एआई बनाम एमएल: हमारी दुनिया को आकार देने वाली प्रौद्योगिकियों को डिकोड करना | IoT नाउ समाचार एवं रिपोर्ट

मीडिया हमारे रोजमर्रा के जीवन में, 'शब्दों को सुनने से बचना कठिन होता जा रहा है।आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई)'और'मशीन लर्निंग (एमएल)'चाहे उद्योग में हो या शिक्षा जगत में। ये प्रौद्योगिकियाँ हमारे दैनिक जीवन में प्रवेश कर चुकी हैं और अर्थव्यवस्था के अधिकांश क्षेत्रों को बदल रही हैं, ज्ञान और अभ्यास के नए क्षेत्रों का निर्माण कर रही हैं और मानव इतिहास में एक नए युग की शुरुआत कर रही हैं। हालाँकि, तेजी से विकसित हो रही बुद्धिमत्ता के ये रूप अकादमी के अंदर और बाहर अधिक दिखाई देने लगते हैं, उनकी अस्पष्ट परिभाषाएँ, उनके तौर-तरीकों और अनुप्रयोगों के दायरे के बारे में अस्पष्टता उनकी पूरी समझ में बाधा डालती है। इस लेख का उद्देश्य इन नई तकनीकों को स्पष्ट करना, उन्हें एक-दूसरे से अलग करना और उनके व्यापक निहितार्थों को रेखांकित करना है।

1. IoT की दुनिया में AI/ML

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल) और हालात का इंटरनेट (IOT) जटिल रूप से जुड़े हुए हैं और एक साथ मिलकर एक शक्तिशाली त्रय का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो नवाचार की एक नई लहर की शुरुआत करता है। यह तिकड़ी स्मार्ट, स्व-समायोजन और स्व-अनुकूलन वाले स्वायत्त उत्पादों और मशीनों की एक नई पीढ़ी को सक्षम कर रही है, जो बदले में विनिर्माण से लेकर स्वास्थ्य देखभाल तक हर क्षेत्र को बाधित और परिवर्तित कर रही है। AI और ML तथा IoT के बीच संबंध स्वाभाविक है:

• डेटा-संचालित बुद्धिमत्ता:

इस डेटा के जेनरेटर ट्रैफिक नेटवर्क या रसोई उपकरणों जैसे विविध संदर्भों में रोजमर्रा की वस्तुओं में एम्बेडेड सेंसर और स्मार्ट डिवाइस हैं। यह एआई और एमएल की शक्ति और कौशल है जो डेटा को संसाधित करने, बदलने और विश्लेषण करने और इसे कार्रवाई योग्य जानकारी में बदलने के लिए कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस प्रदान करता है। IoT डेटा-कैप्चरिंग परत बनाता है, जबकि AI और ML विश्लेषण इंजन का प्रतिनिधित्व करते हैं जो कम्प्यूटेशनल मस्तिष्क का निर्माण करता है।

उद्योग में, IoT डिवाइस उपकरण और मशीनरी के ट्रैक सेंसर. एमएल एल्गोरिदम अपने वर्तमान डेटा और ऐतिहासिक डेटा के बीच लिंक की पहचान कर सकता है, और फिर मशीन या उपकरण की विफलता, रखरखाव की जरूरतों और अन्य मुद्दों की भविष्यवाणी कर सकता है। पूरी प्रक्रिया निरंतर है, और एमएल एल्गोरिदम IoT उपकरणों से वास्तविक समय डेटा के आधार पर मशीन की स्थिति की भविष्यवाणी कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि तेल का स्तर कम है या अत्यधिक कंपन हुआ है, तो सिस्टम संभावित मशीन के खराब होने की भविष्यवाणी कर सकता है। इस तरह, पूर्वानुमानित रखरखाव श्रम लागत में उल्लेखनीय वृद्धि किए बिना डाउनटाइम और कम सामग्री लागत को कम कर सकता है।

• उन्नत उपयोगकर्ता अनुभव और वैयक्तिकरण:

इन उपभोक्ता अनुप्रयोगों के उदाहरण IoT उपकरणों में पाए जा सकते हैं जो उपयोगकर्ताओं की बातचीत और प्राथमिकताओं के बारे में जानकारी एकत्र करते हैं। उदाहरण के लिए, आप स्मार्ट होम का उपयोग कैसे करते हैं इसका विश्लेषण करके, एआई आपके व्यवहार के आधार पर आपके प्रकाश और तापमान को नियंत्रित कर सकता है, यदि आप इसका उपयोग जारी रखते हैं तो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम समय के साथ पूर्वानुमानित प्रयासों में सुधार कर सकता है। फिटनेस ट्रैकर स्वास्थ्य अनुशंसाओं को निजीकृत करने के लिए एमएल एल्गोरिदम का भी उपयोग कर सकते हैं।

• स्वायत्त निर्णय लेना:

एआई और एमएल का उपयोग करके, IoT डिवाइस वास्तविक समय डेटा के आधार पर स्वायत्त निर्णय लेना शुरू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, स्वायत्त वाहन (IoT उपकरणों का एक पारिस्थितिकी तंत्र), सेंसर डेटा को समझने के लिए एमएल का उपयोग करते हैं और यह तय करते हैं कि सड़क पर पल-पल कौन सी ड्राइविंग कार्रवाई करनी है। हमारे घरों और कार्यालयों में, ऊर्जा ग्रिड ग्रिड लोड को संतुलित करने और वास्तविक समय में प्रदान किए गए IoT डेटा के आधार पर ऊर्जा वितरण को बुद्धिमानी से अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं।

• सुरक्षा बढ़ाना:

सुरक्षा और साइबर हमले IoT नेटवर्क में घुसपैठ कर सकता है। एआई और एमएल सुरक्षा रडार की तरह काम कर सकते हैं और आईओटी नेटवर्क की स्थिति में या आईओटी उपकरणों द्वारा उत्पन्न डेटा में विसंगतियों का पता लगाकर बता सकते हैं कि कोई हमला हो रहा है या होने वाला है। इसलिए AI-संचालित सुरक्षा IoT को अधिक सुरक्षित बना सकती है - ये सिस्टम हमेशा नेटवर्क से आने वाले डेटा से सीख सकते हैं और अपनाने के उपायों को अपडेट कर सकते हैं।

• कार्यकारी कुशलता:

व्यवसाय और विनिर्माण में, IoTs बहुत सारे चर और मापदंडों को इनपुट करते हैं जिनका विश्लेषण एमएल एल्गोरिदम द्वारा अपशिष्ट की मात्रा में कटौती और दक्षता में सुधार करके संचालन को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है। एक ही समय में एआई का उपयोग अधिक जटिल निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है, और इस तरह वास्तविक समय में, ऑपरेशन मापदंडों को अनुकूलित किया जा सकता है।

संक्षेप में, AI और ML IoT के लिए अपरिहार्य हैं, और एक चतुर प्रणाली इन तीनों को सीखने, अपनाने और निर्णय लेने के एक बुद्धिमान पारिस्थितिकी तंत्र के रूप में एकीकृत करेगी: एक IoT ड्राइवर और भविष्य के नवाचारों का त्वरक, जो स्वयं स्मार्ट विनियमन द्वारा मदद करता है।

2. डिकोडिंग एआई और मशीन लर्निंग: एक तुलनात्मक अवलोकन

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई)

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है - या हम अनुशासन भी कह सकते हैं - जिसका उद्देश्य उन कार्यों को करने में सक्षम सिस्टम बनाना है जिन्हें आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता के रूप में माना जाता है। इसके कुछ आवश्यक चिह्न बुद्धिमत्ता और सीखने जैसी अवधारणाओं के उपयोग के इर्द-गिर्द घूमते हैं, जिसके द्वारा एआई की कार्य-निष्पादन क्षमता को मानव की अनुभूति क्षमता के साथ जोड़ा जाता है। ऐसे कार्यों के उदाहरणों में प्राकृतिक भाषा की समझ शामिल है - जो बोलने की मानवीय क्षमता से मेल खा सकती है; पैटर्न मान्यता - धारणा के मानव संकाय से निकटता से संबंधित; और जटिल समस्याओं को हल करने की स्वाभाविक रूप से तुलनीय क्षमता जिसमें अप्रत्याशित कठिनाइयाँ और उनके समाधान के बारे में कठोर अस्पष्टता और अनिश्चितता शामिल है - जैसे बौद्धिक रूप से जिज्ञासु मानव के लिए वास्तविक दुनिया से खींची गई पहेलियाँ। यह व्यापक रूप से माना जाता है कि, जबकि चैटबॉट अधिक संकीर्ण रूप से लक्ष्य-उन्मुख होते हैं, एआई में कंप्यूटर की उपरोक्त किसी भी कार्य को इस तरह से करने की क्षमता शामिल होती है जिससे हम कह सकें कि कंप्यूटर 'स्मार्ट' है। इसे कभी-कभी 'बौद्धिक नकल' या मानव बुद्धि की 'नकल' कहा जाता है - संक्षेप में, अनुभव से सीखना और 'चतुराई से कार्य करना'।

मशीन लर्निंग (एमएल)

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के एक विशेष रूप से सक्रिय क्षेत्र से संबंधित है जो मानव इनपुट या मार्गदर्शन की आवश्यकता को दरकिनार करते हुए डेटा के आधार पर कंप्यूटर की सीखने, विकल्प बनाने या भविष्यवाणियां करने की क्षमता को संहिताबद्ध करने का प्रयास करता है। एल्गोरिदम को पहले से एकत्र किए गए डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जब तक कि वे उस डेटा के अंतर्निहित पैटर्न को नहीं समझते हैं, जो उन्होंने सीखा है उसके आधार पर सूचित विकल्प बनाते हैं, और आगे चलकर स्वायत्त रूप से अपनी पूर्वानुमानित क्षमता में लगातार सुधार करने में सक्षम होते हैं। एमएल का उद्देश्य ऐसे प्रोग्राम विकसित करना है जो डेटा का दोहन करने में सक्षम हों ताकि बिना किसी हस्तक्षेप के, कार्य दर कार्य अपने आप सीखने में बेहतर, अधिक अनुकूलनीय बन सकें।

मुख्य अंतर:

एआई एक बुद्धिमान कंप्यूटर बनाने के लिए है जो मानव की तरह ही समस्याओं को हल करता है, जबकि एमएल रोबोट को डेटा से सीखने की अनुमति देता है ताकि सटीक पूर्वानुमान लगाया जा सके।

कार्यक्षमता: मशीन एक पूर्व-लिखित नियम पुस्तिका का उपयोग करती है (अक्सर सिस्टम फ्लेक्स और परिणामों के आधार पर नियमों को 'ट्वीक्स' करता है) बनाम एमएल सिस्टम अपेक्षित इनपुट के पैटर्न-क्लाउड का अनुसरण करता है जो उत्तर की ओर ले जाता है।

3. वे मेज पर क्या लाते हैं: क्षमताएं और अनुप्रयोग

एआई का योगदान:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता नियमित कार्यों को स्वचालित करने में काफी अच्छी है - चाहे ये सीधे काम हों जैसे डेटा प्रविष्टि, या छिपी हुई प्रक्रियाएँ जो उन निर्णयों को संचालित करती हैं, यह दक्षता और उत्पादकता को अधिकतम करती है।

• संज्ञानात्मक सेवाएँ:

संज्ञानात्मक सेवाओं (भाषा समझ, भाषण और दृष्टि के लिए) के लिए धन्यवाद, कंप्यूटर मनुष्यों के साथ बातचीत की एक विस्तृत श्रृंखला से सुसज्जित है।

• निर्णय लेना:

एआई सिस्टम अतीत और वर्तमान डेटा की तुलना और विरोधाभास करके, इनपुट के दायरे के सूचित कनेक्शन और संश्लेषण करके वर्तमान के बारे में सार्थक निष्कर्ष तक पहुंच सकते हैं।

एमएल का योगदान:

• भविष्य कहनेवाला विश्लेषण:

एमएल मॉडल पिछले डेटा से रुझानों और व्यवहारों की भविष्यवाणी और भविष्यवाणी करने में उत्कृष्ट हैं, और यहीं पर उन्हें वित्तीय, चिकित्सा और विपणन क्षेत्रों की तरह लागू किया जा सकता है।

• पैटर्न मान्यता:

सबसे सफल एमएल अनुप्रयोगों में से एक डेटा में छिपे हुए पैटर्न को पहचानना सीखना है, जैसे साइबर सुरक्षा में असामान्य गतिविधि या नैदानिक ​​​​चिकित्सा में बीमारी के स्पष्ट संकेत।

• वैयक्तिकरण:

एमएल इस आधार पर कस्टम उपयोगकर्ता अनुभव तैयार करता है कि किसी व्यक्तिगत उपयोगकर्ता ने अतीत में सेवा के साथ कैसे इंटरैक्ट किया है, और इसका उपयोग ई-कॉमर्स, मनोरंजन और बहुत कुछ के लिए सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।

4. सहक्रियात्मक संबंध: एआई और एमएल एक दूसरे के पूरक कैसे हैं

यह संबंध पारस्परिक रूप से सहायक भी है, जिसमें एक विज्ञान दूसरे उभरते विज्ञान को बेहतर बनाने और सूचित करने के लिए प्रतिक्रिया देता है, और परिणामी प्रणालियाँ समय के साथ अधिक सक्षम और संज्ञानात्मक रूप से शक्तिशाली होती जा रही हैं। एआई आयोजक है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्षेत्र मशीनों के निर्माण के लिए समग्र लक्ष्यों और वास्तुकला को परिभाषित करता है, जो सिद्धांत रूप में, मानव बुद्धि के पहलुओं को प्रदर्शित कर सकता है। एमएल टूलकिट है: मशीन लर्निंग का क्षेत्र उन तरीकों और तकनीकों की आपूर्ति करता है जो इन मशीनों को डेटा से चीजें सीखने, अभ्यास के साथ बेहतर होने और निर्णय लेने की अनुमति देते हैं।

• सीखने की क्षमताओं में वृद्धि: इसलिए मानवता के वास्तविक दुनिया के 'स्पंदनों' से तालमेल बिठाना महत्वपूर्ण है। एआई सिस्टम को मानव बुद्धि द्वारा सूचित किया जाता है और एमएल मशीनों को अनुभव से सीखने की अनुमति देता है, जिस तरह से मनुष्य करते हैं। यदि सांख्यिकीय शिक्षण मशीनों और मनुष्यों को जोड़ता है, तो एमएल का कुछ वादा है - डेटा-संचालित प्रणालियों को सीखना चाहिए कि 'मानव' व्यवहार के नए उदाहरणों (उदाहरण के लिए, ड्राइविंग, अन्य के साथ बातचीत) का सामना करने पर 'पुन: अंशांकन' कैसे करें (जैसा कि मनुष्य करते हैं)। मनुष्य, इत्यादि)।

• डेटा-चालित निर्णय लेना: AI में 'स्मार्ट' होने का मतलब है 'एक अच्छा निर्णय लेने वाला होना'। एमएल (संभवतः) एक अशक्त परिकल्पना है कि एआई ऑब्जेक्ट्स हर पल जो कुछ भी कर रहे हैं उसके बारे में बहुत सारे डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई को उपकरण देकर निर्णय लेने में तेजी से कैसे बनाया जाए, यह पता लगाएं कि उस डेटा में पैटर्न क्या हैं, और फिर (भविष्यवाणी करता है) अगला निर्णय लेने के लिए विश्लेषण और पैटर्न-पहचान का उपयोग करें।

• पूर्वानुमानित शक्ति और वैयक्तिकरण: कई अन्य तरीकों से, एआई उपयोगकर्ताओं के लिए जो हासिल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है उसे संभव बनाने के लिए एमएल एक प्रभावी उपकरण है: व्यक्तिगत अनुभव और परिणाम की भविष्यवाणी। ई-कॉमर्स वेबसाइट, वीडियो स्ट्रीमिंग सेवा या ग्राहक-सेवा प्लेटफॉर्म के उपयोगकर्ता को व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने में एमएल बहुत अच्छा है क्योंकि यह उपयोगकर्ता ने अतीत में क्या किया है उसके बारे में डेटा पॉइंट लेता है और भविष्यवाणी करता है कि वह उपयोगकर्ता अंततः क्या करेगा .

• स्वायत्त सुधार: एआई की अवधारणा का एक मूलभूत पहलू एक स्वायत्त प्रणाली को डिजाइन करने की क्षमता है। एमएल इसे एक कदम आगे ले जाता है, क्योंकि सिस्टम को न केवल स्वायत्त रूप से संचालित करने के लिए डिज़ाइन किया जा रहा है, बल्कि प्रदर्शन को स्वायत्त रूप से अनुकूलित करने के लिए भी डिज़ाइन किया जा रहा है (उदाहरण के लिए, शुरू करने के बाद प्राप्त डेटा से सीखकर)। एक स्वायत्त कार जैसी प्रणाली के मामले में जिसे किसी अज्ञात वातावरण से निपटने के तरीके को 'सीखने' की आवश्यकता होती है, ऐसा सुधार लूप आवश्यक है। जटिल।

• समस्या को सुलझाने: ऑपिटर एआई वास्तविक दुनिया की समस्याओं के उपरोक्त कम्प्यूटेशनल क्षेत्र में कठिन समस्याओं से निपटने का प्रयास करता है, जहां सभी व्यावहारिक समाधान निराशाजनक रूप से जटिल प्रतीत होते हैं, और स्पष्ट, आसान रास्ते विफल हो जाते हैं। एमएल कई तौर-तरीकों (उदाहरण के लिए, एल्गोरिदम के सेट) के मिश्रण के आधार पर एक प्रतिमान प्रदान करके जटिलता को बढ़ाता है तंत्रिका जाल) वास्तविक दुनिया की जटिलता से मेल खाने और उच्च जटिलता का उपयोग करने के लिए, ज्यादातर वास्तविक दुनिया में उपलब्ध असंरचित डेटा।

दोनों को एक साथ रखें, और आपके पास एक तेजी से बढ़ने वाला तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र है - जिसमें एमएल की 'आगमनात्मक' मॉडल बनाने की क्षमता, और डेटा से पुनरावृत्त विकास द्वारा सीखना, एआई के और भी अधिक महत्वाकांक्षी एजेंडे के साथ जोड़ा जा सकता है, मानव बुद्धि को मॉडलिंग करने के लिए अधिक से अधिक सामान्यवादी 'जनरेटिव' प्रणालियाँ बनाएँ जो विभिन्न प्रकार के जटिल कार्यों में महारत हासिल कर सकें, नवाचार की सीमाओं को पार कर सकें, और पूरे उद्योगों को टर्बोचार्ज कर सकें।

5. चुनौतियाँ और नैतिक विचार

एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) के लिए लगभग हर तेजी से आगे बढ़ने वाली और संभावित रूप से विघटनकारी प्रौद्योगिकियों के साथ, हम तेजी से पाते हैं कि प्रौद्योगिकी दुनिया को कैसे बदल सकती है, इस बारे में चिंताएं लगभग उतनी ही तेजी से विकसित हो रही हैं जितनी तेजी से उभरती और तेजी से आगे बढ़ने वाली प्रौद्योगिकियां। यह एक अभूतपूर्व मुद्दा है: क्योंकि एआई और एमएल सिस्टम को प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए डेटा की मात्रा की आवश्यकता होती है, हम डेटा सुरक्षा और गोपनीयता के बारे में चिंता पैदा करते हैं। व्यापक नैतिक चिंताओं में एआई के डिजाइन में पूर्वाग्रह और निष्पक्षता के मुद्दे शामिल हैं (यानी, एल्गोरिदम पक्षपातपूर्ण परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं क्योंकि उन्हें पहले पक्षपाती डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है) और एल्गोरिदम द्वारा कार्यान्वित जानबूझकर निर्णय प्रक्रियाएं मानव की तुलना में अधिक व्याख्या योग्य और खुली हैं - विशेष रूप से शैक्षिक, चिकित्सा और आपराधिक न्याय परिदृश्यों में, जहां पारदर्शिता स्वयं निर्णय जितनी ही महत्वपूर्ण हो सकती है। स्वचालन प्रक्रिया में नौकरियाँ समाप्त हो जाएंगी, ऐसी स्थिति में बहुत आवश्यक कार्यबल प्रबंधन और कर्मचारी पुनर्प्रशिक्षण रणनीतियों की आवश्यकता होगी - इत्यादि। वास्तव में, इसे इस प्रकार समझा जा सकता है: बड़ी चिंताएँ:

इस कार्य में सबसे आगे एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों के डिजाइन और तैनाती के लिए सिद्धांतों को प्रतिपादित करने और मानक लागू करने की मांग उठ रही है। इसके लिए कंपनियों, नीति निर्माताओं और अन्य हितधारकों के बीच बड़े पैमाने पर साझेदारी की आवश्यकता होगी ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों को सुरक्षित, निष्पक्ष, पारदर्शी और जनता की भलाई के लिए विकसित और तैनात किया जाए।

6. भविष्य का दृष्टिकोण: अनंत संभावनाएँ

एक बार फिर, अगली प्रौद्योगिकी क्रांति के शिखर पर - एआई और एमएल में - यही बात लागू होती है: जैसे ही मरीजों को उनके डीएनए की टोमोग्राफिक स्कैनिंग के आधार पर उपचार निर्धारित किया जाएगा, दवा बदल जाएगी; हमारे शहरी जीवन जगत को हमारे पूरे बुनियादी ढांचे में तैनात एआई-संचालित एमएल कस्बों में पुनर्गठित किया जाएगा।

कुल मिलाकर, एआई और एमएल एक ऐसे भविष्य को सक्षम बना रहे हैं, जो तेजी से निर्बाध और अदृश्य हो, जिसमें प्रौद्योगिकी हमारी वास्तविकता का बहुत कुछ आधार है। यह जानना कि उन्हें क्या अलग करता है, वे क्या हासिल कर सकते हैं और वे कहां टकराना जारी रखेंगे, यह कुछ ऐसा है जिसे आने वाले वर्षों में संगठनों, नीति निर्माताओं और सामान्य आबादी को समान रूप से समझने में मदद मिलेगी। इन प्रौद्योगिकियों के अभी भी विकसित होने के साथ, पूरी तरह से नई दुनिया उभर कर सामने आएगी, अन्य दुनिया खत्म हो जाएंगी, और हमारे आस-पास की दुनिया उन आंखों के माध्यम से बदलती रहेगी जो अभी तक देखना शुरू नहीं कर सकती हैं। एआई क्रांति अभी शुरुआत भर है। संभावनाएँ उतनी ही असीमित हैं जितनी हमारी कल्पनाएँ अनुमति देंगी।

WeKnow Media की तकनीकी लेखिका मैग्डा डाब्रोस्का का लेख

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• स्रोत: https://www.iot-now.com/2024/02/02/142229-ai-vs-ml-decoding-the-technologies-shaping-our-world/