ओपनएआई का o3 एआई मॉडल ARC-AGI पर मानव-स्तर के अंक प्राप्त करता है।
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OpenAI ने o3 AI मॉडल का अनावरण किया है, जिसने ARC-AGI बेंचमार्क पर 85% स्कोर प्राप्त किया है, जो न्यूनतम डेटा से सीखने और सामान्य बुद्धिमत्ता का आकलन करने वाले AI अनुसंधान में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह प्रगति कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) बनाने के लिए महत्वपूर्ण है, हालांकि सच्चे AGI की अवधारणा विवादास्पद बनी हुई है। ARC-AGI बेंचमार्क में IQ परीक्षणों जैसे ग्रिड-आधारित पहेलियां शामिल होती हैं, जो AI को सीमित उदाहरणों से नियम समझने की चुनौती देती हैं। जबकि o3 मॉडल की रणनीतियों के विशेष विवरण उपलब्ध नहीं हैं, वे Google के AlphaGo के समान हो सकते हैं, जो उन्नत समस्या-समाधान विधियों का उपयोग करता है। OpenAI ने अभी तक मॉडल के आंतरिक कार्यों के बारे में विस्तृत जानकारी जारी नहीं की है। AGI विकास पर o3 प्रणाली के प्रभाव पर लगातार चर्चा हो रही है, क्योंकि मानव जैसी अनुकूलता प्राप्त करने से उद्योगों में आत्म-सुधार के माध्यम से परिवर्तन आ सकता है। OpenAI का इरादा मूल्यांकन आगे बढ़ने के साथ अधिक जानकारी प्रदान करने का है, ताकि मॉडल की क्षमताओं और AI को बढ़ावा देने में इसके भविष्य की भूमिका को बेहतर ढंग से समझाया जा सके।OpenAI द्वारा विकसित एक नए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल, o3 ने हाल ही में ARC-AGI बेंचमार्क पर मानव-स्तर के परिणाम हासिल किए, जो "जनरल इंटेलिजेंस" को मापने वाला एक परीक्षण है। इसने 85% अंक प्राप्त किए, जो पहले के AI रिकॉर्ड्स से काफी बेहतर था और औसत मानव स्कोर के बराबर है। आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) का निर्माण प्रमुख AI शोध लैब्स का प्राथमिक लक्ष्य है, और यह परिणाम उस दिशा में प्रगति का संकेत देता है। ARC-AGI परीक्षण AI की "सैंपल एफिशिएंसी" का आकलन करता है—नए परिदृश्यों में न्यूनतम डेटा के साथ अनुकूलन की क्षमता। मौजूदा AI, जैसे GPT-4, कार्यों को करने के लिए व्यापक डेटा की आवश्यकता होती है और कम सामान्य परिदृश्यों में संघर्ष करता है क्योंकि उपलब्ध उदाहरण सीमित होते हैं। AI को विविध और अप्रत्याशित कार्यों को संभालने के लिए, उसे कुछ डेटा बिंदुओं से सामान्यीकरण करना चाहिए—जो बुद्धिमता का एक प्रमुख तत्व है। OpenAI का o3 ग्रिड स्क्वेयर पैटर्न्स में महारत हासिल कर सफलता प्राप्त करने में सक्षम रहा, मानव IQ परीक्षणों की तरह सीमित उदाहरणों के साथ पहेलियाँ हल करते हुए। हालांकि o3 की कार्यक्षमता की विशिष्टताएँ स्पष्ट नहीं हैं, इसकी अनुकूलता स्पष्ट है। यह "सबसे कमजोर" नियमों को पहचानता है जो नए परिदृश्यों को न्यूनतम मान्यताओं के साथ कवर करते हैं, इससे अधिक अनुकूलन की क्षमता मिलती है। यह प्रक्रिया Google के AlphaGo AI के समान है, जिसने कार्यों को हल करने के लिए "चेन ऑफ थॉट" का उपयोग किया। प्रत्येक चेन एक संभावित समाधान का प्रतिनिधित्व करती है, जिसे एक ह्यूरिस्टिक या निर्णायक नियम का उपयोग करके सबसे उपयुक्त चयन करने के लिए मूल्यांकन किया जाता है। उम्मीदजनक परीक्षण परिणामों के बावजूद, यह अनिश्चित है कि o3 वास्तव में AGI को मानव जैसे इंटेलिजेंस के करीब लाता है। इसकी सफलता हो सकता है पिछले मॉडलों की तुलना में अंतर्निहित सुधार का संकेत न दे बल्कि ARC-AGI के लिए विशेष प्रशिक्षण का परिणाम हो सकता है। OpenAI ने o3 के बारे में पूर्ण विवरण नहीं दिया है, इसलिए इसकी वास्तविक क्षमता अटकलों में बनी हुई है। o3 को समझने के लिए गहन मूल्यांकन की आवश्यकता होगी और यह मानव अनुकूलन क्षमता का मुकाबला करने की क्षमता को प्रकट कर सकता है। अगर ऐसा हुआ, तो यह अर्थव्यवस्थाओं और तकनीक में क्रांति ला सकता है, AGI नेतृत्व के नए विचारों को प्रारंभ कर सकता है। अगर नहीं, तब भी कीर्तिमान स्थापित करते हुए, यह दैनिक जीवन में अधिक बदलाव नहीं लाएगा।
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ओपनएआई का o3 एआई मॉडल ARC-AGI पर मानव-स्तर के अंक प्राप्त करता है।
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