एजीआई: भविष्य में क्या उम्मीद करें – आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस पर एक व्यापक दृष्टि।

एजीआई (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस) हमारे समय के सबसे आकर्षक और विवादास्पद विषयों में से एक हो सकता है। लेकिन “एजीआई” का असल में क्या मतलब है? और इसे अर्थव्यवस्था, समाज और विज्ञान के लिए इतना बड़ा “गेम चेंजर” क्यों माना जाता है? इस ब्लॉग पोस्ट में, हम आपको एजीआई की दुनिया की एक यात्रा पर ले चलेंगे। आप जानेंगे:

• एजीआई आज के एआई से कैसे अलग है,
• हाल के वर्षों में हमने क्या अद्भुत प्रगति देखी है,
• यह आपके, हमारे समाज और अर्थव्यवस्था के लिए क्या अवसर प्रदान करता है,
• और आगे कौन से जोखिम और अनिश्चितताएं हो सकती हैं।

चाहे आप एक सामान्य व्यक्ति हों या विशेषज्ञ, आपको एक ऐसी तकनीक के बारे में उत्तर, पूर्वानुमान और चर्चा के लिए प्रेरणा मिलेगी जो हमारे विश्व को पहले से कहीं अधिक मौलिक रूप से बदल सकती है।
 

1. एजीआई (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस) क्या है?

“एजीआई” शब्द की स्पष्ट परिभाषा नहीं है। मूल रूप से, यह एक ऐसे एआई सिस्टम को संदर्भित करता है जो न केवल किसी विशिष्ट कार्य (जैसे, छवि पहचान या शतरंज खेलना) को संभाल सकता है, बल्कि कई विभिन्न क्षेत्रों में लचीलेपन से सोच और कार्य कर सकता है—ठीक वैसे ही जैसे एक मानव करता है। संकीर्ण एआई के विपरीत, एजीआई को मानव स्तर पर लगातार जटिल समस्याओं को हल करने और नए चुनौतियों के अनुसार अनुकूलित होने में सक्षम होना चाहिए।

• आज का एआई बनाम एजीआई
  जहां आज के एआई मॉडल (जैसे चैटबॉट या वॉयस असिस्टेंट) अत्यंत शक्तिशाली हो सकते हैं, उनकी उपयोगिता आमतौर पर सीमित होती है। दूसरी ओर, एजीआई विभिन्न ज्ञान क्षेत्रों में स्वतंत्र रूप से यात्रा कर सकता है, संदर्भों के बीच सीख सकता है, और यहां तक कि स्वयं पूरी तरह नए दृष्टिकोण विकसित कर सकता है।
• समयरेखा
  कुछ विशेषज्ञों का मानना है कि हम 2030 से पहले एजीआई देख सकते हैं। अन्य अधिक संशयवादी हैं और इसे 2040 या यहां तक कि 2050 के बाद की उम्मीद करते हैं। जो स्पष्ट है वह यह है कि हाल के वर्षों में तेज प्रगति ने एजीआई के साथ निकट भविष्य को पहले से कम काल्पनिक बना दिया है।
   

2. अभी हर कोई एजीआई के बारे में क्यों बात कर रहा है?

2.1 तेज प्रगति और गति

हाल के वर्षों में, एआई अनुसंधान ने ऐसी छलांग लगाई है जो कभी असंभव मानी जाती थीं। GPT-4 जैसे बड़े भाषा मॉडल या DeepMind के गो-खेल और प्रोटीन फोल्डिंग (AlphaFold) में सफलताएं दिखाती हैं कि एआई सिस्टम कितनी तेजी से अपनी क्षमताओं का विस्तार कर रहे हैं।

तीन मुख्य अवलोकन विशेष रूप से उल्लेखनीय हैं:

• स्केलिंग नियम
  एआई मॉडल की “बुद्धिमत्ता” लगभग संसाधनों (कंप्यूटिंग पावर, डेटा) के लॉगरिदम के अनुपात में बढ़ती है। सरल शब्दों में: जितना अधिक पैसा, डेटा और हार्डवेयर आप डालेंगे, उतना बेहतर परिणाम मिलेगा—और आश्चर्यजनक रूप से, यह काफी हद तक पूर्वानुमेय होता है।
• लागत में गिरावट
  एआई प्रदर्शन के एक निश्चित स्तर को प्राप्त करने की लागत तेजी से गिर रही है। कुछ अनुमान बताते हैं कि प्रति वर्ष दक्षता में दस गुना वृद्धि हो रही है। इससे एआई अनुप्रयोग लगभग हर जगह सस्ते हो रहे हैं, जो उनकी स्वीकृति को और तेज करता है।
• अति-घातीय मूल्य सृजन
  जो सामाजिक और आर्थिक मूल्य एआई प्रदर्शन में रैखिक वृद्धि के रूप में दिखाई देता है, वह वास्तव में घातीय रूप से बढ़ता है—जिससे