डॉ. डैनी लैंगे, यूनिटी टेक्नोलॉजीज में एआई के वरिष्ठ उपाध्यक्ष – साक्षात्कार श्रृंखला

डॉ. डैनी बी. लैंगे यूनिटी टेक्नोलॉजीज में एआई और मशीन लर्निंग के वरिष्ठ उपाध्यक्ष हैं। पहले, डैनी उबेर में मशीन लर्निंग के प्रमुख थे, जहां उन्होंने उबेर की तेजी से वृद्धि का समर्थन करने के लिए दुनिया का सबसे बहुमुखी मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म बनाने के प्रयास का नेतृत्व किया।

आपको आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस में शुरू से ही क्या आकर्षित किया?

मैंने बहुत कम उम्र से ही कंप्यूटर बनाए और प्रोग्राम किए और मुझे तुरंत यह विचार आकर्षित किया कि इन सिस्टमों को स्वायत्त कैसे बनाया जाए। स्वायत्तता में जो चीज़ मुझे आकर्षित करती है, वह यह है कि एक डेवलपर को अनिश्चित और पहले कभी नहीं देखे गए परिस्थितियों में सुरक्षित रूप से प्रतिक्रिया करने वाली प्रणाली बनाने के लिए जिन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्षेत्र ने वर्षों से हमें बढ़ती शक्तिशाली उपकरण प्रदान किए हैं, जिनमें ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग, नियम-आधारित अनुमान, मशीन लर्निंग और हाल ही में डीप लर्निंग शामिल हैं। यह इन प्रौद्योगिकियों की बढ़ी हुई क्षमताएं हैं जो एआई क्षेत्र में तेजी से प्रगति को बढ़ावा देती हैं।

आप इस क्षेत्र में कई वर्षों से एक नेता रहे हैं, जैसे कि अमेज़ॅन मशीन लर्निंग में जनरल मैनेजर और उबेर में मशीन लर्निंग के प्रमुख। आपके पिछले अनुभवों से आपको क्या सबक मिले हैं?

मशीन लर्निंग वास्तव में एक परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकी है, लेकिन इसकी पूरी क्षमता को महसूस करने के लिए, यह आवश्यक है कि इसे उद्यम के हर कोने में लाया जाए। बार-बार, मशीन लर्निंग ने अकल्पनीय अनुकूलन और व्यवसायिक संचालन को मानव प्रक्रियाओं द्वारा अकेले हासिल नहीं की जा सकने वाली स्तर तक ले जाने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन किया है। हालांकि, वास्तविक विघटन तब होता है जब व्यवसायिक प्रक्रियाओं का एक महत्वपूर्ण हिस्सा इस तरह से संचालित होता है। अमेज़ॅन और उबेर जैसे संगठनों ने स्पष्ट रूप से दिखाया है कि यदि हम मशीन लर्निंग सिस्टम को हर टीम के लिए व्यापक रूप से उपलब्ध और सुलभ बनाते हैं, तो हम एक व्यापक अपनाने का अनुभव करते हैं जो अंततः एक नेटवर्क प्रभाव के रूप में समग्र व्यवसाय में निरंतर सुधार की ओर ले जाता है।

आप 2016 से यूनिटी टेक्नोलॉजीज में एआई के वरिष्ठ उपाध्यक्ष हैं। आपको इस कंपनी की दृष्टि में क्या आकर्षित किया?

यूनिटी एआई उत्साही के लिए एक शानदार स्थान है। हमारे पास अपने ग्राहकों के लिए कठिन समस्याओं का समाधान करने की एक उल्लेखनीय संस्कृति है – एआई एक ऐसी चुनौती है जिसके बारे में मैं सोच सकता हूं। हमारा नेतृत्व एआई की शक्ति और भविष्य को चलाने के लिए प्रतिबद्ध है। हमारे पास यह करने के लिए प्रौद्योगिकी, संसाधन, ग्राहक और भागीदार हैं। मैं दुनिया को बदलने के लिए काम करने के लिए एक बेहतर स्थान की कल्पना नहीं कर सकता।

आप सिंथेटिक डेटा के महत्व के बारे में पहले भी बात कर चुके हैं, क्या आप हमें इसके बारे में विस्तार से बता सकते हैं?

सिंथेटिक डेटा एक एल्गोरिदम द्वारा बनाया जाता है, न कि वास्तविक दुनिया से कब्जा किया जाता है। एक वास्तविक समय 3डी इंजन जिसमें एक यथार्थवादी भौतिकी एमुलेटर है, विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए वास्तविक लेकिन सिंथेटिक प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए एक आदर्श उपकरण है, जैसे कि कंप्यूटर दृष्टि प्रणालियों में वस्तु मान्यता से लेकर नेविगेशनल रोबोटों के लिए पथ योजना तक।

मशीन लर्निंग सिस्टम बनाने के संदर्भ में सिंथेटिक डेटा इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

मैंने कई मौकों पर यूनिटी को एआई बायोडोम कहा है। और यह सच है। वास्तविक दुनिया में काम करना और वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करना डरावना हो सकता है। क्या मुझे सैन फ्रांसिस्को की सड़कों पर स्व-ड्राइविंग वाहनों या सार्वजनिक स्थानों पर तैनात चेहरे की मान्यता प्रणालियों का उल्लेख करने की आवश्यकता है? सुरक्षा, पूर्वाग्रह हमेशा छिपा होता है, और गोपनीयता चिंताएं अक्सर सामान्य उपयोग के मामलों के साथ टकराती हैं। और फिर वहां प्रशिक्षण डेटा इकट्ठा करने से जुड़ी कमी और उच्च लागत है। यूनिटी के साथ, हमने न केवल डेटा निर्माण को लोकतांत्रिक बनाया है, बल्कि आपके पास एक इंटरैक्टिव सिस्टम भी है जो एक आभासी सेटिंग में उन्नत बातचीत की नकल करने की अनुमति देता है। यूनिटी के भीतर, आप बिना किसी को चोट पहुंचाए या घायल किए, एक स्वायत्त वाहन के लिए नियंत्रण प्रणाली विकसित कर सकते हैं।

यूनिटी सिमुलेशन कंपनियों को सिंथेटिक डेटा के जनरेशन में कैसे मदद कर सकता है?

यूनिटी सिमुलेशन के साथ, हमने एक वास्तविक समय 3डी इंजन लिया है जो मानव उपभोग के लिए डिज़ाइन किया गया है, चाहे वह गेमिंग, फिल्म या इंजीनियरिंग हो, और इसे एक क्लाउड-ऑप्टिमाइज्ड इंस्टेंस में बदल दिया है जो न केवल अविश्वसनीय उच्च फ्रेम दर पर चलता है, बल्कि हजारों इंस्टेंस को समानांतर में चलाने की अनुमति देता है। इस तरह, यूनिटी सिमुलेशन डेवलपर्स को वॉलक्लॉक समय से कई गुना तेजी से अपने एआई सिस्टम के लिए अनुभव पैदा करने की अनुमति देता है। हाल ही तक, इस पैमाने पर डेटा जनरेशन केवल कुछ विशेषाधिकार प्राप्त निगमों के लिए उपलब्ध थी, लेकिन यूनिटी सिमुलेशन के साथ, हमने वास्तव में खेल के मैदान को समतल कर दिया है।

हाल ही में, यूनिटी ने कोविड-19 के प्रसार का मॉडल करने वाले वास्तविक समय 3डी इन-स्टोर सिमुलेशन बनाने के लिए रोग मॉडलिंग संस्थान (आईडीएम) के साथ मिलकर काम किया है। यूनिटी सिमुलेशन कोविड-19 के प्रसार को कैसे प्रभावी ढंग से अनुकरण कर सकता है?

कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग दशकों से शोधकर्ताओं, इंजीनियरों, समस्या समाधानकर्ताओं और नीति निर्माताओं द्वारा संक्रामक रोगों के अध्ययन सहित कई क्षेत्रों में किया जाता रहा है। यूनिटी सिमुलेशन एक विशेष प्रकार की वास्तविक समय स्थानिक सिमुलेशन को सक्षम बनाता है जिसे क्लाउड पर स्केल किया जा सकता है और जटिल, अस्थिर और अनिश्चित प्रणालियों का अध्ययन करने के लिए होलिस्टिक रूप से उपयोग किया जा सकता है। हमने एक सरलीकृत प्रदर्शन परियोजना बनाई जिसमें एक काल्पनिक किराने की दुकान में कोरोनावायरस के प्रसार की नकल की गई और स्टोर नीति के प्रसार पर प्रभाव का अन्वेषण किया गया। दसियों हज़ारों सिमुलेशन चलाकर, हम उन व्यवहारों और नीतियों की पहचान करने में सक्षम हुए जो इस भयानक संक्रामक रोग के प्रसार पर सबसे बड़ा प्रभाव डालने के लिए प्रतीत होते हैं।

हाल ही में, आप आर्टिफ़िशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) के बारे में बहुत कुछ बोल रहे हैं। क्या आप हमें बता सकते हैं कि उभरने वाला व्यवहार क्या है और यह एजीआई के विकास के लिए क्यों महत्वपूर्ण है?

केवल 100,000 वर्षों में, मानव जाति जंगल में जामुन चुनने से लेकर चंद्रमा पर एक व्यक्ति को रखने तक पहुंच गई। हम जानते हैं कि पुरातत्व जेनेटिक्स से कि इस अवधि के दौरान मानव मस्तिष्क में कोई महत्वपूर्ण परिवर्तन नहीं हुआ है। आप कह सकते हैं कि प्रोसेसर में कोई महत्वपूर्ण हार्डवेयर अपग्रेड नहीं थे। तो यह क्या था जो इतना परिवर्तनकारी था? कुंजी हमारी एक साथ कुछ हासिल करने की क्षमता में निहित होनी चाहिए। हम एक प्रणाली के उभरने वाले व्यवहार का उल्लेख करते हैं जो इसके व्यक्तिगत भागों पर निर्भर नहीं करता है, बल्कि उनके एक दूसरे के साथ संबंधों पर निर्भर करता है। उभरने वाला व्यवहार एक प्रणाली के व्यक्तिगत भागों की जांच करके अनुमानित नहीं किया जा सकता है। यह केवल इसके भागों के बीच संबंधों को समझकर ही अनुमानित किया जा सकता है। उभरने वाली प्रणालियों की विशेषता यह है कि पूरा हिस्सा अपने भागों के योग से अधिक है। जबकि मैंने कई बार अपेक्षाकृत सरल बहु-एजेंट प्रणालियों में उभरने वाले व्यवहार के मनोरंजक उदाहरण दिखाए हैं, कल्पना कीजिए कि क्या होगा जब आपके पास प्रकाश की गति से सहयोग करने वाली कई एआई प्रणालियां होंगी।

क्या आप मानते हैं कि हम अगले दशक में एजीआई हासिल कर सकते हैं?

जब एजीआई की बात आती है, तो हमें यह याद रखना होगा कि यह यात्रा के बारे में है, न कि गंतव्य के। कोई नहीं जानता कि एजीआई कब होगा, क्योंकि यह एक निश्चित समय पर नहीं होगा, बल्कि समय के साथ एक धीरे-धीरे परिवर्तन होगा। यह एजीआई की प्रकृति में है कि यह एक दिए गए समय में एक प्रणाली की बुद्धिमत्ता को मापना मानवों के लिए मुश्किल होगा। पिछले दशक में हुए प्रगति को देखते हुए, मुझे यकीन है कि यह दशक हमें एजीआई की ओर रुझान करने वाली कई दिलचस्प प्रगति लेकर आएगा।

क्या यूनिटी टेक्नोलॉजीज के बारे में आप कुछ और साझा करना चाहेंगे?

यूनिटी में, हम एआई के भविष्य को शक्ति प्रदान करने और एआई प्रौद्योगिकियों के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए खुद को देखते हैं। जैसा कि हमारा डीपमाइंड के साथ संबंध स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करता है, हमारी प्रौद्योगिकी शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए सुरक्षित रूप से एआई की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए एक आदर्श वातावरण है। हम अपने ग्राहकों और भागीदारों को कल की चुनौतियों का सामना करने के लिए पहले कभी नहीं देखे गए पैमाने पर आभासी वातावरण बनाने में समर्थन करने के लिए तैयार हैं, चाहे वह जलवायु परिवर्तन, लॉजिस्टिक्स या स्वास्थ्य चुनौतियां हों।

आपके इस शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, मुझे यूनिटी और आपके एजीआई के विचारों के बारे में जानने में बहुत आनंद आया। जो कोई भी अधिक जानना चाहता है, उसे यूनिटी टेक्नोलॉजीज पर जाना चाहिए।