कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा उदय: वैज्ञानिक संशोधनात बदल

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) वैज्ञानिक संशोधनाच्या पद्धतीत बदल घडवत आहे. हे केवळ वैज्ञानिकांसाठीचे एक साधन नाही, तर एक मोठी क्रांती आहे, जी संपूर्ण संशोधन संस्थेत बदल घडवत आहे. आपण एका नवीन वैज्ञानिक दृष्टिकोनाची सुरुवात पाहत आहोत, जी स्वतःच एक मोठी घटना आहे.

AI ची दुहेरी क्षमता - अंदाज लावण्याची क्षमता आणि निर्माण करण्याची क्षमता - हे या बदलाचे मुख्य कारण आहे. या दोन शक्तींमुळे AI संशोधनातील प्रत्येक टप्प्यात मदत करू शकते, संकल्पना मांडण्यापासून ते अंतिम निष्कर्ष काढण्यापर्यंत.

पारंपरिक दृष्टिकोन: गृहितके आणि पडताळणीचे जग

पारंपरिक चक्र: “गृहितक-प्रयोग-सत्यापन”

पारंपरिकपणे, वैज्ञानिक प्रगती एका विशिष्ट चक्रातून जाते, “गृहितक-प्रयोग-सत्यापन”. वैज्ञानिक त्यांच्या ज्ञानानुसार आणि निरीक्षणांनुसार एक विशिष्ट गृहितक मांडतात. नंतर, ते प्रयोग करून ते गृहितक तपासतात. त्यानंतर, मिळालेल्या माहितीनुसार, ते गृहितक सिद्ध होते, सुधारले जाते किंवा पूर्णपणे नाकारले जाते. ही प्रक्रिया अनेक वर्षांपासून वैज्ञानिक ज्ञानाचा आधारस्तंभ आहे.

###Philosophical आधारशिला: Popperचा खोटेपणा सिद्धांत

या पारंपरिक दृष्टिकोनचा आधार प्रसिद्ध वैज्ञानिक तत्त्वज्ञानी कार्ल पॉपर यांच्या खोटेपणा सिद्धांतावर आधारित आहे.

• सीमारेशा प्रश्न: पॉपरने असा युक्तिवाद मांडला की विज्ञान आणि अशास्त्रीय कल्पनांमध्ये फरक (उदा. छद्म विज्ञान) यावर आधारित नसावा की एखादा सिद्धांत खरा आहे की नाही, तर तो खोटा ठरवला जाऊ शकतो की नाही. एका वैज्ञानिक सिद्धांताने असे भाकीत केले पाहिजे जे अनुभवाने खोटे ठरवले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, “सर्व हंस पांढरे असतात” हे विधान घ्या. आपण कितीही पांढरे हंस पाहिले तरी, आपण ते निश्चितपणे सिद्ध करू शकत नाही, परंतु जर आपण एक काळा हंस पाहिला, तर ते विधान पूर्णपणे खोटे ठरू शकते. म्हणून, खोटेपणा हा वैज्ञानिक सिद्धांताचा एक महत्त्वाचा गुणधर्म आहे.
• शोधाचे तर्कशास्त्र: या आधारावर, पॉपरने वैज्ञानिक प्रगतीला कधीही न संपणारे चक्र म्हणून चित्रित केले: “समस्या - अंदाज - खंडन - नवीन समस्या…”. विज्ञान हे केवळ तथ्यांचे संकलन नाही, तर सतत त्रुटी दूर करून सत्याच्या जवळ जाण्याची एक गतिशील प्रक्रिया आहे.

टीका आणि उत्क्रांती

अर्थात, पॉपरचे मॉडेल हे एक आदर्श चित्र आहे. त्यानंतरच्या शास्त्रज्ञांनी, जसे की थॉमस कुह्न आणि इम्रे लाकाटोस यांनी त्यात भर घातली आणि सुधारणा केल्या. कुह्नने “ paradigms” किंवा “परिमाण” आणि “नियमित विज्ञान” या संकल्पना सादर केल्या आणि निदर्शनास आणले की बहुतेक वेळा वैज्ञानिक एका स्थिर सैद्धांतिक चौकटीत समस्या सोडवतात आणि त्या परिमाणाचे रक्षण करतात, जोपर्यंत समजावण्यास कठीण असलेल्या विसंगतींची (anomalies) संख्या वाढत नाही, तोपर्यंत “वैज्ञानिक क्रांती” होत नाही. लाकाटोसने “वैज्ञानिक संशोधन कार्यक्रमांचा” सिद्धांत मांडला, ज्यामध्ये असा युक्तिवाद करण्यात आला की एक मुख्य सिद्धांत अनेक “संरक्षणात्मक पट्ट्यांसारख्या” सहाय्यक गृहितकांनी वेढलेला असतो, ज्यामुळे मुख्य सिद्धांताचे खंडन करणे अधिक कठीण होते. या सिद्धांतांनी एकत्रितपणे पारंपरिक वैज्ञानिक संशोधनाचे अधिक गुंतागुंतीचे आणि ऐतिहासिकदृष्ट्या अचूक चित्र रेखाटले.

तथापि, पॉपरचे आदर्श मॉडेल असो किंवा कुह्नचा ऐतिहासिक दृष्टिकोन, या प्रक्रियेवर मानवी आकलन क्षमतेची मर्यादा आहे. आपण जी गृहितके मांडू शकतो, ती आपल्या ज्ञानाच्या मर्यादा, कल्पनाशक्ती आणि उच्च-dimensional माहिती हाताळण्याच्या क्षमतेने बांधलेली असतात. “समस्या-अंदाज” ही महत्त्वपूर्ण पायरी मुळात मानवी-केंद्रित ज्ञानात्मक अडथळा (cognitive bottleneck) आहे. वैज्ञानिक प्रगती अनेकदा वैज्ञानिकांच्या अंतर्ज्ञानावर, प्रेरणांवर किंवा अगदीrandom नशिबावर अवलंबून असते. ही मूलभूत मर्यादा AI च्या विध्वंसक भूमिकेसाठी सज्ज आहे. AI मानवी मनाने आकलन केलेल्यापेक्षा खूप मोठी आणि अधिक क्लिष्ट गृहितकांची जागा शोधू शकते, मानवांसाठी स्पष्ट नसलेल्या किंवा अंतर्ज्ञानी नसलेल्या पद्धती ओळखू शकते आणि अशा प्रकारे पारंपरिक वैज्ञानिक पद्धतीच्या सर्वात महत्त्वाच्या ज्ञानात्मक अडथळ्यांवर मात करू शकते.

नवीन पद्धतीचा उदय: चौथी पद्धत

चौथी पद्धत परिभाषित करणे: डेटा-आधारित वैज्ञानिक शोध

माहिती तंत्रज्ञानाच्या विकासामुळे, वैज्ञानिक संशोधनाची एक नवीन पद्धत उदयास आली आहे. ट्यूरिंग पारितोषिक विजेते जिम ग्रे यांनी याला “चौथी पद्धत” असे नाव दिले, म्हणजेच “डेटा-आधारित वैज्ञानिक शोध”. ही पद्धत विज्ञानाच्या इतिहासातील पहिल्या तीन पद्धतींपेक्षा वेगळी आहे - पहिली पद्धत (अनुभव आणि निरीक्षण विज्ञान), दुसरी पद्धत (सैद्धांतिक विज्ञान) आणि तिसरी पद्धत (गणना आणिSimulation विज्ञान). चौथ्या पद्धतीचा गाभा हा मोठ्या प्रमाणात डेटासेटला वैज्ञानिक शोध प्रक्रियेच्या केंद्रस्थानी ठेवतो, सिद्धांत, प्रयोग आणि मॉडेलिंगला एकत्रित करतो.

“गृहितक-आधारित” ते “डेटा-आधारित”

या बदलातील मूलभूत बदल हा संशोधनाचा उद्देश “एखादे गृहितक तपासण्यासाठी डेटा गोळा करणे” याऐवजी “डेटाच्या शोधातून नवीन गृहितके तयार करणे” याकडे वळला आहे. Google चे संशोधन संचालक पीटर नॉरविग यांनी म्हटल्याप्रमाणे, “सर्व मॉडेल्स चुकीचे आहेत, परंतु मॉडेलशिवाय यशस्वी होण्याची शक्यता वाढत आहे.” हे दर्शवते की वैज्ञानिक संशोधन पूर्वनिर्धारित गृहितकांवर अवलंबून न राहता, मशीन लर्निंगसारख्या तंत्रज्ञानाचा वापर करून मानवी विश्लेषणातून दिसू न शकणाऱ्या लपलेल्या पद्धती, संबंध आणि नियमांचा शोध घेण्यास सुरुवात करत आहे.

ग्रे यांच्या सिद्धांतानुसार, डेटा-आधारित विज्ञानाचे तीन आधारस्तंभ आहेत:

1. डेटा संकलन: जीनोम सिक्वेन्सर्स, उच्च-ऊर्जा कण कोलायडर्स, रेडिओ दुर्बिणी यांसारख्या प्रगत उपकरणांद्वारे अभूतपूर्व प्रमाणात आणि वेगाने वैज्ञानिक डेटा मिळवणे.
2. डेटा व्यवस्थापन: या मोठ्या डेटासेट साठवण्यासाठी, व्यवस्थापित करण्यासाठी, अनुक्रमित करण्यासाठी आणि सामायिक करण्यासाठी मजबूत पायाभूत सुविधा तयार करणे, जेणेकरून ते दीर्घकाळ आणि सार्वजनिकपणे उपलब्ध होऊ शकतील - ग्रे यांच्या मते हे त्यावेळी मोठे आव्हान होते.
3. डेटा विश्लेषण: डेटा एक्सप्लोर करण्यासाठी आणि त्यातून ज्ञान आणि अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी प्रगत अल्गोरिदम आणि व्हिज्युअलायझेशन साधनांचा वापर करणे.

विज्ञानासाठी AI: पाचव्या पद्धतीची पहाट?

सध्या, जनरेटिव्ह AI च्या नेतृत्वाखालील तंत्रज्ञानाची नवीन लाट चौथ्या पद्धतीला सखोलपणे विकसित करत आहे आणि कदाचित पाचव्या पद्धतीला जन्म देऊ शकते. जर चौथी पद्धत डेटाद्वारे अंतर्दृष्टी _ काढण्यावर_ लक्ष केंद्रित करत असेल, तर AI-आधारित नवीन पद्धत डेटाद्वारे नवीन ज्ञान, अस्तित्व आणि गृहितके _ तयार करण्यावर_ लक्ष केंद्रित करते. हा “डेटा-आधारित शोधातून” “डेटा-जनरेटिव्ह शोधाकडे“ एक बदल आहे.

AI चौथ्या पद्धतीचे इंजिन म्हणून: अंदाजांपासून निर्मितीपर्यंत

AI साहित्य, जीवशास्त्र यांसारख्या क्षेत्रांमध्येstrong अंदाज आणि निर्मिती क्षमता दर्शवित आहे आणि चौथ्या पद्धतीला परिपक्व करण्यासाठी एक महत्त्वपूर्ण इंजिन बनले आहे.

केस स्टडी: जैविक विज्ञानातील क्रांती

• प्रथिने दुमडण्याच्या समस्येचे निराकरण: जीवशास्त्र क्षेत्रातील 50 वर्षांचे मोठे आव्हान - प्रथिने दुमडण्याची समस्या - Google DeepMind ने विकसित केलेल्या AI मॉडेल AlphaFold ने सोडवले. AI पूर्वी, प्रयोगात्मक पद्धतींद्वारे प्रथिने संरचनेचे विश्लेषण करण्यासाठी अनेकवर्षे आणि मोठा खर्च येत होता. आज, AlphaFold काही मिनिटांत amino acid च्या क्रमानुसार त्याच्या त्रिमितीय संरचनेचा अंदाज प्रयोगशाळेतील अचूकतेने लावू शकतो.
• मोठा Equivalence आणि लोकशाहीकरण: AlphaFold च्या यशामुळे इथेच थांबले नाही. DeepMind ने 200 दशलक्षाहून अधिक प्रथिने संरचना विनामूल्य सार्वजनिक केल्या आहेत, ज्यामुळे एक मोठा डेटाबेस तयार झाला आहे, ज्याने जागतिक स्तरावर संबंधित क्षेत्रातील संशोधनाला चालना दिली आहे. यामुळे COVID-19 लस विकासापासून ते प्लास्टिक degrad करण्यासाठी Enzyme डिझाइनपर्यंत अनेक नवकल्पनांना वेग आला आहे.
• अंदाजांपासून निर्मितीपर्यंत: या क्रांतीचा पुढचा टप्पा म्हणजे जनरेटिव्ह AI चा वापर करून प्रथिनांचे सुरुवातीपासून डिझाइन करणे. 2024 च्या रसायनशास्त्रातील नोबेल पारितोषिक विजेते डेव्हिड बेकर यांच्या संशोधनाद्वारे, वैज्ञानिक AI चा वापर करून नवीन कार्ये असलेली प्रथिने डिझाइन करत आहेत, जी निसर्गात अस्तित्वात नाहीत. यामुळे नवीन औषधे विकसित करणे, कार्यक्षम उत्प्रेरक एन्झाईम डिझाइन करणे आणि नवीन जैविक साहित्य तयार करणे शक्य झाले आहे. AlphaFold 3 चे नवीनतम version प्रथिने आणि DNA, RNA आणि लहान रेणू ligands यांच्यातील संबंधांचे simulation करू शकते, जे औषध शोधासाठी खूप महत्वाचे आहे.

केस स्टडी: नवीन सामग्रीची जलद निर्मिती

• पारंपारिक संशोधनातील अडचणी: जीवशास्त्राप्रमाणेच, नवीन सामग्रीचा शोध घेणे हा पारंपरिकपणे “प्रयत्न आणि त्रुटी” (trial and error) वर अवलंबून असलेला एक हळू आणि महाग मार्ग आहे. AI atomic arrangement, सूक्ष्म रचना आणि सामग्रीच्या Macro गुणधर्मांमधील गुंतागुंतीचे संबंध प्रस्थापित करून ही परिस्थिती बदलत आहे.

• AI-आधारित अंदाज आणि डिझाइन:

  • Google चे GNoME: DeepMind च्या GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) प्लॅटफॉर्मने ग्राफ neural network तंत्रज्ञानाचा वापर करून 2.2 दशलक्ष नवीन अजैविक स्फटिक सामग्रीच्या स्थिरतेचा अंदाज लावला आहे. या शोधात, AI ला सुमारे 380,000 नवीन साहित्ये आढळली, जी thermodynamically स्थिर आहेत, आणि त्यांची संख्या मागील 800 वर्षांतील मानवी वैज्ञानिकांच्या संशोधनाच्या एकत्रित परिणामाएवढी आहे. या नवीन साहित्यामध्ये बॅटरी आणिsuperconductor च्या क्षेत्रात मोठी क्षमता आहे.
  • Microsoft चे MatterGen: Microsoft Research ने विकसित केलेले generative AI tool MatterGen, संशोधकांनी सेट केलेल्या लक्ष्यित गुणधर्मांनुसार (उदा. विद्युत conductivity, magnetizm इत्यादी) नवीन साहित्य रचना तयार करू शकते. हे tool simulation प्लॅटफॉर्म MatterSim सोबत एकत्रितपणे या संभाव्य सामग्रीची व्यवहार्यता त्वरित verify करू शकते, ज्यामुळे “डिझाइन-स्क्रीनिंग” संशोधन चक्र मोठ्या प्रमाणात कमी होते.

• सहजीवन संबंध: हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की AI आणि मटेरियल सायन्स यांच्यात एक सहजीवन संबंध तयार झाला आहे. नवीन सामग्रीचा शोध AI ला उत्तम कार्यक्षमतेचे संगणकीय हार्डवेअर देऊ शकतो आणि अधिक शक्तिशाली AI नवीन सामग्रीच्या संशोधनाला गती देऊ शकते.

या उदाहरणांवरून एक महत्त्वपूर्ण बदल दिसून येतो: वैज्ञानिक संशोधन निसर्गाचा शोध (discovering what is) यातून ** भविष्याची रचना** (designing what can be) याकडे वाटचाल करत आहे. पारंपरिक शास्त्रज्ञांची भूमिका अधिक एक्सप्लोररसारखी असते, जे निसर्गात आधीपासून अस्तित्वात असलेले पदार्थ आणि नियम शोधतात आणि त्यांचे वर्णन करतात. generative AI च्या उदयामुळे, वैज्ञानिक अधिकाधिक “निर्माते” बनत आहेत. ते विशिष्ट कार्यात्मक आवश्यकतांनुसार (उदाहरणार्थ, “विशिष्ट कर्करोगाच्या पेशींना लक्ष्य करू शकणारे प्रथिन” किंवा “उच्च थर्मल conductivity आणि इन्सुलेशन दोन्ही गुणधर्म असलेले साहित्य”), AI चा वापर करून या गरजा पूर्ण करणारी नवीन सामग्री डिझाइन आणि तयार करू शकतात. यामुळे केवळ मूलभूत विज्ञान आणि उपयुक्त अभियांत्रिकी (applied engineering) यांच्यातील सीमारेषा धूसर होत नाही, तर भविष्यातील औषध संशोधन, उत्पादन आणि सामाजिक नीतिशास्त्र (social ethics) यांच्यासाठी नवीन प्रश्न निर्माण होतात.

संशोधन प्रक्रियेची पुनर्रचना: ऑटोमेशन आणि क्लोज्ड-लूप प्रयोगशाळा

AI केवळ Macro स्तरावर वैज्ञानिक दृष्टिकोन बदलत नाही, तर Micro स्तरावर संशोधन कार्याच्या प्रत्येक विशिष्ट टप्प्यात बदल घडवून आणत आहे, ज्यामुळे ऑटोमेशन आणि क्लोज्ड-लूप “स्वयं-चालित प्रयोगशाळा” तयार होत आहेत.

AI-आधारित गृहितक निर्मिती

नवीन आणि मौल्यवान वैज्ञानिक गृहितके मांडणे हे पारंपरिकपणे मानवी कल्पकतेचे शिखर मानले जाते. तथापि, AI आता या क्षेत्रात महत्त्वाची भूमिका बजावू लागले आहे. AI प्रणाली लाखो वैज्ञानिक paper, पेटंट आणि प्रयोग डेटाबेस स्कॅन करून मानवी संशोधकांनी त्यांच्या ज्ञानाच्या मर्यादा किंवा आकलन biasमुळे दुर्लक्षित केलेले संबंध शोधू शकते आणि त्यातून नवीन वैज्ञानिक गृहितके मांडू शकते.

काही संशोधन गट अनेक AI एजंट्स (agent) असलेल्या “AI वैज्ञानिक” प्रणाली विकसित करत आहेत. या प्रणालींमध्ये, विविध AI वेगवेगळी भूमिका बजावतात: उदाहरणार्थ, “गृहितक एजंट” संशोधन कल्पना तयार करण्यासाठी जबाबदार आहे, “तर्क एजंट” गृहितकांचे मूल्यांकन करण्यासाठी डेटा आणि paper चे विश्लेषण करण्यासाठी जबाबदार आहे आणि “गणना एजंट” simulation प्रयोग चालवण्यासाठी जबाबदार आहे. केंब्रिज विद्यापीठातील एक अभ्यास खूप महत्त्वाचा आहे: संशोधकांनी मोठ्या भाषेतील मॉडेल GPT-4 चा वापर करून कर्करोगावर नसलेल्या औषधांमधून कर्करोगाच्या पेशींना प्रभावीपणे प्रतिबंधित करू शकणाऱ्या नवीन औषध संयोजनांची यशस्वीपणे निवड केली. AI ने मोठ्या प्रमाणात paper मधील लपलेल्या पद्धतींचे विश्लेषण करून हे संयोजन प्रस्तावित केले आणि त्यानंतरच्या प्रयोगांमध्ये ते सत्यापित केले गेले. हे दर्शवते की AI मानवी वैज्ञानिकांसाठी कधीही न थकता विचारमंथन करणारा भागीदार (brainstorming partner) बनू शकतो.

प्रयोगात्मक डिझाइनचे अनुकूलन

प्रयोगांचे डिझाइन (Design of Experiments, DoE) ही एक क्लासिक सांख्यिकीय पद्धत आहे, जी अनेक प्रयोगात्मक पॅरामीटर्समध्ये पद्धतशीरपणे बदल करून कमीत कमी संख्येत प्रयोग करून विस्तृत पॅरामीटर स्पेस कार्यक्षमतेने शोधण्यासाठी आणि अशा प्रकारे सर्वोत्तम प्रक्रिया (process) परिस्थिती शोधण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. AI तंत्रज्ञान या classic पद्धतीत नवीन ऊर्जा भरत आहे. पारंपरिक DoE सहसा पूर्वनिर्धारित सांख्यिकीय योजनेचे अनुसरण करते, तर AI सक्रिय शिक्षण (Active Learning) यांसारख्या धोरणांचा परिचय करून देऊ शकते, जे आधीच्या प्रयोगांच्या निष्कर्षांवर आधारित, पुढील शोध घेण्यासाठी योग्य प्रयोगाचे intelligent आणि डायनॅमिक पद्धतीने निर्णय घेते. ही adaptive प्रयोगात्मक रणनीती अधिक जलदगतीने सर्वोत्तम उपायांवर पोहोचू शकते आणि प्रयोगाची कार्यक्षमता मोठ्या प्रमाणात वाढवते.

“स्वयं-चालित प्रयोगशाळा”: क्लोज्ड-लूपची जाणीव

AI-आधारित गृहितक निर्मिती (hypothesis generation), प्रयोगात्मक डिझाइन आणि स्वयंचलित प्रयोगात्मक प्लॅटफॉर्म एकत्र करून, नवीन दृष्टिकोनाचा अंतिम प्रकार तयार होतो - “स्वयं-चालित प्रयोगशाळा” (Self-Driving Lab).

या प्रयोगशाळेचे कार्य एक संपूर्ण closed-loop प्रणाली तयार करते:

1. ड्राय लॅब (Dry Lab): AI मॉडेल (“brain”) विद्यमान डेटाचे विश्लेषण करते, एक वैज्ञानिक गृहितक तयार करते आणि त्यानुसार सत्यापन प्रयोग योजना तयार करते.
2. ऑटोमेशन प्लॅटफॉर्म: प्रयोग योजना रोबोटद्वारे चालवल्या जाणाऱ्या ऑटोमेशन प्लॅटफॉर्म (“wet lab” किंवा “hands”) कडे पाठवली जाते, जे रासायनिक संश्लेषण, पेशी संवर्धन (cell culture) यांसारख्या प्रयोगात्मक प्रक्रिया स्वयंचलितपणे करू शकते.
3. डेटा रिटर्न: प्रयोगादरम्यान तयार झालेला डेटा रिअल-टाइममध्ये स्वयंचलितपणे गोळा केला जातो आणि AI मॉडेलला परत पाठवला जातो.
4. शिकणे आणि पुनरावृत्ती: AI मॉडेल नवीन प्रयोगात्मक डेटाचे विश्लेषण करते, अभ्यासाच्या वस्तूच्या आतील “समज” अद्यतनित करते आणि नंतर नवीन समजावर आधारित पुढील गृहितक आणि प्रयोग डिझाइन तयार करते. ही प्रक्रिया सतत चालू राहते, ज्यामुळे 24 तास अखंड स्व-शोध शक्य होतो.

लिव्हरपूल विद्यापीठातील “रोबोट रसायनशास्त्रज्ञ” (robot chemist) हे एक यशस्वी उदाहरण आहे. या प्रणालीने 10 व्हेरिएबल्स असलेल्या जटिल पॅरामीटर स्पेसचे स्वतंत्रपणे परीक्षण केले आणि शेवटी प्रकाश-उत्प्रेरक (photocatalytic) हायड्रोजन उत्पादनासाठी एक प्रभावी उत्प्रेरक (catalyst) शोधला, ज्याची कार्यक्षमता सुरुवातीच्या प्रयत्नांपेक्षा कित्येक पटीने जास्त आहे.

या closed-loop मॉडेलमुळे “वैज्ञानिक चक्राचे compression“ होते. classic मॉडेलमध्ये, संपूर्ण “गृहितक-प्रयोग-सत्यापन” चक्र पूर्ण करण्यासाठी पीएचडी विद्यार्थ्याला अनेक वर्षे लागू शकतात. “स्वयं-चालित प्रयोगशाळा” हे चक्र अनेक वर्षे किंवा महिन्यांपासून कमी करून काही दिवस किंवा तासांवर आणते. पुनरावृत्तीच्या गतीतील हा मोठा बदल “प्रयोगाच्या” व्याख्येलाच बदलत आहे. प्रयोग आता मानवी वैज्ञानिकांनी डिझाइन केलेली, स्वतंत्र आणि एकच घटना नसून AI द्वारे चालवलेली, सतत आणि adaptive शोध प्रक्रिया आहे. वैज्ञानिक प्रगतीचे एकक आता प्रकाशित केलेले paper नसून या closed-loop शिक्षण प्रणालीचा शिक्षण दर असू शकतो. यामुळे आपल्याला वैज्ञानिक योगदानाला कसे मोजायचे आणि त्याचे मूल्यांकन कसे करायचे याबद्दल पुनर्विचार करण्यास भाग पाडले जाईल.

पद्धतशीर परिणाम: संशोधन परिसंस्थेची पुनर्रचना

AI-आधारित वैज्ञानिक दृष्टिकोन संशोधन प्रयोगशाळेच्या पलीकडे जाऊन संपूर्ण संशोधन परिसंस्थेच्या निधी वितरणावर, संघटनात्मक संरचनेवर आणि प्रतिभा गरजेवर पद्धतशीर परिणाम करत आहे.

निधीचे भू-राजकारण आणि corporate विज्ञानाचा उदय

• राष्ट्रीय स्तरावरील धोरणात्मक मांडणी: जगातील प्रमुख अर्थव्यवस्थांनी “AI for Science” ला जागतिक “स्पर्धात्मकता” आणि “तांत्रिक सार्वभौमत्व” राखण्यासाठी एक महत्त्वपूर्ण धोरणात्मक क्षेत्र मानले आहे. अमेरिकेच्या राष्ट्रीय विज्ञान संस्थेने (NSF) AI क्षेत्रात दरवर्षी 700 दशल dollars पेक्षा जास्त गुंतवणूक केली आहे आणि राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता संशोधन संस्थांसारखे (National Artificial Intelligence Research Institutes) महत्त्वाचे प्रकल्प सुरू केले आहेत. युरोपियन युनियनने देखील “विश्वासार्ह AI” च्या वैज्ञानिक उपयोगांमध्ये आपले नेतृत्व स्थापित करण्याच्या उद्देशाने एक समन्वयित योजना तयार केली आहे. त्याच वेळी, चीनमधील संशोधन संस्था देखील प्रगत AI च्या संशोधनाला सक्रियपणे प्रोत्साहन देत आहेत.
• corporate आणि शैक्षणिक क्षेत्रातील दरी: एक वाढत जाणारा विरोधाभास असा आहे की सर्वात शक्तिशाली AI मूलभूत मॉडेल (जसे की GPT-4, Gemini) बहुतेक तंत्रज्ञान क्षेत्रातील मोठ्या कंपन्यांच्या (जसे की Google, Microsoft, Meta) नियंत्रणाखाली आहेत. या मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी आणि चालवण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात मालकी डेटा (proprietary data) आणि महागड्या संगणकीय संसाधनांची आवश्यकता असते, जी बहुतेक शैक्षणिक संशोधन कार्यसंघांच्या आवाक्याबाहेर आहे. यामुळे शैक्षणिक क्षेत्रात आघाडीच्या AI संशोधनातून “बाहेर काढले” किंवा “दुर केले” जाण्याची चिंता वाढली आहे.
• मालकी मॉडेल आणि खुल्या विज्ञानाचा संघर्ष: जरी काही कंपन्यांनी मॉडेल open source करण्याचा निर्णय घेतला (जसे की Meta ची LLaMA मालिका), तरीही सर्वोच्च कार्यक्षमतेची मॉडेल व्यावसायिक रहस्ये म्हणून कठोरपणे जपली जातात आणि वस्तुतः “ब्लॅक बॉक्स” बनतात. हे विज्ञान जगताने दीर्घकाळापासून समर्थन दिलेल्या खुलेपणा, पारदर्शकता आणि पुनरुत्पादकता (reproducibility) या तत्त्वांच्या पूर्णपणे विरुद्ध आहे, ज्यामुळे सार्वजनिक निधीतून चालणारे वैज्ञानिक संशोधन काही प्रमाणात खाजगी उद्योगांच्या पायाभूत सुविधांवर अवलंबून राहते.
• निधीची राजकीय अनिश्चितता: संशोधन निधीचे वितरण पूर्णपणे राजकीय वातावरणाच्या प्रभावापासून मुक्त नाही. उदाहरणार्थ, काही अहवालांनुसार, NSF ने नवीन राजकीय मार्गदर्शनाखाली 1500 हून अधिक संशोधन अनुदाने रद्द केली, त्यापैकी बरीच अनुदाने विविधता, समानता आणि समावेशकता (DEI) उपक्रमांशी संबंधित होती. हे दर्शवते की “AI for Science” सह संशोधन खर्चावर वैचारिक संघर्षांचा परिणाम होऊ शकतो, ज्यामुळे संशोधकांना अनिश्चितता येते.

भविष्यातील प्रयोगशाळा: wet क्षेत्रातून virtual जागेत

• भौतिक जागेची पुनर्रचना: AI आणि ऑटोमेशन प्रयोगशाळेच्या भौतिक स्वरूपात बदल घडवत आहेत. झपाट्याने बदलणाऱ्या संशोधन प्रक्रियेला सामावून घेण्यासाठी, लवचिक आणि बदलत्या “मॉड्यूलर प्रयोगशाळेचे” डिझाइन लोकप्रिय होत आहे. पारंपरिकपणे, wet प्रयोग क्षेत्राचे (wet lab) क्षेत्रफळ आणि डेटा विश्लेषण आणि लेखन क्षेत्राचे (write-up space) क्षेत्रफळ यांचे प्रमाण बदलत आहे, write-up space चे महत्त्व वाढत आहे.
• virtual प्रयोगशाळेचा उदय: अनेक संशोधन परिस्थितीत, भौतिक प्रयोगशाळा virtual प्रयोगशाळेने बदलली जात आहे. AI, मशीन लर्निंग आणि भविष्यातील quantum संगणनाच्या मदतीने, संशोधक रेणू, साहित्य आणि जैविक प्रणालींचे संगणकात उच्च-परिशुद्धतेने simulation करू शकतात, ज्यामुळे test tube ला स्पर्श करण्यापूर्वी प्रयोगाचे डिझाइन, चाचणी आणि अनुकूलन पूर्ण करणे शक्य होते. यामुळे केवळ बराच वेळ आणि पैसा वाचत नाही, तर प्रयोगांमध्ये वापरल्या जाणाऱ्या प्राण्यांची संख्या कमी होते आणि संशोधनाच्या नैतिक प्रगतीला चालना मिळते.
• प्रयोगशाळा व्यवस्थापनाचे ऑटोमेशन: AI प्रयोगशाळेच्या दैनंदिन कामकाजातही बदल घडवत आहे. AI-आधारित inventory व्यवस्थापन प्रणाली अभिकर्मकांच्या (reagents) वापराचा अंदाज लावू शकते आणि स्वयंचलितपणे पुन्हा भरपाई करू शकते. intelligent शेड्युलिंग टूल्स महागड्या उपकरणांचा वापर अनुकूल करू शकतात, उपकरणांचा वापर न होणारा वेळ आणि संशोधकांची प्रतीक्षा करण्याची वेळ कमी करू शकतात आणि त्यांना प्रशासकीय कामातून मुक्त करू शकतात.

AI युगातील मानव वैज्ञानिक: भूमिकेची पुनर्रचना

• "एक्झिक्युटर" पासून "कमांडर" पर्यंत: AI आणि रोबोट्स अधिकाधिक पुनरावृत्ती होणारे डेटा प्रोसेसिंग आणि प्रयोगात्मक ऑपरेशन्स करत असल्याने, मानवी वैज्ञानिकांची मुख्य भूमिका बदलत आहे. ते आता संशोधन लाइनमधील “ऑपरेटर” नसून संपूर्ण संशोधन प्रकल्पाचे “തന്ത്രिक कमांडर” बनले आहेत. त्यांची महत्त्वाची जबाबदारी खालीलप्रमाणे बदलली आहे:
  • सखोल प्रश्न विचारणे: उच्च-स्तरीय संशोधन उद्दिष्टांचे (research goals)definition करून AI च्या show साठी दिशा सेट करणे.
  • देखरेख आणि मार्गदर्शन: AI चे “पर्यवेक्षक” किंवा “सहकारी चालक” म्हणून संशोधन प्रक्रियेदरम्यान महत्त्वाचा अभिप्राय (feedback) आणि दिशा सुधारणा प्रदान करणे.
  • चिकित्सात्मक मूल्यांकन: AI च्या निष्कर्षांचे काळजीपूर्वक विश्लेषण करणे, मोठ्या प्रमाणात निष्कर्षांमधून मौल्यवान गृहितके निवडणे आणि अंतिम निर्णायक सत्यापन प्रयोगाची रचना करणे.
• नवीन कौशल्ये आवश्यक: AI आणि डेटा साक्षरता: भविष्यातील कार्यस्थळांमध्ये डेटा साक्षरता हे सर्वात आवश्यक कौशल्य असेल - म्हणजे डेटा वाचणे, process करणे, विश्लेषण करणे आणि संवाद साधण्यासाठी त्याचा वापर करणे. डेटा साक्षरता AI साक्षरतेचा आधार आहे, ज्यामध्ये AI टूल्स कसे कार्य करतात हे समजून घेणे, त्यांचा नैतिकदृष्ट्या वापर करणे आणि त्यांच्या निष्कर्षांचे चिकित्सात्मक मूल्यांकन करणे समाविष्ट आहे. भविष्यातील वैज्ञानिकांना प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकी (prompt engineering), अल्गोरिदम विचार आणि डेटा bias ची सखोल माहिती असणे आवश्यक आहे.
• विकसित होणारे संशोधन संघ: प्रयोगशाळेतील कर्मचाऱ्यांची रचनाही बदलत आहे. पारंपरिक “मुख्य संशोधक (PI) - पोस्टडॉक्टरल फेलो - पदवीधर विद्यार्थी” या पिरॅमिड संरचनेत नवीन आणि अपरिहार्य भूमिकांची भर पडत आहे, जसे की AI/मशीन लर्निंग अभियंता, डेटा अभियंता, डेटा आर्किटेक्ट आणि डेटा गोपनीयता अधिकारी (data privacy officers). वेगवेगळ्या भूमिकांमधील कौशल्ये एकत्रित होण्याची शक्यता आहे, डेटा वैज्ञानिकांकडून अधिक अभियांत्रिकी आणि deployment क्षमतांची अपेक्षा केली जाते, तर अभियंत्यांकडून क्षेत्राचे सखोल ज्ञान असणे अपेक्षित आहे.

नवीन सीमांचे व्यवस्थापन: आव्हाने, धोके आणि मानवी देखरेखीची आवश्यकता

AI-आधारित वैज्ञानिक दृष्टिकोन आशादायक असला तरी, तो अभूतपूर्व आव्हाने आणि धोके घेऊन येतो. जर या शक्तिशाली तंत्रज्ञानाचे योग्य व्यवस्थापन केले नाही, तर ते वैज्ञानिक प्रगतीला चुकीच्या दिशेने नेऊ शकते.

“ब्लॅक बॉक्स” ची समस्या आणि स्पष्टीकरणाचा शोध

• समस्या काय आहे: अनेक शक्तिशाली AI मॉडेल, विशेषत: deep learning प्रणाली, त्यांची अंतर्गत निर्णय प्रक्रिया मानवासाठी पूर्णपणे अस्पष्ट आहे, जणू काही ते “ब्लॅक बॉक्स” आहेत. ते अत्यंत अचूक अंदाज लावू शकतात, परंतु ते असे निष्कर्ष का काढतात हे स्पष्ट करू शकत नाहीत.
• वैज्ञानिक धोका: हे कार्यकारण स्पष्टीकरणाच्या शोधात असलेल्या वैज्ञानिक भावनेच्या विरोधात आहे. AI डेटातील खोट्या आणि अशास्त्रीय आकडेवारीतील संबंधांमुळे निर्णय घेऊ शकते. त्यांच्या युक्तिवादाची प्रक्रिया न समजता AI च्या निष्कर्षांवर आंधळेपणाने विश्वास ठेवणे म्हणजे वैज्ञानिक संशोधन वाळूवर आधारित करण्यासारखे आहे.
• समाधान: स्पष्ट करण्यायोग्य AI (XAI): या आव्हानाला तोंड देण्यासाठी, स्पष्ट करण्यायोग्य AI (Explainable AI, XAI) क्षेत्र उदयास आले आहे. XAI चा उद्देश नवीन तंत्रज्ञान आणि पद्धती विकसित करणे आहे, ज्यामुळे AI मॉडेलच्या निर्णय प्रक्रियेत पारदर्शकता येईल आणि ते समजण्यायोग्य होतील. यामुळे मानवी वैज्ञानिकांना हे सत्यापित (verify) करणे शक्य होते की AI ने केवळ डेटासेटमधील आकडेवारीतील शॉर्टकटचा वापर न करता वास्तविक वैज्ञानिक तत्त्वे शिकली आहेत.

पूर्वग्रहांचे भूत: “कचरा आत, सुवार्ता बाहेर”

• पूर्वानुमानाची यंत्रणा: AI मॉडेल डेटावरून शिकतात. जर प्रशिक्षण डेटा (training data) मध्ये ऐतिहासिक, सामाजिक किंवा मोजमापातील पूर्वग्रह असतील, तर AI केवळ या पूर्वग्रहां