Google का AI “सह-वैज्ञानिक” फर्म के मिथुन बड़े भाषा मॉडल पर आधारित है
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Google ने एक प्रयोगात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली का अनावरण किया है जो “वैज्ञानिकों को साहित्य की विशाल मात्रा को संश्लेषित करने, उपन्यास परिकल्पना उत्पन्न करने और विस्तृत अनुसंधान योजनाओं का सुझाव देने के लिए उन्नत तर्क का उपयोग करता है”, इसकी प्रेस विज्ञप्ति के अनुसार। “विचार के साथ [the] ‘एआई सह-वैज्ञानिक’ वैज्ञानिकों को महाशक्तियों को देने के लिए है, “Google में एलन कार्तिकेसलिंगम कहते हैं।
उपकरण, जिसका अभी तक कोई आधिकारिक नाम नहीं है, Google के मिथुन बड़े भाषा मॉडल पर बनाता है। जब कोई शोधकर्ता एक प्रश्न पूछता है या एक लक्ष्य निर्दिष्ट करता है – एक नई दवा खोजने के लिए, कहते हैं – उपकरण 15 मिनट के भीतर प्रारंभिक विचारों के साथ आता है। कई मिथुन एजेंट तब एक दूसरे के साथ इन परिकल्पनाओं को “बहस” करते हैं, उन्हें रैंकिंग करते हैं और अगले घंटों और दिनों में उन्हें सुधारते हैं, Google में विवेक नटराजन कहते हैं।
इस प्रक्रिया के दौरान, एजेंट वैज्ञानिक साहित्य की खोज कर सकते हैं, डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं और प्रोटीन की संरचना की भविष्यवाणी करने के लिए Google के अल्फाफोल्ड सिस्टम जैसे उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं। “वे लगातार विचारों को परिष्कृत करते हैं, वे विचारों पर बहस करते हैं, वे विचारों की आलोचना करते हैं,” नटराजन कहते हैं।
Google ने पहले ही सिस्टम को कुछ अनुसंधान समूहों के लिए उपलब्ध कराया है, जिन्होंने इसके उपयोग का वर्णन करते हुए लघु पत्र जारी किए हैं। जिन टीमों ने कोशिश की, वे इसकी क्षमता के बारे में उत्साहित हैं, और इन उदाहरणों से पता चलता है कि एआई सह-वैज्ञानिक निष्कर्षों को संश्लेषित करने के लिए सहायक होगा। हालांकि, यह बहस का विषय है कि क्या उदाहरण इस दावे का समर्थन करते हैं कि एआई उपन्यास परिकल्पना उत्पन्न कर सकता है।
उदाहरण के लिए, Google का कहना है कि एक टीम ने संभावित रूप से लिवर फाइब्रोसिस के इलाज के “नए” तरीके खोजने के लिए सिस्टम का उपयोग किया। हालांकि, एआई द्वारा प्रस्तावित दवाओं को पहले इस उद्देश्य के लिए अध्ययन किया गया है। यूके बायोटेक कंपनी एल्कोमिक्स में स्टीवन ओ’रेली कहते हैं, “पहचान की गई दवाएं एंटीफिब्रोटिक होने के लिए अच्छी तरह से स्थापित हैं।” “यहाँ कुछ भी नया नहीं है।”
हालांकि, उपचारों का यह संभावित उपयोग नया नहीं है, कैलिफोर्निया में स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन में टीम के सदस्य गैरी पेल्ट्ज़ का कहना है कि एआई सह-वैज्ञानिकों द्वारा चुने गए तीन में से दो दवाओं ने मानव यकृत ऑर्गेनोइड्स पर परीक्षणों में वादा दिखाया, जबकि न तो में से कोई भी नहीं। दो व्यक्तिगत रूप से चुने गए दो – उनकी पसंद का समर्थन करने के लिए अधिक सबूत होने के बावजूद। पेल्ट्ज़ का कहना है कि Google ने उन्हें परीक्षणों की लागतों को कवर करने के लिए थोड़ी सी धनराशि दी।
एक अन्य पेपर में, इंपीरियल कॉलेज लंदन में जोस पेनडेज़ और उनके सहयोगियों का वर्णन है कि कैसे सह-वैज्ञानिकों ने एक अप्रकाशित खोज से मेल खाने वाली परिकल्पना का प्रस्ताव दिया। वह और उनकी टीम मोबाइल आनुवंशिक तत्वों का अध्ययन करती है – डीएनए के बिट्स जो बैक्टीरिया के बीच विभिन्न माध्यमों से आगे बढ़ सकते हैं। कुछ मोबाइल आनुवंशिक तत्व बैक्टीरियोफेज वायरस को हाइजैक करते हैं। इन वायरस में एक शेल होता है जिसमें डीएनए प्लस एक पूंछ होती है जो विशिष्ट बैक्टीरिया को बांधती है और इसमें डीएनए को इंजेक्ट करती है। इसलिए, यदि एक तत्व एक फेज वायरस के खोल में मिल सकता है, तो यह दूसरे जीवाणु के लिए एक मुफ्त सवारी प्राप्त करता है।
एक प्रकार का मोबाइल आनुवंशिक तत्व अपने स्वयं के गोले बनाता है। यह प्रकार विशेष रूप से व्यापक है, जिसने पेनडेस और उसकी टीम को हैरान कर दिया, क्योंकि किसी भी तरह के फेज वायरस केवल बैक्टीरिया की एक संकीर्ण रेंज को संक्रमित कर सकते हैं। उत्तर, उन्होंने हाल ही में खोजा, यह है कि ये गोले विभिन्न चरणों की पूंछ के साथ हुक कर सकते हैं, जिससे मोबाइल तत्व बैक्टीरिया की एक विस्तृत श्रृंखला में पहुंचने की अनुमति देता है।
जबकि यह खोज अभी भी अप्रकाशित थी, टीम ने एआई सह-वैज्ञानिकों से पहेली को समझाने के लिए कहा-और इसका नंबर एक सुझाव विभिन्न चरणों की पूंछ चुरा रहा था।
“हम हैरान थे,” पेनडे कहते हैं। “मैंने Google को एक ईमेल भेजा, जिसमें कहा गया है, आपके पास मेरे कंप्यूटर तक पहुंच है। क्या वह सही है? क्योंकि अन्यथा मैं विश्वास नहीं कर सकता कि मैं यहां क्या पढ़ रहा हूं। ”
हालांकि, टीम ने 2023 में एक पेपर प्रकाशित किया था – जिसे सिस्टम को खिलाया गया था – इस बारे में कि कैसे मोबाइल आनुवंशिक तत्वों का यह परिवार “प्रकृति में फैलने के लिए बैक्टीरियोफेज पूंछ चुराता है”। उस समय, शोधकर्ताओं ने सोचा कि तत्व एक ही सेल को संक्रमित करने वाले चरणों से पूंछ प्राप्त करने तक सीमित थे। केवल बाद में उन्हें पता चला कि तत्व बाहर की कोशिकाओं के चारों ओर तैरने वाली पूंछ को भी उठा सकते हैं।
तो एक स्पष्टीकरण कि कैसे एआई सह-वैज्ञानिक सही उत्तर के साथ आया है, यह स्पष्ट सीमा से चूक गया था जिसने मनुष्यों को इसे प्राप्त करने से रोक दिया था।
यह स्पष्ट है कि यह एक पूरी तरह से नए विचार के साथ आने के बजाय उत्तर खोजने के लिए आवश्यक सब कुछ खिलाया गया था। “सब कुछ पहले से ही प्रकाशित था, लेकिन विभिन्न बिट्स में,” पेनडे कहते हैं। “सिस्टम सब कुछ एक साथ रखने में सक्षम था।”
टीम ने अन्य एआई सिस्टम को पहले से ही बाजार में आज़माया, जिनमें से कोई भी जवाब के साथ नहीं आया, वे कहते हैं। वास्तव में, कुछ ने इसका प्रबंधन तब भी किया जब उत्तर का वर्णन करते हुए कागज खिलाया। “सिस्टम उन चीजों का सुझाव देता है, जिनके बारे में आपने कभी नहीं सोचा था,” पेनडेस कहते हैं, जिन्हें Google से कोई फंडिंग नहीं मिली है। “मुझे लगता है कि यह गेम-चेंजिंग होगा।”
क्या यह वास्तव में गेम-चेंजिंग समय के साथ स्पष्ट हो जाएगा। Google का ट्रैक रिकॉर्ड जब वैज्ञानिकों को मिश्रित करने में मदद करने के लिए AI टूल के बारे में दावा करने की बात आती है। इसकी अल्फाफोल्ड सिस्टम प्रचार के लिए रह रही है, पिछले साल नोबेल पुरस्कार के पीछे टीम जीत रही है।
2023 में, हालांकि, कंपनी ने घोषणा की कि लगभग 40 “नई सामग्री” को अपने गनोम एआई की मदद से संश्लेषित किया गया था। फिर भी, यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन में रॉबर्ट पालग्रेव द्वारा 2024 के विश्लेषण के अनुसार, संश्लेषित सामग्री में से एक वास्तव में नया नहीं था।
अपने निष्कर्षों के बावजूद, पालग्रेव को लगता है कि एआई वैज्ञानिकों की मदद कर सकता है। “सामान्य तौर पर, मुझे लगता है कि एआई के पास विज्ञान में योगदान करने के लिए एक बड़ी राशि है अगर यह संबंधित क्षेत्रों में विशेषज्ञों के सहयोग से लागू किया जाता है,” वे कहते हैं।
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