एक अंतःविषय टीम ने पता लगाया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल, विशेष रूप से ट्रांसफॉर्मर, स्मृति को मानव मस्तिष्क के हिप्पोकैम्पस के समान तरीके से संसाधित करते हैं। यह सफलता दर्शाती है कि एनएमडीए रिसेप्टर सिद्धांत जैसे तंत्रिका विज्ञान सिद्धांतों को कृत्रिम बुद्धि में लागू करने से स्मृति समारोह में सुधार हो सकता है, जिससे कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र को आगे बढ़ाया जा सकता है और मानव मस्तिष्क के कार्य में अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सकती है।
शोधकर्ताओं ने पाया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्मृति समेकन प्रक्रिया मानव मस्तिष्क, विशेष रूप से हिप्पोकैम्पस के समान है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता की प्रगति और मानव स्मृति तंत्र की गहरी समझ की संभावना प्रदान करती है।
इंस्टीट्यूट फॉर बेसिक साइंस (आईबीएस) सेंटर फॉर कॉग्निशन एंड सोशलिटी और डेटा साइंस ग्रुप के शोधकर्ताओं की एक अंतःविषय टीम ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल की मेमोरी प्रोसेसिंग और मानव मस्तिष्क के हिप्पोकैम्पस के बीच हड़ताली समानताएं प्रकट की हैं। यह नई खोज कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में स्मृति समेकन (अल्पकालिक स्मृति को दीर्घकालिक स्मृति में परिवर्तित करने की प्रक्रिया) पर एक नया दृष्टिकोण प्रदान करती है।
ओपनएआई और गूगल डीपमाइंड जैसी प्रभावशाली संस्थाओं के नेतृत्व में कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) विकसित करने की दौड़ में, मानव जैसी बुद्धिमत्ता को समझना और उसकी नकल करना एक महत्वपूर्ण शोध रुचि बन गई है। इन तकनीकी प्रगति के केंद्र में ट्रांसफॉर्मर मॉडल [चित्र 1] है, जिसके मूल सिद्धांतों की वर्तमान में नई गहराई से खोज की जा रही है।
मस्तिष्क सीखने का तंत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर लागू होता है
शक्तिशाली एआई सिस्टम की कुंजी यह समझना है कि वे जानकारी कैसे सीखते हैं और याद रखते हैं। शोध दल ने मानव मस्तिष्क के सीखने के सिद्धांतों, विशेष रूप से हिप्पोकैम्पस में एनएमडीए रिसेप्टर्स के माध्यम से स्मृति समेकन के सिद्धांत को कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल पर लागू किया।
एनएमडीए रिसेप्टर्स मस्तिष्क में एक स्मार्ट दरवाजे की तरह हैं, जो सीखने और स्मृति निर्माण को बढ़ावा देते हैं। जब मस्तिष्क में ग्लूटामेट नामक रसायन मौजूद होता है, तो तंत्रिका कोशिकाएं उत्तेजित हो जाती हैं। दूसरी ओर, मैग्नीशियम आयन एक छोटे द्वारपाल की तरह काम करते हैं, जो दरवाजे को अवरुद्ध कर देता है। केवल जब यह आयन द्वारपाल एक तरफ हट जाता है तभी पदार्थ कोशिका में प्रवाहित हो सकते हैं। इस तरह मस्तिष्क यादें बनाता और बनाए रखता है और पूरी प्रक्रिया में द्वारपाल (मैग्नीशियम आयन) की भूमिका काफी खास होती है।
टीम ने एक आश्चर्यजनक खोज की: ट्रांसफॉर्मर मॉडल मस्तिष्क के एनएमडीए रिसेप्टर्स के समान गेटकीपिंग प्रक्रिया का उपयोग करता प्रतीत होता है [चित्र 1 देखें]। इस खोज ने शोधकर्ताओं को यह जांचने के लिए प्रेरित किया कि क्या ट्रांसफार्मर में मेमोरी समेकन को एनएमडीए रिसेप्टर गेटिंग प्रक्रिया के समान तंत्र के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता है।
कम मैग्नीशियम का स्तर जानवरों के मस्तिष्क में स्मृति समारोह को ख़राब करने के लिए जाना जाता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि एनएमडीए रिसेप्टर्स की नकल करके ट्रांसफॉर्मर्स की दीर्घकालिक स्मृति में सुधार किया जा सकता है। जिस तरह मस्तिष्क में मैग्नीशियम के स्तर में परिवर्तन स्मृति शक्ति को प्रभावित करता है, एनएमडीए रिसेप्टर गेटिंग को प्रतिबिंबित करने के लिए ट्रांसफॉर्मर के मापदंडों को समायोजित करने से एआई मॉडल की स्मृति में वृद्धि हो सकती है। इस महत्वपूर्ण खोज से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल जिस तरह से सीखते हैं उसे तंत्रिका विज्ञान के मौजूदा ज्ञान द्वारा समझाया जा सकता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और तंत्रिका विज्ञान पर विशेषज्ञ अंतर्दृष्टि
संस्थान के न्यूरोसाइंटिस्ट निदेशक सी. जस्टिन एलईई ने कहा: "यह शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता और तंत्रिका विज्ञान के विकास को आगे बढ़ाने में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह हमें अधिक गहराई से अध्ययन करने की अनुमति देता है कि मस्तिष्क कैसे काम करता है और इन अंतर्दृष्टि के आधार पर अधिक उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित करता है।"
टीम और केएआईएसटी के एक डेटा वैज्ञानिक चैमीयॉन्ग ने कहा: "बड़े पैमाने के एआई मॉडल के विपरीत, जिनके लिए विशाल संसाधनों की आवश्यकता होती है, मानव मस्तिष्क न्यूनतम ऊर्जा के साथ काम करता है, जो उल्लेखनीय है। हमारा काम कम लागत, उच्च प्रदर्शन वाले एआई सिस्टम के लिए नई संभावनाएं खोलता है जो मनुष्यों की तरह जानकारी सीखते हैं और याद रखते हैं।"
संज्ञानात्मक तंत्र और कृत्रिम बुद्धिमत्ता डिज़ाइन का एकीकरण
जो बात इस शोध को अद्वितीय बनाती है वह यह है कि यह मस्तिष्क-प्रेरित गैर-रैखिकताओं को कृत्रिम बुद्धिमत्ता संरचनाओं में सक्रिय रूप से शामिल करता है, जो मानव-जैसी स्मृति समेकन के अनुकरण में एक महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित करता है। मानव संज्ञानात्मक तंत्र और कृत्रिम बुद्धिमत्ता डिज़ाइन का संलयन न केवल कम लागत, उच्च प्रदर्शन वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली बनाने का वादा करता है, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के माध्यम से मस्तिष्क कैसे काम करता है, इसके बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि भी प्रदान करता है।
संकलित स्रोत: ScitechDaily