सपनों से हकीकत तक - एआई विकास की कहानी

यद्यपि पिछले कुछ वर्षों में एआई ने काफी हलचल मचाई है, लेकिन एआई के विकास की नींव 20वीं सदी के प्रारंभ में ही रख दी गई थी।

एआई का विकास

हाल ही में AI के बारे में जो चर्चा हुई है, उससे हममें से कुछ लोगों को लग सकता है कि यह कोई नई बात है। ऐसा नहीं है। यह सब 20वीं सदी की शुरुआत में शुरू हुआ था। हालाँकि, इस क्षेत्र में पर्याप्त काम 20वीं सदी के मध्य में ही शुरू हुआ। यह लगभग इसी समय था जब दूरदर्शी गणितज्ञ एलन ट्यूरिंग ने बुद्धिमान मशीनों के निर्माण की कल्पना की थी - एक ऐसा सपना जो मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी तकनीक के आगमन से साकार हुआ है।

100 से ज़्यादा सालों की यह विकास कहानी दिलचस्प है। यह खेतों में बोए गए बलूत के फल के समान है, जिसे पानी दिया जाता है और पोषित किया जाता है, और फिर उसके एक शक्तिशाली ओक के पेड़ में विकसित होने का इंतज़ार किया जाता है। यह समझने के लिए कि शुरुआती आधारभूत कार्य आज की बुद्धिमान तकनीक में कैसे विकसित हुआ, आइए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इतिहास में गोता लगाते हैं।

1900 के दशक की शुरुआत

वैज्ञानिकों द्वारा वैज्ञानिक रुचि की किसी भी अवधारणा या विचार का पता लगाने से पहले, यह कलाकारों के दिमाग में जन्म लेता है। यही बात “कृत्रिम मनुष्यों” या “रोबोट” के विचार के बारे में भी सच है जो चेक नाटककार कारेल कैपेक के दिमाग में अंकुरित हुआ और 1920 के उनके हिट नाटक “आरयूआर - रॉसम्स यूनिवर्सल रोबोट्स” में परिणत हुआ। उन्हें “रोबोट” शब्द गढ़ने का श्रेय दिया जाता है जिसका अर्थ है श्रमिक।

हम Google की सेल्फ-ड्राइविंग कारों के बारे में बहुत कुछ जानते हैं, लेकिन क्या हम जानते हैं कि ड्राइवरलेस कारों की अवधारणा सबसे पहले 1925 में शुरू की गई थी? न्यूयॉर्क शहर की सड़कों पर आने वाली पहली ड्राइवरलेस कारें हुडीना रेडियो कंट्रोल द्वारा जारी की गई रेडियो-नियंत्रित कारें थीं। Google की मूल कंपनी अल्फाबेट इंक को वेमो लॉन्च करने में 90 साल लग गए, जो अब वाणिज्यिक रोबोटैक्सी सेवाएं प्रदान करती है - बुद्धिमान प्रौद्योगिकी का एक चमत्कार।

एक बार जब कोई विचार दुनिया के किसी एक हिस्से में शुरू होता है, तो वह तेज़ी से फैलता है और नए आयाम प्राप्त करता है। 1929 में, जापानी प्रोफेसर मकोतो निशिमुरा ने कुछ हद तक सफलता के साथ वह बनाया जो कारेल कैपेक ने अपने नाटक में कल्पना की थी- एक रोबोट! इस जापानी चमत्कार को गाकुटेनसोकू कहा जाता है, जिसका अर्थ है प्रकृति के नियमों से सीखना, यह अपना सिर और हाथ हिला सकता है और चेहरे के भाव बदल सकता है। निशिमुरा ने इसे वायु दाब तंत्र का उपयोग करके हासिल किया।

ऐसा प्रतीत होता है कि चेतना की मानवीय धारा सामूहिक रूप से उन मशीनों के बारे में सपना देख रही थी जो न केवल मानव कार्य की नकल कर सकती थीं बल्कि वे काम भी कर सकती थीं जो मनुष्य नहीं कर सकते थे। एचजी वेल्स, भविष्यवादी लेखक जिन्होंने समय यात्रा, अदृश्यता, जैव-इंजीनियरिंग और बहुत कुछ जैसी अवधारणाओं की कल्पना की, ने 1937 में भविष्यवाणी की कि "संपूर्ण मानव स्मृति को हर व्यक्ति के लिए सुलभ बनाया जा सकता है, और संभवतः कुछ ही समय में ऐसा हो जाएगा" और "कोई भी छात्र, दुनिया के किसी भी हिस्से में, अपने अध्ययन में अपने [माइक्रोफिल्म] प्रोजेक्टर के साथ बैठकर, अपनी सुविधानुसार, किसी भी पुस्तक या दस्तावेज़ की प्रतिकृति की जांच करने में सक्षम होगा।" हम सुरक्षित रूप से मान सकते हैं कि वह भविष्य के कंप्यूटरों के बारे में सपना देख रहे थे जिनका हम आज उपयोग करते हैं।

बाद में, 1949 में, अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक एडमंड कैलिस बर्कले ने "विशाल मस्तिष्क या मशीनें जो सोचती हैं" नामक पुस्तक प्रकाशित की। यह पहली बार था कि साइमन नामक पहले पर्सनल कंप्यूटर के प्रोटोटाइप का वर्णन किसी पुस्तक में किया गया था। विज्ञान और प्रौद्योगिकी के शौकीनों के लिए पुस्तक का सबसे रोमांचक हिस्सा उस समय के अग्रणी यांत्रिक मस्तिष्क (शुरुआती कंप्यूटर) का सर्वेक्षण था - एमआईटी का डिफरेंशियल एनालाइज़र, हार्वर्ड का आईबीएम अनुक्रम-नियंत्रित कैलकुलेटर, मूर स्कूल का ENIAC और बेल लेबोरेटरीज का रिले कैलकुलेटर।

1950 का दशक - वह समय जब AI का जन्म हुआ

जबकि 1900 के दशक की शुरुआत में मनुष्य या तो अपने दिमाग में बुद्धिमान मशीनें बना रहे थे या वास्तविक मशीनें बनाने की दिशा में छोटे कदम उठा रहे थे, 1950 का दशक वह समय था जब इस दिशा में वास्तविक कदम उठाए गए। यह, अब तक, AI के इतिहास में सबसे उत्साहजनक अवधि थी।

अगर आप एक बच्चे की तरह स्वतंत्र और रचनात्मक तरीके से सोचना चाहते हैं तो आपको दिल से एक बच्चा होना चाहिए। खेल खेलना उस बच्चे को जीवित रखने के सबसे अच्छे तरीकों में से एक है। लेकिन एलन ट्यूरिंग ने एक कदम आगे बढ़कर 1950 में अपने महत्वपूर्ण पेपर "कंप्यूटर मशीनरी एंड इंटेलिजेंस" में "द इमिटेशन गेम" की रचना की, जिसे ट्यूरिंग टेस्ट के नाम से जाना जाता है। यह गेम एक मशीन के बुद्धिमान व्यवहार का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जिससे इसे मनुष्य से अलग करना मुश्किल हो जाता है। आधुनिक समय में, हम रिवर्स ट्यूरिंग टेस्ट का उपयोग करते हैं, जिसे लोकप्रिय रूप से "कंप्यूटर और मनुष्यों को अलग करने के लिए पूरी तरह से स्वचालित सार्वजनिक ट्यूरिंग टेस्ट" या कैप्चा कहा जाता है, यह निर्धारित करने के लिए कि मशीन को कोई बॉट नहीं बल्कि कोई मनुष्य संचालित कर रहा है।

1948 में ट्यूरिंग ने शतरंज का खेल खेलने के लिए कंप्यूटर के लिए एक प्रोग्राम लिखना शुरू किया। 1952 में, उन्होंने इस प्रोग्राम को फेरेंटी मार्क 1 पर लागू किया। दुर्भाग्य से, कंप्यूटर गेम खेलने के लिए प्रोग्राम का उपयोग नहीं कर सका, लेकिन ट्यूरिंग ने एल्गोरिदम मैनुअल में दिए गए निर्देशों का उपयोग करके शतरंज का खेल खेलने के लिए अपने भीतर के बच्चे को सक्रिय किया। बहुत बाद में, रूसी शतरंज ग्रैंडमास्टर और पूर्व विश्व शतरंज चैंपियन, गैरी कास्पारोव ने खेल की रिकॉर्डिंग देखी और इसे "शतरंज का एक पहचानने योग्य खेल" बताया।

लेकिन खेलों के प्रति आकर्षण सिर्फ़ ट्यूरिंग तक ही सीमित नहीं था। कंप्यूटर गेमिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक और अग्रणी, आर्थर सैमुअल ने 1952 में चेकर्स खेलने के लिए दुनिया का पहला सफल सेल्फ-लर्निंग प्रोग्राम पेश किया, जिसे "सैमुअल चेकर्स-प्लेइंग प्रोग्राम" कहा जाता है। सैमुअल ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए शोध में खेलों की क्षमता देखी क्योंकि उन्होंने कंप्यूटर के प्रदर्शन का मूल्यांकन मानव के प्रदर्शन के मुकाबले आसान बना दिया। सैमुअल की प्रतिभा का एक और उदाहरण तब देखने को मिला जब उन्होंने 1959 में "मशीन लर्निंग" शब्द को लोकप्रिय बनाया, जिस पर उन्होंने 1949 में शोध शुरू किया था।

1950 के दशक के मध्य का युग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इर्द-गिर्द अनुसंधान और काम से भरा हुआ था। वास्तव में, शब्द "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" या "एआई", जैसा कि इसे लोकप्रिय रूप से कहा जाता है, 1955 में एक और शानदार दिमाग द्वारा गढ़ा गया था जो एक अनुशासन के रूप में एआई के संस्थापकों में से एक भी है - जॉन मैकार्थी। उन्होंने एक सह-लेखक दस्तावेज़ में इस शब्द को गढ़ा लेकिन इस शब्द को डार्टमाउथ कॉलेज में उनकी ग्रीष्मकालीन कार्यशाला में लोकप्रियता मिली, जिसके बारे में कहा जाता है कि इसमें उस समय के प्रमुख कंप्यूटिंग दिमागों ने भाग लिया था। वह यहीं नहीं रुके क्योंकि उन्होंने 1958 में लिस्प, एक प्रोग्रामिंग भाषा का आविष्कार करके एआई पर अपने विचारों को और परिष्कृत किया। उन्होंने 1959 में "प्रोग्राम्स विद कॉमन सेंस" प्रकाशित किया, जिसमें उन्होंने वाक्यों में हेरफेर करके समस्याओं को हल करने के लिए प्रोग्राम का वर्णन किया था

1950 के दशक में इन सभी आविष्कारों और खोजों के बाद 1960 और 70 के दशक में अन्य महत्वपूर्ण कार्य हुए। इनमें से सबसे प्रमुख था इंटरैक्टिव प्रोग्राम एलिज़ा। 1965 में जोसेफ़ वीज़ेनबाम द्वारा विकसित यह प्रोग्राम अंग्रेज़ी भाषा में किसी भी विषय पर संवाद कर सकता था, बिल्कुल आज के चैटबॉट की तरह! इस प्रोग्राम के बारे में सबसे ज़्यादा दिलचस्प बात यह थी कि कई लोगों ने इसे इंसानों जैसी भावनाओं से जोड़कर देखा - एक ऐसी विशेषता जो अभी भी रहस्यमयी और विवादास्पद है।

आज AI के विकास में इस्तेमाल की जाने वाली “डीप लर्निंग” पद्धति की कल्पना 1968 में सोवियत गणितज्ञ एलेक्सी इवाखेंको ने अपने काम “ग्रुप मेथड ऑफ़ डेटा हैंडलिंग” में की थी, जिसे “एव्टोमैटिका” पत्रिका में प्रकाशित किया गया था। यह अविश्वसनीय लग सकता है लेकिन आज हम जो तेज़ तकनीकी प्रगति देख रहे हैं, वह 20वीं सदी के मध्य में किए गए धीमे और स्थिर काम के कंधों पर खड़ी है।

1980 का दशक - तीव्र कार्रवाई का समय

\लेकिन चीजें धीमी और स्थिर नहीं रहीं। 1980 के दशक में जब एआई में रुचि और इसके परिणामस्वरूप क्षेत्र में वित्त पोषण और अनुसंधान में तेजी से वृद्धि हुई, तो उन्होंने गति पकड़ी। इस अवधि में ऐसे कार्यक्रमों का विकास हुआ जो विशिष्ट क्षेत्रों में मानव विशेषज्ञों की निर्णय लेने की क्षमताओं को दोहराते थे।

1980 में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की उन्नति के लिए एसोसिएशन या AAAI का पहला सम्मेलन आयोजित किया गया था, जिसकी स्थापना 1979 में हुई थी। इस वर्ष आयोजित अपने 38वें वार्षिक सम्मेलन के साथ, यह एसोसिएशन AI के क्षेत्र में अनुसंधान को बढ़ावा देना और क्षेत्र में वैश्विक चिकित्सकों के बीच वैज्ञानिक विचारों का आदान-प्रदान करना जारी रखता है। लेकिन 1984 में एक समय ऐसा भी था जब AAAI ने " AI विंटर " नामक समय की भविष्यवाणी की थी, जो AI में कम रुचि के कारण सुस्त अनुसंधान का समय था।

हालाँकि, इस भविष्यवाणी से पहले, जापानी अंतर्राष्ट्रीय व्यापार और उद्योग मंत्रालय ने 1981 में पाँचवीं पीढ़ी के कंप्यूटर प्रोजेक्ट के लिए 850 मिलियन डॉलर का चौंका देने वाला आवंटन किया था। 10 साल की यह परियोजना महत्वाकांक्षी थी, अपने समय से आगे थी, और एक व्यावसायिक विफलता थी - एक ज़ेइटगेइस्ट के बजाय एक प्रचार होने का एक आदर्श उदाहरण। हालाँकि, इस परियोजना ने IKIGAI के जापानी दर्शन का उदाहरण दिया क्योंकि वैज्ञानिकों ने समवर्ती तर्क प्रोग्रामिंग के विकास को बढ़ावा देने के लिए अपने उत्साह का फायदा उठाया।

1980 के दशक का अंत और 1990 के दशक का प्रारम्भ - क्या यह AI शीतकाल था?

मौसम विभाग द्वारा मौसम संबंधी पूर्वानुमानों के विपरीत, AAAI की AI सर्दियों की भविष्यवाणी सही साबित हुई। पांचवीं पीढ़ी की परियोजना का अंत 1980 के दशक के उत्तरार्ध में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में रुचि और निवेश के नुकसान के कारणों में से एक था। लेकिन विशेषज्ञ प्रणालियों और मशीन बाजारों में अन्य असफलताओं, जिसमें 1987 में IBM और Apple के सस्ते विकल्पों के कारण विशेष LISP-आधारित हार्डवेयर का पतन शामिल है, ने भी AI में अरुचि में योगदान दिया।

हालांकि, इस दौरान सब कुछ ठीक नहीं था। मारे गए अमेरिकी पत्रकार डैनियल पर्ल के पिता और 2011 ट्यूरिंग पुरस्कार के विजेता, प्रोफेसर जूडिया पर्ल ने 1988 में “प्रोबेबिलिस्टिक रीजनिंग इन इंटेलिजेंट सिस्टम्स” प्रकाशित किया था। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए प्रोबेबिलिस्टिक दृष्टिकोण के चैंपियन और बायेसियन नेटवर्क के आविष्कारक एक क्रांतिकारी विचारक थे, जिनके बायेसियन मॉडल इंजीनियरिंग और प्राकृतिक विज्ञान में महत्वपूर्ण काम के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन गए।

जैबरवॉक भले ही एलिस इन वंडरलैंड का एक डरावना काल्पनिक पात्र हो, लेकिन इसका उद्देश्य जैबरवैकी जैसा ही था, जो 1988 में रोलो कारपेंटर द्वारा विकसित एक चैटबॉट था - आनंदित करना और मनोरंजन करना। जैबरवैकी को मनोरंजक और हास्यपूर्ण तरीके से प्राकृतिक मानवीय बातचीत का अनुकरण करने के लिए सुसज्जित किया गया था।

1993-2011—सोये हुए दानव का उदय

सर्दी ज्यादा दिनों तक नहीं रहती, खास तौर पर उपोष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में, और जैसे ही यह जाती है, वसंत ऋतु खूबसूरत फूलों की सौगात लेकर आती है, जिसे हर कोई पसंद करता है। एआई सर्दियों के साथ भी कुछ ऐसा ही हुआ। 1993 में वर्नर विंज द्वारा लिखित “द कमिंग टेक्नोलॉजिकल सिंगुलैरिटी” में मानव युग के अंत की भयावह भविष्यवाणी ने भले ही हम सभी को डरा दिया हो, लेकिन इस पेपर ने यह भी भविष्यवाणी की थी कि 30 साल के भीतर हमारे पास “सुपरह्यूमन इंटेलिजेंस बनाने की तकनीक होगी।” तीस साल बाद भी हम वह हासिल नहीं कर पाए हैं जिसकी उन्होंने भविष्यवाणी की थी, लेकिन ऐसा लगता है कि हम उस दिशा में आगे बढ़ रहे हैं।

1997 में, दुनिया ने विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्पारोव को डीप ब्लू के हाथों हारते हुए देखा, जो पहला कंप्यूटर शतरंज खेलने वाला प्रोग्राम था। यह घटना एआई के इतिहास में एक महत्वपूर्ण क्षण था और इस प्रकार यह कई किताबों और फिल्मों के लिए रचनात्मक प्रभाव बन गया। उसी वर्ष, ड्रैगन ने नेचुरलीस्पीकिंग 1.0 जारी किया, जिसे DNS के रूप में भी जाना जाता है, यह एक भाषण पहचान सॉफ्टवेयर है जो विंडोज पर चलेगा।

वर्ष 2000 में किस्मत नामक रोबोट के विकास के साथ इस क्षेत्र में और प्रगति देखी गई, जो मानवीय भावनाओं का अनुकरण कर सकता था। यह और अन्य रोबोट प्रोफेसर सिंथिया ब्रेज़ल के दिमाग की उपज थे, जो उस समय MIT आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब में छात्रा थीं। 1900 के दशक की शुरुआत में नाटककारों ने जो सपने देखे थे, वे अब आकार लेने लगे थे।

यूरी गगारिन की अंतरिक्ष यात्रा और नील आर्मस्ट्रांग का चंद्रमा पर उतरना जश्न मनाने लायक था, लेकिन 2003 में मंगल ग्रह पर दो अमेरिकी रोवर्स, स्पिरिट और ऑपर्च्युनिटी का उतरना भी उतना ही जश्न मनाने लायक था। उन्होंने मानव हस्तक्षेप के बिना ग्रह पर सफलतापूर्वक काम किया - जो प्रौद्योगिकी की दुनिया के लिए एक बड़ी जीत थी।

ट्विटर, फेसबुक और नेटफ्लिक्स- समकालीन तकनीकी दिग्गज- ने लगभग दो दशक पहले 2006 में अपने विज्ञापन और UX एल्गोरिदम के लिए AI का उपयोग करना शुरू किया था। एक तकनीक के रूप में AI के वास्तव में शुरू होने के संकेत दिखने लगे थे। 1997 में डीप ब्लू की जीत AI के क्षेत्र में IBM के शोध की एक झलक थी और IBM वाटसन ने दिखाया कि उनके शोध ने उन्हें कितनी दूर तक पहुँचाया है जब कार्यक्रम ने 2011 में जेपार्डी! चैलेंज में ब्रैड रटर और केन जेनिंग्स को हराया।

यह आईबीएम का वॉटसन ही था जिसने खुदरा से लेकर वित्तीय सेवाओं तक के उद्योगों को व्यापार में एआई की तैनाती की संभावना के बारे में सोचने पर मजबूर किया। 2011 वह वर्ष भी था जब एप्पल के सिरी, एक आभासी सहायक, को लॉन्च किया गया था।

2012 से अब तक - एआई में बड़ी छलांग

समय एक निरंतरता है और हम जो कुछ भी करते हैं, यहाँ तक कि AI भी इस निरंतरता का हिस्सा है। हमने देखा है कि कैसे 1900 के दशक के छोटे-छोटे कदमों ने 2000 के दशक में बड़ी खोजों और आविष्कारों को जन्म दिया। 2000 के दशक की पहली तिमाही के अंत की ओर बढ़ने के साथ, हम देखते हैं कि AI कितनी दूर तक पहुँच गया है, खासकर पिछले दशक में और उससे भी थोड़ा आगे।

इनमें से एक यात्रा डीप लर्निंग मॉडल की है। 1968 में अपनी साधारण अवधारणा से, मॉडल ने एक विशाल स्वरूप प्राप्त किया जब Google के जेफ डीन और एंड्रयू एनजी ने 2012 में मशीन लर्निंग के लिए एक अरब से अधिक कनेक्शन वाले सबसे बड़े न्यूरल नेटवर्क में से एक बनाने के लिए 16,000 कंप्यूटर प्रोसेसर को जोड़ा। उन्होंने नेटवर्क को YouTube वीडियो से बिल्लियों की 10 मिलियन यादृच्छिक छवियां खिलाईं और कुछ असाधारण हुआ - नेटवर्क ने बिल्लियों को पहचानना शुरू कर दिया। बिल्ली प्रेमी कुछ शोर मचा सकते हैं!

दूसरी यात्रा रोबोट की है। कैरेल कैपेक के रॉसम के यूनिवर्सल रोबोट से लेकर माकोटो निशिमुरा के गकुटेनसोकू से लेकर जोसेफ वीज़ेनबाम के चैटबॉट एलिज़ा से लेकर सिंथिया ब्रेज़ल के किस्मत तक, रोबोट ने एक लंबा सफ़र तय किया है, लेकिन यह वर्ष 2016 में था जब यथार्थवादी मानवीय विशेषताओं और भावों वाली ह्यूमनॉइड रोबोट सोफिया पहली "रोबोट नागरिक" बन गई। बहुत हैरान मत होइए।

कुछ चीजें हमारी नाव को हिला देती हैं और फिर कुछ मानवता को हिला देती हैं। ऐसी ही एक घटना 2017 में हुई जब तकनीक की दुनिया दो फेसबुक चैटबॉट के व्यवहार से अचंभित रह गई, जिन्होंने अपनी खुद की बातचीत की भाषा विकसित की थी जो मनुष्यों के लिए समझ से बाहर थी, लेकिन एआई इंजीनियरों को यह समझाने के लिए कुछ पैटर्न दिखाए कि यह बेतरतीब बकवास नहीं थी बल्कि एक ऐसी भाषा थी जिसे वे वास्तव में समझते थे। हालाँकि यह वर्नर विंज द्वारा भविष्यवाणी की गई विलक्षणता के आगमन की घोषणा नहीं करता था, लेकिन बॉट्स की बातचीत, जिसमें बाद में किसी समझौते के लिए दूसरे को मनाने के लिए किसी वस्तु में उनकी रुचि का दिखावा करना शामिल था, ने मनुष्यों को मशीनों की भविष्य की संभावनाओं पर आश्चर्यचकित कर दिया।

मार्च 2020 में कोविड-19 महामारी की पहली लहर आई जिसने उस समय तक के काम को बाधित कर दिया था। जब कंपनियाँ दूर से काम करने के तरीकों की तलाश में जुट गईं, तो ओपन एआई ने मई 2020 में अपना जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफ़ॉर्मर या GPT-3 लॉन्च किया, जैसा कि इसे लोकप्रिय रूप से कहा जाता है। GPT-3 सबसे बड़े भाषा सीखने वाले मॉडलों में से एक है जो अपनी बढ़ी हुई क्षमता और अधिक संख्या में मापदंडों के कारण उच्च सटीकता के साथ कार्य कर सकता है - 175 बिलियन जो इसके निकटतम प्रतिस्पर्धी मॉडल ट्यूरिंग-एनएलजी से 10 गुना अधिक है।

तब से, नए उन्नत संस्करण, GPT-3.5 और GPT-4 लॉन्च किए गए हैं। हाल ही में, GPT-5 की भी घोषणा की गई है, जिसमें उन्नत AI, सहानुभूति, गोपनीयता, गतिशील अनुकूलन और विचार और तर्क की श्रृंखला को चरणबद्ध तरीके से आगे बढ़ाने का वादा किया गया है।

हमारी यात्रा हमें आज के समय में ले आई है, जहाँ AI हमारे जीवन के हर पहलू में व्याप्त है। हमारी ज़रूरतों का अनुमान लगाने वाले वर्चुअल असिस्टेंट से लेकर शहर की सड़कों पर चलने वाली सेल्फ़-ड्राइविंग कारों तक, AI अग्रदूतों के कभी-कभी काल्पनिक सपने हमारी रोज़मर्रा की वास्तविकता बन गए हैं।

लेकिन, जैसे-जैसे हम भविष्य की ओर बढ़ते हैं, कथानक नैतिक दुविधाओं, सामाजिक प्रभाव और कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता की खोज से और भी गहरा होता जाता है - जो कि अंतिम सीमा है। एआई की गाथा लगातार सामने आ रही है, हमारी कल्पना को मोहित कर रही है और सिलिकॉन और कोड से बुद्धिमत्ता बनाने के अर्थ के बारे में हमारी समझ को चुनौती दे रही है।

और इस प्रकार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कहानी, जो मानवीय सरलता और तकनीकी विकास का एक अद्भुत मिश्रण है, अज्ञात की ओर आगे बढ़ती है, तथा हम सभी को इस रोचक कथा के अगले अध्यायों को देखने के लिए आमंत्रित करती है।

परिशिष्ट:

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