रिचर्ड एस. सटन

2024 का ट्यूरिंग पुरस्कार रिचर्ड एस. सटन (Richard S. Sutton) को सुदृढीकरण सीखने की वैचारिक और एल्गोरिथम नींव स्थापित करने के लिए प्रदान किया गया। उनके काम ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दिशा को बदल दिया, जिसमें ऐसे तरीके विकसित किए गए जो एजेंटों को अज्ञात वातावरण के साथ बातचीत से सीखने में सक्षम बनाते हैं, जो मानव-कोडित विशेषज्ञता से हटकर कच्ची कंप्यूटिंग शक्ति का लाभ उठाने वाले सिस्टम की ओर ले जाते हैं।

शैक्षणिक नींव और प्रारंभिक शोध

ओहियो में जन्मे, सटन ने 1978 में स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी से मनोविज्ञान में स्नातक की डिग्री पूरी की। उन्होंने यूनिवर्सिटी ऑफ मैसाचुसेट्स एमहर्स्ट में कंप्यूटर विज्ञान में कदम रखा, जहां उन्होंने 1980 में मास्टर ऑफ साइंस और 1984 में एंड्रयू बार्टो (Andrew Barto) के पर्यवेक्षण में पीएचडी प्राप्त की। उनके डॉक्टरेट शोध ने अस्थायी क्रेडिट असाइनमेंट और एक्टर-क्रिटिक आर्किटेक्चर को पेश किया। ए. हैरी क्लोपफ (A. Harry Klopf) से प्रभावित होकर, उन्होंने पर्यवेक्षित सीखने से आगे बढ़कर परीक्षण-और-त्रुटि तंत्र की ओर बढ़ने की कोशिश की।

सुदृढीकरण सीखने के अग्रणी

सटन और बार्टो ने मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं का उपयोग यह औपचारिक रूप देने के लिए किया कि एल्गोरिथम एजेंट यादृच्छिक वातावरण का सामना करने पर निर्णय कैसे लेते हैं। उनके दृष्टिकोण ने एजेंटों को पर्यावरण के आंतरिक तंत्र के पूर्व ज्ञान के बिना कार्यों के आधार पर पुरस्कार प्राप्त करने की अनुमति दी। यह ढांचा आधुनिक मशीन लर्निंग का आधार बन गया, जिसने अंततः AlphaGo प्रोग्राम जैसी वास्तविक दुनिया की सफलताओं को सक्षम बनाया। सटन के मुख्य योगदानों में अस्थायी-अंतर विधियां, एकीकृत योजना और सीखने के लिए डायना आर्किटेक्चर, और अस्थायी अमूर्तता के लिए विकल्प ढांचा शामिल हैं।

पेशेवर प्रक्षेपवक्र और उद्योग कार्य

पोस्टडॉक्टोरल पद के बाद, सटन ने 1985 से 1994 तक GTE लैबोरेटरीज में काम किया और बाद में 1998 से 2002 के बीच AT&T लैब्स शैनन लैबोरेटरी में शामिल हो गए। वह 2003 से यूनिवर्सिटी ऑफ अल्बर्टा में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर रहे हैं, जहां उन्होंने सुदृढीकरण सीखने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला की स्थापना में मदद की। 2017 और 2023 के बीच, उन्होंने Google DeepMind में एक प्रतिष्ठित शोध वैज्ञानिक के रूप में कार्य किया, और DeepMind अल्बर्टा के लॉन्च में सहायता की। इसके बाद वह 2026 में स्टार्टअप ओक लैब (Oak Lab) के सह-संस्थापक बनने से पहले कीन टेक्नोलॉजीज में शामिल हो गए।

कड़वा सबक और भविष्य के आर्किटेक्चर

द बिटर लेसन (The Bitter Lesson) नामक 2019 के एक निबंध में, सटन ने तर्क दिया कि एआई सिस्टम में मानव-विशिष्ट ज्ञान बनाने के प्रयास समय के साथ विफल हो जाते हैं। उन्होंने देखा कि बढ़ती कंप्यूटिंग के साथ स्केल करने में सक्षम सामान्य तरीके लगातार डोमेन-विशिष्ट रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। वह वर्तमान बड़े भाषा मॉडल के प्रति आलोचनात्मक बने हुए हैं, और दावा करते हैं कि उनमें नौकरी के दौरान निरंतर सीखने के लिए आवश्यक क्षमता की कमी है। उनका वर्तमान शोध ऐसे आर्किटेक्चर विकसित करने पर केंद्रित है जो एजेंटों को निश्चित प्रशिक्षण चरणों पर निर्भर किए बिना तुरंत सीखने की अनुमति देते हैं।

त्वरित तथ्य

- जन्म: 1950, ओहियो - नागरिकता: कनाडा - शिक्षा: स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी (बीए); यूनिवर्सिटी ऑफ मैसाचुसेट्स एमहर्स्ट (एमएस, पीएचडी) - प्रमुख पुरस्कार: ट्यूरिंग पुरस्कार (2024) - एएएआई फेलो: 2001 से - रॉयल सोसाइटी के फेलो: 2021 से - स्टार्टअप सह-संस्थापक: ओक लैब (2026) - क्षेत्र: सुदृढीकरण सीखना, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, कंप्यूटर विज्ञान

पाठकों द्वारा पूछे गए प्रश्न

### सुदृढीकरण सीखना क्या है?

यह एआई का एक क्षेत्र है जो इस बात पर केंद्रित है कि एजेंट पूर्व-परिभाषित डेटा पर निर्भर रहने के बजाय बातचीत के माध्यम से संचयी पुरस्कारों को अधिकतम करके स्टोकेस्टिक वातावरण में निर्णय लेना कैसे सीखते हैं।

### कड़वा सबक क्या तर्क देता है?

यह मानता है कि कंप्यूटिंग का लाभ उठाने वाले सामान्य शिक्षण तरीके उन दृष्टिकोणों की तुलना में लंबे समय में अधिक प्रभावी होते हैं जो मानव ज्ञान को एल्गोरिदम में एन्कोड करने का प्रयास करते हैं।