मशीन लर्निंग के बड़े खतरों के बीच इसके जन्मदाता को नोबेल
जॉन हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन को मशीन लर्निंग को सक्षम करने में उनके शोध के लिए फिजिक्स के नोबेल पुरस्कार से सम्मानित किया गया है। सोमवार को विक्टर एम्ब्रोस और गैरी रुवकुन को फिजियोलॉजी में नोबेल पुरस्कार देने की घोषणा की गई थी।
पुरस्कार की घोषणा करते हुए, हंस एलेग्रेन के नेतृत्व वाली समिति ने कहा कि मशीन लर्निंग "लंबे समय से अनुसंधान के लिए महत्वपूर्ण रही है, जिसमें बड़ी मात्रा में डेटा की छंटाई और विश्लेषण भी शामिल है।"
ब्रिटिश कनाडाई मूल के वैज्ञानिक हिंटन से पूछा गया कि नोबेल पुरस्कार विजेता होने के बारे में उन्हें कैसा महसूस होता है, तो उन्होंने कहा, "मैं स्तब्ध हूं, मुझे नहीं पता था कि ऐसा होगा, मैं बहुत आश्चर्यचकित हूं।" उन्होंने आश्वासन दिया कि इस क्षेत्र में अभी बहुत कुछ किया जाना बाकी है।
हिंटन ने कहा- “मशीन लर्निंग के नतीजे औद्योगिक क्रांति के बराबर होंगे। मशीन लर्निंग बौद्धिक क्षमताओं में लोगों से आगे निकल जाएगी, सेहत की देखभाल, आर्टिफिशल इंटेलीजेंस सहायकों और कार्य उत्पादकता में वृद्धि जैसे कई प्रयोग इसमें शामिल हैं। उन्होंने यह भी बताया कि मशीन लर्निंग एक खतरा भी है, जिससे चीजें नियंत्रण से बाहर हो सकती हैं। हिंटन ने स्वीकार किया कि वह चैटजीपीटी 4 का बहुत अधिक उपयोग करते हैं। लेकिन यह भी कहा कि मैं इस पर पूरी तरह भरोसा नहीं करता, क्योंकि कभी-कभी यह मतिभ्रम पैदा कर देता है।"
क्या है एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग
नोबेल पुरस्कार की घोषणाओं में मशीन लर्निंग, एआई और डीप लर्निंग जैसे शब्दों का जमकर इस्तेमाल किया गया। रॉयल स्वीडिश एकेडमी ऑफ साइंसेज के महासचिव एलेग्रेन ने कहा, कंप्यूटर विज्ञान में प्रगति ने इन क्षेत्रों में व्यापक शोध को जन्म दिया है। टेक कंपनी आईबीएम एआई को उन मशीनों के लिए व्यापक शब्द के रूप में बताती है जो इंसान की बुद्धि की नकल करती हैं। दरअसल, मशीन लर्निंग एआई का एक उपसमूह है। यह डेटा से सीखना और बेहतर भविष्यवाणियां करना सिखाकर एआई सिस्टम को बेहतर बनाने पर केंद्रित है।डीप लर्निंग, जो होपफील्ड और हिंटन के शोध का फोकस है, मशीन लर्निंग का एक अधिक पारफुल एडिशन है। यह गहन शिक्षण सिस्टम नेटवर्क की गहरी परतों का इस्तेमाल करता है। ये दिमाग में बने न्यूरॉन्स की तरह नोड्स की परतों से जैसे होते हैं। एक आसान सिस्टम नेटवर्क में केवल कुछ परतें होती हैं, लेकिन एक गहन शिक्षण मॉडल में तीन से अधिक परतें होनी चाहिए, जो इसे अधिक जटिल समस्याओं को हल करने की पावर देती है।
जेफ्री हिंटन कौन हैं?
इन्हें 'एआई के गॉडफादर' माना जाता है। इस क्षेत्र में तमाम खोज और काम पर इन्हें सबसे आगे माना जाता है। लेकिन जेफ्री हिंटन ने एआई को आगे बढ़ाने में अपनी भूमिका के बारे में खेद जताया है, खासकर इसके संभावित भविष्य के प्रभावों के बारे में। उन्होंने पिछले साल न्यूयॉर्क टाइम्स को बताया था, "अगर मैंने ऐसा नहीं किया होता, तो किसी और ने किया होता।" 2017 में, 76 वर्षीय हिंटन ने टोरंटो में वेक्टर इंस्टीट्यूट की सह-स्थापना की और इसके मुख्य वैज्ञानिक सलाहकार बने। एक साल बाद, 2018 में, हिंटन को, योशुआ बेंगियो और यान लेकन के साथ, गहन शिक्षण में उनके अभूतपूर्व काम के लिए प्रतिष्ठित ट्यूरिंग अवार्ड मिला, जिसे अक्सर "कंप्यूटिंग का नोबेल पुरस्कार" कहा जाता है।मई 2023 में, हिंटन ने सार्वजनिक रूप से गूगल में अपने पद से इस्तीफा दे दिया, जहाँ उन्होंने एक दशक से अधिक समय तक काम किया था। उन्होंने एआई से जुड़े जोखिमों के बारे में स्वतंत्र रूप से अपनी चिंताओं को व्यक्त करने के लिए पद छोड़ दिया, जिसमें इसके संभावित दुरुपयोग, नौकरियां खत्म होना और उन्नत एआई सिस्टम से अस्तित्व संबंधी खतरे शामिल हैं। उन्होंने सुरक्षा दिशानिर्देश स्थापित करने और हानिकारक परिणामों को रोकने के लिए एआई डेवलपर्स के बीच सहयोग की आवश्यकता पर जोर दिया।
