AI के बारे में कुछ जानकारी:-
IA का मतलब साधना के आधार पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence) इंटेलिजेंस ऑग्मेंटेशन (intelligence augmentation- AI) हो सकता है जिसमें AI- मशीनों को इंसानों की तरह सोचने और सीखने में चश्मा बनता है जबकि IA- मानव बुद्धि को बढ़ाने और उसे सपोर्ट करने पर केंद्रित है जिसे siri और हेल्थ केयर डायग्नोस्टिक में इसका मतलब सूचना और आश्वासन (Information Assurance ) भी हो सकता है या कुछ नाम जैसे (आयोवा ) के लिए एक संक्षिप्त रूप
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस(AI)
A) क्या है: यह कंप्यूटर साइंस का एक क्षेत्र है जो मशीनों को इंसानों की तरह सोचने, सीखने,समस्याओं को हल करने और निर्णय लेने की क्षमता देता है
B) कैसे काम करता है: यह एल्गोरिदम और डाटा का उपयोग करता है ताकि मशीन पेटरन पहचान सके,और काम कर सके, जैसे चेहरे पहचाने, भाषा समझने,और डाटा का विश्लेषण करना
उदाहरण : चैट बोर्ड,सिफारिश प्रणाली
( recommendation system ) और सेल्फ ड्राइविंग करें
2. इंटेलिजेंस ओंगमेंटेशन (AI)
A) क्या है: यह AI का एक प्रकार है जो मशीनों को इंसानों की जगह लेने के बजाय उनकी क्षमताओं (जैसे निर्णय लेने और रचनात्मकता) को बढ़ाने में मदद करता है
B) कैसे काम करता है: यह इंसानों और टेक्नोलॉजी के बीच सहयोग पर जोर देता है जिससे वह मिलकर बेहतर काम कर सके
उदाहरण : डॉक्टर को मेडिकल इमेज का विश्लेषण करने में मदद करने वाले तोलिया श्री जैसे व्यक्तिगत सहायक जो जानकारी ढूंढने में मदद करते हैं
3. अन्य अर्थ
A) सूचना आश्वासन (Information Assurance)-AI : साइबर सुरक्षा से संबंधित है जो डाटा और सूचना की सुरक्षा सुनिश्चित करती है
B) संक्षिप्त रूप (Acronym) जैसे आयोवा (lowa) राज्य के लिए AI
संक्षेप में जब आप IA देखते हैं तो यह अक्सर कृत्रिम बुद्धिमत्ता AI या मानव क्षमताओं को बढ़ाने वाली बुद्धिमत्ता के (AI) बारे में होता है लेकिन इसका मतलब सूचना सुरक्षा या किसी स्थान का संक्षिप्त नाम भी हो सकता है
AI - का मतलब
IA का मतलब मुख्य रूप से दो संदर्भ में होता है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता )या इंटेलिजेंस ऑग्मेंटेशन (बुद्धि वृद्धि) जो मशीनों को इंसानों की तरह सोचने सीखने और समस्याओं का हल करने की क्षमता देता है और कभी-कभी किसी भाषा में प्रयुक्त के रूप में या फिर किसी स्थान के संक्षिप्त नाम जैसेआयोवा के रूप में भी होता है
AI- Artificial Intelligence- कृत्रिम बुद्धिमत्ता
AI कितने प्रकार के होते हैं
हाल ही में विभिन्न औद्योगिक में कृत्रिम बुद्धिमता ए के अनुप्रयोगों में भारी वृद्धि हुई है और उनकी क्षमता और प्रभाव का अध्ययन करना महत्वपूर्ण है हम मोटे तौर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तीन प्रकारों को पहचान सकते हैं संकीर्ण या कमजोर एआई (एएन आई) सामान्य एआई ( AGI ) और कृत्रिम आती बुद्धिमत्ता (ASI)
AI( कृत्रिम बुद्धिमत्ता) को मुख्य रूप से क्षमता (ability) और कार्य क्षमता ( functionality) के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है जिसमें संता के आधार पर संकीर्ण AI( Narrow all) सामान्य AI ( AGI ) और सुपर AI ( ASI ) प्रमुख है जबकि कार्य क्षमता के आधार पर प्रतिक्रियाशील मशीन (Reactive Machines) सीमित मेमोरी (Limited Memory) मां का सिद्धांत theory of mind और आत्मा जागरूक AI (salf aware) जैसे प्रकार होते हैं जिनमें से अधिकांश वर्तमान में मौजूद है और कुछ भविष्य की अवधारणाएं है
समता आधारित प्रकार-: (types of ability)
1. संकीर्ण AI -: यह AI किसी एक विशिष्ट कार्य के लिए बनाया जाता है जैसे सिरी गूगल स्टेटस या चेहरे की पहचान
2. सामान्यAI-: यह इंसानों की तरह किसी भी भौतिक कार्य को करने की क्षमता रखता है लेकिन यह अभी पूरी तरह विकसित नहीं हुआ है
3. सुपरAI:- यह मानव से कहीं ज्यादा बुद्धिमान होगा और अपनी सोच को खुद सुधर सकेगा जो अभी केवल एक काल्पनिक अवधारणा है
कार्य क्षमता आधारित प्रकार( types of functionality)
1. प्रतिक्रियाशील मशीन:- यह सिर्फ वर्तमान इनपुट पर प्रतिक्रिया करती है कोई पिछली या दस्त नहीं होती जैसे डीप ब्लू शतरंज कंप्यूटर
2. सीमित मेमोरी:- यह थोड़े समय के लिए पिछली जानकारी को याद रख सकती है और उनका उपयोग करती है जैसे सेल्फ ड्राइविंग करो
3. मां का सिद्धांत:- यह AI भावनाओं विश्वासों और इरादों को समझने और उनसे बातचीत करने में सक्षम होगा (अभी विकास के अधीन है)
4. आत्म जागरूक :- यह सबसे अनंत स्टार है जिससे(AI) में चेतना और स्वयं की समझ होगी पूरी तरह सिद्धांत ट्रिक
AI मैं कितने प्रकार के अभिज्ञान है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षमता आधारित प्रकार
मैं किस प्रकार सीखते हैं और अपने ज्ञान को किस हद तक लागू कर सकते हैं इसके आधार पर सभी AI को तीन समता प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है संकीर्ण कृत्रिम AI सामान्य बुद्धिमत्ता और कृत्रिम सुपर इंटेलिजेंस
AI मॉडल कितने प्रकार के होते हैं?
विभिन्न प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता ( AI )अलग-अलग समस्याओं का समाधान करती है जेनरेटिव AI सर्जन करती है प्रिडिकेटिव AI परमाणु लगती है ईस्ट आई कार्य में सहायता करती है और एग्जॉटिक आई स्वत रूप से कार्य करती है बड़े भाषा मॉडल आईआईएम और मल्टी मॉडल सिस्टम अब आधुनिक कार्य स्थल विशेष रूप से ज्ञान आधारित कार्यों में प्रमुख भूमिका निभाते हैं
AI के पिता:-
AI के जनक john macarthy है जिन्होंने 1956 में दांत माउस सम्मेलन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द गदा और इसे एक अकादमिक क्षेत्र के रूप में स्थापित किया साथ ही इन्होंने LIPS प्रोग्रामिंग भाषा का भी विकास किया जो AI रिसर्च में महत्वपूर्ण रही है
मुख्य बिंदु :
जनक : john macarthy अमेरिका कंप्यूटर वैज्ञानिक और संज्ञानात्मक वैज्ञानिक
शब्द गणना:- उन्होंने 1956 में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस AIशब्द का आविष्कार किया
डॉट माउस सम्मेलन :- उन्होंने 1956 में डार्क माउस सम्मेलन आयोजित किया जिसे AI का जन्म स्थान माना जाता है
योगदान :-इन्होंने AI के शुरुआती विकास और जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में महत्वपूर्ण योगदान दिया
जबकि एलेन टरिक को AI के शुरुआती विचारों और तुरी कि टेस्ट के लिए जाना जाता है जॉन में करती को AI के क्षेत्र के संस्थापक और जनक के रूप में मान्यता प्राप्त है
AI के फायदे व नुकसान-
AI आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कई फायदे हैं जैसे उत्पादकता बढ़ाना दोहराए जाने वाले कामों को स्वचालित करना स्वास्थ्य सेवा में सुधार 24/7और उपलब्धता लेकिन इसके नुकसान भी है जिसमें नौकरियों का विस्थापन उच्च लागत को पंत संबंधी चिंताएं एल्गोरिदम में पक्षपात और मानवीय भावनाओं व रचनात्मक की कमी शामिल है इसलिए इसका उपयोग संतुलन और जिम्मेदारी के साथ करना महत्वपूर्ण है
फायदे( benefits )
उत्पादकता और दक्षता:-AI कार्यों को तेजी से और अधिक सटीक रूप से करता है जिस समय बचता है और काम की गुणवत्ता बढ़ती है
स्वचालन: यह दोहराए जाने वाले और निराशा कार्यों को स्वचालित करता है जिससे मानव कर्मचारी अधिक जटिल कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं
24/7 उपलब्धता: AI सिस्टम बिना थके जब से घंटे काम कर सकते हैं
बेहतर निर्णय :- यह बड़े बेटे सेट का विश्लेषण करके पैटर्न और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जिसे बेहतर और तेज निर्णय लेने में मदद मिलती है जैसे स्वास्थ्य सेवा में
नवाचार : यह नहीं खोजो और समाधानों को बढ़ावा देता है
नुकसान (Disadvantages)
नौकरी का विस्थापन:- स्वचालन के कारण कुछ नौकरियां खत्म हो सकती है जिससे बेरोजगारी बढ़ सकती है
उच्च लागत: AI सिस्टम को विकसित करना और लागू करना बहुत महंगा हो सकता है
गोपनीयता और सुरक्षा:- AI बड़ी मात्रा में डाटा का प्रयोग करता है जिससे गोपनीयता के उल्लंघन और सुरक्षा जोखिम का खतरा होता है
पक्षपात : यदि प्रशिक्षण उत्तर पक्ष पाती है तो AI सिस्टम भी पक्षपाती निर्णय ले सकते हैं
मानवीय स्पर्श की कमी:-AI मैं भावना रचनात्मक और सुहानुभूति की कमी होती है जो कुछ क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है
AI का इतिहास( history of AI)
AI का इतिहास 1905 के दशक में शुरू हुआ जब जॉन में मैं मेकाथरी ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंट शब्द गदा और दांत माउस कार्यशाला में इसे एक वैज्ञानिक क्षेत्र के रूप में स्थापित किया हालांकि एलन टयूरिंग जैसे अग्रद्ध हो तो ने पहले ही मशीनों बुद्धिमता की नींव रखी थी और तब यह यह कई चरणों जैसे संकीर्ण AI सामान्य AI में गुजरते हुए आदमी मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के जरिए तेजी से विकसित हो रहे हैं
शुरुआती विचार ने नीव (1940- 1950)
1950: एलेन टरिक ने मशीनस सोच सकती है लेख में टयूरिंग टेस्ट का प्रस्ताव रखा जो मशीन की बुद्धिमत्ता मापने का एक तरीका था और मशीनों के सोने की संभावना पर विचार किया
1952: ऑथर सैमुअल ने पहले सीखने वाला चेकर प्रोग्राम बनाया
1956: जॉन मैंकाथ्री ने डांट माउस कार्यशाला में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द का प्रयोग किया और इस क्षेत्र को एक नाम दिया जिससे ए आई का औपचारिक जन्म हुआ
प्रारंभिक उत्साह और शीतकाल (1960-1960)
AI शुरुआती प्रोग्राम जैसे लॉजिक थियोसिटी बने लेकिन जल्द ही कंप्यूटर की सीमित शक्ति और जटिल समस्याओं के कारण उत्साह कम हुआ AI विंटर
विशेषज्ञ सिस्टम और AI पुनरुत्थान 1980
विशेषज्ञ सिस्टम लोकप्रिय हुए जो विशिष्ट क्षेत्रों में मानव ज्ञान का अनुकरण करते थे जिससे आई में नये जान आई
मशीन लर्निंग और दीप लर्निंग का युग (1990 वर्तमान)
1917: IBS का डीप ब्लू शतरंज में विश्व चैंपियन गिरी कस्प रोग को हराया
2010: मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की प्रगति ने AI को अभूतपूर्व ऊंचाइयों पर पहुंचा बड़े डाटा सेट और शक्तिशाली कंप्यूटर्स ने इमेज रिकॉर्डिंग नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसे क्षेत्रों में क्रांति लाती
मुख्य मिल के पत्थर
NLP:- सीरी (siri) अलकासा( alexa) जैसे वर्चुअल अीस्टेट
कंप्यूटर विजन:- सेल्फ ड्राइविंग कर फेस रिकॉग्निशन
वर्तमान: जेनरेटिव AI जैसी तकनीकी जो मानव जैसी सामग्री बन सकती है
संक्षेप में का इतिहास काल्पनिक से शुरू होकर सिद्धांत्रिक आधार उत्साह और निराशा के दौर से गुजरते हुए आवाज के दाता संचालित तेजी से विकसित हो रहे तकनीकी परिदृश्य तक पहुंचा है जिसका उद्देश्य मशीनों को बुद्धिमान बनाना है
Vanshika
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