The Computational Grammar of Human Behaviour in a Biological Environment
यह शोध पत्र DynaClade को प्रस्तुत करता है, जो एक अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) एल्गोरिदम है जो यह प्रकट करता है कि आभासी वातावरण में मानव स्वतःस्फूर्त व्यवहार पूर्व-नियोजित अनुक्रमों के बजाय एक द्वितीय-क्रम, संदर्भ-निर्भर कम्प्यूटेशनल व्याकरण द्वारा व्यवस्थित होता है, जो विशिष्ट लेटेंट स्टेट्स (latent states) और एक नव-पहचाने गए गैर-लोकोमोटर स्वय (non-locomotor sway) पैटर्न द्वारा अभिलक्षित है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://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
मानव स्वभाव से निरंतर गति में रहता है, कदमों, संकेतों और मुद्रा के परिवर्तनों की एक बहती हुई धारा जो हमें दुनिया में आगे बढ़ने और अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में सक्षम बनाती है। हालांकि हम कप उठाने जैसी किसी एक एकल गतिविधि का आसानी से वर्णन कर सकते हैं, लेकिन यह समझना कि हमारा मस्तिष्क इन हजारों स्वतःस्फूर्त क्षणों को एक सुसंगत जीवन में कैसे पिरोता है, एक गहरा रहस्य है। वैज्ञानिक लंबे समय से यह जानने के लिए उत्सुक रहे हैं कि क्या हम एक कठोर, पूर्व-लिखित पटकथा का पालन करते हुए चलते हैं, या हम बस इस आधार पर अगला कदम चुनते हैं कि हमने अभी क्या किया और हम इस समय कहाँ हैं। यह प्रश्न स्वतंत्र इच्छा की प्रकृति और हमारी मानसिक योजना की सीमाओं को छूता है। यदि हमारे कार्य पूरी तरह से पूर्व-नियोजित होते, तो हमारे मस्तिष्क को एक भी कदम उठाने से पहले हर भविष्य के कदम की गणना करनी पड़ती, जो हमारी संज्ञानात्मक क्षमता को बहुत जल्दी अभिभूत कर देता। इसके बजाय, कई सिद्धांत सुझाव देते हैं कि हमारा व्यवहार अधिक तरल है, जो किसी दूरस्थ, निश्चित ब्लूप्रिंट के बजाय तात्कालिक आवश्यकताओं और हमारे पिछले कुछ कदमों के इतिहास द्वारा आकार लेता है।
इसकी जांच करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक डिजिटल दुनिया बनाई जहाँ लोग बिना यह बताए कि उन्हें वास्तव में क्या करना है, स्वतंत्र रूप रूप से घूम सकते थे। उन्होंने एक आभासी वास्तविकता (वर्चुअल रियलिटी) वातावरण बनाया जो फलों के पेड़ों और छिपे हुए खतरों, जैसे कि सांपों, भालुओं और तेंदुओं से भरा था। तेईस प्रतिभागियों ने मोशन-कैप्चर सूट और हेडसेट पहने थे, जिससे वैज्ञानिकों को इन जोखिम भरे परिदृश्यों में घूमते समय उनकी हर गतिविधि को उच्च विवरण के साथ रिकॉर्ड करने की अनुमति मिली। लक्ष्य सरल था: खतरों से संपर्क से बचते हुए अधिक से अधिक फल एकत्र करना। महत्वपूर्ण बात यह थी कि प्रतिभागियों को कोई पटकथा नहीं दी गई थी। वे जब चाहें दौड़ने, चलने, झुकने या खड़े होने के लिए स्वतंत्र थे। शोधकर्ताओं ने फिर एक नया कंप्यूटर प्रोग्राम बनाया, जिसे उन्होंने 'डायनाक्लाडे' (DynaClade) नाम दिया, ताकि वे घंटों के रिकॉर्ड किए गए मूवमेंट को देख सकें और उसे स्वचालित रूप रूप से विशिष्ट क्रियाओं में वर्गीकृत कर सकें। इस प्रोग्राम को पहले से यह पता नहीं था कि "दौड़ना" या "खड़े होना" कैसा दिखता है; इसे शरीर की गति की गति और आकार को देखकर इन पैटर्नों को स्वयं खोजना था।
कंप्यूटर ने बीस-दो प्रकार की व्यापक गतिविधियों की एक समृद्ध शब्दावली को सफलतापूर्वक पहचाना, जिसमें चलने और दौड़ने से लेकर झुककर फल चुनने या स्थिर खड़े रहने जैसी सूक्ष्म क्रियाएं शामिल थीं। सबसे दिलचस्प खोजों में से एक एक विशिष्ट व्यवहार था जिसे शोधकर्ताओं ने "हिचकिचाहट" (hesitant) के रूप में लेबल किया। यह डर के कारण होने वाला ठहराव नहीं था, बल्कि एक ही स्थान पर धीमी, डगमगाती हुई गति थी, जो अक्सर किसी व्यक्ति के नई दिशा में बढ़ने का निर्णय लेने से ठीक पहले होती थी। यह सूचना एकत्र करने का एक क्षण प्रतीत होता था, एक शारीरिक विराम जहाँ व्यक्ति अपने विकल्पों को तौलता हुआ लग रहा था। प्रोग्राम ने यह भी पाया कि ये क्रियाएं यादृच्छिक (रैंडम) नहीं थीं। जब कोई व्यक्ति फल की झाड़ी के पास होता था, तो उसके हाथ बढ़ाने या झुकने की संभावना बहुत अधिक होती थी। जब कोई खतरा दिखाई देता था, तो वे जानवर के प्रकार के आधार पर दौड़ने या स्थिर खड़े रहने की अधिक संभावना रखते थे। गतिविधियाँ स्पष्ट रूप से वातावरण से जुड़ी हुई थीं, जो यह सिद्ध करती हैं कि कंप्यूटर का वर्गीकरण वास्तविक दुनिया के तर्क से मेल खाता है।
हालाँकि, गहरा रहस्य इन क्रियाओं के क्रम में छिपा था। क्या लोग निश्चित श्रृंखलाओं में चलते हैं, जैसे कि डोमिनो प्रभाव जहाँ एक चाल अगली चाल को मजबूर करती है? या क्या वे केवल पिछले कदम के आधार पर प्रत्येक कदम चुनते हैं? शोधकर्ताओं ने क्रियाओं के अनुक्रमों को देखकर इसका परीक्षण किया। उन्होंने पाया कि क्रम वास्तव में गैर-यादृच्छिक था, लेकिन यह कोई कठोर पटकथा भी नहीं थी। डेटा ने दिखाया कि किसी व्यक्ति के अगले कदम की भविष्यवाणी करने का सबसे अच्छा तरीका यह देखना था कि वह अभी क्या कर रहा है और उसने अभी-अभी क्या किया है। इसे 'सेकंड-ऑर्डर स्ट्रक्चर' (द्वितीय-क्रम संरचना) के रूप में जाना जाता है, जिसका अर्थ है कि पिछला लंबा इतिहास होने के बजाय तात्कालिक अतीत अधिक महत्वपूर्ण है। इस अध्ययन ने इस विचार को खारिज कर दिया कि मनुष्य हर एक कदम के लिए लगातार जटिल, दीर्घकालिक योजनाएं चलाते रहते हैं। इसके बजाय, साक्ष्य बताते हैं कि हमारा मस्तिष्क एक बहुत ही सरल, अधिक कुशल रणनीति का उपयोग करता है। ऐसा लगता है कि हम अपनी वर्तमान स्थिति और अभी समाप्त की गई क्रिया के आधार पर अपना अगला कदम चुनते हैं, और दुनिया के प्रति क्षण-प्रतिक्षण अनुकूलित होते हैं।
यह दृष्टिकोण हमें अंतहीन गणनाओं में फंसे बिना वास्तविक जीवन की जटिलता को संभालने की अनुमति देता। शोधकर्ताओं ने पाया कि एक बार जब उन्होंने संदर्भ (जैसे कि कोई व्यक्ति फल इकट्ठा कर रहा है या खतरे से भाग रहा है) को ध्यान में रख लिया, तो क्रियाओं का अनुक्रम अत्यधिक अनुमान योग्य हो गया। यह ऐसा था जैसे व्यक्ति स्थिति के आधार पर अलग-अलग नियमों के सेट के बीच स्विच करता है, लेकिन प्रत्येक स्थिति के भीतर, अगला कदम काफी हद तक पिछले कदम द्वारा निर्धारित होता है। यह निष्कर्ष इस धारणा को चुनौती देता है कि हम लगातार पूर्व-निर्मित व्यवहार अनुक्रमों को निष्पादित कर रहे हैं। इसके बजाय, यह मानव गति को एक लचीले, प्रतिक्रियाशील प्रवाह के रूप में चित्रित करता है, जो तात्कालिक वर्तमान और बहुत हालिया अतीत द्वारा निर्देशित होता है। एक वास्तविक, जोखिम भरे परिवेश में लोगों का अवलोकन करके, यह अध्ययन प्रकट करता है कि हमारा दैनिक जीवन कठोर दिनचर्या की एक श्रृंखला नहीं है, बल्कि अनुकूलन का एक गतिशील नृत्य है, जहाँ हम लगातार इस आधार पर अपने अगले कदम को समायोजित करते हैं कि हम कहाँ हैं और हमने अभी क्या किया है।
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