जब कोई अभिभावक अपने छोटे बच्चे को दुनिया से जुड़ना सिखाता है, तो वे उसे संगति और पैटर्न की पहचान के ज़रिए सिखाते हैं। उदाहरण के लिए, अक्षर S को लें। अभिभावक अपने बच्चे को अक्षर के पर्याप्त उदाहरण दिखाते हैं और जल्द ही, वे ऐसे संदर्भों में अन्य उदाहरणों की पहचान करने में सक्षम हो जाएँगे जहाँ मार्गदर्शन सक्रिय नहीं है; जैसे स्कूल, किताब, बिलबोर्ड।

लगातार उभरती कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकी का अधिकांश भाग सिखाया उसी तरह। शोधकर्ताओं ने सिस्टम को किसी ऐसी चीज़ के सही उदाहरण दिए जिसे वे पहचानना चाहते थे, और एक छोटे बच्चे की तरह, AI ने पैटर्न को पहचानना शुरू कर दिया और इस तरह के ज्ञान को ऐसे संदर्भों में विस्तारित करना शुरू कर दिया, जिसका उसने पहले कभी अनुभव नहीं किया था, और वर्गीकरण के लिए अपना खुद का "न्यूरल नेटवर्क" बनाया। हालाँकि, मानव बुद्धि की तरह, विशेषज्ञों ने उन इनपुट का ट्रैक खो दिया जो AI के निर्णय लेने को सूचित करते थे। 

"ब्लैक बॉक्स समस्याइस प्रकार एआई का "अत्यंत महत्वपूर्ण पहलू यह है कि हम पूरी तरह से नहीं समझ पाते हैं कि एआई सिस्टम कैसे या क्यों संबंध बनाता है, न ही वे चर जो इसके निर्णयों में भूमिका निभाते हैं। यह मुद्दा विशेष रूप से तब प्रासंगिक होता है जब सिस्टम की विश्वसनीयता और सुरक्षा में सुधार करने और एआई अपनाने के शासन को स्थापित करने की कोशिश की जाती है। 

समय पर ब्रेक न लगाने वाले और पैदल चलने वालों को चोट पहुंचाने वाले एआई-संचालित वाहन से लेकर एआई-निर्भर स्वास्थ्य तकनीक उपकरणों तक, जो मरीजों के निदान में डॉक्टरों की सहायता करते हैं, और एआई भर्ती स्क्रीनिंग प्रक्रियाओं द्वारा प्रदर्शित पूर्वाग्रहइन प्रणालियों के पीछे की जटिलता ने अध्ययन के एक नए क्षेत्र को जन्म दिया है: एआई का भौतिकी, जो मनुष्यों को उच्च समझ हासिल करने के लिए एक उपकरण के रूप में एआई को और अधिक स्थापित करना चाहता है। 

अब, एक नया स्वतंत्र अध्ययन समूह एआई के रहस्यों की अंतःविषयक खोज में भौतिकी, मनोविज्ञान, दर्शन और तंत्रिका विज्ञान के क्षेत्रों को मिलाकर इन चुनौतियों का समाधान करेगा।

एनटीटी ने एआई पर भरोसा और सुरक्षा का प्रस्ताव रखा

नव-घोषित कृत्रिम बुद्धिमत्ता समूह का भौतिकी एनटीटी रिसर्च के फिजिक्स एंड इंफॉर्मेटिक्स (पीएचआई) लैब का स्पिन-ऑफ है, और पिछले हफ़्ते सैन फ्रांसिस्को, कैलिफ़ोर्निया में एनटीटी के अपग्रेड 2025 सम्मेलन में इसका अनावरण किया गया। यह एआई को समझने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भौतिकी दृष्टिकोण को आगे बढ़ाना जारी रखेगा, जिसकी टीम पिछले पाँच सालों से जांच कर रही है। 

हार्वर्ड विश्वविद्यालय से एप्लाइड फिजिक्स और कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग में पीएचडी करने वाले डॉ. हिडेनोरी तनाका, नए अनुसंधान समूह का नेतृत्व करेंगे, जो हार्वर्ड में एनटीटी के इंटेलिजेंट सिस्टम्स ग्रुप और सीबीएस-एनटीटी के बुद्धिमत्ता के भौतिकी में एआई रिसर्च प्रोग्राम में उनके पिछले अनुभव पर आधारित होगा।

"एक भौतिक विज्ञानी होने के नाते, मैं बुद्धिमत्ता के विषय को लेकर उत्साहित हूँ क्योंकि गणितीय रूप से, आप रचनात्मकता की अवधारणा के बारे में कैसे सोच सकते हैं? आप दयालुता के बारे में सोच भी कैसे सकते हैं? अगर एआई न होता, तो ये अवधारणाएँ अमूर्त ही रह जातीं। यह अनुमान लगाना आसान है कि 'यह मेरी दयालुता की परिभाषा है', जो गणितीय रूप से सार्थक नहीं है, लेकिन अब एआई के साथ, यह व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि अगर हम एआई को दयालु बनाना चाहते हैं, तो हमें उसे गणित की भाषा में बताना होगा कि दयालुता क्या है। isउदाहरण के लिए," डॉ. तनाका ने पिछले सप्ताह अपग्रेड सम्मेलन के अवसर पर मुझसे कहा।  

अपने शोध के आरंभ में ही, PHI लैब ने गणना के लिए बेहतर ऊर्जा दक्षता के साथ नई प्रणालियाँ विकसित करने के लिए AI और मशीन लर्निंग की "ब्लैक बॉक्स" प्रकृति को समझने के महत्व को पहचाना। हालाँकि, पिछले आधे दशक में AI की उन्नति ने सुरक्षा और विश्वसनीयता के महत्वपूर्ण विचारों को जन्म दिया है, जो इस प्रकार AI अपनाने पर उद्योग अनुप्रयोगों और शासन निर्णयों के लिए महत्वपूर्ण हो गए हैं। 

नए अनुसंधान समूह के माध्यम से, एनटीटी रिसर्च जैविक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच समानताओं को संबोधित करेगा, जिससे एआई तंत्र की जटिलताओं को सुलझाने और मानव-एआई सहयोग के अधिक सामंजस्यपूर्ण संलयन का निर्माण करने की उम्मीद है। 

हालाँकि AI के एकीकरण में यह नया तरीका है, लेकिन यह नया नहीं है। भौतिकविदों ने सदियों से तकनीकी और मानवीय संबंधों के सटीक विवरण को उजागर करने की कोशिश की है, गैलीलियो गैलीली के अध्ययन से लेकर कि कैसे वस्तुएँ चलती हैं और यांत्रिकी में उनका योगदान, कैसे भाप इंजन ने औद्योगिक क्रांति के दौरान ऊष्मागतिकी की समझ को सूचित किया। हालाँकि, 21वीं सदी में, वैज्ञानिक यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि AI प्रशिक्षण, ज्ञान संचय और निर्णय लेने के मामले में कैसे काम करता है ताकि भविष्य में, अधिक सुसंगत, सुरक्षित और भरोसेमंद AI तकनीकें डिज़ाइन की जा सकें। 

डॉ. हनाका ने कहा, "एआई एक न्यूरोनेटवर्क है, जिस तरह से इसकी संरचना की गई है वह मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके से बहुत मिलती-जुलती है; न्यूरॉन्स सिनैप्स से जुड़े होते हैं, जिन्हें कंप्यूटर के अंदर संख्याओं द्वारा दर्शाया जाता है। और फिर यहीं पर हम मानते हैं कि भौतिकी हो सकती है... भौतिकी ब्रह्मांड से कुछ भी लेने, उनके आंतरिक कामकाज के बारे में गणितीय परिकल्पना तैयार करने और उनका परीक्षण करने के बारे में है।" 

नया समूह हार्वर्ड विश्वविद्यालय के मस्तिष्क विज्ञान केंद्र (सीबीएस) के साथ सहयोग करना जारी रखेगा, तथा स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के एसोसिएट प्रोफेसर सुया गांगुली के साथ सहयोग करने की योजना बना रहा है, जिनके साथ डॉ. तनाका ने कई शोधपत्रों का सह-लेखन किया है। 

हालांकि, डॉ. तनाका इस बात पर जोर देते हैं कि प्राकृतिक विज्ञान और क्रॉस-इंडस्ट्री दृष्टिकोण मौलिक होगा। 2017 में, जब वे हार्वर्ड में पीएचडी उम्मीदवार थे, तो शोधकर्ता को एहसास हुआ कि वे पारंपरिक भौतिकी से कहीं ज़्यादा करना चाहते हैं, और गैलीली से लेकर न्यूटन और आइंस्टीन तक अपने पूर्ववर्तियों के नक्शेकदम पर चलते हुए भौतिकी में नई वैचारिक दुनिया खोलना चाहते हैं। 

"फिलहाल, AI एक ऐसा विषय है जिसके बारे में मैं सभी से बात कर सकता हूँ। एक शोधकर्ता के रूप में, यह बहुत बढ़िया है क्योंकि हर कोई हमेशा AI के बारे में बात करने के लिए तैयार रहता है, और मैं भी हर बातचीत से सीखता हूँ क्योंकि मुझे एहसास होता है कि लोग AI को अलग-अलग तरीके से कैसे देखते हैं और उसका उपयोग करते हैं, यहाँ तक कि अकादमिक संदर्भों से परे भी। मैं NTT के मिशन को लोगों की पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना इन बातचीत को बढ़ावा देने के लिए उत्प्रेरक के रूप में देखता हूँ, क्योंकि हम हर बातचीत से सीखते हैं," डॉ. तनाका ने निष्कर्ष निकाला।