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मित्रों आजजानें कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तव में क्या है, आज इसका उपयोग कैसे किया जाता है और यह भविष्य में क्या कर सकती है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर सिस्टम को संदर्भित करता है जो जटिल कार्यों को करने में सक्षम है जो ऐतिहासिक रूप से केवल एक इंसान ही कर सकता है, जैसे तर्क करना, निर्णय लेना या समस्याओं को हल करना।
आज, "एआई" शब्द प्रौद्योगिकियों की एक विस्तृत श्रृंखला का वर्णन करता है जो हमारे द्वारा प्रतिदिन उपयोग की जाने वाली कई सेवाओं और वस्तुओं को शक्ति प्रदान करती है - टीवी शो की अनुशंसा करने वाले ऐप्स से लेकर चैटबॉट तक जो वास्तविक समय में ग्राहक सहायता प्रदान करते हैं। लेकिन क्या ये सभी वास्तव में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का गठन करते हैं जैसा कि हममें से अधिकांश लोग इसकी कल्पना करते हैं ? और यदि नहीं, तो हम इस शब्द का प्रयोग इतनी बार क्यों करते हैं ?
इस लेख में, आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में और जानेंगे कि यह वास्तव में क्या करती है और इसके विभिन्न प्रकार क्या हैं। अंत में, आप इसके कुछ लाभों और खतरों के बारे में भी जानेंगे जो आपके ज्ञान को और भी अधिक बढ़ाने में आपकी मदद कर सकते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है ?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कंप्यूटर सिस्टम का सिद्धांत और विकास है जो उन कार्यों को करने में सक्षम है जिनके लिए ऐतिहासिक रूप से मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है, जैसे भाषण को पहचानना, निर्णय लेना और पैटर्न की पहचान करना। एआई एक व्यापक शब्द है जिसमें मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) सहित विभिन्न प्रकार की प्रौद्योगिकियां शामिल हैं ।
हालाँकि इस शब्द का प्रयोग आमतौर पर आज उपयोग में आने वाली विभिन्न तकनीकों का वर्णन करने के लिए किया जाता है, लेकिन कई लोग इस बात पर असहमत हैं कि क्या ये वास्तव में कृत्रिम बुद्धिमत्ता हैं। इसके बजाय, कुछ लोगों का तर्क है कि आज वास्तविक दुनिया में उपयोग की जाने वाली अधिकांश तकनीक वास्तव में अत्यधिक उन्नत मशीन लर्निंग का निर्माण करती है जो वास्तविक कृत्रिम बुद्धिमत्ता, या "सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता" (जीएआई) की ओर पहला कदम है।
फिर भी, "सच्ची" बुद्धिमान मशीनें वास्तव में मौजूद हैं या नहीं, इस पर कई दार्शनिक असहमतियों के बावजूद, जब अधिकांश लोग आज एआई शब्द का उपयोग करते हैं , तो वे मशीन लर्निंग-संचालित प्रौद्योगिकियों जैसे चैट जीपीटी या कंप्यूटर विज़न के एक सूट का जिक्र कर रहे हैं, जो सक्षम बनाता है मशीनें उन कार्यों को करने के लिए हैं जो पहले केवल मनुष्य ही कर सकते थे जैसे लिखित सामग्री तैयार करना, कार चलाना या डेटा का विश्लेषण करना।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उदाहरण
हालाँकि अक्सर AI से जुड़े ह्यूमनॉइड रोबोट अभी तक मौजूद नहीं हैं, लेकिन आपने संभवतः पहले भी कई बार मशीन लर्निंग-संचालित सेवाओं या उपकरणों के साथ इंटरैक्ट किया होगा।
सबसे सरल स्तर पर, मशीन लर्निंग मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए डेटा सेट पर प्रशिक्षित एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो कंप्यूटर सिस्टम को गाने की सिफारिशें करने, किसी गंतव्य तक यात्रा करने के सबसे तेज़ तरीके की पहचान करने, या एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ का अनुवाद करने जैसे कार्य करने की अनुमति देता है। आज उपयोग में आने वाले AI के कुछ सबसे सामान्य उदाहरणों में शामिल हैं:-
- चैटजीपीटी - पूछे गए प्रश्नों या टिप्पणियों के जवाब में टेक्स्ट उत्पन्न करने के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करता है।
- Google Translate - एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ का अनुवाद करने के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
- नेटफ्लिक्स - उपयोगकर्ताओं के पिछले देखने के इतिहास के आधार पर व्यक्तिगत अनुशंसा इंजन बनाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
- टेस्ला - अपनी कारों में सेल्फ-ड्राइविंग सुविधाओं को पावर देने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करता है।
कार्यबल में ए.आई
कृत्रिम बुद्धिमत्ता कई उद्योगों में प्रचलित है। जिन कार्यों में मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है, उन्हें स्वचालित करने से धन और समय की बचत होती है, और मानवीय त्रुटि के जोखिम को कम किया जा सकता है। यहां कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे एआई को विभिन्न उद्योगों में नियोजित किया जा सकता है: -
- वित्त उद्योग - वित्त उद्योग में एआई के लिए धोखाधड़ी का पता लगाना एक उल्लेखनीय उपयोग का मामला है। बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की एआई की क्षमता इसे उन विसंगतियों या पैटर्न का पता लगाने में सक्षम बनाती है जो धोखाधड़ी वाले व्यवहार का संकेत देते हैं।
- स्वास्थ्य सेवा उद्योग - एआई-संचालित रोबोटिक्स रक्त की हानि या संक्रमण के जोखिम को कम करने के लिए अत्यधिक नाजुक अंगों या ऊतकों के करीब सर्जरी का समर्थन कर सकता है।
कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) क्या है ?
कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) एक सैद्धांतिक स्थिति को संदर्भित करता है जिसमें कंप्यूटर सिस्टम मानव बुद्धि को हासिल करने या उससे आगे निकलने में सक्षम होंगे। दूसरे शब्दों में, एजीआई "सच्ची" कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जैसा कि अनगिनत विज्ञान कथा उपन्यासों, टेलीविजन शो, फिल्मों और कॉमिक्स में दर्शाया गया है।
जहां तक "एआई" के सटीक अर्थ की बात है, तो शोधकर्ता इस बात पर बिल्कुल सहमत नहीं हैं कि जब "सच्ची" कृत्रिम सामान्य बुद्धि प्रकट होगी तो हम उसे कैसे पहचानेंगे। हालाँकि, यह पहचानने का सबसे प्रसिद्ध तरीका कि कोई मशीन बुद्धिमान है या नहीं, ट्यूरिंग टेस्ट या इमिटेशन गेम के रूप में जाना जाता है, एक प्रयोग जिसे पहली बार प्रभावशाली गणितज्ञ, कंप्यूटर वैज्ञानिक और क्रिप्टोनालिस्ट एलन ट्यूरिंग ने कंप्यूटर इंटेलिजेंस पर 1950 के पेपर में रेखांकित किया था। वहां, ट्यूरिंग ने एक तीन-खिलाड़ियों के खेल का वर्णन किया जिसमें एक मानव "पूछताछकर्ता" को एक अन्य मानव और एक मशीन और न्यायाधीश के साथ पाठ के माध्यम से संवाद करने के लिए कहा जाता है जिसने प्रत्येक प्रतिक्रिया तैयार की थी। यदि पूछताछकर्ता विश्वसनीय रूप से मानव की पहचान नहीं कर सकता है, तो ट्यूरिंग का कहना है कि मशीन को बुद्धिमान कहा जा सकता है।
मामले को जटिल बनाने के लिए, शोधकर्ता और दार्शनिक भी इस बात पर सहमत नहीं हो पा रहे हैं कि क्या हम एजीआई हासिल करना शुरू कर रहे हैं, अगर यह अभी भी दूर है, या पूरी तरह से असंभव है। उदाहरण के लिए, जबकि माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च और ओपनएआई के एक हालिया पेपर में तर्क दिया गया है कि चैट जीपीटी-4 एजीआई का प्रारंभिक रूप है, कई अन्य शोधकर्ता इन दावों पर संदेह करते हैं और तर्क देते हैं कि वे सिर्फ प्रचार के लिए बनाए गए थे।
भले ही हम एजीआई हासिल करने से कितने भी दूर हों, आप यह मान सकते हैं कि जब कोई कृत्रिम सामान्य बुद्धि शब्द का उपयोग करता है, तो वे उस तरह के संवेदनशील कंप्यूटर प्रोग्राम और मशीनों का जिक्र कर रहे हैं जो आमतौर पर लोकप्रिय विज्ञान कथाओं में पाए जाते हैं।
मजबूत एआई बनाम कमजोर एआई
कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर शोध करते समय, आपने "मजबूत" और "कमजोर" एआई शब्दों का सामना किया होगा। हालाँकि ये शब्द भ्रमित करने वाले लग सकते हैं, लेकिन संभवतः आपको पहले से ही इसका मतलब पता होगा कि उनका क्या मतलब है।
मजबूत एआई अनिवार्य रूप से एआई है जो मानव-स्तर, सामान्य बुद्धिमता में सक्षम है। दूसरे शब्दों में, यह "कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता" कहने का एक और तरीका है।
इस बीच, कमजोर एआई , व्यापक रूप से उपलब्ध एआई तकनीक, जैसे मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग, के संकीर्ण उपयोग को संदर्भित करता है, जैसे कि शतरंज खेलना, गाने की सिफारिश करना, या कार चलाना जैसे बहुत विशिष्ट कार्यों को करने के लिए। आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस (एएनआई) के रूप में भी जाना जाता है, कमजोर एआई अनिवार्य रूप से वह एआई है जिसका हम दैनिक उपयोग करते हैं।
एआई के प्रकार
जैसे-जैसे शोधकर्ता कृत्रिम बुद्धि के अधिक उन्नत रूपों का निर्माण करने का प्रयास करते हैं, उन्हें बुद्धि या यहां तक कि चेतना का सटीक अर्थ क्या है, इसकी अधिक सूक्ष्म समझ तैयार करना भी शुरू करना होगा। इन अवधारणाओं को स्पष्ट करने के अपने प्रयास में, शोधकर्ताओं ने चार प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता की रूपरेखा तैयार की है ।
1. प्रतिक्रियाशील मशीनें
प्रतिक्रियाशील मशीनें कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसे बुनियादी प्रकार हैं। इस तरह से बनाई गई मशीनों को पिछली घटनाओं का कोई ज्ञान नहीं होता है, बल्कि वे किसी निश्चित क्षण में उनके सामने जो कुछ होता है, उस पर ही "प्रतिक्रिया" करती हैं। परिणामस्वरूप, वे केवल कुछ उन्नत कार्यों को बहुत ही संकीर्ण दायरे में ही कर सकते हैं, जैसे शतरंज खेलना, और अपने सीमित संदर्भ के बाहर कार्यों को करने में असमर्थ हैं।
2. सीमित मेमोरी मशीनें
सीमित मेमोरी वाली मशीनों में पिछली घटनाओं की सीमित समझ होती है। वे प्रतिक्रियाशील मशीनों की तुलना में अपने आसपास की दुनिया के साथ अधिक बातचीत कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, स्व-चालित कारें मुड़ने, आने वाले वाहनों का निरीक्षण करने और उनकी गति को समायोजित करने के लिए सीमित मेमोरी के एक रूप का उपयोग करती हैं। हालाँकि, केवल सीमित मेमोरी वाली मशीनें दुनिया की पूरी समझ नहीं बना सकती हैं क्योंकि उनकी पिछली घटनाओं की याद सीमित है और केवल समय के एक संकीर्ण दायरे में उपयोग की जाती है।
3. दिमागी मशीनों का सिद्धांत
जिन मशीनों में "मन का सिद्धांत" होता है, वे कृत्रिम सामान्य बुद्धि के प्रारंभिक रूप का प्रतिनिधित्व करती हैं। दुनिया का प्रतिनिधित्व करने में सक्षम होने के अलावा, इस प्रकार की मशीनों को दुनिया के भीतर मौजूद अन्य संस्थाओं की भी समझ होगी। फिलहाल, यह वास्तविकता अभी भी साकार नहीं हुई है।
4. स्व-जागरूक मशीनें
आत्म-जागरूकता वाली मशीनें सैद्धांतिक रूप से एआई का सबसे उन्नत प्रकार हैं और उनमें दुनिया, दूसरों और स्वयं की समझ होगी। जब अधिकांश लोग एजीआई हासिल करने के बारे में बात करते हैं तो उनका यही मतलब होता है। फिलहाल यह एक दूर की हकीकत है।
एआई के लाभ और खतरे
एआई में अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला है जो हमारे काम करने के तरीके और हमारे दैनिक जीवन को बदलने की क्षमता रखती है। हालाँकि इनमें से कई परिवर्तन रोमांचक हैं, जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कार, वर्चुअल असिस्टेंट, या स्वास्थ्य सेवा उद्योग में पहनने योग्य उपकरण, लेकिन वे कई चुनौतियाँ भी पेश करते हैं।
यह एक जटिल तस्वीर है जो अक्सर प्रतिस्पर्धी छवियों को सामने लाती है। कुछ के लिए एक स्वप्नलोक, दूसरों के लिए एक डिस्टोपिया। वास्तविकता बहुत अधिक जटिल होने की संभावना है। एआई से उत्पन्न होने वाले कुछ संभावित लाभ और खतरे यहां दिए गए हैं:-
संभावित लाभ संभावित खतरे
- कुछ दोहराए जाने योग्य कार्यों, जैसे वाहनों या कंप्यूटरों को असेंबल करना, के लिए अधिक सटीकता। बढ़ते स्वचालन के कारण नौकरियाँ ख़त्म होना ।
- मशीनों की अधिक दक्षता के कारण परिचालन लागत में कमी आई। जिस डेटा सेट पर एआई को प्रशिक्षित किया गया है, उसके परिणामस्वरूप पूर्वाग्रह या भेदभाव की संभावना है।
- डिजिटल सेवाओं और उत्पादों के भीतर वैयक्तिकरण में वृद्धि। संभावित साइबर सुरक्षा संबंधी चिंताएँ।
- कुछ स्थितियों में बेहतर निर्णय लेने की क्षमता। निर्णय कैसे लिए जाते हैं, इस पर पारदर्शिता का अभाव, जिसके परिणामस्वरूप इष्टतम समाधान नहीं हो पाते हैं।
- पाठ या चित्र जैसी नई सामग्री शीघ्रता से उत्पन्न करने की क्षमता। गलत सूचना उत्पन्न करने की संभावना, साथ ही अनजाने में कानूनों और विनियमों का उल्लंघन।
ये कुछ ऐसे तरीके हैं जिनसे एआई समाज को लाभ और खतरे प्रदान करता है। एआई जैसी नई तकनीकों का उपयोग करते समय, यह स्पष्ट दिमाग रखना सबसे अच्छा है कि यह क्या है और क्या नहीं है। आख़िरकार महान शक्ति के साथ बड़ी ज़िम्मेदारी भी आती है।
