आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (AI) के जनक कौन है ?

आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (AI) के जनक-

जेफ्री एवरेस्ट हिंटन (जन्म 6 दिसम्बर 1947) एक ब्रिटिश-कनाडाई संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक और कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर अपने काम के लिए सबसे प्रसिद्ध हैं। 2013 से 2023 तक, उन्होंने अपना समय गूगल (गूगल ब्रेन) और टोरंटो विश्वविद्यालय के लिए काम करने में विभाजित किया, मई 2023 में सार्वजनिक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकी के जोखिमों के बारे में चिंताओं का हवाला देते हुए Google से प्रस्थान की घोषणा करने से पहले। छोड़ने के बाद, उन्होंने अपने आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (AI) को विकसित करते हुए “बहुत जिम्मेदारी से” कार्य करने के लिए Google की सराहना की, लेकिन एक बार माइक्रोसॉफ्ट ने अपने बिंग सर्च इंजन में एक चैटबॉट को शामिल करना शुरू कर दिया और कंपनी अपने खोज व्यवसाय के जोखिम के बारे में चिंतित होने लगी। 2017 में, उन्होंने टोरंटो में वेक्टर इंस्टीट्यूट की सह-स्थापना की और मुख्य वैज्ञानिक सलाहकार बने।

डेविड रुमेलहार्ट और रोनाल्ड जे. विलियम्स के साथ, हिंटन 1986 में प्रकाशित एक अत्यधिक उद्धृत पेपर के सह-लेखक थे, जिसने बहु-परत तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिथम को लोकप्रिय बनाया, हालांकि वे इस दृष्टिकोण का प्रस्ताव करने वाले पहले व्यक्ति नहीं थे। गहन शिक्षण समुदाय में हिंटन को एक अग्रणी व्यक्ति के रूप में देखा जाता है। इमेजनेट चैलेंज 2012 के लिए अपने छात्रों एलेक्स क्रिज़ेव्स्की और इल्या सुतस्केवर के सहयोग से डिजाइन किए गए एलेक्सनेट की नाटकीय छवि-मान्यता मील का पत्थर कंप्यूटर दृष्टि के क्षेत्र में एक सफलता थी।

हिंटन को योशुआ बेंगियो और यान लेकन के साथ डीप लर्निंग पर उनके काम के लिए 2018 का ट्यूरिंग अवार्ड मिला। उन्हें कभी-कभी “एआई के गॉडफादर” और “डीप लर्निंग के गॉडफादर” के रूप में संदर्भित किया जाता है,  और एक साथ सार्वजनिक वार्ता करना जारी रखा है।
मई 2023 में, हिंटन ने “आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (AI) के जोखिमों के बारे में स्वतंत्र रूप से बोलने” में सक्षम होने के लिए Google से अपने इस्तीफे की घोषणा की। उन्होंने दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं द्वारा जानबूझकर दुरुपयोग, तकनीकी बेरोजगारी और कृत्रिम सामान्य बुद्धि से अस्तित्वगत जोखिम के बारे में चिंता व्यक्त की।

जेफ्री हिंटन ने 1970 में कैम्ब्रिज से प्रायोगिक मनोविज्ञान में बीए और 1978 में एडिनबर्ग से आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (AI) में पीएचडी प्राप्त की। उन्होंने ससेक्स विश्वविद्यालय और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय सैन डिएगो में पोस्टडॉक्टोरल काम किया और कंप्यूटर विज्ञान विभाग में एक संकाय सदस्य के रूप में पांच साल बिताए। कार्नेगी-मेलन विश्वविद्यालय में। इसके बाद वे कैनेडियन इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड रिसर्च के फेलो बन गए और टोरंटो विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान विभाग में चले गए। उन्होंने 1998 से 2001 तक यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन में गैट्सबी कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस यूनिट की स्थापना में तीन साल बिताए और फिर टोरंटो विश्वविद्यालय लौट आए जहाँ वे अब एक प्रतिष्ठित-प्रतिष्ठित प्रोफेसर हैं। 2004 से 2013 तक वह “न्यूरल कंप्यूटेशन एंड एडेप्टिव परसेप्शन” पर कार्यक्रम के निदेशक थे, जिसे कैनेडियन इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड रिसर्च द्वारा वित्त पोषित किया जाता है। 2013 से वह माउंटेन व्यू और टोरंटो में Google के लिए आधा समय काम कर रहे हैं।

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जेफ्री हिंटन के बारे में –

जेफ्री हिंटन रॉयल सोसाइटी, रॉयल सोसाइटी ऑफ कनाडा और एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (AI) के एक साथी हैं। वह अमेरिकन एकेडमी ऑफ आर्ट्स एंड साइंसेज और नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग के मानद विदेशी सदस्य और कॉग्निटिव साइंस सोसाइटी के पूर्व अध्यक्ष हैं। उन्होंने एडिनबर्ग विश्वविद्यालय, ससेक्स विश्वविद्यालय और शेरब्रुक विश्वविद्यालय से मानद डॉक्टरेट की उपाधि प्राप्त की है। उन्हें पहले डेविड ई. रुमेलहार्ट पुरस्कार (2001) , अनुसंधान उत्कृष्टता के लिए IJCAI पुरस्कार (2005) , इंजीनियरिंग के लिए किल्म पुरस्कार (2012) , IEEE जेम्स क्लर्क मैक्सवेल गोल्ड मेडल (2016) और NSERC हर्ज़बर्ग गोल्ड मेडल से सम्मानित किया गया था। (2010) जो विज्ञान और इंजीनियरिंग में कनाडा का शीर्ष पुरस्कार है।

जेफ्री हिंटन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डिजाइन करते हैं। उनका उद्देश्य एक सीखने की प्रक्रिया की खोज करना है जो बड़े, उच्च-आयामी डेटासेट में जटिल संरचना खोजने में कुशल है और यह दिखाने के लिए है कि मस्तिष्क कैसे देखना सीखता है। वह उन शोधकर्ताओं में से एक थे जिन्होंने बैक-प्रपोगेशन एल्गोरिथम पेश किया और शब्द एम्बेडिंग सीखने के लिए बैकप्रॉपैगेशन का उपयोग करने वाले पहले व्यक्ति थे। तंत्रिका नेटवर्क अनुसंधान में उनके अन्य योगदानों में बोल्ट्जमैन मशीनें, वितरित प्रतिनिधित्व, समय-विलंब तंत्रिका जाल, विशेषज्ञों का मिश्रण, परिवर्तनशील शिक्षा, विशेषज्ञों के उत्पाद और गहन विश्वास जाल शामिल हैं। टोरंटो में उनके शोध समूह ने गहरी शिक्षा में बड़ी सफलताएँ हासिल कीं, जिन्होंने वाक् पहचान और वस्तु वर्गीकरण में क्रांति ला दी है।

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