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

ये जीव रोबोट बनाने के नए तरीकों को प्रेरित कर सकते हैं

यह आभासी जानवर जल्द से जल्द ऊबड़-खाबड़ परिदृश्य में चलने में मदद करने के लिए लंबे, युग्मित अंगों का विकास करता है।

ए गुप्ता

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। यह मिश्रणक्रमागत उन्नतिऔर सीखना मदद कर सकता हैइंजीनियरोंनए प्रकार के रोबोट बनाएं, गुप्ता कहते हैं।

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 कर सकते हैंविकसित होना इतने सारे अलग-अलग शरीर के आकार में। 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 इसका वर्णन किया हैप्रकृति संचारपिछले अक्तूबर।

"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। वहविकासवादी रोबोटिक्स पर काम करता है Wyss संस्थान में। 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।

चारों ओर घिसटते

एक पशु प्रजाति अपने में छोटे, यादृच्छिक परिवर्तनों के साथ विकसित होती हैजीन . 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 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 a . का उपयोग करके कैसे आगे बढ़ना हैकंप्यूटर मॉडलमशीन लर्निंग का।मशीन लर्निंगएक प्रकार का हैकृत्रिम होशियारी(एआई) जो कंप्यूटर को एक 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।

उछलती हुई तारामछली

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।

चुनौतियों का सामना

सपाट दुनिया तो बस शुरुआत थी। गुप्ता और उनकी टीम फिर से उसी प्रक्रिया से गुज़री जिसमें बेतरतीब जानवरों के नए समूह उबड़-खाबड़ परिदृश्य में थे। और तीसरी दुनिया में, जानवरों को ऊबड़-खाबड़ परिदृश्य में एक घन को किसी लक्ष्य की ओर धकेलना पड़ता था। यह मास्टर करने के लिए विशेष रूप से कठिन था। हालांकि, सीखने और विकास के संयोजन से, ऐसे जानवर उभरे जो इसे संभाल सकते थे। एक ने दो हाथ जैसे अंग विकसित किए जिनका उपयोग वह घन को धक्का देने के लिए करता था।

टीम ने फिर सभी जानवरों को नए प्रकार की दुनिया में परीक्षण के लिए रखा। इनमें ऐसी बाधाएँ थीं जिनका सामना पहले किसी ने नहीं किया था। उन्हें खड़ी ढलानों पर ऊपर और नीचे जाना पड़ता था। उन्हें एक गेंद को लक्ष्य की ओर धकेलना था (जो कि एक घन की तुलना में बहुत अधिक पेचीदा है क्योंकि यह आसानी से लुढ़क सकती है)। फिर से, जानवरों को कुछ भी याद नहीं आया कि उन्होंने क्या सीखा। उनके पास केवल शरीर के आकार थे जिन्होंने मूल तीन दुनियाओं में से एक में अच्छी तरह से काम किया था।

जानवरों के शरीर को कुछ नियमों का पालन करना पड़ता था। उनके पास सममित दाएं और बाएं किनारे होने चाहिए। इसके अलावा, उनके 10 से अधिक अंग नहीं हो सकते थे, और प्रत्येक अंग दो बार से अधिक शाखा नहीं कर सकता था।

गुप्ता कहते हैं कि तीसरी दुनिया में विकसित हुए जानवर - धक्कों और घन के साथ - "नए कार्यों को बेहतर और बहुत तेजी से सीखते हैं।" क्यों? उनके शरीर ने उन्हें विभिन्न प्रकार की समस्याओं को हल करने में मदद करने के लिए अनुकूलित किया था।

उदाहरण के लिए, हाथ वाला जानवर गेंद को धक्का देने के लिए उनका उपयोग कर सकता है। समतल दुनिया के जानवरों को हाथों की कोई ज़रूरत नहीं थी, इसलिए गेंद को नियंत्रण में रखना कहीं अधिक कठिन समय था। सही शरीर होने पर, गुप्ता ने दिखाया, "किसी कार्य को सीखने की समस्या को बहुत सरल कर सकता है।"

इंजीनियर हमेशा एक निश्चित रोबोट के लिए सबसे अच्छे शरीर के प्रकार की कल्पना नहीं कर सकते। विकास और सीखने के संयोजन से, डिजाइनर हजारों नए विकल्प उत्पन्न और परीक्षण कर सकते हैं। क्रेगमैन कहते हैं, "हमें अधिक रचनात्मक बनने और नए प्रकार के रोबोट निकायों के साथ आने में मदद करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करना चाहिए।"

नकली प्राणियों को वास्तविकता में ले जाना आसान नहीं होगा, उन्होंने आगे कहा। वास्तविक दुनिया अनुकरण की तुलना में बहुत अधिक गड़बड़ और जटिल है। एक शरीर जो कंप्यूटर में अच्छा काम करता है वह वास्तविक जीवन में भी काम नहीं कर सकता है। हालांकि, क्रेगमैन कहते हैं, "ये समस्याएं हल करने योग्य हैं।"

कैथरीन हुलिक एक स्वतंत्र विज्ञान लेखक और के लेखक हैंअजीब लेकिन सच: दुनिया के 10 सबसे बड़े रहस्यों की व्याख्या,एक किताब भूत, एलियंस और बहुत कुछ के विज्ञान के बारे में। वह लंबी पैदल यात्रा, बागवानी और रोबोट पसंद करती है।

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