कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मानव बुद्धि के सिमुलेशन को मशीनों में संदर्भित करता है जो मनुष्यों की तरह सोचने और उनके कार्यों की नकल करने के लिए प्रोग्राम किए जाते हैं। यह शब्द किसी भी मशीन पर भी लागू किया जा सकता है, जो मानव मन से जुड़े लक्षणों जैसे कि सीखने और समस्या को सुलझाने में प्रदर्शित करता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आदर्श विशेषता इसके विशिष्ट कार्यों को तर्कसंगत बनाने और लेने की सर्वोत्तम क्षमता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक सबसेट मशीन लर्निंग है, जो इस अवधारणा को संदर्भित करता है कि कंप्यूटर प्रोग्राम मानव से सहायता लिए बिना स्वचालित रूप से सीख सकते हैं और नए डेटा के अनुकूल हो सकते हैं। डीप लर्निंग तकनीकें इस स्वचालित शिक्षा को बड़ी मात्रा में अनस्ट्रक्चर्ड डेटा जैसे टेक्स्ट, इमेज या वीडियो के अवशोषण के माध्यम से सक्षम बनाती हैं।
चाबी छीन लेना
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों में मानव बुद्धि के अनुकरण को संदर्भित करता है।
- कृत्रिम बुद्धि के लक्ष्यों में सीखने, तर्क और धारणा शामिल हैं।
- वित्त और स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न उद्योगों में एआई का उपयोग किया जा रहा है।
- कमजोर AI सरल और एकल-कार्य उन्मुख होता है, जबकि मजबूत AI ऐसे कार्यों को करता है जो अधिक जटिल और मानव-जैसे होते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को समझना
जब अधिकांश लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द सुनते हैं, तो पहली चीज जो वे आमतौर पर सोचते हैं, वह है रोबोट । ऐसा इसलिए है क्योंकि बड़े बजट की फिल्में और उपन्यास मानव जैसी मशीनों के बारे में कहानियां बुनते हैं जो पृथ्वी पर कहर बरपाती हैं। लेकिन सच्चाई के आगे कुछ नहीं हो सकता।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस सिद्धांत पर आधारित है कि मानव बुद्धिमत्ता को इस तरह से परिभाषित किया जा सकता है कि एक मशीन इसे आसानी से नकल कर सकती है और कार्यों को निष्पादित कर सकती है, सबसे सरल से जो कि और भी जटिल हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लक्ष्यों में मानव संज्ञानात्मक गतिविधि की नकल करना शामिल है। क्षेत्र में शोधकर्ता और डेवलपर्स सीखने, तर्क, और धारणा जैसे नकल गतिविधियों में आश्चर्यजनक रूप से तेजी से प्रगति कर रहे हैं, इस हद तक कि इन्हें संक्षिप्त रूप से परिभाषित किया जा सकता है। कुछ का मानना है कि इनोवेटर्स जल्द ही उन प्रणालियों को विकसित करने में सक्षम हो सकते हैं जो किसी भी विषय को सीखने या तर्क करने की मनुष्यों की क्षमता से अधिक हो। लेकिन दूसरों को संदेह बना रहता है क्योंकि सभी संज्ञानात्मक गतिविधि मूल्य निर्णयों के साथ होती हैं जो मानव अनुभव के अधीन हैं।
प्रौद्योगिकी प्रगति के रूप में, कृत्रिम बुद्धि को परिभाषित करने वाले पिछले मानक पुराने हो गए हैं। उदाहरण के लिए, मशीन जो बुनियादी कार्यों की गणना करती हैं या ऑप्टिकल चरित्र मान्यता के माध्यम से पाठ को पहचानती हैं, उन्हें अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रूप में नहीं माना जाता है, क्योंकि इस फ़ंक्शन को अब निहित कंप्यूटर फ़ंक्शन के रूप में लिया जाता है।
एआई लगातार कई अलग-अलग उद्योगों को लाभ पहुंचाने के लिए विकसित हो रहा है। गणित, कंप्यूटर विज्ञान, भाषा विज्ञान, मनोविज्ञान, और बहुत कुछ के आधार पर क्रॉस-डिसिप्लिनरी दृष्टिकोण का उपयोग करके मशीनों को वायर्ड किया जाता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की संरचना में एल्गोरिदम अक्सर एक बहुत ही महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जहां सरल एल्गोरिदम का उपयोग सरल अनुप्रयोगों में किया जाता है, जबकि अधिक जटिल वाले मजबूत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को फ्रेम करने में मदद करते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग
कृत्रिम बुद्धि के लिए आवेदन अंतहीन हैं। प्रौद्योगिकी को कई अलग-अलग क्षेत्रों और उद्योगों में लागू किया जा सकता है। दवाओं को अलग करने और रोगियों में उपचार और ऑपरेटिंग कमरे में शल्य चिकित्सा प्रक्रियाओं के लिए एआई का परीक्षण और स्वास्थ्य सेवा उद्योग में उपयोग किया जा रहा है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाली मशीनों के अन्य उदाहरणों में ऐसे कंप्यूटर शामिल हैं जो शतरंज और सेल्फ ड्राइविंग कार चलाते हैं । इनमें से प्रत्येक मशीन को किसी भी कार्रवाई के परिणामों को तौलना चाहिए, क्योंकि प्रत्येक क्रिया अंतिम परिणाम को प्रभावित करेगी। शतरंज में, अंतिम परिणाम खेल जीत रहा है। सेल्फ-ड्राइविंग कारों के लिए, कंप्यूटर सिस्टम को सभी बाहरी डेटा के लिए खाता होना चाहिए और इसे इस तरह से कार्य करने के लिए गणना करना चाहिए जो टकराव को रोकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पास वित्तीय उद्योग में अनुप्रयोग भी होते हैं, जहां इसका उपयोग बैंकिंग और वित्त में गतिविधि का पता लगाने और फ्लैग करने के लिए किया जाता है जैसे कि असामान्य डेबिट कार्ड का उपयोग और बड़े खाते में जमा-ये सभी बैंक के धोखाधड़ी विभाग की मदद करते हैं। AI के लिए एप्लिकेशन का उपयोग स्ट्रीमलाइन में मदद करने और व्यापार को आसान बनाने के लिए भी किया जा रहा है। यह आपूर्ति, मांग और प्रतिभूतियों के मूल्य निर्धारण को आसान बनाकर किया जाता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का वर्गीकरण
कृत्रिम बुद्धि को दो अलग-अलग श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: कमजोर और मजबूत। कमजोर कृत्रिम बुद्धिमत्ता किसी विशेष कार्य को करने के लिए डिज़ाइन की गई प्रणाली का प्रतीक है। कमजोर AI सिस्टम में ऊपर से शतरंज का उदाहरण और अमेज़ॅन के एलेक्सा और एप्पल के सिरी जैसे व्यक्तिगत सहायक जैसे वीडियो गेम शामिल हैं। आप सहायक से एक प्रश्न पूछते हैं, यह आपके लिए इसका उत्तर देता है।
मजबूत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम वे सिस्टम होते हैं जो मानव के समान माने जाने वाले कार्यों को करते हैं। ये अधिक जटिल और जटिल प्रणाली होते हैं। उन्हें उन परिस्थितियों को संभालने के लिए प्रोग्राम किया जाता है जिसमें उन्हें किसी व्यक्ति के हस्तक्षेप के बिना समस्या हल करने की आवश्यकता हो सकती है। इस तरह के सिस्टम को सेल्फ-ड्राइविंग कारों या अस्पताल के ऑपरेटिंग रूम जैसे अनुप्रयोगों में पाया जा सकता है।
विशेष ध्यान
इसकी शुरुआत के बाद से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता वैज्ञानिकों और सार्वजनिक रूप से एक जैसे जांच के दायरे में आई है। एक सामान्य विषय यह विचार है कि मशीनें इतनी अधिक विकसित हो जाएंगी कि मनुष्य टिक नहीं पाएगा और वे अपने आप को दूर ले जाएंगे, एक घातीय दर पर खुद को फिर से डिजाइन करेंगे।
एक और यह है कि मशीनें लोगों की गोपनीयता को हैक कर सकती हैं और यहां तक कि उन्हें हथियारबंद भी बनाया जा सकता है। अन्य तर्क कृत्रिम बुद्धि की नैतिकता पर बहस करते हैं और क्या रोबोट जैसे बुद्धिमान सिस्टम को मनुष्यों के समान अधिकारों के साथ व्यवहार किया जाना चाहिए।
स्व-ड्राइविंग कारों का काफी विवादास्पद रहा है क्योंकि उनकी मशीनें सबसे कम संभव जोखिम और कम से कम हताहतों के लिए डिज़ाइन की जाती हैं। यदि एक ही समय में एक व्यक्ति या किसी अन्य के साथ टकराने के परिदृश्य के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो ये कारें उस विकल्प की गणना करेंगी जो कम से कम नुकसान का कारण होगा।
एक और विवादास्पद मुद्दा कई लोगों के पास कृत्रिम बुद्धि के साथ है कि यह मानव रोजगार को कैसे प्रभावित कर सकता है। कई उद्योगों के साथ बुद्धिमान मशीनरी के उपयोग के माध्यम से कुछ नौकरियों को स्वचालित करने की तलाश में, एक चिंता है कि लोगों को कार्यबल से बाहर कर दिया जाएगा। स्व-ड्राइविंग कारें टैक्सियों और कार-शेयर कार्यक्रमों की आवश्यकता को दूर कर सकती हैं, जबकि निर्माता आसानी से मानव श्रम को मशीनों से बदल सकते हैं, जिससे लोगों के कौशल अधिक अप्रचलित हो जाएंगे।