साकार कृत्रिम बुद्धिमता अर्थात् ‘एम्बडिड एआई’ के हो? यसले कसरी काम गर्छ?

काठमाडौं ।

कृत्रिम बुद्धिमता अर्थात् एआई ढाँचा पहिचान प्रणालीदेखि जेनेरेटिभ एआईसम्म गरी धेरै प्रकारका हुन्छन्। तर एउटा यस्तो प्रकारको एआई पनि छ जसले वास्तविक संसारका डाटामा तुरुन्तै प्रतिक्रिया दिन सक्छ, जसलाई साकार कृत्रिम बुद्धिमता अर्थात् एम्बडिड एआई  भनिन्छ।

एम्बडिड एआई प्रविधि के हो र यसले कसरी काम गर्छ?

साकार एआई अर्थत् एम्बडिड एआईले सामान्यतया सेन्सरहरू र मेसिन लर्निङलाई संयोजन गरी वास्तविक संसारका डाटाहरूमा प्रतिक्रिया दिन्छ। यसको उदाहरणमा स्वचालित ड्रोनहरू, स्वचालित कारहरू र कारखानाको स्वचालित प्रणाली पर्छन्। रोबोटिक भ्याकुम क्लिनर र घाँस काट्ने मेसिनहरूले साकार एआईको साधारण रूप प्रयोग गर्छन्।

यी स्वत: अर्थात् स्वचालित प्रणालीहरूले भौतिक संसारमा अवरोधहरूको सामना गर्न सिक्नका लागि एआईको प्रयोग गर्छन्। धेरैजसो साकार एआईले एल्गोरिदममार्फत् कोड गरिएको नक्सा प्रयोग गर्छ जुन लन्डनका ट्याक्सी चालकहरूले शहरको जटिल सडक र चिन्हहरूको मानसिक नक्सा प्रयोग गर्ने तरिकासँग मिल्दोजुल्दो हुने लाइभसाइन्सले उल्लेख गरेको छ।

वास्तवमा, लन्डनका ट्याक्सी चालकहरूले आफ्नो मार्ग निर्धारण गर्ने तरिकाको अनुसन्धानले यस्ता साकार प्रणालीहरूको विकासलाई सघाएको छ।

केही प्रणालीहरूले किराहरूको समूह, चरा र जनावरको बथानमा पाइने साकार र सामूहिक बुद्धिमताको प्रकारलाई पनि समावेश गर्छन्। यी समूहहरूले आफ्नो चाल-चलन अचेतन रूपमा समकालीन बनाउँछन्। यो व्यवहार नक्कल गर्नु एउटा उपयोगी रणनीति हो, जसले साकार एआईले नियन्त्रण गर्ने ड्रोनहरूको नेटवर्क वा गोदामका सवारीहरूको विकास गर्न मद्दत गर्दछ।

साकार एआईको इतिहास

साकार एआईको विकास १९५० को दशकमा बेलायतको बर्डन न्यूरोलोजिकल इन्स्टिच्युटमा विलियम ग्रे वाल्टरले साइबरनेटिक टोर्टोइज निर्माण गरेपछि सुरु भएको थियो। तर साकार एआईलाई पूर्ण रूपमा स्थापित हुन दशकौं समय लाग्यो।

संज्ञानात्मक र जेनेरेटिभ एआईले ठूलो भाषा मोडेलबाट सिक्छन् भने साकार एआईले मानिसहरूले देखेको र सुनेको आधारमा प्रतिक्रिया जनाए झै भौतिक संसारमा आफ्नो अनुभवबाट सिक्छन्।

तर साकार एआईका संवेदात्मक इनपुटहरू मानिसका इन्द्रियहरूभन्दा फरक हुन्छन्। साकार एआईले एक्स-रे, अल्ट्राभायोलेट र इन्फ्रारेड प्रकाश, चुम्बकीय क्षेत्र, वा जीपीएस डाटा पत्ता लगाउन सक्छ। कम्प्युटर भिजन एल्गोरिदमहरूले यी सेन्सरी डाटाहरू प्रयोग गरी वस्तुहरू पहिचान गर्न र तिनमा प्रतिक्रिया दिन सक्छ।

साकार एआईका लागि ‘संसार मोडल’ निर्माण

साकार एआईको मुख्य तत्त्व यसको संसारको मोडल अर्थात् वर्ल्ड मोडल हो जुन यसको कार्य वातावरणका लागि डिजाइन गरिएको हुन्छ। यो संसारको मोडल हाम्रो वरपरको वातावरणको बुझाइसँग मिल्दोजुल्दो हुन्छ।

यो मोडल विभिन्न शिक्षण विधिहरूबाट समर्थित हुन्छ। यसको एउटा उदाहरण सुदृढीकरण शिक्षण अर्थात् रिइन्फोर्समेन्ट लर्निङ जसले “वाई भेट्दा सधैं एक्स गर्नु” जस्ता नियमहरू प्रयोग गरी मार्ग निर्धारण गर्ने नीति-आधारित विधि अपनाउँछ।

लाइभसाइन्सका अनुसार अर्को विधि सक्रिय अनुमान अर्थात् एक्टिभ इन्फरेन्स हो जुन मानिसको मस्तिष्कले काम गर्ने तरिकामा आधारित छ। यी मोडलहरूले वातावरणबाट निरन्तर डाटा सङ्कलन गर्छन् र वास्तविक-समयको प्रवाहमा आधारित भएर संसारको मोडल अद्यावधिक गर्छन् – जसरी हामीले देखेको र सुनेको आधारमा प्रतिक्रिया दिन्छौं। विपरीत रूपमा, केही अन्य एआई मोडलहरू वास्तविक-समयमा विकसित हुँदैनन्।

सक्रिय अनुमान

सक्रिय अनुमान वातावरणको आधारभूत स्तरको बुझाईबाट सुरु हुन्छ तर छिट्टै विकसित हुन सक्छ। त्यसैले सक्रिय अनुमानमा भर पर्ने कुनै पनि स्वचालित सवारीलाई सडकमा सुरक्षित रूपमा सञ्चालन गर्न व्यापक तालिम आवश्यक पर्छ।

साकार एआई र यसको सम्भावना

साकार एआईले ग्राहकको भावनात्मक अवस्थालाई बुझेर र आफ्नो प्रतिक्रिया अनुकूल बनाउँदै च्याटबोटहरूले राम्रो ग्राहक अनुभव प्रदान गर्न सहयोग गर्न सक्छ।

साकार एआई प्रणालीहरू अझै प्रारम्भिक चरणमा भए पनि यिनिहरुको सम्बन्धमा अनुसन्धान तीव्र रूपमा अघि बढिरहेको छ। जेनेरेटिभ एआईमा भएको सुधारले स्वाभाविक रूपमा साकार एआईको विकासलाई प्रभाव पार्ने बताइएको छ। साथै साकार एआईले आफ्नो वरपरको वातावरण बुझ्न प्रयोग गरिने सेन्सरहरूको सुधारिएको सटीकता र उपलब्धताबाट फाइदा लिन सक्नेछ।