एजीआई की खोज: क्या हम करीब हैं?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के तेजी से विकास ने इस विश्वास को बढ़ावा दिया है कि हम कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) के करीब पहुंच रहे हैं, जो एक परिवर्तनकारी मील का पत्थर है। यह लेख सात महत्वपूर्ण तकनीकों का पता लगाता है, जो प्रिय श्रृंखला से ड्रैगन बॉल्स के समान हैं, जिनका अभिसरण संभावित रूप से “एजीआई ड्रैगन” को बुला सकता है, जिससे दुनिया में क्रांति आ जाएगी जैसा कि हम जानते हैं।

एजीआई (कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता) शब्द पहली बार 1997 में मार्क गुब्रूड द्वारा गढ़ा गया था। वर्षों बाद, बोस्टन डायनेमिक्स के रोबोटों के 360-डिग्री फ्लिप करने के तमाशे और डीपसीक द्वारा इसाक असिमोव की फाउंडेशन श्रृंखला की याद दिलाने वाले उपन्यासों के निर्माण ने हमें यह महसूस कराया है कि सात ड्रैगन बॉल्स, जो तकनीकी उन्नति की लंबी नदी में बिखरे हुए हैं, धीरे-धीरे एजीआई ड्रैगन की पूरी तस्वीर को एक साथ जोड़ रहे हैं।

पहला ड्रैगन बॉल: न्यूरल नेटवर्क - मानव मस्तिष्क का अनुकरण

मानव मस्तिष्क, बुद्धिमत्ता का स्रोत, अरबों न्यूरॉन्स का एक जटिल नेटवर्क है। पहला ‘तकनीकी ड्रैगन बॉल’ इस जैविक चमत्कार का सटीक अनुकरण है: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन)। सीधे शब्दों में कहें तो, एएनएन कंप्यूटर कोड और गणितीय मॉडल का उपयोग करके ‘न्यूरॉन्स’ का एक आभासी नेटवर्क बनाने का प्रयास करते हैं, जो मानव मस्तिष्क की सूचना को संसाधित करने और ज्ञान सीखने की क्षमता को दोहराने की उम्मीद करते हैं। डेटा इनपुट लेयर से प्रवाहित होता है, कई छिपी हुई परतों के माध्यम से जटिल प्रसंस्करण से गुजरता है, और अंततः आउटपुट लेयर में परिणाम देता है। जितनी अधिक परतें होंगी, यानी ‘डीप लर्निंग’, उतनी ही अधिक जटिल जानकारी संसाधित होगी।

हालांकि यह अवधारणा लंबे समय से है, लेकिन इसकी वास्तविक प्राप्ति कंप्यूटर कंप्यूटिंग शक्ति और एल्गोरिथ्म अनुकूलन के घातीय विकास पर निर्भर करती है। यह आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आधारशिला बन गया है। कल्पना कीजिए कि आपके मोबाइल फोन में एल्बमों का स्वचालित वर्गीकरण, या आवाज सहायक की आपके निर्देशों को समझने की क्षमता, ये सभी उनके पीछे तंत्रिका नेटवर्क के चमकते आंकड़े के लिए धन्यवाद हैं।

दूसरा ड्रैगन बॉल: वेक्टर डेटाबेस - साइबर लाइब्रेरी

हालांकि, केवल एक ‘मस्तिष्क संरचना’ होना पर्याप्त नहीं है। हमें विशाल मात्रा में ज्ञान को संग्रहीत करने और पुनः प्राप्त करने के लिए एक कुशल ‘मेमोरी बैंक’ की भी आवश्यकता है। पारंपरिक डेटाबेस सटीक कीवर्ड खोजों पर निर्भर करते हैं, जिससे ‘समान अर्थ’ या ‘वैचारिक रूप से संबंधित’ जैसी जानकारी को समझना मुश्किल हो जाता है। इसलिए, दूसरा ड्रैगन बॉल - वेक्टर डेटाबेस - उभरा। यह डेटाबेस एक ‘साइबर लाइब्रेरी’ की तरह है। यह पाठ, चित्र और ध्वनियों जैसी जानकारी को डिजिटल वैक्टर में परिवर्तित करके एक नए तरीके से ज्ञान का प्रबंधन करता है, ताकि समान अर्थ वाली जानकारी गणितीय स्थान में एक-दूसरे के करीब हो, ताकि ‘अर्थ’ पर आधारित सामग्री खोज को साकार किया जा सके। यदि आप ‘अंतरिक्ष यात्रा’ के बारे में एक किताब खोजना चाहते हैं, तो यह आपको तुरंत सभी प्रासंगिक पुस्तकों की सिफारिश कर सकता है। कई एआई एप्लिकेशन (जैसे बुद्धिमान ग्राहक सेवा और दस्तावेज़ प्रश्न-उत्तर प्रणाली) तेजी से इस वेक्टर डेटाबेस पर निर्भर हैं, जो सूचना पुनर्प्राप्ति की सटीकता और दक्षता में सुधार करता है।

तीसरा ड्रैगन बॉल: ट्रांसफॉर्मर - मशीन अटेंशन

मशीनों को वास्तव में मानव भाषा की बारीकियों को समझने में सक्षम बनाने के लिए, जैसे कि संदर्भ, उपपाठ और श्लेष, मशीनों में असाधारण ‘पढ़ने की समझ’ क्षमताएं होनी चाहिए। तीसरा ड्रैगन बॉल - ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर, विशेष रूप से इसका मूल ‘अटेंशन मैकेनिज्म’, मशीनों को यह लगभग ‘माइंड-रीडिंग’ क्षमता देता है। किसी शब्द को संसाधित करते समय, ट्रांसफॉर्मर एक साथ वाक्य के सभी अन्य शब्दों पर ध्यान दे सकता है और यह तय कर सकता है कि वर्तमान शब्द के अर्थ को समझने के लिए कौन से शब्द सबसे महत्वपूर्ण हैं। यह न केवल मशीनों के पढ़ने के तरीके को बदलता है, बल्कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को भी एक नए स्तर पर ले जाता है। 2017 में ‘अटेंशन इज़ ऑल यू नीड’ नामक पेपर के प्रकाशन के बाद से, ट्रांसफॉर्मर इस क्षेत्र में पूर्ण नायक बन गया है, जिससे जीपीटी और बीईआरटी जैसे शक्तिशाली पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल सामने आए हैं।

चौथा ड्रैगन बॉल: चेन ऑफ थॉट - सोचने की एक विधि

‘बोलने’ में सक्षम होना पर्याप्त नहीं है। एजीआई को भी कठोर तार्किक तर्क कौशल की आवश्यकता होती है। चौथा ड्रैगन बॉल, चेन ऑफ थॉट (सीओटी) तकनीक, एआई को केवल उत्तरों का अनुमान लगाने के बजाय समस्याओं का गहराई से विश्लेषण करना सिखाती है। एक आवेदन समस्या के समाधान की तरह, सीओटी मॉडल को चरण दर चरण विश्लेषण करने के लिए मार्गदर्शन करता है, एक ‘सोच प्रक्षेपवक्र’ बनाता है, और फिर एक ज्वलंत अंतिम उत्तर देता है। Google और अन्य संस्थानों द्वारा किए गए शोध से पता चलता है कि सीओटी संकेतों का उपयोग करने वाले बड़े मॉडल बहु-चरणीय तर्क कार्यों में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जो एआई की तार्किक क्षमताओं के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करते हैं।

पांचवां ड्रैगन बॉल: मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स - विशेषज्ञों का एक समूह

जैसे-जैसे मॉडल मापदंडों की संख्या बढ़ती है, प्रशिक्षण और परिचालन लागत भी एक भारी बोझ होती है। इस समय, पांचवां ड्रैगन बॉल - मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स (एमओई) आर्किटेक्चर - उभरा। यह आर्किटेक्चर ‘विभाजन और विजय’ रणनीति को अपनाता है, कई छोटे ‘विशेषज्ञ नेटवर्क’ को प्रशिक्षित करता है जो कुछ विशिष्ट कार्यों को संभालने में अच्छे होते हैं। जब एक नया कार्य आता है, तो बुद्धिमान ‘गेटिंग नेटवर्क’ केवल कुशल संचालन बनाए रखने के लिए आवश्यक विशेषज्ञों को सक्रिय करता है। इस तरह, एआई मॉडल स्वीकार्य लागत पर विशाल पैमाने और शक्तिशाली प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं।

छठा ड्रैगन बॉल: एमसीपी - एक यूनिवर्सल टूलकिट

एआई को एक सच्चे ‘अभिनेता’ के रूप में आकार देने के लिए, इसे उपकरणों को कॉल करने और बाहरी दुनिया से जुड़ने में सक्षम होने की आवश्यकता है। छठा ड्रैगन बॉल - मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) - एआई में एक ‘टूलकिट’ जोड़ने की अवधारणा का प्रस्ताव करता है। संक्षेप में, यह एआई को समृद्ध कार्यों को प्राप्त करने के लिए मानकीकृत इंटरफेस के माध्यम से बाहरी उपकरणों को कॉल करने की अनुमति देता है। यह बुद्धिमान लोगों को उन सभी उपकरणों से लैस करने जैसा है जिनकी उन्हें आवश्यकता है, जिससे वे किसी भी समय जानकारी ढूंढने और कार्य करने में सक्षम हो सकें। आज के बुद्धिमान एजेंट (एआईएजेंट) इसे मूर्त रूप देते हैं, क्योंकि एआई रेस्तरां बुक करने, यात्रा की योजना बनाने और डेटा विश्लेषण जैसे कार्यों में मदद कर सकता है, जो निस्संदेह एआई प्रगति में एक महत्वपूर्ण कदम है।

सातवां ड्रैगन बॉल: वीएसआई - भौतिक अंतर्ज्ञान मस्तिष्क

मानव समाज में एकीकृत होने के लिए, एआई में वास्तविक दुनिया को समझने की क्षमता भी होनी चाहिए। सातवां ड्रैगन बॉल - विजुअल स्थानिक इंटेलिजेंस (वीएसआई) से संबंधित प्रौद्योगिकियों - का उद्देश्य एआई को एक ‘सहज मस्तिष्क’ प्रदान करना है जो भौतिक कानूनों को समझता है। सरल शब्दों में, वीएसआई एआई को कैमरों या सेंसर के माध्यम से प्राप्त दृश्य जानकारी को समझने की अनुमति देता है, जिससे वस्तुओं के बीच संबंधों की उसकी अनुभूति में सुधार होता है। यह स्वायत्त ड्राइविंग, बुद्धिमान रोबोट और आभासी वास्तविकता जैसी तकनीकों को साकार करने की नींव है। यह निस्संदेह डिजिटल बुद्धिमत्ता और भौतिक वास्तविकता को जोड़ने वाला एक महत्वपूर्ण पुल है।

समनिंग रीत

जब ये सात ‘तकनीकी ड्रैगन बॉल्स’ एक साथ आते हैं, तो एजीआई की रूपरेखा स्पष्ट होने लगती है। कल्पना कीजिए कि तंत्रिका नेटवर्क की बायोमिमेटिक संरचना, वेक्टर डेटाबेस से प्राप्त विशाल ज्ञान, ट्रांसफॉर्मर की जानकारी की समझ, विचार की श्रृंखला की मदद से गहन सोच, हाइब्रिड विशेषज्ञ आर्किटेक्चर के माध्यम से कुशल संचालन, और फिर एमसीपी के साथ मिलकर बाहरी उपकरणों के साथ बातचीत करना, और अंत में भौतिक दुनिया को समझने के लिए दृश्य स्थानिक बुद्धिमत्ता का उपयोग करना। इन सभी तकनीकों का संलयन हमें एजीआई ड्रैगन के एक नए युग की ओर बढ़ने में मदद करेगा।

न्यूरल नेटवर्क की शक्ति

मानव मस्तिष्क की क्षमताओं को दोहराने की खोज ने तेजी से परिष्कृत तंत्रिका नेटवर्क के विकास को जन्म दिया है। ये नेटवर्क, आपस में जुड़े नोड्स या ‘न्यूरॉन्स’ से बने होते हैं, परतों में जानकारी संसाधित करते हैं, उस तरह की नकल करते हैं जिस तरह से जैविक न्यूरॉन्स संकेतों को संचारित करते हैं। इन नेटवर्कों की गहराई, परतों की संख्या का उल्लेख करते हुए, डेटा से जटिल पैटर्न और संबंधों को सीखने की उनकी क्षमता में एक महत्वपूर्ण कारक है।

डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग का एक सबसेट जो डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, ने छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और भाषण पहचान सहित विभिन्न क्षेत्रों में उल्लेखनीय सफलता हासिल की है। उदाहरण के लिए, डीप लर्निंग द्वारा संचालित छवि पहचान प्रणाली तस्वीरों में वस्तुओं और दृश्यों को सटीक रूप से पहचान सकती है, जबकि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल मानव जैसी पाठ को समझ और उत्पन्न कर सकते हैं।

तंत्रिका नेटवर्क की सफलता कई प्रमुख कारकों पर निर्भर करती है, जिसमें बड़े डेटासेट की उपलब्धता, कंप्यूटिंग शक्ति में प्रगति और अभिनव अनुकूलन एल्गोरिदम शामिल हैं। डेटा की विशाल मात्रा नेटवर्क को जटिल पैटर्न सीखने में सक्षम बनाती है, जबकि शक्तिशाली कंप्यूटिंग अवसंरचना उन्हें डेटा को कुशलता से संसाधित करने की अनुमति देती है। अनुकूलन एल्गोरिदम, जैसे स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट, त्रुटियों को कम करने और प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए नेटवर्क मापदंडों को ठीक करते हैं।

वेक्टर डेटाबेस की भूमिका

जैसे-जैसे एआई सिस्टम अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, कुशल ज्ञान भंडारण और पुनर्प्राप्ति तंत्र की आवश्यकता सर्वोपरि हो जाती है। वेक्टर डेटाबेस जानकारी को व्यवस्थित करने और एक्सेस करने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करके इस आवश्यकता को संबोधित करते हैं। पारंपरिक डेटाबेस के विपरीत जो कीवर्ड-आधारित खोजों पर निर्भर करते हैं, वेक्टर डेटाबेस जानकारी को संख्यात्मक वैक्टर के रूप में दर्शाते हैं, विभिन्न अवधारणाओं के बीच अर्थ संबंधी अर्थ और संबंधों को कैप्चर करते हैं।

यह वेक्टर प्रतिनिधित्व समानता-आधारित खोजों की अनुमति देता है, जहां सिस्टम उन सूचनाओं को पुनः प्राप्त कर सकता है जो किसी क्वेरी से वैचारिक रूप से संबंधित हैं, भले ही सटीक कीवर्ड मौजूद न हों। उदाहरण के लिए, ‘यात्रा गंतव्यों’ की खोज उन परिणामों को वापस कर सकती है जिनमें ‘अवकाश स्थल’, ‘पर्यटक आकर्षण’ और ‘छुट्टी गंतव्य’ शामिल हैं, भले ही उन विशिष्ट शब्दों का स्पष्ट रूप से क्वेरी में उपयोग नहीं किया गया हो।

वेक्टर डेटाबेस विशेष रूप से सिफारिश प्रणालियों, सामग्री पुनर्प्राप्ति और प्रश्न पूछने जैसे अनुप्रयोगों में उपयोगी होते हैं। सिफारिश प्रणालियों में, वे उन वस्तुओं की पहचान कर सकते हैं जो किसी उपयोगकर्ता की पिछली प्राथमिकताओं के समान हैं, व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करते हैं। सामग्री पुनर्प्राप्ति में, वे अपनी अर्थ संबंधी सामग्री के आधार पर प्रासंगिक दस्तावेजों और लेखों को सतह पर ला सकते हैं। प्रश्न पूछने में, वे एक प्रश्न का अर्थ समझ सकते हैं और ज्ञान आधार से सबसे प्रासंगिक उत्तर पुनः प्राप्त कर सकते हैं।

ट्रांसफॉर्मर और अटेंशन मैकेनिज्म

मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने की क्षमता बुद्धिमत्ता का एक हॉलमार्क है। ट्रांसफॉर्मर, एक क्रांतिकारी तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर, ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र को महत्वपूर्ण रूप से आगे बढ़ाया है। ट्रांसफॉर्मर के केंद्र में अटेंशन मैकेनिज्म निहित है, जो मॉडल को शब्दों के अनुक्रम को संसाधित करते समय इनपुट के सबसे प्रासंगिक भागों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

अटेंशन मैकेनिज्म मॉडल को शब्दों के बीच लंबी दूरी की निर्भरताओं को कैप्चर करने में सक्षम बनाता है, जो वाक्य के संदर्भ और अर्थ को समझने के लिए महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, ‘बिल्ली चटाई पर बैठी’ वाक्य को संसाधित करते समय, अटेंशन मैकेनिज्म मॉडल को यह समझने में मदद कर सकता है कि ‘बिल्ली’ और ‘चटाई’ संबंधित हैं, भले ही वे अन्य शब्दों से अलग हो गए हों।

ट्रांसफॉर्मर ने मशीन अनुवाद, टेक्स्ट सारांश और प्रश्न पूछने सहित विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त किए हैं। जीपीटी (जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर) और बीईआरटी (ट्रांसफॉर्मर से द्विदिश एन्कोडर प्रतिनिधित्व) जैसे मॉडलों ने सुसंगत और प्रासंगिक पाठ उत्पन्न करने की उल्लेखनीय क्षमता का प्रदर्शन किया है।

चेन ऑफ थॉट रीजनिंग

जबकि ट्रांसफॉर्मर भाषा को समझने और उत्पन्न करने में उत्कृष्ट हैं, उनमें अक्सर जटिल तर्क कार्यों को करने की क्षमता का अभाव होता है। चेन ऑफ थॉट (सीओटी) रीजनिंग एक तकनीक है जो बड़ी भाषा मॉडल की तर्क क्षमताओं को बढ़ाती है, जिससे उन्हें समस्याओं को छोटे, अधिक प्रबंधनीय चरणों में तोड़ने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।

सीओटी रीजनिंग में मॉडल को केवल अंतिम उत्तर प्रदान करने के बजाय, अपनी तर्क प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से दिखाने के लिए प्रेरित करना शामिल है। उदाहरण के लिए, गणित का प्रश्न पूछे जाने पर, मॉडल को पहले प्रासंगिक सूत्रों को बताने के लिए प्रेरित किया जा सकता है, फिर उन सूत्रों को लागू करने में शामिल चरणों को दिखाया जा सकता है, और अंत में उत्तर प्रदान किया जा सकता है।

स्पष्ट रूप से अपनी तर्क प्रक्रिया को दिखाकर, मॉडल त्रुटियों को पहचानने और ठीक करने में बेहतर सक्षम होता है, जिससे अधिक सटीक और विश्वसनीय परिणाम मिलते हैं। सीओटी रीजनिंग को अंकगणितीय तर्क, तार्किक तर्क और सामान्य ज्ञान तर्क सहित विभिन्न तर्क कार्यों पर बड़े भाषा मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए दिखाया गया है।

मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स

जैसे-जैसे मॉडल बड़े और अधिक जटिल होते जाते हैं, उन्हें प्रशिक्षित करना और तैनात करना तेजी से चुनौतीपूर्ण होता जाता है। मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स (एमओई) एक आर्किटेक्चर है जो इन चुनौतियों को एक बड़े मॉडल को कई छोटे ‘विशेषज्ञ’ मॉडलों में विभाजित करके संबोधित करता है, प्रत्येक एक विशेष कार्य या डोमेन में विशेषज्ञता प्राप्त करता है।

जब एक नया इनपुट प्रस्तुत किया जाता है, तो एक ‘गेटिंग नेटवर्क’ इनपुट को संसाधित करने के लिए सबसे प्रासंगिक विशेषज्ञों का चयन करता है। यह मॉडल को इनपुट के सबसे प्रासंगिक भागों पर अपनी कम्प्यूटेशनल संसाधनों को केंद्रित करने की अनुमति देता है, जिससे बेहतर दक्षता और प्रदर्शन होता है।

एमओई आर्किटेक्चर को अरबों या यहां तक ​​कि खरबों मापदंडों के साथ बेहद बड़े मॉडल तक स्केल करने के लिए दिखाया गया है। इन बड़े मॉडलों ने विभिन्न कार्यों में अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त किए हैं, जो वितरित संगणना और विशेषज्ञता की शक्ति का प्रदर्शन करते हैं।

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल

एआई को वास्तव में वास्तविक दुनिया में एकीकृत करने के लिए, इसे बाहरी उपकरणों और सेवाओं के साथ बातचीत करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) एक ढांचा है जो एआई मॉडल को मानकीकृत और नियंत्रित तरीके से बाहरी उपकरणों तक पहुंचने और उनका उपयोग करने में सक्षम बनाता है।

एमसीपी प्रोटोकॉल और इंटरफेस का एक सेट परिभाषित करता है जो एआई मॉडल को बाहरी उपकरणों की खोज और बातचीत करने की अनुमति देता है। यह मॉडल को वेब से जानकारी तक पहुंचने, भौतिक उपकरणों को नियंत्रित करने और अन्य सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों के साथ बातचीत करने जैसे कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला करने में सक्षम बनाता है।

एआई मॉडल को बाहरी उपकरणों तक पहुंच प्रदान करके, एमसीपी उन्हें जटिल समस्याओं को हल करने के लिए सशक्त बनाता है जिनके लिए वास्तविक दुनिया के साथ बातचीत की आवश्यकता होती है। यह रोबोटिक्स, स्वचालन और मानव-कंप्यूटर बातचीत जैसे क्षेत्रों में एआई के लिए नई संभावनाएं खोलता है।

विजुअल स्थानिक इंटेलिजेंस

भौतिक दुनिया को समझना बुद्धिमत्ता का एक महत्वपूर्ण पहलू है। विजुअल स्थानिक इंटेलिजेंस (वीएसआई) एक ऐसा क्षेत्र है जो एआई मॉडल को दुनिया के दृश्य और स्थानिक पहलुओं को समझने, समझने और तर्क करने में सक्षम बनाने पर केंद्रित है।

वीएसआई में ऑब्जेक्ट रिकग्निशन, सीन अंडरस्टैंडिंग और स्थानिक रीजनिंग जैसी तकनीकें शामिल हैं। ऑब्जेक्ट रिकग्निशन एआई मॉडल को छवियों और वीडियो में वस्तुओं को पहचानने और वर्गीकृत करने की अनुमति देता है। सीन अंडरस्टैंडिंग उन्हें वस्तुओं और एक दृश्य के समग्र संदर्भ के बीच संबंधों की व्याख्या करने में सक्षम बनाता है। स्थानिक रीजनिंग उन्हें वस्तुओं के स्थानिक गुणों और उनके संबंधों, जैसे कि उनके आकार, आकार और स्थिति के बारे में तर्क करने की अनुमति देता है।

वीएसआई स्वायत्त ड्राइविंग, रोबोटिक्स और संवर्धित वास्तविकता जैसे अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक है। स्वायत्त ड्राइविंग में, यह वाहनों को अपने परिवेश को समझने और नेविगेट करने में सक्षम बनाता है। रोबोटिक्स में, यह रोबोट को वस्तुओं को हेरफेर करने और अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है। संवर्धित वास्तविकता में, यह आभासी वस्तुओं को वास्तविक दुनिया में मूल रूप से एकीकृत करने में सक्षम बनाता है।

इन सात तकनीकों का अभिसरण - तंत्रिका नेटवर्क, वेक्टर डेटाबेस, ट्रांसफॉर्मर, चेन ऑफ थॉट रीजनिंग, मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स, मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल और विजुअल स्थानिक इंटेलिजेंस - कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता प्राप्त करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि चुनौतियाँ बनी हुई हैं, हाल के वर्षों में हुई प्रगति निर्विवाद है, जिससे हम एक ऐसे भविष्य के करीब आ रहे हैं जहाँ एआई वास्तव में मानव की तरह दुनिया को समझ, तर्क और बातचीत कर सकता है।