Artificial Intelligence क्या है? पूरी जानकारी – What is Artificial Intelligence in Hindi

Artificial Intelligence क्या है? पूरी जानकारी – What is Artificial Intelligence in Hindi

Artificial Intelligence क्या है? पूरी जानकारी – What is Artificial Intelligence in Hindiआर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक वैज्ञानिक क्षेत्र है जो मानव के रूप में सोचने, सीखने और अभिनय करने में सक्षम मशीनों और कंप्यूटरों को बनाने पर केंद्रित है । AI वर्तमान में सुर्खियों में है और, हालांकि यह अभी भी अपने शुरुआती चरण में है, समाज पर इसका प्रभाव पहले से ही काफी है। इसलिए जैसे-जैसे उद्योग परिपक्व होता है, AI-संचालित उत्पादों और सेवाओं की संख्या बढ़ती रहेगी। आईडीसी के अनुसार , निकट भविष्य के लिए, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बाजार 2024 तक € 512 मिलियन से अधिक होने की उम्मीद है।

AI गोद लेना भी यूरोपीय संघ के डिजिटल दशक नीति एजेंडे के भीतर हासिल किए जाने वाले लक्ष्यों में से एक है। जिसके अनुसार, डिजिटल अर्थव्यवस्था में अपनी भूमिका को मजबूत करने के लिए यूरोपीय संघ की 75% कंपनियों को डिजिटल संप्रभुता को बढ़ावा देने के लिए यूरोपीय रणनीति के हिस्से के रूप में 2030 तक इसका उपयोग करना चाहिए।

Artificial Intelligence क्या है | What is Artificial Intelligence in Hindi

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बुद्धिमान मशीनों और कंप्यूटर प्रोग्राम बनाने पर केंद्रित एक अनुशासन है जो मानव बुद्धि के लिए आंतरिक समस्या समाधान और निर्णय लेने की क्षमताओं का अनुकरण करने में सक्षम हैं। यह स्वचालन और नवाचार को प्रोत्साहित करता है , जो बदले में ग्राहक अनुभव, प्रतिस्पर्धा और विकास को बढ़ाता है।

AI प्रौद्योगिकियों के एक सेट से बना है जो प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और विभिन्न प्रकार के कार्यों को करने के लिए बड़े डेटा सेटों से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए उपयोग किया जाता है। ऐसा करने के लिए, यह कई विषयों को जोड़ता है जैसे: कंप्यूटर विज्ञान, डेटा एनालिटिक्स, भाषाविज्ञान, तंत्रिका विज्ञान और मनोविज्ञान, अन्य।

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग | Machine Learing and Deep Learning

एक के लिए, मशीन लर्निंग या Machine Learning (ML) AI का एक उपक्षेत्र है । दूसरी ओर, हालांकि कभी-कभी विनिमेय रूप से उपयोग किया जाता है, डीप लर्निंग या Deep Learning (DL) वास्तव में मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है।

अपलोड किए गए डेटा के आधार पर भविष्यवाणी और रैंकिंग करने में सक्षम विशेषज्ञ सिस्टम बनाने के लिए दोनों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम शामिल हैं। लेकिन जब मशीन लर्निंग में अधिक मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, तो डीप लर्निंग ऑटोमेशन और स्केलेबिलिटी को बढ़ाता है। Enterprise AI Application, जैसे Data Intelligence, मुख्य रूप से Artificial Intelligence के इन दो उपक्षेत्रों पर आधारित हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रकार AI कितने प्रकार के होते हैं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को तीन मुख्य श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है : नैरो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और आर्टिफिशियल सुपर इंटेलिजेंस।

संकीर्ण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस | Narrow Artificial Intelligence

नैरो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, जिसे Narrow AI या कमजोर AI के रूप में भी जाना जाता है , को विशिष्ट कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह आज AI का सबसे व्यापक प्रकार है। यह पीछे है, उदाहरण के लिए, कई एप्लिकेशन जिनका हम दैनिक आधार पर उपयोग करते हैं, जैसे कि Apple और Amazon, सिरी और एलेक्सा के आभासी सहायक।

जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस | General artificial intelligence

Artificial General Intelligence , जिसे General AI या मजबूत AI के रूप में भी जाना जाता है , एक सैद्धांतिक दृष्टिकोण है जिसमें मशीनें मानव बुद्धि से मेल खाती हैं। वह मशीनों के आत्म-जागरूक होने की संभावना के बारे में सिद्धांत देता है।

अधीक्षण कृत्रिम | Superintendent Artificial

Artifical Super Intelligence , जिसे Hyper Intelligence या Superhuman Intelligence  के रूप में भी जाना जाता है , सुपरइंटेलिजेंस बनाने की संभावना के बारे में सिद्धांत देता है जो मानव मस्तिष्क को भी पार कर जाता है।

इसी तरह, मानव क्षमताओं की प्रतिकृति की डिग्री के अनुसार, एक अन्य वर्गीकरण प्रणाली भी है जो चार प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्थापित करती है : प्रतिक्रियाशील AI, सीमित मेमोरी AI, मन AI का सिद्धांत और आत्म-जागरूक AI।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग | Applications of Artificial Intelligence (AI) in Hindi

Stanfors University की 2022 Artificial रिपोर्ट के अनुसार, 2018 से AI तेजी से सस्ती और अनुकूलित हो गई है। उदाहरण के लिए, एक छवि वर्गीकरण प्रणाली के प्रशिक्षण की लागत में 63.6% की कमी आई है और प्रशिक्षण के समय में 94.4% की वृद्धि हुई है।

आज, AI वर्कलोड को चलाने के लिए उद्यम अधिक आसानी से कंप्यूट और स्टोरेज क्षमता तक पहुंच सकते हैं। जीपीयू के साथ बेयर-मेटल और क्लाउड सर्वर बड़े पूंजी निवेश के बिना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने के लिए सभी प्रकार की कंपनियों के लिए एक सुलभ और स्केलेबल तरीका प्रदान करते हैं

नतीजतन, AI technologies को अपनाने से बढ़ना बंद नहीं हुआ है। निम्नलिखित सूची में कुछ वर्तमान AI अनुप्रयोग शामिल हैं :

  • स्वर और छवि पहचान। Voice and Image recognition
  • ग्राहक सेवा में  मैसेजिंग बॉट । Messaging bot in customer service
  • विज्ञापन अनुशंसा इंजन। Ad recommendation engine
  • डेटा विश्लेषण। data analysis
  • स्वायत्त कार प्रौद्योगिकी। autonomous car technology

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इतिहास | History of Artificial Intelligence

हालांकि इसके इतिहास को पुरातनता में वापस खोजा जा सकता है, लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने वास्तव में 1940 और 1950 के दशक के दौरान आकार लेना शुरू किया था । इन दशकों के दौरान:

  • वाल्टर पिट्स और वारेन मैककुलोच ने सबसे पहले वर्णित किया जिसे बाद में ” तंत्रिका नेटवर्क ” के रूप में जाना जाएगा।
  • मार्विन मिंस्की और डीन एडमंड्स ने पहली तंत्रिका नेटवर्क मशीन , SNARC ( स्टोचैस्टिक न्यूरल एनालॉग रीइन्फोर्समेंट कैलकुलेटर ) का निर्माण किया ।
  • एलन ट्यूरिंग , जिन्हें कई लोग AI का जनक मानते हैं, ने 1950 में अपना लेख कम्प्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस प्रकाशित किया , जिसमें उन्होंने सवाल उठाया “क्या मशीनें सोच सकती हैं?” और ट्यूरिंग टेस्ट पेश किया।
  • जॉन मैक्कार्थी ने 1956 में पहले AI सम्मेलन के दौरान ” आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ” शब्द गढ़ा – ” द डार्टमाउथ वर्कशॉप ” -। इस सम्मेलन को अक्सर AI का जन्म माना जाता है।
  • आर्थर सैमुअल ने सम्मानित शौकिया शतरंज खिलाड़ियों को चुनौती देने के लिए काफी कुशल चिप प्रोग्राम बनाया। उन्होंने « मशीन लर्निंग » शब्द को भी लोकप्रिय बनाया । यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि तब से खेलों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग अनुशासन की प्रगति को मापने के लिए किया गया है।

1960 और 1970 के दशक के प्रारंभ में, AI के विकास ने कई लोगों को चकित कर दिया , क्योंकि कंप्यूटर बीजीय समस्याओं को हल करने या अंग्रेजी बोलना सीखने जैसे जटिल कार्यों को करने में सक्षम होने लगे। इस अवधि के दौरान, मील के पत्थर जैसे:

  • ELIZA प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यक्रम , इतनी यथार्थवादी बातचीत करने में सक्षम है कि कुछ उपयोगकर्ताओं को यह भी लगा कि वे किसी अन्य इंसान से बात कर रहे हैं।
  • जापान में 1972 में पहले पूर्ण पैमाने पर बुद्धिमान Android का निर्माण ।

हालाँकि, इस अवधि के दौरान आलोचनाएँ और असफलताएँ भी थीं – जो वास्तव में, पहली “AI विंटर” मानी जाती हैं । उदाहरण के लिए, प्रासंगिक समस्याओं को हल करने के लिए कंप्यूटिंग और भंडारण क्षमता की कमी के कारण धन की हानि हुई। AI शोधकर्ताओं ने इतनी ऊंची और अप्राप्य अपेक्षाएं स्थापित की थीं कि प्रगति की कमी से निवेशक निराश हो गए।

इसके विपरीत, 1980 का दशक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक समृद्ध अवधि थी , जिसका श्रेय “विशेषज्ञ प्रणालियों” को जाता है। ये AI कार्यक्रम विशेषज्ञ ज्ञान से प्राप्त तार्किक नियमों का उपयोग करके सवालों के जवाब देने और समस्याओं को हल करने में सक्षम थे। विशेषज्ञ प्रणालियों ने मानव निर्णय लेने की नकल की पेशकश की जो संगठनों में उत्पादकता बढ़ाने के लिए बहुत आकर्षक थी। एक उदाहरण देने के लिए, Pittsburgh, Pennsylvania (US) में Carnegie Mellon University में निर्मित xcon expert system ने डिजिटल उपकरण निगम को प्रति वर्ष लाखों डॉलर की बचत की।

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इस सफलता के परिणामस्वरूप, निगमों ने इन कार्यक्रमों को विकसित करना शुरू कर दिया, और AI उद्योग फिर से बढ़ने लगा- हालांकि यह लंबे समय तक नहीं चला। 1980 के दशक के अंत और 1990 के दशक की शुरुआत में दूसरी AI सर्दी हुई । अन्य चुनौतियों के बीच, उद्योग को डेस्कटॉप कंप्यूटरों के सुधार से निपटना था, जो AI Machines की तुलना में अधिक शक्तिशाली और किफायती हो गए।

हालाँकि, AI की दूसरी सर्दियों के बाद और कई उतार-चढ़ाव के बावजूद, पिछले दशकों के दौरान Artificial Intelligence को अपनाना अजेय हो गया है । यह काफी हद तक लागत, प्रशिक्षण समय और कंप्यूटिंग क्षमता के संबंध में प्राप्त सुधारों के कारण है।

AI Achievements

Here are some of the achievements since the late 1990s:

1990 के दशक के उत्तरार्ध से लेकर अब तक की कुछ उपलब्धियाँ इस प्रकार हैं:

  • IBM की डीप ब्लू शतरंज विशेषज्ञ प्रणाली ने 1997 में विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्परोव को हराया।
  • नासा ने 1997 में ग्रहों की खोज के लिए महत्वपूर्ण तकनीकों का परीक्षण करने के लिए उत्तरी चिली में अटाकामा रेगिस्तान को पार करने के लिए घुमंतू रोवर को डिजाइन किया ।
  • नासा की आत्मा और अवसर स्वायत्त रोवर 2004 में मंगल ग्रह पर उतरे और क्रमशः छह और चौदह वर्षों तक इसकी सतह पर घूमते रहे।
  • Apple ने अपना वर्चुअल असिस्टेंट सिरी 2011 में लॉन्च किया था।
  • AlphaGo के DeepMind प्रोग्राम ने 2016 में गो वर्ल्ड चैंपियन ली सोडोल को पांच मैचों की सीरीज में हरा दिया।
  • OpenAI ने 2020 में GPT-3 ( जेनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 3 ) जारी किया , जो एक autoregressive language model, जो मानव-समान Text बनाने के लिए Deep Learning का उपयोग करता है।
  • OpenAI ने नवंबर 2022 में ChatGPT ( चैट जनरेटिव प्री-ट्रेन ट्रांसफॉर्मर ) चैटबॉट Prototype जारी किया।

अंत में, यह उल्लेखनीय है कि जैसे-जैसे AI दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों में अधिक से अधिक प्रवेश करता जा रहा है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विनियमन और नैतिकता भी अधिक से अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है। संगठनों और संस्थानों को विश्वास का ढांचा स्थापित करने और जिम्मेदार AI प्रथाओं को परिभाषित करने का प्रयास करना चाहिए।

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