कोलंबिया यूनिवर्सिटी: एआई अगले दो साल में सोच सकेगी
संक्षेप में
हाल ही में तीन अमेरिकी विश्वविद्यालयों के एक अध्ययन के अनुसार, अतीत की हमारी समझ विकसित होने पर प्राकृतिक घटनाओं के तंत्रिका प्रतिनिधित्व को अद्यतन किया जाता है।
नई प्रकट परिस्थितियों के प्रकाश में मस्तिष्क में पहले से एन्कोडेड जानकारी के पूर्वव्यापी अद्यतन के बिना समझना असंभव है।
नई जानकारी के प्रकाश में इन दृश्यों की समझ में परिवर्तन को दर्शाने के लिए स्मृति में पहले से संग्रहीत दृश्यों के तंत्रिका प्रतिनिधित्व को पुन: व्यवस्थित किया गया था।
ऐसी प्रणालियों की नई जानकारी को समझने में असमर्थता जो एआई प्रशिक्षण की अवधि के दौरान बनाई गई स्मृति में पहले से ही एन्कोड की गई जानकारी की व्याख्या को संशोधित करती है, मुख्य रूप से इस तथ्य के कारण होती है कि वे अपनी यादों को रिकोड नहीं करते हैं।
अतीत के बारे में हमारी समझ विकसित होने पर प्रकृतिवादी घटनाओं के तंत्रिका निरूपण को अद्यतन किया जाता है, हाल के एक अध्ययन के अनुसार तीन अमेरिकी विश्वविद्यालयों से। यह काम अपने उद्देश्य और इसके दृष्टिकोण की रचनात्मकता के लिए उल्लेखनीय है। इसका उद्देश्य यह जांचना है कि तंत्रिका प्रतिनिधित्व में भिन्नताओं की जांच करके मस्तिष्क नई जानकारी के जवाब में पिछली घटनाओं की हमारी समझ को कैसे संशोधित करता है।
शोधकर्ताओं ने इस अध्ययन में प्रसिद्ध अलौकिक थ्रिलर "द सिक्स्थ सेंस" का इस्तेमाल किया। फिल्म की कहानी एक ऐसे लड़के के इर्द-गिर्द घूमती है जो भूतों को देखने का दावा करता है और एक डॉक्टर जो उसकी मदद करने की कोशिश करता है। विषयों के तीन समूहों को दो पात्रों के बारे में अलग-अलग अतिरिक्त जानकारी मिली और उन्हें फिल्म की अपनी व्याख्याओं को रिकॉर्ड करने के लिए कहा गया।
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शोधकर्ताओं की परिकल्पनाएँ निम्नलिखित थीं:
- पूरी फिल्म के दौरान, कहानी, पात्रों और घटनाओं के बारे में विवरण दर्शकों की व्यक्तिगत व्याख्या के आधार पर एपिसोडिक मेमोरी में संग्रहीत होते हैं।
- रहस्योद्घाटन कि डॉक्टर खुद फिल्म के अंत में एक भूत था, दर्शकों की पूर्व धारणाओं को बदलना चाहिए कि पहले क्या हुआ था।
- नई जानकारी को शामिल करने के लिए इसे रीकोड करके, इस समायोजन को "दर्शकों की स्मृति को ताज़ा करना" चाहिए।
अमेरिकन शोधकर्ताओं एक समान दृष्टिकोण अपनाया है. "डिफ़ॉल्ट ब्रेन नेटवर्क" के तंत्रिका अभ्यावेदन (न्यूरोनल गतिविधि के पैटर्न) की जांच की गई। यह नेटवर्क, अन्य बातों के अलावा, फिल्मों और ऑडियो कहानियों जैसी निरंतर, समृद्ध, गतिशील उत्तेजनाओं के प्रसंस्करण (कोडिंग) के दौरान सक्रिय होता है। इस नेटवर्क के क्षेत्रों में लंबी "रिसेप्टिव टाइम विंडो" मौजूद हैं, जिसके दौरान लंबी अवधि में जमा हुई उच्च-स्तरीय जानकारी (उदाहरण के लिए, फिल्म के दृश्य, पाठ के पैराग्राफ) को समझ संचालन का समर्थन करने के लिए एकीकृत और संग्रहीत किया जाता है।
समझ एक सार्वभौमिक संज्ञानात्मक संचालन है जो नई जानकारी को आत्मसात करने, स्थापित मान्यताओं की प्रणाली में शामिल करने और नई जानकारी सीखने पर इस प्रणाली के अद्यतन के साथ जुड़ा हुआ है। दूसरे शब्दों में, नई प्रकट परिस्थितियों के प्रकाश में मस्तिष्क में पहले से एन्कोडेड जानकारी के पूर्वव्यापी अद्यतन के बिना समझ असंभव है।
अध्ययन ने प्रयोगात्मक रूप से लेखकों की परिकल्पना की पुष्टि की। नई जानकारी के आलोक में इन दृश्यों की समझ में परिवर्तन को दर्शाने के लिए स्मृति में पहले से संग्रहीत दृश्यों के तंत्रिका निरूपण को पुन: प्रस्तुत किया गया था।
इससे हम "एआई को समझने" के विकास के लिए एक महत्वपूर्ण निष्कर्ष निकाल सकते हैं। इन प्रणालियों की समझ की कमी एआई सिस्टम की सनसनीखेजता को बहुत कम कर देती है, जैसे कि ChatGPTकी असंख्य बौद्धिक उपलब्धियाँ.
इस बात की परवाह किए बिना कि सबसे उन्नत आधुनिक एआई सिस्टम कितने मुश्किल से गुजरते हैं या वे कितने जटिल बौद्धिक कार्य करते हैं, वे अभी भी समझ से रहित हैं और अगले शब्दों के सांख्यिकीय रूप से सबसे अधिक संभावित विकल्प का अनुकूलन करके ही काम करते हैं।
ऐसी प्रणालियों की नई जानकारी को समझने में असमर्थता जो एआई प्रशिक्षण की अवधि के दौरान बनाई गई स्मृति में पहले से ही एन्कोड की गई जानकारी की व्याख्या को संशोधित करती है, मुख्य रूप से इस तथ्य के कारण होती है कि वे अपनी यादों को रिकोड नहीं करते हैं।
एआई अभी तक यह नहीं समझ पाया है कि नए ज्ञान के प्रकाश में मस्तिष्क पिछली घटनाओं की हमारी धारणा को कैसे सक्रिय रूप से संशोधित करता है।
इस प्रकार, यह कहा जा सकता है कि इस तरह का "एआई का ज्ञान" अगले दो वर्षों में मूर्त रूप ले लेगा।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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