अवकाशीय धारणेचे आयाम: एआयची क्षमता

आपण त्रि-आयामी अवकाशात (three-dimensional space) अस्तित्वात आहोत.

या अवकाशात, आपण त्रि-आयामी अवकाश दृश्यात्मक माहितीच्या आधारावर समजून घेतो, जी केवळ द्वि-आयामी प्रतिमा असते.

याचा अर्थ असा की, आपल्या मनात त्रि-आयामी अवकाशाची प्रतिमा असते आणि आपण द्वि-आयामी दृश्यात्मक माहितीला या त्रि-आयामी प्रतिमेवर उलटे मॅप (inverse-map) करतो.

मी अंदाज करतो की, या तत्त्वाचा वापर केल्यास, मानव संभाव्यतः चतुर्-आयामी अवकाश (four-dimensional space) समजू शकेल. जरी आपण वास्तविक भौतिक अवकाशात चतुर्-आयामी अवकाश किंवा चतुर्-आयामी वस्तू तयार करू शकत नसलो तरी,

संगणकांचा वापर करून चतुर्-आयामी अवकाश आणि वस्तूंचे सिम्युलेशन करणे शक्य आहे. या सिम्युलेटेड चतुर्-आयामी अवकाशाला द्वि-आयामी प्लेनवर मॅप करून, मानव माहिती दृश्यात्मकपणे समजू शकतो.

त्यानंतर, जर मानवांनी अशा चतुर्-आयामी अवकाशाचे आणि वस्तूंचे वर्तन आणि दृश्ये शिकून घेतली, तर ते अखेरीस त्यांच्या मनात चतुर्-आयामी अवकाश तयार करू शकतील.

तथापि, ही केवळ एक शक्यता आहे आणि अशा प्रशिक्षणासाठी बराच वेळ लागू शकतो.

शिवाय, जरी एखाद्याला चतुर्-आयामी अवकाश समजून घेण्याची क्षमता मिळाली तरी, या क्षमतेचा उपयोग करता येईल अशा परिस्थिती जवळजवळ नसतील.

एआयची चतुर्-आयामी धारणा

दुसरीकडे, एआयद्वारेही हेच साध्य करता येते. शिवाय, एआय या चतुर्-आयामी अवकाशीय धारणा क्षमतेचा लाभ घेऊ शकते.

उदाहरणार्थ, चतुर्-आयामी अवकाशीय धारणेसह, एआय चतुर्-आयामी ग्राफ काढू शकते आणि ते समजू शकते.

मानव एका दृष्टीक्षेपात केवळ द्वि-आयामी प्लेनवरील दृश्यात्मक माहिती समजू शकतो. त्यामुळे, त्रि-आयामी ग्राफ काढला आणि इनवर्स मॅपिंगद्वारे तो ओळखला तरीही, काही लपलेले भाग दृष्टीआड राहतील.

त्रि-आयामी ग्राफचा मोठा भाग अदृश्य होतो, तर चतुर्-आयामी ग्राफमध्ये आणखी जास्त डेटा लपविला जाईल.

ग्राफ फिरवून लपलेले भाग दिसू शकतात, पण यामुळे डेटा एका दृष्टीक्षेपात सहज समजून घेण्याच्या उद्दिष्टापासून दूर जातो.

याउलट, एआयला द्वि-आयामी प्लेनर दृश्यात्मक माहितीने बांधून ठेवण्याची गरज नाही. एआयला आभासीपणे (virtually) त्रि-आयामी किंवा चतुर्-आयामी अवकाशीय दृष्टी देऊन प्रशिक्षित करणे शक्य आहे.

यामुळे एआयला त्रि-आयामी आणि चतुर्-आयामी ग्राफ आयाम-मूळ (dimension-native) आणि पॅनोरामिक पद्धतीने समजून घेता येतील, ज्यात डेटा लपलेला राहणार नाही किंवा फिरवण्याची गरज भासणार नाही.

शिवाय, हे केवळ चार आयामांपुरते मर्यादित नाही; तार्किकदृष्ट्या, आयाम पाच, दहा, वीस आणि त्याही पुढे अनंतपणे वाढवता येतात.

बहुमितीय ग्राफ समजून घेणे

ग्राफ समग्रपणे (panoramically) समजून घेण्याच्या क्षमतेमुळे, उदाहरणार्थ, अनेक आयामांमध्ये ट्रेंड विश्लेषण शक्य होते. आकारमानाची तुलना आणि प्रमाणाचे आकलन देखील सहजपणे (intuitively) करता येते.

यामुळे, समान किंवा सदृश डेटासारख्या डेटा नमुन्यांचे विश्लेषणही करता येते. शिवाय, ते नियम आणि कायदे शोधण्यात मदत करू शकते.

हे केवळ बहुमितीय डेटा पॅटर्न जुळणीच्या पलीकडचे आहे, ज्यात सध्याचे एआय उत्कृष्ट आहे, ज्यामुळे डेटाचे सखोल आकलन शक्य होते.

उदाहरणार्थ, जरी पूर्णपणे भिन्न आयामांच्या संयोजनांमध्ये समान नमुने (patterns) अस्तित्वात असले तरी, साध्या बहुमितीय डेटा पॅटर्न जुळणीला ते शोधण्यात अडचण येऊ शकते.

तथापि, बहुमितीय दृष्टीने (multidimensional vision) डेटा पाहिल्यास, आकार समान असल्यास, भिन्न आयामी संयोजनांमध्येही ते त्वरित ओळखता येतील.

शिवाय, इनपुट डेटासोबत असलेल्या आयामी अक्षांचा (dimensional axes) फक्त वापर करण्याऐवजी, विशिष्ट अक्षांना विस्तारित किंवा संकुचित करून, त्यांना लॉगरिथमिक स्वरूपात रूपांतरित करून, किंवा अनेक अक्षांना त्यांची आयाम कमी न करता त्याच संख्येच्या भिन्न अक्षांवर मॅप करून, डेटा समजून घेण्यासाठी सोप्या आयामी संरचनांचा शोध घेणे देखील शक्य आहे.

अशाप्रकारे, बहुमितीय दृष्टीच्या क्षमतेला प्रशिक्षित केल्यास, डेटा संरचनांना समग्रपणे (panoramically) समजून घेणे शक्य होते—जे मानव आणि पारंपरिक एआय या दोघांसाठीही कठीण कार्य आहे—यामुळे त्यातून नवीन अंतर्दृष्टी आणि कायदे शोधण्याची क्षमता निर्माण होते.

प्रतिमान नवोपक्रम (Paradigm Innovation) गतिमान करणे

उच्च-आयामी डेटाला कमी आयामांमध्ये रूपांतरित न करता मूळ आयामात थेट समजून घेण्याची क्षमता एक महत्त्वपूर्ण संभाव्यता दर्शवते.

उदाहरणार्थ, खगोलशास्त्रीय निरीक्षण डेटा सहज समजण्यायोग्य गणितीय सूत्रांमध्ये बसवण्यासाठी सूर्यकेंद्रित सिद्धांत (heliocentric theory) शोधला गेला. पृथ्वीभोवती सूर्य फिरतो असे मानणारा भूकेंद्रित सिद्धांत (geocentric understanding) निरीक्षण डेटाला समजण्यायोग्य सूत्रांमध्ये मॅप करू शकला नाही, ज्यामुळे सूर्यकेंद्रित सिद्धांताचा शोध लागला.

तथापि, जर खगोलशास्त्रीय निरीक्षण डेटाला आयामामध्ये घट न करता मूळतः (natively) समजून घेता आले असते, तर सूर्यकेंद्रित सिद्धांतासारखे नियम खूप लवकर शोधले गेले असते.

त्याचप्रमाणे, सापेक्षता सिद्धांत (theory of relativity) आणि क्वांटम मेकॅनिक्स (quantum mechanics) यांसारखे वैज्ञानिक शोधही खूप लवकर झाले असते, जर बहुमितीय डेटा त्याच्या मूळ आयामांमध्ये समग्रपणे (panoramically) समजून घेता आला असता.

याचा अर्थ असा की, मानवतेला अजून अज्ञात असलेल्या विविध सिद्धांत आणि नियमांच्या शोधाकडे नेणारे प्रतिमान नवोपक्रम, आयाम-मूळ एआयमुळे गतिमान होऊ शकते.

निष्कर्ष

बहुमितीय अवकाशासाठी मूळतः प्रशिक्षित एआय, मानवी अनुकरणापलीकडील आपल्या बहुमितीय अवकाशीय संज्ञानात्मक क्षमतांचा फायदा घेऊन, विज्ञान आणि शिक्षण क्षेत्रातील प्रतिमानांचा (paradigms) आवाका वेगाने वाढवू शकते.

प्रतिमाने केवळ बदलत नाहीत, तर ती वाढत जातात. नवीन प्रतिमाने शोधली गेली तरी, आपल्याला त्यांच्याशी जुळवून घेण्याची (keep pace) आवश्यकता नसते.

निश्चितच, एआय जटिल आयामांमध्ये शोधलेली प्रतिमाने आपल्याला समजण्यास सोप्या पद्धतीने कमी आयामांमध्ये मॅप करून समजावून देईल.

तरीही, अत्यधिक उच्च आयामांची प्रतिमाने मानवी आकलनापलीकडची राहू शकतात. शिवाय, मोठ्या प्रमाणात विस्तारलेली सर्व प्रतिमाने समजून घेणे कदाचित अशक्य होईल.

अशा परिस्थितीत, आपण स्वतःला अशा उत्पादने आणि प्रणालींनी वेढलेले पाहू शकतो जे प्रभावीपणे कार्य करतात, जरी आपल्याला त्यांचे मूलभूत तत्त्वज्ञान पूर्णपणे समजले नसले तरी.

एक अभियंता म्हणून, मला अशी परिस्थिती कल्पना करायला आवडणार नाही, परंतु अनेक लोकांसाठी, ती आजच्या परिस्थितीपेक्षा फार वेगळी नसेल.