क्या गणित एआई चैटबॉट्स का मार्ग है जो बातें नहीं बनाते? – टाइम्स ऑफ इंडिया

सैन फ्रांसिस्को: हाल ही की दोपहर में, ट्यूडर अचिम ने अरस्तू नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता बॉट को एक ब्रेन टीज़र दिया। प्रश्न में सौ अंकों से भरी 10-बाय-10 तालिका शामिल थी। उन्होंने पूछा, यदि आपने प्रत्येक पंक्ति में सबसे छोटी संख्या और प्रत्येक कॉलम में सबसे बड़ी संख्या एकत्र की है, तो क्या छोटी संख्याओं में से सबसे बड़ी संख्या कभी भी बड़ी संख्याओं में सबसे छोटी से बड़ी हो सकती है? बॉट ने सही उत्तर दिया “नहीं।” लेकिन यह आश्चर्य की बात नहीं थी। लोकप्रिय चैटबॉट भी सही उत्तर दे सकते हैं। अंतर यह था कि अरस्तू ने यह सिद्ध कर दिया था कि उसका उत्तर सही था। बॉट ने एक विस्तृत कंप्यूटर प्रोग्राम तैयार किया जिसने सत्यापित किया कि “नहीं” सही प्रतिक्रिया थी।
चैटजीपीटी और जेमिनी सहित चैटबॉट सवालों के जवाब दे सकते हैं, कविता लिख ​​सकते हैं, समाचार लेखों का सारांश दे सकते हैं और चित्र बना सकते हैं। लेकिन वे ऐसी गलतियाँ भी करते हैं जो सामान्य ज्ञान की अवहेलना करती हैं। कभी-कभी, वे बातें बनाते हैं – एक ऐसी घटना जिसे मतिभ्रम कहा जाता है।
अचिम, सीईओ और सिलिकॉन वैली स्टार्टअप कैल लेड हार्मोनिक के सह-संस्थापक, एक नई तरह की एआई बनाने के बढ़ते प्रयास का हिस्सा हैं जो कभी मतिभ्रम नहीं करती है। आज इसी तकनीक पर फोकस किया जा रहा है अंक शास्त्र. लेकिन कई शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि वे उसी तकनीक को कंप्यूटर प्रोग्रामिंग और अन्य क्षेत्रों में विस्तारित कर सकते हैं। चूँकि गणित एक कठोर अनुशासन है जिसमें यह साबित करने के औपचारिक तरीके होते हैं कि कोई उत्तर सही है या गलत, कंपनियाँ ऐसा करती हैं लयबद्ध एआई प्रौद्योगिकियों का निर्माण कर सकते हैं जो अपने स्वयं के उत्तरों की जांच करते हैं और विश्वसनीय जानकारी तैयार करना सीखते हैं।
कुछ शोधकर्ताओं को लगता है कि वे अंततः एक ऐसा एआई सिस्टम बना सकते हैं जो गणित में किसी भी इंसान से बेहतर होगा। यही अचिम और उनके सह-संस्थापक व्लाद टेनेव का लक्ष्य है। उनकी कंपनी हार्मोनिक ने सिकोइया कैपिटल और अन्य निवेशकों से 75 मिलियन डॉलर की फंडिंग जुटाई है। दूसरों का मानना ​​​​है कि ये तकनीकें आगे बढ़ सकती हैं, जिससे एआई सिस्टम का निर्माण हो सकता है जो भौतिक सत्य के साथ-साथ गणितीय सत्य को भी सत्यापित कर सकता है।
जैसे ही अरस्तू अपने स्वयं के उत्तरों की जाँच करता है, यह भारी मात्रा में भरोसेमंद डेटा उत्पन्न करने का एक तरीका बन जाता है जिसका उपयोग एआई सिस्टम को सिखाने के लिए किया जा सकता है। शोधकर्ता इसे “सिंथेटिक डेटा” कहते हैं – एआई द्वारा उत्पादित डेटा जिसका उपयोग एआई को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि यह अवधारणा एआई विकास का एक महत्वपूर्ण हिस्सा होगी। अचिम और टेनेव का मानना ​​है कि वर्षों के प्रशिक्षण के बाद, अरस्तू गणित में किसी भी इंसान से बेहतर होगा। टेनेव कहते हैं, “हम चाहते हैं कि यह उन समस्याओं का समाधान करे जो कभी हल नहीं हुई हैं।”