अमेरिकी वैज्ञानिक जॉन हॉपफील्ड और उनके ब्रिटिश-कनाडाई सहयोगी ज्यॉफ्री हिंटन, जिन्हें 'आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के जनक' के रूप में जाना जाता है, को 2024 का भौतिकी में नोबेल पुरस्कार उनके कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से मशीन लर्निंग को सक्षम बनाने के लिए किए गए मौलिक कार्यों के लिए प्रदान किया गया है।

“इस वर्ष के भौतिकी के दो नोबेल पुरस्कार विजेताओं ने भौतिकी के उपकरणों का उपयोग करके आज की शक्तिशाली मशीन लर्निंग की नींव रखने वाले तरीके विकसित किए हैं,” अकादमी ने अपने आधिकारिक X अकाउंट पर कहा।

“उन्होंने हमें कंप्यूटर का उपयोग करने का एक बिल्कुल नया तरीका दिखाया है, जो हमारी समाज की कई चुनौतियों का सामना करने में मदद और मार्गदर्शन कर सकता है।”

रॉयल स्वीडिश एकेडमी ऑफ साइंसेज ने पुरस्कार की घोषणा करते हुए दोनों वैज्ञानिकों की “परिवर्तनकारी योगदानों” की सराहना की, जिन्होंने मशीन लर्निंग को विशाल डेटा को प्रोसेस करने और मानव मस्तिष्क की तरह निर्णय लेने में सक्षम बनाया।

दोनों नोबेल पुरस्कार विजेता कौन हैं?

प्रिंसटन विश्वविद्यालय में प्रोफेसर एमेरिटस, 91 वर्षीय हॉपफील्ड, 1980 के दशक में हॉपफील्ड नेटवर्क विकसित करने के लिए प्रसिद्ध हैं, जिसने भौतिकी के सिद्धांतों का उपयोग करके एसोसिएटिव मेमोरी को मॉडल किया। उनका काम यह समझने में महत्वपूर्ण था कि कैसे न्यूरल नेटवर्क मेमोरी और लर्निंग प्रक्रियाओं का अनुकरण कर सकते हैं।

ब्रिटिश मूल के 76 वर्षीय हिंटन, जो टोरंटो विश्वविद्यालय में प्रोफेसर एमेरिटस हैं, ने 2023 में गूगल छोड़ दिया, जब उन्होंने देखा कि कंप्यूटर लोगों से कहीं अधिक जल्दी स्मार्ट हो सकते हैं, जितना उन्होंने और अन्य विशेषज्ञों ने सोचा था।

कंप्यूटर वैज्ञानिक और संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक हिंटन ने एक ऐसी विधि का आविष्कार किया जो डेटा में गुणों को स्वायत्त रूप से खोज सकती है और चित्रों में विशिष्ट तत्वों की पहचान जैसे कार्य कर सकती है।

“मैं हैरान हूं, मुझे बिल्कुल अंदाजा नहीं था कि ऐसा होगा, मैं बहुत आश्चर्यचकित हूं,” हिंटन ने पत्रकारों से कहा, जब उनसे पूछा गया कि नोबेल पुरस्कार विजेता बनने पर उन्हें कैसा महसूस हो रहा है।

“यह औद्योगिक क्रांति के बराबर होगा। मशीन लर्निंग बौद्धिक क्षमताओं में लोगों से आगे निकल जाएगी,” उन्होंने जोड़ा।

हालांकि उन्होंने इसके कई अनुप्रयोग क्षेत्रों, जैसे स्वास्थ्य देखभाल, एआई सहायक, और कार्य उत्पादकता में सुधार पर प्रकाश डाला, उन्होंने यह भी जोर दिया कि मशीन लर्निंग के कारण नियंत्रण खोने जैसी स्थितियों के संभावित खतरों पर ध्यान देना चाहिए।

उनके कार्य का प्रभाव

हॉपफील्ड और हिंटन के योगदान सैद्धांतिक अनुसंधान से आगे बढ़कर अब दैनिक जीवन को छूने वाले व्यावहारिक अनुप्रयोगों में बदल रहे हैं।

हॉपफील्ड नेटवर्क ने यह प्रदर्शित करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई कि कैसे न्यूरल नेटवर्क मस्तिष्क की जानकारी को प्रोसेस और स्टोर करने की प्रक्रिया की नकल कर सकते हैं।

हिंटन ने हॉपफील्ड नेटवर्क को बोल्ट्ज़मैन मशीन के साथ विस्तारित किया, जो सांख्यिकीय भौतिकी का उपयोग करके डेटा में विशेष तत्वों को पहचानना सीखती है। इस मशीन को उन उदाहरणों के साथ प्रशिक्षित किया जाता है जो इसके संचालन के दौरान उभरने की संभावना रखते हैं।

यह छवियों को वर्गीकृत कर सकता है या अपने प्रशिक्षण के आधार पर नए उदाहरण उत्पन्न कर सकता है, जो मशीन लर्निंग के विकास में एक प्रमुख भूमिका निभाता है।

इस सैद्धांतिक सफलता ने एआई में भविष्य के कार्यों की नींव रखी, जिससे मशीनों के लिए लर्निंग और मेमोरी का अनुकरण करना संभव हो गया।

हिंटन का बैकप्रोपेगेशन पर काम न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण में क्रांति लेकर आया, जिससे ये सिस्टम अपनी गलतियों से सीखकर सुधार कर सकते हैं।

यह विधि आज के डीप लर्निंग सिस्टम के कामकाज के लिए महत्वपूर्ण है, जो स्पीच रिकग्निशन, कंप्यूटर विजन, और प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग जैसी तकनीकों की रीढ़ है।

बिना बैकप्रोपेगेशन के, न्यूरल नेटवर्क सटीकता और जटिलता में सुधार करने के लिए संघर्ष करते, जिससे वे उन परिष्कृत कार्यों को करने में असमर्थ होते जो वे अब करने में सक्षम हैं।

वॉयस रिकग्निशन सिस्टम से लेकर डायग्नोस्टिक मेडिकल टूल्स तक, उनके विकास एआई क्रांति की रीढ़ बनाते हैं।

नोबेल समिति ने इस बात पर प्रकाश डाला कि कैसे उनका काम एआई को विभिन्न क्षेत्रों में विशाल डेटा सेट को अधिक कुशलता से छांटने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है।

“कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क पर आधारित मशीन लर्निंग वर्तमान में विज्ञान, इंजीनियरिंग और दैनिक जीवन में क्रांति ला रही है,” समिति ने कहा।

वैश्विक चिंताएं

समिति ने मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में व्यापक वैश्विक चिंताओं को भी स्वीकार किया।

“जबकि मशीन लर्निंग के विशाल लाभ हैं, इसके तेजी से विकास ने हमारे भविष्य के बारे में चिंताएं भी बढ़ा दी हैं,” नोबेल समिति की अध्यक्ष एलेन मून्स ने कहा।

“सामूहिक रूप से, मनुष्यों पर यह जिम्मेदारी है कि वे इस नई तकनीक का सुरक्षित और नैतिक तरीके से उपयोग करें ताकि मानवता के लिए इसका सबसे बड़ा लाभ हो सके,” उन्होंने जोड़ा।

हिंटन ने इन चिंताओं पर पहले भी कार्रवाई की है, गूगल में अपनी स्थिति से इस्तीफा देकर उन्होंने उस तकनीक से जुड़े जोखिमों पर खुलकर चर्चा की, जिसे विकसित करने में उन्होंने योगदान दिया।

उन्होंने मशीन लर्निंग से उत्पन्न होने वाले “संभवित बुरे परिणामों” के बारे में अपनी चल रही चिंताओं को व्यक्त किया, “विशेष रूप से इन चीजों के नियंत्रण से बाहर हो जाने के खतरे” पर।

इन चिंताओं के बावजूद, उन्होंने कहा कि वह फिर भी वही निर्णय दोबारा लेंगे।

नोबेल पुरस्कार, जिसे वैश्विक रूप से भौतिकविदों के लिए सर्वोच्च सम्मान माना जाता है, अल्फ्रेड नोबेल की वसीयत के माध्यम से स्थापित किया गया था, जो विज्ञान, साहित्य, चिकित्सा और शांति में उपलब्धियों के लिए पुरस्कार प्रदान करता है।

यह पुरस्कार 1.1 मिलियन डॉलर की राशि के साथ आता है, जिसे दो विजेताओं के बीच साझा किया जाता है।

भौतिकी इस सप्ताह दिया जाने वाला दूसरा नोबेल पुरस्कार है, इसके पहले अमेरिकी वैज्ञानिक विक्टर एम्ब्रोस और गैरी रूवकुन ने चिकित्सा में माइक्रोआरएनए और जीन नियमन में इसकी भूमिका की खोज के लिए पुरस्कार जीता, जिसने यह समझने में मदद की है कि कोशिकाएं कैसे विशेषीकृत होती हैं।