కొత్తగా ఏర్పడిన ఆటోసైన్స్ ఇన్స్టిట్యూట్ కఠినమైన డబుల్ బ్లైండ్ పీర్-రివ్యూ ప్రక్రియలో ఉత్తీర్ణత సాధించిన అకాడెమిక్ రీసెర్చ్ పేపర్లను రూపొందించే మొదటి AI సిస్టమ్ ‘కార్ల్’ ను ఆవిష్కరించింది.
కార్ల్ యొక్క పరిశోధనా పత్రాలు చిన్న పేపర్స్ ట్రాక్లో అంగీకరించబడ్డాయి అభ్యాస ప్రాతినిధ్యాలపై అంతర్జాతీయ సమావేశం (ఐసిఎల్ఆర్). విమర్శనాత్మకంగా, ఈ సమర్పణలు కనీస మానవ ప్రమేయంతో ఉత్పత్తి చేయబడ్డాయి, AI- నడిచే శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణకు కొత్త శకాన్ని తెలియజేస్తున్నాయి.
కార్ల్ మీట్: ‘ఆటోమేటెడ్ రీసెర్చ్ సైంటిస్ట్’
కార్ల్ AI పాత్రలో కేవలం ఒక సాధనంగా కాకుండా, విద్యా పరిశోధనలో చురుకైన పాల్గొనేవాడు. “స్వయంచాలక పరిశోధనా శాస్త్రవేత్త” గా వర్ణించబడిన కార్ల్ సహజ భాషా నమూనాలను ఆదర్శంగా, othes హించడానికి మరియు విద్యా పనిని ఖచ్చితంగా ఉదహరించడానికి వర్తిస్తుంది.
ముఖ్యంగా, కార్ల్ ప్రచురించిన పత్రాలను కేవలం సెకన్లలో చదవగలడు మరియు గ్రహించగలడు. మానవ పరిశోధకుల మాదిరిగా కాకుండా, ఇది నిరంతరం పనిచేస్తుంది, తద్వారా పరిశోధన చక్రాలను వేగవంతం చేస్తుంది మరియు ప్రయోగాత్మక ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది.
ఆటోసైన్స్ ప్రకారం, కార్ల్ విజయవంతంగా “నవల శాస్త్రీయ పరికల్పనలు, ప్రయోగాలు రూపకల్పన చేసి, ప్రదర్శించారు మరియు వర్క్షాప్లలో పీర్ సమీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించే బహుళ విద్యా పత్రాలు రాశారు.”
ఇది AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని మానవ పరిశోధనలను పూర్తి చేయడమే కాకుండా, అనేక విధాలుగా, వేగం మరియు సామర్థ్యంతో అధిగమిస్తుంది.
కార్ల్ ఒక ఖచ్చితమైన కార్మికుడు, కానీ మానవ ప్రమేయం ఇప్పటికీ చాలా ముఖ్యమైనది
అధిక-నాణ్యత విద్యా పనిని ఉత్పత్తి చేయగల కార్ల్ యొక్క సామర్థ్యం మూడు-దశల ప్రక్రియలో నిర్మించబడింది:
- భావజాలం మరియు పరికల్పన నిర్మాణం: ఇప్పటికే ఉన్న పరిశోధనలను ప్రభావితం చేస్తూ, కార్ల్ సంభావ్య పరిశోధన దిశలను గుర్తిస్తుంది మరియు పరికల్పనలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. సంబంధిత సాహిత్యం గురించి దాని లోతైన అవగాహన AI రంగంలో నవల ఆలోచనలను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
- ప్రయోగం: కార్ల్ కోడ్ వ్రాస్తాడు, పరికల్పనలను పరీక్షిస్తాడు మరియు ఫలిత డేటాను వివరణాత్మక బొమ్మల ద్వారా దృశ్యమానం చేస్తాడు. దీని అలసిపోని ఆపరేషన్ పునరావృత సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు పునరావృత పనులను తగ్గిస్తుంది.
- ప్రదర్శన: చివరగా, కార్ల్ తన ఫలితాలను పాలిష్ చేసిన విద్యా పత్రాలలో సంకలనం చేస్తాడు -డేటా విజువలైజేషన్లతో పూర్తి మరియు స్పష్టంగా పేర్కొన్న తీర్మానాలు.
కార్ల్ యొక్క సామర్థ్యాలు ఎక్కువగా స్వతంత్రంగా ఉన్నప్పటికీ, దాని వర్క్ఫ్లోలో పాయింట్లు ఉన్నాయి, ఇక్కడ గణన, ఆకృతీకరణ మరియు నైతిక ప్రమాణాలకు కట్టుబడి ఉండటానికి మానవ ప్రమేయం ఇంకా అవసరం:
- గ్రీన్లైట్ పరిశోధన దశలు: గణన వనరులను వృధా చేయకుండా ఉండటానికి, మానవ సమీక్షకులు కార్ల్ యొక్క ప్రక్రియ యొక్క నిర్దిష్ట దశలలో “కొనసాగింపు” లేదా “ఆపండి” సంకేతాలను అందిస్తారు. ఈ మార్గదర్శకత్వం కార్ల్ను ప్రాజెక్టుల ద్వారా మరింత సమర్థవంతంగా నడిపిస్తుంది కాని పరిశోధన యొక్క ప్రత్యేకతలను ప్రభావితం చేయదు.
- అనులేఖనాలు మరియు ఆకృతీకరణ: ఆటోసైన్స్ బృందం అన్ని సూచనలు సరిగ్గా ఉదహరించబడిందని మరియు విద్యా ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఫార్మాట్ చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది. ఇది ప్రస్తుతం మాన్యువల్ దశ, కానీ పరిశోధన దాని ప్రచురణ వేదిక యొక్క అంచనాలకు అనుగుణంగా ఉంటుంది.
- ప్రీ-ఎపిఐ మోడళ్లతో సహాయం: కార్ల్ అప్పుడప్పుడు ఆటో-యాక్సెస్ చేయగల API లు లేని కొత్త ఓపెనాయ్ మరియు లోతైన పరిశోధన నమూనాలపై ఆధారపడతాడు. ఇటువంటి సందర్భాల్లో, మాన్యువల్ జోక్యం-కాపీ-పేస్టింగ్ అవుట్పుట్లు వంటివి-ఈ అంతరాలను తగ్గిస్తాయి. API లు అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడు భవిష్యత్తులో ఈ పనులు పూర్తిగా స్వయంచాలకంగా ఉంటాయని ఆటోసైన్స్ ఆశిస్తోంది.
కార్ల్ యొక్క తొలి కాగితం కోసం, మానవ బృందం “సంబంధిత రచనలు” విభాగాన్ని రూపొందించడానికి మరియు భాషను మెరుగుపరచడానికి సహాయపడింది. ఏదేమైనా, ఈ పనులు తదుపరి సమర్పణలకు ముందు వర్తించే నవీకరణల తరువాత అనవసరమైనవి.
విద్యా సమగ్రత కోసం కఠినమైన ధృవీకరణ ప్రక్రియ
ఏదైనా పరిశోధనను సమర్పించే ముందు, కార్ల్ యొక్క పని విద్యా సమగ్రత యొక్క అత్యున్నత ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా ఆటోసైన్స్ బృందం కఠినమైన ధృవీకరణ ప్రక్రియను చేపట్టింది:
- పునరుత్పత్తికి: కార్ల్ కోడ్ యొక్క ప్రతి పంక్తి సమీక్షించబడింది మరియు పునరుత్పత్తి సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారించడానికి ప్రయోగాలు తిరిగి ప్రారంభమయ్యాయి. ఇది ఫలితాలు శాస్త్రీయంగా చెల్లుబాటు అయ్యేవి మరియు యాదృచ్చిక క్రమరాహిత్యాలు కాదని నిర్ధారిస్తాయి.
- వాస్తవికత తనిఖీలు: కార్ల్ యొక్క ఆలోచనలు ఈ రంగానికి కొత్త రచనలు అని మరియు ఇప్పటికే ఉన్న ప్రచురణల యొక్క సంస్కరణలను తిరిగి మార్చకుండా చూసుకోవడానికి ఆటోసైన్స్ విస్తృతమైన కొత్తదనం మూల్యాంకనాలను నిర్వహించింది.
- బాహ్య ధ్రువీకరణ: MIT, స్టాన్ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయం మరియు యుసి బర్కిలీ వంటి ప్రముఖ విద్యాసంస్థల పరిశోధకులు పాల్గొన్న హ్యాకథాన్ – కార్ల్ యొక్క పరిశోధనను స్వతంత్రంగా ధృవీకరించారు. విద్యా నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండేలా మరింత దోపిడీ మరియు సైటేషన్ తనిఖీలు జరిగాయి.
కాదనలేని సంభావ్యత, కానీ పెద్ద ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది
ఐసిఎల్ఆర్ వలె గౌరవించబడిన వర్క్షాప్లో అంగీకారం సాధించడం ఒక ముఖ్యమైన మైలురాయి, అయితే ఆటోసైన్స్ ఈ మైలురాయికి దారితీసే ఎక్కువ సంభాషణను గుర్తించింది. కార్ల్ యొక్క విజయం విద్యా సెట్టింగులలో AI పాత్ర గురించి పెద్ద తాత్విక మరియు లాజిస్టికల్ ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.
“వారు ఎక్కడ ఉద్భవించినా, పబ్లిక్ నాలెడ్జ్ బేస్ కు చట్టబద్ధమైన ఫలితాలను చేర్చాలని మేము నమ్ముతున్నాము” అని ఆటోసైన్స్ వివరించారు. “పరిశోధన విద్యా సంఘం నిర్దేశించిన శాస్త్రీయ ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉంటే, అప్పుడు ఎవరు – లేదా ఏమి సృష్టించారు – ఇది స్వయంచాలక అనర్హతకు దారితీయకూడదు.”
“అయినప్పటికీ, పారదర్శక శాస్త్రానికి సరైన లక్షణం అవసరమని మేము నమ్ముతున్నాము, మరియు AI వ్యవస్థల ద్వారా పూర్తిగా ఉత్పత్తి చేయబడిన పని మానవులు ఉత్పత్తి చేసే దాని నుండి గుర్తించదగినదిగా ఉండాలి.”
కార్ల్ వంటి స్వయంప్రతిపత్తమైన AI పరిశోధకుల కొత్తదనం కారణంగా, కాన్ఫరెన్స్ నిర్వాహకులు ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న ఉదాహరణకు కారణమయ్యే కొత్త మార్గదర్శకాలను స్థాపించడానికి సమయం అవసరం కావచ్చు, ముఖ్యంగా సరసమైన మూల్యాంకనం మరియు మేధో లక్షణ ప్రమాణాలను నిర్ధారించడానికి. ప్రస్తుతం అనవసరమైన వివాదాన్ని నివారించడానికి, ఆటోసైన్స్ కార్ల్ యొక్క పత్రాలను ఐసిఎల్ఆర్ వర్క్షాప్ల నుండి ఉపసంహరించుకుంది, అయితే ఈ ఫ్రేమ్వర్క్లు రూపొందించబడుతున్నాయి.
ముందుకు వెళుతున్నప్పుడు, ఆటోసైన్స్ ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న ఈ ప్రమాణాలను రూపొందించడానికి దోహదం చేస్తుంది. అటానమస్ రీసెర్చ్ సిస్టమ్స్ నుండి పరిశోధన సమర్పణలను అధికారికంగా వసతి కల్పించడానికి న్యూర్స్ 2025 వద్ద ప్రత్యేకమైన వర్క్షాప్ను ప్రతిపాదించాలని కంపెనీ భావిస్తుంది.
AI- ఉత్పత్తి చేసిన పరిశోధన చుట్టూ ఉన్న కథనం విప్పుతున్నప్పుడు, కార్ల్ వంటి వ్యవస్థలు కేవలం సాధనాలు మాత్రమే కాదు, జ్ఞానం కోసం సహకారులు అని స్పష్టమవుతుంది. ఈ వ్యవస్థలు విలక్షణమైన సరిహద్దులను దాటినప్పుడు, సమగ్రత, పారదర్శకత మరియు సరైన లక్షణాలను కాపాడటానికి విద్యా సమాజం ఈ కొత్త ఉదాహరణను పూర్తిగా స్వీకరించడానికి అనుగుణంగా ఉండాలి.
(ఫోటో రోహిత్ టాండన్)
ఇవి కూడా చూడండి: మీరు.కామ్ ARI: వ్యాపారాల కోసం ప్రొఫెషనల్-గ్రేడ్ AI రీసెర్చ్ ఏజెంట్
పరిశ్రమ నాయకుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & పెద్ద డేటా ఎక్స్పో ఆమ్స్టర్డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్లలో జరుగుతోంది. సమగ్ర సంఘటనతో సహా ఇతర ప్రముఖ సంఘటనలతో సహ-స్థాపించబడింది ఇంటెలిజెంట్ ఆటోమేషన్ కాన్ఫరెన్స్, బ్లాక్ఎక్స్, డిజిటల్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ వీక్మరియు సైబర్ సెక్యూరిటీ & క్లౌడ్ ఎక్స్పో.
టెక్ఫోర్జ్ చేత శక్తినిచ్చే ఇతర రాబోయే ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్స్ మరియు వెబ్నార్లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.
