कभी-कभी हमारे इनबॉक्स में प्रतिदिन आने वाले प्रचार और विपणन संदेशों से प्रौद्योगिकी की वास्तविकता को अलग करना मुश्किल होता है। उदाहरण के लिए, पिछले पाँच वर्षों में, हमने शायद मेटावर्स, ब्लॉकचेन और आभासी वास्तविकता के बारे में बहुत कुछ सुना है। वर्तमान में, हम बहुप्रचारित शब्द ‘एआई’ को लेकर हंगामे के बीच में हैं, और समय बताएगा कि क्या इस विशेष तूफान को चाय के कप निवासी के रूप में देखा जाएगा।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाचार से खास बात की जॉन मैकलूनकम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस और वैज्ञानिक नवाचार क्षेत्र में सबसे परिपक्व संगठनों में से एक में तकनीकी संचार और रणनीति के निदेशक, वोल्फ्राम अनुसंधानएआई की हमारी वर्तमान अवधारणाओं और उनके व्यावहारिक उपयोगों को एक गहरे संदर्भ में रखने में हमारी मदद करने के लिए।
जॉन ने वोल्फ्राम रिसर्च में 32 वर्षों तक विभिन्न भूमिकाओं में काम किया है, और वर्तमान में यूरोपीय तकनीकी सेवा टीम का नेतृत्व कर रहे हैं। प्रशिक्षण से एक गणितज्ञ और डेटा विश्लेषण के कई पहलुओं में एक कुशल व्यवसायी, हमने अपने साक्षात्कार की शुरुआत उनसे एलिवेटर पिच प्रारूप में वोल्फ्राम के काम का वर्णन करने के साथ की।
“हमारा मूल्य प्रस्ताव यह है कि हम गणना और वोल्फ्राम तकनीक जानते हैं। हम अपनी तकनीक को किसी संगठन की समस्या के अनुरूप तैयार करते हैं। यह चीजों की एक विस्तृत श्रृंखला में है। इसलिए, हमारे पास कोई विशिष्ट ग्राहक नहीं है। उनमें जो समानता है वह यह है कि वे कुछ नवोन्मेषी काम कर रहे हैं।”
“हम समस्या-समाधान कर रहे हैं, उस प्रकार की चीज़ें जो गणना और डेटा विज्ञान का उपयोग करती हैं। हम गणना के लिए एक एकीकृत मंच तैयार कर रहे हैं, और जब हम गणना के बारे में बात करते हैं, तो हमारा मतलब इंजीनियरिंग गणना, डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग जैसे तकनीकी कंप्यूटिंग के प्रकारों से है। यह सोशल नेटवर्क विश्लेषण, बायोसाइंसेज, बीमांकिक विज्ञान और वित्तीय गणना जैसी चीजें हैं। संक्षेप में, ये सभी मूलभूत रूप से गणितीय चीजें हैं।
“हमारी दुनिया वे सभी संरचित क्षेत्र हैं जहां हमने विभिन्न ऑन्कोलॉजी के निर्माण में 30 साल बिताए हैं। हमारे पास गणित का एक प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्व है, लेकिन ग्राफ़ और नेटवर्क, दस्तावेज़, वीडियो, चित्र, ऑडियो, समय श्रृंखला, वास्तविक दुनिया में शहर, नदियाँ और पहाड़ जैसी चीज़ें भी हैं। मेरी टीम वास्तव में कुछ उपयोगी करने का मनोरंजक कार्य कर रही है!”
“एआई को हम एक अन्य प्रकार की गणना के रूप में देखते हैं। अलग-अलग एल्गोरिदम थे जो वर्षों में विकसित हुए हैं, उनमें से कुछ सैकड़ों साल पहले, कुछ केवल दसियों साल पहले। जनरल एआई इस सूची में बस जुड़ गया है।”
2024 में एआई के बारे में किए गए दावे कभी-कभी अतिआशावादी हो सकते हैं, इसलिए हमें इसकी क्षमताओं के बारे में यथार्थवादी होने की जरूरत है और विचार करना होगा कि यह किसमें उत्कृष्ट है और कहां कम है।
“वहाँ अभी भी मानव बुद्धि है, जो अभी भी रणनीतिक तत्व के रूप में बनी हुई है। आप यह नहीं कहेंगे कि अगले पाँच वर्षों में AI मेरी कंपनी चलाएगा और निर्णय लेगा। जेनरेटिव एआई बहुत धाराप्रवाह है लेकिन अविश्वसनीय है। इसका काम है होना प्रशंसनीयसही नहीं होना. और विशेष रूप से जब आप वुल्फराम द्वारा की जाने वाली चीजों के बारे में सोचते हैं, तो यह भयानक है क्योंकि यह आपको उन चीजों के बारे में बताएगा जो आपका गणितीय उत्तर देता है। जैसा दिखेगा।” (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाचार‘ इटैलिक.)
इस संदर्भ में वोल्फ्राम रिसर्च का काम इस बात पर केंद्रित है कि जॉन ‘प्रतीकात्मक एआई’ को क्या कहते हैं। जनरेटिव और प्रतीकात्मक एआई में अंतर करने के लिए, उन्होंने हमें फेंकी गई गेंद के प्रक्षेप पथ के मॉडलिंग की सादृश्यता दी। एक जेनरेटिव एआई ऐसे हजारों थ्रो की जांच करके सीखेगा कि गेंद कैसे यात्रा करती है और फिर प्रक्षेपवक्र का विवरण तैयार करने में सक्षम होगी। “वह वर्णन प्रशंसनीय होगा। उस तरह का मॉडल डेटा-समृद्ध है, समझ ख़राब है।”
दूसरी ओर, फेंकी गई गेंद के प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्व में प्रक्षेप्य गति और तत्वों के प्रतिनिधित्व के लिए अंतर समीकरण शामिल होंगे: द्रव्यमान, वायुमंडल की चिपचिपाहट, घर्षण और कई अन्य कारक। “तब यह पूछा जा सकता है, ‘अगर मैं मंगल ग्रह पर गेंद फेंकूं तो क्या होगा?’ यह कुछ सटीक कहेगा. यह विफल नहीं होने वाला है।”
व्यावसायिक (या वैज्ञानिक, चिकित्सा, या इंजीनियरिंग) समस्याओं को हल करने का आदर्श तरीका मानव बुद्धि, प्रतीकात्मक तर्क का संयोजन है, जैसा कि वोल्फ्राम भाषा में वर्णित है, और जिसे अब हम एआई कहते हैं, वह उनके बीच गोंद के रूप में कार्य करता है। एआई अर्थ की व्याख्या करने और घटक भागों के बीच एक इंटरफेस के रूप में कार्य करने के लिए एक बेहतरीन तकनीक है।
“कुछ दिलचस्प क्रॉसओवर ऐसे हैं जहां हम प्राकृतिक भाषा लेते हैं और उसे कुछ संरचित जानकारी में बदल देते हैं जिसके साथ आप गणना कर सकते हैं। मानव भाषा बहुत गड़बड़ और अस्पष्ट है, और जेनरेटिव एआई इसे किसी संरचना में मैप करने में बहुत अच्छा है। एक बार जब आप किसी ऐसी संरचित दुनिया में होते हैं जो वाक्यात्मक रूप से औपचारिक होती है, तो आप उस पर काम कर सकते हैं।
वोल्फ्राम के काम के साथ ‘पारंपरिक’ एआई के संयोजन का एक हालिया उदाहरण में मेडिकल रिकॉर्ड शामिल हैं:
“हमने हाल ही में मेडिकल रिपोर्ट लेकर एक प्रोजेक्ट किया, जो हस्तलिखित, टाइप किया हुआ और डिजिटल था। लेकिन उनमें शब्द हैं, और उन पर आँकड़े बनाने की कोशिश करना संभव नहीं है। और इसलिए, आपको इन सभी शब्दों को कक्षाओं जैसी चीजों में मैप करने के लिए जेनरेटिव एआई भाग का उपयोग करना होगा: क्या यह एक टालने योग्य मौत थी? हाँ। नहीं, यह एक अच्छा, संरचित कुंजी मान युग्म है। और फिर एक बार जब हमें वह जानकारी संरचित रूप में मिल जाती है (उदाहरण के लिए JSON या XML का एक टुकड़ा, या जो भी आपकी चुनी हुई संरचना), तो हम यह कहना शुरू करने के लिए शास्त्रीय आँकड़े कर सकते हैं, ‘क्या कोई प्रवृत्ति है? क्या हम प्रोजेक्ट कर सकते हैं? क्या अस्पताल के नुकसान पर कोविड का प्रभाव पड़ा?’ स्पष्ट प्रश्न जिन पर आप साधन और माध्यिका और मॉडल जैसी चीजों के साथ प्रतीकात्मक रूप से पहुंच सकते हैं।
हमारे साक्षात्कार के दौरान, जॉन ने एक प्रेजेंटेशन का सारांश भी दिया, जिसमें उनके संगठन के काम का उदाहरण लिया गया, एक काल्पनिक मूंगफली का मक्खन कप विनिर्माण संयंत्र। किसी विशेष घटक को बदलने या रेसिपी के कुछ विवरणों को बदलने और उत्पाद के शेल्फ जीवन पर उस परिवर्तन के प्रभाव क्या हो सकते हैं?
“एलएलएम (बड़े भाषा मॉडल) कहेंगे, ‘ओह, वे शायद कुछ हफ्तों तक चलेंगे क्योंकि मूंगफली का मक्खन कप आम तौर पर कुछ सप्ताह तक शेल्फ पर बैठें। लेकिन एक कम्प्यूटेशनल मॉडल पर जाएं जो अवयवों को प्लग कर सकता है, और गणना कर सकता है, और आपको पता चल जाएगा कि यह चीज़ बंद होने से पहले आठ सप्ताह तक चलनी चाहिए। या वह परिवर्तन विनिर्माण प्रक्रिया पर क्या प्रभाव डाल सकता है? एक कम्प्यूटेशनल मॉडल आपके विनिर्माण संयंत्र के डिजिटल ट्विन से जुड़ सकता है और सीख सकता है, ‘इससे चीजें 3% तक धीमी हो जाएंगी, इसलिए आपकी उत्पादकता 20% गिर जाएगी क्योंकि यह एक बाधा पैदा करती है यहाँ.’ एलएलएम आपको और आपके प्रश्न को मॉडल, गणित, डेटा विज्ञान या डेटाबेस से जोड़ने में बहुत अच्छे हैं। और यह वास्तव में दिमागों का एक दिलचस्प तीन-तरफा मिलन है।
आप 1-2 अक्टूबर को एम्स्टर्डम में होने वाले आगामी TechEx कार्यक्रम में वोल्फ्राम रिसर्च को स्टैंड 166 पर देख सकते हैं। एआई और बिग डेटा स्ट्रैंड. हम इवेंट में मूंगफली के मक्खन से संबंधित किसी भी चर्चा की गारंटी नहीं दे सकते हैं, लेकिन यह पता लगाने के लिए कि आपकी विशिष्ट समस्याओं और दुविधाओं को हल करने के लिए शक्तिशाली मॉडलिंग और जेनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है, कंपनी से उसकी वेबसाइट के माध्यम से संपर्क करें.
क्या आप उद्योग जगत के नेताओं से एआई और बड़े डेटा के बारे में अधिक जानना चाहते हैं?चेक आउटएआई और बिग डेटा एक्सपोएम्स्टर्डम, कैलिफ़ोर्निया और लंदन में हो रहा है। व्यापक कार्यक्रम अन्य प्रमुख कार्यक्रमों के साथ सह-स्थित हैइंटेलिजेंट ऑटोमेशन सम्मेलन,ब्लॉकएक्स,डिजिटल परिवर्तन सप्ताहऔरसाइबर सुरक्षा और क्लाउड एक्सपो.
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वुल्फ्राम रिसर्च के साथ डेटा विज्ञान एआई का कैसे उपयोग करता है, यह पोस्ट सबसे पहले एआई न्यूज पर दिखाई दी।