जेफ डीन: हर किसी के सर्च बार के नीचे का इंफ्रास्ट्रक्चर

इंटरनेट पर एक प्रकार के चुटकुले प्रचलित हैं जो पूरी तरह से गूगल (Google) के एक इंजीनियर पर आधारित हैं, जिन्हें चक नॉरिस (Chuck Norris) तथ्यों के मॉडल पर बनाया गया है: जेफ डीन के कोड में बग नहीं होते, बल्कि उनमें विशेषताएं होती हैं; कहा जाता है कि जब 2002 में इंडेक्स सर्वर डाउन हो गए थे, तो जेफ डीन ने दो घंटे तक हाथ से उपयोगकर्ताओं की खोज क्वेरी का उत्तर दिया था, और मूल्यांकन स्कोर में पांच अंकों की वृद्धि हुई थी। यह मजाक इसलिए मौजूद है क्योंकि इसका आधारभूत दावा - कि गूगल चलाने वाले इंफ्रास्ट्रक्चर का एक बड़ा हिस्सा, और व्यापक रूप से आधुनिक इंटरनेट का एक बड़ा हिस्सा, एक इंजीनियर के हाथों से गुजरा है - वास्तव में कोई अतिशयोक्ति नहीं है।

हवाई से ट्विन सिटीज़ तक

जेफरी एडगेट डीन (Jeffrey Adgate Dean) का जन्म 23 जुलाई 1968 को हवाई में हुआ था। उनके पिता उष्णकटिबंधीय रोग शोधकर्ता थे और उनकी मां मेडिकल नृवंशविज्ञानी थीं, जिनके काम के कारण परिवार अक्सर स्थानांतरित होता रहता था; उन्होंने पांचवीं से दसवीं कक्षा तक ट्विन सिटीज़, मिनेसोटा में पढ़ाई की। उन्होंने 1990 में मिनेसोटा विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान और अर्थशास्त्र में दोहरे प्रमुख (double-majoring) के साथ summa cum laude (उच्च सम्मान) के साथ बी.एस. की उपाधि प्राप्त की, और सलाहकार विपिन कुमार (Vipin Kumar) के मार्गदर्शन में C में न्यूरल नेटवर्क पर स्नातक थीसिस लिखी - यह उस तकनीक के साथ एक शुरुआती मुलाकात थी जिसे वे बाद में अपने करियर में बड़े पैमाने पर बनाने वाले थे। उन्होंने अपने पहले वर्ष के दौरान अपनी भविष्य की पत्नी, हेइडी हॉपर (Heidi Hopper) से मुलाकात की; दोनों 1990 में स्नातक हुए। ग्रेजुएट स्कूल से पहले उन्होंने विश्व स्वास्थ्य संगठन (World Health Organization) के वैश्विक एड्स कार्यक्रम में काम किया, जहाँ उन्होंने एचआईवी/एड्स महामारी के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग सॉफ्टवेयर लिखा - यह केवल एक अकादमिक रास्ता नहीं बल्कि एक व्यावहारिक और महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर कार्य था। इसके बाद उन्होंने 1996 में वाशिंगटन विश्वविद्यालय (University of Washington) में क्रेग चैंबर्स (Craig Chambers) के मार्गदर्शन में कंप्यूटर विज्ञान में पीएच.डी. पूरी की, जिसमें उन्होंने ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड भाषाओं के लिए संपूर्ण-प्रोग्राम अनुकूलन तकनीकों पर शोध किया। इसके बाद वे DEC/कॉम्पैक (Compaq) की पश्चिमी अनुसंधान प्रयोगशाला में शामिल हो गए ताकि प्रोफाइलिंग टूल और माइक्रोप्रोसेसर आर्किटेक्चर पर काम कर सकें - जहाँ उन्होंने संजय गेमावत (Sanjay Ghemawat) के साथ एक लंबी कार्य साझेदारी शुरू की, जिसने अगली तिमाही सदी को परिभाषित किया।

कर्मचारी संख्या तीस

डीन 1999 के मध्य में गूगल में शामिल हुए, जो कंपनी के तीसवें कर्मचारी थे। इससे पहले वे शॉपिंग-तुलना स्टार्टअप mySimon में वितरित वेब-क्रॉलिंग सिस्टम बनाने का काम कर रहे थे। गूगल में वे और गेमावत 2018 तक कंपनी के केवल दो सीनियर फेलो (Senior Fellow) बने - जो इसका उच्चतम तकनीकी पद है - यह जोड़ी इतनी उत्पादक थी कि गूगल के मुख्य इंफ्रास्ट्रक्चर का एक बड़ा हिस्सा अपने डिजाइन दस्तावेजों में उन दोनों के नाम रखता है। उन्होंने साथ मिलकर प्रोटोकॉल बफ़र्स (Protocol Buffers) का मूल डिजाइन तैयार किया, जो गूगल का भाषा- और प्लेटफॉर्म-तटस्थ डेटा सीरियलाइजेशन प्रारूप है, जो अभी भी कंपनी की प्रणालियों में लगभग सार्वभौमिक रूप से उपयोग किया जाता है और बाहर भी व्यापक रूप से अपनाया जाता है।

मैपरिड्यूस, बिगटेबल, स्पैनर

उनका सबसे महत्वपूर्ण संयुक्त कार्य इसके बाद आया। मैपरिड्यूस (MapReduce), जिसे डीन और गेमावत ने डिजाइन और कार्यान्वित किया, एक प्रोग्रामिंग मॉडल है जिसने सामान्य इंजीनियरों को हजारों कमोडिटी मशीनों पर विशाल डेटासेट को संसाधित करने और उत्पन्न करने की अनुमति दी, बिना खुद वितरित-सिस्टम विशेषज्ञ बने - यह गूगल के बड़े पैमाने पर गणना करने के तरीके का आधार बन गया और इसने सीधे तौर पर ओपन-सोर्स अपाचे हडूप (Apache Hadoop) पारिस्थितिकी तंत्र को प्रेरित किया जिस पर बाद में उद्योग के बाकी हिस्सों ने निर्माण किया। बिगटेबल (Bigtable), जिसे गेमावत, फेई चांग (Fay Chang) और माइक बरोस (Mike Burrows) के साथ सह-डिज़ाइन किया गया था, ने भंडारण की समानांतर समस्या को हल किया: यह एक अर्ध-संरचित प्रणाली है जो अरबों पंक्तियों में पेटाबाइट-पैमाने का डेटा रखने में सक्षम है और अभी भी कम विलंबता के साथ क्वेरी की सेवा करती है, जिसे सीधे मैपरिड्यूस के साथ एकीकृत किया गया है। स्पैनर (Spanner) ने इस सोच को और आगे बढ़ाया, एक क्षैतिज रूप से स्केलेबल, विश्व स्तर पर वितरित डेटाबेस में, जो विभिन्न महाद्वीपों पर डेटा केंद्रों के बीच डेटा को सिंक्रोनस रूप से दोहराने में सक्षम है और अभी भी मजबूत स्थिरता की गारंटी देता है - यह एक ऐसी समस्या है जिसे लंबे समय तक उस पैमाने पर लगभग असंभव माना जाता था। डीन और गेमावत ने 2011 में लेवलडीबी (LevelDB) भी जारी किया, जो बिगटेबल के डिजाइन सिद्धांतों पर आधारित एक एम्बेडेबल की-वैल्यू स्टोर है, जो बाद में क्रोम के IndexedDB और विशेष रूप से बिटकॉइन कोर (Bitcoin Core) के लिए स्टोरेज बैकएंड बन गया।

न्यूरल नेटवर्क की ओर मोड़

2011 में, डीन गूगल एक्स लैब में गहरे न्यूरल नेटवर्क की जांच करने के लिए चले गए, जिससे "कैट न्यूरॉन पेपर" के रूप में जाना जाने वाला शोध सामने आया - यह YouTube वीडियो फ्रेम पर बिना किसी पर्यवेक्षण के प्रशिक्षित एक बड़े पैमाने का डीप बिलीव नेटवर्क था, जिसने स्वतंत्र रूप से बिल्ली की अवधारणा को पहचानना सीखा। वह परियोजना गूगल ब्रेन (Google Brain) का संस्थापक कार्य बनी, जिसका नेतृत्व 2012 से डीन ने किया। उनकी टीम की आंतरिक प्रशिक्षण प्रणाली, डिस्ट्रबिलिफ (DistBelief), को अंततः टेन्सरफ्लो (TensorFlow) में रिफैक्टर किया गया, जो एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसे डीन ने डिजाइन और शुरू में लागू करने में मदद की थी, जो वर्षों तक डीप लर्निंग अनुसंधान में प्रमुख उपकरण बना रहा, इससे पहले कि पायटॉर्च (PyTorch) का उदय हुआ। उन्होंने पाथवेज (Pathways) पर भी काम किया, जो न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक एसिंक्रोनस वितरित प्रणाली है, जिसका उपयोग बड़े भाषा मॉडल PaLM के विकास में किया गया था। अप्रैल 2018 में उन्हें गूगल के एआई प्रयासों का प्रमुख नामित किया गया, और 2023 में गूगल ब्रेन के डीपमाइंड (DeepMind) के साथ गूगल डीपमाइंड (Google DeepMind) में विलय के बाद, वे गूगल के मुख्य वैज्ञानिक बन गए - और कथित तौर पर उन्होंने कंपनी के प्रमुख एआई सिस्टम के लिए "जेमिनी (Gemini)" नाम का प्रस्ताव दिया, "क्योंकि यह जुड़वां बच्चों के एक साथ आने जैसा है।"

विवादों के बिना नहीं

डीन का नेतृत्व जांच से मुक्त नहीं रहा है। दिसंबर 2020 में, गूगल द्वारा बड़े भाषा मॉडल के जोखिमों की जांच करने वाले एक अप्रकाशित शोध पत्र पर एआई नैतिकता शोधकर्ता टिम्निट गेब्रू (Timnit Gebru) को समाप्त करने के बाद, डीन ने कर्मचारियों को एक ज्ञापन भेजा जिसमें स्वीकार किया गया कि इस प्रकरण ने अनुसंधान संस्कृति और समावेशन के बारे में "बड़ी, महत्वपूर्ण समस्याओं को सामने लाया है"; जब महीनों बाद एक दूसरी नैतिकता शोधकर्ता, मार्गरेट मिशेल (Margaret Mitchell), को निकाल दिया गया, तो उन्होंने आंतरिक रूप से लिखा कि गूगल "इस स्थिति को अधिक संवेदनशीलता के साथ संभाल सकता था और उसे संभालना चाहिए था।" अलग से, डीन 2021 के एक नेचर (Nature) पेपर के वरिष्ठ लेखक थे जिसमें दावा किया गया था कि सुदृढीकरण सीखना (reinforcement learning) चिप फ्लोरप्लानिंग में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है; एक गूगल इंजीनियर जिसने सार्वजनिक रूप से परिणामों को चुनौती दी थी, उसे समाप्त कर दिया गया और बाद में मुकदमा किया गया, जिसमें डीन का नाम लिया गया, और स्वतंत्र अकादमिक शोधकर्ताओं ने बाद में पाया कि सरल तरीके - सिम्युलेटेड एनीलिंग और मानक वाणिज्यिक डिजाइन सॉफ्टवेयर - ने सार्वजनिक बेंचमार्क पर पेपर के कथित परिणामों से बेहतर या उनके बराबर परिणाम दिए, जिसमें कम्युनिकेशंस ऑफ द एसीएम (Communications of the ACM) के सहकर्मी-समीक्षित लेख में काम में "संदिग्ध अनुसंधान प्रथाओं" का वर्णन किया गया।

जेफ को जीनियस क्यों कहा जाता है

डीन की प्रतिभा का मामला सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के मानकों द्वारा असामान्य रूप से अच्छी तरह से प्रलेखित है, क्योंकि उन्होंने जो कुछ भी बनाया है उसका बहुत कुछ उन सेवाओं के नीचे सीधे भार उठाता है जिनका उपयोग अरबों लोग दैनिक रूप से करते हैं - सर्च, मैप्स (Maps), ट्रांसलेट (Translate), क्रोम (Chrome), और बड़े एआई मॉडल की वर्तमान पीढ़ी सभी उन प्रणालियों पर चलती हैं जिन्हें उन्होंने व्यक्तिगत रूप से डिजाइन किया या सह-डिजाइन किया। "जेफ डीन फैक्ट्स" मेम लोककथाओं की तरह है, लेकिन यह गूगल के भीतर वास्तविक साथियों की गवाही से उभरा है कि उनका आउटपुट और तकनीकी दायरा एक ऐसी कंपनी में भी असाधारण था जो कुलीन इंजीनियरों से भरी हुई थी; उनका एसीएम फेलो (ACM Fellow) के रूप में चुनाव, उनका 2012 एसीएम कंप्यूटिंग पुरस्कार, और 2021 आईईईई जॉन वॉन न्यूमैन पदक (IEEE John von Neumann Medal) इस क्षेत्र में उसी निर्णय का औपचारिक संस्करण है। ईमानदार जटिलता यह है कि डीन की सबसे हालिया भूमिका पूरी तरह से तकनीकी होने के बजाय प्रबंधकीय और रणनीतिक रही है - गूगल के एआई संगठन का नेतृत्व एक ऐसी अवधि के दौरान करना, जिसमें गेब्रू को बर्खास्त करना और चिप-डिजाइन विवाद शामिल हैं, जहाँ उनकी प्रतिक्रियाओं ने अपर्याप्त स्पष्टता और निरीक्षण के लिए वास्तविक आलोचना खींची है, जो याद दिलाता है कि इंजीनियरिंग प्रतिभा और संगठनात्मक नेतृत्व एक ही कौशल नहीं हैं और हमेशा समान कठोरता के साथ प्रयोग नहीं किए जाते हैं।

विरासत

डीन और गेमावत की तकनीकी साझेदारी ने यह बदल दिया कि पूरा उद्योग वितरित कंप्यूटिंग के बारे में कैसे सोचता है, और मैपरिड्यूस के वंशज गूगल से परे डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में अंतर्निहित बने हुए हैं। अपनी पत्नी, हेइडी हॉपर के साथ, उन्होंने हॉपर-डीन फाउंडेशन (Hopper-Dean Foundation) के माध्यम से एमआईटी (MIT), स्टैनफोर्ड और बर्कले सहित विश्वविद्यालयों में कंप्यूटर विज्ञान में विविधता पहलों की ओर लाखों डॉलर निर्देशित किए हैं, जो उनके प्रभाव को गूगल के सर्वर फार्म से उन इंजीनियरों के पाइपलाइन तक विस्तारित करते हैं जो उनके बाद आने वाली किसी भी चीज का निर्माण करेंगे।