आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) में कई जटिल और उभरती हुई टेक्नोलॉजी को शामिल किया जाता है. जिन टेक्नोलॉजी को बनाने के लिए पहले इंसानी इनपुट की ज़रूरत होती थी, अब कंप्यूटर उनका इस्तेमाल कर सकता है. कंप्यूटर ऐसे बेहतर काम कर सकते हैं जिन्हें पहले इस्तेमाल करके जानकारी को समझने और उसका सुझाव देने के लिए इस्तेमाल किया जाता था. अब एआई की मदद से, कंप्यूटर नया कॉन्टेंट भी जनरेट कर सकते हैं.
एआई फ़ील्ड को बनाने वाली अलग-अलग तरह की टेक्नोलॉजी को दिखाने के लिए, आम तौर पर एक नाम के तौर पर इस्तेमाल होने वाला एआई (AI) का इस्तेमाल एक-दूसरे की जगह पर किया जाता है.
एआई (AI) के सामान्य सिद्धांत
आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बारे में बताने वाले कई शब्द और कॉन्सेप्ट ऐसे हैं जो आपके लिए काम के हो सकते हैं. वेब पर एआई का इस्तेमाल करने के लिए, यहां कुछ तरीके दिए गए हैं
सामान्य एआई (AI)
आम तौर पर, सामान्य एआई ऐसा प्रोग्राम या मॉडल है जिसमें कोई इंसान नहीं होता. इसमें अलग-अलग तरह की समस्याओं को हल करने और क्रिएटिविटी दिखाने के लिए इस्तेमाल किया जाता है. model एक बड़ा गणितीय समीकरण है. इसमें, आउटपुट देने के लिए मशीन के लिए ज़रूरी पैरामीटर और स्ट्रक्चर का सेट शामिल होता है.
सामान्य एआई की मदद से कई तरह के काम किए जा सकते हैं. जैसे, डेटा का विश्लेषण करना, टेक्स्ट का अनुवाद करना, संगीत बनाना, बीमारियों की पहचान करना वगैरह.
नैरो एआई
नैरो एआई एक ऐसा सिस्टम है जिसमें एक या एक से ज़्यादा टास्क पूरे किए जा सकते हैं. उदाहरण के लिए, ऐसा कंप्यूटर जो किसी विरोधी को शतरंज के खेल से खेलता हो (उसे मैकेनिकल तुर्क नहीं कहा जाए). नैरो एआई में पैरामीटर, कंस्ट्रेंट, और कॉन्टेक्स्ट का पहले से तय सेट होता है. इससे यह समझने में मदद कर सकता है, लेकिन असल में यह किसी समीकरण का जवाब है.
आप चेहरे की पहचान करने वाले सिस्टम, आवाज़ की मदद से काम करने वाले सिस्टम, और मौसम का पूर्वानुमान लगाने की सुविधा की मदद से, इसे आजमा सकती हैं. आप अपनी वेबसाइटों और ऐप्लिकेशन पर खास, काम करने की क्षमता को बेहतर बनाने के लिए बहुत खास मॉडल का इस्तेमाल कर सकते हैं.
उदाहरण के लिए, आपने फ़िल्मों के लिए एक साइट बनाई है, जहां उपयोगकर्ता लॉगिन कर सकते हैं, अपनी पसंदीदा फ़िल्मों को रेटिंग दे सकते हैं, और देखने के लिए नई फ़िल्में खोज सकते हैं. पहले से भरे हुए डेटाबेस का इस्तेमाल करके, उस मौजूदा पेज के आधार पर फ़िल्मों के सुझाव दिए जा सकते हैं जिन पर वे दिख रहे हैं. इसके अलावा, उपयोगकर्ता के व्यवहार और प्राथमिकताओं का विश्लेषण करके, सीमित एआई मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे उस पाठक को सबसे काम की जानकारी दिखाई जाती है.
जनरेटिव एआई
लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम), न्यूरल नेटवर्क का एआई मॉडल है. इसमें कई पैरामीटर होते हैं. इनका इस्तेमाल कई तरह के कामों के लिए किया जा सकता है. जैसे, टेक्स्ट या इमेज जनरेट करना, उनकी कैटगरी तय करना या उनके बारे में खास जानकारी देना.
_जनरेटिव एआई _इनपुट का जवाब देता है और एलएलएम के कॉन्टेक्स्ट और मेमोरी पर आधारित कॉन्टेंट बनाता है. यह सुविधा, पैटर्न के मिलान और अनुमान लगाने की प्रक्रिया से आगे की जानकारी देती है. जनरेटिव एआई के कुछ आम टूल हैं:
- Google का Gemini
- Open AI की ओर से उपलब्ध, Chat GPT
- Anthropic का क्लॉड गाना
- Microsoft का Copilot
- और कई अन्य...
ये टूल लिखित प्रोज़, कोड सैंपल, और इमेज बना सकते हैं. ये, छुट्टी की योजना बनाने, ईमेल के लहजे को नर्म या पेशेवर बनाने में आपकी मदद कर सकते हैं. इसके अलावा, जानकारी के अलग-अलग सेट को कैटगरी में बांट सकते हैं.
डेवलपर और गैर-डेवलपर, दोनों के लिए इस्तेमाल के अनगिनत उदाहरण उपलब्ध हैं.
मशीन लर्निंग (एमएल)
मशीन लर्निंग (एमएल), एआई का एक रूप है. इसमें कंप्यूटर, अश्लील प्रोग्रामिंग के बिना सीखता है. जहां एआई (AI), इंटेलिजेंस जनरेट करने की कोशिश करता है, वहीं एमएल की मदद से कंप्यूटर को अपने अनुभव से सीखने में मदद मिलती है. ML में डेटा सेट का अनुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम होता है.
एमएल, किसी मॉडल को ट्रेनिंग देने की प्रोसेस है. इससे काम के अनुमान लगाने या डेटा से कॉन्टेंट जनरेट करने में मदद मिलती है.
उदाहरण के लिए, मान लें कि हमें एक ऐसी वेबसाइट बनानी है जो किसी भी दिन के मौसम को रेटिंग दे. पारंपरिक तौर पर, यह काम एक या एक से ज़्यादा मौसम वैज्ञानिक कर सकते हैं. वे पृथ्वी के वायुमंडल और सतह को निरूपित कर सकते हैं, मौसम के पैटर्न का हिसाब लगा सकते हैं और उसका अनुमान लगा सकते हैं, और मौजूदा डेटा की तुलना ऐतिहासिक जानकारी से करके रेटिंग तय कर सकते हैं.
इसके बजाय, हम मशीन लर्निंग मॉडल को भारी मात्रा में मौसम का डेटा दे सकते हैं. ऐसा तब तक होगा, जब तक मॉडल मौसम के पैटर्न, पुराने डेटा, और किसी खास दिन के लिए मौसम को अच्छा या खराब बनाने वाले दिशा-निर्देशों के बीच गणित के हिसाब से संबंध नहीं समझ पाता. असल में, हमने इसे वेब पर बनाया है.
डीप लर्निंग
डीप लर्निंग (डीएल), एमएल एल्गोरिदम की एक क्लास है. इसका एक उदाहरण डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) होगा. यह नेटवर्क उस तरीके को मॉडल करने की कोशिश करता है जिसके बारे में माना जाता है कि इंसान का दिमाग जानकारी को प्रोसेस करता है.
एआई से मिलने वाली चुनौतियां
एआई को तैयार करने और उसका इस्तेमाल करने में कई चुनौतियां आती हैं. ये कुछ हाइलाइट हैं जिनका आपको ध्यान रखना चाहिए.
डेटा क्वालिटी और रीसेंसी
कई तरह के एआई मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए, इस्तेमाल किए जाने वाले बड़े डेटासेट अक्सर इस्तेमाल होने के जल्द ही पुराने हो जाते हैं. इसका मतलब है कि सबसे नई जानकारी पाने पर, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से आपको कुछ खास टास्क के लिए एआई मॉडल की परफ़ॉर्मेंस बेहतर बनाने में मदद मिल सकती है.
डेटासेट अधूरे हो सकते हैं या बहुत छोटे हो सकते हैं. इनका इस्तेमाल कुछ मामलों में ठीक से नहीं किया जा सकता. कई टूल के साथ काम करना या अपनी ज़रूरतों के हिसाब से मॉडल को पसंद के मुताबिक बनाना फ़ायदेमंद हो सकता है.
नैतिकता और पूर्वाग्रह से जुड़ी समस्याएं
एआई टेक्नोलॉजी काफ़ी दिलचस्प है और इसमें बहुत सी संभावनाएं हैं. हालांकि, कंप्यूटर और एल्गोरिदम को इंसानों ने बनाया है. इन्हें ऐसे डेटा पर ट्रेनिंग दी गई है जिसे शायद इंसान इकट्ठा कर सकें. इस तरह की चुनौतियों से निपटने में कई चुनौतियां आती हैं. उदाहरण के लिए, मॉडल, इंसानों के पूर्वाग्रह और नुकसान पहुंचाने वाली घिसी-पिटी सोच को समझ सकते हैं और उन्हें बढ़ा सकते हैं. इससे आउटपुट पर सीधा असर पड़ता है. एआई टेक्नोलॉजी बनाने के तरीके को प्राथमिकता देते हुए पूर्वाग्रह को कम करना ज़रूरी है.
एआई से बनाए गए कॉन्टेंट के कॉपीराइट के बारे में कई नैतिक बातें हैं. आउटपुट का मालिकाना हक किसके पास है, खास तौर पर अगर कॉपीराइट वाला कॉन्टेंट या उससे सीधे कॉपी किया गया हो?
नया कॉन्टेंट और आइडिया तैयार करने से पहले, पहले से बनी नीतियों को ध्यान में रखें कि किसी कॉन्टेंट को कैसे इस्तेमाल किया जाना है.
सुरक्षा और निजता
कई वेब डेवलपर ने कहा है कि एआई टूल का इस्तेमाल करते समय, निजता और सुरक्षा सबसे बड़ी प्राथमिकता है. यह खास तौर पर, कारोबार के लिहाज़ से सही है. ऐसा तब होता है, जब डेटा की ज़रूरी शर्तों को सख्ती से लागू किया जाता है. जैसे, सरकारें और स्वास्थ्य सेवाएं देने वाली कंपनियां. क्लाउड एपीआई की मदद से, उपयोगकर्ता का डेटा तीसरे पक्ष के ज़्यादा से ज़्यादा लोगों को उपलब्ध कराना एक समस्या है. यह ज़रूरी है कि डेटा ट्रांसमिशन सुरक्षित हो और उसकी लगातार निगरानी की जा रही हो.
इस्तेमाल के इन उदाहरणों को ठीक करने के लिए, डिवाइस पर मौजूद एआई (AI) अहम हो सकता है. MediaPipe इस समस्या का एक समाधान है, जिस पर काम चल रहा है. हालांकि, इसमें अभी बहुत सारी रिसर्च और डेवलपमेंट करना बाकी है.
वेब पर एआई का इस्तेमाल शुरू करना
अब जबकि आप कई तरह के आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस से परिचित हो चुके हैं, तो आप इस पर विचार करना शुरू कर सकते हैं कि मौजूदा मॉडल का इस्तेमाल करके कैसे ज़्यादा काम किया जा सकता है और बेहतर वेबसाइटें और वेब ऐप्लिकेशन कैसे बनाए जा सकते हैं.
एआई का इस्तेमाल इन कामों के लिए किया जा सकता है:
- अपनी साइट की खोज के लिए, अपने-आप पूरा होने की सुविधा का बेहतर तरीके से इस्तेमाल करें.
- स्मार्ट कैमरे की मदद से, इंसान या पालतू जानवरों जैसी सामान्य चीज़ों की मौजूदगी का पता लगाएं
- नैचुरल लैंग्वेज मॉडल की मदद से, स्पैम टिप्पणी को ठीक करें.
- अपने कोड के लिए ऑटोकंप्लीट की सुविधा चालू करके, अपनी उत्पादकता को बेहतर बनाएं.
- अगले शब्द या वाक्य के लिए सुझावों के साथ एक WYSIWYG लिखने का अनुभव बनाएं.
- डेटासेट की ऐसी जानकारी दें जो लोगों के हिसाब से सही हो.
- अन्य...
पहले से ट्रेनिंग दिए गए एआई मॉडल, हमारी वेब साइटों, वेब ऐप्लिकेशन, और प्रोडक्टिविटी को बेहतर बनाने का शानदार तरीक़ा हो सकते हैं. इसके लिए, गणित के मॉडल बनाने और सबसे लोकप्रिय एआई टूल को बेहतर बनाने वाले जटिल डेटासेट को इकट्ठा करने की पूरी जानकारी की ज़रूरत नहीं होती.
आपको ऐसा लग सकता है कि ज़्यादातर मॉडल आपकी ज़रूरतों को तुरंत पूरा करते हैं. इसके लिए, आपको कोई और बदलाव करने की ज़रूरत नहीं होती. ट्यूनिंग एक मॉडल लेने की प्रोसेस है, जिसे पहले से ही एक बड़े डेटासेट पर ट्रेनिंग दी जा चुकी है. साथ ही, इसे इस्तेमाल करने से जुड़ी आपकी खास ज़रूरतों के हिसाब से आगे की ट्रेनिंग दी जा रही है. किसी मॉडल को ट्यून करने की कई तकनीकें हैं:
- लोगों के सुझाव, शिकायत या राय (आरएलएचएफ़) की मदद से रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जिसमें इंसानों के सुझाव, शिकायत या राय का इस्तेमाल करके, मॉडल को इंसानों की पसंद और इरादों के हिसाब से बनाया जाता है.
- कम रैंक वाला अडैप्टियन (एलआरए), एलएलएम के लिए पैरामीटर का इस्तेमाल करने का एक आसान तरीका है. इससे मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को बनाए रखते हुए, ट्रेनिंग वाले पैरामीटर की संख्या कम हो जाती है.