योशुआ बेंगियो: डीप लर्निंग का विवेक

नवंबर 2025 में, योशुआ बेंगियो (Yoshua Bengio) गूगल स्कॉलर पर दस लाख साइटेशन प्राप्त करने वाले पहले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शोधकर्ता बन गए — कुछ पैमानों के अनुसार, वे किसी भी क्षेत्र में सबसे अधिक उद्धृत जीवित वैज्ञानिक हैं। उन्होंने पिछले दो साल यह कहते हुए बिताए कि उनका अनुशासन इतनी तेजी से आगे बढ़ रहा है कि सुरक्षित नहीं रहा। बहुत कम वैज्ञानिकों ने एक क्षेत्र का निर्माण किया है और फिर सार्वजनिक रूप से उस पर ब्रेक लगाने के लिए तर्क दिया है।

एक नाटकीय परिवार

बेंगियो का जन्म 5 मार्च 1964 को फ्रांस में एक मोरक्कन यहूदी परिवार में हुआ था जो बाद में कनाडा में बस गया। यह एक शैक्षणिक परिवार से अधिक एक कलात्मक परिवार था। उनके पिता, कार्लो बेंगियो (Carlo Bengio), एक फार्मासिस्ट और नाटककार थे, जो मॉन्ट्रियल में यहूदी-अरबी (Judeo-Arabic) में प्रदर्शन करने वाली एक सेफार्डिक थिएटर कंपनी चलाते थे। उनकी मां, सेलिया मोरेनो (Célia Moreno), 1970 के दशक में मोरक्कन थिएटर में अभिनय करती थीं और 1980 में मॉन्ट्रियल के मल्टीमीडिया ट्रूप 'l'Écran humain' की सह-संस्थापक थीं। उनके पिता की सैन्य सेवा के दौरान परिवार ने एक साल मोरक्को में बिताया। उनके छोटे भाई, सैमी बेंगियो (Samy Bengio), खुद एक महत्वपूर्ण मशीन लर्निंग शोधकर्ता बन गए और अब एप्पल में एआई और मशीन लर्निंग अनुसंधान के वरिष्ठ निदेशक हैं।

योशुआ ने अपनी पूरी औपचारिक शिक्षा मॉन्ट्रियल में ही प्राप्त की, और मैकगिल यूनिवर्सिटी (McGill University) से तीन डिग्रियां लीं: 1986 में कंप्यूटर इंजीनियरिंग में स्नातक, 1988 में कंप्यूटर विज्ञान में मास्टर और 1991 में डॉक्टरेट। इसके बाद उन्होंने दो साल का पोस्टडॉक्टरल शोध किया जिसने बाद की हर चीज को आकार दिया — 1991-92 में एमआईटी (MIT) में माइकल आई. जॉर्डन (Michael I. Jordan) के साथ, और 1992-93 में एटीएंडटी बेल लैब्स (AT&T Bell Labs) में यान लैकुन (Yann LeCun) के साथ। वे लैकुन और जेफ्री हिंटन (Geoffrey Hinton) को उन गुरुओं के रूप में नामित करते हैं जिन्होंने उनका ध्यान इस मौलिक प्रश्न की ओर आकर्षित किया कि बुद्धिमत्ता क्या है। 1993 में वे यूनिवर्सिटी डी मॉन्ट्रियल (Université de Montréal) में फैकल्टी सदस्य के रूप में लौट आए और 2002 में पूर्ण प्रोफेसर बन गए। वे कभी वहां से नहीं गए।

सदिशों (Vectors) के रूप में शब्द

बेंगियो का सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी विचार 2000 के आसपास आया, जिसे उन्होंने 'न्यूरल प्रोबेबिलिस्टिक लैंग्वेज मॉडल' कहा था। समस्या आयामीता का अभिशाप (curse of dimensionality) थी: एक भाषा मॉडल जो हर शब्द को एक अलग परमाणु प्रतीक मानता है, उसे असंभव रूप से अधिक उदाहरणों की आवश्यकता होती है, क्योंकि उसके पास यह जानने का कोई तरीका नहीं है कि "बिल्ली" (cat) और "बिल्ली का बच्चा" (kitten) संबंधित हैं। बेंगियो का उत्तर प्रत्येक शब्द के लिए एक उच्च-आयामी निरंतर प्रतिनिधित्व सीखना था — एक सदिश (vector) — ताकि अर्थ की दृष्टि से समान शब्द अंतरिक्ष में एक-दूसरे के करीब आ जाएं, और एक शब्द के बारे में साक्ष्य उसके पड़ोसियों में स्थानांतरित हो जाएं। शब्द एम्बेडिंग (word embeddings) अब प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में इतने सर्वव्यापी हैं कि यह भूलना आसान है कि किसी को पहले इसका प्रस्ताव देना पड़ा था।

उनकी प्रयोगशाला के दो बाद के योगदान भी उतने ही स्थायी साबित हुए। 2014 में, द्मित्रि बाहदानु (Dzmitry Bahdanau) और क्यूंगह्युन चो (Kyunghyun Cho) के साथ, उन्होंने न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन में अटेंशन (attention) पेश किया — एक ऐसी प्रणाली जो नेटवर्क को यह तय करने देती है कि आउटपुट का प्रत्येक भाग तैयार करते समय इनपुट के किन हिस्सों को महत्व दिया जाए। उस पेपर से आधुनिक भाषा मॉडल के पीछे के ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर तक की रेखा छोटी और सीधी है। उसी अवधि में उनके डॉक्टरेट छात्र इयान गुडफेलो (Ian Goodfellow) ने जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs) विकसित किए, जो एक जनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर को एक-दूसरे के खिलाफ प्रशिक्षित करते हैं और फोटो-यथार्थवादी संश्लेषण को संभव बनाया। गुडफेलो और हारून कोरविले (Aaron Courville) के साथ, बेंगियो ने डीप लर्निंग (Deep Learning, MIT Press, 2016) लिखी, वह पाठ्यपुस्तक जिसने एक पीढ़ी को शिक्षित किया।

मॉन्ट्रियल स्कूल का निर्माण

बेंगियो का संस्थान-निर्माण उनके पत्रों जितना ही मायने रखता है। उन्होंने क्यूबेक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंस्टीट्यूट (Mila) की स्थापना की और 2025 तक इसके वैज्ञानिक निदेशक के रूप में कार्य किया, जिसने मॉन्ट्रियल को डीप लर्निंग प्रतिभा के लिए सिलिकॉन वैली और बीजिंग के कुछ वास्तविक प्रतिद्वंद्वियों में से एक बना दिया। उन्होंने कैनेडियन इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड रिसर्च (CIFAR) के 'लर्निंग इन मशीन्स एंड ब्रेन्स' कार्यक्रम का सह-निर्देशन किया। अक्टूबर 2016 में उन्होंने वाणिज्यिक उद्यम Element AI की सह-स्थापना की, जिसे नवंबर 2020 में ServiceNow को बेच दिया गया, और उन्होंने Recursion Pharmaceuticals और Valence Discovery सहित दवा-खोज फर्मों को सलाह दी है।

मार्च 2019 में, एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी (ACM) ने संयुक्त रूप से बेंगियो, हिंटन और लैकुन को ए.एम. ट्यूरिंग अवार्ड (A.M. Turing Award) दिया, "वैचारिक और इंजीनियरिंग सफलताओं के लिए जिसने डीप न्यूरल नेटवर्क को कंप्यूटिंग का एक महत्वपूर्ण घटक बना दिया है।" तब से सम्मान नहीं रुके हैं: 2017 में ऑफिसर ऑफ द ऑर्डर ऑफ कनाडा और फेलो ऑफ द रॉयल सोसाइटी ऑफ कनाडा, 2020 में रॉयल सोसाइटी के फेलो, 2022 में प्रिंसेस ऑफ अस्तुरियस अवार्ड फॉर साइंटिफिक रिसर्च, 2023 में लीजन ऑफ ऑनर के नाइट, 2024 में TIME के 100 सबसे प्रभावशाली लोग और विनफ्यूचर (VinFuture) ग्रांड प्राइज, 2025 में क्वीन एलिजाबेथ प्राइज फॉर इंजीनियरिंग।

बदलाव

मार्च 2023 में बेंगियो ने फ्यूचर ऑफ लाइफ इंस्टीट्यूट के खुले पत्र पर हस्ताक्षर किए, जिसमें GPT-4 से अधिक शक्तिशाली सिस्टम को प्रशिक्षित करने पर छह महीने के विराम का आह्वान किया गया था। मई में उन्होंने बीबीसी (BBC) को बताया कि वे अपने जीवन के काम के बारे में "खोया हुआ" महसूस कर रहे हैं, इस बात से परेशान थे कि बुरे अभिनेता इसके साथ क्या कर सकते हैं। जुलाई में उन्होंने द इकोनॉमिस्ट (The Economist) में लिखा कि "विनाश का जोखिम इतना वास्तविक है कि अब कार्रवाई की आवश्यकता है।" उन्होंने कैलिफोर्निया के SB 1047 का समर्थन करने वाले एक पत्र पर हस्ताक्षर किए, इसे प्रभावी विनियमन के लिए न्यूनतम आवश्यकता कहा।

उस बदलाव की सबसे ठोस अभिव्यक्ति संस्थागत है। नवंबर 2023 के ब्लेचली पार्क एआई सुरक्षा शिखर सम्मेलन के बाद, ऋषि सुनक (Rishi Sunak) ने एक अंतरराष्ट्रीय एआई सुरक्षा रिपोर्ट की घोषणा की, और बेंगियो को इसका अध्यक्ष नामित किया गया। मई 2024 में सियोल शिखर सम्मेलन में एक अंतरिम संस्करण सामने आया; पूरी रिपोर्ट जनवरी 2025 में प्रकाशित हुई, जिसमें साइबर-हमले के जोखिम और नियंत्रण खोने के परिदृश्यों को IPCC मूल्यांकन के गंभीर रजिस्टर में शामिल किया गया। जून 2025 में उन्होंने LawZero लॉन्च किया, जो एक गैर-लाभकारी संस्था है जो "ईमानदार एआई" (honest AI) विकसित कर रही है, जिसका प्रमुख प्रोजेक्ट — साइंटिस्ट एआई (Scientist AI) — का उद्देश्य यह अनुमान लगाना है कि क्या किसी स्वायत्त एजेंट का प्रस्तावित कार्य नुकसान पहुंचा सकता है। फंडर्स में फ्यूचर ऑफ लाइफ इंस्टीट्यूट, श्मिट साइंसेज (Schmidt Sciences), गेट्स फाउंडेशन और कनाडाई सरकार शामिल हैं। 2025 के अंत तक, वे तर्क दे रहे थे कि एआई सिस्टम को कानूनी अधिकार देना एक "बड़ी गलती" होगी, इस आधार पर कि सिस्टम को बंद करने की क्षमता ही हर दूसरे सुरक्षा उपाय की नींव है।

योशुआ को जीनियस क्यों कहा जाता है

यह शब्द बेंगियो के साथ एक विशिष्ट कारण से जुड़ा है: व्यावहारिक समस्या के तहत अमूर्तन को देखने की बार-बार की क्षमता, फिर उसके लिए गणित खोजने की क्षमता। वर्ड एम्बेडिंग इसका सबसे स्पष्ट उदाहरण है — भाषा मॉडलिंग के सामने आने वाली कठिनाई डेटा की कमी की समस्या जैसी लग रही थी, और उन्होंने इसे एक प्रतिनिधित्व समस्या के रूप में तैयार किया। ACM, अपनी ट्यूरिंग उद्धरण सामग्री में, उन्हें अपने "वैज्ञानिक अंतर्ज्ञान" का पालन करने वाला बताता है, जो "किस दिशा में वर्षों के काम के लायक है, इस पर सही अनुमान लगाने" के लिए विनम्र तकनीकी शब्द है। उद्धरण रिकॉर्ड प्रभाव पर दावे का समर्थन करते हैं: कंप्यूटर वैज्ञानिकों के बीच उच्चतम अनुशासन h-index, पहला दस लाख-साइटेशन वाला एआई शोधकर्ता।

ईमानदार प्रति-मामला यह है कि बेंगियो के सबसे प्रसिद्ध परिणाम सहयोगात्मक हैं और अक्सर छात्रों के नेतृत्व वाले हैं। न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन में अटेंशन बेंगियो के साथ वरिष्ठ लेखक के रूप में बाहदानु का पेपर है; जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क गुडफेलो का विचार था; आधुनिक ट्रांसफार्मर गूगल से आया, मॉन्ट्रियल से नहीं। साइटेशन गिनती एक व्यक्ति की प्रतिभा के साथ-साथ एक क्षेत्र के विकास को भी मापती है, और डीप लर्निंग विस्फोटक रूप से बढ़ी है — सस्ते जीपीयू, विशाल डेटासेट — ऐसी चीजें जिन्हें किसी शोधकर्ता ने नियंत्रित नहीं किया। जो वास्तव में असामान्य है और बहस करना कठिन है, वह है संयोजन: एक वैज्ञानिक जो तकनीक के उदय के बिल्कुल केंद्र में है और फिर उसने इसकी जांच के लिए संस्थागत मशीनरी बनाई, पूर्व सहयोगियों के बीच अपनी स्थिति को वास्तविक नुकसान पहुंचाया।

विरासत

कंप्यूटिंग पर बेंगियो की छाप अब स्थायी है, हर उस सिस्टम में सन्निहित है जो शब्दों को सदिशों में बदलता है और हर उस मॉडल में जो यह सीखता है कि कहां देखना है। उनका दूसरा कार्य सबसे दिलचस्प साबित हो सकता है। वे कुछ ऐसा करने का प्रयास कर रहे हैं जो वैज्ञानिक शायद ही कभी प्रबंधित कर पाते हैं — एक तकनीक पर प्रमुख तकनीकी अधिकार बने रहना जबकि इसका सबसे गंभीर आलोचक के रूप में कार्य करना, और प्रेस विज्ञप्ति के बजाय सावधानी को एक शोध कार्यक्रम बनाना।