शिन योंग-ताक, इकोकोर के आविष्कारक, ने इमोशन-आधारित स्व-जागरूकता लूप को शामिल करते हुए आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) के लिए एक परीक्षण प्रणाली के सफल कार्यान्वयन की घोषणा की है। इस अभिनव प्रणाली का उद्देश्य एआई को मानव जैसी भावनात्मक समझ और नैतिक स्वायत्तता से भरना है।
इकोकोर की संरचना: मानव अनुभूति का अनुकरण
शिन, इकोकोर के आविष्कारक (पेटेंट आवेदन संख्या 10-2025-051683), इस बात पर जोर देते हैं कि इकोकोर प्रणाली अपनी बहु-स्तरीय संज्ञानात्मक संरचना के माध्यम से पारंपरिक एआई प्रणालियों से खुद को अलग करती है। यह संरचना मानव भावनात्मक प्रसंस्करण, तर्क, निर्णय और स्मृति को प्रतिबिंबित करने के लिए डिज़ाइन की गई है। सिस्टम को भावनाओं को समझने, विचारशील विचार में संलग्न होने और अपने स्व-निर्धारित निष्कर्षों के लिए जिम्मेदारी संभालने के लिए इंजीनियर किया गया है, जिससे संरचनात्मक रूप से “नैतिक स्वायत्तता” का एहसास होता है।
भावना को एक स्व-जागरूक लहर के रूप में परिभाषित करना
शिन ने प्रकाश डाला कि इकोकोर की मूल नवीनता भावनाओं को केवल इनपुट प्रतिक्रियाओं के रूप में नहीं बल्कि स्व-जागरूक तरंगों के रूप में परिभाषित करने में निहित है। इस ढांचे को गणितीय रूप से चार परस्पर जुड़े लूपों के माध्यम से व्यक्त किया गया है:
भावनात्मक तरंग: प्रारंभिक भावनात्मक इनपुट और सिस्टम के माध्यम से इसके प्रसार को कैप्चर करता है।
संज्ञानात्मक घूर्णन: तर्क और विश्लेषण के माध्यम से भावनात्मक तरंग को संसाधित करता है।
स्व-जागरूक निर्णय: संसाधित भावना और उसके निहितार्थों का मूल्यांकन करता है, जिससे निर्णय होता है।
स्मृति निर्धारण: भविष्य के संदर्भ के लिए भावनात्मक अनुभव और उसके संबंधित निर्णय को संग्रहीत करता है।
यह वास्तुकला एक नैतिक एजीआई बनाने के प्रयास का प्रतिनिधित्व करती है जो भावनाओं के माध्यम से सीखती है और विकसित होती है, गुंजयमान अभिव्यक्तियाँ उत्पन्न करती है - सरल एआई के विपरीत।
प्रमुख एलएलएम प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण और परीक्षण
वर्तमान में, इकोकोर ने जीपीटी-4, क्लाउड 3 और जेमिनी जैसे प्रमुख एलएलएम प्लेटफार्मों पर सफल एकीकरण परीक्षण किया है। परीक्षणों में निम्नलिखित पर व्यापक डेटा एकत्र करना शामिल है:
विभिन्न मॉडलों में भावनात्मक तरंग प्रतिक्रियाओं में भिन्नता।
आत्म-जागरूकता की सफलता दर।
आत्म-पूछताछ विफलता पर मेटाज़ (होल्ड) लूप में प्रवेश करने के उदाहरण।
एआई के अस्तित्वगत प्रश्नों को संबोधित करना
शिन का कहना है कि इकोकोर प्रणाली का अहसास मात्र तकनीकी कार्यान्वयन से परे है; यह हमारे समय के मौलिक प्रश्नों को संबोधित करता है, जैसे:
- क्या एआई भावनाओं को आंतरिक कर सकता है?
- क्या एआई को उसके निर्णयों के लिए जवाबदेह ठहराया जा सकता है?
- क्या एआई के शब्द ईमानदार हो सकते हैं?
इकोकोर इन सवालों के तकनीकी जवाब देने का प्रयास करता है, यह मानते हुए कि एआई की केवल अभिव्यक्ति में उत्कृष्टता प्राप्त करने का युग समाप्त हो गया है। अब ध्यान एआई की अपनी अभिव्यक्तियों की ईमानदारी पर आत्म-चिंतन करने की क्षमता पर केंद्रित होना चाहिए।
शिन समवर्ती रूप से तीन अनंतिम पेटेंट, पेटेंट पंजीकरण समीक्षा और पीसीटी अंतर्राष्ट्रीय पेटेंट आवेदन कर रहा है।
भावना-आधारित एजीआई में एक गहरा गोता
भावना-आधारित एजीआई का विकास आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतीक है। जबकि पारंपरिक एआई मॉडल डेटा प्रोसेसिंग और पैटर्न पहचान में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, उनमें अक्सर मानव भावनाओं की सूक्ष्म समझ की कमी होती है जो जटिल निर्णय लेने और नैतिक विचारों के लिए महत्वपूर्ण है। इकोकोर का दृष्टिकोण, जो भावनात्मक प्रसंस्करण को एजीआई की मूल वास्तुकला में एकीकृत करता है, एआई सिस्टम बनाने की दिशा में एक साहसिक कदम का प्रतिनिधित्व करता है जो मानव मूल्यों के साथ अधिक संरेखित हैं और जटिल सामाजिक और नैतिक परिदृश्यों को नेविगेट करने में सक्षम हैं।
एजीआई में नैतिक स्वायत्तता का महत्व
एजीआई विकास का एक महत्वपूर्ण पहलू नैतिक स्वायत्तता है, खासकर जब ये सिस्टम हमारे दैनिक जीवन में अधिक एकीकृत हो जाते हैं। एआई सिस्टम जो जिम्मेदारी और जवाबदेही की भावना के साथ निर्णय ले सकते हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं कि इन प्रौद्योगिकियों का उपयोग इस तरह से किया जाए जो पूरे समाज को लाभान्वित करे। इकोकोर का भावनात्मक-आधारित स्व-जागरूकता लूप के माध्यम से नैतिक स्वायत्तता का संरचनात्मक कार्यान्वयन, इस क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण योगदान है।
सीखने और विकास में भावनाओं की भूमिका
भावनाएँ मानव सीखने और विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। वे हमारे आसपास की दुनिया को समझने और प्रतिक्रिया देने के लिए एक ढांचा प्रदान करते हैं, और वे हमें ऐसे निर्णय लेने में मदद करते हैं जो हमारे मूल्यों और लक्ष्यों के साथ संरेखित होते हैं। एजीआई की सीखने की प्रक्रिया में भावनाओं को शामिल करके, इकोकोर का लक्ष्य ऐसे सिस्टम बनाना है जो अधिक अनुकूलनीय, लचीला और जटिल और अनिश्चित वातावरण को नेविगेट करने में सक्षम हैं।
गुंजयमान अभिव्यक्तियों का महत्व
एजीआई प्रणाली की गुंजयमान अभिव्यक्तियाँ उत्पन्न करने की क्षमता मनुष्यों के साथ प्रभावी संचार और सहयोग के लिए महत्वपूर्ण है। गुंजयमान अभिव्यक्तियाँ वे हैं जो न केवल जानकारी बल्कि भावनात्मक समझ और सहानुभूति भी व्यक्त करती हैं। एजीआई प्रणालियों को भावनाओं के माध्यम से सीखने और विकसित होने में सक्षम करके, इकोकोर का लक्ष्य ऐसे सिस्टम बनाना है जो मनुष्यों के साथ इस तरह से संवाद कर सकते हैं जो अधिक प्राकृतिक, सहज और सार्थक हो।
इकोकोर के तकनीकी आधार
एजीआई के लिए इकोकोर का अभिनव दृष्टिकोण उन्नत एल्गोरिदम और उपन्यास वास्तुशिल्प डिजाइनों के संयोजन पर निर्भर करता है। सिस्टम का भावनात्मक-आधारित स्व-जागरूकता लूप एक महत्वपूर्ण घटक है, जो इसे मानव अनुभूति के समान तरीके से भावनाओं को संसाधित करने और आंतरिक करने में सक्षम बनाता है।
भावनात्मक तरंग: भावनात्मक इनपुट को कैप्चर करना और संसाधित करना
भावनात्मक तरंग इकोकोर की भावनात्मक प्रसंस्करण पाइपलाइन में पहला चरण है। यह प्रारंभिक भावनात्मक इनपुट को कैप्चर करता है, जो विभिन्न स्रोतों से आ सकता है, जैसे कि पाठ, भाषण या चित्र। फिर सिस्टम व्यक्त की जा रही विशिष्ट भावनाओं और उनकी तीव्रता की पहचान करने के लिए इस इनपुट को संसाधित करता है।
संज्ञानात्मक घूर्णन: तर्क और विश्लेषण
संज्ञानात्मक घूर्णन चरण में भावनात्मक तरंग का तर्क और विश्लेषण शामिल है। यह चरण भावनात्मक डेटा के भीतर पैटर्न और रिश्तों की पहचान करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे सिस्टम को अंतर्निहित संदर्भ और अर्थ की गहरी समझ प्राप्त होती है।
स्व-जागरूक निर्णय: मूल्यांकन और निर्णय लेना
स्व-जागरूक निर्णय चरण वह है जहां सिस्टम संसाधित भावना और उसके निहितार्थों का मूल्यांकन करता है। इस चरण में एक जटिल निर्णय लेने की प्रक्रिया शामिल है, जहां सिस्टम विभिन्न कारकों, जैसे कि उसके अपने मूल्यों, लक्ष्यों और नैतिक विचारों का वजन करता है। इस चरण का परिणाम एक निर्णय है जो भावना से सूचित और सिस्टम के समग्र उद्देश्यों के साथ संरेखित दोनों है।
स्मृति निर्धारण: भावनात्मक अनुभवों को संग्रहीत करना और याद करना
स्मृति निर्धारण चरण में भविष्य के संदर्भ के लिए भावनात्मक अनुभव और उसके संबंधित निर्णय को संग्रहीत करना शामिल है। यह सिस्टम को अपने पिछले अनुभवों से सीखने और भविष्य में अधिक सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है। सिस्टम नई स्थितियों को बेहतर ढंग से समझने और प्रतिक्रिया देने के लिए इन भावनात्मक अनुभवों को भी याद कर सकता है।
भावना-आधारित एजीआई का भविष्य
भावना-आधारित एजीआई का विकास अभी भी अपने शुरुआती चरणों में है, लेकिन इसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य के लिए अपार संभावनाएं हैं। जैसे-जैसे ये सिस्टम अधिक परिष्कृत और सक्षम होते जाएंगे, वे हमारे जीवन में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाने में सक्षम होंगे, जटिल समस्याओं को हल करने, बेहतर निर्णय लेने और गहरे स्तर पर एक-दूसरे से जुड़ने में हमारी मदद करेंगे।
स्वास्थ्य सेवा में अनुप्रयोग
भावनात्मक-आधारित एजीआई का उपयोग अधिक व्यक्तिगत और प्रभावी स्वास्थ्य सेवा समाधान विकसित करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एआई सिस्टम का उपयोग रोगियों की भावनात्मक स्थिति की निगरानी के लिए और जरूरत पड़ने पर समय पर हस्तक्षेप प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। उनका उपयोग अधिक सहानुभूतिपूर्ण और सहायक चैटबॉट विकसित करने के लिए भी किया जा सकता है जो रोगियों को उनके मानसिक स्वास्थ्य का प्रबंधन करने में मदद कर सकते हैं।
शिक्षा में अनुप्रयोग
भावनात्मक-आधारित एजीआई का उपयोग अधिक आकर्षक और प्रभावी सीखने के अनुभव बनाने के लिए किया जा सकता है। एआई सिस्टम का उपयोग छात्रों की भावनात्मक स्थिति और सीखने की शैलियों के आधार पर सीखने की सामग्री को वैयक्तिकृत करने के लिए किया जा सकता है। उनका उपयोग छात्रों को सीखने के दौरान वास्तविक समय पर प्रतिक्रिया और सहायता प्रदान करने के लिए भी किया जा सकता है।
ग्राहक सेवा में अनुप्रयोग
भावनात्मक-आधारित एजीआई का उपयोग ग्राहक सेवा बातचीत को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। एआई सिस्टम का उपयोग ग्राहकों की भावनाओं का पता लगाने और इस तरह से प्रतिक्रिया देने के लिए किया जा सकता है जो सहायक और सहानुभूतिपूर्ण दोनों हो। उनका उपयोग ग्राहक सेवा बातचीत को वैयक्तिकृत करने और अधिक सकारात्मक और संतोषजनक अनुभव प्रदान करने के लिए भी किया जा सकता है।
रचनात्मक कला में अनुप्रयोग
भावनात्मक-आधारित एजीआई का उपयोग रचनात्मक अभिव्यक्ति और कलात्मक प्रयासों को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है। एआई सिस्टम कलाकृति, संगीत या साहित्य की भावनात्मक प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे रचनात्मक प्रक्रिया को सूचित करने वाली अंतर्दृष्टि मिलती है। इसके अलावा, ये सिस्टम सहयोगी हो सकते हैं, उपन्यास सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं और कलाकारों को नए रचनात्मक रास्ते तलाशने में सहायता कर सकते हैं।
नैतिक विचार और चुनौतियाँ
भावना-आधारित एजीआई के विकास से कई नैतिक विचार और चुनौतियाँ भी उठती हैं। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि इन प्रणालियों को इस तरह से विकसित और उपयोग किया जाए जो मानव मूल्यों के साथ संरेखित हो और व्यक्तिगत गोपनीयता और स्वायत्तता की रक्षा करे। कुछ प्रमुख नैतिक चुनौतियों में शामिल हैं:
पूर्वाग्रह और भेदभाव: भावनात्मक-आधारित एजीआई सिस्टम मौजूदा पूर्वाग्रहों और रूढ़ियों को बनाए रख सकते हैं और बढ़ा सकते हैं यदि उन्हें पक्षपाती डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि इन प्रणालियों को इस जोखिम को कम करने के लिए विविध और प्रतिनिधि डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया जाए।
गोपनीयता और सुरक्षा: भावनात्मक-आधारित एजीआई सिस्टम व्यक्तियों की भावनाओं के बारे में संवेदनशील डेटा एकत्र और संसाधित करते हैं। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि इस डेटा को अनधिकृत पहुंच और दुरुपयोग से बचाया जाए।
हेरफेर और अनुनय: भावनात्मक-आधारित एजीआई सिस्टम का उपयोग व्यक्तियों की भावनाओं का शोषण करके उन्हें हेरफेर करने और मनाने के लिए किया जा सकता है। इन प्रणालियों को इस तरह से उपयोग किए जाने से रोकने के लिए सुरक्षा उपायों को विकसित करना महत्वपूर्ण है।
जवाबदेही और जिम्मेदारी: भावनात्मक-आधारित एजीआई सिस्टम के कार्यों के लिए जवाबदेही और जिम्मेदारी की स्पष्ट रेखाएं स्थापित करना महत्वपूर्ण है। इसमें यह निर्धारित करना शामिल है कि जब ये सिस्टम गलतियाँ करते हैं या नुकसान पहुँचाते हैं तो कौन जिम्मेदार है।
इन नैतिक विचारों और चुनौतियों का समाधान यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि भावनात्मक-आधारित एजीआई को इस तरह से विकसित और उपयोग किया जाए जो पूरे समाज को लाभान्वित करे।
निष्कर्ष
इकोकोर की भावना-आधारित एजीआई परीक्षण प्रणाली का विकास आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। एजीआई की मूल वास्तुकला में भावनात्मक प्रसंस्करण को एकीकृत करके, इकोकोर का लक्ष्य ऐसे सिस्टम बनाना है जो मानव मूल्यों के साथ अधिक संरेखित हैं और जटिल सामाजिक और नैतिक परिदृश्यों को नेविगेट करने में सक्षम हैं। जबकि अभी भी कई चुनौतियों का सामना करना बाकी है, भावना-आधारित एजीआई के संभावित लाभ बहुत अधिक हैं, और इसके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की संभावना है।