शोधकर्ताओं का कहना है कि एआई ‘सोचकर सीखने’ में सक्षम हो सकता है – टाइम्स ऑफ इंडिया

नई दिल्ली: कृत्रिम होशियारी (एआई) भी सक्षम हो सकता है ‘सोचकर सीखना‘, जिसे एक समीक्षा के अनुसार एक महान खोज का मूल माना जाता है। संज्ञानात्मक वैज्ञानिकों ने दस्तावेजीकरण किया है कि लोग अवलोकन से कैसे सीखते हैं, जिसमें कोई व्यक्ति बाहरी दुनिया का अवलोकन करके ज्ञान प्राप्त करता है।
हालांकि, सीखने का एक अन्य तरीका – जो अपेक्षाकृत उपेक्षित है – ‘सोचकर सीखना’ है, जिसमें व्यक्ति बाहरी दुनिया से इनपुट के बिना ज्ञान प्राप्त करता है, जैसे कि विचार प्रयोगों या आत्म-स्पष्टीकरण के माध्यम से, जैसा कि शोधकर्ताओं ने कहा है। तानिया लोम्ब्रोज़ोप्रिंसटन विश्वविद्यालय में मनोविज्ञान के प्रोफेसर और ‘ट्रेंड्स इन कॉग्निटिव साइंसेज’ पत्रिका में प्रकाशित समीक्षा के लेखक डॉ.
विचार प्रयोग में, व्यक्ति किसी सिद्धांत या सिद्धान्त के परिणामों के बारे में सोचकर उसका काल्पनिक अन्वेषण करता है, जबकि आत्म-स्पष्टीकरण के माध्यम से सीखने में, व्यक्ति पहले से ज्ञात जानकारी के साथ उसे जोड़कर नई जानकारी का बोध करता है।
अल्बर्ट आइंस्टीन और गैलीलियो गैलिली को क्रमशः सापेक्षता के सिद्धांत और गुरुत्वाकर्षण के बारे में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए विचार प्रयोगों का उपयोग करने के लिए जाना जाता है।
लोम्ब्रोजो की समीक्षा से पता चला कि सोचने की यह प्रक्रिया केवल मनुष्यों तक ही सीमित नहीं है, तथा एआई भी ‘सोचकर सीखने’ के माध्यम से स्वयं को सुधारने तथा नए निष्कर्ष पर पहुंचने में सक्षम है।
“हाल ही में कुछ ऐसे प्रदर्शन हुए हैं जो दर्शाते हैं कि एआई में सोचकर सीखना कैसा लगता है, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल“लोम्ब्रोजो ने कहा।
समीक्षा में लैम्ब्रोज़ो ने कहा कि जब किसी जटिल विषय पर विस्तार से बताने के लिए कहा जाता है, तो एआई अपने द्वारा दिए गए स्पष्टीकरण के आधार पर अपने प्रारंभिक उत्तर को सही या परिष्कृत कर सकता है।
लेखक ने आगे कहा कि गेमिंग उद्योग में, सिमुलेशन इंजन का उपयोग वास्तविक दुनिया के परिणामों का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, और मॉडल इन सिमुलेशन के आउटपुट को सीखने के इनपुट के रूप में उपयोग कर सकते हैं।
लैम्ब्रोज़ो ने कहा कि इसके अलावा, भाषा मॉडल से समानताएँ बनाने के लिए कहने से यह सरल प्रश्नों की तुलना में अधिक सटीक रूप से प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। एआई का एक रूप, एक बड़ा भाषा मॉडल भारी मात्रा में पाठ्य डेटा पर प्रशिक्षित होता है और इसलिए, प्राकृतिक भाषा में उपयोगकर्ताओं के अनुरोधों का जवाब दे सकता है।
लेखक ने कहा कि कृत्रिम बुद्धि (एआई) को चरण-दर-चरण तर्क करने के लिए प्रेरित करने से उसे ऐसे उत्तर मिल सकते हैं, जिन तक वह सीधे प्रश्न पूछने पर नहीं पहुंच सकता।
लोम्ब्रोजो ने कहा, “कभी-कभी चैटजीपीटी स्पष्ट रूप से बताए बिना ही खुद को सही कर लेता है। यह वैसा ही है जैसा तब होता है जब लोग सोचकर सीखने में लगे होते हैं।”
लेखकों ने बताया कि मनुष्यों के मामले में लोग स्पष्टीकरण, अनुकरण, सादृश्य और तर्क के माध्यम से ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं।
मनुष्यों में ‘सोचकर सीखने’ के उदाहरण देते हुए लोम्ब्रोजो ने कहा कि एक बच्चे को यह समझाने से कि माइक्रोवेव कैसे काम करता है, हमारी समझ में अंतराल सामने आ सकता है।
लेखक ने बताया कि मनुष्यों में, ‘सोचकर सीखने’ के उदाहरणों में एक बच्चे को यह समझाना शामिल हो सकता है कि माइक्रोवेव कैसे काम करता है, जिसके दौरान हमारी समझ में अंतराल आ सकता है।
एक अन्य उदाहरण फर्नीचर को पुनः व्यवस्थित करने का था, जिसमें अक्सर कमरे में भौतिक परिवर्तन करने से पहले मन में विभिन्न लेआउट की कल्पना करना शामिल होता है।
लोम्ब्रोजो के अनुसार, मनुष्यों और कृत्रिम बुद्धि में ‘सोचकर सीखने’ के उदाहरणों की तुलना “यह प्रश्न उठाती है कि प्राकृतिक और कृत्रिम दोनों प्रकार के मस्तिष्कों में ये विशेषताएं क्यों होती हैं।”
लोम्ब्रोजो ने कहा, “‘सोचकर सीखना’ क्या कार्य करता है? यह मूल्यवान क्यों है? मेरा तर्क है कि ‘सोचकर सीखना’ एक प्रकार का ‘मांग पर सीखना’ है।”
लेखक ने कहा कि जब कोई व्यक्ति कुछ नया सीखता है, तो उसे यह पता नहीं होता कि यह जानकारी भविष्य में उसके लिए किस प्रकार उपयोगी होगी, और इसलिए यह जानकारी उसके दिमाग में तब तक दबी रहेगी जब तक कि संदर्भ उसे प्रासंगिक न बना दे।
समीक्षा में यह भी प्रश्न उठाया गया कि क्या एआई प्रणालियां वास्तव में ‘सोचती’ हैं या केवल ऐसी प्रक्रियाओं के आउटपुट की नकल करती हैं।