சென்ற ஆண்டுகளில், கூகிள் தயாரிக்கும் AI யை ஒவ்வொரு கணிக்கும் தயாரிப்பு மற்றும் முயற்சியிலும் ஒருங்கிணைப்பதில் ஒரு பிரச்சினையில் உள்ளது. இதில் தேவைப்பட்ட தகவல்களை சுருக்கமாக விளக்கும் റോபோக்கள், பயன்பாடுகளுடன் தொடர்புகொண்டு, உங்கள் தொலைபேசியில் இருந்து சேகரிக்கப்பட்ட தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதைக் குறிக்கிறது. பெரும்பாலும், இந்த AI முறைமைகள் உருவாக்கிய வெளியீடுகள் எதிர்பாராத அளவிற்கு மேன்மைபோடும், மறைந்த எனவே உண்மை புரிதல் இல்லாமல் இருந்தாலும். ஆனாலும், அவை உண்மையாக அறிவியல் ஆராய்ச்சிகளை மேற்கொள்ள முடியுமா? கூகிள் ஆராய்ச்சி இப்போது "கூ-அறிஞர்" எனும் AI ஐ உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்தியுள்ளது. அவர்களது சமீபத்திய பன்முக AI முறைமை, ஜெமினி 2. 0 கட்டமைப்பின் அடிப்படையில் உருவாக்கப்பட்டு, மருத்துவ ஆராய்ச்சியாளர்களை இலக்கு வைத்துள்ளது மற்றும் புதிய கோட்பாடுகள் மற்றும் ஆராய்ச்சி உள்ளங்களில் உதவுவதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இருப்பினும், இந்த "கூ-அறிஞர்" உண்மையில் ஒரு மேம்பட்ட சாட்பாட் போல் செயல்படுகிறது. ஒரு உண்மையான அறிவியலாளர், அவர்களது ஆராய்ச்சி குறிக்கோள்கள், கோட்பாடுகள் மற்றும் உள்ளூர் ஆய்வுகளில் இருந்து மேற்கோள்கள் உள்ளிடுவதன் மூலம் கூகிளின் கூ-அறிஞரை பயன்படுத்தலாம், இதன் மூலம் AI புதிய ஆராய்ச்சி திசைகளை உருவாக்க முடியும். இந்த முறைமைவைப் பல தொடர்புடைய மாதிரிகள் உள்ளடக்கியது, மற்றும் அது உள்ளீட்டு தரவுகளை செயலாக்கி அதை மேம்படுத்துவதற்காக ஆன்லைன் வளத்தை அழுத்துகிறது. இந்த கட்டமைப்புக்குள், வேறு ஏஜெண்டுகள் ஒன்றுக்கொன்று சிக்கல்களை உருவாக்குவதன் மூலம், மற்ற காரணிகளின் AI மாதிரிகளுக்கு ஒப்பான "சுய-மேம்படுத்தும் சுற்றுப்பயணம்" உருவாகிறது. ஜெமினி போல ஒரு உருவாக்கும் AI முறைமை ஆக இருந்தாலும், அதற்கு உண்மையான புதிய அறிவு அல்லது எண்ணங்கள் கிடையாது. அதற்குப் பதிலாக, அது உள்ளடக்கிய தரவுகளில் இருந்து சூத்திரங்களை உருவாக்க முடியும். இறுதியில், AI கூ-அறிஞர் ஆராய்ச்சி முன்மொழிவுகள் மற்றும் கோட்பாடுகளை உருவாக்குகிறது, மேலும் மனித ஆராய்ச்சியாளர் அவற்றைக் கலந்துரையாட்ட சாட்பாட் இடைமுகத்துடன் தொடர்புகொண்டு விவாதிக்கலாம். AI கூ-அறிஞரை நீங்கள் ஒரு மேம்பட்ட சிந்தனை செயலான நிறுவிக்கொள்ளலாம்.

முற்றிலும் ஒப்புமையாக, மக்கள் கட்சி திட்டமிடல் கருத்துகளைக் பெற்று பொதுமக்கள் அளவிலான AI உடன் பகிரலாம், அறிவியலாளர்கள் ஒரு அறிவியல் ஆராய்ச்சிக்காக குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட AI உடன் புதிய ஆராய்ச்சி கருத்துகளை உருவாக்கலாம். அறிவியலில் AI ஐ சோதிக்கும் தற்காலத் தேர்வில் பயன்படுத்தப்படும் AI முறைமைகள் துல்லியமான புள்ளிவிவரங்களைச் சேர்ந்த ஒரு பிரச்சினை உள்ளது. உருவாக்கும் AI சரியான பயிற்சி தரவுகள் அல்லது மாதிரிகள் கிடைக்கின்றனவோ இல்லையோ பதில்களை உருவாக்கக்கூடியது, இதோடு கூடுதல் AI மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி உண்மைகளை உறுதிசெய்யும் போது, துல்லியத்தை உறுதிப்படுத்த முடியாது. அதன் காரணி திறன்களுடன், AI கூ-அறிஞர் உள்ளார்ந்த மதிப்பீடுகளைச் செய்கிறது மற்றும் அதன் வெளியீடுகளை மேம்படுத்துகிறது, மேலும் கூகிள் இந்த சுய-மதிப்பீட்டு மதிப்பீடுகள் மேம்பட்ட அறிவியல் துல்லியத்திற்கு தொடர்புடையதாகக் கூறுகிறது. என்றாலும், உள்ளார்ந்த அளவீடுகள் தகவலளிக்க முடியாது, உண்மையான அறிவியலாளர்கள் என்ன நினைக்கிறார்கள்?கூகிள் மனிதத்தமிழில் மருத்துவ ஆராய்ச்சியாளர்களிடம் ரோபோட்டின் முன்மொழிவுகளை மதிப்பீடு செய்யக் கேட்டது, மேலும் அவர்கள் AI கூ-அறிஞரை மற்ற குறைந்த சிறப்பு வாய்ந்த AI முறைமைகள் போலவே அதிக அளவில் மதிப்பீடு செய்ததாக கூறப்படுகிறது. இந்த நிபுணர்கள் AI கூ-அறிஞரின் வெளியீடுகள் முறைமைகளை ஒத்துப்போகும் முன்னேற்றத்தைக் காட்டுகின்றன என்று குறிப்பிட்டனர். அந்தப் பொருட்டு, AI-ல் உள்ள சில சுட்டுரைகள் தகுதியானவையாக இருக்க வாய்ப்பு தருகிறது. இருப்பினும், கூகிள் பல பல்கலைக்கழகங்களுடன் இணைந்து AI மூலம் உருவாக்கப்பட்ட ஆராய்ச்சி முன்மொழிவுகளை ஆய்வகச் சூழல்களில் சோதிக்க உதவி பெற்று வருகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, AI சில மரபுகளை கூடிய மயோலிட் லேக்கீமியா சிகிச்சைக்கு மாற்றும்படி பரிந்துரைக்கின்றது, மேலும் ஆரம்ப ஆய்வகத் தேர்வுகள் இந்த அணுகுமுறை நடைமுறையாகப் பயன்படுமா என்று கூறுகின்றன. அத்துடன், ஸ்டான்ஃபோর্ডப் பல்கலைக்கழகத்தில் நடத்தப்பட்ட ஆராய்ச்சி, AI கூ-அறிஞரின் கல்லீரல் நரம்பியல் சிகிச்சை பரிந்துரைகள் மேலும் ஆராய்வுக்குரியதாக இருந்தது. இந்த ஆராய்ச்சி முன்னேற்றமாக இருப்பதாக இருந்தாலும், அந்த முறைமை "கூ-அறிஞர்" எனக் கூறுவது ஓரளவுக்குக் களவாக இருக்க கூடுகிறது. AI தொழில்நுட்ப நாயகர்களின் பேச்சுக்கள் எங்களை சுய-ஆவணங்களை, சிந்திக்கும் இயந்திரங்கள், எந்த அளவுக்கு அறிவியல் ஆராய்ச்சிகளை தானாகவே மேற்கொள்ளும் நிலையில் உள்ளன என்றாலும், AI அறிவியல் ஆராய்ச்சிகளை தனிப்பட்ட முறையில் மேற்கொள்ள முடியாதுள்ளது. எனினும், இந்த AI கூ-அறிஞர் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை மற்றும் ஆராய்ச்சி உத்தியோகபூர்வமாக பொருள்மயமாகக் கையாள உதவுவதில் பயனுள்ளதாக இருக்க முடியும், உண்மையான புரிதல் இல்லாத போதிலும்.