यह है कि एआई एक मस्तिष्क की तरह सीखता है: समय-सकान एआई और निरंतर मशीन के साथ एआई सिस्टम के लिए एक नया दृष्टिकोण सीखना

मशीन थिंकिंग 2.0: CTM एक मील का पत्थर क्यों है

जापानी स्टार्ट-अप साकाना एआई की नई "निरंतर विचार मशीन" (CTM) मशीन सोच के लिए एक केंद्रीय तंत्र के रूप में न्यूरोनल गतिविधि के समय की गतिशीलता को स्थापित करके AI अनुसंधान में एक प्रतिमान बदलाव को चिह्नित करती है। पारंपरिक एआई मॉडल के विपरीत जो एक दौर में जानकारी को संसाधित करते हैं, सीटीएम सोच की एक बहु-चरण प्रक्रिया का अनुकरण करता है जो मानव मस्तिष्क के कामकाज पर आधारित है।

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समय -आधारित सोच की क्रांति

जबकि पारंपरिक एआई मॉडल जैसे कि जीपीटी -4 या लामा 3 क्रमिक रूप से काम करते हैं-एक इनपुट आता है, एक आउटपुट इस सिद्धांत के साथ बाहर-सीटीएम टूट जाता है। सिस्टम एक आंतरिक समय की अवधारणा के साथ संचालित होता है, इसलिए "टिक" या असतत समय को कम करता है, जिसके माध्यम से मॉडल की आंतरिक स्थिति धीरे -धीरे विकसित होती है। यह दृष्टिकोण पुनरावृत्त अनुकूलन को सक्षम करता है और एक ऐसी प्रक्रिया बनाता है जो केवल एक प्रतिक्रिया की तुलना में एक प्राकृतिक सोच प्रक्रिया की तरह अधिक है।

"सीटीएम समय की एक आंतरिक अवधारणा के साथ काम करता है, तो 'आंतरिक टिक्स', जो डेटा इनपुट द्वारा डिकूप किए गए हैं," साकाना एआई बताते हैं। "यह मॉडल को तुरंत एक ही रन में निर्णय लेने के बजाय कार्यों को हल करते समय कई चरणों को 'सोचने' में सक्षम बनाता है।"

इस दृष्टिकोण का मूल प्रतिनिधित्व के एक मौलिक तंत्र के रूप में न्यूरोनल सिंक्रनाइज़ेशन के उपयोग में निहित है। साकाना एआई जैविक दिमाग की कार्यक्षमता से प्रेरित था, जिसमें न्यूरॉन्स के बीच समय समन्वय एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह जैविक प्रेरणा एक मात्र रूपक से परे है और इसके एआई विकास दर्शन की नींव बनाता है।

न्यूरॉन-स्तरीय मॉडल: तकनीकी नींव

CTM एक जटिल तंत्रिका वास्तुकला का परिचय देता है, जिसे "न्यूरॉन-स्तरीय मॉडल" (NLMS) के रूप में संदर्भित किया जाता है। प्रत्येक न्यूरॉन का अपना वजन पैरामीटर होता है और अतीत की सक्रियता के इतिहास का पीछा करता है। ये ऐतिहासिक समय में न्यूरॉन्स के व्यवहार को प्रभावित करते हैं और पारंपरिक कृत्रिम न्यूरोनल नेटवर्क की तुलना में अधिक गतिशील प्रसंस्करण को सक्षम करते हैं।

सोच प्रक्रिया कई आंतरिक चरणों में चलती है। सबसे पहले, एक "सिनैप्स मॉडल" पहले सिग्नल बनाने के लिए वर्तमान न्यूरॉन राज्यों और बाहरी इनपुट डेटा को संसाधित करता है-तथाकथित पूर्व-सक्रियता। इसके बाद, व्यक्तिगत "न्यूरॉन मॉडल" अपने अगले राज्यों की गणना करने के लिए इन संकेतों के ऐतिहासिकों का उपयोग करते हैं।

न्यूरॉनिंग राज्यों को न्यूरॉन्स के बीच सिंक्रनाइज़ेशन शक्ति का विश्लेषण करने के लिए समय के साथ दर्ज किया जाता है। यह सिंक्रनाइज़ेशन मॉडल का केंद्रीय आंतरिक प्रतिनिधित्व बनाता है। एक अतिरिक्त ध्यान तंत्र सिस्टम को इनपुट डेटा के प्रासंगिक भागों का चयन और संसाधित करने में सक्षम बनाता है।

प्रदर्शन और व्यावहारिक परीक्षण

कई प्रयोगों में, सकान एआई ने स्थापित आर्किटेक्चर के साथ सीटीएम के प्रदर्शन की तुलना की। परिणाम आवेदन के विभिन्न क्षेत्रों में होनहार प्रगति दिखाते हैं:

चित्रा वर्गीकरण और दृश्य कारीगरी

प्रसिद्ध इमेजनेट -1K डेटा सेट पर, CTM 72.47% की शीर्ष 1 सटीकता और 89.89% की शीर्ष 5 सटीकता प्राप्त करता है। यद्यपि आज के मानकों के लिए ये मूल्य शीर्ष मूल्यों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, सकान एआई इस बात पर जोर देते हैं कि यह परियोजना का प्राथमिक लक्ष्य नहीं है। यह उल्लेखनीय है कि यह इमेजनेट वर्गीकरण के लिए प्रतिनिधित्व के रूप में तंत्रिका गतिशीलता का उपयोग करने का पहला प्रयास है।

CIFAR 10 डेटा सेट के साथ परीक्षणों में, CTM पारंपरिक मॉडल की तुलना में थोड़ा बेहतर है, उनकी भविष्यवाणियां मानव निर्णय लेने वाले व्यवहार के समान अधिक हैं। CIFAR-10H पर, CTM केवल 0.15 की अंशांकन त्रुटि प्राप्त करता है और इस प्रकार दोनों मनुष्यों (0.22) और LSTMs (0.28) से अधिक है।

जटिल समस्या समाधान

64 की लंबाई के साथ समता कार्यों के मामले में, CTM 75 सलाखों से अधिक के साथ 100% की प्रभावशाली सटीकता प्राप्त करता है, जबकि LSTM 60% से कम पर अधिकतम 10 प्रभावी बार के साथ फंस जाते हैं। एक भूलभुलैया प्रयोग में, मॉडल ने व्यवहार का प्रदर्शन किया जो एक मार्ग की क्रमिक योजना से मिलता -जुलता है, जिसमें 80% की सफलता दर है, जबकि LSTMS में 45% और फ़ीड फॉरवर्ड नेटवर्क में केवल 20% है।

मॉडल का मॉडल विशेष रूप से अपनी प्रसंस्करण गहराई को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए दिलचस्प है: यह सरल कार्यों के मामले में पहले रुक जाता है, अधिक जटिल के साथ यह लंबे समय तक गणना करता है। यह अतिरिक्त नुकसान कार्यों के बिना काम करता है और वास्तुकला की एक अंतर्निहित संपत्ति है।

व्याख्या और पारदर्शिता

CTM की एक उत्कृष्ट विशेषता इसकी व्याख्या है। छवि प्रसंस्करण के दौरान, ध्यान सिर व्यवस्थित रूप से प्रासंगिक सुविधाओं को स्कैन करता है, जो मॉडल की "सोच प्रक्रिया" में एक अंतर्दृष्टि को सक्षम करता है। भूलभुलैया प्रयोगों में, प्रणाली ने व्यवहार दिखाया जो एक मार्ग-ए व्यवहार की क्रमिक योजना से मिलता जुलता है, जो डेवलपर्स के अनुसार, उभरता हुआ है और स्पष्ट रूप से प्रोग्राम नहीं किया गया था।

SAKANA AI यहां तक ​​कि एक इंटरैक्टिव डेमो भी प्रदान करता है जिसमें ब्राउज़र में एक CTM सिस्टम 150 चरणों में एक भूलभुलैया से अपना रास्ता खोजता है। यह पारदर्शिता कई आधुनिक एआई प्रणालियों पर एक महत्वपूर्ण लाभ है, निर्णय लेने की प्रक्रिया जिसे अक्सर "ब्लैक बॉक्स" के रूप में माना जाता है।

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चुनौतियां और सीमाएँ

होनहार परिणामों के बावजूद, CTM अभी भी काफी चुनौतियों का सामना करता है:

1. कंप्यूटिंग प्रयास: प्रत्येक आंतरिक घड़ी को पूर्ण आगे रन की आवश्यकता होती है, जो एलएसटीएम की तुलना में प्रशिक्षण लागत को लगभग तीन गुना बढ़ाती है।
2. स्केलेबिलिटी: वर्तमान कार्यान्वयन प्रक्रिया अधिकतम 1,000 न्यूरॉन्स, और ट्रांसफार्मर आकार (of1 बिलियन मापदंडों) के लिए स्केलिंग का अभी तक परीक्षण नहीं किया गया है।
3. आवेदन के क्षेत्र: जबकि CTM विशिष्ट परीक्षणों में अच्छे परिणाम दिखाता है, यह देखा जाना बाकी है कि क्या इन लाभों का उपयोग व्यापक व्यावहारिक अनुप्रयोगों में भी किया जाता है।

शोधकर्ताओं ने विभिन्न मॉडल आकारों के साथ भी प्रयोग किया और पाया कि अधिक न्यूरॉन्स ने अधिक विविध गतिविधि पैटर्न का नेतृत्व किया, लेकिन परिणामों में स्वचालित रूप से सुधार नहीं किया। यह मॉडल वास्तुकला, आकार और प्रदर्शन के बीच जटिल संबंधों को इंगित करता है।

SAKANA AI: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक नया दृष्टिकोण

SAKANA AI की स्थापना जुलाई 2023 में AI दूरदर्शी डेविड हा और Llion जोन्स द्वारा की गई थी, दोनों पूर्व Google शोधकर्ताओं ने, मर्करी के पूर्व कर्मचारी और जापानी विदेश मंत्रालय में अधिकारियों के पूर्व कर्मचारी रेन इटो के साथ थे। कंपनी कई स्थापित एआई डेवलपर्स की तुलना में एक मौलिक दृष्टिकोण का पीछा करती है।

पारंपरिक पथ को अधिक बड़े पैमाने पर, संसाधन-गहन एआई मॉडल चलने के बजाय, सकान एआई प्रकृति से प्रेरित है, विशेष रूप से मछली के झुंड और पक्षियों के झुंडों की सामूहिक बुद्धि से। Openaai जैसी कंपनियों के विपरीत, जो कि CHATGPT जैसे व्यापक, शक्तिशाली मॉडल विकसित करते हैं, Sakana AI छोटे, सहयोगी AI मॉडल के साथ विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण पर निर्भर करता है जो एक साथ कुशलता से काम करते हैं।

यह दर्शन CTM में भी परिलक्षित होता है। केवल अधिक मापदंडों के साथ बड़े मॉडलों का निर्माण करने के बजाय, Sakana AI मौलिक वास्तुशिल्प नवाचारों पर ध्यान केंद्रित करता है जो मौलिक रूप से उस तरीके को बदल सकते हैं जिसमें AI सिस्टम जानकारी को संसाधित कर सकते हैं।

एआई विकास में एक प्रतिमान बदलाव?

निरंतर विचार मशीन एआई विकास में एक महत्वपूर्ण कदम को चिह्नित कर सकती है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के एक केंद्रीय तत्व के रूप में अस्थायी गतिशीलता को फिर से शुरू करके, सकान एआई एआई अनुसंधान के लिए उपकरणों और अवधारणाओं के प्रदर्शनों की सूची का विस्तार करता है।

CTM की जैविक प्रेरणा, व्याख्या और अनुकूली गणना गहराई विशेष रूप से आवेदन क्षेत्रों में मूल्यवान हो सकती है जिन्हें जटिल निष्कर्ष और समस्या को हल करने की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, यह दृष्टिकोण अधिक कुशल एआई सिस्टम को जन्म दे सकता है जो कम कंप्यूटिंग संसाधनों के साथ कर सकते हैं।

यह देखा जाना बाकी है कि क्या सीटीएम वास्तव में एक सफलता का प्रतिनिधित्व करता है। सबसे बड़ी चुनौती प्रयोगशाला परीक्षणों से होनहार परिणामों को व्यावहारिक अनुप्रयोगों में बदलना और वास्तुकला को बड़े मॉडलों में बदलना होगा।

इसके बावजूद, सीटीएम एक बहादुर और अभिनव दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है जो दर्शाता है कि वर्तमान एआई प्रणालियों की प्रभावशाली सफलताओं के बावजूद, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला में मौलिक नवाचारों के लिए अभी भी बहुत जगह है। SAKANA AIS निरंतर विचार मशीन हमें याद दिलाती है कि हम केवल मानव -समान कृत्रिम बुद्धिमत्ता को विकसित करने के लिए एक लंबी यात्रा की शुरुआत में हो सकते हैं।

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