वेंचर फंड a16z ईरूम के कानून का मुकाबला करने के लिए जेनएमएल का समर्थन करता है
संक्षेप में
GenML, वेंचर फंड a16z द्वारा एक निवेश थीसिस, का लक्ष्य जीवन विज्ञान में एल्गोरिदम और गणना शक्ति को मिलाकर ईरूम के नियम को उलटना है।
एआई में स्वास्थ्य देखभाल और दवा डिजाइन में चुनौतियों से निपटने की क्षमता है, जैसे उच्च प्रशिक्षित कर्मचारियों की आवश्यकता के कारण बढ़ती लागत और पहुंच और गुणवत्ता के मुद्दों को संबोधित करना।
जेनएमएल की क्षमता का समर्थन करने वाले प्रमुख कारकों में शामिल हैं GPT-4, अल्फाफोल्ड, और आरएनए थेरेपी परियोजनाएं।
तकनीकी उद्योग लंबे समय से मूर के नियम से परिचित है, जिसमें कहा गया है कि कंप्यूटर की कंप्यूटिंग शक्ति तेजी से बढ़ती है जबकि कंप्यूटिंग की लागत कम हो जाती है। हालाँकि, एक और कानून है, जो कम जाना जाता है लेकिन उतना ही प्रभावशाली है इरूम का नियम. यह कानून बताता है कि कैसे किसी उद्योग में नवाचार की दर हर साल धीमी हो जाती है, साथ ही नए उत्पादों की लागत में तेजी से वृद्धि होती है। एक विशेष क्षेत्र जहां ईरूम लॉ ने अपनी उपस्थिति दर्ज कराई है वह है नई दवाओं का विकास।
इरूम के नियम से मूर के नियम की ओर बढ़ने के लिए, मानव-संचालित सेवाओं को गणना में परिवर्तित किया जाना चाहिए। यह परिवर्तन सरल, एक बार के मॉडल (आमतौर पर मशीन लर्निंग) से शुरू होता है जो सरल, त्रुटि-सहिष्णु कार्य करता है, जैसे नेटफ्लिक्स शो की सिफारिश करने के लिए एआई का उपयोग करता है। जैसे-जैसे एआई आगे बढ़ रहा है, हम संभावनाओं के नए क्षेत्रों में प्रवेश कर रहे हैं, जैसे जेनेरिक एआई विधियां पाठ और छवियों का उत्पादन करती हैं या जटिल कार्यों को त्रुटियों (उर्फ मतिभ्रम) के साथ पूरा करती हैं। यह प्रगति जीवन विज्ञान और स्वास्थ्य देखभाल में एआई-संचालित सह-पायलटों की संभावना के द्वार खोलती है जो कुशल श्रम को बड़े पैमाने पर बढ़ा सकते हैं या कम-कुशल श्रम को बढ़ा सकते हैं।
एआई की अविश्वसनीय प्रगति कहानी का केवल एक हिस्सा है; एल्गोरिदम और गणना शक्ति में भी पुनर्जागरण हुआ है, साथ ही जीव विज्ञान और स्वास्थ्य देखभाल में भी प्रगति हुई है। जीवन विज्ञान में इंजीनियरिंग-संचालित प्रगति के परिणामस्वरूप जीन संपादन, सेलुलर जीव विज्ञान, स्टेम सेल, रोबोटिक प्रयोग और अन्य क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है, जिससे वैज्ञानिकों को पहले अनसुने तरीकों से जीव विज्ञान में हेरफेर करने की अनुमति मिली है। इन प्रगतियों ने जीव विज्ञान को बड़े पैमाने पर और नई स्थिरता के साथ सक्षम बनाया है, जो एआई से जुड़ने के लिए आवश्यक हैं। इसके अलावा, जीवन विज्ञान प्रयोगों में एआई को शामिल करने से एक मजबूत फीडबैक लूप बनता है जिसमें प्रयोग एआई की पूर्वानुमानित शक्ति में सुधार करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप प्रयोगों में सुधार होता है।
ईरूम के नियम का मुकाबला करने के प्रयास में, उद्यम निधि a16z ने हाल ही में एक प्रकाशित किया है निवेश थीसिस एआई और बायोटेक के अंतर्संबंध पर केंद्रित है, जिसे जेनएमएल (जीनोमिक मशीन लर्निंग) के नाम से जाना जाता है। यह थीसिस बताती है कि जेनएमएल में ईरूम के कानून को उलटने, उद्योग में बदलाव लाने और स्टार्टअप और निवेशकों के लिए पर्याप्त अवसर खोलने की क्षमता है।
इन सभी प्रगति के पीछे भारी मात्रा में कंप्यूटिंग और डेटा भंडारण है, जो हाल ही में संभव हुआ है। पहली बार, एल्गोरिदम में पुनर्जागरण को इन कार्यक्रमों का परीक्षण, पुनरावृति और चलाने के लिए शुद्ध गणना शक्ति के साथ जोड़ा गया है।
एआई के पास स्वास्थ्य देखभाल और दवा डिजाइन में सबसे बड़ी चुनौतियों से निपटने का अवसर है। सबसे पहले, उच्च प्रशिक्षित कर्मचारियों, विशेष रूप से पीएचडी, एमडी, नर्सों और अन्य की आवश्यकता के कारण स्वास्थ्य देखभाल की लागत बढ़ रही है। जैसे-जैसे एआई एक तकनीकी विशेषज्ञ के रूप में कार्य करने में सक्षम होता जा रहा है, बहुत कम लागत पर देखभाल प्रदान करने के लिए मौजूदा प्रदाताओं की क्षमताओं का विस्तार करने के अवसर हैं। यदि सहानुभूति के साथ कार्यान्वित किया जाए, तो यह जुड़ाव पैदा कर सकता है और नैदानिक सिफारिशों का अनुपालन बनाए रख सकता है, साथ ही चिकित्सकों के तनाव को भी कम कर सकता है। दूसरा, कम लागत के साथ पहुंच (पैमाने) और गुणवत्ता (प्रदर्शन में भिन्नता में कमी) के मुद्दों को संबोधित करने की क्षमता आती है। जैसे-जैसे अधिक देखभाल एआई-सक्षम हो जाती है, एआई में स्वास्थ्य देखभाल को लोकतांत्रिक बनाने की क्षमता होती है, जिससे सभी को सर्वोत्तम स्वास्थ्य सेवाएं मिलती हैं।
कई प्रमुख कारक इस विश्वास का समर्थन करते हैं कि जेनएमएल ईरूम के कानून द्वारा लगाई गई बाधाओं को तोड़ सकता है:
- GPT-4द्वारा विकसित एक गैर-विशिष्ट मॉडल OpenAI, आशाजनक परिणाम दिखाए हैं दवा की खोज में. यहां तक की OpenAI इस क्षमता से जुड़े संभावित जोखिमों को स्वीकार करता है GPT-4 आदर्श.
- डीपमाइंड द्वारा विकसित एआई मॉडल अल्फाफोल्ड ने हाल ही में सफलतापूर्वक सुर्खियां बटोरीं प्रोटीन की जटिल 3डी संरचनाओं को उजागर करना—एक चुनौती जिसने आधी सदी से वैज्ञानिकों को भ्रमित कर रखा है।
- के क्षेत्र में एआई-सहायता प्राप्त परियोजनाएं आरएनए थेरेपी पहले से लाइलाज बीमारियों का इलाज खोजने में महत्वपूर्ण क्षमता का प्रदर्शन किया है। एआई की शक्ति का उपयोग करके, शोधकर्ता अब उन उपचार विकल्पों का पता लगा सकते हैं जो कभी अकल्पनीय थे।
- विभिन्न क्षेत्रों में एआई की सफलता काफी हद तक उपलब्ध डेटासेट की गुणवत्ता और पैमाने पर निर्भर करती है। ओपन डेटा पहल और इसका उद्भव क्राउडसोर्स्ड अनुसंधान डेटासेट ज्ञान के विस्तार की सुविधा प्रदान कर रहे हैं और अधिक व्यापक एआई-संचालित समाधान सक्षम कर रहे हैं।
लागत में कमी और परिणामों में सुधार दोनों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा संभवतः नए उपचारों के विकास में एआई के प्रभाव से आएगा। एआई जीव विज्ञान को समझने में एक प्रमुख चालक के रूप में कार्य करता है, जिससे अनुसंधान को मौजूदा मॉडल से कहीं आगे बढ़ाया जा सकता है, जो मुख्य रूप से प्रयोगशाला में मानव श्रम के घंटों द्वारा सक्षम आकस्मिक खोज पर निर्भर करता है।
हालाँकि, एआई के आसपास संभावित चिंताओं पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है, जिसमें एम्बेडेड पूर्वाग्रह और अन्य विफलताएं शामिल हैं जो मनुष्यों द्वारा एकत्र किए गए डेटा पर शुरुआती एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने से उत्पन्न हो सकती हैं। चूंकि एआई को नए उद्योगों में लागू किया जाता है, इसलिए वैज्ञानिकों, स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं और नियामकों को सतर्क रहना चाहिए संभावित रूप से हानिकारक दुष्प्रभाव। अस्तित्व नियामक ढांचा जीवन विज्ञान और स्वास्थ्य देखभाल में प्रभावकारिता और प्रतिकूल प्रभावों के लिए हर चीज (चिकित्सीय विज्ञान, उपकरण, आदि) का परीक्षण किया जाता है।
नई औद्योगिक क्रांति अब चल रही है, और जबकि कुछ लोग उम्मीद कर सकते हैं कि एआई का प्रभाव रातोंरात होगा, हम एक क्रमिक परिवर्तन की आशा करते हैं जो समय के साथ होने की संभावना है। जेनएमएल में ये विकास भविष्य की एक झलक पेश करते हैं जहां ईरूम के कानून को न केवल दवा विकास में बल्कि अन्य उद्योगों में भी दूर किया जा सकता है।
एआई के बारे में और पढ़ें:
Disclaimer
साथ लाइन में ट्रस्ट परियोजना दिशानिर्देश, कृपया ध्यान दें कि इस पृष्ठ पर दी गई जानकारी का कानूनी, कर, निवेश, वित्तीय या किसी अन्य प्रकार की सलाह के रूप में व्याख्या करने का इरादा नहीं है और न ही इसकी व्याख्या की जानी चाहिए। यह महत्वपूर्ण है कि केवल उतना ही निवेश करें जितना आप खो सकते हैं और यदि आपको कोई संदेह हो तो स्वतंत्र वित्तीय सलाह लें। अधिक जानकारी के लिए, हम नियम और शर्तों के साथ-साथ जारीकर्ता या विज्ञापनदाता द्वारा प्रदान किए गए सहायता और समर्थन पृष्ठों का संदर्भ लेने का सुझाव देते हैं। MetaversePost सटीक, निष्पक्ष रिपोर्टिंग के लिए प्रतिबद्ध है, लेकिन बाज़ार की स्थितियाँ बिना सूचना के परिवर्तन के अधीन हैं।
के बारे में लेखक
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।
और अधिक लेख
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।
