कई नई तकनीकों ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और एक समाज के रूप में हमारे भविष्य के लिए इसके क्या मायने हैं, इस बारे में चर्चा पैदा की है। प्रत्येक तकनीक एआई की विभिन्न शाखाओं से आती है और फायदे और चिंताओं का एक अनूठा सेट पेश करती है।
डीपफेक और वॉयस-क्लोनिंग एआई आपके लिए इंटरनेट पर देखी या सुनी गई किसी भी चीज पर भरोसा करना मुश्किल बना देते हैं। कुछ लोगों का कहना है कि चैटजीपीटी और इसी तरह के डीप लर्निंग एआई सिस्टम से कई क्षेत्रों में जॉब रिडंडेंसी पैदा होने की संभावना है। एक संबंधित प्रश्न उठता है: "क्या AI अंततः प्रोग्रामरों की जगह लेगा?"
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
एआई कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो चार गुणों में से एक (या अधिक) का उपयोग करके समस्याओं को हल करने की प्रणाली की क्षमता पर केंद्रित है। एक AI सिस्टम मानवीय रूप से सोच सकता है, मानवीय रूप से कार्य कर सकता है, तर्कसंगत रूप से सोच सकता है और/या तर्कसंगत रूप से कार्य कर सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इतिहास
हालांकि ऐसा लगता है कि एआई सदियों से आसपास रहा है, यह एक ऐसा क्षेत्र है जिसने 1900 के मध्य में गति प्राप्त की। एआई के इतिहास में सबसे उल्लेखनीय तिथियों में से एक 1956 है, यह कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में आधिकारिक परिचय का वर्ष था। यह परिचय डार्टमाउथ कॉलेज में एक सम्मेलन में हुआ।
एआई में शुरुआती प्रगति के विभिन्न पहलुओं से कई महान नाम जुड़े हुए हैं। इनमें एलन ट्यूरिंग, मार्विन मिंस्की, एलन नेवेल, हर्बर्ट साइमन, जॉन रॉबिन्सन और एलेन कोल्मरौएर शामिल हैं।
मानवीय रूप से कार्य करें
1936 में एलन ट्यूरिंग ने "ऑन कम्प्यूटेबल नंबर्स, विथ ए एप्लीकेशन टू द एंट्सचेइडुंगस्प्रोब्लेम" शीर्षक से एक पेपर प्रकाशित किया। इस पत्र में, ट्यूरिंग ने एक ट्यूरिंग मशीन की अवधारणा पेश की, जो आज तक एआई में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। उन्होंने साबित किया कि, सही एल्गोरिथम के साथ, एक ट्यूरिंग मशीन कोई भी गणितीय गणना कर सकती है।
बाद में 1937 में, ट्यूरिंग ने बुद्धिमान मशीनों की सीमाओं को इंगित करने के लिए हाल्टिंग समस्या का उपयोग किया। फिर 1950 में, ट्यूरिंग ने मशीन इंटेलिजेंस को परिभाषित किया, जिसे वह ट्यूरिंग टेस्ट कहते हैं। यदि कोई AI सिस्टम ट्यूरिंग टेस्ट पास कर लेता है, तो वह सिस्टम मानवीय रूप से कार्य कर सकता है।
मानवीय रूप से सोचें
मार्विन मिंस्की एआई क्षेत्र में एक लोकप्रिय नाम है। उन्हें 1951 में SNARC नामक पहली बेतरतीब ढंग से वायर्ड न्यूरल नेटवर्क लर्निंग मशीन विकसित करने के लिए जाना जाता है। तंत्रिका नेटवर्क कंप्यूटर को मानव मस्तिष्क के समान डेटा संसाधित करना सिखाते हैं। मिंस्की की एआई की परिभाषा यह है कि यह "मशीन बनाने का विज्ञान है जो पुरुषों द्वारा किए जाने पर बुद्धि की आवश्यकता होती है।"
एआई के क्षेत्र में एलन नेवेल और हर्बर्ट साइमन दो अन्य अग्रणी हैं, जिन्होंने मानव सोच को अनुकरण करने के लिए मशीन की क्षमता पर ध्यान केंद्रित किया। 1956 में, उन्होंने पहला प्रतीक-प्रसंस्करण कंप्यूटर प्रोग्राम प्रस्तुत किया, जिसे लॉजिक थिओरिस्ट कहा जाता है। 1961 में, न्यूवेल और साइमन ने जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर (जीपीएस) विकसित किया, जो अनिवार्य रूप से मानव विचारों की नकल करता है।
तर्कसंगत सोचो
जॉन रॉबिन्सन दर्ज करें, जिन्होंने 1965 में "ए मशीन-ओरिएंटेड लॉजिक बेस्ड ऑन द" नामक एक पत्रिका प्रकाशित की संकल्प सिद्धांत। उन्होंने विधेय तर्क के लिए संकल्प कलन का भी आविष्कार किया, जो एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है एआई में भूमिका।
विधेय तर्क एक औपचारिक भाषा है जो तर्कसंगत सोच का प्रतिनिधित्व करने के लिए तर्क का उपयोग करती है। यह भाषा उस ढांचे का उपयोग करती है जो सही परिसर सही निष्कर्ष देगा। उदाहरण के लिए, एलेक्सा एक मशीन है; सभी मशीनें काम को आसान बनाती हैं; इसलिए, Alexa काम को आसान बना देती है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में हालिया प्रगति
जैसा कि इसकी स्थापना के समय था, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का क्षेत्र आज कई अलग-अलग शाखाओं के साथ बहुत जटिल है। एआई की छत्रछाया में प्रत्येक शाखा लगातार महत्वपूर्ण प्रगति कर रही है।
मशीन लर्निंग एआई की एक शाखा है जो मानव सीखने की नकल करने के लिए डेटा एल्गोरिदम का उपयोग करती है, जो प्रत्येक पुनरावृत्ति पर इसकी सटीकता में सुधार करती है। मशीन लर्निंग के अधिक प्रमुख उपसमुच्चय में से एक है डीप लर्निंग। मशीन लर्निंग पर डीप लर्निंग में सुधार होता है मानव सहायता के लिए मशीन की आवश्यकता को कम करके।
उदाहरण के लिए, यदि आपके पास फूलों की छवियां थीं जिन्हें आप प्रजातियों द्वारा समूहित करना चाहते थे, तो वर्गीकरण की प्रक्रिया प्रणाली के प्रकार के आधार पर भिन्न होगी। यदि आपका सिस्टम मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, तो आपको प्रजातियों को अलग करने वाली विशेषताओं को मैन्युअल रूप से स्थापित करना होगा। हालाँकि, एक प्रणाली जो गहन शिक्षा का उपयोग करती है, प्रत्येक प्रजाति के लिए अपने आप ही सर्वोत्तम विशिष्ट विशेषताओं का निर्धारण करेगी।
डीप लर्निंग ने कई तकनीकों के कारण हाल के वर्षों में उद्योग में बड़ी लहरें पैदा की हैं। ChatGPT एक गहन शिक्षण तकनीक है जो इस समय काफी सुर्खियां बटोर रहा है।
चैटजीपीटी के अनुसार, यह है:
OpenAI द्वारा बनाया गया एक बड़ा भाषा मॉडल। यह एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रोग्राम है जिसे प्राकृतिक भाषा को समझने और विभिन्न प्रकार के प्रश्नों और संकेतों के लिए मानव जैसी प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मॉडल एक डीप लर्निंग आर्किटेक्चर पर आधारित है जिसे ट्रांसफॉर्मर कहा जाता है, जो बड़े पैमाने पर प्रोसेसिंग करने में सक्षम है टेक्स्ट डेटा की मात्रा और पैटर्न और संबंधों के आधार पर प्रतिक्रिया उत्पन्न करना जो उसने सीखा है आंकड़े।
2022 की चौथी तिमाही में लॉन्च होने के बाद से, चैटजीपीटी काफी बहस का विषय रहा है। जो चीज़ इस AI सिस्टम को सबसे अलग बनाती है, वह है इसका प्राकृतिक भाषा संसाधन कौशल, साथ ही मानव फ़ीडबैक (RLHF) से रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से नई जानकारी सीखने की क्षमता। ऐसा लगता है कि कोड लिखने और ठीक करने की एक मजबूत क्षमता है। कुछ का कहना है कि यह तकनीक मानव प्रोग्रामर के विलुप्त होने की उत्पत्ति का प्रतिनिधित्व करती है।
एक मानव प्रोग्रामर की वांछित विशेषताएँ जिन्हें AI दोहरा नहीं सकता है
एक AI सिस्टम सॉफ्टवेयर बनाने वाले कोड को लिखना सीख सकता है। हालाँकि, प्रोग्रामर को पूरी तरह से बदलना थोड़ा अधिक जटिल हो सकता है। एक एआई सिस्टम की क्षमता प्रोग्रामर को तेजी से काम करने में मदद करके कार्यबल को कम करने की अनुमति दे सकती है, लेकिन यह कभी भी मानव श्रमिकों की जगह नहीं ले सकती है। प्रोग्रामर और एआई सिस्टम के बीच एक प्रमुख विशिष्ट विशेषता मानव मस्तिष्क और इसकी जटिल विशेषताएं हैं।
एंड्रयू एनजी के अनुसार, आज AI में शीर्ष नामों में से एक:
मस्तिष्क में एक न्यूरॉन एक अविश्वसनीय रूप से जटिल मशीन है जिसे आज भी हम समझ नहीं पाए हैं। एक तंत्रिका नेटवर्क में एक एकल 'न्यूरॉन' एक अविश्वसनीय रूप से सरल गणितीय कार्य है जो एक जैविक न्यूरॉन की जटिलता के एक मामूली अंश को पकड़ लेता है।
प्रतीत होने वाली पतली हवा से एक नया विचार उत्पन्न करने की मस्तिष्क की क्षमता मानव समझ से परे है। यह निश्चित रूप से ऐसा कुछ नहीं है जिसे एआई सिस्टम दोहरा सकता है। प्रोग्रामर की एक अन्य वांछनीय विशेषता रचनात्मकता की उलझन है, जो फिर से कुछ ऐसा है जिसे मशीन दोहरा नहीं सकती है।
गहरी शिक्षा के माध्यम से, एआई मानवीय सोच की छाप दे सकता है। कुछ एआई सिस्टम सरल निर्णय ले सकते हैं, लेकिन ये निर्णय मानव मस्तिष्क की निर्णय लेने की क्षमता की तुलना में फीके पड़ जाते हैं। एआई कोड लिख सकता है, लेकिन यह सुनिश्चित करने में सक्षम नहीं है कि यह जो कोड लिखता है वह सही कोड है। एक एआई सिस्टम मानव निर्णय को दोहरा नहीं सकता है, न ही ऐसा कोई संकेत है कि यह भविष्य में ऐसा करने में सक्षम होगा।
एआई और प्रोग्रामिंग का भविष्य
चैटजीपीटी जैसी एआई प्रौद्योगिकियां साबित कर चुकी हैं कि प्रोग्रामरों के लिए एआई कितना उपयोगी हो सकता है। यह जल्दी से कोड उत्पन्न करता है और प्रोग्रामर के समग्र कार्यप्रवाह में मदद कर सकता है। हालाँकि, ChatGPT ने यह भी साबित कर दिया है कि वर्तमान में हमारे पास सबसे उन्नत गहन शिक्षण तकनीक भी पूर्ण स्वायत्तता को नहीं संभाल सकती है। OpenAI के अनुसार, ChatGPT सवालों के बेतुके जवाब देने के लिए जाना जाता है।
इसलिए, यह मानना प्रशंसनीय है कि प्रोग्रामिंग में एआई का भविष्य प्रोग्रामरों के "प्रतिस्थापन" के बजाय "सहायकों" में से एक है।
