AlphaEvolve: AI की recursive self-improvement की संभावना का संकेत

Google DeepMind का AlphaEvolve एक महत्वपूर्ण उदाहरण है जो यह दिखाता है कि AI खुद से अधिक उन्नत AI डिज़ाइन कर सकता है, यानी recursive self-improvement की संभावना मौजूद है।
यह सिस्टम शक्तिशाली AI मॉडल Gemini का उपयोग करके नए algorithm जैसे 'ideas' को रचनात्मक रूप से बनाता है, और फिर automated evaluation system तथा evolutionary framework के जरिए उन्हें बार-बार टेस्ट और बेहतर करता है.

AlphaEvolve की सबसे अहम बात यह है कि AI सिर्फ मौजूदा code को optimize नहीं करता, बल्कि नए algorithm स्वयं डिज़ाइन और विकसित करता है। जब Gemini समस्या-समाधान के लिए शुरुआती algorithm code बनाता है, तो AlphaEvolve उसका मूल्यांकन करता है और सबसे संभावनाशील version चुनकर, जैविक evolution की तरह, उसे धीरे-धीरे बेहतर solution में विकसित करता है.

अगर इस तरह का approach AI या अन्य AI systems के core algorithms को बेहतर बनाने में लागू किया जाए, तो इसमें recursive self-improvement का ऐसा चक्र बनने की क्षमता है जिसमें AI performance अपने ही आधार पर exponential रूप से बढ़ सकती है। Google के data center operation system 'Borg' की efficiency को काफी बढ़ाने वाला उदाहरण साबित करता है कि AlphaEvolve पहले ही जटिल वास्तविक समस्याओं पर लागू हो चुका है और मानव-निर्मित मौजूदा systems से बेहतर समाधान तैयार कर सकता है। यह संकेत देता है कि भविष्य में AI, खुद AI के design और learning methods में बदलाव लाकर अपनी intelligence को और तेज़ी से बढ़ाने वाला भविष्य करीब ला सकता है.

[fudiso]

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