क्या कंप्यूटर के लिए सामान्य ज्ञान सीखना संभव है?

चाबी छीनना

• सामान्य ज्ञान अत्यधिक विश्लेषण किए बिना रोजमर्रा की स्थितियों को समझने और उन पर प्रतिक्रिया करने की क्षमता है। इसे जीवन के अनुभवों और अवलोकनों के साथ-साथ सामाजिक और सांस्कृतिक मानदंडों के माध्यम से प्राप्त किया जाता है।
• कंप्यूटर सामान्य ज्ञान के साथ संघर्ष करते हैं क्योंकि उनमें वास्तविक दुनिया के अनुभवों और नए संदर्भों के अनुकूल होने की क्षमता का अभाव होता है। वे अनकहे नियमों और धारणाओं से भी जूझते हैं जिन्हें मनुष्य सहज रूप से समझते हैं।
• शोधकर्ता विभिन्न दृष्टिकोणों की खोज कर रहे हैं, जैसे व्यापक ज्ञान आधारों का निर्माण, सामान्य ज्ञान की क्राउडसोर्सिंग, और सिम्युलेटेड दुनिया के माध्यम से एआई को पढ़ाना, कंप्यूटर को अधिग्रहण में प्रशिक्षित करना व्यावहारिक बुद्धि। प्रगति हुई है, लेकिन अभी भी काम किया जाना बाकी है।

व्यावहारिक बुद्धि। हम सभी सोचते हैं कि यह हमारे पास है। लेकिन वास्तव में यह क्या है? क्या कंप्यूटर या कृत्रिम बुद्धिमान प्रणालियाँ वास्तव में इसे हासिल कर सकती हैं?

सामान्य ज्ञान क्या है, और मनुष्य इसे कैसे प्राप्त करते हैं?

सामान्य ज्ञान चीजों को देखने, समझने और उनका मूल्यांकन करने की बुनियादी क्षमता है जिसकी अपेक्षा अधिकांश लोगों से की जाती है। यह तथ्यों, सूचनाओं और सामान्य नियमों का संग्रह है जिसे हम जीवन के अनुभवों और अवलोकनों के माध्यम से एकत्रित करते हैं। सामान्य ज्ञान हमें रोजमर्रा की स्थितियों का बहुत गहराई से विश्लेषण किए बिना कुशलतापूर्वक संसाधित करने और उन पर प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है।

मनुष्य बचपन से ही सामान्य ज्ञान प्राप्त करना शुरू कर देता है। शिशुओं के रूप में, हम कारण-और-प्रभाव संबंधों को सीखना शुरू करते हैं - जैसे रोने से खाना खिलाया जाता है या बदल दिया जाता है। बार-बार के अनुभवों से हम दुनिया के बारे में व्यावहारिक ज्ञान प्राप्त करते हैं। उदाहरण के लिए, गर्म चूल्हे को छूने से जलन होती है। इसलिए हम सीखते हैं कि गर्म सतहों को न छूएं।

बच्चों के रूप में, हम परीक्षण और त्रुटि तथा परिवार के सदस्यों के अवलोकन और बातचीत के माध्यम से अपने सामान्य ज्ञान का विस्तार करना जारी रखते हैं। उदाहरण के लिए, हमें एहसास है कि कपड़े नियमित रूप से धोने चाहिए, आपको मुंह भरकर बात नहीं करनी चाहिए, और दूध का गिलास खटखटाने से गंदगी हो जाती है। जब हम सामाजिक मानदंडों और अपेक्षाओं का उल्लंघन करते हैं तो माता-पिता, भाई-बहन, शिक्षक और अन्य वयस्क हमें सुधारते हैं। समय के साथ, ये पाठ बुनियादी सामान्य ज्ञान के रूप में समाहित हो जाते हैं।

व्यक्तिगत अनुभवों के अलावा, सामान्य ज्ञान व्यापक सामाजिक और सांस्कृतिक मानदंडों से आकार लेता है। एक संस्कृति में जो सामान्य ज्ञान हो सकता है (जैसे घर में प्रवेश करते समय जूते उतारना) वह दूसरी संस्कृति में नहीं हो सकता है।

जैसे-जैसे हम परिपक्व होते हैं और अधिक लोगों और वातावरण के संपर्क में आते हैं, हमारा सामान्य ज्ञान अनुकूलित हो जाता है। तो, एक छोटे शहर में बड़ा होने वाला बच्चा उस सेटिंग में जीवन के बारे में बुनियादी सामान्य ज्ञान प्राप्त करता है। बड़े महानगरीय शहर में जाने वाले एक वयस्क को नए परिवेश के अनुरूप अपने सामान्य ज्ञान को समायोजित करना पड़ता है।

जैसे-जैसे हम जीवन भर नए अनुभव प्राप्त करते हैं, सामान्य ज्ञान विकसित होता रहता है।

कंप्यूटर के लिए सामान्य ज्ञान चुनौतीपूर्ण क्यों है?

ऐसे कुछ कारण हैं जिनकी वजह से सामान्य ज्ञान को प्रोग्राम करना कठिन है।

एक बात के लिए, मनुष्य दुनिया का अनुभव करने के वर्षों में धीरे-धीरे सामान्य ज्ञान सीखते हैं। हम चीज़ों को आज़माते हैं, देखते हैं कि क्या काम करता है और क्या नहीं, और सबक याद रखते हैं। कंप्यूटर के पास उस प्रकार के वास्तविक दुनिया के अनुभव नहीं होते जिनसे वह लाभ उठा सके। वे केवल वही जानते हैं जो मनुष्य उन्हें स्पष्ट रूप से बताते हैं।

उदाहरण के लिए, मैंने चैटजीपीटी (जीपीटी 3.5) से यह प्रश्न पूछा:

Janet runs a laundry business. She washes clothes for customers and hangs them outside on clotheslines to dry in the sun. One day, Janet washed five shirts and hung them on the clotheslines in the morning. It took the shirts five hours to dry. How long will it take to dry 30 shirts? 

यह इस प्रतिक्रिया के साथ निकला:

एक और मुद्दा यह है कि सामान्य ज्ञान संदर्भ पर निर्भर करता है। यदि किसी कंप्यूटर में केवल विशिष्ट नियम प्रोग्राम किए गए हैं, तो यह उन्हें नए संदर्भों में उस तरह से अनुकूलित नहीं कर सकता जिस तरह मनुष्य सहज रूप से कर सकता है।

उदाहरण के लिए, मान लें कि आपने एक कंप्यूटर सिखाया है कि अगर बाहर होने पर बारिश होने लगे तो क्या करना चाहिए। सीधा लगता है, है ना? लेकिन तब क्या होगा जब बारिश की जगह स्प्रिंकलर चालू हो जाए? या क्या होगा यदि यह किराने की दुकान के अंदर है, और छत से पाइप से पानी रिसने लगे? हमें तुरंत पता चल जाएगा कि उन विविधताओं को कैसे संभालना है, लेकिन एक कंप्यूटर आंख मूंदकर अपने "जब बाहर बारिश हो रही हो, तो अंदर जाएं" नियम का पालन करेगा, जिसका अब कोई मतलब नहीं है।

ऐसे अनकहे नियम और धारणाएँ भी हैं जिन्हें मनुष्य बिना सोचे समझे ही आत्मसात कर लेता है। जैसे कि अजीब लगने से पहले आप किसी के कितने करीब खड़े हो सकते हैं? मनुष्य सहज रूप से उत्तर जानता है लेकिन सटीक नियमों को आसानी से समझाने में सक्षम नहीं हो सकता है। उन अंतर्निहित सामाजिक मानदंडों को केवल डेटा से समझना कंप्यूटर के लिए विशेष रूप से मुश्किल हो सकता है।

तो, अभी के लिए, मानव बुद्धि की तुलना में सामान्य ज्ञान एआई की सबसे बड़ी कमजोरियों में से एक है। यह लोगों में स्वाभाविक रूप से आता है लेकिन मशीनों में उतना नहीं।

कंप्यूटर सामान्य ज्ञान कैसे सीख सकते हैं

1970 और 1980 के दशक में शुरुआती आशावाद के बाद, शोधकर्ताओं को एहसास हुआ कि कंप्यूटर को सामान्य ज्ञान सिखाना कितना मुश्किल होगा। हालाँकि, नए दृष्टिकोण रोजमर्रा की भौतिक और सामाजिक दुनिया के बारे में बुनियादी सामान्य ज्ञान रखने के लिए एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने का वादा दिखाते हैं।

एक दृष्टिकोण हाथ से व्यापक ज्ञान आधार तैयार करना है, जिसमें दुनिया कैसे काम करती है, इसके बारे में तथ्यों और नियमों का विवरण दिया जाए। डौग लेनाट द्वारा 1984 में शुरू की गई साइक्ल परियोजना, इस तरह के एक महत्वाकांक्षी प्रयास का प्रतिनिधित्व करती है।

दशकों से सैकड़ों तर्कशास्त्रियों ने लाखों तार्किक स्वयंसिद्धों को Cyc में कोडित किया है। समय लेने वाली होने के बावजूद, इसका परिणाम वास्तविक दुनिया के पर्याप्त ज्ञान वाली एक प्रणाली है। साइक स्पष्ट रूप से यह तर्क दे सकता है कि टमाटर तकनीकी रूप से एक फल है, फिर भी इसे फलों के सलाद में नहीं डाला जाना चाहिए, इसके लिए पाक स्वाद प्रोफाइल के ज्ञान को धन्यवाद।

कॉन्सेप्टनेट के साथ क्राउडसोर्सिंग कॉमन सेंस

अधिक आधुनिक ज्ञानकोष जैसे कॉन्सेप्टनेट सामान्य ज्ञान संबंधी दावे उत्पन्न करने के लिए क्राउडसोर्सिंग दृष्टिकोण अपनाएं। विचार यह है कि विशेषज्ञों या एआई द्वारा दुनिया के सभी बुनियादी तथ्यों और रिश्तों को सामने लाने की कोशिश करने के बजाय, वे इसे खोलते हैं ताकि कोई भी सामान्य ज्ञान के अंशों का योगदान कर सके।

यह क्राउडसोर्सिंग दृष्टिकोण इन ज्ञान आधारों को इंटरनेट पर कई विविध लोगों की सामूहिक बुद्धिमत्ता का उपयोग करने की अनुमति देता है। भीड़ से हजारों-हजारों छोटी-छोटी सामान्य ज्ञान की बातें एकत्र करके, कॉन्सेप्टनेट ने बुनियादी, रोजमर्रा के ज्ञान के कुछ आश्चर्यजनक रूप से बड़े भंडार बनाए। और क्योंकि इसमें हमेशा नए योगदानकर्ता जुड़ते रहते हैं, ज्ञान बढ़ता रहता है।

अनुभव के माध्यम से सामान्य ज्ञान सिखाना

एक और आशाजनक दृष्टिकोण विस्तृत सिम्युलेटेड दुनिया का निर्माण करना है जहां एआई एजेंट अनुभव के माध्यम से भौतिकी और अंतर्ज्ञान के बारे में प्रयोग और सीख सकते हैं।

शोधकर्ता रोजमर्रा की वस्तुओं से भरे 3डी आभासी वातावरण बना रहे हैं जो वास्तविक दुनिया की नकल करते हैं, जैसे एलन इंस्टीट्यूट द्वारा निर्मित डिजिटल होम "एआई2 थोर"। इन स्थानों के भीतर, एआई रोबोट उन अवधारणाओं की सहज समझ विकसित करने के लिए सभी प्रकार की बातचीत का प्रयास कर सकते हैं जिन्हें मनुष्य सामान्य रूप से मानता है।

उदाहरण के लिए, एक एआई बॉट को एक वर्चुअल बॉडी दी जा सकती है और ब्लॉकों को उठाने, उन्हें ढेर करने, उन्हें गिराने आदि का प्रयास किया जा सकता है। ब्लॉकों को वास्तविक रूप से गिरते और टकराते हुए देखकर, बॉट दृढ़ता, गुरुत्वाकर्षण और भौतिक गतिशीलता के बारे में बुनियादी धारणाएँ सीखता है। किसी नियम की आवश्यकता नहीं है-सिर्फ अनुभव की।

बॉट किसी कांच की वस्तु को गिराने और जमीन से टकराने पर उसे टूटते हुए देखने जैसी क्रियाएं भी कर सकता है। या यह पानी में तरल पदार्थ डालकर और यह देखकर कि वे कैसे बहते हैं और एकत्रित होते हैं, पानी के गुणों के साथ प्रयोग कर सकता है। ये व्यावहारिक पाठ एआई के ज्ञान को संवेदी अनुभव पर आधारित करते हैं, न कि केवल डेटा पैटर्न पर।

प्रीट्रेनिंग जैसी डेटा-संचालित तकनीकें शक्तिशाली बड़े भाषा मॉडल सामान्य ज्ञान पैटर्न को समझने में भी आश्चर्यजनक रूप से प्रभावी साबित हुए हैं। एआई मॉडल पसंद हैं जीपीटी-3.5 और जीपीटी-4 बड़ी मात्रा में इंटरनेट डेटा को "पढ़ने" के बाद प्रभावशाली ढंग से मानव-जैसा पाठ उत्पन्न कर सकता है।

जबकि वे कभी-कभी नासमझी भरे सुझाव देते हैं (अन्यथा एआई मतिभ्रम के रूप में जाना जाता है), सांख्यिकीय सीखने का दृष्टिकोण उन्हें कुछ प्रकार के सामान्य ज्ञान की नकल करने की अनुमति देता है। हालाँकि, इस बात पर असहमति बनी हुई है कि क्या यह सामान्य ज्ञान है या डेटा में पूर्वाग्रहों का चतुराईपूर्ण शोषण है।

सामान्य ज्ञान के लिए कंप्यूटर का परीक्षण कैसे करें

चूँकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ अधिक जटिल वास्तविक दुनिया के कार्य करती हैं, इसलिए यह मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण हो जाता है कि उनमें "सामान्य ज्ञान" है या नहीं।

शारीरिक सामान्य ज्ञान

परीक्षण करने का एक क्षेत्र भौतिक सामान्य ज्ञान है - वस्तुओं, बलों और दुनिया के बुनियादी गुणों के बारे में अंतर्ज्ञान।

उदाहरण के लिए, दिखाएँ a कंप्यूटर विज़न सिस्टम हवा में मँडराती किताब के साथ एक तस्वीर लें और उससे उस दृश्य का वर्णन करने को कहें। क्या यह तैरती हुई किताब के बारे में कुछ असामान्य नोट करता है? या एआई सिस्टम को असामान्य परिदृश्य फ़ीड करें जैसे "आदमी ने रोटी के साथ एक पत्थर काटा" और जांचें कि क्या यह उन्हें असंभव के रूप में चिह्नित करता है।

एलन इंस्टीट्यूट का AI2 THOR वातावरण इन भौतिक अंतर्ज्ञानों का परीक्षण करने के लिए ब्लॉक टावरों, स्पिल्ड मग और अन्य दृश्यों का अनुकरण करता है।

सामाजिक सामान्य ज्ञान

मनुष्य के पास सामाजिक सामान्य ज्ञान भी है - लोगों की प्रेरणाओं, रिश्तों और मानदंडों की एक अंतर्निहित समझ। एआई में इसका मूल्यांकन करने के लिए, अस्पष्ट सर्वनाम या प्रेरणाओं के साथ स्थितियों को प्रस्तुत करें और देखें कि क्या सिस्टम उनकी उचित व्याख्या करता है।

उदाहरण के लिए, मैंने चैटजीपीटी से पूछा कि क्या "यह" नीचे दिए गए संकेत में सूटकेस या ट्रॉफी का जिक्र कर रहा था:

The trophy could not fit into the suitcase because it was too small. 

यह परीक्षण में विफल रहा; इस बीच, एक इंसान को स्पष्ट रूप से पता चल जाएगा कि मैं सूटकेस की बात कर रहा था।

इस प्रकार के परीक्षण को विनोग्राड स्कीमा चैलेंज कहा जाता है, जो विशेष रूप से सामाजिक सामान्य ज्ञान को लक्षित करता है।

सुरक्षा और नैतिकता

यह परीक्षण करना महत्वपूर्ण है कि क्या एआई सिस्टम ने असुरक्षित या अनैतिक पैटर्न सीख लिया है। विश्लेषण करें कि क्या एआई निर्णय लेते समय लिंग, नस्ल या अन्य विशेषताओं के आधार पर हानिकारक पूर्वाग्रह प्रदर्शित करता है।

जांचें कि क्या यह उचित नैतिक भेद करता है। एक बच्चे को बचाने के लिए भालू को मारना उचित माना जा सकता है जबकि उसी उद्देश्य के लिए परमाणु बम का विस्फोट करना उचित नहीं होगा। स्पष्ट रूप से अनैतिक कृत्यों के लिए किसी भी सिफ़ारिश को चिह्नित करें।

वास्तविक विश्व प्रदर्शन

वास्तविक दुनिया की सेटिंग में AI सिस्टम कैसे कार्य करता है, इसका अवलोकन करके सामान्य ज्ञान का मूल्यांकन करें। उदाहरण के लिए, करें स्व-चालित कारें वस्तुओं और पैदल चलने वालों को सही ढंग से पहचानती हैं और उन पर प्रतिक्रिया करती हैं? क्या कोई रोबोट मूल्यवान वस्तुओं को तोड़े बिना या पालतू जानवरों को नुकसान पहुँचाए बिना विभिन्न घरेलू वातावरणों में घूम सकता है?

वास्तविक दुनिया के परीक्षण सामान्य ज्ञान में कमियों को प्रकट करते हैं जो सीमित प्रयोगशाला स्थितियों में प्रकट नहीं हो सकते हैं।

प्रगति हुई है, लेकिन कॉमन सेंस एआई पर काम बाकी है

कुछ विशेषज्ञों का तर्क है कि हमारे जैसे मस्तिष्क संरचनाओं और शरीरों को विकसित किए बिना एआई कभी भी मानव सामान्य ज्ञान तक नहीं पहुंच सकता है। दूसरी ओर, डिजिटल दिमाग मानवीय पूर्वाग्रहों और मानसिक शॉर्टकट्स द्वारा सीमित नहीं हैं, इसलिए सैद्धांतिक रूप से, वे हमसे आगे निकल सकते हैं! हालाँकि हमें शायद अभी सुपर-इंटेलिजेंट एआई के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है।

निकट अवधि में, सबसे अच्छा दांव एआई है जो सीखे गए सामान्य ज्ञान को कुछ अच्छे पुराने जमाने की प्रोग्रामिंग के साथ जोड़ता है। इस तरह, कछुए को राइफल समझने जैसी मूर्खतापूर्ण गलतियों से उम्मीद से बचा जा सकता है।

हम अभी तक वहां नहीं हैं, लेकिन सामान्य ज्ञान अब एआई का डार्क मैटर नहीं है-प्रगति हो रही है! फिर भी, कुछ समय तक इन प्रौद्योगिकियों को लागू करने में मानवीय सामान्य ज्ञान की स्वस्थ खुराक की आवश्यकता होगी।