Latest News What is Artificial Intelligence: Advantages, Disadvantages, Uses, Application आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

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Artificial Intelligence kya hai in hindi

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कुछ समय के लिए आसपास रहा है, लेकिन पिछले कुछ वर्षों में, यह वास्तव में ले लिया है। बड़े डेटा और मशीन लर्निंग के आविष्कार के साथ, AI पहले से कहीं अधिक शक्तिशाली हो गया है। कुछ लोग चिंतित हैं कि एआई मानव नौकरियों पर कब्जा कर लेगा, लेकिन दूसरों का मानना है कि यह दुनिया की कुछ सबसे कठिन समस्याओं को हल करने में हमारी मदद कर सकता है।

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) अध्ययन का एक क्षेत्र है जो बुद्धिमान एजेंटों के निर्माण से संबंधित है, जो ऐसे सिस्टम हैं जो तर्क कर सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं। AI अनुसंधान साठ वर्षों से अधिक समय से चल रहा है और AI के कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें चिकित्सा निदान, खोज इंजन और मशीन लर्निंग शामिल हैं।
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक कंप्यूटर विज्ञान क्षेत्र है जो बुद्धिमान एजेंटों के निर्माण से संबंधित है, जो ऐसे सिस्टम हैं जो स्वायत्तता से तर्क कर सकते हैं, सीख सकते हैं और कार्य कर सकते हैं। एआई के कई अलग-अलग प्रकार हैं, जिनमें से प्रत्येक के अपने फायदे और नुकसान हैं। एआई के कुछ सबसे सामान्य प्रकारों में कंप्यूटर विज़न, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग और कॉग्निटिव कंप्यूटिंग शामिल हैं। एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) एआई का एक उपक्षेत्र है जो मानव भाषा की समझ और प्रसंस्करण से संबंधित है। एनएलपी का क्षेत्र 1960 के दशक में शुरू हुआ, जब शोधकर्ता वाक् पहचान, प्राकृतिक भाषा निर्माण और मशीनी अनुवाद पर काम कर रहे थे।
• आज, एनएलपी का उपयोग कई अलग-अलग तरीकों से किया जाता है, जिसमें सर्च इंजन, चैटबॉट और वॉयस रिकग्निशन सिस्टम शामिल हैं।
• संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग (कभी-कभी संज्ञानात्मक प्रौद्योगिकी कहा जाता है) एआई का एक उभरता हुआ क्षेत्र है जो जटिल समस्याओं को हल करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम के उपयोग पर केंद्रित है।
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) 1950 के आसपास से है, लेकिन हाल ही में इसने उड़ान भरी है। बड़े डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग के आगमन के साथ, AI पहले से कहीं अधिक शक्तिशाली और उपयोगी हो गया है। अब इसका उपयोग स्वास्थ्य सेवा से लेकर वित्त से लेकर विनिर्माण तक कई तरह के उद्योगों में किया जा रहा है।
• एआई के सबसे बड़े फायदों में से एक इसकी सीखने और विकसित होने की क्षमता है। यह बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है और ऐसे पैटर्न ढूंढ सकता है जो मनुष्य कभी नहीं देख पाएंगे। यह इसे व्यवसायों के लिए एक अमूल्य उपकरण बनाता है, जो इसका उपयोग दक्षता में सुधार करने और बेहतर निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं।

एआई भी उपभोक्ताओं के बीच तेजी से लोकप्रिय हो रहा है। सिरी और एलेक्सा जैसे एप्लिकेशन लोगों के लिए वॉयस कमांड का उपयोग करके अपने उपकरणों के साथ बातचीत करना पहले से कहीं ज्यादा आसान बना रहे हैं। यह सिर्फ शुरुआत है; जैसे-जैसे एआई का विकास जारी है, हम इससे और भी आश्चर्यजनक चीजों की उम्मीद कर सकते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के नुकसान, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और एक्सपर्ट सिस्टम

समस्या समाधान के पारंपरिक तरीकों की तुलना में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के कई फायदे हैं। यहां हम एआई के कुछ प्रमुख नुकसानों का पता लगाएंगे और मशीन लर्निंग उन्हें कैसे दूर कर सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो बुद्धिमान एजेंटों, या सिस्टम के निर्माण से संबंधित है जो तर्क कर सकते हैं और सीख सकते हैं। एआई अनुसंधान आम तौर पर कृत्रिम सामान्य बुद्धि बनाने पर केंद्रित है, जिसे “सामान्य तर्क” और “सामान्य ज्ञान” क्षमताओं के स्तर के रूप में परिभाषित किया गया है जो किसी भी प्राकृतिक मानव के प्रदर्शन से अधिक है।
दिलचस्प बात यह है कि एआई का उपयोग ऐसे सिस्टम बनाने के लिए भी किया गया है जो स्वचालित रूप से डेटा से सीख सकते हैं और समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं। इसे अक्सर मशीन लर्निंग के रूप में जाना जाता है, और यह AI अनुसंधान के सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में से एक है।
एआई और मशीन लर्निंग के बीच एक बड़ा अंतर यह है कि एआई का संबंध इंटेलिजेंट सिस्टम के निर्माण से है, जबकि मशीन लर्निंग का ध्यान कंप्यूटर को डेटा के अनुकूल बनाकर स्मार्ट बनाने पर केंद्रित है। दूसरे शब्दों में, मशीन लर्निंग आपको कंप्यूटर को यह सिखाता है कि चीजों को अपने आप कैसे करना है, जबकि एआई आपको ऐसे सिस्टम बनाने में मदद करता है जो अपने लिए चीजें कर सकते हैं।
एआई के कई अलग-अलग प्रकार हैं, लेकिन उनमें से सभी कुछ सामान्य लक्षण साझा करते हैं। सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, वे सभी एल्गोरिदम (नियमों या चरणों के सेट) पर आधारित हैं जो उन्हें निर्णय लेने की अनुमति देते हैं। दूसरे, उन्हें सीखने और सुधारने के लिए भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। और अंत में, वे हमेशा विकसित हो रहे हैं –

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग क्या है?

एआई कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग का एक क्षेत्र है जो बुद्धिमान एजेंटों के निर्माण पर केंद्रित है, जो ऐसे सिस्टम हैं जो समस्याओं का कारण, योजना और समाधान कर सकते हैं। एमएल एआई का एक सबसेट है जो डेटा से सीखने वाले एल्गोरिदम के डिजाइन और प्रशिक्षण से संबंधित है।
AI और ML दोनों के अपने फायदे और नुकसान हैं। एआई के कुछ फायदों में यह शामिल है कि यह मानव की तुलना में बड़ी मात्रा में डेटा का तेजी से विश्लेषण करने में सक्षम है, यह अपनी गलतियों से सीखने में भी सक्षम है। एआई के नुकसान में यह शामिल है कि इसे पक्षपाती माना जाता है, और इसकी सटीकता मशीन सीखने के तरीकों जितनी अच्छी नहीं हो सकती है। मशीन लर्निंग डेटा से सीखने के लिए सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करता है। एआई पर इसके कई फायदे हैं, जिसमें यह भी शामिल है कि यह अधिक सटीक और स्केलेबल है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हानिकारक क्यों है?

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक ऐसी तकनीक है जो कंप्यूटर को जटिल कार्यों को समझने और आदेशों को पूरा करने में सक्षम बनाती है। एआई को तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और नेचुरल इंटेलिजेंस। मशीन लर्निंग एआई का सबसे सरल रूप है और इसमें कंप्यूटर सिस्टम को डेटा फीड करना और इसे अपने आप सीखने देना शामिल है। मशीन लर्निंग की तुलना में डीप लर्निंग अधिक जटिल है क्योंकि इसके लिए बड़ी मात्रा में डेटा और प्रोसेसिंग की कई परतों की आवश्यकता होती है। प्राकृतिक बुद्धिमत्ता एआई का सबसे उन्नत रूप है और इसे मनुष्यों के सोचने के तरीके का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• एआई का एक मुख्य नुकसान यह है कि यह हमेशा सटीक नहीं होता है। उदाहरण के लिए, कैमरों को कैलिब्रेट करने के तरीके के कारण Google का स्ट्रीट व्यू प्रोग्राम शुरू में गलत था। 2012 में, Google ने प्रोग्राम के लिए एक अपडेट जारी किया जिसने कुछ त्रुटियों को ठीक किया। हालांकि, 2017 में स्ट्रीट व्यू में एक नए प्रकार की त्रुटि का पता चला जहां कारें सड़क के गलत साइड पर चल रही थीं। एआई के लिए इस प्रकार की त्रुटि का पता लगाना मुश्किल है क्योंकि इसके लिए मानवीय व्याख्या की आवश्यकता होती है। एआई का एक और नुकसान यह है कि नए कार्यों या प्रतिमानों को सीखने में लंबा समय लग सकता है। उदाहरण के लिए, Google का AlphaGo Zero विश्व चैंपियन गो खिलाड़ी ली सेडॉल को गहन शिक्षण विधियों का उपयोग करके हराने में सक्षम था, लेकिन कंप्यूटर सिस्टम को गेम खेलना सीखने में कई मिलियन घंटे लग गए।
• एआई का एक और नुकसान यह है कि यह खतरनाक हो सकता है। उदाहरण के लिए, 2015 के एक अध्ययन में पाया गया कि Google की स्ट्रीट व्यू कारें अक्सर लोगों की सहमति के बिना उनकी छवियों को कैप्चर कर रही थीं। कुछ मामलों में, लोगों के चेहरे धुंधले हो गए थे या उनकी कारों पर भित्तिचित्रों का टैग लगा दिया गया था। खतरनाक एआई सिस्टम का एक और उदाहरण टेस्ला द्वारा विकसित सेल्फ-ड्राइविंग कार तकनीक है। मार्च 2018 में, ऑटोपायलट मोड में संचालित होने के दौरान एक टेस्ला मॉडल एस फ्लोरिडा में एक स्टॉप साइन में दुर्घटनाग्रस्त हो गया। दुर्घटना के परिणामस्वरूप चालक और यात्री की मृत्यु हो गई, और टेस्ला ने तब से अपने ऑटोपायलट सॉफ़्टवेयर के लिए एक रिकॉल जारी किया है।

हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के नुकसान को कैसे दूर कर सकते हैं?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के कई नुकसान हैं, लेकिन हम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके उन्हें दूर कर सकते हैं। मशीन लर्निंग एक एआई तकनीक है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने की अनुमति देती है। यह एक “प्रशिक्षण डेटा सेट” का उपयोग करके काम करता है, जो कि उदाहरणों का एक सेट है जिसका उपयोग कंप्यूटर को नए डेटा में समान पैटर्न की पहचान करने के लिए सिखाने के लिए किया जाता है। मशीन लर्निंग का लाभ यह है कि इसे विभिन्न कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जो इसे पारंपरिक एआई तकनीकों की तुलना में अधिक बहुमुखी बनाता है।
इसके अलावा, विशेषज्ञ एआई तकनीक के प्रदर्शन पर प्रतिक्रिया देकर उसकी सटीकता और प्रभावशीलता को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं। मानव और मशीनें एक साथ काम करके यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता दोनों पक्षों के लिए फायदेमंद बनी रहे।

निष्कर्ष

जबकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग दोनों ही लोकप्रियता में बढ़ रहे हैं, कुछ प्रमुख अंतर हैं जिनसे आपको अवगत होना चाहिए। एआई को मानव बुद्धि की नकल करने या उससे सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि मशीन लर्निंग कंप्यूटर को पैटर्न की पहचान करने और समस्याओं को स्वयं हल करने का तरीका सिखाने का एक तरीका है। ज्यादातर मामलों में, इसका मतलब है कि एआई सिस्टम विशिष्ट वस्तुओं या दृश्यों को पहचानने में बेहतर हैं, जबकि मशीन लर्निंग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे अधिक जटिल कार्यों को संभाल सकता है। हालांकि, ऐसे क्षेत्र भी हैं जहां ये दो प्रौद्योगिकियां ओवरलैप होती हैं, इसलिए निर्णय लेने से पहले प्रत्येक के पेशेवरों और विपक्षों को तौलना महत्वपूर्ण है।

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