आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial intelligence) कंप्यूटर प्रोग्राम या मशीन की सोचने और सीखने की क्षमता है। यह भी अध्ययन का एक क्षेत्र है जो कंप्यूटर को स्मार्ट बनाने की कोशिश करता है। वे आदेशों के साथ encode किए बिना अपने दम पर काम करते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों, विशेष रूप से कंप्यूटर सिस्टम द्वारा मानव खुफिया प्रक्रियाओं का अनुकरण है। AI के विशिष्ट अनुप्रयोगों में विशेषज्ञ प्रणाली, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, वाक् पहचान और मशीन दृष्टि शामिल हैं।
Artificial Intelligence क्या है?
Artificial Intelligence को हिंदी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता कहते है, मानव मस्तिष्क की समस्या-समाधान और निर्णय लेने की क्षमताओं की नकल करने के लिए कंप्यूटर और मशीनों का लाभ उठाती है।
Artificial Intelligence एक ऐसा क्षेत्र है, जो समस्या-समाधान को सक्षम करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान और मजबूत डेटासेट को जोड़ती है। इसमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के उप-क्षेत्र भी शामिल हैं, जिनका अक्सर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ उल्लेख किया जाता है। इन विषयों में AI algorithm शामिल हैं जो विशेषज्ञ सिस्टम बनाना चाहते हैं जो इनपुट डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां या वर्गीकरण करते हैं।
Artificial Intelligence (AI) मशीनों द्वारा प्रदर्शित की जाने वाली intelligence है, जो मनुष्यों सहित जानवरों द्वारा प्रदर्शित Natural Intelligence के विपरीत है। यदि कोई भी system जो अपने environmental को स्वीकार करती है और अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने की संभावना को अधिकतम करने वाली योजना बनाती है तो वह artificial intelligence है। कुछ famous खाते मशीनों का वर्णन करने के लिए (Artificial Intelligence) शब्द का उपयोग करते हैं। सीखने और समस्या समाधान जैसे मानव के दिमाग से जुड़े संज्ञानात्मक कार्यों की नकल करते हैं।
AI अनुप्रयोगों में उन्नत वेब सर्च इंजन (Google),अनुशंसा प्रणाली (Youtube, Amazon और Netflix द्वारा उपयोग किया जाता है), मानव भाषण को समझना (जैसे Siri या Alexa),सेल्फ-ड्राइविंग कार (जैसे Tesla), स्वचालित निर्णय लेने और प्रतिस्पर्धा में शामिल हैं सामरिक खेल systems में highest level (जैसे शतरंज और गो)। जैसे-जैसे मशीनें तेजी से सक्षम होती जाती हैं, ऐसे कार्यों को जिन्हें खुफिया की आवश्यकता होती है वे अक्सर AI की परिभाषा से हटा दिए जाते हैं, एक घटना जिसे AI प्रभाव के रूप में जाना जाता है। उदाहरण स्वरूप ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन(optical character recognition) को हमेशा AI माना जाने वाली चीजों से बाहर रखा जाता है।
आज के तौर पे AI का प्रयोग(used of AI in today’s)
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का व्यापक रूप से लोगों को व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करने के लिए उपयोग किया जाता है,उदाहरण स्वरूप लोगों की पिछली खोजों और खरीदारी या अन्य ऑनलाइन व्यवहार के आधार पर आदि। Commerce में AI बेहद महत्वपूर्ण है जैसे उत्पादों का अनुकूलन, योजना सूची, रसद इत्यादि।
Artificial Intelligence का मुख्य उद्देश्य क्या है?
AI जिसे अनुमानी प्रोग्रामिंग(heuristic programming) मशीन इंटेलिजेंस(machine Intelligence) या संज्ञानात्मक व्यवहार (cognitive behavior) का अनुकरण भी कहा जाता है । इसका मूल उद्देश्य कंप्यूटर को निर्णय लेने, समस्या समाधान, धारणा, मानव संचार को समझना (किसी भी भाषा में, और अनुवाद करना) जैसे बौद्धिक कार्यों को करने में सक्षम बनाना है आदि होता है।
AI के कुछ महत्वपूर्ण examples हमारे नियमति जीवन के लिए(some important examples of AI in our everyday lives
•Rideshare Apps
•Short Videos & Video Summaries
•3D Photography
•Facial Recognition
•Smart Assistants
•Spam Filters
•Media Recommendations
यह समझने के लिए कि AI हमारी मार्केटिंग दुनिया को कैसे प्रभावित करता है, हमें AI की भाषा जानने की जरूरत है और यह कैसे काम करता है, इसकी basic समझ होनी चाहिए। इससे परिचित होने के लिए कुछ महत्वपूर्ण शब्द है।
कलन विधि(Algorithm)
एक algorithm एक सूत्र है जो कुछ variables के बीच संबंध को represent करता है। Algorithm के बारे में सोचें कि एक output का produce करने के लिए design किए गए एक सीमित अंत के साथ निर्देशों का एक सरल सेट है। AI में मशीन लर्निंग प्रोग्राम(machine learning program) भविष्यवाणियां करने के लिए Algorithm का प्रयोग करते हैं और मार्केटिंग के मामले में, सुझाव algorithm पर based होते हैं जो users की विशिष्ट प्राथमिकताओं को लक्षित करने की उम्मीद करते हैं (यदि website visiter A बच्चे की छोटी आस्तीन शर्ट के लिए pages पर जाता है तो एक algorithm उन्हें ईमेल करेगा बच्चे की छोटी बाजू की शर्ट के लिए कूपन)।
चैटबॉट या बोट्स (Chatbot or bots)
चैटबॉट(Chatbot) एक ऐसा program है जो websites और apps के अंदर चलता है जो users के साथ सीधे interact करता है ताकि उन्हें सरल कार्यों में मदद मिल सके। उपयोगकर्ता और कंप्यूटर प्रोग्राम के बीच एक बातचीत होती है। ये अक्सर वर्तमान में ग्राहक सहायता के लिए उपयोग किए जाते हैं लेकिन chatbot के लिए लगातार आवेदन बढ़ रहे हैं और इसका प्रयोग लगातार किया जा रहा है।
समूह(Cluster)
लोगों या चीजों का कोई cluster जो एक सामान्य विशेषता साझा करता है। AI द्वारा data को ऐसे pattern और connection को उजागर करने के लिए जोड़ा जाता है जो मनुष्य आसानी से नहीं देख सकते हैं। समानताओं के माध्यम से विपणन अवसरों का निर्माण करते हुए, targeted खंडों या दर्शकों की पहचान करने के लिए clusters का उपयोग किया जा सकता है।
संज्ञात्मक विज्ञान(Cognitive science)
Cognitive science का लक्ष्य बुद्धि के principles को इस उम्मीद के साथ समझना है कि इससे दिमाग और सीखने की बेहतर समझ होगी और बुद्धिमान उपकरणों का विकास होगा।
अध्ययन का विशाल रूप जिसमें दर्शन, भाषा विज्ञान, मनोविज्ञान, तंत्रिका विज्ञान और नृविज्ञान के अलावा AI शामिल है। ये सभी एक साथ मिलकर सीखते हैं कि दिमाग कैसे काम करता है और जब AI पर लागू किया जाता है, तो मशीनें मानव विचार और क्रिया का अनुकरण कैसे कर सकती हैं।
मशीन लर्निंग(Machine Learning)
Programming की सीमित आवश्यकता के साथ, मशीनें खुद को सिखा सकती हैं। बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से संयोजन करने से AI pattern और clusters की पहचान कर सकता है। इसका उपयोग targeted दर्शकों को निर्धारित करने, ईमेल भेजने के लिए optimal time तय करने, या गहन जुड़ाव के लिए clusters को divide करने के लिए किया जा सकता है।
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना(Deep learning)
Machine learning के इस advanced संस्करण में, कंप्यूटर वास्तव में मनुष्यों द्वारा न्यूनतम programming के साथ खुद को सिखाते हैं। विपणक डेटा की पहचान करने और उपभोक्ताओं के व्यवहार से संबंधित predictions करने के लिए deep learning का उपयोग कर सकते हैं।
छवि पहचान (image recognition or computer vision)
Machine सीखने के लिए अधिक कठिन process में से एक है यह,कंप्यूटर को यह समझने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है कि एक छवि में क्या हो रहा है। AI छवियों के अंदर pattern की खोज करता है ताकि उन बारीकियों को जल्दी से पहचाना जा सके जो मनुष्य द्वारा नहीं देखा जा सकता हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)(Natural Language Processing (NLP)
यह technique वो चाहे पाठ में हो या आवाज से हो,मशीनों को यह निर्धारित करने की अनुमति देती है कि मनुष्य क्या कह रहा है। अधिक sophisticated programs अलग अलग language में भाषण को समझ सकते हैं, न केवल वास्तविक शब्दावली को समझ सकते हैं, बल्कि छिपे हुए अर्थों को भी बाहर निकाल सकते हैं।
तंत्रिका जाल(Neural networks)
Human brain के समान होने के लिए संरचित, यह AI model तस्वीरों में चेहरों की पहचान करने और लिखावट का विश्लेषण करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और गहन शिक्षण को शामिल करता है और यह कार्य neutral network पर होता है।
शब्दार्थ विश्लेषण(Semantic analysis)
Semantic analysis यह एक अवधारणा शब्दों को एक साथ जोड़ने की प्रक्रिया के साथ-साथ cultural context के माध्यम से भाषा को समझने के तरीके पर केंद्रित है। यह मानव लेखकों या सामग्री विपणक को बदलने की क्षमता के साथ ई-बुक्स (e books)और ब्लॉग(blog) पोस्ट बनाने में मदद के रूप में कार्य कर सकता है।
पर्यवेक्षित अध्ययन(Supervised learning)
मशीन लर्निंग का यह रूप स्वतंत्र रूप से कार्य नहीं करता है, लेकिन इसके लिए मानव इनपुट की आवश्यकता होती है। डेटा मशीन में प्रस्तुत किया जाता है और प्रक्रिया की निगरानी एक व्यक्ति द्वारा की जाती है जबकि कंप्यूटर एक विशिष्ट परिणाम की ओर काम करता है।
अनुपयोगी शिक्षा(Unsupervised learning)
Unsupervised learning इस प्रकार की शिक्षा मशीन को अपने द्वारा पाए जाने वाले पैटर्न से conclusion निकालने की अनुमति देती है।
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