ट्रिनिटी कॉलेज डबलिन के न्यूरोसाइंटिस्टों के अनुसार, बच्चे अगली पीढ़ी की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अनलॉक करने में मदद कर सकते हैं।
अनुसंधान शिशु सीखने के तंत्रिका विज्ञान और मनोविज्ञान की जांच करता है और एआई की अगली पीढ़ी का मार्गदर्शन करने के लिए तीन सिद्धांतों को दूर करता है, जो मशीन सीखने की सबसे अधिक दबाव वाली सीमाओं को दूर करने में मदद करेगा।
नेचर मशीन इंटेलिजेंस पत्रिका में आज प्रकाशित शोध, शिशु सीखने के तंत्रिका विज्ञान और मनोविज्ञान की जांच करता है और एआई की अगली पीढ़ी का मार्गदर्शन करने के लिए तीन सिद्धांतों को दूर करता है, जो मशीन सीखने की सबसे अधिक दबाव वाली सीमाओं को दूर करने में मदद करेगा।
ट्रिनिटी कॉलेज में मैरी स्कोलोडोव्स्का-क्यूरी रिसर्च फेलो डॉ लोरिजन ज़ादनोर्डिज्क ने समझाया: “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने पिछले दशक में जबरदस्त प्रगति की है, जिससे हमें स्मार्ट स्पीकर, कारों में ऑटोपायलट, हमेशा-स्मार्ट ऐप्स और उन्नत चिकित्सा निदान प्रदान किया गया है।
एआई में ये रोमांचक विकास मशीन लर्निंग की बदौलत हासिल किया गया है जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विशाल डेटासेट का उपयोग करता है।
हालाँकि, कई क्षेत्रों में प्रगति रुक रही है क्योंकि मशीनों से सीखने वाले डेटासेट को मनुष्यों द्वारा श्रमसाध्य रूप से क्यूरेट किया जाना चाहिए।
लेकिन हम जानते हैं कि सीखना बहुत अधिक कुशलता से किया जा सकता है, क्योंकि शिशु इस तरह से नहीं सीखते हैं!
वे अपने आस-पास की दुनिया का अनुभव करके सीखते हैं, कभी-कभी सिर्फ एक बार कुछ देखकर भी।”
ट्रिनिटी कॉलेज इंस्टीट्यूट ऑफ न्यूरोसाइंस से डॉ लोरिजन ज़ादनोर्डिज्क और प्रोफेसर रोड्री कुसैक, और टीयू आइंडहोवन, नीदरलैंड्स के डॉ तारेक आर बेसोल्ड ने अपने लेख “लेसन्स फ्रॉम इनफेंट लर्निंग फॉर अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग” में तर्क दिया है कि इससे सीखने के बेहतर तरीके हैं। असंरचित डेटा की आवश्यकता है।
पहली बार, वे इस बारे में ठोस प्रस्ताव देते हैं कि शिशु शिक्षा से कौन सी विशेष अंतर्दृष्टि मशीन लर्निंग में उपयोगी हो सकती है और इन शिक्षाओं को कैसे लागू किया जाए।
उनका कहना है कि मशीनों को शुरू से ही अपने सीखने को आकार देने के लिए इन-बिल्ट प्राथमिकताओं की आवश्यकता होगी।
उन्हें समृद्ध डेटासेट से सीखने की आवश्यकता होगी जो यह दर्शाता है कि दुनिया कैसी दिख रही है, लग रही है, सूंघ रही है, चख रही है और महसूस कर रही है।
और, शिशुओं की तरह, उन्हें एक विकासात्मक प्रक्षेपवक्र की आवश्यकता होगी, जहां अनुभव और नेटवर्क जैसे-जैसे वे “बड़े होते हैं” बदलते हैं।
टीयू आइंडहोवेन में फिलॉसफी एंड एथिक्स ग्रुप के शोधकर्ता डॉ तारेक आर बेसोल्ड ने कहा: “एआई शोधकर्ताओं के रूप में हम अक्सर अपने सिस्टम और मानव शिशुओं और बच्चों के मानसिक विकास के बीच रूपक समानताएं बनाते हैं।
इन उपमाओं को अधिक गंभीरता से लेने और मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान से शिशु विकास के समृद्ध ज्ञान को देखने का समय आ गया है, जो मशीन सीखने की सबसे अधिक दबाव वाली सीमाओं को दूर करने में हमारी मदद कर सकता है।”
प्रोफेसर रोड्री कुसैक, संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान के थॉमस मिशेल प्रोफेसर, ट्रिनिटी कॉलेज इंस्टीट्यूट ऑफ न्यूरोसाइंस के निदेशक ने कहा:
“कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मस्तिष्क से प्रेरित भागों में थे।
शिशुओं के समान, वे सीखने पर भरोसा करते हैं, लेकिन वर्तमान कार्यान्वयन मानव (और पशु) सीखने से बहुत अलग हैं।
अंतःविषय अनुसंधान के माध्यम से, बच्चे एआई की अगली पीढ़ी को अनलॉक करने में मदद कर सकते हैं।”
शोध में पाया गया है कि बच्चे कृत्रिम बुद्धि की ‘अगली पीढ़ी’ को अनलॉक करने में मदद कर सकते हैं
