जब AI उन कड़ियों को जोड़ देता है जिन्हें डॉक्टर नहीं जोड़ सके

वे मेडिकल मामले जो वर्षों तक विशेषज्ञों को उलझाए रखते थे, अब सुलझाए जा रहे हैं।

यह तरीका दिखाता है कि कैसे AI सभी के लिए काम करने के तरीके को बदल रहा है।

इंसान कुछ खास समस्याओं से जूझते हैं। यह बुद्धिमत्ता की कमी नहीं है। यह डेटा की समस्या है। जानकारी हजारों दस्तावेजों, शोध पत्रों और डेटाबेस में बिखरी होती है। कोई भी व्यक्ति एक साथ उस पूरे डेटा को अपने दिमाग में नहीं रख सकता।

दुर्लभ आनुवंशिक रोग (Rare genetic diseases) इसका एक सटीक उदाहरण हैं। परिवार जवाब तलाशने में सालों बिता देते हैं। डॉक्टर कई विशेषज्ञों को दिखाते हैं। टेस्ट के नतीजे नेगेटिव आते हैं। जवाब मेडिकल लिटरेचर में मौजूद होता है, लेकिन उसे किसी विशेष बच्चे से जोड़ना एक व्यक्ति के लिए बहुत कठिन होता है।

हालिया शोध एक बदलाव दिखाते हैं। रीजनिंग AI मॉडल्स ने उन मामलों में निदान (diagnosis) की पहचान की, जिनमें मानव विशेषज्ञ भी असफल रहे थे। ये मॉडल्स किसी ट्रिक से नहीं जीते। वे इसलिए जीते क्योंकि वे जटिल जानकारी को एक साथ प्रोसेस कर सकते थे।

एक रीजनिंग मॉडल सर्च इंजन नहीं है। यह आपको केवल उत्तर नहीं देता। यह समस्या पर चरण-दर-चरण काम करता है। यह एक परिकल्पना (hypothesis) बनाता है। यह साक्ष्यों की जांच करता है। यह अपनी सोच में सुधार करता है। यह एक गहन विश्लेषक की तरह काम करता है।

यह दृष्टिकोण जटिल कार्यों में मदद करता है: • यह असामान्य संभावनाओं का आकलन करता है। • यह लक्षणों के संयोजन (combinations of symptoms) को चिन्हित करता है। • यह संज्ञानात्मक थकान (cognitive fatigue) से बचाता है। • यह कन्फर्मेशन बायस (confirmation bias) को दूर करता है।

आप इस तर्क का उपयोग अपने काम में भी कर सकते हैं। कल्पना कीजिए कि आप एक प्रोडक्ट मैनेजर हैं। यूजर चर्न (user churn) बढ़ रहा है, लेकिन आप नहीं जानते कि क्यों। डेटा सपोर्ट टिकटों, सर्वेक्षणों और स्प्रेडशीट्स में बिखरा हुआ है।

AI को एक 'थिंकिंग पार्टनर' के रूप में उपयोग करने के लिए इन चरणों का पालन करें:

  • इनपुट दें। अपने दस्तावेज़ और टेक्स्ट सारांश प्रदान करें। अपने लक्ष्य के बारे में स्पष्ट रहें।
  • समस्या को फ्रेम करें। यह न पूछें कि "यूजर क्यों छोड़ रहे हैं?" बल्कि पूछें कि "इन विशिष्ट टिकटों और सर्वेक्षणों से क्या पैटर्न उभर रहे हैं?"
  • आउटपुट को परिकल्पना (hypotheses) के रूप में लें। AI आपको संभावनाएं देता है। आपको उन्हें सत्यापित करना होगा। इंसान परिणामों की पुष्टि करते हैं।
  • दोहराएं (Iterate)। अपने टेस्ट के परिणाम वापस AI को दें। पूछें कि क्या नया डेटा निष्कर्ष को बदलता है।

साझा करने से पहले अपने डेटा को बहुत अधिक साफ (clean) न करें। इन मॉडल्स की शक्ति जटिलता में निहित है। विरोधाभासों को साझा करें। उन हिस्सों को भी साझा करें जो मेल नहीं खाते। यहीं पर सबसे बेहतरीन रीजनिंग होती है।

इसे उन समस्याओं पर लागू करें जिनके बारे में आपने सोचना छोड़ दिया है। उन प्रोडक्ट निर्णयों या ग्राहकों के सवालों पर फिर से विचार करें जो अभी तक अनसुलझे हैं।

लाभ केवल अधिक जानना नहीं है। यह बिना थके जटिलताओं के बीच तर्क करने की क्षमता है।

स्रोत: https://dev.to/basavaraj_sh_1ea7d95f0f2e/when-ai-connects-the-dots-doctors-couldnt-lessons-for-every-knowledge-worker-11l8

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