योशुआ बेंजियो एक फ्रांसीसी-कनाडाई कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं और तीन शोधकर्ताओं में से एक हैं, जिन्हें जेफ्री हिंटन और यान लेकुन के साथ, आमतौर पर उस मूलभूत कार्य का श्रेय दिया जाता है जिसने गहन शिक्षण को व्यावहारिक बनाया। वे Université de Montréal में प्रोफेसर हैं और Mila के संस्थापक हैं, जो दुनिया के सबसे बड़े शैक्षणिक गहन शिक्षण अनुसंधान संस्थानों में से एक है।
अनुसंधान योगदान
1964 में पेरिस में जन्मे और अधिकतर कनाडा में पले-बढ़े, बेंजियो ने McGill University से पीएचडी प्राप्त की और 1993 में Université de Montréal में शामिल हुए। 1990 और 2000 के दशकों के दौरान, जब सपोर्ट वेक्टर मशीनों जैसी विधियों की तुलना में तंत्रिका नेटवर्क अलोकप्रिय थे, उनकी प्रयोगशाला ग्रेडिएंट-आधारित शिक्षण पर काम करती रही, जिसने प्रारंभिक तंत्रिका संभाव्य भाषा मॉडल में योगदान दिया, जो आधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में उपयोग की जाने वाली शब्द- और अनुक्रम-एम्बेडिंग तकनीकों का पूर्वानुमान करते थे। उनके छात्रों और सहयोगियों ने अनुक्रम मॉडलिंग में प्रमुख योगदान दिया, और उनके समूह ने इयान गुडफेलो को प्रशिक्षित किया, जिन्होंने 2014 में बेंजियो की प्रयोगशाला के छात्र के रूप में जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क का आविष्कार किया।
बेंजियो ने 2018 का ट्यूरिंग पुरस्कार हिंटन और लेकुन के साथ साझा किया, "वैचारिक और इंजीनियरिंग सफलताओं के लिए जिन्होंने गहन तंत्रिका नेटवर्क को कंप्यूटिंग का एक महत्वपूर्ण घटक बना दिया।" लेकुन के विपरीत, बेंजियो आम तौर पर हिंटन के साथ अधिक संरेखित रहे हैं, उन्नत AI क्षमता को खारिज करने के बजाय जोखिम का एक गंभीर स्रोत मानते हैं।
AI सुरक्षा की ओर रुख
2023 से, बेंजियो ने अपनी सार्वजनिक प्रोफ़ाइल का अधिकांश हिस्सा AI सुरक्षा और शासन को समर्पित किया है। वे मार्च 2023 के "Pause Giant AI Experiments" पत्र (विराम पत्र) के हस्ताक्षरकर्ता थे, जिसमें सबसे शक्तिशाली मॉडलों के प्रशिक्षण पर अस्थायी रोक लगाने का आह्वान किया गया था, और उन्होंने अंतर्राष्ट्रीय वैज्ञानिक रिपोर्ट ऑन द सेफ्टी ऑफ एडवांस्ड AI की अध्यक्षता की, जो नवंबर 2023 के ब्लेचली घोषणा शिखर सम्मेलन से उत्पन्न एक पहल थी और जिसे कई सरकारों द्वारा सीमांत AI जोखिम पर विशेषज्ञ राय को संश्लेषित करने के लिए नियुक्त किया गया था।
बेंजियो ने तर्क दिया है कि वही स्केलिंग प्रवृत्तियाँ जो ट्रांसफॉर्मर वास्तुकला पर निर्मित प्रणालियों में तीव्र क्षमता लाभ को बढ़ा रही हैं, नियंत्रण-हानि परिदृश्यों की संभावना को भी बढ़ाती हैं, और उन्होंने मजबूत अंतर्राष्ट्रीय समन्वय, अनिवार्य सुरक्षा परीक्षण और संभवतः बाध्यकारी विनियमन का आह्वान किया है, जो उन्हें AI से अस्तित्वगत जोखिम और निकट-अवधि के नुकसान दोनों के सवालों पर गहन शिक्षण अग्रदूतों में सबसे अधिक नीति-संलग्न में से एक बनाता है, यह क्षेत्र संरेखण अनुसंधान के व्यापक क्षेत्र में भी अध्ययन किया जाता है। उन्होंने अपनी स्वयं की तकनीकी दिशाएँ भी प्रस्तावित की हैं, जिसमें "AI वैज्ञानिकों" पर काम शामिल है, जिन्हें स्वायत्त अभिनेताओं के बजाय भरोसेमंद, गैर-एजेंटिक तर्क उपकरण के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जो उनके शोध एजेंडे में कच्ची क्षमता से तेजी से शक्तिशाली प्रणालियों की सुरक्षित तैनाती की ओर व्यापक बदलाव को दर्शाता है।