गणितीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का क्षेत्र एक गहरा परिवर्तन देख रहा है, जो नियतात्मक अभिकलन इंजनों और संभाव्य बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के विलय और प्रतिस्पर्धा से प्रेरित है। इस जटिल पारिस्थितिकी तंत्र को चलाने के लिए इन दो तकनीकी प्रतिमानों के बीच मूलभूत अंतर को समझना महत्वपूर्ण है। इन तकनीकों के विकास, विशेष रूप से मिश्रित प्रणालियों के साथ उनका एकीकरण, एआई उद्योग में व्यापक वास्तुशिल्प बदलाव को प्रकट करता है, जो एकल मॉडल से अधिक शक्तिशाली, अधिक विश्वसनीय बहु-उपकरण एजेंटों की ओर है। गणित में एआई के अनुप्रयोगों पर वित्तीय लेखन मास्टर कैरोल लूमिस द्वारा किया गया पुनर्लेखन यहां दिया गया है:
अभिकलन इंजन बनाम जेनरेटिव एआई: दो प्रतिमान
वर्तमान परिदृश्य अभिकलन प्रणालियों और जेनरेटिव प्रणालियों के बीच विभाजन से परिभाषित है। आइए प्रत्येक प्रणाली का अधिक विस्तार से पता लगाएं:
अभिकलन इंजन (नियतात्मक प्रणाली)
अभिकलन इंजन मशीन-सहायता प्राप्त गणित के शास्त्रीय दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करते हैं। ये प्रणालियां, जिनके उदाहरण वुल्फ्राम अल्फा जैसे प्लेटफॉर्म और मेपल और मैथेमेटिका के पीछे सॉफ्टवेयर इंजन हैं, गणितीय डेटा, नियमों और एल्गोरिदम के विशाल, सावधानीपूर्वक क्यूरेटेड ज्ञान के आधार पर काम करती हैं। वे नियतात्मक हैं, जिसका अर्थ है कि वे अनुमान या भविष्यवाणी नहीं करते हैं; वे औपचारिक तर्क और स्थापित प्रक्रियाओं के माध्यम से उत्तरों की गणना करते हैं। संकेत मिलने पर, ये इंजन वेब पर मौजूदा उत्तरों की खोज करने के बजाय गतिशील रूप से गणना करते हैं।
इस प्रतिमान का प्राथमिक लाभ इसकी अद्वितीय सटीकता और विश्वसनीयता है। आउटपुट सुसंगत, सत्यापन योग्य और गणितीय सत्य पर आधारित है। ये प्रणालियां उच्च-सटीक गणना, उन्नत डेटा विश्लेषण, सांख्यिकीय संचालन और जटिल विज़ुअलाइज़ेशन बनाने में उत्कृष्ट हैं। हालांकि, उनकी पिछली कमजोरियों में से एक उनका उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस है। कई उपयोगकर्ताओं को वे “अजीब” या उपयोग करने में मुश्किल लगते हैं, और अक्सर प्रश्नों को सही ढंग से तैयार करने के लिए विशिष्ट सिंटैक्स को समझने की आवश्यकता होती है। पारंपरिक रूप से, वे अस्पष्ट प्राकृतिक भाषा अनुरोधों की व्याख्या करने या बहु-चरणीय शब्द समस्याओं को हल करने में उतने अच्छे नहीं थे जिनके लिए विशुद्ध रूप से गणना तर्क के बजाय संदर्भ समझ की आवश्यकता होती है।
जेनरेटिव एआई (संभाव्य प्रणाली - एलएलएम)
जेनरेटिव एआई, ओपनएआई के जीपीटी परिवार और गूगल के जेमिनी जैसे बड़े भाषा मॉडल द्वारा संचालित, एक मौलिक रूप से अलग दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है। ये संभाव्य प्रणालियां टेक्स्ट और कोड डेटासेट की विशाल मात्रा के माध्यम से अनुक्रम में अगले सबसे संभावित शब्द या टोकन की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित हैं। उनके पास वास्तविक, आंतरिक गणितीय तर्क का मॉडल नहीं है; इसके बजाय, वे पैटर्न पहचान के स्वामी हैं, जो आश्चर्यजनक प्रवाह के साथ गणितीय समाधानों की संरचना, भाषा और चरणों की नकल करने में सक्षम हैं।
उनका प्राथमिक लाभ उनके सहज, संवादी इंटरफ़ेस में निहित है। वे प्राकृतिक भाषा वार्तालापों में संलग्न हो सकते हैं, जटिल अवधारणाओं को विभिन्न तरीकों से तोड़ सकते हैं, और इंटरैक्टिव, ऑन-डिमांड ट्यूटर के रूप में कार्य कर सकते हैं। यह उन्हें वैचारिक प्रश्नों का उत्तर देने, समस्या-समाधान दृष्टिकोण पर विचार-मंथन करने, और यहां तक कि गणितीय कार्यों को हल करने के लिए कोड उत्पन्न करने में सहायता करने के लिए अत्यधिक प्रभावी बनाता है।
हालांकि, उनकी संभाव्य प्रकृति उनकी सबसे बड़ी कमजोरी भी है जब सटीक की आवश्यकता होती है। एलएलएम “मतिभ्रम” से ग्रस्त होने के लिए कुख्यात हैं - ऐसे उत्तरों को उत्पन्न करना जो समझ में आते हैं, लेकिन वास्तव में गलत हैं, और उन्हें अडिग आत्मविश्वास के साथ वितरित करते हैं। वे बुनियादी अंकगणित में अविश्वसनीय हैं, और बहु-चरणीय तर्क में भंगुरता प्रदर्शित करते हैं, जहां प्रारंभिक चरणों में एक एकल त्रुटि पूरे समाधान को अचिह्नित कर सकती है। क्योंकि वे संभाव्यता के आधार पर प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते हैं, इसलिए वे समान प्रश्न के लिए विभिन्न समयों पर अलग-अलग उत्तर प्रदान कर सकते हैं, उनकी विश्वसनीयता को कम कर सकते हैं।
हाइब्रिड सिस्टम और टूल-उपयोग एजेंटों का उदय
प्रत्येक प्रतिमान की अंतर्निहित सीमाओं ने संकरण के लिए एक मजबूत बाजार प्रेरणा का निर्माण किया है। सटीक गणना में शुद्ध एलएलएम की अविश्वसनीयता ने अभिकलन इंजनों की सटीकता की आवश्यकता पैदा की। इसके विपरीत, अभिकलन इंजनों के अक्सर जटिल उपयोगकर्ता अनुभव ने एलएलएम की संवादी सुविधा की आवश्यकता पैदा की। इससे हाइब्रिड सिस्टम का उदय हुआ है, जो एक महत्वपूर्ण वास्तुशिल्प विकास का प्रतिनिधित्व करता है।
यह विकास केवल दो उत्पादों को संयोजित करने के बारे में नहीं है; यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक नए मॉडल की ओर बदलाव को दर्शाता है, जहां एक सामान्य एलएलएम एक “समन्वयक” या प्राकृतिक भाषा फ्रंट-एंड के रूप में कार्य करता है, बुद्धिमानी से कार्यों को अधिक विश्वसनीय, विशिष्ट बैक-एंड टूल के एक सूट को सौंपता है। यह संरचना एलएलएम की मुख्य कमजोरियों को स्वीकार करती है और गणनाकर्ता के बजाय इंटरफ़ेस के रूप में अपनी ताकत का लाभ उठाती है। यह प्रवृत्ति इंगित करती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य एकल, सर्व-समावेशी मॉडल नहीं है, बल्कि परस्पर जुड़े, विशिष्ट एजेंटों का एक जटिल पारिस्थितिकी तंत्र है। इसलिए, “गणित के लिए सर्वश्रेष्ठ एआई” का प्रश्न एक एकल उपकरण का चयन करने से बदलकर यह आकलन करने के लिए बदल रहा है कि सबसे प्रभावी एकीकृत तकनीक स्टैक क्या है।