एजेंटिक एआई: भारत में ऑटोनॉमस इंटेलिजेंस का प्रयास

संदर्भ

माइक्रोसॉफ्ट के चेयरमैन एवं सी.ई.ओ. सत्या नडेला ने हाल ही में कहा कि भारत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के परिनियोजन (Deployment) व एजेंटिक एआई (Agentic AI) के अनुप्रयोगों में अत्यधिक तेजी आ रही है।

क्या है एजेंटिक एआई 

• एजेंटिक एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उन्नत रूप है जो स्वायत्त रूप से निर्णयन एवं कार्यान्यवन पर केंद्रित है।
• इसमें ऐसे ए.आई. एजेंट—मशीन लर्निंग मॉडल शामिल होते हैं जो वास्तविक समय में समस्याओं को हल करने के लिए मानव द्वारा निर्णय लेने की प्रक्रिया का अनुकरण करते हैं।
• वस्तुतः परंपरागत ए.आई. मुख्यत: कमांड (Commands) के अनुसार प्रतिक्रिया करता है या डेटा का विश्लेषण करता है जबकि एजेंटिक एआई न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ:
  • लक्ष्य निर्धारित कर सकता है
  • योजना बना सकता है
  • कार्य निष्पादित कर सकता है 
• ‘एजेंटिक’ पद का अर्थ ‘एजेंसी’ है, अर्थात् इन प्रणालियों में लक्ष्य-उन्मुख तरीके से स्वतंत्र रूप से कार्य करने की क्षमता होती है।

एजेंटिक एआई के प्रमुख घटक

• धारणा (Perception): एजेंटिक एआई की शुरूआत अपने परिवेश और विभिन्न स्रोतों, जैसे- सेंसर, डेटाबेस व यूजर इंटरफेस से जानकारी एकत्र करने से होती है।
• तर्क प्रक्रिया (Reasoning): लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) का उपयोग करके एजेंटिक एआई संदर्भ को समझने, प्रासंगिक जानकारी की पहचान करने और संभावित समाधान तैयार करने के लिए एकत्रित किए गए डेटा का विश्लेषण करता है।
• नियोजन (Planning): इसके बाद एजेंटिक एआई योजना निर्माण के लिए एकत्रित किए गए सूचना (डेटा) का उपयोग करता है, जिसमें लक्ष्य निर्धारित करना, उन्हें छोटे-छोटे चरणों में विभाजित करना और उन्हें प्राप्त करने का सर्वोत्तम तरीका खोजना शामिल है।
• क्रियाविधि (Action): अपनी योजना के आधार पर एजेंटिक एआई क्रियान्वयन करता है जिसमें कार्यों को पूरा, निर्णय लेना या अन्य प्रणालियों के साथ इंटरैक्शन करना शामिल हो सकता है।
• चिंतन (Reflection): क्रियान्वयन के बाद यह एआई परिणामों से सीखता है। यह अपनी क्रियाविधि की सफलता या असफलता का मूल्यांकन करता है और भविष्य में अपनी योजनाओं एवं कार्यों को समायोजित करने के लिए इस फीडबैक का उपयोग करता है। 

एजेंटिक एआई एवं जनरेटिव एआई में प्रमुख अंतर

• एजेंटिक एआई का आधार जनरेटिव एआई (GenAI) तकनीक है जो गतिशील वातावरण में कार्य करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) का उपयोग करता है। 
• यद्यपि जनरेटिव मॉडल्स सीखे हुए पैटर्न के आधार पर कंटेंट (टेक्स्ट, इमेज या कोड) के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करते हैं जबकि एजेंटिक एआई जनरेटिव आउटपुट को विशिष्ट लक्ष्यों लक्ष्य-उन्मुख कार्यों में लागू करके इस क्षमता का विस्तार करता है और जटिल कार्य स्वायत्त रूप से पूर्ण करता है। 
• उदाहरण के लिए, OpenAI के चैटजीपीटी जैसे जनरेटिव एआई मॉडल टेक्स्ट, इमेज या कोड बना सकते हैं किंतु एजेंटिक एआई प्रणाली इनका उपयोग करके बाह्य टूल्स की सहायता से विशिष्ट कार्यों को स्वायत्त रूप से पूरा करता है और निर्णय लेता है जिससे मशीनें अपने इंटरफेस के साथ सक्रिय रूप से इंटरैक्ट कर सकती हैं।

निष्कर्ष

एजेंटिक एआई भारत में ऑटोनॉमस इंटेलिजेंस के नए मार्ग प्रशस्त कर रहा है। जहाँ जनरेटिव एआई सृजन एवं उत्पादन पर केंद्रित है, वहीं एजेंटिक एआई इसे स्वायत्त निर्णय और कार्य निष्पादन में बदलता है। यह तकनीक उद्योग, वित्त, स्वास्थ्य एवं रोज़मर्रा की प्रक्रियाओं में प्रभावी, तीव्र व लक्ष्योन्मुख समाधान देने में सक्षम है।