What is the AI?
A subfield of computer science called artificial intelligence (AI) is concerned with building machines that are able to carry out tasks that normally call for human intelligence. Learning, reasoning, problem-solving, comprehending spoken language, identifying patterns, and making decisions are some of these tasks. Two major categories of artificial intelligence exist: narrow AI and general AI.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो उन कार्यों को करने में सक्षम सिस्टम बनाने पर केंद्रित है जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। इन कार्यों में सीखना, तर्क करना, समस्या-समाधान, प्राकृतिक भाषा को समझना, पैटर्न को पहचानना और निर्णय लेना शामिल है। AI को मोटे तौर पर दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: संकीर्ण AI और सामान्य AI.
एआई के प्रकार
संकीर्ण एआई (कमजोर एआई):
परिभाषा: किसी विशिष्ट कार्य या कार्यों की एक संकीर्ण श्रृंखला को करने के लिए डिज़ाइन किया गया। यह सीमित बाधाओं के तहत काम करता है और इसमें सामान्य संज्ञानात्मक क्षमताएं नहीं होती हैं।
उदाहरण: सिरी और एलेक्सा जैसे वॉयस असिस्टेंट, नेटफ्लिक्स और अमेज़ॅन पर सिफारिश प्रणाली और चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर।
सामान्य एआई (मजबूत एआई / AI):
परिभाषा: मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं के समान, कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में ज्ञान को समझने, सीखने और लागू करने की क्षमता रखता है।
स्थिति: अभी भी सैद्धांतिक और अभी तक साकार नहीं हुआ है। शोधकर्ता ऐसी प्रणालियाँ बनाने की दिशा में काम कर रहे हैं, लेकिन महत्वपूर्ण सफलताओं की आवश्यकता है।
एआई के प्रमुख घटक
मशीन लर्निंग (एमएल):
परिभाषा: एआई " AI " का एक उपसमूह एल्गोरिदम के विकास पर केंद्रित है जो मशीनों को डेटा से सीखने और उसके आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
प्रकार: पर्यवेक्षित शिक्षण, अप्रशिक्षित शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण शामिल हैं।
अनुप्रयोग: छवि और वाक् पहचान, पूर्वानुमानित विश्लेषण और स्वायत्त वाहन।
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना:
परिभाषा: मशीन लर्निंग का एक उपसमूह जो बड़े डेटासेट में जटिल पैटर्न को मॉडल करने के लिए कई परतों (गहरे तंत्रिका नेटवर्क) के साथ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।
अनुप्रयोग: उन्नत छवि और वाक् पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, और गेम खेलना (जैसे, अल्फ़ागो)।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी):
परिभाषा: एक कंप्यूटर प्रोग्राम की मानव भाषा को समझने, व्याख्या करने और उत्पन्न करने की क्षमता।
अनुप्रयोग: चैटबॉट, भाषा अनुवाद और भावना विश्लेषण।
कंप्यूटर दृष्टि:
परिभाषा: एआई का क्षेत्र जो कंप्यूटरों को दुनिया के दृश्य डेटा के आधार पर व्याख्या करने और निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
अनुप्रयोग: स्वायत्त वाहन, चेहरे की पहचान, और चिकित्सा इमेजिंग।
रोबोटिक्स:
परिभाषा: वास्तविक दुनिया में कार्य करने में सक्षम स्वायत्त मशीनें बनाने के लिए रोबोटिक्स के साथ एआई का एकीकरण।
अनुप्रयोग: औद्योगिक रोबोट, सेवा रोबोट, और रोबोटिक सर्जरी।
नैतिक और सामाजिक विचार
पूर्वाग्रह और निष्पक्षता:
मुद्दा: एआई सिस्टम प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को कायम रख सकता है और बढ़ा भी सकता है, जिससे अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणाम सामने आ सकते हैं।
समाधान: विविध और प्रतिनिधि डेटासेट सुनिश्चित करते हुए, पूर्वाग्रह का पता लगाने और उसे कम करने के लिए तकनीक विकसित करना।
गोपनीयता:
मुद्दा: एआई के लिए बड़ी मात्रा में व्यक्तिगत डेटा का संग्रह और उपयोग गोपनीयता संबंधी चिंताओं को जन्म दे सकता है।
समाधान: मजबूत डेटा सुरक्षा उपायों और पारदर्शी डेटा उपयोग नीतियों को लागू करना।
नौकरी विस्थापन:
मुद्दा: पारंपरिक रूप से मनुष्यों द्वारा किए जाने वाले कार्यों के स्वचालन से नौकरी में विस्थापन और आर्थिक व्यवधान हो सकता है।
समाधान: एआई द्वारा बनाई गई नई भूमिकाओं के अनुकूल कार्यबल को फिर से कुशल बनाने और उन्नत करने पर ध्यान केंद्रित करना।
नैतिक निर्णय लेने:
मुद्दा: यह सुनिश्चित करना कि एआई सिस्टम नैतिक निर्णय लें, खासकर स्वास्थ्य देखभाल और आपराधिक न्याय जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में।
समाधान: एआई सिस्टम के भीतर नैतिक दिशानिर्देश और निर्णय लेने की रूपरेखा तैयार करना।
एआई का भविष्य
एआई लगातार विकसित हो रहा है, प्रगति के साथ अधिक परिष्कृत और सक्षम सिस्टम तैयार हो रहे हैं। भविष्य की दिशाओं में शामिल हैं:
सामान्य एआई / " AI " : एआई " AI " का ऐसा स्तर प्राप्त करना जो मानव द्वारा किए जाने वाले किसी भी बौद्धिक कार्य को कर सके।
उन्नत मानव-एआई सहयोग: ऐसी प्रणालियाँ बनाना जो उत्पादकता और निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाने के लिए मनुष्यों के साथ निर्बाध रूप से काम करती हैं।
वैज्ञानिक खोज में एआई: चिकित्सा, जलवायु विज्ञान और सामग्री विज्ञान जैसे क्षेत्रों में खोजों में तेजी लाने के लिए एआई का उपयोग करना।