पॉल जॉन वेर्बोस (जन्म 4 सितंबर, 1947) एक अमेरिकी सामाजिक वैज्ञानिक और मशीन लर्निंग अग्रणी हैं। वे अपने 1974 के डॉक्टरेट शोध प्रबंध के लिए सबसे अधिक जाने जाते हैं, जिसमें पहली बार त्रुटियों के बैकप्रोपेगेशन के माध्यम से कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण की प्रक्रिया का वर्णन किया गया था। उस कार्य ने Deep learning और Artificial intelligence के व्यापक क्षेत्र में बाद की प्रगति के लिए एक सैद्धांतिक आधार तैयार किया। वेर्बोस आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क के भी अग्रणी थे, जो अनुक्रमिक डेटा को संसाधित करते हैं, और उन्होंने नियंत्रण सिद्धांत और अनुकूली गतिशील प्रोग्रामिंग में योगदान दिया।
मशीन लर्निंग से परे, वेर्बोस ने क्वांटम यांत्रिकी और भौतिकी के अन्य क्षेत्रों पर लिखा है, और उन्होंने चेतना, भौतिकी की नींव और मानव क्षमता से संबंधित बड़े प्रश्नों का पता लगाया है। 1980 के दशक की शुरुआत से 2015 तक, उन्होंने अमेरिकी राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन (NSF) में कार्यक्रम निदेशक के रूप में कार्य किया, जहाँ उन्होंने कई विषयों में अनुसंधान परियोजनाओं को वित्त पोषित किया, जिनमें वे भी शामिल थे जिन्होंने अंततः आधुनिक AI प्रणालियों में योगदान दिया।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
पॉल जॉन वेर्बोस का जन्म 4 सितंबर, 1947 को संयुक्त राज्य अमेरिका में हुआ था। वे विज्ञान और सामाजिक प्रश्नों दोनों में गहरी रुचि के साथ बड़े हुए, जिसने बाद में उनके अंतःविषयक करियर को प्रभावित किया। उन्होंने हार्वर्ड विश्वविद्यालय में अध्ययन किया, जहाँ उन्होंने भौतिकी में स्नातक की डिग्री प्राप्त की, और फिर विस्कॉन्सिन विश्वविद्यालय में, जहाँ उन्होंने अनुप्रयुक्त गणित और अर्थशास्त्र में डॉक्टरेट पूरी की।
अपने स्नातक अध्ययन के दौरान, वेर्बोस ने यह समझने पर ध्यान केंद्रित किया कि मस्तिष्क और मशीनों में सीखना कैसे होता है। उनके शोध प्रबंध, जिसका शीर्षक था "Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences," ने एक एल्गोरिदम प्रस्तुत किया जो त्रुटि ग्रेडिएंट्स को नेटवर्क के माध्यम से पीछे की ओर प्रसारित करके बहु-परत तंत्रिका नेटवर्क के वजन को समायोजित कर सकता था - एक तकनीक जिसे बाद में बैकप्रोपेगेशन के रूप में जाना गया। यद्यपि यह कार्य मनोविज्ञान और अर्थशास्त्र के संदर्भ में लिखा गया था, यह अंततः मशीन लर्निंग में एक मौलिक उपकरण बन गया।
1974 का शोध प्रबंध और बैकप्रोपेगेशन
वेर्बोस का 1974 का शोध प्रबंध कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए बैकप्रोपेगेशन के पहले व्यापक विवरण के रूप में व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त है। इस विधि ने कई छिपी परतों वाले नेटवर्क को पूर्वानुमान त्रुटियों को पुनरावृत्त रूप से कम करके इनपुट से आउटपुट तक जटिल मैपिंग सीखने की अनुमति दी। उस समय, इस विचार को व्यापक ध्यान नहीं मिला, आंशिक रूप से क्योंकि कम्प्यूटेशनल संसाधन सीमित थे और तंत्रिका नेटवर्क का क्षेत्र अभी तक स्थापित नहीं हुआ था।
दशकों बाद, जैसे-जैसे कंप्यूटर तेज़ हुए और डेटासेट बड़े हुए, बैकप्रोपेगेशन गहन शिक्षा की आधारशिला बन गया। Machine learning और Deep learning के लिए आधुनिक ढाँचे बैकप्रोपेगेशन पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं, अक्सर Adam (Optimizer) या अन्य Stochastic Gradient Descent Variants जैसे वेरिएंट के रूप में। जबकि वेर्बोस का शोध प्रबंध तकनीक का एकमात्र स्रोत नहीं था, इसे इसकी खोज में एक प्रमुख मील का पत्थर माना जाता है।
राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन में करियर
1980 के दशक की शुरुआत से 2015 तक, वेर्बोस ने संयुक्त राज्य अमेरिका में राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन (NSF) में कार्यक्रम निदेशक के रूप में पद धारण किया। उन्होंने तंत्रिका, कम्प्यूटेशनल और उभरती प्रौद्योगिकियों जैसे क्षेत्रों में अनुसंधान के लिए वित्त पोषण का प्रबंधन किया। इस भूमिका में, उन्होंने उन परियोजनाओं का समर्थन किया जो बाद में Deep learning और अन्य AI तकनीकों के विकास को प्रभावित करेंगी। वेर्बोस का कार्यकाल कई दशकों तक फैला रहा, जिसके दौरान उन्होंने अंतःविषयक अनुसंधान का समर्थन किया और AI अनुसंधान समुदाय को आगे बढ़ाने में मदद की।
NSF में, वेर्बोस ने संज्ञानात्मक विज्ञान और अनुकूली नियंत्रण अनुसंधान में भी योगदान दिया, यह देखते हुए कि तंत्रिका विज्ञान और अर्थशास्त्र के सिद्धांत कम्प्यूटेशनल मॉडल को कैसे सूचित कर सकते हैं। उनकी प्रबंधन शैली अक्सर शोधकर्ताओं को दीर्घकालिक, उच्च-जोखिम वाले विचारों को अपनाने के लिए प्रोत्साहित करती थी।
आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क और अनुकूली गतिशील प्रोग्रामिंग में योगदान
बैकप्रोपेगेशन के अलावा, वेर्बोस ने आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग का बीड़ा उठाया, जिनमें ऐसे कनेक्शन होते हैं जो चक्र बनाते हैं और डेटा के अनुक्रमों को संसाधित करने में सक्षम होते हैं। उन्होंने ऐसे नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के तरीके प्रस्तावित किए, जिन्होंने बाद में भाषण पहचान, भाषा मॉडलिंग और समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए आर्किटेक्चर को प्रभावित किया। आवर्ती नेटवर्क पर उनका काम "समय के माध्यम से बैकप्रोपेगेशन" की अवधारणा से भी जुड़ा था, एक तकनीक जो ग्रेडिएंट-आधारित प्रशिक्षण लागू करने के लिए समय में नेटवर्क को खोलती है।
वेर्बोस ने अनुकूली गतिशील प्रोग्रामिंग (ADP) के लिए एल्गोरिदम का एक परिवार भी विकसित किया, जो इष्टतम नियंत्रण समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क और गतिशील प्रोग्रामिंग को जोड़ता है। ये विधियाँ रोबोटिक्स, बिजली प्रणालियों और औद्योगिक प्रक्रिया नियंत्रण जैसे क्षेत्रों में उपयोग की जाती हैं, और अनुमानित गतिशील प्रोग्रामिंग के अंतर्गत इनका अध्ययन जारी है।
पुरस्कार और मान्यता
वेर्बोस के योगदान को कई पेशेवर संगठनों द्वारा मान्यता दी गई है। 1995 में, उन्हें IEEE न्यूरल नेटवर्क पायनियर अवार्ड मिला, जो उन व्यक्तियों को सम्मानित करता है जिन्होंने क्षेत्र में महत्वपूर्ण अग्रणी योगदान दिया है। पुरस्कार ने बैकप्रोपेगेशन और अनुकूली गतिशील प्रोग्रामिंग सहित अन्य बुनियादी तंत्रिका नेटवर्क सीखने के ढाँचों की उनकी खोज का उल्लेख किया।
वे अंतर्राष्ट्रीय तंत्रिका नेटवर्क सोसायटी (INNS) के मूल तीन दो-वर्षीय अध्यक्षों में से एक भी थे, जो तंत्रिका नेटवर्क विज्ञान की उन्नति के लिए समर्पित एक संगठन है। उनके नेतृत्व ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर काम करने वाले शोधकर्ताओं के प्रारंभिक समुदाय को आकार देने में मदद की।
अन्य शैक्षणिक रुचियाँ और लेखन
तंत्रिका नेटवर्क से परे, वेर्बोस ने क्वांटम यांत्रिकी और भौतिकी की नींव के विषयों पर प्रकाशित और बात की है। उनके पास भौतिक वास्तविकता के अंतर्निहित के बारे में काल्पनिक परिकल्पनाएँ हैं, जो कभी-कभी इसे सूचना प्रसंस्करण से जोड़ती हैं। वे चेतना और मानव क्षमता के बारे में भी लिखते हैं, जो बुद्धिमत्ता, प्राकृतिक और कृत्रिम दोनों के व्यापक निहितार्थों में उनकी रुचि को दर्शाता है।
उदाहरण के लिए, वे चर्चा कर सकते हैं कि तंत्रिका प्रक्रियाएँ चेतना की कठिन समस्या से कैसे संबंधित हैं, और उन्होंने सुझाव दिया है कि तंत्रिका नेटवर्क को समझना Large language model और ट्रांसफॉर्मर के विकसित होने पर अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।
विरासत और प्रभाव
वेर्बोस का बैकप्रोपेगेशन पर काम आधुनिक AI का एक मूलभूत सक्षमकर्ता माना जाता है। यह तकनीक Large language model से लेकर कंप्यूटर विज़न सिस्टम तक, लगभग हर गहन शिक्षण मॉडल में उपयोग की जाती है। प्रारंभिक शोध प्रबंध अवधारणा Deep learning के लिए कई वर्षों तक व्यापक रूप से ज्ञात नहीं थी, लेकिन शक्तिशाली हार्डवेयर और बड़े डेटासेट के आगमन के साथ, उनके योगदान को उचित प्रकाश में रखा गया। MIT CSAIL, BAIR (Berkeley AI Research) और अन्य प्रयोगशालाओं जैसे प्रतिष्ठित संस्थानों के शोधकर्ता अक्सर नए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करते समय उनके काम का उल्लेख करते हैं।
NSF में उनकी भूमिका ने भी AI अनुसंधान और वित्त पोषण में वृद्धि को बढ़ावा दिया, और उनके परामर्श और अनुदान समीक्षाओं ने कई शोधकर्ताओं को देखा। एक अग्रणी के रूप में, वे क्षेत्र में दीर्घकालिक सोच के लिए एक आवाज रहे हैं। उन्होंने कहा है कि तंत्रिका नेटवर्क की सफलता न केवल एक इंजीनियरिंग उपलब्धि है, बल्कि बहुत गहरी व्युत्पत्तियों की ओर एक कदम भी है।
अपने पूरे करियर में, वेर्बोस ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता में केंद्रीय समस्याओं को संबोधित करने के लिए गणित, भौतिक विज्ञान और सामाजिक बाधाओं के एकीकरण का उदाहरण दिया। उनके औपचारिक योगदान का अध्ययन उन लोगों द्वारा जारी है जो Deep learning, Artificial intelligence और संबंधित क्षेत्रों पर काम करते हैं।
यह भी देखें
- बैकप्रोपेगेशन
- आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क
- अनुकूली गतिशील प्रोग्रामिंग
संदर्भ
- वेर्बोस, पी. जे. (1974)। "Beyond Regression: New Tools for the Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences." पीएच.डी. शोध प्रबंध, हार्वर्ड विश्वविद्यालय।
- IEEE न्यूरल नेटवर्क पायनियर अवार्ड (1995)।
- अंतर्राष्ट्रीय तंत्रिका नेटवर्क सोसायटी।
- NSF कार्यक्रम रिपोर्ट और NSF।
बाहरी लिंक
उनके काम और व्यक्तिगत रुचियों के बारे में अतिरिक्त जानकारी के लिए, आधिकारिक वेबसाइट और उनके प्रकाशनों और पेटेंटों के सामान्य संग्रह को देखें।