कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) , या एआई (AI), वह तकनीक (Technique) है जो कंप्यूटर और मशीनों को मानव बुद्धि (Human Intelligence) और समस्या-समाधान क्षमताओं (problem solving capabilities) का अनुकरण (simulate) करने में सक्षम (capable) बनाती है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जिसका उद्देश्य ऐसे सिस्टम या मशीनें बनाना है जो ऐसे कार्य करने में सक्षम हों जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि (Human Intelligence) की आवश्यकता होती है। इन कार्यों में सीखना (learning), तर्क करना (reasoning), समस्या-समाधान (problem-solving), धारणा (perception), प्राकृतिक भाषा (natural language) को समझना और यहां तक कि पर्यावरण के साथ बातचीत करना (interacting with the environment) शामिल है। एआई सिस्टम को मानव दिमाग से जुड़े संज्ञानात्मक कार्यों की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे अनुभव से सीखना, नई परिस्थितियों को अपनाना और उपलब्ध डेटा के आधार पर निर्णय लेना।
कंप्यूटर विज्ञान (computer science) के एक क्षेत्र के रूप में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) में मशीन लर्निंग (Machine learning) और डीप लर्निंग (Deep Learning) शामिल है (और अक्सर इसका उल्लेख एक साथ किया जाता है) । इन विषयों में एआई एल्गोरिदम (AI Algorithms) का विकास शामिल है, जो मानव मस्तिष्क (Human Intelligence) की निर्णय (Decision) लेने की प्रक्रियाओं (Process) के आधार पर तैयार किया गया है, जो उपलब्ध डेटा से ‘सीख’ (Learn) सकता है और समय के साथ अधिक सटीक वर्गीकरण (accurate classification) या भविष्यवाणियां (predictions) कर सकता है।
AI को आम तौर पर दो श्रेणियों (categories) में वर्गीकृत (Classify) किया जा सकता है: संकीर्ण AI (narrow AI) और सामान्य AI (general AI) । नैरो एआई (narrow AI), जिसे कमजोर एआई (weak AI) के रूप में भी जाना जाता है, को एक सीमित डोमेन (limited domain) के भीतर विशिष्ट कार्य (specific tasks) करने या विशेष समस्याओं (special problems) को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उदाहरणों में सिरी (Siri) और एलेक्सा (Alexa) जैसे आभासी सहायक (virtual assistant), नेटफ्लिक्स (Netflix) और अमेज़ॅन (Amazon) द्वारा उपयोग की जाने वाली अनुशंसा प्रणाली (recommendation system) और चेहरे की पहचान (image recognition) सॉफ्टवेयर में उपयोग की जाने वाली छवि पहचान एल्गोरिदम (Algorithm) शामिल हैं।
AI का प्रकार 1
- 1. Narrow AI : नैरो एआई (Narrow AI) एक प्रकार का एआई है जो बुद्धिमत्ता (Intelligence) के साथ एक समर्पित कार्य (Complete Task) करने में सक्षम (Capable) है।
- नैरो एआई (Narrow AI) अपने क्षेत्र या सीमाओं (Scope or Boundaries) से परे प्रदर्शन नहीं कर सकता, क्योंकि इसे केवल एक विशिष्ट कार्य (specific task) के लिए प्रशिक्षित (Train) किया जाता है। इसलिए इसे कमजोर AI (Weak AI) भी कहा जाता है।
- ऐप्पल सिरी (Apple’s Siri) नैरो एआई (Narrow AI) का एक अच्छा उदाहरण है, लेकिन यह कार्यों की सीमित पूर्व-निर्धारित सीमा के साथ काम करता है (limited pre-defined range of tasks)।
- नैरो एआई (Narrow AI) के कुछ उदाहरण शतरंज (Chess) खेलना, ई-कॉमर्स साइट (E-commerce site) पर सुझाव खरीदना, सेल्फ-ड्राइविंग कारें (Self driving cars) , वाक् पहचान (Speech recognition) और छवि पहचान (Image recognition) हैं।
- 2. General AI : जनरल एआई (General AI) एक प्रकार की इंटेलिजेंस (Intelligence) है जो किसी भी बौद्धिक कार्य (intellectual task) को इंसान की तरह दक्षता के साथ (human-like efficiency) कर सकती है।
- सामान्य एआई (General AI) के पीछे विचार एक ऐसी प्रणाली (System) बनाने का है जो अधिक स्मार्ट (Smart) हो और अपने आप में एक इंसान की तरह सोच सके (think on its own like a human) ।
- फिलहाल ऐसा कोई सिस्टम मौजूद नहीं है जो सामान्य एआई (General AI) के अंतर्गत आ सके और किसी भी कार्य को इंसान की तरह परफेक्ट तरीके से कर सके।
- दुनिया भर के शोधकर्ता (Researchers) अब जनरल एआई (General AI) के साथ मशीनें विकसित (developing machines) करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।
- 3. Super AI : सुपर एआई (Super AI) सिस्टम की इंटेलिजेंस (system intelligence) का एक स्तर (Level) है जिस पर मशीनें मानव बुद्धि (human intelligence) से आगे निकल सकती हैं, और संज्ञानात्मक गुणों (cognitive qualities) के साथ किसी भी कार्य को मानव से बेहतर (better than humans) कर सकती हैं। यह सामान्य AI का परिणाम है।
- मजबूत एआई (Super AI) की कुछ प्रमुख विशेषताओं (key characteristics) में सोचने (ability to think), तर्क करने (reasoning), पहेली सुलझाने (Solving puzzles), निर्णय लेने (Making Decisions), योजना बनाने (Making Plan), सीखने (Learning) और अपने आप से संवाद (communicate on its own) करने की क्षमता शामिल है।
- सुपर एआई (Super AI) अभी भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence) की एक काल्पनिक अवधारणा (hypothetical concept) है। वास्तव में ऐसी प्रणालियों का विकास (development of such systems) अभी भी दुनिया बदलने वाला कार्य (world-changing task) है।
AI का प्रकार 2
- 1. Reactive Machines : विशुद्ध रूप (Purely reactive machines) से प्रतिक्रियाशील मशीनें (Reactive Machines) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का सबसे बुनियादी प्रकार (Basic type) हैं।
- ऐसे AI सिस्टम भविष्य की गतिविधियों (future activities) के लिए यादों या पिछले अनुभवों को संग्रहीत नहीं करते हैं।
- ऐसे AI सिस्टम भविष्य (future) की गतिविधियों (actions) के लिए यादों (Memories) या पिछले अनुभवों (past experiences) को संग्रहीत (store) नहीं करते हैं।
2. Limited Memory
- सीमित मेमोरी मशीनें (Limited memory machines) पिछले अनुभवों (past experiences) या कुछ डेटा को थोड़े समय के लिए संग्रहीत (store) कर सकती हैं।
- सेल्फ-ड्राइविंग कारें (Self-driving cars) लिमिटेड मेमोरी सिस्टम (Limited Memory systems) का सबसे अच्छा उदाहरण (example) हैं। ये कारें पास की कारों (nearby cars) की हाल की गति (speed), अन्य कारों की दूरी, गति सीमा और सड़क पर नेविगेट करने के लिए अन्य जानकारी संग्रहीत कर सकती हैं।
3. Theory of Mind
- माइंड एआई (Mind AI) के सिद्धांत (Theory) को मानवीय भावनाओं (emotions), लोगों (humans), विश्वासों (beliefs) को समझना चाहिए और इंसानों की तरह सामाजिक (socially) रूप से बातचीत (interact) करने में सक्षम होना चाहिए।
- इस प्रकार की AI मशीनें अभी भी विकसित नहीं हुई हैं, लेकिन शोधकर्ता ऐसी AI मशीनें विकसित करने के लिए बहुत प्रयास और सुधार कर रहे हैं।
4. Self Awareness
- आत्म-जागरूकता एआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य है। ये मशीनें अति बुद्धिमान होंगी और उनकी अपनी चेतना, भावनाएं और आत्म-जागरूकता होगी।
- ये मशीनें इंसान के दिमाग से भी ज्यादा स्मार्ट होंगी.
- स्व-जागरूकता एआई अभी भी वास्तविकता में मौजूद नहीं है और यह एक काल्पनिक अवधारणा है।
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