एआई, या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, कंप्यूटर सिस्टम के विकास को संदर्भित करता है जो ऐसे कार्य कर सकता है जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। इन कार्यों में समस्या-समाधान, सीखना, प्राकृतिक भाषा को समझना, वाक् पहचान, धारणा और निर्णय लेना शामिल हैं। एआई का लक्ष्य ऐसी मशीनें या सॉफ्टवेयर बनाना है जो मानव मस्तिष्क से जुड़े संज्ञानात्मक कार्यों की नकल कर सकें
AI के दो मुख्य प्रकार हैं:
1. संकीर्ण या कमज़ोर एआई: इस प्रकार के एआई को किसी विशिष्ट कार्य या कार्यों के एक संकीर्ण समूह के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया जाता है। कमजोर एआई सिस्टम एक विशिष्ट कार्य करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं लेकिन उनमें मनुष्यों की व्यापक संज्ञानात्मक क्षमताओं का अभाव होता है। उदाहरणों में वाक् पहचान प्रणाली, अनुशंसा एल्गोरिदम और छवि पहचान सॉफ़्टवेयर शामिल हैं।
2. सामान्य या मजबूत एआई: सामान्य एआई कृत्रिम बुद्धि के एक रूप को संदर्भित करता है जिसमें मानव-समान स्तर पर कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में ज्ञान को समझने, सीखने और लागू करने की क्षमता होती है। सामान्य एआई को प्राप्त करना एक जटिल और सैद्धांतिक लक्ष्य है जो अनुसंधान और अटकलों का विषय बना हुआ है।
एआई में प्रमुख अवधारणाओं और दृष्टिकोणों में शामिल हैं:
1. मशीन लर्निंग (एमएल): एआई का एक सबसेट, मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम विकसित करना शामिल है जो कंप्यूटर को डेटा से पैटर्न सीखने और स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने में सक्षम बनाता है। पर्यवेक्षित शिक्षण, अनपर्यवेक्षित शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण मशीन लर्निंग के सामान्य प्रकार हैं।
2. डीप लर्निंग: मशीन लर्निंग का एक विशिष्ट क्षेत्र जिसमें कई परतों वाले तंत्रिका नेटवर्क (गहरे तंत्रिका नेटवर्क) शामिल होते हैं। गहरी शिक्षा छवि और वाक् पहचान जैसे कार्यों में विशेष रूप से सफल रही है।
3. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): एनएलपी कंप्यूटर और मानव भाषाओं के बीच बातचीत पर केंद्रित है। इसमें भाषा अनुवाद, भावना विश्लेषण और चैटबॉट विकास जैसे कार्य शामिल हैं।
4. कंप्यूटर विजन: इस क्षेत्र में कंप्यूटर को दृश्य डेटा के आधार पर व्याख्या करने और निर्णय लेने में सक्षम बनाना शामिल है। अनुप्रयोगों में चेहरे की पहचान, वस्तु का पता लगाना और छवि वर्गीकरण शामिल हैं।
5. रोबोटिक्स: मशीनों को अपने वातावरण को समझने, निर्णय लेने और भौतिक कार्य करने में सक्षम बनाने के लिए एआई को अक्सर रोबोटिक्स में एकीकृत किया जाता है।
6. विशेषज्ञ प्रणालियाँ: विशेषज्ञ प्रणालियाँ एआई प्रोग्राम हैं जो किसी विशिष्ट क्षेत्र में मानव विशेषज्ञ की निर्णय लेने की क्षमताओं की नकल करती हैं। वे जानकारी का विश्लेषण करने और सिफारिशें या निर्णय लेने के लिए नियमों के एक सेट का उपयोग करते हैं।
7. एआई नैतिकता: जैसे-जैसे एआई तकनीक आगे बढ़ रही है, एआई विकास और तैनाती में नैतिक विचारों, पारदर्शिता और जवाबदेही पर जोर बढ़ रहा है। एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता और एआई का सामाजिक प्रभाव जैसे मुद्दे चर्चा के महत्वपूर्ण क्षेत्र हैं।
एआई स्वास्थ्य देखभाल, वित्त, शिक्षा और स्वायत्त वाहनों सहित विभिन्न उद्योगों में अनुप्रयोगों के साथ तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है। इसमें महत्वपूर्ण प्रगति लाने की क्षमता है लेकिन यह नैतिक और सामाजिक चुनौतियाँ भी खड़ी करता है जिन पर सावधानीपूर्वक विचार और विनियमन की आवश्यकता है।