कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाम शास्त्रीय एल्गोरिथमिक प्रोग्रामिंग

क्लासिकल एल्गोरिथमिक प्रोग्रामिंग से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की ओर

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति ने जटिल कम्प्यूटेशनल समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने की अनुमति दी है जो पहले कठिन, अकर्षणीय या भारी रूप से संयोजक रही हैं। इन समस्याओं में चेहरा पहचानना, वस्तु पहचान, मार्ग नियोजन और अत्यधिक व्यक्तिगत ऑनलाइन अनुशंसक प्रणालियाँ शामिल हैं।

भविष्य में आगे बढ़ने वाले संगठनों के लिए चुनौती रणनीतिक निर्णय निर्माताओं के लिए जटिल कम्प्यूटेशनल समस्याओं को हल करने के लिए पारंपरिक शास्त्रीय दृष्टिकोणों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोणों के बीच चयन करना है। दोनों विधियों में सटीकता, लागत, कार्यान्वयन कठिनाई और रखरखाव की क्षमता के आयामों में एक मजबूत सिस्टम वितरित करने में अद्वितीय चुनौतियाँ हैं।

समस्याओं को हल करने के लिए शास्त्रीय एल्गोरिदमिक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण

शास्त्रीय प्रोग्रामिंग प्रतिमान में निर्देशात्मक एल्गोरिदम के माध्यम से समस्याओं को हल करना और निर्देशों के एक अच्छी तरह से परिभाषित अनुक्रम का उपयोग करना शामिल है। इनपुट को परिभाषित और प्रतिबंधित किया जाता है, आउटपुट उत्पन्न करने के लिए परिभाषित प्रोग्रामिंग प्रतिमानों (प्रक्रियात्मक, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड, कार्यात्मक और तार्किक) के माध्यम से इनपुट को संसाधित करने के लिए एल्गोरिदम विकसित करना।

समय और स्थान की दृष्टि से कुशल समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम खोजना काफी हद तक चुनौतीपूर्ण है। कम्प्यूटेशनल कॉम्प्लेक्सिटी थ्योरी में, समस्याएँ या तो P (पॉलीनोमियल), NP (नॉन-डिटरमिनिस्टिक पॉलीनोमियल), NP-कम्प्लीट या NP-हार्ड होती हैं। पॉलीनोमियल समस्याओं को जल्दी हल और सत्यापित किया जा सकता है, जबकि गैर-पॉलीनोमियल समस्याओं को नहीं। NP समस्याओं को शास्त्रीय एल्गोरिदमिक दृष्टिकोणों के माध्यम से हल करना कठिन है।

P समस्या का एक उदाहरण दो बिंदुओं के बीच सबसे छोटा रास्ता खोजना है, जबकि NP समस्या का एक उदाहरण यात्रा करने वाले विक्रेता की समस्या है जहां जब स्थानों की एक श्रृंखला दी जाती है, तो सभी स्थलों का दौरा करने के लिए सबसे छोटी संभव दूरी तय करते हुए इष्टतम रास्ता क्या है। ऐसा ही होता है कि वर्तमान में कम्प्यूटेशनल रूप से हल करने की आवश्यकता वाली कई समस्याएं NP श्रेणी में आती हैं। अधिकांश मामलों में, व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए, एक अनुमानित समाधान अक्सर पर्याप्त होता है। दैनिक जीवन का सामना करते समय, मनुष्य हमेशा अनुमानित समाधानों के साथ आते हैं, यानी नेविगेशन।

शास्त्रीय एल्गोरिथमिक प्रतिमान के तहत समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने में कार्यान्वयन चुनौतियां हैं। एल्गोरिथमिक जटिलता कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो इस बात से संबंधित है कि एल्गोरिदम समय (समय जटिलता) और स्थानिक डोमेन (स्थान जटिलता) में कितनी कुशलता से चलते हैं।

जबकि एल्गोरिथम को लागू करने के कई अलग-अलग तरीके हैं, किसी एल्गोरिथम को लागू करने का एक स्पष्ट लेकिन संभावित रूप से गैर-कुशल तरीके को अक्सर “भोला” एल्गोरिथम के रूप में जाना जाता है। अधिकांश कुशल एल्गोरिथम खोजना आसान नहीं होते हैं, और कंप्यूटर वैज्ञानिक समस्याओं के वर्गों को हल करने के लिए सर्वश्रेष्ठ एल्गोरिथम खोजने के लिए कई वर्षों से काम कर रहे हैं। उत्पादन सिस्टम में एल्गोरिथम को सामयिक और स्थानिक रूप से कुशल तरीकों से लागू किया जाता है। सबसे बड़ी सॉफ्टवेयर कंपनियाँ पीयर-प्रोग्रामिंग के माध्यम से उच्चतम एल्गोरिथमिक मानकों को सुनिश्चित करती हैं, जो पीयर-रिव्यू के समान है। एल्गोरिथम को कुशलतापूर्वक लागू करने में कई वर्षों का प्रशिक्षण और उच्च स्तर का कौशल लगता है।

व्यावहारिक दृष्टिकोण से, जबकि प्रोग्रामिंग तकनीकें विकसित हुई हैं और प्रोग्रामिंग भाषाओं (यानी C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) की लोकप्रियता में भिन्नता आई है, 1970 के दशक में बेल लैब्स द्वारा पहले C मॉड्यूल लिखने के बाद से मूल सिद्धांत समान बने हुए हैं। उत्पादन में सैद्धांतिक रूप से चुनौतीपूर्ण समस्याओं को काम करने के कुछ व्यावहारिक तरीके हैं, जैसे वितरित सिस्टम का उपयोग करना। उन्नत दृष्टिकोण अधिक लागत पर आते हैं और सबसे अधिक तकनीकी रूप से प्रगतिशील संगठनों को छोड़कर अन्य सभी की क्षमताओं से बाहर हैं।

शास्त्रीय एल्गोरिथ्मिक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोणों की जटिलता को देखते हुए, संगठनों को आंतरिक रूप से ऐसी प्रणालियाँ तैयार करने के लिए प्रभावी टीमें बनाने में लंबे समय से कठिनाई होती रही है। इसके अलावा, कई संगठनों को ऐसी विशिष्ट चुनौतियों को हल करने के लिए बाहरी प्रदाताओं को खोजने में भी संघर्ष करना पड़ा है जिन्हें सैद्धांतिक रूप से लागू करना संभव है। जैसे-जैसे समस्या की जटिलता बढ़ती है, एक विशिष्ट एल्गोरिथ्म डिज़ाइन करना काफी अधिक जटिल हो जाता है। यह बहुचर राशि संबंधी समस्याओं के लिए विशेष रूप से सच है। ऐसी स्थितियों के लिए शास्त्रीय एल्गोरिथ्म दृष्टिकोणों का उपयोग करना सबसे अच्छा है जहाँ एक एल्गोरिथ्म जल्दी से एक समस्या का समाधान कर सकता है और अधिकांश मामलों के लिए काम करता है।

समस्याओं को हल करने के लिए AI दृष्टिकोण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रतिमान ने एक सिस्टम में इनपुट और वांछित आउटपुट डालकर और सिस्टम को समस्याओं को हल करना सीखने देकर समस्याओं को सामान्य रूप से हल करने का प्रयास किया। वर्तमान AI दृष्टिकोण शास्त्रीय प्रोग्रामिंग तकनीकों के माध्यम से शास्त्रीय कंप्यूटर पर चलते हैं। सबसे रोमांचक AI विधियाँ तंत्रिका नेटवर्क और सुदृढीकरण सीखना हैं।

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मानव मन कैसे सीखता है और समस्याओं को सामान्यीकृत करता है, इस बारे में मानव समझ का दोहन करते हैं। सुदृढीकरण सीखना एक लक्ष्य स्थिति और परिदृश्यों की एक श्रृंखला में एजेंट फ़ीडिंग का उपयोग करता है। सीखने का एल्गोरिथम कई पुनरावृत्तियों में अनुकूल परिणामों को बनाए रखता है और प्रतिकूल परिणामों को त्यागता है। सुदृढीकरण सीखना ऑपरेंट कंडीशनिंग के अनुरूप है। एजेंट कई प्रशिक्षण पुनरावृत्तियों में लक्ष्य को प्राप्त करने का तरीका सीखता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों के प्रशिक्षण के लिए आवश्यकता या तो एक अच्छी तरह से परिभाषित विशाल डेटासेट है, जिसे आमतौर पर विभिन्न डेटा गोदामों या क्राउडसोर्सिंग के संयोजन का उपयोग करके संकलित किया जाता है, या एक सिस्टम पुनरावृत्तियों की एक श्रृंखला के माध्यम से चलकर लक्ष्य अवस्था तक पहुँचना सीख सकता है। इसका एक उदाहरण एक ऐसा सिस्टम है जो परिणामों को बेहतर बनाने के लिए रणनीतियों को विकसित करने का तरीका सीखने के लिए शतरंज या गो जैसे खेल को अपने आप खेलता है। कृत्रिम नेटवर्क और सुदृढीकरण सीखने दोनों को ऐसे परिदृश्यों पर चलाया जाता है जिनके लिए इन्हें प्रशिक्षित नहीं किया गया है और अन्य मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों के समान मूल्यांकन किया जाता है। ये दृष्टिकोण अच्छी तरह से सामान्यीकृत होते हैं और समस्याओं के एक वर्ग को देखते हुए कुशल समाधान प्रदान करते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित समाधान ऐसी समस्याओं के लिए उपयुक्त हैं जिन्हें निर्देशों के अनुक्रम का उपयोग करके आसानी से परिभाषित नहीं किया जा सकता; इसके बजाय इनमें अधिक "अंतर्ज्ञान" और मूल्य निर्णयों की आवश्यकता होती है।

आमतौर पर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम को डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है और बाद में एक मूल्यांकन सेट पर मूल्यांकन किया जाता है। AI सिस्टम में जितना अधिक उच्च-गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा इनपुट किया जाएगा, सिस्टम के उच्च मानक पर निष्पादन करने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। AI दृष्टिकोणों का लाभ यह है कि जैसे-जैसे सिस्टम अधिक सीखता है, वे समय के साथ सुधार जारी रख सकते हैं। इस प्रकार, जटिल समस्याओं को सामान्यीकृत किया जा सकता है और कंप्यूटिंग सिस्टम द्वारा हल किया जा सकता है। इसमें पारंपरिक रूप से मानव इनपुट द्वारा हल की जाने वाली समस्याएं शामिल हैं, हालांकि नैरो AI को बेहतर परिणाम सुनिश्चित करने के लिए मौजूदा मानव इनपुट के पूरक के रूप में देखा जा सकता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग को लंबे समय से संगठनों द्वारा सावधानी से देखा गया है क्योंकि ऐसे सिस्टम उनकी उपयोग के मामलों में कैसे प्रतिक्रिया देंगे, इसकी ट्रेसेबिलिटी और निर्धारणीयता का अभाव रखते हैं। इस प्रकार, AI दुर्लभ परिस्थितियों में कार्य कर सकता है और कम से कम उम्मीद होने पर अप्रत्याशित रूप से प्रतिक्रिया दे सकता है। इसीलिए यह महत्वपूर्ण है कि यह स्पष्ट रूप से परिभाषित हो कि AI का उपयोग कब किया जाएगा, कौन से त्रुटि स्तर स्वीकार्य हैं और AI सिस्टम से उत्पन्न आउटपुट की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए मानव इनपुट द्वारा पीयर-रिव्यू कैसे किया जाएगा।

समग्र रूप से, हम भविष्यवाणी करते हैं कि AI सिस्टम द्वारा लाई जाने वाली उन्नत सटीकता, मानव इनपुट को बढ़ाने से प्राप्त दक्षताओं के साथ, आने वाले वर्षों में कई संगठनों के लिए अनदेखा करने हेतु बहुत बड़ा वित्तीय प्रोत्साहन होगा, AI सिस्टम सर्वव्यापी हो जाएंगे।

समस्याओं को हल करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का चयन कब करें और कब शास्त्रीय एल्गोरिथमिक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण का चयन करें

जबकि यह बताने का कोई कड़ा और तेज़ नियम नहीं है कि किस दृष्टिकोण का उपयोग कब करना है, एक सामान्य नियम के रूप में, अनुमानित समाधानों की आवश्यकता वाली और लक्ष्य-उन्मुख दीर्घकालिक योजना, जटिल पैटर्न पहचान और बहुत सारे चर के प्रसंस्करण से जुड़ी समस्याएँ AI के लिए अधिक उपयुक्त हैं। शास्त्रीय एल्गोरिथमिक दृष्टिकोण उन सटीक या लगभग इष्टतम समाधानों के लिए बेहतर अनुकूल हैं जिनमें भारी तर्क और गणनाएँ शामिल होती हैं।

सही दृष्टिकोण चुनने से आपके संगठन को महत्वपूर्ण लाभ मिल सकते हैं, जबकि कम इष्टतम विधि चुनने से पूंजी का भारी नुकसान हो सकता है क्योंकि तकनीकी परियोजनाएं महंगी होती हैं। अक्सर Telemus AI™ जैसे सिद्ध और प्रदर्शनीय सिस्टम के साथ जाना संगठनों को उनके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डिजिटल परिवर्तन में सफलता सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है।

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