Google ब्रेन के संस्थापक एंड्रयू एनजी ने कहा कि उन्हें लगता है कि कृत्रिम जनरल इंटेलिजेंस ओवररेटेड है।
“एजीआई को ओवरहिप किया गया है,” उन्होंने गुरुवार को प्रकाशित वाई कॉम्बिनेटर में एक बातचीत में कहा। “लंबे समय से, बहुत सारी चीजें होंगी जो मनुष्य ऐसा कर सकते हैं जो एआई नहीं कर सकते।”
AGI एक चरण को संदर्भित करता है जब AI सिस्टम में मानव-स्तरीय संज्ञानात्मक क्षमताएं होती हैं और लोगों की तरह ही ज्ञान सीख सकते हैं और लागू कर सकते हैं।
एनजी, जो कई एआई-केंद्रित व्यवसायों को चलाता है, ने इस बारे में एक सवाल के जवाब में टिप्पणी की कि क्या वह सोचता है कि मनुष्यों के लिए एआई उपकरण विकसित करना या उन्हें बेहतर उपयोग करना सीखना अधिक महत्वपूर्ण है।
“हम में से कुछ कभी -कभी उपकरणों का निर्माण करेंगे, लेकिन बहुत सारे अन्य उपकरण हैं जो अन्य लोग निर्माण करेंगे जो हम सिर्फ उपयोग कर सकते हैं,” उन्होंने कहा। “लोग जो जानते हैं कि एआई का उपयोग कैसे करना है, कंप्यूटर प्राप्त करने के लिए आप जो चाहते हैं, उसे करने के लिए बहुत अधिक शक्तिशाली होगा।”
उन्होंने कहा कि हमें लोगों के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है “चीजों से बाहर निकलने के लिए”, लेकिन हमें इस बात का ध्यान रखना चाहिए कि एआई का उपयोग करने वाले लोगों को उन लोगों पर फायदे होंगे जो नहीं करते हैं।
एनजी शीर्ष एआई शोधकर्ताओं की एक श्रृंखला में शामिल होता है, जो कहते हैं कि, प्रौद्योगिकी की स्थिति को देखते हुए, एजीआई की आशंकाएं ओवरब्लाउन हैं।
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मेटा के प्रमुख एआई वैज्ञानिक, यान लेकुन ने कहा कि बड़े भाषा मॉडल “आश्चर्यजनक” हैं लेकिन सीमित हैं।
उन्होंने पिछले साल एक साक्षात्कार में कहा, “वे एक सड़क नहीं हैं जो लोग एजीआई कहते हैं,” उन्होंने पिछले साल एक साक्षात्कार में कहा था। “मैं इस शब्द से नफरत करता हूं। वे उपयोगी हैं, कोई सवाल नहीं है। लेकिन वे मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता के लिए एक रास्ता नहीं हैं।”
Google दीपमाइंड के प्रमुख डेमिस हसाबिस ने कहा है कि एजीआई दोनों को ओवरहिप और कम करके आंका गया है।
“एजीआई, एआई, स्वयं, अल्पावधि में थोड़ा अधिक है,” उन्होंने पिछले सप्ताह लंदन में एक सम्मेलन में कहा। “इसके बावजूद, यह अभी भी कम करके आंका गया है, 10 साल की समय सीमा की तरह यह कितना बड़ा, बहुत बड़ा बदलाव है।”
Microsoft के सीईओ, सत्य नडेला ने एजीआई की ओर धक्का “बेंचमार्क हैकिंग” कहा है। यह शब्द तब संदर्भित करता है जब एआई शोधकर्ताओं और लैब्स ने एआई मॉडल को उद्योग के बेंचमार्क पर अच्छा प्रदर्शन करने के लिए, वास्तविक जीवन के बजाय, सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला मॉडल बनने की दौड़ में डिजाइन किया।
