अगली नदी में छलांग

जून 2023 में, मैंने लगभग दस साल काम करने के बाद SenseTime छोड़ दिया।

छोड़ते समय मेरे पास न कोई जाँचा-परखा उत्पाद था, न पूरी व्यवसाय योजना। मैंने यह भी ठीक से तय नहीं किया था कि मुझे करना क्या है।

लेकिन इतना जानता था कि मेरे लिए फिर से अगली नदी में छलांग लगाने का समय आ गया है।

यह पहली बार नहीं था जब मैं नदी बदल रहा था, मगर पहली बार ऐसा करने के लिए मुझे एक कंपनी छोड़नी पड़ी।

एक चुनाव जो मैं बार-बार करता हूँ

मैं गाँव के प्राथमिक विद्यालय से ज़िले के कस्बे के माध्यमिक विद्यालय पहुँचा। फिर नानजिंग विश्वविद्यालय में स्नातक और त्सिंगहुआ विश्वविद्यालय में स्नातकोत्तर अध्ययन किया। स्नातकोत्तर के दौरान मैं तब नई-नई शुरू हुई SenseTime से जुड़ा। वहाँ पहले मैंने जीवंतता पहचान की टीम बनाई और बाद में औद्योगिक विज़न की टीम।

पीछे मुड़कर देखता हूँ तो ऐसे बदलाव लगभग हर कुछ साल में हुए हैं।

ये पहले से बनाई गई जीवन योजना के हिस्से नहीं थे। न ही इसलिए हुए कि पहले का काम अर्थहीन हो गया था। बस कई साल लगाने के बाद वह क्षेत्र और मैं, दोनों धीरे-धीरे परिपक्व हो जाते थे। काम ज़रूरी नहीं कि पूरा हो चुका हो, पर वह मुझे अपनी सीमा तोड़ने के लिए मजबूर नहीं करता था।

बहुत लोगों के लिए यह आदर्श स्थिति होगी। मेरे लिए यह बेचैनी लाती है। मुझे ऐसा जीवन पसंद नहीं जिसका अंत वहीं से दिखाई दे जहाँ मैं खड़ा हूँ। इसलिए कुछ समय बाद मुझे स्वयं को किसी ऐसे सवाल के बीच रखना पड़ता है जिसे हल करना नहीं आता—कभी-कभी तो यह भी नहीं पता होता कि शुरुआत कहाँ से करूँ।

यहाँ “नदी” किसी कंपनी का नाम नहीं है। नदी बदलने का अर्थ हमेशा नौकरी छोड़ना भी नहीं है। नदी ऐसा क्षेत्र है जिसे फिर से सीखना पड़े, ऐसा कठिन काम जिसे पूरा करने का तरीका अभी मालूम न हो। SenseTime में अपने लगभग दस वर्षों के दौरान मैं दो अलग-अलग नदियों में उतरा।

लेकिन मैं केवल बदलाव के पीछे भागने वाला व्यक्ति भी नहीं हूँ। मेरे भीतर लगभग उलटी दिशा में खींचने वाली एक और शक्ति है: ज़िम्मेदारी का भाव।

मुझे काम अधूरा छोड़ना बिल्कुल पसंद नहीं। एक बार कुछ करने का निर्णय ले लूँ तो उसे सचमुच अच्छी तरह करना चाहता हूँ। एक शक्ति मुझे अगली नदी खोजने भेजती है; दूसरी पुरानी नदी में रोककर शुरू किए हुए काम को पूरा करने को कहती है।

इस साल मेरा जाना इन दोनों शक्तियों के लंबे संघर्ष का परिणाम था।

एल्गोरिदम को वास्तविक दुनिया तक ले जाना

SenseTime से जुड़ने पर मैं अनुसंधान विभाग में था, लेकिन मेरी रुचि हमेशा अनुप्रयोगों में रही। मैं केवल यह नहीं जानना चाहता था कि कोई एल्गोरिदम प्रयोगात्मक डेटा पर काम करता है या नहीं, बल्कि यह कि वह वास्तविक दुनिया में जाकर किसी ठोस समस्या को हल कर सकता है या नहीं।

जीवंतता पहचान SenseTime की पहली बड़ी तैनाती का मुख्य हिस्सा थी। उससे पहले हमारे पास चेहरा पहचानने के कुछ अच्छे डेमो थे। लेकिन सचमुच बड़े पैमाने के उपयोग का सामना करने पर पता चला कि उत्पादन से जुड़ी बहुत-सी समस्याएँ अनसुलझी थीं, खासकर ऑनलाइन सिस्टम पर होने वाले हमले।

उस समय सिस्टम पर रोज़ दस लाख से अधिक पहुँच होती थी। चरम समय में एक ही दिन में कई लाख हमले तक होते थे। तकनीक को आगे बढ़ाना था और पहले से चल रही सेवा को भी संभाले रखना था। इसलिए बहुत बार काम आमने-सामने की लड़ाई जैसा था। हम अक्सर रात के तीन या चार बजे दफ़्तर से निकलते और कभी पूरी रात वहीं रहते।

अक्सर हम दिन-रात लड़कर सभी ज्ञात हमलों का हल निकालते और सोने के लिए घर लौटते। सोए कुछ ही देर हुई होती कि फ़ोन फिर बजता: ऑनलाइन सिस्टम फिर तोड़ दिया गया था।

इसी प्रक्रिया में हमने चेहरा पहचानने के लिए SenseTime की एंड-टू-एंड मॉडल व्यवस्था को आगे बढ़ाने में हिस्सा लिया। इससे पहले बहुत-से डीप लर्निंग एल्गोरिदम केवल अलग-अलग हिस्सों में इस्तेमाल होते थे, और पूरा सिस्टम कई चरणों को जोड़कर बनता था। लेकिन लगातार बदलते हमलों के सामने हाथ से जोड़े गए तरीके इतनी तेज़ी से सुधारे नहीं जा सकते थे। हमें एक ही रास्ता दिखा: एक एंड-टू-एंड डीप लर्निंग मॉडल को सीधे डेटा से सीखने दिया जाए। उस समय हम इसे “एकीकृत मॉडल” कहते थे।

इस परियोजना ने पहली बार मुझे सच में समझाया कि किसी एल्गोरिदम का डेमो में काम करना उसके पूरी तरह सफल तकनीक बन जाने के बराबर नहीं है। वह तभी वास्तव में उपयोगी तकनीक बनता है जब बड़े पैमाने के ट्रैफ़िक, लगातार हमलों और तरह-तरह की अनपेक्षित परिस्थितियों की परीक्षा सह ले।

बाद में हम स्मार्टफ़ोन के क्षेत्र में गए। हर लॉन्च से पहले फ़ोन निर्माता सैकड़ों लोगों से परीक्षण कराते थे, और दूसरी कंपनियाँ तथा उपयोगकर्ता भी नई समस्याएँ खोजते रहते थे। इससे हमें उस समय की हमारी जानकारी के अनुसार किसी AI एल्गोरिदम कंपनी की सबसे बड़ी परीक्षण टीमों में से एक बनानी पड़ी, ताकि हर संभावना को खोज सकें।

बैकलाइट की एक समस्या केवल SenseTime के एक कार्यालय के किसी खास पुरुष शौचालय में दोहराई जा सकती थी। दूसरी समस्या, जिसे हम “आधा उजला, आधा अँधेरा चेहरा” कहते थे, किसी विशेष पेड़ के नीचे एक निश्चित कोण पर ही दिखाई देती थी। करोड़ों लोगों की रोज़मर्रा की ज़िंदगी में उत्पाद को भरोसेमंद बनाने के लिए हमने इस तरह का बहुत काम किया।

अंततः स्मार्टफ़ोन पर पहचान प्रमाणीकरण को हमने बाज़ार में अग्रणी बना दिया।

यह SenseTime में मेरी पहली नदी थी। जीवंतता पहचान शोध के एक डेमो से शुरू हुई, बड़े पैमाने के कई उपयोगों की कसौटी से गुज़री और अंततः काफी परिपक्व क्षेत्र बन गई। 2019 तक, जिन समस्याओं के लिए कभी जोखिम उठाकर खोज करनी पड़ती थी, उनमें से बहुतों को संचित अनुभव से हल किया जा सकता था। मैंने सब कुछ पूरा नहीं किया था, मगर जानता था कि फिर से सहज क्षेत्र में पहुँच गया हूँ।

तब मैं फिर बेचैन होने लगा।

SenseTime में रहकर नदी बदलना

2019 में मैंने SenseTime नहीं छोड़ी। उसी कंपनी के भीतर पहचान प्रमाणीकरण से औद्योगिक विज़न की ओर जाने का चुनाव किया।

व्यापक शोध और कंपनी के नेतृत्व तथा व्यावसायिक टीम से कई चर्चाओं के बाद हमने अपनी पहली औद्योगिक विज़न परियोजना के रूप में हाई-स्पीड रेलवे की C4 ऊपरी संपर्क-तार प्रणाली का बुद्धिमान निरीक्षण चुना।

मैंने प्रीसेल्स टीम के साथ कई रेलवे निरीक्षण केंद्रों और रेलवे ब्यूरो का दौरा किया। शूझोउ का निरीक्षण केंद्र मेरे मन पर सबसे गहरी छाप छोड़ गया। हमारे पहुँचने से पहले बारिश हुई थी। केंद्र काफ़ी दूर था और हम कीचड़ भरे रास्ते में हर कदम पर धँसते हुए अंदर पहुँचे।

भीतर कंप्यूटरों की लंबी कतारें थीं। निरीक्षक रोज़ बहुत समय तस्वीरें देखकर रेलवे के संपर्क-तार में संभावित खराबियाँ खोजने में लगाते थे। लगभग सभी की आँखों के नीचे काले घेरे थे। खराबी मिलने के बाद भी उन्हें हज़ारों किलोमीटर की रेल लाइन पर जाकर हर समस्या एक-एक करके ठीक करनी पड़ती थी। कभी केवल कोई पेंच या नट ढीला होता, फिर भी उन्हें मौके पर पहुँचना होता। कड़कड़ाती ठंड हो या तपती गर्मी, मरम्मत टाली नहीं जा सकती थी।

यह ज़रूरत मुझे बेहद तीखी लगी। कम-से-कम सबसे अधिक समय लेने वाले काम—तस्वीरें देखने—में तो हमें उनकी मदद करनी चाहिए थी।

काम शुरू करने के बाद ही पता चला कि समस्या कल्पना से कहीं कठिन है। संपर्क-तार प्रणाली में सौ से अधिक तरह के पुर्ज़े और एक हज़ार से अधिक तरह के दोष होते हैं। ये संख्याएँ भी मैदानी सहकर्मियों के साथ बार-बार गिनने और व्यवस्थित करने के बाद सामने आईं। पुराने निरीक्षण का बड़ा हिस्सा अनुभव पर निर्भर था, और दस्तावेज़ तथा ऐतिहासिक डेटा अलग-अलग जगह बिखरे थे। हमें सब कुछ शुरू से इकट्ठा करना पड़ा, अग्रिम पंक्ति के सहकर्मियों के साथ काम करना पड़ा और हर दोष को एक-एक करके समझना पड़ा। इस प्रक्रिया में लगभग दो साल लगे।

बड़ी चुनौती छोटे नमूने थे। हाई-स्पीड रेलवे पर खराबियाँ स्वभावतः बहुत दुर्लभ होती हैं। कुछ साल में एक बार भी नहीं आतीं, लेकिन आने पर गंभीर परिणाम हो सकते हैं। पर्याप्त नमूने जमा होने तक हम इंतज़ार नहीं कर सकते थे। वास्तविक परिस्थितियों के अनुसार तरीकों को फिर से बनाना पड़ा।

आखिरकार परियोजना सफल हुई और बड़े पैमाने पर लागू की गई।

औद्योगिक विज़न SenseTime में मेरी दूसरी नदी थी। कंपनी नहीं बदली, लेकिन लगभग हर परिचित चीज़ बदल गई: समस्या, डेटा, ग्राहक, मूल्यांकन के मानदंड और काम करने का तरीका। मैं फिर से नौसिखिया बना और टीम के साथ मिलकर वह काम कर दिखाया जिसे पहले करना नहीं आता था।

इसीलिए मैं कहता हूँ कि नदी कंपनी नहीं है। मुझे किसी जगह से जाना नहीं, बल्कि किसी अधिक कठिन समस्या में प्रवेश करना आकर्षित करता है।

2022, जब मैंने नदी नहीं बदली

शेयर बाज़ार में सूचीबद्ध होने के बाद SenseTime पर नई वित्तीय और संसाधन संबंधी दबाव आए। उसी समय कंप्यूटर विज़न की पिछली लहर धीरे-धीरे परिपक्व हो रही थी और अगली लहर अभी स्पष्ट नहीं हुई थी। संसाधनों, बाज़ार या तकनीकी सीमाओं के कारण बहुत-से काम पहले जितनी तेज़ी से आगे बढ़ना मुश्किल हो गया था।

पूरे 2022 में मैं कुछ हतोत्साहित, या कहें कि थोड़ा निष्क्रिय था। मैंने सामान्य समय पर दफ़्तर आना-जाना शुरू कर दिया।

इस वाक्य में कोई बुराई नहीं है। नियमित समय पर काम करना बहुत लोगों का सामान्य जीवन है। लेकिन मैंने अपने काम को हमेशा उद्यम की तरह लिया था। अचानक इस अवस्था में आकर मैं उलटे बहुत निराश हो गया।

ऊपर से वह जीवन पहले से कहीं अधिक आरामदेह था। हर सुबह कोई नई समस्या अनिवार्य रूप से हल करने को नहीं होती थी और किसी ऑनलाइन गड़बड़ी के कारण रात भर जागना भी कम हो गया था। मगर मुझे सबसे अधिक यही आराम खलता था: मैं कल्पना करने लगा था कि कुछ न बदला तो कई साल बाद मेरा जीवन कैसा होगा।

मैं तुरंत नहीं गया। मुझे ज़िम्मेदारी ने रोके रखा।

हाई-स्पीड रेलवे निरीक्षण सफल था, लेकिन मोटर वाहन कारखानों का गुणवत्ता निरीक्षण सफल नहीं हुआ था और बुद्धिमान औद्योगिक रोबोटिक भुजा भी पूरी नहीं हुई थी। मैं इन कामों को जारी रखना चाहता था। अपनी टीम बनाने और दिशा चुनने के बाद उसके सबसे कठिन समय में चले जाने को मैं आसानी से स्वीकार नहीं कर सकता था।

एक शक्ति कहती थी कि अगली नदी खोजो; दूसरी कहती थी कि सामने का काम अभी पूरा नहीं हुआ।

2022 में दूसरी शक्ति अधिक मज़बूत थी।

मुझे अगली नदी दिखाई दी

पिछले साल के अंत में ChatGPT आया। इस साल की पहली छमाही में GPT-4 आया। पुराना संतुलन टूट गया।

उस समय मुझे बहुत तीव्र अनुभूति हुई: कंप्यूटर विज़न का अपना गढ़ छिन गया था।

भविष्य पाठ, चित्र और आवाज़ के अलग-अलग मॉडलों से नहीं बनेगा। कंप्यूटर विज़न गायब नहीं होगा, लेकिन सामान्य मॉडल के दुनिया को समझने का एक हिस्सा बन जाएगा। पहले हम विज़न को एक संपूर्ण तकनीकी केंद्र मानते थे; अब सामान्य बुद्धिमत्ता का एक बड़ा युग उभर रहा था।

यह कंप्यूटर विज़न के भीतर का कोई और तकनीकी उन्नयन नहीं था। तकनीकी विकास की मुख्य धारा ही बदल गई थी।

मुझे फिर एक ऐसी नदी दिखाई दी जिसकी धाराओं से मैं परिचित नहीं था।

पहले मैं SenseTime के भीतर रहते हुए नदी बदल सकता था। 2019 में पहचान प्रमाणीकरण से औद्योगिक विज़न की ओर जाना ऐसा ही चुनाव था। लेकिन इस बार अगली नदी मेरे पुराने काम की सीधी अगली कड़ी नहीं थी। मैं सामान्य बुद्धिमत्ता और उससे बनने वाले नए अनुप्रयोगों में प्रवेश करना चाहता था।

उस समय मेरी भूमिका और ज़िम्मेदारी अब भी औद्योगिक विज़न में थी। अगर रहता, तो मुझे पूरी शक्ति से वही काम अच्छी तरह करना चाहिए था। पुरानी ज़िम्मेदारियाँ उठाते हुए अपने अगले पड़ाव की तैयारी साथ-साथ नहीं करनी चाहिए थी।

सचमुच अगली नदी में कूदने के लिए पहले अपनी पुरानी भूमिका छोड़ना ज़रूरी था।

इस साल की पहली छमाही तक मेरे लिए स्थिर बैठना लगातार कठिन हो गया। मैं नहीं जानता था कि नई तकनीक अंततः कौन-से उत्पाद बनाएगी या उसमें मैं क्या कर सकूँगा। लेकिन जानता था कि सब कुछ पूरी तरह समझने तक प्रतीक्षा की, तो शायद उन वर्षों को खो दूँगा जब सीखना शुरू करना सबसे ज़रूरी था।

सचमुच महत्वपूर्ण कामों में अक्सर ऐसा क्षण नहीं आता जब उन्हें “पूरी तरह समाप्त” घोषित किया जा सके। अगर ज़िम्मेदारी का अर्थ हर समस्या के खत्म होने तक प्रतीक्षा करना है, तो शायद कोई व्यक्ति कभी नया चुनाव नहीं कर पाएगा।

धीरे-धीरे मैंने समझा कि ज़िम्मेदारी केवल रुके रहने का नाम नहीं है। रुकना भी एक चुनाव है और उसके परिणाम भी उठाने पड़ते हैं। ज़िम्मेदारी का भाव निर्णय को अनंत समय तक टालने का कारण नहीं बन सकता।

इसलिए इस साल जून में मैंने SenseTime छोड़ दी।

बिना उत्तर के जाने का कारण

जाने से पहले मैंने काम के बाहर चुपचाप उद्यम की तैयारी नहीं की, न SenseTime के चल रहे व्यवसाय को बाहर ले जाकर अपनी कंपनी बनाने की योजना बनाई।

यदि मैं किसी कंपनी में काम कर रहा हूँ, उसके परिणाम देने की ज़िम्मेदारी उठाता हूँ और उसके दिए संसाधन इस्तेमाल करता हूँ, लेकिन मन ही मन अपने अगले पड़ाव की तैयारी सोच रहा हूँ, तो मुझे लगेगा कि मैं अपने मौजूदा काम के प्रति ईमानदार नहीं हूँ।

इसका अर्थ था कि नौकरी छोड़ते समय मैं सचमुच तैयार नहीं था।

मैं उद्यम के लिए इसलिए तैयार नहीं था कि उसे गंभीरता से नहीं लेता था, बल्कि इसलिए कि जाने से पहले तक मैं अपने पुराने काम को गंभीरता से ले रहा था।

मेरे पास पहले जाने और फिर उत्तर खोजने के अलावा कोई रास्ता नहीं था।

तैरना आना हर नदी को जानना नहीं है। कोई व्यक्ति किनारे पर खड़े होकर धारा को पूरी तरह समझ लेने के बाद ही छलांग भी नहीं लगा सकता। कुछ ज्ञान केवल पानी में मिलता है, और कुछ दिशाएँ चलना शुरू करने के बाद ही दिखाई देती हैं।

इस बार नदी बदलने का अर्थ नौकरी छोड़ना था। लेकिन मुझे जाने के लिए प्रेरित करने वाली चीज़ नौकरी छोड़ने की इच्छा नहीं, अगली नदी का दिखाई देना था।

अनुप्रयोगों की ओर चुनाव

ChatGPT आने के बाद मैंने दोस्तों के साथ एक सवाल पर चर्चा की: अगर AGI आ गया, तो बुद्धिमत्ता अंत में कुछ ही प्लेटफ़ॉर्मों के हाथ में केंद्रित होगी या अधिक लोगों के बीच बाँटी जाएगी?

मेरा आकलन था कि अंततः वह ज़रूर फैलेगी।

मैं इसे कड़ाई से सिद्ध नहीं कर सकता। मेरा सहज बोध बस इतना है कि ब्रह्मांड स्वयं कोई केंद्रीकृत व्यवस्था नहीं है। वास्तविक दुनिया अनगिनत लोगों, उपकरणों, परिवेशों और स्थानीय समस्याओं से बनी है। अगर बुद्धिमत्ता सच में इस दुनिया में प्रवेश करेगी, तो उसे भी अनगिनत रूपों में मौजूद होना होगा। आधारभूत मॉडलों का प्रशिक्षण कुछ कंपनियों में केंद्रित हो सकता है, लेकिन बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग केवल कुछ प्लेटफ़ॉर्मों के नहीं होंगे।

इसीलिए मैं आधारभूत मॉडल नहीं बनाना चाहता। मैं ऐसे अनुप्रयोग बनाना चाहता हूँ जो नई बुद्धिमत्ता से एक-एक ठोस ज़रूरत का उत्तर दें।

यह चुनाव मेरे जीवन के अनुभव से भी आता है।

मैं गाँव में बड़ा हुआ। प्राथमिक से माध्यमिक विद्यालय तक बहुत-सी छुट्टियाँ और खाली समय परिवार के खेत के काम में लगाया। बीज बोना, खाद और कीटनाशक डालना, ट्रैक्टर चलाना और पशु पालना—मैंने लगभग सब किया। छुट्टियों में मैं स्वयं को सचमुच किसान मानता था।

मुझे इस काम से मिलने वाली उपलब्धि का भाव पसंद था। फसल अच्छी हुई या नहीं, पशु अच्छी तरह पले या नहीं—नतीजा साफ़ दिखाई देता था। काम थोड़ा बेहतर करने पर किसी परिवार का जीवन थोड़ा बेहतर हो जाता था।

विश्वविद्यालय में मैंने कई अंशकालिक काम किए और सहपाठियों के साथ गर्मियों की एक कक्षा भी चलाई। विद्यार्थियों को लाना, शुल्क लेना और पढ़ाना—सब हमने स्वयं किया। उस गर्मी में शामिल सभी साथियों ने अगले साल के जीवन-यापन के लिए पर्याप्त पैसे कमाए।

स्नातकोत्तर पढ़ाई के दौरान मैंने निजी ट्यूशन दिया। बाद में, जब SenseTime बस शुरू हुई थी और उसका कार्यालय त्सिंगहुआ के दक्षिणी द्वार के पास वेनजिन होटल के एक कमरे में था, मैं शुरुआती संस्थापक कर्मचारी के रूप में उससे जुड़ा।

ऊपर से इन कामों में कम समानता दिखती है। लेकिन वे मुझे एक ही तरह से उपलब्धि का अनुभव देते थे: कोई वास्तविक समस्या हल करना और अपनी भागीदारी से चीज़ों को बदलते देखना।

इसलिए सामान्य बुद्धिमत्ता का नया युग दिखाई देने पर मैं फिर सहज रूप से अनुप्रयोगों की ओर खड़ा हुआ। मेरी चिंता यह सिद्ध करना नहीं कि तकनीक अधिक शक्तिशाली है, बल्कि यह है कि वह अंततः किसी ठोस व्यक्ति के लिए क्या कर सकती है।

छलांग लगाने के बाद

अगली नदी में उतरने का अर्थ यह नहीं था कि मुझे तुरंत पता चल गया कि किस दिशा में तैरना है।

SenseTime छोड़ने के शुरुआती महीनों में मैं सहज रूप से वहीं अवसर ढूँढ़ता रहा जिसे सबसे अच्छी तरह जानता था। एक दोस्त के साथ चित्रों से जुड़े कुछ उत्पाद आज़माए। आखिर मेरे लगभग दस साल का काम कंप्यूटर विज़न से जुड़ा था। वहीं से शुरू करना सबसे स्वाभाविक लगा।

लेकिन कुछ समय काम करने के बाद मुझे लगातार लगा कि दिशा ठीक नहीं है। समस्या ज़रूरी नहीं कि उन उत्पादों में थी। समस्या यह थी कि हम अब भी इस बात से शुरू कर रहे थे कि हमें क्या करना आता है, न कि उपयोगकर्ताओं को वास्तव में क्या चाहिए।

दस साल तक हाथ में हथौड़ा रहे तो कमरा बदलने के बाद भी हर चीज़ कील जैसी दिखाई देना आसान है।

मैंने समझा कि नए क्षेत्र में प्रवेश करना केवल जगह बदलकर पुराने सफल तरीकों को जारी रखना नहीं है। सचमुच फिर से शुरू करने का अर्थ है अपने सबसे परिचित उत्तरों को कुछ समय के लिए अलग रख देना।

तब मैंने स्वयं से पूछा: पिछले दस साल की तकनीकी पूँजी को न देखूँ, तो मुझे अपने लिए सबसे अधिक कौन-सा AI उत्पाद चाहिए?

मेरा उत्तर था: नोट्स।

वह उत्पाद जो मुझे सबसे अधिक चाहिए था

माध्यमिक विद्यालय से मेरी आदत रही है: “लिखे और निशान लगाए बिना मत पढ़ो।” मेरे लिए नोट्स केवल सामग्री रखने की जगह कभी नहीं रहे। वे स्मृति का विस्तार और सोच का एक हिस्सा हैं।

लोग अक्सर नोट्स को “दूसरा दिमाग” कहते हैं, लेकिन यह तथाकथित दूसरा दिमाग वास्तव में बुद्धिमान नहीं है।

हम उसमें चीज़ें डालते हैं, फिर भी उन्हें व्यवस्थित करना, खोजना, उनके बीच संबंध बनाना और दोबारा निकालने का तरीका सोचना स्वयं पड़ता है। वह दूसरे दिमाग से अधिक किसी बाहरी हार्ड ड्राइव जैसा है।

बड़े मॉडलों की इस पीढ़ी ने पहली बार मुझे विश्वास दिलाया कि यह स्थिति मूल रूप से बदल सकती है। भविष्य के नोट्स शायद केवल यह सुरक्षित न रखें कि किसी व्यक्ति ने क्या लिखा। वे उसे समझ सकेंगे, बातों के बीच संबंध खोज सकेंगे, ज़रूरत पर याद दिला सकेंगे, और शायद हमारी सोच में भाग भी ले सकेंगे।

मैं कुछ AI सुविधाएँ जोड़कर बना नोट्स सॉफ़्टवेयर नहीं, बल्कि सचमुच बुद्धिमान दूसरा दिमाग बनाना चाहता हूँ।

सामान्य बुद्धिमत्ता वह अगली नदी है जिसमें मैंने छलांग लगाई। बुद्धिमान नोट्स वह पहली दिशा है जिसकी ओर मैंने भीतर पहुँचकर तैरने का निर्णय लिया।

अभी दूसरे किनारे पर नहीं पहुँचा

इससे पहले मैंने कई ऐसे काम किए जिनमें उद्यमिता का स्वभाव था। विश्वविद्यालय में गर्मियों की कक्षा चलाना एक अनौपचारिक उद्यम था। शुरुआती SenseTime से जुड़ना किसी उद्यम में भाग लेना था। SenseTime के भीतर जीवंतता पहचान और औद्योगिक विज़न की टीमें बनाना भी किसी कंपनी के भीतर उद्यम बनाने जैसा था।

लेकिन इस बार बात अलग थी। इस साल जून में मैंने पहली बार किसी कंपनी को छोड़ा, स्वयं को पूरी तरह बाज़ार के सामने रखा और वास्तविक अर्थ में पूर्णकालिक उद्यम शुरू किया।

आज 31 दिसंबर 2023 है। SenseTime छोड़े आधा साल हो गया है।

मुझे अभी सभी सवालों के जवाब नहीं मिले और मैं ऐसे किसी दूसरे किनारे पर नहीं पहुँचा जिसे सफलता कहा जा सके। मैं बहुत-सी ऐसी बातें सीख रहा हूँ जिनमें पहले कुशल नहीं था: उत्पाद बनाना, बाज़ार समझना और दोनों का मेल बैठाना।

बहुत लोगों के लिए यह अवस्था कष्टदायक हो सकती है। मुझे इसमें लंबे समय बाद एक परिचित भाव मिलता है, क्योंकि मैं फिर ऐसी जगह हूँ जहाँ उत्तर नहीं जानता।

यह मेरे निजी ब्लॉग का पहला लेख है। मैं इसे इसलिए नहीं लिख रहा कि यात्रा समाप्त हो गई, बल्कि इसलिए कि जब वह सचमुच शुरू हो रही है, तब दर्ज करना चाहता हूँ कि मैंने प्रस्थान क्यों किया। आगे भी यहाँ तकनीक, उत्पादों, लोगों और अपनी बनाई जा रही चीज़ों के बारे में लिखता रहूँगा।

मैं नहीं जानता यह नदी अंततः कहाँ जाएगी।

लेकिन पीछे मुड़कर देखता हूँ तो मेरे जीवन के कई बड़े बदलाव एक ही चुनाव से शुरू हुए: पर्याप्त लंबा समय लगाने और स्वयं को धीरे-धीरे सहज क्षेत्र में पहुँचते देखने पर मैंने अगली नदी खोजनी शुरू की।

इस साल जून में मैंने वही चुनाव फिर किया।

मैं अभी भी पानी में हूँ।