डार्विन मशीन Artificial intelligence और विकासवादी गणना में एक अवधारणा है जो एक ऐसी प्रणाली का वर्णन करती है जो जैविक विकास के समान एक प्रक्रिया के माध्यम से अपनी संरचना या व्यवहार को संशोधित करने में सक्षम है। यह शब्द चार्ल्स डार्विन के प्राकृतिक चयन के सिद्धांत से लिया गया है, जहां भिन्नता, आनुवंशिकता, और विभेदक फिटनेस अनुकूलन को प्रेरित करते हैं। कंप्यूटिंग में, एक डार्विन मशीन आमतौर पर कई उम्मीदवार समाधान उत्पन्न करके, उन्हें एक फिटनेस फ़ंक्शन के विरुद्ध मूल्यांकन करके, और फिर सबसे सफल वेरिएंट्स को पुनर्संयोजित या उत्परिवर्तित करके अगली पीढ़ी उत्पन्न करके संचालित होती है। यह दृष्टिकोण पारंपरिक निश्चित-एल्गोरिदम प्रणालियों के विपरीत है, क्योंकि मशीन का अपना डिज़ाइन समय के साथ अपने वातावरण या कार्य के अनुरूप बदल सकता है।
इस विचार की जड़ें विकासवादी एल्गोरिदम और स्व-संशोधन प्रणालियों पर प्रारंभिक कार्य में हैं, जिसमें जॉन हॉलैंड जैसे शोधकर्ताओं के उल्लेखनीय योगदान शामिल हैं, जिन्होंने 1960 के दशक और 1970 के दशक में आनुवंशिक एल्गोरिदम विकसित किए, और BAIR (Berkeley AI Research) और Stanford AI Lab द्वारा अनुकूली प्रणालियों पर बाद का कार्य शामिल है। इस अवधारणा ने संज्ञानात्मक विज्ञान और दर्शन में David Ha और अन्य लोगों के लेखन के माध्यम से व्यापक ध्यान प्राप्त किया, जिन्होंने इसका उपयोग यह समझाने के लिए किया कि जैविक मस्तिष्क तंत्रिका स्तर पर विकासवादी प्रक्रियाओं को कैसे लागू कर सकते हैं। आधुनिक AI में, डार्विन मशीन अक्सर न्यूरोविकास से जुड़ी होती है, जहां Neural network आर्किटेक्चर या वेट्स को केवल ग्रेडिएंट-आधारित विधियों द्वारा प्रशिक्षित करने के बजाय विकसित किया जाता है
विकासवादी तंत्र
एक डार्विन मशीन तीन मुख्य तंत्रों पर निर्भर करती है: भिन्नता, चयन, और आनुवंशिकता। भिन्नता उम्मीदवार समाधानों की आबादी में नए लक्षण पेश करती है, अक्सर यादृच्छिक उत्परिवर्तन या क्रॉसओवर के माध्यम से। चयन एक फिटनेस फ़ंक्शन का उपयोग करके प्रत्येक उम्मीदवार का मूल्यांकन करता है, जो मापता है कि यह किसी दिए गए कार्य को कितनी अच्छी तरह से करता है। आनुवंशिकता सुनिश्चित करती है कि सफल लक्षण अगली पीढ़ी तक पहुंचाए जाते हैं, या तो सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवारों की प्रतिलिपि बनाकर या उनके घटकों को पुनर्संयोजित करके। व्यवहार में, इन तंत्रों को सॉफ्टवेयर में आनुवंशिक प्रोग्रामिंग, विकासवादी रणनीतियों, या कण झुंड अनुकूलन जैसी तकनीकों का उपयोग करके लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक डार्विन मशीन एक Machine learning मॉडल के हाइपरपैरामीटर विकसित कर सकती है, जैसे Learning Rate Scheduling या Dropout दरें, कई कॉन्फ़िगरेशन का परीक्षण करके और उन्हें रखकर जो Loss Functions को न्यूनतम करते हैं।
AI में अनुप्रयोग
डार्विन मशीनें कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई क्षेत्रों में लागू की गई हैं, विशेष रूप से जहां ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन कठिन है या जहां खोज स्थान असतत है। एक सामान्य अनुप्रयोग Model Pruning में है, जहां लक्ष्य एक संक्षिप्त तंत्रिका नेटवर्क खोजना है जो सटीकता बनाए रखता है। एक विकासवादी दृष्टिकोण विभिन्न प्रूनिंग पैटर्न का पता लगा सकता है बिना विभेदनीय सन्निकटन की आवश्यकता के। एक और क्षेत्र Data Augmentation में है, जहां डार्विन मशीनें प्रशिक्षण डेटा पर लागू किए गए परिवर्तनों को विकसित करती हैं ताकि सामान्यीकरण में सुधार हो। सुदृढ़ीकरण सीखने में, न्यूरोविकास का उपयोग नियंत्रण कार्यों के लिए नीतियों को विकसित करने के लिए किया गया है, जो कभी-कभी विरल-पुरस्कार समस्याओं पर Deep learning विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है। OpenAI और Google DeepMind जैसी कंपनियों ने Backpropagation-आधारित प्रशिक्षण के पूरक के रूप में विकासवादी एल्गोरिदम का पता लगाया है, हालांकि वे अक्सर संकर दृष्टिकोण पसंद करते हैं जो विकास को ग्रेडिएंट डिसेंट के साथ जोड़ते हैं
सीखने के एल्गोरिदम से संबंध
डार्विन मशीन अक्सर पारंपरिक सीखने के एल्गोरिदम के विपरीत होती है, जैसे कि Stochastic Gradient Descent Variants या Adam (Optimizer) पर आधारित। जबकि ये विधियां एक हानि फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट्स का अनुसरण करके पैरामीटर समायोजित करती हैं, एक डार्विन मशीन को ग्रेडिएंट्स की आवश्यकता नहीं होती और यह गैर-विभेदनीय संरचनाओं पर कार्य कर सकती है। यह इसे आर्किटेक्चर विकसित करने के लिए उपयुक्त बनाता है, जैसे कि एक Transformer (architecture) में परतों की संख्या या Multi-Head Attention हेड्स का कॉन्फ़िगरेशन। हालांकि, विकासवादी विधियां आमतौर पर अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से महंगी होती हैं, क्योंकि उन्हें कई उम्मीदवार समाधानों का मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है। हाल के कार्य ने Large language model-आधारित फिटनेस भविष्यवक्ताओं का उपयोग करके या ग्रेडिएंट-आधारित प्रशिक्षण से समाधानों के साथ आबादी को आरंभ करके अंतर को पाटने का प्रयास किया है। यह अवधारणा Curriculum Learning से भी जुड़ती है, जहां प्रशिक्षण उदाहरणों का क्रम सीखने की दक्षता में सुधार के लिए विकसित किया जाता है
सैद्धांतिक दृष्टिकोण
एक सैद्धांतिक दृष्टिकोण से, डार्विन मशीन अनुकूलन की प्रकृति और स्व-संशोधन की सीमाओं के बारे में प्रश्न उठाती है। कुछ शोधकर्ता तर्क देते हैं कि कोई भी पर्याप्त रूप से जटिल सीखने की प्रणाली एक डार्विन मशीन के रूप में देखी जा सकती है, क्योंकि Neural network प्रशिक्षण में स्वयं पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन पर चयन का एक रूप शामिल है। अन्य, जैसे Melanie Mitchell, ने जैविक सादृश्य को अत्यधिक विस्तारित करने के विरुद्ध चेतावनी दी है, यह ध्यान देते हुए कि कृत्रिम प्रणालियों में प्राकृतिक विकास की खुली-समाप्ति का अभाव है। संज्ञानात्मक विज्ञान में, इस अवधारणा का उपयोग मॉडल करने के लिए किया गया है कि मस्तिष्क सिनैप्टिक स्तर पर विकासवादी प्रक्रियाओं को कैसे लागू कर सकता है, जिसमें Joshua Tenenbaum और Brendan Lake यह पता लगा रहे हैं कि मनुष्य कारण संरचनाओं को कैसे सीखते हैं जो विकसित प्रोग्रामों से मिलती-जुलती हैं। यह विचार Generative AI के साथ भी प्रतिच्छेद करता है, जहां डिफ्यूज़न या GAN जैसे मॉडल को एक लक्ष्य वितरण की ओर नमूने विकसित करने के रूप में देखा जा सकता है
वर्तमान अनुसंधान और भविष्य की दिशाएं
डार्विन मशीनों पर समकालीन अनुसंधान स्केलेबिलिटी और दक्षता पर केंद्रित है। एक दिशा में फिटनेस फ़ंक्शन का अनुमान लगाने के लिए Neural network-आधारित सरोगेट मॉडल का उपयोग शामिल है, जिससे उम्मीदवारों के मूल्यांकन की लागत कम होती है। एक और Reinforcement learning फ्रेमवर्क के साथ विकासवादी एल्गोरिदम का एकीकरण है, जैसा कि Anthropic और Samsung Research के कार्य में देखा गया है। शोधकर्ता यह भी जांच रहे हैं कि डार्विन मशीनें अपने स्वयं के सीखने के नियम कैसे विकसित कर सकती हैं, प्रभावी रूप से ऐसी प्रणालियां बनाती हैं जो समय के साथ अपनी अनुकूलन रणनीतियों को समायोजित करती हैं। इसका Artificial intelligence सुरक्षा के लिए निहितार्थ है, क्योंकि स्व-संशोधन प्रणालियां अप्रत्याशित व्यवहार प्रदर्शित कर सकती हैं। 2020 के दशक के मध्य तक, कोई वाणिज्यिक उत्पाद स्पष्ट रूप से खुद को डार्विन मशीन के रूप में विपणन नहीं करता है, लेकिन सिद्धांत विभिन्न स्वचालित मशीन सीखने (AutoML) उपकरणों में और MIT CSAIL और Carnegie Mellon University जैसे संस्थानों के अनुसंधान प्रोटोटाइप में अंतर्निहित हैं। भविष्य का कार्य विकासवादी खोज को Large language model-संचालित कोड जनरेशन के साथ जोड़ने पर केंद्रित हो सकता है ताकि संपूर्ण सॉफ्टवेयर प्रोग्राम विकसित किए जा सकें
यह भी देखें
- विकासवादी गणना (सूची में नहीं, लेकिन संबंधित)
- Genetic algorithm आनुवंशिक एल्गोरिदम(सूची में नहीं, लेकिन संबंधित)
- न्यूरोविकास(सूची में नहीं, लेकिन संबंधित
- Machine learning
संदर्भ
- हॉलैंड, जे. एच.(1975). प्राकृतिक और कृत्रिम प्रणालियों में अनुकूलन।
- मिशेल, एम.(1996). आनुवंशिक एल्गोरिदम का परिचय।
- सच, एफ. पी., एट अल.(2017). डीप न्यूरोविकास: आनुवंशिक एल्गोरिदम सुदृढ़ीकरण सीखने के लिए डीप तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षित करने के लिए एक प्रतिस्पर्धी विकल्प हैं।
- स्टैनली, के. ओ., और मिक्कुलैनेन, आर.(2002). टोपोलॉजी बढ़ाकर तंत्रिका नेटवर्क विकसित करना।