AI सवालों के जवाब दे सकता है, लेकिन क्या वह सचमुच “सोच” सकता है？

AI खोज उत्पादों का अक्सर उपयोग करने वाले लोग पाएँगे कि ऐसे उत्पाद जटिल प्रश्नों के सामने अक्सर “साथ छोड़ देते हैं”——वे शेक्सपियर की लेखन शैली की नकल कर सकते हैं, गणित के प्रश्न हल कर सकते हैं, लेकिन रोज़मर्रा की मुश्किलें सुलझाने में असहाय हो सकते हैं।

यह किसी बहुत पढ़े-लिखे लेकिन परिस्थिति के अनुसार ढलना न जानने वाले किताबी व्यक्ति जैसा है, जिसके पास ज्ञान तो बहुत है लेकिन सोच में लचीलापन नहीं है। स्पष्ट है कि AI खोज को केवल “बोलने वाला खोज इंजन” बना देना पर्याप्त नहीं है।

तो, अधिक बुद्धिमान, अधिक मज़बूत तर्क क्षमता वाले और गहराई से सोच सकने वाले बड़े मॉडल से आम उपयोगकर्ताओं की वास्तविक समस्याएँ कैसे हल कराई जाएँ, ताकि वह केवल ओलंपियाड के प्रश्न ही न सुलझाता रहे？

Moonshot AI ने हाल ही में अपना एक प्रयास सामने रखा है：उन्होंने अभी Kimi अन्वेषण संस्करण जारी किया है, जो जटिल प्रश्नों की खोज की चुनौती लेना चाहता है। दिलचस्प बात यह है कि Kimi अन्वेषण संस्करण ने अत्याधुनिक वैज्ञानिक शोध क्षमताओं पर ज़ोर देने के बजाय रोज़मर्रा के उपयोग के अनुभव को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित किया है, और आम उपयोगकर्ताओं तथा “उन्नत” AI के बीच संतुलन खोजने की कोशिश की है।

कहा जाता है कि Kimi एक्सप्लोरेशन संस्करण ने मनुष्यों की तरह जटिल समस्याओं को छोटे हिस्सों में बाँटना सीख लिया है। वह समाधान की दिशा स्वयं तय करके चरणबद्ध ढंग से काम करता है, बड़े पैमाने पर सभी संभावनाएँ खंगालते हुए स्वतंत्र खोज करता है और खोज परिणामों पर तत्काल पुनर्विचार करता है, ताकि अंततः उपयोगकर्ताओं को अधिक संपूर्ण और अधिक सटीक उत्तर मिल सकें।

इसके इस्तेमाल का वास्तविक अनुभव कैसा है, यह जानने के लिए गुईशिंगरेन ने भी तुरंत इसे आज़माया।

जब बड़े मॉडल मनुष्यों की तरह सोचना शुरू करते हैं

Kimi का अन्वेषण संस्करण अब सभी के लिए उपलब्ध है। इसका उपयोग बहुत सरल है और मॉडल बदलने की आवश्यकता नहीं है। इसका स्विच Kimi के संवाद बॉक्स के नीचे है; “अन्वेषण संस्करण” का स्विच चालू करके उपयोग शुरू करें।

निवेश प्रतिफल की तुलना

हाल में A-शेयर बाज़ार के उतार-चढ़ाव ने निवेशकों को “धड़कन तेज होने” का रोमांच महसूस कराया है——कल तक तेज उछाल पर खुशी से झूम रहे थे, आज भारी गिरावट पर छाती पीट रहे हैं। पहले Kimi के अन्वेषण संस्करण से दो निवेश योजनाओं के लाभ की तुलना करवाएँ：यदि मैंने इस वर्ष वसंत उत्सव के बाद पहले कारोबारी दिन बाज़ार खुलते ही BYD के शेयर खरीदे होते, तो उसी अवधि में Shanghai Gold Exchange पर सोने में निवेश की तुलना में, 9वें महीने के अंतिम कारोबारी दिन की समाप्ति तक किस योजना का लाभ अधिक होता？एक तालिका बनाएँ

ऊपर के प्रश्न में वास्तव में कम-से-कम तीन उपप्रश्न शामिल हैं। पारंपरिक तरीके से कई बार स्वयं खोज और操作 करना पड़ता। Kimi की विचार-प्रक्रिया में देखा जा सकता है कि उसने BYD के शेयर मूल्य और सोने के मूल्य अलग-अलग खोजे और अंत में तुलना की तालिका बनाकर उत्तर दिया।

मैकिंज़ी के क्लासिक साक्षात्कार प्रश्न

चूँकि Kimi अन्वेषण संस्करण तर्क सहित खोज की क्षमता पर विशेष ज़ोर देता है, आइए अब परामर्श क्षेत्र के ऐसे साक्षात्कार प्रश्न आज़माएँ जिनमें अधिक तार्किक निष्कर्ष निकालने की आवश्यकता होती है।

ऐसे प्रश्नों में आम तौर पर अत्यंत संरचित सोच की आवश्यकता होती है, जैसे समस्या को छोटे भागों में बाँटना और तर्क-वृक्ष बनाना। साथ ही, अक्सर दी गई जानकारी के आधार पर तत्काल तर्क करना और परिकल्पनाओं की जाँच करना आवश्यक होता है। पारंपरिक LLM मुख्यतः पूर्व-प्रशिक्षण डेटा पर आधारित होते हैं और मनुष्यों की तरह लचीले ढंग से तत्काल विश्लेषण करना उनके लिए कठिन होता है।

प्रश्न：यदि सभी पियानो की नियमित ट्यूनिंग की जाती हो，तो अनुमान लगाएँ कि बीजिंग को कितने पूर्णकालिक पियानो ट्यूनरों की आवश्यकता होगी

हम देख सकते हैं कि Kimi कई चरों और मान्यताओं वाली तार्किक समस्याएँ हल कर सकता है। वह चरणबद्ध ढंग से परत दर परत विश्लेषण करता है और फ़र्मी आकलन की विधि से अनुमान लगाता है（समस्या को भागों में बाँटना、मान्यताओं की युक्तिसंगतता、परिणाम के परिमाण-क्रम का अनुमान）。विभाजन का तर्क है：पियानो की संख्या*हर वर्ष सुर मिलाने की संख्या*सुर मिलाने में लगने वाला समय=हर वर्ष सुर मिलाने का कुल समय। निष्कर्ष निकालने के बाद, Kimi ने पूरक के रूप में दो संबंधित जानकारियाँ भी दीं।

इस प्रक्रिया में, Kimi ने खोज के माध्यम से अलग-अलग स्रोतों के डेटा को जोड़ा और अंत में समग्र विश्लेषण किया, जो उपयोगकर्ता के प्रश्न दर्ज करने के बाद कई चरणों में सोचने और पुनर्विचार करने की प्रक्रिया जैसा है।

ऊपर के सवाल शायद बहुत आम हैं, तो अब “प्रश्न-संग्रह” में न मिलने वाला एक सवाल लें: चीन में 2023 में कोयले से उत्पादित सारी बिजली को पवन ऊर्जा से बदलने के लिए कितनी पवन टर्बाइन बनानी होंगी? इन पवन टर्बाइनों का भूमि क्षेत्र कितने शंघाई शहरों के बराबर होगा?

मुख्य जानकारी निकालने, चरणबद्ध गणना करने और स्पष्ट तर्क के बाद, Kimi ने बहुत कुशलता से उत्तर दिया।

तुलना के लिए Perplexity के सशुल्क Pro मोड का इस्तेमाल किया। कुछ गणना करने के बाद Perplexity ने काफ़ी बेतुका उत्तर दिया। जाँच करने पर पता चला कि पवन टर्बाइनों की संख्या और उनके लिए आवश्यक भूमि का अनुमान लगाने के चरणों में Perplexity ने स्पष्ट गलतियाँ की थीं।

ज़रा कल्पना के पंख खोलें

अब एक और कल्पना को उड़ान देने वाला प्रश्न पूछें：अनुमान लगाएँ कि यदि पूरे रोमन कोलोसियम को 3D प्रिंटिंग तकनीक से दोबारा बनाया जाए，तो कितनी सामग्री लगेगी？कितना समय लगेगा？लगभग कितनी लागत आएगी？मूल निर्माण पद्धति की तुलना में इसके क्या लाभ और कमियाँ होंगी？

Kimi ने पहले सूचना खोज के माध्यम से संबंधित आँकड़े प्राप्त किए और प्रश्न को भागों में बाँटा, जैसे रोम के कोलोसियम को 3D प्रिंट करने के लिए आवश्यक सामग्री, समय और लागत की गणना। फिर इन आँकड़ों के आधार पर अनुमान और विश्लेषण करते हुए उसने क्रमशः हर प्रश्न का उत्तर दिया और 3D प्रिंटिंग तथा पारंपरिक निर्माण विधियों के लाभ-हानि की तुलना करके अंत में एक पूर्ण और स्पष्ट समाधान प्रस्तुत किया। सूचना प्राप्ति और डेटा प्रसंस्करण से लेकर तार्किक निष्कर्ष और सुझाव तक की पूरी विचार-प्रक्रिया देखी जा सकती है।

लगता है, अगली बार जब कल्पना की उड़ान कम पड़ जाए, तो Kimi से मदद ली जा सकती है।

हम सूचना संग्रह, डेटा प्रसंस्करण और जटिल कार्यों को संभालने में Kimi अन्वेषण संस्करण की क्षमताओं की सीमाएँ परखना जारी रखते हैं।

पहले बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने वाला कार्य है, प्रश्न：2024 वर्ष के 9वें महीने में किन A-शेयर सूचीबद्ध कंपनियों के शेयर ऊपरी मूल्य सीमा तक पहुँचे थे？कृपया समय के क्रम में एक तालिका बनाएँ और ऊपरी सीमा तक पहुँचने के कारणों का विश्लेषण करें।

शेयर बाज़ार के इस प्रश्न का सही उत्तर देने के लिए Kimi अन्वेषण संस्करण में वास्तविक समय के डेटा तक पहुँचने और उसे संसाधित करने, जानकारी को एकीकृत और व्यवस्थित करने, तथा वित्तीय क्षेत्र के ज्ञान को समझने की क्षमताएँ होनी चाहिए।

विशेषकर इस प्रश्न में अनेक कंपनियों और उनके शेयरों के ऊपरी मूल्य सीमा तक पहुँचने के कारणों की जानकारी शामिल है। हमने Kimi अन्वेषण संस्करण की बड़े पैमाने पर सूचना प्रसंस्करण और स्वचालन क्षमताएँ देखीं：यह एक बार में बहुत से वेबपृष्ठ पढ़ सकता है, कई कंपनियों के शेयरों के ऊपरी सीमा तक पहुँचने के कारण तेज़ी से जुटा, छाँट और व्यवस्थित कर सकता है तथा एक व्यवस्थित रिपोर्ट तैयार कर सकता है।

उसी सवाल का सामना करते समय, Perplexity में पहले ही कदम पर अधूरी जानकारी की समस्या सामने आई।

आइए नवीनतम कंपनी और भौगोलिक जानकारी से जुड़ा एक और जटिल कार्य लें：2024 में 《Fortune》 की चीन की शीर्ष 50 प्रौद्योगिकी कंपनियों में से किन कंपनियों का मुख्यालय बीजिंग में है？

प्रश्न पूछे जाने के बाद, Kimi ने तेज़ी से 232 वेब पृष्ठों से संबंधित जानकारी खोजी, जिसमें प्रश्न में उल्लिखित 2024 वर्ष की 《फ़ॉर्च्यून》 चीन की शीर्ष 50 प्रौद्योगिकी कंपनियों की सूची और उनके मुख्यालयों की जानकारी शामिल थी। इसके बाद उसने खोज में मिली कंपनियों के मुख्यालयों के स्थानों को श्रेणीबद्ध करके व्यवस्थित किया और उपयोगकर्ता के सामने स्पष्ट रूप से प्रस्तुत किया।

उल्लेखनीय है कि उत्तर देने के बाद Kimi ने “पुनर्विचार के बाद कुछ अतिरिक्त बातें” भी जोड़ीं। इस प्रश्न में देखा जा सकता है कि Kimi ने अपने उत्तर की एक बार “कमियाँ ढूँढ़कर उन्हें पूरा किया”, और Lenovo तथा Xiaomi को भी जोड़ा।

यह Kimi के एक्सप्लोरेशन संस्करण की भी एक विशेषता है，उत्तर देने के साथ-साथ，KImi “पुनर्विचार के बाद जोड़ी गई जानकारी” के माध्यम से उपयोगकर्ता को आगे सोचने या अतिरिक्त जानकारी देने के लिए प्रेरित करता है，जिससे अधिक पूर्ण और गहन उत्तर मिल सके。लेकिन यह पुनर्विचार हर प्रश्न पर सक्रिय नहीं होता，संभवतः अनावश्यक विस्तार से बचने के लिए。

वित्त और इतिहास के अलावा, आइए देखें कि क्या Kimi अन्वेषण संस्करण तकनीकी विकास की जटिलता समझ सकता है：iPhone में इस्तेमाल होने वाली तीन प्रमुख तकनीकों—कैपेसिटिव टचस्क्रीन, लिथियम-पॉलिमर बैटरी और मोबाइल CPU—के विकास का इतिहास खोजें। इन तकनीकों की उत्पत्ति कितनी पुरानी है？इनमें से प्रत्येक ने किन प्रमुख तकनीकी सफलताओं से गुजरकर अंततः iPhone को संभव बनाया？

Kimi का अन्वेषण संस्करण अब भी स्पष्ट तार्किक चरणों में विषय को क्रमशः खोलता है। इसमें तकनीक की उत्पत्ति, प्रमुख सफलताओं से लेकर आधुनिक अनुप्रयोगों तक की पूरी प्रक्रिया शामिल है और यह अपेक्षाकृत व्यापक, व्यापक पृष्ठभूमि और तर्क प्रस्तुत करता है। लगता है कि Kimi से इसे थोड़ा और विस्तार देकर आगे लिखवा लें, तो एक विश्लेषणात्मक लेख तैयार हो जाएगा।

उपयोग के और विविध तरीके

Kimi के अन्वेषण संस्करण ने जटिल प्रश्नों को संभालने की अपनी क्षमता बढ़ाई है। इस क्षमता से Kimi उपयोगकर्ता के प्रश्न को समझकर कई स्तरों पर विश्लेषण और तर्क कर सकता है, और रोज़मर्रा के जीवन में Kimi के इस्तेमाल के नए तरीके भी सामने आए हैं।

Kimi से अपने लिए फ़िल्म खोजने को कहें：एक जापानी एनिमेटेड फ़िल्म है, जो समुद्र किनारे के छोटे शहर में रहने वाली हाई स्कूल की एक छात्रा की कहानी बताती है। उसे सुनने में कठिनाई है और वह श्रवण यंत्र पहनती है। फ़िल्म में सांकेतिक भाषा से जुड़े बहुत से दृश्य हैं। मुख्य पुरुष पात्र उसका सहपाठी है और उससे संवाद करने के लिए सांकेतिक भाषा सीखने लगता है। फ़िल्म की शैली आत्मीय और सूक्ष्म है, और इसमें युवावस्था तथा बड़े होने से जुड़े कई विषय हैं। यह कौन सी फ़िल्म है？

Kimi से अपनी यात्रा का मार्ग बनवाएँ：मेरे लिए 10वें महीने में शंघाई डिज़्नीलैंड के प्रत्येक मनोरंजन आकर्षण के लिए दिन के अलग-अलग समय पर औसत कतार प्रतीक्षा अवधि खोजकर एक तालिका बनाओ। फिर उसके आधार पर ऐसा घूमने का मार्ग तैयार करो जिसमें कतार में सबसे कम समय लगे

Kimi से कॉफ़ी की दुकान से कॉफ़ी खरीदने बनाम खुद कॉफ़ी बनाने की तुलना करवाएँ：मान लें कि आप रोज़ कॉफ़ी की दुकान पर एक कप कॉफ़ी खरीदने में 30 युआन खर्च करते हैं, जबकि घर पर कॉफ़ी बनाने की दैनिक लागत 5 युआन है, लेकिन पहले आपको 1500 युआन की कॉफ़ी मशीन खरीदनी होगी, हर महीने कॉफ़ी बीन्स पर 100 युआन भी खर्च करने होंगे, और घर पर कॉफ़ी बनाने में रोज़ 10 मिनट लगेंगे। कृपया गणना करें कि एक महीने（30 दिन）बाद, दुकान से कॉफ़ी खरीदने और घर पर बनाने का कुल खर्च क्रमशः कितना होगा？और अनुमान लगाएँ कि कितने समय बाद घर पर कॉफ़ी बनाने की संचयी लागत रोज़ दुकान से कॉफ़ी खरीदने के खर्च से कम हो जाएगी？इसके अलावा, यदि समय की लागत भी शामिल करें（मान लें कि आपके समय का मूल्य 50 युआन प्रति घंटा है）, तो अंततः कौन-सा तरीका अधिक पैसे बचाएगा？

उपसंहार

यदि लंबे पाठ को संसाधित करने की क्षमता Kimi को बेहतर “स्मरणशक्ति” देती है, तो “तर्क” की क्षमता स्पष्ट रूप से उसकी बुद्धि बढ़ाती है। मनुष्य की तर्क और विचार क्षमता का अनुकरण करके Kimi जटिल समस्याओं को छोटे हिस्सों में बाँटता है और फिर चरण दर चरण हल करता है। इस प्रक्रिया में वह कोड और खोज जैसे उपकरण भी इस्तेमाल कर सकता है, और अंत में मनुष्य की तरह आत्मचिंतन करके सुधार भी कर सकता है।

स्पष्ट है कि इस बार Kimi अन्वेषण संस्करण का उद्देश्य कोई o1 बनाना नहीं है। उनकी मूल सोच संभवतः समान हो सकती है, लेकिन उपयोगकर्ता स्तर पर Kimi अन्वेषण संस्करण का मुख्य लक्ष्य अभी भी उसका व्यापक उपयोगकर्ता वर्ग है：ज्ञानकर्मी और विश्वविद्यालय के छात्र। खोज के माध्यम से वह उपयोगकर्ताओं के रोज़मर्रा के उन प्रश्नों को हल करना चाहता है, जिन्हें पहले बड़े मॉडलों से हल करना कठिन था।

यदि o1 को वैज्ञानिक अनुसंधान और उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए विशेष रूप से तैयार मॉडल कहा जाए, तो मौजूदा Kimi अन्वेषण संस्करण अधिक व्यापक उपयोगकर्ता वर्ग के लिए खोज और शोध का साधन लगता है।

दुनिया बदलने वाले तकनीकी नवाचार अक्सर रोज़मर्रा की समस्याओं के समाधान से शुरू होते हैं। मानव तर्क और चिंतन की प्रक्रिया का अनुकरण，विशाल पैमाने की संपूर्ण खोज और खोज परिणामों पर लगातार पुनर्विचार तथा सुधार की विशेषताओं के साथ मिलकर，वास्तव में Kimi को एक तरह की “महाशक्ति” देता है，और उपयोगकर्ता Kimi से उत्तर खोजते समय अभूतपूर्व दक्षता और सटीकता का अनुभव करते हैं।

इसके अलावा，कहा जाता है कि “गहन खोज” केवल पहला कदम है，Kimi के अन्वेषण संस्करण में आगे अन्य नई क्षमताएँ भी जोड़ी जाएँगी।

आगे की उम्मीद बनाए रखते हुए, आप अभी से Kimi के अन्वेषण संस्करण का उपयोग शुरू कर सकते हैं।