Why is artificial intelligence important – कृत्रिम बुद्धिमत्ता महत्त्वाची का आहे?

AI महत्वाचे आहे कारण ते एंटरप्राइझना त्यांच्या ऑपरेशन्समध्ये अंतर्दृष्टी देऊ शकते ज्याची त्यांना पूर्वी माहिती नसावी आणि कारण, काही प्रकरणांमध्ये, AI मानवांपेक्षा चांगले कार्य करू शकते. विशेषत: जेव्हा संबंधित फील्ड योग्यरित्या भरली गेली आहेत याची खात्री करण्यासाठी मोठ्या संख्येने कायदेशीर कागदपत्रांचे विश्लेषण करणे यासारख्या पुनरावृत्ती, तपशील-देणारं कार्यांचा विचार केला जातो, तेव्हा AI टूल्स बर्‍याचदा जलद आणि तुलनेने काही त्रुटींसह कार्य पूर्ण करतात.

यामुळे कार्यक्षमतेत स्फोट होण्यास मदत झाली आहे आणि काही मोठ्या उद्योगांसाठी पूर्णपणे नवीन व्यवसाय संधींचे दरवाजे उघडले आहेत. एआयच्या सध्याच्या लाटेपूर्वी, रायडर्सना टॅक्सीशी जोडण्यासाठी संगणक सॉफ्टवेअर वापरण्याची कल्पना करणे कठीण होते, परंतु आज उबेर ही जगातील सर्वात मोठी कंपनी बनली आहे. लोकांना विशिष्ट भागात कधी राइड्सची गरज भासेल याचा अंदाज लावण्यासाठी हे अत्याधुनिक मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरते, जे ड्रायव्हर्सना आवश्यकतेपूर्वी रस्त्यावर सक्रियपणे आणण्यात मदत करते. दुसरे उदाहरण म्‍हणून, लोक त्‍यांच्‍या सेवा कशा वापरतात आणि नंतर त्‍यांमध्‍ये सुधारणा करण्‍यासाठी मशिन लर्निंग वापरून Google ऑनलाइन सेवांच्या श्रेणीतील सर्वात मोठे खेळाडू बनले आहे. 2017 मध्ये, कंपनीचे CEO, सुंदर पिचाई यांनी घोषित केले की Google “AI प्रथम” कंपनी म्हणून काम करेल.

आजच्या सर्वात मोठ्या आणि सर्वात यशस्वी उद्योगांनी AI चा वापर त्यांच्या ऑपरेशन्समध्ये सुधारणा करण्यासाठी आणि त्यांच्या प्रतिस्पर्ध्यांवर फायदा मिळवण्यासाठी केला आहे.

What are the advantages and disadvantages of artificial intelligence – कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे फायदे आणि तोटे काय आहेत?

आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स आणि सखोल शिक्षण कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञान झटपट विकसित होत आहेत, मुख्यत्वे कारण AI मोठ्या प्रमाणात डेटाची प्रक्रिया खूप जलद करते आणि अंदाजे मानवी शक्यतेपेक्षा अधिक अचूकपणे करते.

दैनंदिन आधारावर तयार होणारा प्रचंड डेटा मानवी संशोधकाला पुरून उरतो, तर मशीन लर्निंग वापरणारे AI अॅप्लिकेशन्स तो डेटा घेऊ शकतात आणि त्वरीत कृती करण्यायोग्य माहितीमध्ये बदलू शकतात. या लेखनानुसार, एआय वापरण्याचा प्राथमिक तोटा म्हणजे एआय प्रोग्रामिंगला आवश्यक असलेल्या मोठ्या प्रमाणात डेटावर प्रक्रिया करणे महाग आहे.

फायदे

तपशील-देणारं नोकऱ्यांमध्ये चांगले;
डेटा-जड कार्यांसाठी कमी वेळ;
सातत्यपूर्ण परिणाम देते; आणि
AI-शक्तीवर चालणारे आभासी एजंट नेहमी उपलब्ध असतात.

तोटे

महाग;
सखोल तांत्रिक कौशल्य आवश्यक आहे;
एआय टूल्स तयार करण्यासाठी पात्र कामगारांचा मर्यादित पुरवठा;
ते काय दाखवले आहे हे फक्त एकालाच माहीत आहे; आणि
एका कार्यातून दुसर्‍या कार्यात सामान्यीकरण करण्याची क्षमता नसणे.

मजबूत AI वि. कमकुवत AI

AI एकतर कमकुवत किंवा मजबूत म्हणून वर्गीकृत केले जाऊ शकते.

कमकुवत एआय, ज्याला अरुंद एआय देखील म्हणतात, ही एक एआय प्रणाली आहे जी विशिष्ट कार्य पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन केलेली आणि प्रशिक्षित केली जाते. औद्योगिक रोबोट आणि आभासी वैयक्तिक सहाय्यक, जसे की Apple चे Siri, कमकुवत AI वापरतात.
मजबूत AI, ज्याला आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) म्हणूनही ओळखले जाते, प्रोग्रामिंगचे वर्णन करते जे मानवी मेंदूच्या संज्ञानात्मक क्षमतेची प्रतिकृती बनवू शकते. एखाद्या अपरिचित कार्यासह सादर केल्यावर, एक मजबूत AI प्रणाली एका डोमेनवरून दुसर्‍या डोमेनवर ज्ञान लागू करण्यासाठी आणि स्वायत्तपणे समाधान शोधण्यासाठी फजी लॉजिक वापरू शकते. सैद्धांतिकदृष्ट्या, एक मजबूत AI प्रोग्राम ट्युरिंग टेस्ट आणि चायनीज रूम टेस्ट दोन्ही उत्तीर्ण करण्यास सक्षम असावा.

What are the 4 types of artificial intelligence – कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे 4 प्रकार कोणते आहेत?

मिशिगन स्टेट युनिव्हर्सिटी मधील इंटिग्रेटिव्ह बायोलॉजी आणि कॉम्प्युटर सायन्स आणि इंजिनीअरिंगचे सहाय्यक प्राध्यापक एरेंड हिंटझे यांनी 2016 च्या लेखात स्पष्ट केले की AI चे चार प्रकारांमध्ये वर्गीकरण केले जाऊ शकते, आज व्यापक वापरात असलेल्या कार्य-विशिष्ट इंटेलिजेंट सिस्टमपासून सुरुवात होते आणि संवेदनशील प्रणालींमध्ये प्रगती केली जाते. , जे अद्याप अस्तित्वात नाही. श्रेणी खालीलप्रमाणे आहेत:

प्रकार 1: प्रतिक्रियाशील मशीन. या AI सिस्टीममध्ये मेमरी नसते आणि त्या टास्क-विशिष्ट आहेत. एक उदाहरण म्हणजे डीप ब्लू, 1990 च्या दशकात गॅरी कास्परोव्हला पराभूत करणारा IBM बुद्धिबळ कार्यक्रम. डीप ब्लू चेसबोर्डवरील तुकडे ओळखू शकतो आणि भविष्य सांगू शकतो, परंतु त्याच्याकडे स्मृती नसल्यामुळे, भविष्यातील अनुभवांची माहिती देण्यासाठी तो भूतकाळातील अनुभव वापरू शकत नाही.
प्रकार 2: मर्यादित मेमरी. या एआय सिस्टममध्ये मेमरी असते, त्यामुळे ते भविष्यातील निर्णयांची माहिती देण्यासाठी भूतकाळातील अनुभव वापरू शकतात. सेल्फ-ड्रायव्हिंग कारमधील काही निर्णय घेण्याची कार्ये अशा प्रकारे डिझाइन केलेली आहेत.
प्रकार 3: मनाचा सिद्धांत. मनाचा सिद्धांत ही एक मानसशास्त्रीय संज्ञा आहे. जेव्हा AI ला लागू केले जाते, तेव्हा याचा अर्थ असा होतो की प्रणालीमध्ये भावना समजून घेण्यासाठी सामाजिक बुद्धिमत्ता असेल. या प्रकारचा AI मानवी हेतूंचा अंदाज लावण्यास आणि वर्तनाचा अंदाज लावण्यास सक्षम असेल, AI प्रणालीसाठी मानवी संघांचे अविभाज्य सदस्य बनण्यासाठी आवश्यक कौशल्य.
प्रकार 4: आत्म-जागरूकता. या श्रेणीमध्ये, एआय सिस्टममध्ये स्वतःची भावना असते, ज्यामुळे त्यांना चेतना मिळते. स्वयं-जागरूकता असलेल्या यंत्रांना त्यांची स्वतःची सद्यस्थिती समजते. एआय हा प्रकार अद्याप अस्तित्वात नाही.

What are examples of AI technology and how is it used today – एआय तंत्रज्ञानाची उदाहरणे कोणती आहेत आणि आज ती कशी वापरली जाते?

AI विविध प्रकारच्या तंत्रज्ञानामध्ये समाविष्ट केले आहे. येथे सहा उदाहरणे आहेत:

ऑटोमेशन. AI तंत्रज्ञानासह पेअर केल्यावर, ऑटोमेशन टूल व्हॉल्यूम आणि कार्यांचे प्रकार वाढवू शकतात. याचे उदाहरण म्हणजे रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA), सॉफ्टवेअरचा एक प्रकार जो मानवाकडून पारंपारिकपणे केलेल्या नियम-आधारित डेटा प्रोसेसिंग कार्यांना स्वयंचलित करतो. मशीन लर्निंग आणि उदयोन्मुख AI साधनांसह एकत्रित केल्यावर, RPA एंटरप्राइझ नोकऱ्यांचे मोठे भाग स्वयंचलित करू शकते, RPA च्या रणनीतिक बॉट्सना AI कडून बुद्धिमत्ता पास करण्यास आणि प्रक्रियेतील बदलांना प्रतिसाद देण्यास सक्षम करते.
मशीन लर्निंग. संगणकाला प्रोग्रॅमिंगशिवाय कार्य करण्यास मिळण्याचे हे शास्त्र आहे. डीप लर्निंग हा मशिन लर्निंगचा एक उपसंच आहे, ज्याचा अगदी सोप्या भाषेत, भविष्यसूचक विश्लेषणाचे ऑटोमेशन म्हणून विचार केला जाऊ शकतो. मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचे तीन प्रकार आहेत:

पर्यवेक्षित शिक्षण. डेटा सेट लेबल केले जातात जेणेकरून पॅटर्न शोधले जाऊ शकतात आणि नवीन डेटा सेट लेबल करण्यासाठी वापरले जाऊ शकतात.
पर्यवेक्षण न केलेले शिक्षण. डेटा संच लेबल केलेले नाहीत आणि समानता किंवा फरकांनुसार क्रमवारी लावले जातात.
मजबुतीकरण शिक्षण. डेटा सेट लेबल केलेले नाहीत परंतु, एखादी क्रिया किंवा अनेक क्रिया केल्यानंतर, एआय सिस्टमला फीडबॅक दिला जातो.
मशीन दृष्टी. हे तंत्रज्ञान मशीनला पाहण्याची क्षमता देते. मशीन व्हिजन कॅमेरा, अॅनालॉग-टू-डिजिटल रूपांतरण आणि डिजिटल सिग्नल प्रक्रिया वापरून व्हिज्युअल माहिती कॅप्चर करते आणि त्याचे विश्लेषण करते. त्याची अनेकदा मानवी दृष्टीशी तुलना केली जाते, परंतु मशीनची दृष्टी जीवशास्त्राने बांधलेली नसते आणि उदाहरणार्थ, भिंतीद्वारे पाहण्यासाठी प्रोग्राम केले जाऊ शकते. हे स्वाक्षरी ओळखण्यापासून ते वैद्यकीय प्रतिमा विश्लेषणापर्यंत विविध अनुप्रयोगांमध्ये वापरले जाते. संगणक दृष्टी, जी मशीन-आधारित प्रतिमा प्रक्रियेवर केंद्रित आहे, बहुतेकदा मशीन व्हिजनसह एकत्रित केली जाते.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP). ही संगणक प्रोग्रामद्वारे मानवी भाषेची प्रक्रिया आहे. NLP च्या जुन्या आणि सर्वोत्कृष्ट उदाहरणांपैकी एक म्हणजे स्पॅम शोधणे, जे ईमेलची विषय रेखा आणि मजकूर पाहते आणि ते जंक आहे का ते ठरवते. NLP साठी सध्याचे दृष्टिकोन मशीन लर्निंगवर आधारित आहेत. NLP कार्यांमध्ये मजकूर भाषांतर, भावना विश्लेषण आणि उच्चार ओळख यांचा समावेश होतो.
रोबोटिक्स. अभियांत्रिकीचे हे क्षेत्र रोबोटच्या डिझाइन आणि निर्मितीवर केंद्रित आहे. रोबोट्सचा वापर अनेकदा अशी कामे करण्यासाठी केला जातो जी मानवांना करणे किंवा सातत्याने करणे कठीण असते. उदाहरणार्थ, रोबोट्सचा वापर कारच्या उत्पादनासाठी असेंबली लाईनमध्ये केला जातो किंवा NASA द्वारे अंतराळात मोठ्या वस्तू हलविण्यासाठी वापरला जातो. सामाजिक सेटिंग्जमध्ये संवाद साधू शकणारे रोबोट तयार करण्यासाठी संशोधक मशीन लर्निंगचा देखील वापर करत आहेत.
सेल्फ ड्रायव्हिंग गाड्या. ऑटोनॉमस वाहने दिलेल्या लेनमध्ये राहून आणि पादचाऱ्यांसारखे अनपेक्षित अडथळे टाळून वाहन चालविण्याचे स्वयंचलित कौशल्ये तयार करण्यासाठी संगणक दृष्टी, प्रतिमा ओळखणे आणि सखोल शिक्षण यांचा वापर करतात. AI चे अनुप्रयोग काय आहेत?

Augmented intelligence vs. artificial intelligence – संवर्धित बुद्धिमत्ता वि. कृत्रिम बुद्धिमत्ता

काही उद्योग तज्ञांचा असा विश्वास आहे की आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स हा शब्द लोकप्रिय संस्कृतीशी खूप जवळचा आहे आणि यामुळे सामान्य लोकांना AI कामाची जागा आणि सर्वसाधारणपणे जीवन कसे बदलेल याबद्दल असंभाव्य अपेक्षा आहेत.

वाढलेली बुद्धिमत्ता. काही संशोधक आणि विपणकांना आशा आहे की वाढीव बुद्धिमत्ता लेबल, ज्याचा अधिक तटस्थ अर्थ आहे, लोकांना हे समजण्यास मदत करेल की AI ची बहुतेक अंमलबजावणी कमकुवत असेल आणि फक्त उत्पादने आणि सेवा सुधारतील. उदाहरणांमध्ये व्यवसाय बुद्धिमत्ता अहवालातील महत्त्वाची माहिती आपोआप समोर येणे किंवा कायदेशीर फाइलिंगमधील महत्त्वाची माहिती हायलाइट करणे समाविष्ट आहे.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता. खरे AI, किंवा आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजन्स, टेक्नॉलॉजिकल सिंग्युलॅरिटी या संकल्पनेशी जवळून संबंधित आहे — कृत्रिम सुपरइंटिलिजन्सद्वारे शासित भविष्य जे मानवी मेंदूला समजून घेण्याच्या क्षमतेपेक्षा जास्त आहे किंवा ते आपल्या वास्तविकतेला कसे आकार देत आहे. काही विकसक या समस्येवर काम करत असले तरी हे विज्ञान कल्पनेच्या क्षेत्रातच राहते. अनेकांचा असा विश्वास आहे की क्वांटम कंप्युटिंग सारख्या तंत्रज्ञानाने AGI प्रत्यक्षात आणण्यात महत्त्वाची भूमिका बजावली आहे आणि आपण अशा प्रकारच्या सामान्य बुद्धिमत्तेसाठी AI शब्दाचा वापर राखून ठेवला पाहिजे.

Ethical use of artificial intelligence – कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा नैतिक वापर

एआय टूल्स व्यवसायांसाठी नवीन कार्यक्षमतेची श्रेणी सादर करत असताना, कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर नैतिक प्रश्न देखील उपस्थित करतो कारण, चांगल्या किंवा वाईटसाठी, एआय सिस्टम आधीच शिकलेल्या गोष्टींना बळकट करेल.

हे समस्याप्रधान असू शकते कारण मशीन लर्निंग अल्गोरिदम, जे अनेक प्रगत AI टूल्सचा आधार घेतात, ते प्रशिक्षणात दिलेल्या डेटाइतकेच स्मार्ट असतात. एआय प्रोग्रामला प्रशिक्षित करण्यासाठी कोणता डेटा वापरला जातो हे मानव निवडत असल्यामुळे, मशीन लर्निंग बायसची संभाव्यता अंतर्निहित आहे आणि त्याचे बारकाईने परीक्षण केले पाहिजे.

वास्तविक जगाचा भाग म्हणून मशीन लर्निंगचा वापर करू पाहणाऱ्या कोणीही, इन-प्रॉडक्शन सिस्टमला त्यांच्या AI प्रशिक्षण प्रक्रियेमध्ये नैतिकतेचा समावेश करणे आवश्यक आहे आणि पक्षपात टाळण्याचा प्रयत्न करणे आवश्यक आहे. AI अल्गोरिदम वापरताना हे विशेषतः खरे आहे जे सखोल शिक्षण आणि जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरिअल नेटवर्क (GAN) ऍप्लिकेशन्समध्ये अंतर्निहितपणे अस्पष्ट आहेत.

कठोर नियामक अनुपालन आवश्‍यकतेनुसार काम करणार्‍या उद्योगांमध्ये AI वापरण्‍यासाठी स्‍पष्‍टीकरण हा एक संभाव्य अडथळा आहे. उदाहरणार्थ, युनायटेड स्टेट्समधील वित्तीय संस्था नियमांनुसार कार्य करतात ज्यात त्यांना त्यांचे क्रेडिट जारी करण्याचे निर्णय स्पष्ट करणे आवश्यक आहे. जेव्हा AI प्रोग्रामिंगद्वारे क्रेडिट नाकारण्याचा निर्णय घेतला जातो, तथापि, हा निर्णय कसा घेतला गेला हे स्पष्ट करणे कठीण होऊ शकते कारण असे निर्णय घेण्यासाठी वापरलेली AI साधने हजारो व्हेरिएबल्समधील सूक्ष्म सहसंबंधांची छेडछाड करून कार्य करतात. जेव्हा निर्णय घेण्याची प्रक्रिया स्पष्ट केली जाऊ शकत नाही, तेव्हा प्रोग्रामला ब्लॅक बॉक्स AI म्हणून संबोधले जाऊ शकते.

संभाव्य धोके असूनही, सध्या AI साधनांच्या वापरावर नियंत्रण ठेवणारे काही नियम आहेत आणि जिथे कायदे अस्तित्वात आहेत, ते विशेषत: अप्रत्यक्षपणे AI शी संबंधित आहेत. उदाहरणार्थ, आधी नमूद केल्याप्रमाणे, युनायटेड स्टेट्स फेअर लेंडिंग नियमांनुसार वित्तीय संस्थांनी संभाव्य ग्राहकांना क्रेडिट निर्णय स्पष्ट करणे आवश्यक आहे. हे सावकार किती प्रमाणात डीप लर्निंग अल्गोरिदम वापरू शकतात हे मर्यादित करते, जे त्यांच्या स्वभावानुसार अपारदर्शक असतात आणि स्पष्टीकरणाची कमतरता असते.

युरोपियन युनियनचे जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेग्युलेशन (GDPR) एंटरप्रायझेस ग्राहक डेटा कसा वापरू शकतो यावर कठोर मर्यादा घालते, जे अनेक ग्राहक-मुख्य AI अनुप्रयोगांच्या प्रशिक्षण आणि कार्यक्षमतेमध्ये अडथळा आणते.

ऑक्टोबर 2016 मध्ये, राष्ट्रीय विज्ञान आणि तंत्रज्ञान परिषदेने AI विकासामध्ये सरकारी नियमनाची संभाव्य भूमिका तपासणारा एक अहवाल जारी केला, परंतु त्यात विशिष्ट कायद्याचा विचार करण्याची शिफारस केलेली नाही.

AI चे नियमन करण्यासाठी कायदे तयार करणे सोपे होणार नाही, कारण AI मध्ये विविध तंत्रज्ञानाचा समावेश आहे ज्या कंपन्या वेगवेगळ्या हेतूंसाठी वापरतात आणि अंशतः नियम AI प्रगती आणि विकासाच्या किंमतीवर येऊ शकतात. AI तंत्रज्ञानाची जलद उत्क्रांती हा AI चे अर्थपूर्ण नियमन तयार करण्यात आणखी एक अडथळा आहे. तंत्रज्ञानातील प्रगती आणि नवीन अनुप्रयोग विद्यमान कायदे त्वरित कालबाह्य बनवू शकतात. उदाहरणार्थ, संभाषण आणि रेकॉर्ड केलेल्या संभाषणांच्या गोपनीयतेचे नियमन करणारे विद्यमान कायदे Amazon’s Alexa आणि Apple च्या Siri सारख्या व्हॉइस असिस्टंटने दिलेले आव्हान कव्हर करत नाहीत जे संभाषण गोळा करतात परंतु वितरित करत नाहीत — शिवाय ज्या कंपन्यांच्या तंत्रज्ञान कार्यसंघ मशीन सुधारण्यासाठी त्याचा वापर करतात. अल्गोरिदम शिकणे. आणि अर्थातच, AI चे नियमन करण्यासाठी सरकार जे कायदे व्यवस्थापित करतात ते गुन्हेगारांना दुर्भावनापूर्ण हेतूने तंत्रज्ञान वापरण्यापासून रोखत नाहीत.