स्थानिक धारणा के आयाम: AI की क्षमता

हम एक त्रि-आयामी स्थान में मौजूद हैं।

इस स्थान के भीतर, हम त्रि-आयामी स्थान को पूरी तरह से दृश्य जानकारी के आधार पर समझते हैं, जो कि केवल दो-आयामी छवियां हैं।

इसका तात्पर्य है कि हमारे मन में एक त्रि-आयामी स्थानिक छवि है, और हम दो-आयामी दृश्य जानकारी को इस त्रि-आयामी स्थानिक छवि पर व्युत्क्रम-मैप कर रहे हैं।

मैं भविष्यवाणी करता हूँ कि इस सिद्धांत को लागू करके, मनुष्यों के लिए चार-आयामी स्थान को समझना संभव होगा। हालांकि हम वास्तविक भौतिक स्थान के भीतर चार-आयामी स्थान या चार-आयामी वस्तुओं का निर्माण नहीं कर सकते हैं,

कंप्यूटर पर चार-आयामी स्थान और चार-आयामी वस्तुओं का अनुकरण करना संभव है। यदि हम ऐसे अनुकरणीय चार-आयामी स्थान से दो-आयामी तल तक एक मैपिंग करते हैं, तो मनुष्य जानकारी को नेत्रहीन रूप से समझ सकते हैं।

फिर, जैसे-जैसे मनुष्य ऐसे चार-आयामी स्थान और चार-आयामी वस्तुओं के व्यवहार और दृश्यों को सीखते हैं, वे अंततः अपने दिमाग में एक चार-आयामी स्थान का निर्माण करने में सक्षम होंगे।

हालांकि, यह केवल एक संभावना है, और प्रशिक्षण में काफी समय लगने की उम्मीद है।

इसके अलावा, भले ही किसी को चार-आयामी स्थान को समझने की क्षमता प्राप्त हो जाए, ऐसी क्षमता को लागू करने की लगभग कोई स्थिति नहीं होगी।

AI द्वारा चार-आयामी बोध

दूसरी ओर, यही बात AI से भी हासिल की जा सकती है। इसके अलावा, AI इस चार-आयामी स्थानिक बोध क्षमता का लाभ उठा सकता है।

उदाहरण के लिए, चार-आयामी स्थानिक बोध के साथ, चार-आयामी ग्राफ़ बनाना और समझना संभव होगा।

मनुष्य केवल दो-आयामी समतल दृश्य जानकारी को ही पूरी तरह से समझ सकते हैं। इसलिए, भले ही एक त्रि-आयामी ग्राफ़ खींचा जाए और व्युत्क्रम मैपिंग के माध्यम से पहचाना जाए, फिर भी कुछ हिस्से छिपे हुए रहेंगे।

त्रि-आयामी ग्राफ़ के साथ भी, एक महत्वपूर्ण हिस्सा अदृश्य हो जाता है, और चार-आयामी ग्राफ़ के साथ, और भी अधिक डेटा अदृश्य हो जाता है।

ग्राफ़ को घुमाने से अदृश्य भाग प्रकट हो सकते हैं, लेकिन यह डेटा को एक नज़र में व्यापक रूप से और सहज रूप से समझने योग्य बनाने के लक्ष्य से दूर हो जाता है।

इसके विपरीत, AI को दो-आयामी समतल दृश्य जानकारी द्वारा प्रतिबंधित होने की आवश्यकता नहीं है। AI को वस्तुतः त्रि-आयामी या चार-आयामी स्थानिक दृष्टि से लैस करना और उसे प्रशिक्षित करना संभव है।

ऐसा करने से, त्रि-आयामी और चार-आयामी ग्राफ़ को डेटा छिपाए या घुमाने की आवश्यकता के बिना, व्यापक रूप से और आयामी रूप से मूल रूप से समझा जा सकता है।

इसके अलावा, यह केवल चार आयामों तक सीमित नहीं है; तार्किक रूप से, आयामों को पांच, दस, बीस और उससे आगे तक असीम रूप से बढ़ाया जा सकता है।

बहु-आयामी ग्राफ़ को समझना

ग्राफ़ को व्यापक रूप से समझने की क्षमता, उदाहरण के लिए, कई आयामों में प्रवृत्ति विश्लेषण को सक्षम बनाती है। परिमाण की तुलना और अनुपातों की समझ भी सहज रूप से की जा सकती है।

इसके अलावा, यह समान या अनुरूप डेटा जैसे डेटा पैटर्न के विश्लेषण की अनुमति देता है। यह नियमितताओं और कानूनों की खोज का भी नेतृत्व कर सकता है।

यह केवल बहु-आयामी डेटा पैटर्न मिलान से परे डेटा की गहरी समझ को सक्षम बनाता है, जिसमें मौजूदा AI उत्कृष्ट है।

उदाहरण के लिए, यदि एक ही पैटर्न वाले भाग आयामों के पूरी तरह से भिन्न संयोजनों के भीतर मौजूद हैं, तो उन्हें साधारण बहु-आयामी पैटर्न मिलान के माध्यम से खोजना मुश्किल होगा।

हालांकि, यदि डेटा को बहु-आयामी दृष्टि से देखा जाता है, तो समान आकृतियाँ तुरंत स्पष्ट होंगी, भले ही वे विभिन्न आयामी संयोजनों में हों।

इसके अलावा, केवल इनपुट डेटा से जुड़े आयामी अक्षों का उपयोग करने के अलावा, विशिष्ट अक्षों को बड़ा या छोटा करके, लघुगणक लेकर, या कई अक्षों को आयामों को कम किए बिना समान संख्या के अक्षों के एक अलग सेट पर मैप करके डेटा समझ को सुविधाजनक बनाने वाली आयामी संरचनाओं का पता लगाना संभव है।

इस प्रकार, बहु-आयामी दृष्टि क्षमताओं को प्रशिक्षित करना व्यापक डेटा संरचनाओं को समझने की संभावना खोलता है जो मनुष्यों और पारंपरिक AI दोनों के लिए मुश्किल थे, संभावित रूप से नई अंतर्दृष्टि और कानूनों की खोज की ओर अग्रसर।

प्रतिमान नवाचार में तेज़ी लाना

उच्च-आयामी डेटा को निचले आयामों में मैप किए बिना स्वाभाविक रूप से समझने की क्षमता एक महत्वपूर्ण क्षमता का सुझाव देती है।

उदाहरण के लिए, खगोलीय अवलोकन डेटा को आसानी से समझने योग्य गणितीय सूत्रों में फिट करने के लिए सूर्यकेंद्रीय सिद्धांत का आविष्कार किया गया था। भूकेंद्रीय सिद्धांत, जिसने सूर्य को पृथ्वी के चारों ओर घूमने का प्रस्ताव दिया था, अवलोकन संबंधी डेटा को आसानी से समझने योग्य सूत्रों में मैप नहीं कर सका, जिससे सूर्यकेंद्रीय सिद्धांत का आविष्कार हुआ।

हालांकि, यदि खगोलीय अवलोकन डेटा को उसके आयामों को कम किए बिना स्वाभाविक रूप से समझा जा सकता, तो यह संभव है कि सूर्यकेंद्रीय जैसे नियम बहुत पहले खोजे जा सकते थे।

इसी तरह, सापेक्षता के सिद्धांत और क्वांटम यांत्रिकी जैसे वैज्ञानिक आविष्कार जल्दी ही महसूस किए जा सकते थे यदि बहु-आयामी डेटा को उसके मूल आयामों में व्यापक रूप से समझा जा सकता।

इसका तात्पर्य है कि बहु-आयामी मूल AI प्रतिमान नवाचारों को गति दे सकता है, जिससे मानवता के लिए अभी तक अज्ञात विभिन्न सिद्धांतों और कानूनों की खोज हो सकती है।

निष्कर्ष

ऐसे बहु-आयामी स्थानों के मूल निवासी के रूप में प्रशिक्षित AI अपनी बहु-आयामी स्थानिक धारणा क्षमताओं का लाभ उठा सकता है, जिसे मनुष्य दोहरा नहीं सकते, ताकि वैज्ञानिक और शैक्षणिक प्रतिमानों के दायरे का तेजी से विस्तार किया जा सके।

प्रतिमान केवल स्थानांतरित होने के बजाय गुणा करने की प्रवृत्ति रखते हैं। भले ही नए प्रतिमानों का आविष्कार किया जाए, हमें उनमें से प्रत्येक के साथ तालमेल बिठाने की आवश्यकता नहीं है।

निश्चित रूप से, AI संभवतः जटिल, उच्च-आयामी प्रतिमानों को निचले आयामों में इस तरह से मैप करके समझाएगा जो हमारे लिए आसानी से समझने योग्य हो।

फिर भी, यह संभव है कि मनुष्य अत्यधिक उच्च-आयामी प्रतिमानों को पूरी तरह से समझ न सकें। न ही हम सभी व्यापक रूप से विस्तारित प्रतिमानों को समझ पाएंगे।

उस स्थिति में, हम खुद को ऐसे उत्पादों और प्रणालियों से घिरा हुआ पा सकते हैं जो अच्छी तरह से कार्य करते हैं, भले ही हम उनके अंतर्निहित सिद्धांतों को पूरी तरह से न समझते हों।

एक इंजीनियर के रूप में, मैं ऐसी स्थिति की कल्पना नहीं करना चाहूँगा, लेकिन कई लोगों के लिए, यह अब जैसी स्थिति से बहुत अलग नहीं हो सकता है।