डार्विन मशीन

डार्विन मशीन Artificial intelligence और विकासवादी गणना में एक अवधारणा है जो ऐसी प्रणाली का वर्णन करती है जो जैविक विकास के समान प्रक्रिया के माध्यम से अपनी संरचना या व्यवहार को संशोधित करने में सक्षम हो। यह शब्द चार्ल्स डार्विन के प्राकृतिक चयन के सिद्धांत से लिया गया है, जहां भिन्नता, आनुवंशिकता और विभेदक फिटनेस अनुकूलन को संचालित करते हैं। कंप्यूटिंग में, एक डार्विन मशीन आमतौर पर कई उम्मीदवार समाधान उत्पन्न करके, उन्हें फिटनेस फ़ंक्शन के खिलाफ मूल्यांकन करके, और फिर सबसे सफल प्रकारों को पुनः संयोजित या उत्परिवर्तित करके अगली पीढ़ी का उत्पादन 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 लिए बेहतर अनुकूलन हेतु बदल सकता है।

इस विचार की जड़ें विकासवादी एल्गोरिदम और स्व-संशोधित प्रणालियों पर प्रारंभिक कार्य में हैं, जिसमें जॉन हॉलैंड जैसे शोधकर्ताओं का महत्वपूर्ण योगदान शामिल है, जिन्होंने 1960 और 1970 के दशक में आनुवंशिक एल्गोरिदम विकसित किए, और बाद में BAIR (Berkeley AI Research) और Stanford AI Lab द्वारा अनुकूली प्रणालियों पर काम किया। यह अवधारणा David Ha और अन्य लोगों के लेखन के माध्यम से संज्ञानात्मक विज्ञान और दर्शन में व्यापक ध्यान आकर्षित कर गई, जिन्होंने यह समझाने के लिए इसका उपयोग किया कि जैविक मस्तिष्क तंत्रिका स्तर पर विकासवादी प्रक्रियाओं को कैसे लागू कर सकते हैं। आधुनिक एआई में, डार्विन मशीन अक्सर न्यूरोइवोल्यूशन से जुड़ी होती है, जहां Neural network आर्किटेक्चर या वज़न को केवल ग्रेडिएंट-आधारित तरीकों से 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 प्रत्येक उम्मीदवार का मूल्यांकन फिटनेस फ़ंक्शन का उपयोग करके करता है, जो यह मात्रा निर्धारित करता है कि वह किसी दिए गए कार्य को कितनी अच्छी तरह करता है। आनुवंशिकता सुनिश्चित करती है कि सफल लक्षण अगली पीढ़ी में पारित हों, या तो सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवारों की प्रतिलिपि बनाकर या उनके घटकों को पुनः संयोजित 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 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 कम करते हैं।

एआई में अनुप्रयोग

डार्विन मशीनों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई क्षेत्रों में लागू किया गया है, 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 कॉम्पैक्ट तंत्रिका नेटवर्क खोजना है जो सटीकता बनाए रखता है। एक विकासवादी दृष्टिकोण विभिन्न प्रूनिंग पैटर्न का पता लगा सकता है बिना विभेदनीय अनुमानों की आवश्यकता के। एक और क्षेत्र Data Augmentation में है, जहां डार्विन मशीनें सामान्यीकरण में सुधार के लिए प्रशिक्षण डेटा पर लागू परिवर्तनों को विकसित करती हैं। सुदृढीकरण सीखने में, न्यूरोइवोल्यूशन का उपयोग नियंत्रण कार्यों के लिए नीतियों को विकसित करने के लिए किया गया है, कभी-कभी विरल-इनाम समस्याओं पर Deep learning तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए। OpenAI और Google DeepMind जैसी कंपनियों ने Backpropagation-आधारित प्रशिक्षण के पूरक के रूप में विकासवादी एल्गोरिदम का पता लगाया है, हालांकि वे अक्सर विकास को ग्रेडिएंट डिसेंट के साथ जोड़ने वाले हाइब्रिड दृष्टिकोण पसंद करते हैं।

सीखने के एल्गोरिदम से संबंध

डार्विन मशीन की तुलना अक्सर पारंपरिक सीखने के एल्गोरिदम से की जाती है, जैसे Stochastic Gradient Descent Variants या Adam (Optimizer) पर आधारित। जबकि ये विधियां हानि फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट का पालन करके पैरामीटर समायोजित करती हैं, एक डार्विन मशीन को ग्रेडिएंट की आवश्यकता नहीं होती है और यह गैर-विभेदनीय संरचनाओं पर काम कर सकती है। यह इसे आर्किटेक्चर विकसित करने के लिए उपयुक्त बनाता है, जैसे 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 काम 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 सीखने की दक्षता में सुधार के लिए प्रशिक्षण उदाहरणों का क्रम विकसित किया जाता है।

सैद्धांतिक दृष्टिकोण

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 को डार्विन मशीन के रूप में देखा जा सकता है, क्योंकि Neural network प्रशिक्षण में स्वयं पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन पर चयन का एक रूप शामिल होता है। अन्य, जैसे Melanie Mitchell, ने जैविक सादृश्य को अधिक विस्तारित करने के खिलाफ 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 यह मॉडल करने के लिए किया गया है कि मस्तिष्क सिनैप्टिक स्तर पर विकासवादी प्रक्रियाओं को कैसे लागू कर सकता है, Joshua Tenenbaum और Brendan Lake के साथ यह पता लगाया गया है कि मनुष्य कारण संरचनाओं को कैसे सीखते हैं जो विकसित कार्यक्रमों से मिलते-जुलते हैं। यह विचार Generative AI के साथ भी प्रतिच्छेद करता है, जहां प्रसार या GAN जैसे मॉडल को नमूनों को लक्ष्य वितरण की ओर विकसित करने के रूप में देखा जा सकता है।

वर्तमान अनुसंधान और भविष्य की दिशाएं

डार्विन मशीनों पर समकालीन शोध 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 हो जाती है। दूसरा Reinforcement learning ढांचे के साथ विकासवादी एल्गोरिदम का एकीकरण है, जैसा कि Anthropic और Samsung Research के काम में देखा गया है। शोधकर्ता यह भी जांच कर रहे हैं कि डार्विन मशीनें अपने स्वयं के सीखने के नियमों को कैसे विकसित कर सकती हैं, प्रभावी रूप से ऐसी प्रणालियां बना सकती हैं जो समय के साथ अपनी अनुकूलन रणनीतियों को समायोजित करती हैं। इसका Artificial intelligence सुरक्षा पर प्रभाव पड़ता है, क्योंकि स्व-संशोधित 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 लर्निंग (AutoML) उपकरणों और MIT CSAIL और Carnegie Mellon University जैसे संस्थानों के शोध प्रोटोटाइप में अंतर्निहित हैं। भविष्य के काम पूरे सॉफ्टवेयर प्रोग्राम विकसित करने के लिए Large language model-संचालित कोड निर्माण के साथ विकासवादी खोज को संयोजित करने पर केंद्रित हो सकते हैं।

यह भी देखें

• evolutionary-computation (सूची में नहीं, लेकिन संबंधित)
• Genetic algorithm (सूची में नहीं, लेकिन संबंधित)
• neuroevolution (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 न्यूरोइवोल्यूशन: आनुवंशिक एल्गोरिदम सुदृढीकरण सीखने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण के लिए एक प्रतिस्पर्धी विकल्प हैं।
• स्टेनली, के. ओ., और मिक्कुलैनेन, आर. (2002)। टोपोलॉजी बढ़ाकर तंत्रिका नेटवर्क विकसित करना।