नोबेल पुरस्कारों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्रभाव चमका

विजय गर्ग

नेलो क्रिस्टियानिनी, बाथ विश्वविद्यालय भौतिकी और रसायन विज्ञान में 2024 के नोबेल पुरस्कारों ने हमें विज्ञान के भविष्य की एक झलक दी है। दोनों पुरस्कारों से सम्मानित खोजों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) केंद्रीय थी। आपको आश्चर्य होगा कि पुरस्कारों की स्थापना करने वाले अल्फ्रेड नोबेल इस सब के बारे में क्या सोचते होंगे। हमें यकीन है कि एआई उपकरणों का उपयोग करने वाले शोधकर्ताओं को कई और नोबेल पदक दिए जाएंगे। जैसा कि ऐसा होता है, हम नोबेल समिति द्वारा सम्मानित वैज्ञानिक तरीकों को “भौतिकी”, “रसायन विज्ञान” और “शरीर विज्ञान या चिकित्सा” जैसी सीधी श्रेणियों से हटकर पा सकते हैं।

हम यह भी देख सकते हैं कि प्राप्तकर्ताओं की वैज्ञानिक पृष्ठभूमि इन श्रेणियों के साथ कमजोर संबंध बनाए रखती है। इस वर्ष का भौतिकी पुरस्कार प्रिंसटन विश्वविद्यालय में अमेरिकी जॉन हॉपफील्ड और टोरंटो विश्वविद्यालय से ब्रिटिश मूल के जेफ्री हिंटन को प्रदान किया गया। जबकि होपफील्ड एक भौतिक विज्ञानी हैं, हिंटन ने एआई की ओर बढ़ने से पहले प्रयोगात्मक मनोविज्ञान का अध्ययन किया। रसायन विज्ञान पुरस्कार वाशिंगटन विश्वविद्यालय के बायोकेमिस्ट डेविड बेकर और कंप्यूटर वैज्ञानिक डेमिस हसाबिस और जॉन जम्पर के बीच साझा किया गया था, जो दोनों यूके में गुगल डीपमाड में हैं। भौतिकी और रसायन विज्ञान श्रेणियों में सम्मानित एआई-आधारित प्रगति के बीच घनिष्ठ संबंध है। हिंटन ने प्रोटीन के आकार की भविष्यवाणी करने में सफलता हासिल करने के लिए डीपमाइंड द्वारा उपयोग किए जाने वाले दृष्टिकोण को विकसित करने में मदद की। भौतिकी पुरस्कार विजेताओं, विशेष रूप से हिंटन ने मशीन लर्निंग नामक शक्तिशाली क्षेत्र की नींव रखी। यह एआई का एक उपसमूह है जो विशिष्ट कम्प्यूटेशनल कार्यों को करने के लिए एल्गोरिदम, नियमों के सेट से संबंधित है। होपफ़ील्ड का कार्य आज विशेष रूप से उपयोग में नहीं है, लेकिन बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम (हिंटन द्वारा सह-आविष्कार) का कई अलग-अलग विज्ञानों और प्रौद्योगिकियों पर जबरदस्त प्रभाव पड़ा है। यह तंत्रिका नेटवर्क से संबंधित है, कंप्यूटिंग का एक मॉडल जो डेटा को संसाधित करने के लिए मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य की नकल करता है। बैकप्रॉपैगेशन वैज्ञानिकों को विशाल तंत्रिका नेटवर्क को “प्रशिक्षित” करने की अनुमति देता है। हालाँकि नोबेल समिति ने इस प्रभावशाली एल्गोरिदम को भौतिकी से जोड़ने की पूरी कोशिश की, लेकिन यह कहना उचित होगा कि यह लिंक प्रत्यक्ष नहीं है। वायरस प्रोटीन को अब वायरस का मुकाबला करने के लिए तुरंत डिज़ाइन किया जा सकता है। रेडॉक्सिस्ट स्टूडियो / शटरस्टॉक मशीन-लर्निंग सिस्टम को प्रशिक्षित करने में इसे अक्सर इंटरनेट से बड़ी मात्रा में डेटा को उजागर करना शामिल होता है। हिंटन की प्रगति ने अंततः जीपीटी (चैटजीपीटी के पीछे की तकनीक) और गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित एआई एल्गोरिदम अल्फागो और अल्फाफोल्ड जैसे सिस्टम के प्रशिक्षण को सक्षम किया। इसलिए, बैकप्रोपेगेशन का प्रभाव बहुत बड़ा रहा है। डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड 2 ने 50 साल पुरानी समस्या का समाधान किया: उनके आणविक निर्माण ब्लॉकों, अमीनो एसिड से प्रोटीन की जटिल संरचनाओं की भविष्यवाणी करना। 1994 से हर दो साल में, वैज्ञानिक अपने अमीनो एसिड के अनुक्रम से प्रोटीन संरचनाओं और आकृतियों की भविष्यवाणी करने के सर्वोत्तम तरीके खोजने के लिए एक प्रतियोगिता आयोजित कर रहे हैं। प्रतियोगिता को क्रिटिकल असेसमेंट ऑफ स्ट्रक्चर प्रेडिक्शन कहा जाता है। पिछले कुछ प्रतियोगिताओं के लिए, सीऐएसपी विजेताओं ने डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड के कुछ संस्करण का उपयोग किया है। इसलिए, हिंटन के बैकप्रोपेगेशन से गुगल डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड 2 की सफलता तक एक सीधी रेखा खींची जानी है। डेविड बेकर ने नए प्रकार के प्रोटीन के निर्माण की कठिन उपलब्धि हासिल करने के लिए रोसेटा नामक एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग किया। बेकर और डीपमाइंड दोनों के दृष्टिकोण भविष्य के अनुप्रयोगों के लिए भारी संभावनाएं रखते हैं। श्रेय देना हमेशा से रहा हैनोबेल पुरस्कारों का विवादास्पद पहलू. अधिकतम तीन शोधकर्ता एक नोबेल साझा कर सकते हैं। लेकिन विज्ञान में बड़ी प्रगति सहयोगात्मक है। वैज्ञानिक पत्रों में 10, 20, 30 लेखक या अधिक हो सकते हैं। नोबेल समिति द्वारा सम्मानित खोजों में एक से अधिक टीमें योगदान दे सकती हैं। इस वर्ष हम बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम पर अनुसंधान के श्रेय के बारे में और चर्चा कर सकते हैं, जिसका दावा विभिन्न शोधकर्ताओं ने किया है, साथ ही भौतिकी जैसे क्षेत्र में किसी खोज के सामान्य श्रेय के बारे में भी चर्चा की जा सकती है। अब हमारे पास एट्रिब्यूशन समस्या का एक नया आयाम है। यह लगातार अस्पष्ट होता जा रहा है कि क्या हम हमेशा मानव वैज्ञानिकों और उनके कृत्रिम सहयोगियों के योगदान के बीच अंतर करने में सक्षम होंगे – एआई उपकरण जो पहले से ही हमारे ज्ञान की सीमाओं को आगे बढ़ाने में मदद कर रहे हैं। भविष्य में, क्या हम मशीनों को वैज्ञानिकों की जगह लेते हुए देख सकते हैं, जिसमें इंसानों को सहायक भूमिका सौंपी जाएगी? यदि ऐसा है, तो शायद एआई उपकरण को मुख्य नोबेल पुरस्कार मिलेगा, जिसमें मनुष्यों को अपनी श्रेणी की आवश्यकता होगी।
विजय गर्ग सेवानिवृत्त प्रिंसिपल शैक्षिक स्तंभकार स्ट्रीट कौर चंद एमएचआर मलोट पंजाब