AGI, नैरो AI और सुपरइंटेलिजेंस: क्षमता की सीढ़ी नैरो AI, व्यापक रूप से सक्षम सिस्टम, AGI, और सुपरइंटेलिजेंस में क्या अंतर है — DeepMind के व्यापकता-गहराई ढांचे के अनुसार कोई परीक्षा इसे तय नहीं करती।
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01 परिभाषाएं
AGI क्या है, और क्या नहीं है
“AGI” शब्द का इस्तेमाल अक्सर ढीले ढंग से किया जाता है। जोखिम पर कोई भी सार्थक चर्चा शुरू करने से पहले, एक कार्यशील परिभाषा और यह आंकने का एक तरीका चाहिए कि कोई दिया गया सिस्टम उसे पूरा करने के कितना करीब है।
कार्यशील परिभाषा
कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता की कोई एक सर्वस्वीकृत परीक्षा नहीं है। इस गाइड में इसका अर्थ है एक ऐसा सिस्टम जो व्यापक संज्ञानात्मक दक्षता, मानव के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन, अपरिचित कार्यों में विश्वसनीय स्थानांतरण, और महत्वपूर्ण काम पूरा करने लायक पर्याप्त स्वायत्तता — इन सबको जोड़ता है। हर हिस्सा मायने रखता है: आज के सामान्य-प्रयोजन मॉडल कुछ मामलों में व्यापक हैं और कुछ मूल्यांकनों में उल्लेखनीय रूप से सक्षम हैं, फिर भी वे इस तरह अविश्वसनीय और असमान बने रहते हैं कि "AGI है या नहीं" जैसा द्विआधारी लेबल भ्रामक हो जाता है।
वह अंतर जो मायने रखता है
सामान्यता, प्रदर्शन और स्वायत्तता अलग-अलग आयाम हैं। कोई सिस्टम कई विषयों पर बातचीत कर सकता है फिर भी लंबे कार्यों में अविश्वसनीय बना रह सकता है, या किसी एक क्षेत्र में विशेषज्ञों से आगे निकल सकता है बिना उस क्षमता को कहीं और स्थानांतरित किए। इसलिए यह गाइड मापों के एक समूह पर नज़र रखता है, बजाय इसके कि स्थानांतरण को एक जादुई विभाजन-रेखा माना जाए।
नज़र रखने लायक क्षमता सीमाएं
ये चार संकेत परिदृश्यों में अंतर करने में मदद करते हैं, लेकिन इनमें से कोई भी AGI की पूर्ण परीक्षा नहीं है। कुछ को सीधे मापा जाता है; बाकी का अनुमान ऐसे मूल्यांकनों से लगाया जाता है जिनकी वैधता और दायरा अब भी विवादित है।
| सीमा | यह क्या मापता है | यह क्यों मायने रखता है |
|---|---|---|
| स्वायत्त कार्य क्षितिज | किसी तय विश्वसनीयता स्तर पर एजेंट जिन बेंचमार्क कार्यों को पूरा कर सकता है, उन्हें पूरा करने में मनुष्य को लगने वाला समय। | लंबे सॉफ्टवेयर, मशीन लर्निंग और साइबर कार्यों में तेज़ प्रगति दर्ज करता है, लेकिन यह न तो सारे वास्तविक काम को मापता है और न ही वास्तविक बीती हुई स्वायत्तता को। |
| स्व-निर्देशित उपकरण उपयोग | अपना खुद का कोड लिखना और चलाना, अपना कंप्यूट स्वयं जुटाना, अन्य सॉफ्टवेयर एजेंटों की भर्ती करना। | यह किसी मॉडल को ऐसा कर्ता बना देता है जिसकी पहुंच उसकी अपनी संदर्भ-सीमा से आगे तक होती है। |
| परिस्थितिजन्य जागरूकता | इस बात का सिस्टम का अपना मॉडल कि उसका मूल्यांकन किया जा रहा है, किसके द्वारा, और वह मूल्यांकन किसे पुरस्कृत करता है। | यह मूल्यांकन को ही कमज़ोर कर देता है: जो सिस्टम जानता है कि उसकी जांच हो रही है, वह जांच के दौरान अलग तरह से व्यवहार कर सकता है। |
| पुनरावर्ती स्व-सुधार | एक ऐसा सिस्टम जो अपने उत्तराधिकारी के डिज़ाइन में महत्वपूर्ण रूप से योगदान देता है। | यह एक प्रस्तावित त्वरण तंत्र है, न कि कोई देखी गई या सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत कठोर सीमा। |
कुछ शोधकर्ता और लैब प्रमुख क्या कहते हैं
पूर्वानुमान अलग-अलग होते हैं और वे माप नहीं हैं। मार्च 2025 में, Google DeepMind के मुख्य कार्यकारी ने यह व्यक्तिगत अनुमान दिया:
Demis Hassabis forecast in March 2025 that AGI could start to emerge within five to ten years.
CNBC, Reported interview
2023 के एक अलग वक्तव्य पर शोधकर्ताओं, अधिकारियों और अन्य सार्वजनिक हस्तियों ने हस्ताक्षर किए, जिसमें विनाशकारी जोखिम को नीतिगत शब्दों में रखा गया। यह वक्तव्य अपने हस्ताक्षरकर्ताओं का रुख दर्ज करता है; यह किसी संभावना का अनुमान नहीं लगाता:
Signatories to the Statement on AI Risk hold that mitigating the risk of extinction from AI should be a global priority alongside pandemics and nuclear war.
safe.ai, Signed statement
परिभाषा योजना को क्यों तय करती है
इस गाइड में आगे आने वाला हर प्रोटोकॉल — चाहे वित्तीय हो, डिजिटल हो, या भौतिक — इस पर निर्भर करता है कि इनमें से कौन-सी सीमा वास्तव में पार हो चुकी है। "ज़्यादा स्मार्ट चैटबॉट्स" के लिए बनाई गई घरेलू योजना उस योजना से अलग दिखती है जो एक ऐसे सिस्टम के लिए बनाई गई हो जो स्वायत्त रूप से पूंजी प्रबंधित कर सकता है, सॉफ्टवेयर लिख और तैनात कर सकता है, और बहुत कम मानवीय समीक्षा के साथ लंबी योजनाओं पर आगे बढ़ सकता है। अध्याय 02 यह बताता है कि हर सीमा का अर्थ अर्थव्यवस्था और राज्य के स्तर पर क्या हो सकता है; यह अध्याय वह शब्दावली है जो आपको उसे पढ़ने के लिए चाहिए।
बुनियादी पहले पढ़ें
इस अध्याय में
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