गूगल जीनियस 2 (डीपमाइंड जीनियस 2) एक बड़ा "वर्ल्ड मॉडल" है - जो छवियों या टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इंटरैक्टिव 3डी दुनिया बनाता है।

कोई उत्पाद नहीं, बल्कि भविष्य: गूगल का इंटरैक्टिव एआई जीनियस 2 वास्तव में क्या कर सकता है – जीनियस 2 सिम्युलेटेड 3डी दुनिया में एआई एजेंटों को प्रशिक्षित करता है

गूगल जीनियस 2 (सही नाम: डीपमाइंड जीनियस 2) एक विशाल "वर्ल्ड मॉडल" है जो किसी छवि या टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इंटरैक्टिव 3डी दुनिया उत्पन्न करता है, जिसमें उपयोगकर्ता या एजेंट कीबोर्ड/माउस के माध्यम से वास्तविक समय में कार्य कर सकते हैं।

वर्तमान स्थिति (2025 के अंत तक): यह गूगल डीपमाइंड का एक अनुसंधान और प्रदर्शन प्रणाली है, न कि एक मुफ्त में उपलब्ध उत्पाद, लेकिन इसे खेलों, सिमुलेशन और एजेंट प्रशिक्षण के लिए एक बिल्डिंग ब्लॉक के रूप में सम्मेलनों और मीडिया में तेजी से दिखाया जा रहा है।

तकनीकी रूप से जीनी 2 क्या है

जीनी 2 एक बड़े पैमाने का "फाउंडेशन वर्ल्ड मॉडल" है जिसने भौतिक रूप से सुसंगत, इंटरैक्टिव दुनिया (गति, टकराव, एनपीसी व्यवहार, परिप्रेक्ष्य परिवर्तन) का अनुकरण करने के लिए वीडियो डेटा से सीखा है।

आर्किटेक्चरल रूप से, यह एक वीडियो ऑटोएनकोडर को एक अव्यक्त स्थान में एक ऑटोरेग्रेसिव ट्रांसफॉर्मर के साथ जोड़ता है (एलएलएम के समान, लेकिन वीडियो/विश्व गतिशीलता के लिए) और आगे क्रियाओं (कीबोर्ड/माउस) के साथ फ्रेम दर फ्रेम सैंपल किया जाता है।

वर्तमान कौशल

एक ही छवि (या इमेजन जैसे इमेज मॉडल द्वारा पहले से उत्पन्न छवि) से, जेनी 2 एक खेलने योग्य 3डी दृश्य उत्पन्न कर सकता है, उदाहरण के लिए प्लेटफ़ॉर्मिंग या साहसिक शैली के वातावरण।

एनिमेशन, प्रकाश व्यवस्था, पानी/कण प्रभाव और खिलाड़ी की गतिविधियों के प्रति वातावरण की प्रतिक्रिया सहित, दुनिया लगभग 10-60 सेकंड तक स्थिर रहती है; फिर परिदृश्य अनिवार्य रूप से "रीसेट" हो जाता है।

उपयोग और अनुप्रयोग क्षेत्र

डीपमाइंड जेनी 2 को मुख्य रूप से एक अनुसंधान और रचनात्मक उपकरण के रूप में प्रस्तुत करता है: इंटरैक्टिव अनुभवों का तीव्र प्रोटोटाइपिंग, आरएल या एजेंट सिस्टम (एसआईएमए एजेंट सहित) के लिए विविध परीक्षण वातावरण का निर्माण।

संभावित अनुप्रयोग क्षेत्रों में गेमिंग, सिमुलेशन/प्रशिक्षण, रोबोटिक्स (निहित एजेंट) और सामान्य एजेंटों के लिए सामान्य मूल्यांकन वातावरण शामिल हैं।

उपलब्धता और उत्पाद की स्थिति

4 दिसंबर, 2024 को इसकी घोषणा के बाद से, GENIE 2 केवल चुनिंदा परीक्षकों के एक समूह के लिए ही उपलब्ध है। सार्वजनिक रिलीज़ की तारीख अभी तक घोषित नहीं की गई है।

फिलहाल, कोई सार्वजनिक एपीआई या व्यापक उत्पाद एकीकरण उपलब्ध नहीं है; जेनी 2 को ब्लॉग पोस्ट, शोध पत्रों और डेमो (जैसे 60 मिनट्स, सम्मेलन, आई/ओ) में प्रदर्शित किया गया है, लेकिन यह एक आंतरिक डीपमाइंड सिस्टम बना हुआ है।
Google के आई/ओ 2025 कवरेज में, जेनी 2 को Veo और Gemini की एजेंट क्षमताओं जैसे अन्य जनरेटिव मीडिया मॉडल के साथ दिखाया गया है, लेकिन इसके लिए कोई अलग डेवलपर रिलीज़ या मूल्य निर्धारण उपलब्ध नहीं है।

गूगल का एआई मॉडल जेनी 2 एक नई वास्तविकता का निर्माण करता है: मॉडल के मूलभूत सिद्धांत और तकनीकी आधार

गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित, GENIE 2 तथाकथित विश्व मॉडल के विकास में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है। इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली का मूल कार्य एक छवि या पाठ विवरण जैसे सरल इनपुट से पूर्णतः त्रि-आयामी, अंतःक्रियात्मक वातावरण उत्पन्न करना है। पारंपरिक रेंडरिंग इंजन या गेम इंजन के विपरीत, GENIE 2 एक ऑटोरेग्रेसिव लेटेंसी डिफ्यूजन मॉडल का उपयोग करता है जो आभासी दुनिया को फ्रेम दर फ्रेम उत्पन्न करने और उन दुनियाओं के भीतर क्रियाओं के परिणामों का अनुकरण करने में सक्षम है।

जीनी 2 की आधिकारिक घोषणा और अनावरण गूगल डीपमाइंड द्वारा 4 दिसंबर, 2024 को किया गया था। पहली आधिकारिक घोषणा गूगल के आधिकारिक डीपमाइंड ब्लॉग के माध्यम से की गई थी। " जीनी 2: एक बड़े पैमाने पर आधारभूत विश्व मॉडल " शीर्षक वाली यह घोषणा वेबसाइट deepmind.google/blog पर प्रकाशित की गई थी।

GENIE 2 को एक सीमित रिसर्च प्रीव्यू के अंतर्गत एक शोध प्रोटोटाइप के रूप में प्रस्तुत किया गया था। इसका अर्थ यह है कि यह मॉडल आम जनता के लिए सीधे उपलब्ध नहीं कराया गया था, बल्कि शुरुआत में केवल चुनिंदा शोधकर्ताओं और रचनाकारों को ही इसकी पहुँच दी गई थी। Google DeepMind ने GENIE 2 पर कोई पूर्ण वैज्ञानिक शोध पत्र प्रकाशित नहीं किया, जैसा कि इसके पूर्ववर्ती, GENIE 1 के मामले में किया गया था।

जेमिनी 2 की लॉन्चिंग गूगल में एआई के गहन विकास के दौर के साथ हुई। इसके कुछ ही दिनों बाद, 10 दिसंबर 2024 को, गूगल ने नई जेमिनी 2.0 श्रृंखला की भी घोषणा की, जिससे यह स्पष्ट हो गया कि कंपनी ने 2024 के अंत तक अगली पीढ़ी के कई महत्वपूर्ण एआई मॉडल पेश किए थे।

GENIE 2 की तकनीकी संरचना में क्या खास बात है?

GENIE 2 की तकनीकी संरचना कई घटकों पर आधारित है जो मिलकर मॉडल की प्रभावशाली क्षमताओं को सक्षम बनाते हैं। सिस्टम पहले प्रशिक्षण के लिए एक विशाल वीडियो डेटासेट का उपयोग करता है और फिर ट्रांसफॉर्मर और क्लासिफायर के साथ काम करने वाले एक प्रसार मॉडल को लागू करता है। इसे समझने की कुंजी इसकी कार्यप्रणाली में निहित है: मॉडल एक ऑटोरेग्रेसिव सिस्टम के रूप में कार्य करता है, जिसका अर्थ है कि यह क्रमिक रूप से आगे बढ़ता है। अनुमान प्रक्रिया के दौरान, सिस्टम पिछले लेटेंट फ्रेम के साथ एक क्रिया करता है और फिर अगला फ्रेम उत्पन्न करता है। विशेष रूप से नवीन है क्लासिफायर-मुक्त मार्गदर्शन का उपयोग, एक ऐसी तकनीक जो नियंत्रणीयता और क्रियाओं के प्रति प्रतिक्रियाशीलता में सुधार करती है। मॉडल को भारी मात्रा में वीडियो सामग्री पर प्रशिक्षित किया गया था, जिससे यह विभिन्न उभरती क्षमताओं को प्रदर्शित कर पाता है जिन्हें स्पष्ट रूप से प्रोग्राम नहीं किया गया था।

GENIE 2 अपने पूर्ववर्ती GENIE 1 से किस प्रकार भिन्न है?

GENIE 1 और GENIE 2 के बीच का अंतर मौलिक है और विश्व मॉडल के विकास में एक महत्वपूर्ण छलांग है। GENIE 1 दो-आयामी वातावरण तक सीमित था और केवल सरल 2D प्लेटफॉर्मर जैसे दृश्य ही उत्पन्न कर सकता था। पात्र अक्सर धुंधले होते थे, और खेलने की अवधि लगभग दो सेकंड तक ही सीमित थी। दूसरी ओर, GENIE 2 पूरी तरह से त्रि-आयामी दुनिया के साथ काम करता है और उन्हें काफी लंबे समय तक लगातार उत्पन्न कर सकता है। जहाँ GENIE 1 अत्यधिक सरलीकृत वातावरण बनाता था, वहीं GENIE 2 यथार्थवादी वस्तु अंतःक्रियाओं, विस्तृत चरित्र एनिमेशन और भौतिक रूप से सटीक व्यवहारों के साथ जटिल दृश्यों को प्रस्तुत कर सकता है। सामान्यीकरण की क्षमता में भी काफी सुधार हुआ है, जिसका अर्थ है कि GENIE 2 वातावरण के बारे में विचारों का अनुमान लगा सकता है और उन्हें समझ सकता है, भले ही उसने उन्हें पहले कभी उस सटीक रूप में न देखा हो।

GENIE 2 किस रिज़ॉल्यूशन और फ्रेम रेट को हासिल करता है?

GENIE 2 720 पिक्सल के रिज़ॉल्यूशन और इंटरैक्टिव गेमिंग के लिए पर्याप्त फ्रेम दर पर इंटरैक्टिव वातावरण तैयार करता है। इस मॉडल के दो संस्करण हैं: एक मूल संस्करण जो उच्चतम संभव गुणवत्ता प्रदान करता है, और एक परिष्कृत संस्करण जो वास्तविक समय में इंटरैक्शन को सक्षम बनाता है, हालांकि इसमें दृश्य गुणवत्ता थोड़ी कम हो जाती है। गुणवत्ता और गति के बीच यह संतुलन व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक है।

क्षमताएं और कार्य

GENIE 2 कौन-कौन से भौतिक सिमुलेशन कर सकता है?

GENIE 2 में भौतिक सिमुलेशन की एक प्रभावशाली श्रृंखला है जो इसे पिछली पीढ़ियों के विश्व मॉडलों से अलग बनाती है। यह प्रणाली गुरुत्वाकर्षण को वास्तविक रूप से दर्शा सकती है, जिसका अर्थ है कि वस्तुएं गिराए जाने पर गिरती हैं। यह वस्तुओं के बीच और पात्रों तथा उनके परिवेश के बीच टकराव को भी मॉडल करती है। पानी के प्रभाव वास्तविक रूप से अनुकरण किए जाते हैं, जिनमें वस्तुओं के पानी में से गुजरने या उसमें से निकलने पर उत्पन्न होने वाली लहरें शामिल हैं। धुआं और अन्य कण प्रभाव भी उत्पन्न होते हैं। इसके अलावा, यह प्रणाली जटिल प्रकाश सिमुलेशन, वास्तविक प्रतिबिंब और छाया प्रभावों को शामिल करती है। ये भौतिक सिमुलेशन केवल पूर्व-प्रोग्राम किए गए एनिमेशन नहीं हैं; इनकी गणना खिलाड़ी की गतिविधियों और दृश्य की वर्तमान स्थिति के आधार पर न्यूरल नेटवर्क द्वारा वास्तविक समय में की जाती है।

GENIE 2 की तथाकथित लॉन्ग होराइजन मेमोरी कैसे काम करती है?

GENIE 2 की सबसे उल्लेखनीय क्षमताओं में से एक लॉन्ग होराइजन मेमोरी है, जो पिछले विश्व मॉडलों की एक समस्या का समाधान करती है। यह मॉडल उत्पन्न विश्व के उन हिस्सों को याद रख सकता है जो वर्तमान में उपयोगकर्ता के दृश्य क्षेत्र से बाहर हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई अवतार किसी कमरे से बाहर निकलता है और बाद में उसी कमरे में लौटता है, तो सिस्टम कमरे को ठीक उसी तरह से पुनर्निर्मित करेगा जैसा वह पहले दिखाई देता था। यह इसलिए संभव है क्योंकि मॉडल विश्व स्थितियों की आंतरिक स्मृति बनाए रखता है। हालांकि, इस स्मृति की भी सीमाएं हैं: GENIE 2 लगभग 60 सेकंड तक स्थिर विश्व बनाए रख सकता है। इस समय के बाद, दृश्य त्रुटियां दिखाई दे सकती हैं, विवरण खो सकते हैं और स्थिर वातावरण का भ्रम टूट सकता है। व्यवहार में, सिस्टम के अधिकांश प्रदर्शनों में सर्वोत्तम परिणाम दिखाने के लिए 10 से 20 सेकंड तक चलने वाले दृश्यों का उपयोग किया जाता है।

GENIE 2 कौन-कौन से दृष्टिकोण और नियंत्रण विकल्प प्रदान करता है?

GENIE 2 कई अलग-अलग दृष्टिकोणों का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ता विभिन्न दृष्टिकोणों से आभासी दुनिया का अनुभव कर सकता है। प्रथम-व्यक्ति परिप्रेक्ष्य पात्र के नज़रिए से दृश्य प्रदान करता है। तृतीय-व्यक्ति परिप्रेक्ष्य कई आधुनिक वीडियो गेमों की तरह, बाहरी दृष्टिकोण से पात्र और उसके परिवेश का एक व्यापक दृश्य प्रदान करता है। एक आइसोमेट्रिक परिप्रेक्ष्य भी उपलब्ध है, जो तिरछा, ऊपर से नीचे का दृश्य प्रदान करता है। नियंत्रण कीबोर्ड और माउस के माध्यम से होता है, जिससे सहज संचालन संभव होता है। सिस्टम बुद्धिमानी से पहचानता है कि दृश्य में कौन सा तत्व पात्र का प्रतिनिधित्व करता है और उसे तदनुसार गति देता है, जबकि पेड़ या बादल जैसे अन्य तत्व स्थिर रहते हैं।

क्या GENIE 2 वास्तविक तस्वीरों से दुनिया बना सकता है?

जी हां, GENIE 2 वास्तव में वास्तविक दुनिया की तस्वीरों को आधार बनाकर उन्हें इंटरैक्टिव, त्रि-आयामी वातावरण में बदल सकता है। यह तकनीक के सबसे आकर्षक पहलुओं में से एक है। समुद्र तट की एक वास्तविक तस्वीर को एनिमेटेड किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ता पानी में चल सकता है और आसपास के वातावरण का अन्वेषण कर सकता है। एक कमरे की तस्वीर पूरी तरह से इंटरैक्टिव 3D वातावरण बन सकती है। सिस्टम को सपाट छवि से गहराई संरचना प्राप्त करनी होती है और एक सुसंगत, भौतिक रूप से विश्वसनीय त्रि-आयामी दुनिया का निर्माण करना होता है। इसके लिए स्थानिक ज्यामिति और वस्तुओं के संबंधों की गहरी समझ आवश्यक है।

GENIE 2 और SIMA एजेंट एक साथ कैसे काम कर सकते हैं?

डीपमाइंड के सिमा एजेंट के साथ जेनी 2 का एकीकरण एक बेहद रोमांचक संयोजन है। सिमा एजेंट एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली है जो प्राकृतिक भाषा के निर्देशों के माध्यम से डिजिटल दुनिया में क्रियाएं करने में सक्षम है। सिमा एजेंट प्राकृतिक भाषा के आदेशों का पालन करते हुए जेनी 2 द्वारा निर्मित वातावरण में नेविगेट कर सकता है। उदाहरण के लिए, प्रदर्शनों में सिमा एजेंट "नीला दरवाजा खोलो" निर्देश को समझकर आभासी दुनिया में उसे क्रियान्वित कर सकता है। यह तालमेल बेहद आशाजनक है: जेनी 2 अनगिनत विभिन्न प्रशिक्षण वातावरण बनाता है, जबकि सिमा उनमें सीखता और क्रिया करता है। इससे सक्षम कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों के विकास में एक नया प्रतिमान स्थापित हो सकता है।

अनुप्रयोग और व्यावहारिक उपयोग

GENIE 2 गेम डेवलपमेंट में किस प्रकार क्रांति ला सकता है?

गेम डेवलपमेंट, GENIE 2 के सबसे स्पष्ट अनुप्रयोगों में से एक है, और इसका प्रभाव क्रांतिकारी हो सकता है। परंपरागत रूप से, गेम डेवलपर्स को 3D मॉडल बनाने, लैंडस्केप डिज़ाइन करने और मैन्युअल रूप से वातावरण प्रोग्राम करने में अनगिनत घंटे खर्च करने पड़ते हैं। GENIE 2 इस प्रक्रिया को काफी तेज कर सकता है। डेवलपर्स एक कॉन्सेप्ट ड्राइंग या टेक्स्ट डिस्क्रिप्शन इनपुट कर सकते हैं, और सिस्टम तुरंत एक खेलने योग्य वातावरण तैयार कर देगा। इससे रैपिड प्रोटोटाइपिंग और इटरेटिव डेवलपमेंट संभव हो पाता है। डिज़ाइनर यह पता लगाने के लिए विभिन्न वातावरण वेरिएशन को जल्दी से आज़मा सकते हैं कि कौन सा सबसे अच्छा काम करता है। इससे न केवल समय की बचत होती है, बल्कि रचनात्मकता को भी बढ़ावा मिलता है, क्योंकि डेवलपर्स अधिक कॉन्सेप्ट का परीक्षण कर सकते हैं। इसके अलावा, GENIE 2 द्वारा तैयार की गई दुनिया आगे के सुधार के लिए एक शुरुआती बिंदु के रूप में काम कर सकती है, जिसमें मैन्युअल डिज़ाइन की भूमिका अभी भी बनी रहेगी।

एआई एजेंटों के प्रशिक्षण के लिए GENIE 2 का क्या महत्व है?

AI एजेंटों को प्रशिक्षित करना शायद GENIE 2 का सबसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोग है और यही कारण है कि Google DeepMind इस परियोजना पर इतना ध्यान केंद्रित कर रहा है। रोबोट या अन्य कृत्रिम AI प्रणालियों को प्रशिक्षित करते समय, डेवलपर्स को विभिन्न परिदृश्यों के लाखों उदाहरणों की आवश्यकता होती है। अब तक, इन्हें वास्तविक दुनिया से एकत्र करना पड़ता था, जो महंगा और समय लेने वाला होता था, या सीमित कृत्रिम वातावरणों का उपयोग किया जाता था, जो बहुत यथार्थवादी नहीं होते थे। GENIE 2 अनंत संख्या में विभिन्न प्रशिक्षण परिदृश्य उत्पन्न करने की क्षमता के कारण इस समस्या का समाधान करता है। एक रोबोट को GENIE 2 द्वारा उत्पन्न गोदाम में, हजारों अलग-अलग विन्यासों में, अव्यवस्थित वातावरण में नेविगेट करना सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। एक स्वायत्त वाहन को अनंत रूप से बदलते परिदृश्यों के साथ, कृत्रिम बड़े शहर के यातायात में प्रशिक्षित किया जा सकता है। इससे बेहतर सामान्यीकरण और अधिक मजबूत AI प्रणालियाँ बनती हैं। प्रत्येक उत्पन्न परिदृश्य पूरी तरह से भिन्न हो सकता है, फिर भी भौतिक रूप से विश्वसनीय और सुसंगत बना रहता है।

GENIE 2 विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग में कैसे मदद कर सकता है?

गेम डेवलपमेंट और एआई ट्रेनिंग के अलावा, GENIE 2 का उपयोग विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग में भी किया जा सकता है। आर्किटेक्ट अपने डिज़ाइनों को ग्राहकों के देखने के लिए इंटरैक्टिव, त्रि-आयामी मॉडल में तेज़ी से बदल सकते हैं। व्यवसाय उत्पादन प्रक्रियाओं को विज़ुअलाइज़ और ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं। शिक्षा में, जटिल अवधारणाओं को इंटरैक्टिव सिमुलेशन के माध्यम से पढ़ाया जा सकता है। एक जीव विज्ञान शिक्षक छात्रों के लिए एक सूक्ष्म पारिस्थितिकी तंत्र को विज़ुअलाइज़ कर सकता है ताकि वे उसमें घूम सकें। एक भौतिकी शिक्षक वास्तविक समय में भौतिक घटनाओं का सिमुलेशन कर सकता है। संभावनाएं लगभग असीमित हैं।

चिकित्सा प्रशिक्षण में GENIE 2 की क्या भूमिका हो सकती है?

GENIE 2 चिकित्सा शिक्षा में भी महत्वपूर्ण योगदान दे सकता है। GENIE 2 द्वारा निर्मित अस्पताल परिवेशों में परिचालन मॉडलिंग चिकित्सकों के कार्य में सहायता के लिए बेहतर प्रणालियाँ विकसित करने में सहायक हो सकती है। मेडिकल छात्र यथार्थवादी लेकिन सुरक्षित आभासी वातावरणों में प्रशिक्षण प्राप्त कर सकते हैं। विभिन्न प्रकार के अस्पताल विन्यास और आपातकालीन परिदृश्यों को उत्पन्न करके विभिन्न स्थितियों के लिए बेहतर तैयारी की जा सकती है। इससे वास्तविक रोगियों की सुरक्षा से समझौता किए बिना चिकित्सा प्रशिक्षण की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार की संभावना है।

वीडियो निर्माण में GENIE 2 का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

वीडियो निर्माण और सिनेमैटोग्राफी में GENIE 2 का उपयोग एक और रोमांचक क्षेत्र है। फिल्म निर्माता इनपुट फ्रेम तैयार कर सकते हैं और फिर तैयार की गई दुनिया में वर्चुअल कैमरों को घुमाकर ऐसे शॉट्स बना सकते हैं जिनके लिए आमतौर पर महंगे सेट या जटिल CGI कार्य की आवश्यकता होती है। इससे फिल्म निर्माण लागत कम हो सकती है और रचनात्मक संभावनाएं बढ़ सकती हैं। एक त्वरित विचार को कुछ ही मिनटों में एक तैयार वीडियो दृश्य में बदला जा सकता है, इसके लिए किसी बड़ी प्रोडक्शन टीम की आवश्यकता नहीं होगी।

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एआई के लिए सीमित प्रशिक्षण वातावरण

GENIE 2 किस हद तक असीमित प्रशिक्षण वातावरण प्रदान करता है?

असीमित प्रशिक्षण वातावरणों का दृष्टिकोण कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुसंधान के लिए क्रांतिकारी है। एआई प्रणालियाँ बार-बार एक ही वातावरण में जाकर सीमित प्रशिक्षण उदाहरणों से सीखती हैं, जबकि जेनी 2 20 लाख विभिन्न वातावरण उत्पन्न कर सकता है। इसका अर्थ है कि एक एआई एजेंट को कभी भी एक जैसी स्थिति का दोबारा सामना नहीं करना पड़ता। यह विविधता बेहतर सामान्यीकरण की ओर ले जाती है क्योंकि मॉडल केवल विशिष्ट, ज्ञात परिदृश्यों के लिए व्यवहारों को याद नहीं करता, बल्कि वास्तविक अवधारणाओं और रणनीतियों को विकसित करता है। हजारों विभिन्न गोदाम विन्यासों में प्रशिक्षित रोबोट एक ही वातावरण में प्रशिक्षित रोबोट की तुलना में एक नए, अज्ञात विन्यास को बेहतर ढंग से संभाल सकेगा।

कृत्रिम सामान्य बुद्धि और विश्व मॉडल

डीपमाइंड जेनी 2 जैसे विश्व मॉडलों को एजीआई की दिशा में एक कदम के रूप में क्यों देखता है?

डीपमाइंड, जेनी 2 जैसे विश्व मॉडलों को कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) के मार्ग में मूलभूत आधारशिला मानता है। इसका कारण यह है कि सच्ची बुद्धिमत्ता के लिए कारण-कार्य संबंध, भौतिकी और परिणामों की समझ आवश्यक है। जटिल, गतिशील परिदृश्यों को समझने और उनका अनुकरण करने में सक्षम प्रणाली, स्थिर पैटर्न को पहचानने वाली प्रणाली की तुलना में दुनिया की गहरी समझ प्रदर्शित करती है। जेनी 2 एआई प्रणालियों को विभिन्न प्रकार के परिदृश्यों में सीखने और कार्य करने में सक्षम बनाता है, जिससे वे सच्ची बुद्धिमत्ता के करीब पहुंचती हैं। इसके अलावा, यह तकनीक प्रशिक्षण के लिए डेटा खोज की समस्या का समाधान कर सकती है। लगभग सभी उपलब्ध वेबसाइटों और वीडियो को आधुनिक एआई प्रणालियों में फीड किया जा चुका है, जिससे डेटा संकट उत्पन्न हो गया है। जेनी 2 वास्तविक दुनिया के डेटा पर निर्भर किए बिना असीमित मात्रा में कृत्रिम प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न कर सकता है, जिससे एआई प्रणालियों के आगे विकास को बढ़ावा मिलेगा।

सीमाएं और चुनौतियां

GENIE 2 के लिए समय सीमा क्या है?

हालांकि GENIE 2 प्रभावशाली है, लेकिन इसकी कुछ महत्वपूर्ण सीमाएँ भी हैं। सबसे महत्वपूर्ण है समय की स्थिरता। यह मॉडल लगभग 60 सेकंड तक ही सुसंगत दुनिया बनाए रख सकता है। इस समय के बाद, दृश्य त्रुटियाँ तेजी से दिखाई देने लगती हैं, जिससे सुसंगत दुनिया का भ्रम टूट जाता है। इसका एक कारण मॉडल का डिज़ाइन है, जो फ्रेम को क्रमिक रूप से उत्पन्न करता है और इस प्रक्रिया में छोटी-छोटी त्रुटियाँ जमा कर सकता है। इन त्रुटियों को ड्रिफ्ट कहा जाता है और यह जनरेटिव मॉडलों में एक जानी-मानी समस्या है। व्यवहार में, सर्वोत्तम परिणाम दिखाने के लिए सिस्टम के अधिकांश प्रदर्शन काफी कम समय के लिए, आमतौर पर 10 से 20 सेकंड के लिए रखे जाते हैं।

दृश्य संगति में क्या समस्याएं मौजूद हैं?

दूसरी बड़ी समस्या लंबे समय तक दृश्य स्थिरता की कमी है। सिस्टम की मेमोरी, जो अदृश्य दुनिया के विवरणों को सहेज कर रखती है, पहले कुछ सेकंड के लिए अपेक्षाकृत अच्छी तरह काम करती है, लेकिन समय के साथ या कैमरा बहुत दूर हिलने पर इसकी कार्यक्षमता कम होने लगती है। टेक्स्ट रेंडरिंग भी एक कमजोरी है। यदि किसी दृश्य में टेक्स्ट होना आवश्यक है, तो मॉडल अक्सर उसे सही और स्पष्ट रूप से उत्पन्न करने में संघर्ष करता है। यह कई जनरेटिव एआई मॉडलों में पाई जाने वाली एक ज्ञात समस्या है।

GENIE 2 के लिए हार्डवेयर और कंप्यूटिंग क्षमता की क्या आवश्यकताएं हैं?

GENIE 2 को बहुत अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। यह सिस्टम बहुत लंबे वीडियो को रियल टाइम में रेंडर करता है, जिसके लिए अत्यधिक प्रोसेसिंग पावर की आवश्यकता होती है। इसका सरल संस्करण, जो रियल टाइम इंटरैक्शन की सुविधा देता है, भी काफी कंप्यूटिंग शक्ति की मांग करता है। इसका मूल संस्करण, जो उच्चतम गुणवत्ता प्रदान करता है, उससे भी अधिक संसाधनों की मांग करता है। इस कारण व्यापक उपलब्धता और स्थानीय उपयोग वर्तमान में अव्यावहारिक है। सिस्टम का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ताओं को शक्तिशाली GPU क्लस्टर तक पहुंच की आवश्यकता होती है।

एजेंटों की परस्पर क्रिया के संबंध में क्या सीमाएँ मौजूद हैं?

हालांकि AI एजेंट GENIE 2 द्वारा निर्मित दुनिया में घूम सकते हैं और कार्य कर सकते हैं, फिर भी उनकी परस्पर क्रिया की क्षमता सीमित है। एजेंट सक्रिय रूप से दुनिया को बदल नहीं सकते, बल्कि केवल उसमें नेविगेट कर सकते हैं और उसके साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, वे दरवाजे खोल सकते हैं या वस्तुओं को हिला सकते हैं, लेकिन वे ऐसे स्थायी परिवर्तन नहीं कर सकते जो दुनिया को मौलिक रूप से बदल दें। एक ही दुनिया में एक साथ काम करने वाले कई स्वतंत्र एजेंटों का मॉडलिंग भी अभी तक अच्छी तरह से कार्यान्वित नहीं किया गया है।

वर्तमान उपलब्धता और भविष्य की संभावनाएं

GENIE 2 तक किसकी पहुंच है?

GENIE 2 फिलहाल आम जनता के लिए उपलब्ध नहीं है। इस सिस्टम का परीक्षण DeepMind द्वारा सीमित शोध पूर्वावलोकन के तहत किया जा रहा है, जिसमें चुनिंदा शोधकर्ताओं और रचनाकारों को ही इसकी पहुँच दी गई है। यह आंशिक रूप से गणना संबंधी आवश्यकताओं के कारण व्यावहारिक कारणों से है, साथ ही जोखिमों का मूल्यांकन करने और नियंत्रित परिस्थितियों में मॉडल को और विकसित करने के लिए भी है। DeepMind की योजना भविष्य में अधिक परीक्षकों को इसकी पहुँच प्रदान करने की है, लेकिन सार्वजनिक रिलीज़ की समयसीमा अभी घोषित नहीं की गई है।

आगे क्या-क्या विकास और सुधार होंगे?

DeepMind, GENIE 2 की सीमाओं को दूर करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहा है। एक महत्वपूर्ण सुधार यह हो सकता है कि रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाकर और भी अधिक यथार्थवादी वातावरण बनाया जाए। अंतःक्रिया की संभावनाओं को विस्तारित करना, जिससे एजेंट दुनिया को और अधिक व्यापक रूप से नियंत्रित कर सकें, भी योजना में शामिल है। तेज़ प्रोसेसिंग गति और कम विलंबता प्राप्त करने के लिए प्रदर्शन को अनुकूलित करने से उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर होगा। विशेष रूप से महत्वपूर्ण है समय की स्थिरता को बढ़ाना, यह सुनिश्चित करना कि दुनिया लंबे समय तक स्थिर बनी रहे। इन सुधारों से अनुप्रयोगों की एक बहुत व्यापक श्रेणी संभव हो सकेगी।

भविष्य में इसके कौन-कौन से संस्करण या उत्तराधिकारी अपेक्षित हो सकते हैं?

GENIE 3 के आने के संकेत पहले से ही मिल रहे हैं, जो अगली पीढ़ी का मॉडल है और GENIE 2 से बेहतर बताया जा रहा है। GENIE 3 कई मिनट तक लगातार सिमुलेशन चला सकता है, जो एक बड़ी उपलब्धि होगी। आगे की पीढ़ियों के साथ, यह सिस्टम अंततः घंटों तक लगातार वर्चुअल दुनिया बना सकता है, जो कई प्रशिक्षण और अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए आवश्यक है। दीर्घकालिक रूप से, यह सिस्टम लगभग असीमित, पूरी तरह से सुसंगत वर्चुअल दुनिया बनाने में सक्षम हो सकता है, जिनका AI या मनुष्य इंटरैक्टिव रूप से अन्वेषण कर सकते हैं।

उद्योग और समाज पर प्रभाव

GENIE 2 गेम डेवलपमेंट इंडस्ट्री को कैसे बदल सकता है?

गेम डेवलपमेंट इंडस्ट्री पर इसका गहरा असर पड़ सकता है। मध्यम आकार के और छोटे स्टूडियो, जिनके पास पहले बड़े ओपन वर्ल्ड गेम बनाने के लिए संसाधनों की कमी थी, अचानक ऐसे प्रोजेक्ट्स को साकार कर सकेंगे। डेवलपमेंट साइकिल में भारी कमी आ सकती है। इससे गेम डेवलपमेंट का लोकतंत्रीकरण हो सकता है, जिससे तकनीकी बाधाएं कम होने के कारण अधिक रचनात्मक आवाजों को सुना जा सकेगा। साथ ही, स्थापित स्टूडियो अपनी प्रक्रियाओं को काफी सुव्यवस्थित कर सकते हैं और एसेट बनाने के बजाय गेमप्ले और कहानी पर अधिक समय दे सकते हैं।

रोबोटिक्स के लिए GENIE 2 के क्या निहितार्थ हैं?

GENIE 2 रोबोटिक्स उद्योग में क्रांतिकारी बदलाव ला सकता है। रोबोटों को तेजी से और बेहतर तरीके से प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिससे अधिक बुद्धिमान और सक्षम प्रणालियाँ विकसित होंगी। यह विशेष रूप से लॉजिस्टिक्स और विनिर्माण क्षेत्र में महत्वपूर्ण हो सकता है, जहाँ स्वायत्त प्रणालियाँ पहले से ही एक प्रमुख भूमिका निभा रही हैं। GENIE 2 ऐसी प्रणालियों के विकास को गति प्रदान कर सकता है और उसमें सुधार ला सकता है।

इससे कौन से नैतिक और सामाजिक प्रश्न उठते हैं?

GENIE 2 की शक्ति नैतिक प्रश्न भी उठाती है। विश्वसनीय आभासी दुनियाओं का निर्माण हेरफेर या छल के नए रूपों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। वर्तमान में इस तकनीक तक पहुंच अनुसंधान संस्थानों और अच्छी तरह से वित्त पोषित कंपनियों तक ही सीमित है, जिससे असमानता के प्रश्न उठते हैं। इन निर्मित दुनियाओं में प्रशिक्षित एआई प्रणालियों की नियंत्रणीयता और क्या ऐसी प्रणालियां इन नियंत्रित वातावरणों के बाहर अवांछित व्यवहार प्रदर्शित कर सकती हैं, इस बारे में भी प्रश्न उठते हैं।

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डेटा की कमी से लेकर डेटा की प्रचुरता तक: GENIE 2 कैसे अनंत प्रशिक्षण जगत का निर्माण करता है

GENIE 2 कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में एक मील का पत्थर क्यों है?

GENIE 2 एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है क्योंकि यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अनुसंधान में कई समस्याओं का समाधान करती है। यह दर्शाती है कि जटिल, गतिशील आभासी दुनियाओं को वास्तविक समय में उत्पन्न करना संभव है, जो पहले असंभव माना जाता था। यह साबित करती है कि AI भौतिकी, कार्य-कारण और तार्किक परिणामों की समझ विकसित कर सकती है। ये कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता की दिशा में मूलभूत रूप से महत्वपूर्ण आधारशिलाएँ हैं। इसके अलावा, GENIE 2 कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अनुसंधान में डेटा की समस्या को हल कर सकती है, क्योंकि यह कृत्रिम रूप से असीमित मात्रा में यथार्थवादी प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करती है। इससे AI विकास के एक नए युग की शुरुआत हो सकती है।

उपयोगकर्ता और डेवलपर GENIE 2 के साथ कैसे तालमेल बिठाएंगे?

जैसे-जैसे GENIE 2 या इसके बाद के संस्करण अधिक व्यापक रूप से उपलब्ध होंगे, डेवलपर्स को इन नए टूल्स को अपने वर्कफ़्लो में अपनाना और एकीकृत करना होगा। इससे वर्चुअल वर्ल्ड प्रॉम्प्ट इंजीनियर जैसे नए पेशे सृजित हो सकते हैं, जो GENIE का प्रभावी ढंग से उपयोग करना जानता हो। इससे मौजूदा पेशों में भी बदलाव आ सकता है, क्योंकि कुछ पारंपरिक कार्यों को AI द्वारा संभाला जाएगा। समाज को ऐसी दुनिया के अनुकूल होना होगा जहां कुछ ही सेकंड में फोटोरियलिस्टिक वातावरण तैयार किए जा सकते हैं।

बेहतर विश्व आदर्शों की राह में अन्य चुनौतियाँ क्या हैं?

अगली प्रमुख चुनौतियाँ हैं समय की स्थिरता में सुधार करना ताकि दुनिया घंटों तक स्थिर बनी रहे। वास्तविक दुनिया के स्थानों को बेहतर ढंग से पुनः प्रस्तुत करने के लिए स्थानिक सटीकता को बढ़ाना आवश्यक है। अंतःक्रिया की संभावनाओं का विस्तार करना आवश्यक है ताकि एजेंट दुनिया को अधिक गहराई से प्रभावित कर सकें। सिस्टम को व्यापक उपयोगकर्ता आधार के लिए सुलभ बनाने के लिए गणना संबंधी आवश्यकताओं को कम करना आवश्यक है। दृश्यों में सही पठनीय पाठ उत्पन्न करने के लिए पाठ प्रतिपादन में सुधार करना आवश्यक है।

हमें GENIE 2 के पूरी तरह से साकार व्यावहारिक अनुप्रयोग कब देखने को मिलेंगे?

वास्तविकता में यह बदलाव धीरे-धीरे ही होगा। अनुसंधान संस्थान पहले से ही GENIE 2 का उपयोग विशिष्ट अनुप्रयोगों, जैसे कि AI एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए शुरू कर रहे हैं। गेम डेवलपमेंट में आंतरिक प्रोटोटाइपिंग अगले कुछ वर्षों में शुरू हो सकती है। हालांकि, सिस्टम को बड़े पैमाने पर औद्योगिक उपयोग के लिए पर्याप्त रूप से अनुकूलित होने में शायद कई और साल लगेंगे। अगले संस्करण, विशेष रूप से GENIE 3 और उसके बाद के संस्करण, महत्वपूर्ण होंगे।

अन्य एआई प्रगति के संदर्भ में GENIE 2 स्वयं को किस प्रकार स्थापित करता है?

GENIE 2 कोई अलग-थलग रचना नहीं है, बल्कि यह एक व्यापक AI क्रांति का हिस्सा है। यह ऐसे समय में आया है जब GPT-4, Claude और अन्य प्रमुख भाषा मॉडल पहले से ही प्रभावशाली क्षमताएं प्रदर्शित कर रहे हैं। यह ऐसे समय में आया है जब DALL-E और Midjourney जैसे मॉडलों के साथ टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन आम बात हो गई है। GENIE 2 इन क्षमताओं को कालिकता और अंतःक्रियात्मकता के आयामों तक विस्तारित करता है। यह दर्शाता है कि AI अनुसंधान न केवल स्थिर सामग्री, बल्कि गतिशील, अंतःक्रियात्मक वातावरण भी उत्पन्न कर सकता है। यह AI इतिहास में एक नए अध्याय की शुरुआत हो सकती है।

गूगल के डीपमाइंड विद जेनी 2 का मुख्य लक्ष्य क्या है?

इसका मुख्य लक्ष्य महत्वाकांक्षी है: डीपमाइंड GENIE 2 को कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम मानता है। जटिल, गतिशील दुनिया को समझने और उसका अनुकरण करने में सक्षम प्रणालियाँ बनाकर, डीपमाइंड का मानना ​​है कि वह वास्तविक बुद्धिमत्ता की नींव रख रहा है। SIMA जैसे एजेंटों के साथ इसका संयोजन वास्तविक दुनिया में कार्य करने में सक्षम स्वायत्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को जन्म दे सकता है। यह महत्वाकांक्षी लक्ष्य प्राप्त होगा या नहीं, यह आने वाले वर्षों में स्पष्ट हो जाएगा, लेकिन GENIE 2 निस्संदेह उस दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।

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