वैज्ञानिक खोज की यात्रा ने अद्वितीय प्रगति की है, फिर भी समय, चेतना, और वास्तविकता जैसी कई गहन प्रश्न अनुत्तरित हैं। प्रगति के लिए नए उपकरण जैसे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की आवश्यकता होती है, जो वैज्ञानिक खोज को तेज कर सकता है। DeepMind, अब Google DeepMind, कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) के विकास के लिए 20 वर्षों से समर्पित रहा है ताकि इन चुनौतियों का सामना किया जा सके। एक प्रमुख उपलब्धि AlphaGo है, पहला AI जिसने गो में विश्व चैम्पियन को हराया, जिसने जटिल समस्याएं हल करने में AI की संभावनाओं को प्रदर्शित किया। इस सफलता ने AlphaFold के निर्माण को प्रेरित किया, जिसका उद्देश्य 'प्रोटीन फोल्डिंग समस्या' को हल करना था—जो उनके एमिनो एसिड अनुक्रमों से प्रोटीन की 3D संरचनाओं को समझने में एक बड़ा चुनौती है। AlphaFold ने क्षेत्र में क्रांति ला दी, तेजी और सटीकता से प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी कर, परमाणु सटीकता हासिल की। एक वर्ष में, इसने 20 करोड़ से अधिक प्रोटीनों की संरचना की भविष्यवाणी की, जो अन्यथा सदियों की शोध लेता। सामाजिक लाभ को अधिकतम करने के लिए, AlphaFold के मॉडल मुफ्त में उपलब्ध हैं, विश्वभर में लाखों शोधकर्ताओं की एंजाइम डिज़ाइन, मलेरिया वैक्सीन विकास, और दवा खोज जैसी क्षेत्रों में मदद कर रहे हैं। Isomorphic Labs की स्थापना के जरिए, ये प्रगति दवा खोज को क्रांतिकारी बना सकती हैं, इसे अधिक कुशल और सस्ता बनाते हुए—'डिजिटल गति से विज्ञान' का उदाहरण प्रस्तुत करती हैं। AI का परिवर्तनकारी प्रभाव जीवविज्ञान से परे, जैसे कि संलयन ऊर्जा, सामग्री खोज, और मौसम पूर्वानुमान जैसे क्षेत्रों में भी देखा जा रहा है। उदाहरण के लिए, AI-समर्थित बाढ़ भविष्यवाणी अब 80 से अधिक देशों में लाखों लोगों को प्रारंभिक चेतावनी प्रदान कर रही है, जिससे जलवायु लचीलापन सुधर रहा है। AI की संभावनाओं को अपनाने के लिए नैतिक जिम्मेदारियों को संबोधित करना और इसके विकास में विविध विशेषज्ञों को शामिल करना आवश्यक है। उद्योग, सरकार, अकादमी, और सिविल सोसायटी के बीच सहयोग नियामक ढांचे स्थापित करने के लिए आवश्यक है जो नवाचार को बढ़ावा देते हैं और जोखिमों को कम करते हैं। इतिहास की सबसे परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों में से एक के रूप में, AI के प्रमुख चुनौतियों को हल करने का वादा है, खोज के संभावित नए स्वर्ण युग का रास्ता प्रशस्त करता है। कई बाधाओं के बावजूद, AI का सावधानीपूर्वक और जिम्मेदार उपयोग हमें ब्रह्मांड के कुछ सबसे अजीब पहेलियों को हल करने के करीब ले जा सकता है।

संपादक की टिप्पणी: यह खोज उपकरण OpenSubtitles डेटा सेट की जांच में द अटलांटिक के अन्वेषण का एक घटक है। आप इस डेटा सेट और AI प्रशिक्षण में इसकी भूमिका के बारे में अधिक जानकारी यहाँ प्राप्त कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, एआई प्रशिक्षण में उपयोग की गई पुस्तकों के लिए द अटलांटिक के खोज उपकरण तक आपकी पहुँच यहाँ है।

हम एक ऐसे युग में हैं जहाँ अनुप्रयुक्त विज्ञान, मानव रचनात्मकता और नई तकनीकों ने मानवता के मौलिक प्रश्नों को गहराई से समझने में मदद की है। जबकि वैज्ञानिक प्रगति को अक्सर अविराम के रूप में देखा जाता है, यह हाल के दशकों में धीमी हो गई है। हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और क्वांटम कंप्यूटिंग जैसे क्षेत्रों में हालिया प्रगति ने स्वास्थ्य सेवाओं से लेकर पर्यावरणीय समाधानों तक विभिन्न क्षेत्रों में खोज को तेजी से बढ़ाया है। ये प्रगति शोधकर्ताओं, तकनीकी विशेषज्ञों, नीति निर्माताओं और सिविल संगठनों के दशकों के सहयोग का परिणाम हैं, जिन्होंने यह सुझाया है कि AI कैसे मानव जीवन को बेहतर बना सकता है। आज, रॉयल सोसाइटी और गूगल डीपमाइंड लंदन में पहले AI फॉर साइंस फोरम की सह-मेजबानी कर रहे हैं, जो वैज्ञानिक समुदाय को विज्ञान में AI की परिवर्तनकारी क्षमता और नवाचार में सार्वजनिक-निजी भागीदारी की भूमिका का अन्वेषण करने के लिए एकत्रित कर रहे हैं। हाल की कुछ उल्लेखनीय उपलब्धियाँ शामिल हैं: 1

AI-संबंधित घोटालों में वृद्धि के जवाब में, एक मोबाइल ऑपरेटर एक अनोखी रक्षा शुरू कर रहा है—एक AI दादी जिसका नाम "डेज़ी" है। वर्जिन मीडिया O2, एक यूके मोबाइल नेटवर्क, ने एक ब्लॉग पोस्ट में डेज़ी को पेश किया, यह बताते हुए कि उसकी भूमिका कॉल्स का जवाब देकर घोटालाबाजों को व्यस्त रखना है। यहाँ घोटालाबाजों से लड़ने के लिए डेज़ी का तरीका है। जब घोटालाबाज उन नंबरों को डायल करते हैं जो मोबाइल ऑपरेटर द्वारा निर्धारित किए गए हैं, तो एक AI चैटबॉट, जो लगभग मानव की तरह है, कॉल उठाता है। O2 ने इस चैटबॉट को विकसित किया है, जो एक वृद्ध महिला की तरह आवाज करता है, उन्नत AI तकनीकों और कई AI मॉडल्स का उपयोग करके, YouTube स्कैम-बस्टर जैसे जिम ब्राउनिंग की इनपुट के साथ। कॉल के दौरान, डेज़ी घोटालाबाज की आवाज को टेक्स्ट में प्रतिलेखित करती है, और तत्काल मौके पर एक प्रतिक्रिया उत्पन्न होती है, जो एक कस्टम बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके चरित्र व्यक्तित्व को शामिल करती है। यह प्रतिक्रिया एक AI टेक्स्ट-टू-स्पीच सिस्टम के माध्यम से आवाज दी जाती है। यह प्रक्रिया बाधारहित और रियल-टाइम है, जिससे उपयोगकर्ताओं को कोई अतिरिक्त कार्रवाई की आवश्यकता नहीं होती। यद्यपि डेज़ी कमजोर लग सकती है, उसे घोटालाबाजों को रोकने के लिए तैयार किया गया है। वह अपने पोते-पोतियों के बारे में कहानियाँ सुनाते हुए, तकनीक के बारे में अनजान होने का दिखावा करते हुए, या गलत बैंकिंग विवरण देते हुए, घोटालाबाज का समय बर्बाद कर सकती है और असली पीड़ितों की रक्षा कर सकती है। एक डेमो वीडियो डेज़ी की प्रभावशीलता को दिखाता है। वह एक घोटालाबाज से वेबसाइटों के बारे में चर्चा करते हुए "तीन डब्ल्यू फिर एक डॉट?" पूछकर शुरू करती है, अपनी बिल्ली, फ्लफी के बारे में कहानी बताते हुए, और बातें करती रहती है जब तक घोटालाबाज हताश होकर यह नहीं कहता, "मुझे लगता है आपका पेशा लोगों को परेशान करना है," यह समझते हुए कि वे करीब एक घंटे से फोन पर थे। डेज़ी ने कई घोटालाबाजों के साथ 40 मिनट तक की संवाद जारी रखी है, अपनी वास्तविकता दिखाते हुए। घोटालाबाजों को फैलाने के अलावा, डेज़ी लोगों को फोन कॉल की प्रामाणिकता के बारे में शिक्षित करने का लक्ष्य रखती है, O2 ग्राहकों को सतर्क रहने और संदिग्ध कॉलों की रिपोर्ट करने की याद दिलाती है।

बिजली की अधिक मांग वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास यूरोप में डेटा केंद्रों के परिदृश्य को बदल रहा है, और आयरलैंड, जो एक केंद्रीय टेक हब है, इसमें असफलताओं का सामना कर सकता है। डेटा केंद्र जो स्ट्रीमिंग और ईमेलिंग जैसी डिजिटल गतिविधियों के लिए आवश्यक हैं, आयरलैंड की अर्थव्यवस्था के लिए एक प्रमुख संपत्ति बन गए हैं, जहां कई प्रमुख टेक कंपनियां स्थित हैं। सिनर्जी रिसर्च ग्रुप के एक अध्ययन में डबलिन को वैश्विक स्तर पर तीसरे सबसे बड़े हाइपरस्केल डेटा केंद्र हब के रूप में रैंक किया गया है, और यूरोप में यह सबसे अग्रणी है, क्योंकि अमेज़ॅन, माइक्रोसॉफ्ट और गूगल जैसे बड़े क्लाउड ऑपरेटर इसे चला रहे हैं। हालांकि, आयरलैंड का पावर ग्रिड एआई से प्रेरित बढ़ती बिजली की मांग को पूरा करने के लिए संघर्ष कर रहा है, जो 2026 तक दोगुनी हो सकती है, जिससे आयरलैंड की डेटा केंद्र बाजार में स्थिति को खतरा हो सकता है। आयरिश MEP सीन केली ने डिजिटल अर्थव्यवस्था के लिए आयरलैंड के पावर ग्रिड के अपर्याप्त विस्तार पर चिंता व्यक्त की। नतीजतन, देश की बिजली नेटवर्क संचालक EirGrid नवंबर 2021 से डेटा केंद्र अनुरोधों का व्यक्तिगत मूल्यांकन कर रहा है, ऊर्जा बुनियादी ढांचे की सीमाओं के कारण डबलिन में नए डेटा केंद्रों को प्रभावी रूप से रोक रहा है। उन्होंने चेतावनी दी कि यदि स्थितियां बेहतर नहीं हुईं तो डेटा केंद्रों का "बड़ा पलायन" हो सकता है, 2016 से चल रहे आपूर्ति-मांग असंतुलन को उजागर किया। पिछले साल, डेटा केंद्रों ने आयरलैंड की बिजली का 21% उपभोग किया, जो शहरी घरों की उपयोगिता को पार कर गया। उपयोगिता के विनियमन के लिए आयोग ने चेतावनी दी कि यदि मांग बुनियादी ढांचे के विकास से अधिक होती रही तो बिजली की कमी और उपभोक्ता लागत में वृद्धि जैसी जोखिमें हो सकती हैं। केली ने व्यावसायिक विकास का समर्थन करते हुए बिजली आपूर्ति बनाए रखने की आवश्यकता पर जोर दिया, दोनों लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए एक आधुनिक ग्रिड की सिफारिश की। आयरलैंड के पर्यावरण मंत्रालय ने सभी डेटा केंद्र विकास को स्थायी रूप से समायोजित करने की चुनौती को स्वीकारते हुए, जलवायु कानून और ऊर्जा सुरक्षा के साथ मेल खाने की आवश्यकता को नोट किया। जैसे-जैसे अमेज़न, माइक्रोसॉफ्ट और गूगल यूरोप की एआई-संचालित क्लाउड बुनियादी ढांचे में निवेश कर रहे हैं, ऊर्जा की उपलब्धता, विशेष रूप से यदि सस्ती और अक्षय हो, भविष्य के निवेशों में एक महत्वपूर्ण कारक बन सकती है। डेटा केंद्र की मांग भीड़भाड़ वाले बाजारों जैसे डबलिन और फ्रैंकफर्ट से अन्य क्षेत्रों में स्थानांतरित हो सकती है। सभी क्षेत्रों को समान लाभ नहीं मिलेगा, क्योंकि डेटा केंद्रों की मेज़बानी के लिए पर्याप्त बुनियादी ढांचे और ऊर्जा संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिससे सभी के लिए बिजली के खर्चों में वृद्धि हो सकती है। मैकिन्से रिपोर्ट का सुझाव है कि जिन देशों के पास बड़े पैमाने पर कार्बन-मुक्त बिजली और ठंडे जलवायु हैं, वे सफल हो सकते हैं। नॉर्डिक्स अपने अनुकूल तापमान के साथ और फ्रांस अपने परमाणु ऊर्जा के साथ लाभप्रद स्थिति में हो सकते हैं। फ्रांसीसी राष्ट्रपति इमैनुएल मैक्रॉन ने कहा कि कम-कार्बन, सस्ती ऊर्जा की आवश्यकता है, जिसमें एआई को इन जरूरतों के संभावित समाधान के रूप में जोड़ा गया।

GitHub यूनिवर्स 2024 में, GitHub ने डेवलपर स्वायत्तता को बढ़ावा देने और AI-निवासी अनुभवों को एकीकृत करने के लिए प्रमुख अपडेट का अनावरण किया। कार्यक्रम में एक्सेसिबिलिटी, नवाचार और लचीले मल्टी-मॉडल विकल्पों की थीम पर प्रकाश डाला गया, जिससे ऐसे उपकरण प्रस्तुत किए गए जिन्हें वर्कफ्लो को सरल बनाने और सभी अनुभव स्तरों के डेवलपर्स को AI का लाभ उठाने के लिए सशक्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। GitHub का कॉपायलट अब विभिन्न AI मॉडल्स का समर्थन करता है—जिसमें OpenAI, Anthropic, और Google Gemini के मॉडल शामिल हैं—डेवलपर्स को बढ़ी हुई लचीलापन प्रदान करता है। डेवलपर्स अपने प्रोजेक्ट की जरूरतों के अनुसार मॉडल का चयन कर सकते हैं, जैसा कि GitHub ने एक प्रेस रिलीज़ में संकेत दिया है: डेवलपर्स कॉपायलट चैट के भीतर मॉडल्स के बीच स्विच कर सकते हैं ताकि प्रत्येक उपयोग मामले के लिए उपयुक्त मॉडल का चयन किया जा सके या कॉपायलट के मजबूत डिफ़ॉल्ट का उपयोग जारी रख सकें। यह मल्टी-मॉडल रणनीति डेवलपर्स को अपने सामान्य वर्कफ़्लोज़ में अग्रणी मॉडल्स का उपयोग करने की अनुमति देती है। GitHub ने GitHub Spark भी लॉन्च किया, जो एक AI-आधारित उपकरण है, जो उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा संकेतों का उपयोग करके संपूर्ण एप्लिकेशन विकसित करने में सक्षम बनाता है। यह उपकरण कोडिंग के नए-नवेले लोगों के लिए प्रवेश बाधाओं को कम करता है, जिससे यह एक अरब से अधिक वैश्विक उपयोगकर्ताओं तक पहुंच सकता है। सामान्य भाषा को व्यावहारिक कोड में परिवर्तित करके, Spark एप्लिकेशन निर्माण को अनुभवी डेवलपर्स और नवागतों दोनों के लिए सुलभ बनाता है। मंच X पर, Kitze, एक वेब डेवलपर और शिक्षक, ने कहा: GitHub Spark कोडिंग का भविष्य है। उपयोगकर्ताओं को इसके अंतर्निहित कोड की चिंता किए बिना वे जो चाहते हैं उसे उत्पन्न करने दें। (हालांकि कुछ कट्टर Vim प्रेमी मैन्युअल प्रोग्रामिंग के बारे में याद कर सकते हैं।) इसके अतिरिक्त, GitHub ने Visual Studio Code जैसे लोकप्रिय विकास वातावरण में AI विशेषताओं को बढ़ाया है, जो अधिक सहज कोड सुझाव, व्यक्तिगत मार्गदर्शन और न्यूनतम मैन्युअल इनपुट के साथ डीबगिंग और परीक्षण के लिए उपकरण प्रदान करता है। कॉपायलट एक्सटेंशन डेवलपर्स को अपने AI टूल्स को कस्टमाइज़ करने में सक्षम बनाते हैं, विभिन्न विकास चरणों में कार्यप्रवाहों को सरल बनाते हैं और दक्षता बढ़ाते हैं। GitHub के अपडेट में सुरक्षा एक प्रमुख फोकस है, जिसमें Copilot Autofix की शुरूआत शामिल है। यह AI-चालित विशेषता वास्तविक समय में कमजोरियों को पकड़ता और ठीक करता है, जिससे मैन्युअल समीक्षाओं को न्यूनतम किया जाता है। सुरक्षा जोखिमों का सक्रिय रूप से प्रबंधन करके, GitHub सुरक्षित विकास प्रथाओं और महत्वपूर्ण परियोजनाओं को सुरक्षित करने की दिशा में अपने प्रयासों को मजबूत करता है। जबकि एक Reddit थ्रेड में, एक उपयोगकर्ता ने Autofix विशेषता पर टिप्पणी की: ऐसा लगता है कि AI को केवल बाजार की अपील के लिए जोड़ा गया था। मुझे संदेह है कि AI स्थैतिक विश्लेषण से बेहतर प्रदर्शन करता है; Sonar जैसे उपकरण पहले से ही इसमें उत्कृष्टता के साथ इसे AI की आवश्यकता के बिना कर सकते हैं। इसके अलावा, 55,000 से अधिक डेवलपर्स ने Copilot Workspace का उपयोग कोड को योजनाबद्ध बनाने, निर्माण करने, परीक्षण करने और चलाने के लिए किया है, जिससे 10,000 से अधिक मर्ज किए गए पुल अनुरोध हुए हैं। उनकी प्रतिक्रिया के आधार पर, GitHub ने 100 से अधिक अपडेट पेश किए हैं, जिसमें एक बिल्ड और रिपेयर एजेंट, त्रुटि सुधार आदेश, ब्रेनस्टॉर्मिंग मोड, VS Code इंटिग्रेशन, आवर्ती प्रतिक्रिया और अधिक संदर्भ और निजीकरण के लिए उन्नत AI सहायता शामिल है।

शेयर बाजार में उछाल देखा गया है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पर उत्साह से प्रभावित है, जो मैकिन्सी के अनुसार 2030 तक वैश्विक अर्थव्यवस्था में $13 ट्रिलियन जोड़ सकता है। जबकि कुछ शेयर ओवरवैल्यूड लग सकते हैं, फिर भी कुछ प्रॉमिसिंग AI शेयर निवेश के योग्य माने जा रहे हैं। तीन Fool