इस वर्ष कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने लगातार ध्यान आकर्षित किया है। हाल ही में आयोजित याबुली चाइना एंटरप्रेन्योर फोरम के 19वें ग्रीष्मकालीन शिखर सम्मेलन में प्रतिभागियों ने बड़े पैमाने पर एआई मॉडल के विषय पर उत्साहपूर्वक चर्चा की।

19 में याबुली चाइना एंटरप्रेन्योर फोरम के 2023वें ग्रीष्मकालीन शिखर सम्मेलन में, अतिथि "एआई की क्षमता और सीमाएं" विषय पर चर्चा में शामिल हुए।

मशीन डीप लर्निंग की क्रांति

जीपीटी एक उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल है जो पूर्व-प्रशिक्षण के माध्यम से विभिन्न कार्यों को अनुकूलित कर सकता है, उच्च भाषा समझ और पीढ़ी क्षमताओं को प्राप्त कर सकता है। 360 ग्रुप के संस्थापक झोउ होंग्यी ने कहा कि ओपनएआई का सबसे बड़ा नवाचार सीमाओं को तोड़ना और सभी मानव ज्ञान के साथ बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने में सक्षम होना है।

होराइजन रोबोटिक्स के संस्थापक और सीईओ यू काई ने याद करते हुए कहा, "मशीन डीप लर्निंग की क्रांति तीन तरंगों से गुजरी है, जिनमें से प्रत्येक लहर पिछली लहर से बड़ी है।" पहली लहर 2010 के आसपास हुई, जब गहरी शिक्षा ने वाक् पहचान में मार्कोव मॉडल की जगह ले ली, जिससे अभूतपूर्व परिणाम प्राप्त हुए। दूसरी लहर 2012 में थी जब कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क ने लोगों की अपेक्षाओं को पार करते हुए छवि पहचान में महत्वपूर्ण प्रगति की। हाल की तीसरी लहर का प्रतिनिधित्व ChatGPT द्वारा किया गया है, जिसका भाषा मॉडल मानव-स्तर के प्रदर्शन के करीब या उससे भी अधिक है, जिसने पिछले चार या पांच दशकों के कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में अनुसंधान में क्रांति ला दी है। यह एक क्रांतिकारी तकनीकी सफलता है।

शेन्ज़ेन इंस्टीट्यूट ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स के कार्यकारी उपाध्यक्ष डिंग निंग ने बताया कि बड़े पैमाने के मॉडल की सफलता की कुंजी पूर्व-प्रशिक्षण प्रक्रिया में निहित है। उन्होंने कहा, "पहले, मशीन लर्निंग मानव निर्देशों या मशीन अन्वेषण द्वारा निर्देशित होती थी। पूर्व-प्रशिक्षण में दुनिया के संचालन के नियमों के आधार पर सामान्य ज्ञान की एक प्रणाली का निर्माण शामिल है। यह संबंध सामान्य ज्ञान के माध्यम से बनता है, और इसकी प्रभावशीलता कल्पना से परे है।"

शेन्ज़ेन इंस्टीट्यूट ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक

"बड़े पैमाने के मॉडल एक नई पद्धति है जो एआई को मानव जैसी बुद्धि रखने में सक्षम बनाती है," शेन्ज़ेन यूनटियानलीफेई टेक्नोलॉजी कंपनी लिमिटेड के संस्थापक और सीईओ चेन निंग ने बताया। व्यवहार में, बड़े पैमाने के मॉडल में अंतःविषय और क्रॉस इनपुट शामिल होते हैं -सुपरकंप्यूटिंग शक्ति के साथ तंत्रिका नेटवर्क के गणितीय मॉडल में उद्योग मानव ज्ञान प्रणाली। कम्प्यूटेशनल प्रतिमानों के माध्यम से, उनके पास विभिन्न क्षेत्रों में सामग्री निर्माण और तार्किक तर्क की क्षमता होती है।

चीन अभी भी बढ़त हासिल करने की स्थिति में है

एआई प्रतियोगिता के नए दौर में, क्या चीन तेजी से आगे बढ़ सकता है? यू काई ने कहा कि बड़े पैमाने के मॉडल के निर्माण के लिए हजारों चिप्स की आवश्यकता होती है, और उच्च कंप्यूटिंग शक्ति के लिए चिप्स के बीच इंटरकनेक्शन की आवश्यकता होती है, जिसके बदले में अल्ट्रा-हाई-स्पीड बैंडविड्थ की आवश्यकता होती है। वर्तमान में, समग्र व्यापक ताकत और बड़े पैमाने के मॉडल में नवीन विकास के मामले में चीन में अभी भी अग्रणी कंपनियों की तुलना में महत्वपूर्ण अंतर है।

चेन निंग ने कहा, "बड़े पैमाने के मॉडल के साथ अनुप्रयोग और लागत के मुद्दे भी हैं। वर्तमान में, चिप्स की लागत, विशेष रूप से प्रशिक्षण और अनुमान के लिए, अपेक्षाकृत अधिक है।"

एआई चिप्स को दो श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: प्रशिक्षण चिप्स और अनुमान चिप्स। बड़े पैमाने के मॉडल और एआई एल्गोरिदम के लिए, प्रशिक्षण अंतिम लक्ष्य नहीं है; अनुमान एवं अनुप्रयोग हैं। प्रशिक्षण चिप्स के संदर्भ में, कई चीनी उद्यम उत्पादन उपकरण और प्रक्रियाओं में सीमाओं के कारण अभी भी पकड़ में हैं। अनुमान के क्षेत्र में, खंडित परिदृश्यों के कारण कई अवसर हैं, क्योंकि अभी तक कोई अंतरराष्ट्रीय मानक या एकाधिकार उद्यम नहीं हैं।

झोउ होंग्यी ने कहा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक औद्योगिक क्रांति है, और हर कोई इस बात को लेकर चिंतित है कि औद्योगीकरण, उद्यमीकरण, विशेषज्ञता और ऊर्ध्वाधरीकरण को प्राप्त करने के लिए एआई औद्योगिक डिजिटलीकरण के साथ कैसे जुड़ सकता है। यद्यपि मूल नवाचार को पकड़ने में समय लगता है, चीन की बड़ी आबादी, कई उद्यम और विविध परिदृश्य नवाचार के लिए कई अवसर पैदा करेंगे।

उम्मीद है कि उद्योग तेजी से विकास के दौर में प्रवेश करेगा

क्या चीन ChatGPT की तुलना में कोई उत्पाद विकसित कर सकता है?

चेन निंग ने कहा, "नवाचार के लिए पारिस्थितिकी तंत्र की शक्ति और जिज्ञासा की शक्ति की आवश्यकता होती है।" पिछले दो वर्षों में कई विघटनकारी नवाचार हुए हैं, और भविष्य में निश्चित रूप से और अधिक तकनीकी नवाचार सामने आएंगे। चीन के पास बड़ी मात्रा में एप्लिकेशन परिदृश्य डेटा है, लेकिन उद्योग मानक प्रणालियों के एक सेट का अभाव है और तकनीकी उपकरणों के माध्यम से अपने विभेदित लाभों का पूरी तरह से लाभ नहीं उठाया है। उद्योग मानकों और तकनीकी मानकों का उपयोग करके विभिन्न खुले परिदृश्यों के लक्ष्यों और प्रभावों को मापना महत्वपूर्ण है।

यू काई ने कहा, "जब प्रौद्योगिकी की प्रत्येक नई पीढ़ी उभरती है, तो सबसे बड़े लाभार्थी वे होते हैं जो प्रौद्योगिकी के प्रति सबसे अधिक संवेदनशील होते हैं। उद्योग की मांग और प्रौद्योगिकी का सर्वोत्तम संयोजन हासिल करना महत्वपूर्ण है।" कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक अत्यंत कुशल उत्पादन उपकरण है जिसका जल्द ही विभिन्न उद्योगों पर प्रभाव पड़ेगा।

"भविष्य में, हर किसी के पास तीन रोबोट हो सकते हैं: एक घर पर सर्विस रोबोट, एक कार्यालय में काम करने वाला रोबोट, और दूसरा ट्रैवल रोबोट - या तो एक सेल्फ-ड्राइविंग कार या कम ऊंचाई पर यात्री ले जाने वाला ड्रोन। ये तीन रोबोट होने की संभावना है याबुली फोरम की डिजिटल फ्रंटियर टेक्नोलॉजी कमेटी के अध्यक्ष तियान सुनिंग ने कहा, "बड़े पैमाने के मॉडल या उनके विकास से प्राप्त नए तकनीकी पथों और एआई क्षमताओं द्वारा संचालित होने के लिए हम आशा करते हैं कि हम स्वतंत्र रूप से इन रोबोटों को शक्ति देने वाले चिप्स विकसित कर सकते हैं।" AsiaInfo के सह-संस्थापक। भविष्य में, रोबोट हमारे काम, दैनिक जीवन और परिवहन को बेहतर बनाने में हमारी सहायता करेंगे। कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डिजिटल अर्थव्यवस्था, अगली पीढ़ी के चिप्स और एप्लिकेशन परिदृश्यों पर ध्यान देने के साथ, पूरे उद्योग के तेजी से विकास के दौर में प्रवेश करने की उम्मीद है।