AGI एक बहुत मूर्खतापूर्ण बहस है। यह केवल एक तरह से वास्तव में महत्वपूर्ण है: यह नियंत्रित करता है कि आने वाले महीनों में दुनिया की सबसे महत्वपूर्ण एआई साझेदारी कैसे बदल जाएगी। यह Openai और Microsoft के बीच का सौदा है।
यह अभी स्थिति है: जब तक कि Openai कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता प्राप्त नहीं करता है – जहां AI क्षमताएं मनुष्यों से आगे निकल जाती हैं – Microsoft को स्टार्टअप से बहुत अधिक मूल्यवान तकनीकी और वित्तीय लाभ मिलते हैं। उदाहरण के लिए, Openai को Microsoft के साथ अपने राजस्व का एक महत्वपूर्ण हिस्सा साझा करना होगा। यह अरबों डॉलर है।
कोई यह तर्क दे सकता है कि यही कारण है कि सैम अल्टमैन ने ओपनई के बारे में जल्द ही एजीआई के करीब पहुंचने के बारे में बैंग्स किया।
एआई क्षेत्र के कई अन्य विशेषज्ञ इस बारे में ज्यादा बात नहीं करते हैं, या उन्हें लगता है कि एजीआई बहस विभिन्न तरीकों से आधार से दूर है, या सिर्फ इतना महत्वपूर्ण नहीं है। यहां तक कि एन्थ्रोपिक सीईओ डारियो अमोडी, ग्रह पर सबसे बड़े एआई बूस्टर में से एक, एजीआई के बारे में बात करना पसंद नहीं करता है।
Microsoft के सीईओ सत्य नडेला चीजों को बहुत अलग तरह से देखते हैं। क्या आप नहीं करेंगे? यदि किसी अन्य कंपनी को अनुबंधित रूप से आपको पैसे के oodles देने की आवश्यकता है, यदि वे AGI तक नहीं पहुंचते हैं, तो आप शायद यह नहीं सोचेंगे कि हम AGI के करीब हैं!
नडेला ने एजीआई की ओर धक्का “बेंचमार्क हैकिंग” कहा है, जो बहुत स्वादिष्ट है। यह एआई के शोधकर्ताओं और प्रयोगशालाओं को संदर्भित करता है जो एआई मॉडल को वास्तविक जीवन के बजाय विजेता उद्योग बेंचमार्क पर अच्छा प्रदर्शन करने के लिए डिजाइन करता है।
यहां Openai की AGI की आधिकारिक परिभाषा है: “अत्यधिक स्वायत्त प्रणालियाँ जो सबसे अधिक आर्थिक रूप से मूल्यवान काम में मनुष्यों को बेहतर बनाती हैं।”
अन्य विशेषज्ञों ने इसे थोड़ा अलग तरीके से परिभाषित किया है। लेकिन मुख्य बात यह है कि एआई मशीनों और सॉफ्टवेयर को विभिन्न प्रकार के उपयोगी कार्यों में मनुष्यों से बेहतर होना चाहिए। आप पहले से ही एक या दो विशिष्ट चीजों पर बेहतर होने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं, लेकिन कृत्रिम करने के लिए सामान्य खुफिया, मशीनों को मनुष्यों की तुलना में कई अलग -अलग काम करने में सक्षम होना चाहिए।
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मेरी वास्तविक दुनिया एजीआई परीक्षण
पिछले कुछ महीनों में, मैंने यह देखने के लिए कई वास्तविक दुनिया के परीक्षण तैयार किए हैं कि क्या हम एजीआई तक पहुंच गए हैं। ये मजेदार या कष्टप्रद रोजमर्रा की चीजें हैं जो सिर्फ एजीआई की दुनिया में काम करनी चाहिए, लेकिन वे अभी मेरे लिए नहीं हैं। मैंने अपने टेक मेमो न्यूज़लेटर के पाठकों से इनपुट को भी कैन किया और मजेदार सुझावों के लिए अपने स्रोत नेटवर्क को टैप किया।
यहाँ मेरे वास्तविक दुनिया के परीक्षण हैं जो साबित करेंगे कि हम AGI तक पहुंच गए हैं:
- Openai और एन्थ्रोपिक के PR विभाग प्रत्येक पत्रकार के प्रश्न का उत्तर देने के लिए अपनी AI तकनीक का उपयोग करते हैं। अभी, ये कंपनियां एआई और भविष्य के बारे में रिपोर्टर सवालों के एक बैराज को संभालने के लिए मानव पत्रकारों और अन्य संचार विशेषज्ञों के एक टन को काम पर रख रही हैं। जब मैं इन कंपनियों तक पहुंचता हूं, तो मनुष्य हर बार जवाब देते हैं। गवारा नहीं! जब तक यह नहीं बदलता है, हम AGI में नहीं हैं।
- यह सुझाव एक हेज फंड संपर्क से है, और मुझे यह पसंद है: कृपया, कृपया मेरा Microsoft Outlook ईमेल सिस्टम स्पैम को स्पैम के माध्यम से महत्वपूर्ण ईमेल को दफनाना बंद कर सकता है? ऐसा लगता है कि कुछ Microsoft और Openai अपनी AI तकनीक के साथ हल कर सकते हैं। मैंने अभी तक एक फिक्स नहीं देखा है।
- इसी तरह की नस में, क्या कोई कैक्टस वेयरहाउस को हर 2 दिन में मुझे 20% की ऑफर के लिए ऑफ़र के साथ टेक्स्टिंग से रोक सकता है? मैंने केवल एक बार आप लोगों से एक कैक्टस खरीदा था! आओ, ऐ, यह निश्चित रूप से हल किया जा सकता है!
- मेरा 2024 टेस्ला मॉडल 3 प्रदर्शन एफएसडी में गड्ढों को हिट करता है। कोई आश्चर्य नहीं कि टायरों को इन ईवी पर इतनी बार बदलना पड़ता है। एक मानव के रूप में, मैं गड्ढों से बहुत बेहतर से बच सकता हूं। एलोन, एजी गौंटलेट को नीचे फेंक दिया गया है। इस पर जाओ अब।
- क्या एआई मॉडल और चैटबॉट भविष्य के बारे में मूल्यवान भविष्यवाणियां कर सकते हैं, या क्या वे ज्यादातर सिर्फ इंटरनेट पर पहले से ही ज्ञात हैं? मैंने हाल ही में इसका परीक्षण किया, अमेरिका ने ईरान पर बमबारी की। CHATGPT की स्टॉक-पिकिंग क्षमता को एक एकल मानव विश्लेषक बनाम परीक्षण के लिए रखा गया था। यहां परिणाम देखें। Tl; dr: हम इस पर AGI के पास कहीं नहीं हैं।
- एक महान Google मिथुन टीवी विज्ञापन है जहां एक बच्चा अपने पिता को एक बास्केटबॉल नेट को इकट्ठा करने में मदद कर रहा है। बेटा एक एंड्रॉइड फोन का उपयोग मिथुन से निर्देशों के लिए पूछ रहा है और अपने गरीब पिता पर कैमरे की ओर इशारा कर रहा है जो भागों और उपकरणों से जूझ रहा है। यह वास्तव में प्रभावशाली है कि मिथुन के रूप में यह देखने के लिए अनुदेश मैनुअल को ऑनलाइन “देखकर” द्वारा ऑनलाइन मिल रहा है, उत्पाद विधानसभा के साथ लाइव क्या हो रहा है। AGI के लिए यहाँ होने के लिए, हालांकि, AI को बस की जरूरत है लानत नेट का निर्माण करें। मैं वहां बैठ सकता हूं और एक कष्टप्रद तरीके से निर्देशों को पढ़ सकता हूं, जबकि कोई और विधानसभा कार्यों के साथ टाल देता है – हम सभी ऐसा कर सकते हैं।
हां, मुझे पता है कि ये परीक्षण थोड़ा मूर्खतापूर्ण लगते हैं – लेकिन एआई बेंचमार्क वास्तविक दुनिया नहीं हैं, और वे बहुत आसानी से तैयार हो सकते हैं।
वह अंतिम बास्केटबॉल नेट टेस्ट विशेष रूप से मेरे लिए बता रहा है। वास्तव में एक बास्केटबॉल नेट को इकट्ठा करने के लिए एक एआई सिस्टम और सॉफ्टवेयर प्राप्त करना – जो जल्द ही कुछ समय हो सकता है। लेकिन, एक ही प्रणाली प्राप्त करने के लिए अन्य भौतिक-दुनिया में हेरफेर करने के लिए बहुत सारे मनुष्यों की तुलना में बेहतर है? बहुत कठिन और शायद बहुत लंबे समय तक संभव नहीं है।
चूंकि Openai और Microsoft अपने मतभेदों को हल करने का प्रयास करते हैं, इसलिए कंपनियां विशेषज्ञों को इस बात पर तौलने के लिए टैप कर सकती हैं कि स्टार्टअप AGI तक पहुंच गया है या नहीं, उनके मौजूदा अनुबंध की शर्तों के अनुसार, जानकारी के अनुसार। मैं यहां एक विशेषज्ञ सलाहकार बनकर खुश हूं। सैम और सत्य, मुझे बताएं कि क्या आप मदद चाहते हैं!
अभी के लिए, मैं एक वास्तविक एआई विशेषज्ञ को अंतिम शब्दों को छोड़ दूंगा। मेटा के एक एआई रिसर्च साइंटिस्ट कोन्स्टेंटिन मिशचेंको ने हाल ही में यह ट्वीट किया, जबकि क्षेत्र में एक अन्य सम्मानित विशेषज्ञ, सर्गेई लेविन द्वारा एक ब्लॉग का हवाला देते हुए:
“जबकि एलएलएम ने इंटरनेट डेटा से खुफिया जानकारी की नकल करना सीखा, उन्हें कभी भी वास्तव में उस खुफिया को सीधे जीना और प्राप्त करना नहीं था। उन्हें अनुभव से सीखने के लिए कोर एल्गोरिथ्म की कमी है। उन्हें उनके लिए काम करने के लिए एक मानव की आवश्यकता होती है,” मिशचेंको ने लिखा, एआई मॉडल के रूप में बड़े भाषा मॉडल के रूप में जाना जाता है।
“यह बताता है, कम से कम मेरे लिए, कि एलएलएम और वास्तविक बुद्धिमत्ता के बीच का अंतर व्यापक हो सकता है जितना हम सोचते हैं। एजीआई के बारे में सभी बातों के बावजूद या तो पहले से ही यहां हो या अगले साल आ रहा है, मैं यह महसूस नहीं कर सकता कि यह तब तक संभव नहीं है जब तक कि हम एक भाषा मॉडल से बेहतर कुछ के साथ नहीं आते हैं, जो कि एआई को कैसे दिखना चाहिए।”
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