हवा सीगेलमैन

हवा टी. सीगलमैन एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और यूनिवर्सिटी ऑफ मैसाचुसेट्स एमहर्स्ट में प्रोवोस्ट प्रोफेसर हैं। वह तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग के सिद्धांत में मौलिक योगदान के लिए जानी जाती हैं, विशेष रूप से ट्यूरिंग सीमा से परे गणना पर उनके काम के लिए, जिसने सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान और व्यावहारिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान दोनों को प्रभावित किया है। उनका करियर शिक्षा और सरकारी अनुसंधान नेतृत्व दोनों में फैला हुआ है, जिसमें अमेरिकी रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी (DARPA) में कार्यक्रम प्रबंधन शामिल है।

सीगलमैन का शोध जैविक गणना और डिजिटल कंप्यूटिंग के बीच की खाई को पाटता है, यह खोज करते हुए कि तंत्रिका नेटवर्क उन कार्यों को कैसे कर सकते हैं जो पारंपरिक मॉडल नहीं कर सकते। उनके काम को डीप लर्निंग से लेकर हाइपरकंप्यूटेशन तक के क्षेत्रों में व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है, और उन्होंने विज्ञान और राष्ट्रीय सुरक्षा दोनों में योगदान के लिए मान्यता प्राप्त की है।

प्रारंभिक जीवन और शिक्षा

सीगलमैन का जन्म इज़राइल में हुआ था और उन्होंने गणित और कंप्यूटिंग में प्रारंभिक रुचि विकसित की। उन्होंने 1988 में टेक्नियन - इज़राइल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी से कंप्यूटर विज्ञान में बी.ए. प्राप्त किया, इसके बाद 1992 में हिब्रू यूनिवर्सिटी ऑफ जेरूसलम से कंप्यूटर विज्ञान में एम.एससी. किया। फिर वह डॉक्टरेट अध्ययन के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका चली गईं, 1993 में रटगर्स विश्वविद्यालय से एडुआर्डो सोंटाग के मार्गदर्शन में कंप्यूटर विज्ञान में पीएच.डी. पूरी की। उनका शोध प्रबंध हाइपरकंप्यूटेशन पर केंद्रित था, एक ऐसा क्षेत्र जो शास्त्रीय ट्यूरिंग मशीन मॉडल से परे गणना की सैद्धांतिक सीमाओं की जांच करता है।

शैक्षणिक करियर

अपनी पीएच.डी. पूरी करने के बाद, सीगलमैन ने यूनिवर्सिटी ऑफ मैसाचुसेट्स एमहर्स्ट में संकाय में शामिल होने से पहले कई संस्थानों में शैक्षणिक पदों पर कार्य किया, जहां वह वर्तमान में प्रोवोस्ट प्रोफेसर के रूप में कार्यरत हैं। उनका शिक्षण और शोध गणना के सिद्धांत, तंत्रिका नेटवर्क और जीव विज्ञान तथा भौतिकी के साथ कंप्यूटर विज्ञान के प्रतिच्छेदन पर केंद्रित रहा है। उन्होंने कई स्नातक छात्रों और पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ताओं को मार्गदर्शन दिया है, जिनमें से कई शिक्षा और उद्योग में प्रमुख करियर की ओर अग्रसर हुए हैं।

UMass Amherst में, सीगलमैन कॉलेज ऑफ इंफॉर्मेशन एंड कंप्यूटर साइंसेज से संबद्ध रही हैं, जहां उन्होंने मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पाठ्यक्रम के विकास में योगदान दिया है। वह अंतःविषय पहलों में भी शामिल रही हैं, तंत्रिका विज्ञान, भौतिकी और इंजीनियरिंग के शोधकर्ताओं के साथ सहयोग करती रही हैं।

शोध योगदान

सीगलमैन का सबसे उल्लेखनीय शोध योगदान तंत्रिका नेटवर्क की कम्प्यूटेशनल शक्ति पर उनका काम है। 1995 में साइंस में प्रकाशित "कम्प्यूटेशन बियॉन्ड द ट्यूरिंग लिमिट" शीर्षक वाले एक ऐतिहासिक पेपर में, उन्होंने प्रदर्शित किया कि कुछ प्रकार के आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क उन कार्यों की गणना कर सकते हैं जो ट्यूरिंग-गणना योग्य नहीं हैं, यह सुझाव देते हुए कि इन नेटवर्कों में पारंपरिक डिजिटल कंप्यूटरों की तुलना में अधिक कम्प्यूटेशनल शक्ति है। इस काम ने कंप्यूटर विज्ञान में लंबे समय से चली आ रही धारणाओं को चुनौती दी और तंत्रिका प्रणालियों की क्षमताओं को समझने के लिए नए रास्ते खोले।

उनकी 1999 की पुस्तक, न्यूरल नेटवर्क्स एंड एनालॉग कम्प्यूटेशन: बियॉन्ड द ट्यूरिंग लिमिट, ने इन विचारों को और विस्तृत किया, एनालॉग तंत्रिका नेटवर्क की कम्प्यूटेशनल क्षमताओं का विश्लेषण करने के लिए एक व्यापक ढांचा प्रदान किया। यह पुस्तक क्षेत्र में एक मानक संदर्भ बन गई है, जिसे सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान और तंत्रिका नेटवर्क अनुप्रयोगों दोनों के शोधकर्ताओं द्वारा उद्धृत किया गया है।

सीगलमैन ने सपोर्ट वेक्टर मशीनों और क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के अध्ययन में भी योगदान दिया है। 2001 में आसा बेन-हुर, डेविड हॉर्न और व्लादिमीर वापनिक के साथ एक पेपर में, उन्होंने सपोर्ट वेक्टर क्लस्टरिंग पेश की, एक विधि जो अनुपयोगी सीखने के लिए सपोर्ट वेक्टर मशीनों का उपयोग करती है। यह काम डेटा माइनिंग और पैटर्न पहचान में प्रभावशाली रहा है।

इसके अतिरिक्त, 1999 में फिजिकल रिव्यू लेटर्स में प्रकाशित निरंतर-समय गतिशीलता के लिए कम्प्यूटेशनल जटिलता पर उनके शोध ने गतिशील प्रणालियों की जटिलता का पता लगाया, कंप्यूटर विज्ञान को भौतिकी से जोड़ा।

DARPA नेतृत्व

सीगलमैन ने DARPA में अपने काम के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अमेरिकी शोध प्राथमिकताओं को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। उन्होंने कई प्रमुख AI कार्यक्रमों के कार्यक्रम प्रबंधक के रूप में कार्य किया, जिनमें शामिल हैं:

• लाइफलॉन्ग लर्निंग मशीन्स: इस कार्यक्रम का उद्देश्य मशीन लर्निंग सिस्टम विकसित करना था जो अनुभव से लगातार सीख सकें, पिछले ज्ञान को भूलने के बिना नई स्थितियों के अनुकूल हो सकें। कार्यक्रम ने पारंपरिक डीप लर्निंग मॉडल की सीमाओं को दूर करने की कोशिश की, जिन्हें अक्सर शुरू से फिर से प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
• गारंटीिंग AI रोबस्टनेस अगेंस्ट डिसेप्शन: इस पहल ने AI प्रणालियों को विरोधी हमलों के प्रति अधिक लचीला बनाने पर केंद्रित किया, जहां दुर्भावनापूर्ण इनपुट मॉडल को मूर्ख बनाने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं। कार्यक्रम ने मजबूत तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण विधियों पर शोध को वित्त पोषित किया।
• सहकारी सुरक्षित शिक्षा: इस कार्यक्रम ने पता लगाया कि कई AI प्रणालियां सुरक्षा और गोपनीयता बनाए रखते हुए सहयोगात्मक रूप से कैसे सीख सकती हैं, वितरित मशीन लर्निंग में चुनौतियों का समाधान करते हुए।

DARPA में उनके नेतृत्व ने सैद्धांतिक शोध और व्यावहारिक अनुप्रयोगों के बीच की खाई को पाटने में मदद की, अधिक विश्वसनीय और सुरक्षित AI प्रणालियों के विकास को प्रभावित किया। उनके योगदान की मान्यता में, DARPA और रक्षा विभाग ने उन्हें मेरिटोरियस पब्लिक सर्विस मेडल से सम्मानित किया, जो नागरिक सेवा के लिए सर्वोच्च सम्मानों में से एक है।

चयनित प्रकाशन

सीगलमैन ने कई प्रभावशाली पेपर और पुस्तकें लिखी हैं। उनके सबसे अधिक उद्धृत कार्यों में से कुछ में शामिल हैं:

• बेन-हुर, ए.; हॉर्न, डी.; सीगलमैन, एच.टी.; वापनिक, वी. (2001)। "सपोर्ट वेक्टर क्लस्टरिंग"। जर्नल ऑफ मशीन लर्निंग रिसर्च। 2: 125–137।
• सीगलमैन, एच.टी. (1995)। "कम्प्यूटेशन बियॉन्ड द ट्यूरिंग लिमिट"। साइंस। 268 (5210): 545–548। doi:10.1126/science.268.5210.545।
• सीगलमैन, हवा टी. (1999)। न्यूरल नेटवर्क्स एंड एनालॉग कम्प्यूटेशन: बियॉन्ड द ट्यूरिंग लिमिट। बोस्टन: बिरखौसर। ISBN 0-8176-3949-7।
• सीगलमैन, एच.टी.; बेन-हुर, ए.; फिशमैन, एस. (1999)। "कम्प्यूटेशनल कॉम्प्लेक्सिटी फॉर कंटीन्यूअस टाइम डायनेमिक्स"। फिजिकल रिव्यू लेटर्स। 83 (7): 1463–1466।

इन प्रकाशनों को हजारों बार उद्धृत किया गया है, जो कंप्यूटर विज्ञान, गणित और इंजीनियरिंग के क्षेत्रों पर उनके प्रभाव को दर्शाता है।

प्रभाव और विरासत

सीगलमैन के काम का कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सैद्धांतिक और व्यावहारिक दोनों पहलुओं पर स्थायी प्रभाव पड़ा है। तंत्रिका नेटवर्क की कम्प्यूटेशनल शक्ति में उनकी अंतर्दृष्टि ने आधुनिक डीप लर्निंग आर्किटेक्चर के विकास को सूचित किया है, जिसमें ट्रांसफॉर्मर और बड़े भाषा मॉडल शामिल हैं, जो अब प्रौद्योगिकी में सर्वव्यापी हैं। मजबूती और आजीवन सीखने पर उनका जोर पाठ्यक्रम सीखने और एआई फीडबैक से सुदृढीकरण सीखने में शोध को भी प्रभावित किया है।

अपने तकनीकी योगदान से परे, सीगलमैन कंप्यूटर विज्ञान में महिलाओं के लिए एक संरक्षक और वकील रही हैं, क्षेत्र में अधिक विविधता को प्रोत्साहित करती रही हैं। उनका करियर एक उदाहरण के रूप में कार्य करता है कि कैसे सैद्धांतिक शोध व्यापक सामाजिक निहितार्थों के साथ व्यावहारिक नवाचारों को जन्म दे सकता है।

पुरस्कार और सम्मान

DARPA/DoD से मेरिटोरियस पब्लिक सर्विस मेडल के अलावा, सीगलमैन ने अपने करियर के दौरान कई अन्य सम्मान प्राप्त किए हैं। उन्हें प्रमुख सम्मेलनों में बोलने के लिए आमंत्रित किया गया है और उन्होंने प्रमुख पत्रिकाओं के संपादकीय बोर्डों में सेवा की है। प्रतिष्ठित शैक्षणिक समाजों में उनका चुनाव उस उच्च सम्मान को दर्शाता है जिसमें उनके सहकर्मी उनके काम को रखते हैं।

वर्तमान कार्य

2020 के दशक की शुरुआत तक, सीगलमैन यूनिवर्सिटी ऑफ मैसाचुसेट्स एमहर्स्ट में शोध और शिक्षण में सक्रिय हैं। उनकी हालिया रुचियों में तंत्रिका विज्ञान के साथ AI का प्रतिच्छेदन, अधिक मजबूत और व्याख्या योग्य मॉडल का विकास, और स्वायत्त प्रणालियों के नैतिक निहितार्थ शामिल हैं। वह मशीन लर्निंग के भविष्य और समाज में इसकी भूमिका के बारे में चर्चाओं में एक मांग वाली विशेषज्ञ बनी हुई हैं।