नई दिल्ली
Google द्वारा एक सुइट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उपकरण का लॉन्च, जिसके शोधकर्ताओं ने न केवल कैंसर थेरेपी के लिए एक नई दवा संयोजन का सुझाव देने में सफल होने की सूचना दी है, बल्कि प्रयोगशाला में शुरुआती परीक्षणों में भी खरा उतरा है, एक संकेत है कि अनुसंधान-वैज्ञानिकों को एआई को वैज्ञानिक खोज की प्रक्रिया में एकीकृत करना चाहिए।
खुले मॉडलों के जेम्मा परिवार पर निर्मित, सेल2सेंटेंस-स्केल 27बी (सी2एस-स्केल) एक 27-बिलियन-पैरामीटर फाउंडेशन मॉडल है जिसे व्यक्तिगत कोशिकाओं की भाषा को “समझने” के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Google डीपमाइंड और Google रिसर्च के स्टाफ वैज्ञानिक क्रमशः शेकूफ़े अज़ीज़ी और ब्रायन पेरोज़ी ने घोषणा के साथ एक पोस्ट में कहा, “यह घोषणा विज्ञान में एआई के लिए एक मील का पत्थर है।”
उन्होंने कहा, “सी2एस-स्केल ने कैंसर सेलुलर व्यवहार के बारे में एक नई परिकल्पना तैयार की है और हमने जीवित कोशिकाओं में प्रयोगात्मक सत्यापन के साथ इसकी भविष्यवाणी की पुष्टि की है। यह खोज कैंसर से लड़ने के लिए उपचार विकसित करने के लिए एक आशाजनक नए मार्ग का खुलासा करती है।”
एक अनोखा प्रयोग
सी2एस-स्केल मॉडल को वास्तविक दुनिया के रोगियों और सेल-लाइन डेटा के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसके आधार पर यह सुझाव दिया गया था कि सिल्मिटासर्टिब नामक दवा का उपयोग प्रतिरक्षा प्रणाली की कैंसर ट्यूमर की पहचान करने की क्षमता में सुधार करने के लिए किया जा सकता है जब वे नवजात थे।
निश्चित रूप से, सिलमिटासर्टिब (सीएक्स-4945) वर्तमान में मल्टीपल मायलोमा, किडनी कैंसर, मेडुलोब्लास्टोमा और उन्नत ठोस ट्यूमर के इलाज के लिए कई नैदानिक परीक्षणों में है। जनवरी 2017 में, अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन ने इसे उन्नत कोलेजनियोकार्सिनोमा के लिए अनाथ दवा का दर्जा दिया।
हालाँकि, Google के प्रयास की नवीनता दवा की (पुनः) खोज में नहीं थी, बल्कि इसने दवा के उम्मीदवार के लिए एक नए उपयोग का सुझाव देने के लिए विशाल कैंसर जीवविज्ञान साहित्य को स्कैन किया था। फार्मास्युटिकल कंपनियाँ अपने सामान्य पाठ्यक्रम में अरबों डॉलर खर्च करती हैं और समान अंतर्दृष्टि प्रकट करने के लिए उच्च प्रशिक्षित कर्मियों को नियुक्त करती हैं।
“यह एक अच्छा परिणाम है और एलएलएम की क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए एक अच्छी तरह से चुनी गई समस्या थी [large language model]“इंस्टीट्यूट फॉर स्टेम सेल साइंस एंड रीजेनरेटिव मेडिसिन, बेंगलुरु के सिस्टम बायोलॉजिस्ट सुनील लक्ष्मण ने बताया द हिंदू. “सामान्य तौर पर, दवा के ऐसे उपयोग का सुझाव देने के लिए समर्पित शोधकर्ताओं की एक केंद्रित टीम को कई महीने लगेंगे।”
‘यह बहुत अच्छा है’
डॉ. लक्ष्मण ने हालांकि रेखांकित किया कि मॉडल ने ऐसा कुछ भी नहीं सुझाया जो किसी प्रशिक्षित जीवविज्ञानी के दिमाग में नहीं आया हो और न ही कैंसर जीव विज्ञान के बारे में कुछ नया खोजा हो।
“यह बहुत अच्छा है। बढ़िया नहीं। भारत में औसत प्रयोगशाला के पास रासायनिक यौगिकों की विशाल लाइब्रेरी तक पहुंच नहीं होगी जहां उनका परीक्षण किया जा सके। यह था, और हालांकि इसने निश्चित रूप से समय कम कर दिया है [in this case] किसी संभावित खोज के लिए, यह कोई पथ-प्रदर्शक खोज नहीं है।”
एलएलएम एआई के मूल में हैं और मानव भाषा को समझने और समस्याओं को हल करने के लिए मानव-एनोटेटेड डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं।
डॉ. अज़ीज़ी और पेरोज़ी ने तर्क दिया है कि उनके परिणाम दर्शाते हैं कि एलएलएम बनाना संभव है जिसके लिए जैविक प्रणालियों के नियमों पर प्रशिक्षित होने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, उन्होंने लिखा, मॉडलों को उनकी सफलताओं को ‘पुरस्कृत’ और विफलताओं को ‘दंडित’ करके नियमों का पता लगाने के लिए प्रोत्साहित किया जा सकता है। इस प्रकार शतरंज खेलने वाले कुछ सबसे शक्तिशाली एलएलएम को प्रशिक्षित किया गया था।
अच्छा तर्क
भारतीय विज्ञान संस्थान, बेंगलुरु, गणित के प्रोफेसर सिद्धार्थ गाडगिल ने निष्कर्षों को महत्वपूर्ण बताया और माना कि गणित में सर्वश्रेष्ठ एआई मॉडल आज “कुशल गणितज्ञ के स्तर पर थे, लेकिन प्रतिभाशाली-मानव स्तर पर नहीं”।
उन्होंने कहा कि यह मानने का “कोई कारण नहीं” है कि एआई विकास एक दिन सबसे चुनौतीपूर्ण गणित समस्याओं को हल करने में सक्षम नहीं होगा।
“हम यह नहीं कह सकते कि एआई मॉडल रीमैन परिकल्पना को कब हल करेगा, लेकिन ऐसा मानने का कोई कारण नहीं है कि यह कभी नहीं हो सकता। पहले से ही कई पहल और यहां तक कि कंपनियां हैं जो अनसुलझी गणितीय समस्याओं से निपट रही हैं और वे नई परिकल्पनाएं लेकर आती हैं।”
डॉ. गाडगिल ने अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड 2025 का हवाला दिया, जहां चैटजीपीटी के निर्माता ओपनएआई ने कहा कि एक “प्रायोगिक तर्क मॉडल” ने उन सवालों के जवाब खोज लिए हैं, जो अगर कोई इंसान होता, तो उसे स्वर्ण पदक मिलता। मॉडल ने मानव प्रतिभागियों के समान ही समय सीमा का पालन किया।
गौरतलब है कि इस मॉडल को ओलंपियाड के लिए प्रशिक्षित नहीं किया गया था, बल्कि यह पर्याप्त रूप से अच्छी तर्क शक्तियों वाला एक सामान्य-प्रयोजन तर्क मॉडल था।
इसने कहा, ओलंपियाड की समस्याएं उन समस्याओं का प्रतिनिधि उदाहरण नहीं हैं जिन पर पेशेवर गणितज्ञ काम करते हैं; वे प्रतिभाशाली हाई-स्कूलर्स के लिए हैं और गणितीय प्रतिभा का स्वर्ण मानक परीक्षण करते हैं।
दूसरी ओर रीमैन परिकल्पना एक ऐसी समस्या है जिस पर कई गणितज्ञ काम कर रहे हैं। यह अभाज्य संख्याओं की प्रकृति के बारे में एक कथन है जिसका प्रमाण एक सदी से भी अधिक समय से गणितज्ञों के पास नहीं है। अमेरिका में क्ले मैथमैटिकल इंस्टीट्यूट ने अपने सॉल्वर को 1 मिलियन डॉलर का इनाम देने का वादा किया है।
‘अभी भी बंटा हुआ’
उन्होंने कहा कि इन एलएलएम के विशाल साहित्य को देखते हुए, उनसे एक गणितीय समस्या से निपटने के तरीके के बारे में उपन्यास और उपयोगी विचारों के साथ आने की उम्मीद की जाती है, जिसे एक समकक्ष मानव विशेषज्ञ हमेशा तुरंत नहीं देख पाएगा।
प्रोफेसर गाडगिल, जो अपने स्वयं के शोध में एलएलएम टूल्स को अपनाते हैं, ने कहा कि उन्हें शामिल करने पर उनका क्षेत्र “अभी भी विभाजित” है। उनके अनुसार, ऐसे कई अच्छे मॉडल थे जिनमें “स्थिरता के कोई लक्षण नहीं दिखे और उनमें बहुत सारी छिपी हुई क्षमताएं थीं जिन्हें अभी भी पूरी तरह से खोजा नहीं गया था”, और इसलिए उन्हें ऐसे उपकरण के रूप में प्रोत्साहित किया जाना चाहिए जिसे एक कामकाजी शोधकर्ता को शामिल करना चाहिए।
प्रकाशित – 25 अक्टूबर, 2025 सुबह 06:00 बजे IST
