(A.I.) कृत्रिम बुद्धिमत्ता

 

 

 Artificial Intelligence (A.I.) कृत्रिम बुद्धिमत्ता

AI:- कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) वह तकनीक है जो कंप्यूटर और मशीनों को मानव की तरह सीखने, समझने, समस्या समाधान, निर्णय लेने, रचनात्मकता और स्वायत्तता का अनुकरण करने में सक्षम बनाती है।

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता (A.I.):- कृत्रिम बुद्धिमत्ता (A.I.) कंप्यूटर या मशीन की वह क्षमता है जिससे वह मानव बुद्धिमत्ता की नकल कर सके और सीखने, तर्क करने, समस्या समाधान और निर्णय लेने जैसे कार्य कर सके।

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता (A.I.):- कृत्रिम बुद्धिमत्ता वह तकनीक है जो मशीनों को मनुष्य की तरह सोचने, सीखने और कार्य करने में सक्षम बनाती है।

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता (A.I.):- कृत्रिम बुद्धिमत्ता (A.I.) कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो ऐसी स्मार्ट मशीनें बनाने से संबंधित है जो मनुष्यों की तरह सोच सकें, सीख सकें और निर्णय ले सकें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभ

1.       मानव प्रयास को कम करता है

2.      बिना थके 24×7 काम करता है

3.      उच्च सटीकता और गति

4.      खतरनाक कार्यों में सहायता करता है

5.      निर्णय लेने में सुधार करता है

6.      शिक्षा और स्वास्थ्य सेवा में उपयोगी

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नुकसान

1.       विकसित करने और रखरखाव में महंगी

2.      नौकरी के अवसरों को कम कर सकती है

3.      मानवीय भावनाओं और रचनात्मकता की कमी

4.      मशीनों पर पूर्ण निर्भरता जोखिमपूर्ण है

5.      बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है

6.      दुरुपयोग से सुरक्षा संबंधी समस्याएं हो सकती हैं

जॉन मैकार्थी — कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जनक

जॉन मैकार्थी (1927–2011) एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और संज्ञानात्मक वैज्ञानिक थे, जिन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के क्षेत्र के अग्रदूतों में से एक माना जाता है। उन्हें उनके क्रांतिकारी कार्यों के कारण अक्सर “AI का जनक” कहा जाता है। मैकार्थी वह व्यक्ति थे जिन्होंने 1955 में “Artificial Intelligence” शब्द गढ़ा और AI को परिभाषित करने का श्रेय भी उन्हें ही जाता है।

मैकार्थी का सबसे महत्वपूर्ण योगदान 1958 में LISP प्रोग्रामिंग भाषा का विकास था, जो AI अनुसंधान के लिए सबसे महत्वपूर्ण भाषाओं में से एक बनी और आज भी उपयोग में है।

AI के लाभ

1.       मानव प्रयास को कम करता है – दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करता है।

2.      उच्च सटीकता – मानवीय त्रुटियों को कम करता है।

3.      24×7 कार्य करता है – थकता नहीं है।

4.      तेज निर्णय लेने की क्षमता – डेटा को तेजी से संसाधित करता है।

5.      बिग डेटा को संभालता है – बड़ी मात्रा में डेटा का आसानी से विश्लेषण करता है।

6.      दक्षता में सुधार करता है – उद्योगों में उत्पादकता बढ़ाता है।

AI के नुकसान

1.       नौकरी का नुकसान – स्वचालन से मानव नौकरियां कम हो सकती हैं।

2.      उच्च लागत – विकास और रखरखाव महंगा होता है।

3.      भावनाओं की कमी – मनुष्यों की तरह सोच या महसूस नहीं कर सकता।

4.      मशीनों पर निर्भरता – अत्यधिक उपयोग से मानव कौशल कम हो सकते हैं।

5.      सीमित रचनात्मकता – केवल प्रोग्राम या प्रशिक्षण के अनुसार काम करता है।

6.      सुरक्षा जोखिम – सही नियंत्रण न होने पर दुरुपयोग हो सकता है।

AI के प्रकार

1-नैरो AI (कमजोर AI):- इस प्रकार की AI को किसी विशेष कार्य या सीमित कार्यों की श्रृंखला को करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है। यह सीमित दायरे में काम करती है और इसमें सामान्य बुद्धिमत्ता या अपने विशेष क्षेत्र के बाहर कार्य करने की क्षमता नहीं होती है।
विशेषताएँ:

1.       कार्य-विशेष पर आधारित।

2.      जो कार्य करने के लिए बनाई गई है, उससे आगे सोच या तर्क नहीं कर सकती।

आज की अधिकांश AI प्रणालियाँ नैरो AI हैं।
· उदाहरण:

1.       सिरी, एलेक्सा (वॉइस असिस्टेंट)

2.      नेटफ्लिक्स रिकमेंडेशन

3.      इमेज रिकग्निशन सिस्टम

2-जनरल AI (स्ट्रॉन्ग AI):-  जनरल AI उन मशीनों या प्रणालियों को संदर्भित करती है जो मनुष्यों की तरह विभिन्न प्रकार के कार्यों में बुद्धिमत्ता को समझ सकती हैं, सीख सकती हैं और लागू कर सकती हैं। इसमें एक क्षेत्र से दूसरे क्षेत्र में ज्ञान स्थानांतरित करने की क्षमता होती है।

       विशेषताएँ:

1.       मानव जैसी संज्ञानात्मक क्षमताएँ।

2.      बिना पुनः प्रोग्रामिंग के विभिन्न क्षेत्रों में कार्य करने के लिए सीख और अनुकूलन कर सकती है।

3.      अभी भी सैद्धांतिक है, क्योंकि जनरल AI अभी तक प्राप्त नहीं हुई है।
उदाहरण: उपलब्ध नहीं हैं

 

3-सुपर इंटेलिजेंट AI :- सुपर इंटेलिजेंट AI मानव बुद्धिमत्ता से सभी पहलुओं में आगे होगी, जिसमें रचनात्मकता, समस्या समाधान और निर्णय लेने की क्षमता शामिल है। इस स्तर की AI हर क्षेत्र में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम होगी, जैसे वैज्ञानिक अनुसंधान, कला और सामाजिक संपर्क।
विशेषताएँ:

1.       मनुष्यों से कहीं अधिक बुद्धिमान।

2.      ऐसी समस्याओं को हल कर सकती है जिन्हें मनुष्य समझ या पूर्वानुमान भी नहीं कर सकते।

3.      विज्ञान, चिकित्सा और प्रौद्योगिकी में मानव समझ से परे क्रांति लाने की क्षमता।

अभी भी अनुमानात्मक और सैद्धांतिक है, इसके कोई व्यावहारिक उदाहरण नहीं हैं।
· उदाहरण: उपलब्ध नहीं हैं

शीर्ष 10 प्रभावशाली AI आविष्कार

1.       डीप ब्लू (1997) – एक कंप्यूटर (डीप ब्लू) ने विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्पारोव को हराया।

प्रभाव: सिद्ध किया कि AI रणनीतिक खेलों में मानव विशेषज्ञों को हरा सकती है।

2.      अल्फागो (2016) – गूगल के डीपमाइंड द्वारा बनाया गया अल्फागो प्राचीन खेल गो के विश्व चैंपियन ली सेडोल को हराया।

प्रभाव: दिखाया कि AI जटिल खेलों को मनुष्यों से बेहतर तरीके से संभाल सकती है, बिना मानवीय ज्ञान के भी।

3.      अल्फाज़ीरो (2017) – अल्फाज़ीरो ने शतरंज, गो और शोगी को बिना किसी मानवीय इनपुट या नियमों के खुद ही सीखा।

प्रभाव: सिद्ध किया कि AI बिना बताए खुद सीख सकती है और नई रणनीतियाँ बना सकती है।

4.      GPT-3 (2020) – GPT-3 एक भाषा आधारित AI है जो लिख सकती है, बातचीत कर सकती है और मानव जैसी भाषा उत्पन्न कर सकती है।

प्रभाव: मशीनों द्वारा भाषा को समझने और उत्पन्न करने के तरीके को बदल दिया, जिससे वर्चुअल असिस्टेंट, चैटबॉट आदि में सुधार हुआ।

5.      टेस्ला ऑटोपायलट (2014) – टेस्ला का ऑटोपायलट AI की मदद से कारों को खुद चलाने की अनुमति देता है।

प्रभाव: स्वचालित ड्राइविंग कारों की दिशा में मार्ग प्रशस्त किया, जिससे दुर्घटनाओं और ट्रैफिक को कम करने का लक्ष्य है।

6.      IBM वाटसन (2011) – वाटसन एक AI है जो प्रश्नों के उत्तर देता है और डॉक्टरों को विशेष रूप से कैंसर के निदान में मदद करता है।

प्रभाव: सही उपचार तेजी से खोजने में डॉक्टरों की मदद करके स्वास्थ्य सेवा में परिवर्तन लाया।

7.      सिरी (2011) – यह क्या है: सिरी एप्पल का वॉइस असिस्टेंट है जो संदेश भेजने, अलार्म सेट करने जैसे कार्यों में मदद करता है।

प्रभाव: वॉइस असिस्टेंट को लोकप्रिय बनाया और दिखाया कि AI दैनिक कार्यों में कैसे सहायक हो सकती है।

8.      फेस रिकग्निशन सिस्टम (2000 के दशक से वर्तमान) – AI फोटो या वीडियो में चेहरों की पहचान कर सकती है।

प्रभाव: सुरक्षा प्रणालियों, फोन अनलॉक करने और अपराध रोकथाम में उपयोग।

9.      अल्फाफोल्ड (2020) – अल्फाफोल्ड प्रोटीन की संरचना की भविष्यवाणी करने में मदद करता है, जो जीवविज्ञान की एक बड़ी समस्या थी।

प्रभाव: जीवविज्ञान में बड़ी उपलब्धि, रोग अनुसंधान और दवा विकास में सहायक।

10.    रिइनफोर्समेंट लर्निंग (1990 के दशक से वर्तमान) – AI प्रयोग करके सीखती है और खुद को बेहतर बनाती है।

11.     प्रभाव: रोबोट, गेमिंग और स्वचालित ड्राइविंग कारों में उपयोग, जिससे AI बेहतर निर्णय ले पाती है।

AI के प्रमुख हार्डवेयर घटक:

1.       प्रोसेसर (CPU):- सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (CPU) मुख्य हार्डवेयर है जो AI में अधिकांश गणनात्मक कार्य करता है। यह गणितीय और तार्किक कार्यों जैसी प्रक्रियाओं को संभालता है।

2.      GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट):- GPU को समानांतर प्रसंस्करण (Parallel Processing) के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे यह इमेज पहचान और न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण जैसे कार्यों के लिए आदर्श बनता है।

3.      TPU (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट):- TPU गूगल द्वारा बनाया गया एक कस्टम प्रोसेसर है, जो विशेष रूप से मशीन लर्निंग वर्कलोड, खासकर डीप लर्निंग कार्यों को तेज करने के लिए बनाया गया है।

4.      सेंसर:- सेंसर ऐसे उपकरण होते हैं जो वातावरण से डेटा एकत्र करते हैं। ये मानव इंद्रियों (दृष्टि, ध्वनि, स्पर्श आदि) की तरह काम करते हैं और AI सिस्टम को इनपुट प्रदान करते हैं।

5.      एक्ट्यूएटर्स:- एक्ट्यूएटर्स यांत्रिक उपकरण होते हैं जो AI सिस्टम से मिलने वाले आदेशों के आधार पर भौतिक क्रियाएं करते हैं। ये सिस्टम में “मांसपेशियों” की तरह कार्य करते हैं और AI के निर्णयों को वास्तविक दुनिया की क्रियाओं में बदलते हैं।

6.      इफेक्टर्स:- इफेक्टर्स AI सिस्टम के वे भौतिक भाग या उपकरण होते हैं जो सीधे वातावरण के साथ संपर्क करते हैं और कार्यों को पूरा करते हैं। इन्हें एक्ट्यूएटर्स द्वारा नियंत्रित किया जाता है ताकि विशेष क्रियाएं निष्पादित की जा सकें।

AI एजेंट

AI एजेंट एक ऐसा सिस्टम है जो अपने वातावरण को समझता है, निर्णय लेता है और किसी लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए कार्य करता है।

उदाहरण सहित AI एजेंट के प्रकार:

1.       सरल रिफ्लेक्स एजेंट
केवल वर्तमान इनपुट पर काम करता है।
उदाहरण: स्वचालित दरवाजा जो व्यक्ति को महसूस करते ही खुल जाता है।

2.      मॉडल-आधारित एजेंट
पिछले अनुभव या स्मृति का उपयोग करता है।
उदाहरण: रोबोट वैक्यूम क्लीनर जो कमरे की संरचना याद रखता है।

3.      लक्ष्य-आधारित एजेंट
किसी विशेष लक्ष्य तक पहुंचने के लिए कार्य करता है।
उदाहरण: GPS नेविगेशन सिस्टम जो सबसे छोटा मार्ग खोजता है।

4.      उपयोगिता-आधारित एजेंट
कई विकल्पों में से सबसे अच्छा विकल्प चुनता है।
उदाहरण: ऑनलाइन शॉपिंग सिफारिश प्रणाली।

5.      लर्निंग एजेंट
अनुभव से सीखता है और सुधार करता है।
उदाहरण: AlphaZero जैसा AI गेम खिलाड़ी।

AI में उपयोग की जाने वाली कंप्यूटर भाषाएं

1.       Python:- Python अपनी सरलता और TensorFlow, PyTorch और scikit-learn जैसी शक्तिशाली लाइब्रेरीज़ के कारण AI के लिए सबसे लोकप्रिय भाषा है।

2.      R:- R मुख्य रूप से सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोग की जाती है, जिससे यह शोध और मशीन लर्निंग कार्यों, विशेष रूप से अकादमिक क्षेत्र में, के लिए उपयुक्त है।

3.      Lisp:- Lisp लंबे समय से AI अनुसंधान में उपयोग की जा रही है, खासकर प्रतीकात्मक तर्क और विशेषज्ञ प्रणालियों में, क्योंकि यह कोड और डेटा को संभालने में लचीली है।

4.      JavaScript:- JavaScript का उपयोग AI में वेब-आधारित अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है, जहां TensorFlow.js जैसी लाइब्रेरी ब्राउज़र में सीधे डीप लर्निंग चलाने की सुविधा देती हैं।

5.      Swift:- Swift का उपयोग Apple डिवाइसों पर AI के लिए किया जाता है, विशेष रूप से Core ML के साथ, जो iOS और macOS एप्लिकेशन में मशीन लर्निंग को एकीकृत करने में मदद करता है।

मशीन लर्निंग (ML)

मशीन लर्निंग, AI का एक प्रकार है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने और बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। ML में, एल्गोरिदम को डेटा का उपयोग करके पैटर्न पहचानने और उस डेटा के आधार पर भविष्यवाणी या निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

ML मॉडल संरचित डेटा (जैसे तालिकाएं या स्प्रेडशीट) से सीखते हैं, जिसमें इनपुट और आउटपुट के बीच पैटर्न या संबंधों की पहचान की जाती है। इसमें फीचर इंजीनियरिंग की आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि मनुष्य अक्सर मॉडल के सीखने के लिए महत्वपूर्ण डेटा विशेषताएं (फीचर्स) परिभाषित करते हैं।

ML के प्रकार:

1. सुपरवाइज़्ड लर्निंग:- एल्गोरिदम लेबल किए गए डेटा (जिसमें आउटपुट ज्ञात होता है) से सीखता है।
   उदाहरण: ईमेल को स्पैम या नॉन-स्पैम के रूप में वर्गीकृत करना।
2. अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग:- एल्गोरिदम बिना लेबल वाले डेटा में पैटर्न या समूह खोजता है।
   उदाहरण: खरीद व्यवहार के आधार पर ग्राहकों का क्लस्टर बनाना।
3. सेमी-सुपरवाइज़्ड लर्निंग:- एल्गोरिदम थोड़े से लेबल किए गए डेटा और बड़ी मात्रा में बिना लेबल वाले डेटा से सीखता है।
   उदाहरण: इमेज रिकग्निशन जहां केवल कुछ इमेज लेबल की गई होती हैं।
4. रिइनफोर्समेंट लर्निंग:- एल्गोरिदम इनाम और दंड का उपयोग करके ट्रायल और एरर से सीखता है।
   उदाहरण: रोबोट या गेम खेलने वाले AI एजेंट को प्रशिक्षित करना।

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डीप लर्निंग (DL)

डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो न्यूरल नेटवर्क (एल्गोरिदम की जटिल परतें) का उपयोग करके डेटा में उच्च-स्तरीय अमूर्तताओं का मॉडल बनाता है। यह मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके की नकल करता है और जानकारी को प्रोसेस करने के लिए कई परतों (“डीप”) का उपयोग करता है।

डीप लर्निंग के प्रकार

1. आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANNs)
   सामान्य समस्याओं के लिए उपयोग किए जाने वाले बुनियादी न्यूरल नेटवर्क।
   उदाहरण: घर की कीमत का पूर्वानुमान।
2. कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs)
   मुख्य रूप से इमेज और वीडियो प्रोसेसिंग के लिए उपयोग किए जाते हैं।
   उदाहरण: फेस रिकग्निशन, मेडिकल इमेज विश्लेषण।
3. रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RNNs)
   क्रमिक डेटा जैसे टेक्स्ट या टाइम सीरीज़ के लिए उपयोग किए जाते हैं।
   उदाहरण: स्पीच रिकग्निशन, भाषा अनुवाद।
4. लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM)
   RNN का एक विशेष प्रकार जो लंबे समय तक डेटा को याद रखता है।
   उदाहरण: स्टॉक मूल्य पूर्वानुमान, चैटबॉट्स।
5. गेटेड रिकरेंट यूनिट (GRU)
   LSTM का एक सरल और तेज संस्करण।
   उदाहरण: टेक्स्ट प्रेडिक्शन।
6. ऑटोएन्कोडर्स
   डेटा कंप्रेशन और फीचर लर्निंग के लिए उपयोग किए जाते हैं।
   उदाहरण: इमेज डीनॉइज़िंग।
7. जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स (GANs)
   वास्तविक डेटा के समान नया डेटा उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
   उदाहरण: AI-द्वारा बनाई गई इमेज।
8. ट्रांसफॉर्मर मॉडल्स
   प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और AI एजेंट्स में उपयोग किए जाते हैं।
   उदाहरण: ChatGPT, भाषा अनुवाद मॉडल।