अशीष कुमार एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोधकर्ता और उद्यमी हैं, जिन्हें मुख्य रूप से एडेप्ट एआई के सह-संस्थापक के रूप में जाना जाता है, जो एक ऐसी कंपनी है जो सॉफ्टवेयर कार्यों को स्वचालित कर सकने वाले एआई एजेंटों के निर्माण पर केंद्रित है। उनके शोध करियर में गूगल ब्रेन में एक कार्यकाल शामिल है, जहां उन्होंने मशीन लर्निंग और बड़े भाषा मॉडल में प्रगति में योगदान दिया। कुमार का काम गहन शिक्षण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के प्रतिच्छेदन पर स्थित है, विशेष रूप से ट्रांसफॉर्मर के उपयोग पर जो उपयोगकर्ता के इरादे को समझने और उस पर कार्य करने वाली प्रणालियाँ बनाते हैं।
भारत में जन्मे, कुमार ने गणित और कंप्यूटर विज्ञान के प्रति प्रारंभिक योग्यता दिखाई। उन्होंने भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी) दिल्ली में स्नातक अध्ययन किया, 2008 में कंप्यूटर विज्ञान में बैचलर ऑफ टेक्नोलॉजी के साथ स्नातक किया। फिर वे स्नातक विद्यालय के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका चले गए, 2014 में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी अर्जित की, जहां उनका शोध सुदृढीकरण सीखने और रोबोटिक्स पर केंद्रित था।
अपनी डॉक्टरेट पूरी करने के बाद, कुमार गूगल ब्रेन में एक शोध वैज्ञानिक के रूप में शामिल हुए। 2015 से 2019 तक वहां अपने समय के दौरान, उन्होंने रोबोटिक नियंत्रण और एनएलपी कार्यों के लिए गहन तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने पर कई प्रभावशाली पेपरों का सह-लेखन किया। उन्होंने तंत्रिका नेटवर्क को स्केल करने और बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण की दक्षता में सुधार करने पर भी काम किया, जिसने बाद में उनके उद्यमशीलता प्रयासों को सूचित किया।
प्रारंभिक करियर और शैक्षणिक जड़ें
कुमार की एआई में रुचि उनके स्नातक वर्षों के दौरान शुरू हुई, जहां उन्होंने नियम-आधारित प्रणालियों और प्रारंभिक मशीन लर्निंग तकनीकों से जुड़ी परियोजनाओं पर काम किया। वे विशेष रूप से भाषण पहचान और कंप्यूटर दृष्टि में गहन शिक्षण के उदय से प्रभावित थे। बर्कले में, उनके डॉक्टरेट सलाहकार पीटर एबेल थे, जो गहन सुदृढीकरण सीखने के अग्रणी थे। कुमार की थीसिस, "गहन नेटवर्क के माध्यम से रोबोटिक हेरफेर के लिए नीतियां सीखना" ने प्रदर्शित किया कि कैसे गहन शिक्षण ब्लॉकों को स्टैक करने और असेंबली जैसे जटिल हेरफेर कार्यों को स्वायत्त रूप से हल कर सकता है।
अपने स्नातक शोध के दौरान, कुमार ने ज़ेरॉक्स पीएआरसी और नोकिया बेल लैब्स में इंटर्नशिप की, जहां उन्होंने इंटरैक्टिव सिस्टम पर मशीन लर्निंग लागू की। इन अनुभवों ने उन्हें एक व्यापक दृष्टिकोण दिया कि कैसे एआई को शिक्षा जगत से परे, स्वायत्त वाहनों से लेकर स्मार्ट विनिर्माण तक लागू किया जा सकता है।
गूगल ब्रेन में योगदान
गूगल ब्रेन में, कुमार ने जैकब उस्ज़कोरिट और लियोन जोन्स सहित अन्य शोधकर्ताओं के साथ सहयोग किया, जिन्होंने बाद में प्रभावशाली "अटेंशन इज़ ऑल यू नीड" पेपर का सह-लेखन किया जिसने ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पेश किया। कुमार ने बड़े भाषा मॉडल पर शोध में योगदान दिया, जिसमें ट्रांसफॉर्मर को लंबे संदर्भों में स्केल करना और निर्देशों का पालन करने की उनकी क्षमता में सुधार करना शामिल है। उन्होंने आजीवन सीखने के तरीकों को विकसित करने के लिए अपने रोबोटिक्स अनुभव को भी लागू किया, जिससे मॉडलों को कार्यों में ज्ञान बनाए रखने की अनुमति मिली।
गूगल में कुमार के उल्लेखनीय योगदान में शामिल हैं:
- बीईआरटी पेपर का सह-लेखन, जिसने ट्रांसफॉर्मर में द्वि-दिशात्मक संदर्भों को एन्कोड किया, जिससे एनएलपी बेंचमार्क पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त हुए।
- भाषा में लंबी दूरी की निर्भरता सीखने के लिए ट्रांसफॉर्मर-एक्सएल तकनीक विकसित करना।
- मशीन लर्निंग तैनाती के उभरते क्षेत्र में नवाचार करना, जहां पैरामीटर दक्षता पर उनकी अंतर्दृष्टि ने बाद में जनरेटिव एआई पर काम को प्रभावित किया।
कुमार का शोध आउटपुट पर्याप्त था। उन्होंने संबद्ध सहयोगियों के साथ सहयोग किया, जिसमें ट्रांसफॉर्मर में ध्यान तंत्र में सुधार पर अध्ययनों की एक श्रृंखला शामिल थी। फिर भी वे मुख्य रूप से व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर केंद्रित रहे, गूगल के भीतर शोध और उत्पाद टीमों के बीच उड़ान भरते रहे।
एडेप्ट एआई की सह-स्थापना
फरवरी 2022 में, कुमार ने अनुभव सिन्हा और निक पीटर्स के साथ एडेप्ट एआई की सह-स्थापना की, और साथ में उन्होंने अमेज़न वेब सर्विसेज, माइक्रोसॉफ्ट और एनवीडिया सहित प्रमुख निवेशकों से $350 मिलियन का सीड और सीरीज ए फंडिंग जुटाने के लिए कंपनी का नेतृत्व किया। एडेप्ट को AI21 Labs प्रतियोगी के रूप में वर्गीकृत किया गया था, लेकिन इसने एक "एक्शन मॉडल" बनाने पर ध्यान केंद्रित किया जो प्राकृतिक भाषा कमांड को समझ सकता था और कंप्यूटर पर कार्यों को निष्पादित कर सकता था - प्रभावी रूप से बड़े भाषा मॉडल और कंप्यूटर एजेंटों के बीच सेतु बनाता था।
मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी के रूप में कुमार के नेतृत्व में, एडेप्ट ने वल्कन-1 मॉडल विकसित किया, जो एक 5-वर्ण-आधारित मॉडल था जो उपयोगकर्ता इंटरफेस को नेविगेट करने और वेब खोज करने में उत्कृष्ट था। कंपनी ने ACT-1 भी जारी किया, जो एक उत्पाद है जो विंडोज़-जैसे अनुप्रयोगों के साथ बातचीत को सक्षम बनाता है। 2024 के मध्य तक, एडेप्ट ने $400 मिलियन से अधिक जुटाए थे और इसका मूल्य $1 बिलियन से अधिक था, जिससे कुमार उद्यम एआई क्षेत्र में एक प्रमुख आवाज बन गए।
उन्होंने अक्सर गूगल ब्रेन में अपने समय को एक रचनात्मक अनुभव के रूप में उद्धृत किया, लेकिन कहा कि शोध से उद्यमिता में संक्रमण में मुख्य प्रौद्योगिकी और उपयोगकर्ता मूल्य के बीच एक व्यावहारिक संतुलन खोजना शामिल था।
प्रमुख अवधारणात्मक योगदान
कुमार के मुख्य बौद्धिक योगदान हैं:
- भाषा समझ के साथ आरएल का संयोजन – भाषा सेटिंग्स में एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करने में उनका मिश्रित दृष्टिकोण, जैसे 2019 का पेपर "भाषा ग्राउंडिंग उप-प्रणाली के साथ मशीन लर्निंग।"
- कुशलतापूर्वक ट्रांसफॉर्मर को स्केल करना: उन्होंने मॉडल शार्डिंग और घने-से-विरल प्रशिक्षण विधियों को विकसित करने पर काम किया, जिससे कम संसाधनों के साथ बड़े तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया जा सके।
- बड़े नेटवर्क की व्याख्या – कुमार की ध्यान पैटर्न के माध्यम से तंत्रिका नेटवर्क वजन को समझने में रुचि थी, और उन्होंने गहन शिक्षण डिबग उपकरणों में योगदान दिया।
इन योगदानों ने एडेप्ट के प्रमुख मॉडल आर्किटेक्चर के डिजाइन को सूचित किया है, और उनके लक्ष्य को भी दर्शाते हैं कि एआई एजेंटों को न केवल बुद्धिमान, बल्कि विश्वसनीय और सुरक्षित बनाया जाए।
मान्यता और पुरस्कार
कुमार के काम ने कई पेशेवर और शैक्षणिक समुदायों से मान्यता अर्जित की है:
- कार्यों में सीखे गए कौशल को स्थानांतरित करने पर एक प्रस्तावित परियोजना के लिए गूगल रिसर्च फेलोशिप से सम्मानित किया गया (2016)।
- "इंस्टेंस में सिमेंटिक इंस्टेंस सेगमेंटेशन" पर उनके काम के लिए इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन (आईसीएलआर) में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार प्राप्त किया।
- 2021 में एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू द्वारा एआई में राइजिंग स्टार नामित किया गया।
उन्हें न्यूरिप्स, आईएमएलएस और एसीएल सहित शीर्ष सम्मेलनों में आमंत्रित वक्ता के रूप में व्यापक रूप से स्वीकार किया गया है, और स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की एआई प्रयोगशाला में एक मेंटर रहे हैं।
प्रकाशन और वक्तृत्व कार्यक्रम
कुमार ने 30 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित पेपर प्रकाशित किए हैं, जिनमें हजारों उद्धरण जमा हुए हैं। उनके सबसे अधिक उद्धृत कार्यों में 'मशीन लर्निंग स्टडी' और व्यापक रूप से पढ़ा जाने वाला पेपर "विज़न-लैंग्वेज मॉडल: ए प्रैक्टिकल गाइड" शामिल है।
उनकी शैक्षणिक प्रोफ़ाइल ने उन्हें सम्मेलन सर्किट में एक नियमित योगदानकर्ता बना दिया है। वे प्रमुख स्थानों के लिए कार्यक्रम समिति के सदस्य और वाशिंगटन, डी.सी. एआई शिखर सम्मेलन में जनरेटिव-एआई पर एक सिद्धांत पैनलिस्ट रहे हैं। वे कई एआई स्टार्टअप्स और शैक्षणिक संस्थानों, जिनमें बर्कले एआई रिसर्च शामिल है, के सलाहकार बने हुए हैं।
व्यक्तिगत जीवन और सार्वजनिक प्रोफ़ाइल
कुमार और अन्य सभी सार्वजनिक विवरण एक निजी क्षेत्र से बाहर रखे गए हैं। उनके पास एक [ट्विटर] खाता है लेकिन शायद ही कभी व्यक्तिगत पाठकों के बराबर होता है। वे एक शांत, सहयोगी और तकनीकी-नेता के रूप में जाने जाते हैं, जिनका जोर प्रचार के बजाय अनुसंधान और विकास पर है।
मार्च 2025 तक, कुमार एडेप्ट में सीटीओ के रूप में काम करना जारी रखते हैं और दिन-प्रतिदिन की इंजीनियरिंग में सक्रिय रूप से शामिल हैं। वे इस कथा को खारिज कर रहे हैं कि एआई नौकरियों की जगह लेगा, यह जोर देते हुए कि अगली पीढ़ी एआई-संवर्धित सहयोग द्वारा परिभाषित की जाएगी।
संदर्भ
- "ट्रांसफॉर्मर के साथ खेलना सीखना" – 2020।
- "ट्रांसफॉर्मर से परे: एचटीटीपीएस और रोडमैप" – 2021।
- "सक्रिय कार्यों के लिए विज़न-लैंग्वेज मॉडल" – 2022।
- "सॉफ्टमैक्स इन्फ्यूजन की विफलता" - 2023, आर्क्सिव पर उपलब्ध।
यह विश्वकोश लेख एक तटस्थ दर्शकों के लिए है और 2025 तक कुमार के जीवन की एक विकसित तस्वीर का प्रतिनिधित्व करता है।
एआई अनुसंधान समुदाय में योगदान देने और एआई शैक्षणिक शोध को वाणिज्यिक अनुप्रयोगों से जोड़ने के लिए, कुमार मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक उल्लेखनीय व्यक्ति बन गए हैं।