ए आई ने जटिल दिमागी जाल को खुद विकसित किया

• अपनी सोच को खुद ही विकसित किया

• निरंतर सुधार की प्रक्रिया नजर आयी

• यह दिमाग का हाल स्क्रीन पर बतायेगा

राष्ट्रीय खबर

रांचीः दिमाग एक ऐसा अंग है, जिसके बारे में विज्ञान अब तक बहुत कम जान पाया है। दरअसल उसकी संरचना इतनी नाजुक पर जटिल है कि उसमें जरा सी छेड़छाड़ सबकुछ गड़बड़ कर सकती है। इस दिशा में अलग अलग प्रयोग जारी होने के बीच अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने इसपर नई राह दिखायी है।

कैम्ब्रिज के वैज्ञानिकों ने दिखाया है कि कृत्रिम रूप से बुद्धिमान प्रणाली पर भौतिक बाधाएँ डालने से – ठीक उसी तरह जैसे मानव मस्तिष्क को भौतिक और जैविक बाधाओं के भीतर विकसित और संचालित होना पड़ता है – यह जटिल जीवों के मस्तिष्क की विशेषताओं को क्रम में विकसित करने की अनुमति देता है कार्यों को हल करने के लिएय़

चूंकि मस्तिष्क जैसे तंत्रिका तंत्र खुद को व्यवस्थित करते हैं और संबंध बनाते हैं, इसलिए उन्हें प्रतिस्पर्धी मांगों को संतुलित करना होता है। उदाहरण के लिए, भौतिक स्थान में नेटवर्क को विकसित करने और बनाए रखने के लिए ऊर्जा और संसाधनों की आवश्यकता होती है, साथ ही सूचना प्रसंस्करण के लिए नेटवर्क को अनुकूलित करने की भी आवश्यकता होती है। यह आदान-प्रदान प्रजातियों के भीतर और विभिन्न प्रजातियों के सभी दिमागों को आकार देता है, जो यह समझाने में मदद कर सकता है कि कई दिमाग समान संगठनात्मक समाधानों पर क्यों जुटते हैं।

कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में मेडिकल रिसर्च काउंसिल कॉग्निशन एंड ब्रेन साइंसेज यूनिट (एमआरसी सीबीएसयू) के गेट्स स्कॉलर जस्चा अचटरबर्ग ने कहा, मस्तिष्क न केवल जटिल समस्याओं को हल करने में महान है, बल्कि यह बहुत कम ऊर्जा का उपयोग करते हुए ऐसा करता है। हमारे में नया काम हम दिखाते हैं कि जितना संभव हो उतना कम संसाधन खर्च करने के लक्ष्य के साथ-साथ मस्तिष्क की समस्या सुलझाने की क्षमताओं पर विचार करने से हमें यह समझने में मदद मिल सकती है कि दिमाग वैसा क्यों दिखता है।

एमआरसी सीबीएसयू के सह-प्रमुख लेखक डॉ. डेनियल अकरका ने कहा, यह एक व्यापक सिद्धांत से उपजा है, जो यह है कि जैविक प्रणालियाँ आम तौर पर उनके पास उपलब्ध ऊर्जावान संसाधनों का अधिकतम लाभ उठाने के लिए विकसित होती हैं। वे जो समाधान लाते हैं अक्सर बहुत सुंदर होते हैं और उन पर थोपी गई विभिन्न ताकतों के बीच व्यापार-विरोध को दर्शाते हैं।

नेचर मशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित एक अध्ययन में, एचटरबर्ग, अकरका और उनके सहयोगियों ने मस्तिष्क के एक बहुत ही सरलीकृत संस्करण को मॉडल करने और शारीरिक बाधाओं को लागू करने के उद्देश्य से एक कृत्रिम प्रणाली बनाई। उन्होंने पाया कि उनका सिस्टम मानव मस्तिष्क में पाए जाने वाले समान कुछ प्रमुख विशेषताओं और युक्तियों को विकसित कर रहा है।

वास्तविक न्यूरॉन्स के बजाय, सिस्टम ने कम्प्यूटेशनल नोड्स का उपयोग किया। न्यूरॉन्स और नोड्स कार्य में समान हैं, जिसमें प्रत्येक एक इनपुट लेता है, इसे बदलता है, और एक आउटपुट उत्पन्न करता है, और एक एकल नोड या न्यूरॉन कई अन्य से जुड़ सकता है, सभी इनपुट जानकारी की गणना की जानी है।

हालाँकि, शोधकर्ताओं ने अपने सिस्टम में सिस्टम पर एक भौतिक बाधा लागू की। प्रत्येक नोड को वर्चुअल स्पेस में एक विशिष्ट स्थान दिया गया था, और दो नोड जितने दूर थे, उनके लिए संचार करना उतना ही कठिन था। यह उसी तरह है जैसे मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स व्यवस्थित होते हैं।

शोधकर्ताओं ने सिस्टम को पूरा करने के लिए एक सरल कार्य दिया – इस मामले में मस्तिष्क का अध्ययन करते समय आमतौर पर चूहों और मकाक जैसे जानवरों को दिए जाने वाले भूलभुलैया नेविगेशन कार्य का एक सरलीकृत संस्करण, जहां इसे निर्णय लेने के लिए जानकारी के कई टुकड़ों को जोड़ना होता है अंतिम बिंदु तक पहुँचने का सबसे छोटा मार्ग। प्रारंभ में, सिस्टम यह नहीं जानता कि कार्य कैसे पूरा किया जाए और गलतियाँ करता है।

लेकिन जब इसे फीडबैक दिया जाता है तो यह धीरे-धीरे कार्य में बेहतर होना सीख जाता है। यह अपने नोड्स के बीच कनेक्शन की ताकत को बदलकर सीखता है, ठीक उसी तरह जैसे हम सीखते समय मस्तिष्क कोशिकाओं के बीच कनेक्शन की ताकत बदल जाती है। सिस्टम तब कार्य को बार-बार दोहराता है, जब तक कि अंततः वह इसे सही ढंग से करना नहीं सीख जाता।

हालाँकि, अधिक आश्चर्य की बात यह थी कि अलग-अलग नोड्स की प्रतिक्रिया प्रोफ़ाइल स्वयं बदलने लगी थी। दूसरे शब्दों में, एक ऐसी प्रणाली होने के बजाय जहां प्रत्येक नोड भूलभुलैया कार्य की एक विशेष संपत्ति के लिए कोड करता है, जैसे कि लक्ष्य स्थान या अगली पसंद, नोड्स एक लचीली कोडिंग योजना विकसित की। ठीक जैसे इंसान अपनी गलतियों में सुधार करता है।