गूगल डीपमाइंड ने "अभूतपूर्व" वैज्ञानिक एआई की घोषणा की

गूगल डीपमाइंड ने गणित और कंप्यूटर विज्ञान की बड़ी समस्याओं के समाधान खोजने के लिए चैटबॉट मॉडल का इस्तेमाल किया है। अल्फाइवॉल्व नामक यह प्रणाली एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की रचनात्मकता को ऐसे एल्गोरिदम के साथ जोड़ती है जो समाधानों को परिष्कृत और बेहतर बनाने के लिए मॉडल के सुझावों का परीक्षण कर सकते हैं। इस शोध का विवरण कंपनी द्वारा 14 मई को प्रकाशित एक तकनीकी पत्र में दिया गया है।

जर्मनी के एर्लांगेन स्थित मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर द साइंस ऑफ लाइट में कृत्रिम प्रकाश वैज्ञानिक प्रयोगशाला के प्रमुख मारियो क्रेन ने कहा, "यह शोधपत्र काफी प्रभावशाली है। मुझे लगता है कि अल्फाइवॉल्व बहुमुखी एलएलएम पर आधारित नई खोजों का पहला सफल प्रदर्शन है।"

डीपमाइंड के मुख्य वैज्ञानिक पुष्मीत कोहली के अनुसार, ओपन-एंडेड समस्याओं के समाधान खोजने के लिए इस प्रणाली का उपयोग करने के अलावा, डीपमाइंड ने इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक को अपनी वास्तविक दुनिया की चुनौतियों पर भी लागू किया है। अल्फाइवॉल्व ने अगली पीढ़ी के टेंसर प्रोसेसर—विशेष रूप से एआई के लिए विकसित कंप्यूटर चिप्स—के डिज़ाइन को बेहतर बनाने में मदद की है और गूगल की वैश्विक कंप्यूटिंग शक्ति का अधिक कुशलता से उपयोग करने का एक तरीका खोज निकाला है, जिससे उसके कुल संसाधनों का 0.7% बचता है।

बहुउद्देश्यीय AI

क्रेन कहते हैं कि विज्ञान में अब तक एआई के अधिकांश सफल अनुप्रयोग—अल्फाफोल्ड प्रोटीन डिज़ाइन टूल सहित—किसी विशिष्ट कार्य के लिए हाथ से तैयार किए गए लर्निंग एल्गोरिदम से जुड़े रहे हैं। लेकिन अल्फाइवॉल्व एक सामान्य-उद्देश्य वाला उपकरण है, जो विभिन्न क्षेत्रों में समस्याओं का समाधान करने वाले कोड उत्पन्न करने की एलएलएम की क्षमता का लाभ उठाता है।

डीपमाइंड अल्फाइवॉल्व को एक 'एजेंट' के रूप में वर्णित करता है, क्योंकि इसमें इंटरैक्टिव एआई मॉडल का उपयोग शामिल है। हालाँकि, यह वैज्ञानिक प्रक्रिया के एक अलग बिंदु को लक्षित करता है, जबकि अन्य कई 'एजेंट' एआई वैज्ञानिक प्रणालियाँ, जिनका उपयोग साहित्य की समीक्षा और परिकल्पनाएँ प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है।

अल्फाइवॉल्व कंपनी की जेमिनी एलएलएम लाइन पर आधारित है। प्रत्येक कार्य की शुरुआत उपयोगकर्ता द्वारा एक प्रश्न, मूल्यांकन मानदंड और एक प्रस्तावित समाधान दर्ज करने से होती है, जिसके आधार पर एलएलएम सैकड़ों या हज़ारों संशोधन सुझाता है। फिर एक 'मूल्यांकन' एल्गोरिथम एक अच्छे समाधान के मानदंडों के आधार पर संशोधनों का मूल्यांकन करता है।

सर्वोत्तम माने जाने वाले समाधानों के आधार पर, एलएलएम नए विचार सुझाता है और समय के साथ सिस्टम एक अधिक शक्तिशाली एल्गोरिथम समूह विकसित करता है। डीपमाइंड के एआई वैज्ञानिक और इस शोध के सह-नेता, मातेज बालोग ने कहा, "हम समस्या-समाधान की विविध संभावनाओं का पता लगाते हैं ।"

संकीर्ण अनुप्रयोग

ब्रिटेन के ऑक्सफ़ोर्ड विश्वविद्यालय के गणितज्ञ और एआई शोधकर्ता साइमन फ्राइडर के अनुसार, गणित में, अल्फाइवॉल्व कुछ समस्याओं को हल करने में उल्लेखनीय गति प्रदान करता प्रतीत होता है। लेकिन उन्होंने कहा कि यह संभवतः केवल उन कार्यों के एक "संकीर्ण उपसमूह" पर ही लागू होगा जिन्हें कोड के माध्यम से हल की जाने वाली समस्याओं के रूप में तैयार किया जा सकता है।

अन्य शोधकर्ता इस उपकरण की उपयोगिता को लेकर तब तक सतर्क हैं जब तक कि इसका परीक्षण डीपमाइंड के बाहर न हो जाए। कोलंबस स्थित ओहायो स्टेट यूनिवर्सिटी के एआई शोधकर्ता हुआन सन ने कहा, "जब तक इन प्रणालियों का व्यापक समुदाय द्वारा परीक्षण नहीं हो जाता, मैं संशय में रहूँगा और बताए गए परिणामों को पूरी तरह से संदेह की दृष्टि से देखूँगा।"

कोहली ने बताया कि हालाँकि अल्फाइवॉल्व को चलाने के लिए अल्फाटेन्सर की तुलना में कम कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, फिर भी यह डीपमाइंड के सर्वर पर मुफ़्त में उपलब्ध कराने के लिए बहुत अधिक संसाधन-गहन है। हालाँकि, कंपनी को उम्मीद है कि इस सिस्टम को जारी करने से शोधकर्ताओं को अल्फाइवॉल्व के अनुप्रयोग के लिए वैज्ञानिक क्षेत्रों का प्रस्ताव देने के लिए प्रोत्साहन मिलेगा। कोहली ने कहा, "हम यह सुनिश्चित करने के लिए पूरी तरह प्रतिबद्ध हैं कि यह वैज्ञानिक समुदाय के व्यापकतम दर्शकों तक पहुँच सके।"

वीएनए

स्रोत: https://nhandan.vn/google-deepmind-cong-bo-ai-khoa-hoc-dot-pha-post879748.html