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अंतर्राष्ट्रीय महिला दिवस 2026 विशेष: महिला दिवस उन महिलाओं को पहचानने का क्षण है जिन्होंने प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहित विभिन्न क्षेत्रों को आकार दिया है।
महिला दिवस 2026: आज दुनिया को प्रभावित करने वाली प्रणालियों के निर्माण में कई महिलाओं ने महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। (एआई जनित छवि)
अंतर्राष्ट्रीय महिला दिवस 2026 विशेष: अंतर्राष्ट्रीय महिला दिवस 8 मार्च को मनाया जाता है। यह दिन दुनिया भर में महिलाओं के लिए समानता, मान्यता और अधिकारों के लिए लंबे संघर्ष पर प्रकाश डालता है। यह लैंगिक समानता, महिला सुरक्षा और जीवन के विभिन्न क्षेत्रों में उचित अवसरों जैसे मुद्दों पर भी प्रकाश डालता है।
यह विशेष दिन उन महिलाओं को पहचानने का भी एक अच्छा क्षण है जिन्होंने विज्ञान और प्रौद्योगिकी के माध्यम से दुनिया को बदल दिया है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कंप्यूटिंग के क्षेत्र में, कई महिलाओं ने पिछले कुछ वर्षों में महत्वपूर्ण भूमिकाएँ निभाई हैं। उनके विचार, अनुसंधान और आविष्कार
आज हम जिस तकनीक का उपयोग करते हैं उसे आकार देने में मदद की और एआई के भविष्य का मार्गदर्शन करना जारी रखा।
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नीचे कुछ ऐसी महिलाओं के बारे में बताया गया है जिनके काम ने कंप्यूटिंग के शुरुआती दिनों से लेकर आज के आधुनिक एआई सिस्टम तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को प्रभावित किया है।
शुरुआती अग्रदूत जिन्होंने कंप्यूटिंग की नींव को आकार दिया
एडा लवलेस (1815-1852): प्रथम प्रोग्रामर और एआई दूरदर्शी
ऑगस्टा एडा बायरन, जिन्हें व्यापक रूप से एडा लवलेस के नाम से जाना जाता है, को अक्सर दुनिया का पहला कंप्यूटर प्रोग्रामर कहा जाता है। 1840 के दशक में, उन्होंने आविष्कारक चार्ल्स बैबेज के साथ उनकी प्रस्तावित मशीन एनालिटिकल इंजन पर काम किया। मशीन का अध्ययन करते समय उसने न जाने क्या-क्या लिखा
पहले कंप्यूटर एल्गोरिथम पर विचार करें. प्रोग्राम को बर्नौली संख्याओं की गणना करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
लेकिन लवलेस के विचार गणित से कहीं आगे थे। उनका मानना था कि मशीनें एक दिन संख्याओं से भी अधिक काम संभाल सकती हैं। उन्होंने कल्पना की कि कंप्यूटर संगीत नोट्स जैसे प्रतीकों के साथ काम कर सकते हैं और संभवतः संगीत के जटिल टुकड़े बना सकते हैं।
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उनके प्रसिद्ध “नोट जी” ने बताया कि मशीनें प्रतीकात्मक जानकारी को कैसे संसाधित कर सकती हैं, एक ऐसा विचार जो बाद में आधुनिक कंप्यूटिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में महत्वपूर्ण बन गया। लवलेस ने यह भी लिखा है कि “विश्लेषणात्मक इंजन के पास कुछ भी उत्पन्न करने का कोई दिखावा नहीं है।”
यह विचार अभी भी आज की एआई बहस से जुड़ता है कि मशीनें मानव रचनात्मकता की तुलना में जानकारी को कैसे संसाधित करती हैं।
हेडी लैमर (1914-2000): हॉलीवुड स्टार और वायरलेस कम्युनिकेशन पायनियर
हेडी लैमर एक हॉलीवुड अभिनेत्री के रूप में प्रसिद्ध थीं, लेकिन उन्हें प्रौद्योगिकी में भी गहरी रुचि थी। द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान, उन्होंने रेडियो-नियंत्रित टॉरपीडो को दुश्मन के हस्तक्षेप से बचाने के लिए डिज़ाइन किए गए एक आविष्कार पर संगीतकार जॉर्ज एंथिल के साथ काम किया।
साथ में, उन्होंने फ़्रीक्वेंसी-होपिंग स्प्रेड स्पेक्ट्रम तकनीक विकसित की। सिस्टम ने सिग्नल को विभिन्न रेडियो फ्रीक्वेंसी के बीच स्थानांतरित करने की अनुमति दी, जिससे उन्हें ब्लॉक करना या ट्रैक करना कठिन हो गया।
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हालाँकि इस विचार का उपयोग युद्ध के दौरान तुरंत नहीं किया गया था, लेकिन बाद में यह कई आधुनिक तकनीकों का आधार बन गया। वाईफाई, ब्लूटूथ और जीपीएस जैसे सिस्टम समान विचारों पर निर्भर करते हैं। ये वायरलेस प्रौद्योगिकियां अब एआई सिस्टम को जोड़ने में प्रमुख भूमिका निभाती हैं
नेटवर्क.
ग्रेस हॉपर (1906-1992): वह महिला जिसने प्रोग्रामिंग को आसान बना दिया
कंप्यूटर वैज्ञानिक और अमेरिकी नौसेना के रियर एडमिरल ग्रेस हॉपर ने प्रारंभिक कंप्यूटिंग में प्रमुख योगदान दिया। 1950 के दशक की शुरुआत में, उन्होंने दुनिया का पहला कंपाइलर बनाया। कंपाइलर एक प्रोग्राम है जो इंसानों द्वारा लिखे गए कोड को कंप्यूटर के निर्देशों में परिवर्तित करता है
समझ सकता हूं।
इस आविष्कार से पहले, प्रोग्रामिंग के लिए मशीन हार्डवेयर के विस्तृत ज्ञान की आवश्यकता होती थी। हॉपर के काम ने प्रोग्रामिंग को आसान बना दिया और अधिक लोगों को सॉफ़्टवेयर विकसित करने की अनुमति दी।
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उन्होंने व्यावसायिक अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन की गई प्रोग्रामिंग भाषा COBOL को विकसित करने में भी मदद की। यह सरल है, अंग्रेजी जैसी संरचना ने बाद के कई प्रोग्रामिंग सिस्टमों को प्रभावित किया, जिनमें एआई विकास में उपयोग किए गए कुछ सिस्टम भी शामिल हैं।
वे महिलाएँ जिन्होंने मध्य-शताब्दी कंप्यूटिंग युग के निर्माण में मदद की
बेट्टी होल्बर्टन (1917-2001): पहले इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर के प्रोग्रामर
बेट्टी होल्बर्टन उन छह महिलाओं में से एक थीं, जिन्होंने पहले सामान्य-उद्देश्य वाले इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों में से एक, ENIAC को प्रोग्राम किया था। उस समय कोई प्रोग्रामिंग लैंग्वेज या टूल्स नहीं थे। टीम को शुरू से ही प्रोग्रामिंग विधियाँ बनानी पड़ीं।
होल्बर्टन ने बाद में UNIVAC कंप्यूटर सिस्टम पर काम किया। उन्होंने पहला सॉर्ट-मर्ज जनरेटर डिज़ाइन किया, जिसने बुनियादी डेटा प्रोसेसिंग कार्यों को स्वचालित करने में मदद की। ये कार्य बाद में कई AI प्रणालियों में महत्वपूर्ण हो गए।
उन्होंने निर्देश कोड पर भी काम किया जो मशीन दक्षता के साथ मानव पठनीयता को संतुलित करता है। यह विचार आज भी महत्वपूर्ण है, विशेषकर मशीन लर्निंग जैसे क्षेत्रों में।
बारबरा लिस्कोव (जन्म 1939): लचीले प्रोग्रामिंग सिस्टम का निर्माण
बारबरा लिस्कोव ने सॉफ्टवेयर डिजाइन और प्रोग्रामिंग में महत्वपूर्ण योगदान दिया। उन्होंने सीएलयू प्रोग्रामिंग भाषा विकसित की, जिसने डेटा एब्स्ट्रैक्शन का विचार पेश किया। यह अवधारणा प्रोग्रामर्स को ऐसे सिस्टम डिज़ाइन करने की अनुमति देती है जिन्हें बनाए रखना और अपडेट करना आसान होता है।
उनके काम से लिस्कोव प्रतिस्थापन सिद्धांत के नाम से जाना जाता है। यह सिद्धांत बताता है कि किसी प्रोग्राम को तोड़े बिना विभिन्न डेटा प्रकारों को कैसे बदला जा सकता है। यह बाद में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग में एक महत्वपूर्ण विचार बन गया, जिसका व्यापक रूप से एआई सिस्टम में उपयोग किया जाता है।
यह दृष्टिकोण डेवलपर्स को लचीले प्रोग्राम बनाने में मदद करता है जहां विभिन्न एल्गोरिदम या डेटा संरचनाओं को आसानी से स्वैप किया जा सकता है।
एलेनोर रोश (बी. 1938): एआई श्रेणियों को कैसे समझता है उसे बदलना
मनोवैज्ञानिक एलेनोर रोश ने अध्ययन किया कि लोग ज्ञान को कैसे व्यवस्थित करते हैं। उनके शोध से पता चला कि मनुष्य आमतौर पर सख्त नियमों के बजाय उदाहरणों या “प्रोटोटाइप” के आधार पर चीजों को समूहित करते हैं।
उदाहरण के लिए, लोग रॉबिन को एक विशिष्ट पक्षी मान सकते हैं, भले ही पेंगुइन और शुतुरमुर्ग भी पक्षी हैं। रोश के काम से पता चला कि श्रेणियों में अक्सर लचीली सीमाएँ होती हैं।
उनके विचारों ने यह आकार देने में मदद की कि एआई सिस्टम वस्तुओं और पैटर्न को कैसे पहचानते हैं। आज, मशीन लर्निंग सिस्टम वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ काम करते समय समान विचारों का उपयोग करते हैं जो अक्सर अस्पष्ट या जटिल होते हैं।
आधुनिक नेता आज एआई को आगे बढ़ा रहे हैं
फी-फी ली: मशीन विजन की संभावनाओं का विस्तार
फ़ेई-फ़ेई ली को कंप्यूटर विज़न में उनके काम के लिए व्यापक रूप से जाना जाता है। 2007 में, उन्होंने ImageNet बनाने में मदद की, एक बड़ा डेटासेट जिसमें लगभग 15 मिलियन लेबल वाली छवियां थीं। इस डेटासेट ने कंप्यूटरों को वस्तुओं को अधिक सटीकता से पहचानने का तरीका सीखने की अनुमति दी।
इमेजनेट ने गहन शिक्षण और आधुनिक एआई अनुसंधान के विकास में प्रमुख भूमिका निभाई। अपने तकनीकी कार्य के अलावा, ली एआई को और अधिक समावेशी बनाने पर भी ध्यान केंद्रित करती हैं। उन्होंने AI4ALL की सह-स्थापना की, जो एक संगठन है जो विभिन्न पृष्ठभूमि के छात्रों को AI में प्रवेश के लिए प्रोत्साहित करता है
अनुसंधान।
उन्होंने स्टैनफोर्ड मानव-केंद्रित एआई संस्थान की स्थापना में भी मदद की, जो अध्ययन करता है कि एआई समाज को कैसे प्रभावित करता है।
मीरा मुराती: शक्तिशाली एआई उपकरण विकसित करने में मदद करना
मीरा मुराती ने OpenAI में पूर्व मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी के रूप में कार्य किया। उन्होंने ChatGPT और DALL·E जैसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले AI सिस्टम विकसित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई।
मुराती ने “पुनरावृत्तीय परिनियोजन” नामक एक दृष्टिकोण का समर्थन किया, जहां एआई सिस्टम को चरण दर चरण जारी किया जाता है ताकि शोधकर्ता उनके प्रभावों का अध्ययन कर सकें और सुरक्षा में सुधार कर सकें।
ओपनएआई छोड़ने के बाद, उन्होंने थिंकिंग मशीन्स लैब शुरू की, जो सुरक्षा और सामाजिक लाभों को ध्यान में रखते हुए कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता अनुसंधान पर केंद्रित है।
डेनिएला अमोदेई: सुरक्षित एआई सिस्टम की ओर काम करना
डेनिएला अमोदेई ने एंथ्रोपिक कंपनी की सह-स्थापना की, जो जिम्मेदारी से व्यवहार करने वाले एआई सिस्टम के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करती है। उनका काम साहित्य, राजनीति और प्रौद्योगिकी नीति में रुचियों को जोड़ता है।
एंथ्रोपिक शुरू करने से पहले, उन्होंने ओपनएआई में सुरक्षा और नीति परियोजनाओं पर काम किया। उनका संगठन यह सुनिश्चित करने के तरीकों का अध्ययन करता है कि एआई सिस्टम स्पष्ट सिद्धांतों का पालन करें।
एक उदाहरण “संवैधानिक एआई” है, एक विधि जो नियमों और मूल्यों के परिभाषित सेट का उपयोग करके एआई व्यवहार को निर्देशित करती है।
टिमनिट गेब्रू: एआई में निष्पक्षता के बारे में सवाल उठाना
डॉ. टिमनिट गेब्रू को एआई एथिक्स पर उनके काम के लिए जाना जाता है। उन्होंने अध्ययन किया कि कैसे चेहरे की पहचान प्रणाली कुछ समूहों के प्रति पूर्वाग्रह दिखा सकती है।
उनके शोध ने बड़े भाषा मॉडल और उनके संभावित जोखिमों के बारे में भी चिंता जताई। उनके प्रसिद्ध पत्रों में से एक का शीर्षक स्टोचैस्टिक तोते के खतरों पर है।
Google छोड़ने के बाद, Gebru ने डिस्ट्रीब्यूटेड AI रिसर्च इंस्टीट्यूट (DAIR) की स्थापना की। संगठन निष्पक्ष और स्वतंत्र एआई अनुसंधान पर ध्यान केंद्रित करता है जो सामाजिक प्रभाव पर विचार करता है।
जॉय बुओलामविनी: प्रौद्योगिकी में पूर्वाग्रह से लड़ना
जॉय बुओलामविनी ने यह देखने के बाद एआई पूर्वाग्रह का अध्ययन करना शुरू किया कि चेहरे की पहचान करने वाला सॉफ्टवेयर उसके चेहरे को पहचानने में संघर्ष कर रहा है। बाद में उनके शोध से पता चला कि गहरे रंग की त्वचा वाले लोगों की पहचान करते समय कई प्रणालियों ने खराब प्रदर्शन किया।
उन्होंने एल्गोरिथम जस्टिस लीग की स्थापना की, जो एआई सिस्टम में निष्पक्षता और जवाबदेही का अध्ययन करती है।
बुओलामविनी अनमास्किंग एआई पुस्तक की लेखिका भी हैं, जो बताती है कि एल्गोरिदम कैसे सामाजिक पूर्वाग्रह को प्रतिबिंबित कर सकते हैं और प्रौद्योगिकी को कैसे बेहतर बनाया जा सकता है।
कई अन्य महिलाएं एआई दुनिया को आकार देना जारी रखती हैं
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को प्रभावित करने वाली महिलाओं की सूची लगातार बढ़ती जा रही है। कई शोधकर्ता, इंजीनियर और नेता विभिन्न क्षेत्रों में इस क्षेत्र को आगे बढ़ा रहे हैं।
इनमें से कुछ योगदानकर्ताओं में डेनिएला रस शामिल हैं, जो एमआईटी के कंप्यूटर विज्ञान और एआई प्रयोगशाला का नेतृत्व करती हैं और रोबोटिक्स और मानव-मशीन सहयोग पर काम करती हैं। जोएल पिनौ मेटा में एआई अनुसंधान के प्रमुख हैं और सुदृढीकरण सीखने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
एएमडी की सीईओ लिसा सु ने कंपनी को एआई के लिए उपयोग किए जाने वाले उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग हार्डवेयर में एक बड़ी ताकत में बदलने में मदद की है। सिंथिया ब्रेज़ील ने मनुष्यों के साथ बातचीत करने के लिए डिज़ाइन किए गए सामाजिक रोबोट पर काम किया है।
अनिमा आनंदकुमार और चेल्सी फिन जैसे शोधकर्ता मशीन लर्निंग और मेटा-लर्निंग को आगे बढ़ा रहे हैं। क्लेयर डेलाउने ने एआई को वास्तविक दुनिया के रोबोटिक्स में लाने में मदद की है।
डाफ्ने कोल्लर ने एआई को चिकित्सा अनुसंधान और दवा खोज में लागू किया है। फ्रांसेस्का रॉसी आईबीएम में नैतिक एआई विकास पर काम करती है।
अन्य उल्लेखनीय आवाज़ों में एआई नीति अनुसंधान में आइरीन सोलेमान, एआई के सामाजिक प्रभाव का अध्ययन करने में केट क्रॉफर्ड और डेटा गोपनीयता और निष्पक्षता में लतान्या स्वीनी शामिल हैं।
मैनुएला वेलोसो ने रोबोटिक्स और मल्टी-एजेंट सिस्टम में योगदान दिया है, जबकि रेजिना बार्ज़िले ने कैंसर का पता लगाने और दवा की खोज में सुधार के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया है।
मार्च 08, 2026, 07:00 IST
