पेड्रो डोमिंगोस (जन्म 1965) वाशिंगटन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग के एमेरिटस प्रोफेसर हैं। वे मशीन लर्निंग के शोधकर्ता हैं, जो मार्कोव लॉजिक नेटवर्क पर अपने काम के लिए जाने जाते हैं, जो प्रथम-क्रम तर्क को संभाव्यता के साथ जोड़कर अनिश्चित अनुमान को सक्षम बनाते हैं। डोमिंगोस ने डेटा स्ट्रीम विश्लेषण, लागत-संवेदनशील वर्गीकरण और प्रतिकूल शिक्षण में भी योगदान दिया है, और वे लोकप्रिय विज्ञान पुस्तक द मास्टर एल्गोरिदम (2015) के लेखक हैं।
शिक्षा
डोमिंगोस ने पुर्तगाल के इंस्टिट्यूटो सुपीरियर टेक्निको (IST) से स्नातक की डिग्री और विज्ञान में मास्टर डिग्री प्राप्त की। इसके बाद वे कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, इरविन चले गए, जहाँ उन्होंने दूसरी मास्टर डिग्री और फिर पीएचडी अर्जित की। उनका डॉक्टरेट शोध मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग पर केंद्रित था, जिसने क्षेत्र में उनके बाद के योगदान की नींव रखी।
शोध और करियर
पीएचडी पूरी करने के बाद, डोमिंगोस ने IST में सहायक प्रोफेसर के रूप में दो साल बिताए, इससे पहले 1999 में वे वाशिंगटन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर के रूप में शामिल हुए। वे 2012 में पूर्ण प्रोफेसर बने और बाद में एमेरिटस प्रोफेसर के पद पर आ गए। 2018 में, उन्होंने हेज फंड डी. ई. शॉ एंड कंपनी में मशीन लर्निंग शोध समूह शुरू किया, लेकिन अगले वर्ष शैक्षणिक गतिविधियों में लौटने के लिए इसे छोड़ दिया।
डोमिंगोस ने इंटरनेशनल मशीन लर्निंग सोसाइटी की सह-स्थापना की, जो क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए समर्पित एक पेशेवर संगठन है। 2018 तक, उन्होंने मशीन लर्निंग जर्नल के संपादकीय बोर्ड में कार्य किया। उनके शोध ने सैद्धांतिक आधारों और व्यावहारिक अनुप्रयोगों के बीच सेतु का काम किया है, जिसमें वायरल मार्केटिंग और सूचना एकीकरण में काम शामिल है।
प्रकाशन
डोमिंगोस को उनकी 2015 की पुस्तक द मास्टर एल्गोरिदम: हाउ द क्वेस्ट फॉर द अल्टीमेट लर्निंग मशीन विल रीमेक अवर वर्ल्ड के लिए सबसे ज्यादा जाना जाता है, जिसे बेसिक बुक्स द्वारा प्रकाशित किया गया था (ISBN 978-0-465-06570-7)। पुस्तक में, वे तर्क देते हैं कि सभी मशीन लर्निंग प्रतिमानों को एक एकल एल्गोरिदम में एकीकृत किया जा सकता है, जो तंत्रिका नेटवर्क, विकासवादी गणना, बायेसियन अनुमान और अन्य दृष्टिकोणों से अंतर्दृष्टि प्राप्त करता है।
उन्होंने "अवर डिजिटल डबल्स: एआई विल सर्व अवर स्पीशीज़, नॉट कंट्रोल इट" भी लिखा, जो सितंबर 2018 में साइंटिफिक अमेरिकन में प्रकाशित हुआ था। उस निबंध में, उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को "ऑटिस्टिक सेवेंट्स की तरह" बताया, जिनमें सामान्य ज्ञान की कमी होती है और वे निर्देशों को बहुत शाब्दिक रूप से ले सकते हैं, लेकिन उन्होंने बनाए रखा कि वे मानवीय आवश्यकताओं की सेवा करने वाले उपकरण बने रहेंगे। 2024 में, उन्होंने एक व्यंग्यात्मक उपन्यास, 2040: ए सिलिकॉन वैली सटायर (बुकबेबी, ISBN 979-8-350-96334-2) प्रकाशित किया।
पुरस्कार और सम्मान
डोमिंगोस को डेटा स्ट्रीम विश्लेषण, लागत-संवेदनशील वर्गीकरण, प्रतिकूल शिक्षण और मार्कोव लॉजिक नेटवर्क में उनके मौलिक शोध के साथ-साथ वायरल मार्केटिंग और सूचना एकीकरण में अनुप्रयोगों के लिए 2014 का ACM SIGKDD इनोवेशन अवार्ड मिला। 2010 में, उन्हें मशीन लर्निंग और प्रथम-क्रम तर्क और संभाव्यता के एकीकरण में महत्वपूर्ण योगदान के लिए एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AAAI) का फेलो चुना गया। उन्हें 2003 में स्लोअन फेलोशिप और 1992 से 1997 तक फुलब्राइट स्कॉलरशिप भी मिली।
विरासत और प्रभाव
मार्कोव लॉजिक नेटवर्क पर डोमिंगोस के काम ने सांख्यिकीय संबंधपरक शिक्षण में बाद के शोध को प्रभावित किया है, जो एक उपक्षेत्र है जो मशीन लर्निंग को तार्किक तर्क के साथ जोड़ता है। एकीकृत शिक्षण एल्गोरिदम के लिए उनकी वकालत ने शोधकर्ताओं के बीच क्षेत्र की भविष्य की दिशा के बारे में बहस छेड़ दी है। एक प्रोफेसर के रूप में, उन्होंने कई छात्रों को मार्गदर्शन दिया जो शिक्षा और उद्योग में करियर बनाने के लिए आगे बढ़े हैं, जिससे गहन शिक्षण और संबंधित क्षेत्रों के व्यापक विकास में योगदान मिला है।
उनके लोकप्रिय लेखन ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता में जटिल विचारों को आम दर्शकों तक पहुँचाने में मदद की है, जिसमें वर्तमान प्रणालियों की क्षमता और सीमाओं दोनों पर जोर दिया गया है। जबकि मास्टर एल्गोरिदम की समयरेखा के बारे में उनकी भविष्यवाणियाँ अटकलबाजी बनी हुई हैं, मौलिक तरीकों में उनके योगदान का उल्लेख शोध में जारी है।