कृत्रिम बुद्धिमता (आर्टिफिशल इंटेलिजेंस -ए आई ) कितनी सटीक

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ( ए आई) एक तकनीक है जो मशीनों को मानव-जैसी बुद्धिमत्ता, सोचने, सीखने, और समस्या-समाधान करने में सक्षम बनाती है.

ए.आई. एल्गोरिदम और डेटा का उपयोग करके मानव के तर्क, निर्णय लेने, और स्वायत्त कार्य करने की क्षमताओं का अनुकरण करता है जैसे छवियों को पहचानना, भाषा को समझना और रचनात्मक सामग्री तैयार करना.

इसमें मुख्य विशेषता यह है कि यह मानव बुद्धि का अनुकरण करती है. ए.आई. का मुख्य लक्ष्य कंप्यूटर और मशीनों को इंसानों की तरह सोचने और कार्य करने में सक्षम बनाना है.

यह डेटा पर आधारित है.ए.आई. सिस्टम बड़ी मात्रा में डेटा से सीखकर पैटर्न, प्रवृत्तियों और भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करना सीखता है.

यह स्वायत्त कार्य करती है. ए.आई. मशीनें स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकती हैं, जो मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता को कम करता है, जैसे स्व-चालित कारें इसका एक उदाहरण हैं –

विभिन्न क्षमताएँ:

ए.आई. विभिन्न कार्य कर सकता है जिनमें शामिल हैं:

छवियों और भाषा को पहचानना

डेटा का विश्लेषण करना

समस्याओं का समाधान करना

रचनात्मक सामग्री (जैसे टेक्स्ट, चित्र) बनाना

शब्दावली:

मशीन लर्निंग (एम एल ): ए.आई. प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक तकनीक.

डीप लर्निंग: मशीन लर्निंग का एक सबसेट जो मानव-प्रेरित तरीके से डेटा और पैटर्न को समझता है.

उदाहरण के तौर पर

चैटबॉट्स: ग्राहक सेवा के लिए मानव भाषा को समझने और प्रतिक्रिया देने में सक्षम.

जेनरेटिव एआई (जेन ए आई ): मौलिक टेक्स्ट, चित्र, वीडियो और अन्य सामग्री बनाने में सक्षम, आई बी एम द्वारा विकसित.

स्व-चालित कारें: स्वतंत्र रूप से नेविगेट करने और चलाने के लिए ए.आई. का उपयोग करती हैं.

इंटरनेशनल डेटा कॉरपोरेशन के अनुसार भारत का कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) बाजार 20.2 प्रतिशत की सीएजीआर से बढ़कर 2020 में 3.1 बिलियन डॉलर से 2025 तक 7.8 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है. (आईडीसी).

यदि भारत को कृत्रिम बुद्धिमत्ता का महाशक्ति बनना है तो अपने कौशल में सुधार करना अत्यंत महत्वपूर्ण है.

एआई की क्षमता लगभग असीमित है और इसका उपयोग दुनिया भर में शैक्षिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए किया जाएगा जिससे शिक्षण अधिक कुशल, समावेशी और प्रत्येक छात्र की आवश्यकताओं के अनुकूल बन सकेगा.

अगले 10 साल वर्ष 2025 से वर्ष 2035 तक एआई एक बेहतरीन सहायक के रूप में कार्य करेगा.

अगले दशक में एआई हमारे निजी और पेशेवर जीवन में गहराई से समा जाएगा. हम सिर्फ़ एआई का इस्तेमाल नहीं करेंगे— हम उस पर निर्भर भी रहेंगे.

एआई भविष्यवाणी

इस वर्ष 2025 के संबंध में, प्रमुख रुझानों में नवाचार और दक्षता को बढ़ावा देने के लिए एआई का परिवर्तनकारी शक्ति बनना, ए आई एजेंटों, मल्टीमॉडल मॉडल और आर ए जी (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन) जैसी प्रगति का तेजी से अपनाना और जेनएआई पर फोकस से हटकर उच्च-मूल्य वाले उपयोग के मामलों की ओर बढ़ना शामिल है. नियामक वातावरण लचीला रहने की उम्मीद है लेकिन कंपनियों को बदलते राज्य नियमों पर ध्यान देना होगा. इसके अलावा, कंपनियों द्वारा आंतरिक रूप से ए आई प्रतिभा को विकसित करने और ए आई सुरक्षा से संबंधित चिंताओं को दूर करने के प्रयास किए जाएंगे.

एआई के लिए महत्वपूर्ण रुझान और विकास

एआई की परिवर्तनकारी भूमिका:

2025 में एआई एक उपकरण से कहीं बढ़कर होगा, जो उद्योगों में नवाचार, दक्षता और ग्राहक जुड़ाव को बढ़ावा देने वाली एक परिवर्तनकारी शक्ति होगी.

नई ए आई प्रौद्योगिकियां:

एआई एजेंट, मल्टीमॉडल मॉडल और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आर ए जी ) जैसी प्रौद्योगिकियों को अपनाने वाले व्यवसाय प्रतिस्पर्धी बने रहेंगे.

उच्च-मूल्य वाले उपयोग-मामलों पर ध्यान केंद्रित करना: 2025 जेनएआई पर वर्तमान फोकस से आगे बढ़कर उच्च-मूल्य वाले उपयोग-मामलों की ओर एक बदलाव देखेगा, जो उत्पादकता में सुधार और लागत को कम करने में मदद करेगा.

एजेंटिक एआई का उदय:

यह साल एजेंटिक एआई के उदय का प्रतीक होगा जो वास्तविक दुनिया की बाधाओं को दूर करने के लिए एआई को अधिक सक्षम बनाएगा.

एआई के मुख्य नुकसानों में नौकरी छूटना, डेटा में पूर्वाग्रह के कारण भेदभाव बढ़ना, गोपनीयता का उल्लंघन, उच्च लागत, मानवीय रचनात्मकता और सहानुभूति का अभाव और जटिल निर्णयों में पारदर्शिता की कमी शामिल हैं. इसके अलावा, एआई पर अत्यधिक निर्भरता से मानवीय कौशल कमजोर हो सकते हैं और गलत निर्णय लिए जा सकते हैं.

नौकरी और रोजगार पर असर –

नौकरी का विस्थापन: ऑटोमेशन के कारण कई मैनुअल और दोहराए जाने वाले कार्य एआई द्वारा किए जा रहे हैं जिससे लोगों की नौकरियां जा सकती हैं.

कार्यबल में परिवर्तन: एआई के कारण कार्य-भूमिकाएँ बदल रही हैं, जिससे कार्यबल और बाज़ारों में बड़े बदलाव आ रहे हैं.

सामाजिक और नैतिक मुद्दे –

पूर्वाग्रह और भेदभाव: एआई को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल किए गए डेटा में पूर्वाग्रह होने पर, एआई सिस्टम भी पक्षपाती हो सकते हैं, जिससे समाज में भेदभाव बढ़ सकता है.

निजता का उल्लंघन –

एआई सिस्टम डेटा का विश्लेषण करते हैं, जिससे गोपनीयता भंग होने और व्यक्तिगत जानकारी के दुरुपयोग का खतरा बढ़ जाता है.

निर्णयों में पारदर्शिता की कमी –

कई एआई सिस्टम इतने जटिल होते हैं कि उनके निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझना इंसानों के लिए मुश्किल होता है.

2050 में एआई के लिए भविष्यवाणियां स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, परिवहन और पर्यावरण प्रबंधन जैसे उद्योगों में इसके एकीकरण की कल्पना करती हैं, जबकि मशीन लर्निंग, क्वांटम कंप्यूटिंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और एआई हार्डवेयर में नवाचार इन परिवर्तनों को आगे बढ़ाएंगे.

चंद्र मोहन