विज्ञान में AI क्या नया जोड़ता है

तीन चीज़ें जो AI जोड़ता है

इस लूप में AI कहाँ फिट बैठता है

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   सवाल पूछना

   इंसान चुनते हैं कि किस चीज़ का अध्ययन करना चाहिए और क्यों।
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   डेटा इकट्ठा करना और उसकी पड़ताल करना

   AI बड़े डेटा सेट को छांटने, साफ़ करने और उसमें खोजने में मदद कर सकता है।
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   हाइपोथेसिस बनाना

   AI विकल्पों का सुझाव दे सकता है। इंसान चुनते हैं कि कौन सा सही लगता है।
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   टेस्ट तैयार करना

   इंसान नियंत्रण (controls) और सुरक्षा जाँच के साथ निष्पक्ष प्रयोग डिज़ाइन करते हैं।
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   टेस्ट चलाना

   उपकरण और कभी-कभी रोबोट काम करते हैं। प्रकृति जवाब देती है।
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   आकलन करना और साझा करना

   इंसान व्याख्या करते हैं, साथी समीक्षक (peer reviewers) जाँचते हैं, और दूसरे लोग इसे दोहराने की कोशिश करते हैं।

यह इतना रोमांचक क्यों है

• कुछ समस्याएँ इसलिए अटकी हुई थीं क्योंकि खुद से जाँचने के लिए संभावनाएँ बहुत ज़्यादा थीं। AI एक लंबी सूची को छोटा कर सकता है।
• कुछ गणनाएँ इतनी धीमी थीं कि उन्हें कई बार नहीं चलाया जा सकता था। एक तेज़ अनुमान वैज्ञानिकों को ज़्यादा "अगर ऐसा हो तो क्या होगा" वाले सवालों की पड़ताल करने देता है।
• ओपन टूल्स और ओपन डेटा का मतलब है कि गुवाहाटी या कोयंबटूर का कोई छात्र भी उन्हीं संसाधनों में से कुछ का इस्तेमाल कर सकता है जो एक बड़ी लैब करती है।

हमें सावधान क्यों रहना चाहिए

• एक मॉडल पुराने डेटा से सीखता है। अगर कुछ ऐसा नया होता है जो डेटा में नहीं है, तो वह पूरे आत्मविश्वास के साथ गलत हो सकता है।
• पैटर्न का मतलब कारण नहीं होता। गर्मियों में आइसक्रीम की बिक्री और डूबने की घटनाएँ दोनों बढ़ जाती हैं। एक की वजह से दूसरा नहीं होता।
• कोई मॉडल किसी टेस्ट में सिर्फ़ इसलिए अच्छा लग सकता है क्योंकि टेस्ट उसके ट्रेनिंग डेटा से बहुत ज़्यादा मिलता-जुलता था। हम इस पर आखिरी पाठ में बात करेंगे।