की प्रगति कृत्रिम होशियारी वे सराहनीय हैं. निश्चित रूप से, दुनिया भर में तकनीकी प्रगति के मजबूत प्रभाव को महसूस करने के लिए ज्यादा ध्यान देने की आवश्यकता नहीं है। ये विशेषताएँ पहले केवल विज्ञान कथा फिल्मों में देखी जाती थीं, और आज यह जितना हम सोचते हैं उससे कहीं अधिक निकट हो सकती हैं। हाँ, AI तकनीकी रूप से लगातार बढ़ रहा है, हालाँकि, अभी भी कुछ सीमाएँ हैं जिन्हें सिस्टम द्वारा पहचानने की आवश्यकता है।
एआई में 2022 में कुछ मील के पत्थर हासिल किए गए, जैसे कला पीढ़ी का उद्भव, उदाहरण के लिए गूगलका इमेजन, AI का DALL-E 2 और स्टेबल डिफ्यूजन। इंटरनेट पर, नेविगेटर पाठ विवरण के माध्यम से छवियों तक पहुंचने में सक्षम थे। टेक्स्ट को छवियों में परिवर्तित करना एक ऐसी चीज़ थी जिसने इंटरनेट पर बहुत प्रभाव डाला।
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दिसंबर में, चैटजीपीटी नामक एआई की घोषणा की गई, जिसने लिखित पाठ बनाने की अपनी क्षमता से सभी को आश्चर्यचकित कर दिया। इस बात की भी प्रबल संभावना है कि प्रौद्योगिकी निकट भविष्य में व्यावसायिक परीक्षाओं में उत्तीर्ण हो जाएगी।
एक सप्ताह से भी कम समय में, ChatGPT को दस लाख नए उपयोगकर्ता प्राप्त हुए और न्यूयॉर्क के कुछ स्कूलों को छात्रों के बीच इसके उपयोग पर प्रतिबंध लगाना पड़ा। 2023 में, माइक्रोसॉफ्ट का इरादा ऑफिस सुइट्स और बिंग वेब सर्च में चैटजीपीटी के उपयोग का समर्थन करने का है।
वर्तमान प्रगति मुख्य रूप से एल्गोरिदम और उनमें से प्रत्येक की अंतर्दृष्टि पर निर्भर करती है। परिणामस्वरूप, प्रौद्योगिकी वर्तमान में पूरी तरह से इस अनुकूलन पर निर्भर है। उदाहरण के लिए, चैटजीपीटी ने एक पाठ अंश की पहचान करने और प्राप्त आदेश को जारी रखने के लिए प्रशिक्षण प्राप्त किया।
क्या कमांड द्वारा प्रक्रिया जारी रखने का मतलब यह है कि AI वास्तव में रचनात्मक है? ऐसी बहसें हैं जो इस बिंदु पर बात करती हैं। यदि एआई वस्तुतः रचनात्मक है, तो यह मनुष्यों का प्रतिद्वंद्वी माना जाता है।
हालाँकि, रचनात्मकता के प्रवाह के लिए मनुष्यों को एल्गोरिदम की आवश्यकता नहीं है। मुख्य अंतर मानवीय अनुभव है जो आपको एआई के विपरीत, अलग-अलग जीवन के अनुभवों को उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है।
बड़ी से बड़ी समस्या का अनुमान मनुष्य आसानी से लगा सकता है। उदाहरण के लिए, वे ऐसे अनुभव हैं जो किसी इंसान को एक ही गलती कई बार करने से रोक सकते हैं। जब हम किसी विशुद्ध मानवीय चीज़ से निपट रहे होते हैं तो एल्गोरिदम इस कारण और प्रभाव संबंध को समझने में सक्षम नहीं होते हैं।
इस अनुभव का सार वे प्रभाव हैं जो कार्य-कारण उत्पन्न कर सकते हैं। डेटा कंप्यूटर के माध्यम से कई तकनीकी समस्याओं को हल कर सकता है, लेकिन कारण और प्रभाव की क्षमता कुछ ऐसी चीज है जो एल्गोरिदम और अनुप्रयोगों से परे है।
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