एक शोधकर्ता, इंजीनियर और शिक्षक के रूप में, कुछ लोगों ने आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को इतने सारे आयामों में आकार दिया है जितना कि आंद्रेज कारपैथी ने। पिछले एक दशक में, वह क्षेत्र के कुछ सबसे महत्वपूर्ण मोड़ बिंदुओं में सबसे आगे रहे हैं, और उनकी उंगलियों के निशान सेल्फ-ड्राइविंग कारों से लेकर ट्यूटोरियल तक हर चीज पर हैं, जिन्होंने हजारों इंजीनियरों को सिखाया कि ट्रांसफार्मर वास्तव में कैसे काम करते हैं।
यहां सात योगदान हैं जो उनके व्यापक प्रभाव को परिभाषित करते हैं।
छवि शीर्षक अनुसंधान
करपैथी की शुरुआती सफलताओं में से एक स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में उनकी पीएचडी के दौरान आई, जहां उन्होंने कंप्यूटर विज़न को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ जोड़ने पर काम किया। उनके शोध से एआई सिस्टम को छवियों को समझने और मानव-जैसे विवरण तैयार करने में मदद मिली।
“डीप विज़ुअल-सिमेंटिक एलाइनमेंट्स” पर उनका प्रभावशाली पेपर इमेज कैप्शनिंग सिस्टम की नींव में से एक बन गया, एक तकनीक जो अब मल्टीमॉडल एआई मॉडल में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है। इस कार्य ने पाठ और छवियों दोनों को एक साथ समझने में सक्षम भविष्य की प्रणालियों को आकार देने में भी मदद की।
तंत्रिका नेटवर्क को समझना
गहरी शिक्षा के तेजी से बढ़ने के दौरान, तंत्रिका नेटवर्क को अक्सर “ब्लैक बॉक्स” की तरह माना जाता था जो स्पष्ट स्पष्टीकरण के बिना आउटपुट उत्पन्न करता था। करपैथी का शोध यह देखने और व्याख्या करने पर केंद्रित था कि आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क आंतरिक रूप से कैसे कार्य करते हैं।
एलएसटीएम और अनुक्रम मॉडल को समझने पर उनके काम ने शोधकर्ताओं को इस बात की बेहतर जानकारी दी कि एआई पाठ के लंबे टुकड़ों में जानकारी को कैसे याद रखता है। यह एनएलपी और एलएलएम के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो गया।
जनरल-एआई विकास
कारपैथी ने PixelCNN++ जैसी परियोजनाओं के माध्यम से शुरुआती जेन-एआई सिस्टम में भी योगदान दिया। मॉडल ने सुधार किया कि कैसे मशीनें पिक्सेल दर पिक्सेल यथार्थवादी छवियां उत्पन्न करती हैं और छवि संश्लेषण अनुसंधान में बाद की प्रगति को प्रभावित किया।
इन प्रणालियों में खोजी गई तकनीकों ने प्रशिक्षण स्थिरता और छवि गुणवत्ता में सुधार करने में मदद की, जो आज छवि निर्माण और दृश्य मॉडलिंग में उपयोग किए जाने वाले आधुनिक जेन-एआई उपकरणों के विकास में योगदान देती है।
ओपनएआई का निर्माण
2015 में, कारपैथी ओपनएआई के संस्थापक सदस्यों में से एक बन गए, और एआई अनुसंधान को आगे बढ़ाने पर केंद्रित एक छोटी टीम में शामिल हो गए। उस समय, यह अभी भी सुदृढीकरण सीखने, रोबोटिक्स और तंत्रिका नेटवर्क स्केलिंग की खोज करने वाली एक प्रायोगिक अनुसंधान प्रयोगशाला थी।
करपैथी की भूमिका ने गहन शिक्षण और बड़े पैमाने पर तंत्रिका नेटवर्क में ओपनएआई की प्रारंभिक अनुसंधान संस्कृति को आकार देने में मदद की। कंप्यूटर विज़न और भाषा मॉडल में उनके अनुभव ने व्यापक एआई पारिस्थितिकी तंत्र में योगदान दिया जिसने बाद में जीपीटी मॉडल जैसे सिस्टम को जन्म दिया।
टेस्ला की ऑटोपायलट एआई टीम का नेतृत्व कर रहे हैं
2017 में, कारपैथी एआई और ऑटोपायलट विजन के निदेशक के रूप में टेस्ला में शामिल हुए। उनका काम तंत्रिका नेटवर्क पर केंद्रित था जो टेस्ला वाहनों को वास्तविक समय में सड़कों, यातायात संकेतों, पैदल यात्रियों और उनके आसपास की प्रक्रिया करने में सक्षम बनाता है।
उनके नेतृत्व में, टेस्ला ने स्वायत्त ड्राइविंग के लिए एंड-टू-एंड डीप लर्निंग सिस्टम की ओर जोर दिया। करपैथी ने अक्सर समझाया कि वास्तविक दुनिया का ड्राइविंग डेटा कितनी बड़ी मात्रा में एआई सिस्टम को प्रशिक्षित कर सकता है, जैसा कि मनुष्य अनुभव से सीखते हैं।
गहन शिक्षा सिखाना
अनुसंधान और उद्योग कार्य के अलावा, कर्पथी एआई में सबसे प्रभावशाली शिक्षकों में से एक बन गए। कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क पर उनका स्टैनफोर्ड कोर्स CS231n गहन शिक्षण में प्रवेश करने वाले छात्रों, इंजीनियरों और शोधकर्ताओं के लिए एक वैश्विक शिक्षण संसाधन बन गया।
बाद में, उनके ऑनलाइन ट्यूटोरियल और कोडिंग सत्रों ने ट्रांसफार्मर, तंत्रिका नेटवर्क और एलएलएम जैसे जटिल विषयों को सरल बना दिया। उनकी “न्यूरल नेटवर्क्स: ज़ीरो टू हीरो” श्रृंखला उन प्रोग्रामर्स के बीच लोकप्रिय हो गई जो यह समझना चाहते थे कि आधुनिक एआई मॉडल कैसे काम करते हैं।
एआई के अगले चरण को आकार देना
2024 में, लेडी कारपैथी ने यूरेका लैब्स लॉन्च किया, जो एक एआई-प्रथम शिक्षा मंच है जिसका उद्देश्य मानव शिक्षण को एआई सहायकों के साथ जोड़ना है। परियोजना व्यावहारिक एआई सीखने पर ध्यान केंद्रित करती है, विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क, एलएलएम और कोडिंग के आसपास, उन्नत एआई अवधारणाओं को डेवलपर्स और छात्रों के लिए अधिक सुलभ बनाने के लिए करपैथी के प्रयास को जारी रखती है।
