फिर वर्तमान एजेंटिक युग आया। अब बात से संतुष्ट नहीं, हमने कार्रवाई की मांग की। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने उड़ानें बुक करना, सेल्फी का संपादन, स्प्रेडशीट को नेविगेट करना और कई दैनिक कार्यों को करना शुरू कर दिया है। ये शुरुआती एजेंट, जबकि शक्तिशाली हैं, विवश हैं – वे शानदार सहायक हैं, लेकिन फिर भी उनके डिजिटल क्रिब्स में बंद हैं।
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फिर भी, कुछ और अधिक परिवर्तनकारी झूठ आगे है। इस यात्रा में तीसरा चरण डिजिटल उपकरणों से खुफिया जानकारी को देखेगा। यह तब होता है जब अनुभूति स्क्रीन से बच जाती है और भौतिक दुनिया को अनुमति देना शुरू कर देती है। चाहे वह सन्निहित एआई, रोबोटिक्स या ‘स्मार्ट एवरीथिंग का युग’ कहे, यह चरण फोर्क-लिफ्ट्स से लेकर फर्नीचर तक हर चीज में अनुकूली शिक्षण प्रणालियों को लाएगा। एक्शन मॉडल, अनुभव सीखने, बहु-मोडल समझ और उन्नत हार्डवेयर द्वारा संचालित, मशीनें सीखना शुरू कर देंगी और उनके आसपास की दुनिया को फिर से खोलना शुरू करेंगी-भौतिक रूप से, न कि केवल वस्तुतः।
और यहां तक कि यह केवल एक वार्म-अप होगा। चौथा चरण एक खुफिया विस्फोट का वादा करता है। हम तेजी से एक ऐसे युग के पास आ रहे हैं जहां सबसे जटिल और लंबे समय से मानवीय चुनौतियों को संज्ञानात्मक शक्ति के साथ पूरा किया जाएगा जो हमारे अपने से अधिक है। कुछ एआई मॉडल पहले से ही गणित में ओलंपियाड स्तर के छात्रों को प्रतिद्वंद्वी कर रहे हैं। यह समय की बात है इससे पहले कि ये प्रणालियां हर अनुशासन में सबसे शानदार मानवीय दिमागों को पार करती हैं।
यह बुद्धिमत्ता, अंतहीन स्केलेबल और अथक सुधार, सबसे पहले स्वास्थ्य के दायरे में इसकी योग्यता साबित होगी।
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स्टेज 4 सफलता के शुरुआती संकेत के रूप में होशियार निदान: जबकि सार्वजनिक आकर्षण ह्यूमनॉइड रोबोट, सेल्फ-ड्राइविंग कारों और कपड़े धोने की मशीनों पर तय किया जाता है, वास्तविक परिवर्तन पहले से ही निदान में चल रहा है। यहां, एआई ने एक्स-रे, कैंसर स्कैन और मेडिकल इमेजरी से बीमारी की पहचान करने में मानव विशेषज्ञों को बेहतर प्रदर्शन करना शुरू कर दिया है। ये केवल सीमांत सुधार नहीं हैं। वे सटीक, गति और स्केलेबिलिटी में छलांग लगाते हैं।
यह नैदानिक क्रांति एक स्वास्थ्य सेवा उन्नयन से अधिक है। यह एआई की क्षमता को उन तरीकों से जटिलता के माध्यम से तर्क देता है जो विशेषज्ञ मानव अनुभूति को भी पार करते हैं। यदि एक एल्गोरिथ्म प्रशिक्षित रेडियोलॉजिस्ट को बेहतर बना सकता है, तो यह समस्याओं की व्याख्या, परिकल्पना और हल करने की व्यापक क्षमता का सुझाव देता है। ये संज्ञानात्मक करतब हैं जो पहले विशेषज्ञों तक सीमित हैं। अब, मशीनें उन्हें ले जा रही हैं और जीत रही हैं।
यहां तक कि अगर इनमें से कुछ सफलताएं अभी भी सहकर्मी-समीक्षा की पुष्टि का इंतजार करती हैं, तो प्रवृत्ति अचूक है। डायग्नोस्टिक मॉडल दिखा रहे हैं कि एआई जटिलता पर हमला कर सकता है, जो निर्णय ले सकता है कि जो मनुष्य सेकंड के भीतर मनुष्यों को दिन या सप्ताह लगेगा। और निदान केवल शुरुआत है।
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दवा की खोज एक बड़ी परीक्षा होगी: यदि डायग्नोस्टिक्स पैटर्न मान्यता के बारे में है, तो दवा की खोज जेनरेटिव इंटेलिजेंस की मांग करती है। इसमें न केवल समस्याओं को शामिल करना शामिल है, बल्कि उपन्यास समाधानों की कल्पना करना, नए अणुओं को डिजाइन करना और प्रयोग की परतों के माध्यम से परिकल्पनाओं को मान्य करना।
ऐतिहासिक रूप से, जीव विज्ञान को उन रूपरेखाओं के आसपास संरचित किया गया है, जो मनुष्यों को समझ में आया – समूहित प्रोटीन, लेबल वाले रास्ते, पदानुक्रमित वर्गीकरण, आदि। इन सरलीकरणों ने हमें जैव रासायनिक जटिलता का प्रबंधन करने में मदद की, लेकिन पूर्ण रूप से वास्तविकता का वर्णन करने में कमी आई। हालांकि, मशीनें संज्ञानात्मक शॉर्ट-कट्स से बाध्य नहीं हैं। वे आणविक रिक्त स्थान और यंत्रवत परिदृश्य में काम करते हैं जो मनुष्यों के लिए अपने दिमाग में पकड़ के लिए बहुत विशाल हैं।
ड्रग डिस्कवरी में एआई अब विचारों का प्रस्ताव करता है, सिमुलेशन चलाता है और हजारों आयामों में भविष्यवाणी की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। एब्सिक के शून्य-शॉट एंटीबॉडी जनरेटर जैसे उपकरण उदाहरणों की आवश्यकता के बिना व्यवहार्य दवा उम्मीदवारों को डिजाइन कर सकते हैं। पुनरावर्तन के फेनोमिक्स प्लेटफॉर्म स्क्रीन पर हजारों यौगिक-सेल संयोजनों को एक साथ। ये क्षमताएं एक नए प्रतिमान पर संकेत देती हैं: एक जहां मशीनें केवल खोज में सहायता नहीं करती हैं, वे इसे चलाते हैं।
असली कहानी तेज समयसीमा या सस्ती परीक्षण नहीं है। यह संभव है कि क्या संभव है, इसका कट्टरपंथी विस्तार है। एआई विज्ञान को अधिक प्रश्न पूछने, अधिक परिकल्पनाओं का पता लगाने और पहले से कहीं अधिक बड़े समाधान स्थान को नेविगेट करने की अनुमति दे रहा है।
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यह केवल शुरुआत है: आज हम जो देखते हैं वह सिर्फ सतह है। नीचे यह एक क्रांति है कि हम रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और भौतिक दुनिया के साथ कैसे बातचीत करते हैं। सिंथेटिक बायोलॉजी पहले से ही एआई का लाभ उठा रही है ताकि जीन सर्किट को डिजाइन किया जा सके जो उनके पहले प्रयास में सही ढंग से कार्य करता है। एंटीबॉडी डिज़ाइन को उन प्रणालियों द्वारा फिर से तैयार किया जा रहा है जिन्हें कोई प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता नहीं है। पूरे सेल सिमुलेशन क्षितिज पर हैं। भविष्य कहनेवाला मॉडल अब शारीरिक प्रयोग की आवश्यकता के बिना बाध्यकारी आत्मीयता, संरचनात्मक स्थिरता और जैविक प्रभाव का अनुमान लगाते हैं।
ये बदलाव वृद्धिशील नहीं हैं; वे गुणक हैं। प्रत्येक अग्रिम दूसरों को अनलॉक करता है। एक साथ लिया गया, वे विज्ञान को एक रैखिक प्रक्रिया से कुछ घातीय रूप में बदल देते हैं।
तमाशा से परे: आज की सुर्खियाँ नाटकीय एआई करतबों के साथ व्यस्त रहती हैं – उन सभी को जो ईमेल का मसौदा तैयार करती हैं, परीक्षा पास करती हैं, जिंगल्स की रचना करती हैं या बिना किसी संकेत के अपने डिनर आरक्षण को बुक करती हैं। मनोरंजक, हाँ। उपयोगी, शायद। लेकिन ये कार्य अनुप्रयोगों के एक उम्र बढ़ने वाले वर्ग के हैं।
असली कहानी कहीं और है: हम केवल बेहतर उपकरणों की दुनिया में प्रवेश नहीं कर रहे हैं। हम नए दिमागों के साथ एक दुनिया में प्रवेश कर रहे हैं – कृत्रिम लोग जो अपने स्वयं के लिए विदेशी तरीकों से तर्क कर सकते हैं। ये सिस्टम केवल खोज का समर्थन नहीं करेंगे; वे इसे सह-निर्माण करेंगे। उनकी सोच विदेशी, शक्तिशाली और गहराई से अपरिचित होगी। और फिर भी, तेजी से, ये उपकरण अपरिहार्य होंगे।
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उसी समय, हम अनिवार्य रूप से जटिल इलाके के लिए नेतृत्व कर रहे हैं। कानूनी, नैतिक, नैतिक, सामाजिक और संस्थागत प्रश्न- प्रत्येक -प्रत्येक के योग्य चर्चाएँ – बड़े बड़े। स्वायत्त प्रणालियों में जवाबदेही से लेकर मशीन-जनित ज्ञान के शासन तक, निहितार्थ विशाल और अनिर्दिष्ट हैं। यह लेख उन मुद्दों के साथ न्याय नहीं कर सकता है, लेकिन यह एक साधारण सच्चाई को ध्वजांकित कर सकता है: जिन्न बोतल में वापस नहीं जा रहा है।
अब क्या मायने रखता है कि क्या विभिन्न समुदायों -सांस्कृतिक, औद्योगिक, सरकारी और शैक्षिक -आगे की तैयारी करते हैं जो आगे झूठ बोलता है। क्योंकि जेनेरिक एआई नहीं है, और नहीं होगा, ज्यादातर चैटबॉट और डिजिटल सहायकों के बारे में। वे उपकरण आज की बातचीत पर हावी हैं, लेकिन वे अब से कुछ तिमाहियों को भी परिभाषित करने की संभावना नहीं रखते हैं। हम कुछ और अधिक के पुच्छ पर हैं। जितनी जल्दी हम इसे पहचानते हैं, उतनी ही बेहतर तैयार हम भविष्य के आकार के लिए नहीं होंगे, जो कि चटर्बबॉक्स या एजेंटों द्वारा नहीं, बल्कि दिमाग से हम केवल समझने के लिए शुरुआत कर रहे हैं।
लेखक Geninnov Pte Ltd. के लिए एक सिंगापुर स्थित नवाचार निवेशक है।
