Artificial Intelligence (AI) क्या है?, जाने इसके प्रकार, फायदे, और नुकसान क्या है?

Artificial Intelligence (AI), यह एक साइंस – फाई फिल्मों जैसी है, जोकि हमलोग बच्चे के रूप में देखा करते थे, अक्सर यह हमे प्रभावित कर देती थी। ऐसा देखा गया है कि धरती पर इंसान को सबसे बुद्धिमान माना गया है, और यह बात सही भी है, क्योंकि अधिकांश किसी दिन उन मानव-समान रोबोट बनाने की इच्छा रखते थे।

अभी हमलोग बड़े होकर अपने जीवन शैली में देख भी रहे हैं। कि तकनीकी (Technology) एक विशाल कायम कर रही है। जिनसे की हमारे दिन – प्रतिदिन की गतिविधियों को बहुत ही ज्यादा सरल कर दी है, और आगे भी ऐसे ही करते रहेगी। वर्ष 1950 में किसी मशीन को इसी परिभाषा के साथ Artificial Intelligence (AI) को एक नाम दिया था।

इस (AI) प्रौद्योगिकियों का उपयोग हमारे जीवन को सरल बनाने में किया गया है। और Innovations Artificial Intelligence एक मूलभूत तत्व है जो अपने आप को कम्प्यूटेशनल उपकरणों और प्रणालियों में मानव बुद्धि के अनुकरण से संबंधित है। जोकि लगभग हर उद्योग डिजिटल क्रांति के लिए यह लागू होता है। 

जिससे हमारी मानव जीवन क्रांति और भी सरल हो जाएगी। आज हम आपको इस Blog Post के माध्यम से बताएंगे की Artificial intelligence Technology और career से जुड़े संपूर्ण जानकारी जिन Course से आप भी Technology के Field में कुछ बड़ा कर सकते है, जिससे को हमारी यह मानव जीवन भविष्य और सरल हो जाए।  

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, Artificial Intelligence (AI) क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस Artificial Intelligence (AI) एक इस प्रौद्योगिकियों का समूह है जिससे कि कंप्यूटर को भिन्न-भिन्न प्रकार के अन्य कार्य करने को सक्षम बनाता है। जिसने लिखी हूई भाषा को देखना, और बोले जाने वाली भाषा को देखना, समझना और उसे अनुवाद करने, डेटा  विश्लेषण करना और भी अनेकों कार्य करने की कौशल क्षमता को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) कहते है। 

Artificial intelligence (AI) से पूर्ण मूल्य प्राप्त करने के लिए, कई कंपनियां डेटा विज्ञान टीमों में महत्वपूर्ण निवेश कर रही हैं। डेटा विज्ञान विभिन्न डेटा स्रोतों के मूल्य निकालने के लिए सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान और व्यावसायिक ज्ञान को जोड़ता है।

Artificial intelligence की शुरुआत वर्ष 1950 के दशक में हुई थी। Artificial Intelligence (AI) का अर्थ है बनावटी (कृत्रिम) तरीके से विकसित की गई बौद्धिक क्षमता को बढ़ावा देना। इसके माध्यम से computer system या robotic system तैयार किया जाता है, जिससे उन्हें इन तर्कों के आधार पर चलाने का प्रयास किया जाता है जिसके आधार पर मानव मस्तिष्क काम करता है। और इनका निर्माण करता है। 

Note:— आरंभ करने के लिए नए ग्राहकों को Google Claud पर इम्वमेंट निवेश $400 का  करने के लिए निःशुल्क credit मिलता है। 

Artificial intelligence Technology (AI) कंप्यूटर की रीढ़ है। जोकि व्यक्तियों को अपनी व्यवसाय के लिए मूल्य को Unlock करता है। उदाहरण के लिए, Optical Character Recognition (OCR) फोटो और डॉक्यूमेंट से Texe और Data को निकालने के लिए Artificial intelligence (AI) का उपयोग किया जाता है। और संचालित सामग्री को व्यवसाय के लिए तैयार कर संचालित डाटा में परिवर्तित कर देता है। और ग्राहक अपनी मूल्यवान को Unlock भी कर सकता है। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस Artificial Intelligence (AI) कितने प्रकार के होते हैं?  

किसी भी सेटअप द्वारा किए जाने वाले कामों के प्रकार जटिलता के आधार पर AI को चार भागों में विभाजित किया गया है जो के नीचे निम्नलिखित है। 

1.प्रतिक्रियाशील मशीनें (Reactive Machine)

2. सीमित स्मृति (Limited Memory)

3. मस्तिष्क का सिद्धांत (Theory of mind) 

4. आत्म जागरूकता (Self Awareness)

प्रतिक्रियाशील मशीनें (Reactive Machine):—  

प्रतिक्रिया मशीनें एक ऐसा मशीन है जोकि AI के सिद्धांतों की सबसे बुनियादी सिद्धांतों का पालन करती है और जैसा कि इसके नाम से पता चलता है की यह सिर्फ अपने सामने की दुनिया कोई देखने की प्रतिक्रिया के लिए अपने दिमाग का उपयोग करने में सक्षम होते हैं। कोई भी प्रतिक्रियाशील मशीन मेमोरी को संघर्षित नहीं कर सकती है, वास्तविक रूप से निर्णय लेने की जानकारी लेने के लिए पिछले अनुभव पर भरोसा नही कर सकती है। अन्य प्रक्रिया को प्रतिक्रियाशील मशीन कहते है। 

दुनिया को समझने का सीधा मतलब यही है कि प्रतिक्रियाशील मशीनें केवल सीमित संख्या में विशेष कर्तव्यों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन की गई हैं। किसी प्रतिक्रियाशील मशीन के विश्वदृष्टिकोण को जानबूझकर सीमित करने के अपने फायदे हैं,  इस प्रकार का AI को सबसे अधिक भरोसेमंद और विश्वसनीय होगा, और यह हर बार समान उत्तेजनाओं पर उसी तरह प्रतिक्रिया करेगा। जिसका परिणाम फलस्वरूप भरोसा और वास्तविक होगा। 

प्रतिक्रियाशील मशीन का उदाहरण:— 

deep blue को आईबीएम (IBM) 2019 में शतरंज खेलने वाले सुपर कंप्यूटर के रूप में डिजाइन किया गया था और इसने एक गेम में अंतरराष्ट्रीय ग्रैंडमास्टर गैरी कास्पारोव को हराया था। deep blue केवल शतरंज बोर्ड पर मोहरों की पहचान करने और शतरंज के नियमों के आधार पर प्रत्येक मोहरे की चाल जानने, प्रत्येक मोहरे की वर्तमान स्थिति को स्वीकार करने और यह निर्धारित करने में सक्षम था कि उस समय सबसे तार्किक चाल क्या होगी।

कंप्यूटर अपने प्रतिद्वंद्वी की भविष्य की संभावित चालों का पीछा नहीं कर रहा था या अपने टुकड़ों को बेहतर स्थिति में रखने की कोशिश नहीं कर रहा था। प्रत्येक मोड़ को अपनी वास्तविकता के रूप में देखा गया, और संचालित किया गया कि यह कंप्यूटर शतरंज को बोर्ड को मोहरों की  AI से पहचान करवाता है। 

Google का AlphaGo भी आने वाली भविष्य की चालों का मूल्यांकन करने में असमर्थ है, लेकिन फिर भी वर्तमान में गेम के विकास का मूल्यांकन करने के लिए स्वयं के तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करता है, जो इसे अपधिक जटिल गेम में deep blue पर बढ़त देता है। अल्फ़ागो ने 2016 में चैंपियन गो खिलाड़ी ली सेडोल को हराकर खेल के विश्व स्तरीय प्रतिस्पर्धियों को भी पछाड़ दिया। जोकि बहुत ही ज्यादा डिमांडिंग था। 

सीमित मेमोरी (Limited Memory):— 

सीमित मेमोरी ऐसा मेमोरी है जोकि जानकारी कोलकाता करते समय संभावित निर्णय का मूल्यांकन करते हुए पिछले डेटा और भविष्यवाणियों को संग्रहीत करने की क्षमता होती है – अनिवार्य रूप से आगे क्या हो सकता है इसके सुराग के लिए अतीत को देखना। सीमित मेमोरी एआई अधिक जटिल है। 

ML में सीमित मेमोरी AI का उपयोग करते समय इन 6 चरणों का पालन करना बहुत ही आवश्यक है। जोकि नीचे निम्नलिखित है। 

1.प्रशिक्षण डेटा स्थापित करें

2. मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं

3. सुनिश्चित करें कि मॉडल पूर्वानुमान लगा सकता ह|

4. सुनिश्चित करें कि मॉडल को मानवीय या पर्यावरणीय प्रतिक्रिया मिल सके

5. मानव और पर्यावरणीय प्रतिक्रिया को डेटा के रूप में संग्रहीत करें

6. उपरोक्त चरणों को एक चक्र के रूप में दोहराएँ

मस्तिष्क का सिद्धांत (Theory of Mind)

 यह अवधारणा इस समझ के मनोवैज्ञानिक आधार पर आधारित है कि अन्य जीवित चीजों में विचार और भावनाएं होती हैं जो किसी के स्वयं के व्यवहार को प्रभावित करती हैं। एआई मशीनों के संदर्भ में, इसका मतलब यह होगा कि एआई यह समझ सकता है कि मनुष्य, जानवर और अन्य मशीनें कैसा महसूस करती हैं और आत्म-चिंतन और दृढ़ संकल्प के माध्यम से निर्णय ले सकती हैं, और फिर उस जानकारी का उपयोग स्वयं निर्णय लेने के लिए कर सकती हैं।

अनिवार्य रूप से, मशीनों को “दिमाग” की अवधारणा, निर्णय लेने में भावनाओं के उतार-चढ़ाव और वास्तविक समय में अन्य मनोवैज्ञानिक अवधारणाओं को समझने और संसाधित करने में सक्षम होना होगा, जिससे लोगों और एआई के बीच दो-तरफा संबंध बनेगा।

आत्म जागरूकता (Self Awareness)

एक बार जब मन का सिद्धांत स्थापित किया जा सकता है, तो एआई के भविष्य में, एआई के लिए अंतिम चरण आत्म-जागरूक होना होगा। इस प्रकार की एआई में मानव-स्तर की चेतना होती है और यह दुनिया में अपने अस्तित्व के साथ-साथ दूसरों की उपस्थिति और भावनात्मक स्थिति को भी समझती है। यह यह समझने में सक्षम होगा कि दूसरों को क्या चाहिए, यह न केवल इस बात पर निर्भर करता है कि वे उनसे क्या संवाद करते हैं बल्कि वे इसे कैसे संवाद करते हैं।

एआई में आत्म-जागरूकता मानव शोधकर्ताओं पर निर्भर करती है जो चेतना के आधार को समझते हैं और फिर इसे दोहराना सीखते हैं ताकि इसे मशीनों में बनाया जा सके।

Note:— 1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस Artificial Intelligence (AI)  के प्रकारों का व्यापक रूप से विभाजित करने का एक अधिक उपयोगी तरीका यह भी है कि मशीन कर क्या सकती है। जिसे हम वर्तमान में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI)  कहते हैं, उसे आर्टिफिशियल “संकीर्ण” बुद्धि माना जाता है, जिसमें यह अपनी प्रोग्रामिंग और प्रशिक्षण के आधार पर केवल कार्यों के संकीर्ण सेट ही निष्पादित कर सकती है। उदाहरण के लिए, ऑब्जेक्ट वर्गीकरण के लिए उपयोग किया जाने वाला AI एल्गोरिदम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण करने में सक्षम नहीं होगा। Google खोज संकीर्ण AI का एक रूप है, जैसा कि पूर्वानुमानित विश्लेषण, या आभासी सहायक है।

Note:— 2.  Artificial General Intelligence (AGI) एक मशीन के लिए इंसान की तरह “समझने, सोचने और कार्य करने” की क्षमता होती है। AGI वर्तमान में मौजूद नहीं है. अगला स्तर Artificial Superintelligence (ASI)होगा, जिसमें मशीन मानव से बेहतर तरीके से कार्य करने में सक्षम होगी।

Also Read | जाने OnePlus Open Foldable Smartphone के लॉन्च डेट, रिव्यू, स्पेसिफिकेशन और भी बहुत कुछ 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) , मशीन लर्निंग (Machine Learning) और डीप लर्निंग (Deep Learning) के बीच अंतर? 

मशीन लर्निंग (Machine Learning) AI का एक उपसमूह है जो ऐसे मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है जो computer को data से सीखने की अनुमति देता है। किसी कार्य को करने के लिए स्पष्ट रूप से program किए जाने के बजाय, ML model भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए Data का उपयोग करते हैं।

अगर देखे तो, अंतः सभी (Machine Learning) AI हैं,, लेकिन सभी (Machine Learning) AI तकनीकों का उपयोग नहीं करते हैं। उदाहरण के लिए, नियम-आधारित विशेषज्ञ प्रणालियाँ और प्रतीकात्मक AI, AI छतरी के अंतर्गत आते हैं, लेकिन जरूरी नहीं कि इसमें (Machine Learning) AI की तरह डेटा से सीखना शामिल हो। 

डीप लर्निंग (Deep Learning) मशीन लर्निंग (Machine Learning)  का एक विशेष रूप है। इसके अलावा, गहन शिक्षण “एंड-टू-एंड लर्निंग” करता है – जहां एक नेटवर्क को कच्चा डेटा और वर्गीकरण जैसे कार्य करने के लिए दिया जाता है, और यह सीखता है कि यह स्वचालित रूप से कैसे करना है।

Artificial Intelligence क्यों महत्वपूर्ण है?

आज के समय में, मनुष्यों और मशीनों दोनों द्वारा उत्पन्न डेटा की मात्रा, उस डेटा को अवशोषित करने, व्याख्या करने और उसके आधार पर जटिल निर्णय लेने की मनुष्यों की क्षमता से कहीं अधिक है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता सभी कंप्यूटर सीखने का आधार बनती है और सभी जटिल निर्णय लेने का भविष्य है। उदाहरण के तौर पर, अधिकांश मनुष्य यह पता लगा सकते हैं कि tik– tok– stok (notes and cours) में कैसे नहीं हारना है, भले ही 354,187 अद्वितीय चालें हैं, जिनमें से 48,521 ड्रा में समाप्त होती हैं। 600 x 1940, या 600 क्विंटिलियन से अधिक, विभिन्न संभावित चालों वाले बहुत कम लोगों को चेकर्स का ग्रैंड चैंपियन माना जाएगा।

सर्वोत्तम निर्णय पर पहुंचने के लिए कंप्यूटर इन संयोजनों और क्रमपरिवर्तनों की गणना करने में बेहद कुशल हैं।  Artificial Intelligence इसे और मशीन लर्निंग का इसका तार्किक विकास और गहन शिक्षा व्यावसायिक निर्णय लेने का मूलभूत भविष्य है। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), में व्यवसाय के उपयोग मामले?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को वर्तमान में प्रयोगशाला और commercial and consumer सेटिंग्स दोनों में कई प्रकार के कार्यों में लागू किया जा रहा है, जिसमें निम्नलिखित प्रौद्योगिकियां शामिल हैं। 

1. Artificial Neural Network मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्यप्रणाली से प्रेरित कम्प्यूटेशनल मॉडल हैं। उनमें से Interconnected nodes (neurons) होते हैं जो जानकारी को संसाधित और प्रसारित करते हैं, जिससे नेटवर्क को प्रशिक्षण के माध्यम से डेटा से पैटर्न और रिश्ते सीखने में सक्षम बनाया जाता है।
2. Deep learning Artificial Intelligence के लिए एक पूर्णवितीय  दृष्टिकोण है जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को बढ़ती जटिलता और अमूर्तता के पदानुक्रम में ढेर कर देता है।
3. Speech Recognition एक बुद्धिमान प्रणाली को मानव भाषण को पाठ या कोड में परिवर्तित करने की अनुमति देती है।
4. Natural Language Generation मनुष्यों और कंप्यूटरों के बीच बातचीत को सक्षम बनाती है।
5. Computer Vision एक मशीन को एक छवि को स्कैन करने और छवि में वस्तुओं की पहचान करने के लिए तुलनात्मक विश्लेषण का उपयोग करने की अनुमति देता है।
6. Expert systems लाभ 1970 और 1980 के दशक में विकसित प्रारंभिक एआई प्रौद्योगिकियों में से एक थी। इन प्रणालियों का उद्देश्य विशिष्ट डोमेन में मानव विशेषज्ञों के ज्ञान और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को पकड़ना और उस ज्ञान का उपयोग सिफारिशें प्रदान करने या निर्णय लेने के लिए करना है। हालाँकि विशेषज्ञ प्रणालियों पर गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क जैसी हालिया एआई तकनीकों की तरह व्यापक रूप से चर्चा नहीं की जा सकती है, फिर भी उनके पास स्वास्थ्य देखभाल, वित्त और इंजीनियरिंग में व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं।

Techopedia, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की व्याख्या करता है।

जबकि (AI) अक्सर science कथाओं के संवेदनशील कंप्यूटर अधीपित की छवियों का आह्वान करता है, वर्तमान वास्तविकता से बहुत ज्यादा अलग है। वास्तविक दुनिया में, AI system specific tools हैं, जो विशिष्ट कार्य करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जैसे किसी का फोटो को पहचान, भाषा अनुवाद, या फिर Data Analysis करना, इन प्रणालियों में चेतना, भावनाओं और आत्म-जागरूकता का अभाव है। इसके बजाय, वे डेटा से सीखे गए एल्गोरिदम और पैटर्न के आधार पर काम करते हैं, और उनकी क्षमताएं उनके प्रोग्रामिंग और प्रशिक्षण द्वारा सीमित होती हैं।

AI के प्रकार क्या हैं, और वे कैसे भिन्न हैं?

AI के बारे में अक्सर कमजोर या मजबूत होने के संदर्भ में बात की जाती है। आज के Technology जमाने मे, AI के अधिकतर व्यावसायिक अनुप्रयोग कमजोर AI के, मशीन-लर्निंग अनुप्रयोग हैं।

संकीर्ण (कमज़ोर) AI केवल पहले से ही निर्धारित कार्यों का एक सीमित सेट कर लेता है, जिससे कि वह  निष्पादित करने में सक्षम रहता है। 

ऐसा माना गया है कि सामान्य (मजबूत) AI भिन्न भिन्न प्रकार की उत्तेजनाओं के अनुसार मानव मस्तिष्क की स्वास्थ्य रूप से कार्य करने की क्षमता के बराबर होता है। 

उम्मीद की जाती है कि super AI एक दिन मानव बुद्धि से आगे निकल जाएगा। अंतः पूरी दुनिया पर अपना कब्जा कर लेगा। 

Note:—  Artificial Intelligence (AI) को पहले के समय में किसी चार श्रेणियों में से एक के संदर्भ में भी बात की जाती थी। 

Reactive AI अपने  निर्णय  को लेने के लिए वास्तविक समय के Data पर निर्भर रहता है। 

Limited Memory AI निर्णय लेने के लिए संग्रहीत डेटा पर भी निर्भर रहता है। 

Theory of Mind AI, निर्णय लेते समय उपयोगकर्ता के इरादे जैसे व्यक्तिगत तत्वों पर विचार करते है। 

Self-Aware AI  से मानव जैसी चेतना होती है जो स्वतंत्र रूप से लक्ष्य निर्धारित करने और किसी उद्देश्य को प्राप्त करने का सबसे अच्छा तरीका तय करने के लिए डेटा का उपयोग करने में भी सक्षम रहता है। 

इन अंतरों को देखने के बाद एक अच्छा तरीका AI को एक पेशेवर खिलाड़ी के रूप में कल्पना करता है। एक प्रतिक्रियाशील खिलाड़ी खेल में वर्तमान हाथ पर सभी निर्णयों को आधार बनाता है, जबकि एक सीमित मेमोरी वाला खिलाड़ी अपने और दूसरे खिलाड़ी के पिछले निर्णयों पर भी विचार करता है। 

Mind player का सिद्धांत अन्य खिलाड़ियों के व्यवहार संबंधी संकेतों को प्रभावित करता है और अंत में, एक आत्म जागरूक पेशेवर AI खिलाड़ी इस बात पर विचार करना बंद कर देता है कि क्या आजीविका कमाने के लिए पोकर खेलना वास्तव में उनके समय और प्रयास का सबसे अच्छा उपयोग है। इन्हीं कारणों के वजह से ही वह आपने विचारो पर काम करना बंद कर देता है। 

Artificial Intelligence (AI) के विकास के चरण

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को संपूर्ण प्रणाली को बदलने की अनुमति दी जा सकती है, जिससे सभी निर्णय शुरू से अंत तक लिए जा सकते हैं, या इसका उपयोग किसी विशिष्ट प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक मानक गोदाम प्रबंधन प्रणाली विभिन्न उत्पादों के वर्तमान स्तर को दिखा सकती है, जबकि एक बुद्धिमान कमी की पहचान कर सकता है, कारण का विश्लेषण कर सकता है और समग्र आपूर्ति श्रृंखला पर इसके प्रभाव का विश्लेषण कर सकता है और यहां तक ​​कि इसे ठीक करने के लिए कभी भी, कोई भी कदम उठाए जा सकता है। 

अभी के समय में जैसे-जैसे AI व्यावसायिक अनुप्रयोगों में अधिक प्रचलित होता जा रहा है, तेज, अधिक ऊर्जा-कुशल सूचना प्रसंस्करण की मांग तेजी से बढ़ रही है। पारंपरिक डिजिटल प्रोसेसिंग हार्डवेयर इस मांग को पूरा नहीं कर सकता है। यही कारण है कि शोधकर्ता मस्तिष्क से प्रेरणा ले रहे हैं और वैकल्पिक वास्तुकला पर विचार कर रहे हैं जिसमें Artificial Neurons and Synapses के नेटवर्क ऊर्जा-कुशल, स्केलेबल तरीके से उच्च गति और अनुकूली सीखने की क्षमताओं के साथ जानकारी संसाधित करते हैं।

AI कैसे काम करता है? 

AI सबसे बड़ी मात्रा में डेटा को तेज, पूर्णविराज प्रसंस्करण और बुद्धिमान एल्गोरिदम के साथ जोड़कर काम करता है, जिससे सॉफ्टवेयर को डेटा में पैटर्न या सुविधाओं से स्वचालित रूप से सीखने की अनुमति मिलती है। AI अध्ययन का एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें कई सिद्धांतों, विधियों और प्रौद्योगिकियों, प्रमुख उपक्षेत्र भी शामिल है। जोकि नीचे निम्नलिखित है। 

1. Computer vision किसी भी चित्र या वीडियो को पहचानने के लिए कंप्यूटर विज़न पैटर्न का उपयोग किया जाता है। पहचान और गहन शिक्षण पर निर्भर करता है। जब मशीनें फोटो को संसाधित, विश्लेषण और समझ सकती हैं, तो वे वास्तविक समय में फोटो तथा वीडियो को कैप्चर कर सकती हैं और उनके परिवेश की व्याख्या कर सकती हैं। इससे आप पहचान सकते है। 
2. A neural network एक प्रकार की machine learning है जो परस्पर जुड़ी इकाइयों (जैसे कि न्यूरॉन्स) से बनी होती है जो बाहरी इनपुट पर प्रतिक्रिया करके, प्रत्येक इकाई के बीच जानकारी को आकर्षित करके जानकारी संसाधित करती है। प्रक्रिया को कनेक्शन खोजने और अपरिभाषित डेटा से अर्थ प्राप्त करने के लिए डेटा पर एकाधिक पास की आवश्यकता होती है।
3. Natural language processing (NLP) यह कई भाषण सहित मानव भाषा का संश्लेषण, समझने और उत्पन्न करने की कंप्यूटर की क्षमता है। (NLP) का अगला चरण प्राकृतिक भाषा interaction  है, जो मनुष्यों को कार्य करने के लिए सामान्य, रोजमर्रा की भाषा का उपयोग करके कंप्यूटर के साथ संवाद करता है। 
4. Machine learning संश्लेषण मॉडल निर्माण को स्वचालित करता है। यह कहां देखना है या क्या निष्कर्ष निकालना है, इसके लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा में छिपी अंतर्दृष्टि खोजने के लिए Neural networks, statistics, operations research and physics methods का उपयोग करता है।
5. Deep learning  परसंकरण इकाइयों की कई परदों के साथ विशाल तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, बड़ी मात्रा में डेटा में जटिल पैटर्न सीखने के लिए कंप्यूटिंग शक्ति और बेहतर प्रशिक्षण तकनीकों में प्रगति का लाभ उठाता है। 
6. Advanced algorithms को अधिक डेटा का तेजी से और कई स्तरों पर संश्लेषण करने के लिए उन्नत algorithms  विकसित कर और नए तरीकों से संयोजित करके, यह बुद्धिमान प्रसंस्करण दुर्लभ घटनाओं की पहचान करने और भविष्यवाणी करने, जटिल प्रणालियों को समझने और अद्वितीय प्रिदृष्ट के अनुकूल होता है। 
7. Graphical processing के लिए इकाइयाँ AI के महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे पुनरावृत्त प्रसंस्करण के लिए आवश्यक भारी गणना शक्ति प्रदान करती हैं। तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े डेटा और compute   शक्ति की आवश्यकता होती है।
8. APIs, or application programming interfaces कोड के portable package हैं जो मौजूदा उत्पादों और software package में AI कार्यक्षमता को जोड़ना संभव बनाते हैं। वे घरेलू सुरक्षा प्रणालियों और QNA क्षमताओं में फोटो पहचान क्षमताओं को जोड़ सकते हैं जो डेटा का वर्णन करते हैं, कैप्शन और हेडलाइन बनाते हैं, या डेटा में दिलचस्प पैटर्न और अंतर्दृष्टि बताते हैं। 

ध्यान देने योग्य बात:— Artificial Intelligence  (AI) का लक्ष्य ऐसे software प्रदान करना है जो input पर तर्क कर सके और output पर समझा सके। AI Software के साथ मानव जैसी बातचीत प्रदान करेगा और विशिष्ट कार्यों के लिए निर्णय समर्थन प्रदान करेगा, लेकिन यह मनुष्यों के लिए प्रतिस्थापन नहीं है। और इतना काफी नही है, इसके लिए सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट करना बहुत महत्वपूर्ण है। 

Artificial Intelligence (AI) के क्या फायदे और नुकसान हैं?

अक्सर हम लोग देखते आए है कि AI के बारे में अच्छी और बुरी दोनों तरह की खबरें देखी और सूनी होंगे। AI के उपयोग के जोखिमों के बारे में आप चाहे जो भी सोचते हों, कोई भी इस बात पर विवाद नहीं कर सकता कि यह यहीं रहेगा। सभी आकार के व्यवसायों को AI के उपयोग से बहुत लाभ मिला है, और दुनिया भर के उपभोक्ता क्यू दैनिक जीवन ऐसे ही AI का उपयोग करता है। 

इस ब्लॉक पोस्ट के माध्यम से ही आपको बताएंगे कि हम  की जहां Artificial Intelligence के कई फायदे हैं, वहीं कुछ कमियां भी हैं। AI के बेनिफिट में कार्य स्वचालन के सहायता से दक्षता, सूचित निर्णयों के लिए डाटा अनुकूल, चिकित्सा निदान में सहायता और स्वायत्त वाहनों की उन्नति शामिल है। AI की कमियों में नौकरी में विस्थापन, पूर्ण विराज और गोपनीयता के बारे में नैतिक चिंताएं, हैकिंग से सुरक्षा जोखिम, मानव जैसी रचनात्मकता और सहानुभूति की कमी को भी शामिल करते है। 

चलिए जानते है कि  Artificial Intelligence के फायदों के बारे में। जोकि नीचे निम्नलिखित है। 

1. मानवीय त्रुटि में कमी (Reduction in Human Error):— Artificial Intelligence का सबसे बड़ा लाभ यह भी है कि AI त्रुटियों को काफी कम कर सकता है और सटीक और शुद्धता बढ़ा सकता है। प्रत्येक चरण में AI द्वारा लिए गए संकल्प से पहले एकत्र की गई जानकारी और algorithm के एक निश्चित सेट द्वारा तय किए जाते हैं। जब ठीक से program किया जाता है, तो इन त्रुटियों को भी शून्य किया जा सकता है। बस सर्त यह है को AI द्वारा हर नियम का पालन करना होता है। 

उदाहरण (Explain):—  Artificial Intelligence (AI)  के माध्यम से मानवीय त्रुटि में कमी का एक उदाहरण यह भी कि रोबोटिक सर्जरी सिस्टम का उपयोग करके, जोकि सटीक और सटीकता के साथ जटिल प्रक्रियाओं को निष्पादित कर सकता है, मानवीय त्रुटि के जोखिम को कम कर सकता है और स्वास्थ्य देखभाल में रोगी की सुरक्षा में सुधार कर सकता है।

2.शून्य जोखिम (Zero Risks):—  Artificial Intelligence (AI) का एक और सबसे बड़ा लाभ यह भी है कि AI robot को हमारे लिए काम करने की अनुमति देकर मनुष्य कई जोखिमों को दूर कर सकते हैं। चाहे बम को निष्क्रिय करना हो, अंतरिक्ष में जाना हो, महासागरों के सबसे गहरे हिस्सों की खोज करनी हो, धातु से बनी मशीनें प्रकृति में प्रतिरोधी होती हैं और प्रतिकूल वातावरण में भी जीवित रह सकती हैं। इसके अलावा भी बहुत से प्रतिरोध आपने जिम्मेदारियों के आदान प्रदान करता है। 

उदाहरण (Explain):— उदाहरण के तौर पर देखे तो शून्य एक विनिर्माण सुविधा में पूरी तरह से स्वचालित उत्पादन लाइन है। खतरनाक वातावरण में मानवीय त्रुटि और चोट के जोखिम को करते हुए मानवीय रूप, रोबोट के लिए भी कार्य करते है। 

3. 24×7 उपलब्धता (24×7 Availability):—  वैसे तो एक से एक वाइज अध्ययन हैं कि जो बताते हैं कि मनुष्य एक दिन में केवल 3 से 4 घंटे ही उत्पादक होता है। इंसानों को भी अपने जीवन के काम और निजी जीवन को संतुलित करने के लिए आराम और समय की आवश्यकता होती है। लेकिन AI बिना brack के काम कर सकता है। वे मनुष्य की तुलना में बहुत ही बारीकी से सोचते हैं और सटीक परिणामों के साथ एक समय में कई कार्य करते रहते है। वे अकेले ही सारी चीजों को हैंडल करते है। 

उदाहरण (Explain):— इसका खास बात यह भी है की online customer की सहायता से chat box हैं, जो customer को कभी भी, कहीं भी त्वरित सहायता प्रदान कर सकते हैं। Artificial Intelligence (AI) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके, chatbox सामान्य प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, मुद्दों को निवारण कर सकते हैं और जटिल समस्याओं को मानव एजेंटों तक पहुंचा सकते हैं, जिससे की आपको 24 घंटों इसका निभाई सेवा को भी  सुनिश्चित हो सकती है।

4. डिजिटल सहायता (Digital Assistance):—  वैसे तो देश विदेशों में कुछ सर्वाधिक तकनीकी रूप से उन्नत कंपनियाँ जैसे की डिजिटल सहायकों का उपयोग करके कस्टमर से जुड़ती हैं, जिससे मनुष्य कर्मियों की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। और कई वेबसाइटें कस्टमर द्वारा अनुरोधित सामग्री वितरित करने के लिए डिजिटल सहायकों का उपयोग करती हैं। हम बातचीत में उनसे अपनी खोज पर चर्चा कर सकते हैं।

कुछ chetbox इस तरह से बनाए जाते हैं कि यह बताना मुश्किल हो जाता है कि हम किसी इंसान से बातचीत कर रहे हैं या chetbox से। इसलिए इस काम को करने में काफी सारी कठिनाई होती है। 

उदाहरण (Explain):— इतना तो हम लोग जानते हैं कि व्यवसायों के पास एक कस्टमर सेवा दल होता है जिसे संरक्षकों की शंकाओं और चिंताओं का समाधान करना चाहिए। व्यवसाय एकchatbox या vayash box से बना सकते हैं जो AI का उपयोग करके अपने एल कस्टमर के सभी प्रश्नों का जवाब दे सकता है और अपने ग्राहकों की सारी परेशानी को दूर कर सकते हैं। 

5. नये आविष्कार (New Inventions):—   नए आविष्कार व्यावहारिक रूप से हर क्षेत्र में, AI के कई नवाचारों के पीछे प्रेरक शक्ति है जो हर व्यक्ति को चुनौतीपूर्ण मुद्दों को हल करने में सहायता करती है। अगर उदाहरण के तौर पर देखा जाए तो, AI-based technologies में बहुत तेज प्रगति ने डॉक्टरों को किसी महिला में स्तन कैंसर का प्रारंभिक चरण में ही पता लगाने की अनुमति दी है। जिससे कि किसी भी व्यक्ति को कोई परेशानी ना हो और वह स्वास्तिक रूप से ठीक हो जाए। 

उदाहरण (Explain):— आज हमारे देश विदेशों में तरह-तरह के नए आविष्कारों बन चुके हैं। अगर उदाहरण स्व-चालित करे तो , जो मानव हस्तक्षेप के बिना सड़कों और यातायात को navigate करने के लिए camera,  sensor और AI algorithm के साथ संयोजन करके उसका उपयोग करती हैं। स्व-चालित रूप से कारों में सड़क सुरक्षा में सुधार करने, यातायात की भीड़ को कम करने और विकलांग या सीमित गतिशीलता वाले लोगों के लिए पहुंच बढ़ाने की क्षमता है।

इन्हें tsla, Google और अंतःसमेत विभिन्न कंपनियों द्वारा विकसित किया जा रहा है और इनसे परिवहन में क्रांति आने की उम्मीद है। ऐसे परिवहन में क्रांति आने की उम्मीद तो है साथ ही साथ इसे अच्छे से मोनेटाइज करने की भी जरूरत है। जिससे भविष्य में किसी को भी कोई दिक्कत ना हो। 

6. निष्पक्ष निर्णय (Unbiased Decisions):—  मानव जीवन में ऐसे बहुत से भावनाओं से प्रेरित होते है, चाहे हम इसे पसंद करें या नहीं। दूसरी ओर, AI भावनाओं को तो एक अलग ही बात है और अपने दृष्टिकोण में अत्यधिक व्यावहारिक और तर्कसंगत है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक बड़ा फायदा यह भी है कि इसमें कोई पक्षपातपूर्ण विचार नहीं है, जो अधिक सटीक निर्णय लेना सुनिश्चित करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में संचालित रूप निरीक्षण होते रहता है। 

उदाहरण (Explain):— अगर इनकी एग्जांपल की बात करें तो यह एक  AI-संचालित भर्ती प्रणाली है जो जनसांख्यिकी के बजाय कौशल और योग्यता के आधार पर नौकरी आवेदकों की screening करती है। इससे भर्ती प्रक्रिया में पूर्णगर्ह को खत्म करने में मदद करती है, जिससे एक समावेशी और अधिक विविध कार्यबल तैयार होता है। और इनसे हर कोई लेना पसंद करते हैं। क्योंकि यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस AI को ही देन होती है। 

7. चिकित्सा अनुप्रयोग (Medical Applications):—  और जा दोस्तों, आई चिकित्सा की काफी महत्वपूर्ण विशेषताएं है जोकि AI के काफी कंफर्टेबल होते हैं। यह अनेकों क्षेत्र में भी महत्वपूर्ण योगदान दिया है, जिसमें निदान और उपचार से लेकर दवा की खोज और नैदानिक ​​​​परीक्षण तक के अनुप्रयोग शामिल हैं।

AI-संचालित उपकरण डॉक्टरों और शोधकर्ताओं को रोगी डेटा का विश्लेषण करने, संभावित स्वास्थ्य जोखिमों की पहचान करने और व्यक्तिगत उपचार योजनाएं विकसित करने में मदद कर सकते हैं। इससे रोगियों के लिए बेहतर स्वास्थ्य परिणाम प्राप्त हो सकते हैं और नए चिकित्सा उपचार और प्रौद्योगिकियों के विकास में तेजी लाने में मदद मिल सकती है।और AI चिकित्सा की खास बात याद भी है कि उसकी कोई भी मेहनत बेकार नहीं गई है। उसको हमेशा AI को क्षेत्र में सफलता मिली ही है। 

उदाहरण (Explain):— AI चिकित्सा की उदाहरण की बात की जाए तो या बहुत ही योगदान साबित हुआ AI की दुनिया में, जिसने की किसी को भी कोई तकलीफ नहीं हुई। AI चिकित्सा की मानना है कि वह रोगी डेटा का विश्लेषण करने, संभावित स्वास्थ्य जोखिमों की पहचान करने और व्यक्तिगत उपचार योजनाएं विकसित करने में मदद कर सकते हैं।

8. पैटर्न की पहचान (Pattern Identification):—  Pattern Identification एक अन्य क्षेत्र है जहां पर को AI को उत्कृष्ट आवश्यकता होती है। और बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और पैटर्न और रुझानों की पहचान करने की अपनी क्षमता के साथ, AI व्यवसायों और संगठनों को ,Customer Behavior, Market Trends और अन्य महत्वपूर्ण कारकों को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है। इस जानकारी का उपयोग बेहतर निर्णय लेने और व्यावसायिक परिणामों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। जिससे की अन्य किसी से कंपेयर किया जाए तो patterns Identification की क्षमता सबसे हटके है। 

 उदाहरण (Explain):—  Pattern Identification का एक उदाहरण धोखाधड़ी को पता लगाने में AI का उपयोग है, जहां कि machine learning algorithm धोखाधड़ी गतिविधि को पता लगाने और रोकने, सुरक्षा में सुधार करने और व्यक्तियों और संगठनों के लिए वित्तीय नुकसान को कम करने के लिए लेनदेन डेटा में पैटर्न और विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं। इससे की पैटर्न आइडेंटिफिकेशन के तौर पर विकसित किया जाता है। 

9. तेजी से निर्णय लेना (Faster Decision-making):—  अगर आपको कम समय में और कुछ कार्यों के लाभ को स्वचालित रूप से वास्तविक करने के लिए AI निर्णय लेने में एकदम एक्सपर्ट है जिससे आपको जब फायदा होगा कि आप कम समय में खुद के बेनिफिट के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। यह बहुत ही तेजी से विकसित हो रहा है। जिससे कि यह आपको AI संगठनों को निर्णय लेने में बहुत ही गतिविधि से सहायता करता है।

जहां की महंगी त्रुटियों को रोकने या बचाने के लिए इनका निर्णय लेना बहुत ही जरूरी है। ऐसे ही होगा कि आपकी विशेष रूप से मूल्यवान समय बच सकती है और सटीक रूप से आपको इसका लाभ भी प्राप्त हो सकता है। 

 उदाहरण (Explain):—

अगर आपको बहुत ही गतिवितेश है निर्णय लेने में कठिनाई हो रही है तो आप इन एक एक उदाहरण जैसे कि वित्तीय व्यापार में AI को संचालित करके अपने कीमती समय का अच्छे से उपयोग कर सकते हैं और साथ ही में वास्तविक algorithm की बहुत ही बड़ी मात्रा में और कम समय में उत्तर का विश्लेषण कर सकते हैं।

और अपने मनुष्य रूपिए व्यापारियों की तुलना में बहुत गतिविधि से सूचित निवेश का निर्णय आसानी से ले सकते हैं जिसके परिणाम फलस्वरुप आप कम टाइम में एक बेहतर रिटर्न प्राप्त कर सकते हैं और जोखिम भरा निर्णय से बच सकते हैं। तथा इनका लाभ आसानी से प्राप्त कर सकते हैं। 

10. जोखिम भरी स्थितियों में AI की पहचान (AI in Risky Situations):— 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक मुख्य लाभ यह भी है कि वह एक AI Robot को बनाकर जो हमारी ओर से खतरनाक कार्य कर सकता है, हम मानव  द्वारा सामना किए जाने वाले कई खतरनाक प्रतिबंधों से सकते हैं। इसका उपयोग किसी भी प्रकार की प्राकृतिक या मानव निर्मित आपदा में प्रभावी ढंग से किया जा सकता है, चाहे वह मंगल ग्रह पर जाना हो, बम को निष्क्रिय करना हो, महासागरों के सबसे गहरे क्षेत्रों की खोज करना हो, या कोयले और तेल के लिए खनन करना हो। इनके माध्यम से आप हर चीज को कर सकते हैं। AI अभी के डेट में बहुत ही ज्यादा मददगार साबित हुआ है। 

 उदाहरण (Explain):—

For example अगर ले तो, यूक्रेन में चेरनोबिल परमाणु ऊर्जा सुविधा में विस्फोट जो हुआ था, कहने का तात्पर्य यह है कि जो कोई भी व्यक्ति  कोर के करीब आता था, कुछ ही मिनटों में नष्ट हो जाता था, उस समय, कोई AI-संचालित रोबोट भी नहीं था, जिससे  शुरुआती चरणों में आग को नियंत्रित करके विकिरण के प्रभाव को कम करने में हमारी सहायता कर सकें। उस समय काफी परेशानियों का सामना करना पड़ा था, चाहे आग से बचना हो, बम को विस्फोट करने से रोकना क्योंकि उसे टाइम AI robot नही था। इसलिए बहुत सारे परेशानियों को फेस करना हो पड़ता था। 

11.  दोहराए जाने वाले कार्य करें ( Perform Repetitive Jobs):— 

आए दिन हम अपनी जिंदगी में अपने दैनिक कार्य के हिस्से के रूप में बहुत सारे दोहराए जाने वाले कार्य करेंगे, जैसे कि त्रुटियों के लिए दस्तावेज़ों की जाँच करना और अन्य चीजों के अलावा धन्यवाद नोट भेजना। हम इन छोटे-मोटे कामों को कुशलता से स्वचालित करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस AI का उपयोग कर सकते हैं और यहां तक ​​कि लोगों के लिए “उबाऊ” कार्यों को खत्म कर सकते हैं, जिससे उन्हें अधिक रचनात्मक होने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिल सके। और वह अपने दोहराए जाने वाली कार्यों को एक समय में पूरा कर सके। 

 उदाहरण (Explain):—

अगर हम इसकी उदाहरण की बात करें तो असेंबली लाइनों के निर्माण में रोबोट का उपयोग किया जाता है, जो वेल्डिंग, पेंटिंग और पैकेजिंग जैसे दोहराए जाने वाले कार्यों को उच्च बड़े ही तरीकों से और गतिविधियों  के साथ संभाल सकता है। तथा इसे कम लागत में बहुत ही अच्छे तरीके से सुधार भी कर सकता है। ताकि दोहराए जाने वाली काम को करने में कोई परेशानी ना हो।

12. दैनिक अनुप्रयोग (Daily Applications):— 

अब हम बताएंगे कि हमारी हर दिन होने वाली जिंदगी पूरी तरह से मोबाइल डिवाइस और इंटरनेट पर भी निर्भर करती है। हां विभिन्न प्रकार के ऐप्स का उपयोग करके जिसमे से हम बात कर तो, Google Maps, Alexa, Siri, Cortana on Windows, OK Google, taking selfies, making calls, email का रिप्लाई देना आदि शामिल है।

जिसमे से की भिन्न भिन्न AI पर आधारित तकनीक के उपयोग से हम अपने मोबाइल के माध्यम चाहे आज से मौसम का अनुमान लगाना हो या फिर ट्रैवल करते समय मेक का उपयोग करना हो यह सब तो AI का ही तो देन है। जिनकी वजह से आज हम Technology के माध्यम से बहुत तेजी से विकसित हो पा रहे हैं। 

उदाहरण (Example):—

आज से तकरीबन 20 साल पहले, अगर आप किसी यात्रा पर जाते थे तो उससे पहले ही आप योजना बनाकर तैयार कर लेते थे जिससे कि आपको आगे कोई दिक्कत ना हो और बीच-बीच में आपको किसी व्यक्ति की निर्देश की आवश्यकता होती थी। और अभी के टाइम में आपको कहीं ट्रैवल करना है कहीं या फिर किसी यात्रा में जाना है तो आप एक सेकंड में अपने गूगल मैप के माध्यम से यात्रा का लोकेशन लाइव देख सकते हैं। जैसे कि अमेरिका, जापान, स्वीटजरलैंड, दार्जिलिंग कहीं भी आपको यात्रा करना हो तो गूगल मैप से live यात्रा कर सकते हैं। 

13. सहायता डिजिटल (Assistance Digital ):— 

वैसे तो आप सर्वाधिक तकनीकी रूप से उन्नत कंपनियाँ डिजिटल सहायकों का उपयोग करके उपयोगकर्ताओं से जुड़ती हैं, जिससे मानव कर्मियों की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। कई वेबसाइटें उपयोगकर्ता द्वारा अनुरोधित सामग्री वितरित करने के लिए डिजिटल सहायकों का उपयोग करती हैं। हम बातचीत में उनसे अपनी खोज पर चर्चा कर सकते हैं। कुछ चैटबॉट इस तरह से बनाए जाते हैं कि यह बताना मुश्किल हो जाता है कि हम किसी इंसान से बातचीत कर रहे हैं या chat box से।

उदाहरण (Example):—

हम लोग जानते हैं कि व्यवसायों के पास एक ग्राहक सेवा दल होता है जिसे संरक्षकों की शंकाओं और चिंताओं का समाधान करना चाहिए। व्यवसाय एक chat box या voice box बना सकते हैं जो एआई का उपयोग करके अपने customer के सभी प्रश्नों का उत्तर दे सकता है।

चलिए अब हम लोग देखेंगे कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मुख्य नुकसान क्या क्या हैं। जोकि नीचे निम्नलिखित है। 

1.  इंसान को आलसी बनाओ (Make Humans Lazy):-

सबसे पहले तो AI  की बुरी बात यह है की एक इंसानी जीवन के लिए बहुत ही समस्या उत्पन्न, हां भले ही इंसान जीवन को सरल बनाकर रही है लेकिन इंसानी जीवन को आलसीपन भी बना रही है क्योंकि आने वाली पीढ़ी के लिए बहुत बड़ी समस्या को उत्पन्न कर रही है।  ऐसा इसलिए बोला जा रहा है क्योंकि AI से बहुत मदद मिल रही है। लेकिन हमारे पार्ट ऑफ जीवन के काम, जैसे की दोहराव जाने वाले कार्य, थकाओ कार्य अन्य तरह के काम को लेके भविष्य में बहुत बड़ी परेशानी होगी। 

उदाहरण (Example):—

हम लोगों का अधिकार देखते हैं कि थकाऊ और दोहराए जाने वाले कार्यों को अगर संचालित करें तो काम पूरा करने में चीजों को याद नहीं रखनी पड़ती है। इसलिए हम अपने दिमाग का काम से कम उपयोग AI के सहायता से अपना काम को पूरा कर सकते हैं।  

2.  कोई सुधार नहीं (No Improvement):— 

वैसे तो AI हमारी जिंदगी को सरल तो बना ही रही है लेकिन एक तरफ से देखे तो इंसानी जीवन को आलसी भी बनती जा रही है जिसका परिणाम यह होगा कि आने वाली पीढ़ी पर यह बहुत बड़ी समस्या बन जाएगी। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को हम विकसित नहीं कर सकते हैं क्योंकि या पहले से अपलोड किए गए महत्वपूर्ण तथ्यों के अनुभव के तकनीक पर आधारित है। अगर आप AI के माध्यम से ही अपने कार्य को करेंगे तो आने वाले भविष्य में आप ही को मुश्किलों का सामना करना पड़ेगा। AI का कम ही उपयोग करें तो आपके लिए फायदेमंद होगा।

AI मनुष्य दिमाग को एक्सेस करने के लिए बनाया जा रहा है ना कि इसे उपयोग करके खुद को आलसी बनाने के लिए। 

उदाहरण (Example):—  

इंसान को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विकसित करने के लिए नहीं बल्कि AI द्वारा कुछ तथ्यों और अनुभव के आधार पर एवं तकनीक के माध्यम से उन्हें कुशल विकसित करना होता है। 

3. बेरोजगारी (Unemployment):— 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्रयोग एक रोबोट के रूप में किया जाता है जो कि व्यवसाय को विस्थापित करने के लिए बेरोजगारी को बढ़ा रहा है। कुछ लोगों का दावा यह भी है कि chatbot और robot इंसानों द्वारा बनाए गए तकनीकी यंत्र को परिणाम फलस्वरुप इंसानों की जगह ही जगह को ले लेता है। इससे बेरोजगारी की संभावना बनी रहती है।  तो इसीलिए AI का उपयोग एक लिमिट में ही कीजिए। 

उदाहरण (Example):—  

बेरोजगारी की अगर बात किया जाए तो Ai इंसानी जीवन को अलसीपन बना रही है, जिससे कि AI का पूरा प्रभाव इंसानी जीवन पर भरपूर पड़ रहा है। 

4. ऊंची कीमतें (High Costs):— 

यह एक ऐसी मशीन बनाने की क्षमता है जोकि मनुष्य दिमाग का अनुकरण करके, उनको विकसित करती है। क्योंकि उनके लिए हमको बहुत सारा समय और संसाधन की जरूरत होती है। इसमें पूंजी भी बहुत ज्यादा लगता है, जोकि हम लोग उतना नहीं कर सकते हैं। अगर AI को अपडेट रहने और नवीनतम आवश्यकताओं को पूरे करने के लिए, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर पर काम करने की बहुत ज्यादा जरूरत पड़ती है। और अगर AI में नवीनतम हार्डवेयर तथा सॉफ्टवेयर को डेवलपमेंट करने के बाद बहुत ज्यादा महंगा हो जाता है। 

उदाहरण (Explain):—  

AI से अगर मशीन बनाने की क्षमता ज्योति मानव दिमाग का अनुकरण कर सके, वैसे तो अभी तक कोई उपलब्ध नहीं हुआ है। लेकिन हां इसके लिए बहुत ज्यादा समय और रकम की जरूरत पड़ती है। 

5.  कोई नैतिकता नहीं (No Ethics):— 

जब किसी नैतिकता तथा नैतिकता महत्वपूर्ण  एक मनुष्य विशेषता हैं जिनको हम AI में शामिल नही कर सकते है, क्योंकि इसे शामिल करना बहुत ही मुश्किल है। AI की गतिविधियों ने सभी की चिंता को बढ़ा दिए हैं, वो यही की एक दिन, AI अनियमित तरीके से बढ़ेगा, और अंततः हमारी मनुष्य जिंदगी को हमेशा के लिए मिटा देगा। इसी मानवता को हमलोग AI विश्लेषण कहते है। 

उदाहरण (Example):— 

मनुष्य जीवन के लिए नैतिकता बहुत ही महत्वपूर्ण है। जिनकी विशेषताएं AI में शामिल है। और यह बहुत ही गतिविधियों से आगे बढ़ रही है। 

6.  शुष्क (Emotionless):— 

हम लोगों का बचपन से ही सिखाया गया है कि, कंप्यूटर या फिर अन्य मशीनों में भावनाएं नहीं होती है। अगर मनुष्य एक टीम के रूप में कार्य करता है तो लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए टीम प्रबंधन की आवश्यकता होती है। लेकिन हां इस बात को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है कि प्रभावी ढंग से काम करने के मामले में रोबोट इंसानों से बेहतर है लेकिन यह भी सच है कि मनुष्य जीवन की जो कनेक्शन टीमों के आधार पर बनते हैं उनको भी कंप्यूटर द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है।

और हां भले ही कंप्यूटर सबसे तेज क्यों ना हो लेकिन कंप्यूटर या फिर अन्य किसी मशीन को तो इंसानों द्वारा ही बनाया गया है ना, तो इसका पूरा क्रेडिट मनुष्य को ही जाता है। 

उदाहरण (Example):— 

हमारे मनुष्य रूपी जीवन में कंप्यूटर तथा अन्य मशीनों का उपयोग किया जाता है। जिनसे की हम घर बैठे अपने कामों को बड़े ही आसानी से कर सकते है। लेकिन इनसे जो है की आने वाली पीढ़ी को बहुत बड़ी मिश्किलो का सामना करना पड़ सकता है।

7.   कोई रचनात्मकता नहीं  (No Creativity):— 

अगर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की बात करे तो इसका एक बहुत बड़ा नुकसान है जिनकी वजह से AI को भविष्य में काफी मुश्किलों का सामना करना पड़ सकता है। इसमें पूर्व फेड डेटा का पिछले अनुभव: के समय में कभी, रचनात्मक दृष्टिकोण में भी हो सकता था। जिसका उत्कृष्ट निष्कर्ष यह निकला कि Forbes Bot kill को कमाई रिपोर्ट को लिख दी थी। क्योंकि इनका रिपोर्ट पहले से उपलब्ध कराया गया था। जोकि यह पहले से ही मौजूद था। 

उदाहरण (Example):— 

 हालाँकि इनकी उदाहरण की बात करें तो यह अपने डेटा और तथ्य पर आधारित तकनीक है। जिससे की वह प्रभावशाली है कि एक बॉट स्वयं एक लेख लिख सकता है,और साथ ही में विभिन्न लेखकों में मौजूद भी, मनुष्य रूपी को सक्षम बनाता है। 

8. मनुष्य आलसी (Humans Lazy):—

अधिकतर केस में देखा गया है कि थकाऊ और दोहराए जाने वाली काम को संचालित रूप से करना चाहिए। लेकिन जब हमारा काम पूरा हो जाता है तो दोहराया जाने वाले कार्यों को भूल जाते है। इन सब चीजों को याद भी नहीं रखते। जोकि इंसानी जीवन की सबसे बड़ी भूल है। 

उदाहरण (Example):—

मनुष्य आलसी का मुख्य उदाहरण यह भी है, कि AI से काम करने के बाद उन कामों को याद नहीं रखना पड़ता है, जाहिर सी बात है जी AI इंसानी जीवन को आलसी बनाते जा रहा है। 

मजबूत Artificial Intelligence (AI) तथा कमजोर Artificial Intelligence (AI)?

मजबूत Artificial Intelligence (AI):— 

मजबूत AI एक ऐसा AI है, जिसे Artificial Intelligence सामान्य बुद्धि के रूप में भी जाना जाता है। यह एक ऐसी मशीन है, जो उन समस्याओं को हाल कर सकती हो और जिन कामों को करने के लिए कभी भी प्रशिक्षित नहीं किया गया है। जी है ठीक मनुष्य की ही तरह काम करता है, अन्य प्रक्रिया को हम मजबूत AI कहते है। 

AI एक मनुष्य रूपी बुद्धिमत्ता वाली एक मशीन का निर्माण हो सके, जिस किसी भी काम को करने में लागू किया जा सकता है और साथ ही AI की शोधकर्ताओं के लिए पवित्र कंघी बनाने वाले की रेती है। लेकिन आर्टिफिशियल सामान बुद्धि कि कठिनाइयों से उलझा पड़ा है। कितनों का कहना है कि एक शक्तिशाली AI को संभावित जोखिम के कारण मजबूत बनाया जाता है। जोकि एक मजबूत AI है। 

और एक मजबूत AI के विपरीत, कमजोर AI की क्षमताओं पर रचनात्मक पूर्ण सेटअप है। जोकि मशीनों का प्रतिनिधित्व करता है। और उपयोग के मामले में सामान की पूरी पुष्टि करता है। लेकिन कम समय में ज्यादा काम करने की क्षमता रखता है। 

कमजोर Artificial Intelligence (AI):— 

कमजोर AI एक ऐसा AI है जोकि कभी-कभी संकीर्ण AI या विशेष AI के रूप में जाना होता है। तथा एक सीमित संदर्भ में काम करना होता है इसी संकीर्ण जैसे कि मानव भाषा को ट्रांसक्रिप्ट करना, कर चलना या फिर किसी वेबसाइट पर सामग्री को क्यूरेट करना इन्हीं पर लागू होने वाले मनुष्य अनुकरण को कमजोर AI कहते है। 

जानकारी के लिए बता दूं की कमजोर AI अक्सर किसी एक कार्य को बहुत अच्छी तरीकों से एक जगह अपने ध्यान को केंद्रित करके करती है। लेकिन मशीन बुद्धिमान रख सकती है यह सबसे बुनियादी मानव बुद्धि की तुलना में कहीं अधिक बांधो और क्षमता के ऊपर काम करती है। 

कमजोर AI के कुछ उदाहरण नीच निम्नलिखित है— 

1.  जैसे कि एलेक्सा, सीरी और भी अन्य स्मार्ट सहायक होती है।  

2.  स्वचालित कारें

3.  ईमेल स्पैम फिल्टर

4.  नेटफ्लिक्स की सिफ़ारिशें

5.  गूगल खोज 

6.  संवादी बॉट

Artificial intelligence (AI)  का इतिहास क्या है?

बुद्धिमान रोबोट और कृत्रिम प्राणी पहली बार प्राचीन यूनानी मिथकों में दिखाई दिए। और अरस्तू का न्यायशास्त्र का विकास और निगमनात्मक तर्क का उपयोग मानवता की अपनी बुद्धिमत्ता को समझने की खोज में एक महत्वपूर्ण क्षण था। हालाँकि जड़ें लंबी और गहरी हैं, एआई का इतिहास जैसा कि हम आज सोचते हैं, एक सदी से भी कम समय का है। निम्नलिखित एआई में कुछ सबसे महत्वपूर्ण घटनाओं पर एक त्वरित नज़र है।

AI का पहला इतिहास (1960):—

(1963) जॉन मैक्कार्थी ने स्टैनफोर्ड में एआई लैब शुरू की थी। और (1966) अमेरिकी सरकार की स्वचालित भाषा प्रसंस्करण सलाहकार समिति (एएलपीएसी) की रिपोर्ट मशीनी अनुवाद अनुसंधान में प्रगति की कमी का विवरण देती है, जो रूसी के स्वचालित और तात्कालिक अनुवाद के वादे के साथ एक प्रमुख शीत युद्ध पहल थी।

ALPAC रिपोर्ट सभी सरकारी वित्त पोषित एमटी परियोजनाओं को रद्द करने की ओर ले जाती है। (1969) पहली सफल विशेषज्ञ प्रणालियाँ,DENDRAL और MYCIN, स्टैनफोर्ड में बनाई गईं। इसके अलावा भी बहुत से प्रणालियों बनाई गई थी। 

AI का दूसरा इतिहास (2020):—

 2020 Baidu ने SARS-CoV-2 महामारी के शुरुआती चरणों के दौरान वैक्सीन विकसित करने के लिए काम कर रही वैज्ञानिक और चिकित्सा टीमों के लिए अपना लीनियरफोल्ड AI एल्गोरिदम जारी किया। एल्गोरिदम केवल 27 सेकंड में वायरस के आरएनए अनुक्रम की भविष्यवाणी करने में सक्षम है, जो अन्य तरीकों की तुलना में 120 गुना तेज है। जोकि काफी ज्यादा ट्रेंडिन में भी है।

AI का उपकरण और सेवाएँ। 

इन सभी चैनलों से आने वाले टिकटों पर शीर्ष पर बने रहने के लिए एजेंटों का समर्थन करें। प्रत्येक चैनल पर ग्राहकों के साथ बातचीत करने के लिए एजेंट जो मैन्युअल प्रयास करते हैं, वह कई गुना बढ़ गया है।

इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि ग्राहक चाहते हैं कि उनके मुद्दों का शीघ्र समाधान हो, और आप अपने ग्राहकों को प्रतीक्षा कराने का जोखिम नहीं उठा सकते। वास्तव में, 33% ग्राहकों ने कहा कि वे खराब सेवा के केवल एक उदाहरण के बाद कंपनी बदलने पर विचार करेंगे।

आप अपनी टीम का विस्तार कर सकते हैं और अपने एजेंटों को अधिक कुशल और उत्पादक बनने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं, यह एक श्रम-गहन और समय लेने वाली प्रक्रिया है। इसलिए, ग्राहकों की बढ़ती मांगों को पूरा करने के लिए, आप अपनी प्रक्रियाओं में एआई को शामिल कर सकते हैं, और एक बेहतरीन ग्राहक अनुभव प्रदान करने में अपनी टीम की सहायता कर सकते हैं।

FAQS:

यह भी पढ़ें |

ChatGPT क्या है ? | ChatGPT से पैसे कैसे कमाएं?

Internet के बिना भी UPI Payment कर सकते है, जाने कैसे? Internet Ke Bina UPI Payment Kaise Kare

Bing AI Image Creator क्या है? AI से शानदार Image कैसे बनाएं?

10+ Freelance AI Jobs: जानें भविष्य के बेहतरीन Freelance AI के नौकरियां

OpenAI का  Project Q क्या है? आपके लिए हो सकता है खतरनाक | Project Q Kya Hai in Hindi

DeepFake क्या है, यह कितना खतरनाक है और इसके बचाव के तरीके क्या है? | DeepFake Kya Hai in Hindi

Internet क्या है, जानें इसकी फायदे और नुकसान 

Artificial Intelligence (AI) क्या है | जाने इसके प्रकार, फायदे, और नुकसान क्या है?