इंस्टीट्यूट ऑफ ऑटोमेशन, चाइनीज एकेडमी ऑफ साइंसेज की एक टीम के नेतृत्व में, एक नया अध्ययन मशीन लर्निंग में एक नवीन सीमा का पता लगाता है।बड़े भाषा मॉडल के उदय के साथ, एआई अवधारणात्मक बुद्धि से संज्ञानात्मक बुद्धि तक विकसित हो रहा है, और मानव भाषा दृश्य समझ का एक महत्वपूर्ण घटक बन गई है।यह अध्ययन सवाल करता है कि क्या मशीनें मानव भाषा पर भरोसा किए बिना, दृश्य प्रतिनिधित्व के रूप में स्वचालित रूप से मशीन भाषा सीख सकती हैं।
काम हैप्रकाशितजर्नल मेंराष्ट्रीय विज्ञान समीक्षा.
की शक्तियों से प्रेरित हूंमानव भाषा, शोधकर्ताओं ने दो-एजेंट गेम के सबसे बुनियादी परिदृश्य में भाषा के उद्भव का अनुकरण करके शुरुआत की।उनका उद्देश्य इन एजेंटों की बातचीत के माध्यम से एक भाषा उत्पन्न करना था।एक मंच के रूप में "बोलें, अनुमान लगाएं और ड्रा करें" गेम का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता चर-लंबाई, असतत और अर्थ संबंधी प्रतिनिधित्व उत्पन्न करने में तंत्रिका नेटवर्क की क्षमताओं का प्रदर्शन करते हैं।
टीम ने तीन दृष्टिकोणों से निरंतर विशेषताओं के साथ अलग-अलग भाषा की तुलना करके इसके संभावित लाभ की पुष्टि की: व्याख्यात्मकता, सामान्यीकरण, और विविध डेटासेट में मजबूती।
मशीनी भाषा का अध्ययन कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में एक रोमांचक और मूल्यवान दिशा का प्रतिनिधित्व करता है।एक ऐसे भविष्य की कल्पना करें जहां एआई विकास अब निश्चित कार्यक्रमों और पूर्वनिर्धारित नियमों तक सीमित नहीं है, बल्कि बुद्धिमान एजेंटों को एक विशिष्ट वातावरण में सहज भाषा के माध्यम से संचार और सहयोग करते हुए स्वतंत्र रूप से विकसित होने की अनुमति देता है।
अधिक जानकारी:युकी वांग एट अल, मशीन भाषा का उद्भव: तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रतीकात्मक बुद्धि की ओर,राष्ट्रीय विज्ञान समीक्षा(2024)।डीओआई: 10.1093/एनएसआर/एनडब्ल्यूएडी317
उद्धरण:मशीनी भाषा का उद्भव: तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रतीकात्मक बुद्धिमत्ता की ओर (2024, 22 फरवरी)22 फरवरी 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-02-emergence-machine-भाषा-इंटेलिजेंस-न्यूरल.html से
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