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नवीनतम एआई लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) प्रकाशित करता है, जैसे कि एंथ्रोपिक से क्लाउड 7.7 और जय से जी 3, अक्सर पीएचडी स्तर पर प्रदर्शन किया जाता है – कम से कम कुछ बेंचमार्क। ये उपलब्धियां Google के पूर्व सीईओ एरिक स्मिड्ट: एक ऐसी दुनिया की ओर अगला कदम चिह्नित करती हैं, जहां हर किसी के पास “ए ग्रेट पॉलीगैमी” का आरोप है, जो कि शाखाओं में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए जूनोवलेज के विशाल संस्थानों को आकर्षित करने में सक्षम है।
व्हार्टन बिजनेस स्कूल के एक प्रोफेसर एथन मोलिक ने ब्लॉग पर उल्लेख किया है कि इस नवीनतम मॉडल डेलो को दो साल पहले अपने प्रक्षेपण में जीपीटी -4 की तुलना में काफी अधिक कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें 10 बार गॉक क्यू 3 में गिना गया था। उन्होंने कहा कि यह गोक 3 के लिए पहला “सामान्य 3” एआई मॉडल होगा, जो इस बात पर जोर देगा कि “एआईएस की नई वेतन पीढ़ी चतुर है, और क्षमताओं में कूद गई।”
उदाहरण के लिए, क्लाउड 7.7 उद्भव की क्षमताओं को दर्शाता है, जैसे कि अपेक्षित उपयोगकर्ता और समस्या की अपेक्षाओं को हल करने के लिए उपन्यास के कोण पर विचार करने की क्षमता। एंथ्रोपिक के अनुसार, यह पहला हाइब्रिड लॉजिक मॉडल है, जटिल समस्याओं को हल करने के लिए उन्नत तर्क क्षमताओं के साथ त्वरित उत्तर के लिए पारंपरिक एलएलएम का एक संयोजन।
मोलिक को इन दो परिवर्तित रुझानों के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है: एलएलएम को प्रशिक्षित करने के लिए कंप्यूट पावर का तेजी से विस्तार, और एआई की बढ़ती क्षमता को जटिल समस्याओं से निपटने के लिए (अक्सर तर्क या विचार के रूप में वर्णित)। उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि ये दोनों रुझान “सुपरचार्जिंग एआई क्षमता” हैं।
हम इस सुपरचार्ज्ड एआई के साथ क्या कर सकते हैं?
एक उल्लेखनीय कदम में, ओपन ने फरवरी की शुरुआत में अपना “डीप वैंड रिसर्च” एआई एजेंट शुरू किया। प्लेटफ़ॉर्मर पर अपनी समीक्षा में, केसी न्यूटन ने टिप्पणी की कि डीप डंडा अनुसंधान “प्रभावशाली रूप से सक्षम” दिखाई देता है। न्यूटन ने उल्लेख किया है कि डीप वांडा अनुसंधान, विश्लेषण और समान उपकरण अनुसंधान, विश्लेषण और ग्नोलेज के अन्य रूपों के अन्य रूपों में काफी तेजी ला सकता है, हालांकि जटिल डोमेन में उनकी विश्वसनीयता अभी भी एक खुला प्रश्न है।
अभी भी गैरकानूनी O3 लॉजिक मॉडल के प्रकार के आधार पर, गहरी छड़ी अनुसंधान को लंबी अवधि में विस्तारित तर्क में शामिल किया जा सकता है। यह इस चेन-टू-एफए-थॉट (सीओटी) तर्क का उपयोग करके करता है, जटिल कार्यों को कई तार्किक चरणों में तोड़ता है, जैसे कि एक मानव शोधकर्ता अपने दृष्टिकोण में सुधार कर सकता है। यह वेब भी पा सकता है, इसे मॉडल के प्रशिक्षण डेटा में जो कुछ भी है, उससे अधिक उन्नत जानकारी निष्पादित करने में सक्षम बनाता है।
टिमोथी ली ने एआई को कई परीक्षणों के बारे में लिखा कि विशेषज्ञों ने डीप वांडा अनुसंधान किया, यह देखते हुए कि “इसका प्रदर्शन ओ 3 मॉडल की प्रभावशाली क्षमताओं को दर्शाता है।” एक परीक्षण ने हाइड्रोजन इलेक्ट्रोलिसिस संयंत्र के निर्माण के बारे में निर्देशों के लिए कहा। आउटपुट की गुणवत्ता पर टिप्पणी करते हुए, एक मैकेनिकल इंजीनियर ने “अनुमान लगाया कि वह चार मिनट में उत्पन्न होने वाले 000,4 शब्दों की रिपोर्ट में कुछ अच्छा बनाने के लिए एक सप्ताह में एक अनुभवी पेशेवर लेगा।”
लेकिन रुकिए, और भी है…
Google DeepMind ने हाल ही में मल्टी-एजेंट AI सिस्टम “AI CO-SCOOP” पेश किया, जो अपने मिथुन 2.0 llm पर बनाया गया था। यह विजय वैज्ञानिकों के बिल्डरों को उपन्यास परिकल्पना और अनुसंधान योजना बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पहले से ही, रॉयल कॉलेज लेग लुंड ने इस उपकरण का मूल्य साबित कर दिया है। प्रोफेसर जोस आर। पनादों के अनुसार, उनकी टीम ने कुछ वर्षों का विरोध क्यों किया, KA खर्च किए गए कुछ सुपरबग्स एंटीबायोटिक दवाओं को हल किया। AI ने केवल 48 घंटों में अपने निष्कर्षों की नकल की। जबकि एआई ने नाटकीय रूप से परिकल्पना को तेज किया, मानव जाति। अभी भी निष्कर्षों की पुष्टि करने के लिए आवश्यक नहीं थी। फिर भी, पनाड्स ने कहा कि नए एआई एप्लिकेशन “सुपरचार्ज होने की संभावना है।”
सुपरचार्ज विज़? इसका मतलब क्या है?
पिछले अक्टूबर के चैटबर में, एन्थ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोड ने अपने “क्लोव ग्रेस” ब्लॉग में लिखा था कि उन्हें “शक्तिशाली एआई” की उम्मीद थी – जो एक कॉल लिमिटेड आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) – “चार से 10 साल पहले) की ओर ले जाएगा। एक सदी के लिए संकीर्ण होने का विचार बेहद आशावादी था, हाल ही में प्रगति के साथ, जिसमें ओपनई डीप रिसर्च और गूगल एआई सह-प्रायोजक शामिल थे।
हालांकि, जब एआई को जल्दी से ट्रैक किया जा सकता है। जेनिक खोज, जीवन, कम से कम, अभी भी वास्तविक दुनिया की सीमाओं से बाध्य है-थियोलॉजिकल विश्वास, नियामक अनुमोदन और नैदानिक परीक्षण। क्या एआई विज्ञान को विज्ञान में बदल देगा या नहीं, अब कोई सवाल नहीं है (जैसा कि यह निश्चित रूप से करेगा), लेकिन इसका प्रभाव कितनी जल्दी महसूस होगा।
9 फरवरी के ब्लॉग पोस्ट में, Openai के सीईओ सैम अल्टमैन ने दावा किया कि “एजीआई की ओर इशारा करने वाले सिस्टम परिदृश्य में आ रहे हैं।” उन्होंने एजीआई को एक प्रणाली के रूप में वर्णित किया “एक ऐसी प्रणाली जो मानव स्तर में अधिक से अधिक जटिल समस्याओं का सामना कर सकती है, कई क्षेत्रों में।”
ऑल्ट लिटमैन का मानना है कि इस लैंडमार्क को प्राप्त करने से भविष्य के यूटोपियन भविष्य को अनलेब किया जा सकता है, जिसमें “हम की आर्थिक वृद्धि आश्चर्यजनक लगती है, और अब हम दुनिया की कल्पना कर सकते हैं कि हम सभी बीमारियों को ठीक करते हैं, हमारे परिवारों के साथ आनंद लेने और पूरी तरह से हमारी रचनात्मक संभावनाओं को महसूस करने के लिए अधिक समय है।”
सौम्यता की खुराक
एआई की ये प्रगति बहुत महत्वपूर्ण है और भविष्य को अल्पावधि में बताती है। फिर भी, एआई उल्कापिंड की वृद्धि ठोकर के बिना नहीं हुई। मानव एआई पिन के हालिया पतन पर विचार करें – बाजवाफियल टेड टॉक के बाद स्मार्टफोन प्रतिस्थापन के रूप में एक उपकरण। शायद ही कभी एक साल बाद, कंपनी ढह गई, और इसके अवशेष उनके एक उच्च मूल्यांकन के एक अंश के लिए बेचे गए।
वास्तविक दुनिया एआई अनुप्रयोग अक्सर कई कारणों से महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करते हैं, संबंधित कौशल की कमी से संरचनात्मक सीमा तक। यह निश्चित रूप से Sensec AG का एक अनुभव है, जो दुनिया के सबसे अमीर निवेशकों द्वारा समर्थित एक स्टार्टअप है। कंपनी ने संशोधित फसलों के प्रजनन और फसल के लिए रोबोट का उपयोग करने के माध्यम से कृषि में एआई को लागू करने के लिए तैयार किया, लेकिन बड़ी बाधाओं को पूरा किया है। द वॉल एल स्ट्रीट जर्नल के अनुसार, स्टार्टअप्स को कई झटके का सामना करना पड़ा है, तकनीकी चुनौतियों से लेकर अप्रत्याशित तर्कसंगत कठिनाइयों तक, एआई की क्षमता और इसके व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच की दूरी को उजागर करते हुए।
आगे क्या आता है?
जैसा कि हम निकट भविष्य को देखते हैं, विज साइंस खोज के नए स्वर्ण युग के हिस्से में है, एआई अनुसंधान में अधिक से अधिक सक्षम भागीदार बन गया है। मनुष्यों के साथ काम करने वाले डीप-टी लेयर्स रिकॉर्ड गति से जटिल समस्याओं को हल कर सकते हैं क्योंकि एआई सिस्टम मनुष्यों के लिए डेटा, अदृश्य स्पॉट पैटर्न और क्रॉस-डिसिप्लिनरी परिकल्पनाओं की एक विस्तृत टुकड़ी का संकेत देते हैं।
पहले से ही, विजय वैज्ञानिक एआई का उपयोग अनुसंधान समयरेखा – पूर्वानुमान प्रोटीन संरचनाओं, स्कैन साहित्य को संपीड़ित करने के लिए कर रहे हैं, और वर्षों या दिनों के लिए काम को कम करते हैं – जलवायु से लेकर चिकित्सा तक के क्षेत्रों में अवसर।
फिर भी, चूंकि कट्टरपंथी परिवर्तन की संभावना स्पष्ट है, इसलिए गड़बड़ी और अस्थिरता के जोखिमों को करें। अल्टमैन ने खुद अपने ब्लॉग में स्वीकार किया कि “पूंजी और श्रम के बीच शक्ति का संतुलन आसानी से परेशान हो सकता है,” एक सूक्ष्म लेकिन महत्वपूर्ण चेतावनी कि एआई का आर्थिक प्रभाव अस्थिर हो सकता है।
जैसा कि हांगकांग में दिखाया गया है, यह चिंता पहले से ही सच हो रही है, क्योंकि शहर में 10,000 सिविल सेवा नौकरियों में कटौती करते हुए एआई निवेश एक साथ किया जा रहा है। यदि इस तरह के रुझान जारी हैं और अधिक व्यापक हो जाते हैं, तो हम व्यापक कर्मचारियों की उथल -पुथल देख सकते हैं, सामाजिक अशांति बढ़ा सकते हैं, और दुनिया भर के संस्थानों और सरकारों पर मजबूत दबाव डाल सकते हैं।
एआई-रन्ड वर्ल्ड फेवर्स
विजय .Nik। जबकि अगले रास्ते को आर्थिक गड़बड़ी और संस्थागत तनाव से चिह्नित किया जा सकता है, इतिहास से पता चला है कि समाज तकनीकी क्रांति के अनुकूल हो सकते हैं, हालांकि हमेशा या बिना परिणाम के।
इस परिवर्तन को सफलतापूर्वक पता लगाने के लिए, समाजों को यह सुनिश्चित करने के लिए शासन, शिक्षा और कार्यबल अनुकूलन में निवेश करना चाहिए कि एआई के लाभ समान रूप से वितरित किए जाते हैं। यद्यपि एआई विनियमन राजनीतिक प्रतिरोध का सामना करता है, वैग वैज्ञानिकों को एआई के परिवर्तनकारी प्रभाव का विस्तार करते समय नैतिक संरचनाओं, पारदर्शिता मानकों और शिल्प नीतियों को लागू करने के लिए सहयोग करना चाहिए। यदि हम सावधानियों और जिम्मेदारी के साथ इस चुनौती को आगे बढ़ाते हैं, तो लोग और एआई दुनिया में सबसे बड़ी चुनौतियों का सामना कर सकते हैं, एक समय के साथ नए युग में प्रवेश करता है।
