જ્યારે AI એ બિંદુઓને જોડે છે જે ડોક્ટરો નહોતા કરી શક્યા
વર્ષોથી નિષ્ણાતોને મૂંઝવણમાં મૂકનાર તબીબી કિસ્સાઓ હવે ઉકેલાઈ રહ્યા છે.
આ પદ્ધતિ દર્શાવે છે કે AI કેવી રીતે દરેક માટે કામ કરવાની રીત બદલી નાખે છે.
મનુષ્યો અમુક સમસ્યાઓ સાથે સંઘર્ષ કરે છે. તે બુદ્ધિનો અભાવ નથી. તે ડેટાની સમસ્યા છે. માહિતી હજારો દસ્તાવેજો, સંશોધન પત્રો અને ડેટાબેઝમાં વિખરાયેલી હોય છે. કોઈ પણ વ્યક્તિ એકસાથે તે બધો ડેટા તેના મગજમાં રાખી શકતી નથી.
દુર્લભ આનુવંશિક રોગો તેનું ઉત્તમ ઉદાહરણ છે. પરિવારો જવાબો શોધવામાં વર્ષો વિતાવે છે. ડોક્ટરો ઘણા નિષ્ણાતોને બતાવે છે. ટેસ્ટના રિપોર્ટ નેગેટિવ આવે છે. જવાબ તબીબી સાહિત્યમાં અસ્તિત્વ ધરાવે છે, પરંતુ તેને કોઈ ચોક્કસ બાળક સાથે જોડવો એક વ્યક્તિ માટે ખૂબ મુશ્કેલ છે.
તાજેતરના સંશોધનો એક પરિવર્તન દર્શાવે છે. રીઝનિંગ AI મોડલ્સ એવા કિસ્સાઓમાં નિદાન ઓળખવામાં સફળ રહ્યા છે જેમાં માનવ નિષ્ણાતો નિષ્ફળ ગયા હતા. આ મોડલ્સ કોઈ યુક્તિથી જીત્યા નથી. તેઓ એટલા માટે જીત્યા કારણ કે તેઓ જટિલ માહિતી પર એકસાથે પ્રક્રિયા કરી શકતા હતા.
રીઝનિંગ મોડલ એ સર્ચ એન્જિન નથી. તે તમને ફક્ત જવાબ નથી આપતું. તે સમસ્યા પર સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ કામ કરે છે. તે એક પરિકલ્પના (hypothesis) બનાવે છે. તે પુરાવા તપાસે છે. તે તેના વિચારને સુધારે છે. તે એક સચોટ વિશ્લેષક તરીકે કામ કરે છે.
આ અભિગમ જટિલ કાર્યોમાં મદદ કરે છે: • તે અસામાન્ય શક્યતાઓનું મૂલ્યાંકન કરે છે. • તે લક્ષણોના સંયોજનોને ઓળખે છે. • તે જ્ઞાનાત્મક થાક (cognitive fatigue) ટાળે છે. • તે કન્ફર્મેશન બાયસ (confirmation bias) દૂર કરે છે.
તમે આ તર્કનો ઉપયોગ તમારા પોતાના કામમાં કરી શકો છો. કલ્પના કરો કે તમે પ્રોડક્ટ મેનેજર છો. યુઝર ચર્ન (user churn) વધી રહ્યું છે, પરંતુ તમે જાણતા નથી કે શા માટે. ડેટા સપોર્ટ ટિકિટો, સર્વેક્ષણો અને સ્પ્રેડશીટ્સમાં વિખરાયેલો છે.
AI ને વિચારના ભાગીદાર તરીકે ઉપયોગ કરવા માટે આ પગલાં અનુસરો:
- ઇનપુટ્સ આપો. તમારા દસ્તાવેજો અને ટેક્સ્ટ સારાંશ આપો. તમારા લક્ષ્ય વિશે ચોક્કસ રહો.
- સમસ્યાને વ્યાખ્યાયિત કરો. "યુઝર્સ કેમ છોડી રહ્યા છે?" એવું ન પૂછો. "આ ચોક્કસ ટિકિટો અને સર્વેક્ષણોમાંથી કયા પેટર્ન બહાર આવે છે?" તેવું પૂછો.
- આઉટપુટને પરિકલ્પના તરીકે ગણો. AI તમને શક્યતાઓ આપે છે. તમારે તેને ચકાસવી પડશે. મનુષ્યો પરિણામોની ચકાસણી કરે છે.
- પુનરાવર્તન (Iterate) કરો. તમારા ટેસ્ટના પરિણામો ફરીથી AI ને આપો. પૂછો કે શું નવો ડેટા તારણ બદલે છે.
ડેટા શેર કરતા પહેલા તેને બહુ વધારે સાફ (clean) ન કરો. આ મોડલ્સની શક્તિ તેની જટિલતામાં રહેલી છે. વિરોધાભાસો શેર કરો. જે ભાગો સુસંગત નથી તે પણ શેર કરો. ત્યાં જ શ્રેષ્ઠ તર્ક (reasoning) કામ કરે છે.
આને એવી સમસ્યાઓ પર લાગુ કરો જેના વિશે તમે વિચારવાનું બંધ કરી દીધું છે. પ્રોડક્ટના એવા નિર્ણયો અથવા ગ્રાહકોના પ્રશ્નો પર ફરીથી વિચાર કરો જે હજુ સુધી ઉકેલાયા નથી.
ફાયદો માત્ર વધુ જાણવા પૂરતો નથી. તે થાક્યા વિના જટિલતા વચ્ચે તર્ક કરવાની ક્ષમતા છે.
વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi