कल रात (6 दिसंबर), 3 मिलियन अमरीकी डालर (76 बिलियन वीएनडी से अधिक) का मुख्य विनफ्यूचर 2024 पुरस्कार 5 वैज्ञानिकों को प्रदान किया गया: योशुआ बेंगियो, जेफ्री ई. हिंटन, जेन्सन हुआंग, यान लेकुन और फेई-फेई ली, गहन शिक्षण की प्रगति को आगे बढ़ाने में उनके अभूतपूर्व योगदान के लिए।
पुरस्कार समिति ने कहा कि गहन शिक्षण में प्रगति ने तकनीकी नवाचार के एक नए युग की शुरुआत की है, जिससे मशीनों को विशाल मात्रा में डेटा से “सीखने” और छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और निर्णय लेने जैसे कार्यों में अविश्वसनीय सटीकता प्राप्त करने की अनुमति मिलती है।
2012 से, डीप लर्निंग स्वास्थ्य सेवा, स्वचालन और वित्तीय सेवाओं जैसे क्षेत्रों में प्रमुख प्रगति को गति देने वाला एक प्रमुख उपकरण बन गया है, जो नवाचार के भविष्य को आकार दे रहा है। नई तकनीकों के अनुप्रयोग व्यवसाय और स्वास्थ्य सेवा में दक्षता लाकर लाखों लोगों के जीवन को बदल सकते हैं।
प्रोफेसर योशुआ बेंगियो
प्रोफेसर योशुआ बेंगियो मिला इंस्टीट्यूट के संस्थापक हैं, जिनका शोध कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (न्यूरॉन्स) पर केंद्रित है, जिसमें प्रतिनिधित्व सीखने और जनरेटिव मॉडल में महत्वपूर्ण प्रगति शामिल है।
आधुनिक गहन शिक्षण प्रणालियों, विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में, उनका योगदान अत्यंत महत्वपूर्ण हो गया है। उनके कार्य ने आभासी सहायकों और भाषा अनुवादकों जैसे उपकरणों के विकास को संभव बनाया है, जिससे दुनिया भर के लाखों लोगों को इन तकनीकों तक पहुँच प्राप्त हुई है। उनका शोध रोबोटिक्स से लेकर व्यक्तिगत चिकित्सा तक, गहन शिक्षण से संबंधित क्षेत्रों को आकार दे रहा है।
प्रोफेसर योशुआ बेंगियो (सबसे बाएं)
बेंगियो के नवाचार सिस्टम को अविश्वसनीय सटीकता के साथ "सीखने" और डेटा उत्पन्न करने की अनुमति देते हैं। ये नवाचार वैश्विक चुनौतियों, जैसे स्वास्थ्य सेवा में सुधार और पर्यावरणीय स्थिरता को बढ़ावा देने, के समाधान हेतु एआई-आधारित समाधान तैयार करने में विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं।
पुरस्कार समारोह में बोलते हुए, प्रोफ़ेसर ने एआई के साथ अपने सफ़र को याद किया, जो 20 साल पहले शुरू हुआ था जब उनकी रुचि न्यूरल नेटवर्क में हुई थी और वे बुद्धिमत्ता के पीछे के सिद्धांतों को समझना चाहते थे। उस समय, उन्हें इस बात का अंदाज़ा नहीं था कि इसकी प्रगति और सफलता आज के समाज पर कितना प्रभाव डालेगी।
उन्होंने ज़ोर देकर कहा, "एआई तभी बड़े लाभ दे सकता है जब हम इसका सही ढंग से नेतृत्व करें। हमें चुनौती के पैमाने को समझना होगा और एआई को सफल बनाने की ज़िम्मेदारी लेनी होगी।"
प्रोफेसर जेफ्री हिंटन
टोरंटो विश्वविद्यालय, कनाडा के प्रोफ़ेसर जेफ्री हिंटन को न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर पर उनके नेतृत्व और आधारभूत कार्य के लिए जाना जाता है। डेविड रूमेलहार्ट और रोनाल्ड विलियम्स के साथ उनके 1986 के शोधपत्र में, बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिथम द्वारा प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क में वितरित अभ्यावेदन प्रदर्शित किए गए थे। यह विधि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक मानक उपकरण बन गई और छवि एवं वाक् पहचान में प्रगति का कारण बनी।
प्रोफेसर जेफ्री हिंटन (फोटो: टीवीपी)
गहरे तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला को परिष्कृत करके और उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए बड़े डेटासेट का उपयोग करके, प्रोफेसर हिंटन ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और अनुप्रयोगों के लिए नई दिशाएँ खोली हैं, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल और स्वायत्त प्रणालियों के विकास में प्रगति का मार्ग प्रशस्त हुआ है।
पुरस्कार समारोह में बोलते हुए, प्रोफ़ेसर जेफ्री ई. हिंटन ने कहा कि उन्होंने, प्रोफ़ेसर योशुआ बेंगियो और यान लेकुन ने न्यूरल नेटवर्क तकनीक के विकास के लिए अपना जीवन समर्पित कर दिया है। उन्हें यह देखकर भी खुशी हुई कि विनफ्यूचर ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए आवश्यक कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर विकसित करने में श्री जेन-ह्सुन हुआंग के योगदान को मान्यता दी है; साथ ही, बिग डेटा प्रदान करने में प्रोफ़ेसर फ़ेई-फ़ेई ली के योगदान को भी मान्यता दी है - एक ऐसा कारक जिसने इस तकनीक की प्रभावशीलता को सिद्ध किया है।
श्री जेन्सेन हुआंग
एनवीडिया के अध्यक्ष जेन्सन हुआंग को ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) को गहन शिक्षण और त्वरित कंप्यूटिंग के लिए शक्तिशाली उपकरणों में बदलने में उनके दूरदर्शी नेतृत्व के लिए सम्मानित किया गया।
CUDA (कंप्यूट यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर) प्लेटफ़ॉर्म के विकास ने GPU प्रोग्रामिंग को डीप लर्निंग की विशाल कम्प्यूटेशनल माँगों को कुशलतापूर्वक संभालने में सक्षम बनाया। इस सफलता ने न्यूरल नेटवर्क के तेज़ प्रशिक्षण को संभव बनाया और GPU को दुनिया भर में AI अनुसंधान और विकास में एक आवश्यक उपकरण बना दिया।
श्री जेन्सेन हुआंग पुरस्कार समारोह में बोलते हुए।
GPU आधुनिक AI अनुसंधान के लिए आवश्यक हो गए हैं, और वाक् पहचान, स्वचालित ड्राइविंग, चिकित्सा इमेजिंग और भाषा प्रसंस्करण जैसे क्षेत्रों में नवाचारों को गति प्रदान कर रहे हैं। आज, GPU-त्वरित गहन शिक्षण आज के लोकप्रिय AI मॉडल और नैदानिक एवं स्वास्थ्य सेवा उपकरणों जैसी प्रगति को शक्ति प्रदान कर रहा है, जिससे दुनिया भर के लाखों लोग लाभान्वित हो रहे हैं।
"मुझे प्रोफेसर योशुआ बेंगियो, जेफ्री हिंटन और यान लेकुन जैसे मित्रों और महान वैज्ञानिकों की उपस्थिति में विनफ्यूचर मुख्य पुरस्कार प्राप्त करने पर गर्व है।
यह सभी उद्योगों में एआई की अभूतपूर्व क्षमता के लिए विनफ्यूचर फाउंडेशन की ओर से एक सम्मान है। एनवीडिया में अपने उन सहयोगियों की ओर से यह पुरस्कार प्राप्त करते हुए मुझे गर्व हो रहा है, जिन्होंने अपना जीवन कंप्यूटर विज्ञान और संबंधित क्षेत्रों को समर्पित कर दिया है," श्री जेन-ह्सुन हुआंग ने कहा।
प्रोफेसर यान लेकुन
मेटा में मुख्य एआई वैज्ञानिक प्रोफेसर यान लेकुन को कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के विकास में उनके अग्रणी कार्य के लिए जाना जाता है, जो छवि पहचान और गहन शिक्षण प्रौद्योगिकियों के विकास में एक प्रमुख प्रतिमान है।
1980 के दशक के अंत में CNN पर उनके कार्य ने पदानुक्रमित छवि विशेषताओं के स्वचालित शिक्षण की नींव रखी, जो वस्तु पहचान और चेहरे की पहचान जैसे कार्यों में महत्वपूर्ण है।
प्रोफेसर यान लेकुन.
प्रोफ़ेसर लेकुन के नवाचारों ने चिकित्सा निदान से लेकर स्वचालित ड्राइविंग तक, इमेज प्रोसेसिंग का उपयोग करने वाले उद्योगों में क्रांति ला दी है। सीएनएन अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों में मानक बन गए हैं जिनका उपयोग अरबों लोग प्रतिदिन करते हैं, और चेहरे की पहचान और चिकित्सा इमेज प्रोसेसिंग जैसी तकनीकों के विकास में केंद्रीय भूमिका निभा रहे हैं।
प्रोफ़ेसर यान लेकुन ने बताया कि विनफ्यूचर 2024 ट्रॉफी का आकार न्यूरल मॉडल जैसा है, जिसमें न्यूरॉन्स का कनेक्शन है। यह प्रतीक उनके काम के लिए बिल्कुल उपयुक्त है।
उन्होंने कहा, "मशीनें सीख सकती हैं, अभी इंसानों की तरह नहीं, लेकिन हम उस स्तर तक पहुँच रहे हैं। मुझे लगता है कि एआई और भी विकसित हो सकता है, और ज़्यादा स्मार्ट बन सकता है। एआई हमें मानवीय बुद्धिमत्ता का विस्तार करने में मदद करता है, दरअसल, एआई ने अपने पूर्ववर्तियों से ऐसा किया है।"
विशेषज्ञ ने कहा कि एआई सहायक और अधिक स्मार्ट हो सकते हैं और जैसे-जैसे हम भाषा, संस्कृति और मूल्यों पर एआई को प्रशिक्षित करना जारी रखेंगे, यह मानव डेटा का खजाना तैयार करेगा, जिसे साझा करने, दुनिया में ज्ञान फैलाने और विज्ञान, चिकित्सा और प्रौद्योगिकी में प्रगति को बढ़ावा देने की आवश्यकता है।
प्रोफेसर फेई-फेई ली
स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, अमेरिका की प्रोफेसर फी-फी ली को कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में उनके अग्रणी योगदान और इमेजनेट डेटासेट के विकास के लिए जाना जाता है। इमेजनेट परियोजना के उनके नेतृत्व ने एक विशाल, लेबलयुक्त डेटासेट बनाकर छवि पहचान में क्रांति ला दी, जिससे मशीनें वस्तुओं को अधिक सटीकता से पहचान और वर्गीकृत कर सकीं।
प्रोफेसर फेई-फेई ली व्यस्त थे और पुरस्कार ग्रहण करने के लिए वियतनाम नहीं आ सके।
इमेजनेट ने डीप लर्निंग मॉडलों के प्रशिक्षण की नींव रखी और वस्तु पहचान, चेहरे की पहचान और छवि वर्गीकरण जैसे कार्यों के विकास को गति दी। प्रोफ़ेसर ली का कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के प्रशिक्षण में डेटा के महत्व का एक प्रमुख उदाहरण है, जिसने कई क्षेत्रों में प्रयुक्त डेटा-संचालित दृष्टिकोण को प्रभावित किया है।
प्रोफ़ेसर ली के योगदान ने डीप लर्निंग सिस्टम द्वारा दृश्य जानकारी को संसाधित करने और समझने के तरीके को बदल दिया है, जिससे स्वायत्त ड्राइविंग, चिकित्सा निदान और बुद्धिमान सुरक्षा प्रणालियों जैसे क्षेत्रों में प्रगति संभव हुई है। मशीनों द्वारा देखे और व्याख्या किए जाने की सीमाओं को आगे बढ़ाकर, उनके काम ने कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में नवाचार को बढ़ावा दिया है और समग्र रूप से समाज को लाभान्वित किया है।
विनफ्यूचर फाउंडेशन द्वारा 2020 में शुरू किया गया यह पुरस्कार, उन अभूतपूर्व वैज्ञानिक और तकनीकी आविष्कारों को प्रतिवर्ष प्रदान किया जाता है जिनमें लोगों के जीवन में सार्थक बदलाव लाने की क्षमता होती है। चार सत्रों के बाद, 37 वैज्ञानिकों को सम्मानित किया जा चुका है। कुल पुरस्कार राशि 4.5 मिलियन अमेरिकी डॉलर है, जिसमें 3 मिलियन अमेरिकी डॉलर का एक मुख्य पुरस्कार और 500,000 अमेरिकी डॉलर के तीन विशेष पुरस्कार शामिल हैं, जिनकी तीन श्रेणियाँ हैं: महिला वैज्ञानिक, विकासशील देशों के वैज्ञानिक और नए क्षेत्रों में शोध करने वाले वैज्ञानिक।
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