चीनी विज्ञान अकादमी के अंतर्गत स्वचालन संस्थान के शोधकर्ताओं द्वारा नेतृत्व किए गए एक हालिया अध्ययन ने खुलासा किया है कि मल्टीमॉडल बड़ी भाषा मॉडलों (LLMs) मानव जैसी वस्तु अवधारणाओं का स्वतःस्फूर्त विकास कर सकते हैं। यह सफलता कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संज्ञानात्मक विज्ञान में एक नया रास्ता प्रदान करती है, मशीन लर्निंग और मानव सोच के बीच की खाई को पाटती है।
नेचर मशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित, अध्ययन ने व्यवहारिक प्रयोगों, न्यूरोइमेजिंग विश्लेषण, और कम्प्यूटर मॉडलिंग को मिलाकर LLMs के लिए एक अभिनव वैचारिक मानचित्र बनाया। शोधकर्ता हे हुइगुआंग ने समझाया कि मानव संज्ञान न केवल आकार, रंग और आकार जैसे भौतिक विशेषताओं को पहचानता है, बल्कि दैनिक वस्तुओं के कार्य, भावनात्मक मूल्य और सांस्कृतिक महत्व भी पकड़ता है।
निष्कर्ष बताते हैं कि मॉडलों के व्यवहारिक डेटा से निकाले गए 66 आयाम मानव मस्तिष्क के श्रेणी-निर्वाचित क्षेत्रों में तंत्रिका गतिविधि पैटर्न के साथ मजबूत संबंध प्रदर्शित करते हैं। जबकि मनुष्य निर्णय लेने में दृष्टिगत विशेषताओं और अर्थगत जानकारी का स्वाभाविक रूप से एकीकरण करते हैं, LLMs अधिकतर अर्थगत लेबल और अमूर्त अवधारणाओं पर निर्भर प्रतीत होते हैं।
यह शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मानव संज्ञान दोनों को समझने में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर दर्शाता है। वैश्विक समाचार प्रेमियों, व्यवसाय पेशेवरों, शिक्षाविदों, और सांस्कृतिक खोजकर्ताओं के लिए, अध्ययन यह दर्शाता है कि कैसे एशिया की प्रौद्योगिकी में परिवर्तनकारी विकास एआई प्रणालियों के साथ मानव जैसी संज्ञानात्मक संरचनाओं का मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं।
Reference(s):
Multimodal LLMs can develop human-like object concepts: study
cgtn.com
