हुआवेई शोधकर्ताओं ने वास्तविक दुनिया की बातचीत और सीखने के लिए 'सन्निहित एआई' का प्रस्ताव दिया
Summary:
हुआवेई के नूह के आर्क लैब के शोधकर्ताओं ने कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) की दिशा में एक महत्वपूर्ण प्रगति के रूप में "सन्निहित कृत्रिम बुद्धिमत्ता" (ई-एआई) के लिए एक रूपरेखा प्रस्तावित की है। उनका तर्क है कि OpenAI के ChatGPT और Google के मिथुन जैसे वर्तमान बड़े भाषा मॉडल सीधे संपर्क की कमी के कारण वास्तविक दुनिया को पूरी तरह से नहीं समझ सकते हैं। वे एआई एजेंट बनाने का सुझाव देते हैं जो एक सामान्य बुद्धि की तरह बेहतर समझ और कार्य करने के लिए एक भौतिक अवतार के भीतर देख सकते हैं, कार्य कर सकते हैं, सीख सकते हैं और याद रख सकते हैं। हालांकि टीम ने सन्निहित एआई बनाने के लिए एक सैद्धांतिक संरचना को रेखांकित किया, उन्होंने वर्तमान तकनीकी चुनौतियों पर भी प्रकाश डाला, जिसमें यह तथ्य भी शामिल है कि अधिकांश शक्तिशाली एआई मॉडल विशाल क्लाउड नेटवर्क पर मौजूद हैं।
पेरिस में हुआवेई की नूह की सन्दूक प्रयोगशाला ने हाल ही में "सन्निहित कृत्रिम बुद्धिमत्ता" (ई-एआई) के लिए एक ग्राउंडब्रैकिंग फ्रेमवर्क पेश किया, जिसे वे कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) की खोज में एक महत्वपूर्ण विकास मानते हैं। AGI, जिसे अक्सर "मानव-स्तरीय AI" या "मजबूत AI" के रूप में जाना जाता है, एक AI प्रणाली है जिसमें पर्याप्त संसाधन दिए गए किसी भी कार्य को निष्पादित करने की क्षमता होती है। जबकि एआई सिस्टम को एक सामान्य खुफिया बनाने पर कोई सार्वभौमिक समझौता नहीं है, OpenAI जैसी कई कंपनियां विशेष रूप से इस तकनीक पर ध्यान केंद्रित करती हैं।
2010 के दशक के अंत में, उभरती हुई जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर (GPT) तकनीक ने कई AGI विशेषज्ञों को इस धारणा को अपनाने के लिए प्रेरित किया कि "स्केल आपको बस इतना ही चाहिए," जिसका अर्थ है कि उन्होंने पूर्वाभास किया कि ट्रांसफार्मर, वर्तमान क्षमताओं से परे स्केल किए गए, अंततः मार्ग प्रशस्त कर सकते हैं एजीआई मॉडल। हालाँकि, हुआवेई शोधकर्ताओं ने अपने पेपर में इस विश्वास का खंडन करते हुए तर्क दिया कि OpenAI के ChatGPT और Google के मिथुन जैसे बड़े भाषा मॉडल, इसके साथ जुड़ाव की कमी के कारण वास्तविक दुनिया को समझने में विफल रहते हैं। प्रकाशन के अनुसार:
"कई लोग मानते हैं कि केवल डेटा और कम्प्यूटेशनल शक्ति के संदर्भ में इन मॉडलों का विस्तार करने से एजीआई हो सकता है। हम इस दृष्टिकोण से असहमत हैं। हम सुझाव देते हैं कि वास्तविक समझ केवल ई-एआई एजेंटों के माध्यम से संभव है जो बातचीत करते हैं और उस दुनिया से सीखते हैं जिसमें वे रहते हैं।
विद्वानों के अनुसार, एआई एजेंटों के लिए वास्तव में वास्तविक दुनिया के साथ जुड़ने के लिए, उन्हें किसी प्रकार के शरीर में रखा जाना चाहिए जो धारणा, क्रिया, स्मृति और सीखने को सक्षम बनाता है। धारणा, इस अर्थ में, एआई प्रणाली की वास्तविक समय में वास्तविक दुनिया से कच्चे डेटा को प्राप्त करने, इसे संसाधित करने और इसे एक अव्यक्त सीखने के माहौल में एन्कोड करने की क्षमता है। अनिवार्य रूप से, एआई के लिए वास्तविक दुनिया को एक सामान्य बुद्धि की सीमा तक समझने के लिए, उसे अपने स्वयं के संवेदी प्रणालियों के माध्यम से उस पर ध्यान केंद्रित करने की क्षमता की आवश्यकता होती है।
धारणा के अलावा, एजेंटों को कार्रवाई करने और उनके परिणामों का मूल्यांकन करने में सक्षम होना चाहिए। वर्तमान एआई मॉडल ज्यादातर "पूर्व-प्रशिक्षित" हैं, जो एक छात्र को पहले से उत्तर के साथ एक परीक्षा देने के समान है। एआई को स्वायत्त रूप से कार्य करने और अपने कार्यों के परिणामों को नई यादों के रूप में समझने में सक्षम करके, टीम का प्रस्ताव है कि एजेंट जीवित जीवों के समान अनुभव और गलतियों के माध्यम से दुनिया के बारे में जान सकते हैं।
शोधकर्ताओं ने एक सैद्धांतिक योजना का प्रस्ताव किया है जिसके द्वारा भविष्य में इन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए एक बड़े भाषा मॉडल या मौलिक एआई मॉडल को मूर्त रूप दिया जा सकता है। हालांकि, वे आगे आने वाली कई बाधाओं को भी रेखांकित करते हैं। एक महत्वपूर्ण चुनौती यह है कि सबसे शक्तिशाली वर्तमान बड़े भाषा मॉडल विशाल क्लाउड नेटवर्क पर काम करते हैं, जिससे अवतार वर्तमान तकनीक के साथ एक जटिल कार्य बन जाता है। संबंधित: परमाणु संलयन में एक सफलता कृत्रिम बुद्धि को बदल सकती है।
Published At
2/7/2024 11:23:13 PM
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