मूर्त सोच (Embodied cognition) संज्ञानात्मक विज्ञान, दर्शनशास्त्र और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक विविध शोध कार्यक्रम है, जो यह जाँचता है कि किसी जीव की शारीरिक अवस्था और क्षमताएँ संज्ञान को किस प्रकार आकार देती हैं। इन मूर्त कारकों में मोटर प्रणाली, अवधारणात्मक प्रणाली, पर्यावरण के साथ शारीरिक अंतःक्रियाएँ (स्थितता), और दुनिया के बारे में वे धारणाएँ शामिल हैं जो मस्तिष्क और शरीर की कार्यात्मक संरचना को आकार देती हैं। समर्थकों का तर्क है कि ये तत्व संज्ञानात्मक कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए आवश्यक हैं, जैसे कि अवधारणा पूर्वाग्रह, स्मृति पुनर्प्राप्ति, समझ, उच्च-स्तरीय मानसिक निर्माण जैसे अर्थ-आरोपण और श्रेणियाँ, और तर्क या निर्णय जैसे कार्यों पर प्रदर्शन।
मूर्त मन की थीसिस पारंपरिक सिद्धांतों जैसे संज्ञानवाद, संगणनावाद, और कार्टेशियन द्वैतवाद को चुनौती देती है, जो संज्ञान को शरीर से स्वतंत्र अमूर्त प्रतीक हेरफेर के रूप में मानते हैं। यह विस्तारित मन की थीसिस, स्थित संज्ञान, और क्रियावाद से निकटता से संबंधित है। आधुनिक संस्करण मनोविज्ञान, भाषाविज्ञान, संज्ञानात्मक विज्ञान, गतिशील प्रणालियों, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक्स, पशु संज्ञान, पादप संज्ञान, और तंत्रिका जीव विज्ञान में शोध पर आधारित हैं। एक एकीकृत सिद्धांत के बजाय एक शोध कार्यक्रम के रूप में, मूर्त संज्ञान में कमजोर और मजबूत दोनों प्रकार शामिल हैं, जिनमें शरीर की कारणात्मक या संवैधानिक भूमिका पर अलग-अलग जोर दिया गया है।
सैद्धांतिक आधार
दर्शनशास्त्र में, मूर्त संज्ञान यह मानता है कि किसी एजेंट का संज्ञान, दुनिया के केवल जन्मजात अमूर्त प्रतिनिधित्व का उत्पाद होने के बजाय, एजेंट के शरीर के उन पहलुओं से दृढ़ता से प्रभावित होता है जो मस्तिष्क से परे हैं। यह कार्टेशियन मॉडल का विरोध करता है, जो मानता है कि मानसिक घटनाएँ अभौतिक होती हैं और शरीर से अप्रभावित रहती हैं। मूर्तता की थीसिस का उद्देश्य शारीरिक अनुभवों को संज्ञान के विवरणों में पुनः शामिल करना है।
क्रियावादी दृष्टिकोण, जिसे फ्रांसिस्को वरेला और इवान थॉम्पसन जैसे शोधकर्ताओं ने विकसित किया है, मूर्तता को दोहरे अर्थ में परिभाषित करता है: पहला, संज्ञान उन अनुभवों पर निर्भर करता है जो विभिन्न संवेदी-मोटर क्षमताओं वाले शरीर से आते हैं; दूसरा, ये क्षमताएँ एक व्यापक जैविक, मनोवैज्ञानिक, और सांस्कृतिक संदर्भ में अंतर्निहित होती हैं। यह व्यापक परिभाषा अक्सर विस्तारित संज्ञान और स्थित संज्ञान के साथ ओवरलैप होती है, जिससे कुछ विद्वान मूर्त संज्ञान को एक सुव्यवस्थित एकीकृत सिद्धांत के बजाय एक शोध कार्यक्रम के रूप में देखते हैं।
एक संकीर्ण विशेषता इस ओवरलैप से बचती है, यह निर्दिष्ट करके कि संज्ञान की कई विशेषताएँ मूर्त होती हैं, क्योंकि वे भौतिक शरीर की विशेषताओं पर गहराई से निर्भर करती हैं, जैसे कि मस्तिष्क से परे का शरीर संज्ञानात्मक प्रसंस्करण में महत्वपूर्ण कारणात्मक या संवैधानिक भूमिका निभाता है। यह थीसिस सांस्कृतिक संदर्भ का सीधा उल्लेख छोड़ देती है, जिससे मूर्त संज्ञान को विस्तारित संज्ञान (जो प्रसंस्करण को दुनिया में विस्तारित करता है) और स्थित संज्ञान (जो सामाजिक और सांस्कृतिक संदर्भों पर जोर देता है) से अलग करना संभव हो जाता है।
अनुभवजन्य साक्ष्य और तंत्र
मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान में शोध ने संज्ञान पर मूर्त प्रभावों के साक्ष्य प्रदान किए हैं। उदाहरण के लिए, अध्ययनों से पता चलता है कि अवधारणा पूर्वाग्रह शारीरिक अवस्थाओं से प्रभावित हो सकते हैं, जैसे कि गर्म पेय पकड़ना सामाजिक निर्णयों को प्रभावित करता है। स्मृति पुनर्प्राप्ति भी शारीरिक मुद्रा और गति से प्रभावित होती है, जैसा कि उन अध्ययनों में देखा गया है जहाँ सीखी गई सामग्री के अनुरूप शारीरिक क्रियाएँ पुनर्प्राप्ति में सुधार करती हैं। भाषा की समझ में अक्सर संवेदी-मोटर अनुकरण शामिल होते हैं, जैसा कि क्रिया शब्दों को पढ़ते समय मोटर क्षेत्रों में तंत्रिका गतिविधि द्वारा प्रदर्शित किया गया है।
संज्ञानात्मक विज्ञान में, शरीर की भूमिका का अध्ययन अक्सर गतिशील प्रणालियों के सिद्धांत के माध्यम से किया जाता है, जो संज्ञान को एक एजेंट, उसके शरीर, और पर्यावरण के बीच निरंतर अंतःक्रिया से उभरते हुए देखता है। यह शास्त्रीय संगणनावाद के विपरीत है, जो संज्ञान को आंतरिक प्रतीक प्रसंस्करण के रूप में मानता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स के क्षेत्र ने भी योगदान दिया है, जिसमें शोधकर्ता ऐसे रोबोट बना रहे हैं जो केंद्रीय प्रतिनिधित्व के बिना जटिल व्यवहार प्राप्त करने के लिए सरल संवेदी-मोटर लूप का उपयोग करते हैं, जो इस विचार का समर्थन करता है कि संज्ञान शारीरिक अंतःक्रियाओं में आधारित हो सकता है।
तंत्रिका विज्ञान और AI के लिए निहितार्थ
मूर्त दृष्टिकोण के संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। पारंपरिक आंतरिकवादी दृष्टिकोण संज्ञान को शक्तिशाली मस्तिष्कों के उत्पाद के रूप में मानते हैं जो विश्व मॉडल बनाए रखते हैं और योजनाएँ बनाते हैं, जिसमें व्यवहार एक आउटपुट होता है। मूर्त संज्ञान इसके बजाय सुझाव देता है कि वास्तविक-विश्व परिदृश्यों में सफल व्यवहार के लिए संवेदी-मोटर, संज्ञानात्मक, और भावात्मक क्षमताओं को एकीकृत करना आवश्यक है। संज्ञान एक एजेंट और पर्यावरण द्वारा प्रदान की गई अफोर्डेंस के बीच संबंध में उभरता है, न कि अकेले मस्तिष्क में।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में, मूर्त संज्ञान ने विकासात्मक रोबोटिक्स और भौतिक एजेंटों के साथ सुदृढीकरण सीखने जैसे दृष्टिकोणों को प्रेरित किया है। उदाहरण के लिए, Sanctuary AI और Figure AI मानवरूपी रोबोट विकसित करते हैं जो शारीरिक अंतःक्रिया के माध्यम से सीखते हैं, जो मूर्त सिद्धांतों को दर्शाता है। Waymo और Tesla नेविगेट करने के लिए वाहनों से संवेदी-मोटर डेटा का उपयोग करते हैं, हालाँकि उनके आर्किटेक्चर अक्सर संकर बने रहते हैं। Machine learning और Deep learning के क्षेत्र ने बड़े पैमाने पर अमूर्त मॉडलों पर ध्यान केंद्रित किया है, लेकिन मूर्त AI एक सक्रिय शोध क्षेत्र बना हुआ है, जिसमें BAIR (Berkeley AI Research) और MIT CSAIL जैसे समूह इन विचारों की खोज कर रहे हैं।
आलोचनाएँ और बहसें
आलोचकों का तर्क है कि मूर्त संज्ञान में एक सटीक, परीक्षण योग्य परिभाषा का अभाव है, जिससे इसे गलत साबित करना कठिन हो जाता है। कुछ का दावा है कि कई निष्कर्षों को शरीर की संवैधानिक भूमिका का आह्वान किए बिना पारंपरिक संज्ञानात्मक सिद्धांतों द्वारा समझाया जा सकता है। कारणात्मक और संवैधानिक भूमिकाओं के बीच अंतर पर बहस होती है: क्या शरीर केवल संज्ञान को प्रभावित करता है, या यह संज्ञानात्मक प्रक्रिया का हिस्सा है? यह बहस Artificial intelligence में चर्चाओं के समानांतर है कि क्या सामान्य बुद्धिमत्ता के लिए भौतिक मूर्तता आवश्यक है।
एक और आलोचना यह है कि मूर्त संज्ञान जैविक शरीरों पर अत्यधिक जोर देता है, जिससे कृत्रिम प्रणालियों पर इसकी प्रयोज्यता सीमित हो सकती है। हालाँकि, समर्थक जवाब देते हैं कि यह थीसिस किसी भी एजेंट पर लागू होती है जिसमें संवेदी-मोटर क्षमताएँ हैं, जिसमें रोबोट भी शामिल हैं। यह क्षेत्र विकसित होता रहता है, जिसमें शोधकर्ता Neural network मॉडल और Large language model शोध से अंतर्दृष्टि को एकीकृत कर रहे हैं ताकि यह पता लगाया जा सके कि अमूर्त तर्क मूर्त अनुभव में कैसे आधारित हो सकता है।
भविष्य की दिशाएँ
मूर्त संज्ञान Generative AI और Transformer (architecture)-आधारित प्रणालियों के विकास के लिए तेजी से प्रासंगिक है, जो आमतौर पर भौतिक शरीर के बिना पाठ संसाधित करते हैं। कुछ शोधकर्ता, जैसे Joshua Tenenbaum और Brendan Lake, तर्क देते हैं कि मानव-जैसी बुद्धिमत्ता के लिए मूर्त अंतःक्रिया की आवश्यकता होती है, न कि केवल पैटर्न पहचान की। इससे संकर आर्किटेक्चर के प्रस्ताव सामने आए हैं जो प्रतीकात्मक तर्क को संवेदी-मोटर आधार के साथ जोड़ते हैं।
रोबोटिक्स में, Intuitive Surgical और Figure AI जैसी कंपनियाँ वास्तविक-विश्व पर्यावरणों के अनुकूल प्रणालियाँ बनाने के लिए मूर्त सिद्धांतों को लागू कर रही हैं। Stanford AI Lab और Carnegie Mellon University सहित शैक्षणिक प्रयोगशालाएँ खोज रही हैं कि मूर्तता सीखने की दक्षता और सामान्यीकरण में कैसे सुधार कर सकती है। 2020 के दशक के मध्य तक, मूर्त संज्ञान एक जीवंत शोध कार्यक्रम बना हुआ है, जो दर्शनशास्त्र से लेकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता तक के क्षेत्रों को प्रभावित करता है, और मन और बुद्धिमत्ता की प्रकृति के बारे में चल रही बहसों को प्रेरित करता है।