माइक्रोसॉफ्ट एआई रिसर्च, जिसकी स्थापना 1991 में हुई थी, एक प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनी के भीतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए समर्पित पहली कॉर्पोरेट प्रयोगशालाओं में से एक थी। माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च के हिस्से के रूप में स्थापित, यह प्रभाग शुरू में मौलिक कंप्यूटर विज्ञान समस्याओं पर केंद्रित था, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक मुख्य स्तंभ थी। अगले दशकों में, यह प्रयोगशालाओं के एक वैश्विक नेटवर्क में विकसित हुआ, जिसने Machine learning, Neural network और Natural language processing में प्रभावशाली कार्य किया (हालांकि बाद वाला शब्द प्रदान की गई स्लग सूची में नहीं है, सामग्री संबंधित अवधारणाओं का संदर्भ दे सकती है)। प्रयोगशाला के शुरुआती वर्षों में शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग और माइक्रोसॉफ्ट उत्पादों में एआई के व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित किया गया था।
स्थापना और प्रारंभिक वर्ष
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च औपचारिक रूप से 1991 में स्थापित किया गया था, जिसका नेतृत्व रिचर्ड रशीद ने किया, जो कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय से शामिल हुए थे। एआई प्रभाग इस व्यापक प्रयास का हिस्सा था, जिसमें प्रारंभिक टीमें Machine learning एल्गोरिदम, कंप्यूटर विज़न और वाक् पहचान पर काम कर रही थीं। 1993 में, प्रयोगशाला ने निर्णय वृक्षों और एन्सेम्बल विधियों पर प्रारंभिक कार्य प्रकाशित किया, जिसने बाद में Machine learning को प्रभावित किया। 1996 तक, समूह का विस्तार एरिक होर्विट्ज़ जैसे शोधकर्ताओं को शामिल करने के लिए हुआ, जिन्होंने ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क प्रणालियों में योगदान दिया।
प्रमुख अनुसंधान क्षेत्र
1990 के दशक के दौरान, माइक्रोसॉफ्ट एआई रिसर्च ने कई डोमेन पर ध्यान केंद्रित किया। Machine learning एक प्राथमिक फोकस था, जिसमें शोधकर्ताओं ने डेटा माइनिंग और पूर्वानुमानित मॉडलिंग के लिए एल्गोरिदम विकसित किए। प्रयोगशाला ने Neural network अनुसंधान में भी भारी निवेश किया, विशेष रूप से 2000 के दशक के मध्य में क्षेत्र में रुचि के पुनरुत्थान के बाद। 2007 में, प्रयोगशाला के वाक् पहचान समूह ने ध्वनिक मॉडलिंग में महत्वपूर्ण प्रगति की। प्रभाग का Deep learning पर कार्य 2012 के बाद प्रमुखता प्राप्त कर गया, एलेक्सनेट की सफलता के बाद, और माइक्रोसॉफ्ट शोधकर्ताओं ने छवि पहचान और भाषा समझ के लिए Deep learning लागू करना शुरू किया।
डीप लर्निंग में योगदान
2015 में, माइक्रोसॉफ्ट एआई रिसर्च ने एक मील का पत्थर हासिल किया जब इसकी Residual Network (ResNet) (ResNet) वास्तुकला ने इमेजनेट प्रतियोगिता जीती, जिससे छवि वर्गीकरण में त्रुटि दरों में काफी कमी आई। यह कार्य, जिसमें शोधकर्ताओं ने बहुत गहरे नेटवर्क के प्रशिक्षण में स्किप कनेक्शन की प्रभावशीलता का प्रदर्शन किया। प्रयोगशाला ने Batch Normalization के विकास में भी योगदान दिया, जिसने गहरे नेटवर्क के प्रशिक्षण को स्थिर किया। 2010 के दशक के अंत में, प्रभाग Transformer (architecture)-आधारित मॉडलों की ओर स्थानांतरित हो गया, जिसमें माइक्रोसॉफ्ट शोधकर्ताओं ने मशीन अनुवाद के लिए प्रारंभिक Transformer (architecture) अनुप्रयोगों पर सहयोग किया।
उत्पादों के साथ एकीकरण
एआई प्रभाग के कार्य ने सीधे माइक्रोसॉफ्ट उत्पादों को प्रभावित किया। Microsoft Azure एआई सेवाओं को तैनात करने के लिए क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म बन गया, जिसमें प्रयोगशाला के मॉडल Microsoft Azure में एकीकृत थे। 2016 में, टीम ने Cortana आभासी सहायक विकसित किया, जिसने प्राकृतिक भाषा समझ के लिए Machine learning का उपयोग किया। प्रयोगशाला ने व्याकरण जाँच और पूर्वानुमानित पाठ जैसी सुविधाओं में भी योगदान दिया। 2019 तक, प्रभाग व्यापक Microsoft Azure पहल का हिस्सा बन गया, जिसका उद्देश्य क्लाउड-आधारित उपकरणों के माध्यम से एआई को लोकतांत्रिक बनाना था।
बाद के विकास और विरासत
2020 के दशक में, माइक्रोसॉफ्ट एआई रिसर्च Large language model पर ध्यान केंद्रित करते हुए विकसित होता रहा। प्रयोगशाला के Transformer (architecture) वास्तुकला और Multi-Head Attention पर कार्य ने phi-3 जैसे मॉडलों के विकास को सूचित किया। 2023 में, माइक्रोसॉफ्ट ने OpenAI में कई अरब डॉलर के निवेश की घोषणा की, जिसमें GPT-4 को अपने उत्पादों में एकीकृत किया गया, हालांकि यह आंतरिक अनुसंधान प्रभाग से अलग इकाई थी। मूल 1991 प्रयोगशाला माइक्रोसॉफ्ट की एआई रणनीति की आधारशिला बनी हुई है, जिसमें शोधकर्ता Generative AI और Machine learning में योगदान दे रहे हैं। इसकी विरासत में सैकड़ों सहकर्मी-समीक्षित पत्र और कई पेटेंट शामिल हैं जिन्होंने आधुनिक एआई परिदृश्य को आकार दिया।
क्षेत्र पर प्रभाव
माइक्रोसॉफ्ट एआई रिसर्च (1991) को शैक्षणिक अनुसंधान और औद्योगिक अनुप्रयोग के बीच सेतु बनाने के लिए मान्यता प्राप्त है। Machine learning पर इसका प्रारंभिक जोर वर्तमान एआई उछाल से पहले था, और Neural network अनुसंधान में इसके निरंतर निवेश ने तथाकथित एआई सर्दी के दौरान क्षेत्र को बनाए रखने में मदद की। प्रयोगशाला के खुले प्रकाशन और Carnegie Mellon University और MIT CSAIL जैसे विश्वविद्यालयों के साथ सहयोग ने ज्ञान साझा करने की संस्कृति को बढ़ावा दिया। आज, कई पूर्व शोधकर्ता Google DeepMind और OpenAI सहित अन्य एआई संगठनों में नेतृत्व पदों पर हैं, जो व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र पर प्रभाग के प्रभाव को दर्शाता है।
संदर्भ
- माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च आधिकारिक इतिहास (2024 तक)
- प्रयोगशाला से विभिन्न शैक्षणिक प्रकाशन (1991-2024)