The Nobel Prize in Physics 2024

The Nobel Prize in Physics 2024 : 2024 के भौतिकी में नोबेल पुरस्कार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के क्षेत्र में क्रांतिकारी योगदान के लिए जॉन जे. हॉपफील्ड और ज्यॉफ्री एचिंटन को प्रदान किया गया है। इन दोनों वैज्ञानिकों ने मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स के विकास में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। हॉपफील्ड ने 1982 में हॉपफील्ड नेटवर्क का निर्माण किया, जो आज के न्यूरल नेटवर्क्स की नींव है। वहीं, एचिंटन ने 1985 में बोल्ट्ज़मैन मशीन का विकास किया, जो मशीन लर्निंग के एक प्रमुख मॉडल के रूप में काम करता है।

इनका काम न केवल भौतिकी, बल्कि कंप्यूटर विज्ञान और The Nobel Prize in Physics 2024 न्यूरोसाइंस पर भी गहरा प्रभाव डाल चुका है। हॉपफील्ड का नेटवर्क, जो शोर या अधूरी जानकारी से डेटा को पुनः निर्माण करने में सक्षम है, आज के मशीन लर्निंग सिस्टम्स की आधारशिला है, जबकि एचिंटन की खोजों ने डीप लर्निंग को नए स्तरों पर पहुंचाया है, जिससे AI आज के जीवन के हर क्षेत्र में क्रांति ला रही है | The Nobel Prize in Physics 2024

नोबेल पुरस्कार :

• इस वर्ष भौतिकी में दो नोबेल पुरस्कार विजेताओं ने भौतिकी के उपकरणों का उपयोग करके ऐसी विधियाँ विकसित की हैं जो आज की शक्तिशाली मशीन लर्निंग की नींव हैं। जॉन हॉपफेल्ड ने एक सहयोगी मेमोरी बनाई जो डेटा में छवियों और अन्य प्रकार के पैटर्न को संग्रहीत और पुनर्निर्माण कर सकती है। जेफ्री हिंटन ने एक ऐसी विधि का आविष्कार किया जो डेटा में स्वायत्त रूप से गुणों का पता लगा सकती है, और इसलिए चित्रों में विशिष्ट तत्वों की पहचान करने जैसे कार्य कर सकती है।
• जब हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की बात करते हैं, तो हमारा मतलब अक्सर आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके मशीन लर्निंग से होता है। यह तकनीक मूल रूप से मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित थी। The Nobel Prize in Physics 2024
• आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क में, मस्तिष्क के न्यूरॉन्स को नोड्स द्वारा दर्शाया जाता है जिनके अलग-अलग मान होते हैं। ये नोड्स एक-दूसरे को ऐसे कनेक्शन के माध्यम से प्रभावित करते हैं जिन्हें सिनेप्स से तुलना की जा सकती है और जिन्हें मजबूत या कमजोर बनाया जा सकता है।
• नेटवर्क को प्रशिक्षित किया जाता है, उदाहरण के लिए एक साथ उच्च मान वाले नोड्स के बीच मजबूत कनेक्शन विकसित करके। इस वर्ष के पुरस्कार विजेताओं ने 1980 के दशक से आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क के साथ महत्वपूर्ण काम किया है।
• जॉन हॉपफेल्ड ने एक नेटवर्क का आविष्कार किया जो पैटर्न को सहेजने और फिर से बनाने के लिए एक विधि का उपयोग करता है। हम नोड्स की कल्पना पिक्सेल के रूप में कर सकते हैं। हॉपफेल्ड नेटवर्क भौतिकी का उपयोग करता है
• जो किसी पदार्थ की विशेषताओं को उसके परमाणु स्पिन के कारण वर्णित करता है – The Nobel Prize in Physics 2024 एक ऐसा गुण जो प्रत्येक परमाणु को एक छोटा चुंबक बनाता है। संपूर्ण नेटवर्क को भौतिकी में पाई जाने वाली स्पिन प्रणाली में ऊर्जा के समतुल्य तरीके से वर्णित किया गया है, और नोड्स के बीच कनेक्शन के लिए मान ढूंढकर प्रशिक्षित किया जाता है
• छवियों में कम ऊर्जा होती है। जब हॉपफेल्ड नेटवर्क को विकृत या अपूर्ण छवि दी जाती है, तो यह विधिपूर्वक नोड्स के माध्यम से काम करता है और उनके मूल्यों को अपडेट करता है ताकि नेटवर्क की ऊर्जा कम हो जाए।
• इस प्रकार नेटवर्क सहेजे गए छवि को खोजने के लिए चरणबद्ध तरीके से काम करता है जो उस अपूर्ण छवि के सबसे करीब है जिसे इसे खिलाया गया था।

जेफ्री हिंटन :

• जेफ्री हिंटन ने हॉपफेल्ड नेटवर्क का उपयोग एक नए नेटवर्क के लिए आधार के रूप में किया जो एक अलग विधि का उपयोग करता है: बोल्ट्जमैन मशीन। यह किसी दिए गए प्रकार के डेटा में विशिष्ट तत्वों को पहचानना सीख सकता है। हिंटन ने सांख्यिकीय भौतिकी से उपकरण का उपयोग किया, जो कई समान घटकों से निर्मित प्रणालियों का विज्ञान है।
• मशीन को ऐसे उदाहरण खिलाकर प्रशिक्षित किया जाता है जो मशीन के चलने पर उत्पन्न होने की बहुत संभावना है।
• बोल्ट्जमैन मशीन का उपयोग छवियों को वर्गीकृत करने या उस पैटर्न के नए उदाहरण बनाने के लिए किया जा सकता है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था। हिंटन ने इस काम को आगे बढ़ाया है, जिससे मशीन लर्निंग के वर्तमान विस्फोटक विकास को आरंभ करने में मदद मिली है।
• भौतिकी के लिए नोबेल समिति की अध्यक्ष एलेन मून्स कहती हैं, “पुरस्कार विजेताओं का काम पहले से ही सबसे बड़ा लाभकारी रहा है। भौतिकी में हम कई क्षेत्रों में कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं, जैसे कि विशिष्ट गुणों वाली नई सामग्री विकसित करना।”

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) : The Nobel Prize in Physics 2024

कंप्यूटर विज्ञान की वह शाखा है, जिसमें मशीनों को इंसानों की तरह सोचने, समझने, निर्णय लेने और समस्याओं का हल निकालने की क्षमता दी जाती है। इसका मुख्य उद्देश्य ऐसा सिस्टम विकसित करना है जो स्वचालित रूप से सीख सके, तर्क कर सके और जटिल कार्य कर सके, जैसे इंसानी मस्तिष्क करता है।

AI को मुख्य रूप से तीन श्रेणियों में बांटा जा सकता है:

1. नैरो AI (Narrow AI): इसे “कमज़ोर AI” भी कहा जाता है। यह विशेष कार्यों को करने के लिए डिजाइन किया गया है। उदाहरण के लिए, वर्चुअल असिस्टेंट (जैसे सिरी या एलेक्सा), चैटबॉट्स, और सिफारिश सिस्टम (जैसे Netflix या Amazon की सिफारिशें) नैरो AI का उपयोग करते हैं।
2. जनरल AI (General AI): इसे “मज़बूत AI” कहा जाता है। यह AI सिस्टम इंसान की तरह किसी भी कार्य को करने की क्षमता रखते हैं, लेकिन ऐसी तकनीक अभी पूरी तरह से विकसित नहीं हुई है। इस प्रकार का AI मानवों जैसी बुद्धिमता और समझ से लैस होगा।
3. सुपरइंटेलिजेंस (Superintelligence): यह AI का वह स्तर है, जिसमें मशीनें इंसानों की तुलना में ज्यादा बुद्धिमान होंगी। यह भविष्य में होने की संभावना है और इसके साथ कई नैतिक और सामाजिक चुनौतियाँ भी जुड़ी हुई हैं।

AI के कुछ प्रमुख अनुप्रयोगों में शामिल हैं: The Nobel Prize in Physics 2024

• स्वचालित गाड़ियाँ (Autonomous Vehicles): सेल्फ-ड्राइविंग कारें जो बिना इंसानी हस्तक्षेप के ड्राइव कर सकती हैं।
• चिकित्सा क्षेत्र (Healthcare): रोगों का निदान, चिकित्सा छवियों का विश्लेषण और ड्रग्स की खोज में AI का उपयोग।
• वित्तीय सेवाएँ (Financial Services): धोखाधड़ी की पहचान और वित्तीय सलाहकार सिस्टम।

AI का विकास विशेष रूप से मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और न्यूरल नेटवर्क्स जैसी तकनीकों पर आधारित है। इन तकनीकों की मदद से AI सिस्टम बिना प्रोग्रामिंग के खुद को डेटा के आधार पर प्रशिक्षित करते हैं और बेहतर निर्णय लेने में सक्षम होते हैं।

हाल के वर्षों में AI के तेजी से विकास ने कई क्षेत्रों में क्रांति ला दी है, लेकिन इसके साथ कुछ नैतिक चुनौतियाँ भी सामने आई हैं, जैसे डेटा की गोपनीयता, सुरक्षा, और भविष्य में AI के संभावित खतरों को लेकर चिंताएँ | The Nobel Prize in Physics 2024