🙇🏼 💕 🧛🏻 AI: कल की दुनिया में लागू हो रहा है 🙆🏾 🚶🏽 🙇🏾

हर दिन उत्पन्न होने वाले डेटा की मात्रा मानव धारणा की क्षमताओं से अधिक है। और अगर हम इस वॉल्यूम को अधिक या कम सार्थक तरीके से उपयोग करने की योजना बनाते हैं, तो हमें उन्नत तकनीकों पर भरोसा करना होगा, जिसमें सुपर कंप्यूटर की कंप्यूटिंग शक्ति और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की क्षमता शामिल है। लेकिन जब एआई के चारों ओर प्रचार अपने आप पर विशेष रूप से केंद्रित होता है, कृत्रिम बुद्धिमता के उपकरण तेजी से अन्य प्रौद्योगिकियों के साथ जुड़ रहे हैं। यह हमें न केवल विशाल डेटा सेट का विश्लेषण करने की अनुमति देता है, बल्कि मानव जाति की सबसे गंभीर समस्याओं को हल करने के लिए भी उनका उपयोग करने की अनुमति देता है।

बेशक, एआई में अद्भुत क्षमता है। जैसा कि अधिक से अधिक जानकारी इसके एल्गोरिदम में बहती है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक कुशल डेटा प्रोसेसिंग के लिए उनका अध्ययन और अनुकूलन करने में सक्षम है। हालाँकि, हम इसकी वास्तविक क्षमता को देख सकते हैं। शायद एआई सबसे प्रभावी होगा जहां यह हमारी स्वयं की सीमित क्षमताओं से परे हो जाता है, जिससे जटिल कार्यों को एक तरह से समझना आसान हो जाता है जो अब तक बस असंभव था।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पास मानव प्रगति में अगला ड्राइविंग कारक बनने का हर मौका है, उन दोनों पहलुओं में जिन्हें हम पहले से ही समझते हैं और जिसमें गहरी समझ की आवश्यकता होती है।

एआई के सही लाभों को समझना

वास्तविक दुनिया एआई के मामले पहले ही साबित हो चुके हैं: कृत्रिम बुद्धि परिचित तकनीकों को बदल सकती है। आज, स्वास्थ्य सेवा शायद सबसे बड़ी संभावनाएं दिखाती है। बार्सिलोना सुपरकंप्यूटर सेंटर के वैज्ञानिक रेटिना संबंधी बीमारियों का सही-सही पता लगाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विकसित कर रहे हैं और जूलिक सुपरकंप्यूटर सेंटर के उनके जर्मन सहयोगी मानव मस्तिष्क के काम को समझने के लिए मॉडलिंग कर रहे हैं कि चेतना कैसे बनती है। इस बीच, हमारे LeHealth ऐ एप्लिकेशनयकृत ट्यूमर का पता लगाने और खंड करने के लिए उपयोग किया जाता है, उनके सौम्य या घातक का निर्धारण करते हैं। उन्नत टोमोग्राफी-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, यह नैदानिक मामलों और योजना संचालन के अंतःविषय विश्लेषण के लिए एक त्रि-आयामी ग्रिड बनाता है। लेकिन AI का उपयोग करने के लिए स्वास्थ्य सेवा इतनी उपयुक्त क्यों है? और हम अन्य क्षेत्रों में इस प्रगति में मदद करने के लिए क्या कर सकते हैं?

वर्तमान में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी का स्पष्ट लाभ बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने की क्षमता है। विभिन्न अनुमानों के अनुसार, वर्तमान में दुनिया में लगभग 40 zettabytes हैंया 40 ट्रिलियन गीगाबाइट डेटा, उनमें से 90% से अधिक केवल पिछले दो वर्षों में उत्पन्न हुए। आज, ऐसी मात्रा की जानकारी डाउनलोड करने में लगभग 181 मिलियन वर्ष लगेंगे। लेकिन, सबसे खतरनाक रूप से, इस डेटा का केवल 1% विश्लेषण किया गया था। ये सभी ज़ेटाबाइट्स बहुमूल्य जानकारी हैं, लेकिन फिलहाल हम इसका उपयोग लाभ के साथ नहीं कर सकते हैं, और यही वह जगह है जहाँ AI की बड़ी संभावना है।

हालांकि, ऐसे डेटा वॉल्यूम का सरल प्रसंस्करण एआई तकनीक के मुख्य लाभ से दूर है। जटिल समस्याओं की हमारी मौजूदा समझ का विस्तार और पूरक करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौजूद है। मौजूदा डेटा का विश्लेषण करने और संभव रणनीति बनाने की क्षमता मानवता के लिए एक बड़ी मदद है। लेकिन AI की वास्तविक ताकत इस जानकारी को संसाधित करने की क्षमता में है, जबकि अधिक जटिल बहुआयामी मापदंडों को ध्यान में रखते हुए जो निर्णय लेने में हमारी क्षमताओं से बहुत आगे जाते हैं।

उदाहरण के लिए, ट्यूमर का पता लगाना। दोनों लोग और गहरी शिक्षण प्रणाली पैटर्न की पहचान करने के लिए चिकित्सा डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, लेकिन केवल एआई एक सार्थक व्याख्या दे सकता है। उदाहरण के लिए, मौजूदा जानकारी के हमारे विश्लेषण को बड़ी संख्या में मापदंडों के अनुसार फ़िल्टर किया जाना चाहिए, जिसमें उम्र, लिंग, जीवन शैली, व्यवसाय, साथ ही साथ अन्य पहलुओं की एक बड़ी संख्या है, जिनके बारे में आप सोच सकते हैं। इस तरह के डेटा का वर्गीकरण और इतने सारे मापदंडों द्वारा नए कानूनों की पहचान कुछ ऐसी है, दुर्भाग्य से, हम केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद के बिना नहीं कर सकते।

हम खुद को एक प्रकार के पोलनै विरोधाभास में पाते हैं: समस्याओं को बहुत ही जटिल स्तर पर समझना, हम न तो उन्हें एल्गोरिदम कर सकते हैं और न ही उन अवसरों की मदद से हल कर सकते हैं जो वर्तमान में हमारे पास हैं। परिणामस्वरूप, हम इस तरह की समस्याओं को हल करने के बारे में मशीन को स्पष्ट निर्देश नहीं दे सकते हैं। हालांकि, हम यह जानने के लिए निर्देश दे सकते हैं कि हम खुद क्या जानते हैं जब तक कि मशीन समस्या का अधिक संपूर्ण चित्र नहीं पाती है।

इसे ध्यान में रखते हुए, AI का भविष्य खरोंच से नए समाधान विकसित करने में इतना नहीं है जितना कि मौजूदा अनुप्रयोगों की दक्षता और विश्लेषणात्मक क्षमताओं को बेहतर बनाने में है।

सेंसर जानकारी के लिए एक नया तरीका

संकेतक जो चीजों के इंटरनेट का निर्माण करते हैं, एक एकल नेटवर्क से जुड़े होते हैं, हमारे जीवन के लगभग सभी क्षेत्रों में कार्यान्वित किए जाते हैं: कार्यस्थल में सेंसर से जो कर्मचारी व्यवहार की निगरानी करते हैं, औद्योगिक सेंसर जो महत्वपूर्ण प्रणालियों की निरंतर निगरानी प्रदान करते हैं, साथ ही साथ प्रकाश, आंदोलन, तापमान और नियंत्रण सेंसर। पानी जो हमारे घर के काम और सुरक्षा का समर्थन करता है। साथ में, ये डिवाइस भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं, जो बदले में, विश्लेषण, प्रशिक्षण और अनुकूलन के नए अवसर प्रदान करते हैं। और इसके लिए, कृत्रिम बुद्धि आदर्श है।

उदाहरण के लिए, पवन ऊर्जा के क्षेत्र में विश्व नेता वेस्टासछह महाद्वीपों पर 70 देशों में 60 हजार पवन टरबाइनों से वर्षा और हवा की गति पर डेटा एकत्र करता है। 600 से अधिक नोड्स का क्लस्टर भविष्य के टर्बाइनों के निर्माण के लिए सर्वश्रेष्ठ स्थानों का निर्धारण करने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग करके इस डेटा को संसाधित करता है जो कार्बन उत्सर्जन को कम कर सकते हैं।

मानव जाति के सबसे महत्वपूर्ण कार्यों को हल करने में एआई की भूमिका

कृत्रिम बुद्धि के साथ काम करना किसी भी संगठन के लिए जटिल हो सकता है, आकार की परवाह किए बिना। कंपनियों को अक्सर नहीं पता होता है कि कहां से शुरू करना है, उनके पास ऐसे सिस्टम के साथ काम करने के लिए अनुभव की कमी है। एआई की शुरूआत बाजार के आंकड़ों या आपूर्ति श्रृंखलाओं के विश्लेषण के आधार पर अधिक प्रभावी व्यावसायिक निर्णय लेने का एक तरीका नहीं है। समाज की सबसे गंभीर समस्याओं को हल करने के लिए एआई का उपयोग करना भी चुनौती है: ऊर्जा, पर्यावरण प्रदूषण और कचरे का संचय प्रदान करना। बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शक्ति का संयोजन इन प्रयासों को केंद्रित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

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