डॉ। अजय सूद, 2022 में भारत के तीसरे प्रमुख वैज्ञानिक सलाहकार के रूप में नियुक्त होने से पहले, भारतीय विज्ञान संस्थान, बैंगलोर में भारत के अग्रणी भौतिकविदों में से एक थे। वह समझाता है हिंदू जहां भारत कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्वांटम कंप्यूटरों के डोमेन में तैनात है और दुनिया प्रमुख तकनीकी परिवर्तन के पुच्छ पर क्यों है। अंश:
आप दीपसेक के उद्भव को कैसे देखते हैं? क्या भारत को चिंतित होना चाहिए और क्या हमारे पास पकड़ने के लिए संसाधन हैं?
दीपसेक निश्चित रूप से, एक वेक अप कॉल है, लेकिन शायद अमेरिकियों के लिए हमारे लिए अधिक है। मुझे यह दावा लगता है कि यह $ 5 मिलियन के लिए विकसित किया गया था और यह शायद बहुत अधिक है। हाल की रिपोर्टों में यह प्रतीत होता है कि वे किसी अन्य संदर्भ में 15,000 से 20,000 GPU (ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाइयों) को इकट्ठा कर चुके हैं और वे इसका उपयोग कर रहे हैं। फिर भी, समानांतर में काम करने में नवाचार शामिल है। 660 बिलियन पैरामीटर करने के बजाय, उन्होंने इसे सेक्टर-वार किया और उन्हें समानांतर में जोड़ने के तरीके थे। यह सफलता है। हालांकि मुझे यह जोड़ना होगा कि अन्य लोग भी इस दृष्टिकोण का उपयोग कर रहे हैं। भारत में भी। हमारे एआई मिशन में, हमने कई मुद्दों को संबोधित किया है। हमारे पास कंप्यूटिंग संसाधन हैं और यह मिशन आवश्यक मूलभूत एआई मॉडल विकसित करेगा। आपको उन डेटा केंद्रों की आवश्यकता है जहां ये सभी कंप्यूटर उपलब्ध हैं। सरकार ने कम्प्यूट सुविधाओं को स्थापित करने के लिए निजी क्षेत्र के लिए एक निविदा की ओर इशारा किया है। और सरकार उसी की खरीदार होगी। सरकार को सभी की आवश्यकता नहीं हो सकती है, लेकिन जो कुछ भी वह चाहता है। इसलिए 18,000 GPU की गणना पहले से ही योजना बनाई जा रही है। भारत में इन कंप्यूटिंग सुविधाओं को स्थापित करने वाले भारत में सात से आठ निजी क्षेत्र के खिलाड़ी हैं। मूलभूत बड़े भाषा मॉडल (LLM) को विकसित करने के लिए आपको अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा सेट की आवश्यकता होती है। आप बिना गणना की सुविधाओं के प्रशिक्षित कैसे करेंगे? अब इसे संबोधित किया जा रहा है।
जिस तरह से भारत ने अब एआई मिशन की घोषणा की है और अपने स्वयं के संस्थापक एआई मॉडल का फैसला किया है, ऐसा लगता है कि हम एक प्रतिक्रियाशील मोड में हैं। क्या यह आवश्यक है कि भारत अपने स्वयं के मॉडल विकसित करें, बजाय इसके कि कस्टम अनुप्रयोगों के लिए क्या उपलब्ध है?
मूलभूत मॉडल होना अनिवार्य है। वास्तव में, हमने 2019 में पीएम-साइंस, टेक्नोलॉजी, इनोवेशन एडवाइजरी काउंसिल (पीएम-स्टाइक) में एक एआई मिशन पर फैसला किया था, जिसमें मैं एक सदस्य था। लेकिन हमने कोविड -19 से ढाई साल खो दिए। मैं यह नहीं कहूंगा कि हम एआई का पीछा कर रहे हैं।
चाहे हमारे पास अपना फाउंडेशन मॉडल होना चाहिए या एक ओपन सोर्स मॉडल लेना चाहिए और फिर से कॉन्फ़िगर करना बहस है। हमारी अपनी मांगें हैं। हमारे अपने उपयोग के मामले होंगे। हमारी जनसांख्यिकी बहुत अलग है। हमारी विविधता बहुत अलग है। जब आप एक मॉडल को प्रशिक्षित करना चाहते हैं तो सभी की जरूरत होगी। ओपन एआई मॉडल को हमारी संस्कृति पर प्रशिक्षित नहीं किया जाएगा। हालाँकि, हमें दोनों करना चाहिए।
लेकिन क्या आप वास्तव में हमारे अपने फाउंडेशन मॉडल को देखते हैं, जिससे हमारी अर्थव्यवस्था, नौकरियों के लिए एक लाभ मिलता है?
उत्तर है, हाँ। यदि आप नहीं करते हैं, तो आप सेवा मोड में रहेंगे। आप प्रौद्योगिकी के विकास में सफलताओं के साथ कभी नहीं आएंगे। हम एक स्तर पर पहुंच गए हैं, लेकिन यह दुनिया का अंत नहीं है। आप बस किसी चीज़ पर पैराशूट नहीं कर सकते और कह सकते हैं कि ‘आप जहां भी हैं, वहां से काम करना शुरू कर देंगे और उस पर निर्माण करेंगे।’ यह प्रौद्योगिकी और विज्ञान में ऐसा नहीं होता है।
एक वैज्ञानिक के रूप में, क्या आप एआई के विकास को आम तौर पर मानवता के लिए अच्छा देखते हैं?
मेरा जवाब हां है। हमें इसे कुछ ऐसी चीज़ के रूप में देखने की जरूरत है जो समर्थन करता है और प्रतिस्थापित नहीं करता है। यदि AI नियमित प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकता है, तो हमारे लोग वहां से शुरू कर सकते हैं। इसमें कुछ भी गलत नहीं है।
एआई सॉफ्टवेयर से गुणात्मक रूप से अलग प्रतीत होता है क्योंकि यह अक्सर उन परिणामों के साथ आ सकता है जो लोग हमेशा समझ नहीं सकते हैं।
मैं सहमत हूं, लेकिन यही कारण है कि आपको समझाने योग्य एआई की आवश्यकता है और लोग इसे अब विकसित कर रहे हैं। अगर मुझे कोई जवाब मिलता है, तो मुझे उस स्रोत के बारे में सूचित किया जाना चाहिए जिसने एआई को उस उत्तर के लिए निर्देशित किया। इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय की इस पर एक रिपोर्ट है, जो 28 फरवरी तक सार्वजनिक परामर्श के लिए थी। इसने इन सभी चीजों का ध्यान रखा है।
हाल ही में, Microsoft ने मेजराना 1 को विकसित करने के साथ सफलता का दावा किया, एक टोपोलॉजिकल कोर आर्किटेक्चर द्वारा संचालित होने वाली पहली क्वांटम चिप। यह कितना महत्वपूर्ण है-खासकर जब क्वांटम कंप्यूटर अभी भी वास्तविक दुनिया की सार्थक समस्याओं को हल नहीं कर रहे हैं?
सामयिक योग्यता [a way to store quantum information that could lead to more powerful computers] सैद्धांतिक रूप से ज्ञात थे। उन्होंने 8-क्विट मशीन का प्रदर्शन किया है। यदि वह उतना ही सफल है जितना वे कहते हैं कि यह स्केलिंग बहुत तेज होगा। टोपोलॉजी क्वैबिट्स को दोष और गड़बड़ी से बचाता है, जिससे वे अधिक बीहड़ हो जाते हैं। यह एक टोपो-कंडक्टर का पूरा बिंदु है, और एक विजयी क्षण है। तीस साल पहले, यह बुनियादी विज्ञान था, जो इतना काल्पनिक और असंभव लग रहा था और आज यह एक वास्तविकता है। मुझे लगता है कि यह अद्भुत है।
क्या आपको लगता है कि क्वांटम कंप्यूटर पर काम करने वाले हर व्यक्ति को विज्ञान की इस दिशा का पीछा करना चाहिए? क्या भारत को भी मेजराना पर काम करना चाहिए?
भारत में ऐसे समूह हैं जो काम कर रहे हैं। हम पूर्ण शून्य पर नहीं हैं। सवाल यह है कि उन्हें इसे प्रौद्योगिकी में ले जाना होगा। Microsoft के सैद्धांतिक भौतिकविदों और कंप्यूटर और सामग्री वैज्ञानिकों के समूह ने 15 वर्षों तक इस पर काम किया। लेकिन उन्होंने तब भी हार नहीं मानी थी, जब तक कि सभी प्रचार सुपरकंडक्टिंग क्विट पर थे [a parallel approach to quantum computing]यही वह बिंदु है जिसे आपको देखना है। वे जानते थे कि वे सही रास्ते पर थे। हमें किसी चीज की निंदा करने या कुछ फेंकने की भीड़ में नहीं होना चाहिए। तो ऐसा नहीं है कि सुपरकंडक्टिंग क्वबिट्स बाहर होंगे। हमें देखना होगा क्योंकि क्वांटम कंप्यूटिंग में, हम अभी भी नहीं जानते हैं कि कौन सा मॉडल जीत जाएगा। और फिर अगला प्रतिमान क्वांटम एआई है। इसका मतलब यह हो सकता है कि क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करके एआई मॉडल का प्रशिक्षण, मैं यह भी कल्पना नहीं कर सकता कि इसका क्या मतलब होगा। शायद मॉडल और प्रशिक्षण को समझने के नए तरीके। यह इस क्षेत्र की सुंदरता है। हम एक नए युग के पुच्छल में हैं।
