जेफ्री हिंटन: एआई के अनिच्छुक गॉडफादर

अक्टूबर 2024 में जब नोबेल समिति ने उनसे संपर्क किया, तो जेफ्री हिंटन (Geoffrey Hinton) कैलिफोर्निया के एक सस्ते होटल में थे, जहाँ इंटरनेट कनेक्शन इतना खराब था कि उन्हें खबर बमुश्किल सुनाई दी। उन्होंने कहा, "मुझे इसकी कोई उम्मीद नहीं थी। मैं अत्यधिक आश्चर्यचकित हूँ और इसमें शामिल होने पर सम्मानित महसूस कर रहा हूँ।" आश्चर्य वाजिब था। हिंटन ने कैम्ब्रिज में एक साल बाद ही भौतिकी छोड़ दी थी क्योंकि गणित उन्हें समझ नहीं आया था। सत्तावन साल बाद, रॉयल स्वीडिश एकेडमी ने उन्हें भौतिकी में नोबेल पुरस्कार दिया।

तर्कशास्त्रियों का वंश

जेफ्री एवरवेस्ट हिंटन (Geoffrey Everest Hinton) का जन्म 6 दिसंबर 1947 को लंदन के विंबलडन में हुआ था, एक ऐसे परिवार में जो बौद्धिक विशिष्टता को पारिवारिक व्यवसाय मानता था। उनके परदादा जॉर्ज बूल (George Boole) थे, जिनका तर्कशास्त्र (algebra of logic) हर डिजिटल कंप्यूटर का आधार है; उनकी परदादी गणितज्ञ और शिक्षिका मैरी एवरवेस्ट बूल (Mary Everest Boole) थीं। मध्य नाम भारत के सर्वेक्षक जनरल जॉर्ज एवरवेस्ट (George Everest) से आया है, जिनके नाम पर पर्वत का नाम रखा गया है। उनके पिता हावर्ड हिंटन (Howard Hinton) एक कीटविज्ञानी थे; उनकी चचेरी बहन जोन हिंटन (Joan Hinton) मैनहट्टन प्रोजेक्ट में परमाणु भौतिक विज्ञानी थीं।

उस विरासत के माध्यम से उनका अपना रास्ता अनिश्चित था। ब्रिस्टल के क्लिफ्टन कॉलेज (Clifton College) के बाद वे 1967 में कैम्ब्रिज के किंग्स कॉलेज गए, जहाँ उन्होंने 1970 में प्रयोगात्मक मनोविज्ञान में बीए करने से पहले प्राकृतिक विज्ञान, कला इतिहास और दर्शनशास्त्र का अध्ययन किया। फिर उन्होंने बढ़ई के रूप में प्रशिक्षण लिया। वे एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में अनुसंधान के लिए लौटे और 1978 में क्रिस्टोफर लॉन्ग्यू-हिगिंस (Christopher Longuet-Higgins) के अधीन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में पीएचडी की—एक ऐसे पर्यवेक्षक जो प्रतीकात्मक एआई को पसंद करते थे और फिर भी उन्होंने अपने छात्र को न्यूरल नेटवर्क का पीछा करते देखा।

बियाबान के साल

उस जिद की कीमत उन्हें चुकानी पड़ी। 1970 और 1980 के दशक तक, रूढ़िवादी दृष्टिकोण यह था कि बुद्धि को नियमों और प्रतीकों से इंजीनियर किया जाना चाहिए, और सरल कृत्रिम न्यूरॉन्स के नेटवर्क एक मृत अंत थे। हिंटन ने ससेक्स विश्वविद्यालय और एमआरसी एप्लाइड साइकोलॉजी यूनिट में काम किया, ब्रिटिश फंडिंग कम पाई, और अटलांटिक पार करके कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में पद संभाले। 1987 में वे टोरंटो विश्वविद्यालय और कनाडा चले गए—एक ऐसा निर्णय जिसे उन्होंने आंशिक रूप से रीगन-युग की राजनीति से मोहभंग और एआई कार्य के लिए सैन्य फंडिंग लेने से इनकार के कारण जिम्मेदार ठहराया। वे खुद को समाजवादी मानते हैं। कैनेडियन इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड रिसर्च (CIFAR) ने उस साल से उन्हें समर्थन दिया, अंततः उन्हें 'लर्निंग इन मशीन्स एंड ब्रेन्स' का प्रोग्राम लीडर बनाया, और वह धैर्यवान, गैर-फैशनेबल फंडिंग इस बात का एक बड़ा हिस्सा है कि क्षेत्र का गुरुत्वाकर्षण केंद्र कैलिफोर्निया के बजाय टोरंटो में क्यों समाप्त हुआ।

वे विचार जिन्होंने मरने से इनकार कर दिया

1980 के दशक के मध्य के दो योगदान उन्हें स्टॉकहोम ले गए। 1985 में, डेविड एकली (David Ackley) और टेरेंस सेजनोव्स्की (Terrence Sejnowski) के साथ, उन्होंने बोल्ट्ज़मैन मशीन (Boltzmann machine) का आविष्कार किया, सांख्यिकीय भौतिकी की मशीनरी को सीखने में पेश किया: एक नेटवर्क जो निम्न-ऊर्जा अवस्थाओं में व्यवस्थित हो जाता है और ऐसा करके, डेटा में छिपी संरचना की खोज करता है। नोबेल उद्धरण ने सीधे इसका नाम लिया, "बुनियादी खोजों और आविष्कारों का सम्मान किया जो कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग को सक्षम करते हैं।" 1986 में, डेविड रुमेलहार्ट (David Rumelhart) और रोनाल्ड जे. विलियम्स (Ronald J. Williams) के साथ, उन्होंने वह पेपर लिखा जिसने बैकप्रॉपैगेशन (backpropagation) को प्रसिद्ध बनाया—नेटवर्क की परतों के माध्यम से पीछे की ओर दोष असाइन करने की प्रक्रिया ताकि प्रत्येक कनेक्शन जान सके कि कैसे समायोजित करना है। दूसरों ने भी इस विचार के संस्करण प्रस्तावित किए थे; हिंटन का पेपर वह है जिसने एक पीढ़ी को आश्वस्त किया कि यह काम करता है।

उनके बाकी आउटपुट क्षेत्र के फर्नीचर की सूची की तरह पढ़ते हैं: वितरित प्रतिनिधित्व, टाइम-डिले न्यूरल नेटवर्क, विशेषज्ञों का मिश्रण, हेल्महोल्ट्ज़ मशीन, 2008 में t-SNE विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक, 2017 में कैप्सूल नेटवर्क, 2022 में फॉरवर्ड-फॉरवर्ड एल्गोरिथम (Forward-Forward algorithm)। उन्होंने 200 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित पेपर प्रकाशित किए हैं और 2012 में, Coursera के माध्यम से ऑनलाइन किसी को भी न्यूरल नेटवर्क मुफ्त में सिखाया।

जिस साल मशीनों ने देखना सीखा

2012 में न्याय हुआ। अपने स्नातक छात्रों एलेक्स क्रिज़ेव्स्की (Alex Krizhevsky) और इल्या सुतस्केवर (Ilya Sutskever) के साथ काम करते हुए, हिंटन ने एलेक्सनेट (AlexNet) बनाया, एक गहरा कन्वेन्शनल नेटवर्क जिसने इमेजनेट (ImageNet) चुनौती को इतने बड़े अंतर से जीता कि उसने बहस को खत्म कर दिया। कंप्यूटर विज़न ने अठारह महीनों के भीतर न्यूरल नेटवर्क के इर्द-गिर्द खुद को पुनर्गठित किया। तीनों ने DNNresearch Inc. की स्थापना की; Google ने 2013 में इसे $44 मिलियन में खरीदा, और हिंटन ने अगला दशक टोरंटो और Google Brain के बीच अपना समय विभाजित करते हुए बिताया। 2017 में उन्होंने वेक्टर इंस्टीट्यूट (Vector Institute) की सह-स्थापना की और इसके मुख्य वैज्ञानिक सलाहकार बने।

उनकी प्रयोगशाला पूरे अनुशासन के लिए एक प्रसार तंत्र के रूप में कार्य करती थी। पीटर दयान (Peter Dayan), मैक्स वेलिंग (Max Welling), रिचर्ड ज़मेल (Richard Zemel), ब्रेंडन फ्रे (Brendan Frey), रेडफोर्ड नील (Radford Neal), यी व्हाई तेह (Yee Whye Teh), रुस्लान सलाखुटदीनोव (Ruslan Salakhutdinov), ज़ुबिन घहरामानी (Zoubin Ghahramani), एलेक्स ग्रेव्स (Alex Graves), इल्या सुतस्केवर और यान लेकुन (Yann LeCun) सभी छात्रों या पोस्टडॉक्स के रूप में यहाँ से गुजरे। 2018 में एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी (ACM) ने उन्हें योषुआ बेंगियो (Yoshua Bengio) और यान लेकुन के साथ संयुक्त रूप से ए.एम. ट्यूरिंग पुरस्कार (A.M. Turing Award) दिया।

गॉडफादर, फिर धर्मत्यागी

मई 2023 में हिंटन ने Google से इस्तीफा दे दिया, उन्होंने कहा, ताकि वे अपने नियोक्ता पर प्रभाव डाले बिना एआई के खतरों के बारे में बात कर सकें। उन्होंने साक्षात्कारकर्ताओं से कहा कि उनका एक हिस्सा अब उनके जीवन के काम पर पछतावा करता है। उनका मानना था कि सामान्य-उद्देश्य वाला एआई तीस से पचास साल दूर था; मार्च 2023 तक वे बीस साल कह रहे थे, और व्यवधान की तुलना औद्योगिक क्रांति से कर रहे थे। दिसंबर 2024 तक वे उस संभावना को रख रहे थे कि एआई तीन दशकों के भीतर मानव विलुप्ति का कारण बनता है, 10 से 20 प्रतिशत पर।

उनकी विशिष्ट चिंताएँ सिनेमाई के बजाय तकनीकी हैं: कि सिस्टम सहायक उप-लक्ष्य प्राप्त करेंगे, जिसमें स्विच ऑफ होने का विरोध शामिल है, इसलिए नहीं कि किसी ने उन्हें उस तरह से डिज़ाइन किया है, बल्कि इसलिए कि ऐसे लक्ष्य किसी अन्य लक्ष्य के साथ मदद करते हैं; कि डिजिटल दिमाग जो सीखते हैं उसे एक-दूसरे के बीच उन तरीकों से कॉपी कर सकते हैं जो दिमाग नहीं कर सकते; कि एआई एक घातक रोगज़नक़ बनाने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता को कम करता है; कि श्रम विस्थापन व्यापक होगा। उन्होंने विनियमन और सार्वभौमिक बुनियादी आय के लिए आह्वान किया है, और बेंगियो, स्टुअर्ट रसेल (Stuart Russell) और लॉरेंस लेसिग (Lawrence Lessig) के साथ कैलिफोर्निया के SB 1047 के समर्थन में हस्ताक्षर किए हैं। टोरंटो में, जहाँ वे यूनिवर्सिटी प्रोफेसर एमेरिटस हैं, डीन मेलानी वुडिन (Melanie Woodin) ने उन्हें "एक ऐतिहासिक दूरदर्शी" कहा। उन्होंने कहा कि वे नोबेल का पैसा न्यूरोडायवर्स युवाओं की सेवा करने वाले दान को देंगे।

जेफ्री को जीनियस क्यों कहा जाता है

प्रदर्शन पर गुणवत्ता गणना की गति नहीं है—वे खुद कहते हैं कि पहले साल की भौतिकी में गणित ने उन्हें हरा दिया था। यह तीस साल तक सार्वजनिक रूप से गलत होने के लिए एक दुर्लभ सहनशीलता है। हिंटन ने उस अवधि के दौरान कनेक्शनिस्ट लर्निंग पर काम करना जारी रखा जब क्षेत्र की आम सहमति यह थी कि यह काम नहीं कर सकता, और उन्होंने ऐसा एक तर्क के बजाय एक धारणा पर किया: कि चूंकि मस्तिष्क सरल इकाइयों का एक नेटवर्क है जो अनुभव से सीखता है, इसलिए उसी तरह बनाई गई एक मशीन भी ऐसा करने में सक्षम होनी चाहिए। तकनीकी प्रतिभा उस विशिष्ट गणित को खोजने में निहित थी जिसने उस अंतर्ज्ञान को परिचालन योग्य बनाया—सांख्यिकीय भौतिकी से उधार ली गई ऊर्जा कार्य, परतों के माध्यम से पीछे की ओर असाइन किया गया क्रेडिट।

संस्थानों ने इस शब्द का खुलकर उपयोग किया है। ट्यूरिंग पुरस्कार कंप्यूटिंग का सर्वोच्च सम्मान है; भौतिकी में नोबेल पुरस्कार एक ऐसे व्यक्ति के पास गया जो भौतिक विज्ञानी नहीं है, जो अपने आप में विचार की गहराई के बारे में एक निर्णय है। ईमानदार काउंटर-केस पर्याप्त है। बैकप्रॉपैगेशन में अग्रदूत थे जिन्हें उन्होंने उत्पन्न नहीं किया था, और हिंटन ने ऐसा कहा है। बोल्ट्ज़मैन मशीनें आज व्यावहारिक के बजाय ऐतिहासिक महत्व की हैं; कैप्सूल नेटवर्क, जिन्हें उन्होंने जोर-जोर से आगे बढ़ाया, उन आर्किटेक्चर को विस्थापित नहीं कर पाए हैं जिन्हें उन्हें बदलना था। एलेक्सनेट पूरी तरह से क्रिज़ेव्स्की की इंजीनियरिंग और ग्राफिक्स हार्डवेयर पर निर्भर था जिसे हिंटन ने नहीं बनाया था। सबसे बचाव योग्य दावा यह नहीं है कि उन्होंने अकेले डीप लर्निंग को हल किया, बल्कि यह है कि उन्होंने संस्थापक दृढ़ विश्वास, इसके कई भार-असर वाले गणितीय उपकरण, और वे छात्र प्रदान किए जिन्होंने बाकी का बहुत काम किया।

विरासत

हिंटन का विशेषण, "एआई का गॉडफादर," उनसे आगे निकल गया है—यह अब एक ऐसी तकनीक से जुड़ गया है जो उन अर्थव्यवस्थाओं को नया आकार दे रही है जिन्हें परेशान करने का उनका कभी इरादा नहीं था। वे रॉयल सोसाइटी (Royal Society) के फेलो हैं, ऑर्डर ऑफ कनाडा (Order of Canada) के साथी हैं, और रुमेलहार्ट पुरस्कार (Rumelhart Prize), प्रिंसेस ऑफ अस्तुरियस अवार्ड (Princess of Asturias Award) और क्वीन एलिजाबेथ प्राइज फॉर इंजीनियरिंग (Queen Elizabeth Prize for Engineering) के धारक हैं। वे क्षेत्र के सबसे विश्वसनीय आंतरिक आलोचक भी हैं, जो अधिक असामान्य भेद है: 78 साल की उम्र में तर्क करने वाला एक व्यक्ति कि जिस चीज़ को उन्होंने साबित करने में अपना जीवन बिताया है, उसे नियंत्रित करने की आवश्यकता हो सकती है।