शिशुओं की गतिविधियों के कृत्रिम बुद्धिमत्ता विश्लेषण से विकास के शुरुआती चरणों में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि का पता चलता है, जो सीखने में पैरों की गतिविधियों के महत्व पर प्रकाश डालता है। कंप्यूटिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हाल की प्रगति और शिशु सीखने में नई अंतर्दृष्टि से पता चलता है कि मशीन और गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग यह अध्ययन करने के लिए किया जा सकता है कि शिशु यादृच्छिक खोजपूर्ण आंदोलनों से उद्देश्यपूर्ण कार्रवाई में कैसे परिवर्तित होते हैं। आज तक, अधिकांश अध्ययनों ने शिशुओं के सहज आंदोलनों पर ध्यान केंद्रित किया है और बेचैन और गैर-बेचैन व्यवहार के बीच अंतर किया है।
हालाँकि एक शिशु की शुरुआती गतिविधियाँ असंबद्ध लग सकती हैं, लेकिन वे पर्यावरण के साथ शिशु की बातचीत में सार्थक पैटर्न प्रकट करती हैं। हालाँकि, हमें अभी भी इस बात की समझ नहीं है कि शिशु सचेत रूप से अपने परिवेश के साथ कैसे बातचीत करते हैं और वे सिद्धांत जो उनके लक्ष्य-निर्देशित कार्यों का मार्गदर्शन करते हैं।
यह पता लगाने के लिए कि बच्चे उद्देश्य के साथ कैसे कार्य करना शुरू करते हैं, फ्लोरिडा अटलांटिक विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं और उनके सहयोगियों ने एक शिशु सेल फोन प्रयोग किया, जो एक विकासात्मक अनुसंधान तकनीक है जिसका उपयोग 1960 के दशक के अंत से किया जा रहा है। इस प्रयोग में, एक रंगीन मोबाइल फोन को धीरे से एक बच्चे के पैर से बांध दिया गया और जब बच्चा लात मारता था तो उसे हिलाया जाता था, इस प्रकार बच्चे के व्यवहार को वे जो देख रहे थे उससे जोड़ा जाता था। यह सेटअप शोधकर्ताओं को यह समझने में मदद करता है कि बच्चे अपनी गतिविधियों को कैसे नियंत्रित करते हैं और अपने परिवेश को प्रभावित करने की उनकी क्षमता का पता लगाते हैं।
अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने परीक्षण किया कि क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण शिशुओं के आंदोलन पैटर्न में जटिल परिवर्तनों को पकड़ सकते हैं। Vicon3D मोशन कैप्चर सिस्टम का उपयोग करके ट्रैक की गई शिशु गतिविधियों को विभिन्न प्रकारों में वर्गीकृत किया गया है - सहज गतिविधियों से लेकर चलते समय प्रतिक्रियाओं तक। विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों को लागू करके, शोधकर्ताओं ने अध्ययन किया कि कौन सी विधि विभिन्न स्थितियों में शिशुओं के सूक्ष्म व्यवहार को सबसे अच्छी तरह से पकड़ती है और समय के साथ चालें कैसे विकसित हुईं।
साइंटिफिक रिपोर्ट्स में प्रकाशित निष्कर्ष, प्रारंभिक शिशु विकास और बातचीत को समझने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में उजागर करते हैं। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दोनों तरीकों ने शिशु की गतिविधियों के पांच सेकंड के त्रि-आयामी क्लिप को प्रयोग के विभिन्न चरणों में सटीक रूप से वर्गीकृत किया। इन तरीकों में से, डीप लर्निंग मॉडल 2डी-कैप्सनेट सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि सभी परीक्षण किए गए तरीकों में पैरों की गति में उच्चतम सटीकता थी, जिसका अर्थ है कि शरीर के अन्य हिस्सों की तुलना में प्रयोग के विभिन्न चरणों के दौरान पैरों की गति के पैटर्न में सबसे महत्वपूर्ण बदलाव आया।
फ्लोरिडा अटलांटिक यूनिवर्सिटी के सेंटर फॉर कॉम्प्लेक्स सिस्टम्स एंड ब्रेन साइंसेज के अध्ययन के सह-लेखक ग्लेनवुड क्रिच और मार्था क्रिचको ने कहा, "यह निष्कर्ष महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई सिस्टम को प्रयोग के बारे में कुछ भी नहीं बताया गया था और यह नहीं पता था कि बच्चे के शरीर का कौन सा हिस्सा फोन से जुड़ा था।" विज्ञान के प्रतिष्ठित विद्वान डॉ. स्कॉट केल्सो ने कहा: "इससे पता चलता है कि पैर - अंतिम प्रभावक के रूप में - फोन के साथ बातचीत से सबसे अधिक प्रभावित होते हैं। दूसरे शब्दों में, जिस तरह से बच्चा पर्यावरण से जुड़ता है वह दुनिया के संपर्क के बिंदु पर सबसे अधिक प्रभावित होता है। यहां, यह 'पैर पहले' है।"
2डी-कैप्सनेट मॉडल ने पैरों की गतिविधियों का विश्लेषण करते समय 86% की सटीकता हासिल की और आंदोलन के दौरान शरीर के विभिन्न हिस्सों के बीच विस्तृत संबंधों को पकड़ने में सक्षम था। सभी परीक्षण किए गए तरीकों की तुलना में पैर की गतिविधियों में लगातार उच्चतम सटीकता थी, हाथ, घुटने या पूरे शरीर की गतिविधियों की तुलना में लगभग 20% अधिक सटीक।
"हमने पाया कि शिशुओं को अपने फोन को नियंत्रित करने का अवसर मिलने से पहले अपने फोन से डिस्कनेक्ट होने के बाद अधिक खोजबीन करनी पड़ी। ऐसा लगता है कि अपने फोन को नियंत्रित करने की क्षमता खोने से वे फिर से जुड़ने के तरीके खोजने के लिए दुनिया के साथ बातचीत करने के लिए और अधिक उत्सुक हो गए," फ्लोरिडा अटलांटिक यूनिवर्सिटी में सेंटर फॉर कॉम्प्लेक्स सिस्टम्स एंड ब्रेन साइंसेज में पोस्टडॉक्टरल शोध वैज्ञानिक, सह-लेखक अलीज़ा स्लोन, पीएचडी ने कहा। "हालांकि, कुछ शिशुओं ने डिस्कनेक्शन चरण के दौरान मूवमेंट पैटर्न दिखाया जिसमें फोन के साथ उनकी पिछली बातचीत के संकेत शामिल थे। इससे पता चलता है कि केवल कुछ शिशु ही फोन के साथ अपने रिश्ते को इतनी अच्छी तरह से समझते हैं कि इन मूवमेंट पैटर्न को इस उम्मीद में बनाए रख सकते हैं कि वे डिस्कनेक्ट होने के बाद भी फोन से प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करेंगे।"
शोधकर्ताओं ने कहा कि यदि संबंध विच्छेद के दौरान बच्चे की गतिविधियों की सटीकता अधिक रहती है, तो यह संकेत दे सकता है कि बच्चे ने पिछली बातचीत के दौरान कुछ सीखा है। हालाँकि, विभिन्न प्रकार की गतिविधियों का मतलब यह हो सकता है कि बच्चे अलग-अलग चीजें खोजते हैं।
"यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि शिशुओं का अध्ययन वयस्कों के अध्ययन की तुलना में अधिक चुनौतीपूर्ण है क्योंकि शिशु मौखिक रूप से संवाद नहीं कर सकते हैं," सेंटर फॉर ब्रेन साइंस के सदस्य और सह-लेखक डॉ. नैन्सी आरोन जोन्स ने कहा। "वयस्क निर्देशों का पालन कर सकते हैं और अपने कार्यों की व्याख्या कर सकते हैं, लेकिन शिशु ऐसा नहीं कर सकते। लोग यही करते हैं। यहीं पर एआई मदद कर सकता है। एआई शोधकर्ताओं को बच्चों की गतिविधियों, यहां तक कि उनके आराम करने की स्थिति में सूक्ष्म परिवर्तनों का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है, जिससे हमें यह पता चल सके कि वे बात करने से पहले ही कैसे सोचते और सीखते हैं, और यह हमें बच्चों के बड़े होने पर होने वाले बड़े व्यक्तिगत अंतर को समझने में मदद कर सकता है।"
यह देखने से कि प्रत्येक शिशु के लिए एआई की वर्गीकरण सटीकता कैसे बदलती है, शोधकर्ताओं को यह समझने का एक नया तरीका मिलता है कि बच्चे कब और कैसे दुनिया के साथ जुड़ना शुरू करते हैं।
"पिछले एआई तरीकों ने मुख्य रूप से सहज आंदोलनों को वर्गीकृत करने पर ध्यान केंद्रित किया है जो नैदानिक परिणामों से संबंधित हैं, और एआई के साथ सिद्धांत-आधारित प्रयोगों के संयोजन से हमें शिशु के विशिष्ट वातावरण के संबंध में शिशु के व्यवहार का बेहतर आकलन करने में मदद मिलेगी," केल्सो ने कहा। "इससे हम जोखिम की पहचान, निदान और बीमारी का इलाज करने के तरीके में सुधार कर सकते हैं।"
/SciTechDaily से संकलित