ಜ್ಞಾನದ ಕುರಿತಾದ ಭಾಷಣ

—

ಈ ಭಾಷಣವನ್ನು ಅರವಿಂದ್ ಶ್ರೀನಿವಾಸ್ ಅವರು 2026ರ ಅಕ್ಟೋಬರ್ 3ರಂದು ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಯೂನಿಯನ್ ಸೊಸೈಟಿಯನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿ ಮಾಡಿದರು. ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಯೂನಿಯನ್ ಸೊಸೈಟಿಯು ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಅತಿದೊಡ್ಡ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸಂಘ ಹಾಗೂ ವಿಶ್ವದ ಅತ್ಯಂತ ಹಳೆಯ, ನಿರಂತರವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಚರ್ಚಾ ಸಂಘವಾಗಿದೆ.

—

ನಮಸ್ಕಾರ, ಮತ್ತು ಧನ್ಯವಾದಗಳು. ಇಲ್ಲಿರುವುದು ನನಗೆ ಗೌರವದ ಸಂಗತಿ.

ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವಾಗ ನಾನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸದಿದ್ದ ಒಂದು ವಿಷಯವೆಂದರೆ, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟೊಂದು ಸಮಯ ಕಳೆಯುವ ಅವಕಾಶ ನನಗೆ ಸಿಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು. ನನಗೆ ಅದು ಇಷ್ಟ. ಒಬ್ಬ CEO ಆಗಿ ನೋಡಿದರೆ, ತಿರುಗಿ ವಾದಿಸುವ ಏಕೈಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಲ್ಲೇ ಇರುತ್ತಾರೆ. ಹಾಗಾಗಿ ನಾನು ಮಾತನಾಡಲು ಯೋಜಿಸಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಚರ್ಚೆಗೆ ಮೀಸಲಿಡೋಣ.

ಆರಂಭಿಸೋಣ.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಎಲ್ಲಾದರೂ ಮಾತನಾಡಲು ನನ್ನನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸಿದಾಗ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಿರುವ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಭಾಷಣ ಮಾಡುವಂತೆ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ “AIನ ಭವಿಷ್ಯ.” ನಾನು AIನ ಭವಿಷ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತೇನೆ. ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯ ನನಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ, ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ನಿಮಗೂ ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ.

ಮೊದಲಿಗೆ, ಭೂತಕಾಲದ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ. ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ ಜೊತೆಜೊತೆಗೇ ಭೂತಕಾಲದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಸೂಕ್ತ ಸ್ಥಳ, ಏಕೆಂದರೆ ಇಲ್ಲಿ ಇವೆರಡೂ ಇವೆ.

ಕಥೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ನಾವು ಈಗ ಪೀರ್ ರಿವ್ಯೂ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಎಂದು ಕರೆಯುವುದನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು. ನಿಖರವಾದ ಸತ್ಯವೆಂದರೆ, ಅದು ಕೇವಲ ಒಬ್ಬ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರ ಕೆಲಸವಾಗಿತ್ತು, ಮತ್ತು ಅವರು ಅದನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಲ್ಲ, ಲಂಡನ್‌ನ ರಾಯಲ್ ಸೊಸೈಟಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಅದು 1831ರಲ್ಲಿ. ಇಂದು, ಪೀರ್ ರಿವ್ಯೂ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಡಿ ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ 3.5 ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಬಂಧಗಳು ಪ್ರಕಟವಾಗುತ್ತವೆ.

ಸುಮಾರು 160 ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ, ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಬ್ಬರು PhD ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಕುರಿತು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರು. 1990ರ ದಶಕದ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಉತ್ಕರ್ಷ ಆಗತಾನೇ ಆರಂಭವಾಗುತ್ತಿದ್ದ ಕಾಲ ಅದು. ಎಲ್ಲರೂ ವರ್ಲ್ಡ್ ವೈಡ್ ವೆಬ್ ಬಗ್ಗೆಯೇ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದರು. ಒಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇಂದಿನ “AI”ನಂತೆ.

ಇಂದಿನಂತೆಯೇ, ಆಗಲೂ ಆ ಉತ್ಕರ್ಷದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದವರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವರು ಹೂಡಿಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಮಾಧ್ಯಮದವರು. ಆಗಿನ “ಟೆಕ್ ಸಮುದಾಯ” ಎಂದರೆ ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಉದ್ಯಮ. ಚರ್ಚೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಶಿಕ್ಷಣತಜ್ಞರು ಇರಲಿಲ್ಲ. (ಕೆಲವರಿದ್ದರು, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನವರಿರಲಿಲ್ಲ). ಮತ್ತು ಈ ಇಬ್ಬರು PhD ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಉತ್ಕರ್ಷದ ಒಳಗಿನವರೇನೂ ಆಗಿರಲಿಲ್ಲ.

ಆದರೆ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗಿನ ಜನರು ಅಷ್ಟಾಗಿ ತಲೆಕೆಡಿಸಿಕೊಳ್ಳದ ಒಂದು ವಿಷಯ ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿತ್ತು.

ಬಹುತೇಕ ಶಿಕ್ಷಣತಜ್ಞರಂತೆ, ಅವರು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದರು. ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಉದ್ದೇಶ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುವುದು.

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಾವು ಪೀರ್ ರಿವ್ಯೂ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಬರಹಗಳಲ್ಲಿ ಅಷ್ಟೊಂದು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಇರುವುದಕ್ಕೂ ಅದೇ ಕಾರಣ. ಮತ್ತು ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿರುವ ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಮಾಣ (ಪೀರ್-ರಿವ್ಯೂ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪ್ರಬಂಧಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಕವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ) ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಈ ಇಬ್ಬರು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ತಿಳಿದಿತ್ತು. ಹಾಗಾಗಿ ವೆಬ್ ಕೂಡ ಮಾನವ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಂಡರು.

ವೆಬ್‌ಗೆ “ಹೊಸ”ದಾಗಿದ್ದ ಒಂದು ಹಳೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಅನುಭವವೂ ಅವರಿಗಿತ್ತು: ಜ್ಞಾನ ಸದಾ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಸರಿಯಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಥವಾ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಹಳೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಶಿಕ್ಷಣತಜ್ಞರು ಯಾರೊಬ್ಬರ ಸಂಶೋಧನೆ ಉಪಯುಕ್ತವೇ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಹಾಗಾಗಿ, ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಅನ್ನು, ಎಷ್ಟು ಇತರ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ಅದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿವೆ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿವೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಆ ಸೈಟ್‌ಗಳ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಆಲೋಚನೆ ಅವರಿಗೆ ಬಂದಿತು.

ಅವರು ಆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು “Page Rank” ಎಂದು ಕರೆದರು, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪುಟಕ್ಕೂ (page) ಶ್ರೇಣಿ ನೀಡುತ್ತಿದ್ದರು ಮತ್ತು ಈ PhD ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರ ಹೆಸರು ಲ್ಯಾರಿ ಪೇಜ್ ಆಗಿತ್ತು.

ಲ್ಯಾರಿ ಮತ್ತು ಅವರ ಪಾಲುದಾರ (ಸೆರ್ಗೆ ಬ್ರಿನ್) ಈ ಪುಟ್ಟ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ತತ್ವವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಜನಸಾಮಾನ್ಯರಿಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗಿಸಿದರು. ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳು ನೂರು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಈಗಾಗಲೇ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದುದನ್ನು ಲ್ಯಾರಿ ಪೇಜ್ ಸರಳವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದರಿಂದ, Google ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲೇ ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಯಿತು, ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಯಶಸ್ವಿ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಯಿತು.

ನಾನು ಹೇಳಿದಂತೆ, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಉದ್ದೇಶ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುವುದು. ಈ ಭಾಷಣದಲ್ಲಿ ನಾನು ಜ್ಞಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಮೂರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೇಳಲಿದ್ದೇನೆ. ನಮ್ಮದೇ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಿಳುವಳಿಕೆಗೆ ಬರುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದು ನನ್ನ ಆಶಯ.

1.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಒಂದು ಜೀವವಿದೆ. ಅದು ಹುಟ್ಟುತ್ತದೆ, ಕ್ಷಯಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಾಯುತ್ತದೆ.

ಅದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಜೀವನಚಕ್ರವಿದೆ. ಮತ್ತು ಜೀವನಚಕ್ರ ಇರುವುದರಿಂದ, ಜ್ಞಾನವು ವಿಕಾಸಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ.

ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದು ವಿಕಸನಗೊಂಡಂತೆ, ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತರಾಗುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಇದನ್ನು ಫ್ಲಿನ್ ಪರಿಣಾಮ (Flynn Effect) ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ. ಮಾನವಕುಲವು ಪ್ರತಿ ದಶಕಕ್ಕೆ ಸುಮಾರು 3 IQ ಅಂಕಗಳಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬ ವೀಕ್ಷಣೆಯೇ ಫ್ಲಿನ್ ಪರಿಣಾಮ.

ಸರಾಸರಿ 100ರಲ್ಲೇ ಉಳಿಯುವಂತೆ IQ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮರುಮಾನಕೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹಾಗಾಗಿ ಫ್ಲಿನ್ ಪರಿಣಾಮದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಸುಲಭ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಪರ್ಸೆಂಟೈಲ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ. 1950ರಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ 92ನೇ ಪರ್ಸೆಂಟೈಲ್‌ನಲ್ಲಿದ್ದ ವ್ಯಕ್ತಿ ಇಂದು ಕೇವಲ 50ನೇ ಪರ್ಸೆಂಟೈಲ್‌ನಲ್ಲಿರುತ್ತಾರೆ. ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತರಾದೆವು.

ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದದ್ದೂ ಅದೇ 1950ರಲ್ಲಿ. ಯಂತ್ರವೊಂದು ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ಬುದ್ಧಿವಂತವೇ, ಅಥವಾ ಯಾವಾಗ ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೊದಲ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅದು. ಅಂದರೆ 1950ರಲ್ಲಿ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣವಾಗುವುದು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಗಿತ್ತು. ಏಕೆಂದರೆ “ಮಾನವ” ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮಾನದಂಡ ಕಡಿಮೆಯಿತ್ತು.

ಮತ್ತು ಅದೇ ವಿಕಾಸದ ಶಕ್ತಿ. ಜ್ಞಾನ ಯಾವಾಗಲೂ ಇನ್ನಷ್ಟು ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಇದರ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ, ಜಗತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿ ನೀವು ಮಂದಬುದ್ಧಿಗಳಾಗಬಹುದು. ಜ್ಞಾನ ಕ್ಷಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಅರ್ಧಾಯುಷ್ಯದಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ. ವಿಕಿರಣಶೀಲ ಧಾತುವಿನ ಅರ್ಧಾಯುಷ್ಯವೆಂದರೆ ಅದರ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಕ್ಷಯಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯ. ಜ್ಞಾನದ ಅರ್ಧಾಯುಷ್ಯ ಎಂದರೆ ಅದರ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಹಳತಾಗಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯ.

ಇಲ್ಲೇ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್‌ನ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.

1978ರಲ್ಲಿ, ಸರ್ ರಾಯ್ ಕಾಲ್ನ್ ಅಂಗಾಂಗ ಕಸಿಯಲ್ಲಿ ಸೈಕ್ಲೋಸ್ಪೊರಿನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲು ನೆರವಾದರು. ಅಂಗ ತಿರಸ್ಕಾರವನ್ನು ತಡೆಯಲು ಇದು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿತ್ತು. ಮೊದಲ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್‌ನಲ್ಲಿ ನಡೆದವು. 2001ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಮತ್ತೊಂದು ಔಷಧ, ಟ್ಯಾಕ್ರೋಲಿಮಸ್, ಅಮೆರಿಕದ ಮೂತ್ರಪಿಂಡ ಕಸಿಯಲ್ಲಿ ತನ್ನ ವರ್ಗದ ಪ್ರಮುಖ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಾಗಿತ್ತು. ಹಾಗಾಗಿ ಸೈಕ್ಲೋಸ್ಪೊರಿನ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಜ್ಞಾನದ ಅರ್ಧಾಯುಷ್ಯ 23 ವರ್ಷಗಳು ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು.

ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಅಳತೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾದರಿ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಾವು ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಇದರ ಸೂಚ್ಯಾರ್ಥ, “ಈ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ನ ವೃತ್ತಿಜೀವನದ ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದರಲ್ಲಿ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹಳತಾಗುತ್ತದೆ?”

ನಿಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಜೀವನದ ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ? ಉತ್ತರವು ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ನೀವು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ಕಳೆಯುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ.

ದುಃಖದ ಸಂಗತಿಯೆಂದರೆ, ಅಪರೂಪದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನವೂ ಸಾಯುತ್ತದೆ. ಮಾತನಾಡುವವರೇ ಉಳಿದಿಲ್ಲದ ಭಾಷೆಗಳಿವೆ. ಒಬ್ಬ ಹಿರಿಯರೊಂದಿಗೆ ಅಳಿದುಹೋಗುವ ವಿವೇಕವೂ ಇದೆ.

ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ, 4,000 ವರ್ಷಗಳಿಗೂ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲದಿಂದ ಮಾನವರು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದಾರೆ. ವೆಬ್ ಬಂದಾಗ, ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದರಲ್ಲಿ ಅಪರಿಮಿತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಅದರಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿದೆವು. ಹಾಗಾಗಿ ಜ್ಞಾನ ಸಾಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹಾಗಾಗಲೇಬೇಕೆಂದಿಲ್ಲ. ಬಹುಶಃ ಮಾನವ ಸ್ವಭಾವದ ಸಹಜ ಅಂಶವಾಗಿ, ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲೇಬೇಕೆಂಬ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಜನರು ಅನುಭವಿಸಿದ್ದಾರೆ. ನಾವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಜಗತ್ತಿನ ಒಟ್ಟು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಅದು ಒಳ್ಳೆಯ ವಿಷಯ.

ಒಂದು ವಿಷಯ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು: ಜ್ಞಾನವು ಜೀವಂತ ವಸ್ತುವಿನ ಹಾಗೆ ಇದೆ, ಆದರೆ ಅದು ಜೀವಂತವಾಗಿಲ್ಲ. ನೀವು ಮಾತ್ರ ಜೀವಂತವಾಗಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ಹೊಸದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಿರುವಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಜೀವಂತವಾಗಿರುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ನನಗನ್ನಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂದಹಾಗೆ, Perplexity ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವುದು ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ. ಆದರೆ ನಾನು ಇಲ್ಲಿ Perplexity ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಬಂದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ, ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಬಂದಿದ್ದೇನೆ. ಇದು ನನ್ನನ್ನು ಎರಡನೆಯ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಕರೆತರುತ್ತದೆ.

2.

ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಜ್ಞಾನ ಹಣವಲ್ಲ. ಆದರೆ ಅದು ಹಣದಂತೆಯೇ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

ಹಣಕ್ಕೆ ಸಮಯದ ಮೌಲ್ಯವಿದೆ. ಬಡ್ಡಿ ಅದನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ, ಹಣದುಬ್ಬರ ಅದನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ ಕಳೆದರೆ, ಬಡ್ಡಿ ಮತ್ತು ಹಣದುಬ್ಬರ ಎರಡೂ ಚಕ್ರವೃದ್ಧಿಯಾಗುತ್ತವೆ.

ಒಂದು ಲಕ್ಷ ಪೌಂಡ್‌ಗಳ ಖರೀದಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ನಲವತ್ತು ಸಾವಿರದಷ್ಟಾದಾಗ (ಬಹುಶಃ ಸುಮಾರು 23 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ), ಸರಿದೂಗಿಸಲು ನಿಮಗೆ £2,50,000 ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಂತರ ಇನ್ನೂ 23 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮಗೆ £6,25,000 ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ವಿಷಯಗಳು ಚಕ್ರವೃದ್ಧಿಯಾದಾಗ, ಲಾಭಗಳು ಅಥವಾ ನಷ್ಟಗಳು ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ.

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಆರ್ಥಿಕ ತತ್ವವೆಂದರೆ, ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಹಣದುಬ್ಬರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ದರದಲ್ಲಿ ಚಕ್ರಬಡ್ಡಿ ಗಳಿಸುತ್ತಿರಬೇಕು. ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿಲ್ಲವಾದರೆ, ಕುಗ್ಗುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಜ್ಞಾನವೂ ಹಾಗೆಯೇ.

ಪೌಂಡ್‌ನ ಮೌಲ್ಯದಂತೆಯೇ, ಇಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದರ ಮೌಲ್ಯವೂ ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಕಳಿಯಂತೆಯೇ, ಇದು ಪ್ರತಿದಿನ ಸ್ವಲ್ಪ ಸ್ವಲ್ಪವೇ ಆಗುತ್ತದೆ. ಅದು ಎಷ್ಟು ಅತ್ಯಲ್ಪವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದೇ ಇಲ್ಲ. ಆದರೆ ಒಂದು ದಿನ ನೀವು ಎಚ್ಚರಗೊಂಡಾಗ ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಏನೂ ಉಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಇನ್ನು ಅದೇ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮೌಲ್ಯ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಅನಿವಾರ್ಯ. ನೆನಪಿಡಿ, ಒಂದು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪೈಥಾಗೊರಸ್ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಗಣ್ಯರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಅವಕಾಶವಿತ್ತು. ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲರೂ ಅದನ್ನು ಏಳನೇ ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಕಲಿತರು.

ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಎಂದೆಂದಿಗೂ ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತರಾಗುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತೇವೆ. ನಾನು ಹೇಳಿದಂತೆ, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಉದ್ದೇಶ ಇದೇ. ಅದೃಷ್ಟವಿದ್ದರೆ, ದೂರದ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಎಂದಾದರೂ, ನೀವು ಇಲ್ಲಿ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ್ದು ಏಳನೇ ತರಗತಿಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವಾಗಬಹುದು.

ಅದು ಸಂಭವಿಸಿದರೆ ಒಳ್ಳೆಯದೇ. ಅದರರ್ಥ ಪ್ರಗತಿ. ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಆರ್ಥಿಕ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನೀವು ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನಿಲ್ಲಿಸಬಾರದು ಎಂಬುದೂ ಅದರರ್ಥ. ಜ್ಞಾನದ ಹಣದುಬ್ಬರ ದರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಡ್ಡಿದರದಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಲಿಯಬೇಕು.

ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಿಮ್ಮದೇ ಜ್ಞಾನದ ಅರ್ಧಾಯುಷ್ಯಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದನ್ನು ನೀವು ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಇದಕ್ಕೆ ಸಮಯ ಬೇಕು. ಆದರೆ ಚಕ್ರವೃದ್ಧಿಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಜಗತ್ತನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ದೀರ್ಘ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ನೋಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಿಮ್ಮ ಸಂಪತ್ತನ್ನು ಚಕ್ರವೃದ್ಧಿಗೊಳಿಸಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಚಿಕ್ಕ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲೇ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ತುಂಬು ವೃದ್ಧಾಪ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಾಯುವುದು. ವಾರೆನ್ ಬಫೆಟ್ 11ನೇ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು, ಆದರೆ ಅವರ ಸಂಪತ್ತಿನ 99% 65ರ ನಂತರ ಸಂಗ್ರಹವಾಯಿತು.

ಇದು ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಹಣದ ನಡುವಿನ ಅಂತಿಮ ಸಾಮ್ಯತೆಯ ಸುಳಿವು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ವ್ಯಯಿಸಬೇಕು.

ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಬಂಡವಾಳವಿದ್ದಾಗ, ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅದನ್ನು ತೊಡಗಿಸುತ್ತೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಜ್ಞಾನವಿದ್ದಾಗ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಸಾಧಾರಣ ಜ್ಞಾನವಿದ್ದಾಗ, ಅದನ್ನು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹಚ್ಚಬೇಕು. ಅದರಿಂದ ಏನನ್ನಾದರೂ ಮಾಡಿ. ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಅದೇ. ಆವಿಷ್ಕಾರ ಕೇಳುತ್ತದೆ, “ನೀವು ಏನನ್ನಾದರೂ ತಯಾರಿಸಿದಿರಾ?” ನಾವೀನ್ಯತೆ ಕೇಳುತ್ತದೆ, “ಅದು ಏನಾದರೂ ಬದಲಾವಣೆ ತಂದಿತೇ?”

ಮತ್ತು ನೀವು ಬದಲಾವಣೆ ತರಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವೃತ್ತರಾಗಬೇಕು. ಕ್ರಿಯೆ ಮಾತ್ರವೇ ಹೊಸ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ಜಿಜ್ಞಾಸೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ. ನೀವು ಸದಾ ಕಲಿಯುತ್ತಿರಬೇಕು, ಮತ್ತು ಸದಾ ಮಾಡುತ್ತಿರಬೇಕು.

ಇಲ್ಲಿಯೇ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ನನ್ನನ್ನು ಮೂರನೆಯ ಹಾಗೂ ಕೊನೆಯ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ.

3.

AIನ ಉದ್ದೇಶ ಮಾನವ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಮೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು.

ಈ ಸಂಜೆ ನಾನು ಹೇಳಿದ ಮೊದಲ ಎರಡು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಜೀವಸದೃಶ ಸ್ವಭಾವ ಇದೆ, ಮತ್ತು ನಾವು ಅದನ್ನು ಪೋಷಿಸಿ ಮುನ್ನಡೆಸಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಜನರಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾನು ಹೇಳಿದೆ. ನಂತರ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ವಭಾವ ಇದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದೆ. ನಾವು ಅದನ್ನು ಬೆಳೆಸಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಎಲ್ಲ ಜನರಿಗೂ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಈ ಎರಡು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನಂಬಿದರೆ, AI ಬಗ್ಗೆಯೂ ನೀವು ಸ್ವಲ್ಪ ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಯೋಚಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

AGI ಸಾಧಿಸುವ ಗೀಳು ಹಿಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು ಅಥವಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿಯೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗಿಸುವ ಬದಲು, ಉತ್ತಮವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ AI ನಿರ್ಮಿಸುವುದರ ಕಾರಣ ಜನರ ಸೇವೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂದು ನೀವು ತೀರ್ಮಾನಿಸುತ್ತೀರಿ.

AIನ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶ ಜನರನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತರನ್ನಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಮೃದ್ಧರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದು ಎಂದು ನೀವು ತೀರ್ಮಾನಿಸುತ್ತೀರಿ.

ಇದು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಉದ್ದೇಶದಂತೆಯೇ ಕೇಳಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೋಡಿ, ನಾವು ಇಲ್ಲಿಯೇ ಇದ್ದೇವೆ.

ಪೀರ್ ರಿವ್ಯೂ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಅದನ್ನು 1831ರಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು. ಈ ವರ್ಷ, OpenAIನ ಸಂಸ್ಥಾಪಕ ಸಂಶೋಧಕರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಮುಂದಿಟ್ಟ ಆಲೋಚನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, Perplexity Model Council ಎಂಬ ಅತ್ಯಂತ ಸರಳ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿತು. ನೀವು ಮೂರು AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳುತ್ತೀರಿ. ಅವು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡಿ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ, ನಂತರ “ಅಧ್ಯಕ್ಷ” ಮಾದರಿಯೊಂದು ಅವು ಎಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಒಪ್ಪುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ತರ್ಕದ ಮೂಲಕ ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

Model Council ಪೀರ್ ರಿವ್ಯೂವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಜಿಜ್ಞಾಸೆಯ ಮನೋಭಾವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಜನರಿಗೆ ತಲುಪಿಸುವುದು ಅದರ ಉದ್ದೇಶ. ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಆಶಯಗಳನ್ನು ನಾವು ಈ ಗೋಡೆಗಳಾಚೆಗೆ, ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು.

ಕೇವಲ ಸರಿ ಎಂದು ಅನಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸರಿ ಎಂದು ಕೇಳಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ, ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸರಿಯಾಗಿರಲು ನಾವು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಸತ್ಯ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅರಸಲು. ವಿಶ್ವದ ಪಯಣ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಇನ್ನಷ್ಟು ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಪ್ರವೇಶ ಸಿಗುವತ್ತ ಸಾಗಿದೆ. ಜನರಿಗೆ ಜ್ಞಾನ ಇರುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು. ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುವವರು ಜನರೇ.

ನನ್ನ ಕಂಪನಿಯ ಕುರಿತಾದ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಕಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುಕ್ತಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತೇನೆ.

ನಾವು ಆರಂಭಿಸಿದಾಗ, ದೂರದೃಷ್ಟಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದ ಕೇವಲ ಮೂವರು AI ಸಂಶೋಧಕರಾಗಿದ್ದೆವು. ನಂತರ, 4ನೇ ವ್ಯಕ್ತಿ ಸೇರಿದಾಗ, ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆ ಪಡೆಯುವ ಸಮಯ ಬಂದಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆವು. ಅಮೆರಿಕದಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆ ಅಮೆರಿಕನ್ನರಿಗೂ ಸಂಕೀರ್ಣ. ನಾನು ಅಮೆರಿಕದವನಲ್ಲ, ಹಾಗಾಗಿ ನನಗೆ ಅದು ಇನ್ನಷ್ಟು ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿತ್ತು.

Google ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಯಾವುದೇ ಸಹಾಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಇಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾಡುವುದೆಂದರೆ, ಈ ಹಿಂದೆ ಇದನ್ನು ಮಾಡಿದವರಿಗೆ ಕರೆ ಮಾಡುವುದು. ಹೂಡಿಕೆದಾರರು ಅಥವಾ ಮತ್ತೊಬ್ಬ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರಂತೆ. ಆದರೆ ಆಗ ತಡರಾತ್ರಿಯಾಗಿತ್ತು. ನಾನು ಅದನ್ನು ಮುಗಿಸಬೇಕೆಂದಿದ್ದೆ, ಹಾಗಾಗಿ ಆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಾನೇ ಹುಡುಕಬೇಕಾಯಿತು.

ಅದರ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ನೀವೇ ಮಾಡುವುದು ಎಂದರೆ, ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಾಣಲು ಪೈಪೋಟಿ ನಡೆಸುವ, ಕೆಟ್ಟ ಸಲಹೆಗಳಿಂದಲೇ ತುಂಬಿದ SEO-ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ವಿಮಾ ಸೈಟ್‌ಗಳನ್ನು Google ಮೂಲಕ ಜಾಲಾಡುವುದು.

ಆಗಲೇ ನಾನು Perplexityಯ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದು.

ಅದು ನನಗಾಗಿ ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡಿತು. ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ನೀಡುವಂತೆ ನಾನು ಅದನ್ನು ರೂಪಿಸಿದೆ. ಹಾಗಾಗಿ ನಾನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಿತ್ತು, ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಲೇ ಇರಬಹುದಿತ್ತು. ನಂತರ ನಾನು ನಮ್ಮ ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೊಳಿಸಿದೆ. ಸಮಸ್ಯೆ ಬಗೆಹರಿಯಿತು. ನಂತರ ಮುಂದಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯತ್ತ. ನಂತರ ಮುಂದಿನದು, ಅದರ ನಂತರ ಮತ್ತೊಂದು. ಮತ್ತು ಇಂದು ನಾವು ಇಲ್ಲಿದ್ದೇವೆ.

ಆ ಕಥೆಯ ನೀತಿಯೆಂದರೆ, ನಿಮಗೆ ಇನ್ನು “ಯಾರಾದರೂ ಪರಿಚಯದವರು” ಬೇಕಿಲ್ಲ. ನೀವು ಸುಮ್ಮನೆ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿತು ಮಾಡಬಹುದು. AIನ ಭರವಸೆಯೆಂದರೆ ನೀವು ಯಾವುದೇ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಎಂದು ನಾನು ಈಗಾಗಲೇ ಹೇಳಿದ್ದೇನೆ. ಈ ಕಥೆಯ ನೀತಿಯೆಂದರೆ ಯಾವುದೇ ವ್ಯಕ್ತಿ ಯಾವುದೇ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

ಇದೇ AIನ ಅಂತಿಮ ಭರವಸೆ. ಈಗ ಯಾರು ಬೇಕಾದರೂ ಕುತೂಹಲಿಗಳಾಗಬಹುದು. ಯಾರು ಬೇಕಾದರೂ ಏನನ್ನು ಬೇಕಾದರೂ ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಈಗ ಯಾರು ಬೇಕಾದರೂ ಜ್ಞಾನದ ದೇಗುಲವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ಅದರಿಂದ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತು ಇದು ನಿಮಗೆ ಒಳ್ಳೆಯ ಸುದ್ದಿ. ಇದರರ್ಥ, ನಿಮ್ಮ ಜೀವನದುದ್ದಕ್ಕೂ ನೀವು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದ ಕೆಲಸವೆಂದರೆ ಕುತೂಹಲದಿಂದಿರುವುದು. ನಿಮ್ಮೆಲ್ಲರಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುವವರು ಯಾರ ಬಳಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿವೆಯೋ ಅವರೇ. ಮತ್ತು ಯಾರ ಬಳಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿವೆಯೋ ಅವರೇ.

ಆದ್ದರಿಂದ ನನ್ನ ಸಲಹೆ ಇಷ್ಟೇ: ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಕುತೂಹಲಿಗಳಾಗಿ. ನಿಮ್ಮ ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೋಷಿಯಲ್ ಮೀಡಿಯಾ ಸ್ಕ್ರೋಲ್ ಮಾಡುವುದರಲ್ಲೇ ತೃಪ್ತರಾಗಬೇಡಿ. ಕೇವಲ ಡಿನ್ನರ್‌ಗೆ ಟೇಬಲ್ ಕಾಯ್ದಿರಿಸುವ AI ಏಜೆಂಟ್‌ನಲ್ಲೇ ತೃಪ್ತರಾಗಬೇಡಿ–ಅದರೊಂದಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ. ಮತ್ತು ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಸರಿಯಾಗಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಹೇಳುವ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನಂಬಬೇಡಿ.

ಜಿಜ್ಞಾಸೆಯ ಮನೋಭಾವದಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆ ಇಡಿ. AI ಜೊತೆಗೆ ನೀವು ಏನನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆ ಇಡಿ. ಕಲಿತಾಗ ನೀವು ಏನನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆ ಇಡಿ. ಮತ್ತು ನಮ್ಮೆಲ್ಲರ ಸಲುವಾಗಿ, ಅದನ್ನು ಒಳ್ಳೆಯದಾಗಿಸಿ.

ಧನ್ಯವಾದಗಳು.