एआई के अग्रणी कौन हैं? डीप लर्निंग क्रांति का व्यापक विश्लेषण – चित्र: Xpert.Digital
ChatGPT को भूल जाइए: 2017 में प्रकाशित Google का शोध पत्र 'Attention Is All You Need' ही AI के विस्फोट का असली कारण है।
डीप लर्निंग युग से क्या तात्पर्य है?
डीप लर्निंग युग से तात्पर्य 2010 से उस अवधि से है जिसमें कई तकनीकी सफलताओं के कारण कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में मौलिक रूप से तेजी आई है। यह युग एआई इतिहास में एक महत्वपूर्ण मोड़ है, क्योंकि पहली बार जटिल न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक पूर्वशर्तें एक साथ आईं: पर्याप्त कंप्यूटिंग शक्ति, विशाल डेटासेट और बेहतर एल्गोरिदम।.
डीप लर्निंग शब्द बहुस्तरीय न्यूरल नेटवर्क को संदर्भित करता है जो डेटा से अमूर्त विशेषताओं को स्वचालित रूप से निकाल सकते हैं। पिछले तरीकों के विपरीत, इन प्रणालियों को विशिष्ट विशेषताओं को पहचानने के लिए मैन्युअल रूप से प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं होती है; इसके बजाय, वे प्रशिक्षण डेटा से स्वतंत्र रूप से इन पैटर्न को सीखते हैं।.
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डीप लर्निंग क्रांति की शुरुआत 2010 में क्यों हुई?
वर्ष 2010 एक महत्वपूर्ण वर्ष था, क्योंकि इस दौरान तीन महत्वपूर्ण घटनाएँ एक साथ घटीं। सबसे पहले, इमेजनेट डेटाबेस जारी किया गया, जिसमें 1000 श्रेणियों में 10 मिलियन से अधिक लेबल वाली छवियाँ थीं, इस प्रकार पहली बार डीप न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त रूप से बड़ा डेटासेट उपलब्ध कराया गया।.
दूसरे, ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) इतनी शक्तिशाली हो गई थीं कि वे बड़ी मात्रा में डेटा की समानांतर प्रोसेसिंग को सक्षम बना सकीं। 2007 में पेश किए गए एनवीडिया के CUDA प्लेटफॉर्म ने शोधकर्ताओं को डीप लर्निंग के लिए आवश्यक गहन गणनाएं करने की अनुमति दी।.
तीसरा, एल्गोरिथम में सुधार, विशेष रूप से पारंपरिक सिग्मॉइड फ़ंक्शन के स्थान पर ReLU सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग, ने प्रशिक्षण को काफी तेज कर दिया। इस अभिसरण ने अंततः 1980 के दशक की सैद्धांतिक नींव को व्यवहार में लाना संभव बना दिया।.
किस अभूतपूर्व खोज ने डीप लर्निंग क्रांति की शुरुआत को चिह्नित किया?
निर्णायक सफलता 30 सितंबर, 2012 को इमेजनेट प्रतियोगिता में एलेक्सनेट की जीत के साथ मिली। एलेक्स क्रिज़ेव्स्की, इल्या सुत्स्केवर और जेफ्री हिंटन द्वारा विकसित कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क ने 15.3 प्रतिशत की त्रुटि दर हासिल की, जो दूसरे स्थान पर रहे एल्गोरिदम से 10 प्रतिशत अंक से भी अधिक बेहतर थी।.
एलेक्सनेट डीप न्यूरल नेटवर्क, बड़े डेटासेट और जीपीयू कंप्यूटिंग का पहला सफल संयोजन था। खास बात यह है कि इसकी ट्रेनिंग क्रिज़ेव्स्की के बेडरूम में रखे दो एनवीडिया ग्राफिक्स कार्ड पर ही हो गई थी। इस सफलता ने वैज्ञानिक समुदाय को यह साबित कर दिया कि डीप लर्निंग न केवल सैद्धांतिक रूप से रोचक है, बल्कि व्यावहारिक रूप से भी श्रेष्ठ है।.
एलेक्सनेट की सफलता ने विकास की एक श्रृंखला को जन्म दिया। 2015 की शुरुआत में ही, 2.25 प्रतिशत की त्रुटि दर के साथ SENet मॉडल ने ImageNet की मानव पहचान दर को भी पीछे छोड़ दिया। कुछ ही वर्षों में हुए इस नाटकीय सुधार ने डीप लर्निंग तकनीक की अपार क्षमता को प्रदर्शित किया।.
ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर ने क्या भूमिका निभाई?
2017 में, गूगल की एक टीम ने "अटेंशन इज़ ऑल यू नीड" नामक एक अभूतपूर्व शोध पत्र प्रकाशित किया, जिसमें ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर को प्रस्तुत किया गया। इस आर्किटेक्चर ने पूरी तरह से ध्यान तंत्र पर निर्भर होकर और आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क की आवश्यकता को समाप्त करके प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में क्रांति ला दी।.
ट्रांसफॉर्मर की खासियत उनकी समानांतर प्रसंस्करण क्षमता है: जहां पहले के मॉडल को शब्द दर शब्द क्रमानुसार काम करना पड़ता था, वहीं ट्रांसफॉर्मर पूरे वाक्यों को एक साथ संसाधित कर सकते हैं। स्व-ध्यान तंत्र मॉडल को वाक्य में सभी शब्दों के बीच संबंधों को समझने में सक्षम बनाता है, चाहे उनकी स्थिति कुछ भी हो।.
ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर, BERT और GPT से लेकर Gemini तक, सभी आधुनिक प्रमुख भाषा मॉडलों का आधार बन गया। मूल शोध पत्र को 2025 तक 173,000 से अधिक बार उद्धृत किया जा चुका था और इसे 21वीं सदी के सबसे प्रभावशाली वैज्ञानिक कार्यों में से एक माना जाता है।.
गूगल एआई क्षेत्र में अग्रणी कंपनी क्यों है?
एपॉक एआई के एक विश्लेषण के अनुसार, गूगल 168 "महत्वपूर्ण" एआई मॉडलों के साथ इस क्षेत्र में काफी आगे है। इस प्रभुत्व का कारण कंपनी द्वारा शुरुआती दौर में लिए गए कई रणनीतिक निर्णय हैं।.
गूगल ने 2000 के दशक की शुरुआत में ही एआई अनुसंधान में भारी निवेश किया और न्यूरल नेटवर्क की क्षमता को जल्दी ही पहचान लिया। 2014 में डीपमाइंड के अधिग्रहण से कंपनी को अतिरिक्त विशेषज्ञता प्राप्त हुई। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि 2015 में टेन्सरफ्लो फ्रेमवर्क को ओपन सोर्स के रूप में जारी करने से विश्व स्तर पर एआई के विकास में तेजी आई।.
ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर में गूगल का योगदान विशेष रूप से महत्वपूर्ण था। गूगल के शोधकर्ताओं द्वारा 2017 में प्रकाशित इस शोध पत्र ने आज की जनरेटिव एआई की नींव रखी। इसी आधार पर गूगल ने बीआरईटी (2018) विकसित किया, जिसने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में क्रांति ला दी, और बाद में जेमिनी मॉडल विकसित किए।.
गूगल में अनुसंधान और उत्पाद विकास के घनिष्ठ समन्वय ने इसकी उच्च दृश्यता में और योगदान दिया। एआई मॉडल सीधे गूगल की सेवाओं जैसे सर्च, यूट्यूब और एंड्रॉइड में एकीकृत हैं, जो व्यावहारिक उपयोग में योगदान देता है और इस प्रकार "उल्लेखनीय" मॉडल के मानदंडों को पूरा करता है।.
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माइक्रोसॉफ्ट, ओपनएआई और मेटा का विकास कैसे हुआ?
माइक्रोसॉफ्ट 43 उल्लेखनीय एआई मॉडलों के साथ दूसरे स्थान पर है। कंपनी को ओपनएआई के साथ अपनी रणनीतिक साझेदारी से लाभ हुआ, जिसमें माइक्रोसॉफ्ट ने कई अरब डॉलर का निवेश किया। इस सहयोग ने माइक्रोसॉफ्ट को बिंग और कोपायलट जैसे उत्पादों में जीपीटी मॉडल को जल्दी एकीकृत करने में सक्षम बनाया।.
2015 में स्थापित होने के बावजूद, 40 मॉडलों के साथ ओपनएआई तीसरे स्थान पर है। जीपीटी-1 (2018) से लेकर जीपीटी-4 और o3 जैसे वर्तमान मॉडलों तक जीपीटी श्रृंखला के विकास ने ओपनएआई को बड़े भाषा मॉडल के अग्रणी डेवलपर के रूप में स्थापित किया है। 2022 में जारी चैटजीपीटी ने पांच दिनों के भीतर दस लाख उपयोगकर्ताओं का आंकड़ा पार कर लिया, जिससे एआई को आम जनता का ध्यान मिला।.
मेटा (फेसबुक) ने मालिकाना हक वाले मॉडलों के विकल्प के रूप में 35 मॉडलों वाली एललामा श्रृंखला विकसित की। एललामा मॉडल, विशेष रूप से एललामा 3 और हाल ही में लॉन्च हुआ एललामा 4, ने यह साबित कर दिया कि ओपन-सोर्स मॉडल मालिकाना हक वाले समाधानों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।.
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किसी एआई मॉडल को "उल्लेखनीय" क्या बनाता है?
Epoch AI किसी AI मॉडल को "उल्लेखनीय" तब मानता है जब वह चार मानदंडों में से कम से कम एक को पूरा करता है। पहला, उसे किसी मान्यता प्राप्त बेंचमार्क से बेहतर तकनीकी सुधार प्रदर्शित करना होगा। दूसरा, उसे 1,000 से अधिक उद्धरण प्राप्त होने चाहिए। तीसरा, ऐतिहासिक प्रासंगिकता एक मानदंड हो सकती है, भले ही मॉडल अब तकनीकी रूप से अप्रचलित हो चुका हो। चौथा, महत्वपूर्ण व्यावहारिक उपयोग को भी ध्यान में रखा जाता है।.
यह परिभाषा न केवल तकनीकी प्रगति पर बल्कि वैज्ञानिक और आर्थिक क्षेत्रों में वास्तविक प्रभाव और प्रासंगिकता पर भी केंद्रित है। इसलिए, किसी मॉडल को तभी उल्लेखनीय माना जा सकता है जब उसका व्यापक व्यावहारिक अनुप्रयोग हो, भले ही वह तकनीकी रूप से सबसे उन्नत न हो।.
एपॉक एआई डेटाबेस में 1950 से लेकर आज तक के 2,400 से अधिक मशीन लर्निंग मॉडल शामिल हैं, जो इसे अपनी तरह का सबसे बड़ा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध संग्रह बनाता है। यह व्यापक डेटासेट 70 से अधिक वर्षों में एआई के विकास का ठोस विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है।.
डीप लर्निंग युग से पहले एआई का विकास कैसे हुआ?
2010 से पहले कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इतिहास आशावाद और निराशा के चक्रों से चिह्नित था। 1950 और 1960 के दशक में अत्यधिक आशावाद था, जिसका प्रतीक फ्रैंक रोसेनब्लैट का परसेप्ट्रॉन (1957) था। इन प्रारंभिक तंत्रिका नेटवर्कों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के शीघ्र आगमन की उम्मीद जगाई।.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास में पहली मंदी 1970 के दशक की शुरुआत में आई, जिसकी शुरुआत मार्विन मिंस्की और सेमोर पैपर्ट की परसेप्ट्रॉन की सीमाओं पर लिखी पुस्तक (1969) से हुई। ब्रिटिश संसद के लिए 1973 की लाइटहिल रिपोर्ट के कारण अनुसंधान निधि में भारी कटौती हुई। यह दौर लगभग 1980 तक चला और एआई अनुसंधान की गति को काफी धीमा कर दिया।.
1980 के दशक में MYCIN जैसी विशेषज्ञ प्रणालियों के माध्यम से चिकित्सा निदान में सुधार हुआ। उसी समय, 1986 में, जेफ्री हिंटन, डेविड रुमेलहार्ट और रोनाल्ड विलियम्स ने बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम विकसित किया, जिससे न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करना संभव हो गया। 1989 में ही, यान लेकुन ने LeNet विकसित किया, जो हस्तलेखन पहचान के लिए एक प्रारंभिक कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क था।.
1980 के दशक के उत्तरार्ध में दूसरी एआई शीतकाल की लहर आई, जब विशेषज्ञ प्रणालियों और LISP मशीनों से जुड़ी उच्च अपेक्षाएँ धराशायी हो गईं। यह दौर 1990 के दशक तक चला और इसकी विशेषता तंत्रिका नेटवर्क के प्रति संदेह का माहौल था।.
डीप लर्निंग को संभव बनाने वाली तकनीकी बुनियादें क्या थीं?
डीप लर्निंग क्रांति को संभव बनाने वाली तीन महत्वपूर्ण उपलब्धियाँ थीं। शक्तिशाली जीपीयू का विकास मौलिक था, क्योंकि इसने बड़ी मात्रा में डेटा के समानांतर प्रसंस्करण को सक्षम बनाया। 2007 से एनवीडिया के CUDA प्लेटफॉर्म ने मशीन लर्निंग के लिए जीपीयू कंप्यूटिंग को सुलभ बनाया।.
दूसरी आवश्यकता बड़े, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट थे। फी-फी ली द्वारा 2010 में प्रकाशित इमेजनेट, 10 मिलियन से अधिक लेबल वाली छवियों वाला पहला डेटासेट था। डीप न्यूरल नेटवर्क को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए इतनी मात्रा में डेटा आवश्यक था।.
एल्गोरिथम में सुधार तीसरा मुख्य आधार था। सिग्मॉइड फ़ंक्शन के स्थान पर ReLU सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग करने से प्रशिक्षण में काफ़ी तेज़ी आई। ड्रॉपआउट जैसी बेहतर अनुकूलन विधियों और नियमितीकरण तकनीकों ने ओवरफिटिंग की समस्या को हल करने में मदद की।.
एआई प्रशिक्षण के लिए कंप्यूटिंग लागत में किस प्रकार वृद्धि हुई है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल के प्रशिक्षण की लागत में अभूतपूर्व वृद्धि हुई है। मूल ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल को 2017 में प्रशिक्षित करने में केवल 930 डॉलर का खर्च आया था। वहीं, 2018 में BERT-Large की लागत 3,300 डॉलर तक पहुंच गई, जबकि GPT-3 ने 2020 में लगभग 43 लाख डॉलर खर्च कर दिए।.
आधुनिक मॉडलों की लागत और भी अधिक बढ़ जाती है: GPT-4 की अनुमानित लागत 78.4 मिलियन डॉलर थी, जबकि Google का जेमिनी अल्ट्रा, लगभग 191.4 मिलियन डॉलर की लागत के साथ, अब तक का सबसे महंगा मॉडल हो सकता है। यह प्रवृत्ति मॉडलों की बढ़ती जटिलता और आकार को दर्शाती है।.
एपॉक एआई के अनुसार, प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति लगभग हर पांच महीने में दोगुनी हो जाती है। यह विकास मूर के नियम से कहीं अधिक है और एआई अनुसंधान के तीव्र विस्तार को दर्शाता है। साथ ही, इससे एआई विकास का केंद्रीकरण उन कुछ कंपनियों के हाथों में हो जाता है जिनके पास आवश्यक संसाधन हैं।.
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एआई के आगे के विकास के लिए कौन-कौन सी चुनौतियाँ मौजूद हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास को कई महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। जटिल तार्किक सोच के लिए अनुकूलित तर्क मॉडल 2026 तक अपनी सीमा तक पहुंच सकते हैं। अत्यधिक कंप्यूटिंग लागत अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में भाग लेने वाले प्रतिभागियों की संख्या को सीमित करती है।.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणालियों द्वारा गलत जानकारी उत्पन्न करने जैसी तकनीकी समस्याओं का अभी तक पूरी तरह से समाधान नहीं हो पाया है। साथ ही, भ्रामक रूप से यथार्थवादी सामग्री उत्पन्न करने की संभावना से नैतिक प्रश्न भी उठते हैं, जैसा कि पोप की वायरल एआई छवि में देखा गया है जिसमें उन्हें डाउन कोट पहनाया गया है।.
उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की उपलब्धता एक बड़ी बाधा बनती जा रही है। कई मॉडल पहले से ही उपलब्ध इंटरनेट डेटा के एक बड़े हिस्से का उपयोग करके प्रशिक्षित किए जा चुके हैं, जिससे डेटा सृजन के लिए नए दृष्टिकोणों की आवश्यकता हो गई है।.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास समाज को कैसे प्रभावित करता है?
डीप लर्निंग क्रांति का समाज पर व्यापक प्रभाव पड़ रहा है। एआई सिस्टम का उपयोग चिकित्सा निदान, वित्त और स्वायत्त वाहनों जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में किया जा रहा है। वैज्ञानिक खोजों को गति देने से लेकर शिक्षा को वैयक्तिकृत करने तक, सकारात्मक बदलाव की अपार संभावनाएं हैं।.
साथ ही, नए जोखिम भी सामने आते हैं। यथार्थवादी नकली सामग्री बनाने की क्षमता सूचना की सत्यता को खतरे में डालती है। स्वचालन से नौकरियां खतरे में पड़ सकती हैं, क्योंकि संघीय श्रम मंत्रालय का अनुमान है कि 2035 तक एआई सॉफ्टवेयर के बिना कोई भी नौकरी संभव नहीं होगी।.
कुछ चुनिंदा प्रौद्योगिकी कंपनियों के हाथों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शक्ति का केंद्रीकरण इस शक्तिशाली प्रौद्योगिकी के लोकतांत्रिक नियंत्रण पर सवाल खड़े करता है। डीप लर्निंग के अग्रदूतों में से एक, जेफ्री हिंटन जैसे विशेषज्ञों ने भविष्य की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के संभावित खतरों के बारे में चेतावनी दी है।.
डीप लर्निंग युग के एआई अग्रदूतों ने एक ऐसी तकनीक विकसित की है जिसमें मानवता को मौलिक रूप से बदलने की क्षमता है। 168 महत्वपूर्ण एआई मॉडल विकसित करने में गूगल का नेतृत्व, उसके बाद माइक्रोसॉफ्ट, ओपनएआई और मेटा का स्थान, कुछ प्रमुख खिलाड़ियों के हाथों में नवाचार शक्ति के केंद्रीकरण को दर्शाता है। डीप लर्निंग क्रांति, जो 2010 में एलेक्सनेट और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर जैसी सफलताओं के साथ शुरू हुई, ने पहले ही हमारे दैनिक जीवन को बदल दिया है और भविष्य में इसे और भी अधिक गहराई से प्रभावित करेगी। चुनौती इस शक्तिशाली तकनीक का उपयोग मानवता के लाभ के लिए करते हुए इसके जोखिमों को कम करने में निहित है।.
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Konrad Wolfenstein
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