शोधकर्ता इस बात की जानकारी प्राप्त करते हैं कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता को हमारी तरह सोचने के लिए बनाया जा सकता है

टोक्यो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने कुछ नए अंतर्दृष्टि प्राप्त की है कि कैसे एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को हमारी तरह सोचने के लिए बनाया जा सकता है। शोधकर्ताओं ने बताया है कि एक रोबोट को एक मेज़ के माध्यम से नेविगेट करने के लिए कैसे सिखाया जा सकता है जो मस्तिष्क की तंत्रिका कोशिकाओं की एक संस्कृति से जुड़ा हुआ है जो रोबोट से जुड़ा हुआ है।

यह नई शोध एप्लाइड फिजिक्स लेटर्स में प्रकाशित की गई है।

तंत्रिका कोशिकाएं भौतिक जलाशय के रूप में

तंत्रिका कोशिकाएं, जो न्यूरॉन्स हैं, जीवित कोशिकाओं से विकसित की गई हैं। वे भौतिक जलाशय के रूप में कार्य करती हैं जो मशीन को सुसंगत संकेतों का निर्माण करने में सक्षम बनाती है, जिन्हें होमोस्टैटिक संकेत माना जाता है।

इन संकेतों से रोबोट को यह जानकारी मिलती है कि पर्यावरण एक निश्चित सीमा के भीतर बना हुआ है, और वे एक बेसलाइन के रूप में कार्य करते हैं क्योंकि यह मेज़ के माध्यम से स्वतंत्र रूप से चलता है।

परीक्षण में, जब भी रोबोट गलत दिशा में मुड़ता था या गलत दिशा में चलता था, तो कोशिका संस्कृति में न्यूरॉन्स को एक इलेक्ट्रिक इंपल्स द्वारा विकृत किया जाता था। सभी परीक्षणों के दौरान, रोबोट को लगातार होमोस्टैटिक संकेत दिए जाते थे जो विकृति संकेतों द्वारा बाधित होते थे जब तक कि यह मेज़ कार्य को सफलतापूर्वक हल नहीं कर लेता था।

लक्ष्य-निर्देशित व्यवहार प्राप्त करना

शोधकर्ताओं के अनुसार, यह खोज यह सुझाव देती है कि लक्ष्य-निर्देशित व्यवहार को किसी अतिरिक्त शिक्षा के बिना उत्पन्न किया जा सकता है। यह एक निगमित प्रणाली में विकृति संकेत भेजकर प्राप्त किया जाता है। रोबोट पूरी तरह से इलेक्ट्रिक परीक्षण और त्रुटि इंपल्स पर निर्भर था क्योंकि यह पर्यावरण को देख नहीं सकता था या संवेदी जानकारी प्राप्त नहीं कर सकता था।

हिरोकाज़ु ताकाहाशी मैकेनो-इन्फॉर्मेटिक्स के एक एसोसिएट प्रोफेसर हैं।

“मैंने, खुद को हमारे प्रयोगों से प्रेरित किया है कि एक जीवित प्रणाली में बुद्धिमत्ता एक तंत्र से उत्पन्न होती है जो एक असंगठित राज्य, या एक अराजक राज्य से एक सुसंगत आउटपुट को निकालती है,” ताकाहाशी ने कहा।

शोधकर्ताओं ने इस सिद्धांत का उपयोग यह दिखाने के लिए किया कि बुद्धिमान कार्य-समाधान क्षमताएं शारीरिक जलाशय कंप्यूटरों का उपयोग करके उत्पन्न की जा सकती हैं, जो तंत्रिका संकेतों को निकालने की अनुमति देते हैं। यह होमोस्टैटिक या विकृति संकेतों को वितरित करने की भी अनुमति देता है, और यह सभी कंप्यूटर को एक जलाशय बनाने की अनुमति देता है जो कार्य को हल करने के लिए कैसे जानता है।

“एक प्राथमिक विद्यालय के बच्चे का मस्तिष्क एक कॉलेज प्रवेश परीक्षा में गणित की समस्याओं को हल नहीं कर सकता है, शायद इसलिए कि मस्तिष्क की गतिविधि या उनके ‘भौतिक जलाशय कंप्यूटर’ पर्याप्त समृद्ध नहीं है,” ताकाहाशी ने कहा। “कार्य-समाधान क्षमता नेटवर्क द्वारा उत्पन्न स्थानिक-समय संबंधी पैटर्न की एक प्रतिलिपि की समृद्धि से निर्धारित होती है।”

शोधकर्ताओं के अनुसार, इस संदर्भ में शारीरिक जलाशय कंप्यूटिंग का उपयोग मस्तिष्क के कार्य को बेहतर ढंग से समझने में योगदान कर सकता है, और यह एक न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर के नए विकास को जन्म दे सकता है।