बढ़ते बुलबुले के बीच – बढ़ती आशंकाओं के बीच कि एआई बूम एक बुलबुले में बदल रहा है, एक व्यापक रूप से सम्मानित वैज्ञानिक और गहन शिक्षा के अग्रणी ने अब एक और बुलबुले के घटित होने की चेतावनी दी है: ह्यूमनॉइड रोबोट रेस। मेटा के मुख्य एआई वैज्ञानिक यान लेकन ने चेतावनी दी है कि अधिकांश रोबोटिक्स कंपनियां यह नहीं जानती हैं कि ह्यूमनॉइड रोबोट को उपयोगी बनाने के लिए आवश्यक बुद्धिमत्ता कैसे विकसित की जाए और इसके बजाय, हार्डवेयर के निर्माण पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।

लेकन ने कहा, “पिछले कुछ वर्षों में बड़ी संख्या में रोबोटिक्स कंपनियां बनी हैं जो ह्यूमनॉइड रोबोट बना रही हैं। उद्योग का बड़ा रहस्य यह है कि उनमें से किसी भी कंपनी को यह पता नहीं है कि उन रोबोटों को उपयोगी होने के लिए पर्याप्त स्मार्ट कैसे बनाया जाए या मुझे कहना चाहिए, आम तौर पर उपयोगी होने के लिए पर्याप्त स्मार्ट बनाया जाए।”

वह संयुक्त राज्य अमेरिका के मैसाचुसेट्स में प्रतिष्ठित मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में एमआईटी जेनरेटिव एआई इम्पैक्ट संगोष्ठी (एमजीएआईसी) के उद्घाटन में बोल रहे थे। इस विज्ञापन के नीचे कहानी जारी है। संगोष्ठी का उद्देश्य अंतःविषय अनुसंधान और उद्योग के साथ प्रभावशाली सहयोग के माध्यम से जेनेरिक एआई परिदृश्य को आकार देने के लिए एमआईटी की प्रतिबद्धता को उजागर करना है।

“हम उन रोबोटों को विशेष कार्यों के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं, शायद विनिर्माण और इस तरह की चीजों में। लेकिन आपके घरेलू रोबोट में कई सफलताएं हैं जिन्हें संभव होने से पहले एआई में पहुंचने की जरूरत है,” लेकुन ने कहा। उन्होंने आगे तर्क दिया कि इन कंपनियों का भविष्य, जिन्होंने सफलतापूर्वक अरबों डॉलर का निवेश जुटाया है, अनिवार्य रूप से इस बात पर निर्भर करता है कि “हम उन प्रकार के विश्व मॉडल योजना-प्रकार के आर्किटेक्चर की दिशा में प्रगति, महत्वपूर्ण प्रगति करने जा रहे हैं या नहीं।”

“लेकुन की टिप्पणियाँ कई शोध-स्तर की बाधाओं का एक गंभीर मूल्यांकन दर्शाती हैं जिन्हें रोबोटिक्स के दशक को शुरू करने के लिए संबोधित करने की आवश्यकता है। जेनेरिक एआई दौड़ ने भी इसी तरह की चेतावनीपूर्ण टिप्पणियाँ की हैं, विशेषज्ञों ने बताया है कि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता या एजीआई को प्राप्त करने के लिए निरंतर सीखने जैसी चुनौतियों का समाधान किया जाना चाहिए। “उनके पास निरंतर सीखने की क्षमता नहीं है।

आप उन्हें यूं ही कुछ नहीं बता सकते और वे उसे याद रखेंगे। उनमें संज्ञानात्मक रूप से कमी है और यह काम नहीं कर रहा है। उन सभी मुद्दों पर काम करने में लगभग एक दशक लगेगा, ”ओपनएआई के सह-संस्थापक और एआई/एमएल शोधकर्ता आंद्रेज करपथी ने हाल ही में पॉडकास्ट एपिसोड में कहा, जो सोशल मीडिया पर वायरल हो गया।

इस विज्ञापन के नीचे कहानी जारी है, एजीआई की तरह, व्यावसायिक पैमाने पर ह्यूमनॉइड रोबोटों को पेश करने की समयसीमा बहस का विषय बन गई है। लेकन का मानना ​​है कि वर्तमान समय के बड़े भाषा मॉडल ह्यूमनॉइड रोबोट को शक्ति देने में सक्षम नहीं हैं। “सबसे पहले, हम एक बड़ी चीज़ खो रहे हैं, कि हमें वीडियो जैसे प्राकृतिक, उच्च-बैंडविड्थ संवेदी डेटा से सीखने के लिए एआई सिस्टम की आवश्यकता है।

एमआईटी कार्यक्रम में उन्होंने कहा, ”सिर्फ पाठ पर प्रशिक्षण से हम कभी भी मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता हासिल नहीं कर पाएंगे।” उन्होंने कहा, ”एक चार साल के बच्चे ने सार्वजनिक रूप से उपलब्ध पाठ पर प्रशिक्षित सबसे बड़े एलएलएम जितना डेटा दृष्टि के माध्यम से देखा है।” इसके बजाय, 65 वर्षीय फ्रांसीसी शोधकर्ता ने रोबोट को अधिक स्मार्ट बनाने के लिए ‘विश्व मॉडल’ के रूप में जाने जाने वाले कुछ पर विश्वास व्यक्त किया है।

विश्व मॉडल क्या है? विश्व मॉडल एक एआई प्रणाली है जो भौतिक दुनिया की आंतरिक समझ बनाने के लिए उच्च-बैंडविड्थ वीडियो और संवेदी इनपुट से सीख सकता है। “समय टी पर दुनिया की स्थिति का प्रतिनिधित्व करते हुए, और एक ऐसी कार्रवाई जिसे एक एजेंट करने की कल्पना करेगा, क्या आप इस कार्रवाई के परिणामस्वरूप दुनिया की स्थिति का अनुमान लगा सकते हैं? यह एक विश्व मॉडल है,” लेकन ने कहा। वी-जेईपीए (वीडियो ज्वाइंट एंबेडिंग प्रिडिक्टिव आर्किटेक्चर) जैसे गैर-जेनरेटिव, स्व-पर्यवेक्षित आर्किटेक्चर पर अपने शोध पर प्रकाश डालते हुए, जो एक वीडियो में आगे क्या होगा इसकी भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित हैं, लेकन ने कहा, “वे सिस्टम मूल रूप से दिखा सकते हैं कि उन्होंने थोड़ा सा सामान्य ज्ञान सीखा है।

” कहानी इस विज्ञापन के नीचे जारी है “यदि आप उन्हें एक वीडियो दिखाते हैं जहां कुछ असंभव घटित होता है, जैसे कोई वस्तु अनायास गायब हो जाती है या आकार या कुछ और बदल जाती है, तो भविष्यवाणी में त्रुटि हो जाती है। और इसलिए वे आपको बता सकते हैं कि वास्तव में कुछ असामान्य हुआ है जो मुझे समझ में नहीं आता है।

यह स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण प्रणाली का पहला संकेत है,” उन्होंने कहा। लेकुन के अनुसार, विश्व मॉडल का उपयोग ”रोबोट को किसी कार्य को शून्य शॉट पूरा करने के लिए प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है।”

इस कार्य को पूरा करने के लिए आपको इसे प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है। किसी भी तरह का कोई प्रशिक्षण नहीं है.

कोई आरएल नहीं. प्रशिक्षण पूरी तरह से स्व-पर्यवेक्षित है।

यान लेकुन कौन हैं? एआई के तीन गॉडफादरों में से एक के रूप में जाने जाने वाले, लेकुन एक फ्रांसीसी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जिनके पास मशीन लर्निंग, कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस, कंप्यूटर विज़न और मोबाइल रोबोटिक्स जैसे विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञता है। लेकन ने सोरबोन विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी की है।

वह वर्तमान में न्यूयॉर्क यूनिवर्सिटी में प्रोफेसर भी हैं। कन्वेन्शनल नेटवर्क और डीप लर्निंग पर उनके काम ने मशीनों के देखने और सीखने के तरीके और दुनिया को सुनने और समझने के तरीके को बदल दिया है। 2018 में, लेकुन ने जेफ्री हिंटन और योशुआ बेंगियो के साथ ट्यूरिंग अवार्ड (जो कंप्यूटिंग के लिए नोबेल पुरस्कार के बराबर है) जीता।