Ai टेक्नोलॉजी क्या है? इससे कितना फायदा व नुकसान होने वाला है?

 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मशीनों, विशेष रूप से कंप्यूटर सिस्टम द्वारा मानव खुफिया प्रक्रियाओं का अनुकरण है। एआई के विशिष्ट अनुप्रयोगों में विशेषज्ञ प्रणाली, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), भाषण मान्यता और मशीन दृष्टि शामिल हैं।

एआई प्रोग्रामिंग तीन संज्ञानात्मक कौशल पर केंद्रित है: सीखना, तर्क और आत्म-सुधार।

सीखने की प्रक्रिया। एआई प्रोग्रामिंग का यह पहलू डेटा प्राप्त करने और डेटा को कार्रवाई योग्य जानकारी में बदलने के लिए नियम बनाने पर केंद्रित है। नियम, जिन्हें एल्गोरिदम कहा जाता है, एक विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देशों के साथ कंप्यूटिंग डिवाइस प्रदान करते हैं।

तर्क करने की प्रक्रिया। एआई प्रोग्रामिंग का यह पहलू वांछित परिणाम तक पहुंचने के लिए सही एल्गोरिदम चुनने पर केंद्रित है।

स्व-सुधार की प्रक्रिया। एआई प्रोग्रामिंग के इस पहलू को लगातार ठीक-ठाक एल्गोरिदम के लिए डिज़ाइन किया गया है और यह सुनिश्चित करता है कि वे सबसे सटीक परिणाम प्रदान कर सकें।

कृत्रिम बुद्धि के फायदे और नुकसान

आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकें तेजी से विकसित हो रही हैं, मुख्य रूप से क्योंकि AI बड़ी मात्रा में डेटा को तेजी से प्रोसेस करता है और भविष्यवाणियों को मानवीय रूप से अधिक सटीक बनाता है।

मजबूत एआई बनाम कमजोर एआई

AI को कमजोर या मजबूत के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। कमजोर AI, जिसे संकीर्ण AI के रूप में भी जाना जाता है, एक AI सिस्टम है जिसे एक विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया जाता है। Apple के सिरी जैसे औद्योगिक रोबोट और आभासी निजी सहायक, कमजोर AI का उपयोग करते हैं।

मजबूत एआई, जिसे कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) के रूप में भी जाना जाता है, प्रोग्रामिंग का वर्णन करता है जो मानव मस्तिष्क की संज्ञानात्मक क्षमताओं को दोहरा सकता है। जब एक अपरिचित कार्य के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो एक मजबूत एआई सिस्टम एक डोमेन से दूसरे में ज्ञान को लागू करने और स्वायत्त रूप से समाधान खोजने के लिए फजी लॉजिक का उपयोग कर सकता है। सिद्धांत रूप में, एक मजबूत AI प्रोग्राम ट्यूरिंग टेस्ट और चीनी रूम टेस्ट दोनों को पास करने में सक्षम होना चाहिए।

संवर्धित बुद्धिमत्ता बनाम कृत्रिम बुद्धिमत्ता

कुछ उद्योग विशेषज्ञों का मानना ​​है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द लोकप्रिय संस्कृति से बहुत निकटता से जुड़ा हुआ है, और इसने आम जनता को इस बारे में अनुचित उम्मीदें पैदा कर दी हैं कि एआई कैसे कार्यस्थल और जीवन को सामान्य रूप से बदल देगा। कुछ शोधकर्ताओं और विपणक को उम्मीद है कि लेबल संवर्धित खुफिया, जिसमें अधिक तटस्थ अर्थ है, लोगों को यह समझने में मदद करेगा कि एआई के अधिकांश कार्यान्वयन कमजोर होंगे और बस उत्पादों और सेवाओं में सुधार होगा।

तकनीकी विलक्षणता की अवधारणा - एक कृत्रिम अधीक्षण द्वारा शासित भविष्य जो मानव मस्तिष्क को इसे समझने की क्षमता से दूर है या यह कैसे हमारी वास्तविकता को आकार दे रहा है - विज्ञान कथा के दायरे में रहता है।

कृत्रिम बुद्धि का नैतिक उपयोग

जबकि AI उपकरण व्यवसायों के लिए नई कार्यक्षमता की एक सीमा प्रस्तुत करते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग नैतिक प्रश्न भी उठाता है क्योंकि, बेहतर या बदतर के लिए, एक AI सिस्टम पहले से सीखी गई चीजों को सुदृढ़ करेगा।

यह समस्याग्रस्त हो सकता है क्योंकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, जो कि कई सबसे उन्नत एआई टूल्स को रेखांकित करता है, केवल उतना ही स्मार्ट है जितना कि प्रशिक्षण में दिए गए डेटा। क्योंकि एक इंसान यह चुनता है कि एआई प्रोग्राम को प्रशिक्षित करने के लिए किस डेटा का उपयोग किया जाता है, मशीन लर्निंग पूर्वाग्रह के लिए संभावित अंतर्निहित है और इसे बारीकी से निगरानी की जानी चाहिए।

कोई भी मशीन सीखने को वास्तविक दुनिया के हिस्से के रूप में उपयोग करने की तलाश में है, इन-प्रोडक्शन सिस्टम को अपने एआई प्रशिक्षण प्रक्रियाओं में नैतिकता की आवश्यकता होती है और वेस से बचने का प्रयास करते हैं। यह एआई एल्गोरिदम का उपयोग करते समय विशेष रूप से सच है जो गहरी सीखने और जनन संबंधी प्रतिकूल नेटवर्क (जीएएन) अनुप्रयोगों में स्वाभाविक रूप से अस्पष्ट हैं।

स्पष्टता अनुपालन उद्योगों में एआई का उपयोग करने के लिए एक संभावित ठोकर है जो सख्त नियामक अनुपालन आवश्यकताओं के तहत काम करता है। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य में वित्तीय संस्थान नियमों के तहत काम करते हैं, जिनके लिए उन्हें अपने क्रेडिट जारी करने वाले निर्णयों की व्याख्या करने की आवश्यकता होती है। जब क्रेडिट को एएन प्रोग्रामिंग द्वारा अस्वीकार करने का निर्णय लिया जाता है, हालांकि, यह समझाना मुश्किल हो सकता है कि निर्णय कैसे आया था क्योंकि एआई उपकरण ऐसे निर्णय लेने के लिए उपयोग करते थे जो हजारों चर के बीच सूक्ष्म सहसंबंधों को छेड़कर संचालित होते थे। जब निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझाया नहीं जा सकता है, तो कार्यक्रम को ब्लैक बॉक्स AI के रूप में संदर्भित किया जा सकता है।

एआई के घटक

जैसा कि AI के आसपास प्रचार तेज हो गया है, विक्रेताओं को बढ़ावा देने के लिए किया गया है कि उनके उत्पाद और सेवाएं AI का उपयोग कैसे करें। अक्सर वे जिसे एआई के रूप में संदर्भित करते हैं, वह केवल एआई का एक घटक होता है, जैसे मशीन लर्निंग। एआई को लेखन और प्रशिक्षण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए विशेष हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की नींव की आवश्यकता होती है। कोई भी प्रोग्रामिंग भाषा एआई का पर्याय नहीं है, लेकिन पायथन, आर और जावा सहित कुछ लोकप्रिय हैं।

विभिन्न एआई घटकों की एक सूची

AI सिर्फ एक तकनीक नहीं है।

सेवा के रूप में AI (AIaaS)

क्योंकि AI के लिए हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और स्टाफ की लागत महंगी हो सकती है, कई विक्रेता अपने मानक प्रसाद में AI घटकों को शामिल करते हैं या सेवा (AIaaS) प्लेटफार्मों के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तक पहुंच प्रदान करते हैं। एआईएएएस व्यक्तियों और कंपनियों को प्रतिबद्धता बनाने से पहले विभिन्न व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए एआई के साथ प्रयोग करने और कई प्लेटफार्मों का नमूना लेने की अनुमति देता है।

13 वीं शताब्दी के अरस्तू से लेकर स्पेनिश धर्मविज्ञानी रेमन लुल्ल से रेने डेकार्टेस और थॉमस बेयस ने अपने समय के औजारों और तर्कों का इस्तेमाल मानव विचार प्रक्रियाओं को प्रतीकों के रूप में वर्णित करने के लिए किया था, जो सामान्य अवधारणाओं के प्रतिनिधित्व जैसे AI अवधारणाओं की नींव रखते थे।

19 वीं सदी के उत्तरार्ध और 20 वीं शताब्दी के पूर्वार्ध ने आधुनिक कंप्यूटर को जन्म देने वाले संस्थापक कार्य को आगे बढ़ाया। 1836 में, कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी के गणितज्ञ चार्ल्स बैबेज और अगस्ता एडा बायरन, काउंटेस ऑफ लवलेस ने एक प्रोग्राम करने योग्य मशीन के लिए पहली डिजाइन का आविष्कार किया। 1940 के दशक में, प्रिंसटन गणितज्ञ जॉन वॉन न्यूमैन ने संग्रहीत प्रोग्राम कंप्यूटर के लिए वास्तुकला की कल्पना की - यह विचार कि कंप्यूटर का कार्यक्रम और डेटा जो इसे संसाधित करता है उसे कंप्यूटर की मेमोरी में रखा जा सकता है। और वॉरेन मैकुलोच और वाल्टर पिट्स ने तंत्रिका नेटवर्क की नींव रखी।

आधुनिक कंप्यूटरों के आगमन के साथ, वैज्ञानिक मशीन इंटेलिजेंस के बारे में अपने विचारों का परीक्षण कर सकते थे। यह निर्धारित करने के लिए एक तरीका है कि क्या एक कंप्यूटर में ब्रिटिश गणितज्ञ और द्वितीय विश्व युद्ध के कोड-ब्रेकर एलन ट्यूरिंग द्वारा विकसित किया गया था। ट्यूरिंग टेस्ट ने कंप्यूटर की क्षमता पर पूछताछ करने वालों को मूर्ख बनाने की क्षमता पर ध्यान केंद्रित किया, ताकि उनके सवालों का जवाब मानव द्वारा दिया जा सके। किया जा रहा है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के आधुनिक क्षेत्र को डार्टमाउथ कॉलेज में ग्रीष्मकालीन सम्मेलन के दौरान 1956 से शुरू होने के रूप में व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है। डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी (DARPA) द्वारा प्रायोजित, इस सम्मेलन में एआई अग्रदूतों मार्विन मिंस्की, ओलिवर सेल्फ्रिज और जॉन मैकार्थी सहित 10 दिग्गजों ने भाग लिया, जिन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द का श्रेय दिया जाता है। इसके अलावा उपस्थिति में एलन न्यूवेल, एक कंप्यूटर वैज्ञानिक और हर्बर्ट ए। साइमन, एक अर्थशास्त्री, राजनीतिक वैज्ञानिक और संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक थे, जिन्होंने अपने ग्राउंडब्रेकिंग लॉजिक थियोरिस्ट को प्रस्तुत किया, जो एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो कुछ गणितीय विज्ञानों को साबित करने में सक्षम है और इसे पहले एआई कार्यक्रम के रूप में संदर्भित किया जाता है। ।