आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बहुत लोकप्रिय है, इसकी विशाल क्षमता लगभग हर उद्योग में हलचल पैदा कर रही है। लेकिन एआई को पूरी तरह से समझना मुश्किल हो सकता है, खासकर यदि आप तकनीकी विषयों से अच्छी तरह वाकिफ नहीं हैं।

तो, आइए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को उसके सबसे सरल शब्दों में विभाजित करें। AI कैसे काम करता है और इसका उपयोग कैसे किया जा रहा है?

एआई की सबसे सरल व्याख्या

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर को इंसानों की तरह सीखना सिखाने जैसा है, इसलिए यह अनुकरण करता है कि इंसान कैसे सोचता है। एआई बहुत सारे डेटा या उदाहरणों को देखकर और फिर निर्णय या भविष्यवाणियां करने के लिए उसका उपयोग करके ऐसा करता है।

कल्पना कीजिए कि आप बाइक चलाना सीख रहे हैं। कुछ बार गिरने के बाद आपको समझ आने लगता है कि संतुलन और पैडल एक साथ कैसे चलाना है। मशीन लर्निंग, एआई का एक हिस्सा, इसी तरह काम करता है। यह बहुत सारे डेटा को देखता है और फिर उससे पैटर्न सीखता है। एआई का एक अन्य भाग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर को मानव भाषा समझना और बोलना सिखाने के समान है।

लेकिन इन सबके बावजूद, कंप्यूटर अभी भी इंसानों की तरह पूरी तरह से सोच या समझ नहीं सकते हैं। आधुनिक एआई सिस्टम में सामान्य ज्ञान, भावनाएं या चेतना नहीं है।

एआई अधिक विस्तार से

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जिसका लक्ष्य मानव बुद्धि की नकल करने में सक्षम मशीनें बनाना है। इसमें एल्गोरिदम बनाना शामिल है जो कंप्यूटरों को केवल स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए गए निर्देशों का पालन करने के बजाय डेटा से सीखने और निर्णय या भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है।

मशीन लर्निंग (एमएल)

मशीन लर्निंग (एमएल), एआई का एक उपसमूह, इसमें ऐसे सिस्टम शामिल हैं जो डेटा से "सीख" सकते हैं। जैसे-जैसे डेटासेट से सीखने की संख्या बढ़ती है, ये एल्गोरिदम अपने प्रदर्शन में सुधार करते हैं।

डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग का एक और उपसमूह, निर्णय और भविष्यवाणियां करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। इसे इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि मानव मस्तिष्क कैसे सीखता है और निर्णय लेता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एआई का एक और महत्वपूर्ण पहलू है, जो प्राकृतिक भाषा का उपयोग करने वाले कंप्यूटर और मनुष्यों के बीच बातचीत से निपटता है।

इसमें अक्सर एक एआई सिस्टम प्राकृतिक भाषा अनुरोध लेता है, उसका विश्लेषण करता है, संदर्भ प्राप्त करता है, और फिर एक प्राकृतिक भाषा प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है।

उदाहरण के लिए...

मानव: "क्या आप मुझे दक्षिण अमेरिका में जहरीले पौधों के कुछ उदाहरण ढूंढ सकते हैं?" एआई चैटबॉट: "ज़रूर! यहां दक्षिण अमेरिका में जहरीले पौधों के कुछ उदाहरण हैं..." [और इसी तरह]

तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग एनएलपी में किया जाता है और कई अलग-अलग रूपों में आते हैं, जिनमें शामिल हैं:

पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर तंत्रिका नेटवर्क आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क गहन विश्वास नेटवर्क संवादी तंत्रिका नेटवर्क स्व-संगठित मानचित्र

मानव भाषा को समझने और प्रतिक्रिया देने की मशीनों की क्षमता कई एआई अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है, जैसे वर्चुअल असिस्टेंट और एआई चैटबॉट (जिन पर हम एक क्षण में चर्चा करेंगे) .

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को दो मुख्य प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: संकीर्ण एआई, जिसे एक संकीर्ण कार्य (जैसे चेहरे की पहचान या इंटरनेट खोज) करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई), जो एक एआई प्रणाली है सामान्यीकृत मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं के साथ ताकि यह सबसे अधिक आर्थिक रूप से मूल्यवान कार्यों में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन कर सके। एजीआई को कभी-कभी मजबूत एआई के रूप में जाना जाता है।

हालांकि, कई प्रगति के बावजूद, एआई के पास अभी भी मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं का पूरा स्पेक्ट्रम नहीं है, और हम अभी भी वास्तविक कृत्रिम सामान्य बुद्धि प्राप्त करने से बहुत दूर हैं। वर्तमान एआई प्रौद्योगिकियां कार्य-विशिष्ट हैं और अपनी विशिष्ट प्रोग्रामिंग के बाहर के संदर्भ को नहीं समझ सकती हैं।

आज एआई का उपयोग कैसे किया जा रहा है?

एआई में क्षमता और अनुप्रयोग हैं जो अकेले तकनीकी क्षेत्र से कहीं आगे तक फैले हुए हैं।

1. चैटबॉट्स

भले ही आप तकनीक में बड़े नहीं हैं, फिर भी आपने शायद "चैटजीपीटी" नाम सुना होगा। चैटजीपीटी (चैट जेनरेटिव प्री-ट्रांसफॉर्मर का संक्षिप्त रूप) एक जेनरेटिव एआई चैटबॉट है। लेकिन यह उन चैटबॉट्स की तरह नहीं है जिनका उपयोग आपने पहले किया होगा। ChatGPT प्राकृतिक मानव भाषा को संसाधित करने, डेटा खोजने और प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है।

चैटजीपीटी की क्षमताओं की एक लंबी सूची है, जिसमें तथ्य-जांच, वर्तनी और व्याकरण की जांच करना, शेड्यूल बनाना, बायोडाटा लिखना और यहां तक ​​कि भाषाओं का अनुवाद करना भी शामिल है।

हगिंगचैट, क्लाउड और जेमिनी (पूर्व में बार्ड) एआई चैटबॉट के अन्य उदाहरण हैं। ये सभी सेवाएँ कुछ मायनों में भिन्न हैं। कुछ मुफ़्त हैं, कुछ भुगतान किए जाते हैं, कुछ कुछ क्षेत्रों में विशेषज्ञ हैं, जबकि अन्य सामान्य कार्यों में बेहतर हैं।

2. डेटा विश्लेषण

डेटा विश्लेषण हमारी दुनिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, चाहे अनुसंधान, स्वास्थ्य देखभाल, व्यवसाय, या अन्यथा। कंप्यूटर कई वर्षों से डेटा का विश्लेषण कर रहे हैं, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग चीजों को अगले स्तर पर ले जा सकता है।

एआई सिस्टम एक सामान्य कंप्यूटर (या उस मामले के लिए मानव) की तुलना में रुझानों, पैटर्न और विसंगतियों का अधिक प्रभावी ढंग से पता लगा सकता है। उदाहरण के लिए, एक एआई प्रणाली सोशल मीडिया प्लेटफार्मों के लिए कम स्पष्ट उपयोगकर्ता आदतों या प्राथमिकताओं को अधिक स्पष्ट रूप से उजागर कर सकती है, जिससे यह अधिक वैयक्तिकृत विज्ञापन दिखा सकती है।

3. उत्पादन और डिजाइन

उत्पादों को डिजाइन करते समय, कई तत्वों पर विचार किया जाना चाहिए। सामग्रियों की लागत, उन्हें कैसे प्राप्त किया जाता है, और उत्पाद कितनी कुशलता से प्रदर्शन करेगा, ये कुछ कारक हैं जिन्हें कंपनियों को ध्यान में रखना होगा, और यही वह जगह है जहां एआई मदद कर सकता है।

क्योंकि एआई दी गई जानकारी के आधार पर नई चीजें सीख और खोज सकता है, इसका उपयोग व्यवसायों के लिए अधिक लागत प्रभावी और टिकाऊ सामग्री और उत्पादन प्रथाओं को तैयार करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक एआई सिस्टम अधिक पर्यावरण-अनुकूल सामग्रियों को सूचीबद्ध कर सकता है जिनका उपयोग किसी उत्पाद की बैटरी में किया जा सकता है, जिसके आधार पर काम करने के लिए एक व्यापक डेटा सेट दिया जाएगा।

4. कला निर्माण

एआई-जनित कला ने 2022 में दुनिया में तूफान ला दिया, जिसमें डीएएल-ई, स्टेबल डिफ्यूजन और मिडजर्नी जैसे उत्पाद बेहद लोकप्रिय हो गए। ये एआई टेक्स्ट-टू-इमेज टूल टेक्स्ट-आधारित संकेत लेते हैं और अनुरोध के आधार पर एक कला कृति तैयार करते हैं।

उदाहरण के लिए, यदि आप DALL-E में "चंद्रमा पर बैंगनी सूर्यास्त" टाइप करते हैं, तो आपको एक से अधिक परिणाम मिलेंगे। कुछ कला जनरेटर आपको अपनी बनाई गई छवि के लिए एक शैली चुनने की सुविधा भी देते हैं, जैसे विंटेज, अतियथार्थवादी, या एनीमे। DALL-E अपनी प्रारंभिक रिलीज़ के बाद से बहुत विकसित हुआ है और अब इसका तीसरा संस्करण DALL-E 3 है। आप अपनी चैट में AI इमेज जेनरेट करने के लिए ChatGPT प्लस पर DALL-E का उपयोग कर सकते हैं।

कुछ कलाकारों ने एआई कला जनरेटर को अस्वीकार कर दिया है, क्योंकि उन्हें अपने प्रेरित टुकड़े बनाने का तरीका सीखने के लिए पहले से मौजूद ऑनलाइन कला पर प्रशिक्षित किया जाता है। कलाकारों का दावा है कि यह कॉपीराइट का उल्लंघन है और मूल कला की चोरी में योगदान देता है, यह मुद्दा पहले से ही वेब पर फैला हुआ है।

एआई का भविष्य

एआई का उपयोग पहले से ही नई दवाओं को विकसित करने, अधिक टिकाऊ व्यावसायिक प्रथाओं को उजागर करने और यहां तक ​​​​कि खाना पकाने या खाना पकाने जैसे सांसारिक कार्यों को करके हमारे दिन-प्रतिदिन के जीवन को आसान बनाने के लिए किया जा रहा है। सफाई.

हालांकि, कई लोग सोचते हैं कि एआई का भविष्य अंधकारमय और मनहूस है। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि यह एक आम धारणा है, यह देखते हुए कि कैसे विज्ञान-फाई पुस्तकों और फिल्मों ने एआई और इसके संभावित परिणामों के आसपास कुछ डरावनी रूढ़िवादिता पैदा की है।

एआई का वास्तव में दुरुपयोग या दुरुपयोग किया जा सकता है, लेकिन यह किसी भी तकनीक के लिए सच है। हमने देखा है कि साइबर अपराधी मैलवेयर फैलाने और घोटाले करने के लिए वाई-फाई, वीपीएन, ईमेल और यहां तक ​​कि फ्लैश ड्राइव का भी फायदा उठाते हैं। हालाँकि, इसकी क्षमताओं के कारण चिंता कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित है।

जनवरी 2023 में, एक व्यक्ति ने हैकिंग फ़ोरम पर पोस्ट करके दावा किया कि उन्होंने ChatGPT का उपयोग करके सफलतापूर्वक मैलवेयर बनाया है। यह अत्यधिक जटिल मैलवेयर नहीं था, लेकिन एआई चैटबॉट के माध्यम से दुर्भावनापूर्ण कोड बनाने की क्षमता ने लोगों को बात करने पर मजबूर कर दिया। यदि अभी कम उन्नत एआई का दुरुपयोग किया जा रहा है, तो भविष्य में सुपर-इंटेलिजेंट कंप्यूटरों का शोषण होने पर क्या होगा?

फिलहाल, कोई एआई सिस्टम नहीं है जो इंसान के समान स्तर पर सोच सके। कई लोगों ने भविष्यवाणी की है कि ऐसी मशीन कैसी दिखेगी, लेकिन यह सब काल्पनिक है। जबकि कुछ लोग सोचते हैं कि हम अगले दशक में मानव-स्तरीय संज्ञानात्मक क्षमताओं वाली मशीनें बना लेंगे, वहीं अन्य सोचते हैं कि इसमें बहुत अधिक समय लगेगा।

यदि एआई को सही तरीके से विनियमित किया जाता है, तो बुरे कलाकारों को अत्यधिक उन्नत तकनीक पर हाथ रखने से रोकने के लिए इसके विकास और उपयोग को नियंत्रित किया जा सकता है।

लाइसेंस, कानून और सामान्य नियम सभी एआई को गलत हाथों से दूर रखने में भूमिका निभाते हैं। हालाँकि, इसे एआई तकनीक के विकास और उस तक पहुंच को बहुत अधिक प्रतिबंधित किए बिना करने की आवश्यकता होगी, क्योंकि यह जल्दी ही प्रतिकूल हो सकता है।