तंत्रिका विज्ञान, मनोविज्ञान और एआई के संयोजन से मानव विचार का एक आधारभूत मॉडल प्राप्त होता है

में प्रगति कृत्रिम बुद्धिमत्ता एआई के निर्माण को सक्षम किया है जो पहले से केवल मनुष्यों के लिए संभव कार्यों को करते हैं, जैसे कि भाषाओं का अनुवाद करना, ड्राइविंग कारें, विश्व-चैंपियन स्तर पर बोर्ड गेम खेलना, और प्रोटीन की संरचना निकालना. हालाँकि, इनमें से प्रत्येक AI को एक ही कार्य के लिए डिज़ाइन और संपूर्ण रूप से प्रशिक्षित किया गया है और इसमें केवल वही सीखने की क्षमता है जो उस विशिष्ट कार्य के लिए आवश्यक है।

हालिया एआई जो उत्पादन करते हैं धाराप्रवाह पाठ, मनुष्यों के साथ बातचीत सहित, और प्रभावशाली और अनूठी कला उत्पन्न करें दे सकते हैं काम पर मन की झूठी धारणा. लेकिन ये भी विशिष्ट प्रणालियाँ हैं जो संकीर्ण रूप से परिभाषित कार्यों को करती हैं और बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।

यह अभी भी कई एआई को एक में संयोजित करने के लिए एक कठिन चुनौती बनी हुई है जो कई अलग-अलग कार्यों को सीख और प्रदर्शन कर सकती है, मनुष्यों द्वारा किए गए कार्यों की पूरी चौड़ाई का पीछा नहीं कर सकती है या मनुष्यों के लिए उपलब्ध अनुभवों की सीमा का लाभ उठा सकती है जो अन्यथा आवश्यक डेटा की मात्रा को कम करती है। इन कार्यों को करना सीखें। इस संबंध में सर्वोत्तम वर्तमान AI, जैसे अल्फ़ाज़ो और गातो, विभिन्न प्रकार के कार्यों को संभाल सकता है जो एक ही सांचे में फिट होते हैं, जैसे कि खेल-खेलना। आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) जो कार्यों की चौड़ाई में सक्षम है मायावी बनी हुई है।

अंततः, एजीआई करने में सक्षम होने की जरूरत है विभिन्न भौतिक वातावरणों और सामाजिक संदर्भों में एक-दूसरे और लोगों के साथ प्रभावी ढंग से बातचीत करना, ऐसा करने के लिए आवश्यक कौशल और ज्ञान की व्यापक किस्मों को एकीकृत करना, और इन अंतःक्रियाओं से लचीले और कुशलता से सीखना।

कृत्रिम दिमाग के निर्माण के लिए एजीआई का निर्माण नीचे आता है, हालांकि मानव दिमाग की तुलना में बहुत सरल है। और एक कृत्रिम दिमाग बनाने के लिए, आपको अनुभूति के एक मॉडल से शुरुआत करनी होगी।

मानव से कृत्रिम सामान्य बुद्धि तक

मनुष्यों के पास कौशल और ज्ञान का लगभग असीमित सेट है, और ऐसा करने के लिए फिर से इंजीनियर होने की आवश्यकता के बिना नई जानकारी को जल्दी से सीखते हैं। यह कल्पना की जा सकती है कि एक एजीआई को एक ऐसे दृष्टिकोण का उपयोग करके बनाया जा सकता है जो मानव बुद्धि से मौलिक रूप से अलग है। हालांकि, तीन लंबे समय के रूप में शोधकर्ताओं in AI और संज्ञानात्मक विज्ञान, हमारा दृष्टिकोण मानव मन की संरचना से प्रेरणा और अंतर्दृष्टि प्राप्त करना है। हम मानव मन को बेहतर ढंग से समझने और एजीआई की ओर काम करके मानव मन को बेहतर ढंग से समझने की कोशिश करके एजीआई की ओर काम कर रहे हैं।

अनुसंधान से तंत्रिका विज्ञान, संज्ञानात्मक विज्ञान और मनोविज्ञान, हम जानते हैं कि मानव मस्तिष्क न तो न्यूरॉन्स का एक विशाल सजातीय समूह है और न ही कार्य-विशिष्ट कार्यक्रमों का एक विशाल समूह है जो प्रत्येक एक समस्या को हल करता है। इसके बजाय, यह एक है विभिन्न गुणों वाले क्षेत्रों का समूह जो बुनियादी संज्ञानात्मक क्षमताओं का समर्थन करते हैं जो एक साथ मानव मन बनाते हैं।

इन क्षमताओं में धारणा और क्रिया शामिल हैं; वर्तमान स्थिति में जो प्रासंगिक है, उसके लिए अल्पकालिक स्मृति; कौशल, अनुभव और ज्ञान के लिए दीर्घकालिक यादें; तर्क और निर्णय लेना; भावना और प्रेरणा; और एक व्यक्ति जो अनुभव करता है और अनुभव करता है उसकी पूरी श्रृंखला से नए कौशल और ज्ञान सीखना।

अलगाव में विशिष्ट क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, एआई अग्रणी एलन नेवेल 1990 में विकसित करने का सुझाव दिया अनुभूति के एकीकृत सिद्धांत जो मानव विचार के सभी पहलुओं को एकीकृत करता है। शोधकर्ता सॉफ्टवेयर प्रोग्राम बनाने में सक्षम हुए हैं जिन्हें कहा जाता है संज्ञानात्मक वास्तुकला जो ऐसे सिद्धांतों को मूर्त रूप देते हैं, जिससे उन्हें परीक्षण और परिष्कृत करना संभव हो जाता है।

संज्ञानात्मक वास्तुकला अलग-अलग दृष्टिकोणों के साथ कई वैज्ञानिक क्षेत्रों में आधारित हैं। तंत्रिका विज्ञान मानव मस्तिष्क के संगठन, नियंत्रित प्रयोगों में मानव व्यवहार पर संज्ञानात्मक मनोविज्ञान और उपयोगी क्षमताओं पर कृत्रिम बुद्धि पर केंद्रित है।

अनुभूति का सामान्य मॉडल

हम तीन संज्ञानात्मक वास्तुकलाओं के विकास में शामिल रहे हैं: अधिनियम- आर, ऊंची उड़ान, और सिग्मा. अन्य शोधकर्ता भी वैकल्पिक तरीकों पर व्यस्त रहे हैं। एक कागज लगभग 50 सक्रिय संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर की पहचान की. आर्किटेक्चर का यह प्रसार आंशिक रूप से शामिल कई दृष्टिकोणों का प्रत्यक्ष प्रतिबिंब है, और आंशिक रूप से संभावित समाधानों की एक विस्तृत श्रृंखला की खोज है। फिर भी, जो भी कारण हो, यह वैज्ञानिक रूप से और एजीआई के लिए एक सुसंगत मार्ग खोजने के संबंध में अजीब सवाल उठाता है।

सौभाग्य से, इस प्रसार ने क्षेत्र को एक बड़े परिवर्तन बिंदु पर ला दिया है। हम तीनों ने तंत्रिका, व्यवहार और कम्प्यूटेशनल अध्ययनों के संयोजन को दर्शाते हुए आर्किटेक्चर के बीच एक शानदार अभिसरण की पहचान की है। जवाब में, हमने पहल की इस अभिसरण को पकड़ने के लिए एक समुदायव्यापी प्रयास के समान तरीके से कण भौतिकी का मानक मॉडल जो 20वीं सदी के उत्तरार्ध में उभरा।

इस अनुभूति का सामान्य मॉडल मॉडल के केंद्र में एक अल्पकालिक मेमोरी मॉड्यूल के साथ मानवीय विचारों को कई मॉड्यूल में विभाजित करता है। अन्य मॉड्यूल (धारणा, क्रिया, कौशल और ज्ञान) इसके माध्यम से बातचीत करते हैं।

सीखना, जानबूझकर होने के बजाय, प्रसंस्करण के दुष्प्रभाव के रूप में स्वचालित रूप से होता है। दूसरे शब्दों में, आप यह तय नहीं करते हैं कि दीर्घकालिक स्मृति में क्या संग्रहीत है। इसके बजाय, आर्किटेक्चर यह निर्धारित करता है कि आप जो कुछ भी सोचते हैं उसके आधार पर क्या सीखा जाता है। यह आपके द्वारा उजागर किए गए नए तथ्यों या आपके द्वारा प्रयास किए जाने वाले नए कौशल के बारे में सीख सकता है। यह मौजूदा तथ्यों और कौशलों को भी परिष्कृत कर सकता है।

मॉड्यूल स्वयं समानांतर में काम करते हैं; उदाहरण के लिए, अपने परिवेश को सुनते और देखते समय आपको कुछ याद रखने की अनुमति देना। प्रत्येक मॉड्यूल की गणना बड़े पैमाने पर समानांतर होती है, जिसका अर्थ है कि एक ही समय में कई छोटे कम्प्यूटेशनल चरण हो रहे हैं। उदाहरण के लिए, पिछले अनुभवों के विशाल भंडार से एक प्रासंगिक तथ्य को पुनः प्राप्त करने में, दीर्घकालिक स्मृति मॉड्यूल एक ही चरण में सभी ज्ञात तथ्यों की प्रासंगिकता को एक साथ निर्धारित कर सकता है।

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस का मार्ग प्रशस्त करना

सामान्य मॉडल संज्ञानात्मक वास्तुकला में अनुसंधान में वर्तमान आम सहमति पर आधारित है और इसमें प्राकृतिक और कृत्रिम सामान्य बुद्धि दोनों पर अनुसंधान का मार्गदर्शन करने की क्षमता है। जब मस्तिष्क में संचार पैटर्न को मॉडल करने के लिए उपयोग किया जाता है, तो सामान्य मॉडल तंत्रिका विज्ञान के प्रमुख मॉडलों की तुलना में अधिक सटीक परिणाम देता है। इस मनुष्यों को मॉडल करने की अपनी क्षमता का विस्तार करता है-एक प्रणाली जो सामान्य बुद्धि के लिए सक्षम सिद्ध होती है - मस्तिष्क के संगठन को शामिल करने के लिए संज्ञानात्मक विचारों से परे।

हम मौजूदा संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर को सामान्य मॉडल से जोड़ने और इसे नए काम के लिए आधार रेखा के रूप में उपयोग करने के प्रयासों को देखना शुरू कर रहे हैं- उदाहरण के लिए, एक इंटरैक्टिव एआई लोगों को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया बेहतर स्वास्थ्य व्यवहार की ओर। हम में से एक सोअर पर आधारित एआई विकसित करने में शामिल था, जिसे डब किया गया था रोज़ीन, जो मानव शिक्षकों से अंग्रेजी में निर्देशों के माध्यम से नए कार्य सीखता है। यह 60 विभिन्न पहेलियाँ और खेल सीखता है और जो सीखता है उसे एक खेल से दूसरे खेल में स्थानांतरित कर सकता है। यह पैकेज लाने और वितरित करने और इमारतों में गश्त करने जैसे कार्यों के लिए मोबाइल रोबोट को नियंत्रित करना भी सीखता है।

रोजी सिर्फ एक उदाहरण है कि कैसे एक एआई का निर्माण किया जाए जो एक संज्ञानात्मक वास्तुकला के माध्यम से एजीआई तक पहुंचता है जो कि सामान्य मॉडल द्वारा अच्छी तरह से विशेषता है। इस मामले में, एआई सामान्य तर्क के दौरान स्वचालित रूप से नए कौशल और ज्ञान सीखता है जो मनुष्यों से प्राकृतिक भाषा निर्देश और न्यूनतम अनुभव को जोड़ता है- दूसरे शब्दों में, एक एआई जो आज के एआई की तुलना में मानव दिमाग की तरह कार्य करता है, जो ब्रूट के माध्यम से सीखता है कंप्यूटिंग बल और भारी मात्रा में डेटा।

व्यापक एजीआई परिप्रेक्ष्य से, हम सामान्य मॉडल को ऐसे आर्किटेक्चर और एआई विकसित करने में एक गाइड के रूप में देखते हैं, और उन प्रयासों से प्राप्त अंतर्दृष्टि को एक आम सहमति में एकीकृत करने के साधन के रूप में देखते हैं जो अंततः एजीआई की ओर जाता है।

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.

छवि क्रेडिट: शटरस्टॉक.com/wowowG