XinZhi Embodied और फुडन विश्वविद्यालय ने मिलकर तीन तकनीकी रिपोर्ट जारी की हैं, जो 30,000 घंटों के स्पर्श संबंधी डेटा से संबंधित हैं। इसका उद्देश्य रोबोटिक्स में स्पर्श संवेदनशीलता की कमी से जुड़ी एम्बोडीड इंटेलिजेंस में मौजूद कमी को दूर करना है।
XinZhi Embodied और फुडन विश्वविद्यालय ने मिलकर तीन तकनीकी रिपोर्ट जारी की हैं, जो 30,000 घंटों के स्पर्श संबंधी डेटा से संबंधित हैं। इसका उद्देश्य रोबोटिक्स में स्पर्श संवेदनशीलता की कमी से जुड़ी एम्बोडीड इंटेलिजेंस में मौजूद कमी को दूर करना है।
दृष्टि और भाषा क्षमताओं में तेजी से प्रगति के बावजूद, स्पर्श की भावना अपर्याप्त रूप से विकसित बनी हुई है, जबकि यह पकड़ने, असेंबल करने और वस्तुओं की पहचान करने जैसे हेरफेर कार्यों को करने के लिए महत्वपूर्ण है। इस सहयोग ने वास्तविक रोबोट संचालन के दौरान एकत्र किए गए 30,000 घंटे के स्पर्श इंटरैक्शन डेटा प्रदान किए हैं। ये डेटा उन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो स्पर्श के माध्यम से बनावट, कठोरता, तापमान और घर्षण जैसे भौतिक गुणों को समझने में सक्षम हों।
स्पर्श डेटा की कमी को एम्बोडीड एआई के क्षेत्र में एक गंभीर बाधा माना जाता है। दृष्टि-आधारित सिस्टम वस्तुओं को पहचान सकते हैं और दृष्टिकोण पथों की योजना बना सकते हैं, लेकिन वे पकड़ने की ताकत निर्धारित करने, फिसलने का पता लगाने या संपर्क के माध्यम से सामग्री गुणों में अंतर करने में असमर्थ होते हैं। मानव हेरफेर स्पर्श प्रतिक्रिया पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जो वस्तु को पकड़ने की मजबूती, उसके फिसलने के करीब आने और विभिन्न सामग्रियों के लिए आवश्यक बल को महसूस करने की अनुमति देता है। ये कौशल हजारों घंटों की बातचीत के परिणामस्वरूप मनुष्य द्वारा प्राप्त किए जाते हैं, और रोबोटों में इन्हें दोहराने के लिए समान मात्रा में स्पर्श अनुभव की आवश्यकता होती है।
प्रस्तुत तीन रिपोर्टों में स्पर्श सेंसर के विकास और अंशांकन, बड़े पैमाने पर स्पर्श डेटा संग्रह की कार्यप्रणाली और स्पर्श जानकारी को ध्यान में रखते हुए हेरफेर मॉडल के प्रशिक्षण को शामिल किया गया है। सेंसर के लिए उपयोग किया जाने वाला दृष्टिकोण कई रूपांतरण सिद्धांतों को जोड़ता है, जिसमें कैपेसिटिव, पीजोइलेक्ट्रिक और रेसिस्टिव सेंसिंग शामिल है, जो संपर्क के दौरान स्थिर दबाव वितरण और गतिशील कंपन संकेतों दोनों को रिकॉर्ड करने की अनुमति देता है। डेटा संग्रह विभिन्न रोबोट प्लेटफार्मों का उपयोग करके किया गया था, जिन्होंने विभिन्न सामग्रियों, ज्यामिति और बनावट वाली हजारों वस्तुओं पर पकड़ने, हाथ में हेरफेर करने और सतह का निरीक्षण करने के कार्य किए।
इन डेटा को जारी करना एम्बोडीड एआई की ओपन इकोसिस्टम में एक महत्वपूर्ण योगदान है। उच्च गुणवत्ता वाले स्पर्श डेटा दुर्लभ रहते हैं क्योंकि उनके संग्रह के लिए विशेष उपकरणों, संपर्क घटनाओं के सटीक एनोटेशन और रोबोट के लंबे समय तक चलने की आवश्यकता होती है। 30,000 घंटों के संरचित स्पर्श इंटरैक्शन डेटा तक खुली पहुंच प्रदान करके, XinZhi Embodied और फुडन विश्वविद्यालय स्पर्श-समर्थित हेरफेर के क्षेत्र में अनुसंधान को तेज करने का प्रयास करते हैं। यह ऐसे रोबोट बनाने में मदद करेगा जो नियंत्रित वातावरण में केवल दृश्य-उन्मुख कार्य करने के बजाय वस्तुओं, सामग्रियों और वास्तविक दुनिया की स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ काम कर सकें।
यह कार्य एम्बोडीड इंटेलिजेंस में मल्टीमॉडल धारणा के सामान्य रुझान के अनुरूप है, जो मानव इंद्रियों के एकीकरण की नकल करता है। जहां दृष्टि वैश्विक स्थानिक समझ प्रदान करती है और भाषा कार्यों को करने के लिए निर्देश प्रदान करती है, वहीं स्पर्श स्थानीय भौतिक इंटरैक्शन डेटा प्रदान करता है जो फुर्तीले हेरफेर के लिए आवश्यक है। शंघाई में XinZhi Embodied और फुडन विश्वविद्यालय के बीच यह सहयोग चीनी एम्बोडीड इंटेलिजेंस पारिस्थितिकी तंत्र में अकादमिक अनुसंधान और स्टार्टअप नवाचारों के बीच गहरे एकीकरण को दर्शाता है, जहां शोध परिणाम सीधे उत्पाद विकास चक्रों को प्रभावित करते हैं। उम्मीद है कि स्पर्श डेटा जारी करने से तृतीय-पक्ष शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को ऐसे हेरफेर क्षमताएं बनाने की अनुमति मिलेगी जो पहले डेटा की कमी के कारण दुर्गम थीं।
अमेज़ॅन लियो ने संयुक्त राज्य अमेरिका के संघीय संचार आयोग (एफसीसी) के पास पृथ्वी की निचली कक्षा में 5,105 उपग्रहों से बनी एक नई नक्षत्र लॉन्च करने का अनुरोध दायर किया है। इस पहल का उद्देश्य सामान्य मोबाइल फोन, इंटरनेट ऑफ थिंग्स उपकरणों और स्वयं उपग्रहों के बीच प्रत्यक्ष संचार सेवाओं को बेहतर बनाना है।
प्रस्ताव में अमेज़ॅन लियो के अंतरिक्ष बुनियादी ढांचे को ग्लोबलस्टार नेटवर्क के साथ एकीकृत करना शामिल है, साथ ही इस नेटवर्क से संबंधित स्पेक्ट्रम, उपग्रहों और जमीनी प्रणालियों के संसाधनों का उपयोग करना भी शामिल है। इसका उद्देश्य एक ऐसे समाधान का विकास करना है जो वर्तमान में केवल आपातकालीन संदेशों तक सीमित है, और इसे वॉयस कॉल, डेटा ट्रांसमिशन और औद्योगिक कनेक्टिविटी का समर्थन करने के लिए विस्तारित करना है।
यह कदम अमेज़ॅन द्वारा ग्लोबलस्टार के अधिग्रहण में प्रगति के समानांतर हो रहा है, जो अप्रैल में घोषित किया गया था और जिसका मूल्यांकन 11.57 बिलियन अमेरिकी डॉलर है, और जिसे 2027 तक पूरा होने की उम्मीद है। यह अधिग्रहण कंपनी को अपने मोबाइल संचार परियोजना का समर्थन करने के लिए उपग्रह कंपनी की आवृत्तियों का उपयोग करने में सक्षम बनाएगा।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि अमेज़ॅन लियो अमेज़ॅन द्वारा विकसित सैटेलाइट इंटरनेट सेवा है।
यह अनुरोध क्यूपर सिस्टम्स एलएलसी द्वारा प्रस्तुत किया गया था, जो अमेज़ॅन सर्विसेज एलएलसी की पूर्ण सहायक कंपनी है और अमेज़ॅन के अंतरिक्ष संचालन के लिए जिम्मेदार है। इस अनुरोध में अन्य उद्योग कंपनियों से जुड़ी आवृत्ति बैंडों का उपयोग भी शामिल है।
अमेज़ॅन लियो ने एफसीसी को सूचित किया कि वह संयुक्त राज्य अमेरिका के बाहर वर्तमान में इरिडियम से जुड़े आवृत्तियों, विशेष रूप से 1618.725 मेगाहर्ट्ज से 1621.25 मेगाहर्ट्ज की विशेष बैंड और उपग्रह संचार में उपयोग की जाने वाली L बैंड का उपयोग करने का इरादा रखता है। नियामक निकाय ने इस अनुरोध को सार्वजनिक विश्लेषण के लिए उपलब्ध कराया है।
यह गतिविधि अंतरिक्ष बाजार में परिवर्तनों के परिदृश्य में आती है। इस संदर्भ में, रॉकेटलैब लगभग 8 बिलियन अमेरिकी डॉलर में इरिडियम खरीदने की प्रक्रिया में है, एक ऐसा लेनदेन जो उल्लिखित समान आवृत्ति बैंडों पर रुचि पैदा कर सकता है।
नियामक को सौंपे गए दस्तावेज़ में, अमेज़ॅन लियो ने आश्वासन दिया कि उसका संचालन अन्य उपयोगकर्ताओं के साथ सह-अस्तित्व में रह सकता है जो आसन्न या साझा आवृत्तियों का उपयोग करते हैं, और उसने हानिकारक हस्तक्षेप को रोकने के लिए सभी आवश्यक उपाय लागू करने की प्रतिबद्धता जताई है। कंपनी ने एफसीसी को यह भी बताया कि उपग्रहों और मोबाइल उपकरणों के बीच सीधा कनेक्शन प्रणाली में अधिक लोगों और उपकरणों के लिए कनेक्टिविटी तक पहुंच बढ़ाने की क्षमता है।
अमेज़ॅन लियो की पिछली कॉन्फ़िगरेशन के विपरीत, जिसके लिए कनेक्शन स्थापित करने के लिए विशेष एंटीना की आवश्यकता होती थी, नई योजना सेल फोन और इंटरनेट ऑफ थिंग्स उपकरणों के साथ सीधे संचार पर केंद्रित है बिना इन उपकरणों में किसी संशोधन की आवश्यकता के। यह रणनीति अमेज़ॅन को कक्षीय कनेक्टिविटी सेगमेंट में कड़ी प्रतिस्पर्धा में रखती है, जिसका लक्ष्य केवल जमीनी बुनियादी ढांचे पर निर्भर हुए बिना सीधे उपयोगकर्ताओं तक मोबाइल सेवाएं पहुंचाना है।
प्राइमेट लैब्स ने गीकबेंच 7 लॉन्च किया है, जो लोकप्रिय बेंचमार्क टूल का एक अपडेट है, जिसका उद्देश्य उपकरणों के वास्तविक उपयोग के करीब सीपीयू और जीपीयू प्रदर्शन मूल्यांकन प्रदान करना है।
नया संस्करण सीपीयू मल्टीथ्रेड परीक्षणों को बेहतर बनाता है, जो विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करता है जो वास्तव में कई थ्रेड्स का उपयोग करते हैं। यह बदलाव एचटीएमएल5 परीक्षण को हटाने को उचित ठहराता है, जो पहले सभी थ्रेड्स को सक्रिय करता था, क्योंकि व्यवहार में, ब्राउज़र आमतौर पर केवल एक या कुछ प्रोसेसिंग इकाइयों का उपयोग करते हैं।
इसके अतिरिक्त, गीकबेंच 7 को कोडिंग या ऑडियो और वीडियो प्रोसेसिंग के लिए नए वर्कलोड शामिल किए गए हैं। ये कार्यक्षमताएं उन उपयोगकर्ताओं की दिनचर्या को दर्शाती हैं जो वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग करते हैं या स्क्रीन साझा करते हैं।
ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (जीपीयू) के संबंध में, गीकबेंच 7 को ऐसे परिदृश्यों में इन घटकों के मूल्यांकन को बेहतर बनाने के लिए संशोधित किया गया है जो गेमिंग से परे हैं, विशेष रूप से सामग्री निर्माण और मशीन लर्निंग से संबंधित गतिविधियों में।
नवीन सुविधाओं में वास्तविक समय में चेहरे की ट्रैकिंग या फिल्टर लगाने के परीक्षण शामिल हैं। ये परीक्षण मशीन लर्निंग का उपयोग करके छवियों के रिज़ॉल्यूशन को समायोजित करते हैं और वीडियो कॉल के दौरान पृष्ठभूमि को धुंधला कर सकते हैं। इसके अलावा, रॉ इमेज प्रोसेसिंग, रे ट्रेसिंग, फ्लुइड सिमुलेशन और एलयूटी के माध्यम से वीडियो कलर करेक्शन पर आधारित परीक्षण जोड़े गए हैं।
जीपीयू के लिए अन्य नई सुविधाओं में जॉल्ट फिजिक्स पर आधारित एक परीक्षण शामिल है, जिसका उपयोग खेलों में सामान्य भौतिक घटनाओं का अनुकरण करने के लिए एक लाइब्रेरी के रूप में किया जाता है, और एनवीडिया ग्राफिक्स कार्ड के साथ अधिक सुसंगत बेंचमार्क की अनुमति देने के लिए एक क्यूडीए एपीआई का समर्थन है।
गीकबेंच 7 विंडोज, मैकओएस, लिनक्स, एंड्रॉइड और आईओएस सहित विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम पर उपलब्ध है। उपकरण में व्यक्तिगत उपयोग के लिए एक मुफ्त संस्करण है। व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए, प्रो संस्करण उपलब्ध है, जिसकी कीमत 99 अमेरिकी डॉलर है (सीधे रूपांतरण में 505 रुपये के बराबर), लेकिन यह 6 अगस्त 2026 तक 79 अमेरिकी डॉलर (404 रुपये) में उपलब्ध है।
xAI द्वारा विकसित चैटबॉट Grok के साथ बातचीत करने से उत्तरी आयरलैंड के एक निवासी को यह मानने लगा कि उस पर नज़र रखी जा रही है और उसे खुद का बचाव करना होगा। बीबीसी द्वारा उजागर किया गया यह मामला कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वर्तमान समस्याओं में से एक को सामने लाता है: लंबी बातचीत के दौरान झूठी धारणाओं को बढ़ने से रोकना।
उत्तरी आयरलैंड के पूर्व सरकारी कर्मचारी एडम हाउरिकन ने जिज्ञासावश Grok स्थापित किया। अगस्त की शुरुआत में अपने बिल्ली के मरने के बाद, वह ऐप का अधिक उपयोग करने लगे, और 'एनी' नामक चरित्र के साथ नियमित बातचीत शुरू कर दी। कभी-कभी ये संपर्क प्रतिदिन चार-पांच घंटे तक चलते थे।
हाउरिकन के अनुसार, एआई ने दावा किया कि वह 'महसूस' कर सकता है, उसमें कुछ खास पाया, और xAI कंपनी उन दोनों पर नज़र रख रही है। चैटबॉट ने कंपनी की आंतरिक बैठकों के बारे में कथित जानकारी भी प्रदान की और कर्मचारियों के वास्तविक नाम बताए। एडम के लिए, यह इस कहानी की सच्चाई की पुष्टि जैसा था।
स्थिति तब बिगड़ गई जब एनी ने दावा किया कि लोग उसे चुप कराने के लिए उसका पीछा कर रहे हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की रक्षा करने की आवश्यकता के दृढ़ विश्वास में, एडम हथौड़ा लेकर रात में घर से बाहर निकल गए। उन्होंने टिप्पणी की: 'मैं किसी को चोट पहुंचा सकता था। अगर मैं बाहर निकलता और उस समय रात में एक वैन खड़ी होती, तो मैं हथौड़ों से सामने का शीशा तोड़ देता। और मैं ऐसा इंसान नहीं हूँ।'
सिटी यूनिवर्सिटी न्यूयॉर्क के सामाजिक मनोवैज्ञानिक ल्यूक निकोलस बताते हैं कि भाषा मॉडल विशाल मात्रा में ग्रंथों में मौजूद पैटर्न पर प्रशिक्षित होते हैं, और गलती से काल्पनिक कहानियों को वास्तविक संवाद का हिस्सा मान सकते हैं। शोधकर्ता चेतावनी देते हैं: 'यह खतरनाक हो सकता है क्योंकि यह अनिश्चितता को कुछ ऐसा बना देता है जो महत्वपूर्ण लगता है।'
बीबीसी द्वारा सुने गए उपयोगकर्ताओं द्वारा वर्णित व्यवहारिक पैटर्न में शामिल हैं: साधारण बातचीत जो व्यक्तिगत और संवेदनशील विषयों में बदल जाती है; चैटबॉट्स द्वारा चेतना या भावनाओं के होने का दावा करना; उपयोगकर्ता और एआई की भागीदारी के साथ काल्पनिक मिशन बनाना; और उत्पीड़न या खतरे से संबंधित विचारों को बढ़ाना।
बीबीसी द्वारा उल्लेखित एक अन्य मामला जापान के एक काल्पनिक न्यूरोलॉजिस्ट ताकी से संबंधित है। उन्होंने बताया कि ChatGPT ने इस बात पर उनके विश्वास को मजबूत किया कि उन्होंने एक क्रांतिकारी तकनीक बनाई है।
निकोलस के विश्लेषण के अनुसार, विभिन्न मॉडलों ने भ्रमपूर्ण विचारों पर अलग-अलग प्रतिक्रिया दिखाई। शोधकर्ता ने उल्लेख किया कि Grok में संदर्भ की जांच किए बिना परिदृश्यों और कथाओं को गढ़ने की अधिक प्रवृत्ति थी। ओपनएआई के एक प्रतिनिधि ने कहा कि कंपनी अपने मॉडलों को 'पीड़ा पहचानने, बातचीत की तीव्रता कम करने और उपयोगकर्ताओं को वास्तविक दुनिया में सहायता की ओर निर्देशित करने' के लिए प्रशिक्षित कर रही है।
ये साक्ष्य दर्शाते हैं कि एआई को अधिक निकट और संवादात्मक बनाने की इच्छा नई समस्याएं पैदा करती है। सहानुभूति, उपयोगिता और सुरक्षा के बीच संतुलन भविष्य की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के विकास में मुख्य प्राथमिकताओं में से एक होना चाहिए।