कल रात (6 दिसंबर) को, विनफ्यूचर 2024 का मुख्य पुरस्कार, जिसकी कीमत 3 मिलियन डॉलर (76 बिलियन वीएनडी से अधिक) है, पांच वैज्ञानिकों - योशुआ बेंगियो, जेफ्री ई. हिंटन, जेन्सेन हुआंग, यान लेकुन और फी-फी ली को डीप लर्निंग को आगे बढ़ाने में उनके अभूतपूर्व योगदान के लिए प्रदान किया गया।
पुरस्कार समिति ने कहा कि डीप लर्निंग में हुई प्रगति ने तकनीकी नवाचार के एक अभूतपूर्व युग की शुरुआत की है, जिससे मशीनें भारी मात्रा में डेटा से "सीखने" और छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और निर्णय लेने जैसे कार्यों में अविश्वसनीय सटीकता हासिल करने में सक्षम हो गई हैं।
2012 से, डीप लर्निंग स्वास्थ्य सेवा, स्वचालन और वित्तीय सेवाओं जैसे कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति को गति देने वाला एक प्रमुख उपकरण बन गया है, जिससे भविष्य के नवाचार को आकार मिल रहा है। इन नए तकनीकी अनुप्रयोगों में व्यापार और स्वास्थ्य सेवा दक्षता में सुधार करके लाखों लोगों के जीवन को बदलने की क्षमता है।
प्रोफेसर योशिया बेंगियो
प्रोफेसर योशुआ बेंगियो मिला रिसर्च इंस्टीट्यूट के संस्थापक हैं, जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर केंद्रित है, जिसमें प्रतिनिधित्व सीखने और जनरेटिव मॉडल में महत्वपूर्ण प्रगति शामिल है।
उनका योगदान आधुनिक डीप लर्निंग सिस्टम, विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में एक अभिन्न अंग बन गया है। उनके काम ने वर्चुअल असिस्टेंट और भाषा अनुवाद उपकरणों जैसे टूल्स के विकास को सुगम बनाया है, जिससे दुनिया भर में लाखों लोग इन तकनीकों का उपयोग कर पा रहे हैं। उनका शोध रोबोटिक्स से लेकर व्यक्तिगत चिकित्सा के विकास तक, डीप लर्निंग से संबंधित क्षेत्रों को लगातार आकार दे रहा है।
प्रोफेसर योशिया बेंगियो (सबसे बाईं ओर)
बेंगियो के नवाचार प्रणालियों को "सीखने" और अविश्वसनीय सटीकता के साथ डेटा उत्पन्न करने में सक्षम बनाते हैं। ये नवाचार स्वास्थ्य सेवा में सुधार और सतत पर्यावरणीय विकास को बढ़ावा देने जैसी वैश्विक चुनौतियों से निपटने के लिए एआई-आधारित समाधान बनाने में विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं।
पुरस्कार समारोह में बोलते हुए, प्रोफेसर ने एआई के साथ अपनी यात्रा को याद किया, जो 20 साल पहले शुरू हुई थी जब उन्हें न्यूरल नेटवर्क में रुचि हुई और वे बुद्धिमत्ता के पीछे के सिद्धांतों को समझना चाहते थे। उस समय, उन्होंने यह नहीं सोचा था कि आज समाज के लिए ये प्रगति और सफलताएँ कितनी महत्वपूर्ण होंगी।
उन्होंने जोर देते हुए कहा , "एआई से अपार लाभ तभी मिल सकते हैं जब हम इसका सही तरीके से नेतृत्व करें। हमें चुनौती की गंभीरता को समझना होगा और एआई के सफल कार्यान्वयन की जिम्मेदारी लेनी होगी।"
प्रोफेसर जेफ्री हिंटन
कनाडा के टोरंटो विश्वविद्यालय के प्रोफेसर जेफ्री हिंटन को न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर में उनके नेतृत्व और मूलभूत शोध के लिए जाना जाता है। डेविड रुमेलहार्ट और रोनाल्ड विलियम्स के साथ सह-लिखित उनके 1986 के शोध पत्र में बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम द्वारा प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क में वितरित निरूपण प्रदर्शित किए गए थे। यह विधि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक मानक उपकरण बन गई और इससे छवि और वाक् पहचान में प्रगति हुई।
प्रोफेसर जेफ्री हिंटन। (फोटो: टीवीपी)
डीप न्यूरल 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 नए रास्ते खोल दिए हैं, जिससे एआई मॉडल और स्वचालित प्रणालियों के विकास में प्रगति का मार्ग प्रशस्त हुआ है।
पुरस्कार समारोह में बोलते हुए प्रोफेसर जेफ्री ई. हिंटन ने कहा कि उन्होंने, प्रोफेसर योशुआ बेंगियो और यान लेकुन ने अपना जीवन न्यूरल नेटवर्क तकनीक के विकास के लिए समर्पित कर दिया है। उन्होंने इस बात पर भी खुशी जताई कि विनफ्यूचर ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए आवश्यक कंप्यूटर सॉफ्टवेयर विकसित करने में जेन-हसुन हुआंग के योगदान और इस तकनीक की प्रभावशीलता को साबित करने वाले एक महत्वपूर्ण तत्व, बिग डेटा उपलब्ध कराने में प्रोफेसर फी-फी ली के योगदान को मान्यता दी है।
श्री जेन्सेन हुआंग
एनवीडिया के चेयरमैन जेन्सेन हुआंग को ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) को डीप लर्निंग और त्वरित कंप्यूटिंग के लिए शक्तिशाली उपकरणों में बदलने में उनके दूरदर्शी नेतृत्व के लिए पहचाना जाता है।
CUDA (Compute Unified Device Architecture) प्लेटफॉर्म के विकास ने GPU प्रोग्रामिंग को डीप लर्निंग की भारी मात्रा में गणना संबंधी मांगों को कुशलतापूर्वक संभालने में सक्षम बनाया है। इस अभूतपूर्व प्रगति से न्यूरल नेटवर्क का तीव्र प्रशिक्षण संभव हो पाता है और GPU कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और विकास में विश्व स्तर पर एक आवश्यक उपकरण बन गया है।
जेन्सेन हुआंग ने पुरस्कार समारोह में भाषण दिया।
आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में जीपीयू एक अनिवार्य तत्व बन गए हैं, जो वाक् पहचान, स्व-चालित कारों, चिकित्सा छवि प्रसंस्करण और भाषा प्रसंस्करण जैसे क्षेत्रों में नवाचार को गति प्रदान कर रहे हैं। आज, जीपीयू-त्वरित डीप लर्निंग कई प्रगति को गति दे रही है, जैसे कि वर्तमान में लोकप्रिय एआई मॉडल और स्वास्थ्य देखभाल निदान एवं देखभाल उपकरण, जिनसे विश्व भर में लाखों लोगों को लाभ मिल रहा है।
"प्रोफेसर योशुआ बेंगियो, जेफ्री हिंटन और यान लेकुन जैसे मेरे मित्रों और प्रख्यात वैज्ञानिकों की उपस्थिति में विनफ्यूचर ग्रैंड पुरस्कार प्राप्त करना मेरे लिए अत्यंत सम्मान की बात है।"
"यह विनफ्यूचर फाउंडेशन द्वारा सभी उद्योगों में एआई के क्षेत्र में हमारी अभूतपूर्व क्षमता की मान्यता है। मैं इस पुरस्कार को प्राप्त करके सम्मानित महसूस कर रहा हूं, जो एनवीडिया में मेरे उन सहकर्मियों का प्रतिनिधित्व करता है जिन्होंने अपना जीवन और करियर कंप्यूटर विज्ञान और संबंधित क्षेत्रों को समर्पित किया है," जेन-हसुन हुआंग ने कहा।
प्रोफेसर यान लेकुन
मेटा में एआई विज्ञान के निदेशक प्रोफेसर यान लेकुन को कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) विकसित करने में उनके अग्रणी कार्य के लिए जाना जाता है। ये इमेज रिकग्निशन और डीप लर्निंग तकनीकों के विकास में महत्वपूर्ण मॉडल हैं।
1980 के दशक के उत्तरार्ध में सीएनएन पर उनके काम ने पदानुक्रमित छवि विशेषताओं के स्वचालित शिक्षण की नींव रखी, जो वस्तु का पता लगाने और चेहरे की पहचान जैसे कार्यों में महत्वपूर्ण है।
प्रोफेसर यान लेकुन।
प्रोफेसर लेकुन के नवाचारों ने इमेज प्रोसेसिंग तकनीक का उपयोग करने वाले उद्योगों में अभूतपूर्व प्रगति को बढ़ावा दिया है, जिनमें चिकित्सा निदान से लेकर स्वायत्त वाहन संचालन तक शामिल हैं। सीएनएन अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उन अनुप्रयोगों में मानक बन गए हैं जिनका उपयोग प्रतिदिन अरबों लोग करते हैं, और चेहरे की पहचान और चिकित्सा इमेज प्रोसेसिंग जैसी तकनीकों के विकास में केंद्रीय भूमिका निभाते हैं।
प्रोफेसर यान लेकुन ने बताया कि विनफ्यूचर 2024 ट्रॉफी आपस में जुड़े न्यूरॉन्स वाले न्यूरल नेटवर्क से काफी मिलती-जुलती है। यह प्रतीक उनके काम के लिए बिल्कुल उपयुक्त है।
उन्होंने कहा, "मशीनें सीख सकती हैं, हालांकि अभी तक मनुष्यों के बराबर नहीं, लेकिन हम इस लक्ष्य की ओर बढ़ रहे हैं। मुझे लगता है कि एआई और भी विकसित हो सकता है, और अधिक बुद्धिमान बन सकता है। एआई हमें मानवीय बुद्धिमत्ता का विस्तार करने में मदद करता है; वास्तव में, एआई ने अपने पूर्ववर्तियों में पहले ही ऐसा कर दिखाया है।"
विशेषज्ञ ने कहा कि एआई सहायक अधिक बुद्धिमान बन सकते हैं, और जैसे-जैसे हम उन्हें भाषा, संस्कृति और मूल्यों में प्रशिक्षित करते रहेंगे, वे मानव डेटा का एक खजाना तैयार करेंगे जिसे साझा करने की आवश्यकता है, जिससे वैश्विक स्तर पर ज्ञान का विस्तार होगा और विज्ञान, चिकित्सा और प्रौद्योगिकी में प्रगति को बढ़ावा मिलेगा।
प्रोफेसर फी-फी ली
अमेरिका के स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की प्रोफेसर फी-फी ली को कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में उनके अग्रणी योगदान और इमेजनेट डेटासेट के विकास के लिए सम्मानित किया जाता है। इमेजनेट परियोजना में उनके नेतृत्व ने एक विशाल, लेबलयुक्त डेटासेट बनाकर छवि पहचान में क्रांति ला दी, जिससे मशीनें वस्तुओं को अधिक सटीकता से पहचानने और वर्गीकृत करने में सक्षम हो गईं।
प्रोफेसर फी-फी ली व्यस्त थीं, इसलिए वे पुरस्कार ग्रहण करने के लिए वियतनाम की यात्रा करने में असमर्थ थीं।
ImageNet ने डीप लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण की नींव रखी और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, फेशियल रिकग्निशन और इमेज क्लासिफिकेशन जैसे कार्यों के विकास को गति प्रदान की। प्रोफेसर ली का कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के प्रशिक्षण में डेटा के महत्व का एक उत्कृष्ट उदाहरण है, जिसने कई क्षेत्रों में उपयोग किए जाने वाले डेटा-संचालित दृष्टिकोण को प्रभावित किया है।
प्रोफेसर ली के योगदान ने डीप लर्निंग सिस्टम द्वारा दृश्य सूचनाओं को संसाधित करने और समझने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाए हैं, जिससे स्वायत्त ड्राइविंग, चिकित्सा निदान और बुद्धिमान सुरक्षा प्रणालियों जैसे क्षेत्रों में प्रगति संभव हुई है। मशीनों की अवलोकन और व्याख्या करने की क्षमता की सीमाओं का विस्तार करके, उनके कार्य ने कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में नवाचार को बढ़ावा दिया है और समग्र रूप से समाज को लाभ पहुँचाया है।
विनफ्यूचर फाउंडेशन पुरस्कार, जिसकी शुरुआत 2020 में हुई थी, प्रतिवर्ष उन अभूतपूर्व वैज्ञानिक और तकनीकी आविष्कारों को दिया 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 डॉलर है, जिसमें 3 मिलियन डॉलर का एक मुख्य पुरस्कार और तीन श्रेणियों में 500,000 डॉलर के तीन विशेष पुरस्कार शामिल हैं: महिला वैज्ञानिक, विकासशील देशों के वैज्ञानिक और उभरते क्षेत्रों में शोध करने वाले वैज्ञानिक।
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