जेनएआई ने अभूतपूर्व विश्लेषणात्मक क्षमता का खुलासा किया, पैट्रिक माइनॉल्ट का दावा
संक्षेप में
माइनॉल्ट का शोध न्यूरोएआई अनुसंधान में स्किज़ोजेनेसिस पर काबू पाने पर केंद्रित है, जो तंत्रिका विज्ञान और एआई के बीच सबसे आशाजनक पथ की जांच करता है।
वह 40,000 वैज्ञानिक लेखों का विश्लेषण करके दृष्टिकोणों का संश्लेषण करता है, 1,500 लेखों की पहचान करता है जो सीधे तौर पर न्यूरोबायोलॉजी और एआई के बीच संबंधों को संबोधित करते हैं, और इन लेखों को संभावित अंतर्संबंधों और पारस्परिक प्रभावों के परिदृश्य में रखते हैं।
केस स्टडी जेनएआई की अपार क्षमता और पहले अकेले मनुष्यों द्वारा अप्राप्य बौद्धिक परिणाम प्राप्त करने की इसकी क्षमता के प्रमाण के रूप में कार्य करती है।
जेनरेटिव एआई या जेनएआई के वास्तविक मूल्य और क्षमता को लेकर बहस काफी चर्चा का विषय रही है। जबकि कई संशयवादी इसे महज़ प्रचार कहकर ख़ारिज कर देते हैं, एक हालिया केस स्टडी द्वारा प्रस्तुतपैट्रिक माइनॉल्टइन धारणाओं को चुनौती देता है और GenAI की विशाल विश्लेषणात्मक क्षमताओं को प्रदर्शित करता है।
आलोचकों का तर्क है कि बड़े भाषा मॉडलजनरेटिव एआई द्वारा संचालित, मानव रचनात्मकता का अनुकरण करने के असफल प्रयासों से ज्यादा कुछ नहीं हैं। उनका दावा है कि ये मॉडल वास्तव में कुछ भी नया नहीं बना सकते हैं, बल्कि मानव बुद्धि की नकल के रूप में काम करते हैं। हालाँकि, AI के समर्थक, जो GenAI की ओर अधिक झुकाव रखते हैं, ने इस तकनीक को एक स्मार्ट खोज इंजन और एक व्यापक संदर्भ पुस्तक के रूप में उपयोग करने से महत्वपूर्ण लाभ की सूचना दी है।
डगलस हॉफ़स्टैटरएआई क्षेत्र की एक हस्ती ने जेनएआई के उपयोग से मिलने वाले व्यक्तिगत लाभों के बारे में भी अपना संदेह व्यक्त किया है। इस तरह की शंकाओं के बावजूद, जेनएआई की क्षमता और अभूतपूर्व अनुप्रयोगों का पता लगाना आवश्यक है, जैसा कि पैट्रिक माइनॉल्ट के सम्मोहक केस अध्ययन से पता चलता है।
माइनॉल्ट का शोध न्यूरोएआई अनुसंधान में स्किज़ोजेनेसिस पर काबू पाने पर केंद्रित है, जिसमें तंत्रिका विज्ञान और एआई के बीच सबसे आशाजनक अनुसंधान पथ की जांच शामिल है। उनका लक्ष्य यह समझना है कि क्या एआई (न्यूरो → एआई) या इसके विपरीत (एआई → न्यूरो) को बढ़ाने के लिए तंत्रिका विज्ञान के निष्कर्षों का लाभ उठाने से अधिक उपयोगी परिणाम मिलते हैं।
इसे प्राप्त करने के लिए, माइनॉल्ट अपने विभाजनों को कायम रखने के बजाय दृष्टिकोणों को संश्लेषित करने का प्रस्ताव करता है। इसके लिए निम्नलिखित चरणों की आवश्यकता है:
- तंत्रिका विज्ञान और एआई के बीच संभावित कनेक्शन और पारस्परिक प्रभावों के परिदृश्य को योजनाबद्ध करना।
- दोनों क्षेत्रों में अनुसंधान के व्यापक कोष का विश्लेषण करना।
- विशेष रूप से तंत्रिका विज्ञान और एआई के संबंध और पारस्परिक प्रभाव से संबंधित अनुसंधान की पहचान करना।
- पहचाने गए अनुसंधान को संभावित अंतर्संबंधों और पारस्परिक प्रभावों के परिदृश्य में स्थापित करना।
माइनॉल्ट के शोध का परिणाम प्रभावशाली से कम नहीं है। GenAI की शक्ति का उपयोग करके, वह तंत्रिका विज्ञान और AI के क्षेत्र में चार दशकों तक फैले 40,000 वैज्ञानिक लेखों का विश्लेषण करने में सक्षम थे। इसके बाद, उन्होंने 1,500 लेखों की पहचान की जो सीधे तौर पर न्यूरोबायोलॉजी और एआई के बीच संबंध और पारस्परिक प्रभाव को संबोधित करते थे।
अंत में, माइनॉल्ट ने इन 1,500 लेखों को अपने द्वारा तैयार किए गए परिदृश्य में रखने के लिए GenAI का उपयोग किया, जो तंत्रिका विज्ञान और AI के बीच जटिल संबंधों और प्रभावों को प्रदर्शित करता है। इस विश्लेषण का दृश्य प्रतिनिधित्व उनके पोस्ट में देखा जा सकता है, बाईं ओर माइनॉल्ट का परिदृश्य और दाईं ओर GenAI का उपयोग करके प्राप्त परिणाम हैं।
इस उपलब्धि के महत्व को कम करके आंका नहीं जा सकता। इतना व्यापक विश्लेषण मैन्युअल रूप से करना किसी भी मानव शोधकर्ता के लिए एक दुर्गम कार्य रहा होगा। हालाँकि, GenAI की विश्लेषणात्मक क्षमता और कम समय में बड़ी मात्रा में जानकारी संसाधित करने की क्षमता ने इस अभूतपूर्व शोध को संभव बना दिया।
पैट्रिक माइनॉल्ट द्वारा प्रस्तुत केस स्टडी GenAI की अपार क्षमता के प्रमाण के रूप में कार्य करती है। यह न केवल इस तकनीक के उपयोग के विशिष्ट अनुसंधान लाभों को प्रदर्शित करता है बल्कि यह भी दर्शाता है कि यह कैसे बौद्धिक परिणाम प्राप्त कर सकता है जो पहले अकेले मनुष्यों द्वारा अप्राप्य थे।
लेख के साथ बनाया गया था Telegram समुदाय की सहायता.
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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