जनरेटिव एआई: यह क्या है? लाभ, नुकसान और अधिक

क्या आपको नहीं पता कि जनरेटिव AI का क्या मतलब है? इस तकनीक को जानने और समझने के लिए आपको जो कुछ भी जानना और समझना है, वह सब यहाँ है।

जनरेटिव एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक भाग है जो प्रशिक्षण सेट के आधार पर पूरी तरह से नया आउटपुट बनाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है।

दूसरे शब्दों में, जनरेटिव एआई एक एल्गोरिदम को मानव जैसी चीजें बनाने में सक्षम बनाता है, जो एआई प्रणालियों की मानक विश्लेषणात्मक प्रकृति के विपरीत है।

इन आउटपुट में डीप फेक से लेकर एआई चैटबॉट, टेक्स्ट-टू-इमेज और टेक्स्ट-टू-वीडियो क्रिएशन, संगीत, पेंटिंग आदि शामिल हैं।

हार्डवेयर और नए मशीन-लर्निंग दृष्टिकोणों में सुधार के कारण हाल के वर्षों में जनरेटिव एआई आउटपुट भी बहुत अच्छे और आश्चर्यजनक हो गए हैं।

यह पोस्ट आपको जनरेटिव एआई की मूल बातें और अनुप्रयोगों के बारे में जानकारी देती है, साथ ही यह भी बताती है कि वे आपके व्यक्तिगत जीवन और व्यवसाय को कैसे प्रभावित कर सकते हैं।

जनरेटिव एआई कैसे काम करता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता अध्ययन शुरू में बड़े डेटासेट में पैटर्न की पहचान करने के लिए एल्गोरिदम और तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने पर केंद्रित था। इसका उपयोग पैटर्न पहचान, विश्लेषण, निर्णय समर्थन और विसंगति का पता लगाने के लिए किया गया था।

तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क के डिजिटल प्रतिनिधित्व हैं, जिनका उपयोग मस्तिष्क की प्राकृतिक कार्य प्रणाली को मॉडल करने के लिए किया जाता है। विचारधाराइस तरह के नेटवर्क में न्यूरॉन्स की इनपुट और आउटपुट परतें होती हैं, जिनमें से एक या एक से अधिक परतों को छिपी परत कहा जाता है।

input and output layer Generate AI

सरल शब्दों में, आप प्रत्येक डेटा इकाई जैसे कि एक शब्द के लिए एक इनपुट न्यूरॉन सक्रिय करते हैं। इसलिए, उदाहरण के लिए, शब्द “लाल गर्म सूरज” न्यूरल नेट में फीड किए जाने से 3 इनपुट न्यूरॉन्स सक्रिय हो जाएंगे लाल, गरम, तथा सूरज। और आउटपुट लेयर पर, आप उसे बताते हैं कि उन 3 इनपुट का मतलब है “लाल गर्म सूरज".

पहले तो यह बेवकूफी भरा और समय लेने वाला लग सकता है, लेकिन जब आप इस तरह के नेटवर्क को प्रशिक्षित कर लेंगे तो “लाल गर्म सूरज" हरा गर्म सूरज","हरा ठंडा सूरज", तथा "पीला ठंडा सूरज”, तब उसे इस बात का अंदाजा होने लगता है कि गरम, हरा, तथा ठंड हो सकता है।

चित्र 1: “गर्म सूर्य” प्रतिक्रिया के साथ सरल तंत्रिका जाल

यह एक बहुत ही सरलीकृत व्याख्या है। लेकिन यद्यपि तंत्रिका नेटवर्क जटिल अवधारणाएँ हैं, उनका अध्ययन न केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया में बल्कि मानव मन और चेतना में भी एक शानदार यात्रा है।

इसके अलावा, न्यूरल नेटवर्क तकनीक पिछले कुछ वर्षों में विकसित हुई है और नए सिस्टम और प्लेटफ़ॉर्म में बदल गई है जो आज के जनरेटिव AI अनुप्रयोगों को संभव बनाते हैं। यहाँ इस्तेमाल किए जाने वाले 3 लोकप्रिय न्यूरल नेटवर्क दिए गए हैं:

  • जनरेटिव एडवर्सरियल नेट (GAN) - यह एक न्यूरल नेटवर्क है जो आउटपुट बनाने के लिए दो भागों का उपयोग करता है। पहला भाग जनरेटर है जो यादृच्छिक आउटपुट बनाता है, जबकि दूसरा एक डिस्क्रिमिनेटर है जो यह देखने के लिए काम का मूल्यांकन करता है कि यह कितना वास्तविक या नकली है।

    GAN एक अप्रशिक्षित शिक्षण प्रणाली का उपयोग करते हैं, जिसका अर्थ है कि विभेदक भाग जनरेटर को सिखाता है। समय के साथ, विभेदक नकली का पता लगाने में बेहतर हो जाता है, जबकि जनरेटर यथार्थवादी चित्रों तक बेहतर आउटपुट का उत्पादन करना सीखता है।
  • ट्रांसफार्मर - यह एक अन्य प्रकार का न्यूरल नेटवर्क है जो डेटा के किसी भी अनुक्रम को दूसरे अनुक्रम में संग्रहीत करके काम करता है, जिसका उपयोग तब डिकोडर द्वारा मूल डेटा अनुक्रम को पुन: उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है।

    ट्रांसफॉर्मर प्राकृतिक भाषा वाक्यों और संगीत जैसे अनुक्रमिक डेटा वाले प्रोजेक्ट के लिए सबसे अच्छा काम करते हैं। लोकप्रिय ट्रांसफॉर्मर-आधारित न्यूरल नेटवर्क में माइक्रोसॉफ्ट से GPT-3, बीजिंग चीन से वू दाओ 2.0 और गूगल से LaMDA शामिल हैं।
  • वैरिएशनल ऑटो-एनकोडर (VAE) - इस तीसरे प्रकार के न्यूरल नेट का उपयोग छवियों में शोर का पता लगाने, चित्र बनाने, आयामों को कम करने, वर्गीकृत करने और वस्तुओं का पता लगाने के लिए किया जाता है। VAE मॉडल संपीड़न एल्गोरिदम और पैटर्न का उपयोग करके डेटा फ़ाइलों को छोटा करने के लिए एक अप्रशिक्षित शिक्षण पद्धति का उपयोग करते हैं।

जनरेटिव एआई के लाभ

जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभ इस प्रकार हैं:

  • उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट – जनरेटिव एआई का उपयोग छवियों और वीडियो में शोर को खोजने और मिटाने में किया जा सकता है, जिससे उनकी समग्र आउटपुट गुणवत्ता बढ़ जाती है।
  • सस्ती प्रक्रियाएँ - विनिर्माण उद्योग में दवा और सामग्री की खोज के लिए आवश्यक समय और लागत को काफी कम करने में सक्षम होने से, उत्पाद बनाना सस्ता हो सकता है।
  • उत्पादकता को बढ़ावा – समय और काम की मात्रा में कटौती करके, रचनात्मक लोगों की सहायता करने वाली जनरेटिव एआई उनकी उत्पादकता को बढ़ा सकती है।
  • बेहतर स्वास्थ्य – ट्यूमर का शीघ्र पता लगाने में जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (जीएएन) के उपयोग का मतलब बेहतर स्वास्थ्य है।
  • नए आविष्कार - नए रसायनों, पैटर्न, पदार्थों या अन्य चीजों के संश्लेषण में न्यूरल नेट के उपयोग से संभावित रूप से नए आविष्कार हो सकते हैं।

जनरेटिव एआई के नुकसान

जनरेटिव एआई से संबंधित कुछ मुद्दे भी हैं, जैसे रचनात्मकता की सीमाएँ, सेटअप लागत और नैतिक विचार। यहाँ एक नज़दीकी नज़र है:

  • सीमित रचनात्मकता - जबकि जनरेटिव एआई नई चीजें बनाता है, कोई नहीं है आउट-ऑफ-द-बॉक्स सोच शामिल है, क्योंकि उत्पादित आउटपुट आमतौर पर न्यूरल नेट में फीड किए गए डेटा का एक संयोजन होता है। दूसरे शब्दों में, AI सिस्टम में मौलिकता की कमी है। वे नहीं कर सकते की अवधारणा या वे स्वयं कोई विचार नहीं बना पाते, क्योंकि इन विचारों को उत्पन्न करने के लिए वे मानवीय इनपुट पर निर्भर रहते हैं।

    हालाँकि, मशीन लर्निंग की पैटर्न पहचान विशेषता और जनरेटिव एआई के रचनात्मक पहलू 6 के साथ खूबसूरती से मेल खाते हैंth योग की मानव ऊर्जा प्रणाली में चक्र की कार्यात्मकता।

    जब तक मशीनें ऐसी ही रहेंगी, हम सुरक्षित हैं, लेकिन क्या वे कभी अंतिम 7 वर्षों में पहुंच जाएंगी?th चक्र की जानकारी को समझने और अवधारणा बनाने की क्षमता, वही विशेषताएं जो हमें अन्य जानवरों से अलग करती हैं, तो मनुष्य विलुप्त होने का सामना कर सकता है।
  • उच्च सेटअप लागत – एआई सिस्टम की शुरुआती सेटअप फिलहाल अधिक हो सकती है, हालांकि भविष्य में इसमें कमी आने की उम्मीद है।
  • नैतिक एवं नैतिक विचार - से गहरे नकली राजनेताओं और मशहूर हस्तियों को मजाकिया या विचित्र बातें कहते हुए दिखाने वाले ऐप्स से लेकर डीप-न्यूड जैसे विवादास्पद ऐप्स तक, जिसने नारीवादियों की तीखी प्रतिक्रिया को उकसाया, जनरेटिव एआई के उपयोग के संभावित नकारात्मक परिणामों की कोई सीमा नहीं है।

जनरेटिव एआई तकनीक को कई क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है जहाँ आम तौर पर मानवीय रचनात्मकता की आवश्यकता होती है। नीचे इसके सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों और उद्योगों पर एक नज़र डाली गई है।

  • छावियां - पूरी तरह से नई एआई कला की पीढ़ी, या तो टेक्स्ट-टू-इमेज निर्माण प्रणाली का उपयोग करके या स्वचालित रूप से छवियों को संपादित करके, जैसे कि चेहरे की विशेषताओं, चश्मे आदि को जोड़ना। अलोकप्रिय डीप-न्यूड ऐप लोगों के कपड़े अपने आप उतारने तक चला गया।
  • वीडियो - जनरेटिव एआई का उपयोग वीडियो निर्माण में भी किया जा रहा है, जैसे किसी व्यक्ति की तस्वीर को बात करने वाले वीडियो में बदलना, प्रसिद्ध वीडियो बनाना मोना लिसा मुस्कुराते हुए चित्र बनाना, और बात करने वाले डिजिटल अवतार जो वास्तविक लोगों की तरह दिखते और बोलते हैं।
  • टेक्स्ट - इसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करके लिखित पाठ और कंप्यूटर कोड शामिल हैं। चैटबॉट से लेकर व्याकरण प्रूफरीडर और कॉपीराइटर और कोडर्स के लिए लेखन सहायक तक, डोमेन बहुत बड़ा है।
  • हॉलीवुड की फिल्में - केवल वीडियो बनाने के अलावा, जनरेटिव एआई को और भी अधिक रचनात्मक स्थितियों में लागू किया जा सकता है, जैसे कि डीप-फेकरी का उपयोग करके किसी अभिनेता के पूरी तरह से अलग चेहरे बनाना, उनकी उम्र बदलना, मार्वल के सरदार थानोस जैसे प्रभावशाली चरित्र और यहां तक ​​कि एआई-जनरेटेड कहानियां और पटकथाएं।
  • संगीत - प्ले-अलॉन्ग न्यूरल नेट से लेकर अधिक जटिल प्रणालियों तक, जो विभिन्न प्रकार की शैलियों में संगीत की रचना करते हैं, चाहे वह अर्ध-सहायता प्राप्त हो या पूरी तरह से स्वचालित, जनरेटिव एआई संगीत उद्योग में व्यवधान डालने के लिए समान रूप से तैयार है।
  • हेल्थकेयर - निदान के लिए बेहतर जानकारी प्रदान करने के लिए शरीर के स्कैन को बढ़ाने सहित अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला।
  • फैशन - विभिन्न शैलियों से लेकर व्यक्तिगत कस्टम आउटफिट, रंग, प्रवृत्ति पूर्वानुमान और बनावट तक, जनरेटिव एआई फैशन उद्योग में बाधा डालने के लिए समान रूप से तैयार है।
  • ई-कॉमर्स निजीकरण - ग्राहक की प्राथमिकताओं का अनुमान लगाने और यहां तक ​​कि सक्रिय समाधान, अनुभव, लक्षित संचार, व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशें आदि प्रदान करने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकें।
  • डेटा वृद्धि – उपलब्ध सूचना की मात्रा बढ़ाने के लिए मौजूदा लेकिन सीमित डेटा से नए डेटा बिंदु बनाने की प्रक्रिया।
  • विनिर्माण – जनरेटिव एआई नई सामग्रियों, रसायनों और दवाओं के संश्लेषण में मदद करता है जिससे उत्पादन लागत में कटौती हो सकती है।

जनरेटिव एआई प्रोजेक्ट आइडिया

सीखने का सबसे अच्छा तरीका अक्सर करके सीखना होता है। इसलिए, अगर आप जनरेटिव एआई और इसके द्वारा प्रदान की जाने वाली संभावनाओं में रुचि रखते हैं, तो इसे आज़माने का टेस्ट प्रोजेक्ट से बेहतर कोई तरीका नहीं है। आगे बढ़ने के लिए कुछ विचार निम्नलिखित हैं:

  1. अस्तित्वहीन चेहरे उत्पन्न करें।
  2. चेहरे की उम्र बढ़ाने या हेरफेर करने वाला ऐप.
  3. छवियों से नई मानव मुद्राएँ बनाएँ।
  4. उच्चतर छवि रिज़ोल्यूशन का उत्पादन करें.
  5. काले और सफेद चित्रों को रंगीन करें।
  6. 3D छवियों से 2D ऑब्जेक्ट बनाएं।
  7. कार्टून चरित्र बनाएं.
  8. छवियों से शोर हटाएँ.
  9. एनएलपी आशय वर्गीकरण चैट प्रणाली.
  10. लम्बे लेखों का संक्षिप्त सारांश।
  11. पाठ-से-चित्र कलाकृति रचनाएँ।
  12. कैंसर के निदान में सुधार के लिए सीटी स्कैन का पता लगाना।

शीर्ष जनरेटिव एआई उपकरण

कई व्यक्तियों और संगठनों ने कई तरह के उपकरण विकसित किए हैं जो किसी न किसी तरह से आपके जनरेटिव AI प्रोजेक्ट में आपकी मदद कर सकते हैं। इनमें से कुछ सबसे लोकप्रिय उपकरण निम्नलिखित हैं:

  • OpenAI - प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (GPT-3) और प्राकृतिक भाषा से कोड अनुवाद कोडेक्स मॉडल।
  • जीएएन लैब - अपने ब्राउज़र में जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क।
  • नाइट कैफे - एआई कला जनरेटर।
  • टॉर्चगैन - Pytorch का उपयोग करके GAN प्रशिक्षण ढांचा।
  • पाइगन - GANs को कार्यान्वित करने के लिए पायथन लाइब्रेरी।
  • टीएफ-जीएएन - GANs के लिए हल्के Tensorflow उपकरण।
  • Google क्लाउड AI - गूगल से एआई उपकरणों का संग्रह।
  • एआई डुएट - यह आपको कंप्यूटर के साथ पियानो युगल बजाने की सुविधा देता है।
  • कला प्रजनक - अद्वितीय कलाकृति बनाने के लिए छवियों को रीमिक्स करें।
  • कोड T5 - कोड को समझने और उत्पन्न करने के लिए ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल।
  • मिमिक्री एआई - किसी की भी आवाज की नकल करना।
  • GAN टूलकिट - नो-कोड GAN मॉडल फ्रेमवर्क।
  • हाइपरजीएएन - यूआई और एपीआई के साथ कम्पोजेबल पायथन फ्रेमवर्क।
  • गहरा सपना - कंप्यूटर विज़न कार्यक्रम.
  • कल्पना करना - एनवीडिया डीप इमेजिंग पायटॉर्च लाइब्रेरी।
  • कार्टून बनाना – कार्टून जैसी छवियां बनाएं।
  • टेन्सलफ्लो - लोकप्रिय मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म।
  • Scikit सीखने - पायथन में एक और मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म।
  • DALL-E - प्रभावशाली टेक्स्ट-टू-इमेज निर्माता।

जनरेटिव एआई का उपयोग करने वाले स्टार्टअप

ऐसे कई स्टार्टअप हैं जो समस्याओं को हल करने के लिए जनरेटिव AI के किसी न किसी पहलू का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। यहाँ कुछ हैं:

निष्कर्ष

जनरेटिव एआई के इस अध्ययन के अंत में, आपने देखा कि यह क्या है, क्या नहीं है, यह कैसे काम करता है, और यह कंपनियों को क्या हासिल करने में मदद कर रहा है।

एक बात तो हम सभी को पक्की है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंडस्ट्री लगातार बढ़ती रहेगी। इसलिए, अगर आप डेवलपर हैं, तो इसका इस्तेमाल करें। और अगर आप बिजनेस के मालिक हैं, तो इसका लाभ उठाएँ।

Nnamdi Okeke

ननमदी ओकेके

ननमदी ओकेके एक कंप्यूटर उत्साही हैं जो पुस्तकों की एक विस्तृत श्रृंखला को पढ़ना पसंद करते हैं। उसे विंडोज़/मैक पर लिनक्स के लिए प्राथमिकता है और वह उपयोग कर रहा है
अपने शुरुआती दिनों से उबंटू। आप उसे ट्विटर पर पकड़ सकते हैं बोंगोट्रैक्स

लेख: 278

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