कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के लिए आधारभूत सिद्धांत विकसित करने के लिए दिया गया 2024 का भौतिकी का नोबेल पुरस्कार

इस वर्ष का यानी 2024 का भौतिकी का नोबेल पुरस्कार ब्रिटिश कनाडाई नागरिक जेफ्री एवरेस्ट हिंटन और संयुक्त राज्य अमेरिका के जॉन जोसेफ हॉपफील्ड को कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर उनके अभूतपूर्व कार्य के लिए दिया गया है, जो आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के लिए आधारभूत हैं। यह मान्यता उनके शोध के महत्वपूर्ण प्रभाव को उजागर करती है, जिसने मशीन लर्निंग में प्रगति के माध्यम से विभिन्न क्षेत्रों को बदल दिया है।

जेफ्री एवरेस्ट हिंटन CC FRS FRSC का जन्म 6 दिसंबर 1947 में विंबलडन, लंदन, इंग्लैंड में हुआ था। हिंटन ने कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय से प्रायोगिक मनोविज्ञान में बी.ए. की डिग्री प्राप्त की। उन्होंने 1978 में एडिनबर्ग विश्वविद्यालय से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अपनी पीएचडी पूरी की ।वे एक कंप्यूटर वैज्ञानिक और संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक हैं, जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर अपने काम के लिए सबसे ज्यादा जाने जाते हैं, जिसने उन्हें “एआई के गॉडफादर” की उपाधि दिलाई है। नोबल प्राईज समिति के अनुसार उन्हें “कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग को सक्षम करने वाली मूलभूत खोजों और आविष्कारों के लिए” नोबल पुरस्कार दिया गया है।

वहीं 15 जुलाई, 1933 को शिकागो, इलिनोइस, अमेरिका में जन्मे जॉन जोसेफ हॉपफील्ड ,  संयुक्त राज्य अमेरिका के वैज्ञानिक हैं, जो सैद्धांतिक जीव विज्ञान और कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान में अपने प्रभावशाली काम के लिए जाने जाते हैं। उन्होंने स्वार्थमोर कॉलेज, डेलावेयर काउंटी, पेंसिल्वेनिया से बी.ए. पूरा करने के बाद कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले से भौतिकी में पी.एच.डी. की उपाधि प्राप्त की। उन्हें हॉपफील्ड नेटवर्क विकसित करने के लिए सबसे ज्यादा जाना जाता है, जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का एक रूप है जो मानव मस्तिष्क द्वारा सूचना को संसाधित करने के तरीके की नकल करता है, जो आधुनिक AI और मशीन लर्निंग सिस्टम को बहुत प्रभावित करता है।

हॉपफील्ड ने प्रिंसटन विश्वविद्यालय में आणविक जीव विज्ञान में प्रोफेसर के पद सहित प्रतिष्ठित पदों पर कार्य किया है। उन्होंने अपने करियर की शुरुआत एक solid-state physicist के रूप में की, बाद में theoretical biology विषय में स्थानांतरित हो गए। फिलहाल वे न्यू जर्सी स्थित प्रिंसटन विश्वविद्यालय से संबंद्ध हैं।

पुरस्कार देने वाली संस्था ने एक बयान में कहा, “इस साल के दो नोबेल पुरस्कार विजेताओं ने भौतिकी के उपकरणों का उपयोग करके ऐसे तरीके विकसित किए हैं जो आज की शक्तिशाली मशीन लर्निंग की नींव हैं।”

AI  की तंत्रिका नेटवर्क पर इन दोनों वैज्ञानिकों का कार्य अभूतपूर्व है। इन दोनों का कार्य आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के लिए आधारभूत ढाँचा प्रदान करता है। नोबल के द्वारा दी गई मान्यता उनके शोध के महत्वपूर्ण प्रभाव को उजागर करती है, जिसने मशीन लर्निंग में प्रगति के माध्यम से विभिन्न क्षेत्रों को बदल दिया है।

नोबलप्राईज समिति के वेबपेज में दिए गए विवरण अनुसार दोनों वैज्ञानिकों को भौतिकी में नोबेल पुरस्कार 2024 की आधी-आधी पुरस्कार राशि दी जाएगी। नोबल प्राईज समिति के अनुसार “उन्हें कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग को सक्षम करने वाली मूलभूत खोजों और आविष्कारों के लिए” भौतिकी में नोबल पुरस्कार दिया गया हैं।”

उनके काम का महत्व

हिंटन और हॉपफील्ड के शोध ने आधारभूत पद्धति की खोज की है और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के लिए आधार तैयार किया, जिससे मशीनें जैविक प्रक्रियाओं की नकल करके डेटा से सीख सकती हैं। उनके काम ने सांख्यिकीय भौतिकी के सिद्धांतों का उपयोग करके ऐसे तरीके विकसित किए जो इन नेटवर्क को सहयोगी यादों के रूप में कार्य करने की अनुमति देते हैं, और जो बड़े डेटासेट में सक्रिय पैटर्न को पहचानते हैं।

नोबेल समिति ने उनके योगदान की आंतिरक विषयक प्रकृति पर जोर दिया, उनका शोध यह प्रदर्शित करते हुए कि भौतिकी की अवधारणाएँ कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम में नवाचारों को कैसे आगे बढ़ा सकती हैं? इससे न केवल AI में बल्कि सामग्री विज्ञान (Materials Science), चिकित्सा इमेजिंग और जलवायु मॉडलिंग जैसे क्षेत्रों में भी प्रगति हुई है। उनकी खोजों ने रोजमर्रा की जिंदगी के अभिन्न अंग जैसे चेहरे की पहचान प्रणाली, भाषा अनुवाद उपकरण और उन्नत चिकित्सा निदान के विकास को सुगम बनाया है। उनके काम के अनुप्रयोग बहुत व्यापक हैं और AI प्रौद्योगिकियों के आगे बढ़ने के साथ-साथ विकसित होते रहेंगे।

आने वाले दशक के लिए भविष्य के निहितार्थ

जैसे-जैसे हिल्टंन और होपफिल्ड द्वारा स्थापित सिद्धांतों के आधार पर AI का विकास जारी रहेगा, हम स्वास्थ्य सेवा निदान, स्वायत्त प्रणालियों और व्यक्तिगत शिक्षा जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण सुधार की उम्मीद कर सकते हैं। ये प्रगति विभिन्न क्षेत्रों में अधिक कुशल प्रक्रियाओं और बेहतर निर्णय लेने वाले उपकरणों की ओर ले जा सकती है।

यद्यपि दोनो को ए आई का सर्वोच्च पुरस्कार मिला है, लेकिन दोनों पुरस्कार विजेताओं ने AI प्रौद्योगिकियों की तीव्र प्रगति के बारे में चिंता व्यक्त की है। Hinton ने विशेष रूप से शक्तिशाली AI प्रणालियों से जुड़े संभावित जोखिमों के बारे में चेतावनी दी, अनपेक्षित परिणामों को कम करने के लिए नैतिक दिशानिर्देशों और जिम्मेदार विकास प्रथाओं की आवश्यकता पर जोर दिया है। आशा की जाती है कि उनके चेतावनी से उपजे चिंताओं को सामने रखते हुए अगले दशक में सुरक्षित AI परिनियोजन के लिए रूपरेखा स्थापित करने पर अधिक ध्यान केंद्रित किया जाएगा।

वैज्ञानिक अनुसंधान में AI का एकीकरण तमाम क्षेत्र की कार्यप्रणालियों को बदल रहा है। उदाहरण के लिए, सामग्री खोज प्रक्रियाओं में तेजी लाने के लिए AI-संचालित स्व-चालित प्रयोगशालाओं का उपयोग किया जा रहा है। यह प्रवृत्ति बताती है कि भविष्य के शोध तेजी से स्वचालित और डेटा-संचालित तरीकों से हो सकते हैं, जिससे विभिन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों में तेजी से सफलता मिल सकती है और मानवीय चूक से बचा जा सकेगा।

हिंटन का अनुमान है कि AI औद्योगिक क्रांति के समान ही समाज को प्रभावित करेगा, शारीरिक शक्ति के बजाय बौद्धिक क्षमताओं को बढ़ाएगा। यह बदलाव नौकरी के बाजारों, शैक्षिक प्रणालियों और सामाजिक संरचनाओं में महत्वपूर्ण बदलाव ला सकता है क्योंकि AI तकनीकें दैनिक जीवन में अधिक एकीकृत होकर कार्यशील हो जाती हैं।

संक्षेप में, हिंटन और हॉपफील्ड को दिया गया नोबेल पुरस्कार न केवल उनके अग्रणी योगदान को स्वीकार करता है, बल्कि AI अनुसंधान और अनुप्रयोग में आने वाले एक परिवर्तनकारी दशक के लिए मंच भी तैयार करता है। उनका काम संभावित लाभों और चुनौतियों दोनों को रेखांकित करता है जो समाज के आगे बढ़ने के साथ-साथ उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता की जटिलताओं को भी दर्शाता है।