Edited By Satyadev Kumar
सांकेतिक तस्वीर।
Google Artificial Intelligence: गूगल ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मैथ सिस्टम विकसित किया है। साथ ही गूगल ने दावा किया है कि उसका यह सिस्टम अंतरराष्ट्रीय मैथमेटिकल ओलंपियाड (IMO) में स्वर्ण पदक विजेता इंसानों को मात दे सकता है। अल्फाजियोमेट्री 2, एआई समस्या समाधानकर्ता (Problem Solver) आईएमओ में प्रस्तुत ज्यामिति समस्याओं में से 84 प्रतिशत को हल करने में सक्षम है, जबकि स्वर्ण पदक विजेता अंतरराष्ट्रीय मैथमेटिकल ओलंपियाड में औसतन केवल 81.8 प्रतिशत समस्याओं को ही हल कर पाते हैं।
आईएमओ के सवाल अपनी कठिनाई के लिए जाने जाते हैं और उन्हें हल करने के लिए गणितीय अवधारणाओं (Mathematical Concepts) की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। इस मैथमेटिकल कंसेप्ट को अब तक एआई मॉडल हासिल नहीं कर पाए थे। डीपमाइंड द्वारा विकसित और अल्फाजियोमेट्री द्वारा मैनेज्ड इस सिस्टम का पिछले साल जनवरी में जब इसका खुलासा किया गया था, तब सिल्वर मेडल विजेताओं के स्तर तक प्रदर्शन करने में सफल रहा था। हालांकि, एक साल बाद गूगल ने दावा है कि उसके अपग्रेड किए गए सिस्टम का प्रदर्शन औसत स्वर्ण पदक विजेताओं के स्तर से आगे निकल गया है।
कैलिफोर्निया के माउंटेन व्यू में स्थित गूगल कंपनी ने कहा कि इस सिस्टम की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए उसने ऑरिजनल अल्फाजियोमेट्री भाषा का विस्तार किया है, ताकि ऑब्जेक्ट्स की गति से संबंधित कठिन समस्याओं, एंगल के रैखिक समीकरण से संबंधित समस्याएं, अनुपातों और दूरियों से संबंधित समस्याओं को सॉल्व किया जा सके। कंपनी ने आगे कहा कि इसमें अन्य एडिशंस के साथ, IMO 2000-2024 ज्यामिति समस्याओं पर अल्फाजियोमेट्री भाषा की कवरेज दर में उल्लेखनीय सुधार किया गया है। जिसके बाद मैथमेटिक्स के क्वेश्चन को सॉल्व करने की क्षमता 66 प्रतिशत से बढ़कर 88 प्रतिशत हो गई है। अपने अत्याधुनिक जेमिनी एआई टूल का उपयोग करते हुए गूगल ने अल्फाजिओमेट्री2 की सर्च प्रोसेस में भी सुधार किया है, जिससे इसे भाषा मॉडलिंग में बेहतर बनाया जा सके।
गूगल ने बताया कि टीम ने एआई को एक प्लेन सतह के चारों ओर ज्यामितीय वस्तुओं को घुमाकर तर्क करने की क्षमता भी प्रदान की है। उदाहरण के लिए यह एक त्रिभुज की ऊंचाई को बदलने के लिए एक रेखा के साथ एक बिंदु को स्थानांतरित करने में सक्षम है और यह रैखिक समीकरणों को हल करने में भी सक्षम है। गूगल ने कहा कि कठिन गणितीय समस्याओं को सुलझाने में 84 प्रतिशत की अविश्वसनीय दक्षता दर हासिल करने के बावजूद इसमें अभी भी सुधार की गुंजाइश है।
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