आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब मानव की तरह समस्या निवारण और भावात्मक विचारों में सक्षम बना : गुगल

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब मानव की तरह समस्या निवारण और भावात्मक विचारों में सक्षम बना : गुगल
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र्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने मानवीय विचारों को प्राप्त करने के लिए एक कदम आगे बढ़ाया है, गुगल की एक नई परियोजना डीपमाइंड के सीओ ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सफलता की घोषणा की है. जो आईक्यू टेस्ट में 63 मार्क्स के साथ सफल हुए हैं. अब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भावात्मक विचार लाने में सक्षम हो गई हैं। Google मूल कंपनी अल्फाबेट के स्वामित्व वाले ‘DeepMind’ के विशेषज्ञ, आईक्यू परीक्षणों के लिए मशीन को लर्निंग सिस्टम में डालते हैं, जिन्हें कई तर्क कौशल को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है। टेस्ट को पहेली में लिया गया था जिसमें एक यादृच्छिक आकार की एक श्रृंखला शामिल थी, जिसे प्रतिभागियों को पैटर्न को निर्देशित करने के नियमों को निर्धारित करने के लिए अध्ययन करने की आवश्यकता होती है।

एक बार जब उन्होंने पहेली के नियमों का काम किया है, तो वे अनुक्रम में अगले आकार को सटीक रूप से चुनने में सक्षम होना चाहिए। डीपमाइंड शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब सोचने में सक्षम है, और सपना देख सकता है जिन पर मनुष्यों ने कभी विचार नहीं किया है। कार्य के लिए निर्मित एक विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया सॉफ़्टवेयर सिस्टम IQ- पहेली पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 63 प्रतिशत का परीक्षण स्कोर प्राप्त करने में सक्षम था। लंदन में Google की डीपमाइंड प्रोजेक्ट के शोधकर्ताओं ने ‘रावेन प्रोग्रेसिव मैट्रिस’ नामक पहेली का इस्तेमाल किया था।

विशेषज्ञों ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का परीक्षण करने के लिए ‘रावेन प्रोग्रेसिव मैट्रिस’ के रूप में जाने जानी वाली पहेली का इस्तेमाल किया है

1936 में जॉन सी रेवेन द्वारा विकसित, मैट्रिस जटिल या भ्रमित डेटा से समझने और अर्थ बनाने के प्रतिभागियों की क्षमता को मापता है। वे नए पैटर्न और रिश्तों को समझने की क्षमता का परीक्षण करते हैं, और बड़े पैमाने पर गैर-मौखिक संरचनाओं को बनाने के लिए जटिलता को संभालना आसान बनाते हैं। डीपमांइड के डेविड बैरेट ने बताया कि, ‘वैज्ञानिक खोज जैसे डोमेन में सार तर्क महत्वपूर्ण है, जहां हमें परिकल्पनाएं उत्पन्न करने की आवश्यकता है और फिर समस्याओं को हल करने के लिए इन परिकल्पनाओं का उपयोग करना आसान बना देगा।’

‘यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इस काम का लक्ष्य एक तंत्रिका नेटवर्क विकसित नहीं करना है जो एक आईक्यू परीक्षण पास कर सकता है।’ परीक्षा में बैठे मानव उम्मीदवार खुद को भारी तैयारी के बावजुद बढ़ावा दे सकते हैं, मैट्रिस में इस्तेमाल किए गए पैटर्न को नियंत्रित करने के लिए इस्तेमाल किए गए नियमों के प्रकार सीख सकते हैं।

इसका मतलब है, भावात्मक विचारों का उपयोग करने के बजाय, वे ज्ञान का उपयोग कर रहे हैं जो उन्होंने सीखा है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ एक विशेष समस्या है, जो सीखने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा के साथ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करती है, और आसानी से इन पैटर्नों को भावनात्मक सोच को नियोजित करने के बिना सिखाया जा सकता है।

Matrices प्रतिभागियों की जटिल डेटा से समझने की क्षमता को मापता है

वे नए पैटर्न और रिश्तों को समझने की उनकी क्षमता का भी परीक्षण करते हैं

हाल के हफ्तों में, यह पता चला था कि Google की कृत्रिम खुफिया अब एक तस्वीर के आधार पर पूरी दुनिया का सपना देख सकती है। डीपमाइंड कार्यक्रम के हिस्से के रूप में विकसित बुद्धिमान प्रणाली ने खुद को एक स्थिर तस्वीर में किसी भी कोण पर देखने के लिए सिखाया गया है। डब किए गए जेनरेटिव क्वेरी नेटवर्क, यह मशीन को ‘मानव जैसी कल्पना’ करने की इजाजत देता है। यह एल्गोरिदम को रिक्त स्थान के त्रि-आयामी इंप्रेशन उत्पन्न करने की अनुमति देता है, जिसे केवल फ्लैट, द्वि-आयामी छवियों में देखा गया है।

डीपमाइंड के सीईओ डेमिस हसाबिस ने एआई की सफलता की घोषणा की है। जेनरेटिव क्वेरी नेटवर्क के साथ, डॉ हसाबिस और उनकी टीम ने एक जीवित मस्तिष्क को अपने पर्यावरण के बारे में आसानी से सीखने के तरीके को दोहराने की कोशिश की। यह अधिकांश परियोजनाओं के लिए एक बहुत ही अलग दृष्टिकोण है, जिसमें शोधकर्ता मैन्युअल रूप से डेटा लेबल करते हैं और धीरे-धीरे इसे एआई को खिलाते हैं। डीपमाइंड तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए, टीम ने एआई को एक ही दृश्य पर अलग-अलग दृष्टिकोणों से ली गई स्थिर छवियों का एक कैरोसेल दिखाया।

उन्हें जवाब देने के लिए आपको उन नियमों का पालन करना होगा जो उनके द्वारा प्रकट किए गए क्रम को निर्देशित करते हैं

विशेष रूप से निर्मित सॉफ्टवेयर 63 प्रतिशत के स्कोर को प्राप्त करने में सक्षम था

इन छवियों का उपयोग करके, एल्गोरिदम खुद को भविष्यवाणी करने में सक्षम था। बुद्धिमान मशीन अपनी कल्पना की जगह के चारों ओर स्थानांतरित करने में सक्षम है। Google की अत्याधुनिक एआई एक परिदृश्य में स्थानिक संबंधों की अपनी समझ को लागू करके इस कल्पना की गई वर्चुअल स्पेस के भीतर वस्तुओं को भी नियंत्रित कर सकती है। अंतत: पाया गया कि पर्याप्त नेटवर्क किसी भी मानव इंजीनियरिंग के बिना परिप्रेक्ष्य, प्रलोभन और प्रकाश व्यवस्था के बारे में जान सकते हैं। यह एक सुपर आश्चर्य की बात थी.

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