पीटर स्टोन (जन्म 1971) ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर हैं, जहाँ वे लर्निंग एजेंट्स रिसर्च ग्रुप का नेतृत्व करते हैं। उनका शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और बहु-एजेंट प्रणालियों पर, जिनमें कई स्वायत्त एजेंट साझा वातावरण में परस्पर क्रिया करते हैं और सीखते हैं। स्टोन ने 2016 से 2018 तक एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AAAI) के अध्यक्ष के रूप में कार्य किया, जो इस क्षेत्र में उनके नेतृत्व को दर्शाता है।
स्टोन ने 1993 में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक की डिग्री और 1998 में मनुएला वेलोसो के मार्गदर्शन में कार्नेगी मेलन से डॉक्टरेट की उपाधि प्राप्त की। बहु-एजेंट लर्निंग पर उनके डॉक्टरेट कार्य ने रोबोटिक्स और गेम-खेलने वाली AI में बाद के योगदानों की नींव रखी। वे 1999 में ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय के संकाय में शामिल हुए, जहाँ उन्होंने तब से कई छात्रों का मार्गदर्शन किया है और व्यापक रूप से प्रकाशित किया है।
शोध योगदान
स्टोन का शोध बहु-एजेंट प्रणालियों, मशीन लर्निंग और रोबोटिक्स तक फैला हुआ है। एक उल्लेखनीय उपलब्धि यूटी ऑस्टिन विला रोबोट सॉकर टीम थी, जिसने 2003 और 2004 में रोबोकप सिमुलेशन लीग चैम्पियनशिप जीती। इस कार्य ने प्रदर्शित किया कि सुदृढीकरण लर्निंग और टीम समन्वय को जटिल, गतिशील वातावरण में कैसे लागू किया जा सकता है। उन्होंने स्वायत्त वाहन नेविगेशन के लिए एल्गोरिदम के विकास में भी योगदान दिया, जिसमें अनुकूली क्रूज़ नियंत्रण और चौराहा प्रबंधन पर कार्य शामिल है, जिसके वेमो और अन्य स्व-ड्राइविंग प्रौद्योगिकियों के लिए निहितार्थ हैं।
बहु-एजेंट प्रणालियों में, स्टोन ने "एजेंट मॉडलिंग" की अवधारणा पेश की, जहाँ एजेंट निर्णय लेने में सुधार के लिए दूसरों के व्यवहार की भविष्यवाणी करना सीखते हैं। परतदार लर्निंग पर उनका 2000 का पेपर, जो जटिल कार्यों को उप-कार्यों में विघटित करता है, व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है। उन्होंने खेलों में नीलामी-आधारित संसाधन आवंटन और प्रतिद्वंद्वी मॉडलिंग जैसे विषयों का भी पता लगाया है, जो सैद्धांतिक और अनुप्रयुक्त AI को जोड़ता है।
नेतृत्व और सेवा
स्टोन की AAAI की अध्यक्षता (2016–2018) AI अनुसंधान और सार्वजनिक रुचि में तीव्र वृद्धि की अवधि के साथ मेल खाती है। उन्होंने AI में विविधता और नैतिकता को बढ़ावा देने के लिए पहल की देखरेख की, जिसमें AI और समाज पर AAAI 2016 फॉल सिम्पोजियम शामिल है। उन्होंने ओपनएआई और गूगल डीपमाइंड के लिए सलाहकार बोर्डों में भी कार्य किया है, जो AI सुरक्षा और नीति पर मार्गदर्शन प्रदान करता है। 2017 में AI के भविष्य और रोजगार पर अमेरिकी सीनेट के समक्ष उनकी गवाही ने एक सार्वजनिक बुद्धिजीवी के रूप में उनकी भूमिका को उजागर किया।
टेक्सास विश्वविद्यालय के भीतर, स्टोन ने कंप्यूटर विज्ञान विभाग की अध्यक्षता की है और AI और रोबोटिक्स पहल की स्थापना में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। उन्होंने वितरित प्रणालियों और मानव-रोबोट संपर्क से संबंधित परियोजनाओं पर नोकिया बेल लैब्स और ज़ेरॉक्स पार्क के साथ सहयोग किया है, जिससे उद्योग-शैक्षणिक साझेदारी को बढ़ावा मिला है।
पुरस्कार और मान्यता
स्टोन को कई सम्मान मिले हैं, जिनमें 2014 में AAAI रॉबर्ट एस. एंगेलमोर मेमोरियल लेक्चर अवार्ड और 2016 में ACM/SIGART स्वायत्त एजेंट्स रिसर्च अवार्ड शामिल हैं। वे AAAI के फेलो (2010) और एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी (ACM) के फेलो (2018) हैं। उनके शिक्षण को 2013 में टेक्सास विश्वविद्यालय के रीजेंट्स आउटस्टैंडिंग टीचिंग अवार्ड से मान्यता दी गई है। ये सम्मान अनुसंधान और शिक्षा पर उनके दोहरे प्रभाव को दर्शाते हैं।
वर्तमान कार्य और प्रभाव
2020 के दशक के मध्य तक, स्टोन बड़े भाषा मॉडल और बहु-एजेंट प्रणालियों में उनके एकीकरण की जांच जारी रखते हैं, यह खोजते हुए कि ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर एजेंटों के बीच अधिक परिष्कृत संचार और समन्वय को कैसे सक्षम कर सकते हैं। उनकी हालिया परियोजनाओं में रोबोटिक्स में वास्तविक समय निर्णय लेने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग और निष्पक्षता और पारदर्शिता जैसे AI के सामाजिक निहितार्थों का अध्ययन शामिल है। स्टोन के कार्य ने शैक्षणिक अनुसंधान और व्यावहारिक अनुप्रयोगों दोनों को प्रभावित किया है, अमेज़न वेब सर्विसेज के क्लाउड-आधारित AI उपकरणों से लेकर टेस्ला ऑटोपायलट की स्वायत्त ड्राइविंग प्रणालियों तक।
स्टोन की विरासत कठोर, अंतःविषय अनुसंधान और जिम्मेदार AI विकास के लिए उनकी वकालत के प्रति उनकी प्रतिबद्धता से चिह्नित है। उनके योगदान ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक अनुशासन के रूप में आकार दिया है, और उनके मार्गदर्शन ने शोधकर्ताओं की एक नई पीढ़ी तैयार की है जो AI जो हासिल कर सकता है उसकी सीमाओं को आगे बढ़ाती रहती है।