AI मजबूत और कमजोर दोनों हो सकता है। लेकिन ये दोनों प्रौद्योगिकियाँ कैसे भिन्न हैं?
हम अक्सर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को कम्प्यूटेशनल बुद्धिमत्ता के रूप में देखते हैं जो मानव मस्तिष्क का अनुकरण करती है। हालाँकि, यह लक्षण वर्णन सभी एआई प्रणालियों के लिए सही नहीं है, क्योंकि विभिन्न प्रकार के एआई में अलग-अलग विशेषताएं होती हैं। एआई के भीतर दो प्रमुख श्रेणियां "मजबूत एआई" और "कमजोर एआई" हैं, जो मशीन इंटेलिजेंस के विभिन्न दृष्टिकोणों का प्रतिनिधित्व करती हैं।
अब, आइए मजबूत एआई और कमजोर एआई के बीच बुनियादी अंतर देखें और एआई तकनीक की वर्तमान स्थिति का पता लगाएं।
कमजोर AI क्या है?
कमजोर एआई, जिसे संकीर्ण एआई के रूप में भी जाना जाता है, एआई अनुप्रयोगों को संदर्भित करता है जो विशेष रूप से एक विशेष संज्ञानात्मक कौशल की आवश्यकता वाले कार्यों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। एआई की यह श्रेणी वस्तु पहचान जैसे विशिष्ट कार्यों के लिए तैयार किए गए मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करती है। चैटबॉट इंटरैक्शन, व्यक्तिगत वॉयस असिस्टेंट, ऑटोकरेक्ट सिस्टम और Google सर्च एल्गोरिदम आदि शामिल हैं अन्य।
आप सोच रहे होंगे कि AI की इस श्रेणी को "कमजोर" AI क्यों कहा जाता है। "कमजोर" शब्द का गलती से यह अर्थ हो सकता है कि इन एआई अनुप्रयोगों में किसी तरह की कमी है। हालाँकि, यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि एआई में तेजी से प्रगति और विभिन्न उद्योगों में उनका व्यापक प्रभाव काफी हद तक संकीर्ण मशीन इंटेलिजेंस के कारण है। "कमजोर" लेबल इंगित करता है कि ये अनुप्रयोग एक विशिष्ट या संकीर्ण संज्ञानात्मक कार्य पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
कमजोर AI के अनुप्रयोग
चैटजीपीटी, मिडजर्नी, स्टेबल डिफ्यूजन, डीएएलएल-ई और बार्ड एआई टूल के कुछ उदाहरण हैं जिन्होंने 2022 और 2023 में दुनिया में तूफान ला दिया। यह उल्लेखनीय है कि इतने सारे व्यवसाय अपने व्यापक अनुप्रयोग का उपयोग कर रहे हैं, यहां तक कि इंसानों की जगह लेने के लिए एआई की क्षमता के बारे में भी बहस छिड़ गई और हममें से कई लोगों के मन में यह सवाल आ गया, "क्या चैटजीपीटी मेरी जगह ले सकता है?"
हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इन अद्भुत उपकरणों को अभी भी कार्रवाई में "कमजोर एआई" के उदाहरण के रूप में वर्गीकृत किया गया है।
आइए कमजोर एआई के सात सामान्य अनुप्रयोगों का पता लगाएं:
- ईमेल स्पैम फ़िल्टर: स्पैम ईमेल का पता लगाने और उसे स्पैम फ़ोल्डर में डायवर्ट करने के लिए डिज़ाइन की गई सुविधाएँ।
- चैटबॉट: उपकरण जो उपयोग करते हैं प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) इंसानों के साथ बातचीत करना कमजोर एआई का एक और उदाहरण है।
- एआई कलाकार: एआई का उपयोग करके कंप्यूटर-जनित कला प्राकृतिक भाषा के निर्देशों को छवियों में बदल सकती है और संकीर्ण एआई की छत्रछाया में भी आती है।
- स्मार्ट वॉयस असिस्टेंट: सिरी, कोरटाना, एलेक्सा और अन्य वॉयस कमांड का जवाब देकर आपकी ओर से कई कार्य कर सकते हैं।
- सोशल मीडिया एल्गोरिदम: ट्विटर, इंस्टाग्राम, फेसबुक या यहां तक कि Spotify जैसे प्लेटफार्मों पर सभी सिफारिशें कमजोर AI एल्गोरिदम द्वारा संचालित हैं।
- स्वायत्त ड्राइविंग: वाहनों में सेल्फ-ड्राइविंग सुविधा कमजोर AI का एक और अनुप्रयोग है।
- स्वास्थ्य देखभाल: स्वास्थ्य देखभाल में एआई अनुप्रयोग, जैसे कि न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ बीमारियों की पहचान करने में सक्षम चिकित्सा निदान प्रणालियाँ, कार्रवाई में कमजोर एआई के अतिरिक्त उदाहरण के रूप में काम करती हैं।
"कमजोर एआई" शब्द के बावजूद, यह स्पष्ट है कि इसमें कई वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग हैं जिनका हम पहले से ही उपयोग कर रहे हैं।
कमजोर AI की सीमाएँ
आज एआई की सीमाओं का प्राथमिक कारण इसका मनुष्यों के लिए विशिष्ट कार्यों को स्वचालित करने पर ध्यान केंद्रित करना है। उदाहरण के लिए, ChatGPT और Google Bard को इस प्रकार डिज़ाइन किया गया है बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम). इन्हें विशेष रूप से पाठ-आधारित सामग्री उत्पन्न करने के लिए प्रोग्राम किया गया है। इसी तरह, मिडजॉर्नी और स्टेबल डिफ्यूजन इस विशेष फ़ंक्शन तक सीमित टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेटर हैं।
आइए कमजोर AI की कुछ सीमाओं और कमियों का पता लगाएं:
- कार्य-विशिष्ट मॉडलों के कारण सीमित क्षमताएँ।
- संकीर्ण एआई एप्लिकेशन डेटा पर अत्यधिक निर्भर होते हैं, जिन्हें सीखने और कुछ कार्यों को करने के लिए बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है।
- विस्तार से, बड़े डेटासेट का उपयोग गोपनीयता और डेटा प्रोसेसिंग समस्याएं पैदा कर सकता है।
- कमजोर एआई अक्सर कार्यों को निष्पादित करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप पर निर्भर करता है, जो प्रक्रिया में मानवीय पूर्वाग्रह ला सकता है।
- ये एप्लिकेशन साइबर खतरों और कमजोरियों के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं।
हालाँकि, इन सीमाओं के बावजूद, ChatGPT जैसे उपकरण सार्वजनिक रिलीज़ की छोटी अवधि के भीतर प्रभावी रूप से अपरिहार्य हो गए हैं।
सशक्त AI या AGI क्या है?
कमजोर AI के विपरीत मजबूत AI मौजूद है, जिसे कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) के रूप में भी जाना जाता है। एआई का यह रूप इस विश्वास पर आधारित है कि कम्प्यूटेशनल शक्ति विश्लेषणात्मक सोच और अन्य बौद्धिक क्षमताओं सहित मानव मस्तिष्क क्षमताओं का अनुकरण कर सकती है। मजबूत एआई का उद्देश्य ऐसी मशीनें बनाना है जो किसी भी बौद्धिक कार्य को करने में सक्षम हों जिसे मनुष्य कर सकता है, जरूरी नहीं कि उसी तरह से जैसे मनुष्य कर सकते हैं।
कमजोर एआई के विपरीत, मजबूत एआई संकीर्ण कार्यों को करने के लिए विशिष्ट प्रोग्राम किए गए मॉडल पर निर्भर नहीं करता है। इसके बजाय, इसमें मानव मस्तिष्क के कार्यों का अनुकरण करके सामान्य कार्यों को संभालने की क्षमता है। एजीआई में तकनीकी प्रणालियों को समय के साथ विकसित होने और पर्यावरण में परिवर्तनों के अनुकूल होने में सक्षम बनाने की क्षमता है।
यह मजबूत एआई होगा जो संभवतः विलक्षणता की ओर ले जाएगा। हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि मजबूत एआई अभी भी एक दूर का लक्ष्य है, क्योंकि इस क्षेत्र में अधिकांश काम काफी हद तक सैद्धांतिक बना हुआ है। मजबूत एआई की अवधारणा अक्सर विज्ञान कथा फिल्मों और उपन्यासों से प्रेरणा लेती है।
सशक्त एआई के अनुप्रयोग
चूंकि मजबूत एआई का विकास अभी भी पूरा करने की जरूरत है, इसे व्यावहारिक, वास्तविक दुनिया में खोजना होगा परिदृश्य लगभग असंभव है, इसके उपयोग और विकास के बारे में अधिकांश बातचीत को विशुद्ध रूप से प्रस्तुत करना सैद्धांतिक. हालाँकि, यहाँ पाँच प्रत्याशित अनुप्रयोग हैं जहाँ मजबूत AI का उपयोग किया जा सकता है:
- भावनात्मक बुद्धिमत्ता और विचार प्रसंस्करण: मानवीय भावनाओं और विचार प्रक्रियाओं की समझ को एजीआई प्रणालियों में शामिल किया जा सकता है, जिससे स्वास्थ्य देखभाल, शिक्षा और ग्राहक सेवाओं जैसे उद्योगों को लाभ होगा।
- निर्णय लेना: मजबूत एआई से लैस मशीनें तर्कसंगतता के आधार पर स्वायत्त निर्णय लेने की क्षमता रखती हैं।
- विकास: मजबूत एआई सिस्टम मशीनों को अपने परिवेश को बेहतर ढंग से फिट करने के लिए खुद को अनुकूलित और संशोधित करने में सक्षम बना सकता है।
- चेतना: मजबूत एआई सिस्टम के माध्यम से आत्म-जागरूकता और सचेत निर्णय लेने की क्षमता हासिल की जा सकती है।
- कृत्रिम रचनात्मकता: मजबूत एआई कृत्रिम रचनात्मकता की क्षमता को खोल सकता है, जिससे मशीनें मानवीय निर्देशों के बिना नवीन विचार उत्पन्न कर सकती हैं।
एजीआई की काफी हद तक सैद्धांतिक प्रकृति के बावजूद, इसमें स्पष्ट रूप से भारी संभावनाएं हैं।
सशक्त एआई की सीमाएं
मजबूत एआई या एजीआई में हमारे समाज के लिए परिवर्तनकारी होने की क्षमता है। हालाँकि, ऐसी प्रणालियों को लागू करते समय कई विचारों और चुनौतियों पर ध्यान दिया जाना चाहिए।
- जटिलता, क्योंकि मजबूत एआई को प्रशिक्षण के लिए बड़ी मात्रा में डेटा और उच्च कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है।
- नैतिक विचार जो वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में मजबूत एआई के व्यवहार के आसपास अनिश्चितता से उत्पन्न होते हैं (उदाहरण के लिए, एजीआई सिस्टम मनुष्यों के लिए हानिकारक निर्णय ले सकते हैं)।
- एजीआई सिस्टम मानव डेटा पर बहुत अधिक निर्भर होंगे, जिससे मानव-जनित पूर्वाग्रह पैदा हो सकते हैं।
- मजबूत एआई के कार्यों के लिए सुरक्षा और जिम्मेदारी (उदाहरण के लिए, यह निर्धारित करना कि चीजें गलत होने पर किसे जवाबदेह ठहराया जाना चाहिए)।
एजीआई की विश्व-परिवर्तनकारी क्षमता को देखते हुए, ऐसे किसी भी उत्पाद को जनता के लिए जारी करने से पहले व्यापक विनियमन होना चाहिए। यह पहले से ही हो चुका है जेनरेटिव एआई को विनियमित करना काफी कठिन है, और एजीआई उन मुद्दों को एक और पायदान ऊपर ले जाएगा।
मजबूत और कमजोर एआई के बीच अंतर
मजबूत और कमजोर एआई के बीच उनके उद्देश्य, सीखने की पद्धति और समस्या-समाधान दृष्टिकोण के संदर्भ में कई उल्लेखनीय अंतर हैं। आइए इन भेदों का पता लगाएं।
उद्देश्य
दो कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के बीच एक उल्लेखनीय अंतर उनके उद्देश्य में निहित है। कमजोर एआई सिस्टम मुख्य रूप से विशिष्ट प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिससे विभिन्न क्षेत्रों में दक्षता में वृद्धि होती है।
दूसरी ओर, मजबूत एआई सिस्टम, हालांकि काल्पनिक हैं, उनका लक्ष्य मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली की नकल करना है। इन प्रणालियों में यकीनन आत्म-जागरूकता, चेतना और विश्लेषणात्मक क्षमताएं हो सकती हैं, जो उन्हें मनुष्यों की तरह सामान्य कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला करने में सक्षम बनाती हैं।
सीखने की विधि
संकीर्ण एआई और एजीआई प्रणालियाँ भी अपनी सीखने की विधियों में भिन्न हैं। नैरो एआई पैटर्न सीखने और दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के लिए विशिष्ट डेटासेट पर निर्भर करता है। आमतौर पर, कमजोर AI डेटा को पूर्व निर्धारित मानदंडों के आधार पर वर्गीकृत करके संसाधित करता है।
इसके विपरीत, एजीआई तंत्र को सामान्य कर्तव्यों को पूरा करने के लिए व्यापक मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, जिसका लक्ष्य मानव मस्तिष्क की संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की नकल करना है। नतीजतन, एजीआई सूचना को संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने के लिए डेटा क्लस्टरिंग और लिंकिंग विधियों को नियोजित करते हैं।
समस्या-समाधान के लिए दृष्टिकोण
कमजोर एआई सिस्टम विशेष रूप से दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए इंजीनियर किए जाते हैं जिनके लिए डेटासेट और पैटर्न पहचान की बारीकी से जांच की आवश्यकता होती है। यह सिस्टम को विश्वसनीय पूर्वानुमान और परिणाम देने में सक्षम बनाता है।
इसकी तुलना में, मजबूत एआई अधिक जटिल और रचनात्मक कार्यों से निपटने के लिए समस्या-समाधान दृष्टिकोण अपनाता है। यह व्यापक डेटासेट पर निर्भर करता है और नई परिस्थितियों और चुनौतियों के अनुकूल होने के लिए लगातार विकसित होता रहता है।
एआई प्रौद्योगिकी की वर्तमान स्थिति
आज, हमारे दैनिक सांसारिक कार्य मुख्य रूप से संकीर्ण या कमजोर एआई द्वारा स्वचालित होते हैं। हालाँकि, इन प्रणालियों में संज्ञानात्मक क्षमताओं और विश्लेषणात्मक सोच का अभाव है जो मानव मस्तिष्क में स्वाभाविक रूप से आती हैं। नतीजतन, शोधकर्ता और डेवलपर्स वर्तमान में अधिक मानव-जैसी कम्प्यूटेशनल प्रणालियों को शामिल करने के लिए एआई को आगे बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।
कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) अपने कमजोर एआई समकक्षों की तुलना में कहीं अधिक परिष्कृत होगी। बहरहाल, एजीआई अभी भी विकास के शुरुआती चरण में है और वास्तविकता बनने से पहले इसे एक लंबा रास्ता तय करना है।
