Physics Nobel Prize 2024 दो प्रमुख वैज्ञानिकों, John Hopfield और Geoffrey Hinton को दिया गया है, जिनके अद्भुत कार्यों ने AI और मशीन लर्निंग को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। स्वीडिश रॉयल अकादमी ऑफ़ साइंसेज ने 8 अक्टूबर 2024 को घोषणा की कि इन्हें “कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग को सक्षम करने वाले मौलिक आविष्कारों और खोजों” के लिए सम्मानित किया गया है।
John Hopfield का क्रांतिकारी योगदान
John Hopfield, प्रिंसटन विश्वविद्यालय के प्रोफेसर, को हॉपफील्ड नेटवर्क के विकास के लिए जाना जाता है, जो एक प्रकार का मेमोरी नेटवर्क है। यह मॉडल छवियों और अन्य डेटा पैटर्न को संग्रहीत और पुनर्निर्माण करने में सहायक है। 1980 के दशक में उनके काम ने भौतिकी के सिद्धांतों, विशेष रूप से परमाणु स्पिन के विचार, को डेटा को प्रभावी रूप से प्रदर्शित और संग्रहीत करने के लिए पेश किया।
John Hopfield नेटवर्क इनपुट डेटा के साथ मेल खाने के लिए अपने मूल्यों को समायोजित करता है, जो उसे अधूरा चित्र पुनर्निर्माण करने और शोर भरी जानकारी में पैटर्न पहचानने की अनुमति देता है। यह प्रौद्योगिकी आज के AI-संचालित दुनिया में कई अनुप्रयोगों की नींव रखती है। हॉपफील्ड के योगदान मौलिक हैं, यह प्रदर्शित करते हैं कि भौतिक सिद्धांतों का उपयोग करके जटिल गणनात्मक मॉडलों का विकास कैसे किया जा सकता है, जो मानव मस्तिष्क के कार्यप्रणाली की नकल करते हैं।
Geoffrey Hinton: AI के पिता
Geoffrey Hinton, जिन्हें अक्सर “AI का पिता” कहा जाता है, को मशीन लर्निंग में महत्वपूर्ण प्रगति के लिए Physics Nobel Prize 2024 दिया गया है। हिन्टन, टोरंटो विश्वविद्यालय के प्रोफेसर, ने हॉपफील्ड के विचारों का विस्तार करते हुए बोल्ट्ज़मान मशीन का विकास किया। यह उन्नत मॉडल सांख्यिकी भौतिकी के सिद्धांतों को शामिल करता है, जिससे नेटवर्क को स्वायत्त रूप से डेटा के भीतर विभिन्न तत्वों को पहचानने और सीखने में सक्षम बनाता है।
बोल्ट्ज़मान मशीन न केवल छवियों का वर्गीकरण करने में सक्षम है, बल्कि नए डेटा को भी उत्पन्न कर सकती है जो सीखे गए पैटर्न के साथ मेल खाता है। हिन्टन का काम AI प्रौद्योगिकियों, विशेष रूप से छवि पहचान और अन्य अनुप्रयोगों के विकास में महत्वपूर्ण रहा है, जो आज हमारे डिजिटल परिदृश्य में सर्वव्यापी हैं।
नोबेल पुरस्कार समिति के अध्यक्ष एलेन मून ने कहा, ” laureates का काम पहले ही बड़े लाभ का स्रोत रहा है,” यह दर्शाते हुए कि उनके अनुसंधान का विज्ञान और समाज पर व्यापक प्रभाव है।
न्यूरल नेटवर्क का विकास
मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित न्यूरल नेटवर्क मॉडल का विकास कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण छलांग है। हॉपफील्ड और हिन्टन ने भौतिकी के उपकरणों का उपयोग करके ऐसी विधियाँ विकसित की हैं जो विज्ञान और इंजीनियरिंग में क्रांति ला रही हैं। उनके मौलिक अनुसंधान ने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विकास के लिए मार्ग प्रशस्त किया है, जो अब विभिन्न अनुप्रयोगों में अनिवार्य हैं, जैसे कि चिकित्सा निदान, स्वायत्त वाहन और उन्नत डेटा विश्लेषण।
न्यूरल नेटवर्क धीरे-धीरे अधिक जटिल होते जा रहे हैं, जिससे मशीनों को मानव संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की नकल करते हुए डेटा से सीखने में सक्षम बनाया जा रहा है। यह विकास केवल अकादमिक नहीं है; इसका व्यावहारिक महत्व भी है, जो यह आकार देता है कि हम उपकरणों के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं और जानकारी को कैसे प्रोसेस करते हैं।
हॉपफील्ड और हिन्टन के काम के माध्यम से प्राप्त यह मान्यता इस बात की पुष्टि करती है कि अंतरविभागीय दृष्टिकोण वैज्ञानिक समझ और तकनीकी नवाचार को बढ़ावा देने में महत्वपूर्ण हैं।
वित्तीय पुरस्कार और वैश्विक मान्यता
Physics Nobel Prize 2024 11 मिलियन स्वीडिश क्रोनर का है, जिसे हॉपफील्ड और हिन्टन के बीच समान रूप से साझा किया जाएगा। यह वित्तीय मान्यता उनके योगदान के महत्व को रेखांकित करती है और AI के क्षेत्र में उनके कार्य के वैश्विक प्रभाव को उजागर करती है। जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती है, उनके अनुसंधान का महत्व और भी बढ़ेगा, जो भविष्य की नवाचारों और अनुप्रयोगों को प्रभावित करेगा।
हिन्टन की विरासत और AI के प्रति चिंताएँ
Geoffrey Hinton ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में महत्वपूर्ण योगदान दिया है, Google में काम करते हुए उन्होंने कई मौलिक AI प्रौद्योगिकियों के विकास में मदद की। अपने छात्रों के साथ, उन्होंने एक न्यूरल नेटवर्क का निर्माण किया जो AI के लोकप्रिय मॉडल जैसे ChatGPT, Bing और Bard की नींव रखता है।
हालांकि, हिन्टन ने AI के संभावित खतरों के बारे में भी खुलकर बात की है। हाल के वर्षों में, उन्होंने तेजी से बढ़ती AI प्रौद्योगिकियों के कारण उत्पन्न होने वाले गलत सूचना, रोजगार बाजार में अस्थिरता और “अस्तित्व संकट” के बारे में चिंताएँ व्यक्त की हैं।
2023 में, Geoffrey Hinton ने Google से इस्तीफा देने का कठिन निर्णय लिया, यह बताने के लिए कि AI तकनीक में शामिल खतरों के बारे में जागरूकता बढ़ाने की आवश्यकता है। पिछले वर्ष अक्टूबर में, एक साक्षात्कार में, हिन्टन ने AI की चिंता व्यक्त की कि यह मानव व्यवहार को प्रभावित करने में सक्षम हो सकता है।
उन्होंने बताया कि ऐसे सिस्टम का विकास हो रहा है जो मानव बुद्धिमत्ता को पार कर सकते हैं, और इन AI संस्थाओं के लोगों को प्रभावित करने के खतरों पर जोर दिया। हिन्टन के अनुसार, ऐसे उन्नत AI के पास विशाल ज्ञान तक पहुंच होगी, जिसमें साहित्य और राजनीतिक रणनीतियाँ शामिल होंगी, जिससे वे अत्यधिक प्रभावी तरीके से लोगों को मनाने में सक्षम हो सकते हैं।
AI और मशीन लर्निंग का भविष्य
जैसे-जैसे मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देती है, हॉपफील्ड और हिन्टन जैसे वैज्ञानिकों का मौलिक काम महत्वपूर्ण बना रहेगा। उनका अनुसंधान न केवल न्यूरल नेटवर्क के विकास में सहायक रहा है, बल्कि AI के नैतिक प्रभावों के बारे में भी चर्चा को बढ़ावा दिया है। आगे बढ़ते हुए, नवाचार और जिम्मेदारी के बीच संतुलन बनाना आवश्यक है, यह सुनिश्चित करना कि AI में उन्नति मानव क्षमताओं को बढ़ाने के लिए हो, न कि उन्हें कमजोर करने के लिए।
John Hopfield और Geoffrey Hinton को दिए गए नोबेल पुरस्कार ने भौतिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में उनके मौलिक आविष्कारों की सराहना की है। उनका कार्य डेटा प्रोसेसिंग और पैटर्न पहचान के लिए महत्वपूर्ण प्रगति के साथ-साथ व्यापक सामाजिक और वैज्ञानिक अनुप्रयोगों को भी प्रभावित करता है।
जैसे-जैसे हम उनके काम का जश्न मनाते हैं, यह आवश्यक है कि हम AI से जुड़े संभावित खतरों के प्रति सतर्क रहें, यह सुनिश्चित करते हुए कि हम इस तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र की जटिलताओं को समझते हैं। हॉपफील्ड और हिन्टन की विरासत निश्चित रूप से विज्ञान और प्रौद्योगिकी के भविष्य को प्रभावित करती रहेगी।
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