मानव

Humain एक शोध संगठन है जो सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AGI) को आगे बढ़ाने के लिए समर्पित है। 2023 में पूर्व Deep learning शोधकर्ताओं और संज्ञानात्मक वैज्ञानिकों के एक समूह द्वारा स्थापित, Humain का लक्ष्य वर्तमान Machine learning प्रणालियों और मानव-समान तर्क के बीच की खाई को पाटना है। संगठन का मुख्यालय पालो ऑल्टो, कैलिफोर्निया में है, और यह कंप्यूटर विज्ञान, तंत्रिका विज्ञान और दर्शनशास्त्र को शामिल करने वाली एक बहु-विषयक टीम के साथ संचालित होता है।

Humain का मुख्य मिशन ऐसी AI प्रणालियों को विकसित करना है जो न केवल संकीर्ण कार्यों में उत्कृष्ट हों, बल्कि सामान्य समस्या-समाधान क्षमताएं, सामान्य ज्ञान और अनुकूलनशीलता भी प्रदर्शित करें। कई समकालीन प्रयोगशालाओं के विपरीत जो केवल Large language model को स्केल करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं, Humain एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर पर जोर देता है जो Neural network सीखने को प्रतीकात्मक तर्क और ज्ञान प्रतिनिधित्व के साथ एकीकृत करता है। यह दृष्टिकोण संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर से प्रेरित है और इसका उद्देश्य वर्तमान AI में कमियों को संबोधित करना है, जैसे कि व्याख्या की कमी और तर्क की मजबूती।

शोध दृष्टिकोण

Humain की शोध रणनीति डेटा-संचालित सीखने को संरचित ज्ञान के साथ जोड़ती है। टीम ऐसे मॉडल विकसित करती है जो अनुभव से सीख सकते हैं जबकि स्पष्ट नियमों और तर्क का भी लाभ उठा सकते हैं। यह एक नवीन ढांचे के माध्यम से प्राप्त किया जाता है जो Transformer (architecture)-आधारित घटकों को एक प्रतीकात्मक तर्क इंजन के साथ जोड़ता है। प्रतीकात्मक परत योजना, निगमन और कारणात्मक अनुमान जैसे कार्यों को संभालती है, जबकि तंत्रिका परत धारणा और पैटर्न पहचान का प्रबंधन करती है।

संगठन ने इस हाइब्रिड प्रतिमान पर कई पेपर प्रकाशित किए हैं, जो बहु-चरणीय तर्क और वितरण-बाह्य सामान्यीकरण की आवश्यकता वाले बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं। वे दक्षता और व्याख्या को बढ़ाने के लिए Curriculum Learning और Model Pruning जैसी तकनीकों का भी पता लगाते हैं।

प्रमुख उत्पाद और परियोजनाएं

Humain ने दो उल्लेखनीय प्रोटोटाइप जारी किए हैं:

• कॉर्टेक्स: एक तर्क इंजन जो Multi-Head Attention को एक प्रतीकात्मक अनुमान मॉड्यूल के साथ जोड़ता है। कॉर्टेक्स को जटिल तार्किक पहेलियों और गणितीय समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो ARC (अमूर्तन और तर्क कोष) बेंचमार्क पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है।
• सेज: एक इंटरैक्टिव एजेंट जो उपयोगकर्ता के इरादे के साथ अपने व्यवहार को संरेखित करने के लिए मानव प्रतिक्रिया से Reinforcement learning (Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)) का उपयोग करता है। सेज अनुसंधान, कोडिंग और निर्णय लेने में सहायता कर सकता है, और वर्तमान में चुनिंदा शैक्षणिक भागीदारों के साथ बीटा परीक्षण में है।

ये परियोजनाएं अभी तक वाणिज्यिक उत्पाद नहीं हैं, बल्कि Humain की तकनीक के लिए अवधारणा-प्रमाण के रूप में कार्य करती हैं।

सहयोग और वित्त पोषण

Humain ने प्रमुख उद्यम पूंजी फर्मों और रणनीतिक भागीदारों से वित्त पोषण सुरक्षित किया है, जिसमें तकनीकी निवेशकों के एक समूह के नेतृत्व में $50 मिलियन की सीरीज A दौर शामिल है। संगठन संयुक्त शोध पहलों पर MIT CSAIL, Stanford AI Lab और University of Oxford जैसे शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग करता है। यह क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए Amazon Web Services और विशेष हार्डवेयर त्वरण के लिए AMD जैसे उद्योग खिलाड़ियों के साथ भी साझेदारी करता है।

2024 में, Humain ने एज AI अनुप्रयोगों का पता लगाने के लिए Nokia Bell Labs के साथ और स्वायत्त प्रणालियों में सुरक्षा और मजबूती पर Bhabha Atomic Research Centre के साथ एक सहयोग की घोषणा की। इन साझेदारियों का उद्देश्य Humain के शोध को व्यावहारिक क्षेत्रों में अनुवाद करना है।

टीम और नेतृत्व

Humain की संस्थापक टीम में कई उल्लेखनीय व्यक्ति शामिल हैं:

• डॉ. एलेना वास्केज़ (CEO): पूर्व में Google DeepMind में वरिष्ठ शोधकर्ता, वह Reinforcement learning और संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर में विशेषज्ञ हैं।
• डॉ. राजीव मेनन (CTO): Symbolic AI और तर्क प्रोग्रामिंग के विशेषज्ञ, पहले Xerox PARC में।
• डॉ. आयशा खान (मुख्य वैज्ञानिक): Carnegie Mellon University से संज्ञानात्मक वैज्ञानिक, मानव तर्क और सामान्य-ज्ञान मॉडलिंग पर केंद्रित।

टीम में लगभग 40 शोधकर्ता और इंजीनियर शामिल हैं, जिनमें से कई के पास OpenAI, Anthropic और BAIR (Berkeley AI Research) जैसी प्रमुख AI प्रयोगशालाओं में पृष्ठभूमि है।

भविष्य की दिशाएं

Humain 2025 में अपने मूल ढांचे का एक ओपन-सोर्स संस्करण जारी करने की योजना बना रहा है, जिसका उद्देश्य समुदाय-संचालित विकास को बढ़ावा देना है। संगठन स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और वैज्ञानिक खोज में अनुप्रयोगों की भी खोज कर रहा है। हालांकि, 2025 तक, Humain मुख्य रूप से एक शोध इकाई बना हुआ है, जिसमें बड़े पैमाने पर बाजार उत्पादों की कोई तत्काल योजना नहीं है।

आलोचकों का कहना है कि हाइब्रिड दृष्टिकोण कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है और शुद्ध तंत्रिका विधियों की तरह आसानी से स्केल नहीं हो सकता है। फिर भी, व्याख्यात्मक और मजबूत AI के प्रति Humain की प्रतिबद्धता ने शिक्षा और उद्योग दोनों से ध्यान आकर्षित किया है, जो इसे AGI की खोज में एक विशिष्ट आवाज के रूप में स्थापित करता है।