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2024 का भौतिकी का नोबेल पुरस्कार जॉन जे. हॉपफील्ड और जेफ्री ई. हिंटन को कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN) और मशीन लर्निंग पर उनके अभूतपूर्व काम के लिए दिया गया है। उनकी खोजों ने आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, जो सांख्यिकी भौतिकी, तंत्रिका जीव विज्ञान और संज्ञानात्मक मनोविज्ञान जैसी विज्ञान की विभिन्न शाखाओं से ली गई है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क आधुनिक मशीन लर्निंग की नींव रखते हैं।
हॉपफील्ड और हिंटन के नवाचारों ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के लिए आवश्यक तरीके प्रदान किए। जॉन हॉपफील्ड ने एक सहयोगी मेमोरी नेटवर्क विकसित किया जो इमेज जैसे पैटर्न को संग्रहीत और पुनर्निर्माण करने में सक्षम है। हॉपफील्ड के काम पर आधारित जेफ्री हिंटन ने एक ऐसी विधि का आविष्कार किया जो मशीनों को डेटा में सुविधाओं की स्वायत्त रूप से पहचान करने में सक्षम बनाती है, जैसे कि इमेज में विशिष्ट तत्व।
| कंटेंट टेबल |
| आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) क्या है? आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) पर आधारित AI के क्या लाभ हैं? आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क के साथ क्या चुनौतियाँ हैं? आगे का रास्ता क्या होना चाहिए? निष्कर्ष |
आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) क्या है?
आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क कंप्यूटर एल्गोरिदम हैं जिन्हें मानव मस्तिष्क की कार्य करने की क्षमता की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हॉपफील्ड ने आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (हॉपफील्ड नेटवर्क) पर काम का बीड़ा उठाया, जिसे आगे हिंटन (बोल्ट्ज़मैन मशीन) ने बनाया। आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क के दो मॉडल नीचे दिए गए हैं-
| हॉपफील्ड नेटवर्क (हॉपफील्ड द्वारा विकसित) | हॉपफील्ड नेटवर्क ANN का एक रूप है जो मानव मस्तिष्क की तंत्रिका कोशिकाओं जैसा दिखता है। इस नेटवर्क में, प्रत्येक न्यूरॉन सभी अन्य से जुड़ा हुआ है। इसने कंप्यूटरों को पूरे नेटवर्क के माध्यम से जानकारी को संसाधित करके ‘सीखने’ और ‘याद रखने’ की अनुमति दी, न कि केवल व्यक्तिगत भागों के माध्यम से। यह मशीनों को पैटर्न पहचानने की अनुमति दी, और आधुनिक चेहरे की पहचान और इमेज वृद्धि प्रौद्योगिकियों के अग्रदूत के रूप में कार्य करता है। |
| बोल्ट्ज़मैन मशीन (हिंटन द्वारा विकसित) | बोल्ट्ज़मैन मशीन एक और महत्वपूर्ण ANN मॉडल है जो ऊर्जा फ़ंक्शन को कम करके काम करता है, जो भौतिकी में निहित एक अवधारणा है। ये मॉडल डेटा वर्गीकरण, पैटर्न निर्माण और आवाज़ और चित्र पहचान जैसे कहीं अधिक जटिल और संज्ञानात्मक कार्य करते हैं। हिंटन ने बैकप्रोपेगेशन भी विकसित किया, जिसने तंत्रिका नेटवर्क को गलतियों से सीखने और बड़े डेटा सेट पर प्रशिक्षण के माध्यम से सुधार करने की अनुमति दी। इसने डीप लर्निंग (नेटवर्क की कई परतों वाली एक प्रणाली जो लगातार अपनी सटीकता को परिष्कृत करती है) को जन्म दिया है। |
ANN मॉडल ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और आर्टिफिशियल जेनरेटिव इंटेलिजेंस के क्षेत्र में विकास और उन्नति को बढ़ावा दिया है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग खगोल विज्ञान सहित कई क्षेत्रों में किया जा रहा है, जहाँ यह वैज्ञानिकों को नई जानकारी खोजने के लिए विशाल डेटा सेट का विश्लेषण करने में मदद करता है। मशीन लर्निंग ग्राउंडब्रेकिंग खोजों के लिए सबसे अधिक क्षमता वाले डेटा पर प्रयासों को केंद्रित करता है। डीप लर्निंग अब वॉयस रिकग्निशन, इमेज आइडेंटिफिकेशन, ट्रांसलेशन और सेल्फ-ड्राइविंग कारों जैसी तकनीकों का केंद्र बन गया है। AI का क्षेत्र आगे बढ़कर जेनरेटिव AI तक पहुँच गया है, जहाँ AI कंटेंट जेनरेट कर रहा है।
AI, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और जेनरेटिव AI के बीच संबंध
| आर्टिफीसियल इंटेलिजेंट (AI) | AI एक अनुशासन है जो मानव विचार प्रक्रियाओं और व्यवहारों का अनुकरण करने वाली मशीनों के निर्माण के लिए सिद्धांतों और पद्धतियों को तैयार करने पर केंद्रित है। |
| मशीन लर्निंग (ML) | मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र है। मशीन लर्निंग में ऐसे प्रोग्राम का विकास शामिल है जो वेबपेज, लेख, किताबें आदि जैसे स्रोतों से सुलभ डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं। इन प्रशिक्षित मॉडलों का उपयोग नए और पहले कभी न देखे गए डेटा के लिए उपयोगी भविष्यवाणियां करने के लिए किया जाता है। मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सबसे आम ML विधि पर्यवेक्षित शिक्षण विधि है। |
| डीप लर्निंग | डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है। डीप लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है। इन बहुस्तरीय और परस्पर जुड़े न्यूरॉन्स (मानव मस्तिष्क से प्रेरित) का उपयोग जटिल डेटा को संसाधित करने और भविष्यवाणियां करने के लिए किया जाता है। |
| जनरेटिव AI | जनरेटिव AI डीप लर्निंग का एक उपसमूह है। यह पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों का उपयोग करके डेटा को संसाधित करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। इस बड़े पैमाने पर पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक को लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) कहा जाता है। |
आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) पर आधारित AI के क्या लाभ हैं?
- लेखन और विज्ञापन- AI का उपयोग लेखकों द्वारा विचार-मंथन के लिए किया जा रहा है। उदाहरण के लिए- प्रेस विज्ञप्ति का मसौदा तैयार करना, भाषा अनुवाद, मौजूदा विज्ञापनों के आधार पर नए विज्ञापन बनाना।
- पाठन- लेखन के अलावा, AI तकनीक का उपयोग पढ़ने के उपकरण के रूप में किया जाता है। उदाहरण के लिए- ग्राहकों के मेल को ऑटो रीडिंग करना और शिकायतों के आधार पर उन्हें अलग करना।
- चैटिंग- AI का उपयोग कई विशेष-उद्देश्य वाले चैटबॉट कार्यों के लिए भी किया जा रहा है। उदाहरण के लिए- नागरिकों को विभिन्न योजनाओं और नीतियों पर सही जानकारी प्राप्त करने में मदद करने के लिए सरकारी चैटबॉट।
- सुरक्षा सेवाएँ- उन्नत न्यूरल नेटवर्क पर निर्मित AI तकनीक विभिन्न कोणों से ली गई तस्वीरों से सामने की तस्वीरें बना सकती है और इसके विपरीत। इसका उपयोग हवाई अड्डों, अंतर्राष्ट्रीय सीमा चौकियों आदि को सुरक्षित करने के लिए फेस आइडेंटिफिकेशन सिस्टम में किया जा रहा है।
- सर्च इंजन सेवाओं की बढ़ी हुई क्षमता- उन्नत आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क में सर्च इंजन सेवाओं को अगले स्तर तक ले जाने की क्षमता है। उदाहरण के लिए- खोज परिणाम प्रदान करने के लिए टेक्स्ट टू इमेज अनुवाद।
- स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में सुधार– AI तकनीक में निदान की सटीकता में सुधार करके स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में क्रांति लाने की क्षमता है। उदाहरण के लिए- एक्स-रे या किसी CT स्कैन की इमेज को वास्तविक इमेज में परिवर्तित करने से निदान की सटीकता में सुधार हो सकता है।
आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क के साथ क्या चुनौतियाँ हैं?
- पूर्वाग्रहों में वृद्धि- आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क मौजूदा पूर्वाग्रहों को कायम रख सकते हैं और बढ़ा सकते हैं। अगर इन्हें पक्षपाती, गैर-समावेशी डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो ये सिस्टम आपत्तिजनक भाषा, अपमानजनक इमेजरी और पूर्वाग्रही सामग्री जैसे पक्षपाती आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं। उदाहरण के लिए- यू.एस. अधिकार समूह ने एक एआई-आधारित जनरेटिव इमेजरी प्रोग्राम के बारे में अवलोकन किया, जिसमें प्रॉम्प्ट ‘सीईओ’ के लिए केवल श्वेत पुरुषों की छवियाँ दिखाई गईं।
- नौकरी छूटने का खतरा- नौकरी छूटने का डर है क्योंकि AI मानव पूंजी की तुलना में फर्मों के लिए अधिक लागत-कुशल और उत्पादक साबित हो सकता है। उदाहरण के लिए- ग्राहक सेवा की नौकरियाँ एआई चैटबॉक्स (ज़ोमैटो के ज़िया) से खतरे में हैं।
- दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए उपयोग- उन्नत आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क पर आधारित जनरेटिव AI सिस्टम का उपयोग दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों, जैसे कि डीपफेक, गलत सूचना और प्रचार के लिए सामग्री बनाने के लिए किया जा सकता है। नापाक अभिनेता लोगों को हेरफेर करने और सार्वजनिक राय को प्रभावित करने के लिए एआई-जनरेटेड मीडिया का उपयोग कर सकते हैं, जैसे पोस्ट ट्रुथ डॉक्ट्रिन के लिए उपयोग।
- डेटा गोपनीयता पर चिंता- AI तकनीक का उपयोग करने में डेटा गोपनीयता के संबंध में चिंताएं उभर रही हैं। उदाहरण के लिए- स्वास्थ्य सेवा में AI के उपयोग में व्यक्तियों के बारे में निजी जानकारी एकत्र करना शामिल है, जो डेटा गोपनीयता के बारे में चिंताएं बढ़ाता है।
- कॉपीराइट और साहित्यिक चोरी से संबंधित मुद्दे- AI तकनीक कॉपीराइट उल्लंघन और साहित्यिक चोरी की सामग्री के उत्पादन से जुड़ी हुई है। उदाहरण के लिए- गेटी इमेज ने स्टेबल डिफ्यूजन (जेनरेटिव AI कंपनी) पर कॉपीराइट उल्लंघन का आरोप लगाते हुए मुकदमा दायर किया है।
- रचनात्मकता में सीमाएं- AI सिस्टम में रचनात्मकता, मौलिकता और मानवीय सरलता की कमी होती है क्योंकि वे पिछले डेटा को भविष्य के काम के लिए एक टेम्पलेट के रूप में उपयोग करते हैं।
- पर्यावरण संबंधी चिंताएँ- AI सिस्टम को बहुत अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है
आगे का रास्ता क्या होना चाहिए?
- AI को प्रशिक्षित करते समय पक्षपात से मुक्ति- हमें सिस्टम में डाली जा रही जानकारी की निष्पक्षता सुनिश्चित करनी चाहिए, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि AI लिंग और नस्लीय पूर्वाग्रहों जैसे सामाजिक पूर्वाग्रहों को न बढ़ाए या न बढ़ाए।
- सूचना की पारदर्शिता- उपयोगकर्ताओं को AI की सीमाओं और जोखिमों के बारे में पारदर्शी जानकारी होनी चाहिए।
- गोपनीयता सुरक्षा- उपयोगकर्ता की गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए उपयोगकर्ता डेटा और गोपनीयता की रक्षा की जानी चाहिए। उदाहरण के लिए- डेटा सुरक्षा कानूनों का सख्त कार्यान्वयन।
- AI का नैतिक उपयोग- हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि AI का उपयोग केवल लाभकारी उद्देश्यों के लिए किया जाए। सभी देशों द्वारा ब्लेचली घोषणा को सार्वभौमिक रूप से अपनाने की दिशा में प्रयास किया जाना चाहिए।
निष्कर्ष
AI और वैज्ञानिक अनुसंधान में भारत की प्रगति दशकों से कम फंडिंग, अकुशल शासन और ब्लू-स्काई अनुसंधान के लिए अपर्याप्त समर्थन के कारण बाधित हुई है। कई भारतीय शोधकर्ताओं को संसाधन की कमी और प्रशासनिक बोझ जैसी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिससे वे अत्याधुनिक शोध पर ध्यान केंद्रित करने की अपनी क्षमता सीमित कर देते हैं। भौतिकी में 2024 का नोबेल पुरस्कार मौलिक शोध को समर्थन देने के महत्व की याद दिलाता है, जो अक्सर तकनीकी सफलताओं की ओर ले जाता है। ऐसे शोध को खारिज करने से AI और अन्य उभरते क्षेत्रों में भविष्य के अवसरों से चूकने का जोखिम है।
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