क्या AI मानव जैसी याददाश्त हासिल कर सकता है? विचारों को अपलोड करने का रास्ता तलाशना

स्मृति लोगों को यह याद रखने में मदद करती है कि वे कौन हैं। यह उनके अनुभवों, ज्ञान और भावनाओं को आपस में जोड़े रखती है। पहले, यह माना जाता था कि स्मृति केवल मानव मस्तिष्क में ही रहती है। अब, शोधकर्ता इस बात का अध्ययन कर रहे हैं कि मशीनों के अंदर स्मृति को कैसे संग्रहीत किया जाए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक के व्यापक उपयोग के कारण मस्तिष्क तेज़ी से आगे बढ़ रहा है। अब यह मानव सोच के समान तरीकों से जानकारी सीख और याद रख सकता है। साथ ही, वैज्ञानिक यह भी सीख रहे हैं कि मस्तिष्क स्मृतियों को कैसे सहेजता और याद रखता है। ये दोनों क्षेत्र एक-दूसरे से जुड़ रहे हैं।

कुछ एआई प्रणालियाँ जल्द ही डिजिटल मॉडलों का उपयोग करके व्यक्तिगत स्मृतियों को संग्रहीत करने और पिछले अनुभवों को याद करने में सक्षम हो सकती हैं। इससे स्मृति को गैर-जैविक रूपों में संरक्षित करने की नई संभावनाएँ पैदा होती हैं। शोधकर्ता मानव विचारों को मशीनों में अपलोड करने के विचार पर भी विचार कर रहे हैं, जिससे लोगों की पहचान और स्मृति को समझने का तरीका बदल सकता है। हालाँकि, ये प्रगति गंभीर चिंताएँ पैदा करती हैं। मशीनों में स्मृतियों या विचारों को संग्रहीत करने से नियंत्रण, गोपनीयता और स्वामित्व पर प्रश्न उठते हैं। इन परिवर्तनों के साथ स्मृति का अर्थ भी बदलने लग सकता है। एआई में निरंतर प्रगति के साथ, स्मृति के बारे में मानव और मशीनी समझ के बीच की सीमा धीरे-धीरे कम स्पष्ट होती जा रही है।

क्या AI मानव स्मृति की प्रतिकृति बना सकता है?

मानव स्मृति हमारी संज्ञानात्मक क्षमताओं का एक महत्वपूर्ण घटक है, जो हमें सोचने और जानकारी को याद रखने में सक्षम बनाती है। यह लोगों को सीखने, योजना बनाने और दुनिया को समझने में मदद करती है। स्मृति अलग-अलग तरीकों से काम करती है। प्रत्येक प्रकार की अपनी भूमिका होती है। अल्पकालिक स्मृति का उपयोग उन कार्यों के लिए किया जाता है जिन पर तत्काल ध्यान देने की आवश्यकता होती है। यह थोड़े समय के लिए जानकारी रखती है, जैसे कि फ़ोन नंबर या वाक्य के कुछ शब्द। दीर्घकालिक स्मृति जानकारी को लंबे समय तक रखती है। इसमें तथ्य, आदतें और व्यक्तिगत घटनाएँ शामिल हैं।

दीर्घकालिक स्मृति के अंतर्गत और भी प्रकार होते हैं। प्रासंगिक स्मृति जीवन के अनुभवों को संग्रहीत करता है। यह स्कूल की यात्रा या जन्मदिन समारोह जैसी घटनाओं का रिकॉर्ड रखता है।। शब्दार्थ वैज्ञानिक स्मृति सामान्य ज्ञान को सुरक्षित रखता है। इसमें किसी देश की राजधानी का नाम या सरल शब्दों के अर्थ जैसे तथ्य शामिल होते हैं। ये सभी प्रकार की स्मृतियाँ मस्तिष्क पर निर्भर करती हैं। ये प्रक्रियाएँ मस्तिष्क पर निर्भर करती हैं। समुद्री घोड़ायह यादों को बनाने और याद रखने में अहम भूमिका निभाता है। जब कोई व्यक्ति कुछ नया सीखता है, तो मस्तिष्क न्यूरॉन्स के बीच गतिविधि का एक पैटर्न बनाता है। ये पैटर्न रास्तों की तरह काम करते हैं। ये जानकारी को संग्रहीत करने में मदद करते हैं और बाद में उसे याद रखना आसान बनाते हैं। इस तरह मस्तिष्क समय के साथ याददाश्त बनाता है।

2024 में, एमआईटी के शोधकर्ताओं ने एक अध्ययन प्रकाशित किया हिप्पोकैम्पस सर्किट में तीव्र स्मृति एन्कोडिंग का मॉडलिंग। यह कार्य दर्शाता है कि कैसे न्यूरॉन्स नई जानकारी को संग्रहीत करने के लिए तेज़ी से और कुशलता से अनुकूलित होते हैं। यह इस बात की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि मानव मस्तिष्क कैसे लगातार सीख और याद रख सकता है।

एआई मानव स्मृति की नकल कैसे करता है

एआई का लक्ष्य इनमें से कुछ मस्तिष्क क्रियाओं की नकल करना है। अधिकांश एआई प्रणालियाँ तंत्रिका जाल जो मस्तिष्क की संरचना की नकल करते हैं। मस्तिष्क की संरचना इन्हें प्रेरित करती है। ट्रांसफार्मर मॉडल अब कई उन्नत प्रणालियों में मानक बन गए हैं। उदाहरणों में xAI का Grok 3, Google का Gemini, और OpenAI की GPT श्रृंखला शामिल हैं। ये मॉडल डेटा से पैटर्न सीखते हैं और जटिल जानकारी संग्रहीत कर सकते हैं। कुछ कार्यों में, एक अन्य प्रकार जिसे आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) का उपयोग किया जाता है। ये मॉडल क्रमिक क्रम में आने वाले डेटा, जैसे कि भाषण या लिखित पाठ, को संभालने के लिए बेहतर अनुकूल हैं। दोनों प्रकार एआई को मानव स्मृति के समान तरीकों से जानकारी संग्रहीत और प्रबंधित करने में मदद करते हैं।

फिर भी, एआई मेमोरी मानव मेमोरी से अलग होती है। इसमें भावनाएँ या व्यक्तिगत समझ शामिल नहीं होती। 2024 के अंत में, गूगल रिसर्च के शोधकर्ताओं ने एक नया मेमोरी-संवर्धित मॉडल आर्किटेक्चर पेश किया, जिसका नाम है टाइटन्स। यह डिज़ाइन पारंपरिक ध्यान तंत्रों के साथ-साथ एक तंत्रिका दीर्घकालिक स्मृति मॉड्यूल भी जोड़ता है। यह मॉडल को तेज़ प्रशिक्षण और अनुमान को बनाए रखते हुए, 2 लाख से ज़्यादा टोकनों को शामिल करते हुए, एक बहुत बड़े संदर्भ से जानकारी संग्रहीत और याद करने में सक्षम बनाता है। बेंचमार्क परीक्षणों में, जिनमें भाषा मॉडलिंग, तर्क और जीनोमिक्स शामिल थे, टाइटन्स ने मानक ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल और अन्य स्मृति-संवर्धित प्रकारों से बेहतर प्रदर्शन किया। यह उन एआई प्रणालियों की ओर एक महत्वपूर्ण कदम है जो लंबी अवधि तक जानकारी को बनाए रख सकते हैं और उसका उपयोग कर सकते हैं, हालाँकि भावनात्मक बारीकियाँ और व्यक्तिगत स्मृति उनकी पहुँच से बाहर रहती हैं।

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग: एक मस्तिष्क जैसा दृष्टिकोण

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग विकास का एक और क्षेत्र है। इसमें विशेष चिप्स का इस्तेमाल होता है जो मस्तिष्क कोशिकाओं की तरह काम करते हैं। आईबीएम का ट्रूनॉर्थ और इंटेल का लोइही 2 ये दो उदाहरण हैं। ये चिप्स स्पाइकिंग न्यूरॉन्स का इस्तेमाल करते हैं। ये मस्तिष्क की तरह सूचनाओं को प्रोसेस करते हैं। 2025 में, इंटेल ने लोइही 2 का एक अपडेटेड वर्जन जारी किया। यह तेज़ था और कम ऊर्जा खपत करता था। वैज्ञानिकों का मानना है कि यह तकनीक भविष्य में एआई मेमोरी को और ज़्यादा मानवीय बनाने में मदद कर सकती है।

मेमोरी ऑपरेटिंग सिस्टम से एक अलग तरह का सुधार आता है। इसका एक उदाहरण है मेमोयह एआई को कई सत्रों में उपयोगकर्ता की बातचीत को याद रखने में मदद करता है। पुराने सिस्टम अक्सर पहले के संदर्भ को भूल जाते थे। मेमोरी साइलो नामक इस समस्या ने एआई को कम उपयोगी बना दिया था। मेमओएस इसे ठीक करने का प्रयास करता है। परीक्षणों से पता चला है कि इससे एआई की तर्क क्षमता में सुधार हुआ और उसके उत्तर अधिक सुसंगत हुए।

मशीनों पर विचार अपलोड करना: क्या यह संभव है?

मानव विचारों को मशीनों में अपलोड करने का विचार अब सिर्फ़ विज्ञान कथा नहीं रह गया है। यह अब अनुसंधान का एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है, जिसे ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई) में हुई प्रगति का समर्थन प्राप्त है। ये इंटरफेस मानव मस्तिष्क और बाहरी उपकरणों के बीच एक कड़ी बनाते हैं। ये मस्तिष्क के संकेतों को पढ़कर उन्हें डिजिटल कमांड में बदलकर काम करते हैं।

शुरुआती 2025 में, Neuralink बीसीआई प्रत्यारोपणों के साथ मानव परीक्षण किए। इन उपकरणों ने लकवाग्रस्त लोगों को केवल अपने विचारों का उपयोग करके कंप्यूटर और रोबोटिक अंगों को नियंत्रित करने में सक्षम बनाया। एक अन्य कंपनी, समकालिकने भी अपने गैर-आक्रामक बीसीआई के साथ सफलता की सूचना दी। उनके सिस्टम ने उपयोगकर्ताओं को महत्वपूर्ण भौतिक सीमाओं के बावजूद डिजिटल उपकरणों के साथ बातचीत करने और प्रभावी ढंग से संवाद करने में सक्षम बनाया।

ये परिणाम दर्शाते हैं कि मस्तिष्क को मशीनों से जोड़ना संभव है। हालाँकि, वर्तमान बीसीआई की अभी भी कई सीमाएँ हैं। वे मस्तिष्क की सभी गतिविधियों को पूरी तरह से कैप्चर नहीं कर सकते। उनका प्रदर्शन बार-बार समायोजन और जटिल एल्गोरिदम पर निर्भर करता है। इसके अतिरिक्त, गोपनीयता संबंधी गंभीर चिंताएँ भी हैं। चूँकि मस्तिष्क का डेटा संवेदनशील होता है, इसलिए इसका दुरुपयोग गंभीर नैतिक समस्याओं का कारण बन सकता है।

विचारों को अपलोड करने का उद्देश्य मस्तिष्क के संकेतों को पढ़ने से कहीं आगे जाता है। इसमें व्यक्ति की पूरी स्मृति और मानसिक प्रक्रियाओं को एक मशीन में कॉपी करना शामिल है। इस विचार को " संपूर्ण-मस्तिष्क अनुकरण (WBE)इसके लिए मस्तिष्क में प्रत्येक न्यूरॉन और कनेक्शन का मानचित्रण करना और फिर सॉफ्टवेयर के माध्यम से उनके कार्य करने के तरीके को पुनः निर्मित करना आवश्यक है।

2024 में, एमआईटी के शोधकर्ताओं ने कई क्षेत्रों में तंत्रिका नेटवर्क का अध्ययन किया स्तनधारी मस्तिष्कउन्होंने न्यूरॉन्स के बीच जटिल संबंधों का मानचित्रण करने के लिए उन्नत इमेजिंग विधियों का उपयोग किया। अध्ययन में चूहों, बंदरों और मनुष्यों जैसी प्रजातियों को शामिल किया गया था, और यह कदम मददगार साबित हुआ। लेकिन मानव मस्तिष्क कहीं अधिक जटिल है। इसमें लगभग 86 अरब न्यूरॉन्स और खरबों सिनेप्स होते हैं। इस वजह से, कई वैज्ञानिकों का कहना है कि पूर्ण मस्तिष्क अनुकरण में अभी भी दशकों लग सकते हैं।

लोकप्रिय संस्कृति ने लोगों के लिए इस तरह के भविष्य की कल्पना करना आसान बना दिया है। काला दर्पण और अपलोड काल्पनिक दुनियाएँ दिखाएँ जहाँ मानव मन डिजिटल रूप में संग्रहीत है। ये कहानियाँ ऐसी तकनीक से जुड़े संभावित लाभों और गंभीर जोखिमों, दोनों को उजागर करती हैं। ये कहानियाँ व्यक्तिगत पहचान, नियंत्रण और स्वतंत्रता के बारे में गंभीर चिंताएँ भी उठाती हैं। हालाँकि ये विचार जनहित में हैं, लेकिन वास्तविक दुनिया की तकनीक अभी भी इस स्तर तक पहुँचने से बहुत दूर है। कई वैज्ञानिक और नैतिक चुनौतियाँ अभी भी अनसुलझी हैं, जिनमें निजी डेटा की सुरक्षा और यह प्रश्न शामिल है कि क्या एक डिजिटल मन वास्तव में मानव मन के समतुल्य होगा।

नैतिक चुनौतियाँ और भविष्य का मार्ग

मानवीय स्मृतियों और विचारों को मशीनों में संग्रहीत करने का विचार गंभीर नैतिक चिंताओं को जन्म देता है। एक बड़ा मुद्दा स्वामित्व और नियंत्रण का है। एक बार स्मृतियाँ डिजिटल हो जाने के बाद, यह स्पष्ट नहीं हो पाता कि उनका उपयोग या प्रबंधन करने का अधिकार किसके पास है। यह भी जोखिम है कि व्यक्तिगत डेटा को बिना अनुमति के एक्सेस किया जा सकता है या हानिकारक तरीकों से इस्तेमाल किया जा सकता है।

एक और महत्वपूर्ण प्रश्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की संवेदनशीलता के बारे में है। अगर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणालियाँ मनुष्यों की तरह स्मृति को संग्रहीत और संसाधित कर सकती हैं, तो कुछ लोग सोच रहे हैं कि क्या वे सचेत हो पाएँगे। कुछ लोगों का मानना है कि भविष्य में ऐसा हो सकता है। कुछ अन्य लोगों का तर्क है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अभी भी केवल एक उपकरण है जो बिना किसी वास्तविक जागरूकता के निर्देशों का पालन करता है।

मेमोरी अपलोडिंग का सामाजिक प्रभाव भी एक गंभीर मुद्दा है। चूँकि यह तकनीक महंगी है, इसलिए यह केवल धनी व्यक्तियों के लिए ही उपलब्ध हो सकती है। इससे समाज में मौजूदा असमानताएँ और बढ़ सकती हैं।

इसके अलावा, DARPA अपने N3 कार्यक्रम के माध्यम से BCI पर अपना काम जारी रखे हुए है। ये परियोजनाएँ गैर-शल्य चिकित्सा प्रणालियों के विकास पर केंद्रित हैं जो मानव विचारों को मशीनों से जोड़ती हैं। इसका लक्ष्य निर्णय लेने और सीखने की क्षमता में सुधार करना है। एक और उभरता हुआ क्षेत्र क्वांटम कंप्यूटिंग है। 2024 में, गूगल ने अपनी विलो चिप पेश की। इस चिप ने त्रुटि सुधार और तेज़ प्रोसेसिंग में बेहतरीन प्रदर्शन किया। हालाँकि इस तरह की क्वांटम प्रणालियाँ स्मृति को अधिक कुशलता से संग्रहीत और संसाधित करने में मदद कर सकती हैं, फिर भी इसकी सीमाएँ हैं। मानव मस्तिष्क में लगभग 86 अरब न्यूरॉन्स और खरबों कनेक्शन होते हैं। इन सभी मार्गों का मानचित्रण, जिन्हें कनेक्टोम कहा जाता है, एक अत्यंत चुनौतीपूर्ण कार्य है। परिणामस्वरूप, पूर्ण विचार अपलोडिंग अभी तक संभव नहीं है।

सार्वजनिक शिक्षा भी ज़रूरी है। बहुत से लोग पूरी तरह से नहीं समझते कि एआई कैसे काम करता है। इससे डर और भ्रम पैदा होता है। लोगों को यह सिखाना कि एआई क्या कर सकता है और क्या नहीं, विश्वास बढ़ाने में मदद करता है। यह नई तकनीकों के सुरक्षित इस्तेमाल को भी बढ़ावा देता है।

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एआई धीरे-धीरे स्मृति को मानवीय विचार प्रक्रियाओं के समान तरीके से प्रबंधित करना सीख रहा है। न्यूरल नेटवर्क, न्यूरोमॉर्फिक चिप्स और ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस जैसे मॉडल और तरीकों ने लगातार प्रगति दिखाई है। ये विकास एआई को सूचना को अधिक प्रभावी ढंग से संग्रहीत और संसाधित करने में मदद करते हैं।

हालाँकि, मानव स्मृति की पूरी तरह से नकल करने या विचारों को मशीनों में अपलोड करने का लक्ष्य अभी भी दूर है। कई तकनीकी बाधाएँ, उच्च लागत और गंभीर नैतिक चिंताएँ हैं जिनका समाधान आवश्यक है। इसके अलावा, डेटा गोपनीयता, पहचान और समान पहुँच जैसे मुद्दे भी महत्वपूर्ण हैं। इसके अलावा, जनता की समझ भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। जब लोगों को पता चलता है कि ये प्रणालियाँ कैसे काम करती हैं, तो वे उन पर भरोसा करने और उन्हें स्वीकार करने की अधिक संभावना रखते हैं। हालाँकि भविष्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) स्मृति मानव पहचान की हमारी धारणा को बदल सकती है, फिर भी यह एक विकासशील क्षेत्र है और अभी तक दैनिक जीवन का हिस्सा नहीं बना है।