आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस क्या है?

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) में कई ऐसी नई और जटिल टेक्नोलॉजी शामिल हैं जिनके लिए पहले इंसान की ज़रूरत होती थी. हालांकि, अब ये टेक्नोलॉजी कंप्यूटर की मदद से काम कर सकती हैं. कंप्यूटर, ऐडवांस फ़ंक्शन कर सकते हैं. पहले, इनका इस्तेमाल जानकारी को समझने और सुझाव देने के लिए किया जाता था. अब एआई की मदद से, कंप्यूटर भी नया कॉन्टेंट जनरेट कर सकते हैं.

एआई के फ़ील्ड में मौजूद अलग-अलग तरह की टेक्नोलॉजी को दिखाने के लिए, एआई के नाम का इस्तेमाल अक्सर एक-दूसरे के साथ किया जाता है.

एआई के सामान्य कॉन्सेप्ट

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बारे में बताने वाले कई शब्द और कॉन्सेप्ट हैं. ये आपको काम के लग सकते हैं. यहां वेब पर, एआई के साथ काम करने के कुछ तरीके दिए गए हैं

सामान्य एआई

आम तौर पर, सामान्य एआई एक ऐसा प्रोग्राम या मॉडल होता है जो इंसान नहीं होता. यह समस्या हल करने और क्रिएटिविटी के कई तरीकों का इस्तेमाल करता है. मॉडल एक बहुत बड़ा गणितीय समीकरण होता है. इसमें पैरामीटर और स्ट्रक्चर का एक सेट शामिल होता है, जो मशीन को आउटपुट देने के लिए ज़रूरी 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 जो टास्क के किसी एक या खास सबसेट को पूरा कर सकता है. उदाहरण के लिए, ऐसा कंप्यूटर जो किसी इंसान के साथ शतरंज खेलता है. इसे Mechanical Turk के साथ न जोड़ें. नैरो एआई में, पहले से तय पैरामीटर, सीमाएं, और कॉन्टेक्स्ट का एक सेट होता है. ऐसा लग सकता है कि यह समझने की सुविधा है, लेकिन असल में यह सिर्फ़ किसी समीकरण के जवाब होते हैं.

आपको यह सुविधा, चेहरे की पहचान करने वाले सिस्टम, वॉइस असिस्टेंट, और मौसम की जानकारी देने वाली सेवाओं में दिख सकती है. अपनी वेबसाइटों और ऐप्लिकेशन पर कुछ खास फ़ंक्शन को बेहतर बनाने के लिए, खास मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है.

उदाहरण के लिए, आपने फ़िल्मों के लिए एक साइट बनाई है, जहां उपयोगकर्ता लॉगिन करके अपनी पसंदीदा फ़िल्मों को रेटिंग दे सकते हैं और नई फ़िल्में खोजकर देख सकते हैं. उपयोगकर्ता जिस पेज पर हैं उसके आधार पर फ़िल्मों के सुझाव देने के लिए, पहले से जानकारी से भरे डेटाबेस का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके अलावा, नैरो एआई मॉडल का इस्तेमाल भी किया जा सकता है. यह मॉडल, उपयोगकर्ता के व्यवहार और प्राथमिकताओं का विश्लेषण करके, उस पाठक के लिए सबसे काम की जानकारी दिखाता है.

जनरेटिव एआई

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम), न्यूरल नेटवर्क एआई मॉडल है. इसमें कई पैरामीटर होते हैं, जिनका इस्तेमाल कई तरह के कामों के लिए किया जा सकता है. जैसे, टेक्स्ट या इमेज जनरेट करना, उनकी कैटगरी तय करना या कम शब्दों में जानकारी देना.

जनरेटिव एआई, इनपुट का जवाब देता है और कॉन्टेंट बनाता है. यह कॉन्टेंट, एलएलएम के कॉन्टेक्स्ट और स्मृति के आधार पर बनाया जाता है. यह पैटर्न मैचिंग और अनुमान लगाने से परे है. जनरेटिव एआई के कुछ सबसे सामान्य टूल ये हैं:

  • Google का Gemini
  • Open AI का Chat GPT
  • Anthropic का Claude
  • Microsoft का Copilot
  • इनके अलावा और भी कई डोमेन...

इन टूल की मदद से, लिखाई, कोड सैंपल, और इमेज बनाई जा सकती हैं. इनकी मदद से, छुट्टियों की योजना बनाई जा सकती है, ईमेल को ज़्यादा शानदार या प्रोफ़ेशनल बनाया जा सकता है या जानकारी के अलग-अलग सेट को कैटगरी में बांटा जा सकता है.

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

क्लाइंट-साइड, सर्वर-साइड, और हाइब्रिड एआई

वेब पर एआई की ज़्यादातर सुविधाएं, सर्वर पर काम करती हैं. हालांकि, क्लाइंट-साइड एआई सीधे उपयोगकर्ता के ब्राउज़र में काम करता है. इससे कई फ़ायदे मिलते हैं. जैसे, कम इंतज़ार का समय, सर्वर साइड की लागत में कमी, एपीआई पासकोड की ज़रूरत नहीं पड़ना, उपयोगकर्ता की निजता को बेहतर बनाना, और ऑफ़लाइन ऐक्सेस. क्लाइंट-साइड एआई लागू किया जा सकता है, जो JavaScript लाइब्रेरी के साथ सभी ब्राउज़र पर काम करता है. इनमें Transformers.js, TensorFlow.js, और MediaPipe शामिल हैं.

सर्वर-साइड एआई में क्लाउड-आधारित एआई सेवाएं शामिल हैं. Gemini 1.5 Pro को क्लाउड पर चलने वाला मानें. ये मॉडल ज़्यादा बड़े और ज़्यादा असरदार होते हैं. यह बात बड़े भाषा मॉडल के लिए खास तौर पर ज़रूरी है.

हाइब्रिड एआई से किसी ऐसे समाधान का मतलब है जिसमें क्लाइंट और सर्वर, दोनों कॉम्पोनेंट शामिल हों. उदाहरण के लिए, किसी टास्क को पूरा करने के लिए क्लाइंट-साइड मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, जब टास्क डिवाइस पर पूरा नहीं हो पाता है, तो सर्वर-साइड मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है.

यह मुमकिन है कि ऑप्टिमाइज़ किया गया छोटा क्लाइंट-साइड मॉडल, बड़े सर्वर-साइड मॉडल से बेहतर परफ़ॉर्म करे. ऐसा तब होता है, जब 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.

मशीन लर्निंग (एमएल)

मशीन लर्निंग (एमएल), एआई का एक टाइप है. इसमें कंप्यूटर, साफ़ तौर पर प्रोग्राम किए बिना सीखता है. एआई, जानकारी जनरेट करने की कोशिश करता है, जबकि एमएल की मदद से कंप्यूटर, अनुभव से सीखते हैं. एमएल में, डेटा सेट के अनुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम होते हैं.

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 ऐसी वेबसाइट बनानी है जो किसी भी दिन के मौसम की रेटिंग देती हो. आम तौर पर, एक या उससे ज़्यादा मौसम विशेषज्ञ ऐसा कर सकते हैं. ये विशेषज्ञ, पृथ्वी के वातावरण और सतह की जानकारी दे सकते हैं. साथ ही, मौसम के पैटर्न का हिसाब लगाकर, उनके बारे में अनुमान लगा सकते हैं. इसके अलावा, वे मौजूदा डेटा की तुलना पुराने डेटा से करके, रेटिंग तय कर सकते हैं.

इसके बजाय, हम किसी एमएल मॉडल को मौसम का काफ़ी ज़्यादा डेटा दे सकते हैं. ऐसा तब तक किया जाता है, जब तक मॉडल मौसम के पैटर्न, पुराने डेटा, और किसी खास दिन मौसम के अच्छे या खराब होने के दिशा-निर्देशों के बीच के गणितीय संबंध को नहीं समझ लेता. असल में, हमने इसे वेब पर बनाया है.

डीप लर्निंग

डीप लर्निंग (डीएल), एमएल एल्गोरिदम की एक क्लास है. इसका एक उदाहरण डीप नेटल नेटवर्क (डीएनएन) है. यह मॉडल, जानकारी को प्रोसेस करने के उस तरीके को दिखाने की कोशिश करता है जिसका इस्तेमाल मानव मस्तिष्क करता है.

एआई से जुड़ी चुनौतियां

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

डेटा क्वालिटी और हाल ही में अपडेट किया गया डेटा

अलग-अलग एआई मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले बड़े डेटासेट, अक्सर इस्तेमाल होने के कुछ समय बाद ही अमान्य हो जाते हैं. इसका मतलब है कि सबसे नई जानकारी पाने के लिए, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का फ़ायदा लिया जा सकता है. इससे, किसी खास टास्क पर एआई मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाया जा सकता है और बेहतर आउटपुट जनरेट किए जा सकते हैं.

डेटासेट अधूरे या बहुत छोटे हो सकते हैं, ताकि कुछ इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए उन्हें असरदार तरीके से इस्तेमाल किया जा सके. कई टूल का इस्तेमाल करके या अपनी ज़रूरतों के हिसाब से मॉडल में बदलाव करके, बेहतर नतीजे पाए जा सकते हैं.

नैतिकता और पक्षपात से जुड़ी समस्याएं

एआई टेक्नोलॉजी काफ़ी दिलचस्प है और इसमें काफ़ी संभावनाएं हैं. हालांकि, आखिरकार, कंप्यूटर और एल्गोरिदम को इंसान बनाते हैं. साथ ही, उन्हें ऐसे डेटा पर ट्रेन किया जाता है जिसे इंसान इकट्ठा कर सकते हैं. इसलिए, इनमें कई समस्याएं आ सकती हैं. उदाहरण के लिए, मॉडल, मानवीय पक्षपात और नुकसान पहुंचाने वाले स्टीरियोटाइप को सीख सकते हैं और बढ़ावा दे सकते हैं. इससे, नतीजों पर सीधे तौर पर असर पड़ता है. एआई टेक्नोलॉजी बनाते समय, पक्षपात को कम करने को प्राथमिकता देना ज़रूरी है.

एआई से जनरेट किए गए कॉन्टेंट के कॉपीराइट के बारे में कई नैतिक पहलू हैं. जैसे, आउटपुट का मालिकाना हक किसका है, खास तौर पर अगर उस पर कॉपीराइट वाले कॉन्टेंट का ज़्यादा असर पड़ा है या उसे सीधे तौर पर कॉपी किया गया है?

नया कॉन्टेंट और आइडिया जनरेट करने से पहले, अपने बनाए गए कॉन्टेंट का इस्तेमाल करने के तरीके से जुड़ी मौजूदा नीतियों को ध्यान में रखें.

सुरक्षा और निजता

कई वेब डेवलपर ने कहा है कि एआई टूल का इस्तेमाल करते समय, उनकी सबसे बड़ी चिंता निजता और सुरक्षा है. यह बात खास तौर पर, उन कारोबारों के लिए ज़्यादा सही है जिनके लिए डेटा से जुड़ी ज़रूरी शर्तें ज़्यादा सख्त होती हैं. जैसे, सरकारें और स्वास्थ्य सेवा से जुड़ी कंपनियां. क्लाउड एपीआई की मदद से, ज़्यादा तीसरे पक्षों को उपयोगकर्ता का डेटा दिखाना एक समस्या है. यह ज़रूरी है कि डेटा ट्रांसफ़र सुरक्षित हो और उसकी लगातार निगरानी की जाती हो.

इन इस्तेमाल के उदाहरणों को हल करने के लिए, क्लाइंट-साइड एआई अहम हो सकता है. इस बारे में ज़्यादा रिसर्च और डेवलपमेंट करना बाकी है.

वेब पर एआई का इस्तेमाल शुरू करना

अब आपके पास कई तरह के आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानकारी है. इसलिए, अब आपको यह सोचना चाहिए कि मौजूदा मॉडल का इस्तेमाल करके, ज़्यादा बेहतर तरीके से काम कैसे 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:

पहले से ट्रेन किए गए एआई मॉडल, हमारी वेबसाइटों, वेब ऐप्लिकेशन, और परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने का एक बेहतरीन तरीका हो सकते हैं. इसके लिए, आपको गणितीय मॉडल बनाने और सबसे लोकप्रिय एआई टूल को बेहतर बनाने वाले जटिल डेटासेट इकट्ठा करने के तरीके की पूरी जानकारी की ज़रूरत नहीं है.

आपको ज़्यादातर मॉडल, बिना किसी बदलाव के आपकी ज़रूरतों को पूरा करते हुए दिख सकते हैं. ट्यूनिंग, किसी ऐसे मॉडल को लेने की प्रोसेस है जिसे पहले से ही बड़े डेटासेट पर ट्रेन किया जा चुका है. साथ ही, मॉडल को आपकी खास ज़रूरतों के हिसाब से ट्रेन किया जाता है. किसी मॉडल को ट्यून करने के लिए, कई तकनीकें इस्तेमाल की जा सकती हैं: