Artificial Intelligence, History & Applications
Definition(परिभाषा)
AI Computer Science की एक Branch है जिसमें ऐसी Machines बनाना शामिल है जो ऐसे कार्य कर सकती हैं जो आमतौर पर मानव बुद्धि से जुड़े होते हैं.
इन कार्यों में शामिल हैं:
- देखकर काम करना
- बोली जाने वाली और लिखित भाषा को समझना और अनुवाद करना
- डेटा का विश्लेषण करना
- Recommend करना
- तर्क से संबंधित कार्य करना
- नई चीजे सीखना
- पर्यावरण के साथ बातचीत करना
- समस्या को सुलझाना
- Creativity का अभ्यास करना
AI का उपयोग वित्त सहित कई उद्योगों में किया जाता है, जहां इसका उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए किया जा सकता है.
कुछ AI प्रोग्राम अपने पिछले अनुभवों से सीख सकते हैं और मानवीय हस्तक्षेप के बिना अपने performance में सुधार कर सकते हैं.
महत्वपूर्ण तथ्य
जब हम किसी Computer को इस तरह तैयार करते हैं की वह मनुष्य की बुधिमत्ता की तरह कार्य कर सके उसे Artificial Intelligence कहते हैं
अर्थात् जब हम किसी मशीन में इस तरह के Program सेट करते हैं कि वह एक मनुष्य की भाती कार्य कर सके उसे Artificial Intelligence कहाँ जाता हैं.
जॉन मैकार्थी के Artificial Intelligence के पिता के अनुसार, यह “बुद्धिमान मशीनों, विशेष रूप से बुद्धिमान Computer Program बनाने का विज्ञान और इंजीनियरिंग” है.
Artificial Intelligence Computer बनाने का एक तरीका है,
एक Computer-नियंत्रित रोबोट, या एक Software बुद्धिमानी से सोचता है, ठीक उसी तरह जिस तरह बुद्धिमान व्यक्ति सोचते हैं.
AI का अध्ययन इस बात से किया जाता है कि मानव मस्तिष्क कैसे सोचता है,
इसके अलावा मनुष्य कैसे किसी समस्या को हल करने की कोशिश करते हुए सीखते हैं, निर्णय लेते हैं और काम करते हैं,
फिर बुद्धिमान Software और System विकसित करने के आधार पर इस अध्ययन के परिणामों का उपयोग करते हैं.
AI के लक्ष्य
इसके मूल में, AI का प्राथमिक लक्ष्य मशीनों में मानव जैसी बुद्धिमत्ता का अनुकरण करना है
जिससे उन्हें जटिल कार्यों और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को खुद से करने के लिए सशक्त बनाया जा सके.
AI के उद्देश्यों में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है, जिनमें शामिल हैं:
समस्या-समाधान और निर्णय लेना
AI का एक मुख्य उद्देश्य ऐसे सिस्टम विकसित करना है जो बड़े डेटासेट का विश्लेषण कर सकें
पैटर्न की पहचान कर सकें और डेटा-संचालित निर्णय ले सकें.
समस्याओं को हल करने और कुशलतापूर्वक निर्णय लेने की यह क्षमता विभिन्न क्षेत्रों में अमूल्य है.
जैसे स्वास्थ्य देखभाल और वित्त से लेकर परिवहन और विनिर्माण तक विभिन्न उद्योगों में आदि.
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP)
AI-संचालित Natural Language Processing ऐसी मशीनें बनाने का एक महत्वपूर्ण पहलू है
ये प्राकृतिक भाषा में मनुष्यों को समझ और बात कर सकती हैं.
NLP Siri और Alexa जैसे आभासी Assistant को User के प्रश्नों को समझने और उचित रूप से प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाता है
जिस कारण मशीन इंटरैक्शन अधिक सहज और User के अनुकूल हो जाता है.
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग AI के सबसेट हैं
ये मशीनों को स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना डेटा से सीखने में सक्षम बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं.
इन तकनीकों ने कंप्यूटर विज़न, वाक् पहचान और सिफ़ारिश Systems सहित अन्य क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति की है.
रोबोटिक्स और ऑटोमेशन
AI को रोबोटिक्स के साथ एकीकृत करने से बुद्धिमान मशीनों को जन्म मिला है
ये भौतिक कार्यों को सटीकता और परिशुद्धता के साथ कर सकती हैं.
विनिर्माण संयंत्रों में असेंबली लाइन रोबोट से लेकर Automatic Vehicles तक दुनिया भर में उद्योगों को नया आकार दे रहा है.
स्वास्थ्य देखभाल और चिकित्सा को बढ़ाना
स्वास्थ्य देखभाल में AI का लक्ष्य निदान, उपचार योजना और रोगी देखभाल में सुधार करना है.
चिकित्सा पेशेवर चिकित्सा चित्रों का विश्लेषण करने, रोग के परिणामों की भविष्यवाणी करने में सक्षम हो रहे है.
इसके अलावा रोगियों के लिए व्यक्तिगत उपचार योजना विकसित करने के लिए AI एल्गोरिदम का लाभ उठा सकते हैं.
रचनात्मकता और नवीनता को बढ़ावा देना
AI केवल व्यावहारिक अनुप्रयोगों तक ही सीमित नहीं है;
इसमें रचनात्मकता और नवीनता को बढ़ावा देने की क्षमता है.
AI-संचालित उपकरण कलाकारों, लेखकों और डिजाइनरों को रचनात्मक नए विचार उत्पन्न करने में सहायता कर रहे है.
साथ ही मानव कल्पना की सीमाओं को आगे बढ़ाने में सहायता कर सकते हैं.
History of AI (इतिहास)
AI का इतिहास काफी बड़ा है और कई दशकों तक फैला हुआ है
इसमें महत्वपूर्ण उन्नतियाँ और मील के पत्थर हैं.
यहां AI के इतिहास के प्रमुख विकास का अवलोकन है:
Foundations (1950 के दशक):
“कृत्रिम बुद्धिमत्ता” शब्द को जॉन मैकार्थी ने 1956 में डार्टमाउथ कॉलेज में आयोजित एक सम्मेलन में उपयोग किया.
आलन ट्यूरिंग, मार्विन मिंस्की, हरबर्ट साइमन, और अन्य प्रारंभिक उन्नति के लिए बुद्धिमत्ता अनुसंधान में नेतृत्व किया.
प्रारंभिक AI Programs (1950-1960):
प्रारंभिक AI Programs विशेष समस्याओं को हल करने के लिए विकसित किए गए थे,
जैसे शतरंज खेलने वाले Program और logic-based systems.
1956 में न्यूल और साइमन द्वारा विकसित लॉजिक थियोरिस्ट, गणितीय सिद्धांतों के प्रमाणित करने के लिए एक प्रारंभिक AI Program के रूप में माना जाता है.
Symbolic AI (1960-1970):
Symbolic AI, “Good Old-Fashioned AI” (GOFAI) के रूप में भी जानी जाती थी,
structured symbolic रूप में ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने और symbols को संचालित करने के नियमों का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करती थी.
इस अवधि में Expert systems, जैसे कि MYCIN (बैक्टीरियल संक्रमणों का निदान करने के लिए) और DENDRAL (रासायनिक विश्लेषण के लिए) उत्पन्न हुईं.
AI शीतकाल (1970-1980):
प्रारंभिक उत्साह के बावजूद, 1970 और 1980 के दशकों में तकनीकी सीमाओं, अवास्तविक अपेक्षाओं और वित्त की कमी के कारण AI में प्रगति धीमी हो गई थी.
इस अवधि को अक्सर “AI शीतकाल” के रूप में संदर्भित किया जाता है.
कई AI परियोजनाएं बंद की गईं और AI अनुसंधान के लिए वित्त बहुत कम हो गया.
कनेक्शनिज़्म और न्यूरल नेटवर्क (1980-1990):
1980 के दशक में न्यूरल नेटवर्क (डीप लर्निंग) और कनेक्शनिस्ट मॉडलों(artificial neural systems) में रुचि पुनः उत्तेजित हुई,
जिससे न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम (तंत्रिका नेटवर्क को ये सीखने में मदद) विकसित किया गया.
बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम एक पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम है जो तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को प्रशिक्षित करता है.
इसका उपयोग मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग में भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार करने के लिए किया जाता है.
जॉफ्री हिंटन, यान लेकन, और योशुआ बेंगियो जैसे अनुसंधानकर्ताओं ने गहरे लर्निंग के क्षेत्र में महत्वपूर्ण योगदान किया.
पुनरुत्थान और आधुनिक AI (2000-वर्तमान):
21वीं सदी में AI में दोबारा रूचि का पुनरुत्थान देखा गया, जो कि computing power, big data, and algorithms के advances उत्पन्न करता है.
machine learning, deep learning, natural language processing, and computer vision के अद्वितीय प्रयोगों ने virtual assistants and medical diagnosis systems जैसे अनुप्रयोगों को उत्पन्न किया है.
Google, Facebook, Amazon, and Microsoft जैसी कंपनियाँ AI अनुसंधान और विकास में भारी निवेश कर रही हैं, जो शोध में innovation को प्रोत्साहित कर रही हैं.
वर्तमान Trends और चुनौतियाँ:
Business (व्यापार)
- Spam Filters
- Smart Email Categorization
- Voice To Text Features
- Smart Personal Assistants
- Automated Responders
- Security Surveillance
Education (शिक्षा)
- Classroom Management
- Lesson Planning
- Classroom Audio-Visual
- Parent-Teacher Communication
- Language Learning
- Learning Management Systems
Entertainment (मनोरंजन)
- Streaming Services
- AI-Generated Music And Art
- Film And Video Game Production
- Natural Language Processing (NLP)
Government (सरकार)
- Traffic Flow Analysis
- Improving Healthcare Services
- Infrastructure Monitoring
- Task Automation Via Chatbots
- Cyber Attack Prevention
- Smart Policymaking
Healthcare (स्वास्थ्य सेवा)
- Medical Image Analysis
- Virtual Assistants
- Predictive Analytics
- AI-Assisted Diagnosis And Treatment
Application of AI
- Astronomy में AI
- AI जटिल ब्रह्मांड समस्याओं को हल करने के लिए बहुत उपयोगी हो सकती है.
- AI तकनीक ब्रह्मांड को समझने में सहायक हो सकती है जैसे कि यह कैसे काम करता है, इसकी उत्पत्ति आदि.
- Healthcare में AI
- पिछले पांच से दस वर्षों में, AI स्वास्थ्य सेवा उद्योग के लिए अधिक लाभप्रद बन रहा है
- इसका इस उद्योग पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ने वाला है.
- स्वास्थ्य सेवा उद्योग मनुष्यों की तुलना में बेहतर और तेज़ निदान करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं.
- AI डॉक्टरों को निदान में मदद कर सकता है और यह बता सकता है कि मरीज़ की हालत कब बिगड़ रही है
- इससे अस्पताल में भर्ती होने से पहले मरीज़ तक चिकित्सा सहायता पहुँच सके.
- Gaming में AI
- AI का इस्तेमाल गेमिंग के लिए किया जा सकता है.
- यह मशीनें शतरंज जैसे रणनीतिक खेल खेल सकती हैं, जहाँ मशीन को बड़ी संख्या में संभावित स्थानों के बारे में सोचना पड़ता है.
- Finance में AI
- AI और वित्त उद्योग एक दूसरे के लिए सबसे अच्छे मेल हैं.
- वित्त उद्योग वित्तीय प्रक्रियाओं में स्वचालन, चैटबॉट, अनुकूली बुद्धिमत्ता, एल्गोरिदम ट्रेडिंग और मशीन लर्निंग को लागू कर रहा है.
- Data Security में AI
- डेटा की सुरक्षा हर कंपनी के लिए महत्वपूर्ण है और डिजिटल दुनिया में साइबर हमले बहुत तेज़ी से बढ़ रहे हैं.
- आपके डेटा को ज़्यादा सुरक्षित और सुरक्षित बनाने के लिए AI का इस्तेमाल किया जा सकता है.
- AEG बॉट, AI2 प्लेटफ़ॉर्म जैसे कुछ उदाहरण सॉफ़्टवेयर बग और साइबर हमलों को बेहतर तरीके से निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं.
- Social Media में AI
- फेसबुक, ट्विटर और स्नैपचैट जैसी सोशल मीडिया साइट्स में अरबों यूजर प्रोफाइल होते हैं,
- जिन्हें बहुत ही कुशल तरीके से संग्रहीत और प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है.
- AI भारी मात्रा में डेटा को व्यवस्थित और प्रबंधित कर सकता है.
- AI नवीनतम रुझानों, हैशटैग और विभिन्न Users की आवश्यकता की पहचान करने के लिए बहुत सारे डेटा का विश्लेषण कर सकता है.
- Travel & Transport में AI
- यात्रा उद्योगों के लिए AI की अत्यधिक मांग हो रही है.
- AI यात्रा से संबंधित विभिन्न कार्य करने में सक्षम है,
- जैसे यात्रा की व्यवस्था करने से लेकर ग्राहकों को होटल, फ्लाइट और सर्वोत्तम मार्ग सुझाना. यात्रा उद्योग AI-संचालित चैटबॉट का उपयोग कर रहे हैं
- जो बेहतर और तेज़ प्रतिक्रिया के लिए ग्राहकों के साथ मानवीय बातचीत कर सकते हैं.
- Automotive Industry में AI
- कुछ ऑटोमोटिव उद्योग अपने Users को बेहतर प्रदर्शन के लिए वर्चुअल असिस्टेंट प्रदान करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं. जैसे टेस्ला ने टेस्लाबॉट नामक एक बुद्धिमान वर्चुअल असिस्टेंट पेश किया है.
- विभिन्न उद्योग वर्तमान में स्वचालित कारों के विकास पर काम कर रहे हैं जो आपकी यात्रा को अधिक सुरक्षित बना सकें.
- Robotics में AI
- रोबोटिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की उल्लेखनीय भूमिका है.
- आमतौर पर, सामान्य रोबोट को इस तरह से प्रोग्राम किया जाता है कि वे कुछ दोहराए जाने वाले कार्य कर सकें,
- लेकिन AI की मदद से हम बुद्धिमान रोबोट बना सकते हैं जो बिना किसी पूर्व-प्रोग्राम के अपने अनुभवों से कार्य कर सकते हैं.
- मानव सदृश रोबोट रोबोटिक्स में AI के सर्वोत्तम उदाहरण हैं,
- हाल ही में एरिका और सोफिया नामक बुद्धिमान मानव सदृश रोबोट विकसित किए गए हैं
- जो मनुष्यों की तरह बात और व्यवहार कर सकते हैं.
- Entertainment में AI
- हम वर्तमान में अपने दैनिक जीवन में नेटफ्लिक्स या अमेज़ॅन जैसी कुछ मनोरंजन सेवाओं के साथ कुछ AI आधारित अनुप्रयोगों का उपयोग कर रहे हैं.
- Machine Learning/AI एल्गोरिदम की मदद से, ये सेवाएँ कार्यक्रमों या शो के लिए सिफारिशें दिखाती हैं.
- Agriculture में AI
- कृषि एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें सर्वोत्तम परिणाम के लिए विभिन्न Resources, श्रम, धन और समय की आवश्यकता होती है.
- आजकल कृषि डिजिटल होती जा रही है और इस क्षेत्र में AI उभर रहा है.
- कृषि रोबोटिक्स, ठोस और फसल निगरानी, पूर्वानुमान विश्लेषण के रूप में AI का उपयोग किया जा रहा है.
- कृषि में AI किसानों के लिए बहुत मददगार हो सकता है.
- E-commerce में AI
- AI ई-कॉमर्स उद्योग को प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त प्रदान कर रहा है, और ई-कॉमर्स व्यवसाय में इसकी मांग बढ़ती जा रही है.
- AI खरीदारों को अनुशंसित आकार, रंग या यहां तक कि ब्रांड के साथ संबंधित उत्पादों को खोजने में मदद कर रहा है.
- Education में AI
- AI ग्रेडिंग को स्वचालित कर सकता है ताकि ट्यूटर को पढ़ाने के लिए अधिक समय मिल सके.
- AI चैटबॉट एक शिक्षण सहायक के रूप में छात्रों के साथ संवाद कर सकता है.
- भविष्य में AI छात्रों के लिए एक व्यक्तिगत वर्चुअल ट्यूटर के रूप में काम कर सकता है, जो किसी भी समय और किसी भी स्थान पर आसानी से उपलब्ध होगा.
Conclusion (निष्कर्ष)
उम्मीद है आपको ये जानकारी अच्छे से समझ आ गई होगी. यदि आपको किसी प्रकार की कोई समस्या है तो आप मुझे फीडबैक दे सकते है