कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक परिभाषा

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई)) मानव बुद्धि की नकल करने की एक मशीन की क्षमता है। इसमें सीखना, समस्या का समाधान करना आदि शामिल है रचनात्मकता. एआई अनुसंधान का संबंध इस बात से है कि कैसे कंप्यूटर ये कौशल हासिल कर सकते हैं.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

कृत्रिम बुद्धि कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो बुद्धिमान प्रणालियों के अनुसंधान और निर्माण से संबंधित है। मुख्य बात यह है कंप्यूटर उन्हें विकसित करना ताकि वे इंसानों की तरह सोच सकें और कार्य कर सकें।

में अहम भूमिका कृत्रिम होशियारी मशीन सीखने के तरीके खेलें। ये ऐसी प्रक्रियाएं हैं जिनके साथ कंप्यूटर बड़ी मात्रा में डेटा से स्वतंत्र रूप से सीखने में सक्षम हो। उदाहरण के लिए, वे पैटर्न पहचान सकते हैं और पूर्वानुमान लगा सकते हैं।

वह अभी खेल रही है कृत्रिम होशियारी हमारे जीवन के कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसके उदाहरण सिरी या एलेक्सा जैसे वॉयस असिस्टेंट हैं, जो अब कई घरों में पाए जा सकते हैं। स्वायत्त वाहन भी तेजी से आम होते जा रहे हैं और अब कई सड़कों पर चल रहे हैं।

कृत्रिम बुद्धि का इतिहास

कृत्रिम बुद्धि कंप्यूटर विज्ञान का एक लंबे समय से विवादास्पद क्षेत्र है। पहली कृत्रिम बुद्धिमान प्रणाली 1950 के दशक में विकसित की गई थी और तब से यह क्षेत्र काफी विकसित हो गया है। हाल के वर्षों में है कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी उद्योग की मुख्यधारा में प्रवेश किया है और कई नवाचारों को जन्म दिया है। गूगल जैसी कंपनियाँ, फेसबुक और Microsoft कृत्रिम बुद्धिमान प्रणालियों के अनुसंधान और विकास में अरबों का निवेश कर रहे हैं।

इस ब्लॉग पोस्ट में हम इतिहास का एक संक्षिप्त विवरण प्रदान करना चाहते हैं कृत्रिम होशियारी देना। हम जल्द से जल्द कुछ के साथ शुरुआत करेंगे इस क्षेत्र में विकास और फिर सबसे महत्वपूर्ण पर जाएं पिछले दशकों के मील के पत्थर.

पहली कृत्रिम बुद्धिमान प्रणाली 1950 के दशक में विकसित की गई थी। सबसे प्रसिद्ध प्रणालियों में से एक एलन ट्यूरिंग द्वारा विकसित लॉजिकल थ्योरीज़ प्रणाली थी। यह प्रणाली सरल तार्किक कथनों को सत्यापित कर सकती थी और सरल अंकगणितीय समस्याओं को हल करने में सक्षम थी। 1960 के दशक में कुछ और कृत्रिम रूप से बुद्धिमान प्रणालियाँ विकसित की गईं, जिनमें SHRDLU प्रणाली भी शामिल थी, जो अंग्रेजी में सरल निर्देशों को समझने और निष्पादित करने में सक्षम थी।

1970 के दशक में

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में कुछ महत्वपूर्ण प्रगति हुई है। सबसे महत्वपूर्ण लक्ष्यों में से एक कृत्रिम रूप से बुद्धिमान प्रणाली विकसित करना था ताकि वे प्राकृतिक बुद्धिमत्ता में सक्षम हो सकें भाषा को समझने के लिए. इस लक्ष्य को प्राप्त करने वाली पहली प्रणालियों में से एक WINOGRAM प्रणाली थी, जिसे टेरी विनोग्राड द्वारा विकसित किया गया था। यह प्रणाली अंग्रेजी के सरल वाक्यों को समझ सकती है और प्रश्नों का उत्तर दे सकती है।

1980 के दशक में

कुछ और प्रगति हुई है। इस दौरान कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसे महत्वपूर्ण लक्ष्य विशेषज्ञ प्रणालियों के समान सिस्टम विकसित करना था। पहली विशेषज्ञ प्रणालियों में से एक MYCIN थी, जिसे रक्त परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। MYCIN सरल नैदानिक ​​निर्णय लेने और सलाह प्रदान करने में सक्षम था।

1990 के दशक में

कुछ और प्रगति हुई है। इस दौरान कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसे महत्वपूर्ण लक्ष्य मशीन लर्निंग विकसित करना था। मशीन लर्निंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें कंप्यूटर डेटा से सीखना सीखें. पहली मशीन लर्निंग प्रणालियों में से एक NEAT प्रणाली थी, जिसे कार रेस जीतने के लिए डिज़ाइन किया गया था। NEAT अनुभव से सीखने और समय के साथ सुधार करने में सक्षम रहा है।

2000 के दशक में

कुछ और प्रगति हुई है। इस समय के दौरान कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसे महत्वपूर्ण लक्ष्य संज्ञानात्मक प्रणालियों को विकसित करना था। पहली संज्ञानात्मक प्रणालियों में से एक वॉटसन प्रणाली थी, जिसे टेलीविज़न शो जॉपार्डी में जीतने के लिए विकसित किया गया था। वॉटसन प्राकृतिक भाषा को समझने और जटिल कार्यों को हल करने में सक्षम थे।

2010 के दशक में

कुछ और प्रगति हुई है। इस समय कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसे महत्वपूर्ण लक्ष्य रोबोट विकसित करना है ताकि वे इंसानों की तरह काम करें। इस लक्ष्य को प्राप्त करने वाली पहली रोबोटिक प्रणालियों में से एक बोस्टन डायनेमिक्स की एटलस प्रणाली है। एटलस सरल कार्य करने में सक्षम है और आकार और शक्ति में मनुष्य के समान है।

हाल के वर्षों में

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकी उद्योग का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गया है। कंपनियों को पसंद है गूगलफेसबुक और माइक्रोसॉफ्ट कृत्रिम बुद्धिमान प्रणालियों के अनुसंधान और विकास में अरबों का निवेश कर रहे हैं। में भविष्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता होगा संभवतः महत्व बढ़ता रहेगा और और भी अधिक नवाचारों को बढ़ावा मिलेगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कैसे काम करती है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो बुद्धिमान प्रणालियों के अनुसंधान और निर्माण से संबंधित है। ये प्रणालियाँ मनुष्यों की तरह ही सीखने और सोचने में सक्षम होनी चाहिए।

एआई कैसे काम करता है?
AI मशीन लर्निंग के सिद्धांत पर आधारित है। एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है... डेटा पैटर्न पहचानें और पूर्वानुमान लगाएं.

एआई का एक प्रसिद्ध उदाहरण तथाकथित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है। यह नेटवर्क मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके का अनुकरण करता है और उदाहरण के लिए, किसी चेहरे को पहचानना सीख सकता है।

एआई का एक अन्य उदाहरण तथाकथित विशेषज्ञ प्रणाली है। यह है एक कार्यक्रम, जो नियमों के आधार पर निर्णय लेता है कि किसी विशेष मामले में कैसे आगे बढ़ना है। एक प्रसिद्ध विशेषज्ञ प्रणाली "क्लिप्पी" प्रोग्राम है, जिसे पहले माइक्रोसॉफ्ट ऑफिस में शामिल किया गया था।

कुछ वैज्ञानिकों का मानना ​​है कि निकट भविष्य में AI हमारे समाज में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। उदाहरण के लिए, यह उन समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है जो मनुष्यों के लिए बहुत जटिल हैं। अन्य लोग एआई को मुख्य रूप से एक खतरे के रूप में देखते हैं: बुद्धिमान मशीनें एक दिन मनुष्यों से बेहतर हो सकती हैं और दुनिया को अपने अधीन कर सकती हैं।

कृत्रिम बुद्धि के अनुप्रयोग के क्षेत्र

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्षेत्र बहुत विविध है और इसमें अनुप्रयोग के कई अलग-अलग क्षेत्र शामिल हैं। यह ब्लॉग आलेख कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कुछ सबसे दिलचस्प और रोमांचक क्षेत्रों का परिचय देता है।

आवाज़ पहचान:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग का पहला और संभवतः सबसे प्रसिद्ध क्षेत्रों में से एक वाक् पहचान है। इस क्षेत्र पर कई वर्षों से शोध किया जा रहा है और हाल के वर्षों में इसमें काफी प्रगति हुई है। अब ऐसे वॉइस असिस्टेंट मौजूद हैं जो लगभग एक इंसान जितने ही अच्छे हैं। गूगल असिस्टेंट, वीरांगना एलेक्सा और एप्पल सिरी वॉयस असिस्टेंट के कुछ उदाहरण हैं जो अब बहुत अच्छी तरह से विकसित हो चुके हैं।

छवि पहचान:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग का एक अन्य क्षेत्र छवि पहचान है। इस क्षेत्र पर कई वर्षों से शोध किया जा रहा है और हाल के वर्षों में इसमें काफी प्रगति भी हुई है। अब ऐसे कैमरे आ गए हैं जो लगभग एक इंसान जितने ही अच्छे हैं। Google का नेस्ट कैम आईक्यू इन कैमरों में से एक है. यह न केवल गतिविधियों का पता लगा सकता है, बल्कि चेहरों को भी पहचान और अलग कर सकता है।

रोबोटिक्स:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक और दिलचस्प अनुप्रयोग क्षेत्र रोबोटिक्स है। इस क्षेत्र में ऐसे रोबोट विकसित किए जा रहे हैं जो लगभग इंसानों जितने ही अच्छे हैं। इनमें से कुछ रोबोट स्वतंत्र रूप से भी सीख सकते हैं और बदलते परिवेश के अनुसार खुद को ढाल सकते हैं। रोबोट के सबसे प्रसिद्ध उदाहरणों में से एक बोस्टन डायनेमिक्स का ह्यूमनॉइड रोबोट एटलस है।

स्वायत्त वाहन:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक और रोमांचक अनुप्रयोग क्षेत्र स्वायत्त वाहन है। इस क्षेत्र में ऐसे वाहन विकसित किए गए हैं जो लगभग एक इंसान के समान ही अच्छे हैं। इनमें से कुछ वाहन पहले से ही स्वतंत्र रूप से चल सकते हैं और बदलते परिवेश के अनुकूल ढल सकते हैं। स्वायत्त वाहन के सबसे प्रसिद्ध उदाहरणों में से एक टेस्ला मॉडल एस है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पहले से ही अनुप्रयोग के कई दिलचस्प और रोमांचक क्षेत्र मौजूद हैं। भविष्य में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और भी अधिक बहुमुखी और लागू होगी।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विभिन्न प्रकार

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें कई अलग-अलग विषय शामिल हैं। ज्यादातर मामलों में इसे कंप्यूटर विज्ञान का एक उपक्षेत्र माना जाता है, लेकिन ऐसे दृष्टिकोण भी हैं जो मनोविज्ञान, भाषा विज्ञान और अन्य क्षेत्रों पर आधारित हैं। एआई शोधकर्ता प्रयास कर रहे हैं कंप्यूटर उन्हें मानवीय क्षमताओं की नकल करने या उनसे आगे निकलने के लिए प्रोग्राम करना। इनमें समस्या समाधान, योजना, सीखना, वाक् पहचान और संश्लेषण और धारणा शामिल हैं, लेकिन ये इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की पहली परिभाषा जॉन मैक्कार्थी द्वारा दी गई, जो इस क्षेत्र के अग्रदूतों में से एक थे। मैककार्थी ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को इस प्रकार परिभाषित किया: "मशीनों द्वारा मानव बुद्धि को प्रदर्शित करने की कला।" यह परिभाषा मानवीय क्षमताओं के अनुकरण पर केंद्रित है। एआई अनुसंधान के एक अन्य अग्रणी, मार्विन मिन्स्की द्वारा एक और प्रसिद्ध परिभाषा तैयार की गई थी: "कृत्रिम बुद्धिमत्ता उन कंप्यूटरों का उपयोग करके मनुष्यों के लिए सामान्य रूप से डिज़ाइन की गई समस्याओं को हल करने का विज्ञान और तकनीक है जो मानव मस्तिष्क के समान कुछ कर सकते हैं"। यह परिभाषा इस बात पर जोर देती है कि मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है और समस्या समाधान पर जोर देता है।

हालाँकि, हाल के वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिभाषा बदल गई है। आज कई विशेषज्ञ कृत्रिम बुद्धिमत्ता को मानवीय क्षमताओं की नकल के रूप में नहीं, बल्कि एक स्वतंत्र अनुशासन के रूप में देखते हैं। इनमें समस्या समाधान, योजना, सीखना, वाक् पहचान और संश्लेषण और धारणा शामिल हैं, लेकिन ये इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के फायदे और नुकसान

प्रौद्योगिकी और विज्ञान की दुनिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक गर्म विषय है। बहुत से लोग इसकी संभावनाओं को लेकर उत्साहित हैं, लेकिन कुछ चिंताएँ भी हैं। इस अनुभाग में हम इनमें से कुछ को कवर करेंगे फायदे और नुकसान कृत्रिम बुद्धिमत्ता की जाँच करें।

लाभ:

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमें कठिन समस्याओं को हल करने में मदद कर सकती है।
2. एआई सिस्टम स्वतंत्र रूप से सीख सकते हैं और नई परिस्थितियों के अनुकूल ढल सकते हैं।
3. एआई प्रौद्योगिकियां हमें अधिक कुशलता से काम करने और समय बचाने में मदद कर सकती हैं।
4. AI सिस्टम हमें निर्णय लेने में मदद कर सकता है।

विपक्ष:

1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से नौकरियां जा सकती हैं क्योंकि यह कुछ कार्यों को इंसानों से बेहतर कर सकती है।
2. लोगों को हेरफेर करने या उन पर निगरानी रखने के लिए एआई सिस्टम का दुरुपयोग किया जा सकता है।
3. एआई प्रौद्योगिकियों के विकास से कुछ नैतिक प्रश्न उठ सकते हैं, उदाहरण के लिए रोबोट की स्वायत्तता और संवेदनशील रोबोटों के संचालन के संबंध में डेटा.

कृत्रिम बुद्धि की आलोचना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आलोचना एक महत्वपूर्ण विषय है जिसे अक्सर उपेक्षित किया जाता है। बहुत से लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नकारात्मक चीज़ के रूप में देखते हैं क्योंकि उन्हें लगता है कि इससे लोगों की नौकरियों को ख़तरा है। अन्य लोगों का मानना ​​है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर्याप्त बुद्धिमान नहीं है और यह मानव समाज की जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम नहीं होगी। हालाँकि, ऐसे भी कई लोग हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक सकारात्मक चीज़ के रूप में देखते हैं। उनका मानना ​​है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमें कई समस्याओं को हल करने में मदद कर सकती है जो पहले हल नहीं हो पाती थीं।

Fazit

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कई संभावनाओं वाली एक रोमांचक तकनीक है। यह उन समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है जो मनुष्यों के लिए बहुत जटिल हैं और मानव ज्ञान और कौशल का विस्तार कर सकती हैं। हालाँकि, यह कुछ चुनौतियों के साथ भी आता है, विशेषकर... के संदर्भ में। सुरक्षा और नैतिकता संबंधी चिंताएँ। यह देखना दिलचस्प होगा कि भविष्य में AI कैसे विकसित होता है।