ఒకే సమయంలో శాస్త్ర సాంకేతిక రంగాలు రెండు విభిన్నమైన, కానీ ముఖ్యమైన దిశలలో పురోగమిస్తున్నాయి. ఒకవైపు, స్విట్జర్లాండ్‌లోని లార్జ్ హాడ్రాన్ కొలైడర్ (LHC)లో భౌతిక శాస్త్రవేత్తలు విశ్వం యొక్క ప్రాథమిక నిర్మాణాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తుండగా, మరోవైపు, కృత్రిమ మేధస్సు (AI) పరిశోధకులు యంత్రాలు వాస్తవ ప్రపంచాన్ని ఎంత లోతుగా అర్థం చేసుకుంటున్నాయో తెలుసుకోవడానికి సరికొత్త పద్ధతులను అన్వేషిస్తున్నారు. ఈ రెండు రంగాలలో ఇటీవల జరిగిన ఆవిష్కరణలు మన అవగాహన యొక్క సరిహద్దులను మరింత విస్తృతం చేస్తున్నాయి.
హిగ్స్ బోసాన్‌పై కొత్త వెలుగులు
లార్జ్ హాడ్రాన్ కొలైడర్‌లోని శాస్త్రవేత్తలు భౌతిక శాస్త్రంలో అత్యంత ఆసక్తికరమైన కణాలలో ఒకటైన హిగ్స్ బోసాన్ గురించి కొత్త, కీలకమైన సమాచారాన్ని కనుగొన్నారు. ఈ ఆవిష్కరణ ఒక పెద్ద శాస్త్రీయ ముందడుగుగా పరిగణించబడుతోంది. ఇతర కణాలకు ద్రవ్యరాశిని ఇచ్చే ప్రాథమిక కణమే హిగ్స్ బోసాన్. విశ్వంలోని కణాలు మరియు శక్తులు ఎలా ప్రవర్తిస్తాయో వివరించే “స్టాండర్డ్ మోడల్” అనే సిద్ధాంతంలో ఇది కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. 2012లో సెర్న్ (CERN) ప్రయోగశాలలో మొదటిసారిగా హిగ్స్ బోసాన్‌ను కనుగొన్నారు.
2025లో జరిగిన ఒక ప్రధాన భౌతిక శాస్త్ర సదస్సులో, LHCలోని కీలక ప్రయోగాలలో ఒకటైన అట్లాస్ (ATLAS) కొలాబొరేషన్ బృందం ఈ కొత్త ఫలితాలను సమర్పించింది. ఈ ఆవిష్కరణలు హిగ్స్ బోసాన్ యొక్క ప్రవర్తనను మరింత స్పష్టంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అది స్టాండర్డ్ మోడల్ సిద్ధాంతానికి ఎంతవరకు కట్టుబడి ఉందో తెలుసుకోవడానికి సహాయపడతాయి. శాస్త్రవేత్తలు ఇప్పటికీ ఈ కణం యొక్క ప్రవర్తన, ఇతర కణాలతో దాని పరస్పర చర్య మరియు ప్రస్తుతం మనకు తెలిసిన భౌతిక శాస్త్రానికి అతీతమైన కొత్త విషయాలను ఇది సూచించగలదా అని అధ్యయనం చేస్తున్నారు. దీని ప్రాముఖ్యత కారణంగా దీనిని కొన్నిసార్లు “దైవ కణం” (God Particle) అని కూడా పిలుస్తారు.
AI నిజంగా ప్రపంచాన్ని అర్థం చేసుకోగలదా?
భౌతిక శాస్త్రవేత్తలు విశ్వం యొక్క ప్రాథమిక సూత్రాలను ఎలా అన్వేషిస్తున్నారో, అదే విధంగా కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క “అవగాహన” లోతును ప్రశ్నిస్తున్నారు. 17వ శతాబ్దంలో, జర్మన్ ఖగోళ శాస్త్రవేత్త జొహన్నెస్ కెప్లర్ మన సౌర వ్యవస్థలోని గ్రహాల కక్ష్యలను కచ్చితంగా అంచనా వేయడానికి గమన నియమాలను కనుగొన్నాడు. కానీ కొన్ని దశాబ్దాల తర్వాత ఐజాక్ న్యూటన్ సార్వత్రిక గురుత్వాకర్షణ సూత్రాలను రూపొందించినప్పుడే ఆ అంచనాల వెనుక ఉన్న అసలైన ప్రాథమిక సూత్రాలు ప్రపంచానికి అర్థమయ్యాయి.
నేటి అత్యాధునిక AI వ్యవస్థలు కెప్లర్ అంచనాల వలె నిర్దిష్ట ఫలితాలను ఊహించడంలో చాలా నైపుణ్యం సంపాదించాయి. అయితే, న్యూటన్ నియమాల వలె ఆ అంచనాలు ఎందుకు పనిచేస్తాయో వాటికి లోతైన అవగాహన ఉందా? ఈ ప్రశ్నకు సమాధానం కనుగొనడానికి MIT మరియు హార్వర్డ్ విశ్వవిద్యాలయానికి చెందిన పరిశోధకులు ఒక కొత్త పద్ధతిని అభివృద్ధి చేశారు. ఈ పద్ధతి, AI వ్యవస్థలు ఒక విషయంపై ఎంత లోతైన అవగాహన కలిగి ఉన్నాయో మరియు ఒక రంగంలో నేర్చుకున్న జ్ఞానాన్ని కొద్దిగా భిన్నమైన మరో రంగానికి అన్వయించగలవో లేదో అంచనా వేస్తుంది. వారి అధ్యయనంలో, ప్రస్తుతానికి AI వ్యవస్థలకు అంత లోతైన అవగాహన లేదని తేలింది.
అంచనాల నుండి అసలు సూత్రాల వైపు
ఈ పరిశోధన ఫలితాలను గత నెల బ్రిటిష్ కొలంబియాలోని వాంకోవర్‌లో జరిగిన ఇంటర్నేషనల్ కాన్ఫరెన్స్ ఆన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ (ICML 2025)లో సమర్పించారు. హార్వర్డ్ పోస్ట్‌డాక్ కీయెన్ వాఫా, MIT గ్రాడ్యుయేట్ విద్యార్థి పీటర్ జి. చాంగ్, అసిస్టెంట్ ప్రొఫెసర్ అశేష్ రాంభచన్ మరియు ప్రొఫెసర్ సెంధిల్ ముల్లైనథన్ ఈ బృందంలో ఉన్నారు.
“మానవులు మంచి అంచనాల నుండి ప్రపంచ నమూనాలకు (world models) మారగలిగారు. AI ఈ మార్పును సాధించిందా? లేదా? అన్నదే మా ప్రశ్న” అని ఈ అధ్యయనం యొక్క ప్రధాన రచయిత వాఫా అన్నారు.
“ఒక అల్గోరిథం సరిగ్గా అంచనా వేస్తుందో లేదో పరీక్షించడం మనకు తెలుసు. కానీ అది ఎంత లోతుగా అర్థం చేసుకుందో పరీక్షించే మార్గం మనకు కావాలి. ‘అవగాహన’ అనే పదాన్ని నిర్వచించడమే ఒక సవాలుగా మారింది,” అని ఈ అధ్యయనం యొక్క సీనియర్ రచయిత ముల్లైనథన్ అన్నారు. కెప్లర్ మరియు న్యూటన్ సారూప్యత వలె, శాస్త్రవేత్తలు ఒకవైపు విశ్వం యొక్క “ఎందుకు” అనే ప్రశ్నకు సమాధానమిస్తుంటే, మరోవైపు మన సృష్టి అయిన AI, కేవలం “ఏమిటి” అనే అంచనాలకే పరిమితమైందా లేక “ఎందుకు” అనే లోతైన అవగాహన వైపు పయనిస్తోందా అని తెలుసుకునే ప్రయత్నం చేస్తున్నారు.