शोधकर्ता सामान्य ज्ञान देने के लिए प्राणियों से प्रेरणा ले रहे हैं मजबूत सीखने वाली प्रणालियों को

इंपीरियल कॉलेज लंदन, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय और गूगल डीपमाइंड जैसे संस्थानों के एआई शोधकर्ता प्राणियों से प्रेरणा ले रहे हैं कि कैसे मजबूत सीखने वाली प्रणालियों के प्रदर्शन में सुधार किया जा सकता है। सेलप्रेस रिव्यूज़ में प्रकाशित एक संयुक्त पेपर में, जिसका शीर्षक है “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और प्राणियों का सामान्य ज्ञान”, शोधकर्ता तर्क देते हैं कि प्राणी संज्ञान उपयोगी बेंचमार्क और मूल्यांकन के तरीके प्रदान करते हैं मजबूत सीखने वाले एजेंटों के लिए और यह कार्यों और पर्यावरणों के इंजीनियरिंग को भी सूचित कर सकता है।

एआई शोधकर्ता और इंजीनियर लंबे समय से जैविक न्यूरल नेटवर्क से प्रेरणा ले रहे हैं जब वे एल्गोरिदम डिज़ाइन करते हैं, व्यवहार विज्ञान और न्यूरोसाइंस से सिद्धांतों का उपयोग करके एल्गोरिदम की संरचना को सूचित करते हैं। हालांकि, अधिकांश संकेत एआई शोधकर्ता न्यूरोसाइंस / व्यवहार विज्ञान क्षेत्रों से लेते हैं, जो मानवों पर आधारित हैं, जिसमें युवा बच्चों और शिशुओं की संज्ञान का केंद्र बिंदु है। एआई शोधकर्ताओं ने अभी तक जानवरों के मॉडल से बहुत अधिक प्रेरणा नहीं ली है, लेकिन प्राणी संज्ञान एक अनटैप्ड संसाधन है जिसमें मजबूत सीखने वाले स्थान में महत्वपूर्ण सफलता हासिल करने की क्षमता है।

गहरे मजबूत सीखने वाली प्रणालियों को एक प्रक्रिया के माध्यम से प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें परीक्षण और त्रुटि के साथ पुरस्कार दिया जाता है जब एक मजबूत सीखने वाला एजेंट एक वांछित उद्देश्य को पूरा करने के करीब आता है। यह बहुत कुछ एक जानवर को एक वांछित कार्य करने के लिए सिखाने के समान है, जिसमें भोजन का उपयोग पुरस्कार के रूप में किया जाता है। जीवविज्ञानी और प्राणी संज्ञान विशेषज्ञों ने कई प्रयोग किए हैं प्राणियों की संज्ञानात्मक क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए, जिसमें कुत्ते, भालू, गिलहरी, सूअर, कौवे, डॉल्फिन, बिल्ली, चूहे, हाथी और ऑक्टोपस शामिल हैं। कई प्राणी प्रभावशाली बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन करते हैं, और कुछ प्राणी जैसे हाथी और डॉल्फिन एक सिद्धांत के दिमाग का हो सकता है।

प्राणी संज्ञान के बारे में किए गए शोध के शरीर को देखने से एआई शोधकर्ताओं को विभिन्न कोणों से समस्याओं पर विचार करने के लिए प्रेरित किया जा सकता है। जैसे ही गहरे मजबूत सीखने वाले अधिक शक्तिशाली और परिष्कृत हो गए हैं, एआई शोधकर्ता क्षेत्र में विशेषज्ञता मजबूत सीखने वाले एजेंटों की संज्ञानात्मक क्षमताओं का परीक्षण करने के नए तरीकों की तलाश कर रहे हैं। शोध पत्र में, शोध टीम प्राइमेट्स और पक्षियों के साथ किए गए प्रयोगों के प्रकारों का उल्लेख करती है, यह उल्लेख करते हुए कि वे समान प्रकार के कार्यों को पूरा करने में सक्षम प्रणालियों को डिज़ाइन करने का लक्ष्य रखते हैं, एक प्रकार का “सामान्य ज्ञान” देते हैं। शोध पत्र के लेखकों के अनुसार, वे “एक दृष्टिकोण की वकालत करते हैं जिसमें आरएल एजेंट, शायद अभी तक विकसित नहीं हुए आर्किटेक्चर के साथ, समृद्ध आभासी वातावरण के साथ विस्तारित इंटरैक्शन के माध्यम से आवश्यक चीजें प्राप्त करते हैं”।

वेंचरबीट द्वारा रिपोर्ट के अनुसार, एआई शोधकर्ता तर्क देते हैं कि सामान्य ज्ञान मानवों के लिए एक अनोखा गुण नहीं है और यह भौतिक दुनिया के मूलभूत गुणों की समझ पर निर्भर करता है, जैसे कि एक वस्तु एक बिंदु और स्थान पर कब्जा करती है, उस वस्तु की गति पर क्या प्रतिबंध हैं, और कारण और प्रभाव की सराहना करती है। प्राणी प्रयोगशाला अध्ययनों में इन लक्षणों का प्रदर्शन करते हैं। उदाहरण के लिए, कौवे समझते हैं कि वस्तुएं स्थायी चीजें हैं, क्योंकि वे बीज प्राप्त करने में सक्षम होते हैं भले ही बीज को उनके लिए छुपाया गया हो और दूसरी वस्तु से ढका हो।

एक मजबूत सीखने वाली प्रणाली को इन गुणों से संपन्न करने के लिए, शोधकर्ता तर्क देते हैं कि उन्हें ऐसे कार्य बनाने होंगे जो सही आर्किटेक्चर के साथ मिलकर एजेंटों को बनाने में सक्षम होंगे जो सीखे गए सिद्धांतों को अन्य कार्यों में स्थानांतरित कर सकते हैं। शोधकर्ता तर्क देते हैं कि इस तरह के मॉडल के लिए प्रशिक्षण में ऐसी तकनीकों का उपयोग किया जाना चाहिए जो एक एजेंट को केवल कुछ उदाहरणों के संपर्क में आने के बाद एक अवधारणा को समझने की अनुमति देती है, जिसे कुछ शॉट प्रशिक्षण कहा जाता है। यह पारंपरिक सैकड़ों या हजारों परीक्षणों के विपरीत है जो आमतौर पर एक आरएल एजेंट के परीक्षण और त्रुटि प्रशिक्षण में जाते हैं।

शोध टीम आगे समझाती है कि जबकि कुछ आधुनिक आरएल एजेंट कई कार्यों को हल करना सीख सकते हैं, जिनमें से कुछ सीखे गए सिद्धांतों के मूलभूत हस्तांतरण की आवश्यकता होती है, यह स्पष्ट नहीं है कि आरएल एजेंट “सामान्य ज्ञान” जैसी अमूर्त अवधारणा को सीख सकते हैं या नहीं। यदि कोई एजेंट ऐसी अवधारणा को सीखने में सक्षम होता है, तो उन्हें एक कंटेनर की अवधारणा को समझने की क्षमता का पता लगाने में सक्षम परीक्षणों की आवश्यकता होगी।

डीपमाइंड विशेष रूप से मजबूत सीखने वाले एजेंटों को विकसित और परीक्षण करने के नए और विभिन्न तरीकों के साथ जुड़ने के लिए उत्साहित है। हाल ही में, स्टैनफोर्ड एचएआई सम्मेलन में, जो अक्टूबर के पहले हफ्ते में हुआ था, डीपमाइंड के न्यूरोसाइंस अनुसंधान के प्रमुख, मैथ्यू बोटविनिक, ने मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं और इंजीनियरों से विज्ञान के अन्य क्षेत्रों में अधिक सहयोग करने का आग्रह किया। बोटविनिक ने मनोवैज्ञानिकों और न्यूरोसाइंस के साथ अंतरविषयक कार्य के महत्व को रेखांकित किया “ट्राइएंगुलेटिंग इंटेलिजेंस: मेल्डिंग न्यूरोसाइंस, मनोविज्ञान और एआई” नामक एक बातचीत में।