डीप लर्निंग

2017 में, वासवानी आदि द्वारा लिखित ऐतिहासिक शोध पत्र “Attention Is All You Need” के प्रकाशन के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का परिदृश्य हमेशा के लिए बदल गया। इस शोध पत्र ने ट्रांसफार्मर (Transformer) को पेश किया, जो एक क्रांतिकारी तंत्रिका नेटवर्क (neural network) आर्किटेक्चर था जिसने पुनरावृत्ति (RNN, LSTM) को पूरी तरह से त्याग दिया, और इसके बजाय सेल्फ-अटेंशन तंत्र (Self-Attention Mechanism) का उपयोग करके क्रमिक डेटा को समानांतर (parallel) रूप से संसाधित करने का विकल्प चुना।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, भाषाओं का अनुवाद करने, लेखों का सारांश बनाने और संवादात्मक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की क्षमता में एक अभूतपूर्व क्रांति आई है। इस बदलाव के केंद्र में Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) आर्किटेक्चर और अग्रणी अटेंशन मैकेनिज्म (Attention Mechanism) मौजूद हैं। आधुनिक ट्रांसफॉर्मर (Transformers) के आगमन से पहले, इन दो आविष्कारों ने डीप लर्निंग की सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक को हल किया: इनपुट अनुक्रमों (input sequences) को आउटपुट अनुक्रमों (output sequences) से मैप करना जब उनकी लंबाई अलग-अलग हो।

2026 के डिजिटल युग में, कंप्यूटर विजन (CV) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सबसे परिवर्तनकारी शाखाओं में से एक बन गया है। यह वह विज्ञान है जो कंप्यूटरों को दृश्य दुनिया को ठीक उसी तरह “देखने” और व्याख्या करने की अनुमति देता है जैसे मनुष्य करते हैं—यदि बेहतर नहीं तो। आपके स्मार्टफोन पर चेहरे की पहचान से लेकर पैकेज डिलीवर करने वाले स्वायत्त ड्रोन तक, कंप्यूटर विजन हर जगह है।