विज्ञान खोज खातिर एआई विकसित करे खातिर एगो नया चाल आजमावत स्टार्टअप
विज्ञान खोज खातिर एआई विकसित करे खातिर एगो नया चाल आजमावत स्टार्टअप
विज्ञान के खोज खातिर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास टेक दिग्गजन खातिर एगो स्मारकीय लक्ष्य बन गइल बा. ओपनएआई आ एंथ्रोपिक जइसन कंपनी सभ मेडिसिन, बायोलॉजी, आ फिजिक्स में एआई के सफलता के वादा क के दस अरब के फंडिंग हासिल कइले बाड़ी सऽ। हालाँकि, सच्चा एआई से संचालित वैज्ञानिक खोज दुर्लभ बाटे, जवना के प्रमाण चैटजीपीटी से पैदा भइल गणित के खोज के खंडन नियर पिछला घटना सभ से मिलल बा। बिसेसज्ञ लोग के अनुसार मूल चुनौती ई बा कि वर्तमान बड़हन भाषा मॉडल (एलएलएम) सभ में स्वायत्त रूप से उपन्यास वैज्ञानिक ज्ञान पैदा करे के आंतरिक क्षमता के कमी बा।
काहे बड़का एआई लैब वैज्ञानिक खोज से जूझ रहल बाड़ी स
एमआईटी के इंजीनियरिंग के प्रोफेसर मार्कस बुएलर आज के एडवांस एआई में एगो मौलिक सीमा के पहचान कईले बाड़े। उनकर तर्क बा कि ओपनएआई आ एंथ्रोपिक के सिस्टम सभ के पावरिंग करे वाला मॉडल सभ के डिजाइन वास्तविक खोज खातिर ना बनावल गइल बा। इनहन के आर्किटेक्चर मौजूदा डेटा से पैटर्न रिकग्निशन पर आधारित होला, नया सिद्धांत भा परिकल्पना बनावे पर ना।
एकर साफ चित्रण पिछला गिरावट में तब भइल जब चैटजीपीटी के एगो कथित गणितीय खोज के जल्दीए खंडन कर दिहल गइल. एह एपिसोड में एआई के विश्लेषणात्मक शक्ति आ ओकर रचनात्मक, खोज-उन्मुख सोच के बीच के अंतर के रेखांकित कइल गइल। ई एगो अइसन चुनौती बा जवन एआई के अउरी प्रयासन के याद दिलावत बा जहाँ ई तकनीक मौलिकता से जूझत बिया, ठीक ओइसहीं जइसे एआई के ‘अभिनेता’ टिली नॉरवुड के असली रचनात्मकता के कमी का चलते आलोचना के सामना करे के पड़ेला.
वर्तमान एआई मॉडल के साथ मूल समस्या
बड़हन भाषा मॉडल जानकारी के प्रोसेसिंग आ रिगर्जिटेशन में माहिर होला। ऊ लोग अपना प्रशिक्षण डेटा के आधार पर पाठ के संक्षेप में बता सकेला, सवाल के जवाब दे सकेला, आ कोड तक लिख सकेला. हालांकि ऊ लोग जवन कुछ सीख चुकल बा ओकरा सीमा में संचालित होला.
वैज्ञानिक खोज, अपना स्वभाव से, अनजान में कदम रखे के पड़ेला। एह में बिबिध क्षेत्र सभ के बीच नया कनेक्शन बनावल आ अइसन बिचार सभ के प्रस्ताव कइल सामिल बा जे कौनों प्रशिक्षण डेटासेट में मौजूद ना होखे। ई एगो अइसन छलांग बा जवन वर्तमान जनरेटिव एआई, जवन सामग्री बनावे आ स्वचालन पर केंद्रित बा, बनावे खातिर नइखे बनल। इंडस्ट्री के बिकास हो रहल बा, जइसे कि वर्डप्रेस गुटेनबर्ग अपडेट नियर बिकास सभ के साथ देखल जा सके ला जे एआई प्रकाशन खातिर जमीन बिछावे ला, बाकी खोज खातिर मूल चुनौती बनल बा।
अनुचित लैब के परिचय दिहल: विज्ञान खातिर एआई के एगो नया तरीका
एह अंतर के दूर करे खातिर प्रोफेसर बुएलर गूगल डीपमाइंड के सीनियर स्टाफ रिसर्च साइंटिस्ट रहल युआन काओ के साथे मिल के अनरीजनबल लैब के सह-स्थापना कइलें। स्टार्टअप के मकसद बा कि वैज्ञानिक खोज खातिर एआई विकसित करे खातिर मौलिक रूप से अलग तरीका के अग्रणी बनावल जाव. ई लोग खाली भारी मात्रा में डेटा के अंतर्ग्रहण पर भरोसा करे के बजाय अंतःविषय तर्क करे में सक्षम सिस्टम बना रहल बा।
हालही में प्लेग्राउंड ग्लोबल के नेतृत्व में भइल फंडिंग दौर में अनरेजनबल लैब्स के 13.5 मिलियन डॉलर के कमाई भइल बा. एह दौर में एआईएक्स वेंचर्स, ई14 फंड, आ एमएस एंड एडी वेंचर्स के भागीदारी भइल. ई महत्वपूर्ण निवेश बाजार के ओह लोग के नवीन पद्धति पर विश्वास के रेखांकित करत बा.
विज्ञान इतिहास में "आहा" पल से सीखना
ब्यूलर के परिकल्पना ई बा कि "अहा" पल से कई गो बड़हन खोज पैदा होला। ई अइसन उदाहरण हवें जहाँ कौनों वैज्ञानिक कौनों एक क्षेत्र से कौनों सिद्धांत भा अवधारणा के लागू क के कौनों समस्या के बिल्कुल अलग डोमेन में हल करे ला। विचारन के ई पार-परागण सफलता के कुंजी ह.
एकर एगो क्लासिक उदाहरण बा जॉन हॉपफील्ड के काम 1982 में, ऊ संघनित पदार्थ भौतिकी से ले के अवधारणा सभ के ओह समय के नवजात आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में लागू कइलें। एकरे चलते हॉपफील्ड नेटवर्क के बिकास भइल, ई एगो किसिम के न्यूरल नेटवर्क हवे जे याद सभ के सीखल आ याद करे में सक्षम होला। ई एगो क्रांतिकारी विचार रहे जवन असंबद्ध विधा के जोड़ला से पैदा भइल रहे।
बेवजह लैब के एआई मुख्यधारा के मॉडल से कईसे अलग बा
अनरेजनबल लैब में विकसित हो रहल एआई के डिजाइन अंतःविषय अंतर्दृष्टि खातिर एह मानवीय क्षमता के नकल करे खातिर बनावल गइल बा। इनहन के लक्ष्य कौनों बड़हन भाषा मॉडल बनावल ना होला बलुक अइसन सिस्टम बनावल होला जे वैज्ञानिक क्षेत्र सभ में तर्क दे सके।
अंतःविषय ज्ञान ग्राफ: अकेले पाठ पर प्रशिक्षण के बजाय, इनहन के एआई जीव बिज्ञान से ले के भौतिकी ले कई गो वैज्ञानिक क्षेत्र सभ से संरचित ज्ञान के एकीकरण करे ला। एनालॉजिकल रीजनिंग इंजन: कोर टेक्नोलॉजी असंबद्ध प्रतीत होखे वाली अवधारणा सभ के बीच उपमा आ समानता खोजे पर केंद्रित बा, ई वैज्ञानिक नवाचार के प्रमुख चालक हवे। परिकल्पना जनरेशन : एह सिस्टम के डिजाइन परीक्षण करे लायक वैज्ञानिक परिकल्पना सभ के प्रस्ताव करे खातिर कइल जा रहल बा, ना कि खाली मौजूदा डेटा के बिस्लेषण करे खातिर।
ई दृष्टिकोण बड़का के अधिग्रहण रणनीति से एगो महत्वपूर्ण विचलन के प्रतिनिधित्व करेला|टेक फर्म, जइसे कि एआई स्टार्टअप फोरथॉट के जेंडस्क अधिग्रहण, जवन अक्सर खोज के नया रूप के अग्रणी बने के बजाय मौजूदा ग्राहक सेवा एप्लीकेशन सभ के परिष्कृत करे पर फोकस करे लीं।
एआई से संचालित खोज के भविष्य
अगर सफल हो गइल त अनरेजनबल लैब्स के तकनीक महत्वपूर्ण क्षेत्रन में शोध में तेजी ले आ सकेला. कल्पना करीं कि एगो अइसन एआई जवन रसायन विज्ञान आ आनुवंशिकी के सिद्धांतन के मिला के एगो नया दवाई यौगिक के सुझाव दे सके. या फिर अइसन मॉडल जे नैनोटेक्नोलॉजी आ थर्मोडायनामिक्स से मिलल अवधारणा सभ के जोड़ के टिकाऊ ऊर्जा खातिर नया सामग्री के प्रस्ताव करे।
संभावित अनुप्रयोग बहुत बड़ बा, मेडिकल रिसर्च में तेजी ले आवे से ले के जटिल पर्यावरणीय चुनौती सभ के समाधान तक। ई एआई खातिर अगिला सीमा के प्रतिनिधित्व करेला, जवन स्वचालन से आगे बढ़ के मानवीय चातुर्य में सच्चा भागीदार बनेला।
निष्कर्ष: एआई नवाचार के अगिला लहर
विज्ञान के खोज खातिर एआई विकसित करे के दौड़ गरम हो रहल बा, लेकिन असली सफलता अनरिजनेबल लैब जईसन विशेष स्टार्टअप के संगे हो सकता। अंतःविषय तर्क पर इनहन के फोकस वर्तमान बड़हन भाषा मॉडल सभ के सीमा से परे एगो आशाजनक रास्ता पेश करे ला। सही मायने में खोज करे वाला एआई बनावे के सफर अभी शुरू भईल बा।
एआई आ तकनीक में नवीनतम नवाचारन पर अपडेट रहीं. अउरी जानकारी खातिर आ एह लेख के आसानी से साझा करे खातिर, आपन पसंदीदा सामग्री के क्यूरेट करे खातिर सीमलेस पर आपन मुफ्त लिंक-इन-बायो पन्ना बनाईं।
