मेटा के अधीक्षक लैब के अंदर: वैज्ञानिक मार्क जुकरबर्ग को हाथ से ढंकते हैं; असली एजीआई बनाने की दौड़

मार्क जुकरबर्ग पर शायद ही कभी छोटे सोचने का आरोप लगाया गया हो। Metaverse के माध्यम से इंटरनेट को फिर से परिभाषित करने का प्रयास करने के बाद, वह अब एक अधिक महत्वाकांक्षी सीमा पर अपनी जगहें सेट कर चुका है: अधीक्षक- यह विचार कि मशीनें एक दिन मैच कर सकती हैं, या यहां तक ​​कि मनुष्यों की सामान्य बुद्धिमत्ता को पार कर सकती हैं।उस अंत तक, मेटा ने एक ऐसे नाम के साथ एक कुलीन इकाई बनाई है, जो लगता है कि यह एक विज्ञान-फाई स्क्रिप्ट: मेटा सुपरिंटेलिजेंस लैब (एमएसएल) में है। लेकिन यह कल्पना नहीं है। यह एक वास्तविक दुनिया है, संस्थापक के नेतृत्व वाले मूनशॉट, आक्रामक काम पर रखने, दुस्साहसी राजधानी और प्रौद्योगिकीविदों के एक कलाकार द्वारा संचालित, जिन्होंने आज के एआई परिदृश्य को चुपचाप आकार दिया है।यह केवल एल्गोरिदम और जीपीयू की कहानी नहीं है। यह शक्ति, अनुनय के बारे में है, और कुलीन दिमाग जुकरबर्ग का मानना ​​है कि मेटा को बुद्धि के अगले युग में धकेल देगा।

आर्किटेक्ट्स: कौन मेटा चला रहा है आंदोलन महत्वाकांक्षाएं?

जुकरबर्ग कभी भी नौकरशाही को धीमा करने के लिए एक नहीं रहे। इसलिए उन्होंने एमएसएल के लिए काम पर रखने का सौदा नहीं किया – उन्होंने खुद किया। इस पहल को चलाने वाले तीन दिमाग पारंपरिक कॉर्पोरेट अधिकारी नहीं हैं। वे उत्पाद-जुनूनी बिल्डरों, प्रौद्योगिकीविदों हैं जो स्टार्टअप तात्कालिकता और कृत्रिम जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) में लगभग मिशनरी विश्वास के साथ काम करते हैं।

वांग, एक बार दुनिया के सबसे कम उम्र के स्व-निर्मित अरबपति को डब किया गया था, एक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रोडिगी है जो समझता है कि आधुनिक एआई को खिलाने के लिए क्या लगता है। फ्रीडमैन, ओपन-सोर्स समुदाय में एक श्रद्धेय व्यक्ति, जानता है कि कैसे गहरी तकनीक का उत्पाद है। और ग्रॉस, जो कथित तौर पर जुकरबर्ग की तीव्रता साझा करता है, एआई संरेखण और जोखिम में एक परिप्रेक्ष्य लाता है।साथ में, वे एक उच्च-एजेंसी, नो-नॉनसेंस लीडरशिप कोर-ज़करबर्ग के मैनहट्टन प्रोजेक्ट तिकड़ी के संस्करण का निर्माण करते हैं।

वैज्ञानिक: 11 दोष जिसने एआई दुनिया को हिला दिया

यदि नेतृत्व दृष्टि प्रदान करता है, तो अगले 11 को इंजीनियर करने की अपेक्षा की जाती है। एक काम पर रखने वाली होड़ में, जिसने ओपनई, डीपमाइंड और एन्थ्रोपिक को झकझोर दिया, मेटा ने दुनिया के कुछ सबसे अधिक मांग वाले शोधकर्ताओं को भर्ती किया-जिन्होंने जीपीटी -4, मिथुन, और दशक के सबसे महत्वपूर्ण मल्टीमॉडल मॉडल में से कई बनाने में मदद की।

यह रोस्टर केवल कागज पर प्रभावशाली नहीं है – यह एक तख्तापलट है। कई GPT-4 के तर्क, दक्षता और आवाज क्षमताओं के मुख्य घटकों के लिए जिम्मेदार थे। अन्य लोगों ने छवि पीढ़ी के नवाचारों का नेतृत्व किया जैसे कि एआई के ध्यान फैलाने के लिए म्यूजियम या निर्मित मेमोरी मॉड्यूल महत्वपूर्ण हैं।मेटा के किराए एक वैश्विक मस्तिष्क लाभ को दर्शाते हैं: अधिकांश ने चीन या भारत में अपनी अंडरग्राउंड शिक्षा पूरी की, और अमेरिका या यूके में पीएचडी का पीछा किया। यह छात्रों के लिए एक स्पष्ट संकेत है – समझदार भूगोल से विवश नहीं है।

मेटा ने क्या पेशकश की: पैसा, मिशन और कुल स्वायत्तता

पक्षों को स्विच करने के लिए प्रतिभा के इस कैलिबर को आश्वस्त करना आसान नहीं था। मेटा ने मिशन से अधिक की पेशकश की – इसने अभूतपूर्व मुआवजे की पेशकश की।• कुछ को चार वर्षों में $ 300 मिलियन तक की पेशकश की गई थी।• शीर्ष Openai शोधकर्ताओं के लिए $ 50-100 मिलियन के साइन-ऑन बोनस टेबल पर थे।• पहले वर्ष का भुगतान अकेले कथित तौर पर कुछ किराए के लिए $ 100 मिलियन पार कर गया।मुआवजे का यह स्तर उन्हें अधिकांश फॉर्च्यून 500 सीईओ से ऊपर रखता है – कंपनी चलाने के लिए नहीं, बल्कि भविष्य के निर्माण के लिए। यह एक व्यापक संदेश का भी हिस्सा है: जुकरबर्ग इस दौड़ को जीतने के लिए आक्रामक तरीके से खर्च करने को तैयार हैं।ओपनई के सैम अल्टमैन ने इसे “अरुचिकर” कहा। एंथ्रोपिक और डीपमाइंड के अन्य लोगों ने प्रतिभा के छापे को “खतरनाक” बताया। इस बीच, मेटा ने कोई माफी नहीं दी है। एक अंदरूनी सूत्र के शब्दों में: “यह वह टीम है जो लाल टेप को छोड़ देती है। वे मार्क के पास बैठते हैं। वे मेटा में किसी और की तुलना में तेजी से आगे बढ़ते हैं।”

AGI समस्या: सिर्फ स्केलिंग से बड़ी है

लेकिन दुनिया की सभी प्रतिभाओं और पूंजी के साथ भी, AGI कंप्यूटर विज्ञान में सबसे कठिन समस्या बनी हुई है। लक्ष्य बेहतर चैटबॉट या तेज छवि जनरेटर बनाने के लिए नहीं है। यह उन मशीनों का निर्माण करना है जो मनुष्यों की तरह तर्क, योजना और सीख सकती हैं।इतना कठिन क्यों है?• सामान्यीकरण: आज के मॉडल पैटर्न मान्यता पर उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, अमूर्त तर्क नहीं। उनके पास अभी भी सच्ची समझ की कमी है।• सिद्धांत की कमी: बुद्धिमत्ता का कोई भव्य एकीकृत सिद्धांत नहीं है। शोधकर्ता एक खाका के बिना काम कर रहे हैं।• बड़े पैमाने पर गणना: AGI को GPT-4 या मिथुन की तुलना में अधिक गणना के आदेश की आवश्यकता हो सकती है।• सुरक्षा और संरेखण: शक्तिशाली मॉडल अप्रत्याशित, यहां तक ​​कि खतरनाक तरीके से व्यवहार कर सकते हैं। उन्हें प्राप्त करना चाहते हैं कि मनुष्य क्या चाहते हैं एक अनसुलझी पहेली बनी हुई है।इन्हें हल करने के लिए, मेटा सिर्फ स्केलिंग नहीं कर रहा है – यह नए आर्किटेक्चर, नए प्रशिक्षण विधियों और नए सुरक्षा ढांचे पर सट्टेबाजी है। यह भी है कि इसके कई नए किराए में एआई संरेखण और मल्टीमॉडल तर्क में गहरी विशेषज्ञता है।

एआई में अपने भविष्य का लक्ष्य रखने वाले छात्रों के लिए इसका क्या मतलब है

यह कहानी सिर्फ मेटा के बारे में नहीं है। यह उस दिशा के बारे में है जो एआई बढ़ रहा है – और फ्रंटियर तक पहुंचने के लिए क्या लगता है।यदि आप भारत में एक छात्र हैं, तो इस दुनिया में कैसे टूटना है, नोट्स लें:• मजबूत गणित और कंप्यूटर विज्ञान नींव पदार्थ। अधिकांश शोधकर्ताओं ने एआई में गोता लगाने से पहले मजबूत अंडरग्राउंड प्रशिक्षण के साथ शुरू किया।• मल्टीमॉडलिटी, संरेखण और दक्षता प्रमुख उभरते क्षेत्र हैं। भाषा, दृष्टि और तर्क के पार काम करना सीखें।• इंटर्नशिप, ओपन-सोर्स योगदान, और शोध पत्र अभी भी आकर्षक रिज्यूमे की तुलना में तेजी से दरवाजे खोलते हैं।• और सबसे ऊपर, याद रखें: एआई मूल्यों के बारे में उतना ही है जितना कि यह तर्क के बारे में है। भविष्य केवल इंजीनियरों द्वारा नहीं बनाया जाएगा – यह नैतिकतावादियों, दार्शनिकों और नीति विचारकों द्वारा भी आकार दिया जाएगा।