आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - एआई के बारे में, जापान में और विश्व में

सभी को नमस्कार, सब कुछ अच्छा है? यह लेख प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में बहुत ही चर्चा वाले विषय से निपटेगा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। एआई के रूप में संक्षिप्त, यह प्रौद्योगिकी, इलेक्ट्रॉनिक्स, इंजीनियरिंग, कंप्यूटर विज्ञान और रोबोटिक्स और कंप्यूटिंग से संबंधित कई अन्य क्षेत्रों के अधिकांश विद्वानों के लिए यूटोपिया है। यह इस तथ्य के कारण है कि यह एक विशाल चुनौती है, लेकिन यह हमेशा अन्य शोधों के विपरीत अग्रिम प्रस्तुत करता है, जो अप्रासंगिक परिणाम उत्पन्न करते हैं या परिणाम भी पेश नहीं करते हैं।

वैज्ञानिक का स्वभाव वही है जो किसी भी जिज्ञासु का है। और इस तरह, वह प्रोत्साहित किया जाता है जब उसे पता चलता है कि एक रहस्य है, और वह अपनी जांच में अधिक प्रगति करता है। आज की दुनिया में एआई वास्तविकता नहीं है। बुद्धिमान रोबोट हैं जो पहले फ़ंक्शन करने के लिए प्रोग्राम किए गए हैं, लेकिन जैसा कि हम इस लेख में देखेंगे, एआई का अर्थ कुछ और है।

लेख बहुत पूरा है, और अंत में, हम आपको इस विषय में गहराई से जाने के लिए कुछ सुझाव भी देते हैं यदि आप चाहें तो।

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एआई या एआई - सॉफ्टवेयर

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंट, "बुद्धिमान मशीनों" को संदर्भित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले शब्द हैं। इस परिभाषा को अस्पष्ट न छोड़ने के लिए, हम व्याख्या करने में सक्षम होंगे, हालांकि एआई का वर्णन करने के कई अन्य सरल तरीके नहीं होंगे। अधिक विशेष रूप से एआई का अर्थ है, ऐसी मशीनें जिनके पास उस वातावरण से उत्तेजनाओं का जवाब देने के लिए इंटेलिजेंस है जिसमें वह खुद को पाता है, इस तरह से जो भी कार्रवाई करता है उसमें सफलता की संभावना को अधिकतम करता है।

रोबोटिक्स मशीन के यांत्रिक भाग को AI कहा जाना अनिवार्य नहीं है। जो चीज महत्वपूर्ण है, वह सॉफ्टवेयर है जो मशीन को नियंत्रित करता है, यह भाग स्वयं बुद्धिमत्ता है। सॉफ्टवेयर एक कंप्यूटर प्रोग्राम है, यह बेसिक और लेट शब्दों में है। हालांकि, यह सिर्फ एक अस्पष्ट शब्द है, सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम के सेट के रूप में "कुंजियों" और "ताले" का एक सेट है जो एक दूसरे के साथ संवाद करते हैं, प्रति सेकंड हजारों गणना करते हैं, जिससे प्रत्येक लॉक तदनुसार प्रतिक्रिया करता है। कुंजी जो इसे सक्रिय करती है।

यह पूरी तरह से इन जैसी चीजों की व्याख्या करने के लिए जटिल और अनुत्पादक है, हालांकि बाद में इस स्पष्टीकरण से बहुत मदद मिलेगी, क्योंकि यह शब्द है जो "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" नामक चीज को पूरी तरह से परिभाषित करता है।

इंटेलिजेंस का अर्थ

यदि हम बुद्धिमत्ता के अर्थ पर शोध करते हैं, तो हमें "सीखने की क्षमता या समस्याओं को हल करने की क्षमता और स्थितियों के अनुकूल होने की क्षमता" के समान कुछ मिलेगा। इस पर चिंतन करते हुए, यह देखा जा सकता है कि यह एक अस्पष्ट शब्द है और इसका कोई पूर्ण अनुप्रयोग नहीं है।

इंटेलिजेंस के पास वैश्विक और पारस्परिक स्तर नहीं है, प्रत्येक अलग-अलग तरीकों से चीजें सीख सकता है, और विभिन्न तरीकों से समस्याओं को हल कर सकता है। कोई भी पूर्ण राय नहीं है कि कौन सा रवैया स्मार्ट है, केवल एक सामान्य जनगणना है, अर्थात, किसी स्थिति पर बहुमत की राय।

तथ्य यह भी है कि इंटेलिजेंस प्रत्येक व्यक्ति द्वारा संचित अनुभव के अनुसार एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति के सापेक्ष है। और सामान्य जनगणना में सीखने का एक बड़ा भार है, यह अनुभवों का और बुद्धि में संचय है। इसे बेहतर ढंग से समझाने के लिए हम एक उदाहरण देंगे।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - जापान और दुनिया में जाने के बारे में सब कुछ

सामान्य जनगणना में बुद्धि का उदाहरण

एक डकैती चल रही है, जगह एक छोटी सी कॉफी निर्माता है जिसमें अपेक्षाकृत बड़ी संख्या में ग्राहक हैं। हम एक तारीख को उद्धृत नहीं करेंगे, हम सिर्फ कल्पना करेंगे कि कृत्रिम बुद्धि के साथ एक ह्यूमनॉइड रोबोट है, इस रोबोट को इस तरह की स्थितियों पर प्रतिक्रिया करने के लिए क्रमादेशित किया गया है कि इसके पास सबसे अच्छा संभव तरीका होने का मौका है, इसमें एक भी है घातक हथियार और अचेत बंदूक, साथ ही साथ एक नाइटस्टिक। उसके पास इन स्थितियों के साथ अनुभव भी है और उन सभी में किसी भी इंसान को नुकसान पहुंचाए बिना उसका समाधान था।

हालांकि, इस अवसर पर, हमलावर एक महिला को बंधक बना लेता है, और रोबोट के स्थलों से खुद को बचाता है। इस अवसर को रोबोट के एआई सॉफ़्टवेयर द्वारा प्रोग्राम और प्रशिक्षित भी किया गया है लेकिन इसका उपयोग कभी नहीं किया गया क्योंकि यह आवश्यक नहीं था। रोबोट हथियारों में निम्नलिखित विनिर्देश हैं।

घातक हथियार में बहुत छेदने की शक्ति होती है, ट्रैंक्विलाइज़र हथियार। इसका उपयोग स्टन गन का उपयोग करने की थोड़ी क्षमता होती है, बस एक इंसान को बुझाने के लिए पर्याप्त है। रोबोट का सॉफ्टवेयर, इसमें निहित बुद्धि के साथ, यह जानने में सक्षम था कि हमलावरों के पास हत्यारे बनने का एक उच्च मौका है, और आबादी की रक्षा का मतलब अपराध को रोकना भी है और ऐसा होने के बाद सिर्फ प्रतिक्रिया नहीं करना है। और उस ज्ञान के लिए हमलावर को भागने देना रोबोट के लिए अकल्पनीय होगा।

इस स्थिति में रोबोट अचेत बंदूक का उपयोग नहीं कर सकता था क्योंकि यह सभी स्थितियों में हमलावर को भागने का मौका देगा। फिर वह आँकड़ों से की गई रीडिंग के आधार पर निर्णय लेता है कि बंधक को त्यागना सबसे अधिक "बुद्धिमान" रवैया होगा।

जैसा कि यह सामान्य जनगणना है, अधिकांश का मानना ​​है कि वे इस कार्रवाई का समर्थन करेंगे, हालांकि अन्य पक्ष सहमत नहीं होंगे और इस रवैये को "बर्बर" कहेंगे और अन्य कार्रवाई करेंगे। क्या ये अन्य राय अप्रत्यक्ष रूप से रोबोट की कार्रवाई को "बेवकूफ" नहीं कह रहे हैं? अपने निष्कर्ष निकालें।

एक शैक्षणिक शाखा के रूप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

परिभाषा को बहुत अधिक नहीं बदलने के लिए, हम IA शब्द के एक और अर्थ वाले कुछ पैराग्राफों का चयन करेंगे। मेरा मानना ​​है कि इसका अर्थ पूर्व को प्रभावित नहीं करेगा, क्योंकि यह अन्य तथ्यों से संबंधित है, लेकिन यह भी अलग-अलग होगा क्योंकि एआई एक अत्यंत अस्पष्ट अवधारणा है, जैसा कि हम पिछले विषयों में पुष्टि कर सकते हैं।

लेकिन इससे पहले, हमें इस तथ्य को स्पष्ट करना होगा कि एआई मुख्य रूप से कंप्यूटर विज्ञान में निहित है और निहित है। रोबोटिक्स या अन्य क्षेत्र केवल दूसरे में शामिल हैं। क्योंकि यह एक अकादमिक शोध विषय है, इसके लिए विशेष रूप से एक अकादमिक शाखा है।

और इस शाखा को सामान्य रूप से कम्प्यूटेशनल साधनों और उपकरणों के अनुसंधान और निर्माण के लिए समर्पित कंप्यूटर विज्ञान की शाखा के रूप में परिभाषित किया गया है, जो मनुष्यों की तर्कसंगत क्षमता को रखने और यहां तक ​​कि "खुफिया" होने में सक्षम होने के लिए सक्षम हैं। मानव बुद्धि को गुणा करने में सक्षम होने के लिए जोर देने के साथ।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इसके वेरिएंट

यदि हम एआई पर शोध करने जाते हैं, तो हम उनमें से कई प्रकार देखेंगे। खैर, वे स्थितियों पर प्रतिक्रिया करने और बाहर ले जाने में सक्षम होंगे, हालांकि वे सिर्फ पूर्व-प्रोग्राम किए गए सॉफ़्टवेयर हैं। और उनकी प्रतिक्रियाएं सॉफ्टवेयर में जो है, उस पर आधारित हैं, अर्थात्, पर्यावरण में प्रत्येक उत्तेजना वह कुंजी है जो एक ताला खोलेगी, जो कि रोबोट की प्रतिक्रिया है।

हां, इन कार्यों को बुद्धिमान माना जाएगा, लेकिन यह केवल क्रमबद्ध प्रतिक्रियाओं के लिए पर्याप्त नहीं है। इंटेलिजेंस सीखने की क्षमता भी है, अर्थात बुद्धिमान कार्रवाई करने के बावजूद ये रोबोट कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के रूप में योग्य नहीं होंगे।

यह एक प्रकार की बुद्धिमत्ता है, लेकिन यह कहीं नहीं है कि वैज्ञानिक क्या उम्मीद करते हैं। उनके लिए यूटोपिया एक प्रकार की बुद्धिमत्ता होगी जो हमेशा सीखने में सक्षम होती है, हमेशा सफलता की दर के हिसाब से।

यूटोपियन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

यदि हम इन दो प्रकारों की तुलना करते हैं, तो हमारे पास निम्नलिखित होंगे, विशेषज्ञता के अपने क्रमादेशित क्षेत्र में पहला सही कार्य करेगा, हालांकि यह काम नहीं करेगा यदि उसे किसी अन्य प्रकार की स्थिति में रखा जाए, जैसे कि पुलिस रोबोट, वह अपराधों से निपटना जानता होगा, लेकिन यह नहीं जानता होगा कि घर का काम कैसे करना है।

दूसरा प्रकार सभी प्रकार की स्थितियों के लिए आदर्श मॉडल होगा, क्योंकि उत्तेजनाओं को सीखने और प्रतिक्रिया करने की क्षमता किसी भी प्रकार की स्थिति के लिए पूरी तरह से अनुकूल करने के लिए पर्याप्त होगी। लेकिन निश्चित रूप से, मानव मस्तिष्क की तरह, इस एआई को इस बारे में जानकारी की आवश्यकता होगी कि क्या करना है, इसके लिए हमारे पास इंटरनेट है, जो सभी प्रकार की संभावित स्थितियों की उपलब्धता और साझेदारी को सक्षम करेगा।

लेकिन अगर हमारे पास इंटरनेट नहीं था, तो AI को त्रुटि और सफलता के अनुभव की आवश्यकता होगी। इसका मतलब है कि आदर्श पद्धति तक पहुंचने तक उसे कई तरीकों के साथ प्रयोग करने की आवश्यकता होगी। आप पहले से ही देख सकते हैं कि यह एआई मानव मस्तिष्क की बहुत नकल करता है, इसका कारण यह है कि वैज्ञानिकों के लिए यूटोपियन खुफिया बिल्कुल एक है जो हमारे मस्तिष्क की नकल करता है।

मजबूत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

इस प्रकार AI को कुछ मुद्दों पर दो अलग-अलग भागों में विभाजित किया जा सकता है। पहला मजबूत एआई और दूसरा कमजोर एआई। बेहतर समझ के लिए मैं इस विषय के लिए पिछले उदाहरणों को भी ध्यान में रखना चाहता हूं।

मजबूत एआई सॉफ्टवेयर हैं जो लगातार सीख सकते हैं, जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, इस क्षेत्र में वैज्ञानिकों के लिए यह यूटोपिया है। मजबूत चीजें सीखने से लेकर कठिन समस्याओं को हल करने तक, मजबूत एआई हमारे दिमाग के साथ हमारे द्वारा किए जाने वाले हर काम को पूरा करने में सक्षम है। इसके अतिरिक्त, वह समय के साथ इस क्षमता को कम करने वाले मानव के विपरीत, सीखना बंद नहीं करेगी।

इस संबंध में, मजबूत स्कूल उन सभी चीजों को सीख सकते हैं जिनकी उनके पास पहुंच थी, और एक साधन के रूप में इंटरनेट के साथ वे नेटवर्क पर मौजूद सभी ज्ञान को अपने कब्जे में ले सकेंगे। यह AI पर चर्चा का मुख्य विषय है। लेकिन निश्चित रूप से यह अब तक अकल्पनीय है।

ऐसा होने के लिए, सॉफ़्टवेयर को एक अकल्पनीय मात्रा में स्मृति की आवश्यकता होगी, क्योंकि हमारे मस्तिष्क की तरह ही हर चीज की एक सीमा होती है। यह एआई नैतिकता के बारे में चर्चाओं में भी शामिल है, क्योंकि इसे आत्म-जागरूक के रूप में वर्गीकृत किया गया है, और यह व्यक्तित्व और भावनाओं को लेकर आएगा। उत्तरार्द्ध सिर्फ एक अटकलें हैं, आखिरकार इसका कोई आधार नहीं है, क्योंकि मनुष्य भी नहीं जानते कि वास्तव में भावनाएं क्या हैं।

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कमजोर कृत्रिम बुद्धिमत्ता

वैसे यह समझाने में आसान है। तथ्य यह है कि कमजोर लोग वे हैं जो जरूरी कारण और समस्याओं को हल कर सकते हैं। वे वे मशीनें हैं जिन्हें कुंजियों और तालों से प्रोग्राम किया जाता है और इसके लिए पहले से ही व्यवस्था की जाती है। दूसरे शब्दों में, यह केवल इस बात पर आधारित प्रतिक्रिया करता है कि उसने क्या प्रोग्राम किया है और इसके दायरे से बाहर की स्थितियों से नहीं निपट सकता है।

यदि हम पिछले विषय के साथ इस प्रकार की AI की तुलना करने जा रहे हैं, तो हम कुंजियों और तालों के उदाहरण का उपयोग कर सकते हैं। कमजोर AI के पास सीमित संख्या में होगा, कभी भी उस संख्या को बढ़ाने में सक्षम नहीं होगा। यहां तक ​​कि अगर संख्या विशाल है, तो यह हमेशा सीमित रहेगी।

यह सीमित कारक मजबूत एआई के लिए मौजूद नहीं है, क्योंकि इसकी क्षमता के साथ यह जब चाहे तब नई चाबियाँ और ताले बनाने में सक्षम होता है। जब भी वह एक नए लॉक का सामना करती है, तो मजबूत AI एक नई कुंजी बनाएगी। और वह लगातार सूचनाओं को संग्रहित करती रहेगी, हमेशा खोजती रहेगी, खोजती रहेगी और वर्तमान तालों के लिए सर्वश्रेष्ठ कुंजियों का चयन करेगी और जिन्हें वह पाएंगी।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का थोड़ा इतिहास

इस विषय पर इन दिनों काफी चर्चा होने के बावजूद AI का कॉन्सेप्ट नया नहीं है। महान दार्शनिक अरस्तू का उद्देश्य दास श्रम को स्वायत्त वस्तुओं से बदलना था। तो, यह पहला ज्ञात कृत्रिम बुद्धि विचार है। इस विचार का विकास पूरी तरह से २०वीं शताब्दी में हुआ, मुख्य रूप से मध्य शताब्दी पर ध्यान केंद्रित करने के साथ। सीमित तरीके से, पहले वर्ष उपलब्धियों से भरे हुए थे।

तथ्य यह है कि एक कंप्यूटर कुछ दूर से बुद्धिमान गतिविधि कर सकता है, एक बड़ा आश्चर्य का कारण बना, क्योंकि इससे पहले कि कंप्यूटर मशीन थे जो अंकगणितीय गणना करते थे और कुछ नहीं। शुरुआत से, एआई को इस विज्ञान का आधार बनाने के लिए विभिन्न विषयों से कई विचारों, दृष्टिकोणों और यहां तक ​​कि तकनीकों की मदद मिली।

दार्शनिकों ने विचार को संभव बनाने में योगदान दिया, इन विचारों को देखते हुए कि मानव मन कुछ तरीकों से एक मशीन जैसा दिखता है। अर्थशास्त्रियों ने अपेक्षित परिणाम बढ़ाने के लिए निर्णय लेने की समस्या पैदा की। मनोवैज्ञानिकों ने इस विचार को स्वीकार किया है कि हम सूचना-प्रसंस्करण मशीन हो सकते हैं, और यहां तक ​​कि जानवर भी इस श्रेणी में आते हैं। भाषाविदों ने दिखाया है कि भाषा का उपयोग इस मॉडल के अनुकूल है। कंप्यूटर इंजीनियर आवश्यक सामग्री प्रदान करके AI अनुप्रयोगों को संभव बनाते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और भविष्य

IA विषय बेहद भ्रामक और विवादास्पद है, शोधकर्ता एक-दूसरे से सहमत नहीं हैं और अक्सर इस विषय पर भयंकर चर्चाएँ की जाती हैं। एआई के उपयोग और खतरे पर कई सवाल पूछे जाते हैं। एआई प्रदान कर सकने वाले सभी अग्रिमों और सुविधाओं की रक्षा करने के लिए समान तीव्रता के साथ प्रतिक्रियाएं दी जाती हैं। लेकिन वे कभी भी एक समझौते पर नहीं पहुंचते हैं, और यह एक एंथिल की तरह है, कई रास्ते जो कहीं और ले जाते हैं और कई अन्य ऐसे हैं जो केवल हमें सही मार्ग से भटकाने का काम करते हैं।

लेकिन आज इस विज्ञान से प्राप्त अभ्यास और तकनीकें हैं जिन्होंने उपयोग और दक्षता साबित की है। उनमें से हम निम्नलिखित पर प्रकाश डाल सकते हैं

  • स्वायत्त नियंत्रण: जब एक वाहन को मार्गदर्शन करने में सक्षम होने के लिए सॉफ्टवेयर को प्रशिक्षित और वातानुकूलित किया जाता है;
  • निदान: विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञ चिकित्सक के स्तर पर निदान करने में सक्षम सॉफ्टवेयर;
  • रसद योजना: मार्ग पर संघर्ष और गड़बड़ी जैसी चरम स्थितियों को ध्यान में रखते हुए, सर्वोत्तम तर्क के अनुसार कार्गो परिवहन जैसी चीजों की योजना बनाने में सक्षम सॉफ़्टवेयर;
  • चिकित्सा में रोबोटिक्स: माइक्रोसर्जरी में सर्जन के सहायक के रूप में प्रयुक्त रोबोट;
  • चैटरबॉट्स: एक प्राकृतिक भाषा में बातचीत के माध्यम से बातचीत करने में सक्षम सॉफ्टवेयर जैसे कि वे वास्तव में मानव थे;

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने के लाभ

त्रुटियों को कम करें: मशीनें होने के नाते, कृत्रिम बुद्धि अधिक प्रतिरोधी है और शत्रुतापूर्ण वातावरण का सामना करने की अधिक क्षमता रखती है, इसके उद्देश्य में असफल होने की संभावना कम हो जाती है। और सटीकता की एक बड़ी डिग्री हासिल करना संभव हो सकता है।

अन्वेषण: रोबोट की प्रोग्रामिंग के कारण, वे अधिक जिम्मेदारी के साथ अधिक मांग वाले कार्य कर सकते हैं। इस प्रकार, वे मानवीय सीमाओं को पार करने वाले कार्यों को करने में सक्षम हैं, जैसे कि समुद्र तल की खोज करना या अमानवीय और खतरनाक खानों की खोज करना।

दैनिक अनुप्रयोग: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमारे दैनिक जीवन के विभिन्न तंत्रों में मौजूद है, जैसे जीपीएस (ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम), टाइपिंग में वर्तनी की त्रुटियों का सुधार, आदि।

ब्रेक नहीं: मशीनों को इंसानों के विपरीत लगातार ब्रेक की जरूरत नहीं होती है। वे बिना थके, विचलित या बोर हुए, लगातार काम करने में सक्षम हैं, बस अपने शेड्यूल से।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने के नुकसान

उच्च लागत: AI मशीनों की उत्पादन लागत बहुत बड़ी है, रखरखाव की जटिलता और कठिनाई के कारण। उदाहरण के लिए, खोए हुए कोड को पुनर्प्राप्त करने की प्रक्रिया को बहुत समय और संसाधनों की आवश्यकता होती है।

रचनात्मकता का अभाव: रचनात्मक बुद्धि को रचनात्मक तरीके से मानव मस्तिष्क के रूप में अभिनय के बिंदु तक विकसित नहीं किया जाता है। इसलिए, मानव मस्तिष्क के समान कार्य करने का विचार दुर्गम है। यह इस तथ्य के कारण भी है कि मस्तिष्क पूरी तरह से समझा नहीं गया है और इसलिए इसे दोहराया नहीं जा सकता है।

बड़े पैमाने पर बेरोजगारी। चूँकि वे पहले से ही मनुष्यों को अधिक अनुकूलित और कुशल तरीके से कार्य करने में सक्षम हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्र बड़े पैमाने पर मानव गतिविधि को बदलने के लिए करते हैं। चूंकि आईएएस का काम बेहतर और अधिक उत्पादक होगा, इससे इन मशीनों द्वारा अधिकतम संख्या में लोगों के आसन्न प्रतिस्थापन का कारण होगा।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्चर्स

वर्तमान में विभिन्न अनुसंधान संस्थानों और कंपनियों में दुनिया भर में कई एआई शोधकर्ता हैं। जिन लोगों ने महत्वपूर्ण योगदान दिया उनमें से हम निम्नलिखित का उल्लेख कर सकते हैं, यह याद रखने योग्य है कि यहां इन नामों के महत्व का एक संदर्भ है। उनके बारे में अधिक जानने के लिए, मैं एक गहरी खोज की सलाह देता हूं।

  • एलन ट्यूरिंग (1912-1954): वह अब तक के सबसे महत्वपूर्ण व्यक्तियों में से एक थे। उन अध्ययनों के साथ जो न केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अस्तित्व का आधार थे, बल्कि लगभग सभी इलेक्ट्रॉनिक उपकरण जो कभी बनाए गए थे;
  • जॉन मैकार्थी (1927-2011): गणितज्ञ, वैज्ञानिक, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द के निर्माता और LISP प्रोग्रामिंग भाषा के जनक भी;
  • मार्विन मिन्स्की (१९२७-२०१६): वैज्ञानिक ने पता लगाया कि मशीनों को मानव जैसी धारणा और बुद्धि के साथ कैसे संपन्न किया जाए, वस्तुओं में हेरफेर करने की क्षमता के साथ रोबोटिक हाथ बनाए, नए प्रोग्रामिंग ढांचे विकसित किए, और कृत्रिम बुद्धि से संबंधित दार्शनिक मुद्दों के बारे में लिखा;

अर्थव्यवस्था में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

वर्तमान में, AI मुख्य शोध विषयों में से एक है, क्योंकि इसकी प्रगति और खोजें बेहद लाभदायक और निरंतर हैं। यही है, भले ही आप केवल एक कदम आगे ले जाएं, यह कदम अपने आप में पहले से ही इसमें निवेश किए गए सभी प्रयासों का भुगतान करता है और अभी भी प्रोत्साहित करता है और शोध जारी रखने के लिए आत्मविश्वास।

कृषि मशीनरी से लेकर अंतरिक्ष यात्रा प्रोग्रामिंग कंप्यूटरों तक, उद्योग के सभी प्रकार और स्तरों में इन जैसे और अनुप्रयोगों के साथ, इसका बाजार विशाल है, और यह एक नई खोज के तुरंत बाद तेजी से बढ़ता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बाजार के आकार के बारे में कई अनुमान हैं। बैंक ऑफ अमेरिका मेरिल लिंच के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस का वैश्विक बाजार 2020 में यूएस $ 70 बिलियन से बढ़कर 2013 में US $ 8.2 बिलियन हो जाएगा। वैश्विक AI बाजार के भी बढ़ते सरकारी फंडिंग और मजबूत होने से प्रभावित होने की उम्मीद है। प्रौद्योगिकी आधार।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मार्केट्स

संयुक्त राज्य अमेरिका, जापान, यूरोप और हाल ही में चीन जैसे कई बड़े AI बाजार हैं। डीप लर्निंग, जिसका उद्देश्य मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन परतों के कामकाज को कॉपी करने की कोशिश करना है, एआई के 50 साल के इतिहास में एक सफलता है।

अमेरिका की एक मार्केट रिसर्च कंपनी ट्रैक्टिका ने भविष्यवाणी की है कि 2024 में एंटरप्राइज-वाइड लर्निंग एप्लिकेशन का सालाना सॉफ्टवेयर $ 11.1 बिलियन तक पहुंच जाएगा।

फ्रॉस्ट एंड सुलिवन के अनुसार, हेल्थकेयर एआई का राजस्व 2021 में यूएस $ 6.66 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, जो 2014 में यूएस $ 633.8 मिलियन था। स्ट्रैटेजी एनालिटिक्स, एक अमेरिकी शोध और परामर्श फर्म, भविष्यवाणी करती है कि स्व-नियोजित ड्राइवरों द्वारा सहायता प्राप्त सिस्टम बढ़ेगा। 2012 में 5 बिलियन यूरो से 2019 में 16 बिलियन यूरो हो गया।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर अनुसंधान नियम

वर्तमान में एआई अनुसंधान पर कोई नियम या कानून नहीं रखे गए हैं। यह प्रत्येक कंपनी पर निर्भर है कि वह क्या शोध करेगी और क्या नहीं। और जैसा कि हम कटौती कर सकते हैं, कंपनियां लाभ कमाने के लिए अपनी शक्ति में सब कुछ करती हैं। यह अक्सर प्रतिशोधी लेकिन उत्पादक कार्यों की ओर जाता है।

यह इस तरह के कारणों के लिए है कि एआई अनुसंधान के लिए नियमों और मानदंडों को मंजूरी देने की पुनरावृत्ति की आवश्यकता है। इस विचारधारा के आधार पर, जापान ने अप्रैल 2016 में जापान में जी 7 प्रौद्योगिकी की बैठक में एआई प्रौद्योगिकी के विकास के लिए जमीनी नियमों के एक सेट के निर्माण का प्रस्ताव रखा। इस प्रस्ताव में एक नियम जिसे एआई बनाने के लिए दिया जाएगा। मनुष्यों द्वारा नियंत्रित नेटवर्क।

जापानी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंडस्ट्री

जैसा कि साइट का ध्यान जापान है, हम इस लेख में इसके बारे में बात नहीं कर सकते। चूंकि यह दुनिया के प्रमुख एआई बाजारों में से एक है, इसलिए विशेष रूप से यहां चर्चा की जाएगी। लेकिन बस फिक्सिंग, मैं जो पोस्ट करूंगा वह केवल प्रकाश और मध्यम जानकारी है, अगर आप रुचि रखते हैं और इस विषय के बारे में अधिक जानना चाहते हैं तो मैं उन साइटों के लिंक छोड़ दूंगा जहां से मुझे इस लेख का आधार मिला

कई विश्लेषकों ने बताया कि जापानी एआई उद्योग आज वैश्विक स्तर पर बहुत प्रतिस्पर्धी नहीं है। उदाहरण के लिए, जब 2008 और 2013 के बीच AI सर्वेक्षणों की बात आती है, तो अधिकांश पश्चिमी देशों और चीन से आते हैं। केवल 2% जापान से आता है जो जापान जैसे बड़े देश के लिए बेहद कम संख्या है।

पिछले १० से २० वर्षों में, जापान ने पश्चिम में कंपनियों के लिए अपना तकनीकी नेतृत्व खो दिया है, और बड़े हिस्से में सॉफ्टवेयर की कमी के कारण। रोबोट जैसे हार्डवेयर के मामले में जापान अभी भी सबसे आगे है। लेकिन यह ताकत खोने का खतरा है, क्योंकि इन उत्पादों को काम करने और अंतरराष्ट्रीय बाजार में प्रतिस्पर्धा करने के लिए सॉफ्टवेयर तेजी से महत्वपूर्ण है।

जापानी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

जब गहन शिक्षा की बात आती है, तो यह वर्तमान में एआई का सबसे उन्नत रूप है। जापान और अमरीका के बीच एक बड़ा अंतर है। सिलिकॉन वैली में, गहरी शिक्षा मुख्य रूप से सॉफ्टवेयर को बेहतर बनाने का एक तरीका है। हालांकि, कई जापानी कंपनियां हार्डवेयर को बेहतर बनाने के तरीके के रूप में, गहरी सीखने को अलग तरीके से देखती हैं।

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उप-क्षेत्र है जो दृश्य मान्यता, भाषण मान्यता और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे कार्यों में मानव मस्तिष्क के व्यवहार को अनुकरण करने के लिए तकनीकों की जांच करता है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उद्देश्य एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में अनुक्रमिक प्रसंस्करण की परतों के माध्यम से इनपुट डेटा के उच्च स्तरीय पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व का उत्पादन करना है।

डीप एआई लर्निंग - भाग 1

मैं ऐसे शब्दों का चयन नहीं कर सकता, लेकिन मैं उन लोगों के लिए एक उदाहरण स्थापित कर सकता हूं जो समझने में असफल रहे हैं। हम चाबियाँ और ताले लौटाएंगे, मस्तिष्क अच्छी तरह से काम करता है या निम्नानुसार काम करता है, पर्यावरण से एक उत्तेजना कुंजियों की तरह काम करती है, प्रतिक्रियाएं ताले की तरह काम करती हैं, प्रत्येक प्रकार के उत्तेजना के लिए मस्तिष्क कई अलग-अलग कुंजी बनाता है जो अलग से चुने जाते हैं लोगों को।

अक्सर ताले के बाद ताले होते हैं, विभिन्न अनुक्रमों में जो स्मृति उपकरणों की तरह कम काम करते हैं, और उन्हें खोलने के लिए चाबियों की आवश्यकता होती है, और जब कोई कुंजी नहीं होती है, तो मस्तिष्क उन्हें बनाता है (इसे मैं नए अनुभव कहता हूं) यहां तक कि वे भी नहीं हैं सबसे अच्छा, यह उस लॉक को याद रखेगा और दूसरी बार यह इस लॉक को खोलने के लिए अन्य चाबियां बनाने की कोशिश करेगा (तथाकथित परीक्षण और त्रुटि हमारे लिए)।

डीप एआई लर्निंग - भाग 2

वैसे अगर मैं इसे सही ढंग से समझाने में कामयाब रहा, तो आप समझ गए होंगे, कि मस्तिष्क एक कमरे की तरह नहीं है, जिसमें कई दरवाजे हैं जो सीधे अलग-अलग बाहर निकलते हैं, यह अनगिनत दरवाजों वाले कमरे की तरह दिखेगा, और ये दरवाजे अन्य कमरों में खत्म हो जाएंगे। शुरुआती एक की तरह कई अन्य दरवाजों के साथ, और यदि आप इस दूसरे कमरे में एक और दरवाजे में प्रवेश करते हैं, तो आप पिछले वाले की तरह दरवाजे से भरे दूसरे कमरे में समाप्त होंगे, यह घटना तब समाप्त होगी जब मस्तिष्क वांछित परिणाम तक पहुंच जाएगा।

संख्याओं में समझाने के लिए, हम निम्नलिखित कार्य कर सकते हैं। कल्पना करें कि मस्तिष्क सूचनाओं को संख्या 1 से 4. के रूप में संग्रहीत करता है। यह किसी विशेष स्थिति को संख्या 3321 के रूप में दर्ज करता है। यदि किसी अन्य समय में इस स्थिति को फिर से करना आवश्यक है, तो उसे संख्याओं के समान पथ का पता लगाना होगा।

हमने दरवाजे लौटा दिए, अगर कमरों के दरवाजों को एक नंबर के साथ गिना जाता था, तो आपको संबंधित क्रम में संख्याओं के ताले खोलने के लिए कुंजियों का उपयोग करना होगा, हमेशा याद रखना कि ऐसा होने का मामला हो सकता है। प्रत्येक ताला के लिए एक से अधिक कुंजी के साथ।

जापान में एआई उद्योग के सहायक

लंबे समय तक, जापानी कंपनियों ने रोबोट (हार्डवेयर) के निर्माण पर ध्यान केंद्रित किया, जबकि विदेशी कंपनियों ने सॉफ्टवेयर पक्ष पर अधिक ध्यान केंद्रित किया। जापानी निर्माताओं को एआई रोबोट विकसित करने के लिए अधिक ग्राहक-उन्मुख परिप्रेक्ष्य को लागू करने की आवश्यकता है जो उपयोगकर्ताओं की जरूरतों से बेहतर मेल खाते हैं। सरकार का लक्ष्य कृत्रिम बुद्धि से लैस रोबोटों के साथ रोबोटिक्स क्रांति को चिंगारी देना है जो एक दूसरे के साथ संवाद कर सकते हैं।

मई 2016 में, एक औद्योगिक प्रतिस्पर्धात्मकता कैबिनेट परिषद ने घोषणा की कि वह उद्योगों और क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला में एआई सिस्टम शुरू करना शुरू कर देगी, जिससे जापान की उत्पादकता में वृद्धि होनी चाहिए। लक्ष्य 2020 में सकल घरेलू उत्पाद को 600 ट्रिलियन येन तक बढ़ाना है, जो लगभग के स्तर से है 2015 में 500 ट्रिलियन येन। एक उप-लक्ष्य अन्य एआई प्रौद्योगिकियों सहित नई उभरती प्रौद्योगिकियों के लिए 30 ट्रिलियन येन बाजार बनाना है।

जापान में अन्य AI उद्योग सहायक

एक और विकास जो समय के साथ एआई बाजार का विस्तार करेगा, वह जापानी निगमों के लिए अमेरिका में एआई अनुसंधान और विकास आधार स्थापित करने की प्रवृत्ति है। में अनुसंधान एवं विकास केंद्र संस्थान का जापानी सार्वजनिक अनुसंधान सुविधाएं भी स्थापित की गई हैं, और इससे एआई प्रौद्योगिकी में नई प्रगति में तेजी आने की उम्मीद है।

घटती जनसंख्या श्रम बाजार को नुकसान पहुंचाना शुरू कर देगी, क्योंकि जनसंख्या उम्र के साथ आगे बढ़ती है और इसकी जन्म दर में वृद्धि नहीं होती है। आंकड़े बताते हैं कि 2015 में 65 वर्ष से अधिक आयु के लोगों की आबादी 26% थी। जापान की योजना एआई-संचालित रोबोट के व्यापक उपयोग के साथ कामकाजी आबादी की कमी के लिए थी।

जापानी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए चुनौतियां

नोमुरा रिसर्च इंस्टीट्यूट ने श्रम बाजार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संभावित प्रभाव की मात्रा निर्धारित करने की कोशिश की और संकेत दिया कि अगले 10 से 20 वर्षों में जापान के लगभग आधे कार्यबल रोबोट या कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा बदल दिए जाएंगे।

एआई की संभावनाओं के पूर्ण मूल्य को प्राप्त करने के लिए एआई की विस्फोटक वृद्धि को सही दिशा में ले जाना महत्वपूर्ण होगा। इस संबंध में, विदेशों में विकास की बारीकी से निगरानी करना महत्वपूर्ण होगा। निजी क्षेत्र की गतिविधियों में एआई प्रौद्योगिकी को एकीकृत करते समय कई गोपनीयता, सुरक्षा, नियामक और कानूनी विचार हैं जिन्हें ध्यान में रखा जाना चाहिए।

की नई वास्तविकताओं से निपटने के लिए नए व्यवसाय मॉडल विकसित करने की आवश्यकता है प्रौद्योगिकियों उभरते हुए AI भी एक महत्वपूर्ण मुद्दा है। और कई अन्य विशिष्ट प्रकार की चुनौतियों को हल करने की आवश्यकता होगी यदि जापान दुनिया भर के अन्य प्रमुख एआई बाजारों के साथ एक समान पायदान पर बढ़ना और प्रतिस्पर्धा करना चाहता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए जापानी आंतरिक बाजार

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तेजी से जापान में व्यावसायीकरण के चरण में प्रवेश कर रहा है। जापानी सरकार के अनुसार, एआई प्रौद्योगिकियों से 2045 तक लगभग JPY 121 ट्रिलियन का आर्थिक लाभ उत्पन्न होने की उम्मीद है।

एक जापानी थिंक टैंक अर्न्स्ट एंड यंग इंस्टीट्यूट के एक अध्ययन के अनुसार, एआई बाजार का आकार 2015 में लगभग 3.7 ट्रिलियन येन से बढ़कर 2020 में 23 ट्रिलियन येन होने का अनुमान है, जो छह गुना की वृद्धि है। और 2030 तक बाजार का आकार लगभग JPY 87 ट्रिलियन तक पहुंच जाएगा।

चालक रहित टैक्सियों और ट्रकों सहित परिवहन क्षेत्र, पूर्वानुमान अवधि में सबसे बड़ी वृद्धि दिखाएगा और 2030 तक 30.5 बिलियन येन तक पहुंचने का अनुमान है। विनिर्माण क्षेत्र, जिसमें स्व-रोजगार वाली कारें शामिल हैं, के लगभग JPY 12.2 ट्रिलियन तक बढ़ने की उम्मीद है। 2030.

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर निष्कर्ष

अंत में, मुझे फिर से जोर देना होगा कि एआई एक अत्यंत जटिल विषय है जिसमें दर्शन से लेकर इंजीनियरिंग तक विभिन्न प्रकार की सामग्री शामिल है। पाठ की तरलता को समझने और सुधारने के लिए, मैंने कुछ विवरणों का त्याग किया जो अन्य मामलों में महत्वपूर्ण हो सकते हैं। लेकिन इस लेख में मुख्य फोकस बात करने और यह निर्धारित करने की कोशिश करना था कि एआई क्या है और यह कितना महत्वपूर्ण है।

मेरे लिए, जिन्होंने बहुत अधिक शोध किया और बहुत सारी सामग्री देखी, जिनमें से मुख्य को चुनना और उजागर करना, इस पाठ में कई दोष हैं, लेकिन ऐसे लोग जो एआई के बारे में कुछ जिज्ञासाओं को मारने की कोशिश कर रहे हैं, यह एक पाठ है, मेरी राय में, संतोषजनक। मैंने AI के बारे में परिवर्णी शब्द शामिल नहीं करने की भी कोशिश की, क्योंकि समझने के लिए अलग-अलग स्पष्टीकरणों के साथ-साथ अक्सर DL की भी आवश्यकता होती है, जैसा कि डीएल या गहरी शिक्षा के साथ हुआ था।

इसके अलावा, मैं केवल AI सामग्री वाली कुछ साइटों को इंगित कर सकता हूं, जो इस लेख के लिए आधार थे।

यह लेख यहीं समाप्त होता है। इस लेख को अब तक पढ़ने के लिए, मेरे प्रिय पाठक, धन्यवाद। और यदि आपको कोई संदेह, सुझाव, आलोचना या किसी भी प्रकार की कोई टिप्पणी है, तो कृपया नीचे टिप्पणी करें। और वोट देना न भूलें, यह आपको सर्वोत्तम सामग्री प्रदान करने में हमारी मदद करता है।

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