पीटर वांग, सीईओ और सह-संस्थापक ऑफ एनाकोंडा – साक्षात्कार श्रृंखला

आपको कंप्यूटर विज्ञान में शुरू से ही क्या आकर्षित करता था?

मैंने कम उम्र में कोडिंग शुरू की, बिना कंप्यूटर विज्ञान की औपचारिक डिग्री के। जबकि मुझे पहले इसके लिए आकर्षित किया गया था कि यह एक कंप्यूटर को कार्य करने के लिए आदेश देने के लिए था, मेरी रुचि तब गहरी हो गई जब मैंने रचनात्मक संभावनाओं की खोज की – गेम बनाना और विचारों को व्यक्त करना। मेरे लिए, एक कंप्यूटर केवल कार्यक्षमता से परे है; यह स्व-अभिव्यक्ति के लिए एक अंतहीन कैनवास है। कंप्यूटिंग के शुरुआती युग में, रचनात्मकता को कोई सीमा नहीं थी, और विभिन्न पीछा के बीच एक सहज प्रवाह था। हालांकि, वर्तमान औद्योगीकरण और स抽 की परतों के साथ, रचनात्मकता को छोड़ना अधिक चुनौतीपूर्ण हो गया है।

क्या आप एनाकोंडा के पीछे की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?

मेरे सह-संस्थापक और मैंने 2012 में एनाकोंडा की स्थापना की, लेकिन व्यवसाय की उत्पत्ति तब तक जा सकती है जब हम सॉफ्टवेयर परामर्शदाता थे। हमने व्यवसायिक डेटा विश्लेषण के लिए पाइथन प्रोग्रामिंग भाषा के विकासकारी घासरूट्स गोद लेने देखा और जानते थे कि एक क्रांति के तहत था। वित्त जैसे उद्योग जिन्हें भारी संख्यात्मक गणना क्षमताओं की आवश्यकता थी, पाइथन में चले गए, और समय के साथ भाषा ने स्वास्थ्य सेवा, निर्माण, खुदरा और उन सभी उद्योगों में तेजी से अपनाया जो उन्नत विश्लेषण के माध्यम से बेहतर व्यवसायिक निर्णय लेने का पीछा कर रहे थे। लेकिन पाइथन के व्यापक जैविक विकास के बावजूद, हमने महसूस किया कि उद्योग वास्तविक कहानी को याद कर रहा था: गैर-प्रोग्रामर द्वारा उपयोग किए जाने वाले उच्च-प्रदर्शन उन्नत विश्लेषण उपकरणों की विशाल आवश्यकता। शुरू में, निवेशक प्रोग्रामिंग भाषाओं या खुले स्रोत पारिस्थितिकी तंत्र के बारे में अनिश्चित थे और एनाकोंडा द्वारा संरक्षित पाइथन डेटा समुदाय में मूल्य नहीं देखा। लेकिन यह व्यावहारिक नेतृत्व विकास रणनीति अंततः एनाकोंडा और पाइथन पारिस्थितिकी तंत्र को दुनिया भर में हर उद्योग में तेजी से अपनाने के लिए ले गई।

एनाकोंडा खुले स्रोत नवाचार को बढ़ावा देने के लिए प्रतिबद्ध है, खुले स्रोत इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं?

मैं एक दृढ़ विश्वासी हूं कि पारदर्शिता और सहयोग प्रौद्योगिकी और समाज के लिए समाधानों के विकास के लिए सफलता के मुख्य कारक हैं। खुले स्रोत न केवल पारदर्शिता की गारंटी देता है, बल्कि यह सहयोग को बढ़ावा देता है और विकासकर्ताओं के बीच एक नवाचार संस्कृति को बढ़ावा देता है। समाधानों को विकसित करने के लिए काम करने वाले ज्ञान और दृष्टिकोणों की अधिक संख्या है, परिणाम बेहतर होगा। खुले स्रोत के पीछे के सिद्धांत एनाकोंडा के मिशन के साथ घनिष्ठ रूप से जुड़े हुए हैं – प्रौद्योगिकी को लोकतांत्रिक बनाना और शिक्षा में सुधार करना – खुले स्रोत सॉफ्टवेयर विकासकर्ताओं, छात्रों और उत्साही लोगों के लिए मूल्यवान सीखने के अवसर प्रदान करता है जो कोड का अध्ययन कर सकते हैं, सर्वोत्तम अभ्यास सीख सकते हैं और योगदान देकर व्यावहारिक अनुभव प्राप्त कर सकते हैं। खुले स्रोत परियोजनाओं में

2022 में एनाकोंडा ने पाइथन के लिए एक वेब-आधारित उपकरण प्रकाशित किया, जिसे पाइथन में कोडिंग और एक क्लिक के साथ ऐप्स तैनात करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। क्या आप इस उपकरण और इसकी शक्ति के बारे में कुछ विवरण साझा कर सकते हैं?

पिछले वर्ष में खुले स्रोत पाइथन प्रोजेक्ट के प्रमाण के रूप में शुरू करने के बाद, हमने मार्च 2023 में PyScript.com जारी किया, जो किसी को भी ब्राउज़र में सीधे पाइथन-संचालित वेब अनुप्रयोगों को बनाने की अनुमति देता है। यह लचीला कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म में एक प्लग-एंड-प्ले मॉड्यूलर विकास वातावरण है और पाइथन-संचालित डेटा इंटरएक्टिविटी और गणना के साथ अगली पीढ़ी के वेब अनुप्रयोगों को बना सकता है, जो 99% नागरिकों के लिए कोडिंग को भयावह बनाने वाले प्रवेश बाधाओं को काफी कम कर देता है जिनके पास मौजूदा कोडिंग कौशल नहीं है। इस लॉन्च के साथ, एनाकोंडा पाइथन विकास में अनुभव प्राप्त करने के लिए किसी को भी एक ढांचा प्रदान करके पहुंच बढ़ा रहा है।

डेटा साइंस उद्योग पिछले दशक में बढ़ गया है क्योंकि डेटा-संचालित निर्णय लेना मानक बन गया है – डेटा वैज्ञानिकों को 2022 के लिए अमेरिका में ग्लासडोर की 50 सर्वश्रेष्ठ नौकरियों में #3 पर ले जाना। लेकिन जबकि उद्योग समृद्ध है, मौजूदा कार्यबल को अपस्किल करने और कोडिंग की दुनिया में रुचि रखने वाले लोगों के लिए मौजूदा प्रवेश बाधाओं को दूर करने के लिए अभी भी जगह है। यह लॉन्च डेटा साइंस को लोकतांत्रिक बनाने की दिशा में पहला कदम था। इसके अलावा, जो व्यक्ति और संगठन अपस्किलिंग और रीस्किलिंग पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वे हमेशा प्रतिस्पर्धी लाभ में रहेंगे। किसी को भी एक्सेस करने के लिए एक ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करके, बिना फ़ाइलों को डाउनलोड करने और वातावरण को कॉन्फ़िगर करने के बोझ के, पाइथन सीखने का एक शानदार अवसर प्रदान करता है, जो दुनिया में सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है।

कोडिंग के भविष्य के बारे में आपके क्या विचार हैं?

आगे का विकास कोड उत्पादन में एक उछाल के साथ होगा, जिसमें एक महत्वपूर्ण हिस्सा मशीनों द्वारा उत्पन्न किया जाएगा। हालांकि, मानव सत्यापन अभी भी एकीकृत होगा। पारंपरिक कोडिंग की छवि – एक पाठ फ़ाइल में कोड इनपुट करना – बदल जाएगी। जानकारी प्रणालियों के निर्माण का भविष्य पारंपरिक कोडिंग प्रथाओं से विचलित होगा, एक परिदृश्य को अपनाते हुए जहां कोड उत्पन्न किया जाता है। मैं यह भी भविष्यवाणी करता हूं कि उभरती प्रणालियां डेटा विशिष्टता और मॉडलिंग के चारों ओर केंद्रित होंगी, कोडिंग को जैसा कि हम आज जानते हैं उसे फिर से परिभाषित करेंगी।

एनाकोंडा अब 35 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं की सेवा करता है, आप इस सफलता का श्रेय किसे देते हैं?

मुझे लगता है कि हमने विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ताओं के लिए शैक्षिक सामग्री और उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करके इस पैमाने पर उपयोगकर्ताओं तक पहुंचा है – छात्रों से लेकर पेशेवर कोडर तक। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी नवाचार जारी रहता है, लगभग हर उद्योग में पाइथन कौशल की आवश्यकता बढ़ती जा रही है। अपने मिशन के साथ पाइथन को लोकतांत्रिक बनाने और कोडिंग और मूल बातों को सभी के लिए सुलभ बनाने के लिए, हम उन संसाधनों को प्रदान करने में सक्षम हैं जो वर्तमान और भविष्य की नौकरियों के लिए कौशल बनाने की आवश्यकता है।

आपके जुनून में से एक डेटा साक्षरता तक पहुंच बढ़ाना है, क्या आप इस संबंध में अपने प्रयासों के बारे में कुछ विवरण साझा कर सकते हैं?

मुझे लगता है कि यदि हम डेटा साइंस शुरू करने वाले छात्रों तक पहुंचते हैं, तो हम अपने मिशन को विश्वभर में डेटा साक्षरता हासिल करने में अधिक प्रगति कर सकते हैं। इसका समर्थन करने के लिए, एनाकोंडा ने अमेरिका और विश्व स्तर पर हाई स्कूलों के साथ जुड़ना शुरू किया है ताकि एक डेटा साइंस एक्सपो की मेजबानी की जा सके जो छात्रों को पाइथन कौशल, नवाचार परियोजनाओं को साझा करने और संभावित रूप से कॉलेज छात्रवृत्ति जीतने के लिए एक साथ लाता है। इसके अलावा, हमने हाल ही में एनाकोंडा लर्निंग पेश किया है, जो छात्रों को पूरा करने पर प्रमाण पत्र प्रदान करता है जो उन्हें रोजगार हासिल करने या अपनी शैक्षिक यात्रा में आगे बढ़ने में मदद कर सकता है। एनाकोंडा नोटबुक भी लोगों को तुरंत डेटा साइंस और पाइथन कोडिंग में कूदने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मई 2023 में, एनाकोंडा ने एडुब्लॉक्स का अधिग्रहण किया, जो के-12 छात्रों और शुरुआती पेशेवरों को मूल कोडिंग कौशल लाने वाला एक नि:शुल्क मंच है। अधिग्रहण के माध्यम से, एडुब्लॉक्स एनाकोंडा के मिशन को भविष्य के कार्यबल के लिए डेटा और पाइथन कौशल को लोकतांत्रिक बनाने में मदद करेगा। जैसा कि डेटा साइंस और एआई/एमएल मॉडल काम और जीवन में अधिक प्रमुख होते जा रहे हैं, एनाकोंडा इस नए विश्व का लाभ उठाने के लिए मार्गदर्शन और प्रशिक्षण का स्रोत हो सकता है।

क्यों एआई का भविष्य पूरी तरह से खुला होना चाहिए?

मेरी खुले स्रोत के प्रति भावनाओं के समान, पारदर्शिता और सहयोग एआई प्रौद्योगिकी और समाज के लिए समाधानों के विकास के लिए अधिक सफल परिणामों की ओर ले जाएंगे। जबकि एआई हथियारों की दौड़ एक रोमांचक क्षण है, एआई मॉडल का व्यापक उपयोग इंटरनेट पर ऐसी जानकारी को बाढ़ सकता है जो वास्तविक दुनिया की घटनाओं द्वारा उत्पन्न नहीं होती है जो भविष्य के मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा सेट को दूषित करेगी। यह एक “मॉडल कैनिबलिज़म” प्रभाव की ओर ले जाएगा जहां भविष्य के मॉडल पिछले मॉडल के आउटपुट द्वारा बढ़ावा दिए जाते हैं और हमेशा के लिए पिछले मॉडल के आउटपुट द्वारा पूर्वाग्रहित होते हैं। नए मॉडल के रोलआउट की दर के साथ, एआई के आसपास नैतिक बहस, जैसे कानूनी/कॉपीराइट चिंताएं, और मॉडल प्रशिक्षण में पूर्वाग्रह अब पीछे की सीट पर नहीं रह सकते। खुले विकास के साथ अधिक पहुंच और विभिन्न पृष्ठभूमि, कौशल और अनुभव के साथ एक व्यापक समूह के लिए एक साथ काम करने की क्षमता आती है – एक डोमिनो प्रभाव की ओर ले जाती है जो अधिक सफल (और नैतिक) परिणामों की ओर ले जाता है।

एआई के भविष्य के लिए आपकी क्या दृष्टि है?

मैं अधिक कॉम्पैक्ट, समझने योग्य एआई मॉडल के उदय की भविष्यवाणी करता हूं। सामग्री अधिकार और कॉपीराइट से संबंधित मुद्दों का समाधान करना महत्वपूर्ण होगा। एआई प्रौद्योगिकियों का व्यापक रूप से वास्तविक व्यावसायिक परिदृश्यों और ग्राहक अनुभवों में अपनाया जाना अपेक्षित है। ध्यान सकारात्मक उपयोगिता के लिए एआई को मार्गदर्शन और प्रशिक्षण पर स्थानांतरित कर देगा। यह परिवर्तन इंजनों के विकास के साथ तुलना की जा सकती है – बड़े से छोटे तक, एक नए मोटर अनुप्रयोगों पर जोर देने के साथ।

अब हमारे पास “बुनियादी” बुद्धिमत्ता तक पहुंच है जो पहले मानव विशेषज्ञता की मांग वाले कार्यों को पूरा कर सकती है – आवश्यक रूप से कठिन नहीं, लेकिन गतिशील लचीलेपन की आवश्यकता है। ये उपयोग के मामले पहले मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता के कारण उपेक्षित थे, लेकिन एआई के आगमन के साथ, एक बार चुनौतीपूर्ण अब प्राप्त करने योग्य है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो और जानना चाहते हैं उन्हें एनाकोंडा पर जाना चाहिए।