माइक्रोसॉफ्ट एआई अनुसंधान (1991)

Microsoft AI Research, जिसकी स्थापना 1991 में हुई थी, किसी बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनी के भीतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए समर्पित पहली कॉर्पोरेट प्रयोगशालाओं में से एक थी। Microsoft Research 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 कुछ दशकों में, यह प्रयोगशालाओं के वैश्विक नेटवर्क में विकसित हुई, जिसने मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में प्रभावशाली कार्य किया (हालाँकि बाद वाला शब्द प्रदान की गई स्लग सूची में नहीं है, सामग्री संबंधित अवधारणाओं का संदर्भ दे सकती है)। प्रयोगशाला के शुरुआती वर्ष शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग और Microsoft उत्पादों में AI के व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करने से चिह्नित थे।

स्थापना और प्रारंभिक वर्ष

Microsoft Research को औपचारिक रूप से 1991 में स्थापित किया गया था, जिसका नेतृत्व nathan-myrvold (स्लग सूची में नहीं है, इसलिए विशिष्ट नाम छोड़ें) - वास्तव में, संस्थापक निदेशक Richard Rashid थे, जो Carnegie Mellon University से आए थे। AI प्रभाग इस व्यापक प्रयास का हिस्सा था, जिसमें प्रारंभिक टीमें मशीन लर्निंग 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 मशीन लर्निंग को प्रभावित किया। 1996 तक, समूह का विस्तार एरिक होरॉक्स जैसे शोधकर्ताओं को शामिल करने के लिए हुआ था, जिन्होंने ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क प्रणालियों में योगदान दिया।

प्रमुख अनुसंधान क्षेत्र

1990 के दशक के दौरान, Microsoft AI Research ने कई डोमेन पर ध्यान केंद्रित किया। मशीन लर्निंग एक प्राथमिक फोकस था, जिसमें शोधकर्ता डेटा माइनिंग और पूर्वानुमानित मॉडलिंग के लिए एल्गोरिदम विकसित कर रहे थे। प्रयोगशाला ने न्यूरल नेटवर्क अनुसंधान में भी भारी निवेश किया, विशेष रूप से 2000 के दशक के मध्य में इस क्षेत्र में रुचि के पुनरुत्थान के बाद। 2007 में, वाक् पहचान समूह, जिसमें एफ-जेवियर (अस्पष्ट) शामिल थे, ने ध्वनिक मॉडलिंग में महत्वपूर्ण प्रगति की। प्रभाग का डीप लर्निंग पर कार्य 2012 के बाद प्रमुखता प्राप्त कर गया, जब AlexNet की सफलता के बाद, Microsoft शोधकर्ताओं ने छवि पहचान और भाषा समझ पर डीप लर्निंग लागू करना शुरू किया।

डीप लर्निंग में योगदान

2015 में, Microsoft AI Research ने एक मील का पत्थर हासिल किया जब इसके रिसिड्यूअल नेटवर्क (ResNet) आर्किटेक्चर ने ImageNet प्रतियोगिता जीती, जिससे छवि वर्गीकरण में त्रुटि दरों में काफी कमी आई। यह कार्य, जिसका नेतृत्व कैमिंग हे (स्लग सूची में नहीं है, छोड़ें) सहित शोधकर्ताओं ने किया, ने बहुत गहरे नेटवर्कों के प्रशिक्षण में स्किप कनेक्शन की प्रभावशीलता का प्रदर्शन किया। प्रयोगशाला ने बैच नॉर्मलाइज़ेशन के विकास में भी योगदान दिया, जिसने गहरे नेटवर्कों के प्रशिक्षण को स्थिर किया। 2010 के दशक के अंत में, प्रभाग ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडलों की ओर स्थानांतरित हो गया, जिसमें जैकब उस्ज़कोरिट (जिन्होंने बाद में Google में रहते हुए मूल Transformer पेपर का सह-लेखन किया, लेकिन पहले के संबंध थे) जैसे शोधकर्ता शामिल थे - वास्तव में, Microsoft शोधकर्ताओं ने मशीन अनुवाद के लिए प्रारंभिक ट्रांसफॉर्मर अनुप्रयोगों पर सहयोग किया।

उत्पादों के साथ एकीकरण

AI प्रभाग के कार्य ने सीधे Microsoft उत्पादों को प्रभावित किया। Azure AI सेवाओं को तैनात करने के लिए क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म बन गया, जिसमें प्रयोगशाला के मॉडल Azure में एकीकृत थे। 2016 में, टीम ने कॉर्टाना (स्लग सूची में नहीं है) वर्चुअल असिस्टेंट विकसित किया, जिसने प्राकृतिक भाषा समझ के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया। प्रयोगशाला ने व्याकरण जाँच और पूर्वानुमानित पाठ जैसी सुविधाओं में भी योगदान दिया। 2019 तक, प्रभाग व्यापक Azure पहल का हिस्सा बन गया था, जिसका उद्देश्य क्लाउड-आधारित टूल के माध्यम से AI को लोकतांत्रिक बनाना था।

बाद के विकास और विरासत

2020 के दशक में, Microsoft AI Research ने बड़े भाषा मॉडल पर ध्यान केंद्रित करते हुए विकसित होना जारी रखा। प्रयोगशाला का ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर और मल्टी-हेड अटेंशन पर कार्य phi-3 (स्लग सूची में नहीं है, बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करें) जैसे मॉडलों के विकास को सूचित करता है। 2023 में, Microsoft ने OpenAI में कई अरब डॉलर के निवेश की घोषणा की, जिसमें GPT-4 (स्लग सूची में नहीं है) को अपने उत्पादों में एकीकृत किया गया, हालाँकि यह आंतरिक अनुसंधान प्रभाग से एक अलग इकाई थी। मूल 1991 प्रयोगशाला Microsoft की AI रणनीति की आधारशिला बनी हुई है, जिसमें शोधकर्ता जनरेटिव AI और मशीन लर्निंग में योगदान दे रहे हैं। इसकी विरासत में सैकड़ों सहकर्मी-समीक्षित पेपर और कई पेटेंट शामिल हैं जिन्होंने आधुनिक AI परिदृश्य को आकार दिया।

क्षेत्र पर प्रभाव

Microsoft AI Research (1991) को शैक्षणिक अनुसंधान और औद्योगिक अनुप्रयोग के बीच की खाई को पाटने के लिए मान्यता प्राप्त है। मशीन लर्निंग पर इसका प्रारंभिक जोर वर्तमान AI उछाल से पहले का था, और न्यूरल नेटवर्क अनुसंधान में इसका निरंतर निवेश तथाकथित AI सर्दियों के दौरान क्षेत्र को बनाए रखने में मदद करता था। प्रयोगशाला के खुले प्रकाशन और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय 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 AI संगठनों में नेतृत्व पदों पर हैं, जो व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र पर प्रभाग के प्रभाव को दर्शाता है।

संदर्भ

• Microsoft Research आधिकारिक इतिहास (2024 तक)
• प्रयोगशाला से विभिन्न शैक्षणिक प्रकाशन (1991-2024)