व्हेल्स पहली संपर्क के लिए एआई को प्रशिक्षित करने की कुंजी हो सकती हैं

पहले व्हेल लगभग 50 मिलियन साल पहले आज हम जो जानते हैं, उससे अलग रूप में प्रकट हुए। इसके विपरीत, आज हम जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आसपास देख रहे हैं, वह शायद हमारे समय की सबसे आधुनिक विशेषता है। इन दो तत्वों का संगम हमारे सभ्यता में अब तक की व्यापक वैज्ञानिक और तकनीकी प्रगति को दर्शाता है। यह देखते हुए कि यह समाचार पहली बार में अत्यंत अविश्वसनीय लग सकता है, हमें इसे यथासंभव पूरी तरह से समझने से शुरू करना चाहिए। 

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व्हेल्स और गैर-मानव बुद्धिमत्ता संचार

SETI संस्थान, कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय डेविस, और अलास्का व्हेल फाउंडेशन की एक वैज्ञानिक टीम हंपबैक व्हेल संचार का अध्ययन कर रही है। उनका उद्देश्य बौद्धिक फ़िल्टर विकसित करना है जो बाह्यग्रहीय बुद्धिमत्ता की खोज में मदद कर सके। 

जब वैज्ञानिकों ने समुद्र में एक अंडरवॉटर स्पीकर के माध्यम से ‘संपर्क’ कॉल चलाया, तो ट्वेन नामक एक व्हेल ने उस कॉल का जवाब दिया, जिससे टीम को महत्वपूर्ण सफलता मिली। संपर्क कॉल को व्हेल के ‘अभिवादन संकेत’ के समान वार्तालाप शैली में मॉडल किया गया था। यह आदान-प्रदान 20 मिनट तक चला, और व्हेल ने प्रत्येक पुनः प्ले कॉल का जवाब दिया, प्रत्येक संकेत के अंतराल में बदलाव को मिलाते हुए। 

अध्ययन का महत्व

UC डेविस की प्रमुख लेखिका ब्रेंडा मैककोवन के अनुसार, इसे “हंपबैक भाषा में मनुष्यों और हंपबैक व्हेल्स के बीच पहला ऐसा संवादात्मक आदान-प्रदान” माना जाता है। 

अध्ययन के सह-लेखक डॉ. फ्रेड शेप के अनुसार:

“हंपबैक व्हेल अत्यंत बुद्धिमान होते हैं, जटिल सामाजिक प्रणालियों वाले होते हैं, उपकरण बनाते हैं – मछली पकड़ने के लिए बुलबुले की जाल – और गानों तथा सामाजिक कॉल दोनों के माध्यम से व्यापक रूप से संवाद करते हैं।” 

अध्ययन का महत्व इस तथ्य में निहित है कि यह पहली बार था जब एक मानव और एक गैर-मानव इकाई, जो बुद्धिमान और जटिल सामाजिक प्रणाली का हिस्सा है, के बीच संचार स्थापित किया गया। 

शोध पत्र ने हंपबैक व्हेल्स के संचार शैली की कुछ विशेषताओं का उल्लेख किया है, जो इसे पहली संपर्क के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को प्रशिक्षित करने के संभावित प्रवेश बिंदु के रूप में और अधिक महत्वपूर्ण बनाती हैं। 

• हंपबैक व्हेल का मस्तिष्क एक बड़ा श्रवण कॉर्टेक्स और स्पिंडल न्यूरॉनों के समूहों को समाहित करता है।
• शोध का मानना है कि प्रभावशाली मानसिक क्षमताएँ संभवतः हंपबैक की “उत्कृष्ट ध्वनिक क्षमता” को समर्थन देती हैं।
• हंपबैक व्हेल की ध्वनिक उपलब्धियाँ केवल यादृच्छिक ध्वनियों और कॉल तक सीमित नहीं हैं। वे लंबी, लयबद्ध और निरंतर विकसित होते गीतों को शामिल करती हैं।
• मानवों की तरह, हंपबैक व्हेल का गीत समान आवृत्ति बैंड का उपयोग करता है, जिसमें स्वरयुक्त और स्वरहीन तत्व शामिल होते हैं, और विभिन्न अवधि की मौनता के साथ स्वर को विभाजित किया जाता है।

इन विशेषताओं ने शोधकर्ताओं को यह विश्वास दिलाया कि एक व्हेल द्वारा उत्पन्न संकेतों की विविधता उनके व्यवहारिक लचीलापन का प्रमुख संकेत है और इसलिए यह संभावित गैर-मानव बुद्धिमत्ता के साथ इंटरैक्शन के लिए तकनीकों का परीक्षण करने का उत्कृष्ट अवसर प्रदान कर सकती है। 

पहले संपर्क स्थापित करना हमेशा शोधकर्ताओं के लिए बड़ी रुचि का विषय रहा है। National Geographic के अनुसार, प्रथम संपर्क को “पहले अज्ञात संस्कृतियों के बीच प्रारंभिक मुलाकात” के रूप में परिभाषित किया जाता है। 

आज जैसा हम दुनिया देखते हैं, वह एक संस्कृति, अपनी भाषा और सामाजिक रीति-रिवाजों के साथ, नई जगह पर प्रवास करके वहाँ के लोगों के साथ मिलकर बनती है, जिनकी भाषा और रीति-रिवाज अलग होते हैं। उदाहरण के लिए, अमेरिका में, प्रथम संपर्क का अर्थ है जब मूल निवासी लोगों ने 16वीं और 17वीं शताब्दी में यूरोपीय लोगों के साथ बातचीत की। 

पहला संपर्क स्थापित करना अब तक समय-साध्य और जटिल रहा है क्योंकि इसमें नए संकेतों—मौखिक, शारीरिक और लिखित—को सीखना शामिल है। इन संकेतों या संचार पैटर्न को सीखना, उनका दस्तावेज़ीकरण करना, भीतर के पैटर्न की खोज करना, उन्हें विदेशी समूह के लोगों के समझने और व्याख्या करने के लिए पुनः उत्पन्न करना, आदि शामिल है। 

वैज्ञानिक हमेशा से अज्ञात के साथ संवाद करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने में रुचि रखते आए हैं, और एआई इस प्रयास में नवीनतम जोड़ है।

गैर-मानवों से बात करने के लिए एआई का उपयोग

यूनिवर्सिटी ऑफ ब्रिटिश कोलंबिया की प्रोफेसर और रैडक्लिफ इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड स्टडी की फेलो कारेन बाकर के अनुसार:

“हमें गैर-मानव संचार को उसके अपने शर्तों पर समझना चाहिए।”

इस लक्ष्य की ओर किए गए प्रयासों ने ‘डिजिटल बायोअकौस्टिक्स’ नामक क्षेत्र को जन्म दिया है, जो अध्ययन करता है कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उन्नत सेंसर विभिन्न प्रजातियों, जिसमें पौधे भी शामिल हैं, को उनके अपने तरीकों से जानकारी साझा करने में मदद कर सकते हैं। 

कारेन बाकर और साइंटिफिक अमेरिकन के बीच एक साक्षात्कार ने यह बताया कि प्रौद्योगिकी शहद मधुमक्खियों के साथ संवाद करने में कैसे मदद कर सकती है। 

शहद मधुमक्खियों के साथ संवाद

संबंधित शोध फ्राइए यूनिवर्सिटी बर्लिन के टिम लैंडग्राफ द्वारा नेतृत्व किया गया था। इसने कंप्यूटर और डीप-लर्निंग एल्गोरिदम का सफलतापूर्वक उपयोग करके शहद मधुमक्खियों को उनके शरीर की हरकतों और ध्वनियों के माध्यम से एक-दूसरे से बात करते हुए ट्रैक किया। 

सकारात्मक परिणाम कंप्यूटर विज़न को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं के साथ सावधानीपूर्वक संयोजित करने का परिणाम थे। शोधकर्ताओं ने व्यक्तिगत मधुमक्खियों को ट्रैक करने और एक मधुमक्खी के संचार का दूसरी मधुमक्खी पर पड़ने वाले प्रभाव को समझने के लिए एल्गोरिदम को परिपूर्ण किया है। 

लैंडग्राफ ने फिर इस जानकारी को एक रोबोट में एन्कोड किया, जिसका नाम उन्होंने रोबोबी (RoboBee) रखा। उन्होंने सात या आठ प्रोटोटाइप डिज़ाइन किए, जिससे अंततः एक ‘मधुमक्खी’ बनायी जा सके जो छत्ते में प्रवेश कर आदेश जारी कर सके, जिन्हें शहद मधुमक्खियां मानें। इससे रोबोटिक समावेश ने ‘पहला संपर्क’ की अवधारणा से आगे बढ़कर मधुमक्खी को आदेश देने, उसे कब रोकना है बताने आदि तक का विस्तार किया। 

ऐसे प्रयास, जो एआई का उपयोग करके गैर-मानव संचार पर आधारित हैं, दुनिया के अन्य हिस्सों में भी अपनाए गए हैं। उदाहरण के लिए, Earth Species Project एक गैर-लाभकारी संस्था है जो एआई का उपयोग करके गैर-मानव संचार को डिकोड करने के लिए समर्पित है। 

1. Earth Species Project

Earth Species Project का मुख्य लक्ष्य आधुनिक मशीन लर्निंग का उपयोग करके भाषा की शक्तिशाली अर्थात्मक प्रतिनिधित्व बनाना था, जिसे हम अन्य प्रजातियों के साथ संवाद खोलने के लिए उपयोग कर सकते हैं। इस परियोजना ने अब तक गैर-मानवों के अंतःक्रिया को समझने के कई सफल प्रयास किए हैं। 

उदाहरण के लिए, Crow Vocal Repertoire परियोजना में वरिष्ठ एआई शोध वैज्ञानिकों ने दो प्रकार के कौवों की आवाज़ीय प्रतिध्वनियों को मानचित्रित करने पर काम किया। इस परियोजना का उद्देश्य समूह समन्वय में ध्वनिक संचार की भूमिका को समझना था। शोधकर्ताओं का मानना था कि हवाईयन कौवा और कैरियन कौवा की आवाज़ीय प्रतिध्वनियों को मानचित्रित करने से सांस्कृतिक और व्यवहारिक जटिलताओं को उजागर किया जा सकता है, जो प्रभावी गैर-मानव संवाद रणनीतियों की योजना बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं। 

परियोजना के तहत स्व-पर्यवेक्षित एथ्नोग्राफी खोज में शामिल एक अन्य वरिष्ठ एआई शोध वैज्ञानिक समूह ने पशु-धारण टैग, जिन्हें बायो-लॉगर कहा जाता है, से एकत्रित डेटा की व्याख्या के लिए स्व-पर्यवेक्षित विधियों पर काम किया है। बायो-लॉगर वैज्ञानिकों को पशु की गति रिकॉर्ड करने और पशु के दृष्टिकोण से ऑडियो-वीडियो प्राप्त करने में मदद करेंगे। 

बायोअकौस्टिक्स वह क्षेत्र है जिसमें कई बड़े पैमाने की संस्थाएँ भी काम कर रही हैं। माइक्रोसॉफ्ट इसका एक उदाहरण है। 

2. Microsoft Research Working on BioAcoustics

Microsoft (MSFT ) Research के बायोअकौस्टिक्स प्रयास एआई का उपयोग करके विभिन्न प्रजातियों की ऑडियो रिकॉर्डिंग को प्रोसेस करने पर केंद्रित हैं। यह जानवरों में ध्वनि उत्पादन, प्रसार और ग्रहण के विभिन्न पहलुओं का अध्ययन और अन्वेषण करता है। 

अपने एक प्रोजेक्ट में, Microsoft Research लैब कई जानवर प्रजातियों के कॉल क्लस्टर्स का अन्वेषण कर रही है। यह स्व-पर्यवेक्षित लर्निंग मॉडल विकसित कर रही है जो विभिन्न प्रजातियों के कॉल क्लस्टर्स या एक ही प्रजाति के विभिन्न कॉल प्रकारों को खोजने में मदद करते हैं। 

Microsoft Research का एक और प्रोजेक्ट Akoustos नामक स्वचालित बायोअकौस्टिक विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म विकसित कर रहा है। यह विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म संरक्षण संगठनों और शोधकर्ताओं को मशीन लर्निंग तकनीकों के साथ स्वचालित ध्वनिक एनोटेशन और विश्लेषण में मदद करने का इरादा रखता है। यह उपयोगकर्ताओं को ऑडियो फ़ाइलें और संबंधित लेबल प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड करने की अनुमति देगा। प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से ऑडियो डेटा को प्रोसेस करने और जटिल मशीन-लर्निंग मॉडल बनाने में सक्षम होगा। 

Microsoft Research के एक अन्य प्रोजेक्ट, जिसका शीर्षक ‘बहु-प्रजाति वर्गीकरण के लिए बायोअकौस्टिक्स का उपयोग’ है, में संबंधित टीम 24 पक्षी और उभयचर प्रजातियों के कॉल को वर्गीकृत करने के लिए डीप कॉन्वॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का मूल्यांकन करती है। 

वित्तीय वर्ष 2022 में, माइक्रोसॉफ्ट ने US$198 बिलियन की राजस्व और US$83 बिलियन का संचालन आय रिपोर्ट किया। यह पहली बार था जब Microsoft Cloud ने वार्षिकीकृत राजस्व में US$100 बिलियन को पार किया। 

2022 में, माइक्रोसॉफ्ट ने 302,000 गैर-लाभकारी संगठनों को US$3.2 बिलियन मूल्य की दान और रियायती प्रौद्योगिकी प्रदान की, जो विश्वभर में 1.2 बिलियन से अधिक लोगों की सेवा करते हैं। 

3. Google AI for Social Good

Google AI for Social Good की बायोअकौस्टिक्स टीम ने लगभग चार साल पहले एक एमएल मॉडल बनाया था जो वैज्ञानिक समुदाय को ध्वनिक रिकॉर्डिंग के माध्यम से हंपबैक व्हेल की ध्वनियों का पता लगाने में मदद करता है। Google ने इस उपकरण को नेशनल ओशेनिक एंड एटमॉस्फेरिक एसोसिएशन के सहयोग से विकसित किया ताकि जीवविज्ञानी व्हेल के व्यवहार, पैटर्न, जनसंख्या और संभावित मानव अंतःक्रियाओं का अध्ययन कर सकें। 

परियोजना को Google के एआई सिद्धांतों के अनुसार विकसित किया गया है, जो “स्वीकारते हैं कि उन्नत प्रौद्योगिकियां महत्वपूर्ण चुनौतियां उत्पन्न कर सकती हैं, जिन्हें स्पष्ट, विचारशील और सकारात्मक रूप से संबोधित किया जाना चाहिए।” 

Google की परियोजना उपयोगकर्ताओं को एआई का उपयोग करके हंपबैक व्हेल के हजारों घंटे के गीतों का अन्वेषण करने और पैटर्न रेडियो के साथ अपनी खोजें करने में सक्षम बनाती है। 

Alphabet (GOOG ), जो Google की मूल कंपनी है, ने 30 सितंबर 2023 को समाप्त तिमाही के लिए US$76.69 बिलियन की राजस्व दर्ज की। इस तिमाही की शुद्ध आय लगभग US$20 बिलियन थी, और डायल्यूटेड प्रति शेयर आय US$1.55 थी। 

4. Arbimon by Rainforest Connection

संरक्षण प्रौद्योगिकी गैर-लाभकारी Rainforest Connection ने Arbimon नामक एक ऑनलाइन ऑडियो विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया है। इसका उद्देश्य बायोअकौस्टिक्स डेटा विश्लेषण को आसान और अधिक सुलभ बनाना है। 

Arbimon एक मुफ्त ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म है। वैज्ञानिक और पारिस्थितिकीविद् इसे अपने ऑडियो डेटा को अपलोड करने और सबसे उन्नत तरीके से विश्लेषण करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को ऑडियो डेटा से ध्वनियों का पता लगाने और उन्हें रेंज, आवृत्ति और अन्य समान कारकों के आधार पर समूहित करने के उपकरण प्रदान करता है। 

Arbimon का उपयोग करके, कुछ सेकंड में 10,000 फ़ाइलों को प्रोसेस करना संभव होगा। और Rainforest Connection के सीईओ बुरहान यासिन के अनुसार:

“यह प्लेटफ़ॉर्म विशेष रूप से अनुसंधान और संरक्षण के बीच अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया था, ताकि हम एक बिंदु पर पहुँच सकें जहाँ हम जमीन पर संरक्षण कार्य को प्रेरित कर सकें।” 

जैसे-जैसे यह अधिक डेटा एकत्र करता रहेगा, Arbimon का लक्ष्य जैव विविधता को समग्र स्तर पर मानचित्रित करना है। हर कुछ दिनों में, Arbimon 2 से 3 मिलियन रिकॉर्डिंग जोड़ता है। शोध संस्थानों को इतना डेटा इकट्ठा करने में वर्षों लगते हैं। 

वर्तमान में इस प्लेटफ़ॉर्म पर 114 मिलियन से अधिक रिकॉर्डिंग अपलोड हो चुकी हैं, और लगभग 3,000 वैज्ञानिक इसका उपयोग कर चुके हैं या कर रहे हैं। 

हेडक्वार्टर टेक्सास, यूएसए के केटी में स्थित Rainforest Corporation एक गैर-लाभकारी संस्था है। इसने 20 दिसंबर 2023 को पैट्रिक जे. मैकगवर्न फाउंडेशन से US$500,000 के अनुदान प्राप्त किए। 

5. Bioacoustic AI Consortium

यह शोध-आधारित कंसोर्टियम आठ देशों और दस डॉक्टरेट प्रोजेक्ट्स में फैला हुआ है। इसमें 23 अनुभवी शोधकर्ता, नौ विश्वविद्यालय/अनुसंधान संस्थान, दो संग्रहालय, 5 एसएमई, 3 एनजीओ, और एक सरकारी संगठन शामिल हैं। 

कंसोर्टियम का लक्ष्य या उद्देश्य “एआई का उपयोग करके पशु ध्वनियों को समझना” है। कार्यात्मक स्तर पर, कंसोर्टियम का शोध कार्यक्रम ध्वनिक वन्यजीव निगरानी के अनुप्रयुक्त संदर्भ में सीधे ध्वनि के लिए नई एआई विधियों का विकास करता है। परियोजना मानती है कि पशुओं को बेहतर समझना जैव विविधता की सुरक्षा में मदद करेगा, और एआई विभिन्न प्रजातियों की निगरानी में सहायक हो सकता है। 

कंसोर्टियम सर्वश्रेष्ठ एआई कार्य संरचनाओं को विकसित करने की दिशा में है, जो वन्यजीव निगरानी कार्यों की विशेष बाधाओं के अनुकूल हों, जिसमें यूरोपीय और उष्णकटिबंधीय ध्वनि परिदृश्यों में कठिन-से-डिटेक्ट पक्षियों और स्तनधारियों की निगरानी शामिल है। एआई तकनीकें पशु ध्वनियों को उनके सामाजिक और व्यवहारिक संरचना से जोड़ने में मदद करेंगी। 

सार्थक उद्देश्यों के लिए एआई-आधारित प्रथम संपर्क

अज्ञात को उजागर करने की खोज लगातार मानव सभ्यता के व्यापक ज्ञान आधार को बनाने की प्रेरक शक्ति रही है। एआई उन गति को तेज कर रहा है जिससे हम पहले अज्ञात संकेतों और भाषाओं को समझने की दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। गैर-मानव इकाइयों के साथ संबंध बनाना हमारी समझ को बढ़ाएगा, जिससे अधिक प्रभावी संरक्षण संभव होगा। जैसे-जैसे जैव विविधता और स्थिरता सार्वभौमिक प्राथमिकताएं बन रही हैं, अब लगभग समय आ गया है कि हम गैर-मानव क्षेत्र में उपलब्ध विशाल ज्ञान के भंडार का उपयोग करें।