आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस क्या है?

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper
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पब्लिश करने की तारीख: 17 फ़रवरी, 2024, पिछली बार अपडेट करने की तारीख: 22 अप्रैल, 2025

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) में कई जटिल और नई टेक्नोलॉजी शामिल हैं. पहले इन टेक्नोलॉजी के लिए इंसानी इनपुट की ज़रूरत होती थी, लेकिन अब इन्हें कंप्यूटर की मदद से पूरा किया जा सकता है. आसान शब्दों में कहें, तो एआई एक ऐसा प्रोग्राम, मॉडल या कंप्यूटर है जो इंसान नहीं है. यह समस्याओं को हल करने और क्रिएटिविटी दिखाने के लिए कई तरह के काम कर सकता है. कंप्यूटर, बेहतर फ़ंक्शन कर सकते हैं. पहले इनका इस्तेमाल जानकारी को समझने और उसे सुझाव के तौर पर पेश करने के लिए किया जाता था. जनरेटिव एआई की मदद से, कंप्यूटर नया कॉन्टेंट भी जनरेट कर सकते हैं.

एआई शब्द का इस्तेमाल, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में अलग-अलग तरह की टेक्नोलॉजी को दिखाने के लिए किया जाता है. हालांकि, एआई की क्षमताएं अलग-अलग हो सकती हैं.

यहां आपको वेब पर, एआई से जुड़े कई शब्दों और कॉन्सेप्ट के बारे में जानकारी मिलेगी. मशीन लर्निंग के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, मशीन लर्निंग की शब्दावली देखें.

एआई कैसे काम करता है?

ट्रेनिंग हर मॉडल के लिए पहला चरण है. इसमें मशीन लर्निंग इंजीनियर, एक एल्गोरिदम बनाते हैं, ताकि मॉडल को खास इनपुट दिए जा सकें और सबसे सही आउटपुट दिखाए जा सकें. आम तौर पर, वेब डेवलपर को यह चरण पूरा करने की ज़रूरत नहीं होती. हालांकि, किसी मॉडल को कैसे ट्रेन किया गया, यह समझने से आपको फ़ायदा मिल सकता है. किसी मॉडल को फ़ाइन-ट्यून किया जा सकता है. हालांकि, आपके लिए यह बेहतर होगा कि आप अपने टास्क के लिए सबसे अच्छा मॉडल चुनें.

अनुमान, मॉडल के नए डेटा के आधार पर नतीजे निकालने की प्रोसेस है. किसी मॉडल को किसी खास विषय के बारे में जितनी ज़्यादा ट्रेनिंग दी जाती है, उसके अनुमान लगाने की क्षमता उतनी ही बेहतर होती है. इससे वह सही और काम का आउटपुट जनरेट कर पाता है. हालांकि, इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि मॉडल को कितनी भी ट्रेनिंग दी जाए, वह पूरी तरह से सटीक अनुमान लगाएगा.

उदाहरण के लिए, ग्रीन लाइट, ट्रैफ़िक के पैटर्न को समझने के लिए Google Maps के डेटा पर ट्रेन किए गए एआई मॉडल का इस्तेमाल करता है. ज़्यादा डेटा मिलने पर, ट्रैफ़िक लाइट को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए सुझाव दिए जाते हैं

एआई का इस्तेमाल कहां किया जाता है?

मॉडल रिलीज़ करने से पहले, एआई ट्रेनिंग पूरी हो जाती है. ऐसा हो सकता है कि मॉडल को और ट्रेनिंग दी जाए. इससे मॉडल के नए वर्शन तैयार हो सकते हैं, जिनमें ज़्यादा सुविधाएं या सटीक जानकारी मिल सकती है.

वेब डेवलपर को इस बात का ध्यान रखना चाहिए कि एआई इन्फ़्रेंस कहां किया जाता है. एआई का इस्तेमाल करने की लागत, अनुमान लगाने की प्रोसेस से काफ़ी हद तक प्रभावित होती है. इससे किसी एक मॉडल की क्षमता पर भी काफ़ी असर पड़ता है.

क्लाइंट-साइड एआई

वेब पर मौजूद ज़्यादातर एआई सुविधाएं, सर्वर पर काम करती हैं. हालांकि, क्लाइंट-साइड एआई, उपयोगकर्ता के ब्राउज़र में काम करता है और उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाता है. इससे ये फ़ायदे मिलते हैं: कम समय में डेटा प्रोसेस होता है, सर्वर-साइड की लागत कम होती है, एपीआई पासकोड की ज़रूरत नहीं होती, उपयोगकर्ता की निजता बढ़ती है, और ऑफ़लाइन ऐक्सेस मिलता है. क्लाइंट-साइड एआई को लागू किया जा सकता है. यह JavaScript लाइब्रेरी के साथ सभी ब्राउज़र पर काम करता है. इनमें Transformers.js, TensorFlow.js, और MediaPipe शामिल हैं.

ऐसा हो सकता है कि ऑप्टिमाइज़ किया गया छोटा क्लाइंट-साइड मॉडल, बड़े सर्वर-साइड मॉडल से बेहतर परफ़ॉर्म करे. खास तौर पर, तब जब उसे परफ़ॉर्मेंस के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया हो. अपने इस्तेमाल के उदाहरण का आकलन करें, ताकि यह तय किया जा सके कि आपके लिए कौनसा समाधान सही है.

सर्वर-साइड एआई

सर्वर-साइड एआई में, क्लाउड-आधारित एआई सेवाएं शामिल होती हैं. Gemini 1.5 Pro को क्लाउड पर चलने वाला एक ऐप्लिकेशन समझें. ये मॉडल, ज़्यादा बड़े और ज़्यादा असरदार होते हैं. यह बात खास तौर पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल पर लागू होती है.

हाइब्रिड एआई

हाइब्रिड एआई का मतलब, क्लाइंट और सर्वर, दोनों कॉम्पोनेंट वाले किसी भी समाधान से है. उदाहरण के लिए, किसी टास्क को पूरा करने के लिए क्लाइंट-साइड मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. अगर डिवाइस पर टास्क पूरा नहीं किया जा सकता, तो सर्वर-साइड मॉडल पर फ़ॉलबैक किया जा सकता है.

मशीन लर्निंग (एमएल)

मशीन लर्निंग (एमएल) एक ऐसी प्रोसेस है जिसमें कंप्यूटर, साफ़ तौर पर प्रोग्राम किए बिना सीखता है और टास्क पूरे करता है. एआई का मकसद, इंटेलिजेंस जनरेट करना है. वहीं, एमएल में डेटा सेट के बारे में अनुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम होते हैं.

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हमें एक ऐसी वेबसाइट बनानी है जो किसी भी दिन के मौसम के बारे में जानकारी देती है. आम तौर पर, यह काम एक या उससे ज़्यादा मौसम वैज्ञानिक करते हैं. वे पृथ्वी के वायुमंडल और सतह की जानकारी इकट्ठा करते हैं. साथ ही, मौसम के पैटर्न का हिसाब लगाते हैं और उसका अनुमान लगाते हैं. इसके अलावा, वे मौजूदा डेटा की तुलना पिछले डेटा से करके रेटिंग तय करते हैं.

इसके बजाय, हम एमएल मॉडल को मौसम का बहुत सारा डेटा दे सकते हैं. इससे मॉडल, मौसम के पैटर्न, पुराने डेटा, और किसी भी दिन मौसम के अच्छा या खराब होने के बारे में दिशा-निर्देशों के बीच गणितीय संबंध सीख लेगा. दरअसल, हमने इसे वेब पर बनाया है.

जनरेटिव एआई और लार्ज लैंग्वेज मॉडल

जनरेटिव एआई, मशीन लर्निंग का एक फ़ॉर्म है. यह लोगों को ऐसा कॉन्टेंट बनाने में मदद करता है जो इंसानों के बनाए कॉन्टेंट जैसा होता है. जनरेटिव एआई, लार्ज लैंग्वेज मॉडल का इस्तेमाल करके डेटा को व्यवस्थित करता है. साथ ही, दिए गए कॉन्टेक्स्ट के आधार पर टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, और ऑडियो बनाता है या उनमें बदलाव करता है. जनरेटिव एआई, पैटर्न मैच करने और अनुमान लगाने से आगे बढ़कर काम करता है.

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) में कई (अक्सर अरबों) पैरामीटर होते हैं. इनका इस्तेमाल अलग-अलग तरह के टास्क करने के लिए किया जा सकता है. जैसे, टेक्स्ट या इमेज जनरेट करना, उन्हें कैटगरी में बांटना या उनकी खास जानकारी देना.

चैटबॉट, लोगों के लिए जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करने वाले बेहद लोकप्रिय टूल बन गए हैं. इनमें ये शामिल हैं:

  • Google का Gemini
  • OpenAI का ChatGPT
  • Anthropic का Claude
  • Microsoft का Copilot
  • और भी कई तरह के काम किए जा सकते हैं.

इन टूल की मदद से, लिखित गद्य, कोड सैंपल, और आर्टवर्क बनाए जा सकते हैं. ये आपकी छुट्टियों की योजना बनाने, ईमेल के लहज़े को नरम या ज़्यादा पेशेवर बनाने या जानकारी के अलग-अलग सेट को कैटगरी में बांटने में आपकी मदद कर सकते हैं.

डेवलपर और नॉन-डेवलपर के लिए, इसके इस्तेमाल के कई उदाहरण हैं.

डीप लर्निंग

डीप लर्निंग (डीएल), एमएल एल्गोरिदम का एक क्लास है. इसका एक उदाहरण डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) है. यह इंसानी दिमाग़ के काम करने के तरीके को मॉडल करने की कोशिश करता है.

डीप लर्निंग एल्गोरिदम को, इमेज में मौजूद कुछ सुविधाओं को किसी खास लेबल या कैटगरी से जोड़ने के लिए ट्रेन किया जा सकता है. ट्रेनिंग के बाद, एल्गोरिदम नई इमेज में उसी कैटगरी की पहचान करने के लिए अनुमान लगा सकता है. उदाहरण के लिए, Google Photos, किसी फ़ोटो में बिल्लियों और कुत्तों के बीच अंतर का पता लगा सकता है.

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी)

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग की एक क्लास है. इसका मकसद, कंप्यूटर को इंसानों की भाषा समझने में मदद करना है. इसमें किसी भाषा के नियमों से लेकर, लोगों के इस्तेमाल किए जाने वाले खास शब्द, बोलियां, और स्लैंग शामिल हैं.

एआई से जुड़ी चुनौतियां

एआई को बनाने और उसका इस्तेमाल करने में कई चुनौतियां आती हैं. यहां कुछ ऐसी ज़रूरी बातें बताई गई हैं जिन पर आपको ध्यान देना चाहिए.

डेटा क्वालिटी और डेटा अपडेट होने की फ़्रीक्वेंसी

अलग-अलग एआई मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले बड़े डेटासेट, इस्तेमाल किए जाने के तुरंत बाद अक्सर पुराने हो जाते हैं. इसका मतलब है कि सबसे नई जानकारी पाने के लिए, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे, एआई मॉडल को खास टास्क पूरे करने और बेहतर आउटपुट जनरेट करने में मदद मिलती है.

डेटासेट अधूरे हो सकते हैं या इतने छोटे हो सकते हैं कि कुछ इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए, वे कारगर तरीके से काम न कर पाएं. एक से ज़्यादा टूल का इस्तेमाल करना या मॉडल को अपनी ज़रूरतों के हिसाब से बनाना फ़ायदेमंद हो सकता है.

नैतिकता और पूर्वाग्रह से जुड़ी समस्याएं

एआई टेक्नोलॉजी, दिलचस्प और बहुत ज़्यादा संभावनाओं वाली है. हालांकि, कंप्यूटर और एल्गोरिदम को इंसानों ने बनाया है. इन्हें ऐसे डेटा पर ट्रेन किया जाता है जिसे इंसानों ने इकट्ठा किया है. इसलिए, इनमें कई तरह की समस्याएं आ सकती हैं. उदाहरण के लिए, मॉडल इंसानों के पूर्वाग्रह और नुकसान पहुंचाने वाली रूढ़ियों को सीख सकते हैं और उन्हें बढ़ा-चढ़ाकर पेश कर सकते हैं. इससे सीधे तौर पर आउटपुट पर असर पड़ता है. एआई टेक्नोलॉजी को इस तरह से बनाना ज़रूरी है कि इसमें पूर्वाग्रह कम से कम हो.

एआई से जनरेट किए गए कॉन्टेंट के कॉपीराइट के बारे में, कई नैतिक पहलू हैं. जैसे, आउटपुट का मालिकाना हक किसके पास है. खास तौर पर, अगर यह कॉपीराइट वाले कॉन्टेंट से काफ़ी हद तक मिलता-जुलता है या सीधे तौर पर कॉपी किया गया है, तो इसका मालिकाना हक किसके पास होगा?

नया कॉन्टेंट और आइडिया जनरेट करने से पहले, इस बारे में मौजूदा नीतियां पढ़ लें कि आपके बनाए गए कॉन्टेंट का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है.

सुरक्षा और निजता

कई वेब डेवलपर ने कहा है कि एआई टूल का इस्तेमाल करते समय, निजता और सुरक्षा उनकी सबसे बड़ी चिंताएं हैं. यह खास तौर पर, कारोबार के ऐसे कॉन्टेक्स्ट में सही है जहां डेटा से जुड़ी सख्त शर्तें लागू होती हैं. जैसे, सरकारें और स्वास्थ्य सेवा कंपनियां. क्लाउड एपीआई की मदद से, उपयोगकर्ता के डेटा को ज़्यादा तीसरे पक्षों के साथ शेयर करना चिंता का विषय है. यह ज़रूरी है कि डेटा ट्रांसफ़र सुरक्षित हो और उसकी लगातार निगरानी की जाए.

इन इस्तेमाल के मामलों को हल करने के लिए, क्लाइंट-साइड एआई का इस्तेमाल किया जा सकता है. अभी इस पर काफ़ी रिसर्च और डेवलपमेंट करना बाकी है.

वेब पर एआई का इस्तेमाल शुरू करना

अब आपको कई तरह के आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के बारे में पता चल गया है. इसलिए, अब यह तय करें कि मौजूदा मॉडल का इस्तेमाल करके, ज़्यादा प्रॉडक्टिव कैसे बनें. साथ ही, बेहतर वेबसाइटें और वेब ऐप्लिकेशन कैसे बनाएँ.

एआई का इस्तेमाल इन कामों के लिए किया जा सकता है:

पहले से ट्रेन किए गए एआई मॉडल, हमारी वेबसाइटों, वेब ऐप्लिकेशन, और प्रॉडक्टिविटी को बेहतर बनाने का एक शानदार तरीका हो सकते हैं. इसके लिए, यह समझने की ज़रूरत नहीं है कि गणितीय मॉडल कैसे बनाए जाते हैं और जटिल डेटासेट कैसे इकट्ठा किए जाते हैं. ये डेटासेट, सबसे लोकप्रिय एआई टूल को बेहतर बनाते हैं.

ऐसा हो सकता है कि आपको ज़्यादातर मॉडल, बिना किसी बदलाव के ही आपकी ज़रूरतों के मुताबिक मिल जाएं. ट्यूनिंग एक ऐसी प्रोसेस है जिसमें किसी मॉडल को लिया जाता है. इस मॉडल को पहले ही बड़े डेटासेट पर ट्रेन किया जा चुका होता है. इसके बाद, इसे आपकी ज़रूरतों के हिसाब से इस्तेमाल करने के लिए ट्रेन किया जाता है. मॉडल को ट्यून करने के कई तरीके हैं: