Friday, October 7, 2022

विश्वसनीय जानकारी चुनें और अतिरिक्त दस साल जिएं

Eric Ward, CC BY-SA 2.0 <https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0>, via Wikimedia Commons

मैं ऐसे लोगों को जानता हूं जिनके पिता की मृत्यु पचास वर्ष की आयु से पहले हो गई थी। ज्यादातर मामलों में, वह परिवार के लिए कमाने वाला था। उनके परिवारों को बहुत कष्ट हुआ। बच्चों को कालेज छोड़ना पड़ा। बेटियों की शादी ठीक से नहीं हो पाई। इन परिवारों को वह सबसे बड़ा लाभ नहीं मिला जो दूसरों को मिला था। यह जीवन की लंबाई में वृद्धि थी जो दशकों से हुई है। 1950 में भारत में मृत्यु की औसत आयु पैंतीस थी! यदि कोविड महामारी नहीं होती, तो मृत्यु की औसत आयु 2022 में 70 तक पहुंच जाती। संयुक्त राज्य अमेरिका, रूस और यूरोप में, कोविड द्वारा जीवन की औसत लंबाई लगभग दो वर्ष कम हो गयी थी। आप कल्पना कर सकते हैं कि दुनिया में अन्य जगहों पर क्या हुआ।

जीवन की दो साल की औसत हानि पूरी आबादी के लिए थी। दरअसल, कोविड से मरने वालों ने करीब दस साल की जिंदगी गंवाई। इसका मतलब यह नहीं है कि वे 70 के बजाय 60 पर मर गए। कुछ की मृत्यु चालीस या पचास की उम्र में हुई। कई परिवारों में, बच्चों ने अपने पिता के साथ-साथ अपनी माँ को भी कोविड के कारण खो दिया।

जीवन में ऐसे जोखिमों को कम करने के लिए विश्वसनीय जानकारी होना आवश्यक है। यह ज्यादातर बीमारियों के लिए सच है। सिर्फ कोविड ही नहीं। आपको यह तय करने का कौशल होना चाहिए कि क्या आप जो कुछ पढ़ते हैं उस पर भरोसा कर सकते हैं। सबसे पहले, आप जो पढ़ते हैं उस पर संदेह करना चाहिए। आप जो कुछ भी पढ़ते हैं वह सच नहीं है। वे सभी जो चिकित्सा का अभ्यास करते हैं, असली डॉक्टर नहीं हैं। बहुत सारे नीम हकीम हैं। आप सामाजिक नेटवर्क पर जो कुछ भी पढ़ते हैं, उसमें से अधिकांश नदी में पानी की तरह है। इसमें बहुत मल है। आप एक गिलास नदी का पानी पी सकते हैं क्योंकि कोई आपको बताता है कि यह सुरक्षित है। इसकी वजह से किसी को आपको अस्पताल ले जाना पड़ सकता है।

शिक्षा हमें यह तय करने में मदद करती है कि क्या भरोसेमंद है और क्या नहीं। आपने जो पढ़ा, उसे किसने लिखा, यह जानना जरूरी है। क्या यह एक विशेषज्ञ था, या एक नीम हकीम? किसी बात पर तब तक विश्वास करें जब तक आपको पता हो कि वह किसी विश्वसनीय स्रोत से आई है।

टीकाकरण जैसे मामलों में संख्या महत्वपूर्ण होती है। कोई भी टीका स्पष्ट रूप से उपयोगी है यदि यह किसी बीमारी से होने वाली मौतों को 90% तक कम कर देता है। विश्वस्त चिकित्सक कुछ सौ मामलों का अध्ययन कर इस जानकारी की जांच करते हैं। वे टीके से उत्पन्न सभी समस्याओं का भी अध्ययन करते हैं। अंत में, वे इसके लाभों और जोकिमो को संतुलित करते हैं इस तरह के से उच्च स्तर का आत्मविश्वास आधुनिक चिकित्सा में आवश्यक है। ड्रग कंट्रोलर दवाओं को तभी बेचने की अनुमति देते हैं जब विश्वसनीय जानकारी मौजूद हो। लाभ स्पष्ट होना चाहिए। सीमांत लाभ पर्याप्त नहीं हैं।

यदि टीका बहुत प्रभावी है और इसे लेने का जोखिम कम है, तो इसे अवश्य लेना चाहिए। अध्ययनों से पता चला है कि कोविड से मरने वाले अधिकांश लोगों ने टीका नहीं लिया था। उनमें से कई अविश्वसनीय जानकारी से भ्रमित थे।

आप जो पढ़ते हैं उसमें से विश्वसनीय जानकारी का चयन करना महत्वपूर्ण है। यह आपको अतिरिक्त दस साल जीने में मदद कर सकता है।

श्रीनिवासन रमणि

हिंदी संपादक: श्री एम वी रोहरा

The English Version Follows:

Choose reliable information and live an additional ten years

I know people whose father died before the age of fifty. In most cases, he had been the breadwinner for the family. Their families suffered a lot. Children had to discontinue college. Daughters’ marriages could not be planned properly. These families did not get the biggest benefit others had enjoyed. This was the increase in the length of life that has occurred over the decades. The average age at death in India in 1950 was thirty-five! If there had been no covid pandemic, the average age at death would have reached 70 in 2022. In USA, Russia, and Europe, average length of life was reduced by about two years by Covid. You can imagine what happened in other places in the world.

The two-year average loss of life was for the entire population. Those who died of Covid lost approximately ten years of life. That does not mean that they died at 60 instead of at 70. Some died as early as forty or fifty. In many families, children lost their father as well as their mother due to Covid.

Having reliable information is essential to reducing such risks in life. This is true for most diseases. Not merely Covid. You need to have the skill to decide if you can trust something you read. Firstly, you should doubt what you read. Everything you read is not the truth. All those who practice medicine are not real doctors. There are many quacks. Much of what you read on social networks is like water in a river. There is a lot of sewage in it. You may drink a glass of river water because someone tells you it is safe. Someone might have to take you to a hospital because of that.

Education helps us decide what is trustworthy and what is not. It is important to know who wrote what you read. Was it an expert, or a quack? Do not believe something unless you know that it came from a reliable source.

In matters like vaccination, numbers are important. A vaccine is clearly useful if it reduces deaths from a disease by 90%. Trusted doctors checkup this information by studying a few hundred cases. They also study all problems created by the vaccine. Finally, they balance the benefits against the risks. A high level of confidence from studies like this are essential in modern medicine. Drug controllers allow drugs to be sold only if reliable information exists. Benefits should be clear. Marginal benefits are not sufficient.

One must take the vaccine if it is very effective and the risks of taking it are low. Studies have shown that most of the people who died of Covid had not taken the vaccine. Many of them had been confused by unreliable information.

Selecting reliable information from what you read is important. It may help you live an additional ten years.


 

 

Tuesday, March 1, 2022

पी सदानंदन, नेशनल सेंटर फॉर सॉफ्टवेयर टेक्नोलॉजी (एनसीएसटी) के सह-संस्थापक, और डेटाबेस अनुसंधान में अग्रणी

 


नेशनल सेंटर फॉर सॉफ्टवेयर टेक्नोलॉजी (एनसीएसटी) के सह-संस्थापक और डेटाबेस अनुसंधान में अग्रणी पी सदानंदन का आज सुबह (12-फरवरी-2022) निधन हो गया। उन्होंने 1964 से शुरू होकर लगभग बीस वर्षों तक टाटा इंस्टीट्यूट ऑफ फंडामेंटल रिसर्च की सेवा की थी। वे 1985 में बेटी संस्थान, एनसीएसटी चले गए। उन्होंने एनसीएसटी के डेटाबेस डिवीजन का नेतृत्व किया था। एक शोधकर्ता होने के साथ-साथ वे बहुत लोकप्रिय शिक्षक और सलाहकार भी थे। TIFR और NCST में रिलेशनल डेटा बेस पर उनके पाठ्यक्रमों में बड़ी संख्या में पेशेवरों ने भाग लिया था।

सदानंदन एनसीएसटी के एसोसिएट डायरेक्टर थे और उन्होंने एनसीएसटी, बैंगलोर का नेतृत्व किया था। उन्होंने इस परिसर को बनाने और विकसित करने में अहम भूमिका निभाई थी। सदानंदन 2001 में एनसीएसटी से सेवानिवृत्त हुए थे।

एनसीएसटी का 2001 में सेंटर फॉर डेवलपमेंट ऑफ एडवांस्ड कंप्यूटिंग (CDAC) में विलय कर दिया गया था।

श्रीनिवासन रमणि

हिंदी संपादक: श्री एम वी रोहरा

12-Feb-2022

P.S. The English Version appears at 
https://obvioustruths.blogspot.com/2022/02/p-sadanandan-database-pioneer.html 


Thursday, February 17, 2022

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए अच्छे दिन

लगभग तीस साल पहले, मैं एक विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान विभाग के प्रमुख से मिला था। उन्होंने मुझे बताया कि किन विषयों की मांग थी। उन्होंने मुझे अपने विभाग में विभिन्न शोध परियोजनाओं के बारे में भी बताया। मैंने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में पूछा। "कोई भी उस विषय को पढ़ाना नहीं चाहता", उन्होंने कहा, "और कोई भी छात्र इसका अध्ययन करने का इच्छुक नहीं है"।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए यह बुरा समय था। उस अवधि के दौरान कोई उत्तेजक शोध सूचित नहीं हुआ था। पहले किए गए बड़े दावे निराशात्मक साबित हुए।

हालांकि, कुछ समर्पित शोधकर्ता एक पुरानी आशा पर काम करते रहे। वे उन मशीनों का निर्माण करना चाहते थे जिन्हें उदाहरण दिखाकर प्रशिक्षित किया जा सकता है। मान लीजिए आप किसी मशीन को हस्तलिखित पिन कोड की फोटो देते हैं। इसके साथ ही आप मशीन को उस पिन कोड की टाइप की हुई कॉपी भी दें।

क्या मशीन हस्तलिखित पिन कोड पढ़ना सीख सकती है? जाहिर है, मशीन एक उदाहरण से ऐसा नहीं कर सकती। हालाँकि, मशीन हस्तलिखित पिन कोड को पहचानने का काफी अच्छा काम करना सीखती है, जब इसे हजारों उदाहरण दिए जाते हैं! "यान लेकूं" इस शोध में अग्रसर थे। (https://en.wikipedia.org/wiki/Yann_LeCun )

उसके बाद, अन्य शोधकर्ताओं ने इन विचारों का उपयोग करना और उनमें सुधार करना शुरू कर दिया। उन्होंने दिखाया कि मशीनें बोले जाने वाले वाक्यों को अच्छी तरह से पहचानना सीख सकती हैं। अभी करोड़ों लोग सेल फोन पर इस तकनीक का उपयोग करते हैं। फिर शोधकर्ताओं ने दिखाया कि मशीनें लेखों का एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करना सीख सकती हैं। उदाहरण के लिए, गूगुल अनुवादक का उपयोग करके इस लेख का अंग्रेजी से हिंदी में अनुवाद किया गया था। (मेरे मित्र, श्री रोहराजी ने अनुवादित लेख को संपादित किया और उसमें सुधार किये)।

इन प्रगतियों के कारण, यह अब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक अच्छा समय है। आधुनिक कंप्यूटर 1960 की पुरानी मशीनों की तुलना में हजारों गुना तेज हैं। वे हजारों गुना अधिक जानकारी संग्रहीत करते हैं। मशीनों का प्रशिक्षण आसान हो गया है। इंटरनेट पर करोड़ों तस्वीरें और लेख उपलब्ध हैं। मशीनें बहुत महंगी भी नहीं हैं। वे आम तौर पर कंप्यूटर प्रोग्राम होते हैं जो सामान्य लैपटॉप और पीसी में लिखे और लोड किए जाते हैं।

कोई आश्चर्य नहीं कि हर छात्र अब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सीखना चाहता है!

श्रीनिवासन रमणि
हिंदी संपादक: श्री एम वी रोहरा
17-फरवरी-2022

The English Version Follows:

 

Good Days for Artificial Intelligence 

About thirty years ago, I had met the Head of a Computer Science Department in a University. He told me what subjects were in demand. He also told me about various research projects in his department. I asked about Artificial Intelligence. “No one wants to teach that subject”, he said, “and no student is keen to study it”.

It was a bad time for Artificial Intelligence. No exciting research had been reported during that period. Big claims made earlier had ended in disappointments.

However, some devoted researchers kept working on an old hope. Thy wanted to build machines that can be trained by showing them examples. Suppose you give a machine a photo of a handwritten PIN code along with a typed version of that PIN code. Can the machine learn to read handwritten PIN codes? Obviously, the machine cannot do this from one example. However, the machine learns to do a fairly good job of recognizing handwritten PIN codes, when it is given thousands of examples! “Yann LeCun” was a pioneer in this research (https://en.wikipedia.org/wiki/Yann_LeCun ).

After that, other researchers started using these ideas and improving them. They showed that machines can learn to recognize spoken sentences quite well. Crores of people use this technology on their phones now. Then researchers showed that a machine can learn to translate articles from one language to another. For instance, this article was translated from English to Hindi by using the Google translator. (My friend, Mr. Rohraji, edited the translated article and improved it).

Because of these advances, it is a good time for Artificial Intelligence now. Modern computers are thousands of times faster than the old machines of 1960. They store thousands of times more information. Training of machines has become easier. Crores of photos and articles are available on the Internet. Machines are also not very expensive. They are usually computer programs that are written and loaded into common laptops and PCs.

No wonder that every student wants to learn Artificial Intelligence now!

Srinivasan Ramani