Closing the Loop to Discover Psychological Theories with an Automated Cognitive Scientist
यह शोध पत्र AutoCog को प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः स्वायत्त AI प्रणाली है जो प्रयोग डिजाइन, डेटा संग्रह और मॉडल संश्लेषण के पुनरावृत्ति चक्रों के माध्यम से निष्पादन योग्य संज्ञानात्मक सिद्धांतों को स्वचालित रूप से उत्पन्न करने, परीक्षण करने और परिष्कृत करने के माध्यम से संज्ञानात्मक विज्ञान में वैज्ञानिक खोज के लूप को बंद करती है, जो अंततः निर्णय लेने के संबंध में नवीन, अनुभवजन्य रूप से मान्य अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि वैज्ञानिकों की एक टीम यह समझने की कोशिश कर रही है कि मानव मस्तिष्क निर्णय कैसे लेता है। आमतौर पर, यह एक धीमी, मैनुअल प्रक्रिया होती है: एक मानव शोधकर्ता एक सिद्धांत का अनुमान लगाता है, एक परीक्षण डिजाइन करता है, लोगों पर उसे चलाता है, देखता है कि क्या वे सही थे, और फिर अपनी गलतियों के आधार पर एक बेहतर सिद्धांत लिखने की कोशिश करता है।
यह पेपर AUTOCOG को पेश करता है, जो एक पूरी तरह से स्वचालित "रोबोट वैज्ञानिक" है जो यह सब अपने आप करता है, बिना किसी मानवीय सहायता के शुरू से अंत तक इस चक्र को पूरा करता है। इसे केवल एक एकल रोबोट के रूप में नहीं, बल्कि मन के लिए एक सेल्फ-ड्राइविंग प्रयोगशाला के रूप में सोचें।
यह कैसे काम करता है, यहाँ सरल उपमाओं का उपयोग किया गया है:
1. सेटअप: दो प्रतिद्वंद्वी शेफ
कल्पना कीजिए कि आप केक के लिए एक आदर्श रेसिपी खोजना चाहते हैं, लेकिन आप नहीं जानते कि सामग्री क्या है। आप दो प्रतिद्वंद्वी शेफ ("सीड थ्योरीज" या बीज सिद्धांतों) के साथ शुरुआत करते हैं।
- शेफ A का मानना है कि इसका रहस्य सिर्फ चीनी है।
- शेफ B का मानना है कि इसका रहस्य सिर्फ मैदा है।
अतीत में, एक इंसान को केक बनाना पड़ता, उन्हें चखना पड़ता और शेफ को सुधार करने के लिए बताना पड़ता। AUTOCOG के साथ, सिस्टम एक मास्टर क्रिटिक (मुख्य आलोचक) और एक अथक संपादक के रूप में कार्य करता है। यह इन दो शेफों को लेता है और कहता है, "ठीक है, देखते हैं कि कौन सही है।"
2. चक्र: रोबोट की दैनिक दिनचर्या
AUTOCOG चार चरणों के निरंतर लूप में चलता है, जैसे कि एक वीडियो गेम लेवल जो बार-बार दोहराया जाता है:
चरण 1: परम परीक्षण डिजाइन करना (द ट्रैप/जाल)
सिस्टम एक गेम डिजाइनर की तरह कार्य करता है। यह देखता है कि शेफ A और शेफ B क्या मानते हैं और एक विशिष्ट "टेस्ट टेस्ट" (स्वाद परीक्षण) डिजाइन करता है जहाँ वे निश्चित रूप से असहमत होंगे। यदि शेफ A कहता है "अधिक चीनी डालें" और शेफ B कहता है "अधिक मैदा डालें," तो रोबोट एक ऐसा केक परिदृश्य बनाता है जहाँ केवल एक ही सही हो सकता है। यह एक भूलभुलैया सेट करने जैसा है जहाँ केवल एक ही रास्ता निकास की ओर ले जाता है।चरण 2: साक्ष्य एकत्र करना (द टेस्ट ऑफ टेस्ट/स्वाद परीक्षण)
रोबोट इस परीक्षण को चलाता है। यह दो तरीकों से कर सकता है:- सिमुलेशन (अनुकरण): यह एक कंप्यूटर मॉडल (एक "डिजिटल मानव") से खेल खेलने के लिए कहता है।
- वास्तविक मनुष्य: यह ऑनलाइन वास्तविक लोगों को विकल्प चुनने के लिए भर्ती करता है (जैसे कि अलग-अलग विशेषज्ञ रेटिंग वाले दो उत्पादों के बीच चयन करना)।
रोबोट डेटा एकत्र करता है: "कौन जीता? उन्होंने क्या चुना?"
चरण 3: निर्णय (द क्रिटिक/आलोचक)
रोबोट परिणामों का विश्लेषण करता है। वह पूछता है: "क्या शेफ A की रेसिपी का स्वाद मैच हुआ? क्या शेफ B का हुआ?"
यदि डेटा बीच में कहीं गिरता है, तो रोबोट केवल विजेता नहीं चुनता। वह एक जासूस की तरह कार्य करता है, पूछते हुए, "दोनों शेफ क्यों विफल रहे? वे क्या मिस कर रहे हैं?" वह एक रिपोर्ट लिखता है जो समझाती है कि सिद्धांत कहाँ विफल हुए।चरण 4: पुनर्गठन (द इवोल्यूशन/विकास)
निर्णय के आधार पर, रोबोट हारने वाले शेफ की रेसिपी को फिर से लिखता है। वह केवल थोड़ा बहुत बदलाव नहीं करता; वह पूरी तरह से एक नई खाना पकाने की विधि भी आविष्कार कर सकता है। वह एक "उत्तराधिकारी" सिद्धांत बनाता है जो उन गलतियों को ठीक करने की कोशिश करता है। फिर, लूप फिर से शुरू होता है इस नए, बेहतर शेफ के साथ।
3. परिणाम: रोबोट ने क्या खोजा?
शोधकर्ताओं ने निर्णय लेने (लोग विकल्पों के बीच कैसे चुनाव करते हैं) की दुनिया में इस रोबोट का परीक्षण किया।
- मेमोरी टेस्ट: पहले, उन्होंने रोबोट को ज्ञात "परफेक्ट" रणनीतियों द्वारा उत्पन्न फर्जी डेटा दिया। रोबोट ने छिपे हुए नियमों को सफलतापूर्वक पहचान लिया, भले ही डेटा शोर (जैसे लोगों द्वारा रैंडम गलतियाँ करना) से भरा था। इसने साबित किया कि रोबोट डेटा से सच्चाई को "सीख" सकता है, न कि केवल उसे बताए गए आधार पर अनुमान लगा सकता है।
- वास्तविक खोज: जब उन्होंने रोबोट को वास्तविक मनुष्यों पर परीक्षण करने दिया, तो कुछ अद्भुत हुआ। रोबोट ने केवल वे सिद्धांत नहीं खोजे जो मनुष्य पहले से जानते थे (जैसे "टेक द बेस्ट" या "वेटेड एवरेज")। उसने कुछ नया खोजा।
नया सिद्धांत:
रोबोट ने पाया कि जब लोग रेटिंग्स (जैसे 1 से 5 स्टार) देखते हैं, तो वे हर पॉइंट को समान रूप से नहीं मानते हैं।
- पुराना दृष्टिकोण: 4 से 5 स्टार के बीच का उछाल 1 से 2 स्टार के बीच के उछाल के समान ही "इतनी बड़ी मात्रा" का सुधार है।
- रोबोट की खोज: लोग महसूस करते हैं कि 1 से 2 स्टार का उछाल बहुत बड़ा है, लेकिन 4 से 5 स्टार का उछाल छोटा लगता है। इसे "डिमिनिशिंग सेंसिटिविटी" (घटती संवेदनशीलता) कहा जाता है।
यह साबित करने के लिए कि यह कोई इत्तेफाक नहीं था, शोधकर्ताओं ने रोबोट के नए सिद्धांत को लिया, उसे लिखा और नए लोगों के साथ एक प्री-रजिस्टर्ड स्टडी (एक सख्त, नियोजित प्रयोग) चलाई। लोग बिल्कुल वैसे ही व्यवहार करते हैं जैसा कि रोबोट ने भविष्यवाणी की थी। रोबोट ने मानव मनोविज्ञान का एक नया नियम खोज लिया था।
4. यह क्यों महत्वपूर्ण है
पेपर का दावा है कि यह पहली बार है जब किसी सिस्टम ने विज्ञान के रचनात्मक हिस्से को पूरी तरह से स्वचालित किया है।
- आमतौर पर, AI डेटा का विश्लेषण करने या प्रयोग चलाने में मदद करता है, लेकिन सिद्धांत का विचार लाने के लिए एक इंसान की आवश्यकता होती है।
- AUTOCOG खुद विचार लाता है, उसका परीक्षण करता है, महसूस करता है कि वह गलत है, और अपने आप एक बेहतर विचार आविष्कार करता है।
यह सिद्धांत निर्माण (थ्योरी-बिल्डिंग) को एक मैनुअल कला से एक एग्जीक्यूटेबल, संचयी विज्ञान में बदल देता है। रोबोट हर कदम का लॉग रखता है, ताकि मनुष्य पीछे मुड़कर देख सकें कि रोबोट ने वास्तव में कैसे "सोचकर" एक नई खोज तक पहुँच बनाई।
संक्षेप में: AUTOCOG एक ऐसा रोबोट है जो खुद से बहस करता है, अपने विचारों का वास्तविक लोगों पर परीक्षण करता है, अपनी असफलताओं से सीखता है, और अंततः मानव मन के बारे में नए नियम खोज निकालता है—ऐसे नियम जो मनुष्यों ने अभी तक नहीं सोचे थे।
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