AI ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ನಿಜವಾದ ಉದ್ದೇಶ

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• 11 ಮೇ, 2023

ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಕೇವಲ ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸೃಜನಶೀಲತೆ, ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಹೊಸ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ (ML) ಹೆಚ್ಚು ತಿರುಗುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವರು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

ಸನ್ನಿವೇಶ

ಮಾನವನ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ವಿನ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅನೇಕ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ML ಗೆ ತಿರುಗಬಹುದು. ಅನ್ವೇಷಿಸದ ಬ್ಯಾಟರಿ ವಸ್ತುಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರಗಳು, ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಅಣುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವುಗಳ ರಾಸಾಯನಿಕ ಅರ್ಥವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದಾರೆ. UK-ಮೂಲದ ಲಿವರ್‌ಪೂಲ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ತಂಡವು ಸೃಜನಶೀಲ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ML ಅನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. 

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಒಂದು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದರು, ಅದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಹೊಸ ವಸ್ತುವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಾಸಾಯನಿಕ ಸಂಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ನಂತರ ತಮ್ಮ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಈ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡರು. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪರೀಕ್ಷಿಸದೆಯೇ ನಾಲ್ಕು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಬ್ಯಾಟರಿ ವಸ್ತು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರು, ಅವುಗಳನ್ನು ತಿಂಗಳುಗಳ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡರು. ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳು ML ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಏಕೈಕ ಕ್ಷೇತ್ರವಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜ್ಯೂರಿಚ್‌ನ ಇನ್‌ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ಥಿಯರೆಟಿಕಲ್ ಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ, ರೆನಾಟೊ ರೆನ್ನರ್, ML ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಜಗತ್ತು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಒಂದು ಸುಸಂಬದ್ಧ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಆಶಿಸುತ್ತಾನೆ. 

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, OpenAI ನ ChatGPT ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮಾದರಿಗಳು ಹೊಸ ಡೇಟಾ, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಸಾಧನೆಯನ್ನು ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (GAN ಗಳು), ವೇರಿಯೇಶನಲ್ ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು (VAE ಗಳು), ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಆಧಾರಿತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಜನರೇಟಿವ್ ಪ್ರಿ-ಟ್ರೇನ್ಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್-3 ಅಥವಾ GPT-3) ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಹೊಸ ML ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹಿಂದೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಆ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾನವಕುಲದಿಂದ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗದ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ವಿಜ್ಞಾನದ ಮಾನವ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಅದರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 

ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ (R&D) ಸಾಹಸೋದ್ಯಮವು ಸೂಕ್ತವಾದ ಹಣವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ML ಡೇಟಾವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಹಾಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಈ ಆಸಕ್ತಿಯ ಒಟ್ಟಾರೆ ಪರಿಣಾಮವು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. 

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಭಾವ್ಯ ರೋಡ್‌ಬ್ಲಾಕ್ ಏನೆಂದರೆ, ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮಾನವರಿಗೆ ಗ್ರಹಿಸಲು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸವಾಲಾಗಿರುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ತಾರ್ಕಿಕ. ಯಂತ್ರಗಳು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರದ ಹಿಂದಿನ ಕಾರಣವನ್ನು ವಿವರಿಸದ ಕಾರಣ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಅನಿಶ್ಚಿತರಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ನರಮಂಡಲಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸ್ವತಃ ವಿವರಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

AI ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು

AI ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

• AI ಗೆ ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನೀಡುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧಗಳಿಗೆ ಕರ್ತೃತ್ವದ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು. ಅಂತೆಯೇ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ದಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ನೊಬೆಲ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿ ಪುರಸ್ಕೃತರಾಗಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕಾರಕ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೆ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ತೀವ್ರವಾದ ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
• AI-ಉತ್ಪಾದಿತ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಹೊಸ ರೂಪಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
• ವೈದ್ಯಕೀಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ವಿವಿಧ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
• ಈ ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು.
• ಭವಿಷ್ಯದ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಇತರ ML ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
• ಎಐ-ರಚಿಸಿದ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಮೇಲೆ ಜಾಗತಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸರ್ಕಾರಗಳು.

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ನೀವು ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, AI-ನೆರವಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವು ಹೇಗೆ ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದೆ?
• AI- ರಚಿತವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಉದ್ಯೋಗ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ?