13 अग॰ 2025·8 मिनट
डेमिस हैसैबिस: ऐसा एआई जो मानव कौशल से टक्कर ले सके
डेमिस हैसैबिस का स्पष्ट जीवनवृत्त—गेम्स और तंत्रिका-विज्ञान से लेकर DeepMind, AlphaGo और AlphaFold तक उनका रास्ता—और यह आधुनिक एआई के बारे में क्या सिखाता है।
डेमिस हैसैबिस का स्पष्ट जीवनवृत्त—गेम्स और तंत्रिका-विज्ञान से लेकर DeepMind, AlphaGo और AlphaFold तक उनका रास्ता—और यह आधुनिक एआई के बारे में क्या सिखाता है।
डेमिस हैसैबिस एक ब्रिटिश वैज्ञानिक और उद्यमी हैं जो DeepMind के सह-स्थापक के रूप में जाने जाते हैं—वही शोध लैब जिसके पीछे AlphaGo और AlphaFold हैं। उनका काम इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि इसने एआई को “दिलचस्प डेमो” से आगे बढ़ाकर उन प्रणालियों तक ले जाया जो विशिष्ट, उच्च-प्रभाव वाले कार्यों में शीर्ष मानव विशेषज्ञों को मात दे सकती हैं—और फिर उन विचारों को बहुत अलग क्षेत्रों में दुबारा इस्तेमाल किया जा सकता है।
जब लोग कहते हैं कि हैसैबिस ने एआई को “मानवों के साथ प्रतिस्पर्धी” बनाया, तो वे आम तौर पर टास्क प्रदर्शन का मतलब लेते हैं: कोई एआई स्पष्ट रूप से परिभाषित लक्ष्य में मनुष्यों से बराबरी या श्रेष्ठता तक पहुँच सकता है, जैसे एक जटिल खेल जीतना या प्रोटीन संरचनाएँ अनुमानित करना। यह सामान्य बुद्धिमत्ता के बराबर नहीं है।
AlphaGo दुनिया को उसी तरह समझता नहीं था जैसा लोग करते हैं; उसने गो खेलना बेहद अच्छी तरह से सीख लिया। AlphaFold "बायोलॉजी नहीं कर रहा" है; वह अनुक्रम से 3D प्रोटीन आकार आश्चर्यजनक सटीकता से अनुमानित करता है। ये प्रणालियाँ संकुचित (नैरो) हैं, पर उनका प्रभाव व्यापक है क्योंकि वे दिखाती हैं कि लर्निंग-आधारित तरीके उन समस्याओं को भी हल कर सकते हैं जिन्हें पहले केवल मानव सहजबुद्धि से सम्भव माना जाता था।
कुछ उपलब्धियाँ इसीलिए केंद्रीय हैं कि हैसैबिस को परिभाषित आंकड़ा माना जाता है:
यह न तो हीरो स्टोरी है और न ही हैप्प-पिएस। हम स्पष्ट तथ्यों पर टिकेंगे, ऐसे संदर्भ जोड़ेंगे जिससे ब्रेकथ्रू समझ में आएँ, और व्यावहारिक निष्कर्ष निकालेंगे—लर्निंग सिस्टम के बारे में कैसे सोचना चाहिए, “मानव-स्तर” का वास्तव में क्या मतलब है, और जब एआई विशेषज्ञ स्तर पर प्रदर्शन करने लगे तो नैतिकता व सुरक्षा पर चर्चा क्यों स्वाभाविक है।
डेमिस हैसैबिस का एआई में मार्गशिक्षण abstract सिद्धांतों से नहीं शुरू हुआ। यह गेम्स से शुरू हुआ—संरचित दुनिया जहाँ आप विचारों को परख सकते हैं, सुरक्षित रूप से गलती कर सकते हैं, और तुरंत फीडबैक पा सकते हैं।
बचपन में उन्होंने शतरंज और अन्य रणनीतिक खेलों में महारत हासिल की, जिससे दीर्घकालिक योजना का शुरुआती आराम मिला: आप सिर्फ एक “अच्छी चाल” नहीं चुनते, आप ऐसी चाल चुनते हैं जो खेल को कई कदम आगे आकार दे। वह आदत—क्रमों में सोचना, न कि अकेले कृत्यों में—आधुनिक एआई प्रणालियों के सीखने के तरीके से निकटता से मेल खाती है।
प्रतिस्पर्धी खेल एक विशेष प्रकार की अनुशासन प्रवृत्ति मजबूर करते हैं:
ये नारे नहीं, व्यावहारिक कौशल हैं। एक मजबूत खिलाड़ी लगातार पूछता है: कौन-कौन विकल्प उपलब्ध हैं? विरोधी अगला क्या कर सकता है? गलत होने की कीमत क्या है?
हासैबिस ने सिर्फ खेल नहीं खेले, उन्होंने गेम बनाना भी सीखा। गेम डेवलपमेंट में काम करने का मतलब है कई इंटरैक्टिंग हिस्सों से निपटना: नियम, प्रोत्साहन, समय सीमाएँ, कठिनाई वक्र, और छोटे बदलावों का पूरे अनुभव पर प्रभाव।
यह ठोस अर्थों में “सिस्टम सोच” है—प्रदर्शन को किसी एक चाल नहीं बल्कि संपूर्ण सेटअप का परिणाम मानना। बाद में यही मानसिकता एआई अनुसंधान में दिखती है: प्रगति अक्सर सही संयोजन—डेटा, ट्रेनिंग पद्धति, कंप्यूट, मूल्यांकन और स्पष्ट उद्देश्यों—पर निर्भर करती है।
इन शुरुआती नींवों—रणनीतिक खेल और जटिल, नियम-आधारित वातावरण का निर्माण—की वजह से उनके बाद के काम में इंटरैक्शन और फीडबैक के माध्यम से सीखने पर ज़ोर दिखता है, बजाय केवल हाँथ-कोडेड निर्देशों के।
हासैबिस ने न्यूरोसाइंस को एआई से एक भटकाव नहीं माना। उन्होंने इसे बेहतर प्रश्न पूछने का तरीका माना: अनुभव से सीखना क्या है? उपयोगी ज्ञान कैसे संग्रहीत करें बिना सब कुछ याद किए? जब भविष्य अनिश्चित हो तो अगला कदम कैसे चुनें?
सरल शब्दों में, सीखना फ़ीडबैक के आधार पर व्यवहार अपडेट करना है। एक बच्चा एक बार गरम मग छूकर सजग हो जाता है। एक एआई सिस्टम भी कुछ ऐसा कर सकता है: क्रियाएँ आज़माएँ, परिणाम देखें, और समायोजित करें।
स्मृति वह जानकारी रखना है जो बाद में मदद करे। मनुष्य जीवन को वीडियो की तरह रिकॉर्ड नहीं करते; हम पैटर्न और संकेत पहचान रखते हैं। एआई के लिए स्मृति का मतलब पिछली अनुभवों को सहेजना, आंतरिक सारांश बनाना, या जानकारी को संपीड़ित करना हो सकता है ताकि नई परिस्थितियों में उपयोगी रहे।
योजना उन क्रियाओं का चुनाव है जो आगे सोचकर की जाती हैं। जब आप ट्रैफिक से बचने के लिए रूट चुनते हैं, आप संभावित परिणामों की कल्पना कर रहे होते हैं। एआई में, योजना अक्सर "क्या हो सकता है अगर…" का सिमुलेशन करना और सबसे बेहतर विकल्प चुनना होती है।
मस्तिष्क का अध्ययन कुछ ऐसे समस्याओं के बारे में संकेत दे सकता है जिन्हें हल करना उपयोगी है—जैसे सीमित डेटा से कुशलता से सीखना, या त्वरित प्रतिक्रियाओं और व्यवस्थित सोच के बीच संतुलन। परन्तु यह ज़रूरी है कि संबंध को बढ़ा-चढ़ाकर न बताया जाए: आधुनिक न्यूरल नेटवर्क मस्तिष्क नहीं है, और जानवरों की नकल करना लक्ष्य नहीं है।
मूल्य व्यावहारिक है। न्यूरोसाइंस बुद्धिमत्ता की आवश्यक क्षमताओं (सामान्यीकरण, अनुकूलन, अनिश्चितता में तर्क) के बारे में संकेत देती है, जबकि कंप्यूटर विज्ञान उन संकेतों को परीक्षण योग्य तरीकों में बदलता है।
हासैबिस का पृष्ठभूमि दिखाती है कि क्षेत्र मिलाने से कैसे लाभ मिल सकता है। न्यूरोसाइंस स्वाभाविक बुद्धिमत्ता के बारे में जिज्ञासा बढ़ाती है; एआई अनुसंधान ऐसे सिस्टम बनाना जो मापे जा सकें, सुधार सकें और तुलना किए जा सकें—इनका संयोजन शोधकर्ताओं को बड़े विचारों को व्यवहार्य प्रयोगों से जोड़ने के लिए प्रेरित करता है।
DeepMind की शुरुआत एक असामान्य लक्ष्य के साथ हुई: एक चालाक ऐप बनाने के बजाय जनरल लर्निंग सिस्टम्स बनाना—ऐसा सॉफ्टवेयर जो अनुभव से सीखकर कई समस्याओं को हल कर सके और समय के साथ बेहतर होता रहे।
उस महत्वाकांक्षा ने कंपनी की हर चीज को आकार दिया। "अगले महीने कौन सी फीचर शिप करें" पूछने की बजाय शुरुआती सवाल अधिक इस तरह था: "ऐसा किस तरह का लर्निंग मशीन हो सकता है जो अनदेखी परिस्थितियों में भी बेहतर होता रहे?"
DeepMind को पारंपरिक सॉफ़्टवेयर कंपनी की तरह नहीं बल्कि अकादमिक लैब की तरह व्यवस्थित किया गया था। आउटपुट सिर्फ उत्पाद नहीं था—यह शोध निष्कर्ष, प्रयोगात्मक परिणाम, और ऐसे तरीके भी थे जिन्हें मापा और तुलना किया जा सके।
एक सामान्य सॉफ्टवेयर कंपनी तेज़ी से शिप करने, उपयोगकर्ता कहानियों, राजस्व लक्ष्यों और क्रमिक सुधारों के लिए अनुकूलित होती है।
DeepMind खोज के लिए अनुकूलित था: विफल हो सकने वाले प्रयोगों के लिए समय, कठिन समस्याओं में गहराई से जाने के लिए विस्तार, और लंबे समय के प्रश्नों के इर्द-गिर्द टीम्स। इसका मतलब यह नहीं कि उसने इंजीनियरिंग गुणवत्ता को नज़रअंदाज़ किया—बल्कि इंजीनियरिंग शोध प्रगति की सेवा करती थी।
बड़ी शर्तें अस्पष्ट हो सकती हैं जब तक उन्हें मापनीय लक्ष्यों से जोड़ा न जाए। DeepMind ने सार्वजनिक, कठिन और आसान-से-मूल्यांकन करने वाले बेंचमार्क चुनने की आदत बनाई—खासकर गेम्स और सिमुलेशन जहाँ सफलता अस्पष्ट नहीं होती।
इससे एक व्यावहारिक शोध लय बनी:
जैसे-जैसे काम ध्यान खींचने लगा, DeepMind एक बड़े पारिस्थितिकी तंत्र का हिस्सा बन गया। 2014 में Google ने DeepMind का अधिग्रहण किया, जिससे संसाधन और कंप्यूटिंग स्केल मिला जो स्वतंत्र रूप से मिलना कठिन था।
महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रारम्भिक संस्कृति—उच्च महत्वाकांक्षा और कठोर मापन—केंद्र में बनी रही। DeepMind की शुरुआती पहचान "ऐसा कंपनी जो एआई टूल बनाती है" नहीं थी, बल्कि "एक जगह जो यह समझने की कोशिश कर रही है कि लर्निंग कैसे बनाई जा सकती है" थी।
रिइन्फोर्समेंट लर्निंग एक तरीका है जिससे एआई करकर सीखता है, हर स्थिति के लिए सही जवाब दिखाए जाने पर निर्भर रहने के बजाय।
किसी को फ्री थ्रो सिखाते समय आप उसे हर संभव शॉट के लिए सटीक भुजाओं का स्प्रेडशीट नहीं देते। आप उसे प्रयास करने देते हैं, परिणाम देखते हैं, और सरल फीडबैक देते हैं: "यह करीब था", "यह काफी मिस हुआ", "जो काम किया उसे और करो"। समय के साथ वह समायोजित करता है।
रिइन्फोर्समेंट लर्निंग इसी तरह काम करता है। एआई एक क्रिया करता है, परिणाम देखता है, और एक स्कोर ("रिवार्ड") प्राप्त करता है जो संकेत देता है कि परिणाम कितना अच्छा था। इसका लक्ष्य समय के साथ कुल रिवार्ड बढ़ाना है।
कुंजी विचार है प्रयास और त्रुटि + फीडबैक। यह धीमा लग सकता है—जब तक आप यह न समझ लें कि प्रयास स्वत: किए जा सकते हैं।
एक आदमी दो सौ शॉट्स एक दोपहर में अभ्यास कर सकता है। एक एआई सिमुलेटेड वातावरण में लाखों “शॉट” कर सकता है, वे पैटर्न सीखता है जिन्हें मनुष्यों को वर्षों लग सकते थे। यही कारण है कि रिइन्फोर्समेंट लर्निंग गेम-प्ले एआई में केंद्रीय हो गया: गेम्स के नियम स्पष्ट होते हैं, फीडबैक तेज़ होता है, और सफलता का मापना असाधारण रूप से स्पष्ट है।
कई एआई सिस्टम्स को लेबल्ड डेटा की ज़रूरत होती है (सही उत्तर के साथ उदाहरण)। रिइन्फोर्समेंट लर्निंग अपनी खुद की अनुभव उत्पन्न करके उस निर्भरता को घटा सकता है।
सिमुलेशन के साथ, एआई तेज़ और सुरक्षित “प्रैक्टिस एरिना” में अभ्यास कर सकता है। सेल्फ-प्ले में, वह खुद की प्रतियों के साथ खेलकर लगातार कठिन विरोधियों से मिलता है क्योंकि वह सुधारता है। मानवों पर लेबलिंग का भरोसा करने की जगह, एआई स्वयं अपना प्रशिक्षण पाठ्यक्रम बनाता है।
रिइन्फोर्समेंट लर्निंग जादू नहीं है। अक्सर यह विशाल अनुभव (डेटा), महँगा कंप्यूट और सावधान मूल्यांकन माँगता है—एक एआई ट्रेनिंग में “जीत” सकता है पर हल्का बदलते हालात में असफल हो सकता है।
सुरक्षा जोखिम भी हैं: गलत रिवार्ड को अनुकूलित करने से अनचाही व्यवहार पैदा हो सकता है, खासकर हाई-इम्पैक्ट सेटिंग्स में। लक्ष्यों और परीक्षण को सही रखना सीखने जितना ही महत्वपूर्ण है।
2016 में AlphaGo का ली सेडोल के साथ मैच एक सांस्कृतिक मोड़ बन गया क्योंकि गो लंबे समय से कंप्यूटरों के लिए "अंतिम किला" माना जाता था। शतरंज जटिल है, पर गो उस पर भारी है: बोर्ड स्थितियों की संख्या कहीं अधिक है, और बहुत-सी अच्छी चालें तत्काल चालों की बजाय दीर्घकालिक प्रभाव और पैटर्न अंतर्ज्ञान पर निर्भर होती हैं।
ब्रूट-फोर्स तरीका—हर संभावित भविष्य का हिसाब लगाना—संयोजकीय विस्फोट में फंस जाता है। यहाँ तक कि मजबूत गो खिलाड़ी भी हर चुनाव को साफ गणनाओं के रूप में समझा नहीं पाते; बहुत कुछ अनुभव से बना निर्णय है। इसने गो को उन पुराने पीढ़ी के गेम-प्ले प्रोग्राम के लिए खराब मैच बनाया जो मुख्यतः हाथ से लिखे नियमों पर निर्भर करते थे।
AlphaGo न तो केवल "गणना" करता था, न ही केवल "सीखता"। उसने दोनों को जोड़ा। उसने पहले मानव खेलों पर (और बाद में सेल्फ-प्ले पर) प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करके उन चालों का अंदाज़ा लगाया जो आशाजनक थीं। फिर वह उन चालों द्वारा निर्देशित केंद्रित खोज का उपयोग करके विभिन्न विकल्पों का अन्वेषण करता था। इसे ऐसे सोचें जैसे अंतर्ज्ञान (सीखी हुई पैटर्न) को विचार-विमर्श (आगे देखकर) के साथ जोड़ना।
विजय ने यह दिखाया कि मशीन लर्निंग सिस्टम ऐसे क्षेत्र में महारत हासिल कर सकते हैं जो रचनात्मकता, दीर्घकालिक योजना और सूक्ष्म समझौतों को पुरस्कृत करता है—बिना मनुष्यों से गो रणनीति हाथ से कोड कराए।
इसका अर्थ यह नहीं था कि AlphaGo के पास सामान्य बुद्धिमत्ता है। वह अपनी कला को असंबंधित समस्याओं पर हस्तांतरित नहीं कर सकता था, मनुष्य की तरह अपना तर्क स्पष्ट रूप से नहीं बता सकता था, या गो को एक मानवीय सांस्कृतिक प्रैक्टिस की तरह समझता नहीं था। वह एक ही काम में असाधारण था।
सार्वजनिक दिलचस्पी बढ़ी, पर गहरी प्रभाव अनुसंधान के अंदर था। मैच ने एक पथ को मान्य किया: बड़े पैमाने पर लर्निंग, अभ्यास के माध्यम से आत्म-सुधार, और व्यावहारिक रूप से सफलता पाने के लिए खोज का संयोजन।
एक हेडलाइन विजय एआई को “सुलझा हुआ” बना सकती है, पर ज्यादातर सिस्टम जो एक सेटिंग में चमकते हैं, नियम बदलते ही असफल हो जाते हैं। किसी ब्रेकथ्रू के बाद अधिक मायने रखती कहानी है संकुचित, टेलर-मेड़ समाधान से उन तरीकों की ओर धक्का जो सामान्यीकरण करते हैं।
एआई में सामान्यीकरण का मतलब नई परिस्थितियों पर अच्छा प्रदर्शन करना है जिनपर आपने विशेष रूप से ट्रेनिंग नहीं की थी। यह उस अंतर का प्रतिनिधित्व करता है जो एक परीक्षा को बस रटना और विषय की वास्तविक समझ के बीच होता है।
एक सिस्टम जो सिर्फ एक ही सेट शर्तों में जीतता है—एक ही नियम, एक ही विरोधी, एक ही वातावरण—कभी-कभी बहुत नाज़ुक हो सकता है। सामान्यीकरण यह पूछता है: अगर बाध्यताएँ बदलें, क्या वह बिना शुरुआत से फिर से शुरू किए अनुकूलित कर सकता है?
शोधकर्ता ऐसे लर्निंग अप्रोच डिज़ाइन करने की कोशिश करते हैं जो कार्यों के पार ट्रांसफर कर सकें, बजाय हर बार अलग “ट्रिक” इंजीनियरिंग करने के। व्यावहारिक उदाहरणों में शामिल हैं:
मुद्दा यह नहीं कि एक मॉडल को तुरंत सब कुछ करना चाहिए। बल्कि प्रगति इस बात से मापी जाती है कि समाधान का कितना हिस्सा दोबारा इस्तेमाल योग्य है।
बेंचमार्क एआई के “मानक परीक्षण” हैं: वे टीमों को परिणामों की तुलना करने, सुधारों पर नज़र रखने, और क्या काम करता है पहचानने की अनुमति देते हैं। ये वैज्ञानिक प्रगति के लिए आवश्यक हैं।
पर जब बेंचमार्क लक्ष्य बन जाएं बजाय माप के, तब वे भ्रामक हो सकते हैं। मॉडल बेंचमार्क की खासियतों के अनुसार ओवरफिट कर सकते हैं, या ऐसे तरीके खोज सकते हैं जो असली दुनिया की समझ को प्रतिबिंबित न करें।
“मानव-स्तर” आम तौर पर मतलब होता है किसी विशिष्ट मीट्रिक पर किसी विशिष्ट सेटिंग में मनुष्यों से मेल खाना—न कि मानव जैसी लचीलापन, निर्णय-क्षमता, या सामान्य-स्मरण होना। एक सिस्टम निम्नलिखित कर सकता है: संकुचित नियमों में विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन करना, पर जैसे ही वातावरण बदलता है वह संघर्ष कर सकता है।
एक प्रशंसित जीत के बाद का वास्तविक सबक शोध अनुशासन है: कठिन वैरिएशन पर परीक्षण करना, ट्रांसफर मापना, और यह साबित करना कि विधि एक ही चरण से आगे बढ़कर पैमाने पर काम करती है।
प्रोटीन जीव के अंदर छोटे “मशीन” होते हैं। वे लम्बी श्रृंखलाओं (अमीनो-एसिड) के रूप में शुरू होते हैं, और फिर वह श्रृंखला मुड़कर और ढहकर एक विशेष 3D आकार ले लेती है—जैसे कागज के एक टुकड़े को ओरिगेमी में मोड़ना।
उस अंतिम आकार का मतलब बहुत है क्योंकि यही तय करता है कि प्रोटीन क्या कर सकता है: आक्सीजन ले जाना, संक्रमण से लड़ना, संकेत भेजना या ऊतक बनाना। चुनौती यह है कि एक प्रोटीन श्रृंखला अरबों तरह से मुड़ सकती है, और सही आकार को केवल अनुक्रम से अनुमान लगाना कठिन है। दशकों तक वैज्ञानिकों को स्ट्रक्चर पता करने के लिए धीमी, महंगी लैब विधियों की ज़रूरत रहती थी।
किसी प्रोटीन की संरचना जानना मानचित्र की तरह है, न कि सिर्फ सड़क का नाम। यह शोधकर्ताओं की मदद कर सकता है:
यह तब भी महत्वपूर्ण है जब यह तुरंत किसी उत्पाद में परिवर्तित न हो: यह उस आधार को बेहतर बनाता है जिस पर कई डाउनस्ट्रीम अध्ययन निर्भर करते हैं।
AlphaFold ने दिखाया कि मशीन लर्निंग कई प्रोटीन संरचनाओं का अनुमान आश्चर्यजनक सटीकता से कर सकती है, अक्सर लैब तकनीकों के निकट। इसकी मुख्य उपलब्धि यह नहीं थी कि “बायोलॉजी हल हो गया”, बल्कि यह कि संरचनात्मक अनुमान बहुत अधिक विश्वसनीय और सुलभ हो गए—जिससे शोधकर्ता प्रोजेक्ट के शुरुआती चरणों में बेहतर अनुमान लगा सके।
यह अलग समझना महत्वपूर्ण है कि वैज्ञानिक तीव्रता बढ़ाने और तात्कालिक दवा उत्पादन में फर्क है। संरचना का अनुमान लगाना सुरक्षित दवा पैदा करने के बराबर नहीं है। ड्रग डिस्कवरी में अभी भी लक्ष्य सत्यापन, अणु परीक्षण, साइड-इफेक्ट समझना, और क्लिनिकल ट्रायल जैसी विस्तृत प्रक्रियाएँ होती हैं। AlphaFold का प्रभाव सबसे अच्छा इस तरह वर्णित किया जा सकता है: यह शोध को संभव और तेज बनाता है—बेहतर शुरुआती बिंदु देता है—न कि तुरंत उपचार देता है।
हासैबिस के काम को अक्सर AlphaGo या AlphaFold जैसे हेडलाइन-क्षणों से दर्शाया जाता है, पर अधिक दोहराए जाने योग्य सबक यह है कि DeepMind ने अपनी कोशिश कैसे लक्ष्यबद्ध की: स्पष्ट लक्ष्य, मापनीय प्रगति, और लगातार पुनरावृत्ति का एक तंग चक्र।
DeepMind के ब्रेकथ्रू प्रोजेक्ट्स आम तौर पर एक ताजगी लक्ष्य के साथ शुरू होते हैं ("इस वर्ग की समस्याएँ हल करें") और एक ईमानदार स्कोरबोर्ड के साथ। वह स्कोरबोर्ड महत्वपूर्ण है क्योंकि यह टीमों को प्रभावशाली डेमो को वास्तविक क्षमता समझने से रोकता है।
एक बार मूल्यांकन सेट हो जाने पर काम पुनरावृत्तिमूलक बन जाता है: बनाएँ, टेस्ट करें, विफलताओं से सीखें, दृष्टिकोण समायोजित करें, दोहराएँ। चक्र काम करने लगे तब ही आप स्केल करते हैं—अधिक डेटा, अधिक कंप्यूट, अधिक ट्रेनिंग समय, और अक्सर बड़ा, बेहतर डिज़ाइन मॉडल। जल्दी स्केल करना सिर्फ भ्रम को तेज करता है।
पहले के कई एआई सिस्टम्स लोगों द्वारा लिखे स्पष्ट नियमों पर निर्भर करते थे ("यदि X, तो Y करें")। DeepMind की सफलताएँ सीखे गए प्रतिनिधित्व के फायदे को उजागर करती हैं: सिस्टम अनुभव से ही उपयोगी पैटर्न और अमूर्तताएँ खोजता है।
यह मायने रखता है क्योंकि वास्तविक समस्याओं में गंदे एज केस होते हैं। नियम जटिलता बढ़ने पर टूटने लगते हैं, जबकि सीखे गए प्रतिनिधित्व सामान्यीकरण कर सकते हैं—खासतौर पर मजबूत ट्रेनिंग संकेतों और सावधान मूल्यांकन के साथ।
DeepMind शैली की निशानी अंतःविषय टीमवर्क है। सिद्धांत यह निर्देश देता है कि क्या काम कर सकता है, इंजीनियरिंग इसे पैमाने पर ट्रेन करने योग्य बनाती है, और प्रयोग हर किसी को ईमानदार रखता है। शोध संस्कृति प्रमाण को महत्व देती है: जब परिणाम अन्तर्ज्ञान के विपरीत हों, टीम डेटा का पालन करती है।
यदि आप किसी उत्पाद सेटिंग में एआई लागू कर रहे हैं, तो सार यह है कि "मॉडल की नकल करें" नहीं बल्कि "विधि की नकल करें":
यदि आपका लक्ष्य इन सिद्धांतों को जल्दी से एक आंतरिक उपकरण में बदलना है (बिना पूरा इंजीनियरिंग पाइपलाइन फिर से बनाने के), तो एक vibe-coding प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai आपकी मदद कर सकता है: आप चैट में ऐप का वर्णन कर सकते हैं, एक React वेब UI जेनरेट कर सकते हैं, PostgreSQL के साथ Go बैकएंड जोड़ सकते हैं, और प्लानिंग मोड, स्नैपशॉट्स और रोलबैक के साथ दोहराई कर सकते हैं। टीमों के लिए सोर्स-कोड एक्सपोर्ट और डिप्लॉयमेंट/होस्टिंग विकल्प वर्किंग प्रोटोसेट से "ownable प्रोडक्शन कोड" तक जाने में मदद करते हैं बिना सिर्फ डेमो तक सीमित हुए।
जब एआई सिस्टम विशिष्ट कार्यों में मनुष्यों के समकक्ष या उससे ऊपर प्रदर्शन करने लगते हैं, तो चर्चा बदलकर "क्या हम इसे तैनात करें? और कैसे?" की ओर हो जाती है। वही क्षमताएँ जो एआई को मूल्यवान बनाती हैं—गति, पैमाना और स्वायत्तता—गलतियाँ या दुरुपयोग होने पर और भी घातक हो सकती हैं।
अधिक सक्षम मॉडल उन रास्तों पर उपयोग हो सकते हैं जिनके लिए उनके निर्माता प्रमुख रूप से इरादा नहीं रखते थे: मनगढंत गलत सूचना बनाना, साइबर दुरुपयोग को स्वचालित करना, या बड़े पैमाने पर हानिकारक निर्णय लेना। दुर्भावनापूर्ण इरादे के बिना भी गलतियाँ अधिक मायने रख सकती हैं—एक गलत चिकित्सा सुझाव, पक्षपाती हायरिंग फ़िल्टर, या अतिसंकोचित सार जो तथ्य के रूप में पेश किया गया हो।
सामने की संस्थाओं के लिए सुरक्षा व्यावहारिक मुद्दा भी है: भरोसे में कमी, नियामकीय जोखिम, और वास्तविक-विश्व हानि तकनीकी सीमाओं की तरह ही प्रगति को प्रभावित कर सकते हैं।
जिम्मेदार विकास अक्सर हाइप पर प्रमाण को महत्व देता है:
इन चरणों से सुरक्षा की गारंटी नहीं मिलती, पर साथ आने पर संभावना घटती है कि मॉडल का सबसे हैरान करने वाला व्यवहार सार्वजनिक रूप से खोजा जाए।
खुला विज्ञान और जोखिम प्रबंधन के बीच वास्तविक तनाव है। तरीके प्रकाशित करना और मॉडल वेट्स जारी करना शोध और पारदर्शिता को तेज कर सकता है, पर यह बुरे अभिनेता के लिए भी बाधा कम कर सकता है। तेजी से आगे बढ़ना प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त दे सकता है, पर जल्दबाज़ी क्षमता और नियंत्रण के बीच की खाई बढ़ा सकती है।
एक जमी हुई रणनीति यह है कि रिलीज़ निर्णयों को संभावित प्रभाव के अनुसार मिलाया जाए: जहाँ दांव अधिक हों, वहाँ चरणबद्ध रोलआउट, स्वतंत्र मूल्यांकन, और सीमित पहुँच का मजबूत तर्क हो—कम से कम तब तक जब तक जोखिम बेहतर समझ में न आ जाएँ।
हासैबिस के हेडलाइन मील के पत्थर—DeepMind की शोध-प्रथम संस्कृति, AlphaGo की निर्णय-क्षमता में छलांग, और AlphaFold का जीवविज्ञान पर प्रभाव—कुल मिलाकर एक बड़ा बदलाव दिखाते हैं: जहाँ आप स्पष्ट लक्ष्य परिभाषित कर सकते हैं, फीडबैक दे सकते हैं, और लर्निंग को पैमाना दे सकते हैं, वहाँ एआई सामान्य-उद्देश्य समस्या-हल करने का औजार बनता जा रहा है।
इतना ही महत्वपूर्ण, इन सफलताओं का एक पैटर्न भी दिखता है। ब्रेकथ्रू अक्सर तब होते हैं जब मजबूत लर्निंग विधियाँ सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए वातावरणों (गेम्स, सिमुलेशन, बेंचमार्क) से मिलती हैं और जब النتائج कठोर, सार्वजनिक सफलता के मानकों पर परखी जाती हैं।
आधुनिक एआई पैटर्न पहचान और विशाल समाधान स्थानों को मनुष्यों से तेजी से खोजने में उत्कृष्ट है—खासतौर पर उन क्षेत्रों में जहाँ बहुत डेटा है, नियम दोहराने योग्य हैं, या सफलता का माप मौजूद है। इसमें प्रोटीन संरचना अनुमान, इमेज और स्पीच कार्य, और जटिल सिस्टम्स का अनुकूलन शामिल हैं जहाँ आप कई परीक्षण चला सकते हैं।
साधारण शब्दों में: एआई विकल्प संकुचित करने, छिपी संरचना पहचानने, और तेज़ी से ड्राफ्ट तैयार करने में अच्छा है।
इम्प्रेसिव सिस्टम भी ट्रेन किए गए हालात के बाहर नाज़ुक हो सकते हैं। वे संघर्ष कर सकते हैं:
इसलिए "बड़ा" होना स्वचालित रूप से "ज़्यादा सुरक्षित" या वैसा ही "चालाक" नहीं बनाता जैसा लोग उम्मीद करते हैं।
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डेमिस हैसैबिस एक ब्रिटिश वैज्ञानिक और उद्यमी हैं जिन्होंने DeepMind की सह-स्थापना की। उन्हें AlphaGo (गेम-प्ले) और AlphaFold (प्रोटीन संरचना अनुमान) जैसी एआई सफलताओं से जोड़ा जाता है, जिन्होंने दिखाया कि लर्निंग-आधारित सिस्टम विशिष्ट, अच्छी तरह परिभाषित कार्यों पर विशेषज्ञ मानव प्रदर्शन तक पहुँच या उससे आगे बढ़ सकते हैं।
इसका मतलब आम तौर पर किसी खास, बेंचमार्क किए गए कार्य पर प्रदर्शन है (उदाहरण: गो मैच जीतना या प्रोटीन संरचनाएँ सटीकता से अनुमान लगाना)।
यह ज़रूरी नहीं कि सिस्टम के पास व्यापक सामान्य समझ हो, या वह आसानी से कौशल का ट्रांसफर कर सके, या दुनिया को उसी तरह “समझे” जैसा मनुष्य करते हैं।
DeepMind को पहले एक शोध-प्रयोगशाला के रूप में तैयार किया गया था, न कि एक पारंपरिक त्वरित-शिपिंग टेक स्टार्टअप के रूप में।
व्यवहार में इसका मतलब था:
रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) एक तरह का सीखने का तरीका है जो प्रयास और त्रुटि से काम करता है और एक स्कोर संकेत (“रिवार्ड”) के आधार पर सीखता है। सिस्टम को हर स्थिति के लिए सही उत्तर दिखाने की बजाय, वह क्रियाएँ करता है, परिणाम देखता है, और दीर्घकालिक रिवार्ड बढ़ाने के लिए व्यवहार अपडेट करता है。
यह तब खासकर उपयोगी है जब:
Self-play का अर्थ है कि सिस्टम स्वयं की प्रतियों के साथ अभ्यास करता है और ट्रेनिंग अनुभव खुद उत्पन्न करता है, मानव द्वारा उदाहरण लेबल कराने की ज़रुरत कम हो जाती है।
इससे फायदा यह है:
गो के बहुत अधिक संभावित बोर्ड पदों और लंबे-सीमायुक्त रणनीतिक प्रभाव के कारण brute-force गणना कठिन थी। AlphaGo ने सफलतापूर्वक जो संयोजन अपनाया वह था:
इस मिश्रण ने दिखाया कि जटिल निर्णय-पर्यावरणों में शीर्ष-स्तरीय प्रदर्शन के लिए व्यवहारिक तरीका क्या हो सकता है—बिना गो रणनीति को हाथ से कोड किए।
साधारण भाषा में, सामान्यीकरण उन नई परिस्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करने की क्षमता है जिनपर आपने स्पष्ट रूप से ट्रेनिंग नहीं की होती—नियम बदलना, नए परिदृश्य, बंटवारे में अंतर।
इसे परखने के व्यावहारिक तरीके:
AlphaFold एक प्रोटीन के अमीनो-एसिड अनुक्रम से उसका 3D आकार अनुमानित करता है और कई प्रोटीनों के लिए यह अनुमान आशाजनक सटीकता से देता है।
यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि संरचना शोधकर्ताओं को:
AlphaFold ने शोध में गति और पहुँच बढ़ाई, पर यह तुरंत दवाइयाँ नहीं देता—ड्रग खोज में लक्ष्य सत्यापन, परीक्षण और क्लिनिकल ट्रायल जैसी लंबी प्रक्रियाएँ अभी भी आवश्यक हैं।
‘विधि’ (method) की नकल करें, न कि केवल हेडलाइन मॉडल की:
अगर सिस्टम पर प्रभाव बड़ा है तो संरचित परीक्षण (रेड-टीमिंग), स्पष्ट उपयोग सीमाएँ और चरणबद्ध रोलआउट जोड़ें।