आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में वह सब कुछ जो आपको जानना चाहिए

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीनों, विशेषकर कंप्यूटर सिस्टम द्वारा मानव खुफिया प्रक्रियाओं का अनुकरण है। एआई के विशिष्ट अनुप्रयोगों में विशेषज्ञ प्रणाली, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, वाक् पहचान और मशीन विजन शामिल हैं।

एआई कैसे काम करता है?

जैसे-जैसे एआई के आसपास प्रचार तेज हुआ है, विक्रेता यह प्रचार करने के लिए प्रयास कर रहे हैं कि उनके उत्पाद और सेवाएं एआई का उपयोग कैसे करते हैं। अक्सर वे जिसे एआई कहते हैं वह एआई का एक घटक मात्र होता है, जैसे मशीन लर्निंग। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लिखने और प्रशिक्षित करने के लिए एआई को विशेष हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की नींव की आवश्यकता होती है। कोई भी प्रोग्रामिंग भाषा एआई का पर्याय नहीं है, लेकिन पायथन, आर और जावा सहित कुछ लोकप्रिय हैं।

सामान्य तौर पर, एआई सिस्टम बड़ी मात्रा में लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा को ग्रहण करके, सहसंबंधों और पैटर्न के लिए डेटा का विश्लेषण करके और भविष्य की स्थितियों के बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए इन पैटर्न का उपयोग करके काम करते हैं। इस तरह, एक चैटबॉट जिसमें टेक्स्ट चैट के उदाहरण दिए गए हैं, वह लोगों के साथ जीवंत आदान-प्रदान करना सीख सकता है, या एक छवि पहचान उपकरण लाखों उदाहरणों की समीक्षा करके छवियों में वस्तुओं की पहचान करना और उनका वर्णन करना सीख सकता है।

एआई प्रोग्रामिंग तीन संज्ञानात्मक कौशलों पर केंद्रित है: सीखना, तर्क करना और आत्म-सुधार।

सीखने की प्रक्रियाएँ: एआई प्रोग्रामिंग का यह पहलू डेटा प्राप्त करने और डेटा को कार्रवाई योग्य जानकारी में बदलने के लिए नियम बनाने पर केंद्रित है। नियम, जिन्हें एल्गोरिदम कहा जाता है, कंप्यूटिंग उपकरणों को किसी विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देश प्रदान करते हैं।

तर्क प्रक्रियाएँ: एआई प्रोग्रामिंग का यह पहलू वांछित परिणाम तक पहुंचने के लिए सही एल्गोरिदम चुनने पर केंद्रित है।

स्व-सुधार प्रक्रियाएँ: एआई प्रोग्रामिंग का यह पहलू एल्गोरिदम को लगातार बेहतर बनाने और यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि वे यथासंभव सटीक परिणाम प्रदान करें।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्यों महत्वपूर्ण है?

एआई महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उद्यमों को उनके संचालन में अंतर्दृष्टि दे सकता है जिसके बारे में उन्हें पहले से जानकारी नहीं थी और क्योंकि, कुछ मामलों में, एआई मनुष्यों की तुलना में बेहतर कार्य कर सकता है। विशेष रूप से जब बार-बार दोहराए जाने वाले, विस्तार-उन्मुख कार्यों की बात आती है, जैसे कि संबंधित क्षेत्रों को ठीक से भरने के लिए बड़ी संख्या में कानूनी दस्तावेजों का विश्लेषण करना, एआई उपकरण अक्सर कार्यों को जल्दी और अपेक्षाकृत कम त्रुटियों के साथ पूरा करते हैं।

इसने अकुशलता के विस्फोट को बढ़ावा देने में मदद की है और कुछ बड़े उद्यमों के लिए पूरी तरह से नए व्यावसायिक अवसरों के द्वार खोल दिए हैं। एआई की वर्तमान लहर से पहले, सवारियों को टैक्सियों से जोड़ने के लिए कंप्यूटर सॉफ्टवेयर का उपयोग करने की कल्पना करना कठिन होगा, लेकिन आज उबर ऐसा करके दुनिया की सबसे बड़ी कंपनियों में से एक बन गई है।

यह भविष्यवाणी करने के लिए परिष्कृत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है कि कब लोगों को कुछ क्षेत्रों में सवारी की आवश्यकता होगी, जो ड्राइवरों को जरूरत पड़ने से पहले सड़क पर लाने में मदद करता है। एक अन्य उदाहरण के रूप में, मशीन लर्निंग का उपयोग करके यह समझने के लिए कि लोग उनकी सेवाओं का उपयोग कैसे करते हैं और फिर उनमें सुधार करके, Google ऑनलाइन सेवाओं की श्रेणी में सबसे बड़े खिलाड़ियों में से एक बन गया है। 2017 में, कंपनी के सीईओ सुंदर पिचाई ने घोषणा की कि Google “एआई-फर्स्ट” कंपनी के रूप में काम करेगा।

आज के सबसे बड़े और सबसे सफल उद्यमों ने अपने परिचालन को बेहतर बनाने और अपने प्रतिस्पर्धियों पर बढ़त हासिल करने के लिए एआई का उपयोग किया है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के फायदे और नुकसान क्या हैं?

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियां तेजी से विकसित हो रही हैं, मुख्य रूप से क्योंकि एआई बड़ी मात्रा में डेटा को बहुत तेजी से संसाधित करता है और मानवीय रूप से संभव से अधिक सटीक भविष्यवाणियां करता है।

जबकि प्रतिदिन बड़ी मात्रा में डेटा बनाया जा रहा है, एक मानव शोधकर्ता को दफन कर देगा, मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले एआई एप्लिकेशन उस डेटा को ले सकते हैं और तुरंत इसे कार्रवाई योग्य जानकारी में बदल सकते हैं। एआई का उपयोग करने का प्राथमिक नुकसान यह है कि एआई प्रोग्रामिंग के लिए आवश्यक बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करना महंगा है।

लाभ

• विस्तार-उन्मुख कार्यों में अच्छा;

• डेटा-भारी कार्यों के लिए कम समय;

• लगातार परिणाम देता है; और

• एआई-संचालित वर्चुअल एजेंट हमेशा उपलब्ध रहते हैं।

नुकसान

• महँगा;

• गहन तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता है;

• एआई उपकरण बनाने के लिए योग्य श्रमिकों की सीमित आपूर्ति;

• वही जानता है जो दिखाया गया है; और

• एक कार्य से दूसरे कार्य का सामान्यीकरण करने की क्षमता का अभाव

AI तकनीक के उदाहरण क्या हैं और आज इसका उपयोग कैसे किया जाता है?

एआई को विभिन्न प्रकार की प्रौद्योगिकी में शामिल किया गया है। यहाँ उदाहरण हैं:

स्वचालन

एआई प्रौद्योगिकियों के साथ जोड़े जाने पर, स्वचालन उपकरण निष्पादित कार्यों की मात्रा और प्रकार का विस्तार कर सकते हैं। एक उदाहरण रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) है, एक प्रकार का सॉफ्टवेयर जो पारंपरिक रूप से मनुष्यों द्वारा किए जाने वाले दोहराए जाने वाले, नियम-आधारित डेटा प्रोसेसिंग कार्यों को स्वचालित करता है। जब मशीन लर्निंग और उभरते एआई टूल के साथ जोड़ा जाता है, तो आरपीए उद्यम नौकरियों के बड़े हिस्से को स्वचालित कर सकता है, जिससे आरपीए के सामरिक बॉट एआई से खुफिया जानकारी प्राप्त करने और प्रक्रिया परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करने में सक्षम हो जाते हैं।

यंत्र अधिगम

यह कंप्यूटर को बिना प्रोग्रामिंग के कार्य करने का विज्ञान है। डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है, जिसे बहुत ही सरल शब्दों में, पूर्वानुमानित विश्लेषण के स्वचालन के रूप में सोचा जा सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तीन प्रकार के होते हैं:

पर्यवेक्षित अध्ययन

डेटा सेट को लेबल किया जाता है ताकि पैटर्न का पता लगाया जा सके और नए डेटा सेट को लेबल करने के लिए उपयोग किया जा सके।

बिना पर्यवेक्षण के सीखना

डेटा सेट को लेबल नहीं किया जाता है और समानता या अंतर के अनुसार क्रमबद्ध किया जाता है।

सुदृढीकरण सीखना

डेटा सेट को लेबल नहीं किया जाता है, लेकिन एआई सिस्टम को एक क्रिया या कई क्रियाएं करने के बाद फीडबैक दिया जाता है।

मशीन विजन

यह तकनीक मशीन को देखने की क्षमता देती है। मशीन विज़न कैमरे, एनालॉग-टू-डिजिटल रूपांतरण और डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग का उपयोग करके दृश्य जानकारी को कैप्चर और विश्लेषण करता है। इसकी तुलना अक्सर मानव दृष्टि से की जाती है, लेकिन मशीनी दृष्टि जीव विज्ञान से बंधी नहीं है और इसे दीवारों के पार देखने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है। इसका उपयोग हस्ताक्षर पहचान से लेकर चिकित्सा छवि विश्लेषण तक कई अनुप्रयोगों में किया जाता है। कंप्यूटर विज़न, जो मशीन-आधारित छवि प्रसंस्करण पर केंद्रित है, को अक्सर मशीन विज़न के साथ जोड़ दिया जाता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

यह एक कंप्यूटर प्रोग्राम द्वारा मानव भाषा का प्रसंस्करण है। एनएलपी के पुराने और सबसे प्रसिद्ध उदाहरणों में से एक स्पैम डिटेक्शन है, जो ईमेल की विषय पंक्ति और टेक्स्ट को देखता है और तय करता है कि यह जंक है या नहीं। एनएलपी के वर्तमान दृष्टिकोण मशीन लर्निंग पर आधारित हैं। एनएलपी कार्यों में पाठ अनुवाद, भावना विश्लेषण और वाक् पहचान शामिल हैं।

रोबोटिक

इंजीनियरिंग का यह क्षेत्र रोबोट के डिजाइन और निर्माण पर केंद्रित है। रोबोटों का उपयोग अक्सर ऐसे कार्यों को करने के लिए किया जाता है जिन्हें करना मनुष्यों के लिए कठिन होता है या जिन्हें लगातार करना मुश्किल होता है। उदाहरण के लिए, रोबोट का उपयोग कार उत्पादन के लिए असेंबली लाइनों में या नासा द्वारा अंतरिक्ष में बड़ी वस्तुओं को स्थानांतरित करने के लिए किया जाता है। शोधकर्ता ऐसे रोबोट बनाने के लिए मशीन लर्निंग का भी उपयोग कर रहे हैं जो सामाजिक सेटिंग्स में बातचीत कर सकते हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग कारें

स्वायत्त वाहन किसी दिए गए लेन में रहते हुए वाहन चलाने और पैदल चलने वालों जैसे अप्रत्याशित अवरोधों से बचने के लिए स्वचालित कौशल विकसित करने के लिए कंप्यूटर दृष्टि, छवि पहचान और गहन शिक्षा के संयोजन का उपयोग करते हैं।

AI के अनुप्रयोग क्या हैं?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने विभिन्न प्रकार के बाज़ारों में अपनी जगह बना ली है। वर्तमान परिदृश्य में एआई एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है और इसका दायरा भी काफी बड़ा है। छात्रों को एयरोस्पेस इंजीनियरिंग और एयरोनॉटिकल इंजीनियरिंग के बीच अंतर भी समझना चाहिए। आप एआई के नौ प्रमुख अनुप्रयोगों की जांच कर सकते हैं।

हेल्थकेयर में ए.आई

सबसे बड़ा दांव रोगी के परिणामों में सुधार और लागत कम करने पर है। कंपनियाँ इंसानों की तुलना में बेहतर और तेज़ निदान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर रही हैं। सबसे प्रसिद्ध स्वास्थ्य देखभाल तकनीकों में से एक आईबीएम वॉटसन है। यह प्राकृतिक भाषा समझता है और पूछे गए प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। सिस्टम एक परिकल्पना बनाने के लिए रोगी डेटा और अन्य उपलब्ध डेटा स्रोतों का खनन करता है, जिसे वह एक आत्मविश्वास स्कोरिंग स्कीमा के साथ प्रस्तुत करता है। अन्य एआई अनुप्रयोगों में रोगियों और स्वास्थ्य देखभाल ग्राहकों को चिकित्सा जानकारी ढूंढने, नियुक्तियों को शेड्यूल करने, बिलिंग प्रक्रिया को समझने और अन्य प्रशासनिक प्रक्रियाओं को पूरा करने में मदद करने के लिए ऑनलाइन वर्चुअल स्वास्थ्य सहायक और चैटबॉट का उपयोग करना शामिल है। COVID-19 जैसी महामारी की भविष्यवाणी करने, लड़ने और समझने के लिए AI प्रौद्योगिकियों की एक श्रृंखला का भी उपयोग किया जा रहा है।

व्यवसाय में एआई

ग्राहकों को बेहतर सेवा देने के तरीके के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को एनालिटिक्स और ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) प्लेटफार्मों में एकीकृत किया जा रहा है। ग्राहकों को तत्काल सेवा प्रदान करने के लिए वेबसाइटों में चैटबॉट्स को शामिल किया गया है। नौकरी की स्थिति का स्वचालन भी शिक्षाविदों और आईटी विश्लेषकों के बीच एक चर्चा का विषय बन गया है।

शिक्षा में ए.आई

एआई ग्रेडिंग को स्वचालित कर सकता है, जिससे शिक्षकों को अधिक समय मिल सकता है। यह छात्रों का आकलन कर सकता है और उनकी ज़रूरतों के अनुरूप ढल सकता है, जिससे उन्हें अपनी गति से काम करने में मदद मिलेगी। एआई ट्यूटर छात्रों को अतिरिक्त सहायता प्रदान कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे ट्रैक पर बने रहें। और यह बदल सकता है कि छात्र कहाँ और कैसे सीखते हैं, शायद कुछ शिक्षकों की जगह भी ले सकता है।

वित्त में ए.आई

इंटुइट मिंट या टर्बोटैक्स जैसे व्यक्तिगत वित्त अनुप्रयोगों में एआई वित्तीय संस्थानों को बाधित कर रहा है। इस तरह के एप्लिकेशन व्यक्तिगत डेटा एकत्र करते हैं और वित्तीय सलाह प्रदान करते हैं। आईबीएम वॉटसन जैसे अन्य कार्यक्रमों को घर खरीदने की प्रक्रिया में लागू किया गया है। आज, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ़्टवेयर वॉल स्ट्रीट पर अधिकांश व्यापार करता है।

कम्प्यूटेशनल शक्ति में वृद्धि और डेटा के विस्फोट ने 1990 के दशक के अंत में एआई पुनर्जागरण को जन्म दिया जो वर्तमान समय तक जारी है। एआई पर नवीनतम फोकस ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर विज़न, रोबोटिक्स, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और बहुत कुछ में सफलताओं को जन्म दिया है। इसके अलावा, एआई और अधिक मूर्त होता जा रहा है, कारों को शक्ति प्रदान कर रहा है, बीमारियों का निदान कर रहा है और लोकप्रिय संस्कृति में अपनी भूमिका मजबूत कर रहा है।

1997 में, आईबीएम के डीप ब्लू ने रूसी शतरंज ग्रैंडमास्टर गैरी कास्परोव को हराया, जो विश्व शतरंज चैंपियन को हराने वाला पहला कंप्यूटर प्रोग्राम बन गया। चौदह साल बाद, आईबीएम के वॉटसन ने गेम शो जॉपार्डी में दो पूर्व चैंपियनों को हराकर जनता को मंत्रमुग्ध कर दिया! अभी हाल ही में, Google DeepMind के AlphaGo द्वारा 18 बार के विश्व गो चैंपियन ली सेडोल की ऐतिहासिक हार ने गो समुदाय को स्तब्ध कर दिया और बुद्धिमान मशीनों के विकास में एक प्रमुख मील का पत्थर साबित हुआ।

एक सेवा के रूप में एआई

क्योंकि AI के लिए हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और स्टाफिंग की लागत महंगी हो सकती है, कई विक्रेता अपनी मानक पेशकशों में AI घटकों को शामिल कर रहे हैं या एक सेवा (AIaaS) प्लेटफॉर्म के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तक पहुंच प्रदान कर रहे हैं। AiaaS व्यक्तियों और कंपनियों को विभिन्न व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए AI के साथ प्रयोग करने और प्रतिबद्ध होने से पहले कई प्लेटफार्मों का नमूना लेने की अनुमति देता है।

लोकप्रिय AI क्लाउड पेशकशों में निम्नलिखित शामिल हैं:

• अमेज़ॅन एआई

• आईबीएम वॉटसन सहायक

• माइक्रोसॉफ्ट संज्ञानात्मक सेवाएँ

• गूगल एआई

• एआई है और कई आईबी आईसीएसई और सीबीएससी स्कूलों में स्कूलों के पाठ्यक्रम में कोडिंग को भी शामिल किया गया है

• इसलिए, AI भविष्य में दहाड़ मार रहा है

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