" एजीआई मानवता के लिए नई संभावनाएं खोल सकता है और मानव चेतना के बारे में ज्ञान ला सकता है। ”

आलिया ग्रिग, संस्थापक/सीईओ

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस क्या है?

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) सामान्यीकृत, मानवीय जैसी संज्ञानात्मक क्षमताओं की एक प्रणाली है जिसे सीखने और कार्यों की एक विशाल श्रृंखला को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

एजीआई को मजबूत एआई या डीप एआई भी कहा जाता है। स्ट्रांग एआई माइंड एआई फ्रेमवर्क के सिद्धांत का उपयोग नकल या अनुकरण करने के लिए नहीं करता है, यह प्रशिक्षण मशीनों के बारे में है जो मनुष्यों को जरूरतों, भावनाओं, विश्वासों और विचार प्रक्रियाओं को अलग करने के लिए समझने के लिए है। माइंड-लेवल एआई के पीछे मुख्य विचार मशीनों को यह सिखाना है कि मानव व्यवहार की नकल कैसे करें और चेतना को कैसे समझें। एजीआई संज्ञानात्मक क्षमता हासिल कर सकता है, निर्णय ले सकता है, अनिश्चित स्थितियों को संभाल सकता है, निर्णय लेने में पूर्व ज्ञान का उपयोग कर सकता है।

मजबूत एआई और कमजोर एआई

मजबूत एआई, जिसे एजीआई के रूप में भी जाना जाता है, एआई का एक रूप है जिससे एक मशीन को मनुष्यों के बराबर बुद्धि की आवश्यकता होती है। इसमें एक आत्म-जागरूक चेतना होगी जो समस्याओं को हल करने, सीखने और भविष्य की योजना बनाने की क्षमता रखती है। मजबूत एआई प्राप्त करने का दृष्टिकोण प्रतीकात्मक एआई से जुड़ा हुआ है, जिसमें मशीन भौतिक और अमूर्त दुनिया का आंतरिक प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्व करती है, इसलिए यह आगे सीखने और निर्णय लेने के लिए तर्क को लागू कर सकती है।

मजबूत एआई की तुलना में, कमजोर या संकीर्ण एआई का उद्देश्य सामान्य संज्ञानात्मक क्षमता नहीं है, जिसका अर्थ है कि वे केवल एक समस्या को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रोग्राम हैं और उनमें चेतना नहीं है। कमजोर एआई को प्राप्त करने का दृष्टिकोण आमतौर पर कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग के इर्द-गिर्द घूमता रहा है।

एजीआई क्षमताएं

AGI किसी भी ऐसे कार्य को करने में सक्षम होगा जो मानव मस्तिष्क करने में सक्षम है। इसमें निकट-तात्कालिक संस्मरण और स्प्लिट-सेकंड नंबर कंप्यूटिंग कौशल भी है। एजीआई के पास क्या कौशल होगा?

संवेदी धारणा

विशिष्ट प्रकार की संवेदी धारणाएं हैं जिन्हें एजीआई समझ सकता है, जैसे रंग पहचान, गहराई धारणा, 3डी स्थिर छवियां और ध्वनि से पर्यावरण की स्थानिक विशेषताओं का निर्धारण।

सामाजिक और भावनात्मक जुड़ाव

संवेदी धारणा के समान, एजीआई को चेहरे के भाव, मुखर स्वर और शरीर की भाषा में भावनाओं को पहचानने के लिए डिज़ाइन किया जाएगा।

मोटर कुशलता संबंधी बारीकियां

AGI को उन कार्यों को पूरा करने के लिए प्रक्षेपित किया जाता है जिनमें आम तौर पर ठीक मोटर कौशल की आवश्यकता होती है जैसे जेब से चाबियां पकड़ना या रूबिक क्यूब को हल करना।

प्राकृतिक भाषा समझ

वर्तमान में, एआई को अनुरोध पर प्रासंगिक जानकारी प्रस्तुत करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है। यह एआई की समझ या संदर्भ की समझ नहीं दिखाता है, जो वैकल्पिक रूप से कुछ ऐसा है जिसे एजीआई समझेगा।

कारण और प्रभाव

AGI को कुछ क्रियाओं की प्रतिक्रियाओं को समझना चाहिए, जिससे AI को कारण और प्रभाव को समझने में मदद मिलेगी।

समस्या को सुलझाना

एजीआई को समस्याओं का निदान करने, अनुकूलन करने और उन्हें हल करने में सक्षम होना चाहिए। जबकि एआई समान क्षमताओं की पेशकश करता है, समस्या को हल करने के लिए प्रशिक्षण और मापदंडों को पूरा करने की आवश्यकता होती है।

रचनात्मकता

एजीआई रचनात्मकता को अपने कोड को फिर से लिखने में सक्षम मॉडल के रूप में परिभाषित किया गया है। इसे बड़ी मात्रा में कोड को समझना चाहिए और इसे सुधारने के नए तरीकों की पहचान करनी चाहिए। इससे स्थितियों को समझने और प्रतिक्रिया करने में सुधार होगा।

शिक्षण के लिए दृष्टिकोण

मानव जैसी बुद्धि प्राप्त करने के लिए कई तरीकों की कोशिश और परीक्षण किया गया है। AGI के कुछ मुख्य दृष्टिकोण नीचे सूचीबद्ध किए गए हैं।

प्रतीकात्मक दृष्टिकोण

इस दृष्टिकोण में, हम प्रतीकों के साथ काम करते हैं - वे भौतिक दुनिया के मूलभूत तत्वों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। विधि मानव विचार के अधिक परिष्कृत स्तरों का अनुकरण करती है।

प्रतीकात्मक दृष्टिकोण तर्क और सोच को विकसित करने में सक्षम है, लेकिन यह शिक्षण धारणा के कार्य का सामना नहीं करता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी वस्तु में विकृत विशेषता है, तो AI गलत समझ सकता है कि यह किस प्रकार की वस्तु है।

कनेक्शनवाद दृष्टिकोण

कनेक्शनवाद दृष्टिकोण, एक उप-प्रतीकात्मक तकनीक, मानव मस्तिष्क (जैसे तंत्रिका जाल) के समान डिजाइनों का उपयोग करके सामान्य बुद्धि बनाता है। विधि इस तथ्य में शामिल है कि सरल वस्तुओं का संयोजन पूरी तरह से अलग व्यवहार के साथ जटिल प्रणाली बना सकता है जो मूल रूप से नियोजित नहीं था।

हाइब्रिड दृष्टिकोण

हाइब्रिड दृष्टिकोण विभिन्न तरीकों को जोड़ता है, इस प्रकार बुद्धि को कुछ मॉड्यूल में विभाजित करता है।

संपूर्ण जीव वास्तुकला

एक AGI के पास एक भौतिक शरीर होना चाहिए और लोगों के साथ शारीरिक रूप से बातचीत करके ज्ञान प्राप्त करना चाहिए।

सचेत

क्या प्रोग्रामेबल कंप्यूटर कभी सचेत हो सकते हैं? चेतना के सार को पकड़ने वाली वस्तुनिष्ठ परिभाषा को खोजना बहुत मुश्किल है। कुछ लोग कहते हैं कि चेतना वह स्थिति है जिसे हम सभी जागते समय महसूस करते हैं जबकि हम सो रहे होते हैं लेकिन ऐसा नहीं होगा क्योंकि सपने देखना चेतना की एक अवस्था है। इसके अलावा, यह एक परिभाषा बहुत संकीर्ण है क्योंकि यह इस बारे में कुछ नहीं कहती है कि हमारे जीवन के हर मिनट में हमारे साथ क्या होता है। हम सभी अपने अनुभव से जानते हैं कि चेतना क्या है लेकिन इसे परिभाषित करना बहुत कठिन है।

कृत्रिम चेतना कृत्रिम सामान्य बुद्धि से एक कदम ऊपर है और इसका तात्पर्य केवल बुद्धिमत्ता से अधिक है - इसका तात्पर्य बुद्धिमत्ता और आत्म-जागरूकता से है।

चेतना के पहलू

चेतना के विभिन्न पहलू हैं जो आम तौर पर एक मशीन के लिए कृत्रिम रूप से जागरूक होने के लिए आवश्यक माने जाते हैं। यहाँ कुछ हैं:

जागरूकता
जागरूकता एक पहलू है जो एक मशीन को जागरूक होने के लिए आवश्यक है। बंदरों पर न्यूरो स्कैनिंग के प्रयोगों के नतीजे बताते हैं कि एक प्रक्रिया - न केवल एक राज्य या वस्तु - न्यूरॉन्स को सक्रिय करती है।

जागरूकता वाले ऐसे मॉडल बनाने के लिए बहुत अधिक लचीलेपन की आवश्यकता होती है, भौतिक दुनिया की मॉडलिंग, स्वयं की आंतरिक अवस्थाओं और प्रक्रियाओं की मॉडलिंग, और अन्य जागरूक संस्थाओं की मॉडलिंग।

जागरूकता में ही तीन श्रेणियां हैं: एजेंसी जागरूकता, लक्ष्य जागरूकता और सेंसरिमोटर जागरूकता।

1. एजेंसी जागरूकता: जब किसी को किसी निश्चित कार्य के बारे में पता होता है जिसे उसने किया है या नहीं किया है।
2. लक्ष्य जागरूकता: वह मकसद जो किसी व्यक्ति द्वारा की जाने वाली कार्रवाई को प्रेरित करता है। उदाहरण के लिए, किसी खोई हुई वस्तु की खोज करना।
3. सेंसरिमोटर अवेयरनेस: किसी क्रिया में शारीरिक रूप से संलग्न होने पर ज्ञान या मान्यता प्राप्त होती है। उदाहरण के लिए, जब किसी का हाथ गर्म या ठंडी वस्तु पर टिका होता है तो जागरूक होना।

प्रत्याशा
इस पहलू को इसलिए भी महत्वपूर्ण माना जाता है क्योंकि यह निकट भविष्य में होने वाली घटनाओं की भविष्यवाणी करने की क्षमता है। प्रत्याशा अपने स्वयं के कार्यों और अन्य संस्थाओं या वस्तुओं के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद करती है। इसलिए, यह महत्वपूर्ण है कि एक कृत्रिम रूप से जागरूक मशीन को घटनाओं का सही ढंग से अनुमान लगाने में सक्षम होना चाहिए ताकि यह होने पर इसका जवाब दे सके या कुछ कार्रवाई कर सके।

एजीआई का भविष्य

फिलहाल, पारंपरिक एआई के साथ, हमारे जीवन में बदलाव पहले से ही दिखाई दे रहे हैं। लेकिन एजीआई का विकास तकनीकी विकास के वर्तमान चरण, मस्तिष्क और चेतना के क्षेत्र में ज्ञान की कमी से जटिल है।

हमारी टीम एक ऐसी दुनिया में विश्वास करती है जहां AGI प्रकृति और मनुष्यों के साथ दोस्ताना जानवरों के रूप में मौजूद है, AI हमें उच्च-स्तरीय कार्य करने की अनुमति देकर उबाऊ काम को समाप्त करने में मदद करेगा। यह मानवीय क्षमता को अनलॉक करेगा और हमें मस्तिष्क और मानवता के सबसे दिलचस्प रहस्यों का अध्ययन करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देगा।

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