पूर्व मेटा चीफ एआई वैज्ञानिक और डीप लर्निंग के अग्रणी यान लेकन ने बुधवार को कहा कि मानव जाति अभी भी कृत्रिम सामान्य बुद्धि से वर्षों दूर है और बड़े भाषा मॉडल उस रास्ते पर एक मृत अंत हैं, उन्होंने कहा कि वर्तमान संदर्भ में एजीआई एक मिथ्या नाम बना हुआ है।
पिछले साल मेटा छोड़ने वाले लेकुन ने एक स्टार्टअप लॉन्च किया है जिसका उद्देश्य एआई सिस्टम की एक “नई नस्ल” बनाना है जो “वास्तविक दुनिया” को समझती है, जिसमें लगातार स्मृति होती है, तर्क और योजना बना सकती है, और नियंत्रणीय होती है।
65 वर्षीय फ्रांसीसी-अमेरिकी वैज्ञानिक ने इंडिया एआई इम्पैक्ट समिट में अपने मुख्य भाषण में कहा, “मैं आपको कुछ ऐसी चीज के बारे में बताने जा रहा हूं जो अभी तक एआई में चर्चा का विषय नहीं है: विश्व मॉडल… अगर हम चाहते हैं कि एआई सिस्टम वास्तविक दुनिया को समझे और मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता तक पहुंचे – न केवल भाषा, कोडिंग या गणित में, बल्कि हर चीज में – तो हमें ऐसे सिस्टम की जरूरत है जो दुनिया को सहज स्तर पर समझ सके, जैसे बच्चे सीखते हैं कि दुनिया कैसे काम करती है।”
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उन्होंने कहा, और इन विशेषताओं को एलएलएम पर निर्मित मौजूदा प्रणालियों में नहीं देखा जा सकता है। “आप इसे स्पष्ट रूप से देख सकते हैं… हमारे पास अभी भी ऐसा रोबोट नहीं है जो वह कर सके जो एक बिल्ली कर सकती है। हम उच्च-स्तरीय तर्क के बारे में बात नहीं कर रहे हैं – केवल बुनियादी शारीरिक समझ और नियंत्रण के बारे में।”
LeCun एक अग्रणी एआई आवाज है जिसका तंत्रिका नेटवर्क में पथप्रदर्शक कार्य आधुनिक कंप्यूटर और गहन शिक्षण की नींव बन गया। लर्निंग एल्गोरिदम पर बेल लैब्स में काम करने के बाद, वह एक प्रोफेसर के रूप में न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के कूरेंट इंस्टीट्यूट में शामिल हो गए। 2013 में, उन्होंने मेटा की FAIR अनुसंधान प्रयोगशाला बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई और अनुसंधान-संचालित AI अनुप्रयोगों को बढ़ावा देने के लिए बड़ी तकनीकी फर्म के मुख्य AI वैज्ञानिक के रूप में कार्य किया।
“सार्वजनिक इंटरनेट टेक्स्ट लगभग 10¹⁴ बाइट्स का होता है, जो मोटे तौर पर वह दृश्य जानकारी है जो एक बच्चे को जीवन के पहले चार वर्षों में प्राप्त होती है, या YouTube अपलोड के लगभग 30 मिनट के बराबर होती है। वीडियो के संदर्भ में, यह छोटा है। इसलिए हम केवल टेक्स्ट पर प्रशिक्षण लेकर मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता तक नहीं पहुंच सकते,” लेकन ने कहा।
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तो, LeCun की अपने अपस्टार्ट, एडवांस्ड मशीन इंटेलिजेंस लैब्स के पीछे क्या योजना है? उनके अनुसार, मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता ही वास्तविक सफलता होगी।
“एजेंट सिस्टम कार्यों के परिणामों की भविष्यवाणी किए बिना मौजूद नहीं हो सकते हैं, और एलएलएम ऐसा नहीं कर सकते हैं। इसलिए हमें विश्व मॉडल की आवश्यकता है। मुझे कोई विकल्प नहीं दिखता है।” ऐसे मॉडल गतिशीलता पर काम करके वास्तविकता का अनुकरण करते हैं जिसमें भौतिकी, संवेदी डेटा और स्थानिक गुण शामिल होते हैं।
“वास्तविक दुनिया की समझ के लिए जेनेरिक दृष्टिकोण को छोड़ दिया जाना चाहिए। वे भाषा के लिए काम करते हैं क्योंकि यह अलग है। लेकिन वे निरंतर, शोर वाले डेटा के लिए विफल होते हैं,” लेकुन ने कहा।
एजीआई शब्द के प्रति अपनी बार-बार की गई नाराजगी के बारे में विस्तार से पूछे जाने पर, लेकुन ने कहा: “हमारे पास बिल्कुल भी सामान्य बुद्धि नहीं है। मनुष्य बेहद विशिष्ट हैं… हम सोचते हैं कि हम सामान्य हैं क्योंकि हम केवल उन समस्याओं की कल्पना कर सकते हैं जिन्हें हम स्वयं समझ सकते हैं। लेकिन कंप्यूटर विज्ञान से पता चलता है कि मनुष्य कई चीजों में भयानक हैं – मार्ग नियोजन, शतरंज, समीकरण हल करना, आदि।”
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टेक कंपनी में एआई या सुपरइंटेलिजेंस रिसर्च की दिशा को लेकर मार्क जुकरबर्ग के साथ मतभेद के बाद लेकुन ने मेटा छोड़ दिया। फ्रांसीसी वैज्ञानिक ने लंबे समय से इस बात पर जोर दिया है कि एलएलएम का अनुप्रयोग और भविष्य बहुत सीमित है।
“बुद्धि केवल संचित ज्ञान नहीं है, जो कि बड़े पैमाने पर एलएलएम हैं। वे विशाल मानव-पचाने वाले ज्ञान को संग्रहीत करते हैं। वे उन क्षेत्रों में मजबूत हैं जहां भाषा तर्क का समर्थन करती है – कोड, गणित, कानून – लेकिन समझ में नहीं … अनुकूलनशीलता सच्ची बुद्धिमत्ता की पहचान है।”