Large Emotional World Model
यह शोध पत्र लार्ज इमोशनल वर्ल्ड मॉडल (LEWM) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो भविष्य की भावनात्मक और भौतिक अवस्थाओं की भविष्यवाणी करने के लिए मानवीय भावना को एक मुख्य अवस्था चर के रूप में एकीकृत करता है, जो विश्व-अवस्था भविष्यवाणी, भावना समझ और सामान्य तर्क कार्यों में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप एक रोबोट को कार चलाना सिखाने की कोशिश कर रहे हैं। यदि आप उसे केवल भौतिकी (physics) के नियम दिखाते हैं, तो वह सीखता है कि यदि वह एक ईंट की दीवार से टकराता है, तो कार रुक जाती है। यह "भौतिक दुनिया" है। लेकिन यदि आप चाहते हैं कि वह रोबोट लोगों से भरी एक शहर में गाड़ी चलाए, तो केवल भौतिकी पर्याप्त नहीं है। उसे यह समझने की आवश्यकता है कि यदि कोई ड्राइवर उसके सामने अचानक आ जाए, तो दूसरे ड्राइवर को गुस्सा आ सकता है, वह ब्रेक ज़ोर से लगा सकता है, या चिल्ला सकता है। यदि रोबोट उस भावना (emotion) का पूर्वानुमान नहीं लगा पाता है, तो वह यह अनुमान नहीं लगा सकता कि आगे क्या होगा। यह "वर्ल्ड मॉडल्स" (World Models) नामक क्षेत्र में एक बड़ा प्रश्न है। वैज्ञानिक ऐसे डिजिटल मस्तिष्क बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो केवल यह न देखें कि अभी क्या हो रहा है, बल्कि यह भी सिम्युलेट कर सकें कि भविष्य कैसे विकसित होगा। लंबे समय तक, ये डिजिटल मस्तिष्क भौतिकी इंजनों (physics engines) की तरह थे: ब्लॉक और गेंदों को हिलाने में बेहतरीन, लेकिन इंसान जो करते हैं उसके पीछे के 'क्यों' को समझने में बेहद खराब। वे एक गुप्त तत्व को भूल गए: भावनाएँ।
यह शोध पत्र एक नए प्रकार के डिजिटल मस्तिष्क को पेश करता है जिसे लार्ज इमोशनल वर्ल्ड मॉडल (LEWM) कहा जाता है। शोधकर्ता, चांगहाओ सोंग और टियांजिन यूनिवर्सिटी की उनकी टीम ने महसूस किया कि मानव दुनिया में भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए, आपको पहले भावनाओं की भविष्यवाणी करनी होगी। उन्होंने EWH (इमोशन-व्हाई-हाउ) नामक एक विशाल नया डेटासेट बनाया, जो 10,850 छोटी वीडियो कहानियों का एक पुस्तकालय है। प्रत्येक कहानी एक व्यक्ति को दिखाती है, वह पहले कैसा महसूस कर रहा था, उसने क्या किया, उसकी भावनाएँ कैसे बदलीं, और उसके बाद क्या हुआ। इसे एक "चूज़ योर ओन एडवेंचर" (Choose Your Own Adventure) पुस्तक की तरह समझें जहाँ कहानी के मोड़ पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करते हैं कि पात्र खुश है, क्रोधित है, या दुखी है।
इस लाइब्रेरी का उपयोग करके, उन्होंने LEWM को एक जासूस की तरह दो चरणों में सोचने के लिए प्रशिक्षित किया जो रहस्य सुलझा रहा हो। पहले, मॉडल पूछता है, "अभी जो हुआ उसे देखते हुए, यह व्यक्ति आगे कैसा महसूस करेगा?" यह भावना की भविष्यवाणी करता है। दूसरा, यह पूछता है, "अब जब मैं जानता हूँ कि वे कैसा महसूस कर रहे हैं, तो वे आगे क्या करेंगे?" भावना को बीच में रखकर, मॉडल देख सकता है कि एक ही ट्रैफिक दुर्घटना एक शांत बातचीत में बदल सकती है यदि ड्राइवर खुश है, या एक बहस में बदल सकती है यदि वह गुस्से में है। परिणाम प्रभावशाली हैं: अपने नए भावनात्मक डेटासेट पर, LEWM पिछले मॉडलों की तुलना में 45.72% अधिक सटीक रहा। यह सामान्य भावनाओं को समझने में भी बेहतर हुआ (एक परीक्षण में 17.47% का सुधार) और यहाँ तक कि भौतिक दुनिया को समझने की अपनी क्षमता को खोए बिना राजनीति और विज्ञान के कठिन प्रश्नों के उत्तर देने में भी अधिक स्मार्ट हो गया। यह शोध पत्र सुझाव देता है कि AI को भावनाओं की परवाह करना सिखाकर, हम इसे केवल अधिक दयालु नहीं बना रहे हैं; हम इसे यह अनुमान लगाने में भी बहुत बेहतर बना रहे हैं कि वास्तविक मानव दुनिया वास्तव में कैसे काम करती है।
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