एजीआई का मूल सिद्धांत

इस सिद्धांत को पहली बार आधिकारिक रूप से एक पेपर शीर्षक “Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects,” में बें गोर्ट्ज़ेल द्वारा Journal of Artificial General Intelligence में प्रकाशित किया गया। सिद्धांत ने निम्नलिखित कहा: 

“सिंथेटिक इंटेलिजेंस का निर्माण और अध्ययन, जिसमें पर्याप्त व्यापक (जैसे मानव-स्तर) दायरा और मजबूत सामान्यीकरण क्षमता हो, मूलतः उन सिंथेटिक इंटेलिजेंस के निर्माण और अध्ययन से गुणात्मक रूप से अलग है, जिनका दायरा काफी संकीर्ण और सामान्यीकरण क्षमता कमजोर हो।”

इसके गुणों को स्पष्ट करने के लिए, एजीआई का दायरा पर्याप्त रूप से व्यापक होगा और इसमें मजबूत सामान्यीकरण क्षमता होगी।

एक अधिक लोकप्रिय शैली में लिखते हुए और वैज्ञानिक चीज़ों को समझाते हुए, एजीआई वह सैद्धांतिक एआई अनुसंधान है जिसका लक्ष्य मानव स्तर की संज्ञानात्मक कार्यक्षमता वाला एआई विकसित करना है, जिसमें स्वयं-शिक्षण की क्षमता भी शामिल है।

कई शोधकर्ता मानते हैं कि एआई को “मानव स्तर की संज्ञानात्मक कार्यक्षमता” तक उठाना व्यावहारिक रूप से संभव नहीं है। हालांकि, यह निश्चित रूप से अब तक देखी गई कमजोर या संकीर्ण एआई की तुलना में एक अधिक मजबूत रूप माना जाता है।

कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता को “स्ट्रॉन्ग एआई” के रूप में

IBM के अनुसार, “स्ट्रॉन्ग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), जिसे आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) या जनरल AI भी कहा जाता है, एआई का एक सैद्धांतिक रूप है जो एआई विकास के एक विशेष मानसिकता को दर्शाता है। यदि शोधकर्ता स्ट्रॉन्ग AI विकसित कर सकते हैं, तो मशीन को मानव के बराबर बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होगी; इसमें एक स्व-जागरूक चेतना होगी जो समस्याओं को हल कर सके, सीख सके, और भविष्य की योजना बना सके।”

स्ट्रॉन्ग AI मूलतः मानव के समान संज्ञानात्मक स्तर पर काम करेगा। यह एक बच्चे की तरह शुरू होगा, इनपुट और अनुभवों के माध्यम से सीखेगा, और अपनी क्षमताओं में प्रगति करेगा ताकि अंततः एक ऐसी मशीन बन सके जो इतनी बुद्धिमान हो कि उसे मानव मस्तिष्क से अलग नहीं किया जा सके। 

कार्यात्मक रूप से, स्ट्रॉन्ग AI संकीर्ण या कमजोर AI से अलग होगा क्योंकि यह कार्यों की संख्या और विविधता को संभालने में सक्षम होगा।

इस अंतर को स्पष्ट करने के लिए, संकीर्ण या कमजोर AI एक दोहरावदार कार्य को करने पर केंद्रित होता है, जबकि स्ट्रॉन्ग AI एक साथ कई कार्य कर सकता है। अधिक महत्वपूर्ण यह है कि जबकि संकीर्ण या कमजोर AI हमेशा मानव इनपुट पर निर्भर रहेगा, एजीआई या स्ट्रॉन्ग AI, एक बार प्रारंभिक विकास और सीखने के चरण समाप्त हो जाने पर, मानव निर्देशों पर निर्भर नहीं रहेगा। यह मानव जैसी चेतना उत्पन्न करेगा न कि केवल उसका अनुकरण करेगा।

इन सभी समझों को एजीआई के सैद्धांतिक आधार के रूप में रखते हुए, प्रश्न यह है कि इसे कैसे अपनाया जाए, विशेषकर जब शोधकर्ता कहते हैं कि एक आदर्श एजीआई कभी प्राप्त नहीं किया जा सकता।  एजीआई के चार व्यापक दृष्टिकोण हैं: प्रतीकात्मक, उद्भववादी, मिश्रित, और सार्वभौमिकवादी। 

एजीआई के प्रतीकात्मक दृष्टिकोण: यह दृष्टिकोण मानता है कि मन मुख्यतः प्रतीकों को हेरफेर करने के लिए मौजूद होते हैं जो दुनिया या स्वयं के विभिन्न पहलुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह यह भी मानता है कि एक भौतिक प्रतीक प्रणाली में इनपुट, आउटपुट, संग्रहण और परिवर्तन करने की क्षमता होती है, और इसलिए यह उचित कार्यों को उत्पन्न कर लक्ष्य तक पहुँच सकती है। 

इसलिए, प्रतीकात्मक संज्ञानात्मक वास्तुकला ‘कार्यशील स्मृति’ की अवधारणा के इर्द-गिर्द केंद्रित होती है, जो आवश्यकतानुसार दीर्घकालिक स्मृति से लेती है और धारणा, संज्ञान और क्रिया पर केंद्रीकृत नियंत्रण का उपयोग करती है। 

एजीआई का उद्भववादी दृष्टिकोण: उद्भववादी दृष्टिकोण मानता है कि सारभूत प्रतीकों की प्रसंस्करण क्षमताएँ निचले स्तर के उप-प्रतीकात्मक गतिशीलता से उत्पन्न होती हैं। सरल शब्दों में, यह दृष्टिकोण एजीआई को इस रूप में देखता है कि मानव मस्तिष्क सरल तत्वों का समूह है जो आवश्यकतानुसार जटिल रूप से स्वयं-संगठित हो सकता है। 

एजीआई का मिश्रित दृष्टिकोण: मिश्रित दृष्टिकोण एजीआई में “समग्र भागों का योग से अधिक है” सिद्धांत को मार्गदर्शक मानता है। यह प्रतीकात्मक और उद्भववादी दोनों दृष्टिकोणों की ताकत और कमजोरियों का उत्तर देने के लिए एक एकीकृत, मिश्रित वास्तुकला चाहता है, जो दो सिद्धांतों के अनुसार कार्य करने वाले उपप्रणालियों को संयोजित करता है। 

संयोजन एक बड़े उप-प्रतीकात्मक प्रणाली के साथ एक प्रतीकात्मक उपप्रणाली या छोटे एजेंटों के समूह का हो सकता है, जहाँ प्रत्येक एजेंट प्रतीकात्मक और उप-प्रतीकात्मक दोनों प्रकृति का हो। 

एजीआई का सार्वभौमिकवादी दृष्टिकोण: सार्वभौमिकवादी दृष्टिकोण एजीआई उन एल्गोरिद्मों से शुरू होता है जिनमें अत्यधिक कंप्यूटिंग शक्ति उपलब्ध होने पर अत्यधिक शक्तिशाली सामान्य बुद्धिमत्ता उत्पन्न करने की क्षमता होती है। लक्ष्य इन्हें अंततः घटाकर व्यावहारिक कंप्यूटेशनल संसाधनों के साथ अनुकूल बनाना है। 

इन सभी दृष्टिकोणों का विकास निरंतर अनुसंधान के साथ हो रहा है, लेकिन कई प्रौद्योगिकी कंपनियों ने एजीआई के आसपास व्यावहारिक समाधान बनाना शुरू कर दिया है। सबसे प्रसिद्ध इनमें से Open AI है।

एजीआई पर काम करने वाली प्रमुख कंपनियाँ

1. Open AI

OpenAI, जो अपने समाधान ChatGPT के लिए सबसे प्रसिद्ध है, का एजीआई-केंद्रित विज़न है। 24 फरवरी 2023 को प्रकाशित एक ब्लॉग पोस्ट में, कंपनी ने अपने योजनाओं को स्पष्ट रूप से बताया। उन्होंने कहा कि उनका मिशन है ‘सुनिश्चित करना कि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता – AI सिस्टम जो सामान्यतः मनुष्यों से अधिक बुद्धिमान हैं – सभी मानवता के लाभ के लिए हो।’ 

कंपनी ने कहा कि उनके सिस्टम एजीआई के करीब आते जा रहे हैं, इसलिए वे अपने मॉडलों के निर्माण और तैनाती में ‘बढ़ती सावधानी’ बरत रहे हैं। उदाहरण के तौर पर, उन्होंने InstructGPT और ChatGPT की तैनाती को उजागर किया। 

ChatGPT क्या है?

Open AI द्वारा निर्मित और 30 नवंबर 2022 को लॉन्च किया गया ChatGPT, मूल रूप से एक AI-आधारित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण है जो चैटबॉट के साथ मानव-समान वार्तालाप की अनुमति देता है। यह न केवल प्रश्नों के उत्तर दे सकता है, बल्कि ईमेल, निबंध, कोड आदि लिखने में भी मदद करता है। 

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Instruct GPT क्या है?

Instruct GPT, जो Open AI द्वारा बनाया गया शब्द है, एक उन्नत AI-आधारित भाषा मॉडल है जो टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में दिए गए निर्देशों का पालन कर सकता है। इसके उन्नत क्षमताएँ, जो टेक्स्ट-आधारित आवश्यकताओं को समझने और उसी अनुसार टेक्स्ट-आधारित उत्तर उत्पन्न करने में सक्षम हैं, इसे विभिन्न सेवा और सामग्री-आधारित उद्देश्यों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाती हैं।

Open AI Chat GPT के आँकड़े

उपलब्ध नवीनतम आँकड़ों के अनुसार, OpenAI का ChatGPT के पास 100 million साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं। 12 अक्टूबर 2023 को प्रकाशित रिपोर्टों ने कहा कि OpenAI वार्षिक रूप से US$1.3 बिलियन की आय उत्पन्न कर रहा है, जो प्रति माह US$100 मिलियन से अधिक है, और यह उसके 2023 के गर्मियों के आँकड़ों से 30% अधिक है। 

Open AI का संगठनात्मक बदलाव

हालांकि, हाल ही में OpenAI को उसके संगठनात्मक बदलाव के कारण समाचारों में व्यापक रूप से कवरेज मिला, जिसने विश्व भर के तकनीकी और निवेश समुदाय में हलचल पैदा की। बोर्ड ऑफ डायरेक्टर्स ने उसके CEO, Sam Altman, को “लगातार ईमानदार” न होने के कारण हटाने का फैसला किया। हालांकि, पाँच दिन बाद जब उन्हें अचानक हटाया गया, बोर्ड ने Altman को फिर से उनकी पूर्व पद पर वापस लाने का निर्णय लिया। 

रिपोर्टों के अनुसार, Open AI के सभी कर्मचारियों ने एक पत्र पर हस्ताक्षर किए थे जिसमें कहा गया था कि यदि Mr. Altman को उनकी पूर्व पद पर वापस नहीं लाया गया तो वे इस्तीफा देने पर विचार करेंगे। Sam Altman को हटाने के लिए जिम्मेदार बोर्ड सदस्य, Open AI के मुख्य वैज्ञानिक Ilya Sutskever, ने अपने X हैंडल पर निम्नलिखित: “मैं अपने बोर्ड के कार्यों में भाग लेने के लिए गहरा खेद व्यक्त करता हूँ। मेरा इरादा OpenAI को नुकसान पहुँचाने का नहीं था। मैं हमारे द्वारा साथ में निर्मित सब कुछ से प्रेम करता हूँ, और मैं कंपनी को पुनः एकत्रित करने के लिए सब कुछ करूँगा।”

Mr Altman के Open AI के CEO के रूप में वापस आने के साथ, विवाद अब अतीत की बात लगती है। 

जबकि OpenAI एजीआई क्षेत्र में सबसे प्रमुख और ध्यान आकर्षित करने वाला रहा है, अन्य खिलाड़ी भी काफी समय से मौजूद हैं। DeepMind एक ऐसा खिलाड़ी है जो 2010 से काम कर रहा है।

2. DeepMind

DeepMind’s आधिकारिक दीर्घकालिक लक्ष्य ‘बुद्धिमत्ता को हल करना, अधिक सामान्य और सक्षम समस्या‑समाधान प्रणालियों का विकास करना, जिन्हें कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता कहा जाता है’ है। कंपनी ने 2014 में Google के साथ साझेदारी की। 

DeepMind का संचालन सिद्धांत हमेशा विज्ञान को मानवता के लाभ के लिए आगे बढ़ाने का रहा है। इसलिए, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग सामाजिक आवश्यकताओं और अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए करना चाहता है। 

DeepMind द्वारा अब तक हासिल की गई सफलताओं में शामिल हैं कि उसके प्रोग्राम ने दुनिया के शीर्ष डॉक्टरों की तरह आँखों की बीमारियों का निदान किया, डेटा सेंटर को ठंडा रखने में उपयोग की जाने वाली ऊर्जा का 30% बचाया, प्रोटीन के जटिल त्रि‑आयामी आकार की भविष्यवाणी की, जिससे फार्मा उद्योग में प्रगति का मार्ग बदल गया। 

उपलब्ध डेटा के अनुसार, DeepMind ने 1 फरवरी 2011 को केवल एक फंडिंग राउंड उठाया था, इससे पहले कि वह Google के साथ सहयोग करे। निवेशकों में Founders Fund और Horizons Ventures शामिल थे। फंडिंग की राशि US$50 million बताई गई है। 

3. Adept

एजीआई के क्षेत्र में एक और उभरता खिलाड़ी Adept है। मार्च 2023 में, लगभग एक साल पुरानी इस स्टार्टअप ने केवल 25 कर्मचारियों के साथ US$350 मिलियन वेंचर कैपिटल जुटाया। यह फंड जुटाया डिजिटल सहायक का एक प्रारंभिक संस्करण प्रदर्शित करके। 

Adept ने अध्ययन किया है कि मनुष्य कंप्यूटरों का उपयोग कैसे करते हैं ताकि एक एआई मॉडल बनाया जा सके जो टेक्स्ट कमांड को कार्यों के सेट में बदल सके। फंडिंग राउंड का पोस्ट‑मनी मूल्यांकन US$1 बिलियन था। 

David Luan, Adept के सह‑संस्थापक के अनुसार, कंपनी एक ऐसा मॉडल बनाना चाहती है जो कंप्यूटिंग को इस तरह से संचालित करे जैसे एक सिंथेसाइज़र संगीतकार को कई वाद्ययंत्रों की ध्वनि बजाने देता है, बिना मूल वाद्ययंत्र सीखने के। 

एजीआई: आगे का रास्ता

लोगों की एजीआई की संभावनाओं के बारे में विभिन्न राय हैं। कुछ मानते हैं कि एजीआई मानवता के लिए खतरनाक परिणाम ला सकता है, जबकि कुछ मानते हैं कि एजीआई वह हासिल नहीं कर पाएगा जिसकी हम आशा करते हैं। 

Diego Klabjan के अनुसार, Northwestern University के प्रोफेसर और स्कूल ऑफ़ साइंस में मास्टर ऑफ़ साइंस इन एनालिटिक्स प्रोग्राम के संस्थापक निदेशक ने कहा:

“मानव मस्तिष्क में अरबों न्यूरॉन्स होते हैं जो बहुत जटिल और आकर्षक तरीके से जुड़े होते हैं, और वर्तमान अत्याधुनिक तकनीक केवल बहुत आसान पैटर्न का अनुसरण करने वाले सीधे कनेक्शन हैं। इसलिए कुछ मिलियन न्यूरॉन्स से अरबों न्यूरॉन्स तक वर्तमान हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर तकनीकों के साथ जाना – मैं इसे नहीं देखता।”

ऑक्सफ़ोर्ड विश्वविद्यालय के Future of Humanity Institute ने 352 मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं के बीच एआई के विकास संभावनाओं पर एक सर्वेक्षण किया। अधिकांश उत्तरदाताओं ने वर्ष‑वार उल्लेखनीय भविष्यवाणियाँ कीं।

• 2026 तक: मशीनें स्कूल निबंध लिखने में सक्षम हो सकती हैं
• 2027 तक: स्व‑चालित ट्रकों से ड्राइवरों की आवश्यकता समाप्त हो सकती है
• 2031 तक: एआई रिटेल सेक्टर में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है
• 2049 तक: एआई अगला स्टीफ़न किंग बन सकता है
• 2137 तक: सभी मानव नौकरियां स्वचालित हो सकती हैं

यह बहुत जल्दी है यह भविष्यवाणी करने के लिए कि एआई हमें अंततः कहाँ ले जाएगा। लेकिन, सभी तकनीकों की तरह, इसे अच्छा या बुरा दोनों तरह से उपयोग किया जा सकता है। 

Open AI के CEO Sam Altman मानते हैं कि “एजीआई बनाने के सभी प्रयासों की कड़ी जांच और प्रमुख निर्णयों के लिए सार्वजनिक परामर्श होना चाहिए।” वह आगे कहते हैं:

“दुनिया आज की तुलना में अत्यधिक अलग हो सकती है, और जोखिम अत्यधिक हो सकते हैं। एक असंगत सुपरइंटेलिजेंट एजीआई दुनिया को गंभीर नुकसान पहुँचा सकता है; एक निरंकुश शासन जिसके पास निर्णायक सुपरइंटेलिजेंस हो, वही कर सकता है।”

फिर भी, DeepMind और अन्य जैसे एजीआई समाधान प्रदाता मानते हैं कि एजीआई कई वैज्ञानिक प्रगति का अग्रदूत होगा और वास्तविक दुनिया में बेहतर बदलाव लाएगा। एजीआई निश्चित रूप से हमारे अनुसंधान, इंजीनियरिंग, विज्ञान, और विश्व की सुरक्षा में हमारे प्रयासों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालेगा। सफलता का एक बड़ा हिस्सा निश्चित रूप से इस बात पर निर्भर करेगा कि मानव कार्य कितने सावधान और संतुलित हैं।  

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