एआई एजेंट

संदर्भ 

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधारित सहायक उपकरण के रूप में ‘एप्पल की सिरी’ एवं ‘अमेज़न की एलेक्सा’ एक दशक से भी अधिक समय से मौजूद हैं। इन एआई असिस्टेंट को कई तरीकों से परिभाषित किया जा सकता है। 
• एक रिपोर्ट के अनुसार, गूगल डीपमाइंड (Google DeepMind) ने एआई असिस्टेंट को एक ऐसे कृत्रिम एजेंट के रूप में परिभाषित किया है, जिसमें एक प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस होता है और यह उपयोगकर्ता (User) की ओर से एक या अधिक डोमेन में और उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं के अनुरूप कार्यों के अनुक्रम (Sequences of Actions) की योजना बनाता है तथा उसे क्रियान्वित करता है।

क्या हैं एआई एजेंट

• अगली पीढ़ी के AI असिस्टेंट को AI एजेंट (AIA) कहा जाता है। ये नई पीढ़ी के सिस्टम या सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन हैं और कार्य क्षमता व दक्षता के मामले में अपने पूर्वववर्ती एआई की तुलना में बेहतर माने जा रहे हैं। 
• एआई एजेंट कार्यों को करने, निर्णय लेने या उपयोगकर्ताओं के साथ स्वायत्त या अर्ध-स्वायत्त रूप से बातचीत करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं। 
• इन्हें विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए एल्गोरिदम, डेटा और पूर्वनिर्धारित नियमों के आधार पर संचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  

एआई एजेंट (AIA) के प्रकार

AIA को मोटे तौर पर तीन श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है: 

• प्रतिक्रियाशील एजेंट (Reactive Agents) : ये पहली पीढ़ी के AI एजेंट हैं, जिन्हें विशिष्ट इनपुट या कमांड के अनुसार प्रतिक्रिया करने के लिए विकसित किया गया है। 
  • ये पूर्वनिर्धारित नियमों का पालन करते हैं और सीमित दायरे में कार्य करते हैं क्योंकि ये कुछ भी नया नहीं सीख सकते हैं और इनमें अनुकूलन की क्षमता का अभाव होता है।
• लर्निंग एजेंट (Learning Agents) : लर्निंग AI एजेंटों को मशीन लर्निंग द्वारा सक्षम किया गया है, जिसके कारण वे अनुभव से सीखने में सक्षम हैं। 
  • इनके पास बेहतर क्षमताएं हैं। इन क्षमताओं में पैटर्न का पता लगाना एवं डाटा विश्लेषण और समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने की क्षमता आदि शामिल है।
• संज्ञानात्मक एजेंट (Cognitive agents) : संज्ञानात्मक एजेंट तर्क कर सकते हैं, विश्लेषण कर सकते हैं और योजना बना सकते हैं। इनमें संज्ञानात्मक कौशल होता है क्योंकि ये अपने आस-पास के परिवेश से सीख सकते हैं तथा एल्गोरिदम एवं अपने स्वयं के ‘ज्ञान’ के आधार पर अनुकूलन कर सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं।
  • ये एजेंट कार्यों को करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर विज़न और डीप लर्निंग सहित अन्य तकनीकों का उपयोग करते हैं। AIA की वर्तमान पीढ़ी संज्ञानात्मक एजेंट हैं।

AIA की विशेषताएं

• स्वायत्तता (Autonomy) : एआई एजेंट मानवीय हस्तक्षेप के बिना स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकते हैं तथा अपने प्रोग्रामिंग एवं लर्निंग के आधार पर निर्णय ले सकते हैं। 
• अनुकूलनशीलता (Adaptability) : एआई एजेंट अपने अनुभवों से सीख सकते हैं और नए डाटा या बदलते परिवेश के आधार पर अपने व्यवहार को अनुकूलित कर सकते हैं।
• अंतरक्रियाशीलता (Interactivity) : ये एजेंट प्राय: उपयोगकर्ताओं या अन्य सिस्टम के साथ संवाद करते हैं, प्रश्नों का उत्तर देते हैं, आदेशों को निष्पादित करते हैं या संवाद में संलग्न होते हैं।
• लक्ष्य-उन्मुख व्यवहार (Goal-Oriented Behavior) : ऐसे एआई एजेंट विशिष्ट उद्देश्यों को प्राप्त करने या विशेष समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

वर्तमान एआई एजेंट

• एआई एजेंट की वर्तमान पीढ़ी संज्ञानात्मक एजेंट हैं, जो उपयोगकर्ताओं के एजेंट के रूप में या स्वायत्त रूप से (अर्थात् निर्देशों या उपयोगकर्ता के हस्तक्षेप के बिना) कई कार्य कर सकते हैं। 
• उन्हें ‘इंटरनेट ऑफ थिंग्स’ के साथ एकीकृत किया जा सकता है और ये विभिन्न डिवाइस एवं सेंसर से जुड़ सकते हैं तथा वास्तविक समय में डाटा को एकत्र व विश्लेषण कर सकते हैं।
• संज्ञानात्मक एआई एजेंट मानव भाषण एवं भाषा को भी ‘समझ’ सकते हैं तथा इस कौशल के साथ वे ऐसे कार्य कर सकते हैं जिनके लिए विशेष दक्षता की आवश्यकता होती है। 
  • उदाहरण के लिए, ये उपयोगकर्ता के फ़ोन कॉल सुनने, ईमेल पढ़ने, उनकी प्राथमिकताओं को समझने के साथ-साथ पिछली यात्रा के अनुभवों का विश्लेषण करने के बाद नई यात्रा की योजना बना सकते हैं।

एआई एजेंट के अनुप्रयोग

• ग्राहक सहायता (Customer Support) : चैटबॉट एवं वर्चुअल असिस्टेंट के रूप में एआई एजेंट ग्राहक पूछताछ व सहायता मुद्दों पर तुरंत प्रतिक्रिया दे सकते हैं; जैसे- ड्रिफ्ट, इंटरकॉम। 
• स्वास्थ्य सेवा (Healthcare) : एआई एजेंट चिकित्सा स्थितियों का निदान करने, उपचार की सिफारिश करने और रोगी के डाटा प्रबंधन में सहायता करने में सक्षम हैं; जैसे- IBM वाटसन हेल्थ। 
• वित्त (Finance) : एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग सिस्टम उच्च आवृत्ति वाले ट्रेड निष्पादित करते हैं और निवेश पोर्टफोलियो प्रबंधित कर सकते हैं; जैसे- जेपी मॉर्गन और चेज़ जैसी फर्मों द्वारा उपयोग किए जाते हैं। 
• परिवहन (Transportation) : स्वायत्त वाहन, ट्रैफ़िक को नेविगेट कर सकते हैं और सुरक्षा व दक्षता बढ़ाने के लिए ड्राइविंग से संबंधित निर्णय ले सकते हैं; जैसे- टेस्ला की सेल्फ-ड्राइविंग कारें। 
• स्मार्ट होम (Smart Homes) : होम ऑटोमेशन सिस्टम उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं व पैटर्न के आधार पर प्रकाश, आबोहवा एवं सुरक्षा को नियंत्रित करते हैं; जैसे- अमेज़न एलेक्सा तथा गूगल होम।  

भारत में एआई एजेंट

• हाल ही में, बेंगलुरु स्थित एक स्टार्टअप ने एक एआई एजेंट लॉन्च किया है, जो गोदाम में वस्तुओं को स्वायत्त रूप से संभाल सकता है।
• यह वॉयस कमांड के रूप में इनपुट प्राप्त करता है और वास्तविक समय के निर्णयों के साथ प्रतिक्रिया उपलब्ध कराता है।

एआई एजेंटों से जुड़ी चिंताएँ

• गोपनीयता एवं डाटा सुरक्षा : एआई एजेंटों को प्राय: व्यक्तिगत डाटा तक पहुँच की आवश्यकता होती है जिससे गोपनीयता का उल्लंघन एवं डाटा का दुरुपयोग हो सकता है।
• पूर्वाग्रह एवं निष्पक्षता : एआई एजेंट प्रशिक्षण डाटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को धारण कर सकता है या इसे बढ़ा सकता है, जिससे अनुचित परिणाम सामने आ सकते हैं।
• रोजगार विस्थापन : इन एजेंटों द्वारा कार्यों के स्वचालन से रोजगार की क्षति हो सकती है और रोजगार क्षेत्रों में बदलाव हो सकते हैं।
• जवाबदेही की कमी : एआई एजेंटों की गलतियों या उनके द्वारा हुए नुकसान की ज़िम्मेदारी एवं जवाबदेही निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
• नैतिक मुद्दे : इन एजेंटों द्वारा लिए गए निर्णयों से नैतिक प्रश्न उठ सकते हैं, जैसे- निगरानी में एआई का उपयोग और नागरिक स्वतंत्रता एवं गोपनीयता पर इसका प्रभाव।

चिंताओं को संबोधित करने के लिए सुझाव 

• डाटा सुरक्षा एवं गोपनीयता को महत्व : उपयोगकर्ता की जानकारी की सुरक्षा के लिए मज़बूत एन्क्रिप्शन विधियाँ और डाटा सुरक्षा नीतियाँ अपनाई जानी चाहिए। 
• पूर्वाग्रह को संबोधित करने और निष्पक्षता सुनिश्चित करने की जरूरत : एआई एल्गोरिदम में पूर्वाग्रहों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए AI सिस्टम का नियमित ऑडिट किया जाना चाहिए।
• कार्यबल परिवर्तन का समर्थन जरूरी : एआई द्वारा निर्मित की गई नई भूमिकाओं में श्रमिकों की मदद के लिए रीस्किलिंग एवं अपस्किलिंग कार्यक्रम विकसित किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, विस्थापित श्रमिकों के लिए एआई प्रबंधन एवं तकनीकी कौशल में प्रशिक्षण प्रदान करना आवश्यक है।
• स्पष्ट जवाबदेही रूपरेखाएँ स्थापित करना : ऐसे दिशा-निर्देश एवं विनियम विकसित किए जाने चाहिए, जो एआई सिस्टम व उनके परिणामों के लिए जवाबदेही को परिभाषित कर सकें।
• नैतिक एआई विकास पर बल : यह सुनिश्चित करने के लिए नैतिक दिशा-निर्देश और समीक्षा बोर्ड स्थापित किया जाना चाहिए कि एआई सिस्टम का विकास एवं उपयोग जिम्मेदारी से किया जाएँ।