AI - कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तकनीकों का एक समूह है जो कंप्यूटरों को कई उन्नत कार्य करने में सक्षम बनाता है, जिसमें बोली और लिखी गई भाषा को देखने, समझने और अनुवाद करने, डेटा का विश्लेषण करने, सुझाव देने आदि की क्षमता शामिल है।

AI आधुनिक कंप्यूटिंग में नवाचार की रीढ़ है, जो व्यक्तियों और व्यवसायों के लिए मूल्य का सृजन करता है। उदाहरण के लिए, ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) छवियों और दस्तावेज़ों से टेक्स्ट और डेटा निकालने के लिए AI का उपयोग करता है, असंरचित सामग्री को व्यवसाय-तैयार संरचित डेटा में बदलता है, और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिभाषा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता विज्ञान का एक क्षेत्र है जो ऐसे कंप्यूटर और मशीनों के निर्माण से संबंधित है जो तर्क कर सकें, सीख सकें और इस तरह कार्य कर सकें जिसके लिए सामान्यतः मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है या जिसमें ऐसे डेटा शामिल होते हैं जिनका पैमाना मनुष्यों द्वारा विश्लेषण किए जाने से कहीं अधिक होता है।

AI एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें कई अलग-अलग विषय शामिल हैं, जिनमें कंप्यूटर विज्ञान, डेटा विश्लेषण और सांख्यिकी, हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, भाषा विज्ञान, तंत्रिका विज्ञान, और यहाँ तक कि दर्शन और मनोविज्ञान भी शामिल हैं।

व्यावसायिक उपयोग के लिए परिचालन स्तर पर, AI प्रौद्योगिकियों का एक समूह है जो मुख्य रूप से मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग पर आधारित है, जिसका उपयोग डेटा विश्लेषण, पूर्वानुमान और पूर्वानुमान, वस्तु वर्गीकरण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, अनुशंसाएँ, बुद्धिमान डेटा पुनर्प्राप्ति आदि के लिए किया जाता है।

AI कैसे काम करता है?

हालाँकि विभिन्न AI तकनीकों में विशिष्टताएँ अलग-अलग होती हैं, लेकिन मूल सिद्धांत डेटा के इर्द-गिर्द घूमता है। AI प्रणालियाँ विशाल मात्रा में डेटा के संपर्क में आकर सीखती और बेहतर होती हैं, उन पैटर्न और संबंधों की पहचान करती हैं जिन्हें मनुष्य अनदेखा कर सकते हैं।

इस सीखने की प्रक्रिया में अक्सर एल्गोरिदम शामिल होते हैं, जो नियमों या निर्देशों का एक समूह होता है जो AI के विश्लेषण और निर्णय लेने का मार्गदर्शन करता है। मशीन लर्निंग, जो AI का एक लोकप्रिय उपसमूह है, में एल्गोरिदम को पूर्वानुमान लगाने या जानकारी को वर्गीकृत करने के लिए लेबल किए गए या लेबल रहित डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।

डीप लर्निंग, एक और विशेषज्ञता, मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य की नकल करते हुए, सूचनाओं को संसाधित करने के लिए कई परतों वाले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है। निरंतर सीखने और अनुकूलन के माध्यम से, AI प्रणालियाँ विशिष्ट कार्यों को करने में, छवियों को पहचानने से लेकर भाषाओं का अनुवाद करने तक, और उससे भी आगे, तेज़ी से कुशल होती जाती हैं।

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रकार

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को विकास के चरणों या की जा रही क्रियाओं के आधार पर कई तरीकों से व्यवस्थित किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, एआई विकास के चार चरण आम तौर पर पहचाने जाते हैं।

  1. प्रतिक्रियाशील मशीनें: सीमित एआई जो केवल पूर्व-क्रमादेशित नियमों के आधार पर विभिन्न प्रकार की उत्तेजनाओं पर प्रतिक्रिया करती है। यह स्मृति का उपयोग नहीं करती है और इसलिए नए डेटा के साथ सीख नहीं सकती है। आईबीएम की डीप ब्लू, जिसने 1997 में शतरंज चैंपियन गैरी कास्परोव को हराया था, एक प्रतिक्रियाशील मशीन का उदाहरण थी।
  2. सीमित स्मृति: अधिकांश आधुनिक एआई को सीमित स्मृति वाला माना जाता है। यह नए डेटा के साथ प्रशिक्षित होकर, आमतौर पर एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क या अन्य प्रशिक्षण मॉडल के माध्यम से, समय के साथ सुधार के लिए स्मृति का उपयोग कर सकता है। डीप लर्निंग, जो मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है, को सीमित स्मृति वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता माना जाता है।
  3. मन का सिद्धांत: मन का सिद्धांत एआई वर्तमान में मौजूद नहीं है, लेकिन इसकी संभावनाओं पर शोध जारी है। यह उस एआई का वर्णन करता है जो मानव मस्तिष्क का अनुकरण कर सकता है और जिसमें मानव के समान निर्णय लेने की क्षमताएँ होती हैं, जिसमें भावनाओं को पहचानना और याद रखना और सामाजिक परिस्थितियों में मानव की तरह प्रतिक्रिया करना शामिल है।
  4. स्व-जागरूक: मन के सिद्धांत एआई से एक कदम आगे, स्व-जागरूक एआई एक ऐसी काल्पनिक मशीन का वर्णन करता है जो अपने अस्तित्व के प्रति जागरूक होती है और जिसमें मानव जैसी बौद्धिक और भावनात्मक क्षमताएँ होती हैं। मन के सिद्धांत एआई की तरह, स्व-जागरूक एआई वर्तमान में मौजूद नहीं है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रकारों को व्यापक रूप से वर्गीकृत करने का एक अधिक उपयोगी तरीका यह है कि मशीन क्या कर सकती है। जिसे हम वर्तमान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता कहते हैं, उसे कृत्रिम "संकीर्ण" बुद्धिमत्ता माना जाता है, जिसमें यह अपनी प्रोग्रामिंग और प्रशिक्षण के आधार पर केवल संकीर्ण क्रियाओं का समूह ही कर सकती है। उदाहरण के लिए, वस्तु वर्गीकरण के लिए उपयोग किया जाने वाला एक एआई एल्गोरिदम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण नहीं कर पाएगा। Google खोज संकीर्ण एआई का एक रूप है, जैसा कि पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण या आभासी सहायक हैं।

कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) एक मशीन की मानव की तरह "संवेदन, सोच और कार्य" करने की क्षमता होगी। AGI वर्तमान में मौजूद नहीं है। अगला स्तर कृत्रिम सुपरइंटेलिजेंस (एएसआई) होगा, जिसमें मशीन सभी प्रकार से मानव से बेहतर कार्य करने में सक्षम होगी।

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