एआई विकास का एक संक्षिप्त अवलोकन

1950 के दशक की गर्मियों में, युवा वैज्ञानिकों के एक समूह ने एक सभा के दौरान "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" शब्द गढ़ा, जो इस उभरते क्षेत्र के औपचारिक जन्म का प्रतीक था।
 
कुछ दशकों के दौरान, AI विकास के विभिन्न चरणों से गुज़रा है।इसकी शुरुआत नियम-आधारित प्रणालियों से हुई, जहां एआई सिस्टम मैन्युअल रूप से लिखे गए नियमों और तर्क पर निर्भर थे।प्रारंभिक विशेषज्ञ प्रणालियाँ इस चरण की विशिष्ट प्रतिनिधि थीं।ऐसे AI सिस्टम को पूर्वनिर्धारित नियमों और ज्ञान की आवश्यकता होती है और ये अप्रत्याशित स्थितियों को संभालने में असमर्थ होते हैं।
 
फिर मशीन लर्निंग आई, जिसने मशीनों को डेटा से पैटर्न और नियम सीखने की अनुमति देकर महत्वपूर्ण प्रगति की।सामान्य तरीकों में पर्यवेक्षित शिक्षण, अप्रशिक्षित शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण शामिल हैं।इस चरण के दौरान, एआई सिस्टम छवि पहचान, भाषण पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां और निर्णय ले सकता है।
 
इसके बाद, गहन शिक्षण मशीन लर्निंग की एक शाखा के रूप में उभरा।यह मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्यक्षमता का अनुकरण करने के लिए बहु-परत तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।गहन शिक्षण ने छवि और भाषण पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण आदि जैसे क्षेत्रों में सफलता हासिल की। ​​इस चरण में एआई सिस्टम बड़े पैमाने के डेटा से सीख सकते हैं और मजबूत तर्क और प्रतिनिधित्व क्षमताएं रख सकते हैं।
 
वर्तमान में, AI व्यापक अनुप्रयोगों और तेजी से विकास का अनुभव कर रहा है।इसे स्वास्थ्य देखभाल, वित्त, परिवहन, शिक्षा और अन्य सहित विभिन्न क्षेत्रों में लागू किया गया है।एआई प्रौद्योगिकी की निरंतर प्रगति, एल्गोरिदम में सुधार, कंप्यूटिंग शक्ति में वृद्धि और डेटासेट के शोधन ने एआई के दायरे और प्रदर्शन को और विस्तारित किया है।एआई मानव जीवन और उत्पादन में एक बुद्धिमान सहायक बन गया है।
 
उदाहरण के लिए, स्वायत्त ड्राइविंग में, एआई वाहनों को धारणा, निर्णय लेने और नियंत्रण प्रणालियों के माध्यम से सड़क की स्थिति, यातायात संकेतों और अन्य वाहनों को स्वायत्त रूप से पहचानने और प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है, जिससे सुरक्षित और कुशल चालक रहित परिवहन प्राप्त होता है।चिकित्सा निदान और सहायता के क्षेत्र में, एआई बड़ी मात्रा में चिकित्सा डेटा का विश्लेषण कर सकता है, रोग निदान और उपचार निर्णयों में डॉक्टरों की सहायता कर सकता है।मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के साथ, एआई ट्यूमर का पता लगा सकता है, चिकित्सा छवियों का विश्लेषण कर सकता है, फार्मास्युटिकल अनुसंधान में सहायता कर सकता है, आदि, जिससे चिकित्सा दक्षता और सटीकता में सुधार हो सकता है।
 
एआई को वित्तीय जोखिम नियंत्रण और निवेश निर्णयों में भी व्यापक अनुप्रयोग मिलता है।यह वित्तीय डेटा का विश्लेषण कर सकता है, धोखाधड़ी वाली गतिविधियों की पहचान कर सकता है, जोखिमों का आकलन कर सकता है और निवेश निर्णय लेने में सहायता कर सकता है।बड़े पैमाने पर डेटा को शीघ्रता से संसाधित करने की क्षमता के साथ, एआई पैटर्न और रुझानों की खोज कर सकता है, बुद्धिमान वित्तीय सेवाएं और सिफारिशें प्रदान कर सकता है।
 
इसके अलावा, एआई को औद्योगिक अनुकूलन और पूर्वानुमानित रखरखाव पर लागू किया जा सकता है।यह औद्योगिक उत्पादन में प्रक्रियाओं और उपकरण रखरखाव को अनुकूलित कर सकता है।सेंसर डेटा और ऐतिहासिक रिकॉर्ड का विश्लेषण करके, एआई उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी कर सकता है, उत्पादन योजनाओं को अनुकूलित कर सकता है और उत्पादन दक्षता और उपकरण विश्वसनीयता में सुधार कर सकता है।
 
बुद्धिमान अनुशंसा प्रणालियाँ एक और उदाहरण हैं।एआई उपयोगकर्ताओं की रुचियों और प्राथमिकताओं के आधार पर व्यक्तिगत सिफारिशें और सुझाव प्रदान कर सकता है।ई-कॉमर्स, संगीत और वीडियो प्लेटफ़ॉर्म में इसका व्यापक रूप से उपयोग किया गया है, जिससे उपयोगकर्ताओं को उनकी आवश्यकताओं से मेल खाने वाले उत्पादों और सामग्री को खोजने में मदद मिलती है।
 
रोबोटिक वैक्यूम क्लीनर से लेकर चेहरे की पहचान तकनीक तक, आईबीएम के "डीप ब्लू" से विश्व शतरंज चैंपियन को हराने से लेकर हाल ही में लोकप्रिय चैटजीपीटी तक, जो सवालों के जवाब देने, जानकारी प्रदान करने और कार्य करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग करता है, एआई ने प्रवेश किया है जनता का दृष्टिकोण.ये व्यावहारिक अनुप्रयोग विभिन्न क्षेत्रों में एआई की उपस्थिति का एक छोटा सा अंश मात्र हैं।जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ रही है, हम अधिक नवीन एआई अनुप्रयोगों की उम्मीद कर सकते हैं जो सभी उद्योगों और प्रक्रियाओं को नया आकार देंगे।