ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता यान लेकुन का कहना है कि आज की सबसे प्रसिद्ध एआई प्रणालियाँ वास्तव में बुद्धिमान मशीनों का मार्ग नहीं हैं। अपने पेरिस स्थित स्टार्टअप, एडवांस्ड मशीन इंटेलिजेंस लैब्स (एएमआई लैब्स) में, पूर्व मेटा प्रमुख एआई वैज्ञानिक एक मौलिक रूप से अलग तरह का मॉडल बना रहे हैं, जिसे एक चूहे या एक बच्चे की तरह भौतिक दुनिया को समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पेरिस में विवाटेक सम्मेलन के मौके पर बीबीसी से बात करते हुए, लेकुन ने तर्क दिया कि चैटजीपीटी, क्लाउड और जेमिनी जैसे बड़े भाषा मॉडल के वास्तविक उपयोग हैं लेकिन एक कठिन सीमा है। [एआई उद्योग कवरेज] (https://aibuzzwire.news) पर अधिक जानकारी के लिए कि शोधकर्ता और निवेशक इन सीमाओं के बारे में कैसे सोचते हैं, एलएलएम युग के बाद क्या आता है, इस पर व्यापक बहस क्षेत्र में सबसे परिणामी प्रश्नों में से एक बन गई है।
लेकन ने कहा, "हमारे पास ऐसे रोबोट नहीं हैं जो भौतिक दुनिया को समझने में चूहे जितने अच्छे हों।" एक दशक तक मुख्य एआई वैज्ञानिक के रूप में रहने के बाद उन्होंने 2025 में फेसबुक के मालिक मेटा को छोड़ दिया और वैकल्पिक वास्तुकला को आगे बढ़ाने के लिए एएमआई लैब्स की स्थापना की।
लेकन क्यों कहता है कि एलएलएम पर्याप्त नहीं हैं
लेकन का तर्क है कि एलएलएम कोडिंग, गणितीय समस्याओं को हल करने और पाठ उत्पन्न करने जैसे अच्छी तरह से परिभाषित, पूर्वानुमानित कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। लेकिन उनका तर्क है कि ये ताकतें एक गहरी सीमा को अस्पष्ट करती हैं: सिस्टम वास्तविकता के बारे में तर्क करने के बजाय सांख्यिकीय पैटर्न में हेरफेर करते हैं।
एलएलएम के बारे में उन्होंने कहा, "वे मूल रूप से सिर्फ ज्ञान जमा करते हैं।" "वे किसी चीज़ को दोबारा उगल सकते हैं, आप उन्हें दोबारा उगलने के लिए प्रशिक्षित करते हैं, लेकिन वे विशेष रूप से स्मार्ट नहीं हैं। उनके पास कोई अंतर्निहित समझ नहीं है।"
अंतर को स्पष्ट करने के लिए, LeCun एक पेन को उसकी नोक पर सीधा संतुलित करता है और जाने देता है। यहां तक कि एक बच्चा भी जानता है कि कलम गिर जाएगी, वह नोट करता है, लेकिन कोई भी इंसान यह अनुमान लगाने की कोशिश नहीं करेगा कि कलम किस दिशा में गिरेगा, क्योंकि वह परिणाम वास्तव में अनिश्चित है। इसके विपरीत, एक एलएलएम अपने प्रशिक्षण डेटा में पैटर्न के आधार पर एकल भविष्यवाणी उत्पन्न करने का प्रयास करेगा। वह भविष्यवाणी लगभग निश्चित रूप से गलत होगी, क्योंकि मॉडल भौतिक स्थिति के बारे में तर्क नहीं दे रहा है; यह वही उत्पादन कर रहा है जो सांख्यिकीय रूप से विश्वसनीय लगता है।
लेकन ने स्पष्ट रूप से कहा, "रोबोटिक्स के लिए एलएलएम काफी हद तक निराशाजनक हैं।" "दावा है कि किसी तरह सिर्फ एलएलएम को बढ़ाकर हम सुपर ह्यूमन इंटेलिजेंस तक पहुंच जाएंगे, लेकिन ऐसा होने वाला नहीं है।"
जेपा कैसे काम करता है
एएमआई लैब्स जिस आर्किटेक्चर का विकास कर रही है उसे ज्वाइंट एंबेडिंग प्रेडिक्टिव आर्किटेक्चर (जेईपीए) कहा जाता है। अगले शब्द या पिक्सेल की भविष्यवाणी करने के बजाय, जेईपीए वास्तविक दुनिया का सार तैयार करता है जो इसे किसी कार्रवाई के संभावित परिणामों का वजन करने देता है।
उन अमूर्तताओं के निर्माण में जटिल गणित शामिल है, लेकिन सिद्धांत सीधा है: मॉडल बेकार विवरण को फ़िल्टर कर देता है, और दुनिया के केवल उपयोगी प्रतिनिधित्व को छोड़ देता है। पेन उदाहरण में, एक जेईपीए-आधारित प्रणाली यह समझेगी कि गिरावट की सटीक दिशा की भविष्यवाणी करना व्यर्थ है, और इसके बजाय अमूर्तता के स्तर पर स्थिति का प्रतिनिधित्व करेगा जो वास्तव में निर्णय लेने के लिए मायने रखता है।
दृष्टिकोण एएमआई लैब्स को तथाकथित विश्व मॉडल के आसपास बढ़ते आंदोलन के भीतर रखता है, जिसका उद्देश्य एआई सिस्टम को पर्यावरण कैसे व्यवहार करता है इसका आंतरिक अनुकरण देना है, ताकि वे केवल पाठ उत्पन्न करने के बजाय योजना बना सकें और कार्य कर सकें।
एक प्रतिस्पर्धी क्षेत्र
निवेशक यह शर्त लगा रहे हैं कि LeCun किसी चीज़ पर है। इससे पहले 2026 में, एएमआई लैब्स ने घोषणा की थी कि उसने सीड फंडिंग राउंड में 1 बिलियन डॉलर (£760 मिलियन) से अधिक जुटाए हैं, जिसमें अमेरिकी चिप दिग्गज एनवीडिया और अमेज़ॅन के संस्थापक जेफ बेजोस की निजी संपत्ति का प्रबंधन करने वाला फंड शामिल है। यह यूरोपीय स्टार्टअप इतिहास में सबसे बड़े सीड राउंड में से एक था।
एएमआई लैब्स दौड़ में अकेली नहीं है। ऑक्सफ़ोर्ड विश्वविद्यालय में, प्रोफेसर इंगमार पॉस्नर एप्लाइड एआई लैब का निर्देशन करते हैं और लगभग दस-व्यक्ति टीम का नेतृत्व कर रहे हैं, जिसने वैकल्पिक दृष्टिकोण पर चार साल बिताए हैं, जिसे वह "मैकेनिस्टिक वर्ल्ड मॉडल" कहते हैं, जो ज्ञान की संरचना करता है ताकि एआई इसे कुशलता से याद कर सके, संयोजित और संशोधित कर सके।
पॉस्नर ने बीबीसी को बताया, "मेरा विचार है कि अगला दशक वास्तव में उन प्रणालियों के बारे में होगा जो व्याख्या कर सकती हैं।" "आपको ऐसे मॉडलों की ज़रूरत है जो इस तरह के सवालों का जवाब दे सकें: क्या मायने रखता है? क्या कारण है? अगर मैंने कुछ और किया तो क्या होगा?"
यह वंशावली डेविड हा और जुर्गन श्मिधुबर के एक प्रभावशाली 2018 पेपर से मिलती है, जिसमें तर्क दिया गया था कि गणना और मशीन सीखने में प्रगति एआई को दुनिया के सीखे हुए मानसिक सिमुलेशन से पूरी तरह से कार्य सीखने की अनुमति दे सकती है। इस विचार ने तब से महत्वपूर्ण अनुसंधान को उत्प्रेरित किया है, जिसमें Google का ड्रीमर वर्ल्ड मॉडल भी शामिल है, जिसके एक संस्करण ने भविष्य के परिदृश्यों की कल्पना करके Minecraft में हीरे इकट्ठा करना सिखाया। अल्फाबेट के डीपमाइंड ने अपने जिनी मॉडल के साथ काम जारी रखा है, लंदन स्थित वेव के पास गैया नामक एक प्रणाली है, और एआई अग्रणी फी-फी ली ने समान लक्ष्यों को आगे बढ़ाने के लिए 2023 में सैन फ्रांसिस्को में वर्ल्ड लैब्स की स्थापना की।
रोबोटिक्स अनिवार्य
विश्व मॉडलों की ओर जोर बड़े पैमाने पर रोबोटिक्स उद्योग द्वारा संचालित किया जा रहा है, जिसने ह्यूमनॉइड रोबोटों में अरबों डॉलर खर्च किए हैं जिनकी शारीरिक करतबें हर साल अधिक प्रभावशाली होती जा रही हैं। लेकिन उन मशीनों को इस्त्री करने या डिशवॉशर लोड करने जैसे घरेलू कार्यों को सुरक्षित रूप से करने के लिए प्रशिक्षित करना कठिन और महंगा है, और लेकन का कहना है कि वर्तमान एआई मॉडल उस वातावरण के लिए कभी भी अच्छे नहीं होंगे।
लेकुन ने कहा कि एएमआई लैब्स 2026 का शेष समय अपने मॉडल को परिष्कृत करने में बिताएगी और उम्मीद है कि 2027 में इसे औद्योगिक सेटिंग्स में तैनात करना शुरू कर दिया जाएगा। यदि यह सफल साबित होता है, तो महत्वाकांक्षाएं काफी बढ़ जाएंगी।
उन्होंने कहा, "आखिरकार हमारे पास सामान्य जेनेरिक खुफिया प्रणालियां होंगी जिन्हें न्यूनतम प्रशिक्षण या बढ़िया ट्यूनिंग के साथ दुनिया में किसी भी चीज पर लागू किया जा सकता है।"
जहाँ तक उस भविष्य में मनुष्यों का क्या होगा, इसके बारे में लेकन आशावादी है। उन्होंने कहा, लोग अभी भी तय करेंगे कि क्या बनाना है और कौन से प्रश्न पूछना है, जबकि एआई एक सक्षम डिप्टी के रूप में काम करता है।
"भविष्य के एआई सिस्टम के साथ हमारी बातचीत, भले ही वे हमसे अधिक स्मार्ट हों, उद्योग के एक कप्तान या एक राजनीतिक नेता के उनके सहायक कर्मचारियों के साथ बातचीत की तरह होगी, जिनमें से कई उनसे अधिक स्मार्ट हैं।"
एआई से आगे रहें
भाषा मॉडल से विश्व मॉडल में बदलाव कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रतिस्पर्धी मानचित्र को फिर से तैयार कर सकता है। नवीनतम एआई विकास के सामने आने पर उनका अनुसरण करें।
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