जब एक माता-पिता अपने छोटे बच्चे को दुनिया से जोड़ना सिखा रहे होते हैं, तो वे संबंधों और पैटर्न की पहचान के माध्यम से सिखाते हैं। उदाहरण के लिए, अक्षर एस लें। माता-पिता अपने बच्चे को पर्याप्त उदाहरण दिखाते हैं और जल्द ही वे उन्हें पहचान लेंगे जो संदर्भ में नहीं हैं; स्कूल, एक पुस्तक, एक बिलबोर्ड।

कई उभरती हुई कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकी को भी इसी तरह से सिखाया गया था। शोधकर्ताओं ने प्रणाली को सही उदाहरण दिखाए जिन्हें वे पहचानना चाहते थे, और एक छोटे बच्चे की तरह, एआई ने पैटर्न को पहचानना और सीखना शुरू किया और नए संदर्भों में ज्ञान का विस्तार किया, जिससे अपना “न्यूरल नेटवर्क” बनाया। मानव बुद्धिमत्ता की तरह, हालांकि, विशेषज्ञों ने एआई के निर्णय लेने के लिए जानकारी को खो दिया।

एआई की “ब्लैक बॉक्स समस्या” इस प्रकार से उत्पन्न होती है कि हमें यह नहीं पता है कि एआई प्रणाली कैसे और क्यों संबंध बनाती है, न ही उन चरों को जानते हैं जो इसके निर्णयों में भूमिका निभाते हैं। यह समस्या विशेष रूप से प्रासंगिक है जब हम सिस्टम की विश्वसनीयता और सुरक्षा में सुधार करना चाहते हैं और एआई अपनाने के लिए शासन के निर्णय लेना चाहते हैं।

एक एआई-संचालित वाहन जो समय पर ब्रेक नहीं लगाता है और पैदल यात्रियों को चोट पहुंचाता है, एआई-निर्भर स्वास्थ्य तकनीक उपकरण जो डॉक्टरों को रोगियों का निदान करने में मदद करते हैं, और एआई-चालित भर्ती स्क्रीनिंग प्रक्रियाओं द्वारा प्रदर्शित पूर्वाग्रह, इन प्रणालियों के पीछे जटिलता ने एक नए क्षेत्र के अध्ययन को जन्म दिया है: एआई का भौतिकी, जो मानवों के लिए उच्च समझ हासिल करने के लिए उपकरण के रूप में एआई को और अधिक स्थापित करने की कोशिश करता है।

अब, एक नया स्वतंत्र अध्ययन समूह इन चुनौतियों का सामना करने के लिए भौतिकी, मनोविज्ञान, दर्शन और तंत्रिका विज्ञान के क्षेत्रों को एकत्रित करके एआई के रहस्यों की एक अंतरविषयक अन्वेषण करेगा।

एनटीटी प्रस्तावित एआई विश्वास और सुरक्षा

नव-स्थापित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भौतिकी समूह एनटीटी रिसर्च के भौतिकी और सूचना विज्ञान (पीएचआई) प्रयोगशाला का एक स्पिन-ऑफ है, और इसे पिछले सप्ताह सैन फ्रांसिस्को, कैलिफोर्निया में एनटीटी के अपग्रेड 2025 सम्मेलन में घोषित किया गया था। यह एआई की भौतिकी 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 उनके 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 दया के बारे में कैसे सोच सकते हैं? ये अवधारणाएं अमूर्त रह जातीं यदि एआई नहीं होता। यह अनुमान लगाना आसान है, कहकर ‘यह मेरी दया की परिभाषा है’, जो गणितीय रूप से अर्थपूर्ण नहीं है, लेकिन अब एआई के साथ, यह व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि यदि हम एआई को दयालु बनाना चाहते हैं, तो हमें गणित की भाषा में बताना होगा कि दया क्या है, उदाहरण के लिए,” डॉ तानाका ने मुझे पिछले सप्ताह अपग्रेड सम्मेलन के मौके पर बताया।

शुरुआत में, पीएचआई प्रयोगशाला ने एआई और मशीन लर्निंग के “ब्लैक बॉक्स” प्रकृति को समझने के महत्व को पहचाना, ताकि नए सिस्टम विकसित किए जा सकें जो गणना के लिए ऊर्जा दक्षता में सुधार करें। एआई की प्रगति ने हालांकि सुरक्षा और विश्वसनीयता के विचारों को और अधिक महत्वपूर्ण बना दिया है, जो अब उद्योग अनुप्रयोगों और एआई अपनाने के लिए शासन के निर्णयों में महत्वपूर्ण हो गए हैं।

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

हालांकि यह दृष्टिकोण नया नहीं है, यह एआई के साथ एकत्रित है। भौतिक विज्ञानी सदियों से प्रौद्योगिकी और मानव संबंधों के विस्तृत विवरण का खुलासा करने की कोशिश कर रहे हैं, गैलीलियो गैलिली के अध्ययन से लेकर कि वस्तुएं कैसे चलती हैं और उनके योगदान से मैकेनिक्स तक, और भाप इंजन ने औद्योगिक क्रांति के दौरान थर्मोडायनामिक्स की समझ को कैसे सूचित किया। 21वीं सदी में, हालांकि, वैज्ञानिक यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि एआई कैसे काम करता है, जिसमें प्रशिक्षण, ज्ञान संचय और निर्णय लेना शामिल है, ताकि भविष्य में अधिक सुसंगत, सुरक्षित और विश्वसनीय एआई प्रौद्योगिकियों का डिजाइन किया जा सके।

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

नया समूह हार्वर्ड विश्वविद्यालय के सेंटर फॉर ब्रेन साइंस (सीबीएस) के साथ सहयोग जारी रखेगा, 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 वे हार्वर्ड में पीएचडी उम्मीदवार थे, तो शोधकर्ता ने महसूस किया कि वे पारंपरिक भौतिकी से अधिक करना चाहते हैं, और अपने पूर्ववर्तियों के नक्शेकदम पर चलना चाहते हैं, गैलीली से लेकर न्यूटन और आइंस्टीन तक, नई संकल्पनात्मक दुनियाओं को भौतिकी में 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 भी हर बातचीत से सीखता हूं क्योंकि मुझे एहसास होता है कि लोग एआई को कैसे देखते हैं और इसका उपयोग विभिन्न संदर्भों में 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 बातचीत से सीखते हैं,” डॉ तानाका ने निष्कर्ष निकाला।