OpenAI o1 का उपयोग करके क्वांटम भौतिकी समस्याओं को हल करना।
Max Planck Institute में से क्वांटम भौतिक विज्ञानी Mario Krenn गहरी वैज्ञानिक समस्याओं के लिए एक वास्तविक सोच भागीदार के रूप में OpenAI का उपयोग करता है। लेख बताता है कि ओ 1 की विस्तारित तर्क कैसे जटिल शोध को सूट करती है, क्रेन इसे विचारों और तनाव-परीक्षण सोच का पता लगाने के लिए कैसे उपयोग करती है और यह मौलिक विज्ञान में AI की भूमिका के लिए क्या संकेत देती है।
क्वांटम भौतिकी उन समस्याओं के लिए प्रसिद्ध है जो उज्ज्वल दिमागों को भी स्टंप करते हैं। Mario Krenn, प्रकाश विज्ञान के लिए Max Planck Institute पर आधारित एक क्वान्टम भौतिक विज्ञानी, ने उत्तर की खोज में एक अप्रत्याशित सहयोगी पाया हैः OpenAI का ओ 1 reasoning model . उनकी कहानी से पता चलता है कि कैसे उच्च तकनीकी क्षेत्रों में वैज्ञानिक उन्नत AI को फैंसी कैलकुलेटर के बजाय वास्तविक सोचने वाले साथी के रूप में व्यवहार करना शुरू कर रहे हैं।
मारियो क्रेन कौन हैं और यह क्यों महत्वपूर्ण है?
क्रेन एक आकस्मिक AI tinkerer नहीं है। वह क्वांटम उलझन पर अपने काम के लिए और उलझे हुए फोटॉनों का उपयोग करके क्वान्टम हस्तक्षेप के रचनात्मक दृष्टिकोण सहित, क्वान्टम प्रयोगों को डिजाइन करने के लिए जाना जाता है। अपने शोध में, उन्होंने लंबे समय से पता लगाया है कि कैसे कंप्यूटर मनुष्यों को नए वैज्ञानिक विचारों की खोज में मदद कर सकते हैं, इसलिए तर्क मॉडल में उनकी रुचि स्वाभाविक रूप से उनके करियर में फिट बैठती है।
क्वांटम भौतिकी में अंतर्ज्ञानी अवधारणाओं, जटिल गणित और प्रयोगात्मक डिजाइन शामिल हैं जिन्हें परिष्कृत करने के लिए महीनों या वर्षों का समय लग सकता है। यदि o1 जैसे मॉडल उस तरह की सोच में सार्थक योगदान दे सकते हैं, तो यह सुझाव देता है कि AI कोडिंग सहायता या ईमेल ड्राफ्टिंग से परे मौलिक विज्ञान में एक भूमिका निभा सकती है।
क्या OpenAI o1 Actually Does
OpenAI ने o1 को अपने लाइनअप में पहला मॉडल के रूप में जारी किया, जिसे प्रतिक्रिया देने से पहले अधिक समय "सोचने" पर खर्च करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। तुरंत उत्तर उत्पन्न करने के बजाय, ओ 1 एक समस्या चरण-दर-चरण काम करता है, एक प्रक्रिया जो कंपनी विस्तारित तर्क कहती है। इससे यह मानक चैट मॉडलों की तुलना में धीमा हो जाता है लेकिन उन कार्यों पर संभावित रूप से मजबूत होता है जिन्हें तर्क, गणित और सावधानीपूर्वक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
यह व्यापार-बदलाव ठीक वैसा ही है जो वैज्ञानिकों को आकर्षित करता है. अनुसंधान प्रश्नों में शायद ही कभी त्वरित उत्तर होते हैं। वे संरचित तर्क की मांग करते हैं, मान्यताओं की जांच करते हैं और समाधान के लिए कई रास्तों का पता लगाते हैं। o1 इस प्रकार की धीमी, जानबूझकर समस्या हल करने के साथ बनाया गया था।
एक भौतिक विज्ञानी AI reasoning model का उपयोग कैसे करता है
क्रेन के अनुसार, o1 ने उन्हें प्रभावित किया है कि यह कैसे गहरे वैज्ञानिक प्रश्नों को संभालता है, जिसमें वास्तविकता की प्रकृति के बारे में मौलिक पहेलियाँ शामिल हैं। उन्होंने मॉडल से चुनौतीपूर्ण समस्याएं पूछने और ऐसे उत्तर प्राप्त करने के अनुभवों का वर्णन किया है जो सतही होने के बजाय वास्तव में विचारशील महसूस करते थे।
इसका मतलब यह नहीं है कि o1 अपने दम पर क्वांटम भौतिकी अनुसंधान कर रहा है। क्रेन का कार्यप्रवाह कुछ अधिक यथार्थवादी को दर्शाता हैः विचारों की खोज करने के लिए मॉडल का उपयोग करना, अपने स्वयं के तर्क का परीक्षण करना और उन कोणों से समस्याओं को देखना जिन्हें उसने विचार नहीं किया होगा। ऐसे क्षेत्रों में जहां एक एकल अंतर्दृष्टि वर्षों के काम को पुनर्निर्देशित कर सकती है, विचारों को उछालने के लिए एक अथक साथी होना आश्चर्यजनक रूप से मूल्यवान हो सकता है।
क्रेन के व्यापक शोध कार्यक्रम ने वास्तव में इस क्षण की प्रत्याशा की। उन्होंने पहले उपकरण विकसित किए और algorithms का उद्देश्य वैज्ञानिकों को नई प्रयोगात्मक अवधारणाओं के साथ आने में मदद करना था। o1 के साथ काम करना, एक अर्थ में, उसी खोज में अगला कदम है, जो वैज्ञानिक रचनात्मकता को जगाने के लिए नवीनतम तर्क प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है।
AI और विज्ञान के बारे में यह क्या कहता है
बड़ा टेकअवे यह है कि AI और मौलिक अनुसंधान कहां जा रहे हैं। वर्षों से, धारणा थी कि machine learning मुख्य रूप से डेटा को क्रंच करके, विशाल datasets में पैटर्न स्पॉट करने या प्रयोगों का अनुकरण करके विज्ञान की मदद करेगा। तर्क मॉडल एक अलग संभावना पेश करते हैंः खोज के वैचारिक पक्ष पर सहयोगी के रूप में AI.
यह वैज्ञानिक को लूप से बाहर नहीं करता है. विशेष रूप से भौतिकी में, विचारों को अंततः गणितीय कठोरता और वास्तविक दुनिया के प्रयोगों का सामना करना पड़ता है। लेकिन o1 जैसे उपकरण विचारों की खोज स्थान का विस्तार कर सकते हैं, प्रारंभिक अन्वेषण में तेजी ला सकते हैं और शोधकर्ताओं को उन कनेक्शनों को नोटिस करने में मदद कर सकते हैंः जो अन्यथा याद आ सकती हैं।
किसको इसका उपयोग करना चाहिए/कौन इसे छोड़ना चाहिए
किसको इसका उपयोग करना चाहिए: - (डब्ल्यू.एच.ओ.) । . . शोधकर्ता और तकनीकी रूप से जिज्ञासु पेशेवर जो जटिल, तर्क-भारी समस्याओं पर काम करते हैं और विचारों का पता लगाने और अपनी सोच को तनाव देने के लिए एक उपकरण चाहते हैं। यदि आपके कार्य में त्वरित तथ्यात्मक लुकअप की बजाय संरचित विश्लेषण शामिल है, तो ओ 1 जैसे reasoning model खोज करने लायक है।
इसे किसको छोड़ना चाहिए: - (अंग्रेज़ी में) - (ब्रिटिश में) किसी को भी तत्काल उत्तर या सरल रोजमर्रा के कार्यों की आवश्यकता है, जहां एक तेज़ मानक मॉडल JUST अच्छी तरह से महसूस करेगा। और याद रखना महत्वपूर्ण हैः गहरे वैज्ञानिक प्रश्नों पर आउटपुट मानव विशेषज्ञों द्वारा सत्यापित किया जाना चाहिए, क्योंकि एआई-जनित तर्क में अभी भी त्रुटियां हो सकती हैं जिन्हें स्पॉट करना मुश्किल है।
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