चैटजीपीटी जैसे एआई चैटबॉट्स के साथ बातचीत करना मजेदार और कभी-कभी उपयोगी हो सकता है, लेकिन रोजमर्रा के एआई का अगला स्तर सवालों के जवाब देने से परे है: एआई एजेंट आपके लिए कार्य करते हैं।
सहित प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियाँ ओपनएआई, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और बिक्री बलने हाल ही में एआई एजेंटों को विकसित करने और जारी करने की योजना जारी या घोषणा की है। उनका दावा है कि ये नवाचार स्वास्थ्य देखभाल, रोबोटिक्स, गेमिंग और अन्य व्यवसायों में उपयोग की जाने वाली अंतर्निहित प्रणालियों की तकनीकी और प्रशासनिक प्रक्रियाओं में नई दक्षता लाएंगे।
सरल एआई एजेंटों को ईमेल पर भेजे गए मानक प्रश्नों का उत्तर देना सिखाया जा सकता है। अधिक उन्नत लोग अंतरमहाद्वीपीय व्यापार यात्राओं के लिए एयरलाइन और होटल टिकट बुक कर सकते हैं। Google ने हाल ही में प्रदर्शन किया प्रोजेक्ट मेरिनर पत्रकारों के लिए, क्रोम के लिए एक ब्राउज़र एक्सटेंशन जो आपकी स्क्रीन पर टेक्स्ट और छवियों के बारे में सोच सकता है।
प्रदर्शन में अभिकर्ता मो भोजन की योजना बनाने में मदद की किराना श्रृंखला की वेबसाइट पर शॉपिंग कार्ट में आइटम जोड़कर, यहां तक कि कुछ सामग्री उपलब्ध नहीं होने पर विकल्प ढूंढना भी। खरीदारी को अंतिम रूप देने के लिए अभी भी एक व्यक्ति को शामिल होने की आवश्यकता है, लेकिन एजेंट को उस बिंदु तक सभी आवश्यक कदम उठाने का निर्देश दिया जा सकता है।
एक तरह से आप एक एजेंट हैं. आप हर दिन अपनी दुनिया में उन चीज़ों के जवाब में कार्रवाई करते हैं जिन्हें आप देखते हैं, सुनते हैं और महसूस करते हैं। लेकिन AI एजेंट वास्तव में क्या है? के तौर पर संगणक वैज्ञानिकमैं यह परिभाषा प्रस्तुत करता हूँ: एआई एजेंट तकनीकी उपकरण हैं जो किसी दिए गए वातावरण के बारे में बहुत कुछ सीख सकते हैं, और फिर – मानव के कुछ सरल संकेतों के साथ – उस वातावरण में समस्याओं को हल करने या विशिष्ट कार्य करने के लिए काम करते हैं।
नियम और लक्ष्य
एक स्मार्ट थर्मोस्टेट एक बहुत ही सरल एजेंट का एक उदाहरण है। अपने वातावरण को समझने की इसकी क्षमता एक थर्मामीटर तक सीमित है जो इसे तापमान बताता है। जब किसी कमरे में तापमान एक निश्चित स्तर से नीचे चला जाता है, तो स्मार्ट थर्मोस्टेट गर्मी बढ़ाकर प्रतिक्रिया करता है।
आज के एआई एजेंटों का एक परिचित पूर्ववर्ती रूमबा है। उदाहरण के लिए, रोबोट वैक्यूम क्लीनर कालीन वाले लिविंग रूम के आकार को सीखता है और कालीन पर कितनी गंदगी है। फिर यह उस जानकारी के आधार पर कार्रवाई करता है। कुछ मिनटों के बाद, कालीन साफ़ हो जाता है।
स्मार्ट थर्मोस्टेट एक उदाहरण है जिसे एआई शोधकर्ता कहते हैं सरल प्रतिवर्त एजेंट. यह निर्णय लेता है, लेकिन वे निर्णय सरल होते हैं और केवल इस पर आधारित होते हैं कि एजेंट उस पल में क्या अनुभव करता है। रोबोट वैक्यूम एक है लक्ष्य-आधारित एजेंट एक ही लक्ष्य के साथ: उन सभी फर्शों को साफ करें जिन तक वह पहुंच सकता है। यह जो निर्णय लेता है – कब मुड़ना है, कब ब्रश को ऊपर या नीचे करना है, कब अपने चार्जिंग बेस पर लौटना है – सभी उस लक्ष्य की सेवा में हैं।
एक लक्ष्य-आधारित एजेंट किसी भी आवश्यक माध्यम से अपने लक्ष्य को प्राप्त करके ही सफल होता है। हालाँकि, लक्ष्य विभिन्न तरीकों से प्राप्त किए जा सकते हैं, जिनमें से कुछ दूसरों की तुलना में अधिक या कम वांछनीय हो सकते हैं।
आज के कई एआई एजेंट हैं उपयोगिता आधारितजिसका अर्थ है कि वे इस बात पर अधिक ध्यान देते हैं कि अपने लक्ष्यों को कैसे प्राप्त किया जाए। आगे कैसे बढ़ना है यह तय करने से पहले वे प्रत्येक संभावित दृष्टिकोण के जोखिमों और लाभों का मूल्यांकन करते हैं। वे उन लक्ष्यों पर विचार करने में भी सक्षम हैं जो एक-दूसरे के साथ टकराव करते हैं और यह तय करते हैं कि किसे हासिल करना अधिक महत्वपूर्ण है। वे अपने उपयोगकर्ताओं की विशिष्ट प्राथमिकताओं को ध्यान में रखते हुए कार्यों का चयन करके लक्ष्य-आधारित एजेंटों से आगे निकल जाते हैं।
निर्णय लेना, कार्रवाई करना
जब प्रौद्योगिकी कंपनियां एआई एजेंटों का उल्लेख करती हैं, तो वे चैटबॉट्स या चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल के बारे में बात नहीं कर रही हैं। हालाँकि किसी वेबसाइट पर बुनियादी ग्राहक सेवा प्रदान करने वाले चैटबॉट तकनीकी रूप से एआई एजेंट हैं, लेकिन उनकी धारणाएँ और कार्य सीमित हैं। चैटबॉट एजेंट उन शब्दों को समझ सकते हैं जो उपयोगकर्ता टाइप करता है, लेकिन वे जो एकमात्र कार्रवाई कर सकते हैं वह पाठ के साथ उत्तर देना है जो उम्मीद है कि उपयोगकर्ता को सही या सूचनात्मक प्रतिक्रिया प्रदान करेगा।
एआई कंपनियां जिन एआई एजेंटों का उल्लेख करती हैं, वे चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल की तुलना में महत्वपूर्ण प्रगति हैं क्योंकि उनमें उन लोगों और कंपनियों की ओर से कार्रवाई करने की क्षमता होती है जो उनका उपयोग करते हैं।
ओपनएआई का कहना है कि एजेंट जल्द ही ऐसे उपकरण बन जाएंगे जो लोग या व्यवसाय बनाएंगे स्वतंत्र रूप से दौड़ना छोड़ दें एक समय में कई दिनों या हफ्तों के लिए, उनकी प्रगति या परिणामों की जाँच करने की कोई आवश्यकता नहीं है। शोधकर्ताओं पर ओपनएआई और गूगल डीपमाइंड एजेंटों का कहना है कि पथ पर एक और कदम है कृत्रिम सामान्य बुद्धि या “मजबूत” एआई – यानी, एआई जो विभिन्न प्रकार के डोमेन और कार्यों में मानवीय क्षमताओं से आगे निकल जाता है।
आज लोग जिन एआई सिस्टम का उपयोग करते हैं, उन पर विचार किया जाता है संकीर्ण AI या “कमजोर” AI. एक सिस्टम एक डोमेन में कुशल हो सकता है – शतरंज, शायद – लेकिन अगर उसे चेकर्स के खेल में फेंक दिया जाए, तो उसी एआई को पता नहीं होगा कि कैसे काम करना है क्योंकि उसके कौशल का अनुवाद नहीं होगा। एक कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता प्रणाली अपने कौशल को एक डोमेन से दूसरे डोमेन में स्थानांतरित करने में बेहतर सक्षम होगी, भले ही उसने पहले कभी नया डोमेन न देखा हो।
जोखिम के लायक?
क्या एआई एजेंट इंसानों के काम करने के तरीके में क्रांति लाने के लिए तैयार हैं? यह इस बात पर निर्भर करेगा कि क्या प्रौद्योगिकी कंपनियां यह साबित कर सकती हैं कि एजेंट न केवल उन्हें सौंपे गए कार्यों को करने के लिए सुसज्जित हैं, बल्कि नई चुनौतियों और अप्रत्याशित बाधाओं के सामने आने पर भी काम करने में सक्षम हैं।
एआई एजेंटों की नियुक्ति संभावित संवेदनशील डेटा तक पहुंच प्रदान करने की लोगों की इच्छा पर भी निर्भर करेगी: आपके एजेंट को क्या करना है, इसके आधार पर, उसे आपके इंटरनेट ब्राउज़र, आपके ईमेल, आपके कैलेंडर और अन्य ऐप्स या सिस्टम तक पहुंच की आवश्यकता हो सकती है। किसी दिए गए असाइनमेंट के लिए प्रासंगिक। जैसे-जैसे ये उपकरण अधिक सामान्य होते जाएंगे, लोगों को यह विचार करना होगा कि वे अपना कितना डेटा उनके साथ साझा करना चाहते हैं।
एआई एजेंट के सिस्टम का उल्लंघन आपके जीवन और वित्त के बारे में निजी जानकारी का उल्लंघन कर सकता है गलत हाथों में पड़ना. क्या आपको ये जोखिम उठाने में कोई दिक्कत नहीं है अगर इसका मतलब है कि एजेंट आपका कुछ काम बचा सकते हैं?
क्या होता है जब एआई एजेंट खराब विकल्प चुनते हैं, या ऐसा विकल्प चुनते हैं जिससे उसका उपयोगकर्ता असहमत हो? वर्तमान में, एआई एजेंटों के डेवलपर्स मनुष्यों को लूप में रख रहे हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि लोगों को कोई भी अंतिम निर्णय लेने से पहले एजेंट के काम की जांच करने का अवसर मिले। प्रोजेक्ट मेरिनर उदाहरण में, Google एजेंट को नहीं जाने देंगे अंतिम खरीदारी करें या साइट की सेवा शर्तों के अनुबंध को स्वीकार करें। आपको लूप में रखकर, सिस्टम आपको एजेंट द्वारा चुने गए किसी भी विकल्प से पीछे हटने का अवसर देता है जिसे आप स्वीकार नहीं करते हैं।
किसी भी अन्य एआई प्रणाली की तरह, एक एआई एजेंट पूर्वाग्रहों के अधीन होता है। इन पक्षपात आ सकता है वह डेटा जिस पर एजेंट को शुरू में प्रशिक्षित किया जाता है, एल्गोरिथ्म स्वयं, या एजेंट के आउटपुट का उपयोग कैसे किया जाता है। मनुष्यों को लूप में रखना पूर्वाग्रह को कम करने का एक तरीका है, यह सुनिश्चित करके कि निर्णयों को लागू करने से पहले लोगों द्वारा समीक्षा की जाती है।
इन सवालों के जवाब संभवतः यह निर्धारित करेंगे कि एआई एजेंट कितने लोकप्रिय हो जाते हैं, और यह इस बात पर निर्भर करेगा कि लोगों द्वारा उपयोग शुरू करने के बाद एआई कंपनियां अपने एजेंटों में कितना सुधार कर सकती हैं।
यह लेख क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत द कन्वर्सेशन से पुनः प्रकाशित किया गया है। मूल लेख पढ़ें यहाँ.
प्रकाशित – 19 दिसंबर, 2024 05:37 अपराह्न IST
