Artificial Intelligence Technologies: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने नई टेक्नोलॉजी के माध्यम से हमारे जीवन को बदल दिया है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हर छेत्र में क्रांति ला रही है और समाज के सभी क्षेत्रों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रही है। Artificial Intelligence शब्द का प्रयोग पहली बार 1956 में एक सम्मेलन में किया गया था। सम्मेलन की चर्चाओं ने अंतःविषय इन्फॉर्मेशन टेक्नोलॉजी और प्राकृतिक भाषा निर्माण विज्ञान को बढ़ावा दिया। इंटरनेट के आगमन के साथ, टेक्नोलॉजी तेजी से विकसित हुई है। Artificial Intelligence Technologies 30 वर्षों तक एक स्टैंडअलोन टेक्नोलॉजी थी, लेकिन इसका उपयोग अब सभी क्षेत्रों में सर्वव्यापी है। Artificial Intelligence (AI) मशीनों में मानव बुद्धि को पुन: प्रस्तुत करने की प्रक्रिया है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में कई नई तकनीकें शामिल हैं। स्टार्टअप से लेकर बड़े निगमों तक के संगठन परिचालन उत्कृष्टता, डेटा माइनिंग और बहुत कुछ के लिए एआई को लागू करने का प्रयास कर रहे हैं। आज हम आपको नई Artificial Intelligence Technologies में से 5 के बारे में बताएँगे।
1. नेचुरल लैंगुएज प्रॉडकशन Artificial Intelligence
नेचुरल लैंगुएज प्रॉडकशन मशीनें सूचनाओं को संसाधित करती हैं और मानव मस्तिष्क की तुलना में अलग तरीके से संचार करती हैं। नेचुरल लैंगुएज प्रॉडकशन एक आधुनिक तकनीक है जो संरचित डेटा को मूल भाषा में परिवर्तित करती है। मशीनों के डेटा को उपयोगकर्ता द्वारा वांछित प्रारूप में परिवर्तित करने के लिए एल्गोरिदम के साथ प्रोग्राम किया जाता है।
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नेचुरल लैंगुएज एक प्रकार की Artificial Intelligence है जो कंटेंट डेवलपर्स को वांछित प्रारूप में कंटेंट को स्वचालित और वितरित करने में मदद करती है। कंटेंट डेवलपर कंटेंट दर्शकों तक पहुंचने के लिए विभिन्न सोशल मीडिया प्लेटफार्मों और अन्य मीडिया प्लेटफार्मों पर प्रचार करने के लिए स्वचालित कंटेंट का उपयोग कर सकते हैं। डेटा को आवश्यक प्रारूप में परिवर्तित करने से मानवीय हस्तक्षेप बहुत कम हो जाता है। डेटा को चार्ट, ग्राफ़ आदि के रूप में देखा जा सकता है।
2. स्पीच रेकॉग्नीशन Artificial Intelligence
स्पीच रेकॉग्नीशन Artificial Intelligence की एक और महत्वपूर्ण शाखा है जो मानव भाषण को एक ऐसे प्रारूप में परिवर्तित करती है जिसे कंप्यूटर के लिए समझना आसान होता है। स्पीच रेकॉग्नीशन मानव और कंप्यूटर के बीच एक संपर्क सेतु है। यह तकनीक इंसान की बोली को पहचानती है और उसे कई भाषाओं में बदल देती है। iPhone पर Siri ध्वनि पहचान का एक उत्कृष्ट उदाहरण है।
3. वर्चुअल एजेंट Artificial Intelligence
वर्चुअल एजेंट अनुदेशात्मक डिजाइनरों के लिए एक मूल्यवान उपकरण बन गए हैं। वर्चुअल एजेंट एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो लोगों के साथ इंटरैक्ट करता है। वेब और मोबाइल एप्लिकेशन ग्राहक सेवा एजेंट के रूप में चैटबॉट प्रदान करते हैं जो लोगों के साथ बातचीत करते हैं और सवालों के जवाब देते हैं। Google Assistant आपको मीटिंग आयोजित करने में मदद करती है और Amazon का Alexia खरीदारी को आसान बनाता है।
वर्चुअल असिस्टेंट वॉयस असिस्टेंट की तरह काम करता है और आपके स्वाद और प्राथमिकताओं के आधार पर कमांड का चयन करता है। आईबीएम वॉटसन पूछे गए सामान्य ग्राहक सेवा प्रश्नों को विभिन्न तरीकों से समझता है। वर्चुअल एजेंट एक सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर के रूप में भी कार्य करता है।
4. डिसिशन मेनेजमैंट Artificial Intelligence
आधुनिक संगठन डेटा को पूर्वानुमानित मॉडल में बदलने और व्याख्या करने के लिए डिसिशन मेनेजमैंट प्रणाली लागू कर रहे हैं। एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन संगठनात्मक निर्णय लेने में सहायता के लिए बिज़नेस डेटा एनालिसिस करने के लिए मिनट-दर-मिनट जानकारी प्राप्त करने के लिए डिसिशन मेकिंग प्रणालियों का उपयोग करते हैं। डिसिशन मेनेजमैंट आपको शीघ्रता से निर्णय लेने, जोखिमों से बचने और प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद करता है। डिसिशन मेकिंग प्रणाली का व्यापक रूप से वित्तीय क्षेत्र, स्वास्थ्य सेवा, व्यवसाय, बीमा, ई-कॉमर्स आदि में उपयोग किया जाता है।
5. डीप लर्निंग Artificial Intelligence
डीप लर्निंग Artificial Intelligence की एक और शाखा है जो आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क के आधार पर काम करती है। उदाहरण के लिए, यह तकनीक कंप्यूटर और मशीनों को इंसानों की तरह ही सीखना सिखाती है। “डीप” शब्द इसलिए लिया गया क्योंकि यह न्यूरल नेटवर्क की छिपी हुई परतों को कवर करता है। आमतौर पर एक न्यूरल नेटवर्क में 2-3 छिपी हुई परतें होती हैं और अधिकतम 150 छिपी हुई परतें हो सकती हैं।
मॉडल और जीपीयू प्रशिक्षण के लिए बड़े डेटासेट के लिए डीप लर्निंग प्रभावी है। एल्गोरिदम स्वचालित भविष्य कहने वाला विश्लेषण के पदानुक्रम में काम करते हैं।डीप लर्निंग कई क्षेत्रों में फैल गई है जैसे कि एयरोस्पेस और सैन्य, उपग्रहों से वस्तुओं का पता लगाना, किसी कर्मचारी के मशीन के करीब आने पर जोखिम की घटनाओं का पता लगाकर कार्यस्थल की सुरक्षा में सुधार करना, कैंसर कोशिकाओं का पता लगाने में मदद करना आदि।
निष्कर्ष
इस प्रकार, Artificial Intelligence बुद्धिमत्ता का एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है। इंटेलिजेंस को संरचनाओं, पैटर्न और परिचालन कार्यों के रूप में वर्णित किया जा सकता है जिन्हें समस्या समाधान, तर्क, भाषा प्रसंस्करण आदि के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग के लाभों को कई क्षेत्रों में पहले ही महसूस किया जा चुका है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने वाले संगठनों को पूर्वाग्रह और त्रुटियों को खत्म करने के लिए रिलीज से पहले परीक्षण करना चाहिए।
डिज़ाइन और मॉडल टिकाऊ होना चाहिए। आर्टिफिशियल प्रणालियों के जारी होने के बाद, कंपनियों को लगातार विभिन्न परिदृश्यों की निगरानी करनी चाहिए। बेहतर निर्णय लेने के लिए, संगठनों को मानक बनाने और बनाए रखने चाहिए और कई विषयों के विशेषज्ञों को नियुक्त करना चाहिए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लक्ष्य और भविष्य के लक्ष्य सभी जटिल मानवीय गतिविधियों को स्वचालित करना और त्रुटियों और पूर्वाग्रहों को खत्म करना है।
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