एआई के साथ 35 साल की यात्रा

आज, जब आईआईटी मंडी का कोई छात्र चैटजीपीटी से कोई कविता या डिबग कोड लिखने के लिए कहता है, तो वे अक्सर उस अदृश्य जादू को मान लेते हैं जो इसे संभव बनाता है। उनके लिए, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) बिजली की तरह सर्वव्यापी उपयोगिता है। लेकिन मेरे लिए, AI कोई उत्पाद नहीं है; यह एक यात्रा है. यह एक वैज्ञानिक रोमांस है जो 1988 में शुरू हुआ था, जब डीप लर्निंग एक लोकप्रिय शब्द था, और भारत के लिए एक राष्ट्रीय अनिवार्यता में परिणत हुआ।

एआई के साथ मेरा जुड़ाव मेरे मास्टर (1988-90) और उसके बाद आईआईटी दिल्ली (1991-95) में पीएचडी के दौरान शुरू हुआ। प्रोफेसर मदन गोपाल और प्रोफेसर शांतनु चौधरी जैसे दिग्गजों के मार्गदर्शन में, मैंने न्यूरल नेटवर्क और रोबोटिक मैनिपुलेटर्स की तत्कालीन गूढ़ दुनिया में प्रवेश किया। एक आम आदमी को यह समझाने के लिए, एक बच्चे को जानवरों को पहचानना सिखाने की कल्पना करें। आप उन्हें हजारों तस्वीरें दिखाते हैं और कहते हैं, “यह एक बिल्ली है,” या “यह एक कुत्ता है।” अंततः, बच्चे का मस्तिष्क एक पैटर्न बनाता है – एक मॉडल – जो तुरंत एक नए जानवर की पहचान कर सकता है। यह आगे की समस्या है – सिस्टम पहचान: एक इनपुट (x) दिया गया है, मुझे बताएं कि यह क्या है (y)।

हालाँकि, मेरे शोध ने इस सीमा को नेटवर्क व्युत्क्रमण में और आगे बढ़ा दिया। मैंने विपरीत प्रश्न पूछा: “अगर मैं आपको ‘अफ्रीकी बिल्ली’ (y) बताऊं, तो क्या आप इसे मेरे लिए बना सकते हैं (x)?” 90 के दशक की शुरुआत में, यह एक क्रांतिकारी प्रस्ताव था। हम अनिवार्य रूप से अवधारणाओं से डेटा उत्पन्न करने के लिए मशीन के मस्तिष्क को रिवर्स-इंजीनियर करने की कोशिश कर रहे थे – जो आज के जेनरेटिव एआई का अग्रदूत है। हम इन विचारों को प्रतिष्ठित पत्रिकाओं में प्रकाशित कर रहे थे न्यूरल नेटवर्क पर आईईईई लेनदेनफिर भी महत्व काफी हद तक अकादमिक था। दुनिया तैयार नहीं थी. हमारी VAX मशीनों पर न्यूरॉन्स की एक भी छिपी हुई परत का अनुकरण करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति बेहद धीमी थी। हम कैलकुलेटर की शक्ति से मस्तिष्क का अनुकरण करने का प्रयास कर रहे थे।

फिर एआई विंटर (1995-2005) आया। फंडिंग ख़त्म हो गई और संदेह बढ़ गया। लेकिन मेरी सहज रुचि – यह जानने में कि मानव सोच की आंतरिक इंजीनियरिंग को मशीनों की बाहरी इंजीनियरिंग में कैसे दोहराया जा सकता है – ने मुझे आगे बढ़ने के लिए प्रेरित किया। हमने हार्डवेयर के हमारे गणित तक पहुंचने का इंतजार किया।

अंततः डी पर जेफ्री हिंटन के काम के साथ पिघलना आ गयाईप बिलीफ़ नेटवर्क और प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीनें. अचानक, डीप लर्निंग सिर्फ एक सिद्धांत नहीं था; यह एक क्रांति थी. ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (जीपीयू) के उद्भव ने खेल को पूरी तरह से बदल दिया। जहां हम एक बार एक छिपी हुई परत के साथ संघर्ष करते थे, अब हम आसानी से 100 परतों वाले नेटवर्क का अनुकरण कर सकते हैं।

हमारी दृढ़ता की पुष्टि 2017 में जापान के नागोया में अमेज़ॅन रोबोटिक्स चैलेंज में हुई। हमारी टीम 8-जीपीयू सर्वर के साथ पहुंची – मेरे पीएचडी दिनों के वैक्स की तुलना में एक शानदार मशीन। चुनौती क्रूर थी: एआई को केवल 20 मिनट में 50% अज्ञात वस्तुओं को पहचानना और उठाना सीखना था। जबकि एमआईटी, सीएमयू और प्रिंसटन की टीमें संघर्ष कर रही थीं, हमारा एल्गोरिदम वास्तविक समय में अनुकूलित हो गया। हमने चयन कार्य में तीसरा स्थान प्राप्त किया। यह एक ऐतिहासिक क्षण था, जिसने यह साबित कर दिया कि भारतीय एल्गोरिदम दुनिया में सर्वश्रेष्ठ के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं और उन्हें हरा भी सकते हैं।

इस सफलता से उत्साहित होकर, मैंने उद्यमिता में कदम रखा और एआई शिक्षा में क्रांति लाने के लिए 2019 में आईआईटी कानपुर में एक कंपनी की स्थापना की। हम काफी प्रगति कर रहे थे, जब तक कि कोविड-19 महामारी ने दुनिया को अस्त-व्यस्त नहीं कर दिया। मैंने वह अध्याय बंद कर दिया, लेकिन एक और अध्याय तब खुल गया जब मैंने जनवरी 2022 में आईआईटी मंडी में निदेशक की जिम्मेदारी स्वीकार की।

तब तक दुनिया फिर से बदल चुकी थी। चैटजीपीटी, जेमिनी और सर्वम एआई ने जेनरेटिव एआई को एक घरेलू नाम बना दिया था। लेकिन जैसे ही मैंने परिदृश्य को देखा, मुझे एक महत्वपूर्ण अंतर का एहसास हुआ। एआई डेटा का भूखा है, लेकिन उसे जो आहार दिया जाता है वह अत्यधिक पश्चिमी है। यदि भारत को एक नेता बनना है, न कि केवल एक उपभोक्ता, तो हमें भारतीय डेटा की आवश्यकता है। हमें एआई की आवश्यकता है जो हमारी विविध भाषाओं को समझे, भारतीय आनुवंशिक प्रोफाइल के आधार पर बीमारियों का निदान करे, हमारे अद्वितीय कृषि पैटर्न में सुधार करे और हमारी अराजक सड़क सुरक्षा समस्याओं का समाधान करे। भारत सरकार का IndiaAI मिशन इस दिशा में एक सराहनीय कदम है, जो यह सुनिश्चित करता है कि हम प्रौद्योगिकी में पिछड़े न रहें।

हालाँकि, मेरी यात्रा ने मुझे सिखाया है कि केवल तकनीक ही पर्याप्त नहीं है। जबकि पश्चिम बड़े डेटा और बड़े पैमाने पर कम्प्यूटेशनल मॉडल का पीछा करता है, मुझे हमारे प्राचीन द्रष्टाओं के ज्ञान की याद आती है। उन्होंने सिखाया कि सच्ची अनुभूति अक्सर शोर से नहीं, बल्कि मौन से – थोड़े से डेटा से उत्पन्न होती है। भारतीय ज्ञान प्रणाली (आईकेएस) आधुनिक एआई के क्रूर-बल दृष्टिकोण के लिए एक गहन प्रति-कथा प्रस्तुत करती है। यह सुझाव देता है कि बुद्धिमत्ता केवल सूचना की टेराबाइट्स को संसाधित करने के बारे में नहीं है, बल्कि आंतरिक इंजीनियरिंग के बारे में है – उस चेतना को समझना जो उस जानकारी को मानती है।

यह हमारे लिए अगली सीमा है. हमें एआई का निर्माण करना चाहिए जो न केवल स्मार्ट हो बल्कि नैतिक और सहानुभूतिपूर्ण हो। हमें ऐसे एल्गोरिदम की आवश्यकता है जो मानसिक स्वास्थ्य की उतनी ही देखभाल करते हैं जितनी वे दक्षता की परवाह करते हैं। जीपीयू की कम्प्यूटेशनल शक्ति को ऋषि की संज्ञानात्मक गहराई के साथ जोड़कर, भारत दुनिया को एक नई तरह की एआई प्रदान कर सकता है: एक जो शक्तिशाली, उद्देश्यपूर्ण और गहराई से मानवीय है।

इस संबंध में सबसे रोमांचक दिशाओं में से एक मन-पदार्थ संपर्क का क्षेत्र है, जिसमें हमने आईआईटी मंडी में महत्वपूर्ण बढ़त हासिल की है। हम यह पता लगा रहे हैं कि मानव चेतना – “मन” – भौतिक प्रणालियों – “पदार्थ” के साथ सीधे कैसे इंटरफ़ेस कर सकती है। यह शोध प्राचीन भारतीय ज्ञान और आधुनिक तंत्रिका विज्ञान के बीच की खाई को पाटता है, संभावित रूप से एआई सिस्टम के लिए दरवाजे खोलता है जो मानव इरादे और मानसिक स्थिति के प्रति उत्तरदायी हैं।

आईआईटी दिल्ली में वैक्स मशीन की धीमी गड़गड़ाहट से लेकर अमेज़ॅन चैलेंज के बिजली-तेज सर्वर तक और अब आईआईटी मंडी के रणनीतिक गलियारों तक, मेरी यात्रा लगातार जिज्ञासा में से एक रही है। सर्दी खत्म हो गई है. एआई की भारतीय गर्मी अभी शुरू हो रही है।

यह लेख आईआईटी मंडी के निदेशक और आईआईटी कानपुर के प्रोफेसर लक्ष्मीधर बेहरा द्वारा लिखा गया है।