नयाँ प्रविधिले एआईलाई धेरै पछाडि पार्ने: मेसिनहरूले अनुभवबाट सिक्ने र आफ्नै निर्णय लिनसक्ने !

काठमाडौँ । विश्वव्यापी रूपमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता ९एआई० को बढ्दो प्रयोगको बीचमा, माइक्रोसफ्टका सीईओ सत्य नाडेलाले कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता ९एजीआई० को बारेमा महत्त्वपूर्ण बयान दिएका छन् । सेमी एनालिसिसका संस्थापक द्वारकेश पटेल र डिलन पटेलसँगको अन्तर्वार्तामा, उनले स्वीकार एजीआई यसको प्रारम्भिक चरणमा छ र यसको भविष्यको लागि आफ्नो उत्साह व्यक्त गरेका छन् ।

नाडेलाले उत्साहका साथ बोल्दै उनले यो औद्योगिक क्रान्ति पछिको सबैभन्दा ठूलो कुरा हुन सक्ने बताएका छन् । उनी विश्वास गर्छन्, हामीले केही धेरै उपयोगी चीजहरू सिर्जना गरेका छौं र आशा गर्दछौं कि यो परिवर्तनकारी हुनेछ ।

कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता भनेको एआई हो, जसले मानिस जस्तै कुनै पनि बौद्धिक कार्य बुझ्न, सिक्न र गर्न सक्छ । यसमा सामान्य ज्ञान, तर्क र निर्णय लिने जस्ता क्षमताहरू छन्, जसले यसलाई सामान्य एआईबाट अलग गर्छ । हालको एआई विशिष्ट कार्यहरू (जस्तै भाषा, छविहरू, र कोडिङ) मा सीमित छ, जबकि एजीआईमा सबै प्रकारका कार्यहरू गर्ने क्षमता छ । एजीआई समयसँगै सुधार हुँदै जान्छ, जसरी मानिसहरूले अनुभवबाट सिक्छन् । एजीआईले स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, उद्योग र अनुसन्धान जस्ता क्षेत्रहरूलाई रूपान्तरण गर्ने अपेक्षा गरिएको छ, जसले संसारलाई रूपान्तरण गर्नेछ ।

एजीआईले मानवका लागि कस्ता कार्यहरू गर्न सक्षम हुनेछ । एजीआई राम्रोसँग विकसित गरियो भने, यो एक शक्तिशाली उपकरण बन्न सक्छ जसले मानिसको सोच्ने र काम गर्ने क्षमता बढाउँछ । उनी स्वीकार गर्छन्, केही मानिसहरूले एआईलाई रहस्यमय तरिकाले हेर्छन्, मानौं यसले मानव कामलाई हडप्नेछ, तर धेरै प्रविधिहरू ऐतिहासिक रूपमा त्यस्तै छन् ।

एजीआईको सामान्य विचार, जस्तै सबै कुरा गर्न सक्ने मोडेलको बारेमा सोध्दा, नाडेला भन्छन्, यदि एउटै मोडेल जताततै प्रयोग गरियो भने, सबै डेटा लिन्छ, र निरन्तर सिक्छ भने, यसले सबै कुरा परिवर्तन गर्नेछ । तर वास्तवमा यो भइरहेको छैन । उनले कोडिङ मोडेलहरू कसरी अवस्थित छन् भन्ने उदाहरण उद्धृत गर्छन्, र तिनीहरू हरेक दिन बढिरहेका छन् । कुनै पनि मोडेल जताततै प्रयोग भइरहेको छैन ।

नाडेला विश्वास गर्छन्, एजीआईमा प्रत्येक क्षेत्र, भूगोल र अनुप्रयोगको आधारमा सीमितताहरू हुनेछन्, जसले गर्दा एउटै मोडेलले प्रभुत्व जमाउन लगभग असम्भव हुनेछ । त्यसकारण, विभिन्न कार्यहरूमा विशेषज्ञता प्राप्त विभिन्न एजीआई मोडेलहरू विकास गरिनेछ, जसले एकल मोडेलमा निर्भरता कहिल्यै स्थापित नहुने कुरा सुनिश्चित गर्ने पारिस्थितिक प्रणाली सिर्जना गर्नेछ । उदाहरणका लागि, शिक्षाको लागि विकसित एजीआई स्वास्थ्य अनुसन्धान वा रक्षाको लागि विकसित एजीआई मोडेलहरू भन्दा फरक हुनेछ ।