एआई उपलब्धियाँ

कई वर्षों (2023–2025) तक, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने कई क्षेत्रों में तेजी से प्रगति की है। बड़े भाषा मॉडल (LLMs) और चैटबॉट्स, मल्टीमॉडल सिस्टम, वैज्ञानिक एआई उपकरण, और रोबोटिक्स सभी में महत्वपूर्ण सफलताएँ हुईं।

टेक दिग्गजों ने नए एआई सहायक जारी किए, ओपन-सोर्स समुदायों ने शक्तिशाली मॉडल प्रस्तुत किए, और यहां तक कि नियामकों ने भी एआई के प्रभाव को संबोधित करने के लिए कदम उठाए।

नीचे हम सबसे उल्लेखनीय उपलब्धियों का अवलोकन करते हैं, जिनमें GPT-4 एक्सटेंशन्स और Google के Gemini से लेकर AlphaFold के नोबेल पुरस्कार और विज्ञान एवं कला में एआई-संचालित खोजें शामिल हैं।

अनुक्रमणिका

1. जनरेटिव भाषा मॉडल और चैटबॉट्स
2. मल्टीमॉडल और रचनात्मक एआई प्रगति
3. विज्ञान, चिकित्सा और गणित में एआई
4. रोबोटिक्स और ऑटोमेशन में एआई
5. उत्पादों, उद्योग और समाज में एआई

जनरेटिव भाषा मॉडल और चैटबॉट्स

आधुनिक LLMs अब कहीं अधिक सक्षम और मल्टीमॉडल हो गए हैं। OpenAI का GPT-4 Turbo (नवंबर 2023 में घोषित) अब एक प्रॉम्प्ट में 128,000 टोकन (लगभग 300 पृष्ठों के बराबर) संसाधित कर सकता है और GPT-4 की तुलना में चलाने में काफी सस्ता है।

मई 2024 में OpenAI ने GPT-4o (Omni) पेश किया, एक उन्नत मॉडल जो टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो को रीयल टाइम में संभालता है – effectively GPT-4 को संवादात्मक “दृष्टि और श्रवण” प्रदान करता है। ChatGPT में अब इमेज और वॉइस फीचर्स अंतर्निहित हैं: उपयोगकर्ता फोटो अपलोड कर सकते हैं या बॉट से बात कर सकते हैं, और यह उस दृश्य या ऑडियो इनपुट के आधार पर प्रतिक्रिया देगा।

GPT-4 Turbo और GPT-4o (Omni): GPT-4 Turbo (नवंबर 2023) ने लागत कम की और संदर्भ लंबाई 128K टोकन तक बढ़ाई। GPT-4o (मई 2024) ने एआई को वास्तव में मल्टीमॉडल बना दिया, जो लगभग मानव गति से टेक्स्ट, भाषण और छवियां उत्पन्न करता है।
ChatGPT में प्रगति: 2023 के अंत तक, ChatGPT “अब देख, सुन और बोल सकता है” – छवियां और ऑडियो प्रॉम्प्ट के रूप में अपलोड या बोली जा सकती हैं, और बॉट उसी के अनुसार जवाब देता है।
इसमें DALL·E 3 (अक्टूबर 2023) भी एकीकृत है, जिससे यह संवादात्मक प्रॉम्प्टिंग के माध्यम से टेक्स्ट से छवियां बना सकता है।
Google की Gemini श्रृंखला: दिसंबर 2024 में, Google DeepMind ने पहली Gemini 2.0 मॉडल (“Flash” और प्रोटोटाइप) जारी किए, जो “एजेंटिक युग” के लिए डिज़ाइन किए गए हैं – ऐसे एआई जो स्वायत्त रूप से बहु-चरण कार्य कर सकते हैं।
Google ने पहले ही Gemini 2.0 का परीक्षण सर्च (AI ओवरव्यू) और अन्य उत्पादों में एक अरब से अधिक उपयोगकर्ताओं के लिए शुरू कर दिया है, जो इसके उन्नत तर्क और मल्टीमॉडल क्षमताओं को दर्शाता है।
अन्य मॉडल: Meta ने अप्रैल 2024 में LLaMA 3 जारी किया (400B पैरामीटर तक के ओपन-वेट LLMs) और दावा किया कि यह कई पूर्व मॉडल से बेहतर है।
Anthropic का Claude 3 और Microsoft के कोपिलट टूल्स ने भी इन प्रगति पर आधारित तकनीक विकसित की (जैसे Copilot OpenAI तकनीक पर आधारित है)।

इन नवाचारों ने एआई सहायकों को लंबी, समृद्ध बातचीत करने और विविध इनपुट संभालने में सक्षम बनाया है।

ये नई “सहायक” ऐप्स को API के माध्यम से भी सशक्त बनाते हैं (Google के “AI ओवरव्यू”, OpenAI के असिस्टेंट API आदि), जिससे डेवलपर्स और अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए एआई अधिक सुलभ हो गया है।

जनरेटिव भाषा मॉडल और चैटबॉट्स

मल्टीमॉडल और रचनात्मक एआई प्रगति

एआई की रचनात्मकता और दृश्य समझ में जबरदस्त उछाल आया है। टेक्स्ट-टू-इमेज और टेक्स्ट-टू-वीडियो मॉडल ने नई ऊंचाइयां छुई हैं:

OpenAI का DALL·E 3 (अक्टूबर 2023) प्रॉम्प्ट से फोटोरियलिस्टिक छवियां बनाता है और ChatGPT के साथ एकीकृत है ताकि संवादात्मक प्रॉम्प्टिंग के जरिए मार्गदर्शन किया जा सके।

Google ने Imagen 3 (अक्टूबर 2024) और Veo 2 (दिसंबर 2024) पेश किए – अत्याधुनिक टेक्स्ट-टू-इमेज और टेक्स्ट-टू-वीडियो इंजन – जो एआई कला और वीडियो निर्माण में गुणवत्ता, विवरण और स्थिरता को नाटकीय रूप से बढ़ाते हैं।

संगीत एआई भी Google के MusicFX टूल्स और संबंधित अनुसंधान (जैसे MusicLM प्रयोग) के साथ बेहतर हुआ है।

जनरेटिव कला मॉडल: DALL·E 3 और Imagen 3 सूक्ष्म प्रॉम्प्ट्स (छवियों में एम्बेडेड टेक्स्ट सहित) को उच्च विश्वसनीयता से फॉलो कर सकते हैं।
Google का Veo 2 एकल टेक्स्ट विवरण से छोटे वीडियो क्लिप बना सकता है, जो वीडियो संश्लेषण के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।
Stable Diffusion और Midjourney ने भी इस वर्ष बेहतर यथार्थवाद के साथ नए संस्करण (v3, v6) जारी किए हैं।
डिवाइसों में एआई: Apple ने Apple Intelligence लॉन्च किया (iOS 18 और macOS 15 में, देर 2024) – iPhone/iPad/Mac पर अंतर्निहित जनरेटिव एआई।
इसमें लेखन सहायक (मेल/पेजेस में पुनर्लेखन, प्रूफरीड, सारांश), एक और भी स्मार्ट सिरी, और Image Playground (टेक्स्ट के जरिए मज़ेदार चित्र बनाना) और Genmoji (एआई-जनित कस्टम इमोजी) जैसे इमेज टूल्स शामिल हैं।
फोटो में प्राकृतिक भाषा खोज (“माया स्केटबोर्डिंग करती हुई खोजें”) और “Clean Up” एआई से अवांछित वस्तुएं हटाना संभव हुआ है।
Apple का दृष्टिकोण डिवाइस पर प्रोसेसिंग और गोपनीयता पर जोर देता है।
कला में एआई: एक उल्लेखनीय उदाहरण: नवंबर 2024 में Sotheby’s ने एक ह्यूमनॉइड रोबोट द्वारा बनाई गई पहली पेंटिंग बेची।
एआई-संचालित रोबोट Ai-Da द्वारा बनाया गया Alan Turing का एक चित्र 1.08 मिलियन अमेरिकी डॉलर में बिका।
यह रिकॉर्ड-तोड़ बिक्री (“A.I. God: Portrait of Alan Turing”) एआई की बढ़ती रचनात्मक भूमिका और इसके सांस्कृतिक प्रभाव को दर्शाती है।

कुल मिलाकर, जनरेटिव मॉडल रचनात्मकता को लोकतांत्रिक बना रहे हैं: अब कोई भी कुछ शब्दों से कला, संगीत या वीडियो बना सकता है।
उद्योग का ध्यान केवल नवीनता (असामान्य छवियां) से उपयोगी छवि निर्माण (लोगो, आरेख, मानचित्र) और मानव-समान यथार्थवाद की ओर बढ़ा है।

(मार्च 2025 में OpenAI ने “4o Image Generation” भी जारी किया, जो GPT-4o में इसके सर्वश्रेष्ठ इमेज मॉडल को एकीकृत करता है, जिससे संवाद के मार्गदर्शन में सटीक, फोटोरियलिस्टिक आउटपुट मिलते हैं।)

ये उपकरण तेजी से ऐप्स, ब्राउज़रों और रचनात्मक वर्कफ़्लोज़ में शामिल हो रहे हैं।

मल्टीमॉडल और रचनात्मक एआई प्रगति

विज्ञान, चिकित्सा और गणित में एआई

एआई की उपलब्धियों ने वैज्ञानिक खोज और अनुसंधान को गति दी है:

AlphaFold 3 – बायोमॉलिक्यूल्स: नवंबर 2024 में Google DeepMind (Isomorphic Labs के साथ) ने AlphaFold 3 पेश किया, एक नया मॉडल जो सभी बायोमॉलिक्यूल्स (प्रोटीन, डीएनए, आरएनए, लिगैंड्स आदि) की 3D संरचनाओं की समानांतर भविष्यवाणी करता है, अभूतपूर्व सटीकता के साथ।
प्रोटीन-ड्रग इंटरैक्शन के लिए, AlphaFold 3 पारंपरिक तरीकों से लगभग 50% अधिक सटीक है।
इसके निर्माताओं ने तुरंत एक मुफ्त AlphaFold सर्वर जारी किया ताकि शोधकर्ता विश्वभर में आणविक संरचनाओं की भविष्यवाणी कर सकें।
यह AlphaFold 2 के केवल प्रोटीन पूर्वानुमानों का विस्तार है और दवा खोज और जीनोमिक्स अनुसंधान में क्रांति लाने की उम्मीद है।
नोबेल पुरस्कार – प्रोटीन फोल्डिंग: इस प्रगति का महत्व 2024 के रसायन विज्ञान के नोबेल पुरस्कार से सिद्ध हुआ।
Demis Hassabis और John Jumper (DeepMind) ने AlphaFold (प्रोटीन फोल्डिंग एआई) के विकास के लिए पुरस्कार साझा किया (David Baker के साथ)।
नोबेल समिति ने कहा कि AlphaFold ने “पूरी तरह से नई संभावनाएं खोलीं” प्रोटीन डिजाइन में।
(यह अब तक की सबसे प्रमुख एआई उपलब्धियों में से एक है।)
AlphaProteo – दवा डिजाइन: 2024 में, DeepMind ने AlphaProteo की घोषणा की, एक एआई जो नवीन प्रोटीन बाइंडर्स डिजाइन करता है – ऐसे अणु जो लक्ष्य प्रोटीन से उच्च मजबूती से जुड़ते हैं।
AlphaProteo नए एंटीबॉडी, बायोसेंसर और दवा लीड्स के निर्माण को तेज कर सकता है, विशिष्ट लक्ष्यों के लिए संभावित प्रोटीन संरचनाएं उत्पन्न करके।
गणित – AlphaGeometry: DeepMind के AlphaGeometry और AlphaProof ने एक और सफलता हासिल की।
जुलाई 2024 में, AlphaGeometry 2 ने अंतरराष्ट्रीय गणित ओलंपियाड की एक समस्या को 19 सेकंड में हल किया, जो एक सिल्वर मेडलिस्ट के स्तर के बराबर है।
यह एआई द्वारा उन्नत हाई-स्कूल गणित को हल करने का दुर्लभ उदाहरण है।
क्वांटम कंप्यूटिंग – AlphaQubit और Willow: एआई ने अत्याधुनिक हार्डवेयर में भी सुधार किया।
2024 में Google ने AlphaQubit की घोषणा की, एक एआई-आधारित डिकोडर जो क्वांटम कंप्यूटरों (जैसे Google के Sycamore चिप्स) में त्रुटियों की पहचान पारंपरिक तरीकों से बेहतर करता है।
फिर दिसंबर 2024 में Google ने Willow पेश किया, एक नया क्वांटम चिप जो उन्नत त्रुटि सुधार का उपयोग करते हुए एक बेंचमार्क कार्य को 5 मिनट से कम समय में हल करता है, जिसे आज के सर्वश्रेष्ठ सुपरकंप्यूटर को लगभग 10^24 वर्षों में पूरा करना होगा।
इन उपलब्धियों के लिए Willow को 2024 का “फिजिक्स ब्रेकथ्रू ऑफ द ईयर” पुरस्कार मिला, जो क्वांटम प्रगति में एआई की भूमिका को दर्शाता है।

चिकित्सा और स्वास्थ्य में भी एआई मॉडल ने प्रगति की है। उदाहरण के लिए, Google का नया Med-Gemini (चिकित्सा डेटा पर फाइन-ट्यून किया गया) ने एक अमेरिकी चिकित्सा परीक्षा बेंचमार्क (USMLE-शैली) में 91.1% अंक प्राप्त किए, जो पूर्व मॉडलों से काफी बेहतर है।

रेडियोलॉजी और पैथोलॉजी के लिए एआई-सक्षम उपकरण (जैसे Derm और Path Foundations) जारी किए गए हैं ताकि छवि विश्लेषण में सुधार हो सके।
कुल मिलाकर, एआई अब एक अनिवार्य अनुसंधान साथी बन गया है – मानव मस्तिष्क का नैनोस्केल पर मानचित्रण (एआई-सहायता प्राप्त EM इमेजिंग के साथ) से लेकर अफ्रीका में टीबी स्क्रीनिंग को तेज करने तक, जैसा कि Google के शोधकर्ताओं ने बताया है।

$विज्ञान, चिकित्सा और गणित में एआई$

रोबोटिक्स और ऑटोमेशन में एआई

एआई संचालित रोबोट जटिल वास्तविक दुनिया के कार्य सीख रहे हैं।

Tesla के Optimus ह्यूमनॉइड रोबोट्स को अक्टूबर 2024 में सार्वजनिक रूप से प्रदर्शित किया गया (“We, Robot” कार्यक्रम)। कई दर्जन Optimus यूनिट्स मंच पर चले, खड़े हुए और यहां तक कि नाचे – हालांकि बाद की रिपोर्टों में बताया गया कि प्रारंभिक प्रदर्शन आंशिक रूप से मानवों द्वारा रिमोट कंट्रोल किए गए थे।

फिर भी, इस कार्यक्रम ने सामान्य प्रयोजन के रोबोटों की ओर तेज़ प्रगति को उजागर किया।

DeepMind के ALOHA रोबोट: Google के एआई लैब ने घरेलू रोबोटिक्स में प्रभावशाली प्रगति की।
2024 में ALOHA रोबोट (Autonomous Legged Household Assistant) ने जूते के फीते बांधना, शर्ट टांगना, दूसरे रोबोट की मरम्मत, गियर लगाना और यहां तक कि रसोई साफ करना केवल एआई योजना और दृष्टि का उपयोग करके सीखा।
“ALOHA Unleashed” ओपन-सोर्स ने दिखाया कि रोबोट दो हाथों का समन्वय कर सकते हैं, जो सामान्य प्रयोजन के लिए पहली बार है।
रोबोटिक ट्रांसफॉर्मर्स: DeepMind ने RT-2 (Robotic Transformer 2) पेश किया, एक विज़न-भाषा-क्रिया मॉडल जो इंटरनेट छवियों और वास्तविक रोबोट डेटा दोनों से सीख सकता है।
RT-2 रोबोटों को वेब ज्ञान का उपयोग करके इंसानों की तरह निर्देशों को समझने देता है।
यह एक रोबोट को वस्तुओं को टेक्स्ट कमांड के अनुसार छांटने में मदद करता है।
उद्योग के रोबोट: अन्य कंपनियों ने भी प्रगति की: Boston Dynamics ने Atlas और Spot रोबोट्स को बेहतर बनाया (हालांकि कोई बड़ा ब्रेकथ्रू नहीं), और एआई-संचालित स्वायत्त वाहन बेहतर हुए (Tesla का Full Self-Driving Beta व्यापक रूप से जारी हुआ, हालांकि पूर्ण स्वायत्तता अभी भी अधूरी है)।
निर्माण में, Figure AI जैसी एआई-केंद्रित कंपनियों ने घरेलू कार्यों के लिए रोबोट बनाने के लिए फंड जुटाए।

ये प्रयास दिखाते हैं कि रोबोट बिना स्पष्ट प्रोग्रामिंग के धीरे-धीरे कठिन कार्य कर रहे हैं। हालांकि, पूरी तरह स्वायत्त ह्यूमनॉइड अभी भी दूर की बात है।

प्रदर्शन (Optimus, ALOHA, RT-2) मील के पत्थर हैं, लेकिन शोधकर्ता चेतावनी देते हैं कि रोबोटों को मानवों के साथ बड़े पैमाने पर सुरक्षित और विश्वसनीय रूप से काम करने के लिए अभी और काम करना बाकी है।

रोबोटिक्स और ऑटोमेशन में एआई

उत्पादों, उद्योग और समाज में एआई

एआई का प्रभाव रोज़मर्रा के उत्पादों और यहां तक कि नीतियों तक भी फैला है:

उपभोक्ता उपकरण: प्रमुख तकनीकी उत्पादों में एआई एजेंट शामिल किए गए।
Microsoft का Copilot (Windows, Office, Bing में एम्बेडेड) और Google का Bard/Bard AI इन सर्च (जिसके पीछे Gemini है) ने उपयोगकर्ताओं को LLM शक्ति प्रदान की।
Apple के उपकरणों में Apple Intelligence (जैसा ऊपर बताया गया) शामिल है और Nvidia जैसे हार्डवेयर निर्माता ने रिकॉर्ड संख्या में एआई GPU बेचे, जो क्लाउड और उपभोक्ता एआई दोनों को शक्ति देते हैं।
(Nvidia 2024 में एआई बूम के कारण दुनिया की सबसे मूल्यवान कंपनी बन गई।)
नियमन – EU AI अधिनियम: एआई की पहुंच को देखते हुए, नियामकों ने भी कदम उठाए।
1 अगस्त 2024 को EU AI अधिनियम लागू हुआ, जो पहला व्यापक एआई कानून है।
यह जोखिम-आधारित ढांचा स्थापित करता है: कम जोखिम वाले एआई (स्पैम फिल्टर, वीडियो गेम) के लिए न्यूनतम नियम; पारदर्शिता नियम चैटबॉट जैसे एआई सिस्टम को एआई होने का खुलासा करने के लिए बाध्य करते हैं; उच्च जोखिम वाले एआई (चिकित्सा या भर्ती उपकरण) कड़ी निगरानी के अधीन हैं; और स्पष्ट रूप से अस्वीकार्य एआई (जैसे सरकारों द्वारा व्यक्तियों का “सामाजिक स्कोरिंग”) प्रतिबंधित है।
यह नियमों का सेट (सामान्य प्रयोजन मॉडल पर आगामी दिशानिर्देशों के साथ) एआई शासन में एक बड़ी उपलब्धि है और संभवतः विश्वव्यापी मानकों को प्रभावित करेगा।
उद्योग विकास: एआई क्षेत्र ने ऐतिहासिक वित्तपोषण और मूल्यांकन देखा: OpenAI ने 2023 के अंत में $157 बिलियन का मूल्यांकन प्राप्त किया, और Anthropic, Inflection और चीनी एआई स्टार्टअप्स ने अरबों डॉलर के दौर जुटाए।
NVIDIA की एआई हार्डवेयर मांग ने इसके बाजार पूंजीकरण को 2024 के मध्य तक $3.5 ट्रिलियन से ऊपर पहुंचा दिया।
ये आंकड़े दर्शाते हैं कि एआई तकनीकी अर्थव्यवस्था का केंद्र बन गया है।