“Google DeepMind Warning: Olympic-Level AI भी School Math में फेल क्यों?”

 

AI Ka Dimaag Kahaan Atak Raha Hai?

DeepMind CEO की चेतावनी: Olympic-level AI भी School-level सवालों में फेल क्यों हो रहा है?

अगर मैं आपसे कहूँ कि आज का AI International Mathematical Olympiad जैसे दुनिया के सबसे मुश्किल मुकाबले जीत सकता है…
लेकिन वही AI 10वीं क्लास के बेसिक मैथ सवाल में भी गलती कर देता है, तो आपकी react क्या होगी?
Shock? Confusion? या हास्सा?

यही असली मसला है — और इसी पर Google DeepMind के CEO Demis Hassabis ने हाल ही में बड़ी चेतावनी दी है।
उन्होंने साफ कहा है कि AI अभी भी unstable है, और इस instability को ठीक किए बिना दुनिया को असली AGI (Artificial General Intelligence) नहीं मिल सकता।

तो आखिर ये instability है क्या? AI इतनी बड़ी-बड़ी problems सॉल्व कर सकता है, फिर छोटी-छोटी चीज़ों में क्यूं लड़खड़ा जाता है?
चलिए इसे आज एक normal इंसान की तरह simple, fun और story-style में समझते हैं 👇

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AI: Genius bhi, Fool bhi — एक जुगाड़ू दिमाग़?

Demis Hassabis के शब्दों में — आज का AI “uneven intelligence” है।
Google के अपने CEO Sundar Pichai इसे पहले ही नाम दे चुके हैं: AJI — Artificial Jagged Intelligence.

मतलब?

AI कुछ कामों में दुनिया का सबसे तेज़ दिमाग़ है…
और दूसरे कामों में nursery baby जैसा।

सोचो —
एक बच्चा IIT JEE Topper हो,
पर 5th class का multiplication भूल जाए —
तो उसे आप क्या कहेंगे?

यही आज के AI की कहानी है।

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Gemini Models: Gold Medalists, but…

Google के Gemini models, जिनमें नई DeepThink Technology जोड़ी गई है, इतनी powerful हैं कि International Math Olympiad जैसा toughest competition जीत सकती हैं।

लेकिन वही models जब basic school-level maths solve करते हैं,
तो अक्सर funny errors, logic mistakes, और hallucination कर बैठते हैं।

Demis Hassabis का कहना है:

“AI systems ko itni basic mistake नहीं करनी चाहिए
कि कोई भी आम इंसान तुरंत पकड़ ले.”

और सच में — बात भी वाजिब है।
अगर एक million-dollar सुपरकंप्यूटर “5 + 5 = 11” निकाल दे,
तो भरोसा कैसे होगा?

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तो असली समस्या क्या है?

Hassabis बताते हैं कि AI में अभी तीन major कमियां हैं:

• Reasoning की कमी
• Planning की कमी
• Memory की कमी

AI को data याद है, formulas याद हैं,
लेकिन सोचना, connect करना, context समझना, और लगातार logical chain follow करना —
ये skill अभी इंसानों जितनी मजबूत नहीं।

इसीलिए AI का behavior unstable है।
कभी दिल जीत लेता है, कभी दिमाग खा जाता है।

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Hallucination: Jab AI Confident होकर गलत बोलता है

AI का सबसे dangerous और funny bug है Hallucination.
मतलब?

AI को answer नहीं पता…
लेकिन वो इतना confidence से गलत जवाब देता है
कि इंसान भी मान ले।

जैसे:

Q: “भारत का प्रधानमंत्री कौन है?”
Wrong AI Hallucination Answer: “Rahul Gandhi” 

यही वजह है कि experts डरते हैं —
क्योंकि future में AI अगर health, law, finance, military जैसे sensitive areas में hallucination करे,
तो नुकसान बेहद बड़ा हो सकता है।

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Data बढ़ाओ? Computer बढ़ाओ? — NO! ये solution नहीं है

AI industry में एक गलतफहमी है:

“More data + more GPU = Better AI”

Hassabis कहते हैं —
ये सोच गलत है।

AI को अब सिर्फ data नहीं, genuine intelligence architecture चाहिए —
जिसमें याददाश्त, reasoning, decision-making और consistency इंसान जैसी बने।

उन्होंने साफ कहा:

“AGI लाने के लिए हमें नए tests, नए benchmarks और नई सोच की ज़रूरत है.”

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Google vs OpenAI: Competition alag, concern same

एक तरफ Google का DeepMind…
दूसरी तरफ OpenAI के Sam Altman…

दोनों AGI बनाना चाहते हैं,
दोनों की approach अलग है,
लेकिन चिंता एक ही है — Instability और Reasoning Gap.

Altman ने GPT-5 launch के बाद खुद माना:

“Our models still do not have continuous learning —
and without that, true AGI is not possible.”

मतलब race बहुत तेज़ है,
पर मंज़िल अभी दूर।

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अगर instability ठीक नहीं हुई, तो खतरा क्या है?

सोचिए —
सोशल मीडिया की शुरुआत में misinformation को हल्के में लिया गया,
बाद में उसका असर पूरी दुनिया ने झेला।

AI के साथ अगर हम वही गलती दोबारा करें,
तो नतीजे और बड़े हो सकते हैं:

• गलत medical advice
• गलत legal suggestions
• गलत financial predictions
• गलत news
• गलत decision-making at scale

Demis Hassabis इसी future से दुनिया को चेतावनी दे रहे हैं।

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AGI कब आएगा? (सच्चाई जान लो…)

2–3 साल पहले AI leaders कह रहे थे:
“AGI आएगा 5–10 साल में.”

आज वही लोग कह रहे हैं:
“Challenges अभी बाकी हैं.”

यानी timeline धुंधली है।
ये साफ है — AGI आएगा,
लेकिन “speed” से ज्यादा “stability + trust” अब priority है।

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Future क्या मांग रहा है?

AI को future में चाहिए:

• Continuous Learning
• Strong Memory
• Reliable Reasoning
• Zero-Hallucination Output
• Tough Benchmarks & Real-World Testing

यही अगले 5–7 साल की असली AI race है —
और जो इस race में जीतेगा, उसके हाथ में AI का future होगा।

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Conclusion: AI अभी जीनियस से ज़्यादा जुगाड़ू है — पर direction सही है

आज का AI हमें impress करने लायक powerful है —
लेकिन हम इंसानों की तरह सोचना, समझना, plan बनाना, logic पकड़ना और हर बार सही जवाब देना
उसे अभी नहीं आता।

Demis Hassabis की warning actually एक wake-up call है:

“AGI लाने से पहले AI को इंसान की तरह stable, sensible और trustworthy बनाना ही असली लक्ष्य होना चाहिए.”

AI का दिमाग तेज़ है —
अब उसे balanced, mature और responsible भी बनाना होगा।

और जब ये balance आ गया —
तभी असली AGI जन्म लेगा।