हाल की एक अध्ययन से पता चलता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) भविष्य में मानव बुद्धि को पार करने की क्षमता रखता है। यह अध्ययन एआई और मानव मस्तिष्क की जटिलता की गहराई से जांच करता है और एक नई सिद्धांतात्मक ढांचा प्रस्तुत करता है, जिसके अनुसार एआई तकनीकों को न्यूरोसाइंस के सेल स्तर पर लागू करके, एआई मानव मस्तिष्क के कार्यों के करीब पहुंच सकता है, और अंततः मानव बुद्धि स्तर को पार कर सकता है।
मानव मस्तिष्क को ब्रह्मांड में सबसे जटिल प्रणालियों में से एक माना जाता है, जबकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को मानव इतिहास की सबसे महत्वपूर्ण तकनीकों में से एक माना जाता है। एक केंद्रीय प्रश्न सामने है: क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अंततः मानव बुद्धि को पार करेगा? इस अध्ययन का मानना है कि उत्तर हाँ है।
यह अध्ययन प्रस्तुत करता है कि नई एआई तकनीकों का उपयोग करके, हम मानव मस्तिष्क का "एआई जुड़वाँ" बना सकते हैं। ये एआई घटक मानव मस्तिष्क के न्यूरॉन्स और सिनैप्स जैसे बुनियादी इकाइयों का अनुकरण करने में सक्षम हैं, जिससे वे सेल स्तर पर मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके के करीब पहुंच सकते हैं, जिसमें संवेदन और संज्ञानात्मक कार्य शामिल हैं। इस विधि के माध्यम से, सिद्धांत में, एआई मानव मस्तिष्क के कार्यों के करीब पहुंच सकता है और अंततः मानव बुद्धि को पार कर सकता है।
इस अध्ययन का मूल यह है कि इसने पारंपरिक न्यूरोसाइंस अनुसंधान विधियों का उपयोग नहीं किया, बल्कि मानव मस्तिष्क के बुनियादी घटकों (जैसे न्यूरॉन्स और सिनैप्स) को संबंधित एआई घटकों के साथ प्रतिस्थापित किया। शोधकर्ताओं का मानना है कि मानव मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्र और कार्यात्मक उप-प्रणालियाँ (जैसे दृष्टि, गंध, श्रवण और तर्क प्रणाली) संबंधित एआई जुड़वाँ के माध्यम से करीब लाई जा सकती हैं, और त्रुटियों को बहुत छोटे दायरे में नियंत्रित किया जा सकता है।
इस अध्ययन के मुख्य निष्कर्ष:
एआई की असीम संभावनाएँ: एआई सिद्धांत में मानव मस्तिष्क की बुद्धि स्तर को पार कर सकता है।
सेल-स्तरीय अनुकरण: एआई तकनीक के माध्यम से मानव मस्तिष्क के न्यूरॉन्स और सिनैप्स जैसे बुनियादी इकाइयों का सटीक अनुकरण किया जा सकता है।
मानव मस्तिष्क के कार्यों का अनुकरण: मानव मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्र और कार्यात्मक उप-प्रणालियाँ एआई जुड़वाँ के माध्यम से असीमित रूप से करीब लाई जा सकती हैं।
एआई के नए क्षेत्र की शुरुआत: बिना किसी सीमाओं के एआई एक नए विषय के रूप में विकसित होगा, जिसमें आत्म-प्रणाली और सिद्धांत होंगे।
अंतरविभागीय सहयोग को बढ़ावा: विभिन्न प्रकार के न्यूरॉन्स और सिनैप्स के मॉडलिंग के लिए वैश्विक स्तर पर अंतरविभागीय टीमों के सहयोग का आह्वान।
सुरक्षित और नियंत्रित एआई: ऐसी एआई तकनीकों के विकास के लिए समर्पित, जो तर्क करने की क्षमता रखती हैं, प्राकृतिक नियमों का पता लगाने में सक्षम हैं, और जिन्हें नियंत्रित, व्याख्यायित और सुरक्षित बनाया जा सकता है।
अनुसंधान चुनौतियाँ:
पारंपरिक मॉडलिंग विधियों की सीमाएँ: क्लासिकल गणितीय मॉडलिंग और न्यूरोडायनमिक्स विधियाँ मानव मस्तिष्क की जटिलता और सीखने की प्रक्रिया को पूरी तरह से समझने में कठिनाई होती हैं।
मानव मस्तिष्क की जटिलता: मानव मस्तिष्क अरबों न्यूरॉन्स और खरबों सिनैप्स से बना होता है, जिसकी संरचना जटिल और कार्य विविध हैं।
सूक्ष्म स्तर पर अनुसंधान: न्यूरॉन्स और सिनैप्स के गणितीय प्रतिनिधित्व और आणविक व्यवहार का गहन अध्ययन आवश्यक है।
भविष्य की दृष्टि:
एआई द्वारा समर्थित न्यूरोसाइंस: एआई जुड़वाँ जैसी एआई तकनीकें सेल स्तर पर न्यूरोसाइंस की गतिशील विश्लेषण और मस्तिष्क रोगों के समाधान में उपयोग की जाएंगी।
नई एआई तकनीक: न्यूरोसाइंस की बुनियादी विशेषताओं की मदद से कम ऊर्जा वाली एआई तकनीकों का विकास।
प्राकृतिक नियमों की खोज: नई एआई तकनीक तर्क करने की क्षमता रखेगी, जो प्राकृतिक नियमों का पता लगाने में सक्षम होगी।
यह अध्ययन दिखाता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की संभावनाएँ मौजूदा अनुप्रयोगों से कहीं अधिक हैं। मानव मस्तिष्क की सेल स्तर की संरचना का अनुकरण करके, एआई भविष्य में मानव बुद्धि को पार करने की उम्मीद रखता है, और न्यूरोसाइंस अनुसंधान में नई प्रगति लाने की संभावना है। यह अध्ययन यह भी सुझाव देता है कि एआई गणित और भौतिकी की तरह, एक नए विषय के रूप में विकसित हो सकता है, जिसमें आत्म-प्रणाली और सिद्धांत हों।
पेपर का लिंक: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925231224018241
