AI ശാസ്ത്ര ഗവേഷണം: മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ യഥാർത്ഥ ഉദ്ദേശം

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• May 11, 2023

പരികല്പനകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് പരമ്പരാഗതമായി മാനുഷിക പ്രവർത്തനമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, കാരണം അതിന് സർഗ്ഗാത്മകതയും അവബോധവും വിമർശനാത്മക ചിന്തയും ആവശ്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, സാങ്കേതിക പുരോഗതിക്കൊപ്പം, പുതിയ കണ്ടെത്തലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി ശാസ്ത്രജ്ഞർ മെഷീൻ ലേണിംഗിലേക്ക് (ML) കൂടുതലായി തിരിയുന്നു. അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്യാനും മനുഷ്യർക്ക് കാണാൻ കഴിയാത്ത പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും.

സന്ദർഭം

മാനുഷിക മുൻധാരണകളെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം, മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട ഒരു രൂപകൽപ്പന ഉപയോഗിച്ച് ഗവേഷകർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ML അൽഗോരിതം നിർമ്മിച്ചു, ഡാറ്റാ പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പുതിയ അനുമാനങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, ശാസ്ത്രീയ കണ്ടെത്തലുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനും മനുഷ്യ പക്ഷപാതങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും പല മേഖലകളും ഉടൻ തന്നെ ML-ലേക്ക് മാറിയേക്കാം. പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യപ്പെടാത്ത ബാറ്ററി സാമഗ്രികളുടെ കാര്യത്തിൽ, ശാസ്ത്രജ്ഞർ പരമ്പരാഗതമായി ഡാറ്റാബേസ് സെർച്ച് ടെക്നിക്കുകൾ, മോഡലിംഗ്, അവയുടെ കെമിക്കൽ സെൻസ് എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചാണ് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ തന്മാത്രകളെ തിരിച്ചറിയുന്നത്. യുകെ ആസ്ഥാനമായുള്ള യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഓഫ് ലിവർപൂളിൽ നിന്നുള്ള ഒരു സംഘം സൃഷ്ടിപരമായ പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കാൻ ML-നെ നിയമിച്ചു. 

ആദ്യം, ഗവേഷകർ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് സൃഷ്ടിച്ചു, അത് മൂല്യവത്തായ ഒരു പുതിയ മെറ്റീരിയൽ നിർമ്മിക്കാനുള്ള സാധ്യതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി രാസ സംയോജനങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകി. അവരുടെ ലബോറട്ടറി പഠനങ്ങളെ നയിക്കാൻ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഈ റാങ്കിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ചു. തൽഫലമായി, അവരുടെ ലിസ്റ്റിലെ എല്ലാം പരീക്ഷിക്കാതെ തന്നെ അവർ നാല് പ്രായോഗിക ബാറ്ററി മെറ്റീരിയൽ ചോയ്‌സുകൾ കണ്ടെത്തി, മാസങ്ങളോളം പരീക്ഷണങ്ങളും പിശകുകളും ഒഴിവാക്കി. ML ഗവേഷണത്തെ സഹായിക്കുന്ന ഒരേയൊരു മേഖല പുതിയ മെറ്റീരിയലുകൾ മാത്രമല്ല. കൂടുതൽ പ്രധാനപ്പെട്ട സാങ്കേതികവും സൈദ്ധാന്തികവുമായ ആശങ്കകൾ പരിഹരിക്കാൻ ഗവേഷകർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സൂറിച്ചിലെ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഫോർ തിയറിറ്റിക്കൽ ഫിസിക്സിലെ ഒരു ഭൗതികശാസ്ത്രജ്ഞൻ, റെനാറ്റോ റെന്നർ, ML ഉപയോഗിച്ച് ലോകം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ യോജിച്ച വിശദീകരണം വികസിപ്പിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. 

കൂടാതെ, OpenAI യുടെ ChatGPT പോലെയുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകൾ ഗവേഷകരെ പുതിയ ഡാറ്റ, മോഡലുകൾ, അനുമാനങ്ങൾ എന്നിവ സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേർസേറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (GAN), വേരിയേഷനൽ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ (VAE), ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ അധിഷ്‌ഠിത ഭാഷാ മോഡലുകൾ (ജനറേറ്റീവ് പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ-3 അല്ലെങ്കിൽ GPT-3 പോലുള്ളവ) തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെയാണ് ഈ നേട്ടം കൈവരിക്കുന്നത്. ഈ AI മോഡലുകൾ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പുതിയ ML ആർക്കിടെക്ചറുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും മുമ്പ് അറിയപ്പെടാത്ത ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും ബന്ധങ്ങളും തിരിച്ചറിഞ്ഞ് പുതിയ ശാസ്ത്രീയ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാം.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

ഗവേഷണത്തെ സഹായിക്കാൻ ശാസ്ത്രജ്ഞർ കൂടുതലായി ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ആ അറിവിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനുമുള്ള കഴിവ് ഉപയോഗിച്ച്, ഈ മാതൃകകൾ മനുഷ്യരാശിക്ക് പരിഹരിക്കപ്പെടാത്ത സങ്കീർണ്ണമായ ശാസ്ത്ര സിദ്ധാന്തങ്ങൾ പരിഹരിക്കും. ഇത് സമയവും പണവും ലാഭിക്കുമെന്ന് മാത്രമല്ല, ശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മനുഷ്യന്റെ ധാരണയെ അതിന്റെ നിലവിലെ അതിരുകൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കാനും ഇത് സഹായിക്കും. 

ഒരു ഗവേഷണ-വികസന (ആർ&ഡി) സംരംഭത്തിന് ഉചിതമായ ഫണ്ടിംഗ് ശേഖരിക്കുന്നത് എളുപ്പമായിരിക്കും, കാരണം ML-ന് ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. തൽഫലമായി, ശാസ്ത്രജ്ഞർ പുതിയ ജീവനക്കാരെ നിയമിച്ചുകൊണ്ടോ മികച്ച ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് അറിയപ്പെടുന്ന ബിസിനസ്സുകളുമായും കമ്പനികളുമായും സഹകരിച്ചോ കൂടുതൽ സഹായം തേടും. ഈ താൽപ്പര്യത്തിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള സ്വാധീനം ശാസ്ത്രീയ പുരോഗതിക്ക് മാത്രമല്ല, ശാസ്ത്ര മേഖലകളിലെ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും പോസിറ്റീവ് ആയിരിക്കും. 

എന്നിരുന്നാലും, ഈ അഡാപ്റ്റീവ് മോഡലുകളിൽ നിന്നുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ന്യായവാദം മനസ്സിലാക്കാൻ മനുഷ്യർക്ക് പലപ്പോഴും വെല്ലുവിളിയാണ് എന്നതാണ് ഒരു സാധ്യതയുള്ള റോഡ്ബ്ലോക്ക്. യന്ത്രങ്ങൾ ഉത്തരങ്ങൾ മാത്രം നൽകുന്നതിനാലും പരിഹാരത്തിന് പിന്നിലെ കാരണം വിശദീകരിക്കാത്തതിനാലും ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് പ്രക്രിയയെയും നിഗമനത്തെയും കുറിച്ച് അനിശ്ചിതത്വത്തിൽ തുടരാം. ഈ അവ്യക്തത ഫലങ്ങളിലുള്ള ആത്മവിശ്വാസത്തെ ദുർബലപ്പെടുത്തുകയും വിശകലനത്തെ സഹായിക്കുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അതിനാൽ, സ്വയം വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മാതൃക വികസിപ്പിക്കേണ്ടത് ഗവേഷകർക്ക് ആവശ്യമായി വരും.

AI ശാസ്ത്ര ഗവേഷണത്തിന്റെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ

AI ശാസ്ത്ര ഗവേഷണത്തിന്റെ വിശാലമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉൾപ്പെടാം:

• AI-ക്ക് ബൗദ്ധിക സ്വത്തവകാശ ക്രെഡിറ്റ് നൽകുന്നത് ഉൾപ്പെടെ, ഗവേഷണ പ്രബന്ധങ്ങൾക്കുള്ള കർത്തൃത്വ മാനദണ്ഡങ്ങളിലെ മാറ്റങ്ങൾ. അതുപോലെ, AI സംവിധാനങ്ങൾ ഒരു ദിവസം സാധ്യതയുള്ള നോബൽ സമ്മാന സ്വീകർത്താക്കളായി നൽകപ്പെടും, ഇത് ഈ അൽഗോരിതങ്ങളെ കണ്ടുപിടുത്തക്കാരായി അംഗീകരിക്കണമോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള തീവ്രമായ ചർച്ചകൾക്ക് കാരണമാകും.
• AI- സൃഷ്ടിച്ച ഗവേഷണം പുതിയ തരത്തിലുള്ള ബാധ്യതകളിലേക്കും ശാസ്ത്രീയ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളിൽ AI ഉം സ്വയംഭരണ സംവിധാനങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കൂടുതൽ നിയമപരവും ധാർമ്മികവുമായ ചോദ്യങ്ങളിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം.
• മെഡിക്കൽ സംഭവവികാസങ്ങളും പരിശോധനകളും അതിവേഗം ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിന് വിവിധ ജനറേറ്റീവ് AI ടൂളുകളുമായി ശാസ്ത്രജ്ഞർ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
• ഈ വിപുലമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഉയർന്ന കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ മൂലമുണ്ടാകുന്ന വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം.
• ഭാവിയിലെ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് അവരുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ AI ഉം മറ്റ് ML ടൂളുകളും ഉപയോഗിക്കാൻ പരിശീലനം നൽകുന്നു.
• AI- സൃഷ്ടിച്ച ശാസ്ത്രീയ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നതിന്റെ പരിമിതികളെയും ആവശ്യകതകളെയും കുറിച്ച് ഗവൺമെന്റുകൾ ആഗോള മാനദണ്ഡങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

പരിഗണിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ

• നിങ്ങളൊരു ശാസ്ത്രജ്ഞനാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനമോ ലബോറട്ടറിയോ എങ്ങനെയാണ് AI-അസിസ്റ്റഡ് ഗവേഷണം സംയോജിപ്പിക്കുന്നത്?
• AI- സൃഷ്ടിച്ച ഗവേഷണം ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെയും ഗവേഷകരുടെയും തൊഴിൽ വിപണിയെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?