आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक को एक प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है स्वयं निर्णय लेने के लिए कंप्यूटर की प्रोग्रामिंग करना.
यह कई तरीकों से किया जा सकता है, जिनमें नियम-आधारित सिस्टम, निर्णय वृक्ष, आनुवंशिक एल्गोरिदम, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और फ़ज़ी लॉजिक सिस्टम शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं। एआई का लक्ष्य एक ऐसी प्रणाली बनाना है जो मानवीय हस्तक्षेप के बिना, अपने आप सीख सके और अनुकूलन कर सके।
एआई तकनीकों के उपयोग के कुछ लाभों में शामिल हैं:
- दक्षता में वृद्धि - द्वारा स्वचालित कार्य जो आम तौर पर मनुष्यों द्वारा किया जाता है, एआई किसी प्रक्रिया की समग्र दक्षता बढ़ाने में मदद कर सकता है।
- निर्णय लेने में सुधार - एआई ऐसी अंतर्दृष्टि और सिफारिशें प्रदान कर सकता है जिन्हें मनुष्य नहीं देख सकते हैं।
- कम लागत - कई मामलों में, एआई का उपयोग उन कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है जिनके लिए सामान्य रूप से मानव श्रम की आवश्यकता होती है, जो किसी प्रक्रिया की समग्र लागत को कम करने में मदद कर सकता है।
- सटीकता में वृद्धि - कुछ मामलों में, एआई सिस्टम मनुष्यों की तुलना में उच्च स्तर की सटीकता प्राप्त करने में सक्षम हो सकते हैं। यह उन मामलों में विशेष रूप से सच है जहां डेटा सेट बड़ा और जटिल है।
- वृद्धि की गति - एआई सिस्टम अक्सर ऐसी गति से काम कर सकते हैं जो इंसानों के लिए संभव नहीं है। यह उन स्थितियों में फायदेमंद हो सकता है जहां समय बहुत महत्वपूर्ण है।
एआई के भीतर कई उपक्षेत्रों में मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न शामिल हैं। मशीन लर्निंग एआई का एक सबसेट है जो एल्गोरिदम के निर्माण से संबंधित है जो डेटा से सीख सकता है और ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना समय के साथ अपनी सटीकता में सुधार कर सकता है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एआई का एक और उपक्षेत्र है जो मानव भाषा को समझने और मनुष्यों के लिए स्वाभाविक तरीके से प्रतिक्रिया करने की कंप्यूटर की क्षमता से संबंधित है। कंप्यूटर विज़न एआई का तीसरा उपक्षेत्र है और डिजिटल छवियों की व्याख्या और समझने के लिए कंप्यूटर की क्षमता से संबंधित है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का इतिहास-
एआई के इतिहास का पता 1950 के दशक की शुरुआत में लगाया जा सकता है जब डार्टमाउथ कॉलेज के शोधकर्ताओं के एक समूह ने "डार्टमाउथ ज्योमेट्री थ्योरम प्रोवर" या "डीटीजीपी" नामक एक कार्यक्रम विकसित किया था। यह प्रोग्राम उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए नियमों और सिद्धांतों के एक सेट का उपयोग करके ज्यामितीय प्रमेयों को स्वचालित रूप से सिद्ध करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
हालाँकि, DTGP प्रोग्राम प्रमेयों को सिद्ध करने में बहुत सफल नहीं रहा और केवल सीमित संख्या में प्रमेयों को ही सिद्ध कर पाया।
1950 के दशक के उत्तरार्ध में, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के एक अन्य समूह ने "नेवेल-साइमन ह्यूमन प्रॉब्लम सॉल्वर" या "एचपीएस" नामक एक कार्यक्रम विकसित किया।
यह प्रोग्राम उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए नियमों के एक सेट का उपयोग करके समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। एचपीएस कार्यक्रम डीटीजीपी कार्यक्रम की तुलना में अधिक सफल था और कई प्रकार की समस्याओं को हल करने में सक्षम था।
1960 के दशक की शुरुआत में, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के एक समूह ने "SHRDLU" नामक एक कार्यक्रम विकसित किया। यह प्रोग्राम प्राकृतिक भाषा के आदेशों को समझने और उन्हें निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। हालाँकि, SHRDLU प्रोग्राम प्राकृतिक भाषा कमांड को समझने में बहुत सफल नहीं था और केवल सीमित संख्या में कमांड को ही समझने में सक्षम था।
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1970 के दशक की शुरुआत में, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के एक समूह ने "स्ट्रिप्स" नामक एक कार्यक्रम विकसित किया। यह प्रोग्राम उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए नियमों के एक सेट का उपयोग करके कार्यों की योजना बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
स्ट्रिप्स कार्यक्रम कार्यों की योजना बनाने में काफी सफल रहा और इसका उपयोग वास्तविक दुनिया के कई अनुप्रयोगों में किया गया।
1990 के दशक की शुरुआत में, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के एक समूह ने "सीओजीएस" नामक एक कार्यक्रम विकसित किया। यह प्रोग्राम उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए नियमों के एक सेट का उपयोग करके मानव मस्तिष्क का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। COGS कार्यक्रम मानव मस्तिष्क का अनुकरण करने में काफी सफल रहा और इसका उपयोग वास्तविक दुनिया के कई अनुप्रयोगों में किया गया।
2000 के दशक की शुरुआत में, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के एक समूह ने "स्टैनफोर्ड पार्सर" नामक एक कार्यक्रम विकसित किया। यह प्रोग्राम उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए नियमों के एक सेट का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा को पार्स करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। स्टैनफोर्ड पार्सर प्राकृतिक भाषा को पार्स करने में काफी सफल रहा और इसका उपयोग वास्तविक दुनिया के कई अनुप्रयोगों में किया गया।
2010 की शुरुआत में, Google के शोधकर्ताओं के एक समूह ने "" नामक एक कार्यक्रम विकसित किया।Google अनुवाद”। यह प्रोग्राम उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए नियमों के एक सेट का उपयोग करके पाठ को एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
Google अनुवाद कार्यक्रम एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ का अनुवाद करने में काफी सफल रहा और इसका उपयोग वास्तविक दुनिया के कई अनुप्रयोगों में किया गया।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग का एक क्षेत्र है जो बुद्धिमान एजेंटों के निर्माण पर केंद्रित है, जो ऐसे सिस्टम हैं जो स्वायत्त रूप से तर्क कर सकते हैं, सीख सकते हैं और कार्य कर सकते हैं।
एआई अनुसंधान इस सवाल से संबंधित है कि ऐसे कंप्यूटर कैसे बनाए जाएं जो बुद्धिमान व्यवहार करने में सक्षम हों।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रकार: कमजोर AI बनाम मजबूत AI
कमज़ोर AI कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अधिक सामान्य प्रकार है और अधिकांश लोग जब AI के बारे में सोचते हैं तो यही सोचते हैं। मजबूत AI अभी भी विकास में है और कमजोर AI जितना व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाता है।
हालाँकि, मजबूत AI में कमजोर AI की तुलना में कहीं अधिक शक्तिशाली होने की क्षमता होती है। कमजोर AI नियम-आधारित प्रणालियों पर आधारित है। इसका मतलब यह है कि यह यह निर्धारित करने के लिए नियमों के एक सेट का उपयोग करता है कि यह किसी दिए गए स्थिति में कैसे कार्य करेगा।
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नियम आम तौर पर काफी सरल होते हैं और उन्हें आवश्यकतानुसार बदला जा सकता है। इस प्रकार का AI विशिष्ट कार्यों को पूरा करने में अच्छा है, लेकिन यह बहुत लचीला नहीं है। यह केवल वही कर सकता है जिसके लिए इसे प्रोग्राम किया गया है।
दूसरी ओर, मजबूत AI पर आधारित है एल्गोरिदम सीखना. इसका मतलब यह है कि यह डेटा और अनुभवों से सीख सकता है। यह कमज़ोर AI की तुलना में कहीं अधिक लचीला है और इसका उपयोग विभिन्न कार्यों के लिए किया जा सकता है।
मजबूत AI अभी भी विकास में है और कमजोर AI जितना व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाता है। हालाँकि, मजबूत AI में कमजोर AI की तुलना में कहीं अधिक शक्तिशाली होने की क्षमता होती है।
क्या है कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग-
ऐसे अनगिनत तरीके हैं जिनसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग हमारे जीवन और व्यवसायों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। यहां एआई अनुप्रयोगों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं जो पहले से ही बदलाव ला रहे हैं:
- स्वचालित ग्राहक सेवा: एआई चैटबॉट 24/7 त्वरित और कुशल ग्राहक सेवा प्रदान कर सकते हैं।
- वैयक्तिकृत खरीदारी अनुभव: एआई-संचालित अनुशंसा प्रणाली ऐसे उत्पादों और सेवाओं का सुझाव दे सकती है जो किसी व्यक्ति की प्राथमिकताओं के अनुरूप हों।
- बेहतर स्वास्थ्य देखभाल: एआई का उपयोग बीमारियों का निदान करने, नए उपचार और दवाएं विकसित करने और व्यक्तिगत देखभाल योजनाएं प्रदान करने के लिए किया जा रहा है।
- स्मार्ट घर और शहर: एआई का उपयोग ऊर्जा उपयोग को अनुकूलित करने, यातायात की भीड़ को कम करने और सार्वजनिक सुरक्षा में सुधार करने के लिए किया जा सकता है।
- उन्नत सुरक्षा: एआई का उपयोग व्यवहार के पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो आतंकवादी गतिविधि या अन्य खतरों का संकेत दे सकता है।
- बेहतर निर्णय लेना: एआई डेटा का विश्लेषण करके और रुझानों की पहचान करके व्यवसायों और संगठनों को बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकता है।
- उत्पादकता में वृद्धि: एआई कार्यों और प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकता है, जिससे मनुष्यों को अन्य चीजों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए समय मिल जाता है।
- बेहतर संचार: एआई-संचालित अनुवाद सेवाएं भाषा की बाधाओं को तोड़ सकती हैं और लोगों को एक-दूसरे के साथ अधिक प्रभावी ढंग से संवाद करने में मदद कर सकती हैं।
- राजस्व के नए स्रोत: एआई नए बाजार खोल सकता है और नए व्यापार अवसर पैदा कर सकता है।
- सभी के लिए एक बेहतर दुनिया: एआई हमें जलवायु परिवर्तन से लेकर गरीबी तक दुनिया की कई सबसे गंभीर समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपयोग के मामले-
- खुदरा और ईकॉमर्सई- व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशें, स्वचालित ग्राहक सेवा चैटबॉट, मूल्य निर्धारण और प्रचार का अनुकूलन, धोखाधड़ी का पता लगाना
- हेल्थकेयर- चिकित्सा निदान, रोगी की निगरानी, दवा विकास, सटीक दवा
- बैंकिंग और वित्तीय सेवाएं- क्रेडिट स्कोरिंग, धोखाधड़ी का पता लगाना, ग्राहक विभाजन, निवेश पोर्टफोलियो प्रबंधन
- परिवहन और रसद- यातायात प्रबंधन, मार्ग नियोजन, पूर्वानुमानित रखरखाव
- विनिर्माण- गुणवत्ता नियंत्रण, उपज अनुकूलन, प्रक्रिया अनुकूलन, रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन
- सरकार- राष्ट्रीय सुरक्षा, बुद्धिमान परिवहन प्रणाली, धोखाधड़ी का पता लगाना, कर लेखा परीक्षा
त्वरित सम्पक:
- आज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कहां किया जाता है? आज उपयोग में आने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के शक्तिशाली उदाहरण
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग के बीच क्या अंतर है?
- GPT-3 क्या है और यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का चेहरा क्यों बदल रहा है?
निष्कर्ष- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक ऐसी तकनीक है जो मशीनों को खुद सीखने और काम करने की अनुमति देती है। एआई कार्यान्वयन की संभावनाएं बहुत बड़ी हैं, और व्यवसाय इस पर ध्यान दे रहे हैं।
इस ब्लॉग पोस्ट में, हमने चर्चा की है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है और यह कैसे काम करती है। हमने उन कुछ तरीकों पर भी गौर किया है, जिनसे व्यवसाय अपनी मार्केटिंग रणनीतियों को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं।
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