कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानक सशर्त तर्क, संभाव्यता और सांख्यिकी से परे जाती है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और पारंपरिक तकनीकों के बीच अंतर को समझना

हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की लोकप्रियता, इस क्षेत्र के नए और आकर्षक होने के साथ, कई संगठनों के इस दावे का कारण बनी है कि उनकी परियोजनाएँ AI के क्षेत्र में नवीनतम प्रगति का उपयोग करती हैं, जबकि वे अधिकांशतः केवल मानक सशर्त तर्क, संभावना और सांख्यिकी का उपयोग करते हैं। इसके परिणामस्वरूप संगठन AI द्वारा लाए जाने वाले लाभों का एहसास नहीं कर पाते हैं।

व्यापक जनता द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सामान्य समझ सटीक सर्वसम्मति और यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि तकनीक को सुरक्षित और जिम्मेदारी से विकसित किया जाए। जबकि AI के उपयोग का दावा करने के लिए कई कारण और आंतरिक दबाव हैं जब ऐसा दावा गलत हो, संगठनों को परिणामस्वरूप वास्तविक प्रगति से भी लाभ नहीं होता है। सशर्त तर्क, संभाव्य और सांख्यिकीय तकनीकें आज अधिकांश संगठनों के आधार बनती हैं और जबकि वे अपने आप में जटिल और परिष्कृत हैं और महत्वपूर्ण लाभ भी प्रदान करते हैं, वे आज आमतौर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रूप में जानी जाने वाली चीज़ों से भिन्न हैं।

अधिकांश आधुनिक व्यावसायिक अनुप्रयोग सशर्त तर्क पर निर्भर करते हैं। समकालीन प्रोग्रामिंग भाषाओं और सूत्र इंजनों के संदर्भ में, आज व्यावसायिक तर्क को आमतौर पर बूलियन लॉजिक, If-Then-Else स्टेटमेंट और केस स्टेटमेंट के रूप में व्यक्त किया जाता है। संगठनात्मक व्यावसायिक तर्क को सशर्त तर्क में प्रस्तुत और व्यक्त किया जा सकता है। हालांकि यह अत्यंत मूल्यवान साबित हुआ है, यह आज आमतौर पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रूप में जानी जाने वाली चीज़ से भिन्न है। प्रायिकता और सांख्यिकीय तकनीकें जो अक्सर पूर्वानुमान और भविष्यवाणियों के लिए भारी उपयोग की जाती हैं, जबकि विश्वसनीय और ठोस भी हैं, वास्तव में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस नहीं हैं। इन गणितीय संरचनाओं को अधिकांशतः पहले से तार्किक रूप से परिभाषित किया जाता है, जिनमें बदलने या भिन्न होने के लिए बहुत कम स्थिरांक होते हैं, जबकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस गतिशीलता पर निर्भर करता है।

इसके बजाय, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जैसा कि संक्षेप में वर्णित किया गया है, आमतौर पर ऐसे मॉडल पर निर्भर करती है जो डेटा से सीखते हैं और डेटा से ही तर्क का निर्धारण स्वयं करते हैं। 1999 में यूनिवर्सल एप्रॉक्सिमेशन प्रमेय का प्रमाण प्रस्तुत किए जाने के बाद से, यह प्रदर्शित करते हुए कि एक तंत्रिका नेटवर्क किसी भी फलन का अनुमान कैसे लगा सकता है, अब अधिक प्रयास अन्य प्रतिमानों के बजाय कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से प्रोग्रामों को हल करने की ओर निर्देशित किए जा रहे हैं। जबकि सैद्धांतिक रूप से किसी भी फलन का अनुमान लगाना संभव है, कंप्यूटिंग शक्ति और इसे प्राप्त करने की तकनीकें व्यवहार में एक सीमित कारक थीं। हालाँकि, हाल की प्रगति ने सिद्धांत और व्यवहार के बीच की खाई को पाटने में बड़े कदम उठाए हैं।

आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, LSTM और जेनरेटिव-एडवर्सरियल मॉडल जैसी तकनीकों का उपयोग करती है, जिनमें कार्यान्वयन में TensorFlow और PyTorch जैसे फ़्रेमवर्क का उपयोग किया जाता है। यह जानने का एक अच्छा परीक्षण कि आपकी परियोजना कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती है या नहीं, परियोजनाओं के भीतर सक्रिय रूप से उपयोग किए जाने वाले टूलकिट को देखना है। यह संभवतः एक AI-संचालित परियोजना नहीं है यदि यह क्षेत्र में उपकरणों का उपयोग नहीं कर रहा है, मैट्रिक्स गुणन जैसे रोजमर्रा के AI कार्यों को करने वाले कस्टम टूलकिट पर निर्भर रहने के स्पष्ट अपवाद को छोड़कर।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित एप्लिकेशन और ऐसे एप्लिकेशन जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित नहीं हैं

यहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कुछ वास्तविक उदाहरण दिए गए हैं जो वास्तविक दुनिया में उपयोग किए जाते हैं:

• कंप्यूटर विज़न प्रणालियाँ जो लेबल किए गए डेटा से वस्तुओं का पता लगाना और उन्हें ट्रैक करना सीखती हैं;
• भाषा प्रसंस्करण सिस्टम समय के साथ प्रश्नों के उत्तर देना और सुधार करना सीखते हैं जैसे चैट-बॉट;
• गेम-प्लेइंग एजेंट जो केवल पिक्सेल इनपुट से ही Space Invaders, Pacman और Tetris जैसे गेम खेलना सीख सकते हैं।

इसके विपरीत, यहाँ कुछ उदाहरण दिए गए हैं जिन्हें अक्सर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उदाहरण के रूप में दावा किया जाता है, जबकि वे ऐसे नहीं हैं और इस तरह दावा नहीं किया जाना चाहिए:

• प्रोबेबिलिटी और सांख्यिकी पर निर्भर फोरकास्ट मॉडल;
• SQL क्वेरी जो डेटाबेस से डेटा पुनर्प्राप्त करती हैं और किसी प्रकार का एकत्रीकरण या छंटाई करती हैं;
• Tableau या Microsoft Power BI में बनाए गए नियम-आधारित एनालिटिक्स डैशबोर्ड;
• Excel स्प्रेडशीट जो सरल सूत्रों का उपयोग करती हैं;
• Excel मैक्रो संचालित वर्कबुक जिनमें कुछ VBA कोड होता है;
• सेंसर सिस्टम एक नियंत्रण केंद्र को वापस सिग्नल भेजते हैं जिसकी व्याख्या एक मानव विशेषज्ञ करता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपनाने के इच्छुक संगठनों के लिए भविष्य की दिशाएँ

कई मामलों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता जटिल समस्याओं का समाधान कर सकती है, लेकिन ऐसी सीमाएँ हैं जहाँ मानक सशर्त तर्क, संभाव्यता और सांख्यिकी श्रेष्ठ होंगी। एक उदाहरण ऐसे छूट हैं जिनके लिए 100% विश्वसनीयता की आवश्यकता होती है, जिसमें AI सिस्टम कभी-कभी असंगत परिणाम दे सकते हैं। पारंपरिक तकनीकों के मामले में, यह बताना लाभदायक होगा कि उन्हें कैसे लागू किया गया था बजाय यह कहने के कि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित थे, क्योंकि इससे ज्ञान के प्रवाह में सुधार होगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता लगातार विकसित हो रही है, सुधार तेजी से आ रहे हैं, पहले से मौजूद तकनीकी प्लेटफ़ॉर्म और बुनियादी ढांचे के शीर्ष पर तैनात किए जाने से धीरे-धीरे रोजमर्रा की जिंदगी में समा रहे हैं। जैसे-जैसे यह अधिक व्यापक होती है, सटीकता पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है, और यह विचार करना महत्वपूर्ण है कि इसे कैसे लागू और समझाया जाता है। जैसे-जैसे यह क्षेत्र अनिवार्य रूप से अधिक विनियमित होता है, AI उपयोग के दावों को गलत तरीके से करने में ली गई कुछ छूट समय के साथ हल हो जाएगी। हालाँकि, संगठन वर्तमान से सटीक AI परिभाषाओं को अपनाकर एक शुरुआती बढ़त प्राप्त कर सकते हैं।

वास्तविक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभ विशाल हैं, और Telemus AI आपके संगठन के साथ पारंपरिक तकनीकों से कहीं आगे ठोस परिणाम प्राप्त करने के लिए काम कर सकता है।

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