नवीनतम जेफ्री हिंटन के कैम्ब्रिज व्याख्यान से दिलचस्प अंतर्दृष्टि
हाल ही में, कैम्ब्रिज में जेफ्री हिंटन के व्याख्यान की रिकॉर्डिंग जनता के लिए उपलब्ध हो गई, और एआई समुदाय में इसकी काफी चर्चा हो रही है। हिंटन से अपरिचित लोगों के लिए, वह एआई के क्षेत्र में एक प्रसिद्ध व्यक्ति हैं, जिन्हें अक्सर "डीप लर्निंग के गॉडफादर" में से एक के रूप में जाना जाता है। व्याख्यान, जो कई आकर्षक विषयों को छूता है, एक बौद्धिक यात्रा है जो एआई और उसके भविष्य के बारे में पारंपरिक सोच को चुनौती देता है।
एआई खतरों पर एक अनोखा परिप्रेक्ष्य
हिंटन के व्याख्यान का एक मुख्य आकर्षण आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) के संभावित खतरों पर उनका दृष्टिकोण है। जबकि एजीआई के बारे में चर्चा अक्सर इसकी क्षमताओं और लाभों के इर्द-गिर्द घूमती है, हिंटन जोखिमों को उजागर करके एक नया दृष्टिकोण लाता है। वह दर्शकों से एजीआई के काले पक्ष पर विचार करने और इसके निहितार्थों के बारे में सतर्क रहने का आग्रह करते हैं।
अमर मॉडल बनाम नश्वर संगणना
व्याख्यान का एक और विचारोत्तेजक पहलू "नश्वर" गणना की अवधारणा के इर्द-गिर्द घूमता है। हिंटन ने एक दिलचस्प सवाल उठाया: क्या होगा यदि एआई मॉडल उनके हार्डवेयर से अविभाज्य होते? समकालीन एआई मॉडल के विपरीत, जो विभिन्न उपकरणों पर चल सकते हैं, यहां विचार एआई एजेंटों को उनके हार्डवेयर के साथ गहराई से एकीकृत करने का है। ये एजेंट सीखने की प्रक्रिया के दौरान अपने हार्डवेयर को अनुकूलित और अनुकूलित करेंगे, जिससे संभावित रूप से महत्वपूर्ण ऊर्जा बचत होगी।
यह दृष्टिकोण दो आकर्षक संभावनाएँ प्रदान करता है:
- ऊर्जा दक्षता: इस प्रकार के मॉडल काफी कम ऊर्जा खपत के साथ काम कर सकते हैं। यह विचार टिकाऊ एआई प्रौद्योगिकियों की खोज से मेल खाता है।
- हार्डवेयर विकास: विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए अलग-अलग आर्किटेक्चर के साथ "बढ़ते" हार्डवेयर की अवधारणा आकर्षक है। यह दृष्टिकोण संख्यात्मक मापदंडों को ठीक करने से परे है और मॉडल प्रशिक्षण के दौरान वास्तुशिल्प सुविधाओं के चयन को शामिल करता है।
बैकप्रोपेगेशन से प्रस्थान में चुनौतियाँ
हिंटन मानते हैं कि ऐसे "नश्वर" मॉडल में परिवर्तन चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है, विशेष रूप से प्रशिक्षण के संदर्भ में। बैकप्रॉपैगेशन, गहन शिक्षण में प्रचलित मॉडल प्रशिक्षण एल्गोरिदम, इस प्रतिमान बदलाव के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। इसके अनेक कारण हैं:
- ऊर्जा की खपत: बैकप्रॉपैगेशन को ऊर्जा-गहन माना जाता है, जो इसे ऊर्जा-कुशल एआई के साथ कम संगत बनाता है।
- अज्ञात मॉडल संरचना: यदि मॉडल अपनी वास्तुकला को गतिशील रूप से आकार देने के लिए विकसित होते हैं, जैसा कि कल्पना की गई है, तो मॉडल के फ़ंक्शन के सटीक रूप का अनुमान लगाना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
संक्षेप में, यह "नश्वर" मॉडल के साथ संरेखित वैकल्पिक मॉडल प्रशिक्षण दृष्टिकोण का पता लगाने के लिए एक महत्वपूर्ण प्रेरणा प्रदान करता है। हिंटन का व्याख्यान एआई समुदाय को पारंपरिक तरीकों से परे सोचने और प्रकृति, विशेष रूप से मानव मस्तिष्क से प्रेरणा लेने के लिए प्रोत्साहित करता है, जो बैकप्रोपेगेशन की तुलना में मौलिक रूप से विभिन्न प्रक्रियाओं को नियोजित करता है।
एनालॉग कंप्यूटर से एआई के भविष्य तक की यात्रा
हिंटन का व्याख्यान एनालॉग कंप्यूटर की अवधारणा से लेकर भविष्य को आकार देने के लिए एआई की क्षमता पर चिंतन तक की एक मनोरम यात्रा के रूप में सामने आता है। इसमें विभिन्न चरण शामिल हैं, जिनमें शामिल हैं:
- "नश्वर" मॉडल की धारणा
- इन मॉडलों के लिए उपयुक्त नवीन प्रशिक्षण विधियाँ
- एआई एजेंटों के बीच ज्ञान साझा करने की रणनीतियाँ
- ज्ञान हस्तांतरण में आसवन की भूमिका
- एआई मॉडल द्वारा वास्तविक दुनिया से ज्ञान प्राप्त करने की संभावना
व्याख्यान अंततः एक विचारोत्तेजक निष्कर्ष की ओर ले जाता है: एआई के नियंत्रण लेने की संभावना, एक ऐसी धारणा जो हमारे भविष्य में एआई की भूमिका के बारे में संभावनाओं और सवालों का एक दायरा खोलती है।
अंत में, हिंटन का व्याख्यान परिचित एआई अवधारणाओं पर एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है और हमें एआई परिदृश्य में वैकल्पिक रास्तों पर विचार करने की चुनौती देता है। यह एक मनोरम बौद्धिक यात्रा है जो एआई समुदाय के भीतर नवीन सोच को प्रोत्साहित करने और सार्थक चर्चा को बढ़ावा देने का वादा करती है।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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