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- राजकुमार जैन, एआई विशेषज्ञ
अब एआई के साथ संवाद करने के तरीके में आमूलचूल परिवर्तन दिखाई पड़ रहा है. केवल कमांड देने और वांछित परिणाम प्राप्त करने के बजाय, अब एआई सिस्टम के साथ अधिक सहयोगात्मक संबंध विकसित हो रहा है.
यदि यह कहा जाए कि चैटजीपीटी जैसी तकनीक कितनी भी हैरतअंगेज क्यों ना हो, वो एआई की वास्तविक क्षमता की सिर्फ प्रारम्भिक अवस्था का ही प्रतिनिधित्व करती हैं, तो आप हैरत में पड़ जाएंगे. जी हाँ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अगला चरण एजेन्टिक एआइ न केवल शब्द, छवि, कोड और वीडियो उत्पन्न करेगा बल्कि इससे कहीं आगे बढ़कर यह न्यूनतम या शून्य मानवीय हस्तक्षेप के साथ संचालनात्मक निर्णय स्वयं लेने में सक्षम होगा. एजेंटिक एआई सिस्टम की खूबसूरती यह है कि वो समझता है कि उपयोगकर्ता का अभिप्राय या दृष्टिकोण क्या है और जिस समस्या को वे हल करने का प्रयास कर रहे हैं उसका संदर्भ क्या है.
एजेंटिक एआइ का उद्भव मशीनों के साथ हमारे सहअस्तित्व की अवधारणा और संवाद के तरीके को निर्णायक रूप से बदल कर रख देगा. तीव्र गति से विकसित हो रही तकनीक की समय से आगे की यह छलांग एक ऐसे परिदृश्य में प्रवेश करने के समान है जहाँ सिस्टम तर्क कर सकते हैं, स्वायत्तता का एक स्तर रखते हुए गतिशील रूप से बदलती परिस्थितियों के अनुकूल हो सकते हैं, वे निर्णय ले सकते हैं, अनुभव से सीख सकते हैं, और न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ विस्तारित अवधि तक काम कर सकते हैं.
हाल ही में चैटजीपीटी की निर्माता कंपनी ओपन-एआई ने “ऑपरेटर” नामक अपने पहले मानव एजेंट सदृश्य टूल की घोषणा की, इसके बारे में बताते हुए कंपनी के बताया कि यह टूल वेबसाइट पर नेविगेट करने और बटन पर क्लिक करने जैसे ऑनलाइन कार्य बगैर किसी मानवीय दखल के स्वयं संपादित कर सकता है. अल्फाबेट के गूगल, एंथ्रोपिक और सेल्सफोर्स ने भी एजेंटों, यानि एआई सिस्टम के लिए अपने अपने प्लेटफॉर्म लॉन्च किए हैं जो स्वायत्त रूप से कार्य कर सकते हैं. उदाहरण के लिए, एक ग्राहक सेवा बॉट की कल्पना करें जो न केवल जानकारी उत्पन्न करता है, बल्कि अपॉइंटमेंट बुक भी कर सकता है या शिकायत दर्ज कर सकता है. मेटा के मार्क जुकरबर्ग का कहना है कि इस साल ये एजेंट मध्यम श्रेणी के के सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की जगह ले लेंगे.
जैसे-जैसे एजेंटिक एआई सिस्टम और अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, एआई के साथ संवाद करने के तरीके में आमूलचूल परिवर्तन दिखाई पड़ रहा है. केवल कमांड देने और वांछित परिणाम प्राप्त करने के बजाय, अब एआई सिस्टम के साथ अधिक सहयोगात्मक संबंध विकसित हो रहा है. ये एजेंट हमारे साथ वास्तविक वार्तालाप में संलग्न हो सकते हैं, वैकल्पिक समाधान प्रस्तावित कर सकते हैं, और यहां तक कि उपयुक्त अवसर पर हमारी धारणाओं को चुनौती भी दे सकते हैं. यह विकास मानव-मशीन तालमेल को एक ऐसे नवीन स्तर की ओर ले जा सकता है, जहां एआई एक उपकरण से अधिक समस्या समाधान और नवाचार में मनुष्य का जोड़ीदार बन जाता है.
पुराने चैटबॉट्स के विपरीत, एजेंटिक एआई अधिक जटिल कार्यों को संभाल सकता है और वास्तविक जरूरतों के आधार पर उत्तर प्रदान कर सकता है. यह अपने उपयोगकर्ताओं को मानव सदृश्य अनुभव प्रदान करता है. एजेंटिक एआई मानव सहायता के बिना डेटा विश्लेषण, रिपोर्ट निर्माण और निर्णय लेने का कार्य कर लेता है और इसके बाद मनुष्यों को केवल कार्यवाही ही करना होती है. इसका जटिल ढांचा, जो धारणा, अनुभूति, क्रिया, सहयोग और प्रतिक्रिया परतों से बना है, इसे गतिशील और चुनौतीपूर्ण वातावरण में समझदारी से काम करने में सक्षम बनाता है.
धारणा परत डेटा को इकट्ठा करने, व्यवस्थित करने और व्याख्या करने के लिए उत्तरदायी है जो निर्णय लेने के लिए आधार का निर्माण करती है . इसके डेटा अधिग्रहण वाले प्रथम चरण में विभिन्न स्रोतों से जानकारी एकत्र करना शामिल है, जैसे कि सेंसर, ऑनलाइन डेटा फीड, या उपयोगकर्ता द्वारा दिया गया इनपुट. उदाहरण के लिए स्वचालित वाहनों के लिए कैमरे या वित्तीय अनुप्रयोगों के लिए एपीआई द्वारा एकत्रित की गई जानकारी. एक बार डेटा एकत्र करने के बाद, इसे उपयोगी बनाने के लिए विश्लेषित और संसाधित किया जाता है. इसमें अप्रासंगिक जानकारी को हटाना, प्रारूपों को मानकीकृत करना और महत्वपूर्ण विशेषताओं को उजागर करना शामिल है. पर्यावरणीय जागरूकता से लैस संदर्भात्मक समझ एआई को डेटा की अधिक प्रभावी ढंग से व्याख्या करने में सक्षम बनाती है. उदाहरण के लिए, यह अप्रत्याशित यातायात पैटर्न या असामान्य बाजार उतार-चढ़ाव जैसी विसंगतियों का पता लगा सकता है.
संज्ञान परत लक्ष्यों को निर्धारित करने, निर्णय लेने और भविष्य के उपयोग के लिए ज्ञान संग्रहीत करने पर केंद्रित है. इसका पहला चरण लक्ष्य निर्धारण है, जिसमें यह परिभाषित करना शामिल है कि एआई प्रणाली से क्या अपेक्षित है. लक्ष्यों में बाधाओं से बचने जैसे अल्पकालिक उद्देश्य और जटिल मार्गों को नेविगेट करने जैसे दीर्घकालिक लक्ष्य शामिल हो सकते हैं. लक्ष्य निर्धारित होने के बाद बारी आती है निर्णय-निर्माण मॉडल की, यह प्रणाली डेटा का विश्लेषण करती है और कार्रवाई का सर्वोत्तम रास्ता चुनती है. निर्णय लेने के लिए मार्गदर्शन करने के लिए अक्सर पुनर्बलन शिक्षण, योजना एल्गोरिदम और नियम-आधारित प्रणालियों जैसी तकनीकों का उपयोग किया जाता है. इसके बाद ज्ञान प्रतिनिधित्व वाले चरण में सीखी गई जानकारी को ऐसे प्रारूपों में व्यवस्थित करना शामिल है जिन्हें आसानी से पुनः निकाला और उपयोग किया जा सके. एआई तथ्यों, संबंधों और नियमों को संग्रहीत करने के लिए ज्ञान ग्राफ या डेटाबेस का उपयोग कर सकता है.
क्रिया परत एआई प्रणाली को वास्तविक या आभासी दुनिया में निर्णयों को निष्पादित करने में सक्षम बनाता है. इसका प्रथम चरण है क्रियान्वयन तंत्र जिसमें निर्णयों को दृढ़ क्रियाओं में परिवर्तित करना शामिल है. रोबोटिक्स में, इसका मतलब रोबोटिक हाथों को हिलाना हो सकता है, जबकि सॉफ़्टवेयर में, यह विशिष्ट गतिविधि को सक्रिय करने में शामिल हो सकता है. इसके बाद निष्पादन निगरानी प्रणाली अपनी क्रियाओं की निगरानी करती है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे योजना के अनुसार की जा रही हैं. यदि त्रुटियाँ होती हैं, तो एआई अपने दृष्टिकोण को समायोजित कर सकता है या चेतावनियाँ जारी कर सकता है. तत्पश्चात अनुकूलनशील व्यवहार स्थापित करने वाले चरण में अतीत की क्रियाओं से सीखने से एआई को समय के साथ सुधरने की सामर्थ्य मिलती है. परिणामों का विश्लेषण करके, एआई प्रणाली समान स्थितियों को अधिक प्रभावी ढंग से संभालने के लिए अपनी प्रतिक्रियाओं को परिष्कृत करती है.
सहयोग परत एआई प्रणालियों, मनुष्यों और नैतिक ढांचों के बीच सार्थक संवाद पर जोर देता है. इसमें मल्टी-एजेंट संचार जो यह बताता है कि जटिल वातावरण में, कई एआई एजेंटों को एक साथ मिलजुल कर काम करना चाहिए. वैसा संचार समन्वय स्थापित करना चाहिए जैसा वितरित प्रणालियों या ड्रोन झुंडों में देखा जाता है. इसके द्वितीय चरण मानव-एआई इंटरैक्शन में उपयोगकर्ताओं को यह जानकारी प्रदान करना शामिल है कि एआई क्या और क्यों कर रहा है . पारदर्शिता विश्वास बनाने में मदद करती है और उपयोगकर्ताओं को प्रतिक्रिया देने या सुधार करने की सुविधा प्रदान करती है. अगले महत्वपूर्ण चरण नैतिक अनुपालन में यह भरोसा दिलाया जाता है कि नैतिकता एआई डिज़ाइन का एक अभिन्न हिस्सा है. निष्पक्षता सुनिश्चित करने, पूर्वाग्रहित परिणामों को रोकने और जिम्मेदार उपयोग के लिए दिशानिर्देशों का पालन करने के लिए विभिन्न प्रकार के तंत्र लागू किए जाते हैं.
फीडबैक लूप सुनिश्चित करता है कि प्रणाली नए डेटा और अनुभवों से सीखकर विकसित होती है. निरंतर सीखते रहकर एआई नई जानकारी का सामना करते समय अपने मॉडलों और रणनीतियों को अपडेट करता है. यह सुनिश्चित करता है कि प्रणाली प्रासंगिक और प्रभावी बनी रहे. इसके साथ प्रदर्शन मूल्यांकन प्रणाली नियमित रूप से अपने प्रदर्शन का आकलन करती है, सुधार के लिए क्षेत्रों की पहचान करती है और विश्वसनीयता बनाए रखती है.
एजेन्टिक एआई की तैनाती में परीवर्तनशीलता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए त्रुटि प्रबंधन पर जोर दिया जाता है, निष्पादन के दौरान यदि अप्रत्याशित समस्याएँ उत्पन्न होती हैं, तो एआई उन्हें संबोधित करने के लिए पूर्वनिर्धारित रणनीतियों का उपयोग करता है या हस्तक्षेप के लिए मनुष्यों को सतर्क करता है.
अपनी विशाल क्षमता के साथ एजेंटिक एआई भविष्य के लिए अपार संभावनाओं के द्वार खोल रहा है, लेकिन इसके परिनियोजन में कई महत्वपूर्ण दायित्व भी शामिल हैं. यदि स्वायत्त एजेंट किसी गलत योजना को निष्पादित कर देता है, तो यह एक आपदा का कारण बन सकता है. उपभोक्ता जिसकी अपेक्षा करते हैं वह परिणाम देने में एजेंट खुद से पूर्णत: समर्थ नहीं होंगे अत: हमें मानवों और एजेंटों का एक आनुपातिक गठजोड़ बनाकर चलना होगा. इनके द्वारा स्वतंत्र रूप से निष्पादित कार्यों में सुरक्षा के स्तर को बनाए रखने के लिए इन माडलों का नियमित रूप से पुनः प्रशिक्षण और पुनः कौशल विकास आवश्यक होगा.
यह परिवर्तन केवल नई तकनीक को अपनाने के बारे में नहीं है; यह कार्य प्रक्रियाओं के पुनर्मूल्यांकन और अनुकूलन के बारे में भी है. जरूरी नहीं कि बहुप्रचारित और अत्यंत आकर्षक तकनीक सबसे सटीक और विश्वसनीय भी हो, कभी कभी दुनिया की सबसे परिष्कृत और दमदार तकनीक बगैर किसी शोर या आडंबर के अपना काम शांति से पूरा कर रही होती है.
चुनौतियों के बावजूद, एजेंटिक एआई का उदय कार्यक्षेत्र में नये अवसर खोल रहा है. एआई एजेंट प्रशिक्षकों जैसी भूमिकाएँ उभर रही हैं. कार्यप्रवाह समन्वयक भी मांग में हैं. हालांकि कुछ मौजूदा कार्य स्वचालित हो सकते हैं, लेकिन कई अनिवार्य मानवीय भूमिकायें विकसित होंगी, जिसमें प्रबंधन और सहयोग करने के लिए मानव एआई के साथ मिलकर काम करेंगे. जो लोग इस परिवर्तन को जल्दी अपनाते हैं, वे दक्षता और नवाचार में सुधार का अनुभव कर सकते हैं. उन व्यवसायों के लिए जो अभी भी पहले के एआई मॉडलों पर निर्भर हैं, यह एजेंटिक एआई की संभावनाओं और क्षमताओं का पता लगाने का एक अवसर है. जिससे मानव और एआई के बीच एक सहज एकीकरण को बढ़ावा मिल सकता है.
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