एआई युक्त तकनीक इंसानों की तरह सीख लेगी

• इंसानी खतरा कम करने की कवायद है

• रोबोट भी इंसानों की तरह भूल जाते हैं

• याददाश्त के निरंतर विकास की प्रक्रिया

राष्ट्रीय खबर

रांचीः रोबोटिक्स की दुनिया में आर्टिफिशियल इंटैलिजेंस यानी कृत्रिम बुद्धिमत्ता का और सकारात्मक प्रयोग करने पर अनुसंधान जारी है। इसका असली मकसद इंसानी जान बचाते हुए खतरनाक कार्यों में रोबोटो का प्रयोग है। कई अवसरों पर यह पाया गया है कि पूर्व से कोई निर्देश नहीं होने की वजह से रोबोट अपने स्तर पर कोई त्वरित फैसला नहीं ले पाते हैं।

इस अड़चन को दूर करने में एआई कारगर उपाय है। पहली बार यह पाया गया है कि भविष्य के एआई एल्गोरिदम में इंसानों की तरह सीखने की क्षमता है। मशीनों के लिए यादें संभालना उतना ही मुश्किल हो सकता है जितना कि इंसानों के लिए। ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरों ने विश्लेषण किया है कि निरंतर सीखने नामक प्रक्रिया उनके समग्र प्रदर्शन को कितना प्रभावित करती है।

सतत सीखना तब होता है जब एक कंप्यूटर को कार्यों के अनुक्रम को लगातार सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, पुराने कार्यों से अपने संचित ज्ञान का उपयोग करके नए कार्यों को बेहतर ढंग से सीखने के लिए। फिर भी ऐसी ऊंचाइयों को प्राप्त करने के लिए वैज्ञानिकों को अभी भी एक बड़ी बाधा को दूर करने की आवश्यकता है, वह यह सीखना है कि स्मृति हानि के बराबर मशीन लर्निंग को कैसे रोका जाए। एक प्रक्रिया जिसे एआई एजेंटों में विनाशकारी भूल के रूप में जाना जाता है।

चूंकि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को एक के बाद एक नए कार्य पर प्रशिक्षित किया जाता है, इसलिए वे उन पिछले कार्यों से प्राप्त जानकारी को खो देते हैं। ऐसा इंसानों के साथ भी होता है कि वे पुरानी जानकारी को भूला देते हैं और नये परिवेश के अनुसार जानकारी तो त्वरित इस्तेमाल के लिए तैयार रखते हैं। वैसे इंसान जरूरत पड़ने पर अपनी याददाश्त पर जोर डालकर पुरानी जानकारी भी याद कर लेते हैं। मशीनी मानव के लिए यह एक मुद्दा जो समस्याग्रस्त हो सकता है क्योंकि समाज एआई सिस्टम पर अधिक से अधिक भरोसा करने लगता है। ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग के प्रोफेसर और ओहियो प्रख्यात विद्वान नेस श्रॉफ ने कहा।

श्रॉफ ने कहा, चूंकि स्वचालित ड्राइविंग एप्लिकेशन या अन्य रोबोटिक सिस्टम को नई चीजें सिखाई जाती हैं, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि वे हमारी और उनकी सुरक्षा के लिए पहले से सीखे गए सबक को न भूलें। हमारा शोध इन कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में निरंतर सीखने की जटिलताओं पर प्रकाश डालता है, और हमने जो पाया वह अंतर्दृष्टि है जो एक मशीन कैसे सीखती है और एक इंसान कैसे सीखता है, के बीच के अंतर को पाटना शुरू करता है।

शोधकर्ताओं ने पाया कि जिस तरह लोगों को समान परिदृश्यों के बारे में विपरीत तथ्यों को याद करने में कठिनाई हो सकती है, लेकिन स्वाभाविक रूप से अलग-अलग स्थितियों को आसानी से याद रख सकते हैं, उसी तरह कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क समान विशेषताओं वाले कार्यों के बजाय लगातार विभिन्न कार्यों का सामना करने पर जानकारी को बेहतर ढंग से याद कर सकते हैं। इस शोध टीम, जिसमें ओहियो राज्य के पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता सेन लिन और पेइज़होंग जू और प्रोफेसर यिंगबिन लियांग और श्रॉफ शामिल हैं, इस महीने होनोलूलू, हवाई में मशीन लर्निंग पर 40वें वार्षिक अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में अपना शोध प्रस्तुत करेंगे, जो मशीन लर्निंग में एक प्रमुख सम्मेलन है।

हालांकि इस तरह की गतिशील, आजीवन सीखने को प्रदर्शित करने के लिए स्वायत्त प्रणालियों को सिखाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, लेकिन ऐसी क्षमताएं रखने से वैज्ञानिकों को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को तेज गति से बढ़ाने के साथ-साथ बदलते वातावरण और अप्रत्याशित स्थितियों को संभालने के लिए आसानी से अनुकूलित करने की अनुमति मिलेगी। मूलतः, इन प्रणालियों का लक्ष्य एक दिन मनुष्यों की सीखने की क्षमताओं की नकल करना होगा।

पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को एक ही बार में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, लेकिन इस टीम के निष्कर्षों से पता चला है कि कार्य समानता, नकारात्मक और सकारात्मक सहसंबंध और यहां तक कि जिस क्रम में एल्गोरिदम को कार्य सिखाया जाता है वह क्रम उस समय की लंबाई में मायने रखता है जब एक कृत्रिम नेटवर्क कुछ ज्ञान बरकरार रखता है। उदाहरण के लिए, एक एल्गोरिदम की मेमोरी को अनुकूलित करने के लिए, श्रॉफ ने कहा, निरंतर सीखने की प्रक्रिया में असमान कार्यों को जल्दी सिखाया जाना चाहिए।

यह विधि नई जानकारी के लिए नेटवर्क की क्षमता का विस्तार करती है और बाद में इसी तरह के और अधिक कार्यों को सीखने की क्षमता में सुधार करती है। श्रॉफ ने कहा, उनका काम विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि मशीनों और मानव मस्तिष्क के बीच समानता को समझने से एआई की गहरी समझ का मार्ग प्रशस्त हो सकता है। उन्होंने कहा, हमारा काम बुद्धिमान मशीनों के एक नए युग की शुरुआत करता है जो अपने मानव समकक्षों की तरह सीख सकते हैं और अनुकूलन कर सकते हैं। इसके तहत एआई युक्त ज्ञान खुद ही अपने ज्ञान की सीमा को विस्तारित करता चला जाएगा। इससे उसके सहारे होने वाले काम में किसी बात को भूलने की नौबत नहीं आयेगी।