सामी बेंजियो

सैमी बेंजियो (जन्म 1965) एक कनाडाई कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता रखते हैं। 2025 तक, वे एप्पल में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग रिसर्च के वरिष्ठ निदेशक के रूप में कार्यरत हैं, जहाँ वे डीप लर्निंग, तंत्रिका नेटवर्क, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे क्षेत्रों में अनुसंधान प्रयासों का नेतृत्व करते हैं। बेंजियो ने लगभग 250 वैज्ञानिक पत्र लिखे हैं और उन्हें उस प्रारंभिक कार्य के लिए मान्यता प्राप्त है जिसने 2010 के दशक की डीप लर्निंग क्रांति को प्रज्वलित करने में मदद की।

बेंजियो ने एप्पल में शामिल होने से पहले गूगल (विशेष रूप से गूगल ब्रेन) में एक दशक से अधिक समय बिताया। वे स्विट्जरलैंड में इकोले पॉलिटेक्निक फेडेरेल डी लॉज़ेन (EPFL) में सहायक प्रोफेसर भी हैं और टॉर्च के सह-लेखक हैं, जो व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले PyTorch मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का पूर्ववर्ती है। उनके भाई, योशुआ बेंजियो, ट्यूरिंग अवार्ड विजेता और डीप लर्निंग में एक प्रमुख व्यक्ति हैं।

शिक्षा

बेंजियो ने 1986 में यूनिवर्सिटी डी मॉन्ट्रियल से कंप्यूटर विज्ञान में बी.एससी. पूरा किया। उन्होंने उसी संस्थान में जारी रखते हुए 1989 में "इंटीग्रेशन ऑफ ट्रेडिशनल एंड इंटेलिजेंस ट्यूटरिंग सिस्टम्स" शीर्षक वाले थीसिस के साथ कंप्यूटर विज्ञान में एम.एससी. अर्जित किया। 1993 में, उन्होंने यूनिवर्सिटी डी मॉन्ट्रियल से कंप्यूटर विज्ञान में पीएच.डी. प्राप्त की, जिसका थीसिस शीर्षक था "ऑप्टिमाइज़ेशन ऑफ ए पैरामेट्रिक लर्निंग रूल फॉर न्यूरल नेटवर्क्स।" उनका डॉक्टरेट कार्य तंत्रिका नेटवर्क के लिए सीखने के एल्गोरिदम में सुधार पर केंद्रित था, जिसने उनके बाद के शोध की नींव रखी।

प्रारंभिक करियर और शैक्षणिक पद

1999 से 2007 तक, बेंजियो ने स्विट्जरलैंड में IDIAP अनुसंधान संस्थान में काम किया, जो मशीन लर्निंग और मल्टीमॉडल इंटरैक्शन पर केंद्रित एक शोध केंद्र है। इस अवधि के दौरान, उन्होंने EPFL में भी एक पद संभाला, जहाँ उन्होंने सांख्यिकीय सीखने और तंत्रिका नेटवर्क पर शोध किया। IDIAP और EPFL में उनके काम ने भाषण पहचान और अनुक्रम मॉडलिंग में प्रगति में योगदान दिया।

2024 में, बेंजियो को EPFL में कंप्यूटर और संचार विज्ञान में सहायक प्रोफेसर नियुक्त किया गया, जिससे संस्थान के साथ उनके चल रहे संबंधों को औपचारिक रूप दिया गया। इस भूमिका में स्नातक छात्रों का मार्गदर्शन और शोध परियोजनाओं पर सहयोग शामिल है, हालाँकि उनकी प्राथमिक संबद्धता एप्पल के साथ बनी हुई है।

डीप लर्निंग में योगदान

बेंजियो के वैज्ञानिक योगदान DBLP द्वारा अनुक्रमित लगभग 250 पत्रों में प्रलेखित हैं, जो तंत्रिका नेटवर्क, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज़न, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे विषयों को कवर करते हैं। उनके सबसे अधिक उद्धृत कार्यों में से कुछ प्रारंभिक अध्ययन हैं जिन्होंने 2010 के दशक के डीप लर्निंग उछाल को उत्प्रेरित करने में मदद की। इनमें शोध शामिल है जो दर्शाता है कि डीप लर्निंग मॉडल द्वारा उत्पादित कई सीखी गई प्रतिनिधित्वों का पता कैसे लगाया जाए, जिसने बाद के आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण तकनीकों को प्रभावित किया।

उन्होंने छवि कैप्शनिंग के लिए पहले डीप लर्निंग दृष्टिकोणों में से एक में भी योगदान दिया, एक ऐसा कार्य जिसमें छवियों के पाठ्य विवरण उत्पन्न करना शामिल है। इस कार्य ने दृश्य विशेषता निष्कर्षण के लिए कन्वोल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क को भाषा उत्पादन के लिए आवर्तक नेटवर्क के साथ जोड़ा, एक प्रतिमान जो क्षेत्र में प्रभावशाली बन गया।

एक और उल्लेखनीय योगदान डीप लर्निंग क्यों काम करता है, इसे समझने पर उनका शोध है, जिसने सीखी गई प्रतिनिधित्वों और अनुकूलन गतिशीलता के गुणों की जांच करने वाले कई अनुवर्ती अध्ययनों को जन्म दिया। बेंजियो ने पहले प्रदर्शनों में से एक पर भी काम किया कि प्रतिकूल उदाहरण वास्तविक दुनिया में मौजूद हो सकते हैं, यह दिखाते हुए कि एक भौतिक वस्तु को संशोधित करना एक मशीन लर्निंग सिस्टम को मूर्ख बना सकता है। इस खोज का AI सिस्टम की सुरक्षा और मजबूती के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ था।

इसके अतिरिक्त, बेंजियो शून्य-शॉट पहचान पर प्रारंभिक कार्य में शामिल थे, जिसका उद्देश्य ज्ञात और अज्ञात श्रेणियों के बीच शब्दार्थ संबंधों का लाभ उठाकर प्रशिक्षण के दौरान कभी न देखी गई कक्षाओं को पहचानना है। इस शोध ने मॉडलों को उनके प्रशिक्षण डेटा से परे विस्तारित करने के रास्ते खोले।

व्यावसायिक गतिविधियाँ और नेतृत्व

बेंजियो ने मशीन लर्निंग समुदाय में कई नेतृत्व भूमिकाएँ निभाई हैं। उन्होंने 2015 से 2016 तक इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन्स (ICLR) के कार्यक्रम अध्यक्ष के रूप में कार्य किया और 2018 से 2020 तक बोर्ड सदस्य रहे। वे 2017 में कॉन्फ्रेंस ऑन न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स (NeurIPS) के कार्यक्रम अध्यक्ष और 2018 में सामान्य अध्यक्ष भी थे, और वे NeurIPS के बोर्ड सदस्य के रूप में कार्य करना जारी रखते हैं।

वे जर्नल ऑफ मशीन लर्निंग रिसर्च के संपादक हैं, जो क्षेत्र में एक प्रमुख प्रकाशन है। उनके संपादकीय कार्य में सहकर्मी समीक्षा की देखरेख और जर्नल के दायरे को आकार देना शामिल है।

बेंजियो टॉर्च के सह-लेखक हैं, एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी जो PyTorch के पूर्वज के रूप में कार्य करती थी, जो आज TensorFlow के साथ उपयोग किए जाने वाले दो सबसे बड़े मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क में से एक है। टॉर्च ने एक लचीली टेंसर लाइब्रेरी और स्वचालित विभेदन पेश किया, जिसने बाद के फ्रेमवर्क को प्रभावित किया।

गूगल में समय और प्रस्थान

बेंजियो ने गूगल में कई साल बिताए, जहाँ उन्होंने मशीन लर्निंग पर काम करने वाले शोधकर्ताओं के एक बड़े समूह का नेतृत्व किया, जिसमें प्रतिकूल सेटिंग्स शामिल थीं। उनकी टीम मॉडलों में कमजोरियों को समझने और दुर्भावनापूर्ण इनपुट के खिलाफ बचाव विकसित करने पर केंद्रित थी।

दिसंबर 2020 में, बेंजियो ने गूगल छोड़ दिया, कंपनी द्वारा एथिकल AI टीम के सह-नेता टिमनिट गेब्रू को पहले उन्हें सूचित किए बिना निकाल देने के तुरंत बाद। बेंजियो ने बाद में कहा कि वे गेब्रू की बर्खास्तगी के आसपास की घटनाओं से "स्तब्ध" थे। उनके प्रस्थान ने गूगल के भीतर शोध नैतिकता और विविधता के बारे में तनाव की ओर ध्यान आकर्षित किया, और उन्होंने बाद में 2021 में AI और मशीन लर्निंग रिसर्च के वरिष्ठ निदेशक के रूप में एप्पल में शामिल हो गए।

एप्पल में वर्तमान कार्य

एप्पल में, बेंजियो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में शोध का नेतृत्व करते हैं, जो ऑन-डिवाइस लर्निंग, गोपनीयता-संरक्षण AI, और एप्पल उत्पादों में डीप लर्निंग के अनुप्रयोगों जैसे क्षेत्रों पर केंद्रित है। उनकी टीम कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे क्षेत्रों में अत्याधुनिक प्रगति पर काम करती है, साथ ही एप्पल के उपयोगकर्ता गोपनीयता पर जोर के साथ संरेखित होती है।

बेंजियो की भूमिका में शोध का निर्देशन और कंपनी भर में अन्य टीमों के साथ सहयोग दोनों शामिल हैं। उन्होंने शैक्षणिक कार्य प्रकाशित करना और व्यापक शोध समुदाय में भाग लेना जारी रखा है, जिसमें सम्मेलन समितियों में सेवा और युवा शोधकर्ताओं का मार्गदर्शन शामिल है।

व्यक्तिगत जीवन

सैमी बेंजियो का जन्म दो मोरोक्क्कन यहूदियों के घर हुआ था जो फ्रांस और कनाडा में आप्रवासन कर गए। उनके पिता, कार्लो बेंजियो, एक फार्मासिस्ट थे जो थियेट्र पीसेस लिखते थे और मॉन्ट्रियल में एक सेफार्डिक थियेट्रिकल ट्रूपू चलाते थे जो यहूदी-अरब भाषा कृतियों का प्रदर्शन करता था। उनकी माता, सेलियो मोरेनो, एक कलाकार हैं जो 1970 के दशक में मोरोक्को में प्रमुख थियेट्र दृश्यों में अभिनय किया, जिसमें तयेब सेद्दिकी द्वारा निर्मित प्रोडक्शन शामिल थे। सैमी और उनके भाई योशुआा दोनों अपने पिता की सैन्य सेवा के दौरान एक वर्ष मोरोक्को में रहे।

योशुआा बेंजियो, सैमी के छोटे भाई, एक प्रसिद्ध कंप्यूटर वैज्ञानिक और ट्यूरिंग अवार्ड के प्राप्तकर्ता हैं, जिसे अक्सर कंप्यूटिंग का नोबेल पुरस्कार माना जाता है। भाइयों ने वर्षों से शोध परियोजनाओं पर सहयोग किया है, हालाँकि उन्होंने अलग-अलग करियर पथ अपनाए हैं।

विरासत और प्रभाव

बेंजियो के काम का मशीन लर्निंग पर स्थायी प्रभाव पड़ा है, विशेष रूप से डीप लर्निंग और प्रतिकूल मजबूती के क्षेत्रों में। प्रतिनिधित्व सीखने और छवि कैप्शनिंग पर उनके प्रारंभिक पत्र व्यापक रूप से उद्धृत हैं और कई अनुवर्ती अध्ययनों को प्रेरित किया है। टॉर्च में उनके योगदान ने आधुनिक डीप लर्निंग टूलकिट को आकार देने में मदद की, और सम्मेलन संगठन में उनके नेतृत्व ने क्षेत्र की दिशा को प्रभावित किया है।

2025 तक, बेंजियो एक सक्रिय शोधकर्ता और नेता बने हुए हैं, जो शैक्षणिक और औद्योगिक AI अनुसंधान के बीच सेतु का काम करते हैं। उनका करियर मौलिक वैज्ञानिक जांच और मशीन लर्निंग के व्यावहारिक अनुप्रयोगों दोनों के प्रति प्रतिबद्धता को दर्शाता है।