Fei-Fei Li: ImageNet बनाने वाली वैज्ञानिक अब AMD की मुख्य वैज्ञानिक बनेंगी

Fei-Fei Li

Photo: ITU Pictures / CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

जन्म	3 जुलाई 1976 Beijing, China
पेशा	कंप्यूटर वैज्ञानिक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्यमी
पुरस्कार	जे. के. अग्रवाल पुरस्कार · क्वीन एलिजाबेथ इंजीनियरिंग पुरस्कार · एसीएम फेलो

अपने करियर के अधिकांश समय में फ़ेई-फ़ेई ली चेताती रही हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता उन चंद कंपनियों के हाथों में सिमटती जा रही है, जिनके पास इसे चलाने वाले कंप्यूटरों का मालिक बनने की हैसियत है। विश्वविद्यालय इस दौड़ में पीछे न रह जाएँ, इसके लिए उन्होंने सार्वजनिक कंप्यूटिंग क्षमता की पैरवी करते हुए सालों बिताए। अब अपने अगले विचार को साकार करने के लिए उन्होंने जिस स्टार्टअप की स्थापना की थी, वह दुनिया की सबसे बड़ी चिप निर्माता कंपनियों में से एक का हिस्सा बनने जा रहा है। AMD ने World Labs को करीब 8 अरब डॉलर मूल्य के ऑल-स्टॉक सौदे में खरीदने पर सहमति जताई है और ली कंपनी की मुख्य वैज्ञानिक के रूप में जुड़ेंगी। मशीनों को देखने का तरीका देने वाली यह शोधकर्ता दाँव लगा रही हैं कि अगला कदम उठाने के लिए चिपों की एक ठोस योजना भी ज़रूरी है।

इस दलील तक उनका सफ़र एक अप्रत्याशित जगह से शुरू हुआ। ली का जन्म बीजिंग में हुआ और उनका बचपन सिचुआन के चेंगदू में बीता। किशोरावस्था में वह अपनी माँ के साथ अपने पिता के पीछे-पीछे न्यू जर्सी के पार्सिपनी आ गईं। हाई स्कूल के दौरान वह सप्ताहांत पर परिवार की ड्राई-क्लीनिंग की दुकान में काम करती थीं। प्रिंसटन में भौतिकी पढ़ते हुए भी वह घर लौटकर दुकान संभालती रहीं और साथ में बर्तन धोने की शिफ़्टें भी करती थीं। दुकानदार की बेटी और भौतिकी की छात्रा—उनकी इस दोहरी ज़िंदगी ने उनके संस्मरण The Worlds I See की रीढ़ का काम किया।

1999 में स्नातक होने के बाद वह कैलिफ़ोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ़ टेक्नोलॉजी में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में डॉक्टरेट करने गईं। पिएत्रो पेरोना और क्रिस्टोफ़ कोच के मार्गदर्शन में 2005 में उन्होंने यह उपाधि पूरी की। उनके शोध-प्रबंध में इस बात का अध्ययन था कि लोग एक नज़र में किसी दृश्य को कैसे ग्रहण करते हैं। इसी से वह उस सवाल तक पहुँचीं जिसने उनके काम को परिभाषित किया: मशीनें चीज़ों को पहचान नहीं पा रही थीं, क्योंकि किसी ने उन्हें दुनिया का पर्याप्त हिस्सा दिखाया ही नहीं था।

इसका जवाब था ImageNet। 2007 में प्रिंसटन में युवा सहायक प्रोफेसर रहते हुए ली ने तस्वीरों का एक ऐसा डेटाबेस बनाना शुरू किया, जो उनके अधिकांश सहकर्मियों को अव्यावहारिक रूप से बड़ा लगता था। इसके पीछे मनोवैज्ञानिक इरविंग बीडरमैन का यह अनुमान था कि लोग करीब 30,000 तरह की वस्तुओं को पहचान सकते हैं। Amazon Mechanical Turk के ज़रिए जुटाए गए कामगारों की मदद से उनकी टीम ने लगभग 22,000 श्रेणियों में 14 मिलियन से अधिक तस्वीरों पर लेबल लगाए। 2010 से हर साल होने वाली ImageNet चुनौती ने शोधकर्ताओं को एक साझा कसौटी दी। फिर 2012 में जेफ़्री हिंटन की टीम के बनाए न्यूरल नेटवर्क ने हर प्रतिद्वंद्वी को पछाड़ दिया। डीप-लर्निंग की तेज़ी यहीं से शुरू हुई और ली का डेटा वह ज़मीन बना जिस पर यह आगे बढ़ी।

2009 में वह स्टैनफ़ोर्ड चली गईं। 2013 से 2018 तक उन्होंने वहाँ की आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस लैब का नेतृत्व किया और CS231n तैयार किया—कंप्यूटर विज़न के लिए डीप लर्निंग पर एक पाठ्यक्रम, जिसके ऑनलाइन उपलब्ध व्याख्यानों ने इंजीनियरों की एक पूरी पीढ़ी को प्रशिक्षित किया। 2017 में उन्होंने AI4ALL की सह-स्थापना की, जो लड़कियों और कम प्रतिनिधित्व वाले विद्यार्थियों को इस क्षेत्र से जोड़ने के लिए ग्रीष्मकालीन कार्यक्रम चलाने वाली एक गैर-लाभकारी संस्था है। उसी साल उन्होंने अवकाश लेकर Google Cloud में AI और मशीन लर्निंग की मुख्य वैज्ञानिक की भूमिका संभाली, जहाँ उनकी टीम ने AutoML जैसे टूल बनाए।

Google के उन सालों से उनके सार्वजनिक रिकॉर्ड का सबसे असहज प्रसंग जुड़ा है। 2018 में लीक हुए आंतरिक ईमेल से पता चला कि ली Project Maven में Google Cloud की भागीदारी का समर्थन कर रही थीं। यह रक्षा विभाग का एक अनुबंध था, जिसके तहत ड्रोन से मिले फुटेज का विश्लेषण किया जाना था। साथ ही, उन्होंने सहकर्मियों को सलाह दी थी कि इस परियोजना के आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस वाले पहलू का ज़िक्र न करें, क्योंकि हथियारों में AI के इस्तेमाल का विषय बेहद संवेदनशील था। कर्मचारियों के विरोध के बाद Google ने कहा कि वह अनुबंध का नवीनीकरण नहीं करेगी। ली ने The New York Times से कहा कि AI को हथियार बनाने वाली किसी भी परियोजना पर काम करना उनके सिद्धांतों के बिल्कुल ख़िलाफ़ था। ImageNet को भी अपने अतीत का हिसाब देना पड़ा। 2019 में कलाकार ट्रेवर पैग्लेन और शोधकर्ता केट क्रॉफ़र्ड ने ImageNet Roulette बनाया और उसकी ‘व्यक्ति’ श्रेणियों में मौजूद अपमानजनक लेबल उजागर किए। इसके बाद ImageNet टीम ने कहा कि वह लोगों की करीब 600,000 तस्वीरें हटाएगी। मशीनों को देखना सिखाने वाले डेटासेट ने उन्हें यह भी सिखाया था कि लोग एक-दूसरे को देखने के कितने बुरे तरीक़े अपना सकते हैं।

स्टैनफ़ोर्ड लौटकर ली ने 2019 में जॉन एचेमेंडी के साथ Institute for Human-Centered Artificial Intelligence की सह-स्थापना की। वह राष्ट्रीय रिसर्च क्लाउड की सबसे पहचानी जाने वाली पैरोकार भी बनीं—कंप्यूटिंग क्षमता का एक सार्वजनिक भंडार, जिससे अकादमिक प्रयोगशालाएँ उद्योग जगत की बराबरी कर सकें। इस योजना का खाका तैयार करने वाले संघीय कार्यबल में भी वह शामिल थीं। नियम-क़ानून के मामले में उनका रुख़ इस नारे जितना सीधा नहीं है। अगस्त 2024 में Fortune में उन्होंने लिखा कि SB 1047—कैलिफ़ोर्निया का वह विधेयक जो मॉडलों के विनाशकारी दुरुपयोग के लिए डेवलपरों को ज़िम्मेदार ठहराता—ओपन-सोर्स काम को जकड़ देगा और अकादमिक शोध को पंगु बना देगा। एक महीने बाद World Labs ने चुपचाप काम करने की अवस्था से बाहर आकर Andreessen Horowitz के नेतृत्व वाले निवेशकों से 230 मिलियन डॉलर जुटाए। यह उन्हीं वेंचर कैपिटल फ़र्मों में से एक थी जिन्होंने विधेयक का विरोध किया था। विधेयक पर वीटो लगने के बाद उन्होंने राज्य के विशेषज्ञ कार्यसमूह की सह-अगुवाई की। जून 2025 में जारी उसकी अंतिम रिपोर्ट में अग्रणी AI प्रयोगशालाओं से पारदर्शिता, स्वतंत्र मूल्यांकन और व्हिसलब्लोअर की सुरक्षा की माँग की गई।

2024 में जस्टिन जॉनसन, क्रिस्टोफ़ लासनर और बेन मिल्डेनहॉल के साथ स्थापित World Labs ने वह बनाने का लक्ष्य रखा जिसे ली ‘स्थानिक बुद्धिमत्ता’ कहती हैं: ऐसे मॉडल जो त्रि-आयामी जगह को इतनी अच्छी तरह समझें कि उसे बना सकें, उसके बारे में तर्क कर सकें और आगे चलकर उसमें काम भी कर सकें। उनका तर्क है कि सामान्य बुद्धिमत्ता की नींव भौतिकी की समझ और पाठ से कहीं अधिक चीज़ों के बारे में तर्क करने की क्षमता में होनी चाहिए। कंपनी का पहला उत्पाद Marble नवंबर 2025 में आम लोगों के लिए उपलब्ध हुआ। यह किसी निर्देश, तस्वीर या वीडियो को संपादन योग्य 3D दुनिया में बदलता है और इसका इस्तेमाल मनोरंजन के साथ-साथ सिमुलेशन में रोबोटों को प्रशिक्षित करने के लिए भी किया जा सकता है। 2026 की शुरुआत में कंपनी ने AMD, Nvidia और Autodesk समेत समर्थकों से 1 अरब डॉलर और जुटाए; Autodesk ने इसमें 200 मिलियन डॉलर लगाए।

AMD ने 28 सितंबर 2026 को अधिग्रहण की घोषणा की। इस सौदे में World Labs का मूल्य करीब 8.2 अरब डॉलर आँका गया है। सौदा पूरा होने पर ली कार्यकारी उपाध्यक्ष और मुख्य वैज्ञानिक बनेंगी और AMD की अध्यक्ष एवं मुख्य कार्यकारी अधिकारी लीसा सू को रिपोर्ट करेंगी। सौदे की घोषणा के समय ली ने लिखा, “अब जबकि हमने इन संभावनाओं का ठोस प्रमाण देख लिया है, हम भविष्य को तेज़ी से साकार करने के लिए हर संभव कोशिश करना चाहते हैं।” उन्होंने आगे कहा कि इसके लिए हार्डवेयर के और करीब जाना होगा। Bloomberg Billionaires Index का अनुमान है कि बिक्री पूरी होने पर उनकी संपत्ति कम-से-कम 1.6 अरब डॉलर हो जाएगी।

ली की शादी स्टैनफ़ोर्ड के कंप्यूटर वैज्ञानिक सिल्वियो सवारेसे से हुई है और उनके एक बेटा तथा एक बेटी हैं। Time ने 2025 के अपने Person of the Year अंक में उन्हें AI के निर्माताओं में शामिल किया। उसी साल उन्होंने इस क्षेत्र के छह अन्य अग्रदूतों के साथ Queen Elizabeth Prize for Engineering साझा किया; उन छह में जेफ़्री हिंटन और यान लेकुन भी थे। ली कह चुकी हैं कि वह ख़ुद को AI की ‘गॉडमदर’ नहीं कहेंगी, हालाँकि इस क्षेत्र में महिलाओं के काम को पहचान देने के तौर पर वह यह नाम स्वीकार करती हैं।

इस बिक्री को अभी नियामकों की मंज़ूरी मिलनी बाकी है। AMD को उम्मीद है कि सौदा 2026 के अंत से पहले पूरा हो जाएगा। उसके बाद ली का जवाबदेह होना विश्वविद्यालय के अकादमिक कैलेंडर के बजाय एक चिप निर्माता की उत्पाद योजनाओं के प्रति होगा। उनके करियर के दूसरे अध्याय की असली कसौटी ठोस है: क्या AMD के भीतर World Labs के बनाए स्थानिक मॉडल उस खुले AI इकोसिस्टम को मज़बूत करेंगे जिसका वादा लीसा सू ने सौदे की घोषणा करते समय किया था, या वे AMD के हार्डवेयर को खरीदने की एक और वजह भर बनकर रह जाएँगे।

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