एआयच्या युगात पीएचडीचे भविष्य : डेटा नव्हे, तर नवी मॉडेल्स महत्त्वाची

 एआयच्या युगात पीएचडीचे भविष्य : डेटा नव्हे, तर नवी मॉडेल्स महत्त्वाची

 वैज्ञानिक संशोधनाबद्दल बोलताना आपण अनेकदा प्रयोगशाळा, अत्याधुनिक उपकरणे, संगणक आणि प्रचंड प्रमाणात जमा होणारा डेटा यांचाच विचार करतो. पण विज्ञानाची खरी सुरुवात या सगळ्याच्या आधी होते—ती वैज्ञानिकाच्या डोक्यात होते. एखाद्या गूढ प्रश्नाचे उत्तर काय असू शकेल, याबद्दल एक कल्पना, एक भाकीत किंवा हायपोथिसिस मांडणे, ते खरे की खोटे हे तपासण्यासाठी प्रयोग करणे, प्रयोगातून मिळालेल्या निष्कर्षांच्या आधारे मूळ कल्पनेत सुधारणा करणे आणि पुन्हा नवा प्रयोग करणे, हीच वैज्ञानिक पद्धतीची मूलभूत प्रक्रिया आहे.

 एखाद्या प्रश्नाचे अंतिम उत्तर पहिल्याच प्रयत्नात मिळत नाही. सुरुवातीचे मॉडेल अपुरे असते, त्यातून नवी निरीक्षणे समोर येतात, काही अंदाज चुकीचे ठरतात, काही बरोबर ठरतात आणि त्यातून मॉडेल अधिक अचूक होत जाते. एखाद्या वैज्ञानिक कल्पनेला प्रयोग, निरीक्षणे आणि इतर संशोधकांच्या स्वतंत्र तपासणीतून सातत्याने पुष्टी मिळत गेली, तर ती ज्ञानाच्या स्वीकारलेल्या चौकटीचा भाग बनते. मात्र विज्ञानात कोणतेही मॉडेल अंतिम किंवा अचूकतेपलीकडचे मानले जात नाही. नव्या पुराव्याने जुने मॉडेल आव्हानित होऊ शकते आणि अधिक व्यापक किंवा अधिक अचूक मॉडेल पुढे येऊ शकते.

 कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या आगमनामुळे या प्रक्रियेतील एक महत्त्वाचा भाग मात्र झपाट्याने बदलत आहे. प्रयोगांमधून डेटा गोळा करणे, मोठ्या डेटासेटचे वर्गीकरण करणे, त्यातील नमुने शोधणे आणि सांख्यिकीय विश्लेषण करणे या कामांमध्ये एआयची क्षमता सातत्याने वाढत आहे. आज जे काम एखाद्या नव्या पीएचडी संशोधकाला अनेक वर्षे करावे लागते, त्यातील काही भाग भविष्यात एआय अत्यल्प वेळात करू शकेल. प्रयोगशाळेतील उपकरणे स्वयंचलित झाली, रोबोटिक प्रयोग वाढले आणि एआयने त्यातून मिळालेल्या माहितीचे विश्लेषण केले, तर संशोधनातील मोठ्या प्रमाणावरील ‘डेटा-जनरेशन आणि डेटा-प्रोसेसिंग’ कामाचे स्वरूपच बदलू शकते.

 याचा अर्थ पीएचडीचे महत्त्व संपेल असा मात्र अजिबात नाही. उलट, पीएचडीचे स्वरूप बदलण्याची शक्यता अधिक आहे. कारण प्रचंड डेटा उपलब्ध असणे आणि त्या डेटातून नवे वैज्ञानिक मॉडेल निर्माण करणे या दोन वेगळ्या गोष्टी आहेत. विश्वातील ग्रह-ताऱ्यांच्या हालचालींची असंख्य निरीक्षणे उपलब्ध असली, तरी त्या निरीक्षणांमागे कोणता मूलभूत नियम असू शकतो, हा प्रश्न विचारणे आणि त्यासाठी योग्य संकल्पनात्मक चौकट उभी करणे ही वेगळी बौद्धिक प्रक्रिया आहे. न्यूटनच्या गुरुत्वाकर्षणाच्या नियमाचे उदाहरण यासाठी पुरेसे बोलके आहे. निरीक्षणे होती म्हणून नियम आपोआप निर्माण झाला नाही; निरीक्षणांकडे एका विशिष्ट सैद्धान्तिक दृष्टीने पाहण्याची गरज होती.

 आजच्या विज्ञानासमोर त्यामुळे एक वेगळे आव्हान उभे राहते आहे. डेटा कमी पडत नाही; उलट डेटा प्रचंड प्रमाणात निर्माण होत आहे. अडचण अनेकदा ‘या डेटाचा अर्थ काय?’ या प्रश्नाची असते. एआय या डेटामधील नमुने शोधण्यात अत्यंत प्रभावी ठरू शकते; परंतु नमुना दिसणे आणि त्यामागील कारणात्मक, सर्वसाधारण आणि वैज्ञानिकदृष्ट्या फलदायी मॉडेल मांडणे यात फरक आहे. भविष्यात कदाचित एआय काही नवी मॉडेल्स सुचवेलही. पण त्या मॉडेल्समागील प्रश्न कोणता आहे, त्यांची वैज्ञानिक कसोटी कशी ठरवायची, कोणता प्रयोग निर्णायक ठरेल आणि एखाद्या विसंगतीला किती महत्त्व द्यायचे, या प्रश्नांमध्ये मानवी वैज्ञानिकाची भूमिका महत्त्वाची राहू शकते.

 म्हणून शास्त्रात पीएचडी करण्याचा विचार करणाऱ्या एखाद्या विद्यार्थ्यापुढे आज प्रश्न केवळ ‘मला प्रयोगशाळेत किती डेटा निर्माण करता येईल?’ असा नसावा. ‘माझ्याकडे इतरांपेक्षा वेगळे प्रश्न आहेत का? उपलब्ध ज्ञानाचे स्पष्टीकरण देणारी अधिक चांगली मॉडेल्स माझ्या डोक्यात घोळतात का? एखादे प्रचलित गृहीतक चुकीचे असू शकते, असा विचार करून त्याची कसोटी लावण्याची बौद्धिक उत्सुकता माझ्यात आहे का?’ हे प्रश्न अधिक महत्त्वाचे ठरतील.

 एआयमुळे संशोधनातील अनेक कामे स्वस्त, वेगवान आणि स्वयंचलित होतील. त्यामुळे पारंपरिक अर्थाने ‘प्रयोग करून डेटा जमा करणारा’ संशोधक ही भूमिका कमी होऊ शकते. पण विज्ञानाची खरी प्रगती केवळ डेटा साठवण्यात होत नाही; ती योग्य प्रश्न विचारण्यात, धाडसी पण तपासता येण्याजोगी भाकिते करण्यात आणि त्यांना कठोर पुराव्यांच्या कसोटीवर तपासण्यात होते. एआय कितीही सामर्थ्यवान झाले, तरी विज्ञानाला नव्या प्रश्नांची गरज कायम राहणार आहे. आणि कदाचित एआयच्या युगात वैज्ञानिक होण्याची खरी कसोटी हीच असेल—इतरांपेक्षा अधिक डेटा निर्माण करण्यात नव्हे, तर त्या डेटाला विचारायला योग्य असा नवा प्रश्न शोधण्यात.