आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है? एआई का उपयोग कहाँ कहाँ किया जाता है? एआई कैसे काम करता है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है? 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence या AI) मानव बुद्धिमत्ता की जरूरत पड़ने वाले कार्यों को करने के लिए कंप्यूटर सिस्टम के विकास को संदर्भित करती है। इन कार्यों में वाक्य पहचान, निर्णय लेना, समस्या का समाधान करना, सीखना और दृश्य संवेदना शामिल होते हैं, इत्यादि। AI सिस्टमों का निर्माण डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने, सूचित निर्णय लेने और नए इनपुट और परिस्थितियों में अनुकूलन करने के लिए किया जाता है।

एआई (AI) के प्रकार।

नैरो एआई: यह मुख्य रूप से किसी विशेष कार्य को करने या किसी विशेष समस्या का समाधान करने पर ध्यान केंद्रित करने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता को कहा जाता है। उदाहरण में सिरी और अलेक्सा जैसे आवाज सहायक, सिफारिश प्रणालियाँ और छवि पहचान सॉफ़्टवेयर शामिल होते हैं।

सामान्य एआई: इसे मजबूत एआई के रूप में भी जाना जाता है, जो विभिन्न क्षेत्रों में ज्ञान को समझने, सीखने और लागू करने की क्षमता रखते हैं, मानवीय बुद्धिमत्ता के समान। सामान्य एआई अभी भी बड़े हिस्से में सिद्धांतात्मक है और वास्तविकता में अभी तक मौजूद नहीं है।

मशीन लर्निंग (एमएल): एआई का एक उपसमूह, मशीन लर्निंग में कंप्यूटर सिस्टम को सीखने और अनुभव से सुधार करने की क्षमता को मजबूत करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए। एमएल एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न का विश्लेषण करके पूर्वानुमान या निर्णय लेने की क्षमता रखते हैं। गहन लर्निंग, मशीन लर्निंग का एक उपसमूह, कठिन डेटा को प्रोसेस करने के लिए बहुत सारे स्तरों वाले न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): एनएलपी एक ऐसी शाखा है जो कंप्यूटर और मानवीय भाषा के बीच संवाद से संबंधित है। इससे कंप्यूटर भाषा के प्रवेश को समझ, व्याख्या और प्रतिक्रिया करने की क्षमता प्राप्त करता है, जैसे वाणी या पाठ के रूप में। एनएलपी चैटबॉट्स, भाषा अनुवाद और भावना विश्लेषण जैसे अनुप्रयोगों को संभालता है।

कंप्यूटर दृष्टि: यह क्षेत्र कंप्यूटर को छवि और वीडियो जैसे दृश्य सामग्री को समझने और व्याख्या करने पर ध्यान केंद्रित करता है। कंप्यूटर दृष्टि तकनीकें वस्तु पहचान, चेहरे की पहचान और छवि वर्गीकरण जैसे कार्यों को संभव बनाती हैं।

एआई (AI) सिस्टम में आमतौर पर कौन से घटक शामिल होते हैं।

डेटा: एआई एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में संबंधित और विविध डेटा की आवश्यकता होती है ताकि वह पैटर्न सीख सके और सटीक पूर्वानुमान ले सके। यह डेटा संरचित (एक पूर्वानिर्धारित स्वरूप में संगठित) या असंरचित (एक विशिष्ट स्वरूप में संगठित नहीं) हो सकता है।

एल्गोरिदम: एआई एल्गोरिदम डेटा को प्रसंस्करण और विश्लेषण करने के लिए डिजाइन किए जाते हैं ताकि पैटर्न, संबंध और अंतरदृष्टि की पहचान की जा सके। ये नियम-आधारित, सांख्यिकीय या मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हो सकते हैं, टास्क और समस्या के आधार पर।

प्रशिक्षण: मशीन लर्निंग में, मॉडल को एक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि वह उदाहरणों से सीख सके और अपने प्रदर्शन को सुधार सके। प्रशिक्षण के दौरान, एल्गोरिदम अपने आंतरिक पैरामीटर को समायोजित करता है ताकि त्रुटियों को कम करें और प्रदर्शन को अनुकूलित करें।

निष्पादन: एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के बाद, उसे नई, अनदेखी डेटा पर पूर्वानुमान या निर्णय लेने के लिए लागू किया जा सकता है। इस चरण को अनुमान कहा जाता है, जहां मॉडल ने उस ज्ञान को लागू किया है जिसे वह सीखा है।

एआई के अनुप्रयोग विभिन्न उद्योगों में फैले हुए हैं, जिनमें स्वास्थ्य सेवा, वित्तीय सेवा, परिवहन, गेमिंग, ग्राहक सेवा और साइबर सुरक्षा शामिल हैं। एआई का यह पोतेंशियल है कि यह हमारे जीवन के कई पहलुओं को क्रांतिकारी बना सकता है, जिससे कार्यक्षमता, निर्णय लेने की क्षमता और नवाचार की गुणवत्ता में सुधार हो सकता है।

महत्वपूर्ण यह ध्यान देना है कि जबकि एआई ने महत्वपूर्ण प्रगति की है, लेकिन इसके विकास और लागू करने के साथ अभी भी चुनौतियां और नैतिक विचारधाराएं हैं, जैसे कि गोपनीयता, पक्षपात, जवाबदेही और रोजगार पर प्रभाव।

एआई का उपयोग कहाँ  कहाँ  किया जाता है?

एआई विभिन्न उद्योगों में एक व्यापक रेंज में उपयोग किया जाता है। यहां आज के कुछ सामान्य एआई के उपयोगों की कुछ उदाहरण हैं:

वर्चुअल सहायक: Siri, Alexa, और Google Assistant जैसे एआई-संचालित वर्चुअल सहायक नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) का उपयोग करके आवाज के हुक्मों को समझने और उसके अनुसार कार्य करने, और जानकारी प्रदान करने के लिए उपयोग करते हैं।

अनुशंसा प्रणाली: एआई एल्गोरिदम उपयोगकर्ता के व्यवहार और पसंदों का विश्लेषण करके व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करते हैं, जैसे कि ई-कॉमर्स, स्ट्रीमिंग सेवाएं, और कंटेंट प्लेटफॉर्मों में।

स्वयंसंचालित वाहन: एआई स्वयं चलने वाली गाड़ियों के विकास में महत्वपूर्ण है। इसकी मदद से गाड़ी संभावितता को महसूस करती है, निर्णय लेती है, और सड़कों पर सुरक्षित यात्रा करती है।

स्वास्थ्य सेवाएं: एआई चिकित्सा छवि में छवि व्याख्या, रोगों के समय पहचान, और निदान में सहायता जैसे कार्यों में उपयोग होती है। इसके अलावा, यह मरीज के डेटा का विश्लेषण करने, परिणामों का पूर्वानुमान करने और उपचार योजनाओं को व्यक्तिगत बनाने में मदद कर सकती है।

धोखाधड़ी का पता लगाना: एआई एल्गोरिदम बड़े मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके पैटर्न और असामान्यताओं की पहचान कर सकते हैं, जिससे वित्तीय संस्थान और व्यापार धोखाधड़ीभर्ती को खोज और रोक सकते हैं।

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग: एआई विभिन्न भाषा संबंधी कार्यों में उपयोग होती है, जैसे कि भाषा अनुवाद, भावना विश्लेषण, चैटबॉट, आवाज मान्यता, और भाषण संश्लेषण।

निर्माण और रोबोटिक्स: एआई संचालित रोबोट और स्वचालन प्रणालियाँ विनिर्माण प्रक्रियाओं में उपयोग होती हैं ताकि कार्यक्षमता और गुणवत्ता में सुधार हो सके, और बार-बार होने वाले कार्यों को कर सके।

वित्तीय सेवाएं: एआई वित्तीय उद्योग में एल्गोरिदमिक व्यापार, क्रेडिट स्कोअरिंग, जोखिम मूल्यांकन, धोखाधड़ी का पता लगाना, और चैटबॉट पर आधारित ग्राहक सहायता के लिए उपयोग होती है।

साइबर सुरक्षा: एआई नेटवर्क ट्रैफ़िक का विश्लेषण करके साइबर सुरक्षा खतरों का पता लगाने और उसके प्रतिक्रिया में मदद कर सकती है, अदांज-बादांज की पहचान करके और सिस्टम सुरक्षा को सुधारते हुए।

स्मार्ट होम उपकरण: स्मार्ट स्पीकर, थर्मोस्टेट, और सुरक्षा प्रणाली जैसे एआई-संचालित उपकरण उपयोगकर्ताओं की पसंदों को समायोजित करने और कार्यों को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।

ये सिर्फ़ कुछ उदाहरण हैं, और एआई निरंतर तकनीकी प्रगति के साथ नए क्षेत्रों में अपनी पहुंच बढ़ा रही है। एआई के संभावित उपयोग विस्तारशील हैं, और आगामी वर्षों में इसका प्रभाव विभिन्न उद्योगों पर बढ़ने की उम्मीद है।

एआई कैसे काम करता है?

एआई सिस्टम विभिन्न एल्गोरिदम और तकनीकों का उपयोग करके डेटा को प्रसंस्करण करते हैं, पैटर्न से सीखते हैं और निर्णय या पूर्वानुमान करते हैं। सामान्यतः, इस प्रक्रिया को निम्नलिखित चरणों में संक्षेप में व्यक्त किया जा सकता है

डेटा संग्रह: एआई सिस्टम को सीखने के लिए प्रासंगिक और विविध डेटा की आवश्यकता होती है। यह डेटा उपयोगकर्ता संवाद, संवेदक, या डेटाबेस के माध्यम से विभिन्न स्रोतों से प्राप्त किया जा सकता है।

डेटा प्रीप्रोसेसिंग: एआई एल्गोरिदम में डेटा को देने से पहले इसे साफ़, बदले, और तैयार किया जाना चाहिए। इस स्टेप में शोर, गायब मान्यों को संभालना, डेटा की सामान्यीकरण करना, और वर्गीकृत चर मानों को एनकोड करना शामिल होता है।

एल्गोरिदम चयन: टास्क और समस्या के आधार पर विभिन्न एआई एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। इनमें नियम-आधारित प्रणाली, सांख्यिकीय मॉडल, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (जैसे डिसीजन ट्री, सपोर्ट वेक्टर मशीन या न्यूरल नेटवर्क), या डीप लर्निंग मॉडल शामिल हो सकते हैं।

प्रशिक्षण: मशीन लर्निंग में, मॉडल को एक लेबल युक्त डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। प्रशिक्षण के दौरान, एल्गोरिदम अपने आंतरिक पैरामीटरों को समायोजित करके डेटा में पैटर्न और संबंधों को सीखता है। यह प्रक्रिया अल्गोरिदम को प्रविष्टियाँ और संबंधित सही आउटपुट द्वारा भोजन देकर, इटरेशन और अनुकूलन के माध्यम से सीखने की अनुमति देती है।

मूल्यांकन: एक मॉडल प्रशिक्षित होने के बाद, उसे मूल्यांकन करके उसका प्रदर्शन मापा जाता है। इसके लिए एक अलग सेट को वैधानिक या परीक्षण सेट कहा जाता है। एक्यूरेसी, प्रेसिजन, रिकॉल, या एफ1 स्कोर जैसे प्रदर्शन मैट्रिक्स का उपयोग मॉडल की प्रभावकारिता का मापन करने के लिए किया जाता है।

डिप्लॉयमेंट: सफल प्रशिक्षण और मूल्यांकन के बाद, मॉडल को प्रोडक्शन वातावरण में डिप्लॉय किया जा सकता है ताकि नई, अप्रत्यक्ष डेटा पर पूर्वानुमान या निर्णय लिया जा सके। मॉडल प्रविष्टि डेटा को लेता है, इसे अपने सीखे ज्ञान के माध्यम से प्रोसेस करता है, और आवश्यक आउटपुट उत्पन्न करता है।

इटरेशन और सुधार: एआई सिस्टम स्थिर नहीं होते हैं और समय के साथ सुधार किए जा सकते हैं। उपयोगकर्ताओं से प्रतिक्रिया, प्रदर्शन की निगरानी, और नए डेटा का निरंतर प्रशिक्षण कराने के माध्यम से मॉडलों को अधिक सटीकता और प्रभावकारिता में सुधार करने की अनुमति दी जाती है।

यह महत्वपूर्ण है कि एआई कार्यान्वयन और विकास के साथ संबंधित नैतिक चिंताएं और चुनौतियाँ भी हैं, जैसे गोपनीयता, पक्षपात, जवाबदेही, और रोजगार पर प्रभाव।