कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने गणित को निशाना बनाया। अब यह विज्ञान के बाकी हिस्से का पीछा कर रही है
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एमआईटी के शोधकर्ता नील थॉम्पसन का तर्क है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) गणित से परे अर्थशास्त्र, उच्च-ऊर्जा भौतिकी और ब्रह्मांड विज्ञान जैसे सैद्धांतिक विज्ञानों में भी हलचल पैदा करने के लिए तैयार है। थॉम्पसन और उनके सहयोगियों द्वारा हाल ही में किए गए एक अध्ययन में दिखाया गया है कि शीर्ष AI मॉडलों ने मध्य 2024 से मध्य 2026 के बीच इन क्षेत्रों में सैद्धांतिक समस्याओं को हल करने की अपनी क्षमता को लगभग 2 प्रतिशत से बढ़ाकर 35 प्रतिशत कर दिया है। शोधकर्ताओं ने विभिन्न ओपनएआई मॉडलों का परीक्षण उन समस्याओं के खिलाफ किया जो मॉडलों के प्रशिक्षण की समाप्ति तिथि के बाद प्रकाशित हुई थीं, यह सुनिश्चित करते हुए कि सिस्टम याद की गई डेटा को याद करने के बजाय स्वतंत्र रूप से समाधान उत्पन्न करें। यह तेज प्रगति वर्तमान में गणित में हो रही हलचल से मिलती-जुलती है, जहां AI ने नावियर-स्टोक्स समीकरणों जैसे लंबे समय से चली आ रही चुनौतियों को हल किया है, जिसने गणितज्ञों में विवाद और नियमन की मांग को जन्म दिया है। हालांकि कुछ विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि AI पर निर्भर रहने से समस्या हल करने की मूल्यवान प्रक्रिया कमजोर हो सकती है, अन्य लोग सुझाव देते हैं कि स्वचालित सिद्धांत उत्पादन व्यावहारिक वैज्ञानिक खोजों को तेज कर सकता है। इन क्षमताओं के बावजूद, मानव शोधकर्ताओं की AI द्वारा उत्पन्न प्रमाणों की पुष्टि करना, अवधारणात्मक संबंध स्थापित करना और जटिल परिणामों की वैधता सुनिश्चित करना आवश्यक है। इसके परिणामस्वरूप, प्रमुख AI प्रयोगशालाएं सैद्धांतिक विश्लेषण को वास्तविक दुनिया के प्रायोगिक सत्यापन के साथ एकीकृत करने के अपने फोकस को बढ़ा रही हैं।
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