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

सुनिश्चित नहीं हैं कि जनरेटिव एआई का क्या अर्थ है? यहां वह सब कुछ है जो आपको इस तकनीक को जानने और समझने की जरूरत है।

जनरेटिव एआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 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, एआई सिस्टम की मानक विश्लेषणात्मक प्रकृति के विपरीत, जनरेटिव एआई एक एल्गोरिदम को मानव की तरह सामान बनाने में सक्षम बनाता है।

ये आउटपुट डीप फेक से लेकर एआई चैटबॉट्स, टेक्स्ट-टू-इमेज और टेक्स्ट-टू-वीडियो क्रिएशन, म्यूजिक, पेंटिंग आदि तक हैं।

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

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

जनरेटिव एआई कैसे काम करता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 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 प्रणाली को मॉडल करने के लिए किया जाता है विचारधारा. इस तरह के नेटवर्क में न्यूरॉन्स की इनपुट और आउटपुट परतें होती हैं, जिनमें एक या एक से अधिक परतें होती हैं, जिन्हें हिडन लेयर कहा जाता है।

इनपुट और आउटपुट लेयर एआई उत्पन्न करें

सरल शब्दों में, आप प्रत्येक डेटा इकाई जैसे एक शब्द के लिए एक इनपुट न्यूरॉन सक्रिय करते हैं। तो, उदाहरण के लिए, शब्द "लाल गर्म सूरज" एक तंत्रिका जाल में खिलाया जा रहा है के लिए 3 इनपुट न्यूरॉन्स को सक्रिय करेगा लाल, गरम, तथा सूरज. और आउटपुट लेयर पर, आप इसे बताते हैं कि उन 3 इनपुट्स का मतलब है "लाल गर्म धूप".

सबसे पहले, यह मूर्खतापूर्ण और समय लेने वाला लग सकता है, लेकिन जब आप इस तरह के नेटवर्क को "लाल गर्म धूप" हरी गर्म धूप","हरा ठंडा सूरज", तथा "पीली ठंडी धूप”, तब उसे अंदाजा होने लगता है कि क्या गरम, हरा, तथा ठंड हो सकता है।

चित्र 1: "गर्म धूप" प्रतिक्रिया के साथ सरल तंत्रिका जाल

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

इसके अलावा, तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी पिछले कुछ वर्षों में और नई प्रणालियों और प्लेटफार्मों में विकसित हुई है जो आज के जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों को संभव बनाती हैं। यहाँ 3 लोकप्रिय तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया गया है:

  • जनरेटिव एडवरसैरियल नेट (जीएएन) - यह एक तंत्रिका नेटवर्क है जो आउटपुट उत्पन्न करने के लिए दो भागों का उपयोग करता है। पहला भाग जनरेटर है जो यादृच्छिक आउटपुट उत्पन्न करता है, जबकि दूसरा एक विवेचक है जो यह देखने के लिए काम का मूल्यांकन करता है कि यह कितना वास्तविक या नकली है।

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

    प्राकृतिक भाषा वाक्यों और संगीत जैसे अनुक्रमिक डेटा वाली परियोजनाओं के लिए ट्रांसफॉर्मर सबसे अच्छा काम करते हैं। लोकप्रिय ट्रांसफॉर्मर-आधारित तंत्रिका नेटवर्क में Microsoft से GPT-3, बीजिंग चीन से Wu Dao 2.0 और Google से LaMDA शामिल हैं।
  • विभिन्न ऑटो-एनकोडर (VAE) - इस तीसरे प्रकार के तंत्रिका जाल 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 सिकोड़ने के लिए एक अप्रशिक्षित शिक्षण पद्धति का उपयोग करते हैं।

जनरेटिव एआई के लाभ

यहाँ वे लाभ हैं जो जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अपने साथ लाते हैं:

  • उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट - जनरेटिव एआई को छवियों और वीडियो में शोर को खोजने और मिटाने, उनकी समग्र आउटपुट गुणवत्ता बढ़ाने में नियोजित किया जा सकता है।
  • सस्ती प्रक्रियाएं - 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 वाला जनरेटिव एआई उनकी उत्पादकता को बढ़ा सकता है।
  • बेहतर स्वास्थ्य - प्रारंभिक ट्यूमर का पता लगाने में जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) के उपयोग का मतलब बेहतर स्वास्थ्य है।
  • नए आविष्कार - नए रसायनों, पैटर्न, पदार्थों, या अन्य सामान को संश्लेषित करने में तंत्रिका जाल के उपयोग से संभावित रूप से नए आविष्कार हो सकते हैं।

जनरेटिव एआई के नुकसान

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

  • सीमित रचनात्मकता - जबकि जनरेटिव एआई नई चीजें बनाता है, वहां नहीं है आउट-ऑफ-द-बॉक्स सोच शामिल है, क्योंकि उत्पादित आउटपुट आमतौर पर तंत्रिका जाल में फीड किए गए डेटा का एक संयोजन होता है। दूसरे शब्दों में, AI सिस्टम में मौलिकता का अभाव है। वे नहीं कर सकते की अवधारणा या अपने दम पर एक विचार की कल्पना करते हैं, क्योंकि वे इन विचारों को उत्पन्न करने के लिए मानव इनपुट पर निर्भर करते हैं।

    हालांकि, मशीन लर्निंग के पैटर्न रिकग्निशन फीचर और जनरेटिव एआई के रचनात्मक पहलू 6 . के साथ खूबसूरती से मेल खाते हैंth योग की मानव ऊर्जा प्रणाली में चक्र कार्य।

    हम तब तक सुरक्षित हैं जब तक मशीनें इसी तरह रहती हैं, लेकिन क्या उन्हें कभी अंतिम 7 तक पहुंचना चाहिएth जानकारी को समझने और अवधारणा करने की चक्र 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 का शुरुआती सेटअप फिलहाल ज्यादा हो सकता है, हालांकि भविष्य में इसके कम होने की उम्मीद है।
  • नैतिक और नैतिक विचार - से गहरे नकली जो राजनेताओं और मशहूर हस्तियों को डीप-न्यूड जैसे विवादास्पद ऐप्स के लिए मजाकिया या विचित्र सामान कहते हुए चित्रित करते हैं, जो नारीवादियों से एक प्रतिक्रिया को उकसाते हैं, जनरेटिव एआई का उपयोग करने के संभावित नकारात्मक परिणामों की कोई सीमा नहीं है।

लोकप्रिय जनरेटिव एआई अनुप्रयोग 

जनरेटिव एआई तकनीक को कई क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है जहां सामान्य रूप से मानव रचनात्मकता की आवश्यकता होगी। निम्नलिखित इसके सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों और उद्योगों पर एक नज़र 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, चश्मा, आदि को जोड़ना। अलोकप्रिय डीप-न्यूड ऐप लोगों को स्वचालित रूप से अनवरोधित करने तक चला गया।
  • वीडियो - जनरेटिव एआई को वीडियो निर्माण में भी नियोजित किया जा रहा है, जैसे किसी व्यक्ति की तस्वीर को बात करने वाले वीडियो में बदलना, प्रसिद्ध बनाना मोना लिसा पेंटिंग मुस्कान, और बात कर रहे डिजिटल अवतार जो वास्तविक लोगों की तरह दिखते और ध्वनि करते हैं।
  • टेक्स्ट - इसमें लिखित पाठ और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करने वाला कंप्यूटर कोड शामिल है। चैटबॉट्स से लेकर ग्रामर प्रूफरीडर और कॉपीराइटर और कोडर्स के लिए राइटिंग असिस्टेंट तक, डोमेन बहुत बड़ा है।
  • हॉलीवुड की फिल्में - केवल वीडियो बनाने के अलावा, जनरेटिव एआई को और भी रचनात्मक स्थितियों में लागू किया जा सकता है, जैसे कि डीप-फेकरी का उपयोग करके एक अभिनेता के पूरी तरह से अलग चेहरे बनाना, उनकी उम्र बदलना, मार्वल के सरदार थानोस जैसे प्रभावशाली चरित्र और यहां तक ​​​​कि एआई-जनित कहानियां भी। और पटकथाएं।
  • संगीत - प्ले-अलॉन्ग न्यूरल नेट्स से लेकर अधिक जटिल सिस्टम तक, जो विभिन्न प्रकार की शैलियों में संगीत की रचना करते हैं, या तो अर्ध-सहायता प्राप्त या पूरी तरह से स्वचालित, जनरेटिव एआई संगीत उद्योग को बाधित करने के लिए समान रूप से तैयार है।
  • हेल्थकेयर - निदान के लिए बेहतर जानकारी प्रदान करने के लिए बॉडी स्कैन के संवर्द्धन सहित अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला।
  • फैशन - विभिन्न शैलियों से लेकर व्यक्तिगत कस्टम आउटफिट, रंग, ट्रेंड फोरकास्टिंग और टेक्सचर तक, जेनरेटिव एआई फैशन उद्योग को बाधित करने के लिए समान रूप से तैयार है।
  • ई-कॉमर्स निजीकरण - ग्राहक की प्राथमिकताओं का अनुमान लगाने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकें और यहां तक ​​कि सक्रिय समाधान, अनुभव, लक्षित संचार, वैयक्तिकृत उत्पाद अनुशंसाएं, और इसी तरह की पेशकश करने के लिए आगे बढ़ती हैं।
  • डेटा वृद्धि - उपलब्ध जानकारी की मात्रा बढ़ाने के लिए मौजूदा लेकिन सीमित डेटा से नए डेटा पॉइंट बनाने की प्रक्रिया।
  • विनिर्माण - जनरेटिव एआई नई सामग्रियों, रसायनों और दवाओं के संश्लेषण में मदद करता है जो उत्पादन लागत में कटौती कर सकते हैं।

जनरेटिव एआई परियोजना विचार

सीखने का सबसे अच्छा तरीका अक्सर करना होता है। इसलिए, यदि आप जनरेटिव एआई और इसके द्वारा प्रदान की जाने वाली संभावनाओं में रुचि रखते हैं, तो परीक्षण परियोजना के मुकाबले इसे आजमाने का कोई बेहतर तरीका नहीं है। आपको आगे बढ़ाने के लिए कुछ विचार निम्नलिखित हैं:

  1. गैर-मौजूद चेहरों का उत्पादन करें।
  2. फेस एजिंग या मैनिपुलेशन ऐप।
  3. छवियों से नए मानव पोज़ बनाएं।
  4. उच्च छवि संकल्प उत्पन्न करें।
  5. श्वेत और श्याम छवियों को रंगीन करें।
  6. 3डी छवियों से 2डी ऑब्जेक्ट बनाएं।
  7. कार्टून कैरेक्टर बनाएं।
  8. छवियों से शोर निकालें।
  9. एनएलपी इरादा वर्गीकरण चैट सिस्टम।
  10. लंबे लेखों का संक्षिप्त सारांश।
  11. टेक्स्ट-टू-इमेज आर्टवर्क रचनाएं।
  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 टूल विकसित किए हैं जो किसी न किसी तरह से आपके जेनरेटिव एआई प्रोजेक्ट में आपकी मदद कर सकते हैं। इनमें से कुछ सबसे लोकप्रिय उपकरण निम्नलिखित हैं:

  • OpenAI - नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग GPT-3 और नेचुरल लैंग्वेज टू कोड ट्रांसलेशन कोडेक्स मॉडल।
  • गण लैब - आपके ब्राउज़र में जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क।
  • नाइट कैफे - एआई कला जनरेटर।
  • मशालगान - Pytorch का उपयोग करके GAN प्रशिक्षण ढांचा।
  • पायगान - GAN को लागू करने के लिए पायथन लाइब्रेरी।
  • टीएफ-गण - GAN के लिए लाइटवेट Tensorflow टूल।
  • Google क्लाउड AI - गूगल से एआई टूल्स का संग्रह।
  • एआई युगल - यह आपको कंप्यूटर के साथ एक पियानो युगल खेलने की सुविधा देता है।
  • कला प्रजनक - अनूठी 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 को कॉपी और मिमिक्री करें।
  • गण टूलकिट - नो-कोड GAN मॉडल फ्रेमवर्क।
  • हाइपरगैन - यूआई और एपीआई के साथ कंपोजेबल पायथन फ्रेमवर्क।
  • गहरा सपना - कंप्यूटर विजन प्रोग्राम।
  • कल्पना करना - एनवीडिया डीप इमेजिंग PyTorch लाइब्रेरी।
  • कार्टून बनाना - कार्टून जैसी छवियां बनाएं।
  • टेन्सलफ्लो - लोकप्रिय मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म।
  • Scikit सीखने - पायथन में एक और मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म।
  • दाल-ई - प्रभावशाली टेक्स्ट-टू-इमेज क्रिएटर।

जनरेटिव एआई का उपयोग कर स्टार्टअप

वहाँ कई स्टार्टअप हैं जो समस्याओं को हल करने के लिए जनरेटिव एआई के एक पहलू या दूसरे 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, यह क्या नहीं है, यह कैसे काम करता है, और यह कंपनियों को क्या हासिल करने में मदद कर रहा है।

एक बात जो हम सभी सुनिश्चित कर सकते हैं, वह यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग का विकास जारी रहेगा। इसलिए, यदि आप एक डेवलपर हैं, तो इसका इस्तेमाल करें। और यदि आप एक व्यवसाय के स्वामी हैं, तो इसका लाभ उठाएं।

ननमदी ओकेके

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: 191

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