अनुकरण सीखना: मशीनें सर्वश्रेष्ठ से कैसे सीखती हैं

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• मार्च २०,२०२१

अंतर्दृष्टि सारांश

इमिटेशन लर्निंग (आईएल) व्यापक प्रोग्रामिंग को दरकिनार करते हुए, विशेषज्ञ मानव प्रदर्शनों के माध्यम से मशीनों को कार्य सीखने में सक्षम बनाकर विभिन्न उद्योगों को बदल रहा है। यह विधि उन क्षेत्रों में विशेष रूप से प्रभावी है जहां सटीक इनाम कार्यों को परिभाषित करना कठिन है, जैसे रोबोटिक्स और स्वास्थ्य सेवा, बेहतर दक्षता और सटीकता प्रदान करती है। व्यापक निहितार्थों में श्रम मांगों में बदलाव, उत्पाद विकास में प्रगति और इन उभरती प्रौद्योगिकियों के प्रबंधन के लिए नए नियामक ढांचे की आवश्यकता शामिल है।

अनुकरण सीखने का प्रसंग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में नकल सीखना एक दृष्टिकोण है जहां मशीनें विशेषज्ञ के व्यवहार की नकल करके कार्य करना सीखती हैं। सुदृढीकरण सीखने जैसी पारंपरिक मशीन लर्निंग (एमएल) विधियों में, एक एजेंट एक विशिष्ट वातावरण में परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखता है, जो एक इनाम फ़ंक्शन द्वारा निर्देशित होता है। हालाँकि, आईएल एक अलग रास्ता अपनाता है; एजेंट एक विशेषज्ञ, आमतौर पर एक इंसान, के प्रदर्शनों के डेटासेट से सीखता है। उद्देश्य केवल विशेषज्ञ के व्यवहार को दोहराना नहीं है बल्कि समान परिस्थितियों में इसे प्रभावी ढंग से लागू करना है। उदाहरण के लिए, रोबोटिक्स में, आईएल में एक रोबोट किसी मानव को कार्य करते हुए देखकर वस्तुओं को पकड़ना सीख सकता है, जिससे रोबोट के सामने आने वाले सभी संभावित परिदृश्यों की व्यापक प्रोग्रामिंग की आवश्यकता को दरकिनार किया जा सके।

प्रारंभ में, डेटा संग्रह तब होता है जब कोई विशेषज्ञ कार्य प्रदर्शित करता है, चाहे वह कार चलाना हो या रोबोट बांह को नियंत्रित करना हो। इस कार्य के दौरान विशेषज्ञ के कार्य और निर्णय रिकॉर्ड किए जाते हैं और शिक्षण सामग्री का आधार बनते हैं। इसके बाद, इस एकत्रित डेटा का उपयोग एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने, उसे एक नीति सिखाने के लिए किया जाता है - अनिवार्य रूप से, नियमों का एक सेट या मशीन जो देखती है उससे लेकर उसके द्वारा किए जाने वाले कार्यों की मैपिंग। अंत में, विशेषज्ञ की तुलना में इसके प्रदर्शन का आकलन करने के लिए प्रशिक्षित मॉडल का समान वातावरण में परीक्षण किया जाता है। 

नकल सीखने ने विभिन्न क्षेत्रों में क्षमता दिखाई है, खासकर जहां एक सटीक इनाम फ़ंक्शन को परिभाषित करना जटिल है या मानव विशेषज्ञता अत्यधिक मूल्यवान है। स्वायत्त वाहन विकास में, इसका उपयोग मानव चालकों से जटिल ड्राइविंग युद्धाभ्यास को समझने के लिए किया जाता है। रोबोटिक्स में, यह उन कार्यों के लिए रोबोटों को प्रशिक्षित करने में सहायता करता है जो मनुष्यों के लिए सीधे हैं लेकिन एन्कोड करना चुनौतीपूर्ण है, जैसे घरेलू काम या असेंबली लाइन का काम। इसके अलावा, इसमें स्वास्थ्य देखभाल में अनुप्रयोग हैं, जैसे रोबोटिक सर्जरी में, जहां मशीन विशेषज्ञ सर्जनों से सीखती है, और गेमिंग में, जहां एआई एजेंट मानव गेमप्ले से सीखते हैं। 

विघटनकारी प्रभाव

जैसे-जैसे मशीनें जटिल मानवीय कार्यों की नकल करने में अधिक कुशल हो जाती हैं, विशिष्ट कार्य, विशेष रूप से दोहराए जाने वाले या खतरनाक कार्यों से जुड़े कार्य, स्वचालन की ओर स्थानांतरित हो सकते हैं। यह परिवर्तन एक दोहरे परिदृश्य को प्रस्तुत करता है: जबकि यह कुछ क्षेत्रों में नौकरी विस्थापन का कारण बन सकता है, यह एआई रखरखाव, निरीक्षण और विकास में नई नौकरी सृजन के अवसर भी खोलता है। उद्योगों को पुनर्प्रशिक्षण कार्यक्रमों की पेशकश करके और उन भूमिकाओं पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता हो सकती है जिनके लिए रचनात्मक समस्या-समाधान और भावनात्मक बुद्धिमत्ता जैसे विशिष्ट मानवीय कौशल की आवश्यकता होती है।

उत्पाद और सेवा विकास में, आईएल पर्याप्त लाभ प्रदान करता है। कंपनियां इस तकनीक का उपयोग तेजी से नए उत्पादों का प्रोटोटाइप और परीक्षण करने के लिए कर सकती हैं, जिससे पारंपरिक अनुसंधान एवं विकास प्रक्रियाओं से जुड़े समय और लागत को कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आईएल मानव ड्राइविंग पैटर्न से सीखकर सुरक्षित, अधिक कुशल स्वायत्त वाहनों के विकास में तेजी ला सकता है। इसके अतिरिक्त, यह तकनीक दुनिया भर के सर्वश्रेष्ठ सर्जनों से सीखी गई अधिक सटीक और वैयक्तिकृत रोबोटिक सर्जरी को जन्म दे सकती है, जिससे रोगी के परिणामों में वृद्धि होगी।

सरकारों को एआई के नैतिक और सामाजिक निहितार्थों को संबोधित करने के लिए नए ढांचे विकसित करने की आवश्यकता हो सकती है, विशेष रूप से गोपनीयता, डेटा सुरक्षा और प्रौद्योगिकी लाभों के समान वितरण के आसपास। इस प्रवृत्ति के लिए कार्यबल को एआई-केंद्रित भविष्य के लिए तैयार करने के लिए शिक्षा और प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश की भी आवश्यकता है। इसके अलावा, आईएल शहरी नियोजन और पर्यावरण निगरानी जैसे सार्वजनिक क्षेत्र के अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है, जो अधिक कुशल और सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

अनुकरण सीखने के निहितार्थ

आईएल के व्यापक निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं: 

• अनुकरण सीखने का उपयोग करके सर्जनों और चिकित्सा कर्मचारियों के लिए उन्नत प्रशिक्षण, जिससे सर्जिकल परिशुद्धता और रोगी देखभाल में सुधार हुआ।
• विशेषज्ञ मानव चालकों से सीखकर स्वायत्त वाहनों का अधिक प्रभावी प्रशिक्षण, दुर्घटनाओं को कम करना और यातायात प्रवाह को अनुकूलित करना।
• खुदरा क्षेत्र में उन्नत ग्राहक सेवा बॉट का विकास, शीर्ष प्रदर्शन करने वाले मानव ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों की नकल करके व्यक्तिगत सहायता प्रदान करना।
• शैक्षिक उपकरणों और प्लेटफार्मों में सुधार, छात्रों को विशेषज्ञ शिक्षकों की तकनीकों की नकल के आधार पर अनुकूलित सीखने के अनुभव प्रदान करना।
• रोबोटिक विनिर्माण में प्रगति, जहां रोबोट कुशल मानव श्रमिकों से जटिल असेंबली कार्य सीखते हैं, जिससे दक्षता और सटीकता बढ़ती है।
• खतरनाक उद्योगों में उन्नत सुरक्षा प्रोटोकॉल, मशीनों से सीखने और खतरनाक कार्यों को सुरक्षित रूप से संभालने में मानव विशेषज्ञों की नकल करने के साथ।
• एआई कोचों का उपयोग करके उन्नत एथलेटिक और शारीरिक प्रशिक्षण कार्यक्रम जो विशिष्ट प्रशिक्षकों की नकल करते हैं, एथलीटों के लिए व्यक्तिगत मार्गदर्शन प्रदान करते हैं।
• मनोरंजन और गेमिंग में अधिक जीवंत और प्रतिक्रियाशील एआई का विकास, अधिक गहन और इंटरैक्टिव अनुभव तैयार करना।
• भाषा अनुवाद सेवाओं में सुधार, एआई सिस्टम अधिक सटीक और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक अनुवाद प्रदान करने के लिए विशेषज्ञ भाषाविदों से सीख रहा है।
• होम ऑटोमेशन और व्यक्तिगत रोबोटिक्स में प्रगति, अधिक कुशल और व्यक्तिगत सहायता के लिए घर के मालिकों से घरेलू कार्य सीखना।

विचार करने के लिए प्रश्न

• रोजमर्रा की प्रौद्योगिकी में आईएल को एकीकृत करने से घर और कार्यस्थल पर हमारे दैनिक दिनचर्या के कार्य कैसे बदल सकते हैं?
• चूँकि मशीनें तेजी से मानव व्यवहार से सीख रही हैं और उसकी नकल कर रही हैं, ऐसे में किन नैतिक विचारों पर ध्यान दिया जाना चाहिए?