आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: फायदे, नुकसान और भविष्य

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या एआई वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग है। इसमें मशीनों और विशेष रूप से कंप्यूटर द्वारा बुद्धि का प्रदर्शन शामिल है।

1950 के दशक से ही AI क्षेत्र में लगातार वृद्धि हुई है, हालांकि कंप्यूटर हार्डवेयर की सीमाओं के कारण इसकी गति धीमी रही। हालाँकि, पिछले दो दशकों में यह बहुत तेज़ी से बढ़ा है, क्योंकि अधिक शक्तिशाली और सस्ते उपकरण उपलब्ध हैं। कंप्यूटिंग फिर भी, कुछ AI कार्यान्वयन अपेक्षाकृत महंगे बने हुए हैं।

आज आपको स्मार्टफोन के कैमरे से लेकर वीडियो गेम, ई-कॉमर्स, हेल्थकेयर, साइबर सुरक्षा, उत्पाद अनुशंसाओं तक हर चीज में कृत्रिम बुद्धिमत्ता मिलेगी। खोज इंजन, और विज्ञापन।

यह पोस्ट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उद्योग पर करीब से नज़र डालता है और इसके फायदे और नुकसान के साथ-साथ भविष्य में हमारे और मशीनों के लिए क्या है, इसका विवरण देता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक मशीन से बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन है। इसमें आमतौर पर अधिक उपयुक्त प्रतिक्रियाओं के लिए पर्यावरण की अच्छी धारणा शामिल होती है।

जबकि अलग-अलग लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपने शब्दों में परिभाषित कर सकते हैं, एक उदाहरण बेहतर तरीके से समझाने का एक अच्छा तरीका हो सकता है कि AI क्या है और क्या नहीं है।

एक पल के लिए विचार करें कि आप चैटबॉट डिजाइन कर रहे हैं। यह इंटरनेट पर उपयोगकर्ताओं से प्रश्नों को स्वीकार करने में सक्षम होना चाहिए, फिर उन प्रश्नों को पार्स करें और उत्तर प्रदान करें। यहां आपकी प्रारंभिक कार्रवाई उन सभी संभावित प्रश्नों के उत्तरों को सूचीबद्ध करने के लिए होगी जो एक उपयोगकर्ता पूछ सकता है।

हालाँकि, इस दृष्टिकोण के साथ समस्या यह है कि आपका बॉट इस बात पर गंभीर रूप से सीमित होगा कि वह क्या प्रतिक्रिया दे सकता है। उदाहरण के लिए, जब कोई चंचल उपयोगकर्ता ऐसे बॉट से "मुझे अपने स्तन दिखाने" के लिए कहता है, तो उत्तर शायद "मुझे समझ में नहीं आता" या ऐसा ही कुछ होगा।

अब एक एल्गोरिथ्म के साथ एक अलग चैटबॉट पर विचार करें जो शब्दों के अर्थ का पता लगाने की कोशिश करता है। यह अभी भी कुछ पूर्व-लोड किए गए मूल उत्तरों के साथ आ सकता है, लेकिन इसका एल्गोरिथ्म इसे शब्दों के अर्थ का अनुमान लगाने और अनुमान लगाने और अज्ञात प्रश्नों के उत्तर देने का प्रयास करने की अनुमति देता है। आइए इसे बॉट -2 कहते हैं।

इसलिए, जब आप बॉट -2 से "मुझे अपने स्तन दिखाने" के लिए कहते हैं, तो यह पता चलता है कि उसके पास इसके लिए पहले से भरा हुआ उत्तर नहीं है, लेकिन इसका प्रशिक्षण इसे कुछ चीजों का पता लगाने देता है।

"शो" शब्द का अर्थ है कि आप इससे एक क्रिया चाहते हैं।
"स्तन" मानव स्तनों का पर्याय है।

उपरोक्त जानकारी के साथ, एक बहुत ही बुनियादी एआई प्रोग्राम "स्तन" के लिए वेब पर खोज कर सकता है और आपको पहली तस्वीर प्रदर्शित कर सकता है।

एक अधिक जटिल एआई सिस्टम अतिरिक्त रूप से "स्तन" को इस प्रकार वर्गीकृत कर सकता है वयस्क सामग्री। आइए इसे बॉट -3 कहते हैं। इसलिए, आपको चित्र दिखाने के अलावा, यह भी पूछ सकता है कि क्या आप एक वयस्क चैट रूम में शामिल होना चाहते हैं या आपको व्यावसायिक वयस्क विज्ञापन भी दिखा सकते हैं।

जैसा कि आप उपरोक्त परिदृश्यों से देख सकते हैं, बॉट-1 में शून्य पर्यावरण जागरूकता थी। बॉट-2 में पर्यावरण जागरूकता के 2 मायने थे और यह बेहतर था। जबकि बॉट-3 में 3 काउंट थे और यह सबसे होशियार था।

सरल शब्दों में, इंटरैक्शन (सिग्नल) के अधिक पहलुओं को कैप्चर करना और उनका विश्लेषण करना एआई सिस्टम को स्मार्ट बनाता है। सर्वोत्तम संभव परिणाम उत्पन्न करने के लिए जानकारी के इस कैप्चरिंग और विश्लेषण के बारे में जाने के कई तरीके हैं। और इस अनुशासन को कृत्रिम बुद्धि कहा जाता है।

कुछ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उदाहरण क्या हैं?

कई AI कार्यान्वयन में से कुछ निम्नलिखित हैं जिन्हें आप पहले ही देख चुके होंगे:

आभासी सहायक - चैटबॉट ऊपर के उदाहरणों से परे कई उपयोगी अनुप्रयोगों के लिए विकसित हुए हैं। उनमें से अधिक मानव भाषण को भी समझते हैं और वापस बोलते हैं। उदाहरणों में लोकप्रिय वाणिज्यिक उत्पाद शामिल हैं, जैसे कि अमेज़ॅन का एलेक्सा, ऐप्पल का सिरी और Google सहायक।
खोज इंजन - खोज इंजन, विशेष रूप से Google, पिछले कुछ दशकों में बहुत सारे AI अनुसंधान और विकास का केंद्र बिंदु रहा है। आज, Google खोज इंजन आपके द्वारा खोजे जाने वाले प्रत्येक शब्द के लिए सैकड़ों संकेतों की निगरानी और विश्लेषण करता है। इसलिए यह इतना स्मार्ट लगता है।
Deepfakes - वर्तमान में मनोरंजन के लिए अधिक उपयोग किया जाता है, ऐसे एआई एल्गोरिदम हैं जो चित्रों को समझ सकते हैं और उन्हें फिर से रंग सकते हैं। उदाहरण के लिए, वे एक तस्वीर मुस्कुरा सकते हैं या बोल सकते हैं, एक राष्ट्रपति या सेलिब्रिटी का नकली वीडियो बना सकते हैं, और यहां तक कि तस्वीरों में बिकनी पहने लोगों को भी उतार सकते हैं।
उत्पाद की सिफारिशें - अमेज़ॅन से नेटफ्लिक्स, टिकट बुकिंग और संगीत अनुशंसा प्लेटफॉर्म जैसे सभी प्रमुख निगमों द्वारा उपयोग किया जाता है पैंडोरा.
चेहरे की पहचान - यह इतना अच्छा हो गया है कि फेसबुक और पिकासा आपको कहीं भी, आसानी से पहचान सकते हैं। तंत्रिका नेटवर्क सिस्टम डिज़ाइन में सुधार के कारण AI चित्र अच्छे हो गए हैं।
स्पैम फ़िल्टरिंग - Gmail अपने इंटेलिजेंट स्पैम फ़िल्टरिंग सिस्टम और अन्य बेहतरीन सुविधाओं के कारण मशहूर है। AI ने दुनिया को इस खतरे से बचाया है। ईमेल स्पैम, मशीन लर्निंग के लिए बेयस क्लासिफायर दृष्टिकोण के लिए धन्यवाद।
Games - गैर-खिलाड़ी चरित्र निर्माण के लिए बहुत उपयोग किया जाता है। कुछ खेल भी आपसे सीखते हैं, इसलिए वे आपको हराने में बेहतर होते हैं।
कृषि - बेहतर फसल निगरानी, बेहतर उपज, गायों के स्वचालित दूध देने, इष्टतम ग्रीनहाउस स्थितियों आदि के लिए बहुत सारे दृष्टिकोण।
वित्तीय अटकलें – ट्रेडिंग बॉट इन दिनों बहुत लोकप्रिय हैं, लेकिन उनकी लाभप्रदता अलग-अलग हो सकती है। इनमें से कई बॉट AI का इस्तेमाल करते हैं, जिसमें रोबो-सलाहकार भी शामिल हैं जो निवेश सलाह।
सुरक्षा - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सुरक्षा कैमरों में भी उपयोग करता है, असामान्य प्रक्रियाओं का पता लगाता है, और भौतिक और साइबर संपत्तियों की निगरानी और रक्षा में मनुष्यों की सहायता करता है।
स्वास्थ्य देखभाल और निदान - देखभाल करने वाले रोबोट से लेकर तंत्रिका जाल तक जो स्कैन का तेजी से निदान करते हैं, AI बेहतर और सस्ती स्वास्थ्य सेवा के लिए बहुत सारे अवसर प्रदान करता है।
राजा - ये उड़ने वाली मशीनें हैं जो अपने आप सोच और नेविगेट कर सकती हैं। वर्तमान में सैन्य संगठनों के लिए एक बड़ी संपत्ति।
औद्योगिक रोबोट - वेल्डिंग के पुर्जों से लेकर गोदाम से उत्पाद लेने, इलेक्ट्रॉनिक सर्किटरी बनाने और स्प्रे-पेंटिंग कार बनाने तक, औद्योगिक रोबोट का दायरा बढ़ रहा है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फील्ड कितना बड़ा है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सैद्धांतिक रूप से किसी भी गतिविधि में लागू किया जा सकता है जिसमें मनुष्य संलग्न होता है। इसमें पर्यावरण की धारणा से लेकर भाषाओं तक, सामान्य रूप से सीखने और गति से सब कुछ शामिल है। मैदान विशाल है।

यहां सबसे लोकप्रिय एआई क्षेत्रों की सूची दी गई है। ध्यान दें कि कुछ संगठन अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए इनमें से दो या अधिक क्षेत्रों को जोड़ेंगे:

तर्क और समस्या-समाधान - स्व-व्याख्यात्मक।
ज्ञान निरूपण - सवालों के सही जवाब देने की क्षमता।
योजना और भविष्यवाणियां - डेटा के ढेर से समझ बनाना।
अधिगम - अनुभव के माध्यम से नए पैटर्न की खोज।
प्राकृतिक भाषा संसाधन - मानव संचार की भावना बनाना।
अनुभूति - सेंसर से डेटा को समझना जैसे माइक्रोफोन, कैमरा, रडार।
गति - रोबोटिक्स और सेल्फ-ड्राइविंग कारों जैसे पर्यावरण को नेविगेट करने की क्षमता।
सामाजिक बुद्धिमत्ता - लोगों से बातचीत।
सामान्य बुद्धि - स्व-व्याख्यात्मक।

शीर्ष कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोण

जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए खोज के विभिन्न क्षेत्र हैं, मशीनों से बुद्धिमत्ता उत्पन्न करने की समस्या के लिए समान रूप से अलग-अलग कंप्यूटिंग दृष्टिकोण हैं।

नीचे दी गई विभिन्न विधियां वर्षों में विकसित हुई हैं और कुछ कुछ कार्यों के लिए दूसरों की तुलना में बेहतर हैं। इससे यह जानना महत्वपूर्ण हो जाता है कि वे क्या हैं और वे कैसे काम करते हैं।

तार्किक तरीके - हालांकि विशेष रूप से एआई से संबंधित नहीं, तार्किक तरीके और एल्गोरिदम स्मार्ट एप्लिकेशन विकसित करने में बहुत मदद कर सकते हैं। आधुनिक कंप्यूटर AND, NOT, NAND, OR, XOR, इत्यादि जैसे तार्किक परिपथों पर आधारित है।
खोज और रैंक - जैसा कि नाम का तात्पर्य है, आप एक डेटाबेस खोजते हैं और प्रासंगिकता के आधार पर परिणामों को रैंक करते हैं। यह सर्च इंजन का आधार है।
तंत्रिका नेटवर्क - मानव मस्तिष्क की अनुभूति प्रणाली को फिर से बनाना। एक तंत्रिका जाल स्मृति गहन हो सकता है, जो इसकी जटिलता के स्तर पर निर्भर करता है, या इसमें कितनी छिपी हुई परतें हैं। कई परतों वाले जटिल तंत्रिका जाल को डीप लर्निंग कहा जाता है। वे सीखने में बहुत लचीले हैं और एआई अनुप्रयोगों के हालिया चमत्कारों के पीछे हैं।
निर्णय वृक्ष - इनपुट के आधार पर सूचना या घटनाओं को वर्गीकृत करने का एक सीधा तरीका। प्रत्येक पेड़ का स्तर यह तय करने में मदद करता है कि कोई वस्तु क्या हो सकती है या नहीं।
बेयस क्लासिफायर - यह विधि दस्तावेजों को उनकी सामग्री के आधार पर वर्गीकृत करती है। ईमेल स्पैम नियंत्रण के लिए यह बहुत अच्छा है, क्योंकि "वियाग्रा" या "बाय सियालिस ऑनलाइन" वाले ईमेल स्पैम के रूप में आसानी से पहचाने जा सकते हैं।
विकासवादी - एक AI सिस्टम जो खुद के अलग-अलग संस्करण बना सकता है, उनका परीक्षण कर सकता है और फिर सबसे अच्छा संस्करण बन सकता है। गेम के लिए बढ़िया और शायद एक सुपर-इंटेलिजेंस परियोजना.
क्लस्टरिंग - इसमें फ्लाइट और राइड-हेलिंग के अवसरों जैसे कनेक्शन खोजने को आसान बनाने के लिए संबंधित डेटा को एक साथ समूहीकृत करना शामिल है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के फायदे

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कई संभावित लाभों के साथ आता है जो इसे स्वास्थ्य सेवा से लेकर वाणिज्य, निर्माण, और इसी तरह के अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए आकर्षक बनाता है। हालाँकि यह दायरा व्यावहारिक रूप से अंतहीन है, क्योंकि अधिकांश मानवीय गतिविधियाँ AI से लाभान्वित हो सकती हैं।

कृत्रिम बुद्धि के कुछ प्रमुख लाभों की सूची निम्नलिखित है:

स्वचालन - वे कार्यों, विशेष रूप से नियमित और उबाऊ कार्यों को स्वचालित करना आसान बनाते हैं।
कोई मानवीय त्रुटि नहीं -मनुष्य समय-समय पर गलतियां करेगा, लेकिन कंप्यूटर अनुप्रयोगों से नहीं।
तेज़ निर्णय - आप बिना किसी तनाव के, केवल मिलीसेकंड में उत्तर प्राप्त कर सकते हैं।
तैयार 24/7 - कंप्यूटर एप्लिकेशन कभी थकते नहीं हैं।
कम से कम कोई जोखिम नहीं - युद्ध या परमाणु प्रकोप के समय में रोबोट बहुत उपयोगी हो सकते हैं।
उत्पादकता बढ़ावा - कंप्यूटर पहले से ही हमारी उत्पादकता को बढ़ाते हैं, और एआई इसे बढ़ाता रहेगा।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के नुकसान

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कुछ नुकसान भी हैं और ये प्रमुख हैं:

बेरोज़गारी – कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों को विस्थापित करने की तैयारी है नौकरियों भविष्य में। हालाँकि, ये संभवतः दोहराए जाने वाले कार्य होंगे जिनके लिए जटिल कौशल की आवश्यकता नहीं होती है।
पूंजी प्रधान - नए एआई सिस्टम का कार्यान्वयन अभी भी अपेक्षाकृत पूंजी-गहन उपक्रम है, किसी को काम करने के लिए बस काम पर रखने की तुलना में।
बॉक्स थिंकिंग के बाहर नहीं - हालांकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वैज्ञानिकों को नए आविष्कारों के साथ आने या नए पैटर्न खोजने में मदद कर सकती है, यह केवल तभी काम करता है जब सिस्टम को ऐसा करने के लिए डिज़ाइन किया गया हो। अन्यथा, AI मशीन में मानव-शैली की रचनात्मकता का अभाव होता है। कम से कम अभी के लिए।
गोपनीयता समस्या - फेसबुक से लेकर उन देशों तक जो सड़कों पर लोगों के चेहरे खोजने के लिए पहले से ही एआई का इस्तेमाल करते हैं। कोई नहीं जानता कि इस तकनीक का घातक अनुप्रयोग कैसे हो सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ हमारा भविष्य

भविष्य अभी हुआ नहीं है, इतने सारे परिणाम अभी भी संभव हैं। हालाँकि, आप चल रहे काम और शोध के आधार पर AI के क्षेत्र से कुछ चीजों की उम्मीद कर सकते हैं। यहाँ कुछ हैं:

सैन्य - पहला हथियारयुक्त एआई है, दुनिया भर की सैन्य प्रयोगशालाएं पहले से ही इसमें गहरी हैं। और याद रखें कि इंटरनेट मूल रूप से सैन्य उपयोग के लिए विकसित किया गया था।
नौकरियां - दूसरा मुद्दा पारंपरिक नौकरियों का है। रोबोट या अन्य एआई-संचालित समाधानों द्वारा मानव मेनियल- और नियमित-नौकरी करने वाले श्रमिकों के प्रतिस्थापन में वृद्धि होगी। हालांकि अधिक जटिल कौशल और रचनात्मकता वाली नौकरियां ज्यादा प्रभावित नहीं होनी चाहिए।
बुद्धि - एक और मुद्दा सुपर-इंटेलिजेंस है, जो एक एआई एप्लिकेशन को संदर्भित करता है जो इतना बुद्धिमान हो जाता है, कि यह सामान्य मानव स्तरों को पार कर जाता है। यह बात नहीं है if लेकिन की कब, क्योंकि कंप्यूटर हार्डवेयर विकास में पर्याप्त प्रगति को देखते हुए ऐसा होना तय है। इसलिए, भविष्य में iRobot से किसी प्रकार के Skynet, Matrix, या VIKI की अपेक्षा करें।
निजता - निगरानी खराब हो जाएगी और बुरे अभिनेता अंततः पार्टी में शामिल हो जाएंगे। एआई-पावर्ड पब्लिक सर्विलांस सिस्टम की तुलना में अपहरण के लिए किसी को खोजने का इससे बेहतर तरीका क्या हो सकता है?
मोहब्बत - अंत में, सेक्स और रिश्तों का मुद्दा है। आदमकद सेक्स डॉल्स बुनियादी एआई के साथ पहले से ही कुछ लोगों के साथ रोष है। आप उन्हें किसी भी आकार, रंग, चेहरे और अपनी पसंद के अतिरिक्त के साथ प्राप्त कर सकते हैं। लेकिन एआई की प्रगति के साथ, वे घूमेंगे, व्यंजन बनाएंगे, आपके लिए नृत्य करेंगे, पूछेंगे कि आपका दिन कैसा था, भावनात्मक रूप से बंधने, आपकी यौन और अन्य प्राथमिकताओं को जानें, और हर समय, सस्ता हो रहा है।
देखें कि यह सब किस ओर जा रहा है?

शीर्ष एआई उपकरण

हैकरनून है AI टूल और सेवाओं की यह लंबी सूची आप आज से उपयोग करना शुरू कर सकते हैं। Amazon Echo से लेकर Google Assistant, Cortana और भी बहुत कुछ, सूची को प्रासंगिक वर्गों में विभाजित किया गया है।

व्यक्तिगत या व्यावसायिक एआई सिस्टम विकसित करने के लिए और अधिक तकनीकी उपकरणों के लिए, नीचे दी गई सूची उद्योग में कुछ शीर्ष नामों को दर्शाती है और वे क्या करते हैं।

अजगर - बहुत सारी AI लाइब्रेरी के साथ हाई-लेवल प्रोग्रामिंग लैंग्वेज।
TensorFlow - गूगल की ओर से पायथन आधारित एआई डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म।
स्किकिट लर्न - एक और पायथन-आधारित मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म।
Caffe - तेज और उपयोग में आसान मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क।
एमएक्सनेट - एन खुले स्रोत गहन शिक्षण ढांचा.
पायटॉर्च - एक अनुकूलित डीप-लर्निंग पायथन लाइब्रेरी।
गूगल क्लाउड एमएल इंजन - प्रशिक्षण और भविष्यवाणियों के लिए स्केलेबल क्लाउड-आधारित इंजन।
एज़्योर एमएल इंजन - माइक्रोसॉफ्ट से क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग इंजन।

निष्कर्ष

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया के माध्यम से इस गाइड के अंत तक पहुँचना और इसमें हमारे लिए क्या है, आपने इस तकनीक के फायदे और नुकसान भी देखे हैं।

एक बात स्पष्ट है - कृत्रिम बुद्धि का निरंतर विकास अपरिहार्य है। इसलिए हमें आने वाले दशकों में नाटकीय सामाजिक आर्थिक परिवर्तनों के लिए खुद को तैयार करना चाहिए।