आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है - What is Artificial Intelligence in Hindi and AI full form in Hindi?

हममें से ज्यादातर लोगों ने अपने जीवन में कभी न कभी सिरी, गूगल असिस्टेंट, कॉर्टाना या यहां तक ​​कि बिक्सबी का इस्तेमाल किया है। वे क्या हैं? वे हमारे डिजिटल पर्सनल असिस्टेंट हैं। जब हम अपनी आवाज का उपयोग करके इसके बारे में पूछते हैं तो वे उपयोगी जानकारी खोजने में हमारी सहायता करते हैं। हम कह सकते हैं, 'अरे सिरी, मुझे निकटतम फास्ट-फूड रेस्तरां दिखाओ' या 'भारतीय टीम में सर्वश्रेष्ठ क्रिकेटर कौन है?', और सहायक आपके फोन के माध्यम से या इसे खोज कर प्रासंगिक जानकारी के साथ जवाब देगा। मकड़जाल। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence) का एक सरल उदाहरण है! आइए इसके बारे में और पढ़ें!

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है - What is Artificial Intelligence in Hindi


आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है - What is Artificial Intelligence in Hindi

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक कंप्यूटर प्रोग्राम की सीखने और सोचने की क्षमता है। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की परिभाषा - Artificial Intelligence definition in Hindi

जॉन मैकार्थी ने 1950 के दशक में 'आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस' शब्द गढ़ा था। उन्होंने कहा, 'सीखने के हर पहलू या बुद्धि की किसी अन्य विशेषता को सिद्धांत रूप में इतना सटीक रूप से वर्णित किया जा सकता है कि इसे अनुकरण करने के लिए एक मशीन बनाई जा सकती है। इस बात का पता लगाने का प्रयास किया जाएगा कि मशीनों को भाषा का उपयोग कैसे किया जाए, अमूर्तता और अवधारणाओं को कैसे बनाया जाए, अब मनुष्यों के लिए आरक्षित समस्याओं को कैसे हल किया जाए और खुद को बेहतर बनाया जाए।'

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उदाहरण - Examples of Artificial Intelligence in Hindi

AI का उपयोग आज विभिन्न प्रकार की तकनीकों में किया जाता है। उदाहरण के लिए,

मशीन लर्निंग - यह कंप्यूटर को प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना कार्य करने में मदद करता है। मशीन लर्निंग तीन प्रकार की होती है:

पर्यवेक्षित शिक्षण - पैटर्न को लेबल किए गए डेटा सेट का उपयोग करके पहचाना जा सकता है और फिर नए डेटा सेट को लेबल करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

अनुपयोगी शिक्षण - डेटा सेट को उनके समान या भिन्न के अनुसार क्रमबद्ध किया जा सकता है।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग - एआई सिस्टम को कार्रवाई करने के बाद फीडबैक दिया जाता है।

ऑटोमेशन - ऑटोमेशन टूल्स को एआई के साथ जोड़े जाने पर टास्क को बढ़ाया जा सकता है। बड़े उद्यम की नौकरियों को स्वचालित किया जा सकता है, जबकि एआई से खुफिया प्रक्रियाओं में बदलाव के लिए पारित किया जाता है।

मशीन विजन - मशीन विजन दृश्य जानकारी को पकड़ने और फिर विश्लेषण करने के लिए एक कैमरा, डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग और एनालॉग-टू-एनालॉग रूपांतरण का उपयोग करता है। इसका उपयोग हस्ताक्षर विश्लेषण से लेकर चिकित्सा विश्लेषण तक में किया जाता है।

सेल्फ-ड्राइविंग कारें - स्वचालित वाहन यह सुनिश्चित करने के लिए गहरी शिक्षा, छवि पहचान और मशीन दृष्टि का उपयोग करते हैं कि वाहन उचित लेन में रहता है और साथ ही पैदल चलने वालों को भी चकमा देता है।

रोबोटिक्स - रोबोटिक्स एक इंजीनियरिंग क्षेत्र है जो रोबोट के डिजाइन और निर्माण पर केंद्रित है। आजकल मशीन लर्निंग का उपयोग रोबोट बनाने के लिए किया जा रहा है ताकि वे समाज के साथ बातचीत कर सकें।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे काम करता है? - How AI works in Hindi

कंप्यूटर निम्नलिखित प्रक्रियाओं में अच्छे हैं, अर्थात, किसी कार्य को निष्पादित करने के लिए चरणों का क्रम। यदि हम किसी कार्य को करने के लिए कंप्यूटर को स्टेप देते हैं, तो वह उसे आसानी से पूरा करने में सक्षम होना चाहिए। कदम एल्गोरिदम के अलावा और कुछ नहीं हैं। एक एल्गोरिथम दो नंबरों को प्रिंट करने जितना आसान हो सकता है या आने वाले साल में चुनाव कौन जीतेगा, इसका अनुमान लगाना उतना ही मुश्किल!

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रमुख उपक्षेत्र क्या हैं?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करता है जिसे पहले तेज, पुनरावृत्त प्रसंस्करण और स्मार्ट एल्गोरिदम के साथ जोड़ा जाता है जो सिस्टम को डेटा के भीतर के पैटर्न से सीखने की अनुमति देता है। इस तरह, सिस्टम सटीक या सटीक आउटपुट देने में सक्षम होगा। जैसा कि यह लगता है, यह एक विशाल विषय है, और एआई का दायरा बहुत व्यापक है इसमें बहुत उन्नत और जटिल प्रक्रियाएं शामिल हैं, और यह अध्ययन का एक क्षेत्र है जिसमें कई सिद्धांत, विधियां और प्रौद्योगिकियां शामिल हैं। एआई के अंतर्गत प्रमुख उपक्षेत्रों की व्याख्या नीचे की गई है:

मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग वह सीख है जिसमें एक मशीन उदाहरणों और पिछले अनुभवों से अपने आप सीख सकती है। इसके लिए विकसित कार्यक्रम विशिष्ट नहीं होना चाहिए और स्थिर नहीं होगा। मशीन आवश्यकता पड़ने पर अपने एल्गोरिथम को बदलने या सही करने की प्रवृत्ति रखती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) दो सबसे अधिक गलत अर्थ वाले शब्द हैं। आमतौर पर लोग यह समझने लगते हैं कि वे वही हैं, जिससे भ्रम की स्थिति पैदा होती है। एमएल एआई का एक सबफील्ड है। हालाँकि, जब भी बिग डेटा या डेटा एनालिटिक्स, या कुछ अन्य संबंधित विषयों के विषयों पर बात की जाती है, तो दोनों शब्दों को एक साथ और बार-बार याद किया जाता है।

तंत्रिका नेटवर्क: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) जैविक तंत्रिका नेटवर्क, यानी मस्तिष्क से प्रेरित होकर विकसित किए गए थे। डेटा के भीतर पैटर्न खोजने के लिए मशीन लर्निंग में एएनएन सबसे महत्वपूर्ण टूल में से एक है, जो मानव के लिए मशीन को पहचानने और पहचानने के लिए सिखाने के लिए बहुत जटिल हैं।

डीप लर्निंग: डीप लर्निंग में, बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण किया जाता है, और यहां, एल्गोरिथ्म बार-बार कार्य करेगा, हर बार परिणाम को बेहतर बनाने के लिए थोड़ा घुमा / संपादित करेगा।

संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग: संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग का अंतिम लक्ष्य कंप्यूटर मॉडल में मानव विचार प्रक्रिया की नकल करना है। यह कैसे हासिल किया जा सकता है? सेल्फ-लर्निंग एल्गोरिदम, तंत्रिका नेटवर्क द्वारा पैटर्न की पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करते हुए, एक कंप्यूटर मानवीय सोच की नकल कर सकता है। यहां, मानव संज्ञान प्रक्रिया को अनुकरण करने के लिए कम्प्यूटरीकृत मॉडल तैनात किए गए हैं।

कंप्यूटर विज़न: कंप्यूटर विज़न कंप्यूटर को छवियों को देखने, पहचानने और संसाधित करने की अनुमति देकर काम करता है, ठीक उसी तरह जैसे मानव दृष्टि करती है, और फिर यह एक उपयुक्त आउटपुट प्रदान करती है। कंप्यूटर विज़न का AI से गहरा संबंध है। यहां, कंप्यूटर को समझना चाहिए कि वह क्या देखता है, और उसके बाद उसका विश्लेषण करें।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का अर्थ है ऐसे तरीके विकसित करना जो हमें अंग्रेजी जैसी प्राकृतिक मानव भाषाओं का उपयोग करके मशीनों के साथ संवाद करने में मदद करें।

AI full form in Hindi

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य - Future of Artificial Intelligence in Hindi

जब आप अपने चारों ओर देखते हैं, तो आप देखेंगे कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने लगभग हर उद्योग को प्रभावित किया है और यह भविष्य में भी ऐसा करता रहेगा। यह हमारे समय की सबसे रोमांचक और उन्नत तकनीकों में से एक के रूप में उभरा है। रोबोटिक्स, बिग डेटा, IoT, आदि सभी AI द्वारा संचालित हैं। मशीन लर्निंग और एआई पर व्यापक शोध करने वाली दुनिया भर में कंपनियां हैं। वर्तमान विकास दर पर, यह भविष्य में भी बहुत लंबे समय के लिए एक प्रेरक शक्ति बनने जा रहा है।

एआई कंप्यूटर को बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करने में मदद करता है और इसका उपयोग उस समय के एक अंश में निर्णय और खोज करने के लिए करता है, जिसमें यह मानव को लगा होगा। इसका पहले से ही हमारी दुनिया पर बहुत प्रभाव पड़ा है। यदि जिम्मेदारी से उपयोग किया जाता है, तो यह भविष्य में मानव समाज को व्यापक रूप से लाभान्वित कर सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभ - Advantages of Artificial Intelligence in Hindi

मानवीय त्रुटि में कमी: जब मानव उन कार्यों में शामिल होता है जहां सटीकता की आवश्यकता होती है, तो हमेशा त्रुटि की संभावना बनी रहती है। हालांकि, अगर ठीक से प्रोग्राम किया जाता है, तो मशीनें गलतियाँ नहीं करती हैं और बिना कई त्रुटियाँ किए आसानी से दोहराए जाने वाले कार्य करती हैं, यदि बिल्कुल नहीं।

जोखिम से बचाव: इंसानों को बुद्धिमान रोबोटों से बदलना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सबसे बड़े लाभों में से एक है। एआई रोबोट अब किसी भी आपदा से बचने के लिए कोयले की खदानों, समुद्र के सबसे गहरे हिस्सों की खोज, सीवेज उपचार और परमाणु ऊर्जा संयंत्रों में मनुष्यों की जगह लेने वाले जोखिम भरे काम कर रहे हैं।

दोहराए जाने वाले कार्यों को बदलना: हमारे दिन-प्रतिदिन के काम में कई दोहराए जाने वाले कार्य शामिल होते हैं जिन्हें हमें बिना किसी बदलाव के हर दिन करना होता है। उदाहरण के लिए, अपने कपड़े धोने या फर्श को पोंछने के लिए आपको रचनात्मक होने की आवश्यकता नहीं है और इसे हर दिन करना आसान है। यहां तक ​​​​कि बड़े उद्योगों में भी उत्पादन लाइनें होती हैं, जहां एक ही क्रम में समान संख्या में कार्य करने होते हैं। अब इन कार्यों की जगह मशीनों ने ले ली है ताकि मनुष्य इस समय को रचनात्मक कार्य करने में व्यतीत कर सकें।

डिजिटल सहायता: 24/7 उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करने के लिए डिजिटल सहायकों के साथ, संगठन मानव संसाधनों की आवश्यकता को बचा सकते हैं और ग्राहकों को तेजी से सेवा प्रदान कर सकते हैं। यह संगठन और ग्राहकों दोनों के लिए फायदे की स्थिति है। ज्यादातर मामलों में, यह निर्धारित करना वाकई मुश्किल है कि कोई ग्राहक चैटबॉट या इंसान के साथ चैट कर रहा है या नहीं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सीमाएं - Limitations of Artificial Intelligence in Hindi

निर्माण की उच्च लागत: यह थोड़ा डरावना लग सकता है, लेकिन जिस दर से कम्प्यूटेशनल उपकरणों को अपग्रेड किया जाता है वह अभूतपूर्व है। नवीनतम आवश्यकताओं को नियंत्रण में रखने के लिए समय के साथ मशीनों की मरम्मत और रखरखाव की आवश्यकता होती है, जिसके लिए बहुत सारे संसाधनों की आवश्यकता होती है।

कोई भावना नहीं: इसमें कोई संदेह नहीं है कि मशीनें इंसानों की तुलना में कहीं अधिक शक्तिशाली और तेज हैं। वे एक साथ कई कार्य कर सकते हैं और एक दूसरे विभाजन में परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं। एआई-पावर्ड रोबोट अधिक वजन भी उठा सकते हैं, जिससे उत्पादन चक्र में वृद्धि होगी। हालाँकि, मशीनें अन्य मनुष्यों के साथ भावनात्मक संबंध नहीं बना सकती हैं, जो टीम प्रबंधन का एक महत्वपूर्ण पहलू है।

बॉक्स थिंकिंग: मशीनें एक निश्चित सीमा के साथ पूर्व-निर्धारित कार्यों या संचालन को पूरी तरह से निष्पादित कर सकती हैं। हालांकि, अगर वे कुछ भी प्रवृत्ति से बाहर निकलते हैं, तो वे अस्पष्ट परिणाम देना शुरू कर देते हैं।

खुद के लिए नहीं सोच सकता: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उद्देश्य डेटा को संसाधित करना और सचेत निर्णय लेना है जैसा कि हम मनुष्य करते हैं। लेकिन, वर्तमान में, यह केवल उन्हीं कार्यों को कर सकता है जिनके लिए इसे प्रोग्राम किया गया है। ये प्रणालियाँ भावनाओं, करुणा और सहानुभूति के आधार पर निर्णय नहीं ले सकती हैं। उदाहरण के लिए, यदि एक सेल्फ-ड्राइविंग कार को हिरण जैसे जानवरों को जीवित जीव मानने के लिए प्रोग्राम नहीं किया जाता है, तो यह हिरण से टकराने और उसे खटखटाने पर भी नहीं रुकेगी।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग क्या हैं? - Applications of Artificial Intelligence in Hindi

धोखाधड़ी का पता लगाना

हर बार जब आप अपने क्रेडिट या डेबिट कार्ड का उपयोग करके ऑनलाइन/ऑफ़लाइन लेन-देन करते हैं, तो आपको अपने बैंक से एक संदेश प्राप्त होता है जिसमें पूछा जाता है कि क्या आपने वह लेन-देन किया है। यदि आपने लेन-देन नहीं किया है तो बैंक आपको रिपोर्ट करने के लिए भी कहता है।

बैंक अपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को धोखाधड़ी और गैर-धोखाधड़ी लेनदेन दोनों के डेटा के साथ खिलाते हैं। ये सिस्टम इस डेटा से सीखते हैं और फिर भविष्यवाणी करते हैं कि कौन से लेनदेन धोखाधड़ी वाले हैं और जो इन विशाल प्रशिक्षण डेटासेट पर आधारित नहीं हैं।

संगीत और मूवी अनुशंसाएँ

नेटफ्लिक्स, स्पॉटिफ़ और पेंडोरा भी उपयोगकर्ताओं को उनकी पिछली रुचियों और खरीदारी के आधार पर संगीत और फिल्मों की सलाह देते हैं। ये साइटें उपयोगकर्ताओं द्वारा पहले किए गए विकल्पों को इकट्ठा करके और इन विकल्पों को सीखने के एल्गोरिदम में इनपुट के रूप में प्रदान करके इसे पूरा करती हैं।

खुदरा में एआई

एआई सॉफ्टवेयर का बाजार आकार 2025 तक 36 मिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। बाजार में इस प्रचार ने खुदरा विक्रेताओं को एआई पर ध्यान देने का कारण बना दिया है। इस प्रकार, अधिकांश बड़े और छोटे पैमाने के उद्योग पूरे उत्पाद जीवन चक्र में एआई टूल को नए तरीकों से अपना रहे हैं - असेंबलिंग चरण से लेकर बिक्री के बाद के ग्राहक-सेवा इंटरैक्शन तक।

ऑटोपायलट उड़ान

एआई तकनीक के साथ, एक पायलट को केवल सिस्टम को ऑटोपायलट मोड पर रखने की आवश्यकता होती है, और फिर उड़ान पर अधिकांश संचालन एआई द्वारा ही किया जाएगा। न्यूयॉर्क टाइम्स द्वारा यह बताया गया है कि बोइंग विमान की औसत उड़ान के लिए केवल 7 मिनट का मानवीय हस्तक्षेप (जो ज्यादातर टेकऑफ़ और लैंडिंग से संबंधित है) की आवश्यकता होती है।

हेल्थकेयर में एआई

एमआरआई मशीन, एक्स-रे और सीटी स्कैनर जैसे रेडियोलॉजिकल उपकरणों की मदद से एआई प्रारंभिक अवस्था में ट्यूमर और अल्सर जैसी बीमारियों की पहचान कर सकता है। कैंसर जैसी बीमारियों का कोई ठोस इलाज नहीं है, लेकिन अगर ट्यूमर का शुरुआती दौर में ही पता चल जाए तो समय से पहले मौत के खतरे को काफी हद तक कम किया जा सकता है। इसी तरह, यह उनके आर-स्वास्थ्य रिकॉर्ड का विश्लेषण करके दवा और परीक्षण का सुझाव दे सकता है।

एआई का उपयोग मानव शरीर पर कुछ दवाओं के प्रभावों का अध्ययन करने और पहले से मौजूद दवाओं के विकल्प के लिए भी किया जाता है।

परिवहन में एआई

स्वायत्त वाहन वास्तव में कल्पना और वास्तविकता के बीच की बाधा को तोड़ रहे हैं। उन्नत AI एल्गोरिदम, कैमरा, LIDAR और अन्य सेंसर के साथ, वाहन अपने परिवेश का डेटा एकत्र कर सकते हैं, उसका विश्लेषण कर सकते हैं और उसके अनुसार निर्णय ले सकते हैं।

एक वाणिज्यिक विमान में एक ऑटोपायलट टेकऑफ़ के बाद नियंत्रण ले सकता है और सुनिश्चित कर सकता है कि सभी पैरामीटर मेल खाते हैं। इसके अलावा, उन्नत नेविगेशन सिस्टम का उपयोग कीमती समय बचाने और समुद्र में बदलती परिस्थितियों के अनुकूल होने के लिए तेजी से अनुकूलन के लिए किया जाता है, जो मालवाहक जहाजों के लिए खतरनाक हो सकता है।

निष्कर्ष

इस बात का डर बढ़ता जा रहा है कि एआई के व्यापक कार्यान्वयन से मानव नौकरियों का क्षरण होगा। न केवल आम लोग बल्कि एलोन मस्क जैसे उद्यमी एआई डोमेन में किए गए शोध की बढ़ती गति पर अलर्ट दे रहे हैं। उनका यह भी विचार है कि एआई सिस्टम दुनिया में बड़े पैमाने पर हिंसा का मार्ग प्रशस्त कर सकता है। लेकिन यह चीजों को देखने का एक बहुत ही अदूरदर्शी तरीका है!

हाल के दशकों में, प्रौद्योगिकी तेजी से और बड़े पैमाने पर विकसित हुई है। पूरे पाठ्यक्रम के दौरान, प्रौद्योगिकी के कारण खोई गई प्रत्येक नौकरी के लिए, हमेशा नई और नई नौकरी की भूमिकाएँ उभरती थीं। अगर ऐसा होता जहां एक नई तकनीक ने सभी मानव नौकरियों की जगह ले ली होती, तो अब तक, दुनिया का अधिकांश हिस्सा बेरोजगार हो गया होता। यहां तक ​​कि इंटरनेट ने अपनी स्थापना के दौरान कई नकारात्मक समीक्षाएं प्राप्त की थीं। लेकिन, अब यह स्पष्ट हो गया है कि इंटरनेट को कभी भी बदला नहीं जा सकता है। अगर ऐसा होता तो आप इस ब्लॉग को नहीं पढ़ रहे होते। इसी तरह, हालांकि यह अधिकांश मानवीय क्षमताओं को स्वचालित करता है, यह अपनी क्षमता और सद्भावना में वृद्धि करेगा और सामान्य रूप से मानव जाति को लाभान्वित करेगा।

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