कुछ महान खोजें केवल अवलोकन से नहीं बल्कि सोच से आती हैं।आइंस्टीन ने विचार प्रयोगों के माध्यम से सापेक्षता के बारे में सिद्धांत विकसित किए, और गैलीलियो ने मानसिक सिमुलेशन के माध्यम से गुरुत्वाकर्षण के बारे में अंतर्दृष्टि प्राप्त की।

18 सितंबर को जर्नल में एक समीक्षा प्रकाशित हुईसंज्ञानात्मक विज्ञान में रुझानदर्शाता है कि सोचने की यह प्रक्रिया केवल मनुष्यों तक ही सीमित नहीं है।कृत्रिम बुद्धिमत्ता भी आत्म-सुधार करने और "सोचकर सीखने" के माध्यम से नए निष्कर्षों पर पहुंचने में सक्षम है।

"हाल ही में कुछ प्रदर्शन हुए हैं कि विशेष रूप से एआई में सोच कर सीखने जैसा क्या लगता हैबड़े भाषा मॉडल," प्रिंसटन विश्वविद्यालय में मनोविज्ञान की प्रोफेसर और नेचुरल एंड आर्टिफिशियल माइंड्स पहल की सह-निदेशक, लेखिका तानिया लोम्ब्रोज़ो कहती हैं। "कभी-कभी चैटजीपीटी स्पष्ट रूप से बताए बिना खुद को सही कर लेगा।यह वैसा ही है जब लोग सोच-विचार कर सीखने में लगे होते हैं।"

लोम्ब्रोज़ो ने मनुष्यों और एआई में सोच कर सीखने के चार उदाहरणों की पहचान की: शिक्षार्थी स्पष्टीकरण, सिमुलेशन, सादृश्य और तर्क के माध्यम से बाहरी इनपुट के बिना नई जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।इंसानों में, एक बच्चे को माइक्रोवेव कैसे काम करता है यह समझाने से हमारी समझ में कमियां सामने आ सकती हैं।

लिविंग रूम में फर्नीचर को पुनर्व्यवस्थित करने में अक्सर एक बनाना शामिल होता हैमानसिक छविकोई भी भौतिक परिवर्तन करने से पहले विभिन्न लेआउट का अनुकरण करना।पायरेटेड सॉफ़्टवेयर डाउनलोड करना शुरू में नैतिक रूप से स्वीकार्य लग सकता है जब तक कि कोई भौतिक वस्तुओं की चोरी के समान न हो जाए।यदि आप जानते हैं कि किसी मित्र का जन्मदिन लीप दिवस पर है और कल लीप दिवस है, तो आप यह तर्क दे सकते हैं कि आपके मित्र का जन्मदिन कल है।

एआई समान सीखने की प्रक्रिया दिखाता है।जब किसी जटिल विषय पर विस्तार से बताने के लिए कहा जाता है, तो एआई अपने द्वारा दिए गए स्पष्टीकरण के आधार पर अपनी प्रारंभिक प्रतिक्रिया को सही या परिष्कृत कर सकता है।

गेमिंग उद्योगवास्तविक दुनिया के परिणामों का अनुमान लगाने के लिए सिमुलेशन इंजन का उपयोग करता है, और मॉडल सीखने के इनपुट के रूप में सिमुलेशन के आउटपुट का उपयोग कर सकते हैं।किसी भाषा मॉडल को सादृश्य बनाने के लिए कहने से वह सरल प्रश्नों की तुलना में प्रश्नों का अधिक सटीक उत्तर दे सकता है।एआई को चरण-दर-चरण तर्क में शामिल होने के लिए प्रेरित करने से वह उन उत्तरों तक पहुंच सकता है जिन तक वह सीधे प्रश्न तक पहुंचने में विफल रहेगा।

"इससे यह सवाल उठता है कि प्राकृतिक और कृत्रिम दोनों तरह के दिमागों में ये विशेषताएं क्यों होती हैं। सोच-समझकर सीखना क्या कार्य करता है? यह मूल्यवान क्यों है?"लोम्ब्रोज़ो कहते हैं।"मेरा तर्क है कि सोच कर सीखना एक तरह का 'ऑन-डिमांड लर्निंग' है।"

जब आप कुछ नया सीखते हैं, तो आप नहीं जानते कि वह जानकारी भविष्य में आपकी किस प्रकार सेवा कर सकती है।लोम्ब्रोज़ो का कहना है कि लोग ज्ञान को बाद के लिए टाल सकते हैं - जब तक कि संदर्भ इसे सोचने और सीखने के संज्ञानात्मक प्रयास को प्रासंगिक और सार्थक न बना दे।

लोम्ब्रोज़ो तर्क, सीखने और अन्य उच्च-स्तरीय संज्ञानात्मक कार्यों के बीच की सीमाओं को परिभाषित करने में चुनौतियों को स्वीकार करते हैं, जो संज्ञानात्मक विज्ञान के क्षेत्र में बहस का एक क्षेत्र है।समीक्षाऔर भी प्रश्न खड़े करता है, जिनमें से कुछ को लोम्ब्रोज़ो आगे तलाशने की योजना बना रहा है, जैसे कि क्या एआई सिस्टम वास्तव में "सोच" रहे हैं या बस ऐसी प्रक्रियाओं के आउटपुट की नकल कर रहे हैं।

"एआई उस बिंदु पर पहुंच गया है जहां यह कुछ मायनों में इतना परिष्कृत है, लेकिन दूसरों में सीमित है, कि हमारे पास मानव और मानव के बीच समानता और अंतर का अध्ययन करने का अवसर है।कृत्रिम होशियारी, " लोम्ब्रोज़ो कहते हैं।

"हम इसके बारे में महत्वपूर्ण बातें सीख सकते हैंमानव संज्ञानएआई के माध्यम से और प्राकृतिक दिमागों से तुलना करके एआई में सुधार करें।यह एक महत्वपूर्ण क्षण है जहां हम इन दिलचस्प, तुलनात्मक प्रश्नों को पूछने के लिए इस नई स्थिति में हैं।"