आर्टिफिशियल सामान्य बुद्धि एक ऐसी दुनिया पर विचार करें जिसमें मशीनें इंसानों की तरह समझ सकें, सीख सकें और तर्क कर सकें। आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस में विकास के कारण, एआई का भविष्य जल्द ही सामने आएगा। एजीआई पारंपरिक एआई से भिन्न है जो संकीर्ण रूप से परिभाषित व्यवसायों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, क्योंकि यह व्यापक डोमेन में ज्ञान को समझने, सीखने और लागू करने में सक्षम मानव बुद्धि की नकल करने का प्रयास करता है। एजीआई आर्टिफिशियल बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण प्रगति है जिसमें औद्योगिक सेटिंग्स को बदलने, नवाचार को बढ़ावा देने और प्रौद्योगिकी के साथ हमारी बातचीत को फिर से परिभाषित करने की क्षमता है। एजीआई बनाम नैरो एआई: नैरो एआई के विपरीत, जिसमें विशिष्ट एकल कार्य होते हैं, एजीआई कोई भी बौद्धिक कार्य करना चाहता है जो मनुष्य कर सकता है।
नैरो एआई अपने एकल कार्यों में काफी शानदार रहा है, जबकि एजीआई एक मानव की कार्यक्षमता की पूरी श्रृंखला के माध्यम से ज्ञान सीखना और समझना चाहता है। प्रारंभिक अवधारणाएँ और सैद्धांतिक आधार: पहली बार 1900 के प्रारंभ में एक ऐसी मशीन या प्रोग्राम बनाने का प्रस्ताव रखा गया था जो एक व्यक्ति की तरह सोचने और कार्य करने में सक्षम हो। मनुष्यों की तुलना में बुद्धिमत्ता का आकलन करने के लिए 1950 में एलन ट्यूरिंग द्वारा डिजाइन किए गए ट्यूरिंग टेस्ट ने इस परिदृश्य को स्थापित किया। उसके बाद प्रस्तावित सिद्धांत की मात्रा निर्धारित करने के लिए कई महत्वपूर्ण आविष्कार हुए। यह सिद्धांत मानव-कंप्यूटर इंटरफेस के क्षेत्र में अनुसंधान और प्रगति को रेखांकित करता है।
मशीन लर्निंग का युग आया: मशीन लर्निंग 1950 और 1960 के दशक में सांख्यिकीय एल्गोरिदम के परिणामस्वरूप उभरी जो डेटा में पैटर्न की पहचान कर सकती थी और बाहरी पर्यवेक्षण के बिना भविष्य के निर्णय लेने के लिए उनका उपयोग कर सकती थी। फ्रैंक रोसेनब्लैट का 1957 का पर्सेप्ट्रॉन सबसे सरल तंत्रिका नेटवर्क मॉडल है जिसने दिखाया कि कंप्यूटर अनुभव से सीख सकते हैं और जिन्हें प्रोग्राम और प्रशिक्षित किया जा सकता है, यह सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम था। परसेप्ट्रॉन ने दिखाया कि कंप्यूटर अपने अनुभवों से सीख सकते हैं और तस्वीरों में चीजों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। प्रतीकात्मक एआई और विशेषज्ञ प्रणालियाँ: विशेषज्ञ प्रणालियाँ और प्रतीकात्मक एआई ज्ञान की एन्कोडिंग और मानव तर्क में नियमों और प्रतीकों के अनुप्रयोग पर केंद्रित हैं।
एआई ने कुछ समस्या क्षेत्रों में एक उपयोगी और प्रभावी समाधान के रूप में वादा दिखाया है, जैसा कि माईसीन जैसी विशेषज्ञ प्रणालियों द्वारा देखा गया है, जो बैक्टीरिया संबंधी बीमारियों की पहचान करती है। ये प्रणालियाँ स्थिर और नियम-आधारित थीं, जिसके कारण वे इन सभी से प्रतिबंधित थे। तंत्रिका नेटवर्क का पुनरुद्धार: 1980 के दशक के अंत और 1990 के दशक की शुरुआत में कनेक्शनवाद और तंत्रिका नेटवर्क के आगमन के साथ एआई को एक बड़ा बढ़ावा दिया गया था, जो मानव मस्तिष्क की नकल के बाद तैयार किए गए थे। मल्टी-लेयर न्यूरल नेटवर्क का प्रशिक्षण बैकप्रॉपैगेशन तकनीकों के कारण संभव हुआ, जिससे नेटवर्क को छवि और भाषण पहचान जैसे कार्यों पर हावी होने में मदद मिली। इसने एजीआई तकनीकों के नियम-आधारित से सीखने-संचालित में परिवर्तन का संकेत दिया।
बिग डेटा क्रांति: 2000 के दशक की शुरुआत में बिग डेटा क्रांति ने एआई शोधकर्ताओं को और अधिक जटिल मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच प्रदान की। बड़े डेटासेट उपलब्ध हो गए, प्रसंस्करण और भंडारण शक्ति बढ़ गई, और गहन शिक्षण जैसी डेटा-गहन शिक्षण विधियां संभव हो गईं। इसने कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सहित कई क्षेत्रों में प्रगति का मार्ग प्रशस्त किया। गहन शिक्षा का उद्भव: गहनलर्निंग, मशीन लर्निंग का एक उपसमूह, एजीआई की ओर यात्रा में एक महत्वपूर्ण सफलता रही है। भाषण और छवि पहचान जैसे कार्यों में, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता पर प्रदर्शन करते हैं। वर्तमान स्थिति और भविष्य की दिशाएँ: इस समय, हम एजीआई की पूर्ण क्षमता को देखने के बेहद करीब हैं।
बड़े पैमाने पर सुदृढीकरण सीखना, बिना पर्यवेक्षण के सीखना और स्थानांतरण सीखना कुछ प्राथमिक क्षेत्र हैं जो मशीनों को नए कार्यों को सीखने और कार्यों की व्याख्या करने और मानवीय हस्तक्षेप के बिना निर्णय लेने में सक्षम बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। नैरो एआई (एएनआई) से तुलना: जबकि एएनआई विशिष्ट कार्यों तक सीमित है, एजीआई गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला का प्रबंधन कर सकता है। एजीआई नए कार्यों पर धाराप्रवाह और स्वायत्त रूप से काम कर सकता है, लेकिन एएनआई को प्रत्येक गतिविधि के लिए स्पष्ट प्रोग्रामिंग की आवश्यकता होती है। भविष्य में, कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) सीखने, तर्क, समस्या-समाधान और सहानुभूति जैसे मानव संज्ञानात्मक कार्यों की नकल करने की उम्मीद करती है। नैतिक और सामाजिक निहितार्थ: एजीआई विकास में निष्पक्षता सुनिश्चित करना और पूर्वाग्रह को कम करना महत्वपूर्ण है।
ध्यान में रखने योग्य अन्य महत्वपूर्ण कारकों में उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा करना और साइबर हमलों के खिलाफ एजीआई सिस्टम की बड़े पैमाने पर रक्षा करना शामिल है। रोजगार पर प्रभाव को और अधिक संबोधित करने के लिए, नौकरी विस्थापन को नियंत्रित करना और कार्यबल परिवर्तन में सहायता करना आवश्यक है। नैतिक व्यवहार की गारंटी के लिए, एजीआई के जिम्मेदार विकास के लिए शोधकर्ताओं, विधायकों और समाज के बीच सहयोग की आवश्यकता है। एजीआई अनुसंधान ने कई महत्वपूर्ण परिणाम दिए हैं, जिनमें सैद्धांतिक नींव से लेकर गहन शिक्षण प्रगति तक शामिल हैं।
भले ही एजीआई आदर्श बना रहे, वर्तमान एआई अनुसंधान एक ऐसे समय की कल्पना कर रहा है जब एआई हमारे जीवन के तरीके में मौलिक रूप से क्रांति लाएगा और बेहतरी के लिए काम करेगा। यह सुनिश्चित करने के लिए कि एजीआई समग्र रूप से मानव जाति की मदद करे, तकनीकी, नैतिक और सामाजिक मुद्दों को संबोधित करना आवश्यक होगा। इन विशेषताओं को समझने से हमें आर्टिफिशियल सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) के हमारे भविष्य के नए आकार देने वाले क्षेत्रों, रचनात्मकता को प्रोत्साहित करने और प्रौद्योगिकी के साथ जुड़ने के तरीके को बदलने पर पड़ने वाले व्यापक संभावित प्रभाव की बेहतर सराहना करने की अनुमति मिलती है।
विजय गर्ग सेवानिवृत्त प्रधानाचार्य शैक्षिक स्तंभकार मलोट
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