कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) क्या है? शुरुआती लोगों के लिए एक त्वरित मार्गदर्शिका

AI शब्द काफी समय से प्रचलन में है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक ऐसा विचार है जो कई वर्षों से मौजूद है, और विभिन्न तकनीकें काम करने के लिए AI पर निर्भर करती हैं। लेकिन ChatGPT और Google Bard जैसे टूल्स के सुर्खियां बटोरने के साथ, ऐसा लगता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक नया युग हमारे सामने है। लेकिन AI है क्या? और यह काम कैसे करता है?

यहाँ, हम संक्षेप में देखते हैं कि AI क्या है, यह क्यों महत्वपूर्ण है, और आप इस रोचक क्षेत्र के बारे में और कैसे सीख सकते हैं। जहाँ-जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग होता है उसके उदाहरणों के साथ, हमने विशेषज्ञों के उद्धरण और आगे पढ़ने के लिए संसाधन भी शामिल किए हैं।

AI क्या है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटर विज्ञान की एक उपशाखा है जो ऐसे बुद्धिमान एजेंट बनाने पर केंद्रित है जो उन कार्यों को करने में सक्षम हों जिनके लिए सामान्यतः मानव-स्तरीय बुद्धि की आवश्यकता होती है। इन कार्यों में समस्या-समाधान, वाक् पहचान, और निर्णय-निर्धारण आदि शामिल हैं।

AI एक अंतःविषय विज्ञान है जिसके कई दृष्टिकोण हैं; यह नियम-आधारित हो सकता है और पूर्वनिर्धारित शर्तों के अंतर्गत काम कर सकता है, या यह अपने परिवेश के अनुसार ढलने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का उपयोग कर सकता है। बाद वाला विशेष रूप से शक्तिशाली है, क्योंकि यह AI प्रणालियों को डेटा से सीखने देता है, जिससे वे अधिक बहुमुखी हो जाती हैं और अप्रत्याशित स्थितियों को संभालने में सक्षम होती हैं।

डेटा साइंस और अन्य प्रमुख अवधारणाओं के संदर्भ में AI

सामान्य भ्रांतियाँ

यह बताना भी उपयोगी है कि AI क्या नहीं है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में कई गलत धारणाएँ हैं, जिनमें से कुछ आम गलत मान्यताएँ नीचे दी गई हैं:

• AI का मतलब रोबोट ही होता है। AI केवल रोबोटिक्स तक सीमित नहीं है; यह एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें सर्च एल्गोरिद्म और प्राकृतिक भाषा संसाधन जैसी विभिन्न तकनीकें शामिल हैं।
• AI जल्द ही मानव बुद्धि से आगे निकल जाएगा। यह धारणा कि AI जल्दी ही मनुष्यों को मात दे देगा, बढ़ा-चढ़ाकर कही जाती है; आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) अभी सैद्धांतिक है और वास्तविकता से काफी दूर है।
• AI सामग्री को मनुष्यों की तरह समझता है। AI मानव अर्थों में टेक्स्ट या वाणी को "समझता" नहीं है; यह पैटर्न के आधार पर डेटा को प्रोसेस करता है लेकिन उसमें बोध नहीं होता।
• AI निष्पक्ष होता है। आम धारणा के विपरीत, AI अपने प्रशिक्षण डेटा या डिजाइनरों से पक्षपात अपना सकता है, यानी यह स्वभावतः निष्पक्ष नहीं होता। और जानने के लिए हमारे जनरेटिव AI की नैतिकता पर गाइड देखें।
• AI सभी मानव नौकरियों की जगह ले सकता है। जबकि AI कुछ विशिष्ट कार्यों का स्वचालन कर सकता है, यह भावनात्मक बुद्धिमत्ता, रचनात्मकता, और अन्य मानवीय कौशलों वाली नौकरियों की जगह नहीं ले सकता।

आप अलग-अलग गाइड्स में AI और मशीन लर्निंग के बीच के अंतर, और मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच के अंतर को देख सकते हैं। 

AI शब्दावली

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की पड़ताल में हम कई शब्दों का उपयोग करेंगे, जिनमें से कुछ अपरिचित हो सकते हैं। हमने प्रमुख AI शब्दों और उनके अर्थों की सूची तैयार की है:

एल्गोरिद्म

नियमों या निर्देशों का एक सेट जिसे कंप्यूटर किसी विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए अनुसरण करता है। एल्गोरिद्म सभी AI प्रणालियों की नींव हैं।

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI)

AI का एक वर्तमान में सैद्धांतिक रूप, जिसमें अलग-अलग क्षेत्रों में समझने, सीखने और ज्ञान लागू करने की क्षमता हो, समस्याओं पर तर्क कर सके, चेतना रखे और यहाँ तक कि भावनात्मक समझ भी हो। यह नैरो AI के विपरीत है, जिसे किसी विशिष्ट कार्य के लिए डिजाइन और प्रशिक्षित किया जाता है।

डीप लर्निंग

मशीन लर्निंग का एक विशेष प्रकार जो हमारे मस्तिष्क के काम करने के तरीके की नकल करता है, जिससे कंप्यूटर अनुभव से सीख सकें और अवधारणाओं की पदानुक्रम के रूप में दुनिया को समझ सकें। सरल शब्दों में, डीप लर्निंग एक आभासी मस्तिष्क की तरह है जो कंप्यूटरों को डेटा से सीखने में मदद करता है ताकि वे स्वयं निर्णय ले सकें।

मशीन लर्निंग

कंप्यूटरों को डेटा से सीखने और बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए निर्णय लेने की क्षमता देने का तरीका। इसे इस रूप में समझें कि हम कंप्यूटरों को अनुभव से सीखना सिखाते हैं, जैसे मनुष्य सीखते हैं। मूल रूप से, मशीन लर्निंग वह विधि है जिसके जरिए AI को उसके नाम का "इंटेलिजेंस" हिस्सा मिलता है। इस विषय पर और जानने के लिए हमारा Understanding Machine Learning कोर्स देखें।

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP)

AI का वह क्षेत्र जो कंप्यूटर और मनुष्यों के बीच प्राकृतिक भाषा के जरिए परस्पर क्रिया पर केंद्रित है। NLP का अंतिम उद्देश्य कंप्यूटरों को मानव भाषाओं को इस तरह समझने, व्याख्या करने और उत्पन्न करने में सक्षम बनाना है कि वह सार्थक और उपयोगी हो।

न्यूरल नेटवर्क

एक कंप्यूटिंग मॉडल जो मानव मस्तिष्क में न्यूरॉनों की संरचना से प्रेरित है। न्यूरल नेटवर्क का उपयोग पैटर्न पहचान से जुड़ी विभिन्न एप्लीकेशनों में किया जाता है, जैसे छवि और वॉइस पहचान। हमने न्यूरल नेटवर्क क्या हैं पर एक पूरा लेख तैयार किया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रकार

AI को उसकी क्षमताओं और कार्यात्मकताओं के आधार पर वर्गीकृत किया जा सकता है।

क्षमताओं की बात करें तो, हम AI के प्रकारों को निम्न तरीकों से अलग कर सकते हैं:

नैरो AI

वीक AI के नाम से भी जाना जाता है, नैरो AI किसी विशिष्ट कार्य को करने के लिए डिजाइन और प्रशिक्षित किया जाता है। यह सीमित पूर्वनिर्धारित परिस्थितियों के अंतर्गत काम करता है और मनुष्यों की तरह व्यापक क्षमताओं का दायरा नहीं रखता। वर्तमान की अधिकांश AI प्रणालियाँ, जिनमें रिएक्टिव मशीनें और लिमिटेड मेमोरी मशीनें (नीचे देखें) शामिल हैं, इसी श्रेणी में आती हैं।

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI)

जनरल AI के नाम से भी जाना जाता है, इस प्रकार की AI में अलग-अलग क्षेत्रों में समझने, सीखने और ज्ञान लागू करने की क्षमता होगी। यह आत्म-जागरूकता, तर्क करने और भावनात्मक समझ रखने में सक्षम होगा। फिलहाल जनरल AI काफी हद तक सैद्धांतिक ही है।

आर्टिफिशियल सुपर इंटेलिजेंस

यह AI का उन्नत रूप है जो लगभग हर पहलू में मानव बुद्धि से आगे निकल जाएगा, रचनात्मकता और सामाजिक बुद्धिमत्ता से लेकर समस्या-समाधान की क्षमताओं तक। सुपर AI का विचार वर्तमान वास्तविकता की तुलना में विज्ञान-कथा और भविष्य के अनुमानों के दायरे में ज्यादा आता है।

हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रकारों को इसकी कार्यक्षमता के आधार पर भी देख सकते हैं:

रिएक्टिव मशीनें

ये AI के सबसे बुनियादी रूप हैं, जिन्हें विशिष्ट कार्यों के लिए डिजाइन किया गया है। उदाहरण के लिए, IBM का Deep Blue, जो शतरंज खेलने वाला सुपरकंप्यूटर है, इसी श्रेणी में आता है। रिएक्टिव मशीनें स्मृतियाँ संचित नहीं कर सकतीं और न ही पिछले अनुभवों का उपयोग वर्तमान निर्णयों को सूचित करने में कर सकती हैं।

लिमिटेड मेमोरी

लिमिटेड मेमोरी AI पिछले डेटा को संग्रहीत कर सकता है और बेहतर पूर्वानुमान या निर्णय लेने के लिए उसका उपयोग कर सकता है। इस प्रकार की AI आमतौर पर Netflix या Amazon जैसे अनुशंसा प्रणालियों में पाई जाती है।

थ्योरी ऑफ माइंड

यह एक सैद्धांतिक अवधारणा है जो इस बात का संदर्भ देती है कि AI प्रणालियाँ संभावित रूप से मानवीय भावनाओं, मान्यताओं और विचारों को समझ सकती हैं। यद्यपि यह रोचक है, हम अभी इस स्तर की AI परिपक्वता तक नहीं पहुँचे हैं।

आत्म-जागरूकता

AI विकास की पराकाष्ठा आत्म-जागरूक मशीनें होंगी जो अपने अस्तित्व को समझें और स्वहित के आधार पर निर्णय ले सकें। यह अभी भी चल रहे शोध और नैतिक बहस का विषय है।

AI के उपयोग और उदाहरण

AI का दायरा अकादमिक जगत और विशेष उद्योगों से कहीं आगे तक फैला है। आज की दुनिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के कुछ तरीके निम्न हैं:

दैनिक तकनीक

AI उन तकनीकों में गहराई से एकीकृत है जिनका हम दैनिक उपयोग करते हैं। वास्तविक-समय ट्रैफिक डेटा के आधार पर आपका मार्ग अनुकूलित करने वाले Google Maps से लेकर आपके अलार्म सेट करने और प्रश्नों के उत्तर देने वाले Siri और Alexa तक, AI लगभग सर्वव्यापी है। ये एप्लिकेशन आमतौर पर विशिष्ट कार्यों को कुशलतापूर्वक करने के लिए नैरो AI का उपयोग करते हैं।

व्यवसाय और उद्योग

व्यवसाय जगत पहले से ही AI को अपना रहा है; एक IBM सर्वेक्षण में पाया गया कि 2022 में एक-तिहाई से अधिक कंपनियों (35%) ने अपने व्यवसाय में AI के उपयोग की रिपोर्ट की। कई क्षेत्रों में संगठन कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग खोज रहे हैं, जिनमें शामिल हैं:

• स्वास्थ्य सेवा। AI एल्गोरिद्म चिकित्सा छवियों का विश्लेषण कर कैंसर जैसी बीमारियों के शुरुआती संकेतों की पहचान कर सकते हैं। वे दवा खोज में भी सहायता कर सकते हैं, जैसे यह अनुमान लगाना कि अलग-अलग यौगिक बीमारियों का उपचार कैसे कर सकते हैं।
• वित्त। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने में होता है, जहाँ मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म लेनदेन पैटर्न का विश्लेषण कर असामान्य गतिविधियों को चिह्नित कर सकते हैं। यह एल्गोरिद्मिक ट्रेडिंग, पोर्टफोलियो अनुकूलन, और निजीकरण वाली बैंकिंग सेवाओं में भी भूमिका निभाता है।
• खुदरा। ऑनलाइन शॉपिंग प्लेटफॉर्म में अनुशंसा प्रणालियाँ अक्सर AI द्वारा संचालित होती हैं, जो व्यवसायों को अपसेल और क्रॉस-सेल में मदद करती हैं। यह इन्वेंट्री प्रबंधन और मांग पूर्वानुमान में भी सहायता कर सकता है।