1660 के दशक में पहली विद्वान पत्रिकाएँ छपने के बाद से वैज्ञानिक दस्तावेज़ स्थिर दस्तावेज़ रहे हैं। स्टैनफोर्ड मेडिसिन की एक टीम उनसे बात कराना चाहती है। नेचर जर्नल में 16 सितंबर को प्रकाशित एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने पेपर2एजेंट का अनावरण किया, जो एक प्रणाली है जो किसी भी वैज्ञानिक पांडुलिपि - उसके पाठ, आंकड़े और डेटा - को एक इंटरैक्टिव एआई एजेंट में परिवर्तित करती है जो काम के बारे में सवालों के जवाब दे सकती है, नए डेटा पर अपने तरीकों को लागू कर सकती है, और नए निष्कर्ष उत्पन्न करने के लिए अन्य पेपर एजेंटों के साथ सहयोग कर सकती है।
इस परियोजना का नेतृत्व पोस्टडॉक्टरल विद्वान जियाचेंग मियाओ और स्टैनफोर्ड मेडिसिन में बायोमेडिकल डेटा साइंस के एसोसिएट प्रोफेसर, वरिष्ठ लेखक जेम्स ज़ू ने किया था।
निष्क्रिय पृष्ठों से सक्रिय ज्ञान तक
ज़ोउ ने स्टैनफोर्ड मेडिसिन की घोषणा में कहा, "अनिवार्य रूप से पूरे मानव इतिहास के लिए, जिस तरह से हम ज्ञान का प्रतिनिधित्व करते हैं वह इन बहुत ही निष्क्रिय कलाकृतियों के रूप में है।" "पुराने समय में लोग ज्ञान को पत्थरों में तराशते थे, और अब हम ज्ञान को शब्दों में पन्नों पर टाइप करते हैं - लेकिन कुछ अर्थों में पन्ने उतने बेहतर नहीं हैं।"
उन्होंने कहा, "यह बुनियादी तौर पर ज्ञान की पुनर्कल्पना करने का अवसर है कि ज्ञान कैसा दिखता है।" "केवल निष्क्रिय कलाकृतियों के बजाय, हम प्रत्येक स्थिर रिकॉर्ड को ज्ञान के सक्रिय अवतार में क्यों नहीं बदलते?" ज़ू प्रत्येक पेपर एजेंट को एक आभासी लेखक की तरह वर्णित करता है जो जानता है कि शोध वास्तव में कैसे किया गया था और इसे समझा सकता है, बचाव कर सकता है और इसका विस्तार कर सकता है।
पेपर2एजेंट एक एजेंट कैसे बनाता है
रूपांतरण प्रक्रिया एआई "कार्यकर्ता एजेंटों" की एक टीम पर निर्भर करती है जो किसी भी संबंधित कोड और डेटा के साथ प्रकाशित पेपर का विश्लेषण करती है। महत्वपूर्ण बात यह है कि वे केवल अध्ययन को पढ़ते ही नहीं हैं - वे दस्तावेजी प्रयोगों का अनुकरण करते हुए इसे एक आभासी वातावरण में खरोंच से पुन: पेश करने का प्रयास करते हैं। काम को फिर से करने से, एजेंट उस जानकारी को अवशोषित कर लेते हैं जो अभिकर्मकों और सॉफ्टवेयर निर्भरता से लेकर प्रयोगात्मक सेटअप की बारीकियों तक इसे अंतिम पांडुलिपि में कभी नहीं लाती है।
फिर उस ज्ञान को एमसीपी - एक मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल का उपयोग करके संग्रहीत किया जाता है जो पेपर को एक सुलभ संरचना में व्यवस्थित करता है। "एक एमसीपी एआई को अनिवार्य रूप से एक पेपर पीडीएफ को एक ऐसे रूप में प्रस्तुत करने देता है जो एजेंटों के लिए उपयोग करना आसान है, लगभग एक फाइलिंग सिस्टम की तरह," ज़ू ने कहा, पेपर के प्रत्येक अनुभाग को अपने स्वयं के डिब्बे में व्यवस्थित किया गया है।
हालाँकि, मशीनें हर चीज़ को कैप्चर नहीं कर सकतीं। असफल प्रयोग, निर्णय कॉल और डिज़ाइन विकल्पों के पीछे का मौन तर्क अभी भी केवल शोधकर्ताओं के दिमाग में रहता है। इसलिए इस प्रणाली में एक संवादात्मक कदम शामिल है जिसमें पेपर एजेंट उन अंतरालों को भरने के लिए मानव लेखकों का साक्षात्कार लेता है।
पहली खोज: एक नई एडीएचडी लीड
यह प्रदर्शित करने के लिए कि एजेंट-टू-एजेंट सहयोग क्या हासिल कर सकता है, टीम ने दो असंबंधित कागजात को एजेंटों में बदल दिया। एक ने भविष्यवाणी करने के लिए एक उपकरण का वर्णन किया कि आनुवंशिक उत्परिवर्तन जीनोम को कैसे प्रभावित करते हैं; दूसरे ने ध्यान-अभाव/अतिसक्रियता विकार जोखिम के जीनोम-वाइड एसोसिएशन अध्ययन की सूचना दी।
एक बार जब दोनों भाग रहे थे, एजेंटों को अपने आप में समान आधार मिल गया। जीनोम-भविष्यवाणी एजेंट ने एडीएचडी डेटासेट पर अपनी विधि लागू की और एमपीएचओएसपीएच 9 नामक जीन के पास एक आणविक संस्करण को एडीएचडी जोखिम में वृद्धि के साथ जोड़ा - एक कनेक्शन जोउ ने कहा कि पहले रिपोर्ट नहीं किया गया था।
"अतीत में, यदि दो शोध समूह हैं जो दो अलग-अलग पेपर प्रकाशित करते हैं, तो उन दो शोध समूहों को किसी तरह एक-दूसरे को ढूंढना होगा," ज़ू ने कहा। दीर्घकालिक दृष्टि हाथ से चुनी गई जोड़ी से कहीं अधिक बड़ी है: लाखों पेपर एजेंट आपस में ओवरलैप करते हैं और बड़े पैमाने पर नई अंतर्दृष्टि पैदा करते हैं - पांडुलिपि स्पीड डेटिंग की तुलना में कुछ ज़ू।
वादा, श्रेय और रेलिंग
टीम ने अब तक 100 से अधिक पेपर एजेंट बनाए हैं और अभी भी इस बात पर काम कर रही है कि उनमें से हजारों या लाखों कैसे उत्पादक रूप से एक-दूसरे को ढूंढ सकते हैं। ज़ू का तर्क है कि विज्ञान के लिए लाभ बहुत बड़ा है - "हर साल लाखों पेपर प्रकाशित होते हैं," उन्होंने कहा - लेकिन वह दो चेतावनियों के बारे में स्पष्ट हैं।
सबसे पहले, एट्रिब्यूशन. जो एजेंट किसी पेपर के निष्कर्षों का विस्तार करते हैं, उन्हें मूल शोधकर्ताओं के काम को बढ़ाना चाहिए, न कि उसे दफनाना चाहिए। उन्होंने कहा, "अंतिम खोजों का श्रेय देना और उन्हें मूल कागजात और मूल मानव लेखकों को संदर्भित करना अभी भी महत्वपूर्ण है।"
दूसरा, निरीक्षण. ज़ू ने कहा, जिन मापदंडों के तहत एजेंट सहयोग करते हैं और खोज करते हैं, उन्हें बारीकी से निर्देशित और निगरानी की जानी चाहिए, ताकि उन सहयोगों को सुरक्षित और नैतिक अनुसंधान प्रथाओं के साथ जोड़ा जा सके।
इस कार्य को चैन-जुकरबर्ग बायोहब से वित्त पोषण द्वारा समर्थित किया गया था।
यह क्यों मायने रखती है
पेपर2एजेंट पहले से ही एआई-सहायता प्राप्त साहित्य समीक्षा और प्रयोगशाला स्वचालन द्वारा एक शोध परिदृश्य में बदल गया है, लेकिन इसका आधार अलग है: कागजात को सारांशित करने के लिए एक सामान्य-उद्देश्य मॉडल का उपयोग करने के बजाय, यह प्रत्येक पेपर को एक सत्यापित, निष्पादन योग्य विशेषज्ञ में बदल देता है जिसने वास्तव में अंतर्निहित विज्ञान को फिर से चलाया है। यदि दृष्टिकोण सामान्य हो जाता है, तो वैज्ञानिक पेपर स्वयं एक उद्धृत दस्तावेज़ से बुनियादी ढांचे के एक ऑपरेटिंग टुकड़े में विकसित हो सकता है - और जिस गति से निष्कर्ष विषयों से जुड़ते हैं, उसके अनुसार तेजी आ सकती है।
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