एआई की दुनिया में एक नया चमकीला जुनून है, और वह तीन अक्षरों में आता है: आरएसआई। नहीं, यह रिपिटिटिव स्ट्रेन इंजरी नहीं है - हालांकि उद्योग का उन्मादी बज़वर्ड अपनाना वह भी पैदा कर सकता है। यह आरएसआई रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट के लिए है, नवीनतम बज़वर्ड जिसके पीछे स्टार्टअप और शोधकर्ता एक ऐसी एआई की दृष्टि का पीछा कर रहे हैं जो मानवीय हस्तक्षेप के बिना खुद को उन्नत कर सके।

सिद्धांत रूप में, आरएसआई सरल है: एक एआई सिस्टम जो लगातार अपनी क्षमताओं में सुधार करता है, अंततः लूप को बंद कर देता है ताकि मनुष्य वैकल्पिक - या बदतर, अप्रचलित हो जाएं। व्यवहार में, जैसा कि एजीआई से पहले हुआ था, कोई भी इस बात पर सहमत नहीं हो सकता कि इसका वास्तव में क्या मतलब है या यह कब आएगा। लेकिन इसने हाइप ट्रेन को नहीं रोका है।

इस महीने की शुरुआत में, प्रसिद्ध एआई शोधकर्ता रिचर्ड सोचर ने रिकर्सिव सुपरइंटेलिजेंस नामक एक स्टार्टअप लॉन्च किया, जिसका मुख्य फोकस "स्केल पर वास्तव में रिकर्सिव, सेल्फ-इम्प्रूविंग सुपरइंटेलिजेंस" बनाना है। सोचर ने टेकक्रंच को बताया कि लक्ष्य "अनुसंधान विचारों के विचार, कार्यान्वयन और सत्यापन की पूरी प्रक्रिया" को स्वचालित करना है। तो मूल रूप से, एआई जो अपना होमवर्क खुद बना सके, कर सके और खुद ग्रेड कर सके। क्या गलत हो सकता है?

सोचर अकेले नहीं हैं। एलेक्स कार्पैथी, जो टेस्ला और ओपनएआई के पूर्व छात्र हैं और अब एंथ्रोपिक में हैं, ऑटो-रिसर्च नामक एक प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं, जो सरल कार्यों पर एलएलएम को प्रशिक्षित करने के लिए एजेंट स्वार्म का उपयोग करता है। अब तक, उनका काम जीपीटी-2 स्केल मॉडल पर मामूली सुधारों तक सीमित रहा है - जो, जैसा कि कार्पैथी ने स्वयं नोट किया, "अभी तक उपन्यास, ग्राउंड-ब्रेकिंग 'रिसर्च' नहीं है।" लेकिन यह सपने को जीवित रखने के लिए पर्याप्त है।

एडैप्शन, जिसकी स्थापना कोहेयर और गूगल की पूर्व छात्रा सारा हूकर ने की है, ने हाल ही में ऑटोसाइंटिस्ट लॉन्च किया, जो फ्रंटियर ट्रेनिंग को स्वचालित करने के उद्देश्य से एक उपकरण है। कार्पैथी के सिस्टम की तरह, यह एजेंटों को वृद्धिशील सुधार करने के लिए प्रशिक्षित करता है - लेकिन पूर्ण पैमाने पर फ्रंटियर मॉडल को प्रशिक्षित करने की भव्य महत्वाकांक्षा के साथ। यदि वह काम करता है, तो सिस्टम जल्दी से कुछ बहुत आरएसआई जैसा बन सकता है।

डिसअरे के संस्थापक डोरिस शिन ने अधिक व्यावहारिक मार्ग अपनाया: उनके स्व-प्रशिक्षित मशीन लर्निंग एजेंट ने हाल ही में एक कैगल प्रतियोगिता में 28 पदक जीते, जिसमें कई मानव-प्रशिक्षित एजेंटों को हराया। शिन का तर्क है कि अनंत कंप्यूट और समय के साथ, "हम पहले से ही वहां हैं।" वह जोर देकर कहती हैं कि यह रचनात्मकता के बारे में नहीं है, बस "मीट-एंड-पोटैटोज इंजीनियरिंग" है।

लेकिन इस बात के सबूत हैं कि उद्योग हाइप जितना करीब नहीं है। गूगल के सीईओ सुंदर पिचाई ने हाल ही में स्वीकार किया, "हम अभी तक वहां नहीं हैं," आरएसआई को "बहुत सारे निहितार्थों के साथ त्वरण का अगला स्तर" बताते हुए। इस बीच, एंथ्रोपिक का क्लाउड कोड टूल कथित तौर पर अपनी टीम के लगभग 100% कोड लिख रहा है। एक हालिया सर्वेक्षण में पाया गया कि 18 एंथ्रोपिक इंजीनियरों में से पांच का मानना था कि मिथोस जल्द ही एक एल4 इंजीनियर - एक मध्य-स्तरीय प्रोग्रामर - को प्रतिस्थापित कर सकता है। हालांकि, रिपोर्ट में स्व-दिशा में कमजोरियों पर ध्यान दिया गया, जिसमें "स्व-प्रबंधन सप्ताह-लंबे अस्पष्ट कार्य, संगठन की प्राथमिकताओं को समझना, स्वाद, सत्यापन, निर्देश-पालन और एपिस्टेमिक्स" शामिल हैं। दूसरे शब्दों में, वह सब कुछ जो आरएसआई को वास्तव में काम करता है।

जॉर्जटाउन के सेंटर फॉर सिक्योरिटी एंड इमर्जिंग टेक्नोलॉजी ने पिछले साल विशेषज्ञों को इकट्ठा किया और एक बड़ा विभाजन पाया: कुछ ने आसन्न "सुपरइंटेलिजेंस" विस्फोट की उम्मीद की, दूसरों ने धीमी प्रगति और एक पठार की। हेलेन टोनर, सीएसईटी निदेशक और पूर्व ओपनएआई बोर्ड सदस्य, ने स्पष्ट किया कि अनुसंधान के लिए एआई उपकरणों का उपयोग आरएसआई के रूप में योग्य नहीं है। "वे बस जितना हो सके उतना एआई का उपयोग कर रहे हैं," उन्होंने कहा। "आरएसआई वास्तव में यह है कि किसी मानव की आवश्यकता नहीं है।"

एमईटीआर की अयेजा कोट्रा ने मील के पत्थर रखे: "पर्याप्तता" (एआई मनुष्यों के बिना शोध कर सकता है, भले ही खराब तरीके से), "समानता" (एआई मनुष्यों से मेल खाता है), और "सर्वोच्चता" (एआई मानव-एआई सहयोग से बेहतर प्रदर्शन करता है)। उनका मानना है कि पर्याप्तता कुछ वर्षों में आ सकती है, लेकिन समानता धुंधली है। एक बार समानता आने के बाद, वह एक और वर्ष के भीतर सर्वोच्चता की भविष्यवाणी करती हैं।

टोनर एक ऐतिहासिक समानांतर खींचती हैं: "हम मशीन भाषाओं से असेंबली भाषा और संकलित भाषाओं में गए; आप कंप्यूटर के गट से और दूर हो रहे हैं। लेकिन मानव अभी भी, कुछ सहज अर्थों में, शो चला रहा है।" उस प्रतिमान से आगे बढ़ने के लिए समाधान की आवश्यकता है