AI चा गॉडफादर म्हणून ओळखले जाणारे जेफ्री हिन्टन कोण आहेत ? वाचा सविस्तर माहिती

जेफ्री हिन्टन हे ब्रिटिश-कॅनेडियन संगणक शास्त्रज्ञ आणि संज्ञानात्मक मानसशास्त्रज्ञ आहेत, ज्यांनी न्यूरल नेटवर्क्स आणि मशीन लर्निंगच्या क्षेत्रात क्रांती घडवली. त्यांनी 1980 च्या दशकात केलेल्या संशोधनामुळे आज आपण वापरत असलेले ChatGPT, Google Gemini सारखे AI मॉडेल्स शक्य झाले. पण त्याचवेळी, हिन्टन यांनी AI च्या धोक्यांबद्दलही सावध केलं आहे.

जेफ्री हिन्टन यांचा प्रवास: मेंदूपासून AI पर्यंत

जेफ्री हिन्टन यांचा जन्म 6 डिसेंबर 1947 रोजी लंडन, इंग्लंड येथे झाला. त्यांच्या कुटुंबात बुद्धिमत्तेची मोठी परंपरा होती – त्यांचे वडील हॉवर्ड एव्हरेस्ट हिन्टन हे कीटकशास्त्रज्ञ होते, तर त्यांचे नातेवाईक जॉर्ज बूल यांनी बूलियन लॉजिकचा शोध लावला, जो आजच्या संगणक तंत्रज्ञानाचा पाया आहे. हिन्टन यांनी केंब्रिज विद्यापीठातून 1970 मध्ये प्रायोगिक मानसशास्त्रात बॅचलर पदवी मिळवली आणि 1978 मध्ये एडिनबरा विद्यापीठातून AI मध्ये पीएच.डी. पूर्ण केली.

हिन्टन यांना सुरुवातीपासूनच मानवी मेंदू कसा कार्य करतो याची उत्सुकता होती. त्यांचं ध्येय होतं मेंदूच्या न्यूरल नेटवर्क्सचं संगणकावर अनुकरण (सिम्युलेशन) करणं. 1970 च्या दशकात, संगणक सॉफ्टवेअर मेंदूसारखं काम करू शकतं असा विचार जवळजवळ अशक्य मानला जायचा. पण हिन्टन यांनी हार मानली नाही. त्यांनी आपल्या सहकाऱ्यांसह अनेक वर्षं संशोधन केलं आणि मशीन लर्निंगचा पाया घातला.

न्यूरल नेटवर्क्स आणि बॅकप्रोपगेशन: AI चा पाया

हिन्टन यांनी 1986 मध्ये डेव्हिड रमेलहार्ट आणि रोनाल्ड विल्यम्स यांच्यासह एक संशोधनपत्र प्रकाशित केलं, ज्याने बॅकप्रोपगेशन नावाची संकल्पना जगासमोर आणली. ही पद्धत न्यूरल नेटवर्क्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरली जाते. यामुळे संगणकांना स्वतःहून शिकणं शक्य झालं. बॅकप्रोपगेशन म्हणजे काय?

• न्यूरल नेटवर्क्स: हे मानवी मेंदूच्या न्यूरॉन्सप्रमाणे कार्य करतात. यात अनेक स्तर (लेयर्स) असतात, जे वेगवेगळ्या कामांचं विश्लेषण करतात.
• बॅकप्रोपगेशन: जेव्हा एखादं काम यशस्वी होतं, तेव्हा त्या नेटवर्कमधील योग्य कनेक्शन्स मजबूत केली जातात आणि चुकीची कनेक्शन्स टाळली जातात. यामुळे मशीन स्वतःहून शिकते.

हिन्टन यांनी टेरेन्स सेजनोव्स्की यांच्यासह बोल्टझमन मशीन ही संकल्पना विकसित केली, जी डेटामधील नमुने ओळखण्यासाठी आणि नवीन उदाहरणं तयार करण्यासाठी वापरली जाते. यामुळे AI ला चित्रं ओळखणं, भाषा समजणं आणि इतर जटिल कामं करणं शक्य झालं.

AlexNet: AI मधील क्रांती

2012 मध्ये हिन्टन आणि त्यांचे विद्यार्थी अलेक्स क्रिझेव्स्की आणि इल्या सुत्स्केव्हर यांनी AlexNet नावाचं मॉडेल तयार केलं. हे मॉडेल ImageNet चॅलेंजमध्ये चित्र ओळखण्यात यशस्वी ठरलं आणि यामुळे कॉम्प्युटर व्हिजनच्या क्षेत्रात क्रांती घडली. AlexNet मुळे AI सिस्टीम्सना चित्रांमधील विशिष्ट वस्तू ओळखणं शक्य झालं, जे आजच्या फेस रिकग्निशन आणि ऑटोनॉमस वाहनांमध्ये वापरलं जातं.

हिन्टन यांच्या या कामामुळे त्यांना 2018 मध्ये ट्युरिंग पुरस्कार मिळाला, जो संगणक शास्त्रातील नोबेल पुरस्कार मानला जातो. हा पुरस्कार त्यांनी योशुआ बेंजियो आणि यान लकुन यांच्यासह मिळवला, ज्यांना एकत्रितपणे ‘डीप लर्निंगचे गॉडफादर्स’ म्हटलं जातं.

2024 चा नोबेल पुरस्कार: भौतिकशास्त्रात का?

2024 मध्ये जेफ्री हिन्टन आणि जॉन हॉपफिल्ड यांना भौतिकशास्त्राचा नोबेल पुरस्कार मिळाला. पण AI हा संगणक शास्त्राचा विषय आहे, मग भौतिकशास्त्राचा पुरस्कार का? याचं उत्तर आहे त्यांच्या संशोधनात भौतिकशास्त्राच्या तत्त्वांचा वापर. हिन्टन यांनी बोल्टझमन मशीन आणि न्यूरल नेटवर्क्स विकसित करताना सांख्यिकीय भौतिकशास्त्र (Statistical Physics) आणि ऊर्जा फंक्शन्सचा वापर केला. यामुळे मशीन लर्निंगच्या पायाभूत संकल्पना घडल्या.

नोबेल समितीने हिन्टन यांच्या कामाचं वर्णन करताना म्हटलं, “त्यांनी डेटामधील गुणधर्म स्वायत्तपणे शोधण्याची पद्धत शोधली, ज्यामुळे चित्रांमधील विशिष्ट घटक ओळखणं शक्य झालं.

AI चे गॉडफादर: हिन्टन यांना ही उपाधी का?

जेफ्री हिन्टन यांना ‘AI चे गॉडफादर’ का म्हणतात? याची कारणं खालीलप्रमाणे:

1. न्यूरल नेटवर्क्सचा पाया: हिन्टन यांनी 1980 च्या दशकात न्यूरल नेटवर्क्स आणि बॅकप्रोपगेशनची संकल्पना मांडली, जी आजच्या AI चा आधार आहे.
2. AlexNet ची निर्मिती: 2012 मध्ये AlexNet मुळे कॉम्प्युटर व्हिजनमध्ये क्रांती घडली.
3. डीप लर्निंगचा प्रसार: हिन्टन यांनी डीप लर्निंगच्या क्षेत्रात संशोधकांचं नेतृत्व केलं आणि अनेक नवीन AI तंत्रज्ञानांना प्रेरणा दिली.
4. ट्युरिंग पुरस्कार: 2018 मध्ये त्यांना ट्युरिंग पुरस्कार मिळाला, ज्यामुळे त्यांचं योगदान जगभरात मान्य झालं.
5. Google मधील योगदान: 2013 ते 2023 या काळात हिन्टन यांनी Google च्या AI संशोधनात महत्त्वाची भूमिका बजावली, ज्यामुळे ChatGPT आणि Google Gemini सारखी मॉडेल्स शक्य झाली.

AI बद्दल हिन्टन यांच्या चिंता

2023 मध्ये हिन्टन यांनी Google मधील नोकरी सोडली आणि AI च्या धोक्यांबद्दल मोकळेपणाने बोलण्यास सुरुवात केली. त्यांच्या मते, AI ची प्रगती इतकी वेगवान आहे की, ती मानवांपेक्षा अधिक बुद्धिमान होऊ शकते. त्यांनी खालील चिंता व्यक्त केल्या:

1. नियंत्रणाचा अभाव: AI सिस्टीम्स स्वतःचे कोड लिहू शकतील आणि स्वतःला सुधारू शकतील, ज्यामुळे त्यांच्यावर मानवी नियंत्रण राहणार नाही.
2. फसवणूक आणि गैरप्रकार: AI चा गैरवापर करून बनावट माहिती (misinformation) पसरवली जाऊ शकते, जसं की बनावट फोटो, व्हिडीओ किंवा मजकूर.
3. नोकऱ्यांवर परिणाम: AI मुळे अनेक नोकऱ्या, विशेषतः पॅरालीगल, वैयक्तिक सहाय्यक यांसारख्या नोकऱ्या धोक्यात येऊ शकतात.
4. मानवजातीला धोका: हिन्टन यांच्या मते, AI मुळे पुढील 30 वर्षांत मानवजात संपुष्टात येण्याची 10-20% शक्यता आहे.

हिन्टन यांनी एका मुलाखतीत म्हटलं, “AI ही एक गोंडस वाघाचं पिल्लू आहे. पण जेव्हा ते मोठं होईल, तेव्हा ते आपल्याला धोका पोहोचवू शकतं.” त्यांनी सरकारांना आणि कंपन्यांना AI सुरक्षिततेसाठी संशोधनावर भर देण्याचं आवाहन केलं आहे.

हिन्टन यांचं योगदान आणि भविष्य

हिन्टन यांचं AI मधील योगदान केवळ तांत्रिक नाही, तर त्यांनी समाजाला AI च्या फायद्यांबरोबरच धोक्यांबद्दलही जागरूक केलं. त्यांच्या कार्यामुळे:

• वैद्यकीय क्षेत्र: AI मुळे रोगनिदान आणि उपचार पद्धती सुधारल्या आहेत.
• शिक्षण: AI आधारित शिक्षण साधनं विद्यार्थ्यांना वैयक्तिक शिक्षण देतात.
• स्वायत्त वाहनं: ड्रायव्हरलेस कार्समधील AI तंत्रज्ञान हिन्टन यांच्या संशोधनावर आधारित आहे.
• दैनंदिन जीवन: फेस रिकग्निशन, व्हॉइस असिस्टंट्स आणि चॅटबॉट्स यामुळे आपलं जीवन सुलभ झालं आहे.

पण हिन्टन यांच्या मते, AI च्या विकासाला थांबवणं अशक्य आहे. त्यामुळे सरकारांनी कठोर नियम आणि सुरक्षितता संशोधनावर भर द्यावा, असं त्यांचं मत आहे.

AI चा गॉडफादर आणि आपल भविष्य

जेफ्री हिन्टन यांनी AI च्या क्षेत्रात क्रांती घडवली, पण त्याचवेळी त्यांनी त्याच्या धोक्यांबद्दलही इशारा दिला. त्यांचं संशोधन हे भौतिकशास्त्र, संगणक शास्त्र आणि मानसशास्त्र यांचा संगम आहे. 2024 चा नोबेल पुरस्कार त्यांच्या कार्याचा सन्मान आहे, पण त्याचवेळी तो आपल्याला AI च्या भविष्याबद्दल विचार करण्यास भाग पाडतो.