मानव-जैसे दिमाग वाले एआई के लिए एक कदम और

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

शोध वैज्ञानिक रिपोर्ट्स नामक वैज्ञानिक पत्रिका में प्रकाशित हुआ था।

मेटामेमोरी क्या है?

मेटामेमोरी हमारे द्वारा खुद से पूछने की प्रक्रिया है कि क्या हम कुछ याद रखते हैं, और उस स्मृति का उपयोग वर्तमान क्रियाओं पर निर्णय लेने के लिए किया जाता है। यह वास्तव में एक जटिल प्रक्रिया है। मेटामेमोरी को महत्वपूर्ण बनाने वाली बात यह है कि यह एक व्यक्ति को अपनी स्मृति क्षमताओं के बारे में ज्ञान देती है, जिसका उपयोग व्यवहार को समायोजित करने के लिए किया जाता है।

प्रोफेसर ताकाया आरिता शोध के प्रमुख लेखक हैं।

“मानव मन और चेतना के विकासवादी आधार को स्पष्ट करने के लिए, मेटामेमोरी को समझना महत्वपूर्ण है,” प्रोफेसर आरिता कहते हैं। “एक वास्तविक मानव-जैसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जिसे एक परिवार के सदस्य की तरह एक व्यक्ति के घर में बातचीत की जा सकती है और आनंद लिया जा सकता है, एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जिसमें एक निश्चित मात्रा में मेटामेमोरी है, क्योंकि इसमें उन चीजों को याद रखने की क्षमता है जो पहले सुनी या सीखी गई थीं।”

शोधकर्ता आमतौर पर मेटामेमोरी का अध्ययन करते समय ‘विलंबित मिलान-नमूना कार्य’ का उपयोग करते हैं। मानवों में, इस कार्य में प्रतिभागी को एक वस्तु दिखाई देती है, उसे याद रखना होता है, और फिर एक परीक्षण में भाग लेना होता है जिसमें उन्हें कई समान वस्तुओं से पहले देखी गई वस्तु का चयन करना होता है। यह एक पुरस्कार प्रणाली पर काम करता है, जिसमें सही उत्तरों को पुरस्कृत किया जाता है और गलत उत्तरों को दंडित किया जाता है। हालांकि, विषय परीक्षण में भाग लेने का विकल्प चुन सकता है और अभी भी एक छोटा पुरस्कार प्राप्त कर सकता है।

जब मानव इस कार्य को करते हैं, तो वे स्वाभाविक रूप से अपनी मेटामेमोरी का उपयोग यह तय करने के लिए करते हैं कि क्या उन्होंने वस्तु को देखा है। यदि यह मामला है, तो वे परीक्षण में भाग लेंगे और एक बड़ा पुरस्कार प्राप्त करेंगे। लेकिन अगर वे अनिश्चित हैं, तो वे जोखिम को टालेंगे और एक छोटा पुरस्कार लेंगे।

न्यूरल नेटवर्क मॉडल में मेटामेमोरी प्राप्त करना

प्रोफेसर ताकाया आरिता, युसुके यामाटो और रीजी सुजुकी की शोध टीम ने एक कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क मॉडल विकसित किया जो विलंबित मिलान-नमूना कार्य को करता है और इसके व्यवहार का विश्लेषण करता है।

मॉडल ने बंदरों के साथ पहले के अध्ययनों में देखे गए तरीके से प्रदर्शन करने की क्षमता दिखाई। पिछले शोध से पता चलता है कि बंदर भी इस कार्य को कर सकते हैं।

न्यूरल नेटवर्क ने अपनी स्मृतियों की जांच करने, उन्हें बनाए रखने और आउटपुट को अलग करने में सक्षम था, सभी बिना किसी सहायता या मानव हस्तक्षेप के। यह मेटामेमोरी तंत्र होने की संभावना को सुझाव देता है।

“मेटामेमोरी की आवश्यकता उपयोगकर्ता के पर्यावरण पर निर्भर करती है। इसलिए, यह महत्वपूर्ण है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक मेटामेमोरी हो जो सीखने और विकसित होने के माध्यम से अपने पर्यावरण के अनुकूल हो,” प्रोफेसर आरिता कहते हैं। “मुख्य बात यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता सीखती है और विकसित होती है ताकि यह एक मेटामेमोरी बना सके जो अपने पर्यावरण के अनुकूल हो।”

यह नया विकास मानव-जैसी स्मृति वाले मशीनों को प्राप्त करने की दिशा में एक बड़ा कदम है।

“यह उपलब्धि मानव-जैसे दिमाग और यहां तक कि चेतना वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वास्तवीकरण के लिए सुराग प्रदान करने की उम्मीद है,” टीम कहती है।