एंड्रयू विलियम मूर एक ब्रिटिश-अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जिनका शोध मशीन लर्निंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक्स और बड़े पैमाने पर सांख्यिकीय डेटा माइनिंग के क्षेत्रों में फैला हुआ है। वह पिट्सबर्ग स्थित प्रौद्योगिकी कंपनी लवलेस एआई के सह-संस्थापक और सीईओ हैं। मूर ने पहले 2014 से 2018 तक कार्नेगी मेलन स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस के डीन के रूप में कार्य किया और गूगल में वरिष्ठ भूमिकाएँ निभाईं, जिसमें गूगल क्लाउड एआई का नेतृत्व करना शामिल था। 2023 में, उन्हें संयुक्त राज्य सेंट्रल कमांड के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक्स और क्लाउड कंप्यूटिंग का पहला सलाहकार नियुक्त किया गया।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
मूर इंग्लैंड के दक्षिणी तट पर बोर्नमाउथ में पले-बढ़े। अपने बचपन के दौरान, उन्होंने 6502-आधारित पर्सनल कंप्यूटरों, जिनमें टेंजेरीन माइक्रोटन 65 शामिल था, के लिए वीडियो गेम लिखकर कंप्यूटिंग में प्रारंभिक रुचि विकसित की।
मूर ने कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में गणित और कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन किया, जहाँ उन्होंने बाद में अपनी डॉक्टरेट पूरी की। उनका 1991 का शोध प्रबंध, जिसका शीर्षक था रोबोट नियंत्रण के लिए कुशल मेमोरी-आधारित शिक्षण, विलियम एफ. क्लॉक्सिन द्वारा पर्यवेक्षित था और इसमें रोबोट नियंत्रण पर लागू मशीन लर्निंग तकनीकों की जाँच की गई थी।
अपनी डॉक्टरेट के बाद, मूर ने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में क्रिस एटकसन के रोबोट लर्निंग समूह में पोस्टडॉक्टरल पद संभाला, जहाँ उनके काम में रोबोट जगलिंग, हेरफेर और पूल खेलने जैसे कार्यों के लिए गैर-पैरामीट्रिक प्रतिगमन का अनुप्रयोग शामिल था। अपनी स्नातक पढ़ाई शुरू करने से पहले, मूर ने इंग्लैंड के ब्रिस्टल में हेवलेट-पैकार्ड रिसर्च लैब्स में एक शोधकर्ता के रूप में एक वर्ष बिताया।
कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में करियर (1993-2006)
मूर 1993 में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के संकाय में सहायक प्रोफेसर के रूप में शामिल हुए, जहाँ उन्होंने मशीन लर्निंग, सुदृढीकरण लर्निंग, विनिर्माण और गैर-पैरामीट्रिक प्रतिगमन पर काम किया। उन्हें 2000 में कार्यकाल मिला और उन्होंने कंप्यूटर विज्ञान विभाग, मशीन लर्निंग विभाग और रोबोटिक्स संस्थान में नियुक्तियाँ प्राप्त कीं।
उन्होंने ऑटन प्रयोगशाला की स्थापना की, जो बड़े पैमाने पर सांख्यिकीय विधियों पर केंद्रित थी, और विनिर्माण समस्याओं पर सांख्यिकीय डेटा माइनिंग लागू करने वाली एक परामर्श फर्म की सह-स्थापना की। उन्होंने 2006 में गूगल में शामिल होने के लिए कार्नेगी मेलन छोड़ दिया।
गूगल (2006-2014)
मूर 2006 में कार्नेगी मेलन परिसर में स्थित गूगल के पिट्सबर्ग इंजीनियरिंग कार्यालय के संस्थापक निदेशक के रूप में गूगल में शामिल हुए, जो सैकड़ों लोगों को रोजगार देने के लिए बढ़ा। अक्टूबर 2011 में, पिट्सबर्ग कार्यालय का नेतृत्व जारी रखते हुए, उन्हें गूगल कॉमर्स के लिए इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष नामित किया गया। उन्होंने अगस्त 2014 में कार्नेगी मेलन लौटने के लिए इसे छोड़ दिया।
कार्नेगी मेलन स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस के डीन (2014-2018)
मूर को अप्रैल 2014 में कार्नेगी मेलन स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस का डीन नियुक्त किया गया, जो 2004 से इस भूमिका में रहे रैंडल ब्रायंट के उत्तराधिकारी बने। उन्होंने उसी वर्ष अगस्त में यह पद ग्रहण किया।
उनके कार्यकाल के दौरान, कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नई स्नातक डिग्रियाँ शुरू की गईं, और के-12 छात्रों और कंप्यूटिंग में कम प्रतिनिधित्व वाले अल्पसंख्यकों के लिए आउटरीच कार्यक्रम स्थापित किए गए। 2017 में, मूर ने सीएमयू एआई पहल की स्थापना की, जिसने विश्वविद्यालय भर के 200 से अधिक संकाय सदस्यों को मशीन लर्निंग, रोबोटिक्स, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और एआई के सामाजिक निहितार्थों पर काम करने के लिए एक साथ लाया।
मूर ने अगस्त 2018 में डीन के पद से इस्तीफा दिया, उनका प्रस्थान वर्ष के अंत में प्रभावी हुआ। सीएमयू के अध्यक्ष फरनाम जहानियन ने प्रौद्योगिकी के सामाजिक निहितार्थों के साथ स्कूल के जुड़ाव और कंप्यूटिंग अनुसंधान के केंद्र के रूप में पिट्सबर्ग की स्थिति में उनके योगदान को नोट किया।
गूगल क्लाउड एआई (2018-2023)
सितंबर 2018 में, गूगल ने घोषणा की कि मूर गूगल क्लाउड एआई का नेतृत्व करेंगे, जो शिक्षा जगत में लौटने वाली फेई-फेई ली के उत्तराधिकारी बने। उन्होंने जनवरी 2019 में पूर्णकालिक भूमिका ग्रहण करने से पहले सलाहकार क्षमता में शुरुआत की। उन्होंने 2023 तक यह पद संभाला।
लवलेस एआई (2023-वर्तमान)
मूर ने 2023 में लवलेस एआई की सह-स्थापना की और इसके सीईओ के रूप में कार्य करते हैं। पिट्सबर्ग के बेकरी स्क्वायर पड़ोस में स्थित यह कंपनी, राष्ट्रीय सुरक्षा, वित्तीय सेवाओं, रक्षा और आपदा प्रतिक्रिया के चौराहे पर उच्च-दांव विश्लेषणात्मक कार्य के लिए एआई सिस्टम विकसित करती है। मई 2025 में, कंपनी ने आरआरई वेंचर्स के नेतृत्व में $16.2 मिलियन का सीड राउंड बंद किया।
सरकारी और सलाहकार कार्य
अप्रैल 2023 में, मूर को संयुक्त राज्य सेंट्रल कमांड के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक्स और क्लाउड कंप्यूटिंग का पहला सलाहकार नियुक्त किया गया। इस भूमिका में, मूर ने एआई को अपनाने, डेटा संग्रह और संरचना, कंप्यूटर एल्गोरिदम और नेटवर्क-संबंधित प्रयासों पर सेंटकॉम की सहायता की।
दिसंबर 2023 में, मूर को ड्रॉपबॉक्स बोर्ड ऑफ डायरेक्टर्स में नियुक्त किया गया। ड्रॉपबॉक्स ने एआई, मशीन लर्निंग और रोबोटिक्स में उनकी विशेषज्ञता का हवाला दिया, यह नोट करते हुए कि एआई-संचालित उत्पाद बनाने का उनका अनुभव कंपनी को अपने उत्पाद पोर्टफोलियो और ड्रॉपबॉक्स वेंचर्स के माध्यम से एआई में निवेश करते समय परिप्रेक्ष्य प्रदान करेगा।
शोध योगदान
मूर का शोध सांख्यिकीय मशीन लर्निंग और बड़े पैमाने पर डेटा के लिए कम्प्यूटेशनल सांख्यिकी के अनुप्रयोग पर केंद्रित रहा है, जिसमें विशाल डेटासेट को संभालने में सक्षम कुशल एल्गोरिदम पर जोर दिया गया है। उनका काम वेब खोजों, खगोल विज्ञान और चिकित्सा रिकॉर्ड सहित विविध स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा पर सांख्यिकीय विधियों और गणितीय सूत्रों को लागू करता है, जिससे सूक्ष्म पैटर्न की पहचान और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि की व्युत्पत्ति संभव होती है।
मूर के योगदान का एक प्रमुख पहलू सांख्यिकीय डेटा माइनिंग और कम्प्यूटेशनल सांख्यिकी के लिए स्केलेबल तकनीक विकसित करने में निहित है, विशेष रूप से 1993 में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में ऑटन लैब की स्थापना के माध्यम से। प्रयोगशाला ने बड़े पैमाने पर सांख्यिकीय संचालन को कुशलतापूर्वक करने के लिए विधियों का अग्रणी कार्य किया है, जो अक्सर पिछले सर्वोत्तम प्रदर्शन की तुलना में कई परिमाणों के क्रम में सुधार प्राप्त करती है। इन प्रगतियों ने बायेसियन नेटवर्क, डेटा माइनिंग, चिकित्सा सूचना विज्ञान और सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयोगों का समर्थन किया है।
मूर ने गैर-पैरामीट्रिक प्रतिगमन और संबंधित तकनीकों को आगे बढ़ाया है, जिसमें कर्नेल विधियाँ और स्थानीय रूप से भारित लर्निंग शामिल हैं, जो कठोर पैरामीट्रिक धारणाओं के बिना लचीला मॉडलिंग प्रदान करती हैं। उनका शोध घनत्व अनुमान, गाऊसी मिश्रण मॉडल और बड़े पैमाने पर अनुमान के लिए संभाव्य ढांचे को भी शामिल करता है।
इन क्षेत्रों में ज्ञान का प्रसार करने के लिए, मूर ने सांख्यिकीय मशीन लर्निंग में मौलिक और उन्नत विषयों को कवर करने वाले व्यापक ऑनलाइन ट्यूटोरियल बनाए। इनमें संभाव्यता और घनत्व अनुमान, बायेसियन नेटवर्क (अनुमान, संरचना लर्निंग और नाइव बेयस क्लासिफायर के कवरेज के साथ), उदाहरण-आधारित लर्निंग जैसी गैर-पैरामीट्रिक विधियाँ, और क्लस्टरिंग और प्रतिगमन जैसे कार्यों के लिए कुशल एल्गोरिदम शामिल हैं। इन संसाधनों का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है।
कार्नेगी मेलन, गूगल और लवलेस एआई में अपनी भूमिकाओं के माध्यम से, मूर एआई और मशीन लर्निंग के व्यावहारिक अनुप्रयोग में एक प्रमुख व्यक्ति रहे हैं। उनके काम ने शैक्षणिक अनुसंधान और औद्योगिक तैनाती के बीच की खाई को पाटा है, जिसका प्रभाव मौलिक एल्गोरिदम डिजाइन और बड़े उपयोगकर्ता आधारों की सेवा करने वाली वास्तविक दुनिया की प्रणालियों दोनों में है। विश्वविद्यालय-व्यापी एआई पहलों को शुरू करने और रक्षा अनुप्रयोगों पर सलाह देने में उनके नेतृत्व ने नागरिक और सैन्य दोनों संदर्भों में एआई के एकीकरण को आकार दिया है। 2025 तक, मूर लवलेस एआई का नेतृत्व करना जारी रखते हैं और इस क्षेत्र में एक प्रभावशाली आवाज बने हुए हैं।