Human & Artificial Intelligence (AI)
AI एक लगातार विकसित होती टेक्नोलॉजी है आइये सरल भाषा में समझते है । हम लोग इंसान के बुद्दिमत्ता (Intelligence) की क्षमता को बखूभी समझते है जो इंसान के सीखने में समझने में और चीजों को हल करने में मदद करता है या कहे के इंसान को सक्षम बनाता है की वो कांसेप्ट (Concept )को समझे और logic अप्लाई करे।
जब हम मशीन की बात करते है तो उनकी अपनी बुद्धिमता (Intelligence) नहीं होती वे केवल इंसान के मदद के लिए बनाये गए है। जैसे की मोटर साइकिल कभी अपने आप नहीं चलती लेकिन अगर मशीन में ये एबिलिटी या क्षमता आ जाये के वो समझ कर सीख कर आदमी द्वारा किये गए काम को बखूबी कर सके मशीन के यही सोचने और काम करने के तरीके को AI कहते है। AI वैज्ञानिक द्वारा दिए गए निर्देश और डाटा का प्रयोग करके काम करता है।
AI के मुख्य सिद्धांत :-
- Deep Learning – इसमें न्यूरो नेटवर्क का कई लेयर्स के साथ इस्तेमाल होता है ताकि डाटा को analyse किया जा सके ।
- Machin Learning – यह AI की शाखा है जो Alogrithm को डाटा पर trained करके निर्णय लेने का काम करती है ।
- Natural language Processing (NLP)- ये इंसान को सक्षम बनती है की वो इंसान की भाषा को समझे इंटरप्रेट करे और Generate करे। उदहारण के तौर पर Voice Assistance
हमारे जीवन में कहाँ उपयोग होता है :-
- AI in Agriculture – AI और ड्रोन टेक्नोलॉजी के इस्तेमाल से खेती में उत्पादन बड़ रहा है, मौसम की मार से भी बचा जा सकता है क्योंकि मासूम के जानकरी पहले मिल जाती है।
- AI in Education – जिन बच्चो को लर्निंग डिसेबिलिटी है उनके लिए यह बहुत सहायता कर सकता है। सामान्य बच्चो को उनकी सामान्य शिक्षा में मदद करता है।
- AI in Health – AI और Robotics के गठजोड़ से डॉक्टर्स को फायदा हो रहा है। AI डॉक्टर को जल्दी diagnosis में मदद कर रहा है उदहारण के तौर पर डिजिटल हेल्थ घडी I
- AI in Ecommerce – यह आपके ब्राउज़िंग हिस्ट्री को देखकर आपको प्रोडक्ट का सुझाव दे सकते है और कस्टमर सपोर्ट में भी मदद करते है।
- AI in lifestyle- यह आपको आटोमेटिक गाड़ियों , Digital assistance द्वारा उदहारण के तौर पर Chatbots like Siri ,Alexa के जरिये मदद करते है।
AI की चुनौतियाँ (Challenges)
- नौकरी पर असर -नौकरी पर निश्चित तौर पर इसका असर रहेगा लेकिन ये नई नौकरियों के अवसर भी खोलेगा ।
- नैतिक चुनौती (Ethical Challenge) – इसका मतलब है की AI द्वारा सही और गलत में फरक करना जो की AI खुद नहीं कर सकता है इसके लिए वो डेवलपर या वैज्ञानिक पर निर्भर करता है लेकिन सवाल ये है की ये कौन सुनिश्तित करे के वो गलत के पक्ष में नहीं हो ।
- Bias Social Injustice -यह भी जरूरी है की AI द्वारा हैंडल डाटा किसी तरह से पक्षपात पूर्ण ना हो अन्यथा उसका रिजल्ट भी वैसा ही होगा ।
- Privacy & Security Risk – प्राइवेसी का मतलब है की किसी के पहचान या डाटा सार्वजनिक न हो इसके लिए AI में जिम्मेदारी सुनुश्चित होनी चाहिए।
इन सभी सवालों के जवाब भविष्य में है क्योंकि जब कभी टेक्नोलॉजी में बदलाव होता है तब कुछ अवसर बंद होते है कुछ खुलते है । जैसे की टाइप राइटर के अवसर बंद हुए तो सिस्टम कंप्यूटर के इस्तेमाल में बढ़ोतरी हुई। इसीतरह कंप्यूटर के बाद लैपटॉप आए और आज हम मोबाइल और AI की बात कर रहे है।
AI के इतिहास में मुख्य Milestone: –
- 1943 -Warren McCulloch /Walter Pitts – Foundation of Neural Networks
- 1950 Alan introduced test the Turing test
- 1955 AI is coined
- 1965 ELIZA natural language program is created
- 1980 Edward created Expert System
- 1997 Computer program deep blue beats world chess champion
- 2002 iRobot launches Roomba
- 2009 Google build first self-driving car
- 2011-14 Personnel assistant like Siri, Google Assistant, Cortana use started
- 2016 AIpha Go beats professional GO player
- 2018 Most Universities have courses in AI
- 2020 Open AI releases GPT -3
- 2024 Generative AI technology are expected to more advanced