Google AI, Google DeepMind की एक सहायक कंपनी है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान को आगे बढ़ाने और संबंधित उत्पादों को विकसित करने के लिए समर्पित है। इस प्रभाग की घोषणा Google I/O 2017 में तत्कालीन सीईओ सुंदर पिचाई द्वारा की गई थी, जिसमें कंपनी के AI प्रयासों को एक ही छतरी के नीचे समेकित किया गया था। समय के साथ, इसने अपने शोध सुविधाओं का विस्तार ज्यूरिख, पेरिस, इज़राइल और बीजिंग सहित स्थानों तक किया, जो AI विकास के लिए वैश्विक प्रतिबद्धता को दर्शाता है।
2023 में, Google AI एक बड़े पुनर्गठन का हिस्सा बन गया, जिसने इसके आंतरिक मशीन लर्निंग प्रभाग, Google Brain, को DeepMind के साथ विलय कर दिया, जो 2014 में अधिग्रहित एक यूके-आधारित कंपनी थी जो पहले अलग से संचालित होती थी। इस विलय ने Google DeepMind नामक एक एकीकृत इकाई बनाई, और Google AI के प्रमुख जेफ डीन को Google में मुख्य वैज्ञानिक के पद पर पदोन्नत किया। पुनर्गठन का उद्देश्य शोध प्रतिभा और संसाधनों को मिलाकर AI में प्रगति को तेज करना था।
इतिहास और गठन
Google AI की उत्पत्ति Google के भीतर पहले के शोध समूहों से हुई है, जिसमें Google Brain भी शामिल है, जिसे 2011 में स्थापित किया गया था। Google Brain ने डीप लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क पर ध्यान केंद्रित किया, जिसने बड़े भाषा मॉडल और ट्रांसफॉर्मर जैसे क्षेत्रों में मौलिक कार्य में योगदान दिया। Google I/O 2017 में Google AI की औपचारिक घोषणा ने इन प्रयासों को समन्वित करने और AI उत्पादों को व्यापक दर्शकों तक पहुंचाने के लिए एक रणनीतिक धक्का का संकेत दिया।
जेफ डीन के नेतृत्व में, Google AI ने एक दोहरे मिशन का पीछा किया: मौलिक अनुसंधान को आगे बढ़ाना और AI को वास्तविक दुनिया के उत्पादों पर लागू करना। प्रभाग ने शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग किया और व्यापक रूप से प्रकाशित किया, साथ ही आंतरिक उपकरण विकसित किए जो बाद में उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने लगे।
DeepMind के साथ विलय
Google Brain और DeepMind के बीच 2023 का विलय Google AI के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण था। DeepMind, जो AlphaGo और प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी जैसी सफलताओं के लिए जाना जाता है, एक मजबूत शोध संस्कृति और दीर्घकालिक AI सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करता था। संयुक्त इकाई, Google DeepMind, DeepMind के सह-संस्थापक डेमिस हसाबिस के नेतृत्व में संचालित होती है, जिसमें जेफ डीन मुख्य वैज्ञानिक के रूप में कार्यरत हैं।
इस पुनर्गठन ने जनरेटिव AI, सुदृढीकरण सीखने और अन्य उन्नत विषयों पर काम करने वाली टीमों के बीच घनिष्ठ सहयोग की अनुमति दी। इसने बाहरी भागीदारों और शोधकर्ताओं के लिए संगठनात्मक संरचना को भी स्पष्ट किया, जिससे Google DeepMind Alphabet के भीतर AI नवाचार के लिए प्राथमिक केंद्र बन गया।
परियोजनाएं और उत्पाद
Google AI कई प्रकार की परियोजनाओं से जुड़ा रहा है, शोध उपकरणों से लेकर उपभोक्ता-सामना करने वाले अनुप्रयोगों तक। एक उल्लेखनीय पहल Google Vids है, जो कार्यस्थल उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया एक AI-संचालित वीडियो निर्माण उपकरण है। एक और Google Assistant है, एक आभासी सहायक जिसे 2023 से Google AI द्वारा विकसित किया गया है, जो रोजमर्रा के कार्यों में AI क्षमताओं को एकीकृत करता है।
एक महत्वपूर्ण तकनीकी योगदान मशीन लर्निंग विकास के लिए क्लाउड-आधारित TPU (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट) का प्रावधान है। TPU शोध क्लाउड खुले स्रोत मशीन लर्निंग शोध में लगे शोधकर्ताओं के लिए क्लाउड TPU के एक क्लस्टर तक मुफ्त पहुंच प्रदान करता है, जिससे बड़े पैमाने पर मॉडल पर काम करने वालों के लिए प्रवेश की बाधा कम हो जाती है।
TensorFlow
TensorFlow, 2015 में Google Brain द्वारा बनाई गई एक मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी, AI समुदाय में सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले उपकरणों में से एक है। यह मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए एक लचीला ढांचा प्रदान करता है, जो शोध प्रोटोटाइप से लेकर उत्पादन प्रणालियों तक सब कुछ का समर्थन करता है। TensorFlow उद्योगों में डीप लर्निंग तकनीकों को फैलाने में सहायक रहा है।
Magenta
Magenta, Google AI के भीतर एक डीप लर्निंग शोध टीम है जो रचनात्मक प्रक्रिया में मशीन लर्निंग की भूमिका का पता लगाती है। टीम ने कई खुले स्रोत परियोजनाएं जारी की हैं जो कलाकारों और संगीतकारों को AI का उपयोग करके अपने कार्यप्रवाह का विस्तार करने की अनुमति देती हैं। Magenta के साथ, संगीतकार और संगीतकार कम लागत पर उच्च गुणवत्ता वाला संगीत उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे नए कलाकारों के लिए उद्योग में प्रवेश करना आसान हो जाता है।
Sycamore
Sycamore, Google द्वारा विकसित एक 54-क्यूबिट प्रोग्रामेबल क्वांटम प्रोसेसर है। हालांकि यह सख्ती से एक AI परियोजना नहीं है, इसका भविष्य की कंप्यूटिंग क्षमताओं के लिए निहितार्थ है, जिसमें मशीन लर्निंग में संभावित अनुप्रयोग शामिल हैं। प्रोसेसर ने 2019 में एक मील का पत्थर हासिल किया जब इसने क्वांटम वर्चस्व का प्रदर्शन किया, उस समय के सबसे शक्तिशाली शास्त्रीय सुपरकंप्यूटरों की तुलना में एक विशिष्ट कार्य तेजी से करते हुए।
LaMDA
LaMDA (संवाद अनुप्रयोगों के लिए भाषा मॉडल) संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का एक परिवार है जिसे संवाद में प्राकृतिक भाषा समझ में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। LaMDA बाद के मॉडलों का अग्रदूत था और संवादात्मक AI प्रणालियों के विकास में योगदान दिया।
कम प्रतिनिधित्व वाली भाषाओं में डेटासेट
Google AI ने इन भाषाओं में AI मॉडल के प्रशिक्षण की सुविधा के लिए कम प्रतिनिधित्व वाली भाषाओं में डेटासेट बनाने पर भी ध्यान केंद्रित किया है। यह प्रयास AI तकनीकों को वैश्विक रूप से अधिक समावेशी और सुलभ बनाने का लक्ष्य रखता है, उस पूर्वाग्रह को संबोधित करते हुए जो मुख्य रूप से अंग्रेजी-भाषा डेटा पर प्रशिक्षण से उत्पन्न हो सकता है।
पूर्व परियोजनाएं
कुछ परियोजनाएं जो शुरू में Google AI का हिस्सा थीं, उन्हें बाद में Google DeepMind में स्थानांतरित कर दिया गया या बंद कर दिया गया। Bard, जो Gemini मॉडल पर आधारित एक चैटबॉट था, 8 फरवरी 2024 तक Google AI द्वारा विकसित नहीं किया गया था, जब इसे Gemini ब्रांड में विलय कर दिया गया और Google DeepMind में स्थानांतरित कर दिया गया। इसी तरह, Duet AI, एक Google Workspace एकीकरण जो पाठ या चित्र उत्पन्न कर सकता था, उसे भी उसी तारीख को Google DeepMind में स्थानांतरित कर दिया गया।
Crowdsource, Google द्वारा विकसित एक क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म, एक और पूर्व परियोजना थी। इसका उद्देश्य विभिन्न एल्गोरिदम के प्रशिक्षण के लिए उपयोगकर्ताओं द्वारा दान किए गए डेटा के माध्यम से Google सेवाओं में सुधार करना था। प्लेटफ़ॉर्म ने उपयोगकर्ताओं को AI मॉडल को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए अनुवाद, प्रतिलेखन और अन्य डेटा का योगदान करने की अनुमति दी।
नैतिक विचार और विवाद
मार्च 2019 में, Google ने उन्नत प्रौद्योगिकी बाहरी सलाहकार परिषद (ATEAC) के निर्माण की घोषणा की, जिसमें आठ सदस्य शामिल थे: एलेसेंड्रो एक्विस्टी, बुबाकर बाह, डी काई, डायन गिबेन्स, जोआना ब्रायसन, के कोल्स जेम्स, लुसियानो फ्लोरिडी और विलियम जोसेफ बर्न्स। परिषद का उद्देश्य Google की AI तकनीकों के नैतिक निहितार्थों पर बाहरी मार्गदर्शन प्रदान करना था। हालांकि, के कोल्स जेम्स की नियुक्ति पर बड़ी संख्या में Google कर्मचारियों की आपत्तियों के बाद, जिन्होंने LGBTQ मुद्दों पर विवादास्पद बयान दिए थे, परिषद को इसकी स्थापना के एक महीने के भीतर छोड़ दिया गया।
फरवरी 2025 में, Alphabet ने अपनी सार्वजनिक AI नैतिकता नीति से उन दिशानिर्देशों को हटा दिया जो पहले AI तकनीक को उन अनुप्रयोगों पर लागू करने से बाहर करते थे जो "नुकसान पहुंचाने की संभावना" रखते थे। Google ने इस बदलाव का बचाव करते हुए एक ब्लॉग पोस्ट प्रकाशित किया, यह तर्क देते हुए कि पिछली नीति बहुत प्रतिबंधात्मक थी और AI को स्पष्ट निषेध के बजाय उचित सुरक्षा उपायों के साथ विकसित किया जाना चाहिए। इस कदम ने AI समुदाय के भीतर नवाचार और नैतिक जिम्मेदारी के बीच संतुलन के बारे में बहस छेड़ दी।
प्रभाव और विरासत
Google AI का कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र पर गहरा प्रभाव पड़ा है, दोनों इसके शोध योगदान और इसके खुले स्रोत उपकरणों के माध्यम से। अकेले TensorFlow उद्योग में एक मानक बन गया है, जिसका उपयोग स्टार्टअप और बड़े उद्यमों दोनों द्वारा किया जाता है। प्रभाग का ट्रांसफॉर्मर और बड़े भाषा मॉडल पर काम बाद के AI प्रणालियों के विकास को प्रभावित किया है, जिसमें OpenAI और Anthropic जैसे प्रतिस्पर्धियों के भी शामिल हैं।
2023 में DeepMind के साथ विलय ने Google को तेजी से विकसित हो रहे AI परिदृश्य में अधिक प्रभावी ढंग से प्रतिस्पर्धा करने के लिए तैनात किया। Google Brain और DeepMind की ताकतों को मिलाकर, Google DeepMind ने वैज्ञानिक खोज से लेकर रचनात्मक अनुप्रयोगों तक, AI में संभव की सीमाओं को आगे बढ़ाना जारी रखा है।
भविष्य की दिशाएं
2025 तक, Google DeepMind Gemini मॉडल परिवार का विकास जारी रखता है, जो जनरेटिव AI तकनीक में नवीनतम का प्रतिनिधित्व करता है। ये मॉडल Google के उत्पाद पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत हैं, जिसमें खोज, क्लाउड सेवाएं और उपभोक्ता उपकरण शामिल हैं। जिम्मेदार AI विकास पर ध्यान एक प्राथमिकता बना हुआ है, हालांकि कंपनी की विकसित नैतिकता नीतियां बदलती तकनीकी और प्रतिस्पर्धी दबावों के अनुकूल होने की इच्छा का सुझाव देती हैं।
Google AI की विरासत नवाचार और प्रभाव की है, जो आधुनिक AI को परिभाषित करने वाले उपकरणों और तकनीकों को आकार देती है। खुले स्रोत सॉफ्टवेयर, शोध और उत्पाद विकास में इसके योगदान ने क्षेत्र पर एक अमिट छाप छोड़ी है, और Google DeepMind में इसका पुनर्गठन सुनिश्चित करता है कि यह प्रभाव आने वाले वर्षों तक जारी रहेगा।