एक अध्ययन से पता चलता है कि दुनिया के कुछ सबसे उन्नत एआई सिस्टम समय बताने और कैलेंडर पर तारीखों को बताने के लिए संघर्ष करते हैं।
जबकि एआई मॉडल जटिल कार्य कर सकते हैं जैसे कि निबंध लिखना और कला उत्पन्न करना, उन्हें अभी तक कुछ कौशल में महारत हासिल है जो मनुष्य आसानी से करते हैं, शोधकर्ताओं का कहना है।
एडिनबर्ग विश्वविद्यालय की एक टीम ने दिखाया है कि अत्याधुनिक एआई मॉडल घड़ी-हाथ के पदों की मज़बूती से व्याख्या करने या कैलेंडर पर तारीखों के बारे में सही जवाब देने में असमर्थ हैं।
केवल आकृतियों को पहचानने के विपरीत, एनालॉग घड़ियों और कैलेंडर को समझने के लिए स्थानिक जागरूकता, संदर्भ और बुनियादी गणित के संयोजन की आवश्यकता होती है – कुछ ऐसा जो एआई के लिए चुनौतीपूर्ण रहता है, टीम कहती है।
शोधकर्ताओं का कहना है कि इस पर काबू पाने से एआई सिस्टम को समय-संवेदनशील अनुप्रयोगों जैसे शेड्यूलिंग सहायक, स्वायत्त रोबोट और दृश्य हानि वाले लोगों के लिए उपकरण मिल सकते हैं।
टीम ने परीक्षण किया कि क्या एआई सिस्टम जो पाठ और छवियों को संसाधित करता है-जिसे मल्टीमॉडल बड़े भाषा मॉडल (एमएलएलएमएस) के रूप में जाना जाता है-एक घड़ी या कैलेंडर की तस्वीर को देखकर समय से संबंधित प्रश्नों का उत्तर दे सकता है।
शोधकर्ताओं ने विभिन्न घड़ी डिजाइनों का परीक्षण किया, जिनमें कुछ रोमन अंकों के साथ, दूसरे हाथों के साथ और बिना, और अलग -अलग रंगीन डायल शामिल हैं।
उनके निष्कर्षों से पता चलता है कि एआई सिस्टम, सबसे अच्छे रूप में, समय के एक चौथाई से भी कम समय के लिए घड़ी-हाथ के पदों को मिला। गलतियाँ अधिक आम थीं जब घड़ियों में रोमन अंक या स्टाइल घड़ी के हाथ थे। टीम का कहना है कि एआई सिस्टम्स ने भी बेहतर प्रदर्शन नहीं किया था जब दूसरे हाथ को हटा दिया गया था, यह सुझाव देते हुए कि हाथ का पता लगाने और कोण व्याख्या के साथ गहरे बैठे हुए मुद्दे हैं।
शोधकर्ताओं ने एआई मॉडल को कैलेंडर-आधारित प्रश्नों की एक श्रृंखला का उत्तर देने के लिए कहा, जैसे कि छुट्टियों की पहचान करना और अतीत और भविष्य की तारीखों को काम करना। टीम ने पाया कि यहां तक कि सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले एआई मॉडल को दिनांक की गणना एक-पांचवां समय मिली।
निष्कर्षों को एक सहकर्मी-समीक्षा किए गए पेपर में सूचित किया गया है जो 28 अप्रैल 2025 को सिंगापुर में लर्निंग रिप्रेजेंटेशन (ICLR) पर तेरहवें इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस में बड़े भाषा मॉडल कार्यशाला के लिए तर्क और योजना के लिए प्रस्तुत किया जाएगा।
एडिनबर्ग के स्कूल ऑफ इंफॉर्मेटिक्स विश्वविद्यालय के रोहित सक्सेना, जिन्होंने अध्ययन का नेतृत्व किया, ने कहा: “ज्यादातर लोग समय बता सकते हैं और कम उम्र से कैलेंडर का उपयोग कर सकते हैं। हमारे निष्कर्ष एआई की क्षमता में एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करते हैं ताकि लोगों के लिए काफी बुनियादी कौशल हैं। यदि AI सिस्टम को समय-संवेदनशील, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों, जैसे शेड्यूलिंग, ऑटोमेशन और सहायक प्रौद्योगिकियों में सफलतापूर्वक एकीकृत किया जाना है, तो इन कमी को संबोधित किया जाना चाहिए। ”
स्कूल ऑफ इंफॉर्मेटिक्स के भी आरियो गेमा ने कहा: “एआई रिसर्च आज अक्सर जटिल तर्क कार्यों पर जोर देता है, लेकिन विडंबना यह है कि कई सिस्टम अभी भी संघर्ष करते हैं जब यह सरल, रोजमर्रा के कार्यों की बात आती है। हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि यह उच्च समय है जब हमने इन मूलभूत अंतरालों को संबोधित किया। अन्यथा, एआई को वास्तविक दुनिया में एकीकृत करना, समय-संवेदनशील अनुप्रयोग ग्यारहवें घंटे में फंस सकते हैं। ”
