विज्ञान खोज के लेल एआई विकसित करय के लेल एकटा नव ट्रिक के कोशिश क रहल स्टार्टअप
विज्ञान खोज के लेल एआई विकसित करय के लेल एकटा नव ट्रिक के कोशिश क रहल स्टार्टअप
विज्ञान के खोज लेली आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास टेक दिग्गज कंपनी लेली एगो स्मारकीय लक्ष्य बनी गेलऽ छै । ओपनएआई आरू एन्थ्रोपिक जैसनऽ कंपनी न॑ मेडिसिन, बायोलॉजी, आरू फिजिक्स म॑ एआई केरऽ सफलता के वादा करी क॑ दसों अरब के फंडिंग सुरक्षित करी लेल॑ छै । लेकिन, सच्चा एआई संचालित वैज्ञानिक खोज दुर्लभ बनलऽ छै, जेकरऽ प्रमाण चैटजीपीटी द्वारा उत्पन्न गणित केरऽ खोज केरऽ खंडन जैसनऽ पिछला घटना स॑ मिलै छै । विशेषज्ञऽ के अनुसार मूल चुनौती ई छै कि वर्तमान बड़ऽ भाषा मॉडल (एलएलएम) म॑ स्वायत्त रूप स॑ नवीन वैज्ञानिक ज्ञान पैदा करै के आंतरिक क्षमता के कमी छै ।
बड़का एआई लैब वैज्ञानिक खोज स किएक जूझ रहल अछि
एमआईटी केरऽ इंजीनियरिंग केरऽ प्रोफेसर मार्कस बुएलर न॑ आज केरऽ एडवांस एआई म॑ एगो मौलिक सीमा के पहचान करलकै । हुनकऽ तर्क छै कि ओपनएआई आरू एन्थ्रोपिक केरऽ सिस्टम क॑ पावरिंग करै वाला मॉडल वास्तविक खोज लेली नै डिजाइन करलऽ गेलऽ छै । हुनकऽ वास्तुकला मौजूदा डाटा स॑ पैटर्न पहचान प॑ आधारित छै, न कि नया सिद्धांत या परिकल्पना के निर्माण प॑ ।
एकरऽ स्पष्ट चित्रण पिछला गिरावट म॑ करलऽ गेलै जब॑ चैटजीपीटी द्वारा एगो कथित गणितीय खोज क॑ जल्दी स॑ खंडन करी देलऽ गेलै । ई एपिसोड म॑ एआई केरऽ विश्लेषणात्मक शक्ति आरू ओकरऽ रचनात्मक, खोज-उन्मुख सोच के बीच के अंतर प॑ प्रकाश डाललऽ गेलऽ छेलै । ई एगो चुनौती छै जे एआई केरऽ अन्य प्रयासऽ के याद दिलाबै छै, जहां ई तकनीक मौलिकता स॑ जूझै छै, ठीक वैसने जइसे एआई केरऽ ‘अभिनेता’ टिली नॉरवुड क॑ वास्तविक रचनात्मकता के कमी के कारण आलोचना के सामना करना पड़ै छै ।
वर्तमान एआई मॉडल के साथ मूल समस्या
पैघ भाषा मॉडल सूचना कें संसाधन आ रिगर्जिटेशन मे उत्कृष्ट छै. ओ अपन प्रशिक्षण डेटा कें आधार पर पाठक कें संक्षेप मे बता सकय छै, सवालक कें जवाब द सकय छै, आ कोड तइक लिख सकय छै. मुदा, जे किछु पहिने सीखने छथि, ओकर सीमा मे संचालित होइत छथि ।
वैज्ञानिक खोज, अपनऽ स्वभाव के अनुसार, अज्ञात में कदम रखै के जरूरत छै । एकरा मे विषम क्षेत्रक कें बीच नव संबंध बनानाय आ विचारक कें प्रस्ताव करनाय शामिल छै जे कोनों प्रशिक्षण डाटासेट मे मौजूद नहि छै. ई एगो ऐसनऽ छलांग छै जेकरा वर्तमान जनरेटिव एआई, जे सामग्री निर्माण आरू स्वचालन प॑ केंद्रित छै, करै लेली नै बनलऽ छै । ई उद्योग विकसित होय रहलऽ छै, जैसनऽ कि वर्डप्रेस गुटेनबर्ग अपडेट जैसनऽ विकास के साथ देखलऽ गेलऽ छै जेकरा स॑ एआई प्रकाशन लेली आधार तैयार करलऽ गेलऽ छै, लेकिन खोज लेली मूल चुनौती बनलऽ छै ।
अनुचित लैब के परिचय : विज्ञान के लिये एआई के लिये एक नया दृष्टिकोण |
ई अंतर क॑ दूर करै लेली प्रोफेसर बुएलर न॑ गूगल डीपमाइंड केरऽ पूर्व वरिष्ठ स्टाफ रिसर्च वैज्ञानिक युआन काओ के साथ मिल क॑ अनरीजनबल लैब्स के सह-स्थापना करलकै । स्टार्टअप कें उद्देश्य वैज्ञानिक खोज कें लेल एआई कें विकास कें लेल मौलिक रूप सं अलग दृष्टिकोण कें अग्रणी बननाय छै. केवल पैघ पैमाना पर डाटा के अंतर्ग्रहण पर निर्भर रहय के बजाय अंतःविषय तर्क करय मे सक्षम प्रणाली बना रहल छथि.
हाल ही म॑ प्लेग्राउंड ग्लोबल के नेतृत्व म॑ फंडिंग राउंड म॑ अनरेजनबल लैब्स न॑ १ करोड़ ३५ लाख डॉलर के कमाई करलकै । एहि दौर मे एआईएक्स वेंचर्स, ई14 फंड, आ एमएस एंड एडी वेंचर्स क भागीदारी देखल गेल। ई महत्वपूर्ण निवेश बाजार केरऽ अपनऽ नवीन पद्धति प॑ विश्वास क॑ रेखांकित करै छै ।
विज्ञान इतिहास में "आहा" क्षण से सीखना
ब्यूलर केरऽ परिकल्पना छै कि "अहा" क्षणऽ स॑ बहुत बड़ऽ खोज पैदा होय छै । ई ऐन्हऽ उदाहरण छै जब॑ कोय वैज्ञानिक एक क्षेत्र स॑ कोनो सिद्धांत या अवधारणा क॑ लागू करी क॑ कोनो समस्या के समाधान एकदम अलग क्षेत्र म॑ करै छै । विचारक ई पार-परागण सफलताक कुंजी अछि ।
एकरऽ एगो क्लासिक उदाहरण छै जॉन हॉपफील्ड केरऽ १९८२ केरऽ काम ।हुनी संघनित पदार्थ भौतिकी स॑ ल॑ क॑ अवधारणा क॑ तत्कालीन नवजात आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस केरऽ क्षेत्र म॑ लागू करलकै । एकरा स॑ हॉपफील्ड नेटवर्क के विकास होलै, जे एक प्रकार के न्यूरल नेटवर्क छेलै जे याद क॑ सीखै आरू याद करै म॑ सक्षम छै । ई एकटा क्रांतिकारी विचार छल जे असंबंधित विधा के जोड़ला स जन्मल छल ।
बेवजह लैब्स के एआई मुख्यधारा के मॉडल स कोना अलग अछि
अनरेजनबल लैब्स म॑ विकसित करलऽ जाय रहलऽ एआई क॑ अंतःविषय अंतर्दृष्टि लेली ई मानवीय क्षमता के नकल करै लेली डिजाइन करलऽ गेलऽ छै । हुनकऽ लक्ष्य एगो बड़ऽ भाषा मॉडल बनाबै के नै छै बल्कि एगो ऐन्हऽ सिस्टम के निर्माण करना छै जे वैज्ञानिक क्षेत्रऽ के पार तर्क करी सक॑ ।
अंतःविषय ज्ञान ग्राफ : केवल पाठ पर प्रशिक्षण कें बजाय, ओकर एआई जीव विज्ञान सं ल क भौतिकी तइक कें अनेक वैज्ञानिक क्षेत्रक सं संरचित ज्ञान कें एकीकृत करय छै. एनालॉजिकल रीजनिंग इंजन : कोर तकनीक वैज्ञानिक नवाचार केरऽ एगो प्रमुख चालक, असंबंधित प्रतीत होय वाला अवधारणा के बीच उपमा आरू समानता खोजै प॑ केंद्रित छै । परिकल्पना जनरेशन : ई प्रणाली क॑ परीक्षण योग्य वैज्ञानिक परिकल्पना प्रस्तावित करै लेली डिजाइन करलऽ जाय रहलऽ छै, न कि खाली मौजूदा आंकड़ऽ के विश्लेषण करलऽ जाय ।
इ दृष्टिकोण पैघ कें अधिग्रहण रणनीति सं एकटा महत्वपूर्ण विचलन कें प्रतिनिधित्व करय छैटेक फर्म, जेना कि एआई स्टार्टअप फोरथॉट कें जेंडस्क अधिग्रहण, जे अक्सर खोज कें नव रूपक कें अग्रणी बनय कें बजाय मौजूदा ग्राहक सेवा अनुप्रयोगक कें परिष्कृत करय पर ध्यान केंद्रित करय छै.
एआई संचालित खोज के भविष्य
अगर सफल होय जाय छै त॑ अनरेजनबल लैब्स केरऽ तकनीक महत्वपूर्ण क्षेत्रऽ म॑ शोध म॑ तेजी लानी सकै छै । कल्पना करू जे एहन ए.आई. या ऐन्हऽ मॉडल जे नैनो तकनीक आरू ऊष्मागतिकी स॑ अवधारणा क॑ जोड़ क॑ टिकाऊ ऊर्जा लेली एगो नया सामग्री प्रस्तावित करै छै ।
संभावित अनुप्रयोग विशाल छै, जे चिकित्सा अनुसंधान कें तेज करनाय सं ल क जटिल पर्यावरणीय चुनौतियक कें हल करनाय तइक छै. ई एआई लेली अगला सीमा के प्रतिनिधित्व करै छै, जे स्वचालन स॑ आगू बढ़ी क॑ मानव चातुर्य म॑ सच्चा भागीदार बन॑ छै ।
निष्कर्ष : एआई नवीनता की अगली लहर
विज्ञान के खोज लेली एआई विकसित करै के दौड़ गरम होय रहलऽ छै, लेकिन असली सफलता अनरेजनबल लैब जैसनऽ विशेष स्टार्टअप के साथ मिल॑ सकै छै । अंतःविषय तर्क पर हुनकऽ ध्यान वर्तमान बड़ऽ भाषा मॉडल के सीमा स॑ परे एगो आशाजनक रास्ता पेश करै छै । सही मायने मे खोज करय वाला एआई बनेबाक सफर एखन शुरू भ गेल अछि.
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