जेठ, काठमाडौं । चीनको शीर्ष विश्वविद्यालय सिङ्हुआ विश्वविद्यालय का अनुसन्धानकर्ताहरूले गरेको एक नयाँ अध्ययनले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) प्रयोगमा भाषा र तर्क क्षमताबीचको सम्बन्धबारे महत्वपूर्ण प्रश्न उठाएको छ । यस अध्ययनले विश्वव्यापी प्राविधिक प्रतिस्पर्धामा नयाँ बहसको ढोका खोलिदिएको छ—एआईसँग कुन भाषामा संवाद गर्दा नतिजा अझ प्रभावकारी हुन्छ ?

अध्ययनको मूल प्रश्न सरल देखिए पनि निकै गहिरो छ—यदि कुनै एआई मोडेललाई जटिल इन्जिनियरिङ काम, जस्तै अत्याधुनिक विमानको पखेटा डिजाइन गर्न निर्देशन दिइयो भने, के त्यसलाई अंग्रेजीमा निर्देशन दिनु उपयुक्त हुन्छ वा चिनियाँ भाषामा ? अनुसन्धानले संकेत गरेको निष्कर्ष अनुसार भाषाले केही हदसम्म प्रभाव पार्न सक्छ, तर अहिलेको अवस्थामा त्यो प्रभाव निर्णायक भने होइन ।

यो अध्ययन अप्रिल २७ मा चीनको प्रतिष्ठित एयरोस्पेस जर्नल एक्टा एयरोनटिका एट एस्ट्रोनटिका सिनिका मा प्रकाशित भएको हो । यसले एआई प्रणालीको क्षमता र भाषा संरचनाबीच सम्भावित सम्बन्धबारे नयाँ दृष्टिकोण प्रस्तुत गरेको छ ।

चेन हाइक्सिन को नेतृत्वमा गरिएको यस अनुसन्धानमा एक उन्नत एआई “एजेन्ट” विकास गरिएको थियो, जसलाई विमानको पखेटाको आकार सुधार गरेर वायुगतिकीय घर्षण (drag) कम गर्ने जटिल कार्य दिइएको थियो । यो कार्य आधुनिक एयरोस्पेस इन्जिनियरिङमा अत्यन्त संवेदनशील र गणनात्मक रूपमा जटिल मानिन्छ ।

उक्त एआई प्रणालीलाई केवल पाठ बुझ्ने मात्र होइन, दृश्य (visual) र तर्क (reasoning) दुवै क्षमतासहित डिजाइन गरिएको थियो । भिजन–ल्याङ्ग्वेज मोडेल प्रयोग गरेर एआईलाई पखेटाका विभिन्न आकार, वायुप्रवाह ढाँचा र इन्जिनियरिङ नियमहरूका तस्बिरहरू देखाइएको थियो । साथै, उसलाई विमान डिजाइनको ऐतिहासिक डेटा र नियमहरू पनि उपलब्ध गराइएको थियो ।

त्यसपछि एआईले पखेटाको डिजाइन सुधार गर्ने जिम्मेवारी पायो—कहिले सानो “उभार” थप्ने, कहिले वक्र परिवर्तन गर्ने, त कहिले सतहको संरचना परिमार्जन गर्ने जस्ता सूक्ष्म तर महत्वपूर्ण परिवर्तनहरू प्रस्ताव गर्नुपर्ने अवस्था थियो ।

यो प्रक्रिया “ट्रायल एन्ड एरर” मा आधारित थियो । प्रत्येक पटक एआईले वायुगतिकीय प्रदर्शन सुधार गर्ने सफल निर्णय गरेपछि उसलाई सकारात्मक “रिवार्ड” दिइन्थ्यो, जसले उसको सिकाइ क्षमतालाई क्रमशः परिष्कृत गर्दै लग्यो ।

अनुसन्धानको मुख्य निष्कर्ष अनुसार, भाषा (जस्तै अंग्रेजी वा चिनियाँ) ले एआईको तर्क प्रक्रियामा केही संरचनात्मक भिन्नता ल्याउन सक्छ, तर अहिलेको प्रविधि स्तरमा त्यो भिन्नता सीमित छ । अझै पनि एआईको प्रदर्शन मुख्य रूपमा मोडेलको डिजाइन, डेटा गुणस्तर र प्रशिक्षण विधिमा निर्भर रहने देखिएको छ ।

तर अध्ययनले एउटा महत्वपूर्ण संकेत दिएको छ—भविष्यमा एआई भाषा संरचना र संज्ञानात्मक क्षमताबीचको सम्बन्ध अझ गहिरो हुन सक्छ, जसले विश्वव्यापी एआई प्रतिस्पर्धामा रणनीतिक महत्व राख्ने सम्भावना छ ।