आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस/ कृतिम बुद्धिमत्ता

हैलो! दोस्तों मेरा नाम राघवेन्द्र है और आप पढ़ रहे हैं “Mysterious universe”.

आज मनुष्य ने चांद पर पहुंचने में सफलता प्राप्त की है और मंगल ग्रह पर पहुंचने की भी तैयारी की जा रही है। मनुष्य विज्ञान के क्षेत्र में लगातार प्रगतशील है और आने वाले सालो में हम विज्ञान के क्षेत्र में काफी विकास कर चुके होंगे। आज विज्ञान ने हमें ऐसे – ऐसे अविष्कार प्रदान किए है, सौ साल पहले जिनके अस्तित्व की कोई कल्पना भी नहीं कर सकता था।

किसी मशीन के अविष्कार का प्रमुख कारण मनुष्य के शारीरिक श्रम को कम करना और समय की बचत करना होता है जिससे किसी कार्य को कम समय में बिना , कम शारीरिक श्रम के कुशलता के साथ पूरा किया जा सके। कंप्यूटर साइंस विज्ञान की ही एक ऐसी शाखा है जिसके अन्तर्गत ऐसी मशीनों का निर्माण किया जाता है जो मनुष्य के शारीरिक श्रम के साथ – साथ मानसिक श्रम को भी कम करतीं है और त्रुटि होने की संभावना को भी लगभग समाप्त कर देती हैं। उदाहरण के लिए कैलकुलेटर भी एक ऐसी ही कंप्यूटर मशीन है जो कितनी भी जटिल और बड़ी कैलकुलेशन को एक्युरेसी के साथ केवल कुछ सेकेंड्स में कर सकती है जबकि इन्हीं कैलकुलेशन को करने में मनुष्य समय भी अधिक लेगा और त्रुटि होने की भी संभावना रहेगी।

मनुष्य द्वारा इस शारीरिक और मानसिक श्रम को और भी कम करने के विचार से ही जन्म हुआ कृतिम बुद्धिमत्ता यानी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या कृतिम बुद्धिमत्ता क्या है ?

मनुष्य किसी भी परिस्थिति को समझकर उसके अनुसार एक्शन के सकता है क्योंकि मनुष्य में सोचने समझने की क्षमता विकसित होती है। मनुष्य द्वारा इसी क्षमता को मशीनों में विकसित किए जाने का प्रयास किया जा रहा है जिससे वे किसी भी परिस्थिति को समझकर खुद उस परिस्थिति के अनुसार एक्शन ले सकें। ऐसी ही मशीने जो किसी भी परिस्थिति या समस्या को समझने , उसका हल खोजने और एक्शन लेने की क्षमता रखतीं है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या कृतिम बुद्धिमत्ता कहलाती हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की परिभाषाएं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यानी AI को कंप्यूटर साइंस एक्सपर्ट्स ने अपने – अपने अनुसार परिभाषित किया है जिनमें से प्रमुख परिभाषाएं निम्न प्रकार हैं।

1. एक डिजिटल कंप्यूटर या कंप्यूटर नियंत्रित रोबोट की सामान्यतः बुद्धिमान प्राणियों (मनुष्यों) से जुड़े कार्य करने की क्षमता को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कहते हैं।

2. बुद्धिमत्ता पूर्ण ऐसे कार्यों को करने वाली मशीन को , जिन्हें पहले केवल मनुष्य ही कर पाते थे, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कहते हैं।

3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों, विशेष रूप से कंप्यूटर सिस्टम द्वारा मानव मानव बुद्धिमत्ता का अनुकरण है, इन प्रक्रियाओं में अधिगम, तर्क और आत्म-सुधार शामिल हैं।

4. बुद्धिमान मानव व्यवहार की नकल करने के लिए एक मशीन की क्षमता को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कहते हैं।

5. किसी मशीन विशेष रूप से कंप्यूटर , रोबोटिक्स की बुद्धिमत्तापूर्ण कार्य करने , सोचने और निर्णय लेने की क्षमता को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कहते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बेसिक कंपोनेंट्स

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्रांतिकारी प्रौद्योगिकियों के कई आम buzzwords हैं, जैसे “natural language processing,” “deep learning,” और“predictive analytics.” अत्याधुनिक तकनीकें जो कंप्यूटर सिस्टम को मानव भाषा के अर्थ को समझने, अनुभव से सीखने और क्रमशः पूर्वानुमान लगाने में सक्षम बनाती हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को समझना इस तकनीक के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के बारे में चर्चा को सुविधाजनक बनाने की कुंजी है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की वर्किंग में अनेकों कंपोनेंट्स का पर्टिस्पेट होता है जिनमें से प्रमुख निम्न प्रकार हैं।

1.Machine learning / learning from experiences

मशीन लर्निंग या ML, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक अनुप्रयोग है जो कंप्यूटर सिस्टम को स्वचालित रूप से जानने और स्पष्ट रूप से क्रमादेशित किए बिना अनुभव से सुधार करने की क्षमता प्रदान करता है। ML एल्गोरिदम के विकास पर केंद्रित है जो डेटा का विश्लेषण कर सकता है और पूर्वानुमान लगा सकता है। Machine learning आपको कौन सी Netflix फिल्में पसंद हो सकती हैं, या आपके Uber के लिए सबसे अच्छा मार्ग, रोग निदान, चिकित्सा छवि व्याख्या सहायता, दवा के विकास में तेजी लाने के लिए, स्वास्थ्य देखभाल, फार्मा, और जीवन विज्ञान उद्योगों के लिए लागू किया जा रहा है।

2. Deep learning / Self – educating machines

डीप लर्निंग ,मशीन लर्निंग का एक subset है जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को डेटा देता है जो डेटा को प्रोसेस करके सीखता है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क में जैविक तंत्रिका नेटवर्क की नकल पर आधारित है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की कई परतें कई इनपुटों से एकल आउटपुट का निर्धारण करने के लिए एक साथ काम करती हैं, उदाहरण के लिए, टाइल्स की मोज़ेक से चेहरे की छवि की पहचान करना। मशीनें अपने द्वारा किए जाने वाले कार्यों के सकारात्मक और नकारात्मक सुदृढीकरण के माध्यम से सीखती हैं, जिन्हें प्रगति के लिए निरंतर प्रसंस्करण और सुदृढीकरण की आवश्यकता होती है।

Deep learning का एक और रूप speech recognition है, जो फोन में वॉयस असिस्टेंट को प्रश्नों को समझने में सक्षम बनाता है, जैसे – “Hey Siri, How does artificial intelligence work?”

3. Neural Network / Making associations

Neural network , deep learning को इनेबल करता है। जैसा कि उल्लेख किया गया है, Neural network मानव मस्तिष्क में तंत्रिका कनेक्शन के बाद तैयार किए गए कंप्यूटर सिस्टम हैं ,एक मानव न्यूरॉन के कृत्रिम समकक्ष एक बोधक है। जैसे न्यूरॉन्स के बंडल मस्तिष्क में तंत्रिका नेटवर्क बनाते हैं, पर्सेप्ट्रॉन के ढेर, कंप्यूटर सिस्टम में कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाते हैं।

Neural network प्रशिक्षण उदाहरणों को प्रोड्युस करके सीखते हैं। सबसे अच्छे उदाहरण बड़े डेटा सेट के रूप में आते हैं, जैसे, कहते हैं, 1,000 बिल्ली की तस्वीरों का एक सेट। कई छवियों (इनपुट्स) को प्रोड्युस करके मशीन एक आउटपुट का उत्पादन करने में सक्षम है, सवाल का जवाब देते हुए, “छवि एक बिल्ली है या नहीं?”

यह प्रक्रिया संघों को खोजने और पहले से अपरिभाषित डेटा को अर्थ देने के लिए कई बार डेटा का विश्लेषण करती है। विभिन्न शिक्षण मॉडल के माध्यम से, सकारात्मक सुदृढीकरण की तरह, मशीन को सिखाया जाता है कि उसने वस्तु को सफलतापूर्वक पहचान लिया है।

4. Cognitive Computing / Making inferences from context

Cognitive Computing आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक और अनिवार्य घटक है, इसका उद्देश्य मनुष्यों और मशीनों के बीच बातचीत का अनुकरण और सुधार करना है। Cognitive Computing मानव भाषा और छवियों के अर्थ को समझकर, इस मामले में, एक कंप्यूटर मॉडल में मानव विचार प्रक्रिया को फिर से बनाना है। साथ में, Cognitive Computing और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव व्यवहार और सूचना प्रसंस्करण क्षमताओं के साथ मशीनों का समर्थन करने का प्रयास करते हैं।

6. Natural Language Processing (NLP) / Understanding the language

Natural Language प्रसंस्करण या NLP , कंप्यूटर को मानव भाषा और भाषण की व्याख्या, पहचान और उत्पादन करने की अनुमति देता है। NLP का अंतिम लक्ष्य उन मशीनों के साथ सहज संपर्क को सक्षम करना है जो हम हर दिन शिक्षण प्रणालियों का उपयोग करके मानव भाषा को संदर्भ में समझते हैं और तार्किक प्रतिक्रिया उत्पन्न करते हैं।

NLP के वास्तविक दुनिया के उदाहरणों में Skype ट्रांसलेटर शामिल है, जो संचार की सुविधा के लिए वास्तविक समय में कई भाषाओं के भाषण की व्याख्या करता है।

7. Computer Vision / Understanding images

Computer Vision एक तकनीक है जो एक छवि की सामग्री की व्याख्या करने के लिए गहन सीखने और पैटर्न की पहचान को लागू करती है; PDF दस्तावेजों के साथ रेखांकन, तालिकाओं और चित्रों के साथ-साथ अन्य पाठ और वीडियो भी शामिल हैं। Computer vision, AI का एक अभिन्न क्षेत्र है, जो कंप्यूटर को दृश्य डेटा की पहचान, प्रक्रिया और व्याख्या करने में सक्षम बनाता है। अनुसंधान , विकास और स्वास्थ्य देखभाल जैसे उद्योगों में क्रांति लाने के लिए इस तकनीक के अनुप्रयोग पहले ही शुरू हो चुके हैं। मरीजों के एक्स-रे स्कैन का मूल्यांकन करने के लिए Computer Vision और Machine learning का उपयोग करके रोगियों का तेजी से निदान करने के लिए computer vision का उपयोग किया जा रहा है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए अतिरिक्त सहायक तकनीकें

  1. Graphical Processing Units या GPU, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक प्रमुख प्रवर्तक हैं, जो लाखों डेटा और गणनाओं को जल्दी से प्रोसेस करने के लिए आवश्यक massive computing power प्रदान करते हैं।
  2. Internet of things या IoT, उपकरणों का संचयी नेटवर्क है जो इंटरनेट से जुड़ा होता है। IoT को आने वाले वर्षों में 100 बिलियन से अधिक उपकरणों से जोड़ने की भविष्यवाणी की गई है।
  3. डेटा के तेजी से बहु-स्तरीय विश्लेषण के लिए उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करके बुद्धिमान डेटा प्रोसेसिंग को अनुकूलित किया जा रहा है। यह दुर्लभ घटनाओं, जटिल प्रणालियों और अद्वितीय स्थितियों की भविष्यवाणी करने का समाधान है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रकार

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अनेकों तरह से वर्गीकृत किया जा सकता है जिनमें से दो मुख्य प्रकार के वर्गीकरण निम्न हैं।

Type-1:

1.Weak AI or Narrow AI:

यह एक संकीर्ण कार्य पर केंद्रित है, इस AI से जो मशीनें अपने काम को करने में बहुत बुद्धिमान नहीं हैं उन्हें इस तरह से बनाया जा सकता है कि वे स्मार्ट हो जाएं । उदाहरण के लिए एक पोकर गेम को ले लीजिए, जहां एक मशीन, मानव को हरा देती है जिसमें सभी नियम और चालें मशीन में खिलाई जाती हैं। यहां प्रत्येक और हर संभावित परिदृश्य को पहले से मैन्युअल रूप से दर्ज करने की आवश्यकता किया जाता है।

2. Strong AI:

मशीनें जो वास्तव में सोच सकती हैं और एक इंसान की तरह अपने दम पर कार्य कर सकती हैं। इसके लिए कोई उचित मौजूदा उदाहरण नहीं हैं, लेकिन कुछ उद्योग के उद्योगपति एक मजबूत AI बनाने के करीब पहुंचने के लिए बहुत उत्सुक हैं, जिसके परिणामस्वरूप तेजी से प्रगति हुई है।

Type2 : (based on functionalities)

1.Reactive machines

यह AI के मूल रूपों में से एक है। इसमें पिछली मेमोरी फीड नहीं रहती और यह भविष्य की कार्रवाइयों के लिए पिछली जानकारी का उपयोग नहीं कर सकता है। उदाहरण: – IBM शतरंज कार्यक्रम जिसने Garry Kasparov को 1990 के दशक में हराया था।

2. Limited memory

AI सिस्टम भविष्य के फैसलों को सूचित करने के लिए पिछले अनुभवों का उपयोग कर सकते हैं। सेल्फ-ड्राइविंग कारों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को इस प्रकार डिजाइन किया जाता है कि अगर कार के साथ कोई दुर्घटना हो जाती है तो अगली बार ऐसी किसी दुर्घटना होने की आशंका का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पहले ही संकेत कर देगा जिससे आप उस दुर्घटना से बच सकें।

3. Theory of Mind

इस प्रकार के AI को लोगों की भावना, विश्वास, विचारों, अपेक्षाओं को समझने और सामाजिक रूप से बातचीत करने में सक्षम होना चाहिए। इस क्षेत्र में बहुत सारे सुधार होने के बावजूद इस तरह का AI अभी तक पूरा नहीं हुआ है।

4. Self-awareness

ऐसा AI जिसके पास अपनी खुद की सचेत, सुपर इंटेलिजेंट, सेल्फ-अवेयरनेस और सेंटिएंट (सरल शब्दों में एक पूर्ण इंसान है) हो। बेशक, इस तरह के बॉट भी मौजूद नहीं हैं और अगर यह हासिल किया जाता है तो यह AI के क्षेत्र में एक बड़ी उपाधि होगी।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर साइंस की एक प्रगतिशील शाखा है आज लगभग हर क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल किया जा रहा है ,जिसे कुछ लोग चिंता जनक बता रहे हैं क्योंकि लोगों को लगता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उनकी जगह लेती जा रही है और अगर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में ऐसे ही विकास हुआ तो शायद वो हमारी जॉब्स को भी कर सके, जिससे लोगों के बेरोजगार होने की संभानाएं बड़ती हैं।

इसके बावजूद भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमारे चारों ओर मौजूद है और हमारे जीवन में एक विशेष भूमिका निभा रही है चाहे हम इसे महसूस करें या न करें, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमारे चारों ओर है और हमारे दैनिक जीवन में सक्रिय भूमिका निभा रही है। हर बार जब हम अपना फेसबुक न्यूज़फ़ीड खोलते हैं, एक Google खोज करते हैं, अमेज़ॅन से उत्पाद की Notification प्राप्त करें या ऑनलाइन एक यात्रा बुक करें, AI इन सभी पृष्ठभूमि में गुप्त है। ये कुछ उदाहरण हैं जिनमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल किया जाता है।

1. ROBOTICS

Robotics के क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रयोग से क्रांतिकारी विकास हुआ है पहले जिन रोबोट्स में प्रोग्रामिंग के प्रत्येक एक्शन के लिए इंस्ट्रक्शन पहले से ही फीड किया जाता था, परन्तु आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कारण अब ये रोबोट्स learning process के अनुसार कार्य करने में सक्षम होते दिख रहे हैं और भविष्य में ऐसे रोबोट्स की आशा की जा सकती है जो खुद किसी भी काम को मनुष्यों की तरह सीख कर , उसे करना प्रारंभ कर सकेंगे। आज के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस – संचालित रोबोट, उन मशीनों को माना जाता है, जिनके पास कोई प्राकृतिक सामान्य बुद्धि नहीं है, लेकिन वे एक सीमित क्षमता में समस्याओं और “सोच” को हल करने में सक्षम हैं। ऐसे ही कुछ रोबोट्स निम्न प्रकार हैं।

A) HANSON ROBOTICS: BUILDING HUMANOID ROBOTS

Industry: Robotics, Artificial intelligence

Location : Hong Kong

How it’s using AI: Hanson robotics वाणिज्यिक और उपभोक्ता दोनों बाजारों के लिए Artificial intelligence के साथ Humanoid Robots का निर्माण कर रहा है। Hanson निर्मित सोफिया (ऊपर चित्रित) एक अविश्वसनीय रूप से उन्नत सामाजिक-सीखने वाला रोबोट है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के माध्यम से, सोफिया स्वाभाविक रूप से प्राकृतिक भाषा के साथ संवाद कर सकती है और मानव जैसी भावनाओं को व्यक्त करने के लिए चेहरे के भावों का उपयोग कर सकती है। सोफिया पिछले कुछ वर्षों में एक मीडिया सेलिब्रिटी के रूप में सामने आई है, सोफिया को सऊदी अरब ने अपने देेश की नागरिकता प्रदान की है। Hanson robotics ने सोफिया की तरह रोबोट की एक पूरी लाइन शुरू करने की योजना बनाई है, जो उनका मानना ​​है कि “फिल्मों और टीवी शो में मीडिया हस्तियों के रूप में तत्काल आवेदन, संग्रहालयों और थीम पार्कों में मनोरंजन एनिमेट्रोनिक्स और विश्वविद्यालय अनुसंधान और चिकित्सा प्रशिक्षण अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त होगे।

B) IROBOTS: SMARTER HOME ROBOTICS

Industry: Consumer electronics, Software, Hardware

Location: Bedford, Mass

How it’s using AI: लोकप्रिय Roomba के निर्माता एक नए तकनीकी युक्त रोबोट को मार्केट में लाए हैं। Roomba-980 model , कमरे के आकार को स्कैन करने, बाधाओं की पहचान करने और सफाई के लिए, सबसे कुशल मार्गों को याद करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है। स्व-परिनियोजित Roomba भी यह निर्धारित कर सकता है कि एक कमरे के आकार के आधार पर कितना वैक्यूम करना है, और इसे फर्श को साफ करने के लिए मानव सहायता की आवश्यकता नहीं है। कंपनी ने 2017 में शुद्ध रूप से उपभोक्ता-केंद्रित व्यवसाय के रूप में अपना पहला वर्ष पूरा किया, राजस्व में $ 883.9 मिलियन का निवेश किया, और 2002 के बाद से 10 मिलियन से अधिक Roomba को बेचा जा चुका है।

C) EMOTECH: OLLY, AN AI – ASSISTANT WITH PERSONALITY

Industry: Robotics, Ai- hardware

Location: London

How it’s using AI: Emotech, Olly का एक आवाज-नियंत्रित AI सहायक है जो Amazon Alexa या Google होम के समान है, लेकिन एक अलग अंतर के साथ – Olly का एक विकसित व्यक्तित्व है , Olly का व्यक्तित्व मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के मिश्रण से आता है जो रोबोट को धीरे-धीरे उसके मालिक की तरह बनना सिखाता है। Emotech की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संचालित तकनीक उपयोगकर्ता के चेहरे के भाव, आवाज के विभेदन और मौखिक पैटर्न को समझ कर बातचीत शुरू करने और उचित सुझाव देने के लिए जानी जाती है। छोटा, रोबोट टेबल-टॉप सहायक भी इस तकनीकी में सक्षम है, यह निर्धारित करते समय उपयोगकर्ता की ओर खुद को उन्मुख करता है कि आगे क्या करना है। Olly की क्षमताएं भी वो सब करने की हैैं जो एक Voice Assistants कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि Olly आपको अपने सिर को आराम करता हुआ देखता है, तो यह पूछ सकता है कि क्या आपके पास एक लंबा दिन है और फिर अपने कुछ पसंदीदा संगीत का सुझाव देगा, जिससे आपको आराम मिले।

2. HEALTHCARE

कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वास्थ्य सेवा में एक गेम-चेंजर साबित हो रही है, जो रोबोट असिस्टेड सर्जरी से उद्योग के हर पहलू को बेहतर बनाकर साइबर अपराधियों के खिलाफ निजी रिकॉर्ड की सुरक्षा कर रही है। हेल्थकेयर में लंबे समय से चिकित्सा लागते बड़ रही है। कृत्रिम बुद्धि ,कुटिल उद्योग को एक बहुत जरूरी बदलाव दे रही है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस युक्त असिस्टेंट अनावश्यक लोगों की भीड़ को अस्पतालों से कम कर रहे हैं और नर्सों को अपने समय का 20% वापस प्रक्रिया में दे रहे हैं; वर्कफ़्लो सहायक अपने शेड्यूल के 17% तक डॉक्टरों की मदद कर रहे हैं; दवा कंपनियां समय के एक अंश में जीवनदायी दवाओं पर शोध कर रही हैं और पारंपरिक रूप से इसे खर्च करती हैं; और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग अविकसित देशों में स्वास्थ्य सेवा लाने में मदद करने के लिए भी किया जा रहा है।

यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि कृत्रिम बुद्धि कैसे प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित कर रही है और स्वास्थ्य उद्योग के लिए नए नए रास्ते खोल रही है।

A) ATOMWISE: STREAMLINING DRUG DISCOVERY

Industry: Machine learning, Health care

Location: San Francisco

How it’s using AI: दवा की खोज को सुविधाजनक बनाने के लिए Atomwise, AI और Deep learning का उपयोग कर रहा है। कम्पनी के AI ने क्लिनिकल ट्रायल के लिए मरीजों की विशेषताओं की पहचान करते हुए एक दिन में 10,000x और स्क्रीन पर 10 से 20 मिलियन यौगिकों की हिट दरों में सुधार किया है। दवा की खोज के लिए अरबों यौगिकों का विश्लेषण करने और क्षेत्रों की पहचान करने की क्षमता के साथ, प्रौद्योगिकी तेजी से रसायन विज्ञानियों के काम को गति दे रही है। Ebola और Multiple Sclerosis सहित आजकल के कुछ सबसे अधिक समस्या वाले चिकित्सा मुद्दों से निपटने के लिए Atomwise का उपयोग किया जा रहा है।

B) PATHAI: IMPROVING DIAGNOSTIC PATHOLOGY

Industry: Health Diagnostics, Machine Learning

Location: Boston

How it’s using AI: PathAI पैथोलॉजिस्ट के लिए AI-Powered technology बनाता है। कंपनी की मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से, पैथोलॉजिस्ट को ऊतक के नमूनों का विश्लेषण करने और अधिक सटीक निदान करने में मदद मिलती है। PathAI का उद्देश्य न केवल diagnostic accuracy में सुधार करना है, बल्कि उपचार भी है। PathAI की तकनीक optimal clinical trial प्रतिभागियों की पहचान भी कर सकती है। PathAI ने Bill, Melinda Gates Foundation और Philips के साथ मिलकर काम किया है ताकि उनके उन्नत नैदानिक ​​सेवाओं तक टिकाऊ पहुंच के लिए उच्च-मात्रात्मक प्रोग्रॉनिक टेस्ट सपोर्ट टूल और प्लान विकसित किए जा सकें।

C) PAGER: PROACTIVE HEALTHCARE MANAGEMENT

Industry: Healthcare, Mobile App

Location: NYC

How it’s using AI: Pager मामूली सर दर्द और बीमारियों के रोगियों की मदद करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है कंपनी नैदानिक ​​विश्लेषण करने के लिए मशीन का अध्ययन करती है और रोगी के स्वास्थ्य सेवा उपचार में अंतराल की खोज करने के लिए डेटा का दावा करती है। स्वास्थ्य देखभाल की सिफारिशें करने के अलावा, यह कंसीयज जैसी सेवा रोगियों को डॉक्टर से मिलने और भुगतान करने में मदद करती है। Pager ऐप किसी भी उपयोगकर्ता को पाठ 24/7 के माध्यम से नर्स के साथ चैट करने, वीडियो चैट के माध्यम से एक डॉक्टर से बात करने और आवश्यकतानुसार नुस्खे भरने की अनुमति देता है।

Industry: Hospital, Medical Research

D) MASSACHUSETTS GENERAL HOSPITAL: AI IN THE ER AND BEYOND

Location: Boston

How it’s using AI: MASSACHUSETTS GENERAL HOSPITAL, जो दुनिया के सबसे पुराने अस्पतालों में से एक है, ने रोग का पता लगाने, निदान, उपचार और प्रबंधन प्रक्रियाओं के लिए AI- संचालित मशीनों को लागू करने के लिए कंप्यूटिंग कंपनी NVIDIA के साथ साझेदारी की है। कार्यक्रम वर्तमान में तेजी से परीक्षण और नैदानिक ​​क्षमताओं को सुविधाजनक बनाने के लिए रेडियोलॉजी और पैथोलॉजी में 10 अरब से अधिक चिकित्सा छवियों के साथ प्रशिक्षण दे रहे हैं। अस्पताल ने हाल ही में एआई का उपयोग करके एक पायलट प्रणाली को पूरा किया, जो न्यूमोथोरैक्स के रोगियों को जल्दी से स्क्रीनिंग करता है, जिसे आमतौर पर ढह गए फेफड़े के रूप में जाना जाता है।

3. FINANCE

लोगों का मानना है कि AI और फाइनेंस इंडस्ट्री स्वर्ग में बना मैच है। वित्तीय क्षेत्र निर्णय लेने के लिए सटीकता, वास्तविक समय की रिपोर्टिंग और मात्रात्मक डेटा के उच्च संस्करणों को प्रॉसेस करने पर निर्भर करता है, सभी क्षेत्रों में बुद्धिमान मशीनें उत्कृष्टता प्राप्त करती हैं। जैसा कि उद्योग AI की दक्षता और सटीकता पर ध्यान देता है, यह तेजी से स्वचालन, चैटबॉट्स, अनुकूली खुफिया, एल्गोरिथम ट्रेडिंग और वित्तीय प्रक्रियाओं में मशीन सीखने को लागू कर रहा है। 2018 के सबसे बड़े वित्तीय रुझानों में से एक रॉबो-सलाहकार, एक स्वचालित पोर्टफोलियो प्रबंधक है। ये स्वचालित सलाहकार बाजारों में डेटा को स्कैन करने और वरीयताओं के आधार पर सर्वश्रेष्ठ स्टॉक या पोर्टफोलियो की भविष्यवाणी करने के लिए AI और एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। वेल्थ मैनेजमेंट फर्म रॉबो-सलाहकारों की ओर रुख कर रहे हैं, न केवल इसलिए कि यह कंपनी और क्लाइंट के समय और पैसे दोनों को बचाता है, बल्कि यह कुछ असाधारण रिटर्न भी पैदा करता है।

यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वित्तीय उद्योग को बदल रही है।

A) BETTERMENT: ROBO-ADVISOR PIONEER

Industry: Fintech, Impact Investing

Location: NYC

How it’s using AI: BETTERMENT एक स्वचालित वित्तीय निवेश मंच और रोबो-सलाहकार तकनीक का एक अग्रणी है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग निवेशक के बारे में जानने और उसकी वित्तीय योजनाओं के आधार पर एक व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल बनाने के लिए करता है। BETTERMENT के रोबो-सलाहकार टैक्स लॉस हार्वेस्टिंग, ट्रेडिंग, लेन-देन और पोर्टफोलियो प्रबंधन, सभी कार्यों को स्वचालित करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, BETTERMENT के पास प्रबंधन के तहत $ 10 बिलियन की संपत्ति है और पिछले साल तक 250,000 ग्राहक थे।

Industry: Hedge Fund, Artificial Intelligence, Block chain

B) NUMERAI : AN AI-POWERED, CROWDSOURCED HEDGE FUND 

Location: San Francisco

How it’s using AI: NUMERAI एक AI- पावर्ड हेज फंड है, जिसमें दुनिया भर के हजारों डेटा वैज्ञानिकों की भीड़-भाड़ वाली मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है। कंपनी डेटा वैज्ञानिकों के अपने समुदाय के लिए सारांकित वित्तीय डेटा जारी करती है, जिनमें से सभी शेयर बाजार की भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग कर रहे हैं। मॉडल को एक साप्ताहिक टूर्नामेंट में एक दूसरे के खिलाफ खड़ा किया जाता है जहां निर्माता कंपनी के क्रिप्टोक्यूरेंसी के लिए न्यूमेरियर (एनएमआर) के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। सबसे सटीक भविष्यवाणियां इसे लीडरबोर्ड के शीर्ष पर बनाती हैं और अधिक टोकन से सम्मानित किया जाता है। लेकिन NUBERAI वास्तव में विजेता और हारने वालों को पुरस्कृत करने के बारे में नहीं है। प्रतियोगिता केवल अधिक मॉडल इकट्ठा करने का एक तरीका है। कंपनी की असली सफलता यह है कि यह सभी अलग-अलग तरीकों को “मेटा मॉडल” में कैसे संश्लेषित करता है। “मेटा मॉडल” के भीतर मॉडल की विविधता पोर्टफोलियो में विविधता पैदा करती है, जोखिम को कम करती है और उच्च रिटर्न उत्पन्न करती है। सीधे शब्दों में कहें, काम में अधिक एल्गोरिदम, बेहतर।

Industry impact: कंपनी फंड के मेकअप, उसके ग्राहकों और प्रदर्शन के बारे में शीर्ष रहस्य है, लेकिन 35,000 से अधिक डेटा वैज्ञानिकों ने इसके प्लेटफॉर्म में योगदान दिया है और इसके क्रिप्टोकरेंसी के लगभग $ 15 मिलियन का भुगतान किया है।

C) ALPHASENSE: AI-POWERED FINANCIAL SEARCH ENGINE

Industry: Fintech, Search Engine

Location: NYC

How it’s using AI: Alpha vision ने निवेश फर्मों को सूचनात्मक बढ़त हासिल करने में मदद करने के लिए एक AI-संचालित वित्तीय खोज इंजन बनाया, भाषाई खोज और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के संयोजन का उपयोग करके, कार्यक्रम 35,000 वित्तीय संस्थानों में प्रमुख डेटा बिंदुओं का विश्लेषण कर सकता है। सिस्टम के लाखों डेटा बिंदुओं को स्कैन करने और उचित वित्तीय डेटा के आधार पर कार्रवाई करने योग्य रिपोर्ट उत्पन्न करने की क्षमता विश्लेषकों के काम के अनगिनत घंटे बचाता है।

Industry impact: कंपनी की वेबसाइट के अनुसार, 800 से अधिक वित्तीय फर्म अल्फाइकिन का उपयोग करते हैं, जिसमें कुछ फॉर्च्यून 500 निगम शामिल हैं।

4. TRAVEL & TRANSPORTATION

यात्रा और परिवहन उद्योगों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक मेगा-ट्रेंड बन रहा है। काम के बाद सबसे कुशल मार्ग घर का सुझाव देने के लिए, यात्रा की व्यवस्था करने से लेकर, सी के साथ चारों ओर जाना आसान बना रहा है।

ट्रैवल कंपनियां विशेष रूप से सर्वव्यापी स्मार्टफोन के उपयोग पर पूंजीकरण कर रही हैं। 70% से अधिक उपयोगकर्ता दावा करते हैं कि वे अपने फोन पर यात्राएं बुक करते हैं, यात्रा टिप्स की समीक्षा करते हैं और स्थानीय स्थलों और रेस्तरां पर शोध करते हैं। तीन लोगों में से एक का कहना है कि उन्होंने अपनी आगामी यात्राओं की योजना के लिए एक आभासी यात्रा सहायक का उपयोग किया है।

AI-संचालित चैटबॉट तेजी से प्रतिक्रिया समय, बेहतर बुकिंग कीमतों और यहां तक ​​कि यात्रा की सिफारिशों के लिए ग्राहकों के साथ मानव जैसी बातचीत की सुविधा देकर यात्रा उद्योग को तेजी से बदल रहे हैं।

उदाहरण के लिए, एक यात्रा चैटबॉट आपको पेरिस जाने के लिए एक प्राकृतिक भाषा प्रतिक्रिया का सुझाव दे सकता है जो बातचीत से हटाए गए उपयोगकर्ता की वरीयताओं के आधार पर सिटी ऑफ़ लाइट में उड़ानों, होटलों और चीजों का सुझाव देता है।

यात्रा और परिवहन उद्योगों में कृत्रिम बुद्धि का उपयोग कैसे किया जा रहा है, इसके कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं।

A) GOOGLE : SMART MAPS

Industry: Search Engine, Artificial Intelligence, IT, Video Streaming

Location: Mountain View, Calif

How it’s using AI: Google कई क्षेत्रों में AI का उपयोग करता है, लेकिन Google मानचित्र में तकनीक का विशिष्ट अनुप्रयोग हमारे आवागमन को थोड़ा आसान बना देता है। AI-सक्षम मैपिंग के साथ, खोज विशाल की प्रौद्योगिकी सड़क जानकारी को स्कैन करती है और इसे लेने के लिए इष्टतम मार्ग निर्धारित करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करती है, चाहे वह पैदल या कार, बाइक, बस या ट्रेन में हो। निकट भविष्य में, Google ने अपनी Voice assistant को कार्यान्वित करके और वास्तविक समय में संवर्धित वास्तविकता मानचित्र बनाकर मैप्स ऐप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आगे बढ़ाने की योजना बनाई है। लाखों उपयोगकर्ताओं को हर रोज अपना रास्ता खोजने में मदद करने के अलावा, लोकप्रिय राइडशेयरिंग सेवा Lyft ने Google मैप्स का उपयोग करने वाले ड्राइवरों के लिए अपनी नेविगेशन सुविधाओं का निर्माण किया।

B) HIPMUNK: VIRTUAL TRAVEL ASSISTANT

Industry: Mobile App, Travel

Location: San Francisco

How it’s using AI: Concur से Hipmunk के लिए Airbnb के माध्यम से उड़ान, होटल, भ्रमण और यहां तक ​​कि छुट्टी के किराये की बुकिंग की कीमतें प्रदान करता है। 2015 में लॉन्च की गई कंपनी की ” AI- पावर्ड ट्रैवल असिस्टेंट है। फेसबुक, स्लैक या स्काइप पर बॉट के साथ चैट करते हुए, उपयोगकर्ता उड़ानों को बुक कर सकते हैं और थीम और रुचियों के आधार पर छुट्टी के विचार पा सकते हैं। यात्री संभावित यात्रा योजनाओं पर चर्चा करने वाले ईमेल पर “Hello Hipmunk ” की प्रतिलिपि भी बना सकते हैं और बॉट यात्रा के सुझाव भी देगा। इसके अतिरिक्त, आभासी सहायक आगामी घटनाओं के लिए आपके कैलेंडर को स्कैन करेगा और भविष्य की यात्रा का आयोजन शुरू करेगा।

“Hello Hipmunk” पहली यात्रा वाली चैटबॉट्स में से एक थी और यह लॉन्च होने के बाद भी दो साल से अधिक लोकप्रिय है। कुल मिलाकर, आभासी सहायक उद्योग तेजी से बढ़ रहा है और 2021 तक कुल राजस्व में $ 15.8 बिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है।

5. SOCIAL MEDIA

ट्विटर, फेसबुक और स्नैपचैट जैसे प्लेटफार्मों पर 2.77 बिलियन से अधिक सक्रिय प्रोफाइल के साथ, सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं के लिए सार्थक अनुभवों को व्यक्तिगत बनाने के लिए निरन्तर अग्रसर है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग के भविष्य को बना या बिगाड़ सकती है। भारी मात्रा में डेटा को व्यवस्थित करने, छवियों को पहचानने, चैटबॉट को पेश करने और संस्कृति में बदलाव की भविष्यवाणी करने की अपनी क्षमता के साथ, AI अरबों उपयोगकर्ताओं के साथ एक उद्योग के लिए अत्यधिक मूल्यवान है और वार्षिक राजस्व में लगभग 45 बिलियन डॉलर है। इसके अतिरिक्त, उन्नत मशीन लर्निंग एक उद्योग में महत्वपूर्ण साबित होने की संभावना है जो पुलिस नकली समाचार, अभद्र भाषा और वास्तविक समय में अन्य बुरे अभिनेताओं के दबाव में है।

यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि कैसे कुछ बड़ी कम्पनियां AI का इस्तेमाल कर रहीं हैं।

A) FACEBOOK: IMAGE RECOGNITION BREAKTHROUGHS

Industry: Social Media

Location: Menlo Park, Calif

How it’s using AI: चाहे वह मैसेंजर चैटबॉट्स हो, एल्गोरिदमिक न्यूजफीड्स, फोटो टैगिंग सुझाव या विज्ञापन लक्ष्यीकरण हो, AI फेसबुक के प्लेटफॉर्म में गहराई से अंतर्निहित है। कंपनी की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टीम ने हाल ही में हैशटैग के साथ टैग की गई अरबों सार्वजनिक इंस्टाग्राम तस्वीरों का उपयोग करके एक छवि पहचान मॉडल को 85% सटीकता के लिए प्रशिक्षित किया। कंप्यूटर दृष्टि मॉडलिंग में विधि एक प्रमुख सफलता है।

फेसबुक पहले से ही स्पैम और दुरुपयोग का मुकाबला करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मानव मॉडरेशन के संयोजन का उपयोग कर रहा है। छवि पहचान में सफलताओं और AI अनुसंधान पर दोहरीकरण के साथ, फेसबुक दुनिया के सबसे बड़े मीडिया प्लेटफॉर्म की पुलिस को मदद करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की गिनती कर रहा है।

B) TWITTER: WEEDING OUT BAD ACTORS

Industry: Social Media

Location: San Francisco

How it’s using AI: ट्विटर पर आपके द्वारा देखे गए ट्वीट के लिए आप AI को धन्यवाद दे सकते हैं। सोशल मीडिया के एल्गोरिदम लोगों को उपयोगकर्ता की व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के आधार पर लोगों को अनुसरण करने, ट्वीट करने और समाचार देने का सुझाव देते हैं।

इसके अतिरिक्त, ट्विटर विषय वस्तु के आधार पर वीडियो फीड की निगरानी और वर्गीकरण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है। कंपनी का इमेज क्रॉपिंग टूल AI का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए भी करता है कि सबसे दिलचस्प भाग पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अच्छी छवियों को कैसे निर्धारित किया जाए।

ट्विटर के AI को हाल ही में ट्वीट्स में अभद्र भाषा और आतंकवादी भाषा की पहचान करने के लिए रखा गया था। 2017 की पहली छमाही में, कंपनी ने 300,000 आतंकवादी-जुड़े खातों की खोज की और प्रतिबंध लगा दिया, जिनमें से 95% गैर-मानव, कृत्रिम रूप से बुद्धिमान मशीनों द्वारा पाए गए।

C) SLACK: COLLABORATION VIA THE ‘WORK GRAPH’

Industry: Software, Messaging, Collaboration Tool

Location: San Francisco

How it’s using AI: Slack AI एक डेटा संरचना का उपयोग करता है जिसे “वर्क ग्राफ” कहा जाता है ताकि यह जानकारी जुटाई जा सके कि प्रत्येक कंपनी और उसके कर्मचारी टूल का उपयोग कैसे करते हैं और एक दूसरे के साथ बातचीत करते हैं। “वर्क ग्राफ” के डेटा का उपयोग तब कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है जो Slack को अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाते हैं। उदाहरण के लिए, कंपनी का अनुमान है कि औसत उपयोगकर्ता एक दिन में 70 से अधिक संदेशों से प्रभावित होता है। Slack पर अधिक प्रासंगिक संदेशों को स्थानांतरित करने के लिए “हाइलाइट्स” नामक सुविधा में मशीन सीखने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है।

“हाइलाइट्स” के अलावा, Slack की खोज उपयोगकर्ताओं को ज्ञान विशेषज्ञों और उन चैनलों को इंगित करने में मदद करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती है जहां उन्हें इस बात के विश्लेषण के आधार पर पहुँचा जा सकता है कि कौन क्या और कहाँ की बात कर रहा है।

6. E-COMMERCE

कभी एक वेबसाइट के माध्यम से केवल सटीक शर्ट की एक छवि ढूंढने के लिए स्क्रॉल किया गया था जिसे आप फिर से किसी अन्य साइट पर देख रहे थे? आप इसके लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को धन्यवाद दे सकते हैं।

ई-कॉमर्स प्रक्रियाओं में मशीन सीखने को लागू करना कंपनियों को ग्राहकों के साथ व्यक्तिगत संबंध बनाने में सक्षम बनाता है। AI- संचालित एल्गोरिदम उपयोगकर्ता अनुभव को निजीकृत करता है, बिक्री बढ़ाता है और वफादार और स्थायी संबंध बनाता है।

कंपनियां चैटबॉट्स को तैनात करने, खरीदारी की भविष्यवाणी करने और अधिक ग्राहक-केंद्रित ई-कॉमर्स अनुभव बनाने के लिए डेटा इकट्ठा करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती हैं। यहां बताया गया है कि बिक्री और वफादारी बढ़ाने के लिए कुछ प्रमुख ई-कॉमर्स companies, AI को कैसे लागू कर रहे हैं।

A) AMAZON: AI-POWERED… EVERYTHING

Industry: E-commerce, Media, Food, etc.

Location: Seattle

How it’s using AI: Amazon ई-कॉमर्स AI का राजा है। चाहे वह कंपनी की सिफारिशें हों कि कौन से उत्पाद खरीदने हैं, वेयरहाउस रोबोट जो हड़पते हैं, सॉर्ट करते हैं और शिप प्रोडक्ट्स या वेब सर्विसेज जो कि वेबसाइट को ही पॉवर देती हैं, Amazon अपनी प्रक्रिया के लगभग हर चरण में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करता है। 2014 में कंपनी ने अपने AI- पावर्ड वॉयस असिस्टेंट, Alexa को पेश किया। स्टार ट्रेक पर कंप्यूटरों से प्रेरित होकर, Alexa ने शक्तिशाली, वार्तालाप-चालित आभासी सहायकों की एक लहर की शुरुआत की। Amazon ने कृत्रिम रूप से कृत्रिम बुद्धि पर अपने व्यवसाय का पुनर्निर्माण किया है, जिसमें AI परियोजनाओं की अधिकता है। सीधे शब्दों में कहें, अगर आपने पिछले पांच वर्षों में Amazon पर कुछ भी किया है, तो एक एल्गोरिदम ने आपको ऐसा करने में मदद की है।

B) TWIGGLE: NLP FOR E-COMMERCE SEARCH

Industry: Artificial Intelligence, E-Commerce, Natural Language Processing

Location: Tel-Aviv, Israel

How it’s using AI: ई-कॉमर्स साइटों के लिए एक उन्नत खोज इंजन, ट्विगल, व्यवसायों के लिए खोज प्रासंगिकता और उत्पाद जागरूकता को बढ़ावा देने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है। मानव जैसी गहरी शिक्षा और खुदरा उद्योग के लिए एक समझ का संयोजन ग्राहकों को ठीक उसी तरह से जोड़ने में मदद करता है जिसकी उन्हें आवश्यकता है। Twiggle ने दावा किया है कि एक महीने में दो मिलियन दर्शकों के साथ एक साइट खराब खोज से 266,600 ग्राहकों को खो सकती है। अपनी खोज का उपयोग करने वाले ग्राहकों के लिए, कंपनी “ऐड टू कार्ट” में 9% की वृद्धि और क्लिक-थ्रू दर में 12% की वृद्धि का दावा करती है।

7. MARKETING

Marketing के लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यान्वयन के लिए अपने बजट का अधिक से अधिक आवंटन कर रहे हैं क्योंकि मशीन लर्निंग के दर्जनों उपयोग हैं जब यह विपणन अभियानों को सफलतापूर्वक प्रबंधित करने की बात आती है। बजट बढ़ने की एक और वजह? AI-संचालित उपकरण अब छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए व्यापक रूप से उपलब्ध हो गए हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विपणक को गहन ग्राहक अंतर्दृष्टि रिपोर्ट, पावर पर्टेंट कंटेंट निर्माण और अधिक प्रभावशाली व्यावसायिक बैठकों को बुक करने में मदद कर रहा है – सभी एक बड़े मानव प्रभाव के बिना।

मार्केटिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कुछ उदाहरणों पर एक नज़र डालते हैं।

A) AMPLERO: BUILDING CUSTOMER RELATIONSHIPS

Industry: AI, Marketing, Machine Learning, Software

Location: Seattle

How it’s using AI: Amplero, वित्त, खुदरा दूरसंचार और गेमिंग सहित उपभोक्ता-सामना करने वाले उद्योगों की एक विस्तृत सरणी के लिए AI- संचालित विपणन उपकरण बनाता है। Amplero के एल्गोरिदम डायनामिक ऑडियंस प्रोफाइल बनाने के लिए डेटा में पैटर्न का पता लगाते हैं। विपणक फिर कंपनी के सॉफ्टवेयर और मशीन सीखने की क्षमताओं का उपयोग बड़े पैमाने पर हजारों प्रयोग चलाने के लिए कर सकते हैं। एक मामले के अध्ययन में, एक कंपनी ने Amplero का उपयोग करने के लिए upsell बढ़ाने के लिए अपनी अधिग्रहण लागत को $ 40 से घटाकर $ 1 कर दिया और प्रति पोस्टपेड ग्राहक औसत राजस्व में 88% की वृद्धि का अनुभव किया। स्प्रिंट, माइक्रोसॉफ्ट और टैक्सएक्ट जैसे प्रमुख ब्रांड कंपनी भी AI टूल का उपयोग करते हैं।

B) DRIFT: CONVERSATIONAL MARKETING

Industry: Marketing Automation

Location: Boston

How it’s using AI: ड्रिफ्ट चैटबॉट्स, मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग का उपयोग करके व्यवसायों को अधिक मीटिंग बुक करने, उत्पाद प्रश्नों के साथ ग्राहकों की सहायता करने और बिक्री चक्र को अधिक कुशल बनाने में मदद करता है। प्रौद्योगिकी परंपरागत रूप से समय लेने वाली विपणन कार्यों को स्वचालित करने में विशेष रूप से अच्छी है। उदाहरण के लिए, एक बार जब कोई ग्राहक Drift का उपयोग करने वाली वेबसाइट पर होता है, तो एक चैटबॉट पॉप-अप होगा, सवाल पूछेगा और लीड होने पर उन्हें स्वचालित रूप से एक अभियान में स्लॉट कर देगा। इसके अतिरिक्त, कंपनी का “Drift assistant ” ईमेल उत्तरों को स्वचालित करता है, संपर्क जानकारी को रूट करता है और अपडेट करता है।

टोस्ट और ज़ेनफ़िट जैसी कंपनियां गुणवत्ता की बिक्री को पूरा करने के लिए Drift का उपयोग कर रही हैं, दिनों की बजाय मिनटों में। वर्तमान में Drift, 100,000 से अधिक व्यवसायों द्वारा उपयोग किया जाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभ

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विभिन्न क्षेत्रों में हमारे काम को सरल बनाना है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनेकों फायदे हैं, जिनमें से कुछ निम्न प्रकार हैं।

1. Error Reduction

मनुष्य की तुलना में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के द्वारा किए गए कार्य में ज्यादा एक्युरेट परिणाम प्राप्त होने की संभावना होती है। उदाहरण के लिए अगर आप किसी जटिल और बड़ी कैलकुलेशन को खुद करते हैं तो गलतियां होने की प्रयक्ता ज्यादा है परन्तु यदि आप उसी कैलकुलेशन को कैलकुलेटर से करते हो तो गलती होने की सम्भवना कम से कम होती है और आपको ज्यादा से ज्यादा सटीक परिणाम प्राप्त होते हैं।

2. Faster result

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के द्वारा किसी भी काम को मनुष्य की तुलना में कम समय में किया जा सकता है और जल्द से जल्द परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए सर्च इंजन, अगर आप कोई वेबसाइट बनाते हैं और उसे किसी सर्च इंजन में सबमिट करते हैं तो सर्च इंजन तुरन्त आपके वेबसाइट के डेटा को क्रोल कर लेगा और आपको वेबसाइट सर्च रिजल्ट में शो कर देगा, जबकि यदि यही काम मनुष्य द्वारा किया जाए तो एक वेबसाइट को ही क्रॉल करने में काफी समय लगेगा, और सर्च इंजन तो एक दिन में लाखों वेबसाइट्स को क्रोल करता है।

3. Daily applications

हमारे रोज के दैनिक जीवन में भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का काफी प्रयोग होता है ,जैसे – अगर आपको कोई शब्द लिखना नहीं आ रहा तो आप उसे बोल सकते हैं speech recognition के द्वारा उसे शब्द में बदल दिया जाता है। अगर आपको कहीं का रास्ता मालूम नहीं है तो आप गूगल मैप की हेल्प से अपना करेक्ट रास्ता चुन सकते हैं। ऐसे ही अनेकों जगह हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करते हैं जो कि हमारे लिए सुविधाजक होता है।

4. Digital assistance

आज कल ज्यादातर लोग इंटरनेट का इस्तेमाल करते हैं और अगर आपको कोई समस्या होती है तो आप google assistance या किसी और assistance की हेल्प ले सकते हैं। ये assistance सर्च इंजन में कुछ सर्च करने कोई appalication ओपन करने संदेश भेजने से लेकर बहुत कुछ वस आपके बोलकर ऑर्डर देने मात्र से कर सकते हैं।

5. No Breaks

मनुष्य लगातार काम नहीं कर सकता , मनुष्य को रिलैक्स होने के लिए कुछ समय चाहिए होता है परन्तु आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आपके लिए बिना रेस्ट लिए लगातार काम कर सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से हानियां

जिस तरह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनेकों लाभ हैं उसी प्रकार इसकी कुछ हानियां भी हैं। जिनमें से कुछ निम्न प्रकार हैं।

1. High cost

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रोबोट्स या मशीनों को बनाने में बहुत खर्च आता है और एक बार खराब हो जाने के बाद इनकी मरम्मत में भी काफी खर्चा होता है यानी की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस काफी महगी है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में सॉफ्टवेयर प्रोग्राम होते हैं जिन्हें समय के अनुसार अपडेट करने की आवश्कता होती है जिसमें अच्छा खर्चा आता है।

2. No Replicating Humans

बुद्धिमत्ता , हम मनुष्यों को प्रकृति द्वारा दिया गया एक उपहार है। परंतु मशीनों में ऐसा नहीं है इन्हें किसी विशेष परिस्थिति के लिए कोड किया जाता है। इनमें कोई भावात्मकता नहीं होती। अत: जब परिस्थिति इनके अनुसार नहीं होगी तो या तो ये काम करना बंद कर देगा या कोई गलत निर्णय ले लेगा। जबकि मनुष्य हर परिस्थिति को अपनी समझ के द्वारा हैंडल कर सकता है।

3. No Improvement with experience

मनुष्य की तरह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुभव से खुद में सुधार नहीं ला सकती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया में, पूरे दिल से या लगन के साथ काम करने जैसा कुछ नहीं है। मशीन इंटेलिजेंस डिक्शनरी में देखभाल या चिंताएं मौजूद नहीं हैं। अपनेपन या साथ होने या मानवीय स्पर्श की कोई भावना नहीं है। वे एक मेहनती व्यक्ति और एक अक्षम व्यक्ति के बीच अंतर करने में विफल रहते हैं।

4. No original creativity

ये आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की बानगी नहीं हैं। हालांकि वे आपको डिजाइन और बनाने में मदद कर सकते हैं, उनका सोचने की शक्ति से कोई मेल नहीं है जो मानव मस्तिष्क या यहां तक ​​कि एक रचनात्मक दिमाग की मौलिकता है।मनुष्य अत्यधिक संवेदनशील और भावनात्मक बुद्धिजीवी है। वे देखते हैं, सुनते हैं, सोचते हैं और महसूस करते हैं। उनके विचारों को उन भावनाओं द्वारा निर्देशित किया जाता है जिसकी पूरी तरह से मशीनों में कमी है। मानव मस्तिष्क की अंतर्निहित सहज क्षमताओं को दोहराया नहीं जा सकता है।

5. Unemployment

मशीनों के साथ मनुष्यों के प्रतिस्थापन से बड़े पैमाने पर बेरोजगारी हो सकती है। बेरोजगारी एक सामाजिक रूप से अवांछनीय घटना है। कुछ भी नहीं करने वाले लोग अपने रचनात्मक दिमाग का विनाशकारी उपयोग कर सकते हैं। कृत्रिम बुद्धि का उपयोग उग्र हो जाने पर मनुष्य अनावश्यक रूप से मशीनों पर अत्यधिक निर्भर हो सकता है। वे अपनी रचनात्मक शक्ति खो देंगे और आलसी हो जाएंगे। इसके अलावा, अगर मनुष्य विनाशकारी तरीके से सोचना शुरू कर देते हैं, तो वे इन मशीनों के साथ तबाही मचा सकते हैं।

निष्कर्ष:

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक नवीन विकासशील तकनीकी है जो मनुष्यों के काम को सरल बनाती है और ज्यादातर औद्योगिक कंपनियां में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्रयोग किया जा रहा है। उद्योगपति आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास में ज्यादा से ज्यादा योगदान दे रहें हैं जिससे इस तकनीकी को और भी हाई टेक बनाया जा सके और इसका इसतेमाल कर अपने उद्योग को बड़ा किया सके।

कुछ लोगों का मानना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मनुष्य के अस्तित्व के लिए खतरनाक साबित हो सकती है क्योंकि मनुष्य के ज्यादातर काम ये इंटेलिजेंट रोबोट्स या मशीनें ही करेंगी, तो ज्यादातर कंपनियां इन्हीं को अपने कामों के लिए रखेंगी क्योंकि के मनुष्य से बेहतर तरीके से काम कर सकते हैं और इन्हें सैलरी भी नहीं देनी पड़ेगी , जिसके फस्वरूप बेरोजगारी फैलेगी। भविष्य में जो भी हो परंतु अभी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में काम लगातार जारी है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में आपके क्या विचार हैं क्या ये हमारे लिए एक अच्छा विकल्प है अपने काम को बेहतर तरीके से करने का या इनकी वजह से बेरोजगारी जैसी विकट समस्या खड़ी हो सकती है। अपने विचार कॉमेंट में जरूर दें।

Thanks for reading our artical, I hope you will give me another chance to discuss new mystry.

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