कल्पना कीजिए कि आपके पास एक नया छात्र है जो चित्रों को देखने और पाठ को पढ़ने में अविश्वसनीय रूप से चतुर है। वह एक अकेली फिल्म के दृश्य का सटीक वर्णन कर सकता है। लेकिन अब, आप यह देखना चाहते हैं कि क्या वह पूरे फिल्म की घटनाओं को वास्तव में याद रख सकता है, खासकर जब चीजें जटिल हो जाती हैं, जैसे कि जब दो फिल्में एक साथ चल रही हों या समान दृश्य आपस में मिल गए हों।

"M 3Eval" नामक शोध पत्र एक नए, बहुत विशिष्ट रिपोर्ट कार्ड की तरह है जिसे विशेष रूप से इसी के लिए बनाया गया है। शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि जबकि हमारे पास इस बात के परीक्षण हैं कि AI कितनी अच्छी तरह "देखता" है और "सोचता" है, हमारे पास इस बात के अच्छे परीक्षण नहीं हैं कि वह कितनी अच्छी तरह "याद रखता" है। इसलिए, उन्होंने मानव मनोवैज्ञानिकों द्वारा हमारे अपने मस्तिष्क के परीक्षण करने के तरीके पर आधारित, AI की याददाश्त के लिए एक जिम बनाया।

यहाँ उन्होंने AI का परीक्षण चार सरल खेलों के माध्यम से किया:

1. "स्प्लिट-स्क्रीन" टेस्ट (विभाजित ध्यान)

सेटअप: कल्पना कीजिए कि आप एक ही समय में अपने टीवी पर अगल-बगल दो अलग-अलग कुकिंग शो देख रहे हैं। एक बाईं ओर है, एक दाईं ओर। हर कुछ सेकंड में, टीवी उन्हें बदल देता है ताकि बायां हिस्सा दाईं ओर चला जाए और दाहिना हिस्सा बाईं ओर आ जाए।
प्रश्न: "जो वीडियो मूल रूप से बाईं ओर था, उसमें शेफ ने प्याज डाला था या टमाटर?"
परिणाम: AI बहुत भ्रमित हो गया। वह दो अलग-अलग कहानियों को अलग रखने में असमर्थ रहा। यह एक ऐसे व्यक्ति की तरह था जो शोर भरी पार्टी में दो अलग-अलग बातचीत सुनने की कोशिश कर रहा हो; AI आपस में मिलने लगा कि किसने क्या कहा और कहाँ कहा। जब वीडियो अपनी जगह बदलते हैं, तो AI इस बात का ट्रैक खो देता है कि कौन सी कहानी किस स्क्रीन की थी।

2. "इंटरफेरेंस" टेस्ट (स्मृति हस्तक्षेप)

सेटअप: कल्पना कीजिए कि आप एक आदमी को केक बेक करते हुए देखते हैं (वीडियो A)। तुरंत बाद, आप एक आदमी को पाई (pie) बेक करते हुए देखते हुए एक बहुत ही समान वीडियो देखते हैं (वीडियो B)।
प्रश्न: "पहले वीडियो (केक) वाले आदमी ने ऊपर क्या रखा था?"
परिणाम: AI दोनों यादों को अलग रखने में संघर्ष करता है। वह अक्सर केक के बजाय पाई वाले वीडियो के विवरणों के साथ उत्तर देता है।
ट्विस्ट: शोधकर्ताओं ने पाया कि कुछ आश्चर्यजनक था। यदि वे पाई दिखाने से पहले केक वाला वीडियो दो बार दिखाते, तो AI केक को बहुत बेहतर तरीके से याद रखता। यह ऐसा है जैसे यदि आप एक गाना दो बार सुनते हैं, तो आप इस बात की संभावना कम रखते हैं कि ठीक उसी तरह का दूसरा गाना बजने के बाद आप उसे भूल जाएँ।

3. "स्कैम्बल्ड स्टोरी" टेस्ट (इंटरलीव्ड इवेंट्स)

सेटअप: कल्पना कीजिए कि आप दो अलग-अलग फिल्में लेते हैं, उन्हें 10 छोटे टुकड़ों में काटते हैं और फिर उन्हें ताश के पत्तों की तरह आपस में मिला देते हैं (मूवी A का टुकड़ा 1, मूवी B का टुकड़ा 1, मूवी A का टुकड़ा 2, मूवी B का टुकड़ा 2...)।
प्रश्न: "क्या आप केवल मूवी A के लिए घटनाओं का सही क्रम बता सकते हैं?"
परिणाम: AI इसमें बहुत खराब था। वह दो अलग-अलग कहानियों को सुलझाने में असमर्थ रहा। यह दो अलग-अलग जिग्सॉ पहेलियों को एक बड़े ढेर में मिलाने जैसा था। AI को यह जानने में भी कठिनाई हुई कि कुछ कब हुआ (कालानुक्रमिक क्रम) बनाम वह कहाँ हुआ (स्थान)। वह "प्याज डालने से पहले बर्तन यहाँ था" के बजाय "बर्तन बाईं ओर था" को याद रखने में बेहतर था।

4. "N-बैक" टेस्ट (प्रतीकात्मक स्मृति)

सेटअप: यह एक क्लासिक मस्तिष्क खेल है। आप छोटे वीडियो क्लिप्स की एक लंबी धारा देखते हैं। नियम यह है: "यदि वर्तमान क्लिप उस क्लिप जैसा दिखता है जो आपने 3 क्लिप पहले देखा था, तो 'हाँ' कहें।"
परिणाम: मनुष्य इस मामले में खराब होते जाते हैं क्योंकि अंतराल बढ़ता जाता है (10 कदम पीछे देखना कठिन है)। लेकिन AI अजीब था: अंतराल बढ़ने पर वह खराब नहीं हुआ, बल्कि क्लिप्स की कुल संख्या बढ़ने पर वह बहुत खराब हो गया।
रूपक: कल्पना कीजिए कि एक इंसान के पास एक छोटी नोटबुक है और वह केवल देखी गई पिछली कुछ चीजों को लिख सकता है। यदि आप उन्हें बहुत सारी चीजें दिखाते हैं, तो वे पुरानी चीजों को भूल जाते हैं। हालाँकि, AI के पास एक विशाल पुस्तकालय है जहाँ वह सब कुछ रखता है, लेकिन उसे यह नहीं पता कि कचरे को कैसे अनदेखा किया जाए। वह सूचना की मात्रा से अभिभूत हो जाता है, न कि समय के अंतराल से।

मुख्य निष्कर्ष

शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि जबकि AI वीडियो को समझने में बेहतर हो रहा है, उसकी "स्मृति" अभी भी मानव स्मृति से बहुत अलग है।

• मनुष्य शोर को छानने और घटनाओं के क्रम को याद रखने में अच्छे होते हैं, भले ही समय के साथ हम विवरण भूल जाएं।
• AI समानांतर कहानियों को अलग रखने में संघर्ष करता है, समान दिखने वाले वीडियो में भ्रमित हो जाता है, और घटनाओं की एक लंबी सूची को सही क्रम में व्यवस्थित करने में कठिनाई महसूस करता है।

शोधकर्ता आशा करते हैं कि इन विशिष्ट "खेलों" का उपयोग करके, अन्य वैज्ञानिक बेहतर AI सिस्टम बना सकते हैं जो केवल दुनिया को "देखते" ही नहीं, बल्कि वास्तव में हमारी तरह उसे याद भी रखते हैं। उन्होंने अपने परीक्षण प्रश्न और वीडियो सभी के उपयोग के लिए उपलब्ध करा दिए हैं।