आभासी क्रिटर्स शरीर विकसित करते हैं जो उन्हें सीखने में मदद करते हैं

जनता से रिश्ता वेबडेस्क। एक आभासी प्राणी अपने आप को आगे की ओर धकेलते हुए चार तंबू जैसी भुजाओं को घुमाता है। यह एक पहाड़ी पर रेंगता है और दूसरी तरफ नीचे की ओर दौड़ता है। अग्रीम गुप्ता कहते हैं, यह "जमीन पर चलने वाला एक ऑक्टोपस" जैसा दिखता है। इस अजीबोगरीब क्रेटर ने अपना शरीर विकसित किया। इसने चलने का अपना तरीका भी सीखा। गुप्ता कहते हैं कि विकास और सीखने का यह मिश्रण इंजीनियरों को नए प्रकार के रोबोट बनाने में मदद कर सकता है।

कैलिफोर्निया में स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में कंप्यूटर विजन का अध्ययन करने वाले एक पीएचडी छात्र, गुप्ता इस ऑक्टोपस जैसे प्राणी और सैकड़ों अन्य अजीब दिखने वाले आभासी क्रिटर्स के दादा की तरह हैं। उसने उन पूर्वजों का निर्माण किया जिन्होंने इन प्राणियों को जन्म दिया। वह उन्हें पशु कहता है, जिसका अर्थ है "सार्वभौमिक जानवर।" यह शब्द इस तथ्य को दर्शाता है कि वे कई अलग-अलग शरीर के आकार में विकसित हो सकते हैं। कुछ असली जानवरों से मिलते जुलते हैं। अन्य काफी विचित्र हैं।

टीम ने पाया कि एक जानवर के शरीर का प्रकार नई चीजें सीखने की उसकी क्षमता को प्रभावित करता है। हम सीखने के बारे में सोचते हैं कि मस्तिष्क में क्या होता है। लेकिन, गुप्ता कहते हैं, "आप जो कुछ भी सीख सकते हैं उसमें आपका शरीर बहुत बड़ी भूमिका निभाता है।" आप किस तरह की दुनिया में रहते हैं, यह भी मायने रखता है।

गुप्ता और उनके सहयोगियों ने सोचा कि यदि रोबोट एक अनुकरण में विकसित हो सकते हैं, तो वे अपने स्वयं के रूप विकसित कर सकते हैं जो और भी बेहतर काम करते हैं। तब इंजीनियर ऐसे शरीर बना सकते थे जिनके बारे में उन्होंने कभी सपने में भी नहीं सोचा होगा।

इसलिए उन्होंने इसे आजमाया। जिन जानवरों ने अधिक जटिल नकली दुनिया में चलना सीख लिया, वे सीखने के लिए बेहतर अनुकूल निकायों के साथ समाप्त हो गए। गुप्ता और उनके समूह ने पिछले अक्टूबर में नेचर कम्युनिकेशंस में इसका वर्णन किया।

"मैं इस काम को लेकर उत्साहित था," सैम क्रेगमैन कहते हैं। वह इस शोध में शामिल नहीं थे लेकिन विषय के बारे में बहुत कुछ जानते हैं। वह Wyss संस्थान में विकासवादी रोबोटिक्स पर काम करते हैं। यह बोस्टन, मास में हार्वर्ड विश्वविद्यालय का हिस्सा है। वह मेडफोर्ड, मास में टफ्ट्स विश्वविद्यालय के एलन डिस्कवरी सेंटर में भी काम करता है। रोबोट इंजीनियरों ने प्रकृति में देखे जाने वाले निकायों की प्रतिलिपि बनाने का प्रयास किया है। इसलिए कई रोबोट असली जानवरों से मिलते-जुलते हैं, जैसे कुत्ते या लोग।

जानवरों को डिजाइन करने की प्रेरणा जानवरों से मिली, अग्रीम गुप्ता कहते हैं। उसने सोचा कि वे असली जानवरों की तरह दिखने और आगे बढ़ने के लिए विकसित हो सकते हैं। वास्तव में, उन्होंने कुछ भी वैसा नहीं देखा जैसा उन्होंने उम्मीद की थी। "एक भी नहीं," वे कहते हैं।

एक पशु प्रजाति अपने जीन में छोटे, यादृच्छिक परिवर्तनों के साथ विकसित होती है। वे परिवर्तन जो इसे नए लाभ देते हैं, जीवित रहना आसान बनाते हैं। कंप्यूटर वैज्ञानिक अब कोड में इस प्रक्रिया की नकल कर सकते हैं। यहां बताया गया है कि गुप्ता की टीम ने यह कैसे किया।

शुरू करने के लिए, उन्होंने अपने जानवरों के शरीर दिए जो जानवरों की छड़ी के आंकड़े की तरह दिखते हैं। प्रत्येक का एक गोल सिर होता है। सीधे खंड इस सिर से बाहर निकलते हैं। वे अन्य खंडों में शाखा करते हैं, शरीर के अंगों का निर्माण करते हैं जो हाथ, पैर या तम्बू के समान होते हैं।

बेतरतीब ढंग से उत्पन्न 500 से अधिक जानवरों को एक आभासी दुनिया में फेंक दिया जाता है, जो कि एक वीडियो गेम की तरह है। सबसे सरल खेल में, प्रत्येक जानवर को एक समतल भूदृश्य को पार करना होता है। यह पता लगाता है कि मशीन लर्निंग के कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करके कैसे आगे बढ़ना है। मशीन लर्निंग एक प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) है जो कंप्यूटर को तब तक कौशल का अभ्यास करने की अनुमति देता है जब तक कि वे इसमें महारत हासिल नहीं कर लेते।

इस मामले में, मशीन-लर्निंग मॉडल जानवर के शरीर को नियंत्रित करता है। सबसे पहले, जब मॉडल को हिलने-डुलने के बारे में कुछ नहीं पता होता है, तो शरीर बेतरतीब गतियों की कोशिश करते हुए इधर-उधर हो जाता है। यदि एक गति पशु को परिदृश्य को पार करने के अपने लक्ष्य के करीब लाती है, तो मॉडल उस गति को दोहराना सीखता है। जानवर जितना दूर परिदृश्य में जाता है, खेल में उसका स्कोर उतना ही अधिक होता है।

बाद में, जानवर चार के समूहों में विभाजित हो जाते हैं। समूह के जिस भी सदस्य के पास उच्चतम स्कोर है, उसे विकसित होना है। आइए कल्पना करें कि विजेता एक स्टारफिश की तरह दिखता है। जब यह विकसित होता है, तो इसका शरीर यादृच्छिक तरीके से बदलता है। उदाहरण के लिए, यह अपने कुछ पैर खो सकता है। या, इसके सभी पैर एक नया खंड विकसित कर सकते हैं। या एक लंबा और दूसरा छोटा हो सकता है। इस अंतिम स्थिति में, अंग हल्के हो जाते हैं। फिर "स्टारफिश अधिक आसानी से उछल सकती है," गुप्ता बताते हैं।

बाद में, चार के मूल समूह के सभी जानवर नई तारामछली के साथ समतल आभासी दुनिया में वापस चले जाते हैं। उन्हें दुनिया की अपनी पहली यात्रा से कुछ भी याद नहीं है। उन सभी को खरोंच से शुरू करना होगा, जब तक कुछ काम नहीं करता तब तक इधर-उधर भागना। फिर से, वे सभी एक अंक प्राप्त करते हैं और चार के समूहों में आमने-सामने होते हैं, यह देखने के लिए कि आगे कौन विकसित होता है।

यह प्रक्रिया बार-बार दोहराई जाती है। जब भी कोई नया प्राणी उत्पन्न होता है, तो सबसे पुराने प्राणी की मृत्यु हो जाती है। अगर यह अच्छा काम कर रहा होता, तो मरने से पहले यह कई गुना विकसित होता। इसका मतलब है कि इसने बच्चों और पोते-पोतियों के एक समूह को पीछे छोड़ दिया है जो और भी बेहतर कर सकते हैं। कई पीढ़ियों से, जानवर परिदृश्य को पार करने में बेहतर और बेहतर होते जाते हैं। उन्हें पिछले अनुभवों से कुछ भी याद नहीं है। ऐसा इसलिए है क्योंकि बिंदु परिदृश्य को पार करने का नहीं है। यह उन निकायों को विकसित करना है जो चलना सीखने में बेहतर हैं।

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