भौतिकी के क्षेत्र में नोबेल पुरस्कार की घोषणा

• साहचर्य स्मृति: साहचर्य स्मृति उस प्रक्रिया को कहते हैं जिसके द्वारा कोई बाह्य संकेत, जैसे कि गंध, उसके साथ जुड़ी विशिष्ट स्मृतियों को पुनः स्मरण कराता है।

• पैटर्न पहचान: उपरोक्त अवधारणा हॉपफील्ड के कार्य का केन्द्र थी, जहां उन्होंने एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल विकसित किया जो मानव स्मृति की नकल करता है।
  • हॉपफील्ड नेटवर्क में, व्यक्तिगत नोड्स बाइनरी मान (0 या 1) संग्रहीत करते हैं, जिससे नेटवर्क को पैटर्न के आधार पर जानकारी को याद करने की अनुमति मिलती है, ठीक उसी तरह जैसे मानव मस्तिष्क संबंधों के माध्यम से यादों को पुनः प्राप्त करता है।

जेफ्री हिंटन का योगदान :

• ब्रिटिश-कनाडाई संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक और कंप्यूटर वैज्ञानिक जेफ्री हिंटन ने बोल्ट्ज़मैन मशीन की शुरुआत करके हॉपफील्ड के काम को आगे बढ़ाया। उनके नवाचारों ने तंत्रिका नेटवर्क में अप्रशिक्षित सीखने की अवधारणा को जन्म दिया।

• बोल्ट्ज़मैन मशीन : यह न्यूरल नेटवर्क मॉडल सांख्यिकीय यांत्रिकी, विशेष रूप से बोल्ट्ज़मैन के समीकरणों के सिद्धांतों को लागू करता है, ताकि मशीनें स्पष्ट निर्देश के बिना डेटा से पैटर्न सीख सकें।
  • नए डेटा और मौजूदा पैटर्न के बीच संबंधों को पहचानने की मानव मस्तिष्क की क्षमता की तरह, बोल्ट्ज़मैन मशीन समानताओं की पहचान कर सकती है और अपरिचित डेटा को ज्ञात श्रेणियों में वर्गीकृत कर सकती है।
• अप्रशिक्षित शिक्षण: अप्रशिक्षित शिक्षण मशीन लर्निंग का एक प्रकार है, जिसमें कंप्यूटर मानव के मार्गदर्शन के बिना डेटा से सीखते हैं। 
  • यह दृष्टिकोण गहन शिक्षण मॉडल बनाने के लिए महत्वपूर्ण है जिसका उपयोग आज छवि पहचान, वाक् प्रसंस्करण और जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) जैसी प्रौद्योगिकियों में किया जाता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास से संबंधित प्रमुख चिंताएँ

• हालांकि दोनों पुरस्कार विजेताओं जॉन हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन ने एआई के विकास में महत्वपूर्ण योगदान दिया है, जेफ्री हिंटन ने एआई प्रौद्योगिकियों के तेजी से विकास और उनके सामाजिक निहितार्थों पर चिंता व्यक्त की है।
• गलत सूचना का जोखिम: हिंटन ने चेतावनी दी है कि एआई-संचालित उपकरण गलत या भ्रामक जानकारी के प्रसार में वृद्धि कर सकते हैं या इंटरनेट को मनगढ़ंत छवियों, वीडियो और पाठ आदि से भर सकते हैं।
• नौकरी विस्थापन: हिंटन ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की मानव श्रम को विस्थापित करने की क्षमता के बारे में भी चिंता जताई, क्योंकि मशीनें जटिल कार्यों को करने में तेजी से सक्षम हो रही हैं, जिससे कुछ क्षेत्रों में तेजी से नौकरी का संकट हो रहा है।

निष्कर्ष :

• इस प्रकार, अपने काम के माध्यम से, जॉन हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन ने तंत्रिका नेटवर्क और अप्रशिक्षित शिक्षण पर अपने आधारभूत कार्य के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता को महत्वपूर्ण रूप से उन्नत किया है। हालाँकि, उनके नवाचार गलत सूचना और नौकरी विस्थापन के बारे में गंभीर चिंताएँ भी पैदा करते है,अतः सावधानीपूर्वक विचार कर, उनके नवाचार को गति देने की आवश्यकता है। 

मुख्य परीक्षा पर आधारित प्रश्न : प्रश्न: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN) क्या हैं? समझाएँ कि वे कैसे काम करते हैं और उनके कुछ व्यावहारिक उपयोगों का उल्लेख करें।   (15 अंक, 250 शब्द)

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