सन्निहित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (सन्निहित एआई) - छवि: Xpert.digital
फोकस में सन्निहित एआई: मानव-प्रौद्योगिकी बातचीत का भविष्य
AI के नए आयाम: अमूर्त मॉडल से वास्तविक अनुप्रयोगों तक
सन्निहित कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जिसे एक सन्निहित एआई के रूप में भी जाना जाता है, एआई अनुसंधान में एक अभिनव दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें खुफिया डिजिटल अंतरिक्ष में अलगाव में मौजूद नहीं है, लेकिन भौतिक प्रणालियों में एकीकरण और वास्तविक दुनिया के साथ सक्रिय बातचीत द्वारा बनाया जाता है। पारंपरिक एआई प्रणालियों के विपरीत, जो अमूर्त, आभासी वातावरण में काम करते हैं, सन्निहित एआई सिस्टम इसके साथ विचार करने, समझने और बातचीत करने में सक्षम हैं। यह रिपोर्ट सन्निहित एआई के सिद्धांतों, अनुप्रयोगों और भविष्य के दृष्टिकोणों का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करती है।
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सन्निहित एआई की बुनियादी अवधारणा
सन्निहित कृत्रिम बुद्धिमत्ता एआई सिस्टम को संदर्भित करती है जो भौतिक वस्तुओं जैसे रोबोट में एम्बेडेड होती हैं और एक महत्वपूर्ण तरीके से अपने परिवेश के साथ बातचीत कर सकती हैं। विशुद्ध रूप से डिजिटल एआई के विपरीत, जो मुख्य रूप से डिजिटल कलाकृतियों या निर्णय की सिफारिशों का उत्पादन करता है, सन्निहित एआई का उद्देश्य भौतिक प्रणालियों के व्यवहार को नियंत्रित करना है।
सन्निहित एआई की अवधारणा में एक वातावरण में बातचीत और सीखने के सभी पहलू शामिल हैं: धारणा और समझ से लेकर सोच और निष्पादन की योजना तक। यह समग्र दृष्टिकोण क्लासिक कम्प्यूटेशनलवाद से मौलिक रूप से भिन्न होता है, जो मानसिक प्रक्रियाओं को शुद्ध अंकगणितीय संचालन के रूप में देखता है और मस्तिष्क को कंप्यूटर के रूप में देखता है।
एक सन्निहित एआई अपने परिवेश को पकड़ने के लिए सेंसर का उपयोग करता है जो सीख रहा है और अनुकूलनीय है और, उनकी मोटर या प्रतिक्रियाशील कौशल के साथ, कार्रवाई प्रक्रियाओं में धारणा प्रक्रियाओं को परिवर्तित करता है। इसकी एक प्रासंगिक समझ है और यह गतिशील वातावरण में जटिल बातचीत भी कर सकता है।
सैद्धांतिक नींव और दार्शनिक पृष्ठभूमि
सन्निहित एआई की सैद्धांतिक नींव दर्शन और संज्ञानात्मक विज्ञान में गहराई से लंगर डाले हुए हैं। अवतार परिकल्पना, जिसे लिंडा स्मिथ ने 2005 में प्रस्तुत किया था, में कहा गया है कि सोच और सीखना शरीर और आसपास के क्षेत्र के बीच निरंतर बातचीत से प्रभावित है। यह विचार दार्शनिक मौरिस मर्लेउ-पोंटी की पहले के दार्शनिक अवधारणाओं पर वापस जाता है, जिन्होंने समझने के लिए धारणा और शरीर की केंद्रीय भूमिका पर जोर दिया।
सन्निहित अनुभूति (सन्निहित अनुभूति) उन सिद्धांतों के एक समूह का प्रतिनिधित्व करती है जो यह जांचते हैं कि कैसे अनुभूति भौतिक स्थिति और जीव की क्षमताओं द्वारा आकार दिया जाता है। इन सन्निहित कारकों में मोटर प्रणाली, धारणा प्रणाली, पर्यावरण के साथ भौतिक बातचीत और दुनिया के बारे में धारणाएं शामिल हैं, जो जीव के मस्तिष्क और शरीर की कार्यात्मक संरचना को आकार देती हैं। सन्निहित अनुभूति की थीसिस अन्य सिद्धांतों जैसे संज्ञानात्मक, कंप्यूटरवाद और कार्टेशियन द्वैतवाद को चुनौती देती है।
सन्निहित एआई इन अवधारणाओं पर निर्माण करता है और सुझाव देता है कि सच्ची कृत्रिम जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) को नकली और भौतिक वातावरण के साथ भौतिक अवतार और बातचीत को नियंत्रित करके प्राप्त किया जा सकता है।
तकनीकी घटक और कार्यक्षमता
सन्निहित एआई सिस्टम के विकास के लिए विभिन्न तकनीकी घटकों और कार्यप्रणाली के एकीकरण की आवश्यकता होती है:
धारणा और सेंसर
सन्निहित एआई सिस्टम मनुष्यों में क्लासिक पांच इंद्रियों के समान, अपने परिवेश को देखने के लिए विभिन्न सेंसर का उपयोग करते हैं। इन सेंसर में कैमरे (दृश्य समझ के लिए), माइक्रोफोन (ऑडियो रिकॉर्डिंग के लिए), स्पर्शक सेंसर (स्पर्श और दबाव के लिए), साथ ही त्वरण और अभिविन्यास सेंसर शामिल हो सकते हैं।
संज्ञानात्मक संसाधन
एक सन्निहित एआई की संज्ञानात्मक वास्तुकला में चार आवश्यक घटक शामिल हैं: धारणा, कार्रवाई, स्मृति और सीखने। ये घटक एजेंट को सक्षम करने, उनके परिवेश को समझने और उचित रूप से प्रतिक्रिया करने के लिए एक साथ काम करते हैं। इस क्षेत्र में आधुनिक विकास में मल्टीमॉडल बड़े मॉडल (एमएलएलएमएस) शामिल हैं जो उन्नत धारणा, बातचीत और योजना कौशल प्रदान करते हैं।
अभिनेता और भौतिक बातचीत
निष्क्रिय अवलोकन के विपरीत, सन्निहित एआई एजेंटों का उनके परिवेश पर प्रभाव पड़ता है और प्रतिक्रिया से सीखते हैं। इसके लिए एक्ट्यूएटर्स की आवश्यकता होती है - ऐसे घटक जो भौतिक क्रियाओं को अंजाम दे सकते हैं, जैसे कि रोबोट आर्म्स, व्हील्स या अन्य मैकेनिकल सिस्टम।
सीखने और अनुकूलन तंत्र
सन्निहित एआई सिस्टम अपने परिवेश की प्रत्यक्ष परीक्षा के माध्यम से सीखते हैं, जैसे कि लोग और जानवर अन्वेषण और बातचीत के माध्यम से सीखते हैं। इसमें विभिन्न शिक्षण कार्यप्रणाली शामिल हैं जैसे कि सुदृढीकरण सीखने, जिसमें एजेंट प्रयोगों और त्रुटियों के माध्यम से सीखता है, साथ ही साथ निगरानी और असुरक्षित सीखने के लिए भी।
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आवेदन और उदाहरण के क्षेत्र
सन्निहित एआई का उपयोग कई क्षेत्रों में किया जाता है:
रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणाली
स्वायत्त वाहनों से लेकर ड्रोन और औद्योगिक रोबोट तक - सन्निहित KI इन प्रणालियों को इसके साथ विचार करने, नेविगेट करने और बातचीत करने में सक्षम बनाता है। एक सरल उदाहरण रूमबा वैक्यूम क्लीनर रोबोट है जो अपने भौतिक वातावरण को नेविगेट करने, बाधाओं को पहचानने और इंटीरियर डिजाइन सीखने के लिए सेंसर का उपयोग करता है।
उत्पादन स्वचालन
उत्पादन में, सन्निहित एआई रोबोट कोशिकाओं को नियंत्रित कर सकता है जो वांछित सतह की गुणवत्ता के साथ भागों को पीसने जैसे जटिल कार्यों को पूरा करते हैं। एआई सेंसर का उपयोग करके कोशिकाओं की स्थिति की निगरानी करता है और रोबोट के लिए निर्देश उत्पन्न करता है।
स्वास्थ्य सेवा और देखभाल
स्वास्थ्य क्षेत्र में, सन्निहित एआई सटीक, दक्षता और निजीकरण में सुधार करने वाले समाधानों की पेशकश करके एक क्रांतिकारी परिवर्तन का वादा करता है। अनुप्रयोग नैदानिक हस्तक्षेप से लेकर दैनिक देखभाल और संगत से लेकर पोस्ट -इंटेरेंशियल रिहैबिलिटेशन तक हैं।
कृषि
कृषि में, बुद्धिमान रोबोट विकसित किए जा रहे हैं जो पूरे बढ़ते पुष्प में महारत हासिल कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, फुडन विश्वविद्यालय की एक शोध टीम ने एक बहुक्रियाशील रोबोट विकसित किया है जो पूरे टमाटर की खेती को लेता है, जिसमें परागण, पत्ती की सफाई, फल पतला और कटाई शामिल है। यह "सोच" मशीन मानवीय धारणा, निर्णय और कार्य का अनुकरण कर सकती है।
वर्तमान अनुसंधान और विकास
मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एमएलएलएमएस)
सन्निहित एआई अनुसंधान में एक आशाजनक विकास मल्टीमॉडल बड़े वॉयस मॉडल (एमएलएलएमएस) का एकीकरण है। ये मॉडल कई स्रोतों जैसे कि पाठ, चित्र और ऑडियो से डेटा को संसाधित करते हैं और एकीकृत करते हैं, जो व्यापक निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। वे पारंपरिक सुदृढीकरण सीखने के दृष्टिकोण की तुलना में जटिल वातावरण में उल्लेखनीय बहुमुखी प्रतिभा, कौशल और सामान्यीकरण क्षमता दिखाते हैं।
बेंचमार्क और मूल्यांकन मंच
सन्निहित एआई के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए विभिन्न बेंचमार्क विकसित किए गए थे। उदाहरण के लिए, एम्बोडेडबेंच, एक व्यापक बेंचमार्क है जिसे एमएलएमएम को सन्निहित एजेंटों के रूप में मूल्यांकन करने के लिए विकसित किया गया था। यह उच्च और निम्न स्तर पर और छह महत्वपूर्ण एजेंट कौशल के साथ दोनों कार्यों के लिए एमएलएलएम-आधारित एजेंटों का विस्तृत मूल्यांकन प्रदान करता है।
एक अन्य उदाहरण एमएलएलएमएस के लिए एमएलएलएमएस के लिए एक व्यापक और इंटरैक्टिव मूल्यांकन बेंचमार्क है। इसमें 125 अलग -अलग 3 डी दृश्यों के भीतर 328 विभिन्न कार्य शामिल हैं, जिन्हें सावधानीपूर्वक चुना गया है और एनोटेट किया गया है।
सिम-टू-रियल ट्रांसमिशन
सन्निहित एआई अनुसंधान में एक महत्वपूर्ण चुनौती उन कौशल को स्थानांतरित करना है जो सिमुलेशन में वास्तविक वातावरण में अधिग्रहित किए गए हैं। यह सिम-टू-रियल ट्रांसमिशन एक सक्रिय अनुसंधान क्षेत्र है जिसका उद्देश्य नकली और वास्तविक वातावरण के बीच अंतर को बंद करना है।
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तकनीकी और व्यावहारिक बाधाएं
यद्यपि सन्निहित एआई के विकास ने बहुत प्रगति की है, फिर भी काफी चुनौतियां हैं। इसमें हार्डवेयर प्रतिबंध, मॉडलिंग मॉडलिंग, दुनिया की शारीरिक समझ और मल्टीमॉडल एकीकरण शामिल हैं। एक नए प्रकार के एआई सीखने के सिद्धांत और उन्नत हार्डवेयर के नवाचार का निर्माण मजबूत और विश्वसनीय सन्निहित खुफिया प्रणालियों के विकास के लिए महत्वपूर्ण है।
नैतिक विचार
सन्निहित एआई का विकास भी नैतिक प्रश्न उठाता है, विशेष रूप से सुरक्षा, गोपनीयता और संभावित सामाजिक प्रभावों के संबंध में। संभावित नकारात्मक परिणामों को कम करने के लिए इन तकनीकों को जिम्मेदारी से विकसित करना और उपयोग करना महत्वपूर्ण है।
भविष्य के अनुसंधान निर्देश
सन्निहित एआई अनुसंधान के भविष्य के लिए कई दिशाओं को रेखांकित किया गया है। इनमें बड़ी धारणा अनुभूति-व्यवहार (पीसीबी) मॉडल, भौतिक बुद्धिमत्ता और रूपात्मक बुद्धिमत्ता का विकास शामिल है। इन दृष्टिकोणों के लिए केंद्रीय सामान्य एजेंट ढांचा है, जिसे BCENT के रूप में जाना जाता है और धारणा, संज्ञानात्मक और व्यवहार की गतिशीलता को एकीकृत करता है।
क्यों एआई बुद्धिमान प्रणालियों के अगले चरण का प्रतिनिधित्व कर रहा है
सन्निहित एआई एआई अनुसंधान में एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो वास्तव में बुद्धिमान प्रणालियों के विकास के लिए भौतिक अवतार और बातचीत के महत्व पर जोर देता है। एआई को भौतिक प्रणालियों में एकीकृत करके और पर्यावरण के साथ प्रत्यक्ष बातचीत को सक्षम करके, एआईआई ने रोबोटिक्स, हेल्थकेयर, उत्पादन और कृषि जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयोगों के लिए नए क्षितिज को खोल दिया।
वर्तमान एआई अनुसंधान डेटा द्वारा भारी रूप से संचालित होता है, और गहरी शिक्षा की क्रांतिकारी सफलता आवेदन के क्षेत्रों में किया गया था जिसमें डेटा आसानी से उपलब्ध है या उत्पन्न किया जा सकता है। यूरोप और विशेष रूप से जर्मनी में, जहां सामाजिक सफलता प्रौद्योगिकी और रोबोटिक्स पर मजबूत है, मशीनों के लिए एआई अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करना तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है।
सन्निहित एआई के क्षेत्र में अनुसंधान को बुद्धिमत्ता की एक समग्र समझ की ओर एक प्रतिमान बदलाव की आवश्यकता होती है जो अलग -थलग नहीं होती है, लेकिन पर्यावरण के साथ एक विविध, मल्टीमॉडल इंटरैक्शन द्वारा प्रकट होती है। सन्निहित बुद्धिमत्ता की यह दृष्टि एआई सिस्टम को विकसित करने की कुंजी हो सकती है जो वास्तव में अनुकूलनीय हैं और गतिशील वातावरण में पनप सकते हैं।
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