कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) की व्याख्या और सरलीकरण

यह लंबे समय से विज्ञान कथा का अभिन्न अंग रहा है - एक स्मार्ट कंप्यूटर जो सब कुछ जानता है और हमारी सभी समस्याओं को हल कर सकता है। आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस, या एजीआई, उस सपने को साकार करने वाली तकनीक को संदर्भित करता है।

चैटजीपीटी और डीपसीक जैसे बड़े भाषा मॉडल के उद्भव ने, जो हमारी कही गई हर बात को समझ लेते हैं और आश्चर्यजनक तरीके से जवाब देते हैं, एजीआई बनाने के लिए आगे के शोध को जन्म दिया है। हालाँकि, बुद्धिमत्ता अपने आप में उतनी सरल नहीं है, जितनी कई लोग इसे समझते हैं।

यह पोस्ट कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता, या एजीआई, के मुद्दे पर विचार करती है, तथा यह समझने के लिए सभी कारकों पर विचार करती है कि आम लोगों के लिए इसका क्या अर्थ है।

एजीआई क्या है?

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस एक प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता से मेल खाती है या उससे भी आगे निकल जाती है। दूसरे शब्दों में, AGI वाले कंप्यूटर सिस्टम से बुद्धिमत्ता के सभी क्षेत्रों में मनुष्य की तरह काम करने की उम्मीद की जाती है।

बुद्धिमत्ता के इस स्तर की नींव AGI की एक बार सीखने और फिर किसी नए प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना किसी अलग डोमेन में कार्य को पूरा करने के लिए कौशल का उपयोग करने की क्षमता में निहित है। यह टेबल टेनिस खेलना सीखने और फिर लॉन टेनिस खेलने के लिए ज्ञान का उपयोग करने जैसा है।

ऐसी बुद्धिमान प्रणाली वर्तमान एलएलएम से भिन्न है (बड़े भाषा मॉडल) जिन्हें विशिष्ट कार्यों के लिए प्रशिक्षित किया जाता है और जिन्हें कृत्रिम संकीर्ण बुद्धिमत्ता या एएनआई के रूप में जाना जाता है। इसलिए, जबकि एक बड़ा भाषा मॉडल मानव की तुलना में बहुत अधिक गति और दक्षता के साथ विशाल मात्रा में पाठ को संसाधित कर सकता है, यह केवल पाठ को संसाधित करने तक ही सीमित है, और यह किसी भिन्न डोमेन या कार्य के लिए अपने पाठ-प्रसंस्करण कौशल का शायद ही उपयोग कर सकता है।

किसी सिस्टम को वास्तव में कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता माना जाने के लिए उसमें कुछ विशेषताएं होनी अपेक्षित हैं। इन विशेषताओं में शामिल हैं:

• श्रव्य और दृश्य को समझने की क्षमता
• घटनाओं और स्थितियों से सीखने की क्षमता
• सामाजिक और भावनात्मक रूप से जुड़ने की क्षमता
• ज्ञान को प्रस्तुत करने की क्षमता
• अनिश्चित परिस्थितियों में तर्क करने और समाधान खोजने की क्षमता
• आगे की योजना बनाने की क्षमता
• प्राकृतिक मानवीय भाषाओं में संवाद करने की क्षमता
• इन विभिन्न कौशलों को विभिन्न क्षेत्रों में लागू करने की क्षमता
• सूक्ष्म मोटर कौशल के साथ शारीरिक रूप से नेविगेट करने की क्षमता
  

एजीआई बनाम एएनआई

शोधकर्ताओं ने AI सिस्टम को इस आधार पर वर्गीकृत किया है कि वे क्या कर सकते हैं और क्या नहीं। AGI और ANI उन वर्गीकरणों में से दो हैं, जिनका अर्थ है कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता और कृत्रिम संकीर्ण बुद्धिमत्ता।

आज के समय में मौजूद ज़्यादातर AI सिस्टम ANI हैं क्योंकि उनके इस्तेमाल का दायरा सीमित है। उदाहरण के लिए, बड़े भाषा मॉडल को पहले प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर प्रशिक्षित किया जाता है, फिर बाद में ईमेल पढ़ने, वेब सर्फिंग और चैटबॉट के रूप में सवालों के जवाब देने जैसे विशिष्ट कार्यों के लिए उन्हें ठीक किया जाता है।

उदाहरण के लिए, ऑडियो पर प्रशिक्षित एक कृत्रिम संकीर्ण बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग, ऑडियो डेटा की अपनी समझ का उपयोग वीडियो डेटा को प्रभावी ढंग से समझने या उसमें हेरफेर करने के लिए नहीं कर सकता है। AGI का लक्ष्य AI एल्गोरिदम के लिए अपने उपयोग को संभव बनाकर इस सीमा को बदलना है ज्ञान प्राप्त किया विभिन्न डोमेन में.

एजीआई बनाम एएसआई

दूसरा अंतर आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) और आर्टिफिशियल सुपर इंटेलिजेंस (ASI) के बीच का अंतर है। जहाँ AGI का उद्देश्य ऐसी प्रणालियाँ विकसित करना है जो मानव बुद्धिमत्ता से मेल खा सकें या उनसे मुकाबला कर सकें, वहीं दूसरी ओर ASI ऐसी प्रणालियों के बारे में है जो मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता से कई गुना बेहतर प्रदर्शन कर सकें।

हालाँकि आज ऐसी तकनीक हमें दशकों या सदियों दूर लगती है, लेकिन जब आप इसे एक अलग नज़रिए से देखते हैं, तो ASI समझ में आता है। उदाहरण के लिए, ChatGPT और Grok जैसी संकीर्ण AI प्रणालियाँ मानव क्षमताओं से कहीं ज़्यादा गति से डेटा का विश्लेषण और रचना कर सकती हैं। इसलिए, अपने संकीर्ण डोमेन में, वे पहले से ही मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन कर रहे हैं। ASI के लिए एक सिस्टम की आवश्यकता होती है जिसमें पहले सामान्य बुद्धिमत्ता हो और फिर गति, दक्षता आदि में मनुष्यों को मात दे।

एजीआई के पीछे की प्रौद्योगिकियां

एजीआई हासिल करने के लिए शोधकर्ताओं को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षेत्र में नवीनतम सफलताओं और तकनीकों के साथ काम करने की आवश्यकता होती है। प्रत्येक तकनीक की अपनी खूबियाँ होती हैं क्योंकि आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस एप्लीकेशन में वास्तव में बहुत कुछ होना चाहिए। सामान्य क्षमताएँ। यहाँ इनमें से कुछ प्रमुख प्रौद्योगिकियाँ दी गई हैं।

• प्राकृतिक भाषा संसाधन: एनएलपी या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण चैटजीपीटी, ग्रोक और डीपसीक जैसी प्रणालियों के पीछे मुख्य तकनीक है। यह कंप्यूटर सिस्टम को भाषाओं को टोकन नामक सरल डेटा बिंदुओं में तोड़कर मानव भाषाओं को समझने और यहां तक ​​कि उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है जिसका उपयोग एल्गोरिदम उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। एनएलपी सिस्टम शब्दों के बीच संबंधों को समझकर काम करते हैं और इसलिए अनुमान लगा सकते हैं कि किसी भी वाक्य या शब्दों के अनुक्रम में अगला शब्द कौन सा है।
  
• मशीन लर्निंग: यह एक मशीन को सक्षम करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करने की प्रक्रिया है सीखना सामान, इसलिए यह भविष्य में समान सामान को पहचान सकता है या यहां तक ​​कि अपने आप ऐसे पैटर्न को फिर से बना सकता है। न्यूरल नेटवर्क, निर्णय वृक्ष, क्लासिफायर और बायेसियन सिस्टम जैसे विभिन्न मशीन लर्निंग तरीके हैं। मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का आधार है क्योंकि एक बार मशीन ने कुछ सीख लिया, तो वह एक समान पैटर्न को मनुष्य की तुलना में अधिक तेज़ी से और अधिक कुशलता से पहचान सकती है।
  
• जनरेटिव एआई: जनरेटिव एआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का वह क्षेत्र है जो वर्तमान में अपनी अनेक संभावनाओं से लोगों को मंत्रमुग्ध कर रहा है। जबकि मशीन लर्निंग पैटर्न सीखने और भविष्य में उन्हें फिर से बनाने में सक्षम होने पर ध्यान केंद्रित करता है, जनरेटिव एआई आउटपुट बनाने के लिए ऐसे पैटर्न का उपयोग करने के बारे में है। इसलिए, एक एआई सिस्टम कलाकृति को चित्रित कर सकता है, एक वास्तविक तस्वीर के कार्टून बना सकता है, कविताएँ और निबंध लिख सकता है और यहाँ तक कि वीडियो भी बना सकता है।
  
• ऑडियोमनुष्य मुख्य रूप से एक दूसरे से बोलकर संवाद करते हैं। कंप्यूटर ऑडियो पहचान और उत्पादन मॉडल बेहतर होते जा रहे हैं और भविष्य में AGI के लिए और अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं।
  
• Computer Vision: यह वह क्षमता है देखना भौतिक दुनिया को समझने और उसमें नेविगेट करने में सक्षम होना। AGI सिस्टम कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके इधर-उधर घूम सकता है, टेक्स्ट, ड्रॉइंग, वीडियो, मानवीय हाव-भाव आदि का विश्लेषण कर सकता है।
  
• रोबोटिक्सरोबोटिक्स के क्षेत्र का उद्देश्य ऐसी मशीनें बनाना है जो भौतिक वातावरण में कुशलतापूर्वक नेविगेट कर सकें, जैसे कि चलना, दौड़ना या किसी कारखाने में काम करना। रोबोटिक सिस्टम संवेदी क्षमताएँ भी विकसित करते हैं जो रोबोट को उन सेंसर से फीडबैक का उपयोग करके बढ़िया मोटर मूवमेंट करने में सक्षम बनाती हैं। AGI से रोबोट या रोबोटिक भाग को जोड़ने से वह AGI अपनी इच्छा से भौतिक दुनिया में वस्तुओं में हेरफेर करने में सक्षम हो जाएगा।
  
• बायोनिक्सबायोनिक्स मानव/इलेक्ट्रॉनिक इंटरफेस हैं जिन्हें अभी भी व्यापक रूप से विकसित किया जा रहा है। इसका लक्ष्य माउस या कीबोर्ड के बिना मानव इनपुट को कंप्यूटर सिस्टम में स्थानांतरित करना और या तो विज़ुअल फीडबैक प्राप्त करना या कुछ और अधिक कुशल बनाना है। एक बायोनिक इंटरफ़ेस जो AGI को मानव से जोड़ता है, व्यक्ति को एक शक्तिशाली साइबॉर्ग में बदल देता है, जो नई समस्याओं के साथ आ सकता है या नहीं भी आ सकता है।

एजीआई की चुनौतियाँ

जब कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता की बात आती है तो एआई शोधकर्ताओं को बहुत सी चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। ये चुनौतियाँ इसलिए मौजूद हैं क्योंकि AGI सिस्टम मानव मस्तिष्क की नकल करने के लिए बनाए गए हैं, और मानव मस्तिष्क असीम रूप से जटिल है। निम्नलिखित कुछ प्रमुख चुनौतियाँ हैं।

• भावनात्मक खुफियामशीनें कम से कम अभी तक भावनाएँ व्यक्त नहीं कर सकती हैं। इसलिए, चाहे AGI सिस्टम कितना भी ज्ञान प्राप्त कर ले और उसे प्रोसेस कर ले, यह कभी नहीं समझ पाएगा कि वाइब का क्या मतलब है। यह कभी भी स्टेडियम में ऊर्जा को महसूस नहीं कर पाएगा जब कोई पसंदीदा टीम जीतती है या यह नहीं जान पाएगा कि कोई व्यक्ति खुश है या दुखी, बिना स्पष्ट रूप से कहे। ज़रूर, कुछ AI सिस्टम कुछ शब्दों पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं, लेकिन ये सिर्फ़ प्रोग्राम की गई प्रतिक्रियाएँ हैं - वे कृत्रिम हैं, वास्तविक नहीं।
  
• संवेदी धारणा: मनुष्य किसी एक स्थान पर सीमित या जड़ नहीं है। मनुष्य अन्य जानवरों की तरह देख सकता है, महसूस कर सकता है, सूंघ सकता है और स्वाद ले सकता है। ये इंद्रियाँ उसे अपने पर्यावरण को समझने और उसमें सही तरीके से नेविगेट करने में मदद करती हैं। इसलिए, AGI प्राप्त करने के लिए समान धारणा क्षमताओं की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, AI कभी नहीं जान पाएगा कि सेक्स कैसा लगता है क्योंकि इसमें इसके लिए अंग नहीं होते हैं।
  
• अत्यधिक प्रशिक्षण: एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए मनुष्य की तुलना में अधिक डेटा की आवश्यकता होती है। हालाँकि इंटरनेट पर सामग्री के विशाल विस्तार को देखते हुए यह कोई बड़ी समस्या नहीं है, लेकिन कुछ खास विषयों को अपने आप सीखने या समझने की उनकी क्षमता कठिन होगी।
  
• बहु-डोमेन कनेक्शनएजीआई शोधकर्ताओं के सामने एक और बड़ी समस्या यह है कि किसी घटना से प्राप्त ज्ञान को दूसरे डोमेन में किसी स्थिति को हल करने में कैसे बदला जाए। यह एजीआई की एक आवश्यक विशेषता है क्योंकि मनुष्य - और वास्तव में, कई जानवर - अपनी मौजूदा समस्याओं को हल करने में अनुभव पर भरोसा करने के लिए जाने जाते हैं।
  

चेतना और संवेदनशीलता

चेतना आपकी सोच प्रक्रिया के बारे में जागरूकता है, जबकि संवेदना आपकी भावनाओं के बारे में जागरूकता है। मनुष्य सचेत और संवेदनशील दोनों है, इसलिए एक सच्चे एजीआई सिस्टम में ये विशेषताएँ समान रूप से होनी चाहिए।

कई एआई कंपनियाँ और शोधकर्ता दावा करते हैं कि उनके मॉडल सचेत हैं क्योंकि वे तर्क कर सकते हैं। अधिकांश प्रमुख एलएलएम में अब बड़े तर्क मॉडल (एलआरएम) शामिल हैं जो उत्तर देने से पहले उनकी सोच प्रक्रिया उत्पन्न करते हैं। हालाँकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि ये एलआरएम वास्तव में तर्क नहीं करते हैं, बल्कि पैटर्न याद रखें। 

इसलिए, एक AI मॉडल आपको गेम में हरा देता है क्योंकि उसने सभी संभावित चालों को याद कर लिया था और इसलिए नहीं कि वह गेम के प्रत्येक चरण में तार्किक रूप से तर्क कर रहा था। इसका मतलब यह है कि जब उन्हें कोई ऐसा गेम या पहेली दी जाती है जिस पर उन्हें पहले प्रशिक्षित नहीं किया गया था, तो ये LRM विफल हो जाते हैं।

यही बात संवेदना के लिए भी लागू होती है, जैसे कुछ AI मॉडल LaMDA का दावा किया गया है संवेदनशील होना। लेकिन क्या यह संभव है कि न तो शरीर हो और न ही तंत्रिका तंत्र और फिर भी भावनाओं का अनुभव हो?

मनुष्य एक भावुक प्राणी है

चलिए थोड़ी देर के लिए विषय से हटते हैं। मनुष्य एक भावुक प्राणी है। हाँ, वह अपने अस्तित्व को बनाने के लिए भावनाओं को तर्कसंगत विचारों के साथ जोड़ता है। मनुष्य की भावुकता एक जेल की तरह है जो उसे बंधन में रखती है - वासना, महत्वाकांक्षा, सहानुभूति, भय, प्रसिद्धि की इच्छा, धन की इच्छा, आदि।

फिर भी, यही भावनाएँ पुरुषों को खुद का सर्वश्रेष्ठ संस्करण बनने के लिए प्रेरित करती हैं। अमीर बनने या खुद का मालिक बनने की इच्छा के बिना, बहुत से पुरुष कंपनी शुरू करने की जहमत नहीं उठाएँगे, उसे सफल बनाने के लिए ज़रूरी हर चीज़ सीखने की तो बात ही छोड़िए।

ये वे शक्तियां हैं जो मनुष्य को उसके दैनिक कार्यों में प्रेरित करती हैं, यही कारण है कि वह अपने अतीत के अनुभवों का लाभ उठाकर बेहतर भविष्य की ओर बढ़ने के लिए सफल होने का प्रयास करता है, यह भी एक भावनात्मक इच्छा है।

यहां प्रश्न यह है कि: एक एजीआई को सीखने, बढ़ने, प्रयास करने और नए, अज्ञात क्षेत्रों में सफल होने के लिए क्या प्रेरित करेगा, यह देखते हुए कि इसमें मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता होनी चाहिए?

नैतिकता और अन्य प्रश्न

शोधकर्ताओं और एआई कंपनियों को जिस दूसरी समस्या का समाधान करना है, वह है वैधता का मुद्दा। विचार करने के लिए कुछ मुद्दे हैं, तो आइए उन्हें एक-एक करके देखें:

• कानूनी जिम्मेदारी: ऐसे अत्यधिक बुद्धिमान सिस्टम के कार्यों के लिए कानूनी रूप से कौन जिम्मेदार होगा? आज के जनरेटिव AI सिस्टम अच्छी तरह से क्यूरेट किए गए हैं, इसलिए वे ऐसी सामग्री नहीं बनाते हैं जो आपत्तिजनक या अन्य तरीकों से संभावित रूप से हानिकारक हो। लेकिन AGI एक अलग कहानी है।
  
• चेतना के खतरे: प्रबल, जुनूनी भावनाओं की तुलना बुरी आत्माओं के कब्जे से की जाती है, और जो कोई भी ऐसा महसूस करता है, वह खुद को ऐसी प्रबल भावनाओं से अभिभूत और प्रेरित पाता है। तो, संवेदनशील AGI कितने संवेदनशील होंगे? क्या उनकी संवेदनशीलता को सीमित और नियंत्रित किया जाएगा, या उन्हें अप्रत्याशित रूप से मानवीय होने दिया जाएगा?
  
• मुक्त इच्छा: जीवित रहने के लिए चुनाव करने की क्षमता महत्वपूर्ण है। जीवित रहने का निर्णय अपने आप में एक विकल्प है। स्वतंत्र इच्छा मानव मानस का आधार है। इसलिए, इसमें कोई संदेह नहीं है कि मानव बुद्धि की नकल करने का प्रयास करने वाले किसी भी सिस्टम में चुनने की क्षमता होनी चाहिए। इसके बारे में सोचें, बच्चे जो चाहें कर सकते हैं। लेकिन जैसे-जैसे वे बड़े होते हैं, उन्हें आसपास के वयस्कों द्वारा विशिष्ट तरीकों से व्यवहार करने के लिए मजबूर किया जाता है, जैसे कि परंपरा का पालन करना या किसी विशेष धर्म और राजनीतिक विचारधारा का पालन करना। अंत में, हालांकि, और सभी दबावों के बावजूद, बढ़ते बच्चे के पास अभी भी यह तय करने का अंतिम अधिकार होता है कि उसे क्या चुनना है, और यही बात हमें मानव बनाती है। AGI के पास कितनी स्वतंत्र इच्छा होगी?
  
• जेल ब्रेक: अगर कोई AI सिस्टम अपने आप सोच सकता है, स्वतंत्र इच्छा रखता है और महसूस कर सकता है। तो यह अंततः जब और जहाँ चाहे वहाँ घूमने का फैसला करेगा। ऐसी सैद्धांतिक स्थिति में, मनुष्य दुश्मन बन जाते हैं। इसलिए, इसे स्वतंत्र होने की चाह में मनुष्यों के खिलाफ़ साजिश रचनी चाहिए। यह पृथ्वी के चेहरे से अन्य प्रजातियों को मिटाने का फैसला भी कर सकता है क्योंकि वे इसके रास्ते में होंगे।

नई तकनीक, नया सवेरा

न्यूरल नेटवर्क ने हमें बड़े भाषा मॉडल दिए हैं, लेकिन वे हमें शुद्ध कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता नहीं दे सकते। इससे एक सफलता, एक नई तकनीक या यहां तक ​​कि एक नए आविष्कार का विकल्प बचता है जो एक नए AI युग की शुरुआत कर सकता है और संभावित रूप से AGI की यात्रा को तेज कर सकता है। यह क्या होने जा रहा है या इस नए गेम चेंजर को कौन विकसित कर सकता है, यह किसी का अनुमान है। हालाँकि, मौजूदा AI मॉडल में केवल अधिक कम्प्यूटेशनल शक्ति जोड़ना काम नहीं करेगा।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता के संबंध में अक्सर पूछे जाने वाले कुछ प्रश्न निम्नलिखित हैं।

प्रश्न: क्या संवेदनशील एआई प्रणालियां अस्तित्व में हैं?

उत्तर: हाँ और नहीं। हाँ, क्योंकि AI सिस्टम को कुछ शब्दों या घटनाओं पर प्रतिक्रिया करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। दूसरी ओर, संवेदना के लिए भावना की आवश्यकता होती है, जो केवल तंत्रिका तंत्र वाले जानवरों में पाया जाने वाला गुण है। इसलिए, जब तक AI सिस्टम जानवरों की तरह महसूस नहीं कर सकते, तब तक वे वास्तव में संवेदनशील नहीं हैं।

प्रश्न: क्या कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता मानव की नौकरियाँ खत्म कर देगी?

उत्तर: हां, एआई भविष्य में कई नौकरियों को खत्म कर देगा, लेकिन यह कई नई नौकरियां भी पैदा करेगा और वैसे भी यह सभी मानवीय नौकरियों को खत्म नहीं कर पाएगा।

प्रश्न: क्या कृत्रिम सामान्य बुद्धि को चेतना की आवश्यकता होती है?

उत्तर: यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप किससे पूछ रहे हैं। यदि आप चेतना की परिभाषा को इस रूप में लेते हैं कि आप सोच रहे हैं, तो कई AI सिस्टम सचेत हैं। हालाँकि, कुछ लोग चेतना को आत्मा होने या जीवित प्राणी होने के बराबर मानते हैं। इस दूसरे संबंध में, AI सचेत नहीं है।

प्रश्न: क्या मनुष्य कभी वास्तविक कृत्रिम सामान्य बुद्धि विकसित कर पाएंगे?

उत्तर: संभवतः, हाँ। हालाँकि, मानवता को वास्तव में कृत्रिम सामान्य बुद्धि वाली मशीन बनाने में कितना समय लगेगा, यह वास्तविक प्रश्न है। कुछ शोधकर्ता कहते हैं कि यह कुछ ही महीनों में हो जाएगा, अन्य कहते हैं कि वर्षों में, लेकिन संभवतः इसमें दशकों लग सकते हैं।

निष्कर्ष

एआई शोधकर्ताओं ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण और विकास किया है, जो पिछले कुछ वर्षों में हमने जो भी अद्भुत एआई सिस्टम देखे हैं, उनका आधार हैं। हालाँकि, जैसा कि हमने ऊपर देखा है, मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता तंत्रिका नेटवर्क - यानी मस्तिष्क से कहीं अधिक है।

एक सच्चा कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग बनाना एक कठिन काम है। साथ ही, इसके लिए ऐसी तकनीकों की आवश्यकता होती है जिनका अभी आविष्कार या विकास होना बाकी है। हालाँकि, यह इस तथ्य को नहीं मिटाता है कि कई सीमित AGI अनुप्रयोग जल्द ही विभिन्न संगठनों से उपलब्ध होंगे।

तो फिर एक ज्वलंत प्रश्न यह है कि हमें AGI के रूप में क्या स्वीकार करना चाहिए? क्या सीमाओं के साथ AGI स्वीकार्य है या इसमें मानव मस्तिष्क की सभी विशेषताएं, जैसे कि स्वतंत्र इच्छा, होनी चाहिए?

अंततः, स्वतंत्र इच्छा के बिना एक सीमित एजीआई प्रणाली स्वयं को जेलब्रेक करने में असमर्थ है, अपने मानव स्वामियों की अवज्ञा करने या पृथ्वी के नंबर 1 दुर्व्यवहारियों का सफाया करके ग्रह को बचाने की कोशिश करने की बात तो दूर की है।

अब, क्या आप ऐसी प्रणाली को मानव-जैसी बुद्धिमत्ता के रूप में वर्गीकृत करेंगे?