आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों, विशेष रूप से कंप्यूटर सिस्टम द्वारा मानव इंटेलिजेंस प्रक्रियाओं का अनुकरण है। AI (artificial intelligence) के Specific Applications में expert systems , natural language processing, speech recognition and machine vision शामिल हैं ।

AI कैसे काम करता है? | AI KAISE KAAM KARTA HAI?

जैसा कि AI के आसपास प्रचार तेज हो गया है, विक्रेता यह बढ़ावा देने के लिए हाथ-पांव मार रहे हैं कि उनके उत्पाद और सेवाएं AI का उपयोग कैसे करते हैं। अक्सर वे जिसे AI (artificial intelligence) कहते हैं, वह एआई का केवल एक घटक होता है, जैसे कि मशीन लर्निंग । मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लिखने और प्रशिक्षण देने के लिए AI को विशेष हार्डवेयर और Software की नींव की आवश्यकता होती है। कोई भी प्रोग्रामिंग भाषा AI (artificial intelligence) का पर्याय नहीं है, लेकिन कुछ, जिनमें पायथन, आर और जावा शामिल हैं, लोकप्रिय हैं।

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

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

सीखने की प्रक्रियाएँ। AI (artificial intelligence) 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 , एक विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देशों के साथ कंप्यूटिंग डिवाइस प्रदान करते हैं।

तर्क प्रक्रियाएं। AI (artificial intelligence) प्रोग्रामिंग का यह पहलू वांछित परिणाम तक पहुंचने के लिए सही एल्गोरिदम चुनने पर केंद्रित है।

स्व-सुधार प्रक्रियाएं। AI (artificial intelligence) प्रोग्रामिंग के इस पहलू को एल्गोरिदम को लगातार ठीक करने और यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि वे सबसे सटीक परिणाम प्रदान करें।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्यों महत्वपूर्ण है?

AI (artificial intelligence) महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उद्यमों को उनके संचालन में अंतर्दृष्टि दे सकता है कि वे पहले से अवगत नहीं हो सकते हैं और क्योंकि, कुछ मामलों में, AI (artificial intelligence) मनुष्यों से बेहतर कार्य कर सकता है। विशेष रूप से जब प्रासंगिक क्षेत्रों को ठीक से भरने के लिए बड़ी संख्या में कानूनी दस्तावेजों का विश्लेषण करने जैसे दोहराव, विस्तार-उन्मुख कार्यों की बात आती है, तो AI (artificial intelligence) उपकरण अक्सर नौकरियों को जल्दी और अपेक्षाकृत कम त्रुटियों के साथ पूरा करते हैं ।

इसने दक्षता में विस्फोट को बढ़ावा देने में मदद की है और कुछ बड़े उद्यमों के लिए पूरी तरह से नए व्यावसायिक अवसरों के द्वार खोले हैं। AI (artificial intelligence) की वर्तमान लहर से पहले, सवारियों को टैक्सियों से जोड़ने के लिए कंप्यूटर सॉफ्टवेयर का उपयोग करने की कल्पना करना कठिन होता, लेकिन आज उबर दुनिया की सबसे बड़ी कंपनियों में से एक बन गई है। यह परिष्कृत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए करता है कि लोगों को कुछ क्षेत्रों में सवारी की आवश्यकता होने की संभावना है, जो ड्राइवरों को जरूरत पड़ने से पहले उन्हें सड़क पर लाने में मदद करता है। एक अन्य उदाहरण के रूप में, Google मशीन लर्निंग का उपयोग करके ऑनलाइन सेवाओं की एक श्रृंखला के लिए सबसे बड़े खिलाड़ियों में से एक बन गया है ताकि यह समझ सके कि लोग अपनी सेवाओं का उपयोग कैसे करते हैं और फिर उन्हें सुधारते हैं। 2017 में, कंपनी के सीईओ सुंदर पिचाई ने घोषणा की कि Google “AI फर्स्ट” कंपनी के रूप में काम करेगा।

आज के सबसे बड़े और सबसे सफल उद्यमों ने अपने संचालन को बेहतर बनाने और अपने प्रतिस्पर्धियों पर लाभ हासिल करने के लिए AI 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, मुख्यतः क्योंकि AI (artificial intelligence) बड़ी मात्रा में डेटा को बहुत तेजी से संसाधित करता है और भविष्यवाणियों को मानवीय रूप से अधिक सटीक बनाता है।

जबकि दैनिक आधार पर बड़ी मात्रा में डेटा बनाया जा रहा है, एक मानव शोधकर्ता को दफन कर देगा, मशीन सीखने का उपयोग करने वाले AI (artificial intelligence) एप्लिकेशन उस डेटा को ले सकते हैं और इसे जल्दी से कार्रवाई योग्य जानकारी में बदल सकते हैं। इस लेखन के रूप में, AI (artificial intelligence) का उपयोग करने का प्राथमिक नुकसान यह है कि AI (artificial intelligence) प्रोग्रामिंग के लिए बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करना महंगा है।

लाभ

• विस्तार-उन्मुख नौकरियों में अच्छा;
• डेटा-भारी कार्यों के लिए कम समय;
• लगातार परिणाम देता है; तथा
• AI-पावर्ड वर्चुअल एजेंट हमेशा उपलब्ध रहते हैं।

नुकसान

• महंगा;
• गहरी तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता है;
• AI (artificial intelligence) उपकरण बनाने के लिए योग्य श्रमिकों की सीमित आपूर्ति;
• केवल वही जानता है जो दिखाया गया है; तथा
• एक कार्य से दूसरे कार्य में सामान्यीकरण करने की क्षमता का अभाव।

मजबूत AI (artificial intelligence) बनाम कमजोर AI (artificial intelligence)

AI (artificial intelligence) को कमजोर या मजबूत के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है ।

• कमजोर AI (artificial intelligence), जिसे संकीर्ण AI (artificial intelligence) के रूप में भी जाना जाता है, एक AI (artificial intelligence) प्रणाली है जिसे एक विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया जाता है। औद्योगिक रोबोट और आभासी व्यक्तिगत सहायक, जैसे कि Apple का सिरी, कमजोर AI का उपयोग करते हैं।
• मजबूत AI (artificial intelligence), जिसे कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) के रूप में भी जाना जाता है, प्रोग्रामिंग का वर्णन करता है जो मानव मस्तिष्क की संज्ञानात्मक क्षमताओं को दोहरा सकता है। जब एक अपरिचित कार्य के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो एक मजबूत AI (artificial intelligence) सिस्टम एक डोमेन से दूसरे डोमेन में ज्ञान को लागू करने और स्वायत्त रूप से समाधान खोजने के लिए फजी लॉजिक का उपयोग कर सकता है। सिद्धांत रूप में, एक मजबूत AI (artificial intelligence) प्रोग्राम ट्यूरिंग टेस्ट और चीनी रूम टेस्ट दोनों को पास करने में सक्षम होना चाहिए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के 4 प्रकार क्या हैं?

मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी में एकीकृत जीव विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर अरेंड हिंट्ज़ ने 2016 के एक लेख में बताया कि AI (artificial intelligence) को चार प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है, जिसकी शुरुआत आज व्यापक उपयोग में कार्य-विशिष्ट बुद्धिमान प्रणालियों से होती है और संवेदनशील प्रणालियों में प्रगति होती है। , जो अभी तक मौजूद नहीं है। श्रेणियां इस प्रकार हैं:

1. प्रतिक्रियाशील मशीनें(Reactive machines)। इन AI सिस्टम में कोई मेमोरी नहीं होती है और ये कार्य विशिष्ट होते हैं। एक उदाहरण डीप ब्लू है, आईबीएम शतरंज कार्यक्रम जिसने 1990 के दशक में गैरी कास्परोव को हराया था। डीप ब्लू शतरंज की बिसात पर टुकड़ों की पहचान कर सकता है और भविष्यवाणियां कर सकता है, लेकिन क्योंकि इसकी कोई स्मृति नहीं है, यह भविष्य के लोगों को सूचित करने के लिए पिछले अनुभवों का उपयोग नहीं कर सकता है।
2. सीमित मेमोरी( Limited memory)। इन AI (artificial intelligence) सिस्टम में मेमोरी होती है, इसलिए वे भविष्य के निर्णयों को सूचित करने के लिए पिछले अनुभवों का उपयोग कर सकते हैं। सेल्फ-ड्राइविंग कारों में निर्णय लेने के कुछ कार्य इस तरह से डिज़ाइन किए गए हैं।
3. मन का सिद्धांत (Theory of mind)। मन का सिद्धांत एक मनोविज्ञान शब्द है। जब AI (artificial intelligence) पर लागू किया जाता है, तो इसका मतलब है कि सिस्टम में भावनाओं को समझने के लिए सामाजिक बुद्धिमत्ता होगी। इस प्रकार का AI मानवीय इरादों का अनुमान लगाने और व्यवहार की भविष्यवाणी करने में सक्षम होगा, AI सिस्टम के लिए मानव टीमों का अभिन्न सदस्य बनने के लिए एक आवश्यक कौशल।
4. आत्म-जागरूकता (Self-awareness)। इस श्रेणी में, AI सिस्टम में स्वयं की भावना होती है, जो उन्हें चेतना प्रदान करती है। आत्म-जागरूकता वाली मशीनें अपनी वर्तमान स्थिति को स्वयं समझती हैं। इस प्रकार का AI अभी तक मौजूद नहीं है।

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

AI (artificial intelligence) को विभिन्न प्रकार की तकनीक में शामिल किया गया है। यहाँ छह उदाहरण हैं:

• स्वचालन(Automation)। जब AI (artificial intelligence) प्रौद्योगिकियों के साथ जोड़ा जाता है, तो स्वचालन उपकरण मात्रा और प्रदर्शन किए गए कार्यों के प्रकार का विस्तार कर सकते हैं। एक उदाहरण रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन ( आरपीए ) है, जो एक प्रकार का सॉफ़्टवेयर है जो परंपरागत रूप से मनुष्यों द्वारा किए गए दोहराव, नियम-आधारित डेटा प्रोसेसिंग कार्यों को स्वचालित करता है। मशीन लर्निंग और उभरते AI (artificial intelligence) टूल्स के साथ संयुक्त होने पर, आरपीए उद्यम नौकरियों के बड़े हिस्से को स्वचालित कर सकता है, जिससे आरपीए के सामरिक बॉट AI से खुफिया जानकारी के साथ आगे बढ़ सकते हैं और प्रक्रिया परिवर्तनों का जवाब दे सकते हैं।
• मशीन लर्निंग(Machine learning)। यह कंप्यूटर को प्रोग्रामिंग के बिना कार्य करने का विज्ञान है। डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है, जिसे बहुत ही सरल शब्दों में, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के ऑटोमेशन के रूप में माना जा सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तीन प्रकार के होते हैं:
  • पर्यवेक्षित शिक्षण (Supervised learning)। 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।
  • अनुपयोगी शिक्षा(Unsupervised learning) । डेटा सेट को लेबल नहीं किया जाता है और समानता या अंतर के अनुसार क्रमबद्ध किया जाता है।
  • सुदृढीकरण सीखना (Reinforcement learning)। डेटा सेट को लेबल नहीं किया जाता है, लेकिन एक क्रिया या कई क्रियाएं करने के बाद, AI (artificial intelligence) सिस्टम को फीडबैक दिया जाता है।
• मशीन दृष्टि(Machine vision)। यह तकनीक मशीन को देखने की क्षमता देती है। मशीन विज़न कैमरा, analog-to-digital 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 माध्यम से देखने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है, उदाहरण के लिए। इसका उपयोग हस्ताक्षर पहचान से लेकर चिकित्सा छवि विश्लेषण तक कई अनुप्रयोगों में किया जाता है। कंप्यूटर विज़न , जो मशीन-आधारित इमेज प्रोसेसिंग पर केंद्रित है, को अक्सर मशीन विजन के साथ जोड़ा जाता है।
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (Natural language processing)। 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 कबाड़ है। एनएलपी के वर्तमान दृष्टिकोण मशीन लर्निंग पर आधारित हैं। एनएलपी कार्यों में टेक्स्ट ट्रांसलेशन, सेंटीमेंट एनालिसिस और स्पीच रिकग्निशन शामिल हैं।
• रोबोटिक्स(Robotics)। इंजीनियरिंग का यह क्षेत्र रोबोट के डिजाइन और निर्माण पर केंद्रित है। रोबोट का उपयोग अक्सर ऐसे कार्यों को करने के लिए किया जाता है जो मनुष्यों के लिए लगातार प्रदर्शन करना या प्रदर्शन 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 मशीन लर्निंग का उपयोग रोबोट बनाने के लिए भी कर रहे हैं जो सामाजिक सेटिंग्स में बातचीत कर सकते हैं।
• सेल्फ ड्राइविंग कारें (Self-driving cars)। ऑटोनॉमस वाहन कंप्यूटर विज़न, इमेज रिकॉग्निशन और डीप लर्निंग के संयोजन का उपयोग करते हुए किसी दिए गए लेन में रहते हुए वाहन चलाने में स्वचालित कौशल का निर्माण करते हैं और पैदल चलने वालों जैसे अप्रत्याशित अवरोधों से बचते हैं।

AI (artificial intelligence) के अनुप्रयोग(Application) क्या हैं?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने कई तरह के बाजारों में अपनी जगह बना ली है । यहां नौ उदाहरण हैं।

हेल्थकेयर में AI (artificial intelligence)। सबसे बड़ा दांव मरीज के परिणामों में सुधार और लागत कम करने पर है। कंपनियां इंसानों से बेहतर और तेज डायग्नोसिस करने के लिए मशीन लर्निंग का इस्तेमाल कर रही हैं। सबसे प्रसिद्ध स्वास्थ्य देखभाल तकनीकों में से एक आईबीएम वाटसन है। यह प्राकृतिक भाषा को समझता है और इसके बारे में पूछे गए प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। सिस्टम रोगी डेटा और अन्य उपलब्ध डेटा स्रोतों को एक परिकल्पना बनाने के लिए खनन करता है, जिसे वह तब एक आत्मविश्वास स्कोरिंग स्कीमा के साथ प्रस्तुत करता है। अन्य AI (artificial intelligence) अनुप्रयोगों में रोगियों और स्वास्थ्य सेवा ग्राहकों को चिकित्सा जानकारी खोजने, अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने, बिलिंग प्रक्रिया को समझने और अन्य प्रशासनिक प्रक्रियाओं को पूरा करने में मदद करने के लिए ऑनलाइन वर्चुअल हेल्थ असिस्टेंट और चैटबॉट का उपयोग करना शामिल है। भविष्यवाणी करने, लड़ने और समझने के लिए AI (artificial intelligence) प्रौद्योगिकियों की एक श्रृंखला का भी उपयोग किया जा रहा है COVID-19 जैसी महामारी ।

व्यापार में AI (artificial intelligence)। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को एनालिटिक्स और ग्राहक संबंध प्रबंधन ( सीआरएम ) प्लेटफार्मों में एकीकृत किया जा रहा है ताकि ग्राहकों को बेहतर सेवा देने के बारे में जानकारी मिल सके। ग्राहकों को तत्काल सेवा प्रदान करने के लिए चैटबॉट को वेबसाइटों में शामिल किया गया है। नौकरी की स्थिति का स्वचालन भी शिक्षाविदों और आईटी विश्लेषकों के बीच चर्चा का विषय बन गया है।

शिक्षा में AI (artificial intelligence)। AI (artificial intelligence) शिक्षकों को अधिक समय देकर ग्रेडिंग को स्वचालित कर सकता है। यह छात्रों का आकलन कर सकता है और उनकी आवश्यकताओं के अनुकूल हो सकता है , जिससे उन्हें अपनी गति से काम करने में मदद मिल सकती है। AI ट्यूटर छात्रों को अतिरिक्त सहायता प्रदान कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे ट्रैक पर रहें। और यह बदल सकता है कि छात्र कहाँ और कैसे सीखते हैं, शायद कुछ शिक्षकों की जगह भी ले सकते हैं।

वित्त में AI (artificial intelligence)। व्यक्तिगत वित्त अनुप्रयोगों में AI, जैसे Intuit Mint या TurboTax, वित्तीय संस्थानों को बाधित कर रहा है। इस तरह के एप्लिकेशन व्यक्तिगत डेटा एकत्र करते हैं और वित्तीय सलाह प्रदान करते हैं। अन्य कार्यक्रम, जैसे आईबीएम वाटसन, को घर खरीदने की प्रक्रिया में लागू किया गया है। आज, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ़्टवेयर वॉल स्ट्रीट पर ज़्यादातर ट्रेडिंग करता है।

कानून में AI (artificial intelligence)। खोज प्रक्रिया – दस्तावेजों के माध्यम से स्थानांतरण – कानून में अक्सर मनुष्यों के लिए भारी होता है। कानूनी उद्योग की श्रम-गहन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में मदद करने के लिए AI (artificial intelligence) का उपयोग करने से समय की बचत होती है और ग्राहक सेवा में सुधार होता है। कानून फर्म डेटा का वर्णन करने और परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं, दस्तावेजों से जानकारी को वर्गीकृत करने और निकालने के लिए कंप्यूटर विज़न और सूचना के अनुरोधों की व्याख्या करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग कर रहे हैं।

निर्माण में AI (artificial intelligence)। रोबोट को वर्कफ़्लो में शामिल करने में विनिर्माण सबसे आगे रहा है । उदाहरण के लिए, औद्योगिक रोबोट जो एक समय में एकल कार्यों को करने के लिए प्रोग्राम किए गए थे और मानव श्रमिकों से अलग थे, तेजी से कोबोट के रूप में कार्य करते थे : छोटे, मल्टीटास्किंग रोबोट जो मनुष्यों के साथ सहयोग करते हैं और गोदामों, कारखाने के फर्श में नौकरी के अधिक हिस्सों की जिम्मेदारी लेते हैं। और अन्य कार्यक्षेत्र।

बैंकिंग में AI (artificial intelligence)। बैंक अपने ग्राहकों को सेवाओं और पेशकशों के बारे में जागरूक करने और ऐसे लेनदेन को संभालने के लिए सफलतापूर्वक चैटबॉट का उपयोग कर रहे हैं जिनमें मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं है। बैंकिंग नियमों के अनुपालन की लागत में सुधार और कटौती के लिए AI (artificial intelligence) आभासी सहायकों का उपयोग किया जा रहा है। बैंकिंग संगठन भी ऋण के लिए अपने निर्णय लेने में सुधार करने और क्रेडिट सीमा निर्धारित करने और निवेश के अवसरों की पहचान करने के लिए AI (artificial intelligence) का उपयोग कर रहे हैं।

परिवहन में AI (artificial intelligence)। स्वायत्त वाहनों के संचालन में AI (artificial intelligence) की मौलिक भूमिका के अलावा, AI प्रौद्योगिकियों का उपयोग यातायात को प्रबंधित करने, उड़ान में देरी की भविष्यवाणी करने और समुद्री शिपिंग को सुरक्षित और अधिक कुशल बनाने के लिए किया जाता है।

सुरक्षा। AI (artificial intelligence) और मशीन लर्निंग चर्चा की सूची में सबसे ऊपर हैं, सुरक्षा विक्रेता आज अपने प्रसाद में अंतर करने के लिए उपयोग करते हैं। वे शब्द वास्तव में व्यवहार्य प्रौद्योगिकियों का भी प्रतिनिधित्व करते हैं। संगठन विसंगतियों का पता लगाने और खतरों का संकेत देने वाली संदिग्ध गतिविधियों की पहचान करने के लिए सुरक्षा सूचना और घटना प्रबंधन ( एसआईईएम ) सॉफ्टवेयर और संबंधित क्षेत्रों में मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। ज्ञात दुर्भावनापूर्ण कोड की समानता की पहचान करने के लिए डेटा का विश्लेषण और तर्क का उपयोग करके, AI मानव कर्मचारियों और पिछले प्रौद्योगिकी पुनरावृत्तियों की तुलना में नए और उभरते हमलों के लिए बहुत जल्द अलर्ट प्रदान कर सकता है। साइबर हमलों से लड़ने में संगठनों की मदद करने में परिपक्व तकनीक एक बड़ी भूमिका निभा रही है।

Augmented intelligence बनाम artificial intelligence

कुछ उद्योग विशेषज्ञों का मानना ​​​​है कि AI (artificial intelligence) शब्द लोकप्रिय संस्कृति से बहुत निकटता से जुड़ा हुआ है, और इससे आम जनता को इस बारे में असंभव उम्मीदें हैं कि AI (artificial intelligence) कार्यस्थल और जीवन को सामान्य रूप से कैसे बदलेगा।

• संवर्धित बुद्धि(Augmented intelligence)। कुछ शोधकर्ताओं और विपणक को उम्मीद है कि लेबल संवर्धित बुद्धि , जिसका अधिक तटस्थ अर्थ है, लोगों को यह समझने में मदद करेगा कि AI (artificial intelligence) के अधिकांश कार्यान्वयन कमजोर होंगे और केवल उत्पादों और सेवाओं में सुधार करेंगे। उदाहरणों में व्यावसायिक खुफिया रिपोर्ट में महत्वपूर्ण जानकारी को स्वचालित रूप से सामने लाना या कानूनी फाइलिंग में महत्वपूर्ण जानकारी को हाइलाइट करना शामिल है।
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। ट्रू AI (artificial intelligence), या आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस, तकनीकी विलक्षणता की अवधारणा के साथ निकटता से जुड़ा हुआ है – एक कृत्रिम अधीक्षण द्वारा शासित भविष्य जो मानव मस्तिष्क की इसे समझने की क्षमता से कहीं अधिक है या यह हमारी वास्तविकता को कैसे आकार दे रहा है। यह विज्ञान कथा के दायरे में रहता है, हालांकि कुछ डेवलपर्स इस समस्या पर काम कर रहे हैं। बहुत से लोग मानते हैं कि क्वांटम कंप्यूटिंग जैसी प्रौद्योगिकियां एजीआई को वास्तविकता बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती हैं और हमें इस तरह की सामान्य बुद्धि के लिए AI (artificial intelligence) शब्द का उपयोग आरक्षित करना चाहिए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का नैतिक उपयोग

जबकि AI (artificial intelligence) उपकरण व्यवसायों के लिए नई कार्यक्षमता की एक श्रृंखला प्रस्तुत करते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग नैतिक प्रश्न भी उठाता है, क्योंकि बेहतर या बदतर के लिए, एक AI (artificial intelligence) सिस्टम जो पहले से ही सीखा है उसे सुदृढ़ करेगा।

यह समस्याग्रस्त हो सकता है क्योंकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, जो कई सबसे उन्नत AI (artificial intelligence) टूल को रेखांकित करता है, केवल उतना ही स्मार्ट है जितना कि उन्हें प्रशिक्षण में दिया गया डेटा। क्योंकि एक इंसान यह चुनता है कि AI (artificial intelligence) प्रोग्राम को प्रशिक्षित करने के लिए किस डेटा का उपयोग किया जाता है, मशीन लर्निंग पूर्वाग्रह की संभावना अंतर्निहित है और इसकी बारीकी से निगरानी की जानी चाहिए।

वास्तविक दुनिया, इन-प्रोडक्शन सिस्टम के हिस्से के रूप में मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले किसी भी व्यक्ति को अपनी AI (artificial intelligence) प्रशिक्षण प्रक्रियाओं में नैतिकता को शामिल करने और पूर्वाग्रह से बचने का प्रयास करने की आवश्यकता है। AI (artificial intelligence) एल्गोरिदम का उपयोग करते समय यह विशेष रूप से सच है जो गहन शिक्षण और जनरेटिव प्रतिकूल नेटवर्क ( जीएएन ) अनुप्रयोगों में स्वाभाविक रूप से अस्पष्ट हैं।

सख्त नियामक अनुपालन आवश्यकताओं के तहत काम करने वाले उद्योगों में AI (artificial intelligence) का उपयोग करने के लिए स्पष्टीकरण एक संभावित बाधा है । उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य में वित्तीय संस्थान उन नियमों के तहत काम करते हैं जिनके लिए उन्हें अपने क्रेडिट जारी करने के निर्णयों की व्याख्या करने की आवश्यकता होती है। जब AI (artificial intelligence) प्रोग्रामिंग द्वारा क्रेडिट को अस्वीकार करने का निर्णय लिया जाता है, हालांकि, यह समझाना मुश्किल हो सकता है कि निर्णय कैसे आया क्योंकि AI उपकरण ऐसे निर्णय लेने के लिए हजारों चर के बीच सूक्ष्म सहसंबंधों को छेड़कर संचालित करते हैं। जब निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझाया नहीं जा सकता है, तो प्रोग्राम को ब्लैक बॉक्स AI (artificial intelligence) के रूप में संदर्भित किया जा सकता है ।

संभावित जोखिमों के बावजूद, वर्तमान में AI टूल के उपयोग को नियंत्रित करने वाले कुछ नियम हैं, और जहां कानून मौजूद हैं, वे आम तौर पर अप्रत्यक्ष रूप से AI से संबंधित हैं। उदाहरण के लिए, जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, यूनाइटेड स्टेट्स फेयर लेंडिंग नियमों में वित्तीय संस्थानों को संभावित ग्राहकों को क्रेडिट निर्णयों की व्याख्या करने की आवश्यकता होती है। यह उस सीमा को सीमित करता है जिस तक ऋणदाता गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं, जो कि उनकी प्रकृति से अपारदर्शी हैं और उनमें व्याख्यात्मकता का अभाव है।

यूरोपीय संघ का जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन ( जीडीपीआर ) इस बात पर सख्त सीमाएं लगाता है कि उद्यम उपभोक्ता डेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं, जो कई उपभोक्ता-सामना करने वाले AI (artificial intelligence) अनुप्रयोगों के प्रशिक्षण और कार्यक्षमता को बाधित करता है।

अक्टूबर 2016 में, राष्ट्रीय विज्ञान और प्रौद्योगिकी परिषद ने AI (artificial intelligence) विकास में सरकारी विनियमन की संभावित भूमिका की जांच करने वाली एक रिपोर्ट जारी की, लेकिन इसने विशिष्ट कानून पर विचार करने की अनुशंसा नहीं की।

AI (artificial intelligence) को विनियमित करने के लिए कानून बनाना आसान नहीं होगा, क्योंकि AI में कई तरह की तकनीकें शामिल हैं जिनका उपयोग कंपनियां अलग-अलग छोरों के लिए करती हैं, और आंशिक रूप से इसलिए कि एआई की प्रगति और विकास की कीमत पर नियम आ सकते हैं। AI (artificial intelligence) प्रौद्योगिकियों का तेजी से विकास AI के सार्थक विनियमन के निर्माण में एक और बाधा है। प्रौद्योगिकी की सफलता और नवीन अनुप्रयोग मौजूदा कानूनों को तुरंत अप्रचलित बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, बातचीत और रिकॉर्ड की गई बातचीत की गोपनीयता को विनियमित करने वाले मौजूदा कानून अमेज़ॅन के एलेक्सा और ऐप्पल के सिरी जैसे आवाज सहायकों द्वारा पेश की गई चुनौती को कवर नहीं करते हैं – कंपनियों की प्रौद्योगिकी टीमों को छोड़कर जो मशीन को बेहतर बनाने के लिए इसका इस्तेमाल करते हैं। सीखने के एल्गोरिदम। और, ज़ाहिर है, एआई को विनियमित करने के लिए सरकारें जिन कानूनों का प्रबंधन करती हैं, वे डॉन ‘

संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग(Cognitive computing) और AI (artificial intelligence)

AI और संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग शब्द कभी-कभी एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किए जाते हैं, लेकिन, आम तौर पर बोलते हुए, AI (artificial intelligence) लेबल का उपयोग मशीनों के संदर्भ में किया जाता है जो मानव बुद्धि को प्रतिस्थापित करते हैं, यह अनुकरण करके कि हम पर्यावरण में जानकारी को कैसे समझते हैं, सीखते हैं, प्रक्रिया करते हैं और प्रतिक्रिया करते हैं।

संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग लेबल का उपयोग उन उत्पादों और सेवाओं के संदर्भ में किया जाता है जो मानव विचार प्रक्रियाओं की नकल और वृद्धि करते हैं।

AI (artificial intelligence) का इतिहास क्या है?

बुद्धि से संपन्न निर्जीव वस्तुओं की अवधारणा प्राचीन काल से चली आ रही है। ग्रीक देवता हेफेस्टस को मिथकों में सोने से रोबोट जैसे नौकरों के रूप में चित्रित किया गया था। प्राचीन मिस्र में इंजीनियरों ने पुजारियों द्वारा एनिमेटेड देवताओं की मूर्तियों का निर्माण किया। सदियों से, अरस्तू से लेकर 13वीं शताब्दी तक के स्पेनिश धर्मशास्त्री रेमन लुल से लेकर रेने डेसकार्टेस और थॉमस बेयस तक के विचारकों ने मानव विचार प्रक्रियाओं को प्रतीकों के रूप में वर्णित करने के लिए अपने समय के औजारों और तर्क का इस्तेमाल किया, सामान्य ज्ञान प्रतिनिधित्व जैसी AI (artificial intelligence) अवधारणाओं की नींव रखी ।

19वीं सदी के उत्तरार्ध और 20वीं सदी के पूर्वार्ध ने मूलभूत कार्य को सामने लाया जो आधुनिक कंप्यूटर को जन्म देगा। 1836 में, कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी के गणितज्ञ चार्ल्स बैबेज और ऑगस्टा एडा बायरन, काउंटेस ऑफ लवलेस ने प्रोग्राम करने योग्य मशीन के लिए पहली डिजाइन का आविष्कार किया।

1940 के दशक। प्रिंसटन गणितज्ञ जॉन वॉन न्यूमैन ने संग्रहीत-प्रोग्राम कंप्यूटर के लिए वास्तुकला की कल्पना की – यह विचार कि कंप्यूटर के प्रोग्राम और इसके द्वारा संसाधित किए जाने वाले डेटा को कंप्यूटर की मेमोरी में रखा जा सकता है । और वारेन मैककुलोच और वाल्टर पिट्स ने तंत्रिका नेटवर्क की नींव रखी।

1950 के दशक। आधुनिक कंप्यूटरों के आगमन के साथ, वैज्ञानिक मशीनी बुद्धि के बारे में अपने विचारों का परीक्षण कर सकते हैं। यह निर्धारित करने की एक विधि कि क्या कंप्यूटर में बुद्धि है, ब्रिटिश गणितज्ञ और द्वितीय विश्व युद्ध के कोड-ब्रेकर एलन ट्यूरिंग द्वारा तैयार किया गया था। ट्यूरिंग टेस्ट एक कंप्यूटर की क्षमता पर ध्यान केंद्रित करने के लिए पूछताछ करने वालों को मूर्ख बनाने के लिए उनके सवालों के जवाब एक इंसान द्वारा किए गए थे।

1956. डार्टमाउथ कॉलेज में एक ग्रीष्मकालीन सम्मेलन के दौरान कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आधुनिक क्षेत्र को इस वर्ष की शुरुआत के रूप में व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है। डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी (DARPA) द्वारा प्रायोजित, सम्मेलन में क्षेत्र के 10 दिग्गजों ने भाग लिया, जिनमें AI अग्रणी मार्विन मिन्स्की, ओलिवर सेल्फ्रिज और जॉन मैकार्थी शामिल थे, जिन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द गढ़ने का श्रेय दिया जाता है । इसके अलावा उपस्थिति में एलन नेवेल, एक कंप्यूटर वैज्ञानिक, और हरबर्ट ए साइमन, एक अर्थशास्त्री, राजनीतिक वैज्ञानिक और संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक थे, जिन्होंने अपने अभूतपूर्व लॉजिक थिओरिस्ट को प्रस्तुत किया, एक कंप्यूटर प्रोग्राम जो कुछ गणितीय प्रमेयों को साबित करने में सक्षम था और जिसे पहले AI (artificial intelligence)प्रोग्राम के रूप में संदर्भित किया गया था। .

1950 और 1960 के दशक। डार्टमाउथ कॉलेज सम्मेलन के मद्देनजर, AI (artificial intelligence) के नवोदित क्षेत्र के नेताओं ने भविष्यवाणी की कि मानव मस्तिष्क के बराबर एक मानव निर्मित बुद्धिमत्ता कोने के आसपास थी, जो प्रमुख सरकार और उद्योग के समर्थन को आकर्षित कर रही थी। वास्तव में, लगभग 20 वर्षों के अच्छी तरह से वित्त पोषित बुनियादी अनुसंधान ने AI (artificial intelligence) में महत्वपूर्ण प्रगति की: उदाहरण के लिए, 1950 के दशक के अंत में, नेवेल और साइमन ने जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर (जीपीएस) एल्गोरिथम प्रकाशित किया, जो जटिल समस्याओं को हल करने में विफल रहा, लेकिन इसके लिए नींव रखी अधिक परिष्कृत संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर विकसित करना; मैककार्थी ने AI प्रोग्रामिंग के लिए लिस्प विकसित की, जो आज भी उपयोग की जाती है। 1960 के दशक के मध्य में MIT के प्रोफेसर जोसेफ वेइज़नबाम ने एलिज़ा विकसित किया, जो एक प्रारंभिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यक्रम था जिसने आज के चैटबॉट्स की नींव रखी।

1970 और 1980 के दशक। लेकिन कृत्रिम सामान्य बुद्धि की उपलब्धि मायावी साबित हुई, आसन्न नहीं, कंप्यूटर प्रसंस्करण और स्मृति में सीमाओं और समस्या की जटिलता से बाधित। सरकार और निगम AI अनुसंधान के अपने समर्थन से पीछे हट गए, जिसके कारण 1974 से 1980 तक की अवधि समाप्त हो गई और इसे पहले “AI विंटर” के रूप में जाना गया। 1980 के दशक में, गहन शिक्षण तकनीकों और उद्योग द्वारा एडवर्ड फीगेनबाम की विशेषज्ञ प्रणालियों को अपनाने पर अनुसंधान ने AI उत्साह की एक नई लहर को जन्म दिया, जिसके बाद सरकारी वित्त पोषण और उद्योग समर्थन का एक और पतन हुआ। दूसरी AI (artificial intelligence) सर्दी 1990 के दशक के मध्य तक चली।

1990 से आज तक। कम्प्यूटेशनल शक्ति में वृद्धि और डेटा के विस्फोट ने 1990 के दशक के अंत में एक AI पुनर्जागरण को जन्म दिया जो आज भी जारी है। AI 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, AI अधिक मूर्त होता जा रहा है, कारों को शक्ति प्रदान कर रहा है, बीमारी का निदान कर रहा है और लोकप्रिय संस्कृति में अपनी भूमिका को मजबूत कर रहा है। 1997 में, IBM के डीप ब्लू ने रूसी शतरंज ग्रैंडमास्टर गैरी कास्परोव को हराकर विश्व शतरंज चैंपियन को हराने वाला पहला कंप्यूटर प्रोग्राम बन गया। चौदह साल बाद, आईबीएम के वाटसनगेम शो में दो पूर्व चैंपियनों को हराकर जनता को मंत्रमुग्ध कर दिया ख़तरा!. हाल ही में, 18 बार के वर्ल्ड गो चैंपियन ली सेडॉल की Google डीपमाइंड के अल्फागो द्वारा मिली हार ने गो समुदाय को स्तब्ध कर दिया और बुद्धिमान मशीनों के विकास में एक प्रमुख मील का पत्थर चिह्नित किया।

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एक सेवा के रूप में AI (artificial intelligence)

क्योंकि AI (artificial intelligence) के लिए हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और स्टाफिंग की लागत महंगी हो सकती है, कई विक्रेता अपने मानक प्रसाद में AI घटकों को शामिल कर रहे हैं या एक सेवा ( एआईएएस ) 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 प्रतिबद्धता बनाने से पहले कई प्लेटफार्मों का नमूना लेने की अनुमति देता है।

लोकप्रिय AI (artificial intelligence) क्लाउड पेशकशों में निम्नलिखित शामिल हैं:

• अमेज़ॅन AI
• आईबीएम वाटसन सहायक
• माइक्रोसॉफ्ट संज्ञानात्मक सेवाएं
• गूगल AI

FAQ

सवाल। एआई का उपयोग कहाँ किया जाता है?

उत्तर । आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग विश्व स्तर पर उद्योगों में किया जाता है। कुछ उद्योग जो नए अनुप्रयोगों को खोजने के लिए एआई के क्षेत्र में गहराई से पहुंचे हैं, वे हैं ई-कॉमर्स, रिटेल, सुरक्षा और निगरानी। स्पोर्ट्स एनालिटिक्स, मैन्युफैक्चरिंग एंड प्रोडक्शन, ऑटोमोटिव दूसरों के बीच। 

सवाल। एआई हमारे जीवन में कैसे मदद कर रहा है?

उत्तर। आभासी डिजिटल सहायकों ने हमारे दैनिक कार्यों को करने के तरीके को बदल दिया है। एलेक्सा और सिरी वास्तविक इंसानों की तरह बन गए हैं जिनसे हम अपनी हर छोटी और बड़ी जरूरत के लिए हर दिन बातचीत करते हैं। प्राकृतिक भाषा की क्षमता और मानवीय हस्तक्षेप के बिना खुद को सीखने की क्षमता ही वे कारण हैं जो इतनी तेजी से विकसित हो रहे हैं और अपनी बातचीत में इंसानों की तरह ही अधिक बुद्धिमान और तेज हो रहे हैं। 

सवाल। क्या एलेक्सा एक एआई है?

उत्तर। हां, एलेक्सा एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो हमारे बीच रहती है।

सवाल। क्या सिरी एक एआई है?

उत्तर। हां, एलेक्सा की तरह सिरी भी एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो कार्य करने के लिए उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करती है।

सवाल। एआई की आवश्यकता क्यों है?

उत्तर। एआई हर प्रक्रिया को बेहतर, तेज और अधिक सटीक बनाता है। इसमें कुछ बहुत ही महत्वपूर्ण अनुप्रयोग भी हैं जैसे कि धोखाधड़ी वाले लेनदेन की पहचान करना और उनकी भविष्यवाणी करना, तेज और सटीक क्रेडिट स्कोरिंग, और मैन्युअल रूप से गहन डेटा प्रबंधन प्रथाओं को स्वचालित करना। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उद्योगों और अनुप्रयोगों में मौजूदा प्रक्रिया में सुधार करता है और उन समस्याओं के नए समाधान विकसित करने में भी मदद करता है जो मैन्युअल रूप से निपटने के लिए भारी हैं। 

सवाल। कृत्रिम बुद्धि क्या है उदाहरण सहित ?

उत्तर। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक बुद्धिमान इकाई है जो मनुष्यों द्वारा बनाई गई है। यह स्पष्ट रूप से ऐसा करने के निर्देश दिए बिना बुद्धिमानी से कार्यों को करने में सक्षम है। हम अपने दैनिक जीवन में एआई का उपयोग किए बिना उसे साकार भी करते हैं। Spotify, Siri, Google Maps, YouTube, ये सभी एप्लिकेशन अपने कामकाज के लिए AI का उपयोग करते हैं।

सवाल। क्या एआई खतरनाक है?

उत्तर। हालांकि एआई के खतरनाक होने के कई कयास लगाए जा रहे हैं, लेकिन फिलहाल हम यह नहीं कह सकते कि एआई खतरनाक है। इसने हमारे जीवन को कई तरह से लाभ पहुंचाया है।

सवाल। एआई का लक्ष्य क्या है?

उत्तर। एआई का मूल लक्ष्य कंप्यूटर और मशीनों को बौद्धिक कार्यों जैसे समस्या समाधान, निर्णय लेने, धारणा और मानव संचार को समझने में सक्षम बनाना है।

सवाल। एआई के क्या फायदे हैं?

उत्तर। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कई फायदे हैं। वे नीचे सूचीबद्ध हैं:

• उपलब्ध 24×7
• डिजिटल सहायता
• तेज़ निर्णय
• नए आविष्कार
• मानव त्रुटि में कमी
• दोहराव वाली नौकरियों में मदद करता है

सवाल। एआई का आविष्कार किसने किया?

उत्तर। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द जॉन मैकार्थी द्वारा गढ़ा गया था। उन्हें AI का जनक माना जाता है।

सवाल। क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता भविष्य है?

उत्तर। हम वर्तमान में इतिहास में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सबसे बड़ी प्रगति में जी रहे हैं। यह प्रौद्योगिकी में अगली सबसे अच्छी चीज बनकर उभरा है और इसने लगभग हर उद्योग के भविष्य को प्रभावित किया है। मांग बढ़ने के कारण AI के क्षेत्र में पेशेवरों की अधिक आवश्यकता है। WEF के अनुसार, वर्ष 2022 तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा 133 मिलियन नई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस नौकरियां सृजित होने की बात कही गई है। हां, AI भविष्य है।

सवाल। एआई क्या है और इसका उपयोग क्या है?

उत्तर। AI ने आज विभिन्न उद्योगों में अपना मार्ग प्रशस्त किया है। गेमिंग हो या हेल्थकेयर। एआई हर जगह है। क्या अब आप जानते हैं कि हमारे फोन में फेशियल रिकग्निशन फीचर AI का इस्तेमाल करता है? Google मानचित्र भी अपने अनुप्रयोग में AI का उपयोग करता है, और यह जितना हम जानते हैं उससे कहीं अधिक यह हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा है। ईमेल पर स्पैम फिल्टर, वॉयस-टू-टेक्स्ट फीचर्स, सर्च सिफारिशें, धोखाधड़ी से सुरक्षा और रोकथाम, राइड-शेयरिंग एप्लिकेशन एआई और इसके एप्लिकेशन के कुछ उदाहरण हैं।

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