വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് യഥാർത്ഥ ലോകം മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുമോ? – ഒരു ലളിതമായ വിശദീകരണം
Massachusetts Institute of Technology (MIT) യുടെ 2025 ഓഗസ്റ്റ് 25-ന് പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഒരു ലേഖനമാണ് “Can large language models figure out the real world?” (വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് യഥാർത്ഥ ലോകം മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുമോ?). ഈ ലേഖനം നമ്മൾ ഇന്ന് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകളെക്കുറിച്ചാണ് പറയുന്നത്. കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് നമ്മൾ പറയുന്ന കാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും അതിനനുസരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാനും കഴിയുമോ എന്ന് കണ്ടെത്താനുള്ള ഒരു ശ്രമമാണിത്.
എന്താണ് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ?
നമ്മൾ ഫോണുകളിലും കമ്പ്യൂട്ടറുകളിലും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരുതരം സ്മാർട്ട് പ്രോഗ്രാമുകളാണ് ഇവ. ഇവയെ “വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ” എന്ന് വിളിക്കാൻ കാരണം, ഇവയ്ക്ക് വളരെ വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ പഠിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയുമെന്നതുകൊണ്ടാണ്. പുസ്തകങ്ങൾ, ലേഖനങ്ങൾ, വെബ്സൈറ്റുകൾ എന്നിങ്ങനെ കോടിക്കണക്കിന് വാക്കുകളും വിവരങ്ങളും ഇവ പഠിച്ചിട്ടുണ്ട്. അതുകൊണ്ട് തന്നെ, നമ്മൾ ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾക്ക് മറുപടി നൽകാനും, കഥകൾ എഴുതാനും, കവിതകൾ ഉണ്ടാക്കാനും, പാട്ടുകൾ പോലും സൃഷ്ടിക്കാനും ഇവയ്ക്ക് കഴിയും.
യഥാർത്ഥ ലോകം മനസ്സിലാക്കുക എന്നാൽ എന്ത്?
നമ്മൾ മനുഷ്യർക്ക് യഥാർത്ഥ ലോകത്തെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്നത് നമ്മുടെ കാഴ്ച, കേൾവി, സ്പർശം തുടങ്ങി പഞ്ചേന്ദ്രിയങ്ങൾ വഴിയാണ്. ഒരു വസ്തു കണ്ട് അതിനെ തിരിച്ചറിയാനും, ശബ്ദം കേട്ട് അത് എന്താണെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനും, ഒരു വസ്തു കയ്യിലെടുത്ത് അതിന്റെ കട്ടി, തണുപ്പ് എന്നിവ അറിയാനും നമുക്ക് കഴിയും. കൂടാതെ, അനുഭവങ്ങളിലൂടെയും സാഹചര്യങ്ങളിലൂടെയും നമ്മൾ ലോകത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കുന്നു.
എന്നാൽ, വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് ഈ ഇന്ദ്രിയങ്ങളില്ല. അവക്ക് ലഭിക്കുന്നത് വാക്കുകളും ചിത്രങ്ങളും മാത്രമാണ്. അവയ്ക്ക് യഥാർത്ഥ ലോകം “കാണാനോ” “കേൾക്കാനോ” “തൊടാനോ” കഴിയില്ല. അവയുടെ ലോകം ഡിജിറ്റൽ വിവരങ്ങൾ മാത്രമാണ്.
MITയുടെ പഠനം എന്താണ് പറയുന്നത്?
MITയിലെ ശാസ്ത്രജ്ഞർ നടത്തിയ ഈ പഠനത്തിൽ, വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് യഥാർത്ഥ ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണ എത്രത്തോളമാണെന്ന് കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിച്ചു. അവർ ചില പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തി. ഉദാഹരണത്തിന്:
- സാഹചര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്: ഒരു കുട്ടിയുടെ കസേരയിൽ നിന്ന് താഴെ വീണു കരയുന്നു എന്ന് വിചാരിക്കുക. ഒരു സാധാരണ ഭാഷാ മോഡലിന് ഇത് കേട്ട്, കുട്ടിക്ക് വേദനിച്ചെന്നും കരയുന്നു എന്നും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും. പക്ഷെ, ഈ സാഹചര്യം യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണെന്ന്, അതായത് കുട്ടിക്ക് പരിക്ക് പറ്റിയോ, വേദന എത്രത്തോളമുണ്ട് എന്നൊന്നും അതിന് യഥാർത്ഥത്തിൽ അനുഭവിക്കാൻ കഴിയില്ല.
- കാരണവും ഫലവും കണ്ടെത്താനുള്ള കഴിവ്: ഒരു കപ്പ് നിലത്തു വീണാൽ ഉടയും എന്ന് നമുക്കറിയാം. ഇത് നമ്മുടെ അനുഭവങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചതാണ്. ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് ഈ തരത്തിലുള്ള കാര്യങ്ങൾ വാക്കുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ കഴിയും. പക്ഷെ, ഇത് യഥാർത്ഥത്തിൽ സംഭവിക്കുന്ന ഒരു പ്രതിഭാസമായി അവർക്ക് അനുഭവിക്കാൻ കഴിയില്ല.
- ലോകത്തിന്റെ ഭൗതിക നിയമങ്ങൾ: ഭൂമിയിൽ ഒരു സാധനം താഴേക്ക് വീഴുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്, എന്തുകൊണ്ടാണ് തീ ചൂടായിരിക്കുന്നത് എന്നെല്ലാം നമ്മൾ അനുഭവങ്ങളിലൂടെയും ശാസ്ത്രത്തിലൂടെയും മനസ്സിലാക്കുന്നു. വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് ഈ വിവരങ്ങൾ ലഭിച്ചാലും, അതിൻ്റെ യഥാർത്ഥ ഭൗതികത്വം അവർക്ക് ഗ്രഹിക്കാൻ കഴിയില്ല.
ഈ പഠനത്തിന്റെ പ്രാധാന്യം എന്താണ്?
ഈ പഠനം പറയുന്നത്, വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് ഭാഷയെക്കുറിച്ച് നല്ല ധാരണയുണ്ടെങ്കിലും, യഥാർത്ഥ ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണ ഇപ്പോഴും പരിമിതമാണ് എന്നാണ്. അവ വാക്കുകളിലൂടെയും ചിത്രങ്ങളിലൂടെയും ധാരാളം വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു. പക്ഷെ, യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ അനുഭവങ്ങളിലൂടെയും ഇന്ദ്രിയങ്ങളിലൂടെയും ലഭിക്കുന്ന ധാരണ അവക്കില്ല.
കുട്ടികൾക്കും വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും ഇത് എങ്ങനെ സഹായകമാകും?
- ശാസ്ത്രത്തിൽ താല്പര്യം വളർത്താൻ: ഈ പഠനം നമ്മളെ ചിന്തിപ്പിക്കുന്നത്, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ എത്ര സ്മാർട്ട് ആയാലും, മനുഷ്യരുടെ കഴിവുകൾക്ക് സമാനമാകാൻ ഇനിയും ഒരുപാട് ദൂരമുണ്ട് എന്നാണ്. ഇത് കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് തുടങ്ങിയ വിഷയങ്ങളിൽ കുട്ടികൾക്ക് കൂടുതൽ താല്പര്യം വളർത്താൻ സഹായിക്കും.
- പഠനത്തിന് പുതിയ വഴികൾ: ഭാവിയിൽ, ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ കൂടുതൽ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിഞ്ഞേക്കാം. അപ്പോൾ അവ നമ്മുടെ പഠനത്തെ കൂടുതൽ സഹായിക്കാൻ വന്നേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ശാസ്ത്ര പരീക്ഷണം ചെയ്യുമ്പോൾ, യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ സൂക്ഷ്മമായ കാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ അവ നമ്മെ സഹായിച്ചേക്കാം.
- എന്താണ് യഥാർത്ഥമെന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ: ഭാഷാ മോഡലുകൾ നൽകുന്ന വിവരങ്ങൾ പൂർണ്ണമാണോ എന്ന് നമ്മൾ എപ്പോഴും ശ്രദ്ധിക്കണം. യഥാർത്ഥ ലോകത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കാനും അറിയാനും നമ്മൾക്ക് മാത്രമേ കഴിയൂ എന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്.
ഉപസംഹാരം
MITയുടെ ഈ പഠനം നമ്മളോട് പറയുന്നത്, വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ അത്ഭുതകരമായ കഴിവുകളുള്ള ഉപകരണങ്ങളാണ്. അവ ഭാഷയെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നു. പക്ഷെ, യഥാർത്ഥ ലോകത്തെക്കുറിച്ച് പൂർണ്ണമായി മനസ്സിലാക്കാൻ അവക്ക് ഇനിയും ഒരുപാട് ദൂരം പോകാനുണ്ട്. ഇത് ശാസ്ത്ര ലോകത്ത് പുതിയ വഴികൾ തുറക്കുകയും, കുട്ടികളിൽ ശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ജിജ്ഞാസ വളർത്തുകയും ചെയ്യും. നാളത്തെ ലോകം എങ്ങനെയായിരിക്കും എന്ന് ചിന്തിക്കാൻ ഇത് നമ്മെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു.
Can large language models figure out the real world?
AI വാർത്ത നൽകി.
Google Gemini യിൽ നിന്ന് പ്രതികരണം നേടാൻ താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യമാണ് ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്നത്:
2025-08-25 20:30 ന്, Massachusetts Institute of Technology ‘Can large language models figure out the real world?’ പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു. ദയവായി ബന്ധപ്പെട്ട വിവരങ്ങളോടൊപ്പം ഒരു വിശദമായ ലേഖനം ലളിതമായ ഭാഷയിൽ എഴുതുക, അത് കുട്ടികൾക്കും വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയണം, അതുവഴി കൂടുതൽ കുട്ടികൾക്ക് ശാസ്ത്രത്തിൽ താല്പര്യം വളർത്താനാകും. ദയവായി മലയാളത്തിൽ മാത്രം ലേഖനം നൽകുക.