एनवीडिया के सीईओ ने पांच साल के भीतर मानव-स्तरीय एआई की भविष्यवाणी की, एआई मतिभ्रम के लिए संकल्प का वादा किया
Summary:
एनवीडिया के सीईओ, जेन्सेन हुआंग ने डेवलपर्स सम्मेलन में हाल के भाषण के दौरान अगले पांच वर्षों के भीतर मानव-स्तरीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के आगमन की भविष्यवाणी की। उन्होंने एआई "मतिभ्रम" को भी संबोधित किया, एक ऐसी घटना जहां एआई मॉडल गलत जानकारी उत्पन्न करते हैं जो डेटासेट में मौजूद नहीं है और उनका मानना है कि उन्हें आसानी से ठीक किया जा सकता है। इस मुद्दे पर काबू पाने से वित्त और क्रिप्टोकरेंसी जैसे क्षेत्रों में क्रांति आ सकती है, जो वर्तमान में सटीकता संबंधी चिंताओं के कारण सावधानी के साथ एआई का उपयोग करते हैं। अंततः, इस समस्या को हल करने से पूरी तरह से स्वचालित व्यापार हो सकता है।
सैन जोस, कैलिफोर्निया में एनवीडिया के जीटीसी डेवलपर्स सम्मेलन में हाल के एक भाषण के दौरान, सीईओ जेन्सेन हुआंग ने अपना विश्वास व्यक्त किया कि मानव स्तर पर पूर्ण कृत्रिम बुद्धि (एआई) केवल पांच साल दूर है। उन्होंने आत्मविश्वास से सुझाव दिया कि क्षेत्र में मुख्य बाधाओं में से एक, कृत्रिम मतिभ्रम, को दूर करना आसान होना चाहिए। हुआंग ने अपने मुख्य भाषण के दौरान कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) की अवधारणा के बारे में विस्तार से बात की। टेकक्रंच के खाते के अनुसार, हुआंग ने एजीआई को साकार करने में महत्वपूर्ण भूमिका बेंचमार्किंग नाटकों को रेखांकित किया और उम्मीद की कि एजीआई पांच साल के भीतर 8% बेहतर स्कोर के साथ मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन करेगा।
हालांकि, हुआंग बेंचमार्क परीक्षणों की बारीकियों और संदर्भ की ओर इशारा कर रहा था, हालांकि, स्पष्ट नहीं है। आम तौर पर, यह शब्द एआई की उन कार्यों को करने की क्षमता को संदर्भित करता है जो औसत बुद्धि के मानव को असीमित संसाधनों को देखते हुए पूरा करेंगे। हुआंग ने चर्चा की गई एक पेचीदा विषय "मतिभ्रम" था, एक ऐसी घटना जहां एआई मॉडल नई जानकारी उत्पन्न करते हैं, आमतौर पर गलत, उनके मुख्य डेटासेट में मौजूद नहीं होते हैं। यह आमतौर पर तब होता है जब बड़े भाषा मॉडल को रचनात्मक एआई सिस्टम के रूप में सेवा करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। हुआंग के विचार में, इस मुद्दे को सुधारने के लिए एक बड़ी चुनौती नहीं होनी चाहिए; प्राथमिक समाधान में एक नियम को एकीकृत करना शामिल है जो एआई को उत्पन्न होने वाले प्रत्येक उत्तर को क्रॉस-चेक करने के लिए कहता है।
यह देखते हुए कि Microsoft के CoPilot, Google के मिथुन, OpenAI के ChatGPT और एंथ्रोपिक के क्लाउड 3 जैसे कई मौजूदा AI सिस्टम एक संदर्भ सुविधा से लैस हैं, मतिभ्रम की समस्या पर काबू पाने से वित्त और क्रिप्टोकरेंसी जैसे कई क्षेत्रों में भूकंपीय बदलाव हो सकता है। वर्तमान में, इन एआई सिस्टम के निर्माता उपयोगकर्ताओं को उनकी सटीकता सीमाओं के बारे में चेतावनी देते हैं, विशेष रूप से उन कार्यों को करने में जहां सटीकता सर्वोपरि है। इसलिए वित्त और क्रिप्टोकरेंसी में इन रचनात्मक एआई सिस्टम का उपयोग काफी हद तक सीमित है।
मौजूदा एआई-सक्षम ट्रेडिंग रोबोट को आम तौर पर असुरक्षित निष्पादन को रोकने में कठोर नियमों के एक सेट का पालन करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है, जिससे वे सीमित आदेशों के समान होते हैं। यह मानते हुए कि ये सिस्टम मतिभ्रम की चुनौती को दूर कर सकते हैं, वे आदर्श रूप से ट्रेडों को निष्पादित कर सकते हैं और स्वतंत्र रूप से वित्तीय सिफारिशें और निर्णय ले सकते हैं। कुल मिलाकर, एआई में मतिभ्रम का समाधान पूरी तरह से स्वचालित व्यापार का मार्ग प्रशस्त कर सकता है।
Published At
3/21/2024 8:49:42 PM
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