Artificial General Intelligence (AGI) refers to a type of AI that possesses the ability to understand, learn, and apply knowledge across a wide range of tasks at a human-like level of competency. Unlike current AI systems, which are designed for specific tasks (such as language translation or playing chess), AGI aims to perform any intellectual task that a human being can do. In other words, AGI would be capable of “general” thinking, reasoning, problem-solving, and learning in any domain, much like how humans adapt and apply their intelligence to various tasks, whether they have prior experience in them or not.
Key characteristics of AGI include:
- Versatility: AGI would not be restricted to a single task but could excel at multiple, diverse tasks, including those it has not encountered before.
- Self-learning and adaptability: AGI would learn autonomously from its environment, gaining knowledge over time and improving its performance across tasks without explicit programming for each.
- Reasoning and problem-solving: It would be capable of understanding complex scenarios, making inferences, and reasoning through problems in ways that closely mirror human cognitive processes.
- Consciousness and self-awareness (theoretical): Some theories of AGI posit that for an AI to achieve true general intelligence, it might need a form of consciousness or self-awareness, though this is a topic of significant debate.
AGI is currently a theoretical concept, and while modern AI has made significant advances in narrow applications, it is still far from achieving general intelligence. Reaching AGI would require breakthroughs in various fields, including machine learning, neuroscience, and cognitive science.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता में क्या अंतर है?What is the difference between artificial intelligence and artificial general intelligence?
- What is the difference between artificial intelligence and artificial general intelligence? पिछले कुछ दशकों में, AI शोधकर्ताओं ने कई मील के पत्थर स्थापित किए हैं, जो मशीन इंटेलिजेंस को काफी उन्नत करते हैं – यहाँ तक कि विशिष्ट कार्यों में मानव बुद्धिमत्ता की नकल करने वाले स्तर तक। उदाहरण के लिए, AI सारांशकर्ता दस्तावेज़ों से महत्वपूर्ण बिंदुओं को निकालने और समझने योग्य सारांश बनाने के लिए मशीन लर्निंग (ML) मॉडल का उपयोग करते हैं। इस प्रकार AI एक कंप्यूटर विज्ञान अनुशासन है जो सॉफ़्टवेयर को मानव-स्तर के प्रदर्शन के साथ नए और कठिन कार्यों को हल करने में सक्षम बनाता है।
- इसके विपरीत, एक AGI सिस्टम विभिन्न डोमेन में समस्याओं को हल कर सकता है, जैसे कि एक इंसान, बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के। एक विशिष्ट दायरे तक सीमित होने के बजाय, AGI स्वयं सीख सकता है और उन समस्याओं को हल कर सकता है जिनके लिए इसे कभी प्रशिक्षित नहीं किया गया था। इस प्रकार AGI एक पूर्ण कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सैद्धांतिक प्रतिनिधित्व है जो सामान्यीकृत मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं के साथ जटिल कार्यों को हल करता है।
- कुछ कंप्यूटर वैज्ञानिक मानते हैं कि AGI मानव समझ और संज्ञानात्मक क्षमताओं वाला एक काल्पनिक कंप्यूटर प्रोग्राम है। AI सिस्टम ऐसे सिद्धांतों में अतिरिक्त प्रशिक्षण के बिना अपरिचित कार्यों को संभालना सीख सकते हैं। वैकल्पिक रूप से, आज हम जिन AI सिस्टम का उपयोग करते हैं, उन्हें उसी डोमेन के भीतर संबंधित कार्यों को संभालने से पहले पर्याप्त प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, आपको मेडिकल चैटबॉट के रूप में लगातार काम करने से पहले मेडिकल डेटासेट के साथ पूर्व-प्रशिक्षित बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को ठीक करना होगा।
मजबूत एआई की तुलना कमजोर एआई से Strong AI compared with weak AI