दिलीप जॉर्ज एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और तंत्रिका विज्ञान शोधकर्ता हैं, जो पदानुक्रमित अस्थायी मेमोरी (HTM) का अग्रणी कार्य करने और दो प्रभावशाली AI स्टार्टअप - न्यूमेंटा और विकेरियस की सह-स्थापना के लिए जाने जाते हैं। उनके कार्य ने सैद्धांतिक तंत्रिका विज्ञान और मशीन लर्निंग के बीच सेतु का काम किया है, जिसमें मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित AI प्रणालियों के निर्माण पर ध्यान केंद्रित किया गया है। 2022 तक, वे गूगल डीपमाइंड में एक शोध वैज्ञानिक हैं, जहाँ वे AI में मौलिक प्रश्नों का अन्वेषण जारी रखते हैं।
जॉर्ज ने 2006 में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में पीएचडी प्राप्त की। अपने डॉक्टरेट अध्ययन के दौरान, उन्होंने इस बारे में प्रारंभिक विचार विकसित किए कि नियोकोर्टेक्स को कम्प्यूटेशनल रूप से कैसे मॉडल किया जा सकता है, जो बाद में HTM की नींव बना। उन्होंने कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में रेडवुड सेंटर फॉर थियोरेटिकल न्यूरोसाइंस में एक विजिटिंग फेलो के रूप में भी समय बिताया, जहाँ उन्होंने तंत्रिका गणना का अध्ययन करने वाले शोधकर्ताओं के साथ सहयोग किया।
पदानुक्रमित अस्थायी मेमोरी और न्यूमेंटा
2005 में, जॉर्ज ने पदानुक्रमित अस्थायी मेमोरी का अग्रणी कार्य किया, जो एक मशीन लर्निंग ढांचा है जो नियोकोर्टेक्स की पदानुक्रमित संरचना और अस्थायी पैटर्न पर उसकी निर्भरता को मॉडल करता है। HTM प्रणालियाँ डेटा के अनुक्रमों से सीखती हैं, स्थानिक और अस्थायी दोनों नियमितताओं को पकड़ती हैं, और शोर के प्रति मजबूत और ऑनलाइन सीखने में सक्षम होने के लिए डिज़ाइन की गई हैं। उसी वर्ष, उन्होंने जेफ हॉकिन्स और डोना डुबिंस्की के साथ न्यूमेंटा, इंक. की सह-स्थापना की। न्यूमेंटा का लक्ष्य HTM का व्यावसायीकरण करना था, इसे विसंगति का पता लगाने और पैटर्न पहचान जैसे कार्यों पर लागू करना था। जॉर्ज ने प्रौद्योगिकी के प्रमुख वास्तुकार के रूप में कार्य किया, इसके सैद्धांतिक आधारों और व्यावहारिक कार्यान्वयन में योगदान दिया। न्यूमेंटा में उनके कार्य ने एआई के व्यापक क्षेत्र के भीतर HTM को एक विशिष्ट दृष्टिकोण के रूप में स्थापित करने में मदद की, जिसमें विशुद्ध रूप से सांख्यिकीय तरीकों पर मस्तिष्क-प्रेरित गणना पर जोर दिया गया।
विकेरियस और डीपमाइंड का मार्ग
2010 में, जॉर्ज ने डी. स्कॉट फीनिक्स के साथ विकेरियस की सह-स्थापना करने के लिए न्यूमेंटा छोड़ दिया। विकेरियस एक AI शोध स्टार्टअप था जो ऐसी प्रणालियों के निर्माण पर केंद्रित था जो मनुष्यों की तरह तर्क और सामान्यीकरण कर सकें, तंत्रिका विज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान के सिद्धांतों पर आधारित। कंपनी ने प्रमुख इंटरनेट उद्यमियों, जिनमें पीटर थिएल और डस्टिन मोस्कोविट्ज़ शामिल हैं, से महत्वपूर्ण ध्यान और धन आकर्षित किया। विकेरियस ने महत्वाकांक्षी लक्ष्यों का पीछा किया, जैसे दृश्य धारणा और रोबोटिक नियंत्रण के लिए एल्गोरिदम विकसित करना जो कुछ उदाहरणों से सीख सकें और नई स्थितियों के अनुकूल हो सकें। कंपनी के शोध में तंत्रिका नेटवर्क, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसे क्षेत्र शामिल थे, लेकिन कारण मॉडल और रचनात्मक प्रतिनिधित्व पर एक विशिष्ट जोर के साथ।
2022 में, अल्फाबेट के स्वामित्व वाली कंपनी इंट्रिन्सिक ने विकेरियस का अधिग्रहण किया। अधिग्रहण के कारण विकेरियस के संचालन का विभाजन हुआ: AI और रोबोटिक्स प्रभाग इंट्रिन्सिक के साथ विलय हो गए, जो औद्योगिक रोबोटिक्स पर केंद्रित है, जबकि शोध प्रभाग, जिसमें जॉर्ज भी शामिल थे, डीपमाइंड में शामिल हो गया। इस संक्रमण ने जॉर्ज को दुनिया के अग्रणी AI संगठनों में से एक में अपना शोध जारी रखने की अनुमति दी, जहाँ वे मशीन इंटेलिजेंस में कला की स्थिति को आगे बढ़ाने पर काम करते हैं।
शोध योगदान और दर्शन
अपने पूरे करियर में, जॉर्ज मस्तिष्क से प्रेरित संरचनात्मक प्रेरक पूर्वाग्रहों को शामिल करने वाली AI प्रणालियों के निर्माण के समर्थक रहे हैं। HTM पर उनके कार्य ने पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व और अस्थायी गतिशीलता के महत्व पर जोर दिया, जो कई डीप लर्निंग प्रणालियों में सामान्य फीडफॉरवर्ड आर्किटेक्चर से भिन्न हैं। उन्होंने तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रतीकात्मक तर्क को संयोजित करने की भी वकालत की है, एक दृष्टिकोण जो तंत्रिका-प्रतीकात्मक AI में प्रयासों के साथ संरेखित है। जॉर्ज के शोध ने वर्तमान AI दृष्टिकोणों की सीमाओं, जैसे बड़े भाषा मॉडल, और अधिक मजबूत, सामान्यीकरण योग्य बुद्धिमत्ता की आवश्यकता के बारे में चर्चाओं को प्रभावित किया है।
प्रभाव और विरासत
जॉर्ज के योगदान ने AI के क्षेत्र, विशेष रूप से मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटिंग के क्षेत्र में स्थायी प्रभाव डाला है। HTM पर उनका प्रारंभिक कार्य डीप लर्निंग में कई आधुनिक प्रगति से पहले का था और मस्तिष्क सूचना को कैसे संसाधित करता है, इसे समझने के लिए एक वैकल्पिक ढांचा प्रदान करता था। न्यूमेंटा और विकेरियस के माध्यम से, उन्होंने तंत्रिका विज्ञान और AI के प्रतिच्छेदन में रुचि रखने वाले शोधकर्ताओं के एक समुदाय को बढ़ावा देने में मदद की। डीपमाइंड में उनका कदम उन्हें कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता विकसित करने के प्रयासों में सबसे आगे रखता है, जहाँ उनकी अंतर्दृष्टि नई शोध दिशाओं को सूचित करती रहती है।
चयनित प्रकाशन और पेटेंट
जॉर्ज ने कई शैक्षणिक पत्र लिखे हैं और पदानुक्रमित अस्थायी मेमोरी और AI आर्किटेक्चर से संबंधित कई पेटेंट धारण करते हैं। उनके प्रकाशन अक्सर तंत्रिका गणना और मशीन लर्निंग पर केंद्रित स्थानों में दिखाई देते हैं। हालाँकि विशिष्ट शीर्षक यहाँ सूचीबद्ध नहीं हैं, उनका काम HTM और मस्तिष्क-प्रेरित AI पर साहित्य में व्यापक रूप से उद्धृत है।
व्यक्तिगत जीवन और शिक्षा
जॉर्ज की शैक्षिक पृष्ठभूमि में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में पीएचडी शामिल है, जहाँ उन्होंने कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान पर ध्यान केंद्रित किया। उनके पास भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान से डिग्री भी है, जहाँ उन्होंने इंजीनियरिंग का अध्ययन किया। उनका अंतःविषय प्रशिक्षण तंत्रिका विज्ञान और AI के बीच सेतु बनाने की उनकी क्षमता में सहायक रहा है।
डीपमाइंड में वर्तमान कार्य
2022 तक, जॉर्ज डीपमाइंड में एक शोध वैज्ञानिक हैं, जहाँ वे AI में मौलिक प्रश्नों का अन्वेषण करने वाली परियोजनाओं में शामिल हैं, जैसे कि ऐसी प्रणालियाँ कैसे बनाई जाएँ जो कारण मॉडल सीख सकें और दुनिया के बारे में तर्क कर सकें। डीपमाइंड में उनका काम मशीन इंटेलिजेंस के लिए तंत्रिका विज्ञान-प्रेरित दृष्टिकोणों में उनकी लंबे समय से रुचि को दर्शाता है।
यह भी देखें
- पदानुक्रमित अस्थायी मेमोरी
- न्यूमेंटा
- विकेरियस
- डीपमाइंड