कृत्रिम बुद्धिमत्ता, कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो मशीनों को मानव व्यवहार की नकल करने में सक्षम बनाती है। AI अपने पिछले संस्करणों में सुधार कर सकता है, जिससे यह अधिक स्मार्ट और अधिक जागरूक बन सकता है, और अपनी क्षमताओं और ज्ञान में लगातार सुधार कर सकता है। AI के माध्यम से, मशीनें सीखने, योजना बनाने, तर्क करने, निर्णय लेने और समस्या-समाधान जैसे संज्ञानात्मक कार्य करती हैं। AI मानव बुद्धि का एक मशीन सिमुलेशन है और वास्तविक दुनिया की बड़ी चुनौतियों को हल कर सकता है।
- मशीन लर्निंग:- मशीन लर्निंग कंप्यूटर प्रोग्रामिंग की एक तकनीक है जिसमें कंप्यूटर प्रोग्राम को इस तरह से डिज़ाइन किया जाता है कि प्रोग्राम खुद से नई चीजें सीख सके और ज़रूरत पड़ने पर खुद से कोई भी फ़ैसला ले सके।
- डीप लर्निंग:- डीप लर्निंग मशीन लर्निंग की एक तकनीक है जिसके ज़रिए हम कंप्यूटर को सिखाते हैं कि इंसान क्या कर रहा है।
- स्वच्छ डेटा की ज़रूरत: उद्योग जगत का मानना है कि सभी क्षेत्रों के लिए समाधान बनाने के लिए सबसे पहले स्वच्छ डेटा की ज़रूरत होगी और सरकार को इस दिशा में उचित कदम उठाने होंगे।
- तकनीकी विलक्षणता: 2045 तक मशीनें खुद को सीखने और सुधारने में सक्षम हो जाएँगी और इतनी तेज़ गति से सोचने, समझने और काम करने लगेंगी कि मानव विकास का रास्ता हमेशा के लिए बदल जाएगा।
AI का इतिहास
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इतिहास एक आकर्षक यात्रा है। कृत्रिम प्राणियों के प्राचीन मिथकों से लेकर 1956 में डार्टमाउथ सम्मेलन में इस क्षेत्र की औपचारिक स्थापना तक, AI ने बहुत आशावाद और उसके बाद “AI सदियों” के दौर का अनुभव किया है। विशेषज्ञ प्रणालियों के साथ शुरुआती सफलताओं के बाद चुनौतियाँ आईं, जिसके कारण सांख्यिकीय मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के क्रांतिकारी प्रभाव के साथ पुनरुत्थान हुआ। आज, AI हमारे जीवन में गहराई से एकीकृत है, खोज इंजन से लेकर स्व-चालित कारों तक सब कुछ संचालित कर रहा है, और तेजी से विकसित हो रहा है।
- 1935:- ट्यूरिंग ने अनंत मेमोरी और स्कैनर वाली एक अमूर्त कंप्यूटिंग मशीन का वर्णन किया।
- 1950:- एलन ट्यूरिंग द्वारा ट्यूरिंग परीक्षण।
- 1951:- कृत्रिम बुद्धिमत्ता का पहला कार्यक्रम क्रिस्टोफर स्ट्रेची द्वारा लिखा गया था।
- 1956:- वैज्ञानिक जॉन मैकार्थी ने 1956 में कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द को बुद्धिमान मशीनें बनाने के विज्ञान और इंजीनियरिंग के रूप में परिभाषित किया।
- 1960:- जॉन मैकार्थी ने प्रोग्रामिंग भाषा LISP विकसित की। इसीलिए जॉन मैकार्थी को कृत्रिम बुद्धिमत्ता का जनक कहा जाता है।
- 1973:- फ्रांस के एलेन कोलमेरॉट ने लॉजिक प्रोग्राम भाषा (PROLOG) विकसित की।
- 1973:- एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के असेंबली रोबोटिक्स समूह ने एडिनबर्ग स्कॉटिश रोबोट फ्रीडी का निर्माण किया।
- 1981:- जापान ने फिफ्थ जेनरेशन नामक एक योजना शुरू की।
- एल्वी:- इसके लिए चीन ने ‘एलवी’ नाम से एक परियोजना बनाई। ब्रिटेन ने इसके लिए ‘एलवी’ नाम से एक परियोजना बनाई।
- एस्प्रिट:- यूरोपीय संघ के देशों ने भी ‘एस्प्रिट’ नाम से एक कार्यक्रम शुरू किया।
- 1983:- कुछ निजी संगठनों ने मिलकर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर लागू होने वाली उन्नत तकनीकों को विकसित करने के लिए ‘माइक्रो-इलेक्ट्रॉनिक्स और कंप्यूटर टेक्नोलॉजी’ की स्थापना की।
- 1990:- एमआईटी में डॉ. सिंथिया ब्रेसेल ने किस्मत नाम का एक भावनात्मक रोबोट बनाया, जिसने गिनीज बुक ऑफ वर्ल्ड रिकॉर्ड्स में अपना नाम दर्ज करवाया।
- 1997:- डीप ब्लू एक एआई आधारित शतरंज कंप्यूटर था। इसने तत्कालीन विश्व चैंपियन गैरी कोस्पोर को हराया।
- 2010:- माइक्रोसॉफ्ट ने Xbox 360 नाम से एक गेमिंग डिवाइस लॉन्च की।
- 2010:- डीपमाइंड एक ब्रिटिश कंपनी थी, जिसकी स्थापना 2010 में हुई थी। इसका मुख्यालय लंदन में है। 2014 में अमेरिकी कंपनी गूगल ने इसे खरीद लिया और इसका नाम ‘गूगल डीपमाइंड’ रखा गया।
- 2011:- एप्पल ने एआई आधारित वर्चुअल वॉयस असिस्टेंट SIRI का आविष्कार किया।
- 2014:- अमेज़न ने AI आधारित वर्चुअल वॉयस असिस्टेंट ‘एलेक्सा’ लॉन्च किया।
- 2016:- गूगल के अल्फागो ने गो के सबसे प्रमुख खिलाड़ियों में से एक कोरियाई ली सियोल को हराया।
- 2016 (18 मई):- गूगल ने गूगल असिस्टेंट बनाया।
- 2016:- सोफिया के रूप में जाना जाने वाला मानव जैसा बुद्धिमान रोबोट 2016 में हांगकांग में हेंसन रोबोटिक्स कंपनी के सीईओ डेविड हेंसन द्वारा विकसित किया गया था। सोफिया के रूप में जाना जाने वाला (मानव जैसा) बुद्धिमान रोबोट 2016 में हांगकांग में हेंसन रोबोटिक्स कंपनी के डेविड हेंसन द्वारा विकसित किया गया था।
- 2017:- दुनिया का पहला रोबोट पुलिस अधिकारी, रोबोकॉप, भारतीय पुलिस बल में शामिल किया गया।
- 2017:- माइक्रोसॉफ्ट ने “प्रोजेक्ट ब्रेनवेव” नामक एक डीप लर्निंग एक्सेलेरेशन प्लेटफॉर्म लॉन्च किया है, जो रियल-टाइम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के लिए FPGA (फील्ड प्रोग्रामेबल गेट एरे) इंफ्रास्ट्रक्चर पर आधारित है।
- 2017 (21 अप्रैल):- सैमसंग ने AI आधारित वर्चुअल वॉयस असिस्टेंट ‘बिक्सबी’ लॉन्च किया।
- 2020:- माइक्रोसॉफ्ट ने ट्यूरिंग नेचुरल लैंग्वेज जेनरेशन टूल लॉन्च किया।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रकार
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से तात्पर्य ऐसी किसी चीज़ से है जो मनुष्य या गैर-प्राकृतिक चीज़ों द्वारा बनाई गई हो और इंटेलिजेंस का अर्थ है समझने या सोचने की क्षमता। AI कोई सिस्टम नहीं है, लेकिन इसे सिस्टम में लागू किया जाता है। AI के कई अलग-अलग प्रकार हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी ताकत और कमज़ोरियाँ हैं।
AI की क्षमताओं के आधार पर – टाइप 1
- संकीर्ण AI: संकीर्ण AI को कमज़ोर AI या संकीर्ण AI के रूप में भी जाना जाता है। संकीर्ण AI को किसी विशिष्ट कार्य या कार्यों की एक संकीर्ण श्रेणी पर डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया जाता है। इन संकीर्ण AI प्रणालियों को किसी उद्देश्य के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया जाता है। ये संकीर्ण प्रणालियाँ अपने निर्दिष्ट कार्य करती हैं, लेकिन मुख्य रूप से कार्यों को सामान्य बनाने की क्षमता का अभाव होता है। एलेक्सा या सिरी जैसी व्यक्तिगत आभासी सहायता, अनुशंसा प्रणाली, छवि पहचान सॉफ़्टवेयर और अन्य भाषा अनुवाद उपकरण।
- सामान्य AI: इसे मजबूत AI के रूप में जाना जाता है। यह उन AI सिस्टम को संदर्भित करता है जिनमें मानव बुद्धि और विभिन्न कार्यों को करने की क्षमता होती है। सिस्टम में कई तरह के कार्यों को समझने, सीखने और लागू करने की क्षमता होती है जो मनुष्यों द्वारा विभिन्न कार्यों के लिए अनुकूलित करने के तरीके के समान होते हैं। सामान्य AI एक सैद्धांतिक अवधारणा बनी हुई है, और अब कोई भी AI बुद्धिमत्ता के इस स्तर को प्राप्त नहीं कर सकता है।
- सुपर AI: इसे सुपर इंटेलिजेंट AI के रूप में जाना जाता है जो समस्या समाधान, रचनात्मकता और समग्र क्षमताओं में मानव बुद्धि से आगे निकल जाता है। सुपर AI अपनी भावनाओं, इच्छाओं, जरूरतों और विश्वासों को विकसित करता है। वे अपने निर्णय लेने और अपनी समस्या को हल करने में सक्षम हैं।
AI की कार्यक्षमता के आधार पर- टाइप 2
- प्रतिक्रियाशील मशीनें: प्रतिक्रियाशील मशीनें 1980 के दशक के मध्य में IBM द्वारा बनाई गई थीं। ये मशीनें AI सिस्टम का सबसे बुनियादी प्रकार हैं। इसका मतलब है कि वे यादें नहीं बना सकते हैं या वर्तमान में किए गए विकल्प को प्रभावित करने के लिए पिछले अनुभवों का उपयोग नहीं कर सकते हैं, वे केवल वर्तमान में मौजूद स्थितियों पर प्रतिक्रिया करेंगे इसलिए प्रतिक्रियाशील मशीनों का एक वर्तमान प्रकार डीप ब्लू है, जो सुपरकंप्यूटर द्वारा खेला जाने वाला शतरंज है। ये AI के सबसे बुनियादी प्रकार हैं और केवल पर्यावरण पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं, वे यादें नहीं बना सकते हैं या पिछले अनुभवों के आधार पर निर्णय नहीं ले सकते हैं। उदाहरणों में शतरंज खेलने वाले प्रोग्राम जैसे सरल नियम-आधारित सिस्टम शामिल हैं।
- सीमित मेमोरी: इसमें मशीन लर्निंग मॉडल शामिल हैं जहाँ डिवाइस पहले से सीखी गई जानकारी, संग्रहीत डेटा या घटनाओं से ज्ञान प्राप्त करता है। प्रतिक्रियाशील मशीनों के विपरीत, सीमित मेमोरी अनुभवात्मक ज्ञान बनाने के लिए उन्हें दिए गए कार्यों या डेटा का अवलोकन करके अतीत से सीखती है।
- मन का सिद्धांत: इस प्रकार के AI में निर्णय लेने की क्षमताएँ मानव मन की सीमाओं के काफी करीब होती हैं, लेकिन मशीनों द्वारा। जबकि कुछ मशीनें वर्तमान में वॉयस असिस्टेंट जैसी मानवीय क्षमताओं का प्रदर्शन करती हैं, उदाहरण के लिए, कोई भी मानव मानकों के सापेक्ष बातचीत करने में पूरी तरह सक्षम नहीं है। मानव संपर्क के एक घटक में भावनात्मक क्षमताएँ, या एक संवादात्मक मानक AI प्रणाली में बोलने और व्यवहार करने की क्षमता शामिल है जो मन के सिद्धांत के साथ अन्य एजेंटों की मानसिक स्थितियों को समझ और अनुकरण कर सकती है। इस प्रकार का AI अभी भी विकास में है और अभी तक व्यावहारिक नहीं है।
- आत्म-जागरूकता: इस AI में ऐसी मशीनें शामिल हैं जिनमें मानव-स्तर की चेतना होती है। इस प्रकार का AI वर्तमान में जीवित नहीं है, लेकिन इसे मनुष्य द्वारा ज्ञात सबसे उन्नत प्रकार का AI माना जाएगा। इन AI प्रणालियों में चेतना और आत्म-जागरूकता होती है, लेकिन यह वर्तमान में विज्ञान कथा की चीज़ है, और अभी तक वास्तविकता नहीं बन पाई है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) आधुनिक जीवन के लगभग हर पहलू में समा गई है, उद्योगों में क्रांति ला रही है और हमारे जीने और काम करने के तरीके को नया आकार दे रही है। यहाँ इसके कुछ प्रमुख अनुप्रयोगों की एक झलक दी गई है:
स्वास्थ्य सेवा
- निदान: AI-संचालित प्रणालियाँ बीमारियों का जल्द पता लगाने के लिए एक्स-रे और MRI जैसी चिकित्सा छवियों का विश्लेषण कर सकती हैं।
- दवा की खोज: AI आणविक अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी करके और संभावित दवा उम्मीदवारों की पहचान करके दवा के विकास को गति देता है।
- व्यक्तिगत चिकित्सा: रोगी डेटा का विश्लेषण करके, AI व्यक्तियों के लिए उपचार योजनाएँ तैयार कर सकता है।
वित्त
- धोखाधड़ी का पता लगाना: AI एल्गोरिदम वास्तविक समय में धोखाधड़ी वाले लेनदेन की पहचान कर सकते हैं, वित्तीय संस्थानों और ग्राहकों की सुरक्षा कर सकते हैं।
- एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग: AI-संचालित प्रणालियाँ बाज़ार डेटा विश्लेषण के आधार पर तेज़ गति से ट्रेडिंग निर्णय ले सकती हैं।
- जोखिम मूल्यांकन: AI ऋण-योग्यता और निवेश जोखिमों का आकलन करने में मदद करता है।
परिवहन
- स्व-चालित कारें: AI स्वायत्त वाहनों के मूल में है, जो उन्हें अपने पर्यावरण को समझने और ड्राइविंग निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
- यातायात अनुकूलन: AI ट्रैफ़िक प्रवाह को अनुकूलित करने और भीड़भाड़ को कम करने के लिए ट्रैफ़िक पैटर्न का विश्लेषण कर सकता है।
ग्राहक सेवा
- चैटबॉट: AI-संचालित चैटबॉट तुरंत ग्राहक सहायता प्रदान करते हैं, प्रश्नों का उत्तर देते हैं और कुशलतापूर्वक समस्याओं का समाधान करते हैं।
- अनुशंसक प्रणाली: AI ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करके व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के अनुरूप उत्पाद या सेवाएँ सुझाता है।
मनोरंजन
- सामग्री अनुशंसा: AI-संचालित एल्गोरिदम उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के आधार पर फ़िल्में, टीवी शो और संगीत सुझाते हैं।
- आभासी सहायक: सिरी, एलेक्सा और Google सहायक जैसे AI-संचालित सहायक जानकारी प्रदान करते हैं, स्मार्ट डिवाइस नियंत्रित करते हैं और उपयोगकर्ताओं का मनोरंजन करते हैं।
- खेल विकास: AI का उपयोग बुद्धिमान खेल चरित्र और वातावरण बनाने के लिए किया जाता है।
कृषि
- सटीक खेती: AI फसल की पैदावार, पानी के उपयोग और कीटनाशक के उपयोग को अनुकूलित करने के लिए सेंसर और उपग्रहों से डेटा का विश्लेषण करता है।
- फसल निगरानी: AI बीमारियों और कीटों का जल्दी पता लगा सकता है, जिससे समय पर हस्तक्षेप किया जा सकता है।
शिक्षा
- व्यक्तिगत शिक्षण: AI-संचालित प्लेटफ़ॉर्म व्यक्तिगत छात्रों की सीखने की शैली और गति के अनुकूल हो सकते हैं।
- बुद्धिमान शिक्षण प्रणाली: AI व्यक्तिगत शिक्षण और प्रतिक्रिया प्रदान कर सकता है।
Also Read:
- Artificial intelligence: Importance, Works, Types and Uses
- Artificial Intelligence (AI) Regulation in India
