कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स (Artificial Neural Networks - ANNs) (Artificial intelligence (AI))

• कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स (Artificial Neural Networks - ANNs) मशीन लर्निंग (Machine Learning) मॉडल्स का एक उपसमूह (Subset) हैं, जिन्हें इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि वे मानव मस्तिष्क (Human Brain) की तरह सूचना प्रसंस्करण (Information Processing) का अनुकरण (Simulate) कर सकें।
• ये नेटवर्क्स पैटर्न (Patterns) को पहचानने, निर्णय लेने (Decision Making) और जटिल समस्याओं (Complex Problems) को हल करने में सक्षम होते हैं क्योंकि ये जैविक न्यूरल नेटवर्क्स (Biological Neural Networks) की नकल करते हैं।

कार्य सिद्धांत (Working Principle)

• ANN की संरचना मानव मस्तिष्क (Human Brain) से प्रेरित होती है, जिसमें कृत्रिम न्यूरॉन्स (Artificial Neurons) या नोड्स (Nodes) परतों (Layers) में व्यवस्थित होते हैं।
• ये न्यूरॉन्स इनपुट डेटा (Input Data) को प्रोसेस करते हैं, भार (Weights) लागू करते हैं, और सक्रियण कार्यों (Activation Functions) का उपयोग करके अगले स्तर पर सिग्नल्स (Signals) भेजते हैं।
• ANNs डेटा के माध्यम से सीखते हैं, जहां वे अपनी कनेक्शन स्ट्रेंथ (Connection Strength) यानी भार (Weights) को समायोजित (Adjust) कर सटीकता (Accuracy) में सुधार करते हैं। 

कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स के प्रकार (Types of Artificial Neural Networks)

• डीप न्यूरल नेटवर्क्स (Deep Neural Networks - DNNs)
  • इसमें कई छिपी हुई परतें (Hidden Layers) होती हैं, जो गहरे शिक्षण मॉडल्स (Deep Learning Models) को जटिल पैटर्न्स (Complex Patterns) को पहचानने में सक्षम बनाती हैं।
  • उपयोग (Applications): 
    • भाषण मान्यता (Speech Recognition)
    • वित्तीय मॉडलिंग (Financial Modelling)
    • स्वायत्त प्रणालियां (Autonomous Systems)
• कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (Convolutional Neural Networks - CNNs)
  • मुख्य रूप से छवि और वीडियो मान्यता (Image and Video Recognition) कार्यों के लिए उपयोग किए जाते हैं।
  • ये डेटा में स्थानिक पदानुक्रम (Spatial Hierarchies) का पता लगाते हैं, जैसे कि किनारे (Edges), बनावट (Textures) और छवियों में वस्तुएं (Objects)।
  • उपयोग (Applications): 
    • चेहरा पहचान (Facial Recognition)
    • चिकित्सा इमेजिंग विश्लेषण (Medical Image Analysis)
    • स्वायत्त वाहन (Self-Driving Cars)
• रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क्स (Recurrent Neural Networks - RNNs)
  • इन्हें अनुक्रमिक डेटा प्रसंस्करण (Sequential Data Processing) के लिए डिज़ाइन किया गया है, जहां पिछले इनपुट (Past Inputs) भविष्य के आउटपुट (Future Outputs) को प्रभावित करते हैं।
  • उपयोग (Applications): 
    • प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (Natural Language Processing - NLP)
    • समय-श्रृंखला पूर्वानुमान (Time-Series Forecasting)
• जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स (Generative Adversarial Networks - GANs)
  • इसमें दो प्रतिस्पर्धी नेटवर्क (Competing Networks) होते हैं: 
    • जनरेटर (Generator): डेटा उत्पन्न करता है।
    • डिस्क्रिमिनेटर (Discriminator): डेटा की प्रामाणिकता (Authenticity) का मूल्यांकन करता है।
  • उपयोग (Applications): 
    • वास्तविक दिखने वाली छवियां (Realistic Images)
    • संगीत निर्माण (AI-Generated Music)
    • डीपफेक वीडियो (Deepfake Videos)
• स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क्स (Spiking Neural Networks - SNNs)
  • ये पारंपरिक ANNs की तुलना में अधिक जैविक रूप से यथार्थवादी (Biologically Realistic) होते हैं, क्योंकि ये न्यूरॉन्स की फायरिंग प्रक्रिया (Neuron Firing Patterns) का अनुकरण (Simulate) करते हैं।
  • उपयोग (Applications): 
    • रोबोटिक्स (Robotics)
    • न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग (Neuromorphic Computing)
    • ऊर्जा-कुशल एआई सिस्टम्स (Energy-Efficient AI Systems) 

मस्तिष्क का न्यूरल नेटवर्क और कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क में अंतर (Comparison: Brain’s Neural Network vs. Artificial Neural Network)

• कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स के अनुप्रयोग (Applications of Artificial Neural Networs)
• स्वास्थ्य सेवा (Healthcare): रोग की भविष्यवाणी (Disease Prediction), चिकित्सा चित्रण विश्लेषण (Medical Image Analysis), और व्यक्तिगत चिकित्सा (Personalized Medicine)।
• वित्त (Finance): धोखाधड़ी का पता लगाना (Fraud Detection), स्टॉक मार्केट भविष्यवाणी (Stock Market Predictions), जोखिम मूल्यांकन (Risk Assessment)।
• स्वायत्त प्रणाली (Autonomous Systems): सेल्फ-ड्राइविंग कारें (Self-Driving Cars), रोबोटिक नियंत्रण (Robotic Control), और एयरोस्पेस नेविगेशन (Aerospace Navigation)।
• एनएलपी और भाषण मान्यता (NLP & Speech Recognition): वर्चुअल असिस्टेंट्स (Virtual Assistants), भावना विश्लेषण (Sentiment Analysis), भाषा अनुवाद (Language Translation)।
• रचनात्मक एआई (Creative AI): एआई-जनित संगीत (AI-Generated Music), कला (Art) और डीपफेक तकनीक (Deepfake Technology)।

नोबेल पुरस्कार 2024 (Nobel Prize 2024)

• जॉन जे. हॉपफील्ड (John J. Hopfield) और ज्योफ्री हिंटन (Geoffrey Hinton) को भौतिकी (Physics) में नोबेल पुरस्कार 2024 प्रदान किया गया है।
• उन्हें यह पुरस्कार कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स (ANNs) में मशीन लर्निंग (ML) को सक्षम बनाने वाली उनकी मौलिक खोजों (Foundational Discoveries) और आविष्कारों (Inventions) के लिए दिया गया है।