এআই বিজ্ঞানীরা সন্দেহ করছেন যে আধুনিক মডেলগুলি এজিআইয়ের দিকে পরিচালিত করবে

প্রযুক্তি সংস্থাগুলি দীর্ঘদিন ধরে দাবি করেছে যে কেবল তাদের বর্তমান এআই মডেলগুলি প্রসারিত করার ফলে কৃত্রিম জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (এজিআই) হতে পারে, যা মানুষের সক্ষমতা মেলে বা ছাড়িয়ে যেতে পারে। তবে অতি সাম্প্রতিক মডেলগুলির পারফরম্যান্স যেমন মালভূমি তৈরি করেছে, এআই গবেষকরা সন্দেহ করেছেন যে আজকের প্রযুক্তিটি সুপারিনটেলিজেন্ট সিস্টেমের দিকে পরিচালিত করবে।

475 এআই গবেষকদের একটি সমীক্ষায়, প্রায় 76 76 শতাংশ উত্তরদাতারা বলেছেন যে এটি “অসম্ভব” বা “খুব অসম্ভব” যে বর্তমান পদ্ধতির স্কেলিং এজিআই অর্জনে সফল হবে। অনুসন্ধানগুলি একটি অংশ রিপোর্ট ওয়াশিংটন ডিসিতে অবস্থিত একটি আন্তর্জাতিক বৈজ্ঞানিক সোসাইটি, অ্যাসোসিয়েশন ফর অ্যাডভান্সমেন্ট অফ অ্যাওয়ার্ডসাল ইন্টেলিজেন্স দ্বারা।

২০২২ সালে জেনারেটর এআই বুম শুরু হওয়ার পর থেকে প্রযুক্তি সংস্থাগুলি উত্সাহিত করেছে “স্কেলিং আপনার সমস্ত প্রয়োজন” থেকে এটি মনোভাবের একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন। তবে তারা সাম্প্রতিকতম রিলিজগুলিতে স্থবির হয়ে পড়েছে বলে মনে হয়, যা কেবল মানের মধ্যে ক্রমবর্ধমান পরিবর্তন দেখিয়েছে।

“স্কেলিংয়ে বিশাল বিনিয়োগ, কী চলছে তা বোঝার জন্য যে কোনও তুলনামূলক প্রচেষ্টা দ্বারা অবিচ্ছিন্ন, সর্বদা আমার কাছে ভুল জায়গায় স্থান পেয়েছে বলে মনে হয়েছিল,” বলেছেন স্টুয়ার্ট রাসেল ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ে, বার্কলে, প্যানেলের সদস্য যিনি এই প্রতিবেদনের আয়োজন করেছিলেন। “আমি মনে করি, প্রায় এক বছর আগে, এটি সবার কাছে স্পষ্ট হয়ে উঠতে শুরু করেছিল যে প্রচলিত অর্থে স্কেলিংয়ের সুবিধাগুলি মালভূমি ছিল।”

তবুও, প্রযুক্তি সংস্থাগুলি সম্মিলিতভাবে একটি ব্যয় করার পরিকল্পনা করে আনুমানিক $ 1 ট্রিলিয়ন তাদের এআই উচ্চাকাঙ্ক্ষা সমর্থন করার জন্য আগামী কয়েক বছরে ডেটা সেন্টার এবং চিপগুলিতে।

এআই টেকনোলজিসের আশেপাশের হাইপ ব্যাখ্যা করতে পারে যে জরিপের উত্তরদাতাদের ৮০ শতাংশ কেন এআই ক্ষমতা সম্পর্কে বর্তমান উপলব্ধি বাস্তবতার সাথে মেলে না কেন তা ব্যাখ্যা করতে পারে। “সিস্টেমগুলি মানুষের পারফরম্যান্সের সাথে মেলে বলে ঘোষণা করা হয়েছিল-যেমন কোডিং সমস্যা বা গণিতের সমস্যাগুলি-এখনও হাড়-মাথাযুক্ত ভুল করে,” বলেছেন টমাস ডায়েটরিচ ওরেগন স্টেট ইউনিভার্সিটিতে, যিনি এই প্রতিবেদনে অবদান রেখেছিলেন। “এই সিস্টেমগুলি গবেষণা এবং কোডিংয়ে সহায়তা করার জন্য সরঞ্জাম হিসাবে খুব কার্যকর হতে পারে তবে তারা কোনও মানব শ্রমিককে প্রতিস্থাপন করবে না।”

এআই সংস্থাগুলি সম্প্রতি তথাকথিত ইনফারেন্স-টাইম স্কেলিংয়ের দিকে মনোনিবেশ করেছে, যার মধ্যে এআই মডেলগুলি আরও বেশি কম্পিউটিং শক্তি ব্যবহার করে এবং প্রতিক্রিয়া জানানোর আগে প্রশ্নগুলি প্রক্রিয়া করতে আরও বেশি সময় নিয়ে জড়িত, বলেছেন অরবিন্দ নারায়ণান প্রিন্সটন বিশ্ববিদ্যালয়ে। তবে তিনি বলেছেন যে এজিআই পৌঁছানোর জন্য এই পদ্ধতির “রৌপ্য বুলেট হওয়ার সম্ভাবনা নেই”।

যদিও প্রযুক্তি সংস্থাগুলি প্রায়শই এজিআইকে তাদের চূড়ান্ত লক্ষ্য হিসাবে বর্ণনা করে, এজিআইয়ের খুব সংজ্ঞাটি আনসেটলড হয়। গুগল ডিপমাইন্ড আছে বর্ণিত এটি এমন একটি সিস্টেম হিসাবে যা জ্ঞানীয় পরীক্ষার সেটগুলিতে সমস্ত মানুষকে ছাড়িয়ে যেতে পারে, অন্যদিকে হুয়াওয়ে রয়েছে প্রস্তাবিত এই মাইলফলকটি পৌঁছানোর জন্য এমন একটি দেহের প্রয়োজন যা এআইকে তার পরিবেশের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে দেয়। মাইক্রোসফ্ট এবং ওপেনাই হিসাবে, একটি অভ্যন্তরীণ প্রতিবেদন স্টেটেড তারা কেবল তখনই অর্জিত এজিআইকে বিবেচনা করবে যখন ওপেনাই এমন একটি মডেল তৈরি করেছে যা লাভের জন্য $ 100 বিলিয়ন উত্পন্ন করতে পারে।