सिंथिया रुडिन

सिंथिया डायने रुडिन (जन्म 1976) एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और सांख्यिकीविद् हैं जो मशीन-लर्निंग में विशेषज्ञता रखती हैं और व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग में अपने काम के लिए जानी जाती हैं। वह ड्यूक विश्वविद्यालय में इंटरप्रिटेबल मशीन लर्निंग लैब की निदेशक हैं, जहाँ वह कंप्यूटर विज्ञान, इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग, सांख्यिकीय विज्ञान, और बायोस्टैटिस्टिक्स और बायोइन्फॉर्मेटिक्स की प्रोफेसर हैं। 2022 में, उन्होंने उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों में AI प्रणालियों के लिए पारदर्शिता के महत्व पर अपने काम के लिए एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AAAI) से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फॉर द बेनिफिट ऑफ ह्यूमैनिटी के लिए स्क्विरल AI पुरस्कार जीता। इसके अलावा, उन्हें मशीन लर्निंग में उनके शोध की मान्यता में 2024 में अमेरिकन एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ साइंस (AAAS) का फेलो चुना गया।

रुडिन का शोध महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में डीप-लर्निंग और न्यूरल-नेटवर्क मॉडल पर प्रचलित निर्भरता को चुनौती देता है, यह तर्क देते हुए कि व्याख्यात्मक मॉडल तुलनात्मक सटीकता प्राप्त कर सकते हैं जबकि पारदर्शिता प्रदान करते हैं। उनकी वकालत ने नीति चर्चाओं और शैक्षणिक अभ्यास को प्रभावित किया है, विशेष रूप से आपराधिक न्याय और स्वास्थ्य देखभाल में, जहाँ निर्णय व्यक्तियों और समाज के लिए महत्वपूर्ण परिणाम लेकर आते हैं।

शिक्षा और करियर

रुडिन ने 1999 में यूनिवर्सिटी एट बफ़ेलो से गणितीय भौतिकी और संगीत सिद्धांत में दोहरी प्रमुख विषयों के साथ सुम्मा कम लाउड स्नातक की उपाधि प्राप्त की। उन्होंने 2004 में प्रिंसटन विश्वविद्यालय से अनुप्रयुक्त और कम्प्यूटेशनल गणित में पीएच.डी. पूरी की। उनका शोध प्रबंध, जिसका शीर्षक "बूस्टिंग, मार्जिन्स, एंड डायनामिक्स" था, इंग्रिड ड्यूबेचीज़ और रॉबर्ट शापायर द्वारा पर्यवेक्षित किया गया था। अपने स्नातक कार्य में, रुडिन ने बूस्टिंग एल्गोरिदम के अभिसरण गुणों को सिद्ध किया, जिससे इस सुविचारित प्रश्न का उत्तर मिला कि क्या AdaBoost L1 मार्जिन को अधिकतम करता है, जो एक निर्णय सीमा और निकटतम डेटा अवलोकन के बीच की दूरी का एक प्रकार है।

न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता और कोलंबिया विश्वविद्यालय में एसोसिएट रिसर्च साइंटिस्ट के पदों के बाद, उन्होंने 2009 में MIT स्लोअन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट में एक संकाय पद ग्रहण किया, और फिर 2016 में ड्यूक विश्वविद्यालय चली गईं। ड्यूक में, वह कई विभागों में संयुक्त नियुक्तियाँ रखती हैं, जो उनके काम की अंतःविषय प्रकृति को दर्शाती हैं।

रुडिन ने INFORMS के डेटा माइनिंग अनुभाग और अमेरिकन स्टैटिस्टिकल एसोसिएशन के सांख्यिकीय लर्निंग और डेटा साइंस अनुभाग के अध्यक्ष के रूप में कार्य किया है। उन्होंने DARPA के लिए ISAT संकाय सलाहकार बोर्ड में सेवा की, AAAI के लिए पार्षद थीं, और न्याय सहायता ब्यूरो आपराधिक न्याय प्रौद्योगिकी पूर्वानुमान समूह (BJA CJTFG) की सदस्य थीं। वह वर्तमान में ACM SIGKDD के कार्यकारी समिति में कार्य करती हैं और राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी, इंजीनियरिंग और चिकित्सा की अनुप्रयुक्त और सैद्धांतिक सांख्यिकी समिति (CATS) और कानून और न्याय समिति (CLAJ) दोनों की सदस्य हैं। वह मैनेजमेंट साइंस, हार्वर्ड डेटा साइंस रिव्यू, और जर्नल ऑफ क्वांटिटेटिव क्रिमिनोलॉजी के लिए एसोसिएट एडिटर हैं।

पुरस्कार और सम्मान

रुडिन के योगदान ने कई प्रशंसाएँ अर्जित की हैं। 2019 में, उन्हें अमेरिकन स्टैटिस्टिकल एसोसिएशन और इंस्टीट्यूट ऑफ मैथमैटिकल स्टैटिस्टिक्स का फेलो चुना गया "व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, बड़े पैमाने पर चिकित्सा डेटाबेस में भविष्यवाणी, और रैंकिंग एल्गोरिदम के सैद्धांतिक गुणों में उनके योगदान के लिए।" उन्हें 2022 में एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का फेलो चुना गया और उसी वर्ष प्राकृतिक विज्ञान में गुगेनहाइम फेलोशिप प्राप्त की।

उन्होंने विद्युत ग्रिड विश्वसनीयता पर अपने काम के लिए 2013 INFORMS इनोवेटिव एप्लीकेशन्स इन एनालिटिक्स पुरस्कार, संज्ञानात्मक गिरावट का आकलन करने के लिए व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग मॉडल पर काम के लिए 2016 INFORMS इनोवेटिव एप्लीकेशन्स इन एनालिटिक्स पुरस्कार, और गंभीर रूप से बीमार रोगियों में दौरे की भविष्यवाणी के लिए व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग मॉडल पर काम के लिए 2019 INFORMS इनोवेटिव एप्लीकेशन्स इन एनालिटिक्स पुरस्कार प्राप्त किया, जिससे गहन देखभाल इकाइयों में उपयोग किया जाने वाला 2HELPS2B स्कोर तैयार हुआ। रुडिन 2021 में INFORMS से मैन्युफैक्चरिंग एंड सर्विस ऑपरेशंस मैनेजमेंट बेस्ट ऑपरेशंस मैनेजमेंट पेपर इन ऑपरेशंस रिसर्च पुरस्कार की सह-विजेता थीं और 2018 में FICO रिकग्निशन अवार्ड फॉर द एक्सप्लेनेबल मशीन लर्निंग चैलेंज की विजेता थीं। वह 2017 डैनियल एच. वैगनर पुरस्कार फॉर एक्सीलेंस इन ऑपरेशंस रिसर्च के लिए फाइनलिस्ट थीं।

रुडिन को 2015 में बिजनेस इनसाइडर द्वारा MIT के 12 सबसे प्रभावशाली प्रोफेसरों में से एक नामित किया गया था। उन्होंने KDD (2014 और 2019), AISTATS, नोबेल सम्मेलन (2021), और IJCAI 2025 में मुख्य भाषण दिए हैं। उन्हें "व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग और सामाजिक अनुप्रयोगों में योगदान और नेतृत्व के लिए" 2025 की कक्षा के ACM फेलो के रूप में नामित किया गया था।

व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग वकालत

रुडिन आपराधिक न्याय प्रणाली और उच्च-दांव वाले निर्णयों में ब्लैक बॉक्स मॉडल की अपनी आलोचना के लिए प्रसिद्ध हैं, यह तर्क देते हुए कि व्याख्यात्मक मॉडल बनाए जा सकते हैं जो समान रूप से सटीक हों। उनका प्रभावशाली पेपर "स्टॉप एक्सप्लेनिंग ब्लैक बॉक्स मशीन लर्निंग मॉडल्स फॉर हाई स्टेक्स डिसीजन्स एंड यूज़ इंटरप्रिटेबल मॉडल्स इनस्टेड," जो 2019 में नेचर मशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित हुआ था, कई कारणों की रूपरेखा प्रस्तुत करता है कि जटिल मॉडलों के पोस्ट-हॉक स्पष्टीकरण अपर्याप्त क्यों हैं। वह तर्क देती हैं कि स्वास्थ्य देखभाल, आपराधिक न्याय और वित्त जैसे क्षेत्रों में उपयोग की जाने वाली कृत्रिम-बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ बाहरी स्पष्टीकरण तंत्रों पर निर्भर रहने के बजाय स्वाभाविक रूप से पारदर्शी होनी चाहिए।

यह दृष्टिकोण जनरेटिव-एआई और बड़े पैमाने पर ट्रांसफॉर्मर मॉडल में प्रचलित प्रवृत्ति के विपरीत है, जहाँ प्रदर्शन को अक्सर व्याख्यात्मकता पर प्राथमिकता दी जाती है। रुडिन का काम मानव-केंद्रित कृत्रिम बुद्धिमत्ता समुदाय के लिए एक प्रभावशाली स्रोत बन गया है, जो AI प्रणालियों को मानवीय मूल्यों और आवश्यकताओं के साथ संरेखित करने पर जोर देता है। उन्होंने मशीन लर्निंग में सामाजिक भलाई अनुप्रयोगों पर काम को प्रोत्साहित करने के लिए कई प्रयासों का नेतृत्व किया है, जिसमें मशीन लर्निंग जर्नल में साइंस एंड सोसाइटी के लिए मशीन लर्निंग पर विशेष अंक का संपादन और अमेरिकन स्टैटिस्टिकल एसोसिएशन की रिपोर्ट "डिस्कवरी विद डेटा: लीवरेजिंग स्टैटिस्टिक्स विद कंप्यूटर साइंस टू ट्रांसफॉर्म साइंस एंड सोसाइटी" का आयोजन शामिल है।

विद्युत ग्रिड और सार्वजनिक सुरक्षा में अनुप्रयोग

2007 से शुरू करते हुए, रुडिन कोलंबिया विश्वविद्यालय और कॉन एडिसन के बीच न्यूयॉर्क शहर के द्वितीयक विद्युत वितरण नेटवर्क को बनाए रखने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाली एक सहयोगी परियोजना की प्रमुख वैज्ञानिक थीं। इस परियोजना का उद्देश्य उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी और रोकथाम करना था, और इसे 2013 INFORMS इनोवेटिव एप्लीकेशन्स इन एनालिटिक्स पुरस्कार से सम्मानित किया गया। कार्य ने प्रदर्शित किया कि कैसे व्याख्यात्मक मॉडल महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे पर लागू किए जा सकते हैं, इंजीनियरों के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हुए विश्वसनीयता बनाए रखते हैं।

छात्र टोंग वांग और कैम्ब्रिज, एमए में कैम्ब्रिज पुलिस विभाग के जासूसों के साथ, रुडिन ने अपराध श्रृंखला पहचान के लिए सीरीज़ फाइंडर एल्गोरिदम विकसित किया। सीरीज़ फाइंडर को NYPD द्वारा उपयोग किए जाने वाले पैटर्निज़र एल्गोरिदम में बनाया गया था ताकि समान व्यक्तियों द्वारा किए गए अपराधों के पैटर्न का पता लगाया जा सके। पूर्वानुमानित पुलिसिंग में यह अनुप्रयोग कानून प्रवर्तन उपकरणों में पारदर्शिता के महत्व को उजागर करता है, क्योंकि अधिकारियों को यह समझने की आवश्यकता थी कि कुछ पैटर्न क्यों चिह्नित किए गए थे।

चिकित्सा स्कोरिंग प्रणाली

पूर्व छात्र बर्क उस्तुन के साथ रुडिन का स्कोरिंग सिस्टम पर काम स्लीप एपनिया स्क्रीनिंग और निदान, ICU रोगियों में दौरे की भविष्यवाणी, वयस्कों में ADHD स्क्रीनिंग, और क्लॉक ड्रॉइंग परीक्षण के माध्यम से लिखावट विश्लेषण का उपयोग करके संज्ञानात्मक गिरावट का पता लगाने के लिए चिकित्सा स्कोरिंग सिस्टम विकसित करने के लिए उपयोग किया गया है। ये स्कोरिंग सिस्टम चिकित्सकों के लिए विशेष सॉफ्टवेयर के बिना उपयोग करने के लिए पर्याप्त सरल होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, अक्सर योगात्मक बिंदु-आधारित उपकरणों का रूप लेते हैं। इस काम ने 2016 और 2019 INFORMS इनोवेटिव एप्लीकेशन्स इन एनालिटिक्स पुरस्कार अर्जित किए और वैगनर पुरस्कार के लिए फाइनलिस्ट था।

गंभीर रूप से बीमार रोगियों में दौरे की भविष्यवाणी के लिए विकसित 2HELPS2B स्कोर, गहन देखभाल इकाइयों में अपनाया गया है, जो एक व्यावहारिक उपकरण प्रदान करता है जो व्याख्यात्मकता को पूर्वानुमानित सटीकता के साथ जोड़ता है। चिकित्सा में रुडिन का दृष्टिकोण इस बात पर जोर देता है कि मॉडल न केवल सटीक होने चाहिए बल्कि डॉक्टरों, नर्सों और रोगियों के लिए समझने योग्य भी होने चाहिए, जिससे सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाया जा सके।

शिक्षण और छात्र परामर्श

ड्यूक में, रुडिन ने स्नातक छात्रों की दो टीमों को कोचिंग दी जिन्होंने 2018 NTIRE सिंगल इमेज सुपररेज़ोल्यूशन प्रतियोगिता (ट्रैक 1, क्लासिक बाइक्यूबिक) और 2018 पोएटिक्स लिटरेरी ट्यूरिंग प्रतियोगिता जीती। ये उपलब्धियाँ मशीन लर्निंग के तकनीकी और रचनात्मक दोनों अनुप्रयोगों में छात्रों को परामर्श देने की उनकी प्रतिबद्धता को दर्शाती हैं। उनकी प्रयोगशाला, इंटरप्रिटेबल मशीन लर्निंग लैब, स्नातक छात्रों और पोस्टडॉक्स को पारदर्शिता और निष्पक्षता को प्राथमिकता देने वाले एल्गोरिदम विकसित करने में प्रशिक्षित करती है।

रुडिन का शिक्षण ड्यूक से परे फैला हुआ है, क्योंकि उन्होंने प्रमुख सम्मेलनों में मुख्य भाषण दिए हैं और समाज में AI की भूमिका के बारे में सार्वजनिक चर्चाओं में योगदान दिया है। उनके काम को NPR जैसे आउटलेट्स में प्रदर्शित किया गया है, जहाँ उन्होंने चर्चा की कि डॉक्टर कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि एक स्व-शिक्षित कंप्यूटर सही निदान कर रहा है, जो उनके शोध के व्यावहारिक निहितार्थों को रेखांकित करता है।

यह भी देखें

• टिमनिट गेब्रू
• जॉय बुओलामविनी
• व्याख्यात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता

संदर्भ

स्रोतों में विकिपीडिया (CC BY-SA) और शैक्षणिक प्रकाशन शामिल हैं।

बाहरी लिंक

• होम पेज
• सिंथिया रुडिन के प्रकाशन गूगल स्कॉलर द्वारा अनुक्रमित
• हैरिस, रिचर्ड (अप्रैल 2019), "हाउ कैन डॉक्टर्स बी श्योर अ सेल्फ-टॉट कंप्यूटर इज़ मेकिंग द राइट डायग्नोसिस?", NPR पर