मानव जैसे दिमाग के साथ एआई की ओर एक कदम

नागोया विश्वविद्यालय के ग्रेजुएट स्कूल ऑफ इंफॉर्मेटिक्स के शोधकर्ताओं की एक टीम ने हमें कंप्यूटर-आधारित विकास प्रयोग के माध्यम से मेटामेमोरी के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क के विकास के एक कदम करीब ला दिया है। इस प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क विशेषज्ञों को मेटामेमोरी के विकास को समझने में मदद कर सकता है, जो मानव-जैसे दिमाग के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विकसित करने में मदद कर सकता है। 

शोध वैज्ञानिक पत्रिका में प्रकाशित हुआ था वैज्ञानिक रिपोर्ट.

मेटामेमोरी क्या है?

मेटामेमोरी वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा हम खुद से पूछते हैं कि क्या हमें कुछ याद है, और उस मेमोरी का उपयोग वर्तमान क्रियाओं पर निर्णय लेने के लिए किया जाता है। यह वास्तव में एक बहुत ही जटिल प्रक्रिया है. जो बात मेटामेमोरी को महत्वपूर्ण बनाती है वह यह है कि इसमें एक व्यक्ति को अपनी स्मृति क्षमताओं का ज्ञान शामिल होता है, जिसका उपयोग उनके व्यवहार को समायोजित करने के लिए किया जाता है। 

प्रोफेसर ताकाया अरिता शोध के प्रमुख लेखक हैं। 

प्रोफेसर अरिता कहती हैं, "मानव मन और चेतना के विकासवादी आधार को स्पष्ट करने के लिए, मेटामेमोरी को समझना महत्वपूर्ण है।" “वास्तव में मानव जैसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जिसके साथ किसी व्यक्ति के घर में परिवार के सदस्य की तरह बातचीत की जा सकती है और आनंद लिया जा सकता है, एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जिसमें एक निश्चित मात्रा में मेटामेमोरी होती है, क्योंकि इसमें उन चीजों को याद रखने की क्षमता होती है जो उसने एक बार सुनी थी या सीखा।"

मेटामेमोरी का अध्ययन करते समय शोधकर्ता आमतौर पर 'विलंबित मिलान-से-नमूना कार्य' का उपयोग करते हैं। मनुष्यों में, इस कार्य में प्रतिभागी को किसी वस्तु को देखना, उसे याद रखना और फिर कई समान वस्तुओं में से उस चीज़ का चयन करने के लिए एक परीक्षण में भाग लेना शामिल होता है जिसे उन्होंने पहले देखा था। यह एक इनाम प्रणाली पर काम करता है, जिसमें सही उत्तरों को पुरस्कृत किया जाता है और गलत उत्तरों को दंडित किया जाता है। हालाँकि, विषय परीक्षण न करने का निर्णय ले सकता है और फिर भी छोटा इनाम अर्जित कर सकता है। 

जब मनुष्य यह कार्य करते हैं, तो वे स्वाभाविक रूप से अपनी मेटामेमोरी का उपयोग यह विचार करने के लिए करते हैं कि क्या उन्हें वस्तु को देखने की याद है। अगर ऐसा है तो वे परीक्षा देंगे और बड़ा इनाम पायेंगे. लेकिन अगर वे अनिश्चित होते, तो वे दंड का जोखिम उठाने से बचते और छोटा इनाम लेते। 

न्यूरल नेटवर्क मॉडल में मेटामेमोरी हासिल करना

शोधकर्ताओं की टीम, जिसमें ग्रेजुएट स्कूल ऑफ इंफॉर्मेटिक्स के प्रोफेसर ताकाया अरीता, युसुके यामातो और रीजी सुजुकी शामिल थे, ने एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल विकसित किया, जो विलंबित मिलान-से-नमूना कार्य करता था और उसके व्यवहार का विश्लेषण करता था। 

मॉडल ने उस बिंदु तक विकसित होने की क्षमता प्रदर्शित की जिस पर उसने पिछले अध्ययनों में बंदरों के समान प्रदर्शन किया। पिछले शोध से संकेत मिला है कि बंदर भी यह काम कर सकते हैं। 

तंत्रिका नेटवर्क सहायता या मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना अपनी यादों की जांच करने, उन्हें रखने और आउटपुट को अलग करने में सक्षम था। इसने इसमें मेटामेमोरी तंत्र होने की संभाव्यता का सुझाव दिया। 

“मेटामेमोरी की आवश्यकता उपयोगकर्ता के वातावरण पर निर्भर करती है। इसलिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक मेटामेमोरी होना महत्वपूर्ण है जो सीखने और विकसित होने के द्वारा अपने पर्यावरण के अनुकूल हो, ”प्रोफेसर अरीता कहती हैं। "मुख्य बात यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक मेटामेमोरी बनाने के लिए सीखती है और विकसित होती है जो उसके वातावरण के अनुकूल होती है।"

नया विकास मानव-जैसी स्मृतियों वाली मशीनें प्राप्त करने की दिशा में एक बड़ा कदम है। 

टीम का कहना है, "इस उपलब्धि से 'मानव-सदृश दिमाग' और यहां तक ​​कि चेतना के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता की प्राप्ति के लिए सुराग मिलने की उम्मीद है।"