कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) क्या है? |What is AI in Hindi ?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीनों, विशेषकर कंप्यूटर सिस्टम द्वारा मानव खुफिया प्रक्रियाओं का अनुकरण है। एआई के विशिष्ट अनुप्रयोगों में विशेषज्ञ प्रणाली, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, वाक् पहचान और मशीन विजन शामिल हैं।
एआई कैसे काम करता है? How does AI work?
जैसे-जैसे एआई के आसपास प्रचार तेज हुआ है, विक्रेता यह प्रचार करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं कि उनके उत्पाद और सेवाएं इसका उपयोग कैसे करते हैं। अक्सर, जिसे वे एआई के रूप में संदर्भित करते हैं वह केवल प्रौद्योगिकी का एक घटक है, जैसे मशीन लर्निंग। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लिखने और प्रशिक्षित करने के लिए एआई को विशेष हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की नींव की आवश्यकता होती है। कोई भी प्रोग्रामिंग भाषा AI का पर्याय नहीं है, लेकिन Python, R, Java, C++ और जूलिया में AI डेवलपर्स के बीच लोकप्रिय विशेषताएं हैं।
सामान्य तौर पर, एआई सिस्टम बड़ी मात्रा में लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा को ग्रहण करके, सहसंबंधों और पैटर्न के लिए डेटा का विश्लेषण करके और भविष्य की स्थितियों के बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए इन पैटर्न का उपयोग करके काम करते हैं। इस तरह, एक चैटबॉट जिसमें पाठ के उदाहरण दिए गए हैं, वह लोगों के साथ जीवंत आदान-प्रदान करना सीख सकता है, या एक छवि पहचान उपकरण लाखों उदाहरणों की समीक्षा करके छवियों में वस्तुओं की पहचान करना और उनका वर्णन करना सीख सकता है। नई, तेजी से सुधार करने वाली जेनेरिक एआई तकनीकें यथार्थवादी पाठ, चित्र, संगीत और अन्य मीडिया बना सकती हैं।
एआई प्रोग्रामिंग संज्ञानात्मक कौशल पर केंद्रित है जिसमें निम्नलिखित शामिल हैं:
सीखना। एआई प्रोग्रामिंग का यह पहलू डेटा प्राप्त करने और इसे कार्रवाई योग्य जानकारी में बदलने के लिए नियम बनाने पर केंद्रित है। नियम, जिन्हें एल्गोरिदम कहा जाता है, कंप्यूटिंग उपकरणों को किसी विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देश प्रदान करते हैं।
तर्क। एआई प्रोग्रामिंग का यह पहलू वांछित परिणाम तक पहुंचने के लिए सही एल्गोरिदम चुनने पर केंद्रित है।
स्वयं सुधार। एआई प्रोग्रामिंग का यह पहलू एल्गोरिदम को लगातार बेहतर बनाने और यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि वे यथासंभव सटीक परिणाम प्रदान करें।
रचनात्मकता। एआई का यह पहलू नई छवियां, नया पाठ, नया संगीत और नए विचार उत्पन्न करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क, नियम-आधारित सिस्टम, सांख्यिकीय तरीकों और अन्य एआई तकनीकों का उपयोग करता है।
What are the types of artificial intelligence? |कृत्रिम बुद्धिमत्ता कितने प्रकार की होती है?
मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी में इंटीग्रेटिव बायोलॉजी और कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर अरेंड हिंट्ज़ ने बताया कि एआई को चार प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है, जो आज व्यापक रूप से उपयोग में आने वाले कार्य-विशिष्ट बुद्धिमान प्रणालियों से शुरू होते हैं और संवेदनशील प्रणालियों की ओर बढ़ते हैं, जो नहीं हैं अभी भी मौजूद है. श्रेणियां इस प्रकार हैं.
प्रकार 1:
प्रतिक्रियाशील मशीनें। इन AI सिस्टम में कोई मेमोरी नहीं होती और ये कार्य-विशिष्ट होते हैं। एक उदाहरण आईबीएम शतरंज कार्यक्रम डीप ब्लू है जिसने 1990 के दशक में गैरी कास्परोव को हराया था। डीप ब्लू शतरंज की बिसात पर मोहरों की पहचान कर सकता है और भविष्यवाणी कर सकता है, लेकिन क्योंकि उसके पास कोई स्मृति नहीं है, इसलिए वह भविष्य के मोहरों को सूचित करने के लिए पिछले अनुभवों का उपयोग नहीं कर सकता है।
प्रकार 2:
सीमित मेमोरी। इन एआई सिस्टम में मेमोरी होती है, इसलिए वे भविष्य के निर्णयों को सूचित करने के लिए पिछले अनुभवों का उपयोग कर सकते हैं। सेल्फ-ड्राइविंग कारों में निर्णय लेने के कुछ कार्यों को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है।
प्रकार 3:
मन का सिद्धांत। मन का सिद्धांत एक मनोविज्ञान शब्द है। जब एआई पर लागू किया जाता है, तो इसका मतलब है कि सिस्टम में भावनाओं को समझने के लिए सामाजिक बुद्धिमत्ता होगी। इस प्रकार का एआई मानव इरादों का अनुमान लगाने और व्यवहार की भविष्यवाणी करने में सक्षम होगा, मानव टीमों के अभिन्न सदस्य बनने के लिए एआई सिस्टम के लिए एक आवश्यक कौशल।
प्रकार 4:
आत्म-जागरूकता। इस श्रेणी में, एआई सिस्टम में स्वयं की भावना होती है, जो उन्हें चेतना प्रदान करती है। आत्म-जागरूकता वाली मशीनें अपनी वर्तमान स्थिति को समझती हैं। इस प्रकार का AI अभी तक मौजूद नहीं है।
AI tools and services | एआई उपकरण और सेवाएँ
एआई उपकरण और सेवाएँ तीव्र गति से विकसित हो रही हैं। एआई उपकरण और सेवाओं में वर्तमान नवाचारों का पता 2012 के एलेक्सनेट न्यूरल नेटवर्क से लगाया जा सकता है, जिसने जीपीयू और बड़े डेटा सेट पर निर्मित उच्च-प्रदर्शन एआई के एक नए युग की शुरुआत की। मुख्य परिवर्तन अधिक स्केलेबल तरीके से समानांतर में कई जीपीयू कोर में भारी मात्रा में डेटा पर तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की क्षमता थी।
पिछले कई वर्षों में, Google, Microsoft और OpenAI में AI खोजों और Nvidia द्वारा अग्रणी हार्डवेयर नवाचारों के बीच सहजीवी संबंध ने अधिक कनेक्टेड GPU पर बड़े AI मॉडल को चलाने में सक्षम बनाया है, जिससे प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी में गेम-चेंजिंग सुधार हुए हैं।
चैटजीपीटी की हालिया सफलता के लिए इन एआई दिग्गजों के बीच सहयोग महत्वपूर्ण था, दर्जनों अन्य ब्रेकआउट एआई सेवाओं का उल्लेख नहीं किया गया है। यहां एआई उपकरणों और सेवाओं में महत्वपूर्ण नवाचारों की सूची दी गई है।
ट्रांसफार्मर। उदाहरण के लिए, Google ने GPU के साथ कमोडिटी पीसी के एक बड़े समूह में AI प्रशिक्षण प्रदान करने के लिए एक अधिक कुशल प्रक्रिया खोजने का मार्ग प्रशस्त किया। इसने ऐसे ट्रांसफार्मर की खोज का मार्ग प्रशस्त किया जो बिना लेबल वाले डेटा पर AI के प्रशिक्षण के कई पहलुओं को स्वचालित करता है।
हार्डवेयर अनुकूलन. उतना ही महत्वपूर्ण, एनवीडिया जैसे हार्डवेयर विक्रेता भी सबसे लोकप्रिय एल्गोरिदम के समानांतर कई जीपीयू कोर में चलने के लिए माइक्रोकोड को अनुकूलित कर रहे हैं। एनवीडिया ने दावा किया कि तेज हार्डवेयर, अधिक कुशल एआई एल्गोरिदम, फाइन-ट्यूनिंग जीपीयू निर्देशों और बेहतर डेटा सेंटर एकीकरण के संयोजन से एआई प्रदर्शन में लाखों गुना सुधार हो रहा है। एनवीडिया IaaS, SaaS और PaaS मॉडल के माध्यम से AI-ए-सर्विस के रूप में इस क्षमता को और अधिक सुलभ बनाने के लिए सभी क्लाउड सेंटर प्रदाताओं के साथ भी काम कर रहा है।
जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर। पिछले कुछ वर्षों में एआई स्टैक भी तेजी से विकसित हुआ है। पहले उद्यमों को अपने एआई मॉडल को नए सिरे से प्रशिक्षित करना होता था। ओपनएआई, एनवीडिया, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और अन्य जैसे विक्रेता तेजी से जेनरेटर पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर (जीपीटी) प्रदान कर रहे हैं, जिन्हें नाटकीय रूप से कम लागत, विशेषज्ञता और समय पर किसी विशिष्ट कार्य के लिए ठीक किया जा सकता है। जबकि कुछ सबसे बड़े मॉडलों की लागत $5 मिलियन से $10 मिलियन प्रति रन होने का अनुमान है, उद्यम परिणामी मॉडलों को कुछ हज़ार डॉलर में बेहतर बना सकते हैं। इसके परिणामस्वरूप बाजार में तेजी आती है और जोखिम कम हो जाता है।
एआई क्लाउड सेवाएं। उद्यमों को अपने व्यवसायों में एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग करने से रोकने वाली सबसे बड़ी बाधाओं में एआई क्षमताओं को नए ऐप्स में जोड़ने या नए विकसित करने के लिए आवश्यक डेटा इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान कार्य हैं। सभी प्रमुख क्लाउड प्रदाता डेटा तैयारी, मॉडल विकास और एप्लिकेशन परिनियोजन को सुव्यवस्थित करने के लिए सेवा पेशकश के रूप में अपने स्वयं के ब्रांडेड एआई को पेश कर रहे हैं। शीर्ष उदाहरणों में AWS AI सेवाएँ, Google क्लाउड AI, Microsoft Azure AI प्लेटफ़ॉर्म, IBM AI समाधान और Oracle क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर AI सेवाएँ शामिल हैं।
एक सेवा के रूप में अत्याधुनिक AI मॉडल। अग्रणी एआई मॉडल डेवलपर्स इन क्लाउड सेवाओं के शीर्ष पर अत्याधुनिक एआई मॉडल भी पेश करते हैं। OpenAI में दर्जनों बड़े भाषा मॉडल हैं जो चैट, एनएलपी, इमेज जेनरेशन और कोड जेनरेशन के लिए अनुकूलित हैं जिन्हें Azure के माध्यम से प्रावधानित किया गया है। एनवीडिया ने सभी क्लाउड प्रदाताओं पर उपलब्ध टेक्स्ट, छवियों और मेडिकल डेटा के लिए अनुकूलित एआई इंफ्रास्ट्रक्चर और मूलभूत मॉडल बेचकर अधिक क्लाउड-अज्ञेयवादी दृष्टिकोण अपनाया है। सैकड़ों अन्य खिलाड़ी विभिन्न उद्योगों और उपयोग के मामलों के लिए अनुकूलित मॉडल भी पेश कर रहे हैं।
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