कृत्रिम बुद्धिमत्ता
AI एक सर्वगुणी, रोग भविष्यवाणी से लेकर विकलांगों के लिए पहुँच बढ़ाने तक
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने पिछले वर्ष उछाल लिया और अपनी गति में किसी भी उद्योग को अनछुआ नहीं छोड़ा। यह ChatGPT के लॉन्च के कारण था कि AI के उपक्षेत्र, जनरेटिव AI, में रुचि विस्फोटक रूप से बढ़ी, और हर कोई इस तकनीक का उपयोग उपभोक्ता और सेवा प्रदाता दोनों के रूप में कर रहा है।
McKinsey सर्वेक्षण के अनुसार, अधिकांश संगठनों (55%) अब कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में AI का उपयोग कर रहे हैं। यह समझ में आता है, क्योंकि AI बिक्री, मार्केटिंग, ग्राहक सेवाओं से लेकर सुरक्षा, डेटा, प्रौद्योगिकी और अन्य प्रक्रियाओं तक सब कुछ प्रभावित कर रहा है।
AI और उसके उद्योगों को बदलने की क्षमता पर एक नज़र
AI, जो 1950 के दशक से मौजूद एक अवधारणा है, मशीनों की बुद्धिमत्ता है। यह मशीन की वह क्षमता है कि वह मानवीय जैसी संज्ञानात्मक कार्य कर सके।
मानव बुद्धिमत्ता ही हमें अन्य जीवों से अलग करती है। यह नई चीजें सीखने, तर्क करने, अनुकूलित होने, समस्याओं को हल करने, योजना बनाने, सहजता से कार्य करने और कार्रवाई करने की क्षमता है। बुद्धिमत्ता मानव अनुभव की नींव है, और अब हम इसे वैज्ञानिक प्रयासों में कृत्रिम रूप से पुनः निर्मित कर रहे हैं। परिणामस्वरूप, आज के AI सिस्टम मानव बुद्धिमत्ता के कुछ गुणों को दर्शाते हैं, जैसे सीखना, तर्क करना, समस्या समाधान और धारणा।
इसलिए, AI मूलतः मशीनों में मानव बुद्धिमत्ता का सिमुलेशन है। मशीन लर्निंग (ML) AI का एक उपसमुच्चय है जो कंप्यूटर प्रोग्रामों की डेटा से सीखने और मानव सहायता के बिना अनुकूलित होने की क्षमता को दर्शाता है।
फिर डीप लर्निंग है, जो विशाल मात्रा में डेटा संसाधनों जैसे पाठ, चित्र या वीडियो के माध्यम से इस स्वचालित सीखने को सक्षम बनाती है, जो मनुष्यों के लिए बहुत अधिक हैं। डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करती है, जो मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के परस्पर क्रिया के तरीकों पर आधारित हैं — डेटा को अवशोषित करने और उसे प्रोसेस करने के लिए। यहाँ उपयोग किए जाने वाले तीन प्रकार के कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स में फीड-फ़ॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क्स, कॉन्वॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स, और रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क्स शामिल हैं।
मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग AI को अधिक जटिल कार्य करने में सक्षम बनाते हैं, डेटा को प्रोसेस करके पैटर्न पहचानने, सिफारिशें और भविष्यवाणियां करने, और फिर नए डेटा और अनुभवों के अनुसार अनुकूलित होने की अनुमति देते हैं।
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AI के व्यापक उपयोग केस, उद्योगों को हिला रहे हैं
वर्षों में AI तकनीक में सभी प्रगति ने इसे विभिन्न उद्योगों में उपयोग करने की अनुमति दी है, और यह लगभग हर व्यावसायिक क्षेत्र में अपना अनुप्रयोग पा रहा है।
शुरुआत में, चैटबॉट्स ऑनलाइन उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करते हैं। नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) का उपयोग बातचीत को मानवीय और व्यक्तिगत बनाने के लिए किया जाता है। ये AI-संचालित सहायक ग्राहकों के साथ वास्तविक समय में जुड़ाव भी रख सकते हैं। Servion Global Solutions के अनुसार, 2025 तक ग्राहक इंटरैक्शन का 95% AI द्वारा संचालित होगा। ग्राहक इंटरैक्शन का 95% will be powered by AI by 2025.
मीडिया और मनोरंजन के क्षेत्र में, AI दक्षता और रचनात्मकता का नया युग ला रहा है। कलाकारों से लेकर फिल्म निर्माताओं और गेम डेवलपर्स तक, कंटेंट निर्माताओं ने स्क्रिप्ट और कथा उत्पन्न करने के लिए AI एल्गोरिदम की शक्ति का उपयोग किया है।
AI का उपयोग लेखों, वीडियो, पॉडकास्ट और अन्य मल्टीमीडिया फॉर्मेट में वास्तविक समय भाषा अनुवाद को सुविधाजनक बनाने के लिए भी किया जा रहा है, जिससे सामग्री व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ बनती है। इस पर आधारित, तकनीक भाषाई बारीकियों और चेहरे की हरकतों का विश्लेषण करती है ताकि लिप सिंक अनुवाद को आसान बनाया जा सके। यह दर्शक अनुभव को समृद्ध करता है और विभिन्न भाषाओं में ऑडियोविज़ुअल सामग्री के समकालिकरण को बदलता है।
इसके अलावा, डिजिटल वातावरण में वास्तविक व्यक्ति को दर्शाने वाले सिंथेटिक अभिनेता, ग्राहक-केंद्रित विज्ञापन कॉपी, और स्वायत्त रूप से समाचार लेख और सारांश उत्पन्न करना, AI के माध्यम से मीडिया उद्योग को मदद करने के अन्य तरीके हैं।
यह तकनीक हमारे जीवनशैली को भी प्रभावित कर रही है, मुख्यतः स्वायत्त वाहनों के माध्यम से। Tesla (TSLA ), Toyota और Audi जैसी कंपनियां मशीन लर्निंग का उपयोग करके स्व-चालित वाहन बनाती हैं, ड्राइवर सहायता प्रदान करती हैं, और अंततः मानव ऑपरेटर की आवश्यकता को समाप्त करती हैं। इस क्षेत्र में, AI का उपयोग स्पैम फ़िल्टर, चेहरे की पहचान, और बढ़ी हुई सहभागिता के लिए अनुकूलित सिफारिशें प्रदान करने में भी किया जा रहा है।
AI शिक्षा क्षेत्र में भी गहराई से प्रवेश कर रहा है, जिससे व्यक्तिगत संदेश, नामांकन प्रबंधन, और अन्य नियमित कार्यों को स्वचालित करके संकाय की उत्पादकता में सुधार होता है। यह सीखने की सामग्री को व्यक्तिगत बनाने, स्मार्ट कंटेंट बनाने, और अतिरिक्त सीखने की सामग्री या सहायता के लिए वॉइस असिस्टेंट प्रदान करने में भी मदद करता है।
हालांकि यह केवल बर्फ़ीले पहाड़ की चोटी है, क्योंकि AI का उपयोग बहुत व्यापक है, जिसमें सटीक और विस्तृत जानकारी के लिए नेविगेशन, मानव संसाधन में प्रक्रिया को आसान बनाना, कृषि में तेज़ और बड़े पैमाने पर फसल कटाई में मदद, गेमिंग में मानव-समान NPC बनाना, और वित्त में विभिन्न सेवाओं को सुधारना शामिल है।
इसके अलावा, AI डेटा सुरक्षा में अज्ञात खतरों की पहचान, दोष पहचान, खतरा रोकथाम, और अपरिचित कार्यों को पहचानने के लिए उपयोग किया जा रहा है। यात्रा उद्योग में ट्रैफ़िक प्रबंधन, राइड-शेयरिंग, और मार्ग योजना में मदद करने के अलावा, AI गुणवत्ता नियंत्रण, निरीक्षण, और सप्लाई चेन प्रबंधन में भी समर्थन प्रदान कर रहा है।
फिर रोबोटिक्स है, जहाँ AI आमतौर पर बाधाओं को महसूस करने और यात्राओं की पूर्व-योजना बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। जल्द ही, आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) भी वास्तविकता बन जाएगा, जिसका अर्थ है कि मशीनों में वह बुद्धिमत्ता होगी जो वर्तमान में केवल मनुष्यों द्वारा किए जा सकने वाले बौद्धिक कार्यों को पूरा कर सके। OpenAI जैसी संस्थाएँ मानव बुद्धिमत्ता से आगे निकलने वाली तकनीक बनाने पर काम कर रही हैं।
इंटरनेट को अधिक सुलभ बनाने के लिए AI
जैसा कि हमने बताया, AI लगभग हर सेक्टर को बदल रहा है, और फिर भी, यह इसके उपयोग की पूरी सीमा नहीं है। उदाहरण के लिए, ओहायो स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ता एक AI एजेंट विकसित कर रहे हैं जो विकलांग लोगों के लिए इंटरनेट को अधिक सुलभ बनाता है। यह AI एजेंट वेब की जटिल प्रणाली को नेविगेट करके किसी भी वेबसाइट पर सरल भाषा कमांड का उपयोग करके जटिल कार्यों को पूरा कर सकेगा।
दिसंबर में 37वें न्यूरल इन्फॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स (NeurIPS) सम्मेलन में प्रस्तुत अध्ययन के अनुसार, इंटरनेट तक पहुँचने में बढ़ती बाधाएँ हैं, जिस पर हम अपने दैनिक जीवन और काम के लिए निर्भर हैं। ऐसी बाधाओं को हटाने और असमानता को कम करने के लिए, विशेषकर विकलांग लोगों के लिए, अध्ययन ने लाइव साइटों से जानकारी का उपयोग करके वेब एजेंट बनाए।अध्ययन presented at the 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) in December, there are increasing barriers to accessing the internet, on which we rely for our daily life and work. To remove such obstacles and lessen the disparity, especially for people with disabilities, the study used information from live sites and created web agents.
ये ऑनलाइन AI सहायक डीप लर्निंग एल्गोरिदम और बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का उपयोग करके इंटरनेट ब्राउज़ करने के समय हमारी तरह काम करते हैं। निर्मित मॉडल अपनी भाषा प्रोसेस और भविष्यवाणी करने की क्षमता से विभिन्न वेबसाइटों की लेआउट और कार्यक्षमता को समझ सकता है।
इस समाधान को विकसित करने के लिए, टीम ने पहले सामान्य वेब एजेंटों के लिए डेटासेट Mind2Web बनाया। शोधकर्ताओं ने 137 विभिन्न वास्तविक वेबसाइटों को 2,000 से अधिक खुले-समाप्त कार्यों के लिए उपयोग किया, जैसे सोशल मीडिया पर सेलिब्रिटी अकाउंट फॉलो करना, अंतरराष्ट्रीय उड़ानों की बुकिंग, और DMV में परीक्षणों की समय-सारणी बनाना, ताकि अपने एजेंटों को प्रशिक्षित किया जा सके।
अध्ययन के सह-लेखक Yu Su, जो ओहायो स्टेट में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर हैं, के अनुसार, उनके मॉडल की आज की वेबसाइटों की जटिल और गतिशील प्रकृति को अपनाने और लगातार विकसित हो रहे इंटरनेट को संभालने की क्षमता के कारण उनके एजेंट सफल हुए। Su ने कहा:
“ऐसा कुछ करने में केवल हाल ही में बड़े भाषा मॉडल जैसे ChatGPT के विकास के कारण ही संभव हुआ है।”
नवम्बर 2022 में चैटबॉट के सार्वजनिक होने के बाद से, लाखों लोगों ने इसका उपयोग सामग्री बनाने में किया है। हाल ही में, ChatGPT के निर्माता OpenAI के सीईओ Sam Altman ने बताया कि चैटबॉट GPT-5 का नवीनतम संस्करण इस वर्ष वीडियो कार्यक्षमता और अधिक सटीकता के साथ जारी किया जाएगा। Altman के अनुसार, AI न केवल हमारे काम करने के तरीके को बदल देगा, बल्कि प्रौद्योगिकी में प्रगति “वैज्ञानिक खोज की गति को अत्यधिक तेज़ करने में मदद करेगी।”
Mind2Web के अलावा, ओहायो स्टेट के शोधकर्ताओं ने MindAct नामक एक फ्रेमवर्क भी प्रस्तुत किया, जो छोटे और बड़े भाषा मॉडलों दोनों का उपयोग करके कार्य करता है। दोनों मॉडलों का उपयोग करके, टीम ने पाया कि उनका फ्रेमवर्क अन्य सामान्य मॉडलिंग रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है और विभिन्न अवधारणाओं को उचित रूप से समझ सकता है।
एक बार मॉडल को परिष्कृत किया गया, तो इसे Flan-T5 या GPT-4 जैसे खुले और बंद स्रोत LLMs के साथ उपयोग किया जा सकता है, अध्ययन ने नोट किया, जिसे नेशनल साइंस फाउंडेशन, यूएस आर्मी रिसर्च लैब, और ओहायो सुपरकम्प्यूटर सेंटर द्वारा समर्थन मिला है।
इन सबके बीच, अध्ययन ने लचीला AI बनाने की नैतिक समस्या को उजागर किया, जो कई तरीकों से मनुष्यों के लिए अत्यंत सहायक हो सकता है, जैसे वेब सर्फिंग, लेकिन ChatGPT जैसे सिस्टम को सुदृढ़ करके इंटरनेट को एक अभूतपूर्व शक्तिशाली उपकरण बना सकता है।
“एक ओर, हमारे पास अपनी दक्षता सुधारने और हमें अपने काम के सबसे रचनात्मक भाग पर ध्यान केंद्रित करने की बड़ी संभावनाएँ हैं,” Su ने कहा, जोड़ते हुए, “लेकिन दूसरी ओर, नुकसान की अत्यधिक संभावना भी है।” यह गलत सूचना फैलाने या वित्तीय जानकारी के दुरुपयोग के रूप में हो सकता है।
Su के अनुसार, हमें इन जोखिमों के प्रति “अत्यंत सतर्क” रहना चाहिए और उन्हें कम करने के लिए मिलकर काम करना चाहिए। उन्होंने यह भी बताया कि निरंतर शोध के माध्यम से AI में प्रगति समाज को आने वाले वर्षों में बड़े विकास का अनुभव कराएगी।
स्वास्थ्य देखभाल में AI की बड़ी भूमिका
AI का एक और क्षेत्र जहाँ यह खेल बदलने वाला साबित हो रहा है, वह स्वास्थ्य देखभाल है, जो इस उद्योग के विभिन्न पहलुओं को सुधार रहा है।
स्वास्थ्य देखभाल हमारे जीवन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो रोगों को रोकने और जीवन की गुणवत्ता सुधारने में मदद करता है। हालांकि, इस उद्योग को अक्षम प्रक्रियाओं और बढ़ते चिकित्सा लागतों की समस्या का सामना करना पड़ता है। यहाँ, AI प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करके और ऐतिहासिक डेटा व चिकित्सा बुद्धिमत्ता को मिलाकर जीवनरक्षक दवाओं के शोध में मदद करके स्वास्थ्य देखभाल का रूप पूरी तरह बदल सकता है। इस तरह, संगठन अपने R&D लागत को कम कर सकते हैं जबकि उत्पादन बढ़ा सकते हैं।
AI-सक्षम वर्चुअल असिस्टेंट, इस बीच, अनावश्यक अस्पताल यात्राओं को कम करके और प्रक्रिया में स्वास्थ्य पेशेवरों का समय बचाकर लोगों की मदद कर रहे हैं। चैटबॉट्स का उपयोग रोगी अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने, जानकारी प्रदान करने, रोगी जानकारी भरने, और बीमा पूछताछ संभालने के लिए भी किया जा सकता है।
चिकित्सा संस्थान रोगियों का आगे विश्लेषण करके अंतर्दृष्टि खोज सकते हैं और अधिक सटीकता के साथ कार्रवाई सुझा सकते हैं, जिससे मृत्यु दर कम हो और रोगी संतुष्टि बढ़े। रोगी डेटा, जैसे चिकित्सा इतिहास और जीन प्रोफ़ाइल, का उपयोग व्यक्तिगत दवाओं और सर्वोत्तम उपचार योजनाओं प्रदान करने के लिए भी किया जा सकता है। अस्पताल AI का उपयोग बाजार अनुसंधान के लिए करके सेवाओं को अनुकूलित कर सकते हैं और ब्रांड प्रबंधन एवं मार्केटिंग के लिए इष्टतम मार्केटिंग रणनीतियों बना सकते हैं।
इन सबके ऊपर, इस तकनीक का उपयोग उन्नत मशीनें बनाने में किया जा रहा है जो रोगों का पता लगा सकती हैं और पुरानी स्थितियों का विश्लेषण करने में मदद कर सकती हैं ताकि प्रारंभिक निदान सुनिश्चित हो सके।
हाल ही में, स्वीडिश ब्रेन फाउंडेशन, स्वीडिश फाउंडेशन फॉर स्ट्रैटेजिक रिसर्च, स्वीडिश रिसर्च काउंसिल और अन्य द्वारा वित्तपोषित एक नए अध्ययन ने मशीन लर्निंग का उपयोग करके गंभीर मल्टीपल स्क्लेरोसिस (MS) की भविष्यवाणी की। MS केंद्रीय तंत्रिका तंत्र की एक दीर्घकालिक बीमारी है जो अप्रत्याशित है, और इसका प्रगति व्यक्ति से व्यक्ति में काफी भिन्न होती है।
यह माना जाता है कि यह एक ऑटोइम्यून विकार है, जिसका अर्थ है कि प्रतिरक्षा प्रणाली व्यक्ति के अपने शरीर पर हमला करती है। MS में, मायेलिन नामक एक वसायुक्त यौगिक पर हमला किया जाता है जिससे मस्तिष्क और रीढ़ की हड्डी में तंत्रिकाओं को नुकसान पहुंचता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि मायेलिन तंत्रिका एक्सॉन्स को घेरता और इन्सुलेट करता है ताकि संकेतों का प्रसारण हो सके, और जब यह क्षतिग्रस्त हो जाता है तो यह प्रभावित होता है।
इसलिए, रोग को आसान चरण में पता लगाने का तरीका खोजने के लिए, लिंकॉपिंग विश्वविद्यालय, करोलिंस्का संस्थान, और स्कोव्डे विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने इस अध्ययन के लिए मिलकर काम किया।
शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग का उपयोग करके लगभग 1,500 प्रोटीन नमूनों का विश्लेषण किया। यह वास्तव में पहला अध्ययन था जिसमें प्रॉक्सिमिटी एक्सटेंशन एस्से (PEA), एक अत्यधिक संवेदनशील विधि, को नेक्स्ट-जेनरेशन सीक्वेंसिंग (NGS) के साथ मिलाकर इतनी बड़ी मात्रा में प्रोटीन मापे गए। उपयोग की गई तकनीक बहुत छोटे मात्रा को अधिक सटीकता से मापने की अनुमति देती है, जो विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि ये प्रोटीन अक्सर बहुत कम स्तर पर मौजूद होते हैं।
अध्ययन ने पाया कि 11 प्रोटीनों का संयोजन अल्पकालिक — एक विशेष प्रोटीन जिसे न्यूरोफिलामेंट लाइट चेन (NfL) कहा जाता है — के लिए एक विश्वसनीय संकेतक था, और दीर्घकालिक रोग गतिविधि और विकलांगता परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है। इस प्रोटीन संयोजन की पुष्टि बाद में एक अलग समूह में MS रोगियों में की गई।
इसके अलावा, इन प्रोटीनों को रक्त के बजाय सेरेब्रॉस्पाइनल फ्लूइड में मापना आवश्यक है ताकि केंद्रीय तंत्रिका तंत्र में क्या हो रहा है, इसका बेहतर अंदाज़ा लगाया जा सके। ये प्रोटीन आगे प्रत्येक रोगी के लिए MS की अपेक्षित गंभीरता के आधार पर उपचार को अनुकूलित करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।
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AI के मार्ग में अग्रणी कंपनियाँ
AI के सामान्य हो जाने और विश्वव्यापी AI सॉफ़्टवेयर बाजार से 2025 तक $126 बिलियन की आय की उम्मीद के साथ, हर कोई इस बैंडवागन पर कूद रहा है। लेकिन कुछ कंपनियां नवाचारी मशीन लर्निंग कार्यान्वयन के साथ इस सेक्टर में बड़ी धूम मचा रही हैं:
1. Microsoft
टेक दिग्गज एक व्यावसायिक AI सहायक, Office 365 Copilot, प्रदान करता है। Microsoft (MSFT ), जो OpenAI में सबसे बड़ा निवेशक है, ने हाल ही में एक AI-संचालित टूल, “Reading Coach,” लॉन्च किया।
MSFT मूल्य चार्ट
मार्केट कैप $2.9 ट्रिलियन के साथ, MSFT शेयर $398 पर ट्रेड हो रहे हैं, YTD में 4.74% बढ़े हैं। कंपनी की राजस्व (TTM) $218.3 बिलियन है, EPS (TTM) 10.33 है, P/E (TTM) 38.14 है, और यह 0.76% का डिविडेंड यील्ड देता है।
2. Tesla
कंपनी इलेक्ट्रिक वाहन मॉडल बनाती है जिनमें स्वायत्त ड्राइविंग क्षमताएँ हैं। इसके सीईओ Elon Musk Tesla को “AI/रोबोटिक्स कंपनी” के रूप में संदर्भित करते हैं और एक बार उन्होंने कहा था कि वे “सबसे उन्नत वास्तविक-विश्व AI” विकसित कर रहे हैं।
TSLA मूल्य चार्ट
मार्केट कैप $673.55 बिलियन के साथ, TSLA शेयर $209.20 पर ट्रेड हो रहे हैं, YTD में 14.72% गिरावट। कंपनी की राजस्व (TTM) $95.92 बिलियन है, EPS (TTM) 2.10 है, और P/E (TTM) 68.28 है।
3. Luminar Technologies
कंपनी उन्नत LIDAR-आधारित वाहन विज़न उत्पाद बनाती है। इसके सेंसर फाइबर लेज़र का उपयोग करते हैं जो स्व-चालित कारों के AI-आधारित सॉफ़्टवेयर सिस्टम को उनके पर्यावरण का गहन निरीक्षण करने की अनुमति देता है।
LAZR मूल्य चार्ट
मार्केट कैप $1.095 बिलियन के साथ, LAZR शेयर $2.19 पर ट्रेड हो रहे हैं, YTD में 35.9% गिरावट। कंपनी की राजस्व (TTM) $58.79 बिलियन है, EPS (TTM) -1.50 है, और P/E (TTM) -1.44 है।
अंतिम विचार
2023 ने AI को मुख्यधारा में लाया, और जैसे-जैसे इस तकनीक की लोकप्रियता और उपयोग बढ़ता है, इसका प्रदर्शन भी निरंतर शोध और निवेश के माध्यम से बड़ी वृद्धि देखेगा। पहले से ही, AI की लचीलापन विभिन्न उद्योगों को बदल रहा है, और जैसे हम आगे बढ़ते हैं, इसके अनुप्रयोग केवल नवाचार और उद्योगों को और आगे ले जाएंगे। Su ने कहा, यह “लोगों का समय बचाएगा और असंभव को संभव बनाएगा।”
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