Google AI के सीईओ डेमिस हसाबिस ने तीन कारण बताए कि क्यों OpenAI के लिए सैम ऑल्टमैन का ‘अंतिम लक्ष्य’ साकार नहीं हो सका
गूगल डीपमाइंड के सीईओ डेमिस हसाबिस ने कहा है कि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) अभी भी दूर है। उन्होंने तीन सीमाएं रेखांकित की हैं, जो उनके विचार में, रोकेंगी ओपनएआई अध्यक्ष सैम ऑल्टमैनएजीआई हासिल करने का ‘अंतिम लक्ष्य’ निकट भविष्य में साकार होगा। नई दिल्ली में इंडिया एआई इम्पैक्ट शिखर सम्मेलन में बोलते हुए, हस्साबिस ने कहा कि मौजूदा सिस्टम अभी तक मानव बुद्धि से मेल नहीं खाते हैं। “मुझे नहीं लगता कि हम अभी तक वहां हैं,” उसने कहा।उनकी टिप्पणियाँ तब आई हैं जब OpenAI ने AGI को अपने दीर्घकालिक उद्देश्य के रूप में जारी रखा है। ऑल्टमैन ने तर्क देते हुए कहा है कि बुद्धिमत्ता के और अधिक उन्नत रूप अपनाए जा सकते हैं “सुपरइंटेलिजेंट उपकरण बड़े पैमाने पर वैज्ञानिक खोज और नवाचार में तेजी ला सकते हैं जो हम अपने दम पर करने में सक्षम हैं, और बदले में प्रचुरता और समृद्धि में बड़े पैमाने पर वृद्धि कर सकते हैं।” पिछले साल, ओपनएआई ने अपने विकास कार्यों को व्यापक सामाजिक लक्ष्यों के साथ संरेखित करने के प्रयासों के तहत खुद को एक सार्वजनिक लाभ निगम के रूप में पुनर्गठित किया।
क्यों गूगल एआई सीईओ डेमिस हसाबिस को लगता है कि एजीआई अभी तैयार नहीं है
हस्साबिस ने बताया कि आज की एजीआई-शैली प्रणालियों में महत्वपूर्ण क्षमताओं का अभाव है, जिसकी शुरुआत उन्होंने इस प्रकार की है “निरंतर सीखना”। उन्होंने कहा कि ये मॉडल प्रशिक्षण के बाद काफी हद तक स्थिर रहते हैं और वास्तविक समय में नए अनुभवों या संदर्भों के अनुकूल नहीं होते हैं।“आप चाहेंगे कि वे प्रणालियाँ अनुभव से लगातार ऑनलाइन सीखें, जिस संदर्भ में वे हैं उससे सीखें, शायद स्थिति और आपके द्वारा उनके लिए किए गए कार्यों को वैयक्तिकृत करें,”उन्होंने समझाया।दूसरे, हस्साबिस ने कहा कि मौजूदा प्रणालियों में दीर्घकालिक तर्क की सीमाएँ हैं। “वे अल्पावधि के लिए योजना बना सकते हैं, लेकिन लंबी अवधि के लिए, जिस तरह से हम वर्षों तक योजना बना सकते हैं, इस समय उनके पास वास्तव में वह क्षमता नहीं है,” उसने कहा। हसाबिस ने यह भी कहा कि इन प्रणालियों में निरंतरता की कमी है, कुछ क्षेत्रों में अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं जबकि अन्य में कमजोर पड़ रहे हैं। “इसलिए, उदाहरण के लिए, आज की प्रणालियाँ अंतर्राष्ट्रीय गणित ओलंपियाड में स्वर्ण पदक प्राप्त कर सकती हैं, वास्तव में कठिन समस्याएँ, लेकिन कभी-कभी यदि आप एक निश्चित तरीके से प्रश्न पूछते हैं तो प्राथमिक गणित में गलतियाँ भी हो सकती हैं,” उसने कहा। “एक सच्ची सामान्य ख़ुफ़िया प्रणाली में इस प्रकार की गड़बड़ी नहीं होनी चाहिए,” हस्साबिस ने जोड़ा। उन्होंने कहा, तुलना के लिए, मानव विशेषज्ञ आम तौर पर अपनी विशेषज्ञता के क्षेत्र में बुनियादी समस्याओं पर गलतियाँ नहीं करेंगे।पिछले साल, “60 मिनट्स” साक्षात्कार में, हस्साबिस ने कहा था कि उन्हें उम्मीद है कि पांच से 10 वर्षों के भीतर सच्चा एजीआई सामने आएगा। 2010 में, उन्होंने एआई रिसर्च लैब डीपमाइंड की सह-स्थापना की, जिसे Google ने 2014 में अधिग्रहित किया और तकनीकी दिग्गज के जेमिनी मॉडल विकसित करने के लिए जिम्मेदार है। 2024 में, हस्साबिस को प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी पर उनके काम के लिए रसायन विज्ञान में संयुक्त नोबेल पुरस्कार मिला।सिलिकॉन वैली में एजीआई एक विवादित अवधारणा बनी हुई है। डेटाब्रिक्स के सीईओ अली घोडसी ने सितंबर में एक सम्मेलन में कहा था कि मौजूदा एआई चैटबॉट पहले से ही एजीआई की परिभाषा को पूरा करते हैं, यह तर्क देते हुए कि उद्योग के नेता रखते हैं “गोलपोस्ट को आगे बढ़ाना” ध्यान को अधीक्षण, या एआई की ओर स्थानांतरित करके जो मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है।इस सप्ताह भारत में होने वाले एआई शिखर सम्मेलन में प्रौद्योगिकी और एआई क्षेत्रों से वक्ता शामिल हुए हैं। एजेंडे में ओपनएआई के सीईओ सैम अल्टमैन, एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोदेई, गूगल के सीईओ सुंदर पिचाई और मेटा के मुख्य एआई अधिकारी, एलेक्जेंडर वैंग जैसी हस्तियां शामिल हैं।
