AI سائنسي تحقيق: مشين سکيا جو حقيقي مقصد

• الاهي:
• ليکڪ جو نالو

  Quantumrun اڳڪٿي
• مئي 11، 2023

ترقي يافته مفروضن کي روايتي طور تي صرف انساني سرگرمي سمجهيو ويندو آهي، ڇاڪاڻ ته ان کي تخليقيت، وجدان ۽ تنقيدي سوچ جي ضرورت آهي. جڏهن ته، ٽيڪنالاجي جي ترقي سان، سائنسدانن تيزي سان مشين لرننگ (ML) ڏانهن رخ ڪري رهيا آهن نوان دريافتون پيدا ڪرڻ لاءِ. Algorithms ڊيٽا جي وڏي مقدار جو تڪڙو تجزيو ڪري سگھن ٿا ۽ نمونن جي سڃاڻپ ڪري سگھن ٿا جيڪي ماڻھو ڏسي سگھندا آھن.

مقالو

بلڪه انساني اڳڪٿين تي ڀاڙيندي، محققن نيورل نيٽ ورڪ ايم ايل الگورٿمس ٺاهيا آهن هڪ ڊزائن سان انساني دماغ کان متاثر ٿي، ڊيٽا جي نمونن جي بنياد تي نوان مفروضا تجويز ڪن ٿا. نتيجي طور، ڪيترائي علائقا جلد ئي ايم ايل ڏانهن رخ ڪري سگھن ٿا سائنسي دريافت کي تيز ڪرڻ ۽ انساني تعصب کي گھٽائڻ لاءِ. بيٽري جي غير دريافت ٿيل مواد جي صورت ۾، سائنسدانن روايتي طور تي ڊيٽابيس جي ڳولا جي ٽيڪنڪ، ماڊلنگ، ۽ انهن جي ڪيميائي احساس تي انحصار ڪيو آهي ته جيئن قابل عمل ماليڪيولن کي سڃاڻي سگهجي. برطانيه جي بنياد تي يونيورسٽي آف ليورپول جي هڪ ٽيم تخليقي عمل کي آسان ڪرڻ لاءِ ايم ايل کي ملازمت ڏني. 

پهريون، محقق هڪ نيورل نيٽ ورڪ ٺاهيو جنهن کي ترجيح ڏني وئي ڪيميائي مجموعن جي بنياد تي هڪ قيمتي نئين مواد پيدا ڪرڻ جي امڪان جي بنياد تي. سائنسدان وري انهن درجه بندي کي استعمال ڪيو انهن جي ليبارٽري مطالعي جي رهنمائي ڪرڻ لاء. نتيجي طور، انهن کي چار قابل عمل بيٽري مواد جي چونڊ مليا بغير انهن جي لسٽ تي هر شي کي جانچڻ کان سواء، انهن کي آزمائشي ۽ غلطي جي مهينن کان بچايو. نون مواد واحد فيلڊ نه آهن جتي ايم ايل تحقيق جي مدد ڪري سگهي ٿي. محقق پڻ وڌيڪ اهم ٽيڪنالاجي ۽ نظرياتي خدشات کي حل ڪرڻ لاء نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪندا آهن. مثال طور، زيورخ جي انسٽيٽيوٽ فار نظرياتي فزڪس ۾ هڪ فزيڪسسٽ، ريناٽو رينر، اميد رکي ٿو ته هڪ گڏيل وضاحت ٺاهي ته دنيا ڪيئن ڪم ڪري ٿي ML استعمال ڪندي. 

اضافي طور تي، وڌيڪ نفيس پيدا ڪندڙ AI ماڊل جهڙوڪ OpenAI جي ChatGPT محققن کي خودڪار طريقي سان نئين ڊيٽا، ماڊل، ۽ مفروضا پيدا ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا. هي فيچر ٽيڪنالاجي جي ذريعي حاصل ڪيو ويو آهي جهڙوڪ جنريٽيو ايڊورسريل نيٽ ورڪ (GANs)، متغير آٽو اينڪوڊرز (VAEs)، ۽ ٽرانسفارمر تي ٻڌل ٻولي ماڊلز (جهڙوڪ جنريٽو پري-ٽرينڊ ٽرانسفارمر-3 يا GPT-3). اهي AI ماڊل مصنوعي ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ، نئين ايم ايل آرڪيٽيڪچرز کي ڊزائين ڪرڻ ۽ بهتر ڪرڻ، ۽ ڊيٽا ۾ نمونن ۽ رشتن جي سڃاڻپ ڪندي نئين سائنسي مفروضي کي ترقي ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگھجن ٿيون جيڪي اڳ ۾ اڻڄاتل هئا.

خراب ڪندڙ اثر

سائنسدان شايد تحقيق سان مدد ڪرڻ لاءِ پيدا ٿيندڙ AI استعمال ڪري سگھن ٿا. نمونن جو تجزيو ڪرڻ ۽ ان علم جي بنياد تي نتيجن جي اڳڪٿي ڪرڻ جي صلاحيت سان، اهي ماڊل شايد سائنس جي پيچيده نظريات کي حل ڪري سگھن ٿا جيڪي انسانيت پاران حل ٿيل نه آهن. اهو نه رڳو وقت ۽ پئسا بچائيندو، پر اهو پڻ مدد ڪندو ته سائنس جي انساني سمجھ کي ان جي موجوده حدن کان پري وڌائڻ ۾. 

هڪ ريسرچ اينڊ ڊولپمينٽ (R&D) منصوبو ممڪن طور تي مناسب فنڊ گڏ ڪرڻ آسان بڻائي سگهندو ڇو ته ML ڊيٽا کي تيزيءَ سان پروسيس ڪري سگهي ٿو. نتيجي طور، سائنسدان وڌيڪ مدد طلب ڪندا نون ملازمن کي ڀرتي ڪرڻ يا بهتر نتيجا پيدا ڪرڻ لاءِ معروف ڪاروبار ۽ ڪمپنين سان تعاون ڪندي. هن دلچسپيءَ جو مجموعي اثر مثبت ٿيندو، نه رڳو سائنسي ترقيءَ لاءِ پر سائنسي شعبن جي ماهرن لاءِ به. 

بهرحال، هڪ امڪاني روڊ بلاڪ اهو آهي ته انهن موافقت واري ماڊل مان حل انسانن کي سمجهڻ لاءِ اڪثر مشڪل هوندا آهن، خاص طور تي شامل استدلال. مشينن جي ڪري صرف جواب ڏيڻ ۽ حل جي سبب جي وضاحت نه ڪرڻ جي ڪري، سائنسدان شايد عمل ۽ نتيجي جي باري ۾ غير يقيني رهجي وڃن. هي مبهم نتيجن ۾ اعتماد کي ڪمزور ڪري ٿو ۽ نيورل نيٽ ورڪن جو تعداد گھٽائي ٿو جيڪو تجزيو سان مدد ڪري سگھي ٿو. تنهن ڪري، محققن لاءِ اهو ضروري هوندو ته هڪ اهڙو نمونو تيار ڪن جيڪو پاڻ کي بيان ڪري سگهي.

AI سائنسي تحقيق جا اثر

AI سائنسي تحقيق جا وسيع اثر شامل ٿي سگھن ٿا:

• تحقيقي مقالن لاءِ ليکڪ جي معيار ۾ تبديليون، بشمول AI کي دانشورانه ملڪيت جو ڪريڊٽ ڏيڻ. اهڙي طرح، AI سسٽم کي هڪ ڏينهن نوازيو ويندو امڪاني نوبل انعام وصول ڪندڙن جي طور تي، جنهن تي شديد بحث مباحثو ٿي سگهي ٿو ته ڇا انهن الگورتھم کي موجد طور تسليم ڪيو وڃي.
• AI جي ٺاهيل تحقيق شايد ذميواري جي نئين شڪلن ۽ سائنسي دريافتن ۾ AI ۽ خودمختيار نظام کي استعمال ڪرڻ سان لاڳاپيل وڌيڪ قانوني ۽ اخلاقي سوالن جو سبب بڻجي سگهي ٿي.
• سائنسدان مختلف پيداواري AI اوزارن سان ڪم ڪري رهيا آهن طبي ترقي ۽ جانچ کي تيز ڪرڻ لاءِ.
• انهن تفصيلي الگورتھم کي هلائڻ لاءِ گهربل اعلي ڪمپيوٽنگ پاور جي ڪري توانائي جي استعمال ۾ اضافو.
• مستقبل جي سائنسدانن کي تربيت ڏني پئي وڃي ته AI ۽ ٻيا ML اوزار استعمال ڪن انهن جي ڪم جي فلوز ۾.
• حڪومتون AI جي ٺاهيل سائنسي تجربن کي هلائڻ جي حدن ۽ ضرورتن تي عالمي معيار ٺاهيندي.

غور ڪرڻ لاءِ سوال

• جيڪڏهن توهان هڪ سائنسدان آهيو، توهان جو ادارو يا ليبارٽري ڪيئن آهي AI جي مدد سان تحقيق کي شامل ڪرڻ جي منصوبابندي؟
• توهان ڪيئن سوچيو ٿا ته اي آئي ٺاهيل تحقيق سائنسدانن ۽ محققن لاءِ نوڪري جي مارڪيٽ تي اثر انداز ٿيندي؟