एआई ने न्यूरोसाइंस अध्ययन के परिणामों की भविष्यवाणी में विशेषज्ञों को पछाड़ा

यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन (यूसीएल) के शोधकर्ताओं ने पाया है कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), जो एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है, न्यूरोसाइंस अध्ययन के परिणामों की भविष्यवाणी मानव विशेषज्ञों की तुलना में अधिक सटीकता से कर सकते हैं। ये मॉडल, जो व्यापक पाठ डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं, वैज्ञानिक साहित्य में पैटर्न की पहचान कर सकते हैं, जिससे अनुसंधान को तेजी से आगे बढ़ाने की संभावना है।

अध्ययन का विवरण

यूसीएल के मनोविज्ञान और भाषा विज्ञान विभाग के प्रमुख लेखक डॉ. केन लुओ ने बताया कि जबकि एलएलएम ज्ञान को संक्षेपित करने की अपनी क्षमता के लिए जाने जाते हैं, इस अध्ययन ने उनके भविष्य के वैज्ञानिक परिणामों की भविष्यवाणी करने की क्षमता का पता लगाया। शोध टीम ने ब्रेनबेंच नामक एक उपकरण विकसित किया ताकि एलएलएम की भविष्यवाणी क्षमताओं की मानव न्यूरोसाइंस विशेषज्ञों के खिलाफ जांच की जा सके।

ब्रेनबेंच उपकरण

ब्रेनबेंच में न्यूरोसाइंस अध्ययन सारांशों के जोड़े होते हैं। प्रत्येक जोड़ी में एक सारांश वास्तविक होता है, जबकि दूसरा एक संभावित लेकिन गलत परिणाम प्रस्तुत करने के लिए संशोधित किया गया है। अध्ययन में 15 एलएलएम और 171 मानव विशेषज्ञ शामिल थे। एलएलएम ने 81% औसत सटीकता प्राप्त की, जबकि मानव विशेषज्ञों ने 63% औसत सटीकता प्राप्त की।

एआई में प्रगति

शोधकर्ताओं ने एक मौजूदा एलएलएम, मिस्ट्रल, को विशेष रूप से न्यूरोसाइंस साहित्य पर प्रशिक्षित करके ब्रेनजीपीटी बनाया। इस विशेष मॉडल ने 86% सटीकता दर प्राप्त की। वरिष्ठ लेखक प्रोफेसर ब्रैडली लव ने कहा कि एआई उपकरण जल्द ही वैज्ञानिकों को प्रभावी प्रयोग डिजाइन करने में मदद कर सकते हैं।

भविष्य की संभावनाएं

अध्ययन से पता चलता है कि एआई वैज्ञानिक अनुसंधान में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है, प्रयोगों को डिजाइन करने और परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है। इस शोध को आर्थिक और सामाजिक अनुसंधान परिषद और माइक्रोसॉफ्ट सहित विभिन्न संस्थानों का समर्थन प्राप्त था और इसमें अंतरराष्ट्रीय सहयोग शामिल था।