कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता, जिसे आमतौर पर AGI के रूप में संक्षिप्त किया जाता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक काल्पनिक रूप को संदर्भित करती है जो किसी मानव द्वारा किए जा सकने वाले किसी भी बौद्धिक कार्य को समझने, सीखने और करने में सक्षम हो, बजाय किसी एक क्षेत्र में संकीर्ण रूप से उत्कृष्ट होने के। इसे आमतौर पर "संकीर्ण AI" के विपरीत रखा जाता है - विशेष प्रणालियाँ, शतरंज इंजन से लेकर छवि वर्गीकरणकर्ताओं तक, जो आज तैनात AI पर हावी हैं। 2025 तक किसी भी प्रणाली को व्यापक रूप से AGI प्राप्त करने के रूप में स्वीकार नहीं किया गया है, और इस शब्द की सटीक परिभाषा शोधकर्ताओं, अधिकारियों और दार्शनिकों के बीच विवादित बनी हुई है।
परिभाषाएँ
AGI की कोई एक स्वीकृत परिभाषा नहीं है। प्रस्तावित मानदंड संज्ञानात्मक कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में मानव प्रदर्शन से मेल खाने से लेकर, कार्य-विशिष्ट पुनःप्रशिक्षण के बिना क्षेत्रों में सीखने और कौशल स्थानांतरित करने की क्षमता रखने तक, और आर्थिक रूप से सार्थक सीमाओं जैसे कि एक ऐसी प्रणाली जो अधिकांश दूरस्थ कार्य कार्यों को कर सकती है जो एक मानव कर सकता है, तक फैले हुए हैं। कुछ संगठनों, जिनमें ओपनएआई शामिल है, ने संविदात्मक या आर्थिक परिभाषाओं का उपयोग किया है, AGI को स्वचालित आर्थिक मूल्य सृजन के स्तर से जोड़ते हुए, पूरी तरह से तकनीकी मानदंडों के बजाय - एक विकल्प जिसे आलोचक कहते हैं कि यह शब्द को वैज्ञानिक मानदंड से अधिक व्यावसायिक मील का पत्थर बनाता है।
शब्द का इतिहास
यह वाक्यांश वर्तमान AI उछाल से पहले का है। भौतिक विज्ञानी मार्क गुब्रुड ने 1997 के एक पेपर में नैनोटेक्नोलॉजी और सैन्य जोखिम पर चर्चा करते हुए "कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता" का उपयोग किया, और यह शब्द बाद में 2000 के दशक के मध्य में AI अनुसंधान हलकों में अपनाया और लोकप्रिय हुआ, विशेष रूप से शोधकर्ता बेन गोएर्टज़ेल से जुड़े 2007 के एक संपादित खंड "कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता" नामक पुस्तक के माध्यम से। इसका उपयोग बढ़ गया क्योंकि लक्ष्य के चारों ओर समर्पित संगठन बने: OpenAI ने 2015 में स्थापित होने पर AGI को अपने स्पष्ट मिशन के रूप में अपनाया, और गूगल डीपमाइंड, जिसे डेमिस हसाबिस ने 2010 में डीपमाइंड के रूप में सह-स्थापित किया था, इससे पहले 2014 में Google द्वारा अधिग्रहित किया गया, ने भी अपनी स्थापना के बाद से अपने मिशन को AGI के चारों ओर तैयार किया है।
मार्ग और भविष्यवाणियाँ
AGI की ओर प्रस्तावित दृष्टिकोणों में मौजूदा बड़े भाषा मॉडल और फाउंडेशन मॉडल आर्किटेक्चर को अधिक डेटा और कंप्यूट पर स्केल करना शामिल है, जो लगभग 2020 से प्रमुख उद्योग शर्त है, भाषा मॉडल को स्पष्ट योजना और टूल उपयोग के साथ जोड़ना जैसा कि एआई एजेंट प्रणालियों में है, हाइब्रिड न्यूरो-सिंबोलिक आर्किटेक्चर जो तंत्रिका नेटवर्क को तार्किक तर्क के साथ जोड़ते हैं, और भौतिक दुनिया के साथ एम्बॉडेड इंटरैक्शन पर आधारित दृष्टिकोण। AI शोधकर्ताओं के सर्वेक्षणों ने समयरेखाओं पर व्यापक असहमति दिखाई है, 2016 और 2023 के बीच किए गए क्रमिक सर्वेक्षणों में "उच्च-स्तरीय मशीन बुद्धिमत्ता" के लिए माध्यिका भविष्यवाणियाँ पहले की ओर स्थानांतरित हो रही हैं, हालांकि व्यक्तिगत अनुमान कुछ वर्षों से लेकर कई दशकों तक फैले हुए हैं।
निकटता पर बहस
उद्योग के नेताओं ने मौलिक रूप से भिन्न आकलन पेश किए हैं। सैम ऑल्टमैन और अन्य अधिकारियों ने AGI को वर्तमान दशक के भीतर प्राप्त करने योग्य बताया है, जबकि हसाबिस ने शेष वैज्ञानिक अंतरालों पर जोर देते हुए अधिक मापा समयरेखा पेश की है। 2024 में शुरू होने वाले तर्क मॉडल प्रणालियों का उद्भव, जैसे कि ओपनएआई-ओ1, जो अनुमान समय पर बहु-चरणीय समस्याओं के लिए अतिरिक्त गणना आवंटित करते हैं, कुछ लोगों द्वारा सामान्य क्षमता की ओर त्वरित प्रगति के प्रमाण के रूप में उद्धृत किया गया है, और दूसरों द्वारा वास्तविक सामान्यता के बजाय संकीर्ण बेंचमार्क प्रदर्शन पर एक वृद्धिशील सुधार के रूप में।
आलोचना और संदेह
गैरी मार्कस और फ्रांकोइस चोले सहित शोधकर्ताओं ने तर्क दिया है कि बड़े भाषा मॉडल द्वारा प्राप्त बेंचमार्क लाभ अक्सर मजबूत सामान्यीकरण के बजाय प्रशिक्षण डेटा पर याद रखने या इंटरपोलेशन को दर्शाते हैं, जो नई तर्क समस्याओं पर लगातार विफलताओं की ओर इशारा करते हैं। चोले का एआरसी-एजीआई बेंचमार्क विशेष रूप से प्रशिक्षण डेटा में दिखाई देने की संभावना वाले कार्यों पर अमूर्तता का परीक्षण करके इस आलोचना का प्रतिरोध करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। AGI के बारे में चिंताएँ सुपरइंटेलिजेंस और एआई से अस्तित्वगत जोखिम पर व्यापक बहस से निकटता से जुड़ी हुई हैं, क्योंकि कई सुरक्षा तर्क मानते हैं कि AGI, एक बार प्राप्त होने पर, मानव निगरानी से परे तेजी से आत्म-सुधार कर सकता है, एक दावा जो संदेहवादियों द्वारा विवादित है जो वर्तमान आर्किटेक्चर को आगे की वैचारिक सफलताओं के बिना मौलिक रूप से सीमित देखते हैं।