गूगल डीपमाइंड के डेमिस हसाबीस ने WSJ मैगजीन को बताया कि वह अब कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) की अपेक्षा दो से तीन साल में कर रहे हैं, जो 2026 की शुरुआत में उद्धृत तीन से पांच साल की खिड़की से कम है। वह AGI को "आइंस्टीन परीक्षण" के माध्यम से परिभाषित करते हैं और कहते हैं कि उनका अनुमान लगातार वर्तमान समय के करीब स्थानांतरित हो रहा है।
यह संस्करण मूल पाठ (English) का मशीनी अनुवाद है। मूल पाठ पढ़ें
डेमिस हसाबीस, गूगल डीपमाइंड के सह-संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी, ने द वॉल स्ट्रीट जर्नल मैगजीन को बताया कि वह अब कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) को दो से तीन साल में आने की अपेक्षा कर रहे हैं। यह साक्षात्कार 21 अक्टूबर 2026 को प्रकाशित हुआ, मैगजीन के "तकनीक में नवाचारकार" पुरस्कार पैकेज के हिस्से के रूप में, जहां हसाबीस को 2026 में प्रौद्योगिकी में सम्मानित किया गया था।
समय सारणी के बारे में पूछे जाने पर, हसाबीस ने कहा कि यह जल्द ही आने वाली है और उनका अनुमान लगातार वर्तमान समय के करीब आ रहा है, प्रोफ़ाइल के अनुसार। नई खिड़की 2026 की शुरुआत में जनता द्वारा उद्धृत तीन से पांच साल की सीमा से संकीर्ण है।
हसाबीस का AGI से क्या मतलब है
हसाबीस AGI को मानव-स्तर की संज्ञान के रूप में परिभाषित करते हैं और एक विशिष्ट बेंचमार्क का वर्णन किया है जिसे वह "आइंस्टीन परीक्षण" कहते हैं। इस परीक्षण के तहत, एक प्रणाली AGI के रूप में योग्य होगी यदि, केवल 1901 तक उपलब्ध मानव ज्ञान पर प्रशिक्षित होकर, वह स्वतंत्र रूप से उस तरह की सफलता प्राप्त कर सकती है जो अल्बर्ट आइंस्टीन ने अपने 1905 "annus mirabilis" पत्रों में की थी — जिसमें फोटोइलेक्ट्रिक प्रभाव, ब्राउनियन गति, विशेष सापेक्षता और द्रव्यमान-ऊर्जा समतुल्यता शामिल है।
WSJ मैगजीन प्रोफ़ाइल में, हसाबीस ने दो चरणों में अपने व्यापक मिशन का भी वर्णन किया: पहले बुद्धिमत्ता को स्वयं हल करना, फिर उस बुद्धिमत्ता का उपयोग अन्य प्रमुख वैज्ञानिक समस्याओं को संबोधित करने के लिए करना। उन्होंने भौतिकी अनुसंधान और कैंसर उपचार की ओर इशारा किया जो वह जल्द ही अपनाने की उम्मीद करते हैं एक बार जब अधिक उन्नत AI प्रणालियां उपलब्ध हो जाएं।
एक समय सारणी जो 2026 के दौरान स्थानांतरित हुई
हसाबीस के सार्वजनिक बयान AGI के आगमन के बारे में 2026 के दौरान बदल गए। गूगल के I/O डेवलपर सम्मेलन में 20 मई 2026 को, उन्होंने कहा कि AI को जो हासिल हुआ वह जिसे उन्होंने "विलक्षणता की तलहटी" कहा है, इस बात को स्पष्ट करते हुए कि उन्होंने वर्तमान युग का मतलब है रूपांतरण के एक एकल पल के बजाय। उस कार्यक्रम में उन्होंने यह भी कहा कि एजेंट और कोडिंग टूल्स साल के दौरान प्रभावी रूप से काम कर रहे थे, इसे व्यावहारिक AI उपयोग के एक प्रारंभिक चरण के रूप में वर्णित किया।
2026 के दौरान हसाबीस के AGI समय सारणी के बयान
कब
बताई गई समय सारणी / फ्रेमिंग
संदर्भ
2026 की शुरुआत में
तीन से पांच साल
WSJ मैगजीन साक्षात्कार से पहले उद्धृत सार्वजनिक अनुमान
20 मई 2026
"विलक्षणता की तलहटी"
गूगल I/O समापन के बयान
21 अक्टूबर 2026
दो से तीन साल
WSJ मैगजीन "तकनीक में नवाचारकार" प्रोफ़ाइल
Isomorphic Labs और नियमन बहस
WSJ मैगजीन प्रोफ़ाइल ने Isomorphic Labs को भी छुआ, एक दवा-खोज कंपनी जो हसाबीस द्वारा स्थापित की गई है जो AlphaFold-शैली AI मॉडल को दवा खोज पर लागू करती है। कंपनी को $ 2 बिलियन से अधिक की फंडिंग बढ़ाने के लिए लगभग $ 40 बिलियन से $ 50 बिलियन के मूल्यांकन पर चर्चा में होने की सूचना दी गई थी।
AI निरीक्षण के प्रश्न पर, प्रोफ़ाइल ने हसाबीस को तकनीक के समयपूर्व नियमन के विरुद्ध तर्क देते हुए वर्णित किया, एक स्थिति जो 2026 में उद्योग विकास को जारी रखने के लिए उनके प्रयास के अनुरूप है जबकि शासन ढांचे इसके साथ तैयार किए जा रहे हैं।
हसाबीस का दृष्टिकोण वजन क्यों रखता है
हसाबीस गूगल डीपमाइंड के AI अनुसंधान का नेतृत्व करते हैं। अक्टूबर 2024 में, उन्होंने और डीपमाइंड के साथी John Jumper ने AlphaFold के लिए रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार के आधे हिस्से को साझा किया, एक AI मॉडल जो आनुवंशिक अनुक्रमों से त्रि-आयामी प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करता है; उस पुरस्कार का दूसरा आधा David Baker को गया। नोबेल समिति ने उस समय इस उपलब्धि को प्रोटीन विज्ञान में लंबे समय से खोजा जाने वाला लक्ष्य प्राप्त करने के रूप में वर्णित किया।
मैं करीब और करीब अपडेट कर रहा हूँ।
— डेमिस हसाबीस, WSJ मैगजीन को
क्योंकि AGI का कोई एकल सहमत वैज्ञानिक परिभाषा नहीं है, हसाबीस की समय सारणी उनके स्वयं के बेंचमार्क को दर्शाती है — आइंस्टीन परीक्षण — उद्योग-व्यापी मानक के बजाय। अन्य AI नेताओं ने विभिन्न परिभाषाएं और समय सारणी दी हैं, जिसे इस लेख के लिए संपादित स्रोतों ने तुलनीय शर्तों में विस्तार से नहीं बताया।
प्रश्न
डेमिस हसाबीस ने AGI के आगमन के बारे में क्या कहा?
उन्होंने WSJ मैगजीन को बताया, 21 अक्टूबर 2026 को प्रकाशित, कि वह कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता को दो से तीन साल के अंदर होने की अपेक्षा करते हैं, यह कहते हुए कि उनका अनुमान लगातार वर्तमान समय के करीब आ रहा है।
हसाबीस AGI को कैसे परिभाषित करते हैं?
वह "आइंस्टीन परीक्षण" का उपयोग करते हैं: क्या एक प्रणाली केवल 1901 से पहले उपलब्ध ज्ञान पर प्रशिक्षित है, स्वतंत्र रूप से आइंस्टीन के 1905 की सफलताएं प्राप्त कर सकती है, जिसमें विशेष सापेक्षता और फोटोइलेक्ट्रिक प्रभाव शामिल हैं।
क्या हसाबीस की AGI समय सारणी 2026 में बदली है?
हाँ। 2026 की शुरुआत में उन्होंने तीन से पांच साल की खिड़की का उल्लेख किया; मई 2026 तक उन्होंने कहा कि AI "विलक्षणता की तलहटी" पर था; अक्टूबर 2026 तक उन्होंने अनुमान को दो से तीन साल तक संकीर्ण कर दिया।
Isomorphic Labs क्या है और इसे क्यों संदर्भित किया गया?
Isomorphic Labs एक दवा-खोज कंपनी है जो हसाबीस द्वारा स्थापित की गई है जो दवा खोज के लिए AlphaFold-शैली AI लागू करती है; WSJ मैगजीन प्रोफ़ाइल ने रिपोर्ट किया कि यह $ 2 बिलियन से अधिक की फंडिंग चाहती है $ 40–50 बिलियन मूल्यांकन पर।
इस भविष्यवाणी के अलावा हसाबीस क्या के लिए जाने जाते हैं?
वह गूगल डीपमाइंड के AI अनुसंधान का नेतृत्व करते हैं और 2024 में John Jumper के साथ AlphaFold के लिए रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार साझा किया, एक AI प्रणाली जो प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करती है।
तंत्रिका नेटवर्क भविष्यवाणी करके सीखते हैं, एक नुकसान फ़ंक्शन के साथ मापते हैं कि वह कितना गलत था, और फिर नेटवर्क के माध्यम से पीछे की ओर वजन नामक आंतरिक मानों को समायोजित करते हैं — यह प्रक्रिया बैकप्रोपेगेशन कहलाती है जो ग्रेडिएंट डिसेंट नामक अनुकूलन विधि के साथ जोड़ी जाती है। वही तंत्र, अरबों पैरामीटर तक बढ़ाया गया, दर्शाता है कि ChatGPT और Gemini जैसी प्रणालियां पहले कैसे प्रशिक्षित होती हैं और फिर फ़ाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित होती हैं।
AI छवि उपकरण जैसे Midjourney और Stable Diffusion शोर प्रक्रिया को उल्टा करना सीखकर चित्र बनाते हैं, जबकि Suno और Udio जैसे संगीत उपकरण ऑडियो को टोकन में संपीड़ित करते हैं और उन्हें चरणबद्ध तरीके से पूर्वानुमान लगाते हैं, पाठ संकेत द्वारा निर्देशित। क्या दोनों में से कोई भी प्रक्रिया असली रचनात्मकता के रूप में गिना जाता है यह अनसुलझा है: शोधकर्ता इसे पैटर्न-आधारित "पुनः मिश्रण" कहने और इसे मापयोग्य रचनात्मक प्रदर्शन के साथ श्रेय देने के बीच विभाजित हैं।
चीनी AI लैब Moonshot का कहना है कि इसने अपने नए Kimi K3.1 Pro मॉडल से साइबर से संबंधित प्रशिक्षण डेटा हटा दिया है ताकि ओपन-वेट सिस्टम आक्रामक हैकिंग क्षमता की 'सीमा' को आगे न बढ़ाए। यह कदम, जिसकी घोषणा शनिवार, 24 अक्टूबर 2026 को की गई, इस समय आता है जब सरकारें और सुरक्षा शोधकर्ता चेतावनी दे रहे हैं कि तेजी से सक्षम हो रहे AI से परिष्कृत साइबर हमलों को सस्ता और आसान बनाया जा सकता है।
एआई टेक्स्ट डिटेक्टर यह साबित नहीं करते कि किसने कुछ लिखा है; वे शब्द की भविष्यवाणीयता और वाक्य-लंबाई भिन्नता जैसे सांख्यिकीय पैटर्न को मापकर संभावना का अनुमान लगाते हैं। Pangram 4.1 नामक एक डिटेक्टर ने हाल ही में €20,000 के पुरस्कार विजेता स्पेनिश-भाषा उपन्यास के 99% को कृत्रिम बुद्धिमत्ता को जिम्मेदार ठहराया, जिससे इसके प्रकाशक ने जांच करते समय प्रचार कार्यक्रमों को स्थगित कर दिया।
