जॉन्स हॉपकिन्स बीस्ट

जॉन्स हॉपकिंस बीस्ट 1960 के दशक के अंत में जॉन्स हॉपकिंस यूनिवर्सिटी एप्लाइड फिजिक्स लेबोरेटरी (APL) में विकसित एक ऐतिहासिक रूप से महत्वपूर्ण स्वायत्त चतुष्पाद रोबोट है। इसे तंत्रिका नेटवर्क द्वारा नियंत्रित सबसे प्रारंभिक पैर-आधारित मशीनों में से एक माना जाता है, जो कंप्यूटर विज़न और गति को एक एकीकृत प्रणाली में संयोजित करता है। इस परियोजना ने ऐसे सिद्धांतों का प्रदर्शन किया जिन्होंने बाद में Robotics और Artificial intelligence अनुसंधान दोनों को प्रभावित किया।

बीस्ट का निर्माण 1966 में इंजीनियर और कंप्यूटर वैज्ञानिक Bernard Widrow के निर्देशन में शुरू हुआ, जो स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में प्रोफेसर थे लेकिन परियोजना पर APL के साथ सहयोग कर रहे थे। रोबोट को स्वायत्त नेविगेशन पर केंद्रित करके बनाया गया था, जिसमें एक कैमरा हॉलवे का पता लगाने के लिए और एक सरल तंत्रिका नेटवर्क दृश्य इनपुट को संसाधित करने के लिए उपयोग किया जाता था। ADALINE (एडेप्टिव लीनियर न्यूरॉन) के रूप में जाना जाने वाला यह नेटवर्क विड्रो और उनके छात्रों द्वारा विकसित किया गया था, और इसने बीस्ट को बाहरी नियंत्रण के बिना एक गलियारे का अनुसरण करने में सक्षम बनाया।

बीस्ट का यांत्रिक डिजाइन अपेक्षाकृत सरल था: इसमें चार पैर थे, प्रत्येक इलेक्ट्रिक मोटर द्वारा संचालित था, और एक छोटा चेसिस था जिसमें नियंत्रण इलेक्ट्रॉनिक्स रखे गए थे। रोबोट धीमी, सुविचारित चाल में चलता था, दृश्य डेटा को संसाधित करने के बाद ही कदम उठाता था। एनालॉग सर्किट के साथ लागू किया गया तंत्रिका नेटवर्क, एक फोटोसेल सरणी से संकेत प्राप्त करता था जो हॉलवे की दीवारों और फर्श के बीच कंट्रास्ट का पता लगाता था। इसने बीस्ट को केंद्रित रहने के लिए बाएं या दाएं मुड़ने की अनुमति दी।

तकनीकी विशिष्टताएँ और संचालन

बीस्ट की लंबाई लगभग 0.6 मीटर थी और इसका वजन लगभग 20 किलोग्राम था। इसके पैर DC मोटर द्वारा संचालित थे, और प्रत्येक कदम तंत्रिका नेटवर्क से एक थ्रेशोल्ड संकेत द्वारा शुरू किया गया था। ADALINE नेटवर्क में वजन की एक एकल परत थी, जिसे प्रारंभिक परीक्षण के दौरान सही प्रतिक्रिया सुनिश्चित करने के लिए मैन्युअल रूप से समायोजित किया गया था। रोबोट लगभग 0.1 मीटर प्रति सेकंड की गति से संचालित होता था, जो उस युग की कंप्यूटिंग क्षमताओं के लिए तेज़ माना जाता था।

नियंत्रण प्रणाली में एनालॉग और डिजिटल घटकों का संयोजन उपयोग किया गया था। 16 सेंसर से युक्त फोटोसेल सरणी ने ADALINE में संकेत भेजे, जिसने आगे बढ़ने, बाएं मुड़ने या दाएं मुड़ने का निर्णय आउटपुट किया। सिस्टम रिचार्जेबल बैटरी द्वारा संचालित था, जो लगभग 30 मिनट का निरंतर संचालन प्रदान करता था। बीस्ट ने आधुनिक अर्थों में कोई Machine learning प्रशिक्षण उपयोग नहीं किया; इसके बजाय, वजन विड्रो द्वारा हॉलवे की ज्यामिति के आधार पर निर्धारित किए गए थे।

ऐतिहासिक संदर्भ और प्रभाव

बीस्ट को Neural network अनुसंधान और रोबोटिक्स दोनों में तेजी से प्रगति की अवधि के दौरान विकसित किया गया था। विड्रो का ADALINE पहले व्यावहारिक तंत्रिका नेटवर्क में से एक था, और इसका एक भौतिक रोबोट पर अनुप्रयोग नवीन था। परियोजना को अमेरिकी नौसेना द्वारा संभावित सैन्य अनुप्रयोगों के लिए स्वायत्त प्रणालियों की खोज के व्यापक प्रयास के हिस्से के रूप में वित्त पोषित किया गया था।

एक सरल वातावरण में नेविगेट करने में रोबोट की सफलता ने प्रदर्शित किया कि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग वास्तविक समय के नियंत्रण के लिए किया जा सकता है, एक अवधारणा जो उस समय व्यापक रूप से स्वीकार नहीं की गई थी। बीस्ट के दृश्य मार्गदर्शन के दृष्टिकोण ने बाद में Computer vision और स्वायत्त-वाहन अनुसंधान में काम को प्रभावित किया, जिसमें Stanford AI Lab और MIT CSAIL की परियोजनाएँ शामिल हैं। हालाँकि, बीस्ट स्वयं एक एकल प्रोटोटाइप था; कोई उत्पादन संस्करण नहीं बनाए गए।

संरक्षण और विरासत

1969 में परियोजना समाप्त होने के बाद, बीस्ट को कई वर्षों तक APL में संग्रहीत किया गया। 1980 के दशक में, इसे स्मिथसोनियन इंस्टीट्यूशन के राष्ट्रीय अमेरिकी इतिहास संग्रहालय में स्थानांतरित कर दिया गया, जहाँ इसे प्रारंभिक रोबोटिक्स पर एक प्रदर्शनी के हिस्से के रूप में प्रदर्शित किया गया। रोबोट के नियंत्रण इलेक्ट्रॉनिक्स को बाद में प्रदर्शन उद्देश्यों के लिए आधुनिक घटकों से बदल दिया गया, लेकिन मूल ADALINE सर्किट संरक्षित किया गया।

2024 तक, बीस्ट सार्वजनिक प्रदर्शन पर नहीं है, लेकिन यह स्मिथसोनियन के संग्रह में बना हुआ है। बीस्ट पर विड्रो के काम को तंत्रिका नेटवर्क पर कई पाठ्यपुस्तकों में उद्धृत किया गया है, और रोबोट का अक्सर Deep learning और Generative AI के ऐतिहासिक विवरणों में आधुनिक AI प्रणालियों के अग्रदूत के रूप में उल्लेख किया जाता है। परियोजना को BAIR (Berkeley AI Research) और अन्य शैक्षणिक संस्थानों के संदर्भ में भी संदर्भित किया जाता है जो प्रारंभिक तंत्रिका नेटवर्क अग्रदूतों से अपनी वंशावली का पता लगाते हैं।

समकालीन रोबोटों के साथ तुलना

Sanctuary AI के ह्यूमनॉइड सिस्टम या Figure AI के चलने वाले मशीनों जैसे बाद के रोबोटों के विपरीत, बीस्ट के पास अनुभव से सीखने की कोई क्षमता नहीं थी। इसका तंत्रिका नेटवर्क स्थिर था, और इसका व्यवहार पूरी तरह से निर्माण के दौरान निर्धारित वजन द्वारा पूर्वनिर्धारित था। यह आधुनिक दृष्टिकोणों के विपरीत है जो निर्णय लेने के लिए Reinforcement learning और Large language model का उपयोग करते हैं।

बीस्ट की सादगी एक ताकत और एक सीमा दोनों थी। इसने प्रदर्शित किया कि एक छोटी, हल्की प्रणाली एक उपयोगी कार्य कर सकती है, लेकिन यह अपने वातावरण में परिवर्तनों के अनुकूल नहीं हो सकती थी। इस सीमा को बाद के दशकों में Machine learning एल्गोरिदम और Transformer (architecture) आर्किटेक्चर में प्रगति द्वारा संबोधित किया गया, जो रोबोटों को जटिल संवेदी डेटा संसाधित करने और लचीले निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं।

AI इतिहास में महत्व

जॉन्स हॉपकिंस बीस्ट Artificial intelligence के इतिहास में तंत्रिका नेटवर्क के पहले भौतिक अवतारों में से एक के रूप में एक स्थान रखता है। इसने सैद्धांतिक अनुसंधान और व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच की खाई को पाटा, यह दिखाते हुए कि AI वास्तविक दुनिया में काम कर सकता है। परियोजना में कैमरा और फोटोसेल सरणी का उपयोग आधुनिक Computer vision प्रणालियों का पूर्वाभास कराता था, और इसका एनालॉग कार्यान्वयन AWS Trainium और Google Cloud TPU जैसे विशेष हार्डवेयर के विकास का संकेत देता था।

जबकि बीस्ट शैक्षणिक हलकों के बाहर व्यापक रूप से ज्ञात नहीं है, यह प्रारंभिक AI इंजीनियरिंग का एक प्रमुख उदाहरण है। इसकी विरासत Jakob Uszkoreit और Lukasz Kaiser जैसे शोधकर्ताओं के काम में देखी जा सकती है, जिन्होंने Transformer (architecture) आर्किटेक्चर विकसित किया, और OpenAI और Google DeepMind जैसी कंपनियों के बुद्धिमान एजेंट बनाने के चल रहे प्रयासों में। बीस्ट प्रारंभिक AI अग्रदूतों की सरलता और उन मशीनों को बनाने की उनकी इच्छा का प्रमाण बना हुआ है जो अपने आप देख और चल सकती थीं।