मानसिक स्वास्थ्य सलाह के लिए न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई का उपयोग करना इन महत्वपूर्ण कारणों से पारंपरिक एआई से बेहतर है

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई मानसिक स्वास्थ्य सलाह देने की ओर अग्रसर है, ऐसा करना पारंपरिक एआई दृष्टिकोण से अधिक है।

गेटी

आज के कॉलम में, मैं जांच करता हूं और ध्यान से समझाता हूं कि जब मानसिक स्वास्थ्य सलाह प्रदान करने वाले एआई की बात आती है तो न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के उपयोग के पारंपरिक जेनरेटर एआई और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के उपयोग पर विशिष्ट फायदे क्यों हैं।

एआई क्षेत्र में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई एक उभरता हुआ नाम है। इसमें पारंपरिक एलएलएम दृष्टिकोण को नियम-आधारित विशेषज्ञ प्रणाली दृष्टिकोण के साथ मिश्रित करना शामिल है। यह आपको दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ प्रदान करता है। न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई को हाइब्रिड-एआई के रूप में भी जाना जाता है क्योंकि यह आधुनिक युग के एआई को तैयार करने के दो प्रमुख साधनों का एक मिश्रण है।

मानसिक स्वास्थ्य सलाह उत्पन्न करने के लिए पारंपरिक एलएलएम का प्रचलित एकमात्र उपयोग उपयोगी हो सकता है, लेकिन इसमें कई गड़बड़ियां और नुकसान भी हैं। आम तौर पर, चीजों के नियम-आधारित पक्ष को शामिल करके, उनमें से कई गिरावट को दूर किया जा सकता है या नाटकीय रूप से कम किया जा सकता है, साथ ही अतिरिक्त लाभ भी उत्पन्न होते हैं। इसे सही ढंग से करने के लिए, मूल बात यह है कि एलएलएम के डेटा-उन्मुख उप-प्रतीकात्मक तरीकों को नियम-आधारित प्रणालियों के तर्क-उन्मुख प्रतीकात्मक तरीकों के साथ सावधानीपूर्वक जोड़ा जाना चाहिए। यदि ठीक से किया जाए, तो एआई द्वारा मानसिक स्वास्थ्य मार्गदर्शन करने पर महत्वपूर्ण लाभ उत्पन्न होते हैं।

चलो इसके बारे में बात करें।

एआई सफलताओं का यह विश्लेषण एआई में नवीनतम पर मेरे चल रहे फोर्ब्स कॉलम कवरेज का हिस्सा है, जिसमें विभिन्न प्रभावशाली एआई जटिलताओं की पहचान करना और समझाना शामिल है (यहां लिंक देखें)।

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई बढ़ रहा है

मैं आपको न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के बारे में जानकारी देकर शुरुआत करना चाहूंगा। न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई एक प्रकार का दो-फेर संयोजन है, एक लौकिक दो-के-एक विशेष संयोजन है। आप कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) के प्रचलित उपयोगों को लेते हैं जो वर्तमान में जेनरेटिव एआई और एलएलएम के मूल में उपयोग किए जा रहे हैं, और उस मिश्रण को नियम-आधारित या विशेषज्ञ प्रणालियों के साथ मिलाते हैं (इस दृष्टिकोण को प्रतीकात्मक एआई के साथ संयुक्त होने वाले उप-प्रतीकात्मक एआई के रूप में भी जाना जाता है)। विचार यह है कि आपका लक्ष्य दोनों दुनियाओं में सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करना है। एएनएन मुख्य रूप से एआई शुरू करने के लिए डेटा-आधारित तरीके हैं, जबकि नियम-आधारित सिस्टम एक तर्क-आधारित दृष्टिकोण हैं।

ऐसे कई प्रयास पहले से ही चल रहे हैं; यहां लिंक पर मेरी चर्चा देखें।

हर कोई न्यूरो-प्रतीकात्मक या हाइब्रिड एआई के विचार का समर्थन नहीं करता है। न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई की अक्सर आलोचना यह होती है कि एआई के पूर्व युग में नियम-आधारित सिस्टम शामिल थे – जिन्हें बाद में अंततः अप्रभावी या अस्थिर के रूप में कठोर रूप से आंका गया। आलोचकों ने चेतावनी दी है कि हमें काम करने के पुराने और अब खारिज हो चुके तरीकों पर वापस नहीं लौटना चाहिए।

एक प्रतिवाद यह है कि नियम-आधारित प्रणालियों की कमजोरियों या सीमाओं को एएनएन के साथ शामिल या मिश्रित करके दूर किया जा सकता है। इसी तरह, नियम-आधारित प्रणालियों के साथ संयोजन करके एएनएन की सीमाओं को मौलिक रूप से ऊपर उठाया जा सकता है। स्थिति यह है कि हमें दोनों को एक साथ मिलाना चाहिए। यह सब कुछ या कुछ भी नहीं वाली प्रतियोगिता नहीं होनी चाहिए।

इस प्रकार, तर्क-आधारित दृष्टिकोण को एक पुरानी हैकनीड तकनीक के रूप में फेंकने के बजाय, हम अभी भी आशाजनक एआई दृष्टिकोण को दूसरा मौका दे सकते हैं। बेशक, कुछ लोगों का मानना ​​है कि यह किसी ऐसी चीज़ को पुनर्जीवित कर रहा है जिसके लिए पहले से ही एक बड़ा दांव लगाया जाना चाहिए था। मेरे विचार में, दोनों क्षमताओं का एकीकृत तरीके से उपयोग करने का तालमेल बहुत आशाजनक है। ऐसे प्रबल विश्वासी हैं कि यह कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) प्राप्त करने जैसे शिखर एआई की ओर एक व्यवहार्य मार्ग है।

हाइब्रिड एआई के बारे में गरमागरम बहस

एआई समुदाय के भीतर, न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के बारे में गरमागरम बहस चल रही है। शायद हम न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई की खोज करके समय और प्रयास बर्बाद कर रहे हैं। दूसरी ओर, शायद हम केवल पारंपरिक जेनरेटर एआई और एलएलएम पर ध्यान केंद्रित करके एक टोकरी में बहुत सारे अंडे डाल रहे हैं। सिक्के के दोनों ओर एक स्पष्ट केस बनाया जा सकता है।

इसमें कोई संदेह नहीं है कि जेनेरिक एआई और एलएलएम एआई का काफी आकर्षक रूप रहे हैं। ऐसे AI में अरबों डॉलर का निवेश किया गया है। दुनिया एलएलएम की अविश्वसनीय क्षमताओं से अच्छी तरह परिचित है। इसके अलावा, एजेंटिक एआई जेनरेटिव एआई को उपयोग के एक नए स्तर पर ले जा रहा है।

अगली पीढ़ी के उम्मीदवार के रूप में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई को इंगित करने की कोशिश करना चुनौतीपूर्ण है क्योंकि अभी तक ऐसे उत्कृष्ट उदाहरण नहीं हैं जो हाइब्रिड एआई की शक्ति को प्रदर्शित करते हों। न्यूरो-प्रतीकात्मक शिविर में शामिल लोग हमेशा संभावित उदाहरणों पर नजर रखते हैं जो हाइब्रिड एआई दृष्टिकोण के मूल्य को चित्रित कर सकते हैं।

मैंने हाल ही में स्पष्ट सुर्खियों का विश्लेषण किया कि एंथ्रोपिक क्लाउड कोड ऐप न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई का उपयोग कर रहा था; यहां लिंक पर मेरा विश्लेषण देखें। 31 मार्च, 2026 को, एंथ्रोपिक द्वारा एजेंटिक एआई के कुछ घटकों के लिए स्रोत कोड का आकस्मिक रिसाव हुआ था, जिसे क्लाउड कोड के रूप में जाना जाता है। क्लाउड कोड ऐप अभी एजेंटिक एआई के प्रसिद्ध उदाहरणों में से एक है। एजेंटिक एआई क्षेत्र में कोई भी व्यक्ति क्लाउड कोड को बाज़ की तरह देखता है, यह देखना चाहता है कि इसमें क्या-क्या कार्रवाई हो सकती है। क्लाउड कोड एक प्रकार का रोल मॉडल है।

सोर्स कोड लीक में टाइपस्क्रिप्ट की लगभग 500,000 लाइनें शामिल थीं जो लगभग 2,000 फाइलों में फैली हुई थीं। सभी प्रकार के शोधकर्ताओं और क्लाउड कोड की आंतरिक कार्यप्रणाली में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति ने लीक हुई फाइलों को खंगाला। उन्हें ऐसी सुविधाएँ मिलीं जिन्हें अभी तक चालू नहीं किया गया है। उन्होंने एआई को एक साथ कैसे रखा गया, इसकी वास्तुशिल्प परिभाषाएँ पाईं। यह बेशकीमती सोने और रत्नों का खजाना खोलने जैसा था।

और, उस ख़ज़ाने के भीतर, print.ts नाम की एक फ़ाइल में कोडिंग-जैसे तर्क कथनों की एक श्रृंखला थी। सूची लगभग 3,000-लाइन फ़ंक्शन की थी जिसमें लगभग 500 शाखा बिंदु और नेस्टिंग के एक दर्जन स्तर थे। कुछ लोग इस बात पर जोर देते हैं कि यह धूम्रपान करने वाली बंदूक है, जो अपेक्षित प्रमाण प्रदान करती है कि प्रतीकात्मक एआई आवश्यक है, जो निश्चित रूप से मामला होना चाहिए यदि क्लाउड कोड के घोषित एजेंट एआई इसका उपयोग करता है।

एआई और मानसिक कल्याण

गियर बदलते हुए, आइए मानसिक स्वास्थ्य सलाह प्रदान करने के लिए पारंपरिक एआई के उपयोग पर चर्चा करें।

एक त्वरित पृष्ठभूमि के रूप में, मैं आधुनिक युग के एआई के आगमन के संबंध में असंख्य पहलुओं को बड़े पैमाने पर कवर और विश्लेषण कर रहा हूं जो मानसिक स्वास्थ्य सलाह देता है और एआई-संचालित थेरेपी करता है। एआई का यह बढ़ता उपयोग मुख्य रूप से उभरती प्रगति और जेनेरिक एआई को व्यापक रूप से अपनाने से प्रेरित हुआ है। मेरे एक सौ से अधिक विश्लेषणों और पोस्टिंग की विस्तृत सूची के लिए, यहां लिंक और यहां लिंक देखें।

इसमें कोई संदेह नहीं है कि यह एक तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है और इसमें जबरदस्त प्रगति होने की संभावना है, लेकिन साथ ही, अफसोस की बात है कि इन प्रयासों में छिपे हुए जोखिम और स्पष्ट गड़बड़ियां भी आती हैं। मैं अक्सर इन महत्वपूर्ण मामलों के बारे में बोलता हूं, जिसमें सीबीएस के एक एपिसोड में उपस्थिति भी शामिल है 60 मिनटयहां लिंक देखें।

एआई मानसिक स्वास्थ्य मार्गदर्शन प्रदान करता है

लाखों-करोड़ों लोग मानसिक स्वास्थ्य संबंधी विचारों पर अपने सतत सलाहकार के रूप में जेनेरिक एआई का उपयोग कर रहे हैं (ध्यान दें कि अकेले ChatGPT के 900 मिलियन से अधिक साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं, जिनमें से एक उल्लेखनीय अनुपात मानसिक स्वास्थ्य पहलुओं से जुड़ा है, यहां लिंक पर मेरा विश्लेषण देखें)। समकालीन जेनरेटिव एआई और एलएलएम का शीर्ष क्रम का उपयोग मानसिक स्वास्थ्य पहलुओं पर एआई से परामर्श करना है; यहां लिंक पर मेरा कवरेज देखें।

यह लोकप्रिय उपयोग प्रचुर अर्थ रखता है। आप अधिकांश प्रमुख जेनेरिक एआई सिस्टम तक लगभग मुफ्त या बेहद कम कीमत पर पहुंच सकते हैं, ऐसा कहीं भी और किसी भी समय कर सकते हैं। इस प्रकार, यदि आपके पास कोई मानसिक स्वास्थ्य संबंधी समस्या है जिसके बारे में आप बात करना चाहते हैं, तो आपको बस एआई में लॉग इन करना होगा और 24/7 आधार पर तुरंत आगे बढ़ना होगा।

इस बात को लेकर गंभीर चिंताएं हैं कि एआई आसानी से पटरी से उतर सकता है या फिर अनुपयुक्त या बेहद अनुचित मानसिक स्वास्थ्य सलाह दे सकता है। जब संज्ञानात्मक सलाह प्रदान करने की बात आई तो एआई सुरक्षा उपायों की कमी के लिए ओपनएआई के खिलाफ दायर मुकदमे के साथ पिछले साल बैनर की सुर्खियाँ भी जुड़ीं।

आज के सामान्य एलएलएम, जैसे चैटजीपीटी, जीपीटी-5, क्लाउड, जेमिनी, ग्रोक, कोपायलट और अन्य, मानव चिकित्सकों की मजबूत क्षमताओं के समान नहीं हैं। इस बीच, समान गुण प्राप्त करने के लिए विशेष एलएलएम का निर्माण किया जा रहा है, लेकिन वे अभी भी मुख्य रूप से विकास और परीक्षण चरण में हैं। यहां लिंक पर मेरा कवरेज देखें।

मानसिक स्वास्थ्य मार्गदर्शन के लिए न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

आइए मानसिक स्वास्थ्य मार्गदर्शन प्रदान करने वाले एआई के संबंध में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई को बड़ी तस्वीर में लाएं।

मानसिक स्वास्थ्य सलाह प्रदान करने वाले पारंपरिक जेनेरिक एआई और एलएलएम की अंतर्निहित कठिनाइयों और कमियों के कारण, एआई का लाभ उठाने और इस अत्यधिक संवेदनशील और महत्वपूर्ण क्षेत्र में बेहतर काम करने के लिए अन्य और नए तरीके खोजने के व्यापक प्रयास किए गए हैं। इसने एआई-संचालित मानसिक स्वास्थ्य मार्गदर्शन के विकसित डोमेन में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के उपयोग को सबसे आगे ला दिया है।

मानसिक स्वास्थ्य सहायता के लिए न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के अनुप्रयोग में प्रगति पर मेरे कई पूर्व विश्लेषण और कवरेज में विभिन्न आवश्यक पहलू शामिल हैं, जिनमें शामिल हैं:

• मानसिक स्वास्थ्य उपचार योजनाओं के निर्माण, वितरण और ट्रैकिंग के लिए न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई का उपयोग, यहां लिंक देखें।
• न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई मानसिक स्वास्थ्य सलाह से जुड़ी तात्कालिकता और बातचीत से जुड़े कानूनी और नीति पालन को कैसे मजबूत कर सकता है, यहां लिंक देखें।
• पारंपरिक एआई की तुलना में लंबे-क्षितिज मानसिक स्वास्थ्य मार्गदर्शन पर न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई अधिक स्थिर और विश्वसनीय क्यों है, यहां लिंक देखें।
• और मानसिक स्वास्थ्य, मनोविज्ञान और कल्याण क्षेत्रों में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई की कई अन्य बारीकियाँ।

इस चर्चा में, मेरा लक्ष्य उन महत्वपूर्ण कारकों को चित्रित करना है जो न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई को पारंपरिक एलएलएम के उपयोग से बेहतर विकल्प बनाते हैं।

मानसिक स्वास्थ्य में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई पर शोध

सबसे पहले, मैं आपके ध्यान में इस विषय पर एक प्रकाशित शोध पत्र लाना चाहता हूं जो एक मानसिक स्वास्थ्य चिकित्सा उपकरण के रूप में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई का अवलोकन देने का काम करता है। लेख कुछ हद तक दिनांकित है, 2023 में प्रकाशित हुआ है, लेकिन इसमें अभी भी आवश्यक बातें हैं जो ध्यान देने योग्य हैं। पेपर इस विशिष्ट डोमेन में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के फायदों से जुड़े कुछ कारकों को संक्षेप में सूचीबद्ध करता है, जिन्हें मैं बाद में विस्तार से बताऊंगा, साथ ही एक अद्यतन, व्यापक परिप्रेक्ष्य प्रदान करने के लिए विस्तार करूंगा।

लेख का शीर्षक अनिल कुमार द्वारा लिखित “व्यक्तिगत मानसिक स्वास्थ्य थेरेपी में न्यूरो सिम्बोलिक एआई: ब्रिजिंग कॉग्निटिव साइंस एंड कम्प्यूटेशनल साइकियाट्री” है। उन्नत अनुसंधान और समीक्षा के विश्व जर्नल, अगस्त 2023, और ये मुख्य बिंदु बनाए (अंश):

• “न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई गहरी शिक्षा की भविष्यवाणी शक्ति और प्रतीकात्मक तर्क की व्याख्या के बीच अंतर को पाटकर मानसिक स्वास्थ्य देखभाल में एक परिवर्तनकारी शक्ति के रूप में उभरा है।”
• “न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई, प्रतीकात्मक तर्क और तंत्रिका नेटवर्क का संयोजन करने वाला एक संकर दृष्टिकोण, संज्ञानात्मक विज्ञान और कम्प्यूटेशनल मनोचिकित्सा को जोड़ने के लिए एक आशाजनक समाधान प्रदान करता है।”
• “पारंपरिक एआई मॉडल के विपरीत, जो पूरी तरह से गहन शिक्षण पर निर्भर हैं, न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई डेटा-संचालित शिक्षण के साथ मानव-व्याख्यात्मक ज्ञान प्रतिनिधित्व को एकीकृत करता है, एआई-संचालित मानसिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों की अनुकूलनशीलता और व्याख्या को बढ़ाता है।”
• “हमारा तुलनात्मक विश्लेषण दर्शाता है कि जहां विशुद्ध रूप से तंत्रिका एआई जटिल पैटर्न को पहचानने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, वहीं न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई बेहतर व्याख्या और प्रासंगिक तर्क प्रदान करता है, जो इसे व्यक्तिगत और अनुकूली मानसिक स्वास्थ्य चिकित्सा के लिए अधिक उपयुक्त बनाता है।”

फिर, पेपर ने प्रमुख मूलभूत तत्वों को सामने लाने में मददगार काम किया।

इस डोमेन में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई को बढ़ावा देने वाले कारक

मानसिक स्वास्थ्य मार्गदर्शन के क्षेत्र में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के उपयोग के संबंध में बारह प्रमुख कारक विशिष्ट लाभ प्रदान करते हैं:

• (1) व्याख्यात्मकता
• (2) अनुकूलता
• (3) विश्वसनीयता
• (4) सन्दर्भीकरण
• (5) वास्तविक समय समायोजन
• (6) अंतर्निहित पूर्वाग्रहों का शमन
• (7) केंद्रित वैयक्तिकरण
• (8) सुरक्षा और रेलिंग
• (9) नियामक अनुपालन
• (10) चिकित्सीय एकीकरण
• (11) केस को किनारे करने की मजबूती
• (12) बेहतर मानव-एआई सहयोग

मैं प्रत्येक पर संक्षेप में चर्चा करता हूं और फिर त्वरित समापन प्रदान करता हूं।

व्याख्यात्मकता और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

पारंपरिक एलएलएम से स्पष्टीकरण प्राप्त करने का प्रयास करना चुनौतीपूर्ण है और अक्सर भ्रामक या गलत संकेत उत्पन्न करता है। यदि आप जेनेरिक एआई से पूछते हैं कि उसने यह या वह मानसिक स्वास्थ्य सलाह देने का विकल्प क्यों चुना, तो संभावना यह है कि आपको एक युक्तिकरण मिलेगा जिसका एआई के अंदर वास्तव में जो हुआ उससे कोई लेना-देना नहीं है। स्पष्टीकरण अच्छा लगेगा, लेकिन यह मनगढ़ंत है।

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के तर्क-आधारित पक्ष के साथ, आप आसानी से उस तर्क का सटीक प्रतिपादन प्राप्त कर सकते हैं जिसका उपयोग दी गई मानसिक स्वास्थ्य सलाह पर पहुंचने के लिए किया गया था। यह पता लगाने योग्य तर्क है। पारंपरिक जेनेरिक एआई मुख्यतः अपारदर्शी पैटर्न पूर्णता है।

अनुकूलनशीलता और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

जेनरेटिव एआई की अनुकूलनशीलता बल्कि अव्यवस्थित और अराजक है। आरएजी (पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी) को पुनः प्रशिक्षित या निष्पादित करते समय, आप निश्चित रूप से नहीं जानते हैं कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के किन हिस्सों को अद्यतन किया जा रहा है। यह एक कुंद यंत्र है.

इसके विपरीत, न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के तर्क-आधारित हिस्से को नियमों या तर्क-उन्मुख आधार पर आसानी से संशोधित किया जा सकता है, जो स्पष्ट रूप से पहचानता है कि क्या बदला या अद्यतन किया जा रहा है। परीक्षण चलाए जा सकते हैं. सत्यापन और सत्यापन अधिक आश्वस्त हैं। इसके अलावा, यह एक सटीक तरीके से किया जा सकता है। आपको पूरे मॉडल को अपडेट करने की ज़रूरत नहीं है, जो आमतौर पर एएनएन को अपडेट करते समय होता है।

भरोसेमंदता और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

एलएलएम से परिचित कोई भी व्यक्ति जानता है कि आपको समझदार मानसिक स्वास्थ्य सलाह प्रदान करने वाले एआई के बारे में बेहद संदेहपूर्ण और लगातार सतर्क रहना चाहिए। किसी भी क्षण, एआई मतिभ्रम मानसिक स्वास्थ्य वार्तालाप में शामिल हो सकता है। यह समस्याग्रस्त है क्योंकि बड़े पैमाने पर जनता में से कई लोगों को यह एहसास नहीं है कि उन्हें इस प्रकार के एआई पर अपना भरोसा बनाए रखने की आवश्यकता है। इसके बजाय वे ऐसे एआई पर अनुचित रूप से भरोसा करने के मानसिक जाल में फंस जाते हैं।

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई सीबीटी (संज्ञानात्मक व्यवहार थेरेपी) जैसे चिकित्सीय मॉडल को सटीक रूप से एनकोड कर सकता है। चिकित्सकों का उपयोग प्रतीकात्मक नियमों का निरीक्षण, सत्यापन और सह-डिज़ाइन करने के लिए किया जा सकता है। पूर्वानुमेयता बढ़ जाती है। विश्वसनीयता भी उचित रूप से बढ़ सकती है।

प्रासंगिकता और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

काफी हद तक, पारंपरिक एलएलएम अक्सर संरचित रिश्तों का सार समझने से चूक जाते हैं। यद्यपि एआई में मजबूत सांख्यिकीय पैटर्न है, यह अस्थायी पैटर्न, कारण लिंक और इस तरह की चीज़ों को कम करके, बढ़ा-चढ़ाकर या अनदेखा कर सकता है। इसका मतलब यह है कि एआई उस उपयोगकर्ता के साथ अच्छी तरह से प्रासंगिक नहीं होगा जो मानसिक स्वास्थ्य पर विचार करना चाहता है।

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई संरचित संदर्भ का उपयुक्त प्रतिनिधित्व करता है। इसमें लक्षण समयसीमा, ट्रिगर, सहरुग्णताएं आदि शामिल हो सकते हैं। आप उम्मीद कर सकते हैं कि एआई सतह-स्तरीय भाषा संकेतों से आगे निकल जाएगा और सूक्ष्म मानसिक स्वास्थ्य संकेतों को संभाल लेगा।

वास्तविक समय समायोजन और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

पारंपरिक जेनेरिक एआई से जुड़ी एक चुनौती यह है कि जब कोई उपयोगकर्ता संकट के संकेत देता है तो एआई घूम नहीं सकता है। एआई उस रास्ते पर आगे बढ़ सकता है जिस पर पहले से ही काम चल रहा है। यह एक समस्या है यदि एआई को किसी प्रकार का संकट बढ़ाने का कार्य करना चाहिए।

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई में, तर्क भाग उन नियमों का उपयोग करता है जो वास्तविक समय मॉनिटर के रूप में कार्य करते हैं। क्या एआई का दूसरा पक्ष उपयोगकर्ता के रुझान को नहीं पकड़ रहा है? क्या अलर्ट किया जाना चाहिए? जरूरत पड़ने पर पारंपरिक पक्ष को आवश्यकतानुसार बाधित और पुनर्निर्देशित किया जा सकता है।

अंतर्निहित पूर्वाग्रहों और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई का शमन

यह सर्वविदित है कि पारंपरिक जेनरेटिव एआई में पूर्वाग्रह शामिल होते हैं जो भवन निर्माण प्रक्रिया के प्रारंभिक डेटा प्रशिक्षण चरण में पाए गए थे। एआई पूर्वाग्रहों पर पैटर्न बनाता है और उन्हें उपयोगकर्ताओं के साथ दैनिक बातचीत में आगे बढ़ाता है। पूर्वाग्रहों को पहचानना कठिन है, और उन्हें रोकना भी उतना ही कठिन है।

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई में ऐसे पूर्वाग्रहों का पता लगाने के लिए नियम शामिल हैं। एक बार पता चलने पर, नियम एलएलएम पक्ष को दबा सकते हैं। या फिर नियम एलएलएम को सही रास्ते पर जाने के लिए मजबूर कर सकते हैं।

केंद्रित वैयक्तिकरण और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

ऐसे बहुत से वैयक्तिकरण पहलू हैं जिन पर पारंपरिक AI आसानी से नज़र नहीं रख सकता है। एक उपयोगकर्ता जो लंबे समय से एआई पर भरोसा कर रहा है, उसे अक्सर पता चलेगा कि एआई अब उनके बारे में पिछले महत्वपूर्ण तत्वों को याद नहीं रखता है। वैयक्तिकरण हिट-एंड-मिस है।

मानसिक स्वास्थ्य के संदर्भ में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई उपयोगकर्ता से जुड़ी एक संरचना को बरकरार रखता है, जिसमें उनकी प्राथमिकताएं, इतिहास, मानसिक स्वास्थ्य प्रगति आदि शामिल हैं। यह केंद्रित और लगातार वैयक्तिकरण की अनुमति देता है।

सुरक्षा/रेलिंग और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

एआई सुरक्षा तंत्र और सुरक्षा उपाय तैयार करने पर भारी मात्रा में शोध कार्य केंद्रित है। यदि आप ऐसा केवल पारंपरिक एआई बाधाओं के भीतर करते हैं, तो यह अभी भी अंतराल छोड़ने की संभावना है।

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई की प्रतीकात्मक परत में कठोर और नरम दोनों प्रकार की बाधाएं आसानी से शामिल हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, मानसिक स्वास्थ्य के संदर्भ में, नियम यह निर्धारित कर सकते हैं कि मनोवैज्ञानिक निदान केवल स्पष्ट शर्तों के तहत ही प्रदान किया जाना चाहिए। इससे हानिकारक सलाह का जोखिम कम हो जाता है।

नियामक अनुपालन और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

मैंने इस बात पर गहराई से चर्चा की है कि नए एआई कानूनों के कारण मानसिक स्वास्थ्य सलाह प्रदान करने वाली एआई पर असर पड़ रहा है; यहां लिंक पर मेरा व्यापक कवरेज देखें। न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई ऐसे कानूनों और विनियमों के कानूनी और नीतिगत प्रतिबंधों को शामिल करने के अत्यधिक उपयोगी साधन के रूप में कार्य करता है, यहां लिंक पर मेरा विश्लेषण देखें।

चिकित्सीय एकीकरण और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई नैदानिक ​​​​दिशानिर्देशों, सहकर्मी-समीक्षा अनुसंधान जैसे क्यूरेटेड ज्ञान आधारों को एकीकृत कर सकता है, और एआई मानसिक स्वास्थ्य मार्गदर्शन प्रदान करते समय सक्रिय रूप से उस ज्ञान का आह्वान कर सकता है। पारंपरिक जेनरेटर एआई पैटर्निंग में प्रचुर मात्रा में शोर को शामिल करने सहित ऐसे डेटा को नज़रअंदाज कर देता है। इस पर अधिक जानकारी के लिए, यहां लिंक पर मेरी चर्चा देखें।

मामलों को किनारे करने की मजबूती और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

जब दुर्लभ मामलों की बात आती है, जिन्हें एज केस या आउटलेयर के रूप में भी जाना जाता है, तो पारंपरिक एलएलएम विफल हो जाते हैं। पैटर्निंग के प्रभुत्व का उद्देश्य बाहरी लोगों को ठोस मौका देने के बजाय मध्यमार्गी भूमिका निभाना है। मानसिक स्वास्थ्य के मामले में, इसका मतलब यह है कि जेनेरिक एआई उपयोगकर्ताओं को एक गोल छेद में निचोड़ने की कोशिश कर सकता है जब वे एक चौकोर खूंटी के बजाय होते हैं। अच्छा नहीं है।

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई में प्रयुक्त प्रतीकात्मक तर्क मानसिक स्वास्थ्य सलाह के अत्यधिक केंद्रीकरण पर दोबारा जांच प्रदान करता है। जब कोई दुर्लभ मामला सामने आता है तो नियम हस्तक्षेप करते हैं। इसके अलावा, जब पारंपरिक एआई ने अनिश्चितता के स्तर को बढ़ा दिया है तो नियम एक महत्वपूर्ण वापसी के रूप में कार्य करते हैं।

बेहतर मानव-एआई सहयोग और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई

इसमें कोई संदेह नहीं है कि पारंपरिक एलएलएम उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करने में अद्भुत काम करते हैं। जनरेटिव एआई का प्रवाह समकालीन एआई को तेजी से और व्यापक रूप से अपनाने का एक उल्लेखनीय कारण रहा है।

मुद्दा यह है कि मानव-एआई सहयोग को इस या उस तरह से आसानी से प्रभावित किया जा सकता है। जब किसी संभावित मानसिक स्वास्थ्य समस्या की बात आती है तो उपयोगकर्ता जांच से बचने का संकेत दे सकता है। एआई चापलूस भी हो सकता है और उपयोगकर्ता को यह स्पष्ट संकेत देने के लिए तैयार नहीं हो सकता है कि उनकी मानसिक स्वास्थ्य स्थिति क्या हो सकती है।

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई मानव-एआई सहयोग में एक महत्वपूर्ण संतुलन प्रदान करता है। एक अर्थ में, आप इसे “लूप में मानव” के रूप में सोच सकते हैं, हालांकि यह हाइब्रिड-एआई के प्रतीकात्मक तर्क पक्ष द्वारा किया गया है।

हम जिस दुनिया में हैं

जब मानसिक स्वास्थ्य मार्गदर्शन करने की बात आती है तो मैंने पारंपरिक एआई के उपयोग की तुलना में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के फायदों से जुड़े बारह प्रमुख कारकों की पहचान की है और उन्हें समझाया है। कृपया जान लें कि इसके नुकसान भी हैं, जिन्हें मैं आगामी पोस्टिंग में शामिल करूंगा, इसलिए बने रहें। जब एआई के उपयोग की बात आती है तो कभी भी मुफ्त लंच नहीं मिलता है। ट्रेडऑफ़ हमेशा मौजूद रहते हैं।

आइए एक बड़े चित्र दृष्टिकोण के साथ समाप्त करें।

यह निर्विवाद है कि जब सामाजिक मानसिक कल्याण की बात आती है तो हम अब एक भव्य विश्वव्यापी प्रयोग के दौर से गुजर रहे हैं। प्रयोग यह है कि एआई को राष्ट्रीय और विश्व स्तर पर उपलब्ध कराया जा रहा है, जो किसी न किसी प्रकार के मानसिक स्वास्थ्य प्रभाव प्रदान करने के लिए या तो प्रकट रूप से या गुप्त रूप से कार्य कर रहा है। ऐसा या तो बिना किसी लागत के या न्यूनतम लागत पर करना। यह कहीं भी और किसी भी समय 24/7 उपलब्ध है। इस प्रचंड प्रयोग में हम सभी गिनी पिग हैं।

इस पर विचार करना विशेष रूप से कठिन होने का कारण यह है कि एआई का दोहरे उपयोग वाला प्रभाव है। जिस तरह एआई मानसिक कल्याण के लिए हानिकारक हो सकता है, उसी तरह यह मानसिक स्वास्थ्य के लिए एक बड़ी ताकत भी हो सकता है। एक नाजुक समझौते को सावधानीपूर्वक प्रबंधित किया जाना चाहिए। नकारात्मक पहलुओं को रोकें या कम करें, और इस बीच सकारात्मक पहलुओं को यथासंभव व्यापक और आसानी से उपलब्ध कराएं।

अभी के लिए अंतिम विचार.

प्लेटो ने प्रसिद्ध रूप से यह टिप्पणी की थी: “शुरुआत काम का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है।” हम अभी भी न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई के शुरुआती चरण में हैं। जब मानसिक स्वास्थ्य मार्गदर्शन के क्षेत्र में न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई को लागू करने की बात आती है तो यह दोगुना मामला है। अभी, काम का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा चल रहा है। अपनी आँखें खुली रखें और यह देखने के लिए तैयार रहें कि यह कहाँ जाता है।