Geoffrey Hinton: The Godfather of Deep Learning : गहन लेख जेफ्री हिंटन के जीवन, कार्य और विरासत का पता लगाता है, जिन्हें व्यापक रूप से “The Godfather of Deep Learning” के रूप में जाना जाता है। इसमें बैकप्रोपेगेशन, डीप बिलीफ नेटवर्क और कैप्सूल नेटवर्क सहित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उनके अग्रणी योगदान को शामिल किया गया है।
लेख में वैश्विक AI अनुसंधान पर उनके प्रभाव, AI के भविष्य के बारे में उनकी नैतिक चिंताओं और Google छोड़ने के बाद भी क्षेत्र पर उनके निरंतर प्रभाव पर भी प्रकाश डाला गया है। उनकी उपलब्धियों, शैक्षणिक पृष्ठभूमि और आधुनिक AI परिदृश्य को आकार देने में उनकी भूमिका के बारे में विस्तृत जानकारी के साथ, यह लेख आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में जेफ्री हिंटन की परिवर्तनकारी भूमिका में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक व्यापक संसाधन के रूप में कार्य करता है।
The Godfather of Deep Learning: जेफ्री हिंटन कौन हैं?
जेफ्री हिंटन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में अग्रणी व्यक्ति हैं, जिन्हें अक्सर “The Godfather of Deep Learning” कहा जाता है। ब्रिटिश-कनाडाई संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक और कंप्यूटर वैज्ञानिक, हिंटन के तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग में अभूतपूर्व काम ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के क्षेत्र में क्रांति ला दी है। उनका शोध आज की कई सबसे उन्नत तकनीकों की रीढ़ है, जिसमें भाषण पहचान और छवि वर्गीकरण से लेकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और स्वायत्त प्रणाली शामिल हैं।
The Godfather of Deep Learning: प्रारंभिक जीवन और शैक्षणिक पृष्ठभूमि
1947 में लंदन के विंबलडन में जन्मे हिंटन का पालन-पोषण एक वैज्ञानिक रूप से संपन्न परिवार में हुआ। उन्होंने किंग्स कॉलेज, कैम्ब्रिज में प्रायोगिक मनोविज्ञान का अध्ययन किया, 1970 में स्नातक की डिग्री प्राप्त की। बाद में, उन्होंने 1978 में एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अपनी पीएचडी पूरी की। उनकी डॉक्टरेट थीसिस ने उस आधार को तैयार किया जो अंततः डीप लर्निंग एल्गोरिदम बन गया।
न्यूरल नेटवर्क और बैकप्रोपेगेशन में हिंटन की भूमिका
हिंटन के सबसे प्रभावशाली योगदानों में से एक बैकप्रोपेगेशन की पुनः खोज और लोकप्रियकरण है, जो डीप न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण एल्गोरिदम है। हालाँकि इस पद्धति को शुरू में 1960 के दशक में सिद्धांतित किया गया था, लेकिन डेविड रूमेलहार्ट और रोनाल्ड विलियम्स के साथ सह-लेखक हिंटन के 1986 के पेपर ने इसे मुख्यधारा के AI विकास में लाया।
बैकप्रोपेगेशन मशीनों को अनुमानित और वास्तविक आउटपुट के बीच अंतर को कम करके आंतरिक मापदंडों को समायोजित करने में सक्षम बनाता है। इस सफलता ने मल्टीलेयर्ड न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की नींव रखी, जो AI के विकास में एक महत्वपूर्ण बिंदु था।
वेक्टर इंस्टीट्यूट की स्थापना और डीप लर्निंग क्रांति
2017 में, जेफ्री हिंटन ने टोरंटो में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए वेक्टर इंस्टीट्यूट की सह-स्थापना की। यह शोध केंद्र कनाडा में अत्याधुनिक AI नवाचार के लिए एक प्रकाश स्तंभ बन गया। उन्होंने मशीनों और दिमागों में सीखने पर कनाडाई इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड रिसर्च (CIFAR) कार्यक्रम को विकसित करने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाई, जिसने डीप लर्निंग वैज्ञानिकों की एक पीढ़ी को पोषित किया।
हिंटन, योशुआ बेंगियो और यान लेकुन की “टोरंटो तिकड़ी” ने डीप लर्निंग में अपने सामूहिक कार्य के लिए 2018 ट्यूरिंग पुरस्कार जीता, जिसे अक्सर “कंप्यूटिंग का नोबेल पुरस्कार” कहा जाता है।
The Godfather of Deep Learning: जेफ्री हिंटन और गूगल ब्रेन
2013 में, गूगल ने डीएनएनरिसर्च इंक. का अधिग्रहण किया, जो हिंटन और उनके छात्रों एलेक्स क्रिज़ेव्स्की और इल्या सुत्सकेवर द्वारा स्थापित एक कंपनी थी। इस कदम ने हिंटन को गूगल के दायरे में ला दिया और गूगल ब्रेन पहल को मजबूत किया, जिससे छवि पहचान, भाषण प्रसंस्करण और स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम में महत्वपूर्ण प्रगति हुई।
कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) के साथ उनके काम ने इमेजनेट वर्गीकरण में सफलता हासिल की, जिसने मशीनों द्वारा दृश्य डेटा की व्याख्या करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल दिया। यह वैश्विक स्तर पर कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए एक बेंचमार्क बन गया।
एआई प्रौद्योगिकियों में अभूतपूर्व योगदान
- डीप बिलीफ नेटवर्क
2006 में, हिंटन ने डीप बिलीफ नेटवर्क (DBN) पेश किया, जिसने AI सिस्टम को डेटा के पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व सीखने की अनुमति दी। इस नवाचार ने मशीन लर्निंग में एक नए युग की शुरुआत की, जिससे अनसुपरवाइज्ड लर्निंग अधिक प्रभावी और स्केलेबल बन गई। - कैप्सूल नेटवर्क
CNN की सीमाओं को दूर करने के लिए, हिंटन ने 2017 में कैप्सूल नेटवर्क (कैप्सनेट) का प्रस्ताव रखा। इन नेटवर्क का उद्देश्य डेटा में स्थानिक पदानुक्रम को संरक्षित करना है, जिससे मशीनें छवियों में सुविधाओं के बीच अभिविन्यास और संबंधों को समझ सकें। - बोल्ट्ज़मैन मशीनें प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीनों (RBM) पर हिंटन के काम ने जनरेटिव मॉडल को लोकप्रिय बनाने में मदद की – यह समझने की कुंजी है कि AI डेटा को कैसे वर्गीकृत या भविष्यवाणी करने के बजाय बना सकता है। RBM गहन शिक्षण इतिहास का एक अभिन्न अंग बने हुए हैं।
एआई जोखिमों के बारे में नैतिक विचार और चेतावनियाँ
हाल के वर्षों में, जेफ्री हिंटन ने उन्नत AI सिस्टम द्वारा उत्पन्न नैतिक और अस्तित्वगत जोखिमों के बारे में गंभीर चिंता व्यक्त की है। 2023 में, उन्होंने अनियमित AI विकास के खतरों के बारे में खुलकर बोलने के लिए Google से इस्तीफा दे दिया।
उन्होंने चेतावनी दी कि शक्तिशाली AI का दुरुपयोग किया जा सकता है:
- स्वायत्त युद्ध
- बड़े पैमाने पर निगरानी
- नौकरी विस्थापन
- बड़े पैमाने पर गलत सूचना
हिंटन विनाशकारी परिणामों को रोकने के लिए पारदर्शी अनुसंधान, वैश्विक AI शासन और नैतिक ढाँचे की वकालत करते हैं। Google से उनके जाने को AI सुरक्षा पर सार्वजनिक चर्चा में एक महत्वपूर्ण मोड़ के रूप में देखा गया
चेतना और बुद्धिमत्ता पर हिंटन के विचार
हिंटन बुद्धिमत्ता और चेतना के दर्शन में भी गहराई से उतरते हैं, अक्सर यह पता लगाते हैं कि मस्तिष्क सूचना को कैसे संसाधित करता है। उनका मानना है कि मानव जैसी समझ अंततः मशीनों द्वारा प्राप्त की जा सकती है, हालांकि इस यात्रा में कई अज्ञात चीजें शामिल हैं।
उनका तर्क है कि बुद्धिमत्ता दुनिया को मॉडल करने और भविष्यवाणियां करने की क्षमता है, और एआई का मूल्यांकन केवल प्रदर्शन के आधार पर नहीं, बल्कि सामान्यीकरण, तर्क और अनुकूलन की इसकी क्षमता के आधार पर किया जाना चाहिए।
उद्योग पर प्रभाव और वैश्विक प्रभाव
हिंटन के काम की बदौलत, स्वास्थ्य सेवा से लेकर वित्त तक के उद्योगों ने अपने सिस्टम में AI को एकीकृत किया है:
- डीप लर्निंग द्वारा संचालित चिकित्सा निदान उपकरण अब रेडियोलॉजिस्ट को बीमारियों का पता लगाने में सहायता करते हैं।
- वित्तीय पूर्वानुमान मॉडल प्रवृत्ति की भविष्यवाणी और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं।
- GPT और BERT जैसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) मॉडल हिंटन के शोध से मूलभूत सिद्धांत प्राप्त करते हैं।
उनके छात्र और सहयोगी अब OpenAI, DeepMind और Microsoft Research में प्रभावशाली AI प्रयोगशालाओं का नेतृत्व करते हैं, उनकी विरासत को कायम रखते हैं और नवाचार की अगली लहर को आगे बढ़ाते हैं।
पुरस्कार और मान्यताएँ
जेफ्री हिंटन के योगदान को विश्व स्तर पर मान्यता मिली है:
- ट्यूरिंग अवार्ड (2018)
- रॉयल सोसाइटी के फेलो (1998)
- ऑर्डर ऑफ़ कनाडा के अधिकारी
- IEEE जेम्स क्लर्क मैक्सवेल गोल्ड मेडल
ये सम्मान विज्ञान और समाज पर उनके गहन प्रभाव को रेखांकित करते हैं।
एआई का भविष्य और हिंटन की निरंतर विरासत
जैसे-जैसे एआई दैनिक जीवन में अधिक एकीकृत होता जा रहा है, हिंटन की दृष्टि इसके प्रक्षेपवक्र को आकार देना जारी रखती है। वह इसके महत्व पर जोर देते हैं:
- अंतःविषय सहयोग
- नैतिक विकास
- एल्गोरिदम डिजाइन में पारदर्शिता
कॉर्पोरेट अनुसंधान से पीछे हटने के बावजूद, हिंटन अकादमिक चर्चा, सलाह और वैश्विक एआई नीति चर्चाओं में सक्रिय रहते हैं।
जेफ्री हिंटन का काम सिर्फ़ डीप लर्निंग की आधारशिला नहीं है- यह वह आधारशिला है जिस पर आधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस खड़ा है। सैद्धांतिक मॉडल से लेकर वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों तक, उनका प्रभाव दशकों, विषयों और महाद्वीपों तक फैला हुआ है।
जैसे-जैसे दुनिया एआई द्वारा उत्पन्न अवसरों और खतरों को समझती है, हिंटन की अंतर्दृष्टि मार्गदर्शक प्रकाश और चेतावनी संकेत दोनों के रूप में काम करती है, जो मानवता को जिम्मेदारी से निर्माण करने, गहराई से सोचने और नैतिक रूप से नवाचार करने का आग्रह करती है।
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