एआई का उदय: वैज्ञानिक अनुसंधान का पुनर्गठन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) वैज्ञानिक अनुसंधान के परिदृश्य को पुनर्जीवित कर रही है, यह न केवल वैज्ञानिकों के औजारों में वृद्धिशील सुधार है, बल्कि एक क्रांतिकारी उपकरण द्वारा संचालित एक गहन परिवर्तन है, जो वैज्ञानिक तरीकों और पूरे वैज्ञानिक अनुसंधान पारिस्थितिकी तंत्र को नया आकार दे रहा है। हम एक नए वैज्ञानिक प्रतिमान के जन्म को देख रहे हैं, जिसका महत्वपूर्ण अर्थ स्वयं वैज्ञानिक क्रांति के समान है।

एआई की दोहरी क्षमता - भविष्यवाणी क्षमता और उत्पादन क्षमता - इस परिवर्तन का मूल चालक है। यह दोहरी शक्ति एआई को अवधारणा निर्माण से लेकर अंतिम खोज तक, लगभग हर अनुसंधान चरण में भाग लेने में सक्षम बनाती है।

पारंपरिक प्रतिमान: परिकल्पना और असत्यता की दुनिया

क्लासिक लूप: "परिकल्पना-प्रयोग-सत्यापन"

परंपरागत रूप से, वैज्ञानिक प्रगति एक स्पष्ट और शक्तिशाली तार्किक लूप, "परिकल्पना-प्रयोग-सत्यापन" का पालन करती है। वैज्ञानिक पहले मौजूदा ज्ञान और अवलोकन के आधार पर एक विशिष्ट, परीक्षण योग्य परिकल्पना प्रस्तावित करते हैं। इसके बाद, वे इस परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए कठोर प्रयोगों को डिजाइन और संचालित करते हैं। अंत में, एकत्र किए गए अनुभवजन्य डेटा के आधार पर, परिकल्पना की पुष्टि की जाती है, संशोधित की जाती है या पूरी तरह से खारिज कर दी जाती है। यह प्रक्रिया सदियों से वैज्ञानिक ज्ञान की वृद्धि की आधारशिला रही है।

दार्शनिक आधारशिला: पोपर का मिथ्याकरण

इस क्लासिक मॉडल का दार्शनिक मूल काफी हद तक विज्ञान दार्शनिक कार्ल पॉपर के मिथ्याकरण सिद्धांत द्वारा निर्धारित किया गया है।

• सीमांकन समस्या: पॉपर ने एक मुख्य दृष्टिकोण प्रस्तावित किया, अर्थात् विज्ञान और गैर-विज्ञान (जैसे छद्म विज्ञान) के बीच अंतर करने की कुंजी इस पर निर्भर नहीं करती है कि क्या किसी सिद्धांत को सत्य के रूप में सिद्ध किया जा सकता है, बल्कि इस पर निर्भर करती है कि क्या इसे असत्य साबित किया जा सकता है। एक वैज्ञानिक सिद्धांत को ऐसी भविष्यवाणियां करनी चाहिए जिन्हें अनुभवजन्य रूप से खंडन किया जा सके। प्रसिद्ध उदाहरण "सभी हंस सफेद होते हैं" का कथन है, चाहे हम कितने भी सफेद हंसों का निरीक्षण करें, हम इसे अंततः सिद्ध नहीं कर सकते हैं, लेकिन जैसे ही हम एक काला हंस देखते हैं, हम इसे पूरी तरह से असत्य साबित कर सकते हैं। इसलिए, मिथ्याकरण वैज्ञानिक सिद्धांत की एक आवश्यक विशेषता बन गया।
• खोज का तर्क: इस आधार पर, पॉपर ने वैज्ञानिक प्रगति को एक कभी न खत्म होने वाले चक्र के रूप में चित्रित किया: "समस्या - अनुमान - खंडन - नई समस्या…" विज्ञान तथ्यों को स्थिर रूप से जमा नहीं कर रहा है, बल्कि त्रुटियों को लगातार दूर करके सत्य के करीब आने की एक गतिशील क्रांतिकारी प्रक्रिया है।

आलोचना और विकास

निश्चित रूप से, शुद्ध पॉपर मॉडल एक आदर्श चित्रण है। बाद के विज्ञान दार्शनिकों, जैसे थॉमस कुह्न और इमरे लकाटोस ने इसे पूरक और संशोधित किया। कुह्न ने "प्रतिमान" और "नियमित विज्ञान" की अवधारणाओं को पेश किया, यह बताते हुए कि अधिकांश समय, वैज्ञानिक एक ठोस सैद्धांतिक ढांचे के भीतर समस्याओं को हल करते हैं, और इस प्रतिमान को बनाए रखने की प्रवृत्ति रखते हैं, जब तक कि अस्पष्टीकृत "विसंगतियां" बड़ी मात्रा में जमा न हो जाएं, जिससे "वैज्ञानिक क्रांति" हो। लकाटोस ने "वैज्ञानिक अनुसंधान कार्यक्रम" का सिद्धांत प्रस्तावित किया, जिसमें माना जाता है कि एक मुख्य सिद्धांत सहायक परिकल्पनाओं की एक श्रृंखला से घिरा हुआ है, जिससे मुख्य सिद्धांत का मिथ्याकरण अधिक जटिल हो जाता है। ये सिद्धांत संयुक्त रूप से पारंपरिक वैज्ञानिक अनुसंधान की एक अधिक जटिल, अधिक ऐतिहासिक रूप से यथार्थवादी तस्वीर चित्रित करते हैं।

हालांकि, चाहे पॉपर का आदर्श मॉडल हो या कुह्न का ऐतिहासिक परिप्रेक्ष्य, उनकी सामान्य जड़ यह है कि यह प्रक्रिया मानव की संज्ञानात्मक क्षमताओं से सीमित है। हम जो परिकल्पनाएँ प्रस्तावित कर सकते हैं, वे हमारी ज्ञान सीमाओं, कल्पना और उच्च-आयामी जटिल जानकारी को संसाधित करने की क्षमता से बंधी हैं। "समस्या - अनुमान" यह महत्वपूर्ण कदम, अनिवार्य रूप से मानव-केंद्रित संज्ञानात्मक बाधा है। विज्ञान में बड़ी सफलताएं अक्सर वैज्ञानिक अंतर्ज्ञान, प्रेरणा या यहां तक कि आकस्मिक भाग्य पर निर्भर करती हैं। ठीक यही मौलिक सीमा है जिसने एआई की विघटनकारी भूमिका के लिए मंच तैयार किया है। एआई एक ऐसे काल्पनिक स्थान का पता लगा सकता है जो मानव मन की पहुंच से कहीं अधिक विशाल और जटिल है, और उन पैटर्न की पहचान कर सकता है जो मनुष्यों के लिए स्पष्ट या यहां तक कि प्रति-सहज नहीं हैं, इस प्रकार पारंपरिक वैज्ञानिक तरीकों में सबसे महत्वपूर्ण संज्ञानात्मक बाधाओं को सीधे तोड़ते हैं।

नई विधियों का उदय: चौथा प्रतिमान

चौथे प्रतिमान को परिभाषित करना: डेटा गहन वैज्ञानिक खोज

सूचना प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, वैज्ञानिक अनुसंधान का एक नया मॉडल उभरा है। ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता जिम ग्रे ने इसे "चौथा प्रतिमान", अर्थात् "डेटा गहन वैज्ञानिक खोज" का नाम दिया। यह प्रतिमान विज्ञान के इतिहास में पहले तीन प्रतिमानों - पहला प्रतिमान (अनुभव और अवलोकन विज्ञान), दूसरा प्रतिमान (सैद्धांतिक विज्ञान) और तीसरा प्रतिमान (गणना और सिमुलेशन विज्ञान) - के साथ एक स्पष्ट विरोधाभास बनाता है। चौथे प्रतिमान का मूल यह है कि यह विशाल डेटासेट को वैज्ञानिक खोज प्रक्रिया के केंद्र में रखता है, सिद्धांत, प्रयोग और सिमुलेशन को एकीकृत करता है।

"परिकल्पना संचालित" से "डेटा संचालित" तक

इस क्रांति में मौलिक बदलाव यह है कि अनुसंधान का प्रारंभिक बिंदु "मौजूदा परिकल्पना को मान्य करने के लिए डेटा एकत्र करना" से बदलकर "डेटा की खोज से नई परिकल्पनाएँ उत्पन्न करना" हो गया है। जैसा कि Google के अनुसंधान निदेशक पीटर नॉर्विग ने कहा, "सभी मॉडल गलत हैं, लेकिन आप मॉडल के बिना अधिक से अधिक सफलता प्राप्त कर सकते हैं।” यह इंगित करता है कि वैज्ञानिक अनुसंधान पूर्व मजबूत परिकल्पनाओं पर निर्भरता से दूर होने लगा है, और इसके बजाय मशीन लर्निंग जैसी तकनीकों का उपयोग विशाल डेटा में छिपे हुए पैटर्न, संघों और कानूनों को खोजने के लिए कर रहा है जिन्हें मानव विश्लेषण नहीं कर सकता है।

ग्रे के सिद्धांत के अनुसार, डेटा गहन विज्ञान में तीन मुख्य स्तंभ होते हैं:

1. डेटा अधिग्रहण: पहले से कहीं अधिक पैमाने और गति से वैज्ञानिक डेटा को कैप्चर करने के लिए जीन सीक्वेंसर, उच्च-ऊर्जा कलिडर, रेडियो दूरबीन जैसे उन्नत उपकरणों के माध्यम से।
2. डेटा प्रबंधन: इन विशाल डेटासेट को संग्रहीत, प्रबंधित, अनुक्रमित और साझा करने के लिए एक शक्तिशाली अवसंरचना स्थापित करना, ताकि इसे लंबी अवधि के लिए, सार्वजनिक रूप से एक्सेस और उपयोग किया जा सके - ग्रे ने इसे उस समय की मुख्य चुनौती माना।
3. डेटा विश्लेषण: डेटा का पता लगाने और उससे ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए उन्नत एल्गोरिदम और विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करना।

विज्ञान के लिए एआई: पांचवें प्रतिमान की सुबह?

वर्तमान में, जेनरेटिव एआई द्वारा प्रतिनिधित्व की जाने वाली नई तकनीकी लहर चौथे प्रतिमान के एक गहन विकास को बढ़ावा दे रही है, और यहां तक कि एक उभरते पांचवें प्रतिमान को भी जन्म दे सकती है। यदि चौथा प्रतिमान डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने पर केंद्रित है, तो एआई द्वारा संचालित नया प्रतिमान डेटा से पूरी तरह से नए ज्ञान, संस्थाओं और परिकल्पनाओं को उत्पन्न करने पर केंद्रित है। यह "डेटा गहन खोज" से "डेटा जनरेटिव खोज" तक एक छलांग है।

एआई चौथे प्रतिमान के इंजन के रूप में: भविष्यवाणी से उत्पादन तक

एआई सामग्री, जीव विज्ञान और अन्य क्षेत्रों में शक्तिशाली भविष्यवाणी और उत्पादन क्षमता दिखा रहा है, जो चौथे प्रतिमान को परिपक्वता की ओर धकेलने के लिए एक मुख्य इंजन बन गया है।

केस स्टडी: जीव विज्ञान में क्रांति

• प्रोटीन फोल्डिंग समस्या को क्रैक करना: जीव विज्ञान के क्षेत्र में एक 50 साल पुरानी बड़ी चुनौती - प्रोटीन फोल्डिंग समस्या, को Google DeepMind द्वारा विकसित एआई मॉडल AlphaFold द्वारा एक ही बार में हल कर दिया गया। एआई के आगमन से पहले, एक प्रोटीन संरचना का विश्लेषण करने के लिए प्रयोगात्मक माध्यमों से आमतौर पर वर्षों और उच्च लागत की आवश्यकता होती थी। और अब, AlphaFold कुछ ही मिनटों में अमीनो एसिड अनुक्रम के अनुसार, प्रयोगात्मक सटीकता के करीब इसकी तीन-आयामी संरचना की भविष्यवाणी कर सकता है।
• स्केलिंग और लोकतंत्रीकरण: AlphaFold की सफलता यहीं नहीं रुकी। DeepMind ने 200 मिलियन से अधिक प्रोटीन संरचनाओं की अपनी भविष्यवाणियों को मुफ्त में सार्वजनिक कर दिया, जिससे एक विशाल डेटाबेस बना, जिसने वैश्विक स्तर पर संबंधित क्षेत्रों में अनुसंधान को बहुत बढ़ावा दिया। इसने कोरोनावायरस वैक्सीन अनुसंधान से लेकर प्लास्टिक डिग्रेडेशन एंजाइम डिजाइन तक, विभिन्न नवाचारों को गति दी है।
• भविष्यवाणी से उत्पादन तक: इस क्रांति का अगला फ्रंटियर जेनरेटिव एआई का उपयोग करके प्रोटीन का डी नोवो डिजाइन है। 2024 के रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार के विजेता डेविड बेकर के अनुसंधान द्वारा प्रतिनिधित्व किया गया, वैज्ञानिक एआई का उपयोग प्राकृतिक दुनिया में मौजूद नहीं होने वाले, पूरी तरह से नए कार्यों वाले प्रोटीन को डिजाइन करने के लिए कर रहे हैं। यह नई दवाओं के विकास, कुशल उत्प्रेरक एंजाइमों को डिजाइन करने और नई बायोमटेरियल बनाने के लिए असीम संभावनाओं को खोलता है। AlphaFold 3 का नवीनतम संस्करण प्रोटीन और डीएनए, आरएनए और छोटे अणु लिगैंड के बीच बातचीत का भी अनुकरण कर सकता है, जो दवा खोज के लिए अमूल्य है।

केस स्टडी: नई सामग्रियों का त्वरित निर्माण

• पारंपरिक अनुसंधान और विकास की बाधाएँ: जीव विज्ञान के समान, नई सामग्रियों की खोज पारंपरिक रूप से "परीक्षण और त्रुटि" पर निर्भर एक धीमी और महंगी प्रक्रिया रही है। एआई परमाणु व्यवस्था, सूक्ष्म संरचना और सामग्री के स्थूल गुणों के बीच जटिल संबंध स्थापित करके इस स्थिति को पूरी तरह से बदल रहा है।

• एआई संचालित भविष्यवाणी और डिजाइन:

  • Google का GNoME: DeepMind के GNoME (सामग्री अन्वेषण के लिए ग्राफ नेटवर्क) प्लेटफ़ॉर्म ने ग्राफ न्यूरल नेटवर्क तकनीक का उपयोग करके 2.2 मिलियन संभावित नई अकार्बनिक क्रिस्टल सामग्रियों की स्थिरता की भविष्यवाणी की। इस खोज में, एआई ने लगभग 380,000 नई सामग्रियों की खोज की जिनमें थर्मोडायनामिक स्थिरता थी, जो पिछले लगभग 800 वर्षों में मानव वैज्ञानिकों द्वारा किए गए अनुसंधान के कुल योग के बराबर है। इन नई सामग्रियों में बैटरी, सुपरकंडक्टर्स और अन्य क्षेत्रों में बड़ी अनुप्रयोग क्षमता है।
  • Microsoft का MatterGen: Microsoft Research द्वारा विकसित जेनरेटिव AI टूल MatterGen, शोधकर्ताओं द्वारा निर्धारित लक्षित गुणों (जैसे चालकता, चुंबकत्व, आदि) के अनुसार सीधे नए सामग्री संरचना उम्मीदवारों को उत्पन्न कर सकता है। यह टूल सिमुलेशन प्लेटफ़ॉर्म MatterSim के साथ मिलकर इन उम्मीदवारों की व्यवहार्यता को जल्दी से सत्यापित कर सकता है, जिससे "डिजाइन-स्क्रीन" अनुसंधान और विकास चक्र बहुत कम हो जाता है।

• सहजीवी संबंध: यह ध्यान देने योग्य है कि एआई और सामग्री विज्ञान के बीच एक सहजीवी संबंध बन गया है। नई सामग्रियों की खोज एआई को बेहतर प्रदर्शन करने वाले कंप्यूटिंग हार्डवेयर प्रदान कर सकती है, और अधिक शक्तिशाली एआई बदले में नई सामग्रियों के अनुसंधान और विकास की प्रक्रिया को तेज कर सकता है।

ये मामले एक गहन परिवर्तन को प्रकट करते हैं: वैज्ञानिक अनुसंधान प्रकृति की खोज (जो है उसकी खोज) से भविष्य को डिजाइन करने (जो हो सकता है उसे डिजाइन करने) की ओर बढ़ रहा है। पारंपरिक वैज्ञानिक अधिक खोजकर्ताओं की तरह होते हैं, जो प्राकृतिक दुनिया में पहले से मौजूद पदार्थों और नियमों की खोज और चित्रण करते हैं। और जेनरेटिव एआई का उदय वैज्ञानिकों को तेजी से "निर्माता" बना रहा है। वे विशिष्ट कार्यात्मक आवश्यकताओं (उदाहरण के लिए, "एक प्रोटीन जो विशिष्ट कैंसर कोशिकाओं के लक्ष्य से बंध सकता है" या "एक सामग्री जिसमें उच्च तापीय चालकता और इन्सुलेशन दोनों हैं") के अनुसार, इन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एआई का उपयोग करके नई सामग्री को डिजाइन और बना सकते हैं। यह न केवल बुनियादी विज्ञान और अनुप्रयुक्त इंजीनियरिंग के बीच की रेखाओं को धुंधला करता है, बल्कि भविष्य की दवा विकास, विनिर्माण और यहां तक कि सामाजिक नैतिकता के लिए पूरी तरह से नए प्रस्तावों को भी प्रस्तुत करता है।

अनुसंधान प्रक्रिया का पुनर्गठन: स्वचालन और बंद लूप प्रयोगशालाएँ

एआई न केवल स्थूल स्तर पर वैज्ञानिक प्रतिमान को बदल रहा है, बल्कि सूक्ष्म स्तर पर वैज्ञानिक कार्य के प्रत्येक विशिष्ट लिंक को फिर से आकार दे रहा है, जो स्वचालित, बंद लूप "आत्म-ड्राइविंग प्रयोगशालाओं" को जन्म दे रहा है।

एआई संचालित परिकल्पना पीढ़ी

परंपरागत रूप से, उपन्यास और मूल्यवान वैज्ञानिक परिकल्पनाएँ प्रस्तावित करना मानव रचनात्मकता का शिखर माना जाता था। हालाँकि, एआई इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण भूमिका निभाना शुरू कर रहा है। एआई सिस्टम लाखों वैज्ञानिक साहित्य, पेटेंट और प्रायोगिक डेटाबेस को स्कैन करके, छिपे हुए, अनायास संबंधों की खोज करके पूरी तरह से नई वैज्ञानिक परिकल्पनाएँ प्रस्तावित करने में सक्षम हैं जिन्हें मानव शोधकर्ता ज्ञान की सीमाओं या संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों के कारण अनदेखा कर देते हैं।

कुछ शोध दल कई एआई एजेंटों (एजेंट) से मिलकर बने "एआई वैज्ञानिक" सिस्टम विकसित कर रहे हैं। इन प्रणालियों में, विभिन्न एआई विभिन्न भूमिकाएँ निभाते हैं: उदाहरण के लिए, "परिकल्पना एजेंट" अनुसंधान विचारों को उत्पन्न करने के लिए जिम्मेदार है, "तर्क एजेंट" परिकल्पना का मूल्यांकन करने के लिए डेटा और साहित्य का विश्लेषण करने के लिए जिम्मेदार है, और "गणना एजेंट" अनुकरण प्रयोग चलाने के लिए जिम्मेदार है। कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय का एक अध्ययन बहुत प्रतिनिधि है: शोधकर्ताओं ने मौजूदा गैर-कैंसर दवाओं से कैंसर कोशिकाओं को प्रभावी ढंग से बाधित करने में सक्षम नई दवा संयोजन को सफलतापूर्वक स्क्रीन करने के लिए बड़े भाषा मॉडल GPT-4 का उपयोग किया। एआई ने इन संयोजनों को प्रस्तावित करने के लिए विशाल साहित्य में छिपे हुए पैटर्न का विश्लेषण किया, और बाद के प्रयोगों में इसकी पुष्टि की गई। यह दर्शाता है कि एआई मानव वैज्ञानिकों का अथक "मस्तिष्क तूफान भागीदार" बन सकता है।

प्रयोग डिजाइन का अनुकूलन

प्रयोगों का डिजाइन (Design of Experiments, DoE) एक क्लासिक सांख्यिकीय विधि है जिसका उद्देश्य कई प्रायोगिक मापदंडों को व्यवस्थित रूप से बदलकर, सबसे कम संख्या में प्रयोगों के साथ व्यापक पैरामीटर स्थान का कुशलतापूर्वक पता लगाना है, ताकि इष्टतम प्रक्रिया की स्थिति मिल सके। एआई तकनीक इस क्लासिक विधि को नए जीवन से भर रही है। पारंपरिक DoE आमतौर पर एक पूर्वनिर्धारित सांख्यिकीय योजना का पालन करता है, जबकि AI सक्रिय शिक्षण (Active Learning) जैसी रणनीतियों को पेश कर सकता है, और मौजूदा प्रयोगात्मक परिणामों के अनुसार, अगले सबसे अधिक मूल्यवान प्रयोगात्मक बिंदु का गतिशील रूप से और समझदारी से निर्णय ले सकता है। यह अनुकूली प्रयोगात्मक रणनीति इष्टतम समाधान में तेजी से परिवर्तित हो सकती है, जिससे प्रयोगात्मक दक्षता में बहुत वृद्धि होती है।

"स्व-ड्राइविंग प्रयोगशाला": बंद लूप का अहसास

एआई संचालित परिकल्पना पीढ़ी, प्रयोग डिजाइन और स्वचालित प्रयोग प्लेटफार्मों को मिलाकर, एक नए प्रतिमान का अंतिम रूप बनता है - "स्व-ड्राइविंग प्रयोगशाला" (Self-Driving Lab)।

इस प्रयोगशाला का संचालन एक पूर्ण बंद लूप सिस्टम बनाता है:

1. सूखी प्रयोगशाला (Dry Lab): एआई मॉडल ("मस्तिष्क") मौजूदा डेटा का विश्लेषण करता है, एक वैज्ञानिक परिकल्पना उत्पन्न करता है और एक संगत सत्यापन प्रयोग योजना तैयार करता है।
2. स्वचालन मंच: प्रयोग योजना को एक रोबोट संचालित स्वचालन मंच ("तरल प्रयोगशाला" या "हाथ") को भेजा जाता है, जो रासायनिक संश्लेषण, सेल संस्कृति और अन्य प्रयोगात्मक संचालन को स्वचालित रूप से कर सकता है।
3. डेटा रिफंड: प्रयोग में उत्पन्न डेटा को वास्तविक समय में, स्वचालित रूप से एकत्र किया जाता है और एआई मॉडल को लौटा दिया जाता है।
4. सीखना और दोहराना: एआई मॉडल नए प्रयोगात्मक डेटा का विश्लेषण करता है, अध्ययन की वस्तु की अपनी आंतरिक "समझ" को अपडेट करता है, और फिर नई समझ के आधार पर अगली परिकल्पना और प्रयोगात्मक डिजाइन उत्पन्न करता है, इस प्रकार 7x24 घंटे निर्बाध स्वायत्त अन्वेषण को साकार करता है।

लिवरपूल विश्वविद्यालय का "रोबोट रसायनज्ञ" एक सफल मामला है। सिस्टम ने स्वायत्त रूप से 10 चर युक्त एक जटिल पैरामीटर स्थान का पता लगाया, और अंततः एक कुशल उत्प्रेरक की खोज की जिसका उपयोग फोटोकैटलिटिक हाइड्रोजन उत्पादन के लिए किया जाता है, जिसकी दक्षता प्रारंभिक प्रयास की तुलना में कई गुना अधिक थी।

यह बंद लूप मॉडल "वैज्ञानिक चक्र का संपीड़न" लाता है। क्लासिक मॉडल के तहत, एक पूर्ण "परिकल्पना-प्रयोग-सत्यापन" चक्र में एक पीएचडी छात्र को कई साल लग सकते हैं। जबकि "स्व-ड्राइविंग प्रयोगशाला" इस चक्र को वर्षों या महीनों से घटाकर दिनों या घंटों तक कर देती है। इस पुनरावृत्ति गति का परिमाण वृद्धि "प्रयोग" की परिभाषा को ही बदल रहा है। प्रयोग अब मानव वैज्ञानिक द्वारा डिज़ाइन की गई, अलग-अलग, एकल घटना नहीं है, बल्कि एआई द्वारा संचालित, निरंतर, अनुकूली खोज प्रक्रिया है। वैज्ञानिक प्रगति की माप की इकाई अब प्रकाशित किए गए एकल पेपर नहीं होगी, बल्कि इस बंद लूप लर्निंग सिस्टम की सीखने की दर होगी। इससे हमें वैज्ञानिक योगदान का आकलन और माप करने के तरीके पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर होना पड़ेगा।

व्यवस्थित प्रभाव: वैज्ञानिक पारिस्थितिकी तंत्र का पुनर्गठन

एआई संचालित वैज्ञानिक अनुसंधान के नए प्रतिमान से उत्पन्न प्रभाव दूर-दूर तक प्रयोगशाला के दायरे से परे हैं, और पूरे वैज्ञानिक पारिस्थितिकी तंत्र के वित्त पोषण आवंटन, संगठनात्मक संरचना और प्रतिभा की आवश्यकताओं पर व्यवस्थित प्रभाव डाल रहे हैं।

वित्त पोषण की भू-राजनीति और कॉर्पोरेट विज्ञान का उदय

• राष्ट्रीय स्तर पर रणनीतिक लेआउट: दुनिया की प्रमुख अर्थव्यवस्थाओं ने "एआई फॉर साइंस" को वैश्विक "प्रतिस्पर्धात्मक लाभ" और "तकनीकी संप्रभुता" बनाए रखने के लिए एक महत्वपूर्ण रणनीतिक क्षेत्र माना है। अमेरिकी राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन (एनएसएफ) एआई के क्षेत्र में सालाना 700 मिलियन डॉलर से अधिक का निवेश करता है, और उसने राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान संस्थान जैसी प्रमुख परियोजनाएं शुरू की हैं। यूरोपीय संघ ने "विश्वसनीय एआई" के वैज्ञानिक अनुप्रयोगों में अपनी अग्रणी स्थिति स्थापित करने के उद्देश्य से एक समन्वित योजना भी विकसित की है। साथ ही, चीन के अनुसंधान संस्थान भी उन्नत एआई अनुसंधान को सक्रिय रूप से बढ़ावा दे रहे हैं।
• कॉर्पोरेट और शैक्षणिक दुनिया के बीच की खाई: एक बढ़ता हुआ विरोधाभास यह है कि अधिकांश शक्तिशाली एआई आधार मॉडल (जैसे GPT-4, Gemini) कुछ मुट्ठी भर तकनीकी दिग्गजों (जैसे Google, Microsoft, Meta) द्वारा नियंत्रित किए जाते हैं। इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए भारी मात्रा में मालिकाना डेटा और महंगे कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो अधिकांश शैक्षणिक शोध टीमों की क्षमता से कहीं अधिक है। इससे शैक्षणिक समुदाय के अत्याधुनिक एआई अनुसंधान में "निचोड़" या "हाशिए पर" होने की चिंताओं को जन्म दिया गया है।
• मालिकाना मॉडल और खुले विज्ञान के बीच संघर्ष: हालांकि कुछ कंपनियां मॉडल को ओपन सोर्स करने का विकल्प चुनती हैं (जैसे Meta का LLaMA श्रृंखला), सबसे शीर्ष प्रदर्शन करने वाले मॉडल को अक्सर व्यावसायिक गुप्त के रूप में सख्ती से गुप्त रखा जाता है, जो वास्तव में "ब्लैक बॉक्स" बन जाता है। यह वैज्ञानिक समुदाय द्वारा लंबे समय से वकालत किए गए खुले, पारदर्शी और पुनरुत्पादन योग्य सिद्धांतों के साथ एक स्पष्ट विरोधाभास बनाता है, जिससे सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित वैज्ञानिक अनुसंधान एक निश्चित सीमा तक निजी उद्यमों के बुनियादी ढांचे पर निर्भर हो जाता है।
• वित्त पोषण की राजनीतिक अनिश्चितता: वैज्ञानिक अनुसंधान निधि का आवंटन राजनीतिक माहौल के प्रभाव से पूरी तरह से अलग नहींहो सकता है। उदाहरण के लिए, रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि NSF ने नए राजनीतिक मार्गदर्शन के तहत 1500 से अधिक वैज्ञानिक अनुसंधान अनुदानों को रद्द कर दिया, जिनमें से कई विविधता, समानता और समावेश (डीईआई) पहलों से संबंधित थे। यह दर्शाता है कि "एआई फॉर साइंस" सहित वैज्ञानिक अनुसंधान व्यय वैचारिक संघर्षों से प्रभावित हो सकता है, जिससे शोधकर्ताओं के लिए अनिश्चितता पैदा हो सकती है।

भविष्य की प्रयोगशाला: गीले क्षेत्र से आभासी स्थान तक

• भौतिक स्थान का पुनर्गठन: एआई और स्वचालन प्रयोगशाला के भौतिक रूप को बदल रहे हैं। तेजी से बदलते अनुसंधान प्रवाह को समायोजित करने के लिए, लचीले और परिवर्तनशील "मॉड्यूलर प्रयोगशाला" डिजाइन लोकप्रिय हो रहे हैं। पारंपरिक रूप से, गीले प्रयोग क्षेत्र (wet lab) और डेटा विश्लेषण और लिपिकीय कार्यक्षेत्र (write-up space) के क्षेत्रफल अनुपात उलट रहे हैं, बाद वाले का महत्व तेजी से बढ़ रहा है।
• आभासी प्रयोगशालाओं का उदय: कई शोध परिदृश्यों में, भौतिक प्रयोगशालाओं को आभासी प्रयोगशालाओं द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है। एआई, मशीन लर्निंग और यहां तक कि भविष्य की क्वांटम कंप्यूटिंग की मदद से, शोधकर्ता ट्यूबों को छूने से पहले प्रयोगों को डिजाइन, परीक्षण और अनुकूलित करने के लिए कंप्यूटर में अणुओं, सामग्रियों और जैविक प्रणालियों का उच्च-सटीक सिमुलेशन कर सकते हैं। यह न केवल बहुत समय और धन बचाता है, बल्कि प्रयोगात्मक जानवरों पर निर्भरता को भी कम करता है, वैज्ञानिक अनुसंधान की नैतिक प्रगति को बढ़ावा देता है।
• प्रयोगशाला प्रबंधन का स्वचालन: एआई प्रयोगशाला के दैनिक संचालन को भी बदल रहा है। एआई संचालित सूची प्रबंधन प्रणाली अभिकर्मक खपत दरों की भविष्यवाणी करने और स्वचालित रूप से भरने में सक्षम है। बुद्धिमान शेड्यूलिंग टूल महंगे उपकरणों के उपयोग की व्यवस्था को भी अनुकूलित कर सकते हैं, उपकरण निष्क्रियता और शोधकर्ताओं द्वारा प्रतीक्षा करने में लगने वाले समय को कम कर सकते हैं, जिससे उन्हें थकाऊ प्रशासनिक प्रबंधन कार्य से मुक्त किया जा सकता है।

एआई युग में मानव वैज्ञानिक: पहचान का पुनरुत्थान

• "निष्पादक" से "कमांडर" तक: जैसे-जैसे एआई और रोबोट अधिक से अधिक बार दोहराए जाने वाले डेटा प्रोसेसिंग और प्रायोगिक कार्यों को करते हैं, मानव वैज्ञानिकों की मुख्य भूमिका बदल रही है। वे अब वैज्ञानिक अनुसंधान उत्पादन लाइन पर "ऑपरेटर" नहीं रहे, बल्कि पूरे अनुसंधान परियोजना के "रणनीतिक कमांडर" बन गए। उनकी महत्वपूर्ण जिम्मेदारियाँ निम्न प्रकार से बदल जाती हैं:
  • गहरे प्रश्न पूछें: उच्च स्तर के अनुसंधान उद्देश्यों को परिभाषित करें और एआई की खोज के लिए दिशा निर्धारित करें।
  • पर्यवेक्षण और मार्गदर्शन करें: एआई के "पर्यवेक्षक" या "सहकारी ड्राइवर" के रूप में, अनुसंधान प्रक्रिया के दौरान महत्वपूर्ण प्रतिक्रिया और दिशा संशोधन प्रदान करें।
  • आलोचनात्मक रूप से मूल्यांकन करें: एआई के आउटपुट की सावधानीपूर्वक व्याख्या करें, विशाल परिणामों से मूल्यवान परिकल्पनाओं को स्क्रीन करें, और अंतिम, निर्णायक सत्यापन प्रयोगों को डिजाइन करें।
• नए कौशल आवश्यकताएँ: एआई और डेटा साक्षरता: भविष्य में कार्यस्थल में सबसे अधिक आवश्यक कौशल डेटा साक्षरता होगी - अर्थात् डेटा को पढ़ने, संसाधित करने, विश्लेषण करने और संचार करने और उपयोग करने की क्षमता। और डेटा साक्षरता