Artificial Intelligence क्या है और यह कैसे काम करता है?

Artificial Intelligence क्या है?

इस पोस्ट मे आप Artificial Intelligence क्या है और यह कैसे काम करता है के बारे मे जानेंगे। Artificial Intelligence (AI) मशीनों में मानव बुद्धि के अनुकरण को संदर्भित करता है जिसे मनुष्यों की तरह सोचने और उनके कार्यों की नकल करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है। यह शब्द किसी भी मशीन पर भी लागू किया जा सकता है जो सीखने और समस्या-समाधान जैसे मानव दिमाग से जुड़े लक्षण प्रदर्शित करता है।

Artificial Intelligence की आदर्श विशेषता युक्तिसंगत बनाने और उन कार्यों को करने की क्षमता है जिनमें किसी विशिष्ट लक्ष्य को प्राप्त करने का सबसे अच्छा मौका होता है।

Artificial Intelligence मशीनों के लिए अनुभव से सीखना, नए इनपुट के साथ तालमेल बिठाना और मानव जैसे कार्यों को करना संभव बनाता है।

 अधिकांश AI उदाहरण जो आप आज सुनते हैं – शतरंज खेलने वाले कंप्यूटर से लेकर सेल्फ ड्राइविंग कारों तक – गहन सीखने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। इन तकनीकों का उपयोग करके, कंप्यूटर को बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करके और डेटा में पैटर्न को पहचानकर विशिष्ट कार्यों को पूरा करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।

Artificial Intelligence को समझना:-

जब ज्यादातर लोग Artificial Intelligence शब्द सुनते हैं, तो सबसे पहले वे रोबोट के बारे में सोचते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि बड़े बजट की फिल्में और उपन्यास मानव जैसी मशीनों के बारे में कहानियां बुनते हैं जो पृथ्वी पर कहर बरपाती हैं। लेकिन सच्चाई के आगे कुछ नहीं हो सकता।

Artificial Intelligence इस सिद्धांत पर आधारित है कि मानव बुद्धि को इस तरह से परिभाषित किया जा सकता है कि एक मशीन आसानी से इसकी नकल कर सकती है और कार्यों को निष्पादित कर सकती है, सबसे सरल से लेकर अधिक जटिल तक। Artificial Intelligence के लक्ष्यों में सीखना, तर्क करना और धारणा शामिल है।

जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ती है, Artificial Intelligence को परिभाषित करने वाले पिछले बेंचमार्क पुराने हो गए हैं। उदाहरण के लिए, ऐसी मशीनें जो बुनियादी कार्यों की गणना करती हैं या इष्टतम चरित्र पहचान के माध्यम से पाठ को पहचानती हैं। 

 उन्हें अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता नहीं माना जाता है, क्योंकि इस फ़ंक्शन को अब एक अंतर्निहित कंप्यूटर फ़ंक्शन के रूप में माना जाता है।

कई अलग-अलग उद्योगों को लाभ पहुंचाने के लिए AI लगातार विकसित हो रहा है। गणित, कंप्यूटर विज्ञान, भाषा विज्ञान, मनोविज्ञान, और बहुत कुछ पर आधारित क्रॉस-डिसिप्लिनरी दृष्टिकोण का उपयोग करके मशीनों को तार-तार किया जाता है। चलिए अब Artificial Intelligence क्या है और यह कैसे काम करता है की पोस्ट मे जानेंगे की Artificial Intelligence क्यों महत्वपूर्ण है ?

Artificial Intelligence क्यों महत्वपूर्ण है?

AI डेटा के माध्यम से दोहराए जाने वाले सीखने और खोज को repetitive करता है:-

 लेकिन AI हार्डवेयर से चलने वाले, रोबोटिक ऑटोमेशन से अलग है। मैन्युअल कार्यों को स्वचालित करने के बजाय, AI लगातार, उच्च-मात्रा वाले, कम्प्यूटरीकृत कार्यों को मज़बूती से और बिना थकान के करता है।

 इस प्रकार के स्वचालन के लिए, सिस्टम को स्थापित करने और सही प्रश्न पूछने के लिए मानव जांच अभी भी आवश्यक है।

AI मौजूदा उत्पादों में खुफिया जानकारी जोड़ता है:-

 ज्यादातर मामलों में, AI को व्यक्तिगत एप्लिकेशन के रूप में नहीं बेचा जाएगा। इसके बजाय, आपके द्वारा पहले से उपयोग किए जाने वाले उत्पादों को AI क्षमताओं के साथ बेहतर बनाया जाएगा, ठीक उसी तरह जैसे सिरी को नई पीढ़ी के Apple उत्पादों में एक फीचर के रूप में जोड़ा गया था। 

सुरक्षा खुफिया से लेकर निवेश विश्लेषण तक, घर और कार्यस्थल पर कई तकनीकों को बेहतर बनाने के लिए स्वचालन, संवादी प्लेटफॉर्म, बॉट और स्मार्ट मशीनों को बड़ी मात्रा में डेटा के साथ जोड़ा जा सकता है।

AI डेटा को प्रोग्रामिंग करने देने के लिए प्रगतिशील शिक्षण एल्गोरिदम के माध्यम से अपनाता है:-

 AI डेटा में संरचना और नियमितता ढूंढता है ताकि एल्गोरिदम एक कौशल प्राप्त कर सके: एल्गोरिदम एक क्लासिफायरियर या भविष्यवक्ता बन जाता है। 

इसलिए, जिस तरह एल्गोरिथम खुद को शतरंज खेलना सिखा सकता है, उसी तरह यह खुद को सिखा सकता है कि अगला ऑनलाइन किस उत्पाद की सिफारिश की जाए। 

और नए डेटा दिए जाने पर मॉडल अनुकूलित हो जाते हैं। बैक प्रोपेगेशन एक AI तकनीक है जो मॉडल को प्रशिक्षण और अतिरिक्त डेटा के माध्यम से समायोजित करने की अनुमति देती है, जब पहला उत्तर बिल्कुल सही नहीं होता है।

AI तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके अधिक और गहन डेटा का विश्लेषण करता है जिसमें कई छिपी हुई परतें होती हैं। पांच छिपी परतों के साथ धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणाली का निर्माण कुछ साल पहले लगभग असंभव था। अविश्वसनीय कंप्यूटर शक्ति और बड़े डेटा के साथ यह सब बदल गया है।

 गहन शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आपको बहुत सारे डेटा की आवश्यकता होती है क्योंकि वे सीधे डेटा से सीखते हैं। जितना अधिक डेटा आप उन्हें खिला सकते हैं, वे उतने ही सटीक होते जाते हैं।

AI गहरे तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से अविश्वसनीय सटीकता प्राप्त करता है;-

 जो पहले असंभव था। उदाहरण के लिए, एलेक्सा, गूगल सर्च और गूगल फोटोज के साथ आपकी बातचीत गहन शिक्षा पर आधारित है – और जितना अधिक हम उनका उपयोग करते हैं। 

 वे उतनी ही सटीक होती जाती हैं। चिकित्सा क्षेत्र में, गहन शिक्षा, छवि वर्गीकरण और वस्तु पहचान से AI तकनीकों का उपयोग अब उच्च प्रशिक्षित रेडियोलॉजिस्ट के समान सटीकता के साथ एमआरआई पर कैंसर का पता लगाने के लिए किया जा सकता है।

AI को सबसे अधिक डेटा मिलता है। जब एल्गोरिदम स्व-शिक्षण होते हैं, तो डेटा स्वयं बौद्धिक संपदा बन सकता है। उत्तर डेटा में हैं; आपको उन्हें बाहर निकालने के लिए बस AI लागू करना होगा। 

चूंकि डेटा की भूमिका अब पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो गई है, इसलिए यह एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ पैदा कर सकता है। यदि आपके पास प्रतिस्पर्धी उद्योग में सबसे अच्छा डेटा है, भले ही हर कोई समान तकनीकों को लागू कर रहा हो, तो सबसे अच्छा डेटा जीत जाएगा। चलिए अब Artificial Intelligence क्या है की पोस्ट मे जानेंगे की Artificial Intelligence का इस्तेमाल कैसे हो रहा है। 

कैसे हो रहा है Artificial Intelligence का इस्तेमाल:-

प्रत्येक उद्योग में AI क्षमताओं की उच्च मांग है – विशेष रूप से प्रश्न उत्तर प्रणाली जिसका उपयोग कानूनी सहायता, पेटेंट खोज, जोखिम अधिसूचना और चिकित्सा अनुसंधान के लिए किया जा सकता है। AI के अन्य उपयोगों में शामिल हैं:

स्वास्थ्य देखभाल मे :-

AI एप्लिकेशन व्यक्तिगत दवा और एक्स-रे रीडिंग प्रदान कर सकते हैं। व्यक्तिगत स्वास्थ्य देखभाल सहायक जीवन प्रशिक्षक के रूप में कार्य कर सकते हैं, आपको अपनी गोलियां लेने, व्यायाम करने या स्वस्थ खाने की याद दिला सकते हैं।

Retail मे ;-

AI वर्चुअल शॉपिंग क्षमताएं प्रदान करता है जो व्यक्तिगत अनुशंसाएं प्रदान करता है और उपभोक्ता के साथ खरीद विकल्पों पर चर्चा करता है। AI के साथ स्टॉक प्रबंधन और साइट लेआउट प्रौद्योगिकियों में भी सुधार किया जाएगा।

उत्पादन मे :-

AI फ़ैक्टरी IoT डेटा का विश्लेषण कर सकता है क्योंकि यह कनेक्टेड उपकरणों से अपेक्षित लोड और मांग का पूर्वानुमान लगाने के लिए आवर्तक नेटवर्क का उपयोग करता है, एक विशिष्ट प्रकार का डीप लर्निंग नेटवर्क जिसका उपयोग अनुक्रम डेटा के साथ किया जाता है।

बैंकिंग मे :-

Artificial Intelligence मानव प्रयासों की गति, सटीकता और प्रभावशीलता को बढ़ाता है। वित्तीय संस्थानों में, AI तकनीकों का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जा सकता है। 

 कि कौन से लेनदेन में धोखाधड़ी होने की संभावना है, तेज और सटीक क्रेडिट स्कोरिंग अपनाएं, साथ ही मैन्युअल रूप से गहन डेटा प्रबंधन कार्यों को स्वचालित करें।

Artificial Intelligence का उपयोग करने की चुनौतियां क्या हैं?

Artificial Intelligence हर उद्योग को बदलने वाला है, लेकिन हमें इसकी सीमा को समझना होगा।

AI की सिद्धांत सीमा यह है कि यह डेटा से सीखता है। ज्ञान को समाहित करने का कोई अन्य तरीका नहीं है। इसका मतलब है कि डेटा में कोई भी अशुद्धि परिणामों में दिखाई देगी। और भविष्यवाणी या विश्लेषण की किसी भी अतिरिक्त परत को अलग से जोड़ना होगा।

आज के AI सिस्टम को स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्य करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। सिस्टम जो पोकर खेलता है वह सॉलिटेयर या शतरंज नहीं खेल सकता है।

 धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणाली न तो कार चला सकती है और न ही आपको कानूनी सलाह दे सकती है। वास्तव में, एक AI प्रणाली जो स्वास्थ्य देखभाल धोखाधड़ी का पता लगाती है, कर धोखाधड़ी या वारंटी दावों की धोखाधड़ी का सही पता नहीं लगा सकती है।

दूसरे शब्दों में, ये प्रणालियाँ बहुत, बहुत विशिष्ट हैं। वे एक ही काम पर केंद्रित होते हैं और इंसानों की तरह व्यवहार करने से दूर होते हैं।

इसी तरह, स्व-शिक्षण प्रणालियाँ स्वायत्त प्रणालियाँ नहीं हैं। फिल्मों और टीवी में आप जो काल्पनिक AI तकनीक देखते हैं, वह अभी भी विज्ञान कथा है। लेकिन कंप्यूटर जो सीखने के लिए जटिल डेटा की जांच कर सकते हैं और विशिष्ट कार्यों को पूरा कर सकते हैं, वे काफी आम होते जा रहे हैं। चलिए अब Artificial Intelligence क्या है की पोस्ट मे जानेंगे की Artificial Intelligence कैसे काम करता है ?

Artificial Intelligence कैसे काम करता है?

AI बड़ी मात्रा में डेटा को तेज, पुनरावृत्त प्रसंस्करण और बुद्धिमान एल्गोरिदम के साथ जोड़कर काम करता है, जिससे सॉफ्टवेयर को डेटा में पैटर्न या सुविधाओं से स्वचालित रूप से सीखने की अनुमति मिलती है। 

AI अध्ययन का एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें कई सिद्धांत, विधियां और प्रौद्योगिकियां, साथ ही साथ निम्नलिखित प्रमुख उपक्षेत्र शामिल हैं:

मशीन लर्निंग विश्लेषणात्मक मॉडल निर्माण को स्वचालित करता है। यह तंत्रिका नेटवर्क, सांख्यिकी, संचालन अनुसंधान और भौतिकी के तरीकों का उपयोग डेटा में छिपी अंतर्दृष्टि को खोजने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना कि कहां देखना है या क्या निष्कर्ष निकालना है।

एक तंत्रिका नेटवर्क एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो परस्पर जुड़ी इकाइयों (जैसे न्यूरॉन्स) से बनी होती है जो बाहरी इनपुट का जवाब देकर, प्रत्येक इकाई के बीच सूचना को रिले करके सूचनाओं को संसाधित करती है। कनेक्शन खोजने और अपरिभाषित डेटा से अर्थ प्राप्त करने के लिए प्रक्रिया को डेटा पर कई पास की आवश्यकता होती है।

बड़ी मात्रा में डेटा में जटिल पैटर्न सीखने के लिए कंप्यूटिंग शक्ति और बेहतर प्रशिक्षण तकनीकों में प्रगति का लाभ उठाते हुए, डीप लर्निंग प्रसंस्करण इकाइयों की कई परतों के साथ विशाल तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। सामान्य अनुप्रयोगों में छवि और वाक् पहचान शामिल हैं।

संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग AI का एक उपक्षेत्र है जो मशीनों के साथ प्राकृतिक, मानव जैसी बातचीत के लिए प्रयास करता है। 

AI और संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग का उपयोग करते हुए, अंतिम लक्ष्य एक मशीन के लिए छवियों और भाषण की व्याख्या करने की क्षमता के माध्यम से मानव प्रक्रियाओं का अनुकरण करना है – और फिर प्रतिक्रिया में सुसंगत रूप से बोलना है।

कंप्यूटर विज़न पैटर्न की पहचान और किसी चित्र या वीडियो में क्या है, इसे पहचानने के लिए गहन शिक्षण पर निर्भर करता है। 

जब मशीनें छवियों को संसाधित, विश्लेषण और समझ सकती हैं, तो वे वास्तविक समय में छवियों या वीडियो को कैप्चर कर सकती हैं और अपने परिवेश की व्याख्या कर सकती हैं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कंप्यूटर की भाषण सहित मानव भाषा का विश्लेषण, समझने और उत्पन्न करने की क्षमता है। एनएलपी का अगला चरण प्राकृतिक भाषा संपर्क है, जो मनुष्यों को कार्य करने के लिए सामान्य, रोजमर्रा की भाषा का उपयोग करके कंप्यूटर के साथ संवाद करने की अनुमति देता है।

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इसके अतिरिक्त, कई प्रौद्योगिकियां AI को सक्षम और समर्थन करती हैं:-

ग्राफिकल प्रोसेसिंग इकाइयाँ AI की कुंजी हैं क्योंकि वे भारी गणना शक्ति प्रदान करती हैं जो कि पुनरावृत्ति प्रसंस्करण के लिए आवश्यक है। तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े डेटा और गणना शक्ति की आवश्यकता होती है।

इंटरनेट ऑफ थिंग्स कनेक्टेड डिवाइसों से भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करता है, जिनमें से अधिकांश का विश्लेषण नहीं किया गया है। AI के साथ स्वचालित मॉडल हमें इसका अधिक उपयोग करने की अनुमति देंगे।

अधिक डेटा का तेजी से और कई स्तरों पर विश्लेषण करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम को नए तरीकों से विकसित और संयोजित किया जा रहा है। यह बुद्धिमान प्रसंस्करण दुर्लभ घटनाओं की पहचान करने और भविष्यवाणी करने, जटिल प्रणालियों को समझने और अद्वितीय परिदृश्यों को अनुकूलित करने की कुंजी है।

एपीआई, या एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस, कोड के पोर्टेबल पैकेज हैं जो मौजूदा उत्पादों और सॉफ्टवेयर पैकेजों में AI कार्यक्षमता जोड़ना संभव बनाते हैं।

 वे घरेलू सुरक्षा प्रणालियों और प्रश्नोत्तर क्षमताओं में छवि पहचान क्षमताओं को जोड़ सकते हैं जो डेटा का वर्णन करते हैं, कैप्शन और हेडलाइन बनाते हैं, या डेटा में दिलचस्प पैटर्न और अंतर्दृष्टि कहते हैं।

संक्षेप में, AI का लक्ष्य ऐसा सॉफ़्टवेयर प्रदान करना है जो इनपुट पर तर्क कर सके और आउटपुट पर व्याख्या कर सके। AI सॉफ्टवेयर के साथ मानव जैसी बातचीत प्रदान करेगा और विशिष्ट कार्यों के लिए निर्णय समर्थन प्रदान करेगा, लेकिन यह मनुष्यों के लिए प्रतिस्थापन नहीं है – और जल्द ही कभी भी नहीं होगा। तो ये थी Artificial Intelligence क्या है की पोस्ट, हमे आशा है की इस पोस्ट से आपको महत्वपूर्ण जानकारी मिली होगी।