आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर सिस्टम का एक एकल या संग्रह है जो सूचनाओं को संसाधित करने और आमतौर पर मनुष्यों द्वारा किए जाने वाले कार्यों को करने में सक्षम है।

एआई में बुद्धि के सरल रूप हो सकते हैं, जैसे भाषण को पहचानना या छवियों में दृश्य पैटर्न का विश्लेषण करना। या यह अधिक जटिल हो सकता है, जैसे पिछली गलतियों से सीखना और समस्या-समाधान।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

यह समझने के लिए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्या अर्थ है, इस बारे में सोचें कि आप प्रकृति में क्या देखते हैं जो आपको आश्वस्त करता है कि किसी चीज़ में बुद्धि है। एक भूलभुलैया के माध्यम से सही रास्ता सीखने वाले प्रयोगशाला चूहे के रूप में कुछ सरल बुद्धि के एक सरल रूप का प्रतिनिधित्व करता है (वहां हैं एआई के चार प्रकार). इसमें मानव बुद्धि के समान स्मृति और सीखना शामिल है।

1950 में, एलन ट्यूरिंग ने "थिंकिंग मशीन" को पहचानने योग्य बताया क्योंकि वे पहेली को हल करने के लिए कारण का उपयोग कर सकते थे। 1950 के दशक में, जॉन मैकार्थी ने कहा कि कंप्यूटर "ऐसे काम कर सकते हैं, जो लोगों द्वारा किए जाने पर, खुफिया जानकारी को शामिल करने के लिए कहा जाता है।"

ये विचार एक मशीन या कंप्यूटर को "कृत्रिम बुद्धि" के रूप में पहचानने के लिए उपयोग की जाने वाली तीन विशेषताओं तक उबालते हैं। वे कर सकते हैं:

• जानकारी का विश्लेषण करने के लिए इनपुट, जैसे सेंसर या डेटा का उपयोग करें।
• पैटर्न, प्रवृत्तियों या सहसंबंधों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करें।
• इनपुट और डेटा से प्राप्त सीखों के आधार पर उनके निर्णयों और कार्यों को अपनाएं।

ठीक इसी तरह मानव बुद्धि मनुष्य को हमारे दैनिक जीवन में सीखने और अनुकूलित करने में मदद करती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाने वाले घटक

एक "बुद्धिमान" मशीन कई अलग-अलग घटकों से बनी होती है। मशीन को वास्तविक दुनिया से इनपुट लेने और निर्णय लेने में मदद करने के लिए ये सभी एक साथ काम करते हैं।

एआई सेंसर

यदि आप सोचते हैं कि मानव वास्तविक दुनिया से डेटा कैसे एकत्र करता है, तो बुद्धिमान मशीनों को समान जानकारी एकत्र करने के लिए सेंसर की आवश्यकता होती है। इन सेंसर में शामिल हो सकते हैं:

• कैमरों: चेहरे की पहचान, बाधाओं से बचने, या वस्तुओं के गर्म होने पर पता लगाने के लिए इन्फ्रारेड कैमरों जैसी चीजों को करने के लिए दृश्य संकेत।
• माइक्रोफोन: आवाज के माध्यम से मनुष्यों के साथ बातचीत करें, एक कमरे में गतिविधि का पता लगाएं, या संगीत का जवाब दें।
• स्पर्श संवेदक: रोबोट को अपनी पकड़ या गेम कंसोल की ताकत को समायोजित करने देता है ताकि यह जवाब दिया जा सके कि आप गेम कंट्रोलर को कितनी मुश्किल से घुमा रहे हैं।
• स्थिति, तापमान या प्रवाह सेंसर: पाइप के माध्यम से बहने वाली गैस या तरल, रसायनों या धातुओं के तापमान और यहां तक ​​कि तरल पदार्थ के रासायनिक श्रृंगार के बारे में जानकारी प्रदान करता है।

दरअसल, आधुनिक समय की सेंसर तकनीक से मशीनें दुनिया के बारे में ऐसी चीजों का पता लगा सकती हैं, जो इंसान भी नहीं कर सकते।

एआई डेटा और मशीन लर्निंग

एआई का एक अनिवार्य घटक है मशीन लर्निंग. यह कई स्रोतों से बड़ी मात्रा में जानकारी एकत्र करने और सार्थक पैटर्न और सहसंबंधों के लिए इसका विश्लेषण करने की क्षमता है।

उदाहरण के लिए, वाहन दुर्घटना परीक्षण के दौरान, एक कंप्यूटर दबाव और तापमान का विश्लेषण कर सकता है। कंप्यूटर डेटा का विश्लेषण कर सकता है और वाहन निर्माताओं को बता सकता है कि उच्चतम सुरक्षा स्तर प्रदान करने के लिए एयरबैग कहां रखें।

मशीन लर्निंग भी समस्याओं के निवारण में मदद करता है। सैकड़ों सेंसरों में विनिर्माण डेटा एकत्र करके, कंप्यूटर उन विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं जिनके परिणामस्वरूप दोषपूर्ण उत्पाद होते हैं। फिर, अन्य सेंसर डेटा को सहसंबंधित करके, कंप्यूटर तकनीशियनों को बता सकता है कि प्रक्रिया में कौन से घटक त्रुटिपूर्ण हैं।

चूंकि मशीन लर्निंग एक मानव समय के एक अंश में ऐसा कर सकता है, कंपनियां समस्याओं को तेजी से पहचान सकती हैं और ठीक कर सकती हैं, उत्पादों की गुणवत्ता में सुधार कर सकती हैं और समग्र उत्पादन को बढ़ावा दे सकती हैं।

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना

मशीन लर्निंग का एक अधिक उन्नत रूप "डीप लर्निंग" है, जब एक मशीन विफलताओं की पहचान करती है और किसी कार्य को पूरा करने का सबसे कुशल तरीका सीखती है।

उदाहरण के लिए, ए सेल्फ ड्राइविंग कार सड़क के निशान देखकर, पैदल चलने वालों की तलाश करके और ट्रैफिक लाइट की पहचान करके कार चलाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करेगा। लेकिन एक डीप-लर्निंग, सेल्फ-ड्राइविंग कार यह भी सीखेगी कि कैसे स्टीयरिंग समायोजन कार को गलियों के केंद्र में अधिक रखते हैं। समय के साथ, यह कार खुद को एक बेहतर ड्राइवर बनना सिखा सकती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उद्देश्य क्या है?

वैज्ञानिक कृत्रिम बुद्धि विकसित कर रहे हैं ताकि हम मनुष्यों के जीवन की गुणवत्ता में सुधार के लिए मशीनों का उपयोग कर सकें। यह मशीनों को दोहराए जाने वाले कार्य करने देता है जो मनुष्यों के लिए घायल या खतरनाक हो सकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कारों और हवाई जहाजों की सुरक्षा में सुधार कर सकता है।

अंततः, उनका उद्देश्य मनुष्यों को बड़ी मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि के साथ पूरक करना है जिसे केवल कंप्यूटर ही संसाधित कर सकते हैं।

डैन प्रिंस, सीईओ और संस्थापक इलुमिसॉफ्ट, कहते हैं कि एआई को समझने के लिए शुरुआती बिंदु हमारी अपनी बुद्धि को समझना है।

"मनुष्य के पास सीखने, समस्याओं को हल करने, पैटर्न को पहचानने और प्राकृतिक घटनाओं (जो हैं) की व्याख्या और भविष्यवाणी करने की क्षमता है, जो आमतौर पर बुद्धि से जुड़े सभी गुण हैं," वे कहते हैं। "शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि हम उन तरीकों से कार्य करने में सक्षम हैं जो हमारे पर्यावरण को हमारे लाभ के लिए आकार देते हैं और बदलते हैं। एआई, जिसे आम तौर पर समझा जाता है, एक सिस्टम या सिस्टम के समूह को संदर्भित करता है जो उस तरह की मानव बुद्धि का अनुकरण करने में सक्षम है। एक बुद्धिमान प्रणाली वह होगी जो तर्क, समस्या-समाधान, या यहां तक ​​कि रचनात्मकता के लिए मानव जैसी क्षमता प्रदर्शित करती है।

"कई शोधकर्ताओं के लिए अंतिम लक्ष्य एक कृत्रिम सामान्य बुद्धि (एजीआई) उत्पन्न करना है, कुछ विश्लेषकों का मानना ​​​​है कि अभी तक हासिल नहीं किया गया है। जैसा कि प्रौद्योगिकी वर्तमान में खड़ा है, एक विशेष एआई मानव बुद्धि के एक पहलू को अनुकरण करने में अच्छा हो सकता है, लेकिन अन्य नहीं। उदाहरण के लिए, एआई सिस्टम हैं, जो भाषा को समझने में कुशल हैं, जबकि अन्य ठीक मोटर नियंत्रण में अच्छे हैं। बहुत कम लोग हैं जो दोनों कर सकते हैं।"

दार्शनिक अक्सर सवाल करते हैं कि क्या हम एआई को बहुत दूर ले जा सकते हैं। क्या होगा यदि कृत्रिम बुद्धि मानव बुद्धि से उस बिंदु तक पहुंच जाए जहां रोबोट श्रेष्ठ हो जाएं? फिर सवाल उठता है कि क्या मशीनें कभी भावनाओं को समझ पाएंगी। वर्तमान में, भावना के लिए सक्षम कोई सेंसर नहीं है।

हालाँकि, AI वाली अधिकांश मशीनें केवल सीखने के केंद्रित क्षेत्रों में ही सक्षम हैं। हम इसे उन ढेर सारे फैसलों पर लागू नहीं कर सकते जो एक औसत इंसान रोजाना करता है। उसके कारण, किसी भी समय जल्द ही मनुष्यों को पछाड़ने वाली मशीनों का विचार कुछ ऐसा नहीं है जिसके बारे में अभी किसी को चिंता करने की आवश्यकता है।