Google ਦੇ ਮਹਾਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰ Jeff Dean ਸਰਚ ਦਿੱਗਜ (search giant) ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ Discovery Loop ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ (experiments) 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਗਿਆਨ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗੀ।
Google ਅਤੇ DeepMind ਤੋਂ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੀਮ
Dean Google ਦੇ 30ਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸਦੇ ਸਰਚ ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਅਤੇ Gemini ਦੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਉਹ CEO ਹੋਣਗੇ।
ਉਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ "ਡਰੀਮ ਟੀਮ" ਨਾਲ ਆ ਰਹੇ ਹਨ: Sanjay Ghemawat, ਸੀਨੀਅਰ ਫੈਲੋ ਅਤੇ ਮਸ਼ਹੂਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ; Quoc Le, Google Brain ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਮੈਂਬਰ; ਅਤੇ Oriol Vinyals, DeepMind ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਰਿਸਰਚ ਸਾਇੰਟਿਸਟ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਸਿਸਟਮਜ਼, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਅਤੇ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਤੱਕ ਫੈਲੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਜੋ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ Discovery Loop ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਖੇ ਮਸਲਿਆਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰੇਗੀ।
ਆਟੋਮੇਟਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਰਾਹੀਂ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਧਾਉਣਾ
Discovery Loop ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਬਲਿਕ-ਬੈਨੀਫਿਟ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਖੋਜ ਵਿੱਚ "ਮਨੁੱਖੀ ਰੁਕਾਵਟ" (human bottleneck) ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਲੈਬਾਂ ਹਾਈਪੋਥੇਸਿਸ, ਪ੍ਰਯੋਗ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਇੱਕ ਹੌਲੀ, ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਲੂਪ ਰਾਹੀਂ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਉਸ ਨੂੰ "ਹਾਈ-ਆਕਟੇਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ" ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸਦੇ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਦੋ ਦਲੇਰਾਨਾ ਟੀਚੇ ਹਨ:
- ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਲੂਪਾਂ ਦਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ – ਹਾਈਪੋਥੇਸਿਸ ਬਣਾਉਣ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਵੇਗਾ।
- ਰਿਕਰਸਿਵ ਸੈਲਫ-ਇੰਪਰੂਵਮੈਂਟ – ਅਜਿਹਾ AI ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਹੋਰ ਵੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਅਗਲੇ AI ਸਰਹੱਦ ਲਈ ਭਾਰੀ ਸਮਰਥਨ
Alphabet ਸੀਡ ਰਾਊਂਡ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਸਹਿ-ਅਗਵਾਈ Radical Ventures ਅਤੇ Khosla Ventures ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। Kleiner Perkins, Lightspeed ਅਤੇ Doerr Capital ਨੇ ਵੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ।
ਇਹ ਪੈਸਾ ਇਸ ਵਧਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਅਗਲੀ ਲਹਿਰ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ "ਏਜੈਂਟਿਕ" (agentic) ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵੱਲ ਵਧੇਗੀ ਜੋ ਖੋਜ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਕ੍ਰਾਂਤੀਆਂ ਲਿਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
AI ਦੇ ਖੇਤਰ ਲਈ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
Dean ਦਾ ਜਾਣਾ "AI for content" ਤੋਂ "AI for discovery" ਵੱਲ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ generative AI ਦਾ ਦਬਦਬਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, Discovery Loop ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ AI ਅਤੇ ਹਾਰਡ ਸਾਇੰਸਜ਼ ਦੇ ਸੰਗਮ 'ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਰੱਗ ਡਿਸਕਵਰੀ, ਮਟੀਰੀਅਲ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼ੀ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖੇ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗੀ।
ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ
- ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦਾ ਨਿਕਾਸ – Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Quoc Le ਅਤੇ Oriol Vinyals Discovery Loop ਬਣਾਉਣ ਲਈ Google ਛੱਡ ਰਹੇ ਹਨ।
- ਆਟੋਮੇਟਡ ਵਿਗਿਆਨ – ਇਹ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਮਨੁੱਖੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹਜ਼ਾਰਾਂ AI-ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਚਲਾਏਗਾ।
- ਭਾਰੀ ਪੂੰਜੀ – Alphabet ਅਤੇ Khosla Ventures ਅਤੇ Radical Ventures ਸਮੇਤ ਕਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ VCਜ਼ਾਂ ਨੇ ਫੰਡਿੰਗ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇਸ ਜੋਖਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ
Dean Google ਦੇ ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਨਾਲ ਲੈ ਕੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ: Sanjay Ghemawat, ਸੀਨੀਅਰ ਫੈਲੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਸਿਸਟਮਜ਼ ਬਣਾਏ ਜੋ ਵੈੱਬ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ; Quoc Le, Google Brain ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਮੈਂਬਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਡੀਪ-ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ; ਅਤੇ Oriol Vinyals, DeepMind ਦੇ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਰਿਸਰਚ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਜਰਬਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮਿਲ ਕੇ map-reduce ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਬਣਾਇਆ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਅਧਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਬਣਾਏ ਜੋ ਅੱਜ ਦੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
Discovery Loop ਦਾ ਪਬਲਿਕ-ਬੈਨੀਫਿਟ ਚਾਰਟਰ ਇਸਨੂੰ ਮੁਨਾਫੇ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੀ ਤੋਲਣ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਿਸ਼ਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ "ਮਨੁੱਖੀ ਰੁਕਾਵਟ" ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਲੈਬ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਹਾਈਪੋਥੇਸਿਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਫਿਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਤੱਕ ਜਾਣ ਲਈ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਜਾਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਿਤਾਉਂਦਾ ਹੈ। Dean ਦੀ ਟੀਮ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਹਾਈਪੋਥੇਸਿਸ ਤਿਆਰ ਕਰੇ, ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਚਲਾਵੇ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੇ।
ਰੋਡਮੈਪ ਦੋ ਆਪਸੀ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਟੀਚਿਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰੇ—ਹਾਈਪੋਥੇਸਿਸ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ। ਦੂਜਾ, ਅਜਿਹਾ AI ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਜੋ ਆਪਣੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਖੁਦ ਸੁਧਾਰ ਸਕੇ, ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਉੱਤਰਾਧਿਕਾਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮ
Alphabet ਦੀ ਸੀਡ ਰਾਊਂਡ ਵਿੱਚ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਮਾਪੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। Radical Ventures ਅਤੇ Khosla Ventures ਇਸ ਰਾਊਂਡ ਦੀ ਸਹਿ-ਪ੍ਰਧਾਨਗੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Kleiner Perkins, Lightspeed ਅਤੇ Doerr Capital ਵੱਲੋਂ ਵਾਧੂ ਪੈਸਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਅਗਲੀ ਲਹਿਰ ਸਿਰਫ਼ 'ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲਾਂ' (large language models) ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ "agentic" ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਤੋਂ ਆਵੇਗੀ ਜੋ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਆਪਕ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਲਈ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਜੇਕਰ Discovery Loop ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਯੋਗ ਦਵਾਈ ਦੀ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਨਾਲ ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਰਬਾਂ ਦੀ ਬਚਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਜੀਵਨ-ਰੱਖਿਆ ਇਲਾਜ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਟੀਰੀਅਲ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨਾਲ ਏਰੋਸਪੇਸ ਅਤੇ ਕੰਜ਼ਿਊਮਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕਸ ਲਈ ਹਲਕੇ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਟਿਕਾਊ ਕੰਪੋਜ਼ਿਟਸ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸੋਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਜੋ ਖੁਦ ਸੋਚ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵੱਲ ਮੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ (massive compute) ਦਾ ਖਰਚਾ ਚੁੱਕ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਿਚੋੜ
Discovery Loop ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ Jeff Dean ਦਾ Google ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਉਣਾ ਦੁਰਲੱਭ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਹਾਰਤ, ਡੂੰਘੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਪੂੰਜੀ ਨੂੰ ਇੱਕਜੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲੂਪ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ AI ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮੇਟ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ AI ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚਲਾਕ ਸਾਧਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇੱਕ ਲੈਬਾਰਟਰੀ ਭਾਈਵਾਲ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕੀ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਲ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਮਹੀਨੇ ਇਹ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਦੇਣਗੇ ਕਿ ਕੀ "ਆਟੋਮੇਟਡ ਡਿਸਕਵਰੀ" (automated discovery) AI ਲਈ ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਦੂਰਦਰਸ਼ੀ ਦੌੜ ਹੈ ਜੋ ਫਿਨਿਸ਼ ਲਾਈਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਰੁਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।