सार:
कोरिया एडवांस्ड इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी (KAIST) और माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया ने एक नई प्रकार की मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस तकनीक विकसित की है जो मानव मस्तिष्क तरंगों का विश्लेषण करके वास्तविक समय में पहचान सकती है कि क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने उपयोगकर्ता के इरादों को गलत समझा है और उसके अनुसार अपने व्यवहार को समायोजित कर सकती है। शोध टीम का मानना है कि इस तकनीक से कृत्रिम बुद्धिमत्ता को "निर्देशों का पालन करने" से लेकर "इरादों को समझने" तक एक नए चरण में बढ़ावा मिलने की उम्मीद है।
शोधकर्ताओं ने इस तकनीक का नाम "न्यूरल वैल्यू एलाइनमेंट (एनवीए)" रखा है। सिस्टम उपयोगकर्ताओं द्वारा उत्पादित तंत्रिका गतिविधि की निगरानी के लिए इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (ईईजी) का उपयोग करता है क्योंकि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता को कार्य करते हुए देखते हैं। जब एआई कोई गलत लक्ष्य लेता है या उपयोगकर्ता द्वारा अपेक्षित नहीं किया गया कार्य करता है, तो मस्तिष्क एक विशिष्ट भविष्यवाणी त्रुटि संकेत उत्पन्न करेगा। सिस्टम इन परिवर्तनों को पकड़ सकता है और उन्हें फीडबैक जानकारी में परिवर्तित कर सकता है, जिससे एआई को यह एहसास हो सके कि उसकी समझ में कोई विचलन है।
लंबे समय से, हालांकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने कई क्षेत्रों में शक्तिशाली क्षमताओं का प्रदर्शन किया है, फिर भी मनुष्यों और एआई के बीच संचार में गलतफहमी अक्सर होती है। भले ही उपयोगकर्ता विस्तृत संकेत देता है, एआई ऐसे परिणाम उत्पन्न कर सकता है जो प्रासंगिक हैं लेकिन अपेक्षा के अनुरूप गलत हैं। शोध टीम का मानना है कि समस्या की जड़ यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मुख्य रूप से इरादों का अनुमान लगाने के लिए भाषा, कार्यों और इशारों जैसी बाहरी जानकारी पर निर्भर करती है, और ये व्यवहार स्वयं अक्सर अस्पष्ट होते हैं।
शोधकर्ताओं ने एक उदाहरण दिया कि एक कप उठाकर, एक व्यक्ति पानी पी सकता है, कप को साफ कर सकता है, कप को हिला सकता है, या किसी और को दे सकता है; इसके विपरीत, यदि लक्ष्य प्यास बुझाना है, तो लोग इसे विभिन्न तरीकों से भी प्राप्त कर सकते हैं जैसे कप उठाना, पानी की बोतल लेना, या दूसरों से मदद माँगना। केवल व्यवहार को देखकर वास्तविक उद्देश्य को सटीक रूप से निर्धारित करना अक्सर असंभव होता है।
इस "लक्ष्य और कार्य अस्पष्टता" समस्या को हल करने के लिए, अनुसंधान दल ने अपना ध्यान मानव मस्तिष्क पर केंद्रित किया। जब वास्तविक परिणाम लोगों की अपेक्षाओं के साथ असंगत होते हैं, तो मस्तिष्क स्वाभाविक रूप से विशेष भविष्यवाणी त्रुटि संकेत उत्पन्न करेगा। एनवीए प्रणाली इस तंत्रिका प्रतिक्रिया को सूचना के एक अतिरिक्त स्रोत के रूप में उपयोग करती है ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को यह निर्धारित करने में मदद मिल सके कि किस लिंक में गलतफहमी है।
शोध टीम ने दो प्रकार के मस्तिष्क तंत्रिका संकेतों पर ध्यान केंद्रित किया। एक प्रकार "इनाम भविष्यवाणी त्रुटि" है, जो दर्शाता है कि परिणाम व्यक्तिगत लक्ष्यों और मूल्य अपेक्षाओं को पूरा करता है या नहीं; दूसरा प्रकार "राज्य भविष्यवाणी त्रुटि" है, जो दर्शाता है कि वास्तविक स्थिति मस्तिष्क द्वारा अपेक्षित प्रक्रिया के अनुरूप है या नहीं। एक ही समय में इन दो संकेतों का विश्लेषण करके, सिस्टम न केवल एआई समझ में त्रुटियों का पता लगा सकता है, बल्कि यह भी निर्धारित कर सकता है कि त्रुटियां लक्ष्य स्तर पर होती हैं या निष्पादन विधि स्तर पर।
प्रायोगिक परिणाम बताते हैं कि ईईजी फीडबैक की शुरूआत के बाद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपयोगकर्ता के वास्तविक इरादे का अधिक सटीक अनुमान लगा सकती है और उपयोगकर्ता को लगातार निर्देशों को दोहराने या नए निर्देश जारी करने की आवश्यकता के बिना कार्य निष्पादन के दौरान विचलन को सक्रिय रूप से सही कर सकती है।
शोध टीम ने कहा कि इस परिणाम को रोबोट, मानव-मशीन सहयोग प्रणाली और बुद्धिमान सहायक जैसे परिदृश्यों पर लागू किए जाने की उम्मीद है। उदाहरण के लिए, जब भविष्य का होम रोबोट कोई कार्य करता है, यदि उसे उपयोगकर्ता के दिमाग में "यह वह परिणाम नहीं है जो मैं चाहता हूं" की प्रतिक्रिया का पता चलता है, तो वह स्पष्ट निर्देशों की प्रतीक्षा किए बिना सक्रिय रूप से अपनी कार्य योजना को समायोजित कर सकता है।
शोधकर्ताओं का मानना है कि इसका मतलब यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब भविष्य में आदेशों का निष्क्रिय रूप से जवाब नहीं दे सकती है, बल्कि भाषा के पीछे छिपे मनुष्यों के सच्चे इरादों को समझने के लिए मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस तकनीक का उपयोग कर सकती है, जिससे अधिक प्राकृतिक और कुशल मानव-मशीन सहयोग प्राप्त हो सकता है। जैसे-जैसे प्रासंगिक शोध आगे बढ़ रहा है, अगली पीढ़ी की बुद्धिमान प्रणालियाँ जो मानव संज्ञानात्मक प्रतिक्रिया को समझ सकती हैं और वास्तविक समय में व्यवहार को संशोधित कर सकती हैं, धीरे-धीरे वास्तविकता बन सकती हैं।
टिप्पणियाँ