What is Artificial Intelligence in Hindi | कैसे काम करता है, क्या uses हैं | जानिये आसान शब्दों में

What is Artificial Intelligence in Hindi: कंप्यूटर के बारे में तो आप सब जानते होंगे लेकिन आज में आपको ऐसे कंप्यूटर के बारे में बताने जा रहा हूँ जो इंसानों की तरह लगभग हर काम कर सकते हैं। एआई (AI) का फुल फॉर्म आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को सरलतम शब्दों में समझें तो ये एक ऐसी प्रिक्रिया है जिससे मशीन में सोचने और समझने के साथ-साथ निर्णय लेने की क्षमता का विकास किया जाता है।
दूसरी परिभाषा ये हो सकती है कि एक ऐसा कंप्यूटर या मशीन या रोबोट जो इंसानों की तरह सोच सके तो उसे AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) कहते हैं।

एआई को दो मुख्य श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है: संकीर्ण (Narrow) या सामान्य (General)। नैरो एआई, जिसे कमजोर एआई के रूप में भी जाना जाता है, विशिष्ट कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे Image recognition या भाषा अनुवाद। इसे किसी विशेष कार्य को करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है और इसके प्रशिक्षण के बाहर किसी भी चीज़ के लिए इसका उपयोग नहीं किया जा सकता है।

दूसरी ओर, सामान्य एआई, जिसे मजबूत एआई के रूप में भी जाना जाता है, को किसी भी कार्य को करने में सक्षम होने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मानव कर सकता है। यह एक इंसान की तरह ही नई परिस्थितियों के अनुकूल होने और अनुभव से सीखने में सक्षम है।

एआई को सीखने के तरीके के आधार पर भी वर्गीकृत किया जा सकता है। कुछ AI सिस्टम पूर्व-निर्धारित नियमों का उपयोग करके प्रोग्राम किए जाते हैं, जबकि अन्य समय के साथ अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हैं।

Example of AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उदाहरण)

Artificial Intelligence (AI) एक कंप्यूटर या मशीन की उन कार्यों को करने की क्षमता को संदर्भित करता है जिनके लिए सामान्य रूप से मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है, जैसे कि सीखना, समस्या को हल करना, निर्णय लेना और भाषा की समझ।

AI के कुछ उदाहरणों में शामिल हैं

भाषा पहचान (Speech Recognition)

यह बोली जाने वाली भाषा को समझने और व्याख्या करने की मशीन की क्षमता है। उदाहरण के लिए, Apple Siri सिरी या Alexa जैसा वर्चुअल असिस्टेंट वॉयस कमांड को पहचानने और उसका जवाब देने में सक्षम है।

फोटो पहचान (Image Recognition)

यह फोटो और वीडियो में वस्तुओं, लोगों और दृश्यों को पहचानने और वर्गीकृत करने की मशीन की क्षमता है। उदाहरण के लिए, एक सेल्फ-ड्राइविंग कार पैदल चलने वालों, ट्रैफिक सिग्नल और पर्यावरण में अन्य वस्तुओं की पहचान करने के लिए फोटो पहचान का उपयोग करती है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (Natural Language Processing)

यह मानव जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने की मशीन की क्षमता है। उदाहरण के लिए, एक चैटबॉट टेक्स्ट या बोले गए संदेशों को मानव वार्तालाप के समान तरीके से समझने और प्रतिक्रिया देने में सक्षम है।

निर्णय लेना (Decision-Making)

इसमें डेटा और नियमों के आधार पर निर्णय लेने की मशीन की क्षमता है। उदाहरण के लिए, एक वित्तीय व्यापार प्रणाली AI का उपयोग बाजार के Trends और अन्य डेटा के आधार पर स्टॉक खरीदने और बेचने के बारे में निर्णय लेने के लिए कर सकती है।

मशीन लर्निंग (Machine Learning)

यह स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने और अनुकूलित करने की मशीन की क्षमता है। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को डेटा में पैटर्न को पहचानने और उन पैटर्न के आधार पर भविष्यवाणी या निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।

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AI इंसानों की मदद कैसे करता है (How AI Helps Humans)

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में इंसानों की कई तरह से मदद करने की क्षमता है।

कुछ तरीके जिनसे एआई इंसानों की मदद कर सकता है:

थकाऊ या समय लेने वाले कार्यों को स्वचालित करना (Automating tedious or time-consuming tasks)

एआई का उपयोग उन कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है जो मनुष्यों के लिए दोहराए जाने वाले, थकान या अधिक समय लेने वाले हैं, और अधिक क्रिएटिव और वैल्युएबल कार्यों के लिए समय निकालने में मदद करते हैं।

निर्णय लेने में वृद्धि करना (Enhancing Decision-Making)

एआई का उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और इनसाइट्स या रिकमेन्डेशन प्रदान करने के लिए किया जा सकता है जो निर्णय लेने में सहायता कर सकते हैं।

रास्ता खोजने में (To Find A Way)

गूगल मैप भी एक तरह का AI ही है जो हम डेली यूज़ करते हैं, हम कहीं की भी लोकेशन डालें वो हमें रास्ता बता देता है। 

दक्षता में सुधार (Improving Efficiency)

एआई का उपयोग प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और दक्षता में सुधार करने, कचरे को कम करने और उत्पादकता बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।

निजीकरण को बढ़ाना (Enhancing Personalization)

एआई (AI) का उपयोग किसी व्यक्ति की प्राथमिकताओं या व्यवहारों के आधार पर उत्पादों या सेवाओं को पर्सनलाइज्ड करने के लिए किया जा सकता है, जो अधिक अनुरूप और सुखद अनुभव प्रदान करता है।

स्वास्थ्य सेवा में सुधार (Improving Healthcare)

एआई का उपयोग Medical Images का विश्लेषण करने, रोगी के रिकॉर्ड को ट्रैक करने और निदान और उपचार के निर्णयों में सहायता करने, स्वास्थ्य देखभाल की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए किया जा सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है, इसकी विशेषताएं समझाइए

शिक्षा को बढ़ाना (Enhancing Education)

Artificial Intelligence का उपयोग सीखने के अनुभवों को अनुकूलित और वैयक्तिकृत करने के लिए किया जा सकता है, छात्रों को व्यक्तिगत प्रतिक्रिया और मार्गदर्शन प्रदान किया जा सकता है।

कुल मिलाकर, AI में गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला में मनुष्यों को बढ़ाने और सहायता करने, दक्षता और प्रभावशीलता में सुधार करने और हमें और अधिक हासिल करने में सक्षम बनाने की क्षमता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग (Applications of Artificial Intelligence)

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों और उद्योगों में कई उद्देश्यों के लिए किया जाता है। एआई के कुछ सामान्य अनुप्रयोगों में शामिल हैं:

स्वचालन (Automation): एआई का उपयोग उन कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है जिनमें सामान्य रूप से मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, जैसे कि डेटा प्रविष्टि, ग्राहक सेवा और निर्माण।

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स (Predictive Analytics): एआई का उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और भविष्य के परिणामों या रुझानों के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। यह वित्त, स्वास्थ्य सेवा और विपणन जैसे उद्योगों में उपयोगी हो सकता है।

व्यक्तिगत सहायक (Personal assistants): सिरी और एलेक्सा जैसे एआई-संचालित आभासी सहायक उपयोगकर्ताओं को अपने कार्यक्रम प्रबंधित करने, संदेश भेजने और अन्य कार्य करने में मदद कर सकते हैं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (Natural language processing): एआई का उपयोग मानव जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है, जो ग्राहक सेवा, अनुवाद और भाषा सीखने में उपयोगी हो सकता है।

रोबोटिक्स (Robotics): AI का उपयोग विनिर्माण, स्वास्थ्य देखभाल और अन्य उद्योगों में कार्य करने के लिए रोबोट को नियंत्रित और प्रोग्राम करने के लिए किया जा सकता है।

छवि और वीडियो विश्लेषण (Image and video analysis): एआई का उपयोग छवियों और वीडियो में वस्तुओं, लोगों और दृश्यों को पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है, जो सुरक्षा और मीडिया जैसे उद्योगों में उपयोगी हो सकता है।

गेमिंग (Gaming): वीडियो गेम में अधिक यथार्थवादी और चुनौतीपूर्ण विरोधियों को बनाने के लिए एआई का उपयोग किया जा सकता है।

शिक्षा (Education): एआई का उपयोग सीखने के अनुभवों को वैयक्तिकृत करने और व्यक्तिगत छात्रों की आवश्यकताओं के अनुकूल बनाने के लिए किया जा सकता है।

सेना और रक्षा (Military and Defense): एआई का उपयोग निगरानी, लक्ष्य की पहचान और खुफिया डेटा के विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए किया जा सकता है।

मशीन-लर्निंग (एआई) Algorithm कई प्रकार के होते हैं

सुपरवाइज्ड लर्निंग (Supervised learning)

सुपरवाइज्ड लर्निंग में, एल्गोरिथ्म को एक लेबल किए गए डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहां प्रशिक्षण सेट में प्रत्येक उदाहरण के लिए सही आउटपुट प्रदान किया जाता है। एल्गोरिथ्म तब इस प्रशिक्षण डेटा का उपयोग नए, अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए करता है।

सुपरवाइज्ड लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जिसमें एक मॉडल को लेबल किए गए उदाहरणों के आधार पर भविष्यवाणी या निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। सुपरवाइज्ड लर्निंग में, मॉडल को लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा के एक सेट के साथ प्रस्तुत किया जाता है जिसमें इनपुट डेटा और संबंधित सही आउटपुट लेबल दोनों शामिल होते हैं।

मॉडल का लक्ष्य इनपुट डेटा से आउटपुट लेबल तक मैपिंग सीखना है ताकि यह नए, अनदेखे इनपुट डेटा के आउटपुट लेबल की भविष्यवाणी कर सके।

सुपरवाइज्ड लर्निंग कार्यों के कुछ सामान्य उदाहरण हैं:

वर्गीकरण (Classification): किसी दिए गए इनपुट डेटा बिंदु के लिए एक वर्ग लेबल (जैसे, स्पैम या स्पैम नहीं) की भविष्यवाणी करना।

प्रतिगमन (Regression): किसी दिए गए इनपुट डेटा बिंदु के लिए निरंतर संख्यात्मक मान (जैसे, घर की कीमत) की भविष्यवाणी करना।

अनुक्रम लेबलिंग (Sequence labeling): इनपुट डेटा (जैसे, एक वाक्य) के अनुक्रम में प्रत्येक तत्व के लिए एक लेबल (जैसे, पार्ट-ऑफ-स्पीच टैग) की भविष्यवाणी करना।

सुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, प्रशिक्षण डेटा में पैटर्न की खोज के लिए एक एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जाता है जिसका उपयोग नए डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है। एल्गोरिथ्म मॉडल के पूर्वानुमानों और प्रशिक्षण डेटा में सही लेबल के बीच त्रुटि को कम करने के लिए मॉडल के मापदंडों को समायोजित करता है। एक बार मॉडल के प्रशिक्षित हो जाने के बाद, इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए लेबल किए गए परीक्षण डेटा के एक अलग सेट पर इसका परीक्षण किया जा सकता है।

अनियंत्रित शिक्षा (Unsupervised learning)

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में, एल्गोरिथम को लेबल किए गए प्रशिक्षण उदाहरणों के साथ प्रदान नहीं किया जाता है। इसके बजाय, इसे डेटा में स्वतंत्र रूप से पैटर्न और संबंध सर्च करना पड़ता है।

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग मशीन लर्निंग का एक प्रकार है जिसमें एक मॉडल को लेबल किए गए प्रशिक्षण उदाहरण नहीं दिए जाते हैं और डेटा में पैटर्न और संबंधों को स्वयं सर्च करना पड़ता है। विशिष्ट भविष्यवाणियां करने के बजाय, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का लक्ष्य डेटा में संरचना या आंतरिक संबंधों को खोजना है।

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग कार्यों के कुछ सामान्य उदाहरण हैं:

क्लस्टरिंग (Clustering): डेटा बिंदुओं को उनकी समानता या सामान्य विशेषताओं के आधार पर समूहों में समूहित करना।

आयामीता में कमी (Dimensionality reduction): अधिक से अधिक जानकारी को बनाए रखते हुए डेटा में सुविधाओं या आयामों की संख्या को कम करना।

विसंगति का पता लगाना (Anomaly detection): ऐसे डेटा बिंदुओं की पहचान करना जो असामान्य हैं या अपेक्षित पैटर्न के अनुरूप नहीं हैं।

बिना निगरानी वाले लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, बिना किसी मार्गदर्शन के डेटा में पैटर्न खोजने के लिए एक एल्गोरिद्म का उपयोग किया जाता है। एल्गोरिदम डेटा की अंतर्निहित संरचना को पकड़ने के लिए मॉडल के पैरामीटर समायोजित करता है।

अनियंत्रित शिक्षण उन परिस्थितियों में उपयोगी होता है जहां लेबल प्रशिक्षण डेटा उपलब्ध नहीं है या प्राप्त करने के लिए बहुत महंगा है। हालांकि, एक अनसुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना अधिक चुनौतीपूर्ण हो सकता है, क्योंकि मॉडल की भविष्यवाणियों की तुलना करने के लिए कोई सही लेबल नहीं हैं।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement learning)

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में, एल्गोरिथ्म अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करके और कुछ कार्यों के लिए पुरस्कार या दंड प्राप्त करके सीखता है। इस प्रकार की शिक्षा का उपयोग आमतौर पर रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियों में किया जाता है।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जिसमें एक एजेंट इनाम को अधिकतम करने के लिए पर्यावरण के साथ बातचीत करना सीखता है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में, एक एजेंट पर्यावरण में कुछ कार्यों को करने के लिए एक इनाम प्राप्त करता है और उन कार्यों को चुनना सीखता है जो समय के साथ संचयी इनाम (Cumulative award) को अधिकतम करेंगे।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग अक्सर नियंत्रण समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है, जैसे कि रोबोट को भूलभुलैया के माध्यम से नेविगेट करना सिखाना या शहर की सड़कों पर नेविगेट करने के लिए self-ड्राइविंग कार को प्रशिक्षित करना। इसका उपयोग एजेंटों को खेल खेलने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए भी किया जा सकता है, जैसे कि शतरंज, या किसी व्यवसाय या निर्माण प्रक्रिया के संचालन को अनुकूलित करने के लिए।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में, एक एजेंट पर्यावरण में कार्रवाई करके और पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करके परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखता है। एजेंट के निर्णय एक सीखी हुई नीति पर आधारित होते हैं, जो किसी दी गई स्थिति में सर्वोत्तम कार्रवाई का निर्धारण करती है।

निष्कर्ष (Conclusion)

Artificial Intelligence (AI) में कई उद्योगों में क्रांति लाने की क्षमता है और इसका पहले से ही विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में उपयोग किया जा चुका है, जिसमें Image Recognition, Image & Video Analysis, Language Translator और Self Driving Car शामिल हैं। 

हालाँकि, यह बायस, प्राइवेसी और जॉब डिस्प्लेसमेंट से संबंधित मुद्दों सहित नैतिक चिंताओं को भी प्रभावित करता है। एआई के संभावित प्रभावों पर सावधानी से विचार करना और यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि इसका उपयोग एथिकल रूप से और responsible तरीके से किया जाये।