वैज्ञानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता "सपने" बनाने का प्रयास कर रहे हैं

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2024-03-13 807

1 मार्च को जर्मन पत्रिका "डेर स्पीगल" की एक रिपोर्ट के अनुसार, इतालवी कंप्यूटर वैज्ञानिक सिमोन पलाज़ो की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कभी-कभी अजीब चीजों के बारे में "सपने" देखती है। इसके सपनों में एक ऑसिलोट-पैटर्न वाला ट्रक और एक कुत्ते के सिर वाली खिलौना कार, या सीट कुशन पर गहरे रंग की बियर के एक बड़े कप के साथ एक आरामदायक कुर्सी शामिल हो सकती है। पलाज़ो कभी-कभी अपने एआई को स्लीप मोड में डाल देता है क्योंकि उसे उम्मीद है कि यह अधिक अच्छी तरह से सीखेगा।

नींद मानव अस्तित्व के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। जब मस्तिष्क सुप्त अवस्था में प्रवेश करता है, तो वह अनजाने में पिछले घंटों में अर्जित ज्ञान और अनुभवों को समेकित करता है और सूचनाओं को वर्गीकृत करता है, महत्वपूर्ण विवरणों को दीर्घकालिक स्मृति में परिवर्तित करता है। यह अनुमान लगाया जाता है कि सपने अनुभवों को संग्रहीत करने में सहायता करते हैं। हालाँकि, शोधकर्ता अभी भी सपनों के सटीक कार्य की व्याख्या नहीं कर पाए हैं।

मनुष्यों के विपरीत, एआई के कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क कभी थकते नहीं हैं और उन्हें आराम या नींद की आवश्यकता नहीं होती है। हालाँकि, उनमें स्मृति की कमी होती है: एक नया कार्य सिखाए जाने के बाद, वे अक्सर पहले सीखी गई क्षमताओं को भूल जाते हैं। पलाज्जो ने कहा, "हम पहले एक मॉडल को कुत्तों और तेंदुओं की छवियों के साथ प्रशिक्षित करते हैं, और फिर उसे पांडा और जिराफ की छवियां दिखाते हैं, और यह अचानक कुत्तों और तेंदुओं के बीच अंतर करने में विफल हो सकता है।" विशेषज्ञ इस स्थिति को "विनाशकारी भूल" कहते हैं।

पलाज़ो और उनके सहयोगी कॉन्सेटो स्पैम्पिनाटो, दोनों कैटेनिया विश्वविद्यालय से, चिकित्सा अनुप्रयोगों के लिए एआई मॉडल विकसित कर रहे हैं। वे इन मॉडलों को दांतों के एक्स-रे का विश्लेषण करने या छवियों के आधार पर विभिन्न त्वचा रोगों का निदान करने के लिए प्रशिक्षित करते हैं। "विनाशकारी भूलने की समस्या" एक ऐसी समस्या है जिसका वे सामना करते हैं: यदि एआई एक नई नैदानिक छवि सीखते समय पिछली छवियों को भूल जाता है, तो इससे किसी को कोई मदद नहीं मिलती है। क्या नींद अनुसंधान के परिणामों का उपयोग मशीनों को बेहतर बनाने के लिए भी किया जा सकता है?

अपने प्रयोग में, पलाज़ो और स्पैम्पिनाटो ने जागने और सोने के चरणों का अनुकरण किया। सबसे पहले, मॉडल को नियमित एआई की तरह जागृत अवस्था में प्रशिक्षित किया गया था: शोधकर्ताओं ने तोते या मेंढकों की छवियों को तंत्रिका नेटवर्क में इनपुट किया। इसके बाद, तंत्रिका नेटवर्क ने कृत्रिम न्यूरॉन्स को जोड़ा और छवियों को पहचानना सीखा। इस तरह, जब उसने तोते या मेंढकों वाली अन्य छवियां देखीं, तो वह आत्मविश्वास से उन्हें पहचान सका।

दूसरे चरण में, शोधकर्ता कंप्यूटर कमांड के माध्यम से सिस्टम को नींद जैसी स्थिति में डाल देते हैं। उन्होंने अब इसे नई छवियां नहीं दिखाईं, बल्कि केवल वे छवियां प्रदर्शित कीं जो उसने पहले देखी थीं। यह दोहराई जाने वाली प्रक्रिया ऐसी प्रतीत होती है मानो मशीन मेमोरी से छवियाँ पुनर्प्राप्त कर रही हो। पलाज़ो ने कहा कि यह विधि तंत्रिका नेटवर्क में पहले से सीखे गए ज्ञान को सुदृढ़ कर सकती है।

अंत में, स्वप्न मोड में, तंत्रिका नेटवर्क को कुछ मिश्रित छवियां दिखाई देंगी, जैसे कि एक सोफा और एक बीयर मग, या एक ऑसीलॉट और एक ट्रक। पलाज्जो को उम्मीद है कि यह सिस्टम को नया ज्ञान प्राप्त करने के लिए तैयार करेगा। इसे प्राप्त करने के लिए, उन्होंने तंत्रिका नेटवर्क को लंबे समय तक नींद जैसी स्थिति में रखा: कुल मिलाकर, नींद की अवस्था की अवधि जागने की अवस्था से लगभग 50 गुना अधिक थी।

लोग हमेशा से अपनी छवि में मशीनें बनाना चाहते हैं। पलाज़ो मानव मस्तिष्क के कार्यों को ईमानदारी से पुन: प्रस्तुत करने की भी वकालत करता है। हालाँकि, यह दृष्टिकोण कंप्यूटर वैज्ञानिकों के बीच विवादास्पद है। ब्रिटिश एआई विशेषज्ञ एंड्रयू रोगॉयस्की ने "न्यू साइंटिस्ट" पत्रिका में लिखा है कि मानव मस्तिष्क लाखों वर्षों के विकास का परिणाम है, और इसलिए प्रदर्शन और ऊर्जा खपत के बीच एक जैविक समझौते का प्रतिनिधित्व करता है।

क्या पलाज्जो का एआई वास्तव में "सो रहा है" और "सपने देख रहा है" अभी भी बहस का विषय हो सकता है। जैसा कि पलाज्जो स्वयं स्वीकार करते हैं, उनके मॉडल का तंत्रिका नेटवर्क मनुष्य की तरह नहीं सीख सकता है, न ही यह अपने आप स्वप्न चित्र उत्पन्न करता है; बल्कि, वे इतालवी शोधकर्ताओं द्वारा AI-संचालित छवि जनरेटर में बनाए गए हैं।

इतालवी शोध दल ने हाल ही में नींद प्रयोग के प्रारंभिक परिणाम जारी किए। स्वतंत्र विशेषज्ञ वर्तमान में परिणामों की समीक्षा कर रहे हैं। मॉडल के आधार पर, नींद-जागने के चक्र में प्रशिक्षित एआई नेटवर्क छवि पहचान सटीकता में 12% तक की वृद्धि हासिल कर सकते हैं। "विनाशकारी भूलने" की आवृत्ति भी तदनुसार कम हो जाती है। पलाज्जो इसे "एक महत्वपूर्ण सुधार" कहते हैं।

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