हाल ही में, झीहू विश्वविद्यालय ने एक AI वैज्ञानिक, डीपसाइंटिस्ट के रूप में एक नई प्रणाली लॉन्च की। इस प्रणाली ने लगभग दो सप्ताह में मानव वैज्ञानिकों के तीन साल के अनुसंधान परिणामों को पूरा कर दिया। डीपसाइंटिस्ट ने 5000 से अधिक वैज्ञानिक विचार आत्मनिर्भर रूप से उत्पन्न किए और इनमें से 1100 की जांच की। तीन अग्रणी AI कार्यों में, इसने मानव नए रिकॉर्ड को तोड़ दिया, जिससे इसकी मजबूत अनुसंधान क्षमता का अंदाजा हो गया।
AI अनुसंधान के इतिहास में, कई उपकरण और प्रणालियां बाजार में आ चुकी हैं, लेकिन वे अक्सर सहायक उपकरण हैं जो स्वतंत्र अनुसंधान कार्य पूरा नहीं कर सकते। शुरूआत में, AI प्रणालियां जैसे पेपरबेंच और एजेंट प्रयोगशाला वैज्ञानिकों की लेखन पुनर्निर्माण या विशिष्ट मशीन लर्निंग समस्याओं के हल में सहायता करती थीं, जबकि अल्फा टेंसर ने कोड प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए बहुत सारे प्रयास-विफलता का उपयोग किया। हालाँकि, ये उपकरण आमतौर पर मौजूदा अनुसंधान परंपराओं के सवाल नहीं उठा सकते।
तकनीकी प्रगति के साथ, कुछ पूर्ण रूप से स्वचालित AI वैज्ञानिक प्रणालियां जैसे AI Scientist भी उत्पन्न हुईं, जिन्होंने साबित किया कि AI पूर्ण अनुसंधान चक्र कर सकता है और नए वैज्ञानिक परिणाम खोज सकता है, लेकिन अभी तक स्पष्ट वैज्ञानिक लक्ष्य और दिशा की कमी थी। इसके विपरीत, डीपसाइंटिस्ट के बंद परिपथ और अनुक्रमिक प्रक्रिया ने खोज के उद्देश्य और दृष्टिकोण को दर्शाया। इस प्रणाली पहले मौजूदा अनुसंधान विधियों का विश्लेषण करती है, उनकी कमजोरियों की पहचान करती है, फिर नए और वैज्ञानिक अर्थपूर्ण विचार प्रस्तुत करती है।
डीपसाइंटिस्ट के कार्य प्रवाह को एक तीन चरण के चक्र के रूप में डिज़ाइन किया गया है: पहला चरण नए विचार उत्पन्न करने का है, जिसमें प्रणाली बड़े याददाश्ता भंडार से जानकारी निकालती है और नए विचार के लिए अंक देती है; अगला, प्रणाली "ऊपरी विश्वास सीमा" एल्गोरिथ्म का उपयोग करके कौन सा विचार जांचा जाएगा, उच्चतम अंक वाले विचार का चयन करती है; अंत में, सफल जांच के आधार पर, प्रणाली विस्तृत अनुसंधान रिपोर्ट लिखती है, बंद परिपथ बनाती है।
विशिष्ट कार्यों में, डीपसाइंटिस्ट ने तीन अग्रणी AI अनुसंधान दिशाओं, एजेंट विफलता निर्धारण, LLM तर्क त्वरण और AI पाठ निर्णयन के चयन किया। इन तीन कार्यों में, डीपसाइंटिस्ट ने A2P, ACRA और PA-Detect जैसी नई विधियां प्रस्तुत कीं, जो मौजूदा SOTA (State Of The Art) रिकॉर्ड को पार कर गईं और इसकी अद्वितीय स्वयं शिक्षा और नवाचार क्षमता को दर्शाया।
यह अभिनव अनुसंधान परिणाम दर्शाता है कि AI वैज्ञानिक अनुसंधान के क्षेत्र में संभावना के बारे में अब अधिक स्पष्ट रूप से जांच की गई है, और आने वाले समय में विस्तृत वैज्ञानिक खोज में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।
परियोजना: https://github.com/ResearAI/DeepScientist
मुख्य बातें:
- 🚀 डीपसाइंटिस्ट ने मानव वैज्ञानिकों के तीन साल के अनुसंधान कार्य को दो सप्ताह में पूरा किया, जिससे इसकी मजबूत अनुसंधान क्षमता का अंदाजा हो गया।
- 💡 यह प्रणाली बंद परिपथ और अनुक्रमिक प्रक्रिया के माध्यम से वैज्ञानिक विचार आत्मनिर्भर रूप से उत्पन्न और जांच सकती है, एक पूर्ण अनुसंधान बंद परिपथ बनाती है।
- 🧠 डीपसाइंटिस्ट ने विभिन्न अग्रणी कार्यों में मानव नए अनुसंधान रिकॉर्ड को तोड़ दिया, जिससे AI के अनुसंधान क्षेत्र में बड़ा संभावना दर्शाया गया।
