AI ರ‍್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (Leaderboards) ಎಡವಟ್ಟು: ನಮ್ಮ ಚಿನ್ನಾರಿಗಳಿಗೆ ವಿಜ್ಞಾನದ ಅಚ್ಚರಿ!,University of Michigan

AI ರ‍್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (Leaderboards) ಎಡವಟ್ಟು: ನಮ್ಮ ಚಿನ್ನಾರಿಗಳಿಗೆ ವಿಜ್ಞಾನದ ಅಚ್ಚರಿ!

ಹಲೋ ಪುಟಾಣಿ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳೇ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳೇ!

ಇಂದು ನಾವು ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಲೋಕದ ಒಂದು ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡೋಣ. ನಿಮಗೆಲ್ಲರಿಗೂ ಗೊತ್ತಿರುವ ಹಾಗೆ, ಇವತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಬಹಳ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಇವುಗಳನ್ನೇ ನಾವು ‘ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್’ ಅಥವಾ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ‘AI’ ಅಂತ ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ. mowing ಯಂತ್ರದಿಂದ ಹಿಡಿದು, ನಿಮ್ಮ ಫೋನಿನಲ್ಲಿರುವ ವಾಯ್ಸ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ ವರೆಗೆ, AI ಎಲ್ಲೆಲ್ಲೂ ಇದೆ.

ಈ AI ಗಳು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಲು, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ‘ರ‍್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗಳು’ ಅಥವಾ ‘ಲೀಡರ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು’ (Leaderboards) ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಒಂದು ಸ್ಪರ್ಧೆಯಂತೆ! ಯಾವ AI ಹೆಚ್ಚು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆಯೋ, ಅದು ನಂಬರ್ ಒನ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಮಿಚಿಗನ್‌ನ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು 2025ರ ಜುಲೈ 29ರಂದು ಒಂದು ಆಸಕ್ತಿಕರವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ: ಈ AI ರ‍್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲವಂತೆ!

ಏಕೆ ಈ ರ‍್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗಳು ಸರಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ?

ಇದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ಚಿಕ್ಕ ಉದಾಹರಣೆ ನೋಡೋಣ. ನಿಮ್ಮ ಶಾಲೆಯಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಕಲೆ ಸ್ಪರ್ಧೆ ಇದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ. ಒಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಪ್ರಕೃತಿ ಚಿತ್ರ ಬಿಡಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ತುಂಬಾ ಚೆನ್ನಾಗಿದ್ದಾನೆ. ಇನ್ನೊಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಮನುಷ್ಯರ ಚಿತ್ರ ಬಿಡಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ತುಂಬಾ ಚೆನ್ನಾಗಿದ್ದಾನೆ. ಈಗ, ನಾವು ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ‘ಬೆಸ್ಟ್ ಪೆನ್ಸಿಲ್ ಸ್ಕೆಚ್’ ಅಂತ ಮಾತ್ರ ಹೇಳಿದರೆ, ಯಾರು ಗೆಲ್ಲುತ್ತಾರೆ? ಅದು ಚಿತ್ರ ಬಿಡಿಸಿದ ವಸ್ತುವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಅಲ್ವಾ?

ಅದೇ ರೀತಿ, AI ಗಳು ಕೂಡ ವಿವಿಧ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಒಂದು AI fotografías ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರಲ್ಲಿ (ಅಂದರೆ, ಇದು ನಾಯಿಯೇ, ಇದು ಬೆಕ್ಕೇ ಅಂತ ಹೇಳುವುದರಲ್ಲಿ) ಬಹಳ ಚೆನ್ನಾಗಿರಬಹುದು. ಇನ್ನೊಂದು AI ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದರಲ್ಲಿ (mathematics) ತುಂಬಾ ಚೆನ್ನಾಗಿರಬಹುದು.

ಲೀಡರ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸರಿಯಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದಕ್ಕೆ ಕೆಲವು ಕಾರಣಗಳಿವೆ:

1. ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು (Different Tests): AI ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಹಲವು ವಿಧಾನಗಳಿವೆ. ಒಂದು ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುವ AI, ಇನ್ನೊಂದು ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಅಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿರದಿರಬಹುದು. ಇದು ನಮ್ಮನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು.
2. ಯಾವುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತಿದ್ದೇವೆ? (What are we measuring?): ಕೆಲವು ರ‍್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗಳು AI ಎಷ್ಟು ‘ವೇಗವಾಗಿ’ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡಬಹುದು. ಆದರೆ, ಅದು ಎಷ್ಟು ‘ಸರಿಯಾಗಿ’ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮರೆಯಬಹುದು. ವೇಗ ಮುಖ್ಯ, ಆದರೆ ನಿಖರತೆ (accuracy) ಕೂಡ ಮುಖ್ಯ ಅಲ್ಲವೇ?
3. ಹಳೆಯ ಮಾಹಿತಿ (Old Information): AI ಗಳು ಬಹಳ ಬೇಗನೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಇವತ್ತು ಒಂದು AI ಉತ್ತಮವಾಗಿದ್ದರೆ, ನಾಳೆ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾದ ಇನ್ನೊಂದು AI ಬರಬಹುದು. ಹಳೆಯ ರ‍್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗಳು ನಮಗೆ ಹೊಸ AI ಗಳು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
4. ಯಾವ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ AI? (AI for What purpose?): ನೀವು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸಲು AI ಬೇಕಾ? ಅಥವಾ ಮನೆಗೆ ಬೇಕಾದ ಪದಾರ್ಥಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲು AI ಬೇಕಾ? ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೆಲಸಕ್ಕೂ ಬೇರೆ ಬೇರೆ ರೀತಿಯ AI ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಲೀಡರ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಯಾವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ AI ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ.

ಹಾಗಾದರೆ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು?

ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಕೆಲವು ಒಳ್ಳೆಯ ಐಡಿಯಾಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ್ದಾರೆ:

1. ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು (Clearer Tests): ನಾವು AI ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಾಗ, ನಾವು ಏನು ಅಳೆಯುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕು. ಅದು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೇ? ಅಥವಾ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದೇ?
2. ಎರಡೂ ನೋಡೋಣ: ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ (Look at Both: Speed and Accuracy): AI ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಅದು ಎಷ್ಟು ಸರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನೂ ನೋಡಬೇಕು. ಎರಡೂ ಮುಖ್ಯ.
3. ಯಾವ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ AI ಎಂದು ಹೇಳಿ (Specify the Task): ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ AI ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಮನೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ AI ಗಳಿಗೆ ಬೇರೆ ಮಾನದಂಡಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ AI ಗಳಿಗೆ ಬೇರೆ ಮಾನದಂಡಗಳು ಇರುತ್ತವೆ.
4. ನಿರಂತರ ಅಪ್ಡೇಟ್ (Continuous Updates): AI ಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ರ‍್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಕೂಡ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿರಬೇಕು. ಆಗ ನಮಗೆ ಹೊಸ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ AI ಗಳು ಯಾವುವು ಎಂದು ಗೊತ್ತಾಗುತ್ತದೆ.

ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಮೂಡಿಸೋಣ!

ಪುಟಾಣಿ ಸ್ನೇಹಿತರ ಗಮನಕ್ಕೆ, ನೀವು ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೀರಾ? ಹಾಗಾದರೆ, ಈ AI ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ. ಇವುಗಳು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳು ಯಾವುವು ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿ. ನೀವು ಕೂಡ ನಾಳೆ ಒಬ್ಬ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾಗಿ, ಈ AI ಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು!

AI ಗಳು ನಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಆದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಸುವುದೂ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಈ ರ‍್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ನಮಗೆ ವಿಜ್ಞಾನ ಎಷ್ಟು ಕುತೂಹಲಕರ ಮತ್ತು ಎಷ್ಟೆಲ್ಲಾ ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಿಕೊಡುತ್ತವೆ.

ನೀವು ಕೂಡ ಈ AI ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ, ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ. ಯಾರು ಬಲ್ಲರು, ಮುಂದಿನ ದೊಡ್ಡ ಆವಿಷ್ಕಾರ ನಿಮ್ಮಿಂದಲೇ ಬರಬಹುದು! ವಿಜ್ಞಾನ ಲೋಕಕ್ಕೆ ಸ್ವಾಗತ!

Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them

ಎಐ ಸುದ್ದಿ ಒದಗಿಸಿದೆ.

Google Gemini ನಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪಡೆಯಲು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ:

2025-07-29 16:10 ರಂದು, University of Michigan ‘Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them’ ಅನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. ದಯವಿಟ್ಟು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿವರವಾದ ಲೇಖನವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, ಇದು ಮಕ್ಕಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಹ ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರಬೇಕು, ಇದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಮಕ್ಕಳು ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ವಹಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಬಹುದು. ದಯವಿಟ್ಟು ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಲೇಖನವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.