सीखने का सीखना: सहज बुद्धि

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीन लर्निंग नामक तकनीक के माध्यम से बुद्धिमान व्यवहार प्राप्त करती है।

जबकि यह शिक्षण मनुष्यों द्वारा विकसित प्रक्रियाओं के अनुसार किया जाता है, इन प्रक्रियाओं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संरचना से बुद्धिमत्ता क्यों उत्पन्न होती है, इसकी अभी तक व्याख्या नहीं की गई है।

इस लेख में, मैं सीखने के सार पर विचार करके बुद्धिमत्ता के उत्पन्न होने के कारणों का पता लगाऊँगा।

और जैसे-जैसे हम सीखने की अवधारणा में गहराई से उतरते हैं, हम इस विचार पर पहुंचते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और हमारे मस्तिष्क दोनों में सीखने का तरीका सीखने की एक सहज प्रवृत्ति होती है।

यह एक ऐसे तंत्र के अस्तित्व का सुझाव देता है जिसे "प्राकृतिक रूप से जन्मे फ़्रेमवर्कर" कहा जा सकता है।

शरीर के माध्यम से सीखना बनाम भाषा के माध्यम से सीखना

हम अपनी आँखों से चीज़ें देखकर और अपने शरीर को हिलाकर अपने आस-पास की दुनिया के बारे में सीखते हैं और अपनी क्षमताओं का विस्तार करते हैं।

यह भी सीखने का एक रूप है, जिसे शरीर के माध्यम से सीखना कहा जा सकता है।

दूसरी ओर, जब लोग आम तौर पर सीखने की बात करते हैं, तो वे शायद पाठ्यपुस्तकों को पढ़कर या किसी शिक्षक की व्याख्या सुनकर ज्ञान बढ़ाने की कल्पना करते हैं।

इस तरह के पाठ्यक्रम-आधारित सीखने के अलावा, हम दोस्तों के साथ बातचीत, ऑनलाइन समाचार आदि से भी विभिन्न ज्ञान प्राप्त करते हैं।

इस प्रकार का सीखना छवियों को दृष्टिगत रूप से याद रखने या किसी के शरीर को हिलाकर सीखने के बारे में नहीं है; यह भाषा के माध्यम से सीखना है।

उप-भौतिक शिक्षण और आध्यात्मिक शिक्षण

भाषा के माध्यम से सीखने में, ऐसे मामले होते हैं जहाँ जानकारी को केवल बार-बार दोहराने से ही याद किया जा सकता है, और ऐसे मामले भी होते हैं जहाँ इसे एक या कुछ बार सुनने के बाद याद किया जा सकता है।

वैकल्पिक रूप से, ऐसा ज्ञान भी होता है जिसे, भले ही उसका विवरण याद न हो, आवश्यकता पड़ने पर बुकशेल्फ़ या इंटरनेट से निकालकर उपयोग किया जा सकता है।

ज्ञान प्राप्त करने और आवश्यकता पड़ने पर उसका उचित उपयोग करने के अर्थ में, इन दोनों पैटर्नों को सीखना कहा जा सकता है।

इनमें से, वह ज्ञान जिसे केवल बार-बार दोहराने से ही याद किया जा सकता है, उप-भौतिक ज्ञान कहा जा सकता है। इसके लिए सीखने की प्रक्रिया उप-भौतिक शिक्षण है, जिसमें अवधारणाओं को स्वयं याद करना शामिल है।

यह भौतिक शिक्षण के समान है, जहाँ व्यक्ति अपनी आँखों से वस्तुओं को देखकर या अपने शरीर को हिलाकर बार-बार सीखता है। इन्हें भी उप-भौतिक शिक्षण के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।

दूसरी ओर, उस ज्ञान का अधिग्रहण जिसे कम दोहराव के साथ याद किया जा सकता है, या मौके पर ही देखा और उपयोग किया जा सकता है, आध्यात्मिक शिक्षण कहा जा सकता है।

इस मामले में, उप-भौतिक शिक्षण के माध्यम से प्राप्त पहले से सीखे गए अवधारणाओं का उपयोग उन अवधारणाओं के प्रकारों के रूप में या अवधारणाओं के संयोजन के रूप में ज्ञान सीखने के लिए किया जा सकता है।

चूंकि उप-भौतिक शिक्षण के माध्यम से पहले से प्राप्त अवधारणाओं का उपयोग किया जा सकता है, इसलिए आध्यात्मिक शिक्षण को दोहराव की आवश्यकता नहीं होती है।

प्राकृतिक भाषा मशीन लर्निंग

आइए इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता में मशीन लर्निंग पर लागू करें।

आम तौर पर, मशीन लर्निंग में उपयोग किए जाने वाले न्यूरल नेटवर्क उप-भौतिक शिक्षण करते हैं, जिसमें अवधारणाओं को बार-बार सीखना शामिल होता है।

दूसरी ओर, बड़े भाषा मॉडल, जो मनुष्यों के समान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में सक्षम हैं, भाषा के माध्यम से सीख सकते हैं।

बड़े भाषा मॉडल के पूर्व-प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग के दौरान, भाषा के माध्यम से उप-भौतिक शिक्षण होता है।

इसके अलावा, एक पूर्व-प्रशिक्षित बड़ा भाषा मॉडल इनपुट वाक्य में निहित ज्ञान का उपयोग करके उत्तर दे सकता है, इस प्रकार तत्काल आध्यात्मिक शिक्षण कर सकता है।

भाषा के माध्यम से आध्यात्मिक शिक्षण की इस क्षमता के कारण, बड़े भाषा मॉडल दोहराव वाले शिक्षण के बिना नए ज्ञान का उपयोग कर सकते हैं।

इसे पारंपरिक संख्यात्मक मशीन लर्निंग के विपरीत प्राकृतिक भाषा मशीन लर्निंग कहा जा सकता है जो मॉडल मापदंडों को पुनरावृत्त रूप से समायोजित करता है।

अधिभौतिक इंटरफ़ेस के रूप में प्राकृतिक भाषा

प्राकृतिक भाषा उस इंटरफ़ेस पर स्थित है जो उप-भौतिक और अधिभौतिक शिक्षण को अलग करता है।

प्राकृतिक भाषा का आकर्षक पहलू यह है कि इसे उप-भौतिक शिक्षण के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है, और इसके शीर्ष पर, यह अधिभौतिक शिक्षण को सक्षम बनाता है।

प्राकृतिक भाषा के अतिरिक्त आध्यात्मिक इंटरफ़ेस

वास्तव में, भौतिक शिक्षण में भी, उप-भौतिक और आध्यात्मिक दोनों प्रकार का शिक्षण मौजूद होता है। उदाहरण के लिए, खेल में कुशल व्यक्ति पहली बार सामना किए गए नए खेल के अनुकूल तेज़ी से ढल सकता है।

इसी तरह, जीव विज्ञान का जानकार व्यक्ति जब किसी नई प्रजाति को देखता है, तो उसकी विशेषताओं को तुरंत समझ सकता है।

इस प्रकार, भौतिक शिक्षण में भी, आध्यात्मिक इंटरफ़ेस मौजूद होते हैं जो प्राकृतिक भाषा के समान स्थिति रखते हैं।

फ़्रेमवर्क

इन इंटरफेस पर ऐसे फ्रेमवर्क होते हैं जो, मौलिक अवधारणाओं या ज्ञान से भिन्न होते हुए भी, उनके संबंधों और संरचनाओं को परिभाषित करते हैं, या नई संरचना को सक्षम करते हैं।

जैसे-जैसे उप-भौतिक शिक्षण के माध्यम से विभिन्न प्रकार के उप-भौतिक ज्ञान का अधिग्रहण किया जाता है, वैसे-वैसे उप-भौतिक ज्ञान के टुकड़ों के बीच के संबंधों से आध्यात्मिक इंटरफ़ेस पर फ्रेमवर्क को सीखना संभव हो सकता है।

भौतिक शिक्षण के माध्यम से प्राप्त फ्रेमवर्क अधिग्रहण के बाद नए ज्ञान को तुरंत आध्यात्मिक रूप से सीखने में सक्षम बनाते हैं। हालाँकि, इस आध्यात्मिक शिक्षण के माध्यम से प्राप्त ज्ञान को दूसरों तक पहुँचाना आसान नहीं है।

दूसरी ओर, भाषा द्वारा सीखने के माध्यम से प्राप्त फ्रेमवर्क स्वयं प्राकृतिक भाषा है।

इसलिए, प्राकृतिक भाषा फ्रेमवर्क सीखने के बाद, आध्यात्मिक शिक्षण के माध्यम से प्राप्त ज्ञान को सीधे अन्य लोगों के भाषा द्वारा सीखने में इनपुट किया जा सकता है।

यह केवल उस ज्ञान पर लागू नहीं होता है जहाँ पाठ्यपुस्तकों या ऑनलाइन समाचारों जैसी भाषा के माध्यम से सीखना मौलिक है।

एक अनुभवी फ़ुटबॉल खिलाड़ी, पहली बार बेसबॉल खेलते हुए, बेसबॉल के बारे में प्राप्त आध्यात्मिक ज्ञान को अन्य फ़ुटबॉल खिलाड़ियों तक शब्दों के माध्यम से पहुँचाने में सक्षम हो सकता है। इसका मतलब यह है कि यदि लोग समान उप-भौतिक ज्ञान साझा करते हैं, तो तथाकथित "युक्तियाँ" या जानकारी मौखिक रूप से संप्रेषित की जा सकती है।

इसके अलावा, कोई व्यक्ति एक नई खोजी गई प्रजाति के बारे में ज्ञान साझा कर सकता है जिसे उन्होंने अन्य जीवविज्ञानी के साथ शब्दों के माध्यम से देखा था।

इस प्रकार, प्राकृतिक भाषा आध्यात्मिक इंटरफ़ेस पर एक बहुत शक्तिशाली फ्रेमवर्क साबित होती है।

वर्चुअल फ़्रेमवर्क

प्राकृतिक भाषा से ऊपर, कोई अन्य फ़्रेमवर्क प्राप्त कर सकता है।

ये डोमेन-विशिष्ट फ़्रेमवर्क या औपचारिक फ़्रेमवर्क होते हैं।

विभिन्न अकादमिक क्षेत्रों, व्यावसायिक क्षेत्रों और दैनिक जीवन के भीतर, विविध डोमेन-विशिष्ट फ़्रेमवर्क होते हैं।

विद्वान, अपनी विशेषज्ञता के फ़्रेमवर्क के भीतर काम करते हुए, नई खोजें कर सकते हैं और उस ज्ञान को आसानी से अन्य विद्वानों तक पहुँचा सकते हैं जिनके पास वही फ़्रेमवर्क है।

फ़्रेमवर्क स्वयं कभी-कभी प्राकृतिक भाषा में व्यक्त किया जा सकता है, ऐसी स्थिति में इसे उन लोगों या बड़े भाषा मॉडल द्वारा सीखा और समझा जा सकता है जिनके पास प्राकृतिक भाषा फ़्रेमवर्क है।

व्यवसाय मॉडल और खाना पकाने की विधियाँ भी ऐसे डोमेन-विशिष्ट फ़्रेमवर्क के उदाहरण हैं जिन्हें प्राकृतिक भाषा में व्यक्त किया जा सकता है।

इसके अलावा, गणितीय सूत्र, प्रोग्रामिंग भाषाएँ और व्यवसाय विश्लेषण फ़्रेमवर्क औपचारिक फ़्रेमवर्क हैं।

इनके फ़्रेमवर्क भी प्राकृतिक भाषा में व्यक्त या समझाए जा सकते हैं।

प्राकृतिक भाषा पर निर्मित इन डोमेन-विशिष्ट और औपचारिक फ़्रेमवर्क को वर्चुअल फ़्रेमवर्क कहा जा सकता है।

यह समझना आसान है यदि आप एक भौतिक कंप्यूटर पर एक अलग OS चलाने वाली वर्चुअल मशीन की कल्पना करते हैं। एक और फ़्रेमवर्क प्राकृतिक भाषा के मूलभूत फ़्रेमवर्क के शीर्ष पर कार्य करता है।

मूल फ़्रेमवर्क

इसके अलावा, जबकि इन वर्चुअल फ़्रेमवर्क को शुरू में प्राकृतिक भाषा के माध्यम से समझने की आवश्यकता होती है, जैसे-जैसे कोई इनसे अभ्यस्त होता जाता है, वे प्राकृतिक भाषा की व्याख्या और समझ को बाईपास करना शुरू कर देते हैं, और सीधे उप-भौतिक ज्ञान पर निर्मित एक आध्यात्मिक इंटरफ़ेस फ़्रेमवर्क के रूप में कार्य करते हैं।

इसे मूल फ़्रेमवर्क कहा जा सकता है।

प्राकृतिक भाषा भी, एक अर्थ में, एक मूल फ़्रेमवर्क है, लेकिन यह केवल किसी की मातृभाषा से संबंधित है। आम तौर पर, मातृभाषा के अलावा अन्य भाषाएँ वर्चुअल फ़्रेमवर्क के रूप में प्राप्त की जाती हैं। जैसे-जैसे प्रवीणता बढ़ती है, वे मूल फ़्रेमवर्क बनने के करीब आती हैं।

यही बात डोमेन-विशिष्ट और औपचारिक फ़्रेमवर्क पर भी लागू होती है। गणितज्ञ गणितीय सूत्रों का उपयोग करके मूल रूप से संवाद कर सकते हैं, और प्रोग्रामर केवल टिप्पणी के बिना स्रोत कोड के माध्यम से एक-दूसरे के इरादों को समझ सकते हैं।

यह बताता है कि वर्चुअल से मूल फ़्रेमवर्क में प्रगति बड़े भाषा मॉडल पर भी लागू की जा सकती है।

बार-बार उपयोग किए जाने वाले वर्चुअल फ़्रेमवर्क का पता लगाने, उन फ़्रेमवर्क का उपयोग करके बड़ी मात्रा में उदाहरण डेटा उत्पन्न करने, और फिर उन्हें मूल फ़्रेमवर्क बनने के लिए फाइन-ट्यून करने का विचार तुरंत आज़माने लायक है।

जन्मजात फ़्रेमवर्कर

इस पर विचार करते हुए, कोई यह महसूस करता है कि बड़े भाषा मॉडल के पूर्व-प्रशिक्षण के दौरान, केवल फाइन-ट्यूनिंग ही नहीं, बल्कि इस बात की भी संभावना है कि वे डोमेन-विशिष्ट और औपचारिक फ़्रेमवर्क भी सीख रहे हों।

और उस प्रक्रिया में, यह संभव है कि शुरू से ही डोमेन-विशिष्ट या औपचारिक फ़्रेमवर्क को स्वाभाविक रूप से सीखने के बजाय, वे पहले प्राकृतिक भाषा फ़्रेमवर्क सीखते हैं, और फिर, या तो इसे महारत हासिल करने के दौरान या बाद में, वे डोमेन-विशिष्ट और औपचारिक फ़्रेमवर्क सीखते हैं, जिससे वे मूल बन जाते हैं।

इस चरणबद्ध फ़्रेमवर्क शिक्षण में गहराई से जाने पर, यह भी संभव है कि प्राकृतिक भाषा शिक्षण स्वयं ही बहुत बारीक-बारीक, चरणबद्ध फ़्रेमवर्क शिक्षण की एक समानांतर पाइपलाइन हो।

दूसरे शब्दों में, पूर्व-प्रशिक्षण के दौरान प्रशिक्षण डेटा के रूप में प्रदान किए गए विशाल पाठ से, बड़े भाषा मॉडल न केवल व्यक्तिगत अवधारणाएँ सीख सकते हैं, बल्कि एक फ़्रेमवर्क के रूप में प्राकृतिक भाषा के कुछ बहुत ही सरल नियम भी सीख सकते हैं। फिर, इन सरल फ़्रेमवर्क को आधार के रूप में उपयोग करके, वे थोड़ा अधिक जटिल नियमों को बार-बार सीखते हैं।

यह उन्हें उस चरण से आगे बढ़ने की अनुमति देगा जहाँ उन्होंने शुरू में शब्द अवधारणाएँ सीखीं, फिर यौगिक शब्दों और बुनियादी व्याकरण को याद किया, और फिर वाक्यों को समझा, और लेखन और अभिव्यक्ति तकनीकों जैसी जटिल चीज़ें सीखीं।

इसे एक ऐसे मॉडल के रूप में समझा जा सकता है जहाँ वे फ़्रेमवर्क को चरणबद्ध और जटिल तरीके से सीखते हैं, एक फ़्रेमवर्क को अगले को सीखने के लिए आधार के रूप में उपयोग करते हैं।

यह बड़े भाषा मॉडल को "जन्मजात फ़्रेमवर्कर" के रूप में उजागर करता है, जिनके पास शुरुआत से ही फ़्रेमवर्क सीखने का एक तंत्र होता है।

ध्यान तंत्र

वह तकनीक जो स्वाभाविक रूप से जन्मे फ़्रेमवर्कर को साकार करती है, वह ध्यान तंत्र है।

ध्यान तंत्र संदर्भ से प्रासंगिक टोकन का चयन करने जैसा है। यह टोकन के बीच संबंधों को स्पष्ट करता है। यह ठीक एक फ़्रेमवर्क की प्रकृति है: महत्वपूर्ण अवधारणाओं को बनाए रखते हुए अमूर्त करना और उनके बीच के संबंधों को स्पष्ट करना।

प्रत्येक टोकन के लिए इस चयन को बदलकर, यह फ़्रेमवर्क के गतिशील स्विचिंग को सक्षम बनाता है।

यह हमें यह समझाने की अनुमति देता है कि ध्यान तंत्र एक ऐसी तकनीक क्यों है जो बड़े भाषा मॉडल के विकास को निर्धारित करती है, जिसमें स्वाभाविक रूप से जन्मे फ़्रेमवर्कर मॉडल का उपयोग किया जाता है।

निष्कर्ष

यदि यह तंत्र वास्तव में बड़े भाषा मॉडल की पूर्व-प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान हो रहा है, तो बड़े भाषा मॉडल के पहले के रहस्यमय तंत्रों को समझाया जा सकता है।

इनमें यहां चर्चा की गई उप-भौतिक और आध्यात्मिक शिक्षा, आध्यात्मिक इंटरफ़ेस के रूप में फ्रेमवर्क, भाषा और आभासी फ्रेमवर्क के माध्यम से सीखने को सक्षम करने वाली प्राकृतिक भाषा, और प्राकृतिक रूप से जन्मे फ्रेमवर्कर को साकार करने वाला ध्यान तंत्र शामिल हैं।

इसके अतिरिक्त, इससे दो और बिंदु सुझाए गए हैं।

पहला, प्राकृतिक भाषा में एक ऐसी संरचना होती है जो सरल फ्रेमवर्क से जटिल फ्रेमवर्क को उत्तरोत्तर आंतरिक बनाने के लिए अत्यधिक अनुकूल होती है।

यदि प्राकृतिक भाषा शुरू में मानव समाज में एक सरल रूप में प्रकट हुई और धीरे-धीरे एक अधिक जटिल और समृद्ध संरचना प्राप्त करने के लिए विकसित हुई, तो यह एक स्वाभाविक परिणाम है।

इसके अलावा, इसे इस तरह से संरचित करना फायदेमंद होगा जो तेजी से सीखने की अनुमति देता है। यह मानते हुए कि विभिन्न प्राकृतिक भाषाओं वाले कई समाज प्रतिस्पर्धा कर रहे थे, यह परिकल्पना आसानी से बनती है कि सीखने के लिए बेहतर अनुकूल प्राकृतिक भाषाएं वर्तमान में जीवित हैं।

प्राकृतिक भाषा की इस प्रकृति पर विचार करने से दूसरा सुझाव मिलता है: कि हम मनुष्य भी स्वाभाविक रूप से जन्मे फ्रेमवर्कर हैं।

भले ही विशिष्ट अंतर्निहित नींव और तंत्र अलग-अलग हों, हमारे मस्तिष्क में भी एक तंत्र होना चाहिए, जो ध्यान तंत्र के समान हो, जो फ्रेमवर्क के चरण-वार सीखने और लचीले अनुकूलन की अनुमति देता है।