जब एक माता-पिता अपने छोटे बच्चे को दुनिया से संबंधित सिखा रहे होते हैं, तो वे संघों और पैटर्न की पहचान के माध्यम से सिखाते हैं। उदाहरण के लिए, एस अक्षर लें। माता-पिता अपने बच्चे को एस अक्षर के पर्याप्त उदाहरण दिखाते हैं और जल्द ही वे उन संदर्भों में अन्य उदाहरणों की पहचान करने में सक्षम होंगे जहां मार्गदर्शन सक्रिय नहीं है; स्कूल, एक पुस्तक, एक बिलबोर्ड।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकी का अधिकांश हिस्सा भी इसी तरह से सिखाया गया था। शोधकर्ताओं ने प्रणाली को कुछ ऐसा पहचानने के लिए सही उदाहरण दिए जिसे वे पहचानना चाहते थे, और एक छोटे बच्चे की तरह, एआई ने पैटर्न को पहचानना और नए संदर्भों में ज्ञान का विस्तार करना शुरू कर दिया जिसका उन्होंने पहले अनुभव नहीं किया था, जिससे अपना खुद का “न्यूरल नेटवर्क” बनाया। मानव बुद्धिमत्ता की तरह, हालांकि, विशेषज्ञों ने एआई के निर्णय लेने को सूचित करने वाले इनपुट का पता खो दिया।

एआई की “ब्लैक बॉक्स समस्या” इस तथ्य के रूप में उभरती है कि हम यह पूरी तरह से नहीं समझते हैं कि एक एआई प्रणाली कैसे और क्यों कनेक्शन बनाती है, न ही उन चरों को जो इसके निर्णयों में योगदान करते हैं। यह मुद्दा विशेष रूप से प्रासंगिक है जब सिस्टम की विश्वसनीयता और सुरक्षा में सुधार करने और एआई अपनाने के शासन की स्थापना करने की कोशिश की जा रही है।

एक एआई-संचालित वाहन से जो समय पर ब्रेक नहीं लगाता है और पैदल यात्रियों को चोट पहुंचाता है, एआई-निर्भर स्वास्थ्य तकनीक उपकरणों तक जो डॉक्टरों को रोगियों का निदान करने में मदद करते हैं, और पूर्वाग्रह जो एआई किराए पर लेने वाली स्क्रीनिंग प्रक्रियाओं द्वारा प्रदर्शित किए जाते हैं, इन प्रणालियों की जटिलता ने एक नए अध्ययन के क्षेत्र के उदय को जन्म दिया है: एआई का भौतिकी, जो एआई को मानवों के लिए उच्च समझ हासिल करने के लिए एक उपकरण के रूप में और स्थापित करने की कोशिश करती है।

अब, एक नए स्वतंत्र अध्ययन समूह द्वारा इन चुनौतियों का समाधान किया जाएगा जो भौतिकी, मनोविज्ञान, दर्शन और तंत्रिका विज्ञान के क्षेत्रों को एक अंतःविषय अन्वेषण में मिलाकर एआई के रहस्यों को संबोधित करेगा।

एनटीटी प्रस्ताव एआई विश्वास और सुरक्षा

हाल ही में घोषित भौतिकी ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ग्रुप एनटीटी रिसर्च के भौतिकी और सूचना विज्ञान (पीएचआई) लैब का एक स्पिन-ऑफ है, और इसे पिछले सप्ताह कैलिफोर्निया के सैन फ्रांसिस्को में एनटीटी के अपग्रेड 2025 सम्मेलन में प्रदर्शित किया गया था। यह एआई की भौतिकी के दृष्टिकोण को आगे बढ़ाना जारी रखेगा, जिस पर टीम पिछले पांच वर्षों से जांच कर रही है।

डॉ हिदेनोरी तानाका, जिन्हें हार्वर्ड विश्वविद्यालय से एप्लाइड फिजिक्स और कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग में पीएचडी है, नए शोध समूह का नेतृत्व करेंगे, जो एनटीटी के इंटेलिजेंट सिस्टम ग्रुप और सीबीएस-एनटीटी के एआई रिसर्च प्रोग्राम में भौतिकी में अपने पिछले अनुभव पर आधारित होगा।

“एक भौतिक विज्ञानी के रूप में, मैं बुद्धिमत्ता के विषय से उत्साहित हूं क्योंकि गणितीय रूप से, आप रचनात्मकता की अवधारणा के बारे में कैसे सोच सकते हैं? आप दयालुता के बारे में कैसे सोच सकते हैं? ये अवधारणाएं अमूर्त रह जातीं अगर यह एआई नहीं था। यह अनुमान लगाना आसान है, कह रहा है ‘यह मेरी दयालुता की परिभाषा है,’ जो गणितीय रूप से अर्थपूर्ण नहीं है, लेकिन अब एआई के साथ, यह व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि अगर हम एआई को दयालु बनाना चाहते हैं, तो हमें गणित की भाषा में बताना होगा कि दयालुता क्या है, उदाहरण के लिए,” डॉ तानाका ने मुझसे पिछले सप्ताह अपग्रेड सम्मेलन के मौके पर कहा।

अपने शोध के शुरुआती दौर में, पीएचआई लैब ने एआई और मशीन लर्निंग के “ब्लैक बॉक्स” प्रकृति को समझने के महत्व को पहचाना और नए सिस्टम विकसित करने के लिए जो गणना के लिए ऊर्जा दक्षता में सुधार करते हैं। एआई की पिछले आधे दशक में प्रगति ने हालांकि सुरक्षा और विश्वसनीयता के विचारों को तेजी से महत्वपूर्ण बना दिया है, जो अब उद्योग अनुप्रयोगों और एआई अपनाने के शासन पर निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण हो गए हैं।

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

हालांकि एआई के एकीकरण में यह दृष्टिकोण नया है, यह दृष्टिकोण नया नहीं है। भौतिक विज्ञानियों ने सदियों से प्रौद्योगिकी और मानव संबंधों के सटीक विवरण को प्रकट करने की कोशिश की है, गैलीलियो गैलिली के अध्ययन से लेकर वस्तुओं की गति और यांत्रिकी में उनके योगदान तक, और औद्योगिक क्रांति के दौरान थर्मोडायनामिक्स की समझ को सूचित करने वाले भाप इंजन तक। 21वीं सदी में, हालांकि, वैज्ञानिक यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि एआई कैसे काम करता है – प्रशिक्षित, ज्ञान एकत्र करने और निर्णय लेने के संदर्भ में – ताकि भविष्य में, अधिक सुसंगत, सुरक्षित और विश्वसनीय एआई प्रौद्योगिकियों को डिजाइन किया जा सके।

“एआई एक न्यूरोनेटवर्क है, यह जिस तरह से संरचित है वह मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके से बहुत समान है; न्यूरॉन्स जो सिनैप्सेस द्वारा जुड़े हुए हैं, जो सभी एक कंप्यूटर के अंदर संख्याओं द्वारा प्रतिनिधित्व किए जाते हैं। और फिर यह वह जगह है जहां हम मानते हैं कि भौतिकी हो सकती है… भौतिकी किसी भी चीज़ को ब्रह्मांड से लेकर, उनके आंतरिक कामकाज के बारे में गणितीय परिकल्पना बनाने और उनका परीक्षण करने के बारे में है,” डॉ हनाका ने कहा।

नई समूह हार्वर्ड विश्वविद्यालय सेंटर फॉर ब्रेन साइंस (सीबीएस) के साथ सहयोग जारी रखेगी, और स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के एसोसिएट प्रोफेसर सुया गंगुली के साथ सहयोग करने की योजना है, जिनके साथ डॉ तानाका ने कई पत्रों पर सहयोग किया है।

हालांकि, डॉ तानाका जोर देते हैं कि एक प्राकृतिक विज्ञान और क्रॉस-उद्योग दृष्टिकोण मौलिक होगा। 2017 में, जब वह हार्वर्ड विश्वविद्यालय में पीएचडी उम्मीदवार थे, तो शोधकर्ता ने महसूस किया कि वह पारंपरिक भौतिकी से अधिक करना चाहता है, और गैलीली, न्यूटन और आइंस्टीन जैसे अपने पूर्ववर्तियों के नक्शेकदम पर चलना चाहता है, भौतिकी में नए संकल्पनात्मक दुनिया खोलने के लिए।

“वर्तमान में, एआई एक ऐसा विषय है जिसके बारे में मैं हर किसी से बात कर सकता हूं। एक शोधकर्ता के रूप में, यह बहुत अच्छा है क्योंकि हर कोई हमेशा एआई के बारे में बात करने के लिए तैयार रहता है, और मैं हर बातचीत से सीखता हूं क्योंकि मुझे एहसास होता है कि लोग एआई को कैसे देखते हैं और इसे विभिन्न तरीकों से उपयोग करते हैं, यहां तक कि अकादमिक संदर्भों से परे। मैं एनटीटी के मिशन को उन बातचीत को उत्तेजित करने वाले के रूप में देखता हूं, जो लोगों की पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना, क्योंकि हम हर इंटरैक्शन से सीखते हैं,” डॉ तानाका ने निष्कर्ष निकाला।