एल 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता यह बड़ी मात्रा में डेटा से बुद्धिमान मशीनें बनाने की प्रक्रिया है। सिस्टम पिछली सीख और अनुभवों से सीखते हैं और मानव जैसे कार्य करते हैं। यह मानव प्रयासों की गति, सटीकता और प्रभावशीलता में सुधार करता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता ऐसी मशीनें बनाने के लिए जटिल एल्गोरिदम और विधियों का उपयोग करती है जो स्वयं निर्णय ले सकती हैं। यंत्र अधिगम और यह deep learning के मूल का गठन करेंकृत्रिम बुद्धिमत्ता.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग अब लगभग सभी व्यावसायिक क्षेत्रों में किया जाता है:
अब जब आप जान गए हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तव में क्या है, तो आइए देखें कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विभिन्न प्रकार क्या हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को क्षमताओं और कार्यक्षमता के आधार पर विभाजित किया जा सकता है।
क्षमताओं के आधार पर AI तीन प्रकार के होते हैं:
सुविधाओं के अंतर्गत, हमारे पास चार प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हैं:
सबसे पहले, हम विभिन्न प्रकार के कौशल-आधारित AI को देखेंगे।
नैरो एआई, जिसे कमजोर एआई भी कहा जाता है, एक संकीर्ण कार्य पर ध्यान केंद्रित करता है और अपनी सीमा से परे कार्य नहीं कर सकता है। यह संज्ञानात्मक क्षमताओं के एकल उपसमूह को लक्षित करता है और उस स्पेक्ट्रम में प्रगति करता है। जैसे-जैसे विधियाँ विकसित हो रही हैं, संकीर्ण एआई अनुप्रयोग हमारे दैनिक जीवन में अधिक से अधिक सामान्य होते जा रहे हैं मशीन लर्निंग और deep learning विकास जारी रखें.
Apple Siri एक संकीर्ण एआई का उदाहरण है जो पूर्व-कार्यों की सीमित सीमा के साथ संचालित होता हैdefiरात. सिरी को अक्सर उन कार्यों में समस्याएँ आती हैं जो उसकी क्षमताओं से परे हैं। 
SiriIBM Watson संकीर्ण AI का एक और उदाहरण है। संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग, मशीन लर्निंग और लागू करेंप्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जानकारी संसाधित करने और आपके प्रश्नों का उत्तर देने के लिए। IBM Watson उन्होंने एक बार अपने मानव प्रतिद्वंद्वी को पछाड़ दिया था Ken Jennings लोकप्रिय टीवी शो का चैंपियन बनना Jeopardy!. 
Narrow AI IBM WatsonNarrow AI शामिल Google Translate, छवि पहचान सॉफ़्टवेयर, अनुशंसा प्रणाली, स्पैम फ़िल्टर और Google का पेज रैंकिंग एल्गोरिदम।Narrow AI Google Translateकृत्रिम सामान्य बुद्धि, जिसे मजबूत कृत्रिम बुद्धि के रूप में भी जाना जाता है, किसी भी बौद्धिक कार्य को समझने और सीखने में सक्षम है जो मनुष्य कर सकता है। यह एक मशीन को विभिन्न संदर्भों में ज्ञान और कौशल को लागू करने की अनुमति देता है। अब तक, AI शोधकर्ता मजबूत AI हासिल नहीं कर पाए हैं। उन्हें संज्ञानात्मक क्षमताओं के एक पूरे सेट की प्रोग्रामिंग करके मशीनों को जागरूक बनाने की एक विधि ढूंढनी होगी। जनरल एआई को $1 बिलियन का निवेश प्राप्त हुआ Microsoft साधन OpenAI.
Fujitsu का निर्माण किया K computer, दुनिया के सबसे तेज़ सुपर कंप्यूटरों में से एक। यह मजबूत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्राप्त करने के महत्वपूर्ण प्रयासों में से एक है। केवल एक सेकंड की तंत्रिका गतिविधि का अनुकरण करने में लगभग 40 मिनट लग गए। इसलिए, यह निर्धारित करना मुश्किल है कि क्या मजबूत एआई जल्द ही संभव होगा।
Fujitsu K ComputerTianhe-2 चीन राष्ट्रीय रक्षा प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय द्वारा विकसित एक सुपर कंप्यूटर है। यह 33,86 पेटाफ्लॉप्स (क्वाड्रिलियन सीपीएस) के साथ सीपीएस (प्रति सेकंड गणना) रिकॉर्ड रखता है। हालाँकि यह दिलचस्प लगता है, लेकिन अनुमान है कि मानव मस्तिष्क एक एक्साफ्लॉप, यानी एक अरब सीपीएस में सक्षम है।
tianhe-2सुपर एआई इंसान की बुद्धि से बढ़कर है और किसी भी कार्य को इंसान से बेहतर तरीके से कर सकता है। कृत्रिम अधीक्षण की अवधारणा कृत्रिम बुद्धि को मानवीय भावनाओं और अनुभवों के समान विकसित करती हुई देखती है कि यह उन्हें समझने से कहीं अधिक कार्य करती है; यह व्यक्ति की अपनी भावनाओं, आवश्यकताओं, विश्वासों और इच्छाओं को भी उद्घाटित करता है। इसका अस्तित्व अभी भी काल्पनिक है. सुपर एआई की कुछ महत्वपूर्ण विशेषताओं में सोचना, पहेलियाँ सुलझाना, निर्णय लेना और स्वायत्त निर्णय लेना शामिल हैं।
अब हम विभिन्न प्रकार के फीचर-आधारित AI पर नजर डालेंगे।
विभिन्न प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रणालियों का वर्णन करने के लिए उन्हें उनके कार्यों के आधार पर वर्गीकृत करना आवश्यक है।
एक प्रतिक्रियाशील मशीन कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्राथमिक रूप है जो यादों को संग्रहीत नहीं करती है या भविष्य के कार्यों को निर्धारित करने के लिए पिछले अनुभवों का उपयोग नहीं करती है। यह केवल मौजूदा डेटा के साथ काम करता है। वे दुनिया को समझते हैं और उस पर प्रतिक्रिया करते हैं। प्रतिक्रियाशील मशीनों को विशिष्ट कार्य दिए जाते हैं और उन कार्यों से परे उनकी कोई क्षमता नहीं होती है।
Deep Blue के 'IBM जिसने शतरंज के ग्रैंडमास्टर को हराया Garry Kasparov यह एक प्रतिक्रियाशील मशीन है जो शतरंज की बिसात के मोहरों को देखती है और उन पर प्रतिक्रिया करती है। Deep Blue वह अपने किसी भी पिछले अनुभव का उल्लेख नहीं कर सकता या अभ्यास से सुधार नहीं कर सकता। यह शतरंज की बिसात पर मोहरों की पहचान कर सकता है और जान सकता है कि वे कैसे चलते हैं। डीप ब्लू भविष्यवाणी कर सकता है कि उसके और उसके प्रतिद्वंद्वी के लिए अगली चाल क्या हो सकती है। वर्तमान क्षण से पहले की हर चीज़ को अनदेखा करें और शतरंज की बिसात के टुकड़ों को वैसे ही देखें जैसे वे इस क्षण में हैं और संभावित अगली चालों के बीच चयन करें।
निर्णय लेने के लिए सीमित मेमोरी AI पिछले डेटा से प्रशिक्षित होता है। ऐसी प्रणालियों की स्मृति अल्पकालिक होती है। वे इस पिछले डेटा का उपयोग एक विशिष्ट अवधि के लिए कर सकते हैं, लेकिन वे इसे अपने अनुभवों की लाइब्रेरी में नहीं जोड़ सकते। इस प्रकार की तकनीक का उपयोग स्व-चालित वाहनों में किया जाता है।
Mitsubishi Electric यह पता लगाने की कोशिश की जा रही है कि सेल्फ-ड्राइविंग कारों जैसे अनुप्रयोगों के लिए उस तकनीक को कैसे बेहतर बनाया जाए।
मन का सिद्धांत कृत्रिम बुद्धि एक उन्नत तकनीकी वर्ग का प्रतिनिधित्व करता है और केवल एक अवधारणा के रूप में मौजूद है। इस प्रकार के एआई के लिए गहन समझ की आवश्यकता होती है कि पर्यावरण के भीतर लोग और चीजें भावनाओं और व्यवहार को बदल सकते हैं। इसे लोगों की भावनाओं, भावनाओं और विचारों को समझना चाहिए। हालाँकि इस क्षेत्र में कई सुधार किए गए हैं, लेकिन इस प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी भी पूरी तरह से पूर्ण नहीं है।
Kismet. Kismet यह एक रोबोट हेड है जिसे 90 के दशक के अंत में एक शोधकर्ता द्वारा बनाया गया था Massachusetts Institute of Technology. Kismet मानवीय भावनाओं का अनुकरण कर सकते हैं और उन्हें पहचान सकते हैं। दोनों क्षमताएं कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिद्धांत में महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती हैं, लेकिन Kismet यह निगाहों का अनुसरण नहीं कर सकता या मनुष्यों का ध्यान आकर्षित नहीं कर सकता।
Kismet MITSophia di Hanson Robotics यह एक और उदाहरण है जहां मानसिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिद्धांत को लागू किया गया है। सोफिया की आँखों में लगे कैमरे, कंप्यूटर एल्गोरिदम के साथ मिलकर, उसे देखने की अनुमति देते हैं। यह आंखों के संपर्क को बनाए रख सकता है, लोगों को पहचान सकता है और चेहरों को ट्रैक कर सकता है।आत्म-जागरूकता एआई केवल काल्पनिक रूप से मौजूद है। ऐसी प्रणालियाँ अपने आंतरिक लक्षणों, अवस्थाओं और स्थितियों को समझती हैं और मानवीय भावनाओं को समझती हैं। ये मशीनें इंसान के दिमाग से भी ज्यादा बुद्धिमान होंगी. इस प्रकार का एआई न केवल उन लोगों को समझने और उनमें भावनाएं पैदा करने में सक्षम होगा जिनके साथ वह बातचीत करता है, बल्कि उसकी अपनी भावनाएं, जरूरतें और मान्यताएं भी होंगी।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान ने गेमिंग से लेकर चिकित्सा निदान तक, समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को हल करने के लिए प्रभावी तकनीकों को सफलतापूर्वक विकसित किया है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कई शाखाएँ हैं, प्रत्येक का अपना फोकस और तकनीकों का सेट है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कुछ आवश्यक शाखाओं में शामिल हैं:
Machine learning: डेटा से सीखने में सक्षम एल्गोरिदम के विकास से संबंधित है। एमएल एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिसमें छवि पहचान, स्पैम फ़िल्टरिंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण शामिल हैं।Deep learning: यह मशीन लर्निंग की एक शाखा है जो डेटा से ज्ञान प्राप्त करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है। के एल्गोरिदम deep learning वे एनएलपी, छवि पहचान और वाक् पहचान सहित विभिन्न समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल करते हैं।Robotica: इंजीनियरिंग का एक क्षेत्र है जो रोबोट के डिजाइन, निर्माण और संचालन से संबंधित है। रोबोट विनिर्माण, स्वास्थ्य देखभाल और परिवहन सहित विभिन्न क्षेत्रों में स्वचालित रूप से कार्य कर सकते हैं।जेनरेटिव एआई प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए मॉडल के आधार पर रचनात्मकता और नवीनता दिखाते हुए नई और मूल सामग्री, जैसे चित्र, पाठ या संगीत उत्पन्न करने की क्षमता में अन्य प्रकार के एआई से भिन्न है।
एआई आर्ट जनरेटर छवियों में डेटा एकत्र करते हैं, जिसका उपयोग एक मॉडल के माध्यम से एआई को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है deep learning.
यह पैटर्न विभिन्न प्रकार की कलाओं की विशिष्ट शैली जैसे पैटर्न की पहचान करता है।
एआई फिर उपयोगकर्ता के अनुरोधों के आधार पर अद्वितीय छवियां बनाने के लिए इन टेम्पलेट्स का उपयोग करता है।
यह प्रक्रिया पुनरावृत्तीय है और वांछित परिणाम को परिष्कृत करने और प्राप्त करने के लिए अधिक छवियां उत्पन्न करती है।
अधिकांश एआई जनरेटर निःशुल्क परीक्षण संस्करण प्रदान करते हैं, लेकिन कई पूरी तरह से निःशुल्क एआई कला जनरेटर भी उपलब्ध हैं।
उनमें से कुछ में बिंग इमेज क्रिएटर, क्रेयॉन, स्टाररीएआई, स्टेबलकॉग और अन्य शामिल हैं।
प्रत्येक एआई जनरेटर की अपनी वेबसाइट पर एआई-जनरेटेड कलाकृति बेचने की अपनी शर्तें होती हैं।
जबकि कुछ कलाकृति जनरेटरों के पास छवि को आपकी अपनी छवि के रूप में बेचने पर कोई प्रतिबंध नहीं है, जैसे कि जैस्पर एआई, अन्य अपने द्वारा बनाई गई कलाकृति के मुद्रीकरण की अनुमति नहीं देते हैं।
BlogInnovazione.it
रंग भरने के माध्यम से बढ़िया मोटर कौशल विकसित करना बच्चों को लेखन जैसे अधिक जटिल कौशल के लिए तैयार करता है। रंग भरना…
नौसैनिक क्षेत्र एक सच्ची वैश्विक आर्थिक शक्ति है, जो 150 अरब के बाज़ार की ओर बढ़ चुका है...
पिछले सोमवार को, फाइनेंशियल टाइम्स ने OpenAI के साथ एक समझौते की घोषणा की। एफटी अपनी विश्व स्तरीय पत्रकारिता को लाइसेंस देता है...
लाखों लोग स्ट्रीमिंग सेवाओं के लिए मासिक सदस्यता शुल्क का भुगतान करते हैं। यह आम राय है कि आप...