कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI)

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) कंप्यूटर विज्ञान (Computer Science) की एक शाखा है जो मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता (Intelligence) का अनुकरण (Simulate) करने में सक्षम बनाती है।
• यह प्रणाली (Systems) को सीखने (Learn), समझने (Understand), समस्याओं का समाधान (Problem Solving), निर्णय लेने (Decision Making), और यहां तक कि रचनात्मकता (Creativity) और स्वायत्तता (Autonomy) प्रदर्शित करने में सहायता करती है।
• AI स्वास्थ्य सेवा (Healthcare), वित्त (Finance), परिवहन (Transportation) और मनोरंजन (Entertainment) सहित कई उद्योगों (Industries) को बदल रहा है।

AI के चरण (Stages of AI)

AI को इसकी क्षमताओं (Capabilities) के आधार पर विभिन्न चरणों में वर्गीकृत किया गया है:

• कृत्रिम संकीर्ण बुद्धिमत्ता (Artificial Narrow Intelligence - ANI) (Weak AI)
  • यह पहला चरण है, जिसमें मशीनों को विशेष कार्य (Specific Tasks) को मानव जैसी सटीकता (Precision) के साथ करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है।
  • ANI पूर्वनिर्धारित मानकों (Predefined Parameters) के अंतर्गत काम करता है और इसमें आत्म-जागरूकता (Self-awareness) का अभाव होता है।
  • उदाहरण (Examples): चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर (Facial Recognition Software), स्पैम फ़िल्टर (Spam Filters), अनुशंसा प्रणाली (Recommendation Systems) जैसे कि नेटफ्लिक्स (Netflix) और यूट्यूब (YouTube)।
• कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (Artificial General Intelligence - AGI) (Strong AI)
  • यह अगला स्तर है, जहां मशीनें इंसानों की तरह सोचने (Think) और सीखने (Learn) में सक्षम होती हैं।
  • AGI विभिन्न कार्यों (Various Tasks) में ज्ञान (Knowledge) को समझने, सीखने और लागू करने में सक्षम होता है, जिसमें विशिष्ट प्रोग्रामिंग (Specific Programming) की आवश्यकता नहीं होती।
  • यह अभी अनुसंधान (Research) और विकास (Development) के चरण में है।
• कृत्रिम सुपर बुद्धिमत्ता (Artificial Super Intelligence - ASI)
  • ASI ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता को संदर्भित करता है, जो हर क्षेत्र में मानव बुद्धिमत्ता (Human Intelligence) को पार कर जाती है।
  • ASI रचनात्मकता (Creativity), समस्या समाधान (Problem Solving) और निर्णय लेने (Decision Making) में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन कर सकती है।
  • ASI अभी एक सैद्धांतिक अवधारणा (Theoretical Concept) है और इससे नैतिक (Ethical) चिंताएं भी उत्पन्न होती हैं।

जनरेटिव एआई (Generative AI)

• जनरेटिव एआई (Generative AI) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) की एक शाखा है जो मूल सामग्री (Original Content) बनाने पर केंद्रित होती है, जैसे कि:
  • टेक्स्ट (Text): चैटजीपीटी (ChatGPT), बार्ड (Bard)
  • छवियां (Images): डैली (DALL•E), मिडजर्नी (MidJourney)
  • वीडियो (Videos): रनवे एमएल (RunwayML), सिंथेसिया (Synthesia)
  • ऑडियो (Audio): एआई-जनरेटेड म्यूजिक (AI-Generated Music), डीपफेक वॉयस टेक्नोलॉजी (Deepfake Voice Technology)
  • सॉफ़्टवेयर कोड (Software Code): गिटहब कोपायलट (GitHub Copilot), ओपनएआई कोडेक्स (OpenAI Codex)

जनरेटिव एआई कैसे काम करता है? (How Generative AI Works)

• जनरेटिव एआई मॉडल (Generative AI Models) गहन शिक्षण तकनीकों (Deep Learning Techniques) जैसे कि न्यूरल नेटवर्क (Neural Networks) और ट्रांसफॉर्मर्स (Transformers) का उपयोग करते हैं।
• ये मॉडल, जैसे कि बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models - LLMs), विशाल डेटासेट्स (Massive Datasets) पर प्रशिक्षित (Trained) किए जाते हैं।
• एआई (AI) डेटा में पैटर्न्स (Patterns), संरचनाओं (Structures) और परस्पर संबंधों (Relationships) को सीखता है, जिससे यह मानव जैसी प्रतिक्रियाएं (Human-like Responses) और सामग्री (Content) उत्पन्न कर सकता है।

पारंपरिक एआई बनाम जनरेटिव एआई (Comparison: Traditional AI vs. Generative AI)

लार्ज भाषा मॉडल (Large Language Models - LLMs)

• लार्ज भाषा मॉडल (LLMs) उन्नत एआई मॉडल (Advanced AI Models) हैं जो मानव-समान (Human-like) पाठ को समझने और उत्पन्न (Generate) करने में सक्षम होते हैं। ये चैटबॉट्स (Chatbots), सर्च इंजिन्स (Search Engines) और वर्चुअल असिस्टेंट्स (Virtual Assistants) को शक्ति प्रदान करते हैं। 
  • ये ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर (Transformer Architecture) पर आधारित होते हैं, जैसे GPT-4, BERT, LLaMA।
  • ये मॉडल विशाल मात्रा में टेक्स्ट डेटा (Textual Data) को प्रोसेस कर भाषा की संरचनाओं और बारीकियों को सीखते हैं।
  • ये पाठ (Text) उत्पन्न करने, सामग्री (Content) को संक्षिप्त करने, भाषाओं का अनुवाद (Translate) करने और कोडिंग (Coding) जैसे कार्य कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग (Machine Learning - ML)

• मशीन लर्निंग (ML) एआई का एक उपसमूह (Subset of AI) है जो मशीनों को डेटा से सीखने और समय के साथ सुधार करने में सक्षम बनाता है, बिना स्पष्ट प्रोग्रामिंग (Explicit Programming) के। 
  • सुपरवाइज़्ड लर्निंग (Supervised Learning): इसमें लेबल किए गए डेटा (Labelled Data) का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित (Train) किया जाता है।
  • अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग (Unsupervised Learning): इसमें बिना लेबल वाले डेटा (Unlabelled Data) में पैटर्न (Patterns) की पहचान की जाती है।
  • रीइंफोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning): इसमें पुरस्कार (Rewards) और दंड (Penalties) के आधार पर मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है।

न्यूरल नेटवर्क्स इन मशीन लर्निंग (Neural Networks in ML)

• न्यूरल नेटवर्क्स (Artificial Neural Networks - ANNs) मानव मस्तिष्क (Human Brain) के कार्यों की नकल (Mimic) करते हैं और मशीन लर्निंग क्षमताओं को बेहतर बनाते हैं। 
  • डीप न्यूरल नेटवर्क्स (Deep Neural Networks - DNNs): कई स्तरों (Layers) के न्यूरॉन्स का उपयोग कर जटिल कार्यों (Complex Tasks) को हल करने के लिए प्रयोग किया जाता है।
  • कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (Convolutional Neural Networks - CNNs): छवि पहचान (Image Recognition) में उपयोग किए जाते हैं।
  • रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क्स (Recurrent Neural Networks - RNNs): भाषण (Speech) और भाषा प्रसंस्करण (Language Processing) में उपयोग किए जाते हैं।

उभरते हुए एआई वेरिएंट्स (Emerging AI Variants)

लार्ज एक्शन मॉडल्स (Large Action Models - LAMs)

• ऐसे एआई सिस्टम्स जो मानवीय इरादों (Human Intent) के आधार पर जटिल क्रियाओं (Complex Actions) को समझते और निष्पादित (Execute) करते हैं।
• इसका उपयोग रोबोटिक्स (Robotics), स्वायत्त प्रणालियों (Autonomous Systems) और स्वचालन (Automation) में किया जाता है।

एआई एजेंट्स (AI Agents)

• एआई-संचालित सहायक (AI-Powered Assistants) जो वास्तविक समय में संवाद (Real-time Interaction) कर सकते हैं।
• ये मल्टीमोडल कम्युनिकेशन (Multimodal Communication) में सक्षम होते हैं (जैसे – टेक्स्ट(Text), आवाज़ (Voice), चित्र (Images))।
• उदाहरण: वर्चुअल एआई असिस्टेंट्स (Virtual AI Assistants), सेल्फ-ड्राइविंग कार सॉफ्टवेयर (Self-Driving Car Software)।

एआई में नैतिक चिंताएं (Ethical Considerations in AI)

• एआई में पक्षपात (Bias in AI): एआई मॉडल्स अपने प्रशिक्षण डेटा (Training Data) में मौजूद पूर्वाग्रहों (Biases) को अपना सकते हैं।
• गोपनीयता संबंधी चिंताएं (Privacy Concerns): डेटा संग्रहण (Data Collection) और निगरानी (Surveillance) से जुड़े मुद्दे।
• कार्यबल पर प्रभाव (AI in the Workforce): ऑटोमेशन (Automation) के कारण मानव नौकरियों का प्रतिस्थापन।
• डीपफेक और गलत सूचना (Deepfake and Misinformation): एआई-जनित सामग्री (AI-Generated Content) का धोखाधड़ी (Deception) के लिए उपयोग।
• नियम और शासन (Regulations and Governance): जिम्मेदार एआई विकास (Responsible AI Development) के लिए दिशानिर्देशों की आवश्यकता।

एआई का भविष्य (Future of AI)

• एआई तेजी से विकसित हो रहा है और निम्नलिखित क्षेत्रों में क्रांति लाने की संभावना है: 
  • एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा प्रगति (AI-Driven Healthcare Advancements): प्रारंभिक रोग पहचान (Early Disease Detection), रोबोटिक सर्जरी (Robotic Surgeries)।
  • व्यवसायों में स्मार्ट एआई-संचालित ऑटोमेशन (Smarter AI-Powered Automation in Businesses)।
  • जिम्मेदार एआई उपयोग के लिए नैतिक ढांचे (Ethical AI Frameworks) का विकास।
  • एजीआई (AGI) में प्रगति (Advancements in AGI), जिससे मशीनें मानव-स्तरीय बुद्धिमत्ता (Human-Level Intelligence) के करीब पहुंच सकेंगी।