आधुनिक व्यावसायिक प्रक्रियाओं में, जनरेटिव एआई को अपनाना उपकरण उपयोग के चरण से आगे निकल गया है और अब प्रणालीकरण के चरण में प्रवेश कर रहा है।
इसके परे, "सिम्फोनिक इंटेलिजेंस" नामक बुद्धिमत्ता का एक नया युग प्रतीक्षा कर रहा है।
यह लेख पुनरावृत्ति कार्य और प्रवाह कार्य: दो दृष्टिकोणों से जनरेटिव एआई के उपयोग की वर्तमान स्थिति और भविष्य की संभावनाओं की पड़ताल करता है।
पुनरावृत्ति कार्य
पिछले एक लेख में, मैंने जनरेटिव एआई को कार्य करने में सक्षम बनाने के लिए पुनरावृत्ति कार्य और उपकरणों, तथा प्रवाह कार्य और प्रणालियों के दृष्टिकोणों का विश्लेषण किया था।
पुनरावृत्ति कार्य उन कार्यों को संदर्भित करता है जिन्हें मनुष्य अर्ध-अचेतन रूप से कई अलग-अलग ठोस कार्यों को जोड़कर और परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से आगे बढ़ते हुए करता है।
और इस पुनरावृत्ति कार्य के लिए उपकरण इष्टतम होते हैं। विभिन्न कार्यों के अनुरूप उपकरणों का चयन करके, कार्य कुशलता से आगे बढ़ सकता है। इसलिए, आवश्यक टूलकिट तैयार करना और उसके उपयोग में कुशल होना आवश्यक है।
वर्तमान में, जब जनरेटिव एआई का व्यवसाय में उपयोग किया जाता है, तो अधिकांश मामलों में जनरेटिव एआई को एक उपकरण के रूप में शामिल किया जाता है।
जनरेटिव एआई के साथ व्यावसायिक दक्षता में सुधार के बारे में अधिकांश चर्चाएँ मनुष्यों द्वारा अपने पुनरावृत्ति कार्य के लिए उपयोग किए जाने वाले मौजूदा टूलकिट में इस नए और शक्तिशाली उपकरण को जोड़ने का ही उल्लेख करती हैं।
पुनरावृत्ति कार्य की समस्याएँ
दूसरी ओर, जैसा कि पिछले एक लेख में बताया गया है, पुनरावृत्ति कार्य में उपकरणों से होने वाली दक्षता वृद्धि अपेक्षाकृत सीमित होती है।
जैसे-जैसे उपकरण अधिक कुशल होते जाते हैं, अंततः मनुष्य ही बाधा बन जाते हैं। हम अंततः मानवीय कार्य घंटों की सीमा को पार नहीं कर सकते।
इसके अलावा, अनुभवी कर्मचारियों और नए कर्मचारियों के बीच पुनरावृत्ति कार्य की दक्षता और सटीकता में एक महत्वपूर्ण अंतर होता है, और इस अंतर को कम करना मुश्किल होता है। परिणामस्वरूप, यदि अगले महीने कार्यभार दोगुना करने का लक्ष्य भी रखा जाए, तो इसे अनुभवी कर्मचारी के कौशल वाले कर्मियों के बिना संभाला नहीं जा सकता।
मनुष्य के बाधा बनने की समस्या को हल करने के लिए, अंतिम समाधान सब कुछ कृत्रिम बुद्धिमत्ता से बदलना होगा।
हालांकि, वर्तमान जनरेटिव एआई में अभी तक उस स्तर का प्रदर्शन नहीं है।
इसके अलावा, यहां तक कि देखने में सरल लगने वाले पुनरावृत्ति कार्य भी, जब बारीकी से देखे जाते हैं, तो बड़ी संख्या में अचेतन उप-कार्यों से मिलकर बने होते हैं।
इसी कारण से, इन कार्यों को पारंपरिक आईटी प्रणालियों या आसानी से पालन किए जाने वाले मैनुअल में विभाजित नहीं किया जा सका, और इसके बजाय मानवीय दक्षता पर निर्भर रहना पड़ा।
जब तक दक्षता की आवश्यकता वाले इन असंख्य अचेतन कार्यों को व्यवस्थित नहीं किया जाता है, और प्रत्येक के लिए आवश्यक जानकारी को ज्ञान में क्रिस्टलीकृत नहीं किया जाता है, तब तक जनरेटिव एआई, चाहे उसका प्रदर्शन कितना भी सुधर जाए, मनुष्यों के स्थान पर कार्य नहीं कर पाएगा।
प्रवाह कार्य रूपांतरण और प्रणालीकरण
जनरेटिव एआई की वर्तमान प्रदर्शन सीमाओं के भीतर कार्यों को वितरित करने, और अचेतन कार्यों को व्यवस्थित करने और जानकारी को ज्ञान में क्रिस्टलीकृत करने के उद्देश्यों को संबोधित करने के लिए, परीक्षण-और-त्रुटि पुनरावृत्ति कार्य को मानकीकृत प्रवाह कार्य में व्यवस्थित करना अत्यधिक महत्वपूर्ण है।
मानकीकृत प्रवाह कार्य न केवल उपकरणों के लिए, बल्कि प्रणालियों के लिए भी उपयुक्त होता है।
प्रवाह कार्य के भीतर, जनरेटिव एआई द्वारा निष्पादित किए जाने वाले कार्य और मनुष्यों द्वारा निष्पादित किए जाने वाले कार्य होते हैं। इन्हें एक प्रणाली से जोड़कर, पूरा प्रवाह कार्य निष्पादन योग्य हो जाता है।
प्रवाह कार्य रूपांतरण और प्रणालीकरण से कई महत्वपूर्ण लाभ मिलते हैं:
पहला, चूंकि जनरेटिव एआई प्रत्येक व्यक्तिगत कार्य के लिए विशेषीकृत होता है, इसलिए प्रत्येक कार्य के लिए इसकी दक्षता और सटीकता को अनुकूलित करना स्पष्ट हो जाता है।
दूसरा, कई कर्मचारी जनरेटिव एआई में ज्ञान जोड़ सकते हैं, और इसका लाभ सभी को मिलता है।
तीसरा, इस कार्य के भीतर कार्यों के विभाजन को जनरेटिव एआई में उत्तरोत्तर स्थानांतरित करना आसान हो जाता है।
पुनरावृत्ति कार्य को प्रवाह कार्य में परिवर्तित करके और प्रत्येक कार्य के लिए जनरेटिव एआई द्वारा आवश्यक ज्ञान को एक प्रणाली के रूप में संचित करके, बौद्धिक कार्य स्वचालन के करीब पहुंच जाता है, ठीक एक कारखाने की उत्पादन लाइन की तरह।
और जनरेटिव एआई के समय के साथ विकसित होने वाले बुनियादी प्रदर्शन में सुधार को शामिल करके, और विभिन्न कार्यों के लिए विशेषीकृत संचित ज्ञान का उपयोग करके, पूरे प्रवाह कार्य को जनरेटिव एआई द्वारा किए जाने वाली एक स्वचालित प्रक्रिया बनाना संभव हो जाएगा।
वर्चुअल इंटेलिजेंस
इस बिंदु तक, विश्लेषण पुनरावृत्ति कार्य और उपकरणों, तथा प्रवाह कार्य और प्रणालियों के दृष्टिकोणों से किया गया है।
एक अन्य हालिया लेख इस चर्चा को आगे बढ़ाता है।
उस लेख में, मैंने वर्चुअल इंटेलिजेंस द्वारा ऑर्केस्ट्रेशन के विषय पर बात की थी।
वर्तमान में, और बहुत निकट भविष्य में, प्रदर्शन सीमाओं के कारण, जब जनरेटिव एआई विशिष्ट कार्यों पर केंद्रित होता है तो वह अधिक कुशल और सटीक होता है।
इसलिए, जैसा कि पहले प्रवाह कार्य और प्रणालियों के साथ चर्चा की गई थी, एक ऐसा तंत्र जो प्रत्येक व्यक्तिगत कार्य के लिए विशेष जनरेटिव एआई को जोड़ता है, आदर्श था।
हालांकि, भले ही जनरेटिव एआई का प्रदर्शन महत्वपूर्ण रूप से सुधर जाए, लेकिन विभिन्न कार्यों को एक साथ संभालने के बजाय, एक ही प्रक्रिया के भीतर भूमिकाओं को बदलकर और ज्ञान का उपयोग करके कार्यों को संसाधित करने से संभावित रूप से उच्च दक्षता और सटीकता हो सकती है।
यह दृष्टिकोण जनरेटिव एआई को आपस में जोड़ने के लिए एक प्रणाली की आवश्यकता को समाप्त करता है। सिस्टम एकीकरण के समान संचालन जनरेटिव एआई के भीतर ही होंगे।
इसके अलावा, यह जनरेटिव एआई के भीतर ही लचीली प्रतिक्रियाओं की अनुमति देता है, ऐसी स्थितियों से दूर हटते हुए जहां सिस्टम को संशोधित किए बिना कार्यों को स्वैप या जोड़ा नहीं जा सकता है।
इसका अर्थ है प्रणालीबद्ध प्रवाह कार्य को पुनरावृत्ति कार्य पर वापस लाना।
हालांकि, यह पुनरावृत्ति कार्य, प्रणालीकरण और प्रवाह कार्य रूपांतरण से गुजरने के बाद, अब ऐसी स्थिति में है जहां पुन: प्रयोज्य ज्ञान बनाया जा सकता है, भले ही जनरेटिव एआई की संख्या बढ़ाई जाए या संस्करण बदले जाएं।
यह मानवीय पुनरावृत्ति कार्य की समस्याओं का समाधान करता है, जिससे मनुष्यों के समान लचीले कार्य को सक्षम बनाता है।
यहां, मैं एक ही निष्पादन के दौरान भूमिकाओं और ज्ञान को बदलने की जनरेटिव एआई की क्षमता को वर्चुअल इंटेलिजेंस कहता हूं। यह एक कंप्यूटर की वर्चुअल मशीन के समान है।
जैसे वर्चुअल मशीन तकनीक एक ही हार्डवेयर पर पूरी तरह से अलग कंप्यूटरों को चलाने का अनुकरण करती है, वैसे ही एक एकल जनरेटिव एआई कई भूमिकाओं के बीच स्विच करके कार्यों को संसाधित करता है।
वर्तमान जनरेटिव एआई ने पहले ही स्वाभाविक रूप से इस वर्चुअल इंटेलिजेंस क्षमता को प्राप्त कर लिया है। इस कारण से, जनरेटिव एआई कई लोगों के बीच चर्चाओं का अनुकरण कर सकता है और कई पात्रों वाली उपन्यास उत्पन्न कर सकता है।
यदि यह वर्चुअल इंटेलिजेंस क्षमता सुधरती है और पर्याप्त ज्ञान प्रदान किया जाता है, तो पुनरावृत्ति कार्य करना संभव हो जाएगा।
इंटेलिजेंस ऑर्केस्ट्रेशन
इसके अलावा, मैं इस तरह से कार्यों को करने के लिए कई भूमिकाओं और ज्ञान को स्वतंत्र रूप से संयोजित करने की क्षमता को इंटेलिजेंस ऑर्केस्ट्रेशन कहता हूँ।
यह ऑर्केस्ट्रेशन तकनीक के समान है जो कई वर्चुअल मशीनों का प्रबंधन करती है।
जैसे ऑर्केस्ट्रेशन तकनीक आवश्यकता पड़ने पर आवश्यक वर्चुअल मशीनों को लॉन्च करके प्रणालियों को कुशलता से संचालित करती है, वैसे ही उन्नत इंटेलिजेंस ऑर्केस्ट्रेशन कौशल वाले जनरेटिव एआई — जो वर्चुअल इंटेलिजेंस की एक क्षमता है — कई भूमिकाओं और ज्ञान को उचित रूप से प्रबंधित करते हुए, दक्षता और सटीकता बनाए रखते हुए, पुनरावृत्ति कार्य को लचीले ढंग से करने में सक्षम होगा।
सिम्फोनिक इंटेलिजेंस
जो जनरेटिव एआई इस चरण तक पहुँचते हैं उन्हें सिम्फोनिक इंटेलिजेंस कहा जा सकता है।
जैसे एक ऑर्केस्ट्रा, प्रत्येक वाद्य यंत्र बजाने में कुशल होने के बावजूद, अपनी-अपनी भूमिकाएँ निभाते हुए एक ही संगीत रचना प्रस्तुत करता है, वैसे ही सिम्फोनिक इंटेलिजेंस बौद्धिक कार्यों की एक सिम्फनी बजा सकता है।
यह सिम्फोनिक इंटेलिजेंस एक नई अवधारणा है, जो जनरेटिव एआई के लिए परिणति बिंदुओं में से एक का प्रतिनिधित्व करती है।
हालांकि, सिम्फोनिक इंटेलिजेंस स्वयं पहले से मौजूद है।
यह हमारी मानवीय बुद्धिमत्ता है।
यह ठीक इसी वजह से है कि हमारे पास सिम्फोनिक इंटेलिजेंस है कि हम अनजाने में और लचीले ढंग से पुनरावृत्ति कार्य के माध्यम से कई जटिल बौद्धिक कार्यों को कर सकते हैं, जिसमें प्रचुर मात्रा में जानकारी का लाभ उठाया जाता है।
अंत में: एजीआई का स्वरूप
सिम्फोनिक इंटेलिजेंस का अनुकरण करने में सक्षम जनरेटिव एआई को अन्य कार्यों के लिए प्रवाह कार्य और ज्ञान आधार प्रदान करके, यह कई पुनरावृत्ति कार्यों को संभालने में सक्षम हो जाएगा।
एक बार जब यह कई अलग-अलग पुनरावृत्ति कार्यों को संभाल सकेगा, तो यह उन कार्यों के बीच सामान्य नियमों और ज्ञान के भीतर संरचनात्मक पैटर्न को समझ सकेगा।
उस बिंदु पर, पूरी तरह से अज्ञात पुनरावृत्ति कार्यों के लिए, मनुष्य द्वारा केवल एक संक्षिप्त व्याख्या के साथ, एआई उस कार्य की जानकारी को केवल यह देखकर सीख सकेगा कि मनुष्य इसे कैसे करता है।
यही सच्चा सिम्फोनिक इंटेलिजेंस है। एक बार यह चरण प्राप्त हो जाने पर, मनुष्यों को कार्यों को प्रवाह प्रक्रियाओं में बदलने या जानकारी को ज्ञान में क्रिस्टलीकृत करने में प्रयास करने की आवश्यकता नहीं होगी।
इसके अलावा, जनरेटिव एआई द्वारा स्वचालित रूप से संचित ज्ञान को अन्य जनरेटिव एआई के बीच साझा किया जा सकता है।
यदि ऐसा होता है, तो जनरेटिव एआई की सीखने की क्षमता मनुष्यों की तुलना में कहीं अधिक हो जाएगी।
इसे एजीआई का एक रूप माना जा सकता है।