लेख

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) कसे कार्य करते आणि त्याचे अनुप्रयोग

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (एआय), तंत्रज्ञानाच्या जगात नवीन गूढ शब्द, भविष्यातील पिढ्यांच्या कार्यपद्धती बदलण्यासाठी सज्ज आहे.

आम्ही दररोज कृत्रिम बुद्धिमत्तेशी संवाद साधतो आणि बऱ्याचदा आम्हाला ते माहित नसते.

स्मार्टफोन्सपासून ते चॅटबॉट्सपर्यंत, आपल्या जीवनाच्या अनेक पैलूंमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधीपासूनच प्रचलित आहे.

सामग्री सारणी

अंदाजे वाचन वेळ: 10 मिनुती

एआय ऍप्लिकेशन्समधील वाढती गुंतवणूक आणि एंटरप्राइझ स्पेसमध्ये एआयचा वाढता वापर हे एआय तज्ञांसाठी नोकरीचे बाजार कसे विकसित होत आहे याचे सूचक आहेत.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता म्हणजे काय?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ही कदाचित आपण मानव म्हणून अनुभवत असलेल्या सर्वात रोमांचक प्रगतींपैकी एक आहे. ही संगणक विज्ञानाची एक शाखा आहे जी मानवांप्रमाणे कार्य करणारी आणि प्रतिक्रिया देणारी बुद्धिमान मशीन तयार करण्यासाठी समर्पित आहे.

कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे प्रकार

AI चे चार मुख्य प्रकार आहेत. मी आहे:

1. प्रतिक्रियाशील मशीन

या प्रकारचा AI पूर्णपणे प्रतिक्रियाशील आहे आणि निर्णय घेण्यासाठी "आठवणी" तयार करण्याची किंवा "भूतकाळातील अनुभव" वापरण्याची क्षमता नाही. ही मशीन विशिष्ट कार्ये करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहेत. उदाहरणार्थ, प्रोग्राम करण्यायोग्य कॉफी मेकर किंवा वॉशिंग मशीन विशिष्ट कार्ये करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत, परंतु त्यांच्याकडे मेमरी नाही.

2. मर्यादित मेमरीसह AI

या प्रकारचा AI निर्णय घेण्यासाठी भूतकाळातील अनुभव आणि वर्तमान डेटा वापरतो. मर्यादित मेमरी म्हणजे मशीन नवीन कल्पना निर्माण करत नाहीत. त्यांच्याकडे एक अंगभूत प्रोग्राम आहे जो मेमरी व्यवस्थापित करतो. अशा मशीनमध्ये बदल करण्यासाठी रीप्रोग्रामिंग केले जाते. सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार ही मर्यादित मेमरी असलेल्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेची उदाहरणे आहेत.

3. मनाचा सिद्धांत

ही AI मशीन मानवी भावनांचे सामाजिकीकरण करू शकतात आणि त्यांना समजू शकतात आणि एखाद्याला त्यांच्या वातावरण, चेहर्यावरील वैशिष्ट्ये इत्यादींच्या आधारावर संज्ञानात्मकपणे समजून घेण्याची क्षमता असेल. एवढी क्षमता असलेली मशीन्स अजून विकसित झालेली नाहीत. या प्रकारच्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर बरेच संशोधन चालू आहे.

4. आत्म-जागरूकता

हे कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे भविष्य आहे. ही यंत्रे अत्यंत बुद्धिमान, संवेदनशील आणि जागरूक असतील. त्यांची स्वतःची वैशिष्ठ्ये असण्याची शक्यता असली तरी ते मानवाप्रमाणेच प्रतिक्रिया देण्यास सक्षम आहेत.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता लागू करण्याचे मार्ग

आपण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कसे अंमलात आणू शकतो हे स्पष्ट करणाऱ्या खालील मार्गांचा शोध घेऊया:

मशीन लर्निंग

आहेस्वयंचलित शिक्षण जे AI ला शिकण्याची क्षमता देते. हे नमुने शोधण्यासाठी अल्गोरिदम वापरून केले जाते आणि ते समोर येत असलेल्या डेटामधून अंतर्दृष्टी निर्माण करतात.

सखोल शिक्षण

दखोल शिक्षण, जी मशीन लर्निंगची उपश्रेणी आहे, मानवी मेंदूच्या न्यूरल नेटवर्कची नक्कल करण्याच्या क्षमतेसह कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रदान करते. हे तुमच्या डेटामधील नमुने, आवाज आणि गोंधळाचे स्रोत समजू शकते.

ते कसे कार्य करते हे समजून घेण्याचा प्रयत्न करूया deep learning.

खाली दर्शविलेल्या प्रतिमेचा विचार करा:

वरील प्रतिमा a चे तीन मुख्य स्तर दर्शवते मज्जासंस्थेसंबंधीचा नेटवर्क:

इनपुट पातळी
लपलेला थर
आउटपुट पातळी

इनपुट पातळी

ज्या इमेजेस वेगळ्या करायच्या आहेत त्या इनपुट लेयरमध्ये जातात. प्रतिमेतून इनपुट स्तरावरील वैयक्तिक बिंदूंवर बाण काढले जातात. पिवळ्या लेयर (इनपुट लेयर) मधील प्रत्येक पांढरा ठिपका प्रतिमेतील पिक्सेल दर्शवतो. या प्रतिमा इनपुट लेयरमध्ये पांढरे डाग भरतात.

आपण या AI ट्यूटोरियलचे अनुसरण करत असताना आपल्याला या तीन स्तरांबद्दल स्पष्ट कल्पना असणे आवश्यक आहे.

लपलेला थर

आमच्या इनपुटवरील कोणत्याही गणिती गणना किंवा वैशिष्ट्य काढण्यासाठी लपविलेले स्तर जबाबदार असतात. वरील प्रतिमेत, नारंगी रंगात दर्शविलेले स्तर लपलेले स्तर दर्शवतात. या थरांमधील दृश्यमान रेषांना "वजन" म्हणतात. त्यापैकी प्रत्येक सामान्यतः फ्लोट संख्या किंवा दशांश संख्या दर्शवते, ज्याचा इनपुट लेयरमधील मूल्याने गुणाकार केला जातो. लपलेल्या लेयरमध्ये सर्व वजनांची बेरीज. लपलेल्या लेयरमधील बिंदू वजनाच्या बेरजेवर आधारित मूल्य दर्शवतात. ही मूल्ये नंतर पुढील लपविलेल्या स्तरावर पाठविली जातात.

तुम्ही कदाचित विचार करत असाल की अनेक स्तर का आहेत. लपलेले स्तर काही प्रमाणात पर्याय म्हणून कार्य करतात. जितके अधिक लपवलेले स्तर, तितका अधिक जटिल डेटा येतो आणि काय तयार केले जाऊ शकते. अपेक्षित आउटपुटची अचूकता सामान्यत: उपस्थित असलेल्या लपलेल्या स्तरांच्या संख्येवर आणि इनपुट डेटाच्या जटिलतेवर अवलंबून असते.

आउटपुट पातळी

आउटपुट लेयर आम्हाला वेगळे फोटो देते. एकदा लेयरने प्रविष्ट केलेले हे सर्व वजन जोडले की, प्रतिमा पोर्ट्रेट आहे की लँडस्केप आहे हे ते निर्धारित करेल.

उदाहरण: एअरलाइन तिकिटाच्या किमतीचा अंदाज लावणे

हा अंदाज विविध घटकांवर आधारित आहे, यासह:

विमान कंपनी
मूळ विमानतळ
गंतव्य विमानतळ
प्रस्थान तारीख

मशीनला प्रशिक्षित करण्यासाठी काही ऐतिहासिक तिकीट किंमत डेटासह प्रारंभ करूया. एकदा आमचे मशीन प्रशिक्षित झाल्यानंतर, आम्ही नवीन डेटा सामायिक करतो ज्यामुळे खर्चाचा अंदाज लावण्यास मदत होईल. पूर्वी, आम्ही चार प्रकारच्या मशीन्सबद्दल शिकलो तेव्हा, आम्ही मेमरीसह मशीन्सवर चर्चा केली. येथे आम्ही फक्त मेमरीबद्दल बोलतो आणि डेटामधील पॅटर्न कसा समजतो आणि नवीन किमतींचा अंदाज लावण्यासाठी त्याचा वापर करतो.

पुढे या ट्युटोरियलमध्ये आपण AI कसे कार्य करते आणि AI चे काही ऍप्लिकेशन्स पाहू.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कशी कार्य करते

कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा एक सामान्य अनुप्रयोग जो आज आपण पाहतो तो म्हणजे घरातील उपकरणे स्वयंचलितपणे बदलणे.

तुम्ही अंधाऱ्या खोलीत प्रवेश करता तेव्हा, खोलीतील सेन्सर तुमची उपस्थिती ओळखतात आणि दिवे चालू करतात. मेमरी नसलेल्या मशीनचे हे उदाहरण आहे. काही अधिक प्रगत AI प्रोग्राम वापराच्या पद्धतींचा अंदाज लावण्यास आणि तुम्ही स्पष्ट सूचना देण्यापूर्वी उपकरणे चालू करण्यास सक्षम आहेत.

काही कार्यक्रम आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग ते तुमचा आवाज ओळखण्यास आणि त्यानुसार कृती करण्यास सक्षम आहेत. तुम्ही “टीव्ही चालू करा” असे म्हणत असल्यास, टीव्हीवरील ऑडिओ सेन्सर तुमचा आवाज ओळखतात आणि तो चालू करतात.

सह गुगल होम मिनी आपण दररोज करू शकता.

या AI ट्यूटोरियलचा शेवटचा भाग आरोग्यसेवेमध्ये AI चा वापर केस स्पष्ट करतो.

केस वापरा: एखाद्या व्यक्तीला मधुमेह आहे की नाही याचा अंदाज लावा

दकृत्रिम बुद्धिमत्ता हेल्थकेअरमधील AI च्या ऍप्लिकेशन्सपासून सुरुवात करून, अनेक उत्तम वापराच्या प्रकरणांची वैशिष्ट्ये आहेत आणि ट्यूटोरियलचा हा विभाग तुम्हाला ते अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास मदत करेल. समस्या विधान म्हणजे एखाद्या व्यक्तीला मधुमेह आहे की नाही याचा अंदाज लावणे. या प्रकरणात रुग्णाची विशिष्ट माहिती इनपुट म्हणून वापरली जाते. या माहितीमध्ये हे समाविष्ट असेल:

गर्भधारणेची संख्या (स्त्री असल्यास)
ग्लुकोज एकाग्रता
दाबणे sanguigna
वय
इन्सुलिन पातळी

या समस्या विधानासाठी मॉडेल कसे तयार केले जाते हे पाहण्यासाठी Simplilearn चा “कृत्रिम बुद्धिमत्ता ट्यूटोरियल” व्हिडिओ पहा. सह मॉडेल लागू केले आहे python ला वापरत आहे टेन्सर फ्लो.

निष्कर्ष

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स ऍप्लिकेशन्स आहेतdefiविपणन, आरोग्यसेवा, वित्तीय सेवा आणि बरेच काही यासारख्या विविध क्षेत्रात व्यवसाय प्रक्रिया कशा पार पाडल्या जातात. कंपन्या सतत या तंत्रज्ञानाचा फायदा घेऊ शकतील अशा मार्गांचा शोध घेत आहेत. सध्याच्या प्रक्रियांमध्ये सुधारणा करण्याचा प्रयत्न वाढत असताना, व्यावसायिकांना AI मध्ये कौशल्य प्राप्त करणे अर्थपूर्ण आहे.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

AIoT चा अर्थ काय?

दगोष्टींची कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AIoT) इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (IoT) सोल्यूशन्समध्ये हे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) चे संयोजन आहे. इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (किंवा गोष्टींचे इंटरनेट) दैनंदिन जीवनातील "बुद्धिमान" वस्तूंच्या कल्पनेवर आधारित आहे जे एकमेकांशी जोडलेले आहेत (इंटरनेटबद्दल धन्यवाद) आणि ताब्यात, संकलित आणि/किंवा प्रक्रिया केलेल्या माहितीची देवाणघेवाण करण्यास सक्षम आहेत. .
या एकत्रीकरणाबद्दल धन्यवाद, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी नेटवर्कशी कनेक्ट करण्यात सक्षम होईल आणि इतर वस्तूंसह माहितीची देवाणघेवाण करू शकेल, मोठ्या प्रमाणात डेटाचे व्यवस्थापन आणि विश्लेषण सुधारेल. IoT आणि AI समाकलित करण्यास सक्षम असलेल्या अनुप्रयोगांमध्ये ए कंपन्या आणि ग्राहकांवर आमूलाग्र प्रभाव. अनेक उदाहरणांपैकी काही? स्वायत्त वाहने, रिमोट हेल्थकेअर, स्मार्ट ऑफिस इमारती, अंदाजे देखभाल.

नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया म्हणजे काय?

जेव्हा आपण याबद्दल बोलतो नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आम्ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अल्गोरिदमचा संदर्भ देत आहोत जे नैसर्गिक भाषेचे विश्लेषण आणि समजून घेण्यास सक्षम आहेत, म्हणजेच आपण दररोज वापरत असलेली भाषा.
NLP मनुष्य आणि यंत्र यांच्यातील संप्रेषणाची परवानगी देते आणि मजकूर किंवा शब्दांच्या अनुक्रमांशी व्यवहार करते (वेब पृष्ठे, सोशल मीडियावरील पोस्ट...), परंतु बोलली जाणारी भाषा तसेच मजकूर (आवाज ओळख) समजून घेण्यासह. हेतू सामग्रीच्या सोप्या आकलनापासून, भाषांतरापर्यंत, डेटा किंवा इनपुट म्हणून प्रदान केलेल्या दस्तऐवजांपासून स्वतंत्रपणे मजकूराच्या निर्मितीपर्यंत बदलू शकतात.
जरी भाषा सतत बदलत असतात आणि भाषांतर करणे कठीण असलेल्या मुहावरे किंवा अभिव्यक्तींनी वैशिष्ट्यीकृत केले असले तरी, NLP ला अनेक अनुप्रयोग क्षेत्रे सापडतात जसे की स्पेल चेकर्स किंवा लिखित मजकुरासाठी स्वयंचलित भाषांतर प्रणाली, चॅटबॉट्स आणि बोलल्या जाणाऱ्या भाषेसाठी व्हॉइस असिस्टंट.

स्पीच रेकग्निशन म्हणजे काय?

Lo भाषण ओळख ही एक क्षमता आहे जी संगणकाला मानवी भाषा लिखित किंवा इतर डेटा फॉरमॅटमध्ये समजून घेण्यास आणि त्यावर प्रक्रिया करण्यास अनुमती देते. कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरल्याबद्दल धन्यवाद, हे तंत्रज्ञान आता केवळ नैसर्गिक भाषाच नव्हे तर उच्चार, बोली किंवा भाषा यासारख्या इतर बारकावे देखील ओळखण्यास सक्षम आहे.
या प्रकारची व्हॉइस ओळख तुम्हाला मॅन्युअल कार्ये करण्यास अनुमती देते ज्यासाठी सामान्यतः पुनरावृत्ती आदेशांची आवश्यकता असते, उदाहरणार्थ व्हॉइस ऑटोमेशनसह चॅटबॉट्समध्ये, संपर्क केंद्रांमध्ये कॉल रूट करण्यासाठी, श्रुतलेख आणि व्हॉइस ट्रान्सक्रिप्शन सोल्यूशन्समध्ये किंवा पीसी वापरकर्ता इंटरफेस नियंत्रणे, मोबाइल आणि ऑन- बोर्ड प्रणाली.

जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स म्हणजे काय?

दसामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (इंग्रजीमध्ये आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजन्स, किंवा AGI) हा एक प्रकारचा AI आहे ज्यामध्ये जटिल कार्ये समजून घेण्याची, शिकण्याची आणि हाताळण्याची क्षमता असते. मानवांप्रमाणेच.
विशिष्ट कार्यांमध्ये (नॅरो आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स किंवा एएसआय - नॅरो एआय) विशेषीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालीच्या तुलनेत, एजीआय प्रात्यक्षिक करते संज्ञानात्मक अष्टपैलुत्व, विविध अनुभवांमधून शिकणे, परिस्थितीच्या विस्तृत श्रेणीसाठी समजून घेणे आणि अनुकूलता प्रत्येक वैयक्तिक कार्यासाठी विशिष्ट प्रोग्रामिंग आवश्यक न करता.
सध्याचे अंतर असूनही, एजीआयचे अंतिम उद्दिष्ट आहे - जरी निश्चितपणे एक जटिल कार्य असले तरी - मानवी मन आणि संज्ञानात्मक क्षमता शक्य तितक्या जवळून तयार करा.