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2022 में सबसे लोकप्रिय एआई रुझान

IoT Worlds मशीन लर्निंग से लेकर डीप लर्निंग तक, न्यूरल नेटवर्क्स के साथ-साथ AI के संक्षिप्त इतिहास और इसके भविष्य के प्रभावों के लिए AI प्रकारों की पूरी श्रृंखला का पता लगाता है।

एआई शब्द एक कैच-ऑल टर्म है जिसमें कई अलग-अलग प्रकार की तकनीक शामिल है।

एआई का सबसे लोकप्रिय और प्रसिद्ध रूप मशीन लर्निंग है, जिसमें एल्गोरिदम शामिल हैं जो ऐसा करने के लिए प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीख सकते हैं।

इन शक्तिशाली तकनीकों के पीछे की मूल बातें समझने के लिए आपको कंप्यूटर विज्ञान या गणित में एक उन्नत डिग्री की आवश्यकता नहीं है – हम स्पष्ट स्पष्टीकरण और उदाहरणों के साथ इसे आसान बना देंगे जिन्हें आप अपने जीवन में लागू कर सकते हैं!

चलो शुरू करते हैं!

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग एक प्रकार का एआई है जो एल्गोरिदम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने की अनुमति देता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग भविष्य की घटनाओं के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है, और इसका उपयोग डेटा में पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है।

मशीन लर्निंग के प्रमुख लाभों में से एक यह है कि यह समय के साथ बेहतर हो सकता है, क्योंकि एल्गोरिथम अधिक डेटा से सीखता है।

यह इसे उपभोक्ता व्यवहार या स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी जैसे कार्यों के लिए एक आदर्श तकनीक बनाता है।

डीप लर्निंग क्या है?

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपप्रकार है जो डेटा को प्रोसेस करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।

डीप लर्निंग एल्गोरिदम पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना में अधिक जटिल पैटर्न सीखने में सक्षम हैं, और यह भी सीख सकते हैं कि कैसे सीखना है।

यह गहन शिक्षण को छवि पहचान या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे कार्यों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाता है।

एक तंत्रिका नेटवर्क क्या है?

एक तंत्रिका नेटवर्क एक प्रकार का मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसे मस्तिष्क के बाद तैयार किया जाता है।

तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग डेटा को इस तरह से संसाधित करने के लिए किया जा सकता है जो मस्तिष्क द्वारा सूचनाओं को संसाधित करने के तरीके से मिलता जुलता हो।

यह तंत्रिका नेटवर्क को छवि पहचान या आवाज पहचान जैसे कार्यों के लिए एक आदर्श तकनीक बनाता है।

मशीन लर्निंग के लिए कुछ एप्लिकेशन क्या हैं?

व्यावसायिक सेटिंग में मशीन लर्निंग के कई व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं; यहां महज कुछ हैं:

खरीदारी की प्राथमिकताओं के आधार पर व्यक्तिगत कूपन मेल करना

-पिछली खरीदारी के आधार पर लक्षित उत्पाद अनुशंसाएं बनाना

-स्टॉक की कीमतों का अनुमान लगाना और उसके अनुसार ट्रेडिंग करना

मशीन लर्निंग का उपयोग भारी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और उस डेटा में पैटर्न से सीखने के लिए किया जा सकता है।

यह मशीन लर्निंग को उपभोक्ता व्यवहार या स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करने जैसे कार्यों के लिए एक आदर्श तकनीक बनाता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करते समय, बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा का उपयोग आमतौर पर एल्गोरिथम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है कि कुछ स्थितियों में क्या कार्रवाई की जानी चाहिए।

एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, एल्गोरिथ्म नई जानकारी के आधार पर भविष्यवाणियां कर सकता है।

उदाहरण के लिए, पिछले बिक्री आंकड़ों का उपयोग करके, एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भविष्यवाणी कर सकता है कि कौन से ग्राहक किसी विशिष्ट वस्तु को खरीदने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं- और उन ग्राहकों को उस उत्पाद की सिफारिश ठीक उसी समय करते हैं जब वे इसे खरीदने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं।

मशीन लर्निंग कई अलग-अलग व्यावसायिक सेटिंग्स में इस प्रकार के गतिशील अनुकूलन की अनुमति देता है – यह एआई प्रौद्योगिकियों के लिए सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों में से एक है।

मैं मशीन लर्निंग के बारे में और कैसे जान सकता हूँ?

यदि आप मशीन लर्निंग के बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं, तो ऑनलाइन कई बेहतरीन संसाधन उपलब्ध हैं।

  • स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी से कौरसेरा पर मशीन लर्निंग कोर्स शुरू करने के लिए एक शानदार जगह है। यह कोर्स मशीन लर्निंग की मूल बातें शामिल करता है, और इसका उदाहरण देता है कि इसे व्यवहार में कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है।
  • मशीन लर्निंग कैसे काम करता है, यह समझने के लिए Google का TensorFlow ट्यूटोरियल एक और बेहतरीन संसाधन है। TensorFlow मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के लिए एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है।

मशीन लर्निंग कैसे काम करता है, इसकी बुनियादी समझ होने के बाद, आप इसे अपने प्रोजेक्ट पर लागू करने के लिए तैयार होंगे!

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करते समय, बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा का उपयोग आमतौर पर एल्गोरिथम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है कि कुछ स्थितियों में क्या कार्रवाई की जानी चाहिए। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, एल्गोरिथ्म नई जानकारी के आधार पर भविष्यवाणियां कर सकता है। उदाहरण के लिए, पिछले बिक्री आंकड़ों का उपयोग करके, एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भविष्यवाणी कर सकता है कि कौन से ग्राहक किसी विशिष्ट वस्तु को खरीदने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं- और उन ग्राहकों को उस उत्पाद की सिफारिश ठीक उसी समय करते हैं जब वे इसे खरीदने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं।

मशीन लर्निंग के लिए आवेदन में खरीदारी की प्राथमिकताओं के आधार पर वैयक्तिकृत कूपन मेल करना या पिछली खरीदारी के आधार पर लक्षित उत्पाद अनुशंसाएं बनाना शामिल है। मशीन लर्निंग का उपयोग भारी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और उस डेटा में पैटर्न से सीखने के लिए किया जा सकता है। यह मशीन लर्निंग को उपभोक्ता व्यवहार या स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करने जैसे कार्यों के लिए एक आदर्श तकनीक बनाता है।

हाल के वर्षों में, खुफिया (एआई) विकास और कार्यान्वयन में वृद्धि हुई है। मशीनें अब मानव इनपुट की आवश्यकता के बिना सीखने में सक्षम हैं। वे स्वयं निर्णय ले सकते हैं, पैटर्न का पता लगा सकते हैं और यहां तक कि आत्म-प्रतिकृति भी कर सकते हैं। लक्ष्य अब एआई को पहले से मौजूद प्रोग्रामिंग पर आधारित करना नहीं है, बल्कि ऐसी मशीनें बनाना है जो अवलोकन और अभ्यास के माध्यम से नए कार्यों को सीखने के लिए खुद को सिखाने में सक्षम हों।

हालाँकि इस अवधारणा के साथ एक मुद्दा यह है कि मशीनें उन कार्यों को ले रही होंगी जो वर्तमान में मनुष्यों द्वारा किए जा रहे हैं। यह हमें इस प्रश्न की ओर ले जाता है – क्या होगा यदि रोबोट या स्मार्ट सॉफ़्टवेयर ऐसे कई कार्यों को अपने हाथ में ले लें जो कभी केवल लोगों द्वारा ही करने योग्य थे? परिणामस्वरूप समाज कैसे बदलेगा? क्या बुद्धिमान एल्गोरिदम के कारण मनुष्य अपनी नौकरी खो देंगे? या क्या ऐसे वैकल्पिक कार्यबल बनाए जाएंगे जिनमें भूमिकाएं इतनी नाटकीय रूप से बदल जाती हैं कि वे पहचानने योग्य नहीं हो जाती हैं?

विशेषज्ञों ने एआई के भविष्य और समाज के लिए इसके संभावित प्रभावों का वजन किया है। हालांकि इसका कोई निश्चित उत्तर नहीं है, नीचे कुछ प्रमुख बिंदु दिए गए हैं जो आने वाले वर्षों में सामने आ सकते हैं।

बढ़े हुए निवेश और इनोवेशन के साथ AI ऊपर की ओर बढ़ता रहेगा।

रोबोटिक्स पर वैश्विक खर्च 2022 तक 135 अरब डॉलर तक पहुंच जाएगा, जो 2017 से 30 प्रतिशत की वृद्धि है।

विभिन्न उद्योगों में एआई का उपयोग बढ़ रहा है; यह अनुमान लगाया गया है कि 2020 तक लगभग 85% ग्राहक सेवा इंटरैक्शन को मानव एजेंट के बिना संभाला जाएगा।

2025 तक 53 बिलियन डॉलर के अनुमानित खर्च के साथ ऑटोमोटिव उद्योग औद्योगिक रोबोटिक्स का सबसे बड़ा अपनाने वाला होगा।

15 वर्षों में, AI कुछ नैदानिक कार्यों पर मानव चिकित्सक के साथ-साथ प्रदर्शन करने में सक्षम होगा।

2035 में, AI मशीनों के औसत मानव वयस्क (100) के बराबर IQ होने की भविष्यवाणी की गई है।

2022 में सबसे लोकप्रिय AI रुझान क्या हैं?

2022 में सबसे महत्वपूर्ण एआई ट्रेंड लोगों के जीवन को बेहतर बनाने के लिए एआई का प्रयास है। यह बेहतर चिकित्सा उपचार, अधिक सटीक मौसम पूर्वानुमान और बढ़ी हुई ऊर्जा दक्षता प्रदान करके किया जाएगा। अनुसंधान में एआई का उपयोग तेजी से बढ़ा है। इसमें न केवल हम ज्ञान कैसे प्राप्त करते हैं बल्कि नए उत्पादों के विकास में भी शामिल हैं। यह अनुमान लगाया गया है कि 2022 में सभी कंपनियों में से आधी ने अपनी दक्षता में सुधार के लिए एआई को अपनाया होगा।

हमें अपने जीवन में AI की आवश्यकता क्यों है?

एआई आज हमारे जीवन में जितना आप जानते हैं उससे कहीं अधिक तरीकों से है। एआई एप्लिकेशन स्वचालित धोखाधड़ी की रोकथाम, ग्राहक सेवा चैटबॉट के लिए भावना विश्लेषण और सेल्फ-ड्राइविंग कारों जैसी तकनीकों के भीतर मौजूद हैं।

Google सहायक या सिरी जैसी उपयोगी सेवाओं के साथ हमारे स्मार्टफ़ोन पर AI भी हमारे सामने है। वे पूरे देश में रसोई के समय के दौरान व्यंजनों को तय कर रहे हैं क्योंकि चीनी का स्तर प्रति दिन 241 ग्राम से अधिक नहीं होना चाहिए।

कुछ आलोचकों को चिंता है कि यह कार्यबल के लिए रोबोटों को पेश करके कार्यबल की कमी पैदा करेगा, लेकिन मैं इस बारे में अधिक चिंतित हूं कि एआई मेरे दिमाग में क्या करेगा क्योंकि मशीनें घातीय दरों पर विकसित होती हैं जबकि मनुष्य रैखिक दरों पर बढ़ते हैं जिससे लोगों के बीच क्षमताओं के बीच बढ़ती विभाजन होता है। नौकरियों और सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के बिना जो हमेशा हमसे तीन कदम आगे हैं।

निर्णय लेने में हमारी मदद करने और वर्तमान में हमारे पास मौजूद कुछ संज्ञानात्मक भार को उतारने के लिए हमें AI की आवश्यकता है। प्रक्रियाओं को गति देने और हमारे जीवन को आसान बनाने में हमारी मदद करने के लिए हमें एआई की आवश्यकता है। हमें बेहतर जीवन जीने में मदद करने के लिए एआई की जरूरत है।

अब जब हम जानते हैं कि हमें अपने जीवन में AI की आवश्यकता क्यों है, तो आइए कुछ विशिष्ट तरीकों पर एक नज़र डालें जो हमारी मदद कर सकते हैं।

सबसे महत्वपूर्ण तरीकों में से एक जो एआई हमारी मदद कर सकता है, वह है हमें कुछ संज्ञानात्मक भार से मुक्त करना जो वर्तमान में हमारे पास है। इसका मतलब है कि एआई हमें प्रक्रियाओं को तेज करने और हमारे जीवन को आसान बनाने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि क्या आप अपॉइंटमेंट बुक करने या खाना ऑर्डर करने के लिए चैटबॉट का उपयोग कर सकते हैं। यह आपको उन सभी अलग-अलग फ़ोन नंबरों और वेबसाइटों को याद रखने के बोझ से छुटकारा दिलाएगा, जिन्हें आपको एक्सेस करने की आवश्यकता है।

AI हमें बेहतर निर्णय लेने में भी मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि क्या आप किसी बीमारी के लिए अपने जोखिम का आकलन करने के लिए या सर्वोत्तम बीमा पॉलिसी चुनने में मदद करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं। यह आपको सूचित निर्णय लेने की अनुमति देगा जो एक इंसान के लिए अपने दम पर करना मुश्किल होगा।

अंत में, AI हमें बेहतर जीवन जीने में भी मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि क्या आप काम पर ले जाने के लिए सेल्फ-ड्राइविंग कार का उपयोग कर सकते हैं। यह आपके समय को खाली कर देगा ताकि आप अपने यात्रा के दौरान आराम कर सकें या अन्य काम कर सकें।

अंत में, AI आज हमारे जीवन में है और यह कई तरह से हमारी मदद कर सकता है। निर्णय लेने में हमारी मदद करने और वर्तमान में हमारे पास मौजूद कुछ संज्ञानात्मक भार को उतारने के लिए हमें AI की आवश्यकता है। प्रक्रियाओं को गति देने और हमारे जीवन को आसान बनाने में हमारी मदद करने के लिए हमें एआई की आवश्यकता है। हमें बेहतर जीवन जीने में मदद करने के लिए एआई की जरूरत है। आपके समय के लिए शुक्रिया।

रोबोट लोगों के काम करने और जीने के तरीके को कैसे बदलेंगे?

रोबोट लोगों के काम करने और जीने के तरीके को बदल रहे हैं। वे लोगों के लिए ऐसे काम करना संभव बना रहे हैं जो वे पहले नहीं कर सकते थे। उदाहरण के लिए, रोबोट लोगों को इस तरह के काम करने में मदद कर रहे हैं:

-विधानसभा लाइन का काम

-विनिर्माण कार्य

-सफाई का काम

-खाद्य सेवा कार्य

-स्वास्थ्य सेवा कार्य

-वितरण कार्य

रोबोट लोगों के जीने का तरीका भी बदल रहे हैं। उदाहरण के लिए, वे लोगों के लिए यह संभव बना रहे हैं:

– जगह में बुढ़ापा

-अधिक शिक्षा और जानकारी तक पहुंच

– परिवहन के लिए आसान पहुँच

-अधिक अवकाश का समय।

कुल मिलाकर, रोबोट लोगों के काम करने और जीने के तरीके को बदल रहे हैं। इससे लोगों के लिए वे काम करना संभव हो रहा है जो वे पहले नहीं कर सकते थे और कुछ मायनों में उनके जीवन को आसान बना रहे हैं। यह देखना दिलचस्प होगा कि यह भविष्य में चीजों को कैसे बदलता है।

स्वचालन का भविष्य और नौकरियों के लिए इसका क्या अर्थ है

ऑटोमेशन एक ऐसा शब्द है जो किसी अन्य मशीन के उपयोग से मशीन के काम को बढ़ाने या पूरा करने के लिए संदर्भित करता है। मशीनें इन दिनों समाज में अधिक नौकरियां ले रही हैं। हम एक ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जहां ज्यादातर मामलों में मशीनें इंसानों की तुलना में अधिक उत्पादक हैं। कई लोगों के लिए भविष्य अनिश्चित है, जो बिना नौकरी के रह जाएंगे या जीविकोपार्जन के लिए पर्याप्त आय के बिना रह जाएंगे।

इन लोगों की मदद के लिए सरकार को हस्तक्षेप करना होगा।

कुछ लोग ऑटोमेशन के भविष्य के बारे में इनकार कर सकते हैं। वे सोच सकते हैं कि उनकी नौकरी बहुत सुरक्षित है या मशीन के लिए उनका कौशल बहुत अनूठा है। हालांकि, इतिहास ने हमें बार-बार दिखाया है कि मशीनें वह सब कुछ कर सकती हैं जो कोई व्यक्ति सही उपकरण और प्रोग्रामिंग के साथ कर सकता है। प्रौद्योगिकी विकास की तीव्र गति के साथ, लगभग हर काम को मशीन से बदलने से पहले यह केवल समय की बात है।

हालांकि, यह सब कयामत और उदासी नहीं है। स्वचालन के कई लाभ हैं जो नौकरियों पर नकारात्मक प्रभावों से अधिक हैं। जब काम पूरा करने की बात आती है तो मशीनें इंसानों की तुलना में अधिक कुशल और सटीक होती हैं। वे थकते नहीं हैं और वे अपने काम से ऊबते नहीं हैं। मशीनें हमेशा वही करती हैं जो उन्हें करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है। ऑटोमेशन उद्योग द्वारा बहुत सारे नए रोजगार सृजित होंगे, बस उन सभी के लिए पर्याप्त नहीं है जो एक मशीन के लिए अपनी नौकरी खो देते हैं।

सच्चाई यह है कि अधिकांश लोगों को ऐसा लगेगा कि उन्हें वापस स्कूल जाने और एक ऐसा कौशल सीखने की जरूरत है, जिसकी मशीनें अभी तक नकल नहीं कर सकती हैं। यह कुछ बहुत ही फायदेमंद या मजेदार हो सकता है, लेकिन इसके लिए हमारी शिक्षा प्रणाली को अपनाने की आवश्यकता होगी ताकि प्रशिक्षित श्रमिकों को जल्दी से तैयार किया जा सके, इससे पहले कि हर एक काम को मशीन से बदल दिया जाए। यह अब असंभव लग सकता है लेकिन अंततः इसे होने से कोई रोक नहीं सकता है। दुनिया भर में नौकरियों और आय पर स्वचालन के प्रभाव के कारण भविष्य की अर्थव्यवस्था आज के समाज से बहुत अलग दिखाई देगी।

एआई का भविष्य और समाज पर इसका प्रभाव

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हाल के वर्षों में सबसे चर्चित विषयों में से एक रहा है। एआई आपकी मदद करने के लिए क्या कर सकता है, या यह कैसे नुकसान पहुंचा सकता है, इस पर कई अलग-अलग दृष्टिकोण हैं, अगर पूरी तरह से बिना निगरानी के छोड़ दिया जाए।

मेरा मानना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मानवता के लिए गेम चेंजर बनने की क्षमता है। हालांकि, यह महत्वपूर्ण है कि हम एआई को जिम्मेदारी से और सोच-समझकर विकसित करना जारी रखें, इसलिए यह हमारे लिए काम करेगा बजाय इसके कि हम अंततः इसके लिए काम करें। मुझे लगता है कि यह जिम्मेदारी हम सभी पर आती है, न केवल इन कंपनियों के लिए काम करने वालों पर – बल्कि मैं इस जिम्मेदारी के साथ समुदाय की भावना से भी खुश हूं। कुछ साल पहले, मैंने कभी एआई और इसके संभावित प्रभावों के बारे में इतनी दिलचस्पी या जानकार होने की कल्पना नहीं की होगी।

जैसे-जैसे हम एआई के विकास के साथ आगे बढ़ते हैं, आइए नैतिकता, पारदर्शिता और जवाबदेही के महत्व को ध्यान में रखें। हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि एआई सभी को लाभान्वित करे – न कि केवल कुछ जो इसे नियंत्रित करने में सक्षम हैं। यह महत्वपूर्ण है कि हम इस नए युग में प्रवेश करते ही इन कठिन प्रश्नों को पूछते रहें। हम यह मानकर नहीं चल सकते कि सब कुछ ठीक हो जाएगा – हमें सतर्क रहने और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि AI हमारे लिए काम करता है, न कि दूसरे तरीके से।

एआई का भविष्य रोमांचक और अनिश्चित दोनों है। कुछ का मानना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक नए स्वर्ण युग की ओर ले जा सकती है, जबकि अन्य इस बात से चिंतित हैं कि एआई का समाज पर क्या प्रभाव पड़ सकता है। जैसा कि हम एआई के विकास के साथ आगे बढ़ते हैं, नैतिकता, पारदर्शिता और जवाबदेही के महत्व को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है। हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि एआई सभी को लाभान्वित करे – न कि केवल कुछ जो इसे नियंत्रित करने में सक्षम हैं। यह महत्वपूर्ण है कि हम इस नए युग में प्रवेश करते ही इन कठिन प्रश्नों को पूछते रहें।

एआई ने हमारे जीवन जीने के तरीके को बदलना शुरू कर दिया है। अब हम अपने दैनिक कैलोरी सेवन को ट्रैक करने या अपनी नींद की गुणवत्ता को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, इस बात को लेकर भी चिंताएँ हैं कि AI का उपयोग हमें हेरफेर करने और नियंत्रित करने के लिए कैसे किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई बड़ी कंपनी या सरकारी निकाय किसी की निगरानी करना चाहता है, तो वे संभावित रूप से अपने डेटा को ट्रैक करने और एकत्र करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं। यह एक चिंता का विषय है क्योंकि यह कुछ लोगों को दूसरों पर बहुत अधिक शक्ति प्रदान करेगा। कुल मिलाकर, मुझे लगता है कि जैसे-जैसे हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित करना जारी रखते हैं, पारदर्शिता और जवाबदेही के महत्व को याद रखना महत्वपूर्ण है।

2022 में AI के साथ हमें किन चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा?

2022 में AI के साथ कई चुनौतियां हैं जिनका हम सामना करेंगे। मुख्य चुनौतियों में से एक यह सुनिश्चित करना होगा कि एआई का उपयोग मानवता के लाभ के लिए किया जाए। हमें यह भी सुनिश्चित करना होगा कि एआई का नैतिक रूप से उपयोग किया जाए और यह नियंत्रण से बाहर न हो जाए। एक और चुनौती यह सुनिश्चित करने की होगी कि लोगों के पास एआई के साथ काम करने के लिए आवश्यक कौशल हैं। हमें यह भी सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी कि एआई सभी के लिए सुलभ हो, और यह उन लोगों के बीच एक विभाजन नहीं बनाता है जिनके पास इसकी पहुंच है और जो नहीं करते हैं। अंत में, हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी कि AI सुरक्षित है और इससे हमारी सुरक्षा या गोपनीयता को कोई खतरा नहीं है।

कुछ लोगों का मानना है कि अगले एक या दो दशक में अधिकांश मानव व्यवसाय स्वचालित हो जाएंगे, जिससे महत्वपूर्ण बेरोजगारी बढ़ जाएगी। एक अध्ययन में पाया गया कि अगले दो दशकों में एआई के कारण 47% अमेरिकी नौकरियां खतरे में पड़ सकती हैं। इसका समग्र रूप से समाज के लिए गंभीर प्रभाव हो सकता है, क्योंकि लोगों को जीवनयापन करने के लिए नए तरीके खोजने होंगे। 2022 में एआई के सामने एक और चुनौती यह हो सकती है कि यह समझना बहुत मुश्किल हो सकता है कि यह कैसे काम करता है। बहुत से लोग अभी भी इस बारे में अनिश्चित हैं कि AI क्या है और यह कैसे काम करता है, इसलिए तकनीक को लेकर बहुत डर और संदेह है। इससे स्वास्थ्य देखभाल या शिक्षा जैसे कुछ क्षेत्रों में एआई पर प्रतिबंध या प्रतिबंध लग सकते हैं। अंत में, 2022 में AI के साथ सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक यह सुनिश्चित करना होगा कि इसका उपयोग अच्छे के लिए किया जाता है न कि बुराई के लिए। जैसे-जैसे एआई अधिक परिष्कृत होता जाता है, वैसे-वैसे लोगों के शोषण और नियंत्रण के लिए इसका उपयोग करने का अधिक जोखिम होता है। हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि हमारे AI सिस्टम उनके द्वारा लिए गए निर्णयों में नैतिक और निष्पक्ष हैं, अन्यथा यह एक ऐसे डायस्टोपियन भविष्य की ओर ले जा सकता है जिसमें कंप्यूटर मनुष्यों पर शासन करते हैं।

अगर हम इन चुनौतियों को हल करने के लिए मिलकर काम करते हैं, तो मुझे लगता है कि एआई में 2022 और उसके बाद भी वास्तव में हमारे जीवन को बेहतर बनाने की क्षमता है। हमें बस इसकी सीमाओं के बारे में पता होना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि इसका उपयोग बुराई के बजाय अच्छे के लिए किया जाए।

आने वाले वर्षों में AI हमारे जीवन को कैसे आकार देगा?

आने वाले वर्षों में AI का हमारे जीवन पर व्यापक प्रभाव पड़ेगा। डॉक्टरों को कैंसर का निदान करने में मदद करने के लिए एआई का पहले से ही उपयोग किया जा रहा है, इसलिए यह बीमारियों के निदान के साथ-साथ उनकी भविष्यवाणी करने की प्रक्रिया को तेज करेगा। यह रोबोट को ऐसे कार्य करने में भी सक्षम करेगा जो मनुष्यों के लिए खतरनाक होंगे। इसके अलावा, Google होम और अमेज़ॅन इको जैसे स्मार्ट डिवाइस आपकी आवश्यकताओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं इससे पहले कि आप उनसे पूछें और उत्पादों को ऑनलाइन ऑर्डर करें बिना आपको कुछ भी करने की आवश्यकता है, लेकिन वे आपके बारे में कौन सी जानकारी उपलब्ध है और उनके निर्माता कितनी कम्प्यूटेशनल शक्ति देते हैं, इस तक सीमित हैं। उन्हें (दि फ्यूचर ऑफ ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेसेज देखें)।

• डॉक्टर मरीजों का अधिक सटीक निदान कर सकेंगे

• एआई रोबोटों को ऐसे कार्य करने में सक्षम बनाएगा जो मनुष्यों के लिए खतरनाक होंगे

• Google Home और Amazon Echo जैसे स्मार्ट डिवाइस आपके पूछने से पहले ही आपकी ज़रूरतों का अनुमान लगा सकते हैं

एआई में बीमारियों का अधिक सटीक निदान करने में हमारी मदद करने की क्षमता है, रोबोट को उन चीजों को करने में सक्षम बनाता है जो मनुष्यों के लिए खतरनाक हैं और इससे पहले कि हम उनसे पूछें, हमारी जरूरतों का अनुमान लगा सकते हैं। आने वाले वर्षों में यह तकनीक हमारे जीवन का एक बड़ा हिस्सा बनने के लिए आकार ले रही है, इसलिए सुनिश्चित करें कि आप वक्र से आगे रहें!

AI और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग तब होती है जब कोई मशीन या सॉफ्टवेयर प्रोग्राम डेटा से “लर्निंग” में अपने प्रदर्शन में सुधार करता है। एआई तब होता है जब कोई मशीन मानवीय हस्तक्षेप से स्वतंत्र होकर अपने आप कुछ करने की क्षमता रखती है। ये परिभाषाएँ कठोर नहीं हैं और यह आशा की जाती है कि भविष्य में हम इन क्षेत्रों के विभिन्न संकर या संयोजन देखेंगे।

एआई और मशीन लर्निंग के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर मानवीय हस्तक्षेप का स्तर है। एआई के साथ, सिस्टम को कैसे व्यवहार करना चाहिए, इस पर निर्णय लेने के लिए लूप में एक इंसान होना चाहिए। मशीन लर्निंग के लिए मानव संपर्क के इस स्तर की आवश्यकता नहीं होती है; मशीन मानव से बिना किसी इनपुट के सीख सकती है और अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकती है।

एक और महत्वपूर्ण अंतर यह है कि मशीन लर्निंग का उपयोग आमतौर पर विशिष्ट कार्यों या समस्याओं के लिए किया जाता है, जबकि एआई का उपयोग व्यापक कार्यों के लिए किया जा सकता है। मशीन लर्निंग के साथ, आप मशीन को एक निश्चित कार्य करना सिखा रहे हैं। एआई के साथ, आप मशीन को सामान्य बुद्धि दे रहे हैं ताकि यह पता लगा सके कि चीजों को अपने आप कैसे करना है।

व्यावहारिक रूप से, यहां कुछ अंतर हैं जो आपको अल्पावधि में दिखाई दे सकते हैं: मशीन लर्निंग का उपयोग अक्सर भविष्यवाणियों के लिए किया जाता है, जैसे कि ग्राहक आपकी साइट पर कोई कार्रवाई करेगा या नहीं। एआई आपको एक बड़ी तस्वीर में निर्णय लेने में मदद कर सकता है, जैसे कि सबसे अधिक रिटर्न पाने के लिए मार्केटिंग में कहां निवेश करना है।

हालांकि, लंबी अवधि के भविष्य में, जिसे हम आज “एआई” मानते हैं, वह मशीन लर्निंग से अप्रभेद्य हो सकता है। उनके बीच का अंतर गायब हो जाएगा क्योंकि हमें लगता है कि मानव अंतर्ज्ञान और सामान्य ज्ञान की आवश्यकता वाले कई कार्यों को बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से पैटर्न में उबाला जा सकता है और दोहराए गए पुनरावृत्तियों का उपयोग करके विभिन्न चर की तुलना करने के लिए एक एल्गोरिथ्म का उपयोग करके सुधार किया जा सकता है।

Google अपने उत्पादों को बेहतर बनाने के लिए AI का उपयोग कैसे करता है?

Google हमारे सभी उत्पादों में मशीन लर्निंग का महत्वपूर्ण उपयोग करता है, विशेष रूप से विज्ञापन लक्ष्यीकरण और प्रदर्शन रैंकिंग के लिए। उदाहरण के लिए, सिस्टम के लिए सबसे अधिक समय लेने वाले कार्यों में से एक उपयोगकर्ता की क्वेरी या अपलोड के लिए किसी पृष्ठ या छवि की प्रासंगिकता की भविष्यवाणी करना है। परिणामस्वरूप, Google हमारे उत्पादों में मशीन लर्निंग तकनीकों की एक श्रृंखला का उपयोग करता है, जिन्हें अकादमिक और उद्योग दोनों में सामान्य शोध से सामूहिक रूप से विकसित किया गया है।

Google विज्ञापन प्रणालियों में सबसे अधिक प्रचारित तकनीकों में से एक को “फ़िल्टर बबल” के रूप में जाना जाता है। यह संदर्भित करता है कि उपयोगकर्ताओं के खोज परिणाम उनकी व्यक्तिगत जानकारी, स्थान और पिछली खोजों से कैसे प्रभावित होते हैं।

इसी तरह, प्रदर्शन विज्ञापनों (बैनर विज्ञापन जो Google खोज और अन्य साइटों पर प्रदर्शित होते हैं) में, मशीन लर्निंग हमें खरबों वेब पेजों पर दिखाए जाने वाले विज्ञापन के टेक्स्ट और छवियों को चुनने में मदद करता है।

मशीन लर्निंग सांख्यिकीय मशीन अनुवाद के रूप में जानी जाने वाली तकनीक के माध्यम से Google अनुवाद की सटीकता में भी सुधार करता है। विभिन्न भाषाओं में लिखे गए दस्तावेज़ों के बड़े संग्रह से अनुवादित वाक्यों के उदाहरणों के आधार पर मशीनी अनुवाद स्वचालित रूप से नई शब्दावली सीखता है। समय के साथ गुणवत्ता में सुधार होगा क्योंकि इसने सीखा है कि समान संदर्भों में कौन से शब्द एक साथ जुड़ते हैं। अरबों पहले अनुवादित दस्तावेज़ों से लिए गए उदाहरणों का उपयोग करके, सिस्टम तब नए शब्द या वाक्यांश के लिए सबसे अच्छा अनुवाद चुन सकता है, भले ही उसने पहले कभी भी सटीक जोड़ी को स्पष्ट रूप से नहीं देखा हो।

मशीन लर्निंग आपकी पिछली खोजों और Google उत्पादों के साथ अन्य इंटरैक्शन के उदाहरणों के आधार पर यह अनुमान लगाकर Google Voice टाइपिंग को भी बढ़ावा देता है कि आप क्या कहना चाह रहे हैं। मशीन लर्निंग लगभग हर चीज का हिस्सा है क्योंकि मशीन-समझने योग्य विश्लेषण से हम अपने सिस्टम को स्केल कर सकते हैं, पैटर्न का अधिक सटीक पता लगा सकते हैं और बड़ी मात्रा में डेटा के आधार पर बेहतर निर्णय ले सकते हैं।

क्या शतरंज और पोकर जैसे खेलों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अच्छा है?

मेरी चालों और मेरे विरोधियों की चालों का त्वरित और सटीक विश्लेषण करने में सक्षम होना वास्तव में सहायक है। मुझे नहीं लगता कि मैं इसके बिना जीत सकता था। कुछ लोग कह सकते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता खेल का सारा मज़ा ले लेती है, लेकिन मैं असहमत हूँ। मुझे अब शतरंज या पोकर खेलने में पहले से कहीं ज्यादा मजा आता है क्योंकि मेरे पास आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मदद है।

साथ ही, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आपको गेम को बेहतर ढंग से सीखने में भी मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप शतरंज खेल रहे हैं, तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आपको दिखा सकता है कि अपने प्रतिद्वंद्वी के राजा पर सबसे अच्छा हमला कैसे करें, या अपने ही राजा का प्रभावी ढंग से बचाव कैसे करें। यदि आप पोकर खेल रहे हैं, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता आपको यह जानने में मदद कर सकती है कि किन हाथों के जीतने की सबसे अधिक संभावना है, और किन हाथों को मोड़ना है। तो एक तरह से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस न केवल खेल के लिए अच्छा है, बल्कि यह आपके लिए भी अच्छा है!

हालाँकि कुछ लोग कह सकते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता शतरंज और पोकर जैसे खेलों से चुनौती और मज़ा ले सकती है, मुझे लगता है कि यह इसके ठीक विपरीत है। अपनी चालों और अपने विरोधियों की चालों का त्वरित और सटीक विश्लेषण करने में सक्षम होने से मुझे कई टूर्नामेंट जीतने में मदद मिली है, जिससे मुझे यह फायदा होने से पहले की तुलना में और भी अधिक आनंद मिलता है। साथ ही, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आपको गेम में नई रणनीतियों के बारे में जानने में मदद कर सकता है ताकि वास्तविक लोगों के खिलाफ खेलते समय आप बेहतर तरीके से तैयार हो सकें। आखिर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कुछ बेहतरीन फायदे हैं!

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विशेष रूप से शतरंज में बहुत मददगार है क्योंकि यह हमें समय से पहले संभावित चाल देखने की अनुमति देता है। यह हमें दूसरे खिलाड़ी की संभावित चालों को देखने में भी मदद करता है, इससे खेल को और अधिक मजेदार बनाने में मदद मिलती है क्योंकि हमें अपने दिमाग का उपयोग करने और एक-दूसरे को बाहर निकालने में मदद मिलती है। पोकर में एआई हमें यह जानने में मदद करता है कि किन हाथों के जीतने की सबसे अधिक संभावना है, हमें किन हाथों को मोड़ना चाहिए और यह हमें सिखाता है कि हमारे पक्ष में बाधाओं को कैसे हेरफेर किया जाए।

यह बहुत मददगार है यदि आप अपनी चाल या अपने प्रतिद्वंद्वी की चालों का सही और समय पर विश्लेषण करना चाहते हैं और उनमें से कोई भी चूके बिना, इसके अलावा कृत्रिम बुद्धिमत्ता आपको एक ऐसे खेल के बारे में रणनीति और नई चीजें सीखने में मदद कर सकती है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने से पहले की तुलना में सब कुछ अधिक दिलचस्प बनाती है जबकि कुछ लोग सोच सकते हैं कि शतरंज या पोकर जैसे खेलों में मज़ा आ सकता है, लेकिन मैं उनसे असहमत हूं क्योंकि मेरे लिए यह खेल को और अधिक रोचक बनाने के ठीक विपरीत है।

क्या आपको लगता है कि भविष्य में रोबोट इंसानों की जगह ले लेंगे?

निकट भविष्य? शायद नहीं, पैटर्न पहचान जैसी चीजों में इंसानों को अभी भी बढ़त है।

निकट भविष्य, 20-30 साल बाहर? शायद! और शायद जल्द से जल्द अगर आर्थिक कारक चुनौतीपूर्ण बने रहे। चूंकि यह नौकरियों के लिए और अधिक प्रतिस्पर्धी हो जाता है और “परिणाम मुक्त” दुनिया में रहने वाले लोगों की संख्या बढ़ती जा रही है, अस्तित्व के दबाव वास्तव में तीव्र होने जा रहे हैं – इसलिए मुझे लगता है कि रोबोट समय के साथ मनुष्यों के सापेक्ष अधिक शक्तिशाली हो जाएंगे।

एआई के 5 घटक क्या हैं?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 5 घटकों से बना है: ज्ञान प्रतिनिधित्व, समस्या समाधान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, मशीन सीखना और कंप्यूटर दृष्टि।

ज्ञान का प्रतिनिधित्व एक ऐसे रूप में सूचना का प्रतिनिधित्व करने की क्षमता है जिसे कंप्यूटर समझ सकता है। इसमें भाषा के वाक्य-विन्यास और शब्दार्थ, साथ ही डेटा की संरचना को समझना शामिल है। समस्या समाधान समस्याओं को पहचानने और हल करने की क्षमता है। इसमें एक प्रणाली के लक्ष्यों की पहचान करना और उचित समाधान खोजना शामिल है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मानव भाषा को समझने और प्रतिक्रिया करने की क्षमता है। इसमें मुहावरेदार भाव, व्यंग्य और हास्य को समझना शामिल है। मशीन लर्निंग डेटा से सीखने की क्षमता है। इसमें पैटर्न को पहचानना और भविष्यवाणियां करना सीखना शामिल है। कंप्यूटर दृष्टि डिजिटल छवियों की व्याख्या करने की क्षमता है। इसमें वस्तुओं और चेहरे की विशेषताओं को पहचानना, साथ ही दूरी और दिशाओं का अनुमान लगाना शामिल है।

ये घटक मशीनों को ऐसे कार्य करने में सक्षम बनाने के लिए एक साथ काम करते हैं जिनके लिए सामान्य रूप से मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के 4 प्रकार क्या हैं?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सबसे सामान्य प्रकारों में से एक मशीन लर्निंग है। यह एल्गोरिदम के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक प्रकार है जो बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करता है जिससे पैटर्न बनाने के लिए और उन पैटर्न से नए डेटा के बारे में भविष्यवाणियां की जाती हैं। अन्य प्रकार कमजोर एआई, मजबूत एआई और आभासी वास्तविकता हैं।

समस्याओं को हल करने के लिए तर्क और अनुमान के उपयोग के साथ मजबूत एआई में तर्क क्षमता का एक बड़ा सौदा है। आभासी वास्तविकता एक कंप्यूटर सिस्टम द्वारा बनाया गया एक कृत्रिम वातावरण है जहां उपयोगकर्ता एक हेडसेट या चश्मे के माध्यम से सॉफ्टवेयर से उत्पन्न छवियों के साथ बातचीत करने के लिए प्रवेश करते हैं जैसे कि वे उस वातावरण का हिस्सा थे। आभासी वास्तविकता का एक रूप संवर्धित वास्तविकता है जो उपयोगकर्ता को देखने के लिए वास्तविक दुनिया की छवियों पर कंप्यूटर से उत्पन्न छवियों को सुपरइम्पोज़ करता है। कमजोर एआई में कुछ क्षमताएं हो सकती हैं जैसे मशीन लर्निंग और पैटर्न पहचान, लेकिन यह मजबूत एआई से कम है।

विभिन्न प्रयोजनों के लिए विभिन्न प्रकार की कृत्रिम बुद्धि का उपयोग किया जा सकता है। मशीन लर्निंग का इस्तेमाल अक्सर प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और डेटा माइनिंग के लिए किया जाता है। मजबूत एआई का उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, ज्ञान प्रतिनिधित्व और प्रमेय सिद्ध करने जैसे कार्यों के लिए किया जाता है। आभासी वास्तविकता का उपयोग गेमिंग, मनोरंजन, शिक्षा और मेटावर्स में किया जाता है। ऑगमेंटेड रियलिटी का इस्तेमाल मार्केटिंग, हेल्थकेयर और मैन्युफैक्चरिंग में किया जाता है। प्रत्येक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अपने अनूठे लाभ हैं जिन्हें उत्पादकता और दक्षता में सुधार के लिए विभिन्न क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में हमारे जीने और काम करने के तरीके को बदलने की क्षमता है। यह हमें समस्याओं को हल करने और निर्णय लेने के नए तरीके प्रदान करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बढ़ते प्रचलन के साथ, हम विज्ञान, इंजीनियरिंग, व्यवसाय, वित्त और यहां तक कि कला में भी प्रगति देखने की उम्मीद कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग एआई का एक एप्लिकेशन है जो डेटा के साथ कंप्यूटर को प्रशिक्षित करने और उन पैटर्न के आधार पर भविष्यवाणियां करने के विचार पर आधारित है; कमजोर एआई को संकीर्ण कार्यों जैसे शतरंज में महारत हासिल करने या जानकारी प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है; आभासी वास्तविकता (वीआर) एक कृत्रिम वातावरण बनाता है जहां कंप्यूटर से उत्पन्न छवियों को उपयोगकर्ताओं द्वारा हेडसेट के माध्यम से माना जाता है; ऑगमेंटेड रियलिटी (एआर) वास्तविक दुनिया की छवियों पर आभासी वस्तुओं को सुपरइम्पोज़ करता है जिसे उपयोगकर्ता अपनी स्क्रीन पर देख सकते हैं।

अंत में, हाल के वर्षों में कृत्रिम बुद्धि ने एक लंबा सफर तय किया है। लेकिन, जबकि कुछ लोग अभी भी मानव नौकरियों को लेने और हमारे लिए हमारी सोच को करने के लिए प्रौद्योगिकी की क्षमता के बारे में उलझन में हैं, एआई उन संभावनाओं को भी खोल रहा है जिनकी हमने 10 या 20 साल पहले कल्पना नहीं की थी।

एआई तीन प्रकार के होते हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी ताकत और कमजोरियां होती हैं।

पहला प्रकार नियम-आधारित एआई है, जो निर्णय लेने के लिए हार्ड-कोडेड नियमों पर निर्भर करता है। इस प्रकार का AI बहुत भंगुर होता है, जिसका अर्थ है कि यदि आप नियम या डेटा सेट बदलते हैं तो सिस्टम को तोड़ना बहुत आसान है।

दूसरा प्रकार है मशीन लर्निंग एआई, जो डेटा सेट से निर्णय लेना सीखता है। इस प्रकार का AI नियम-आधारित AI की तुलना में अधिक मजबूत है, लेकिन यह अधिक जटिल और प्रशिक्षित करने में कठिन भी है।

तीसरे प्रकार का एआई डीप लर्निंग एआई है, जो डेटा में पैटर्न सीखने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। इस प्रकार का AI उन्नत है और डेटा सेट के अपूर्ण या गलत होने पर भी सीख सकता है। यह मशीन लर्निंग एआई से भी ज्यादा तेजी से सीखता है।

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