कृत्रिम बुद्धिमत्ता के फायदे और नुकसान का विवरण - आईबीएम ब्लॉग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कंप्यूटर और डेटा विज्ञान के अभिसरण क्षेत्रों को संदर्भित करता है जो उन कार्यों को करने के लिए मानव बुद्धि के साथ मशीनों के निर्माण पर केंद्रित है जिनके लिए पहले एक इंसान की आवश्यकता होती थी। उदाहरण के लिए, सीखना, तर्क करना, समस्या-समाधान, धारणा, भाषा समझ और बहुत कुछ। प्रोग्रामर के स्पष्ट निर्देशों पर भरोसा करने के बजाय, एआई सिस्टम डेटा से सीख सकते हैं, जिससे उन्हें जटिल समस्याओं (साथ ही सरल-लेकिन-दोहराए जाने वाले कार्यों) को संभालने और समय के साथ सुधार करने की अनुमति मिलती है।

आज की एआई तकनीक के विभिन्न उद्योगों में उपयोग के कई मामले हैं; व्यवसाय मानवीय त्रुटि को कम करने, संचालन की उच्च लागत को कम करने, वास्तविक समय डेटा अंतर्दृष्टि प्रदान करने और कई अन्य अनुप्रयोगों के बीच ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। इस प्रकार, यह हमारे कंप्यूटिंग के दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, ऐसे सिस्टम बनाता है जो वर्कफ़्लो में सुधार कर सकता है और रोजमर्रा की जिंदगी के तत्वों को बढ़ा सकता है।

लेकिन एआई के असंख्य लाभों के बावजूद, पारंपरिक प्रोग्रामिंग विधियों की तुलना में इसमें उल्लेखनीय नुकसान हैं। एआई विकास और परिनियोजन डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताओं, नौकरी विस्थापन और साइबर सुरक्षा जोखिमों के साथ आ सकता है, एआई सिस्टम के इच्छित व्यवहार को सुनिश्चित करने के लिए बड़े पैमाने पर तकनीकी उपक्रम का उल्लेख नहीं किया जा सकता है।

इस लेख में, हम चर्चा करेंगे कि एआई तकनीक कैसे कार्य करती है और पारंपरिक कंप्यूटिंग विधियों की तुलना में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के फायदे और नुकसान के बारे में बताएंगे।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है और यह कैसे काम करती है?

AI तीन मूलभूत घटकों पर काम करता है: डेटा, एल्गोरिदम और कंप्यूटिंग शक्ति। 

• तारीख: एआई सिस्टम डेटा के आधार पर सीखते हैं और निर्णय लेते हैं, और उन्हें प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, खासकर मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल के मामले में। डेटा को अक्सर तीन श्रेणियों में विभाजित किया जाता है: प्रशिक्षण डेटा (मॉडल को सीखने में मदद करता है), सत्यापन डेटा (मॉडल को ट्यून करता है) और परीक्षण डेटा (मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करता है)। इष्टतम प्रदर्शन के लिए, एआई मॉडल को विविध डेटासेट (जैसे, पाठ, चित्र, ऑडियो और अधिक) से डेटा प्राप्त करना चाहिए, जो सिस्टम को नए, अनदेखे डेटा के लिए अपने सीखने को सामान्यीकृत करने में सक्षम बनाता है।
• एल्गोरिदम: एल्गोरिदम नियमों के सेट हैं जिनका उपयोग एआई सिस्टम डेटा को संसाधित करने और निर्णय लेने के लिए करता है। एआई एल्गोरिदम की श्रेणी में एमएल एल्गोरिदम शामिल हैं, जो स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना सीखते हैं और भविष्यवाणियां और निर्णय लेते हैं। एआई डीप लर्निंग एल्गोरिदम से भी काम कर सकता है, एमएल का एक सबसेट जो बहुस्तरीय कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का उपयोग करता है - इसलिए "डीप" डिस्क्रिप्टर - बड़े डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के भीतर उच्च-स्तरीय अमूर्तता को मॉडल करने के लिए। और सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम एक एजेंट को कार्यों को निष्पादित करके और उनकी शुद्धता के आधार पर दंड और पुरस्कार प्राप्त करके व्यवहार सीखने में सक्षम बनाते हैं, मॉडल को पूरी तरह से प्रशिक्षित होने तक पुनरावृत्त रूप से समायोजित करते हैं।
• संगणन शक्ति: एआई एल्गोरिदम को अक्सर इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और जटिल एल्गोरिदम चलाने के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, खासकर गहन शिक्षण के मामले में। कई संगठन इन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) जैसे विशेष हार्डवेयर पर भरोसा करते हैं। 

AI सिस्टम भी दो व्यापक श्रेणियों में आते हैं:

• आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस, जिसे नैरो एआई या कमजोर एआई भी कहा जाता है, छवि या आवाज पहचान जैसे विशिष्ट कार्य करता है। ऐप्पल के सिरी, अमेज़ॅन के एलेक्सा, आईबीएम वाटसनक्स और यहां तक ​​​​कि ओपनएआई के चैटजीपीटी जैसे वर्चुअल असिस्टेंट संकीर्ण एआई सिस्टम के उदाहरण हैं।
• आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI), या सशक्त एआई, कोई भी बौद्धिक कार्य कर सकता है जो मनुष्य कर सकता है; यह विभिन्न क्षेत्रों में ज्ञान को समझ सकता है, सीख सकता है, अनुकूलित कर सकता है और काम कर सकता है। हालाँकि, एजीआई अभी भी एक सैद्धांतिक अवधारणा है।

पारंपरिक प्रोग्रामिंग कैसे काम करती है?

एआई प्रोग्रामिंग के विपरीत, पारंपरिक प्रोग्रामिंग के लिए प्रोग्रामर को कंप्यूटर के लिए हर संभावित परिदृश्य में पालन करने के लिए स्पष्ट निर्देश लिखने की आवश्यकता होती है; तब कंप्यूटर किसी समस्या को हल करने या कोई कार्य करने के लिए निर्देशों को निष्पादित करता है। यह एक नुस्खा के समान एक नियतात्मक दृष्टिकोण है, जहां कंप्यूटर वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देशों को निष्पादित करता है।

पारंपरिक दृष्टिकोण सीमित संख्या में संभावित परिणामों के साथ स्पष्ट रूप से परिभाषित समस्याओं के लिए उपयुक्त है, लेकिन जब कार्य जटिल होते हैं या मानव-जैसी धारणा की मांग करते हैं (जैसे कि छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण,) तो हर एक परिदृश्य के लिए नियम लिखना अक्सर असंभव होता है। वगैरह।)। यह वह जगह है जहां एआई प्रोग्रामिंग नियम-आधारित प्रोग्रामिंग विधियों पर स्पष्ट बढ़त प्रदान करती है।

एआई (पारंपरिक कंप्यूटिंग की तुलना में) के फायदे और नुकसान क्या हैं?

एआई की वास्तविक दुनिया की क्षमता बहुत अधिक है। एआई के अनुप्रयोगों में बीमारियों का निदान करना, सोशल मीडिया फ़ीड को निजीकृत करना, मौसम मॉडलिंग के लिए परिष्कृत डेटा विश्लेषण निष्पादित करना और हमारे ग्राहक सहायता अनुरोधों को संभालने वाले चैटबॉट्स को सशक्त बनाना शामिल है। एआई-संचालित रोबोट कारों को भी असेंबल कर सकते हैं और जंगल की आग से होने वाले विकिरण को कम कर सकते हैं।

किसी भी तकनीक की तरह, पारंपरिक प्रोग्रामिंग प्रौद्योगिकियों की तुलना में एआई के फायदे और नुकसान हैं। उनके कार्य करने के तरीके में मूलभूत अंतर के अलावा, एआई और पारंपरिक प्रोग्रामिंग प्रोग्रामर नियंत्रण, डेटा हैंडलिंग, स्केलेबिलिटी और उपलब्धता के मामले में भी काफी भिन्न हैं।

• नियंत्रण और पारदर्शिता: पारंपरिक प्रोग्रामिंग डेवलपर्स को सॉफ़्टवेयर के तर्क और व्यवहार पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करती है, जिससे सटीक अनुकूलन और पूर्वानुमानित, सुसंगत परिणाम मिलते हैं। और यदि कोई प्रोग्राम अपेक्षा के अनुरूप व्यवहार नहीं करता है, तो डेवलपर्स समस्या की पहचान करने और उसे ठीक करने के लिए कोडबेस के माध्यम से पता लगा सकते हैं। एआई सिस्टम, विशेष रूप से गहरे तंत्रिका नेटवर्क जैसे जटिल मॉडल को नियंत्रित करना और व्याख्या करना कठिन हो सकता है। वे अक्सर "ब्लैक बॉक्स" की तरह काम करते हैं, जहां इनपुट और आउटपुट ज्ञात होता है, लेकिन मॉडल एक से दूसरे तक पहुंचने के लिए जिस प्रक्रिया का उपयोग करता है वह अस्पष्ट है। पारदर्शिता की यह कमी उन उद्योगों में समस्याग्रस्त हो सकती है जो प्रक्रिया और निर्णय लेने की व्याख्या को प्राथमिकता देते हैं (जैसे स्वास्थ्य सेवा और वित्त)।
• सीखना और डेटा प्रबंधन: पारंपरिक प्रोग्रामिंग कठोर है; यह प्रोग्रामों को निष्पादित करने के लिए संरचित डेटा पर निर्भर करता है और आम तौर पर असंरचित डेटा को संसाधित करने के लिए संघर्ष करता है। किसी प्रोग्राम को नई जानकारी "सिखाने" के लिए, प्रोग्रामर को मैन्युअल रूप से नया डेटा जोड़ना होगा या प्रक्रियाओं को समायोजित करना होगा। परंपरागत रूप से कोडित प्रोग्राम भी स्वतंत्र पुनरावृत्ति के साथ संघर्ष करते हैं। दूसरे शब्दों में, वे उन मामलों के लिए स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना अप्रत्याशित परिदृश्यों को समायोजित करने में सक्षम नहीं हो सकते हैं। क्योंकि एआई सिस्टम बड़ी मात्रा में डेटा से सीखते हैं, वे छवियों, वीडियो और प्राकृतिक भाषा पाठ जैसे असंरचित डेटा को संसाधित करने के लिए बेहतर अनुकूल हैं। एआई सिस्टम नए डेटा और अनुभवों (मशीन लर्निंग की तरह) से भी लगातार सीख सकते हैं, जिससे उन्हें समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने की अनुमति मिलती है और उन्हें गतिशील वातावरण में विशेष रूप से उपयोगी बनाया जा सकता है जहां समय के साथ सर्वोत्तम संभव समाधान विकसित हो सकता है।
• स्थिरता और मापनीयता: पारंपरिक प्रोग्रामिंग स्थिर है. एक बार प्रोग्राम लिखने और डिबग करने के बाद, यह हर बार बिल्कुल उसी तरह से संचालन करेगा। हालाँकि, नियम-आधारित कार्यक्रमों की स्थिरता स्केलेबिलिटी की कीमत पर आती है। क्योंकि पारंपरिक प्रोग्राम केवल स्पष्ट प्रोग्रामिंग हस्तक्षेपों के माध्यम से सीख सकते हैं, उन्हें संचालन को बढ़ाने के लिए प्रोग्रामर को बड़े पैमाने पर कोड लिखने की आवश्यकता होती है। यह प्रक्रिया कई संगठनों के लिए असंभव नहीं तो असहनीय साबित हो सकती है। एआई कार्यक्रम पारंपरिक कार्यक्रमों की तुलना में अधिक स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं लेकिन कम स्थिरता के साथ। एआई-आधारित कार्यक्रमों की स्वचालन और निरंतर सीखने की विशेषताएं डेवलपर्स को प्रक्रियाओं को तेज़ी से और सापेक्ष आसानी से स्केल करने में सक्षम बनाती हैं, जो एआई के प्रमुख लाभों में से एक का प्रतिनिधित्व करती है। हालाँकि, AI सिस्टम की कामचलाऊ प्रकृति का मतलब है कि प्रोग्राम हमेशा सुसंगत, उचित प्रतिक्रियाएँ प्रदान नहीं कर सकते हैं।
• दक्षता और उपलब्धता: नियम-आधारित कंप्यूटर प्रोग्राम 24/7 उपलब्धता प्रदान कर सकते हैं, लेकिन कभी-कभी केवल तभी जब उनके पास चौबीसों घंटे उन्हें संचालित करने के लिए मानव कर्मचारी हों।

एआई प्रौद्योगिकियां मानवीय हस्तक्षेप के बिना 24/7 चल सकती हैं ताकि व्यवसाय संचालन लगातार चल सके। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक और लाभ यह है कि एआई सिस्टम उबाऊ या दोहराव वाले कार्यों (जैसे डेटा प्रविष्टि) को स्वचालित कर सकता है, उच्च-मूल्य वाले कार्य कार्यों के लिए कर्मचारियों की बैंडविड्थ को मुक्त कर सकता है और कंपनी की पेरोल लागत को कम कर सकता है। हालाँकि, यह उल्लेखनीय है कि स्वचालन से कार्यबल की नौकरी में महत्वपूर्ण हानि हो सकती है। उदाहरण के लिए, कुछ कंपनियों ने ऐसे कार्यों को मानव संसाधन विभाग को सौंपने के बजाय कर्मचारी रिपोर्टों का परीक्षण करने के लिए डिजिटल सहायकों का उपयोग करना शुरू कर दिया है। संगठनों को अपने मौजूदा कार्यबल को संचालन में एआई को शामिल करने से उत्पादकता लाभ द्वारा सक्षम नए वर्कफ़्लो में शामिल करने के तरीके खोजने की आवश्यकता होगी।

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ओमडिया का अनुमान है कि वैश्विक एआई बाजार 200 तक 2028 बिलियन अमेरिकी डॉलर का हो जाएगा। इसका मतलब है कि व्यवसायों को एआई प्रौद्योगिकियों पर निर्भरता बढ़ने की उम्मीद करनी चाहिए, साथ ही उद्यम आईटी सिस्टम की जटिलता भी बढ़ रही है। लेकिन के साथ IBM watsonx™ AI और डेटा प्लेटफ़ॉर्मएआई को स्केल करने के लिए संगठनों के टूलबॉक्स में एक शक्तिशाली टूल है।

आईबीएम वाटसनएक्स टीमों को डेटा स्रोतों को प्रबंधित करने, जिम्मेदार एआई वर्कफ़्लो में तेजी लाने और पूरे व्यवसाय में एआई को आसानी से तैनात और एम्बेड करने में सक्षम बनाता है - सब कुछ एक ही स्थान पर। वाटसनएक्स उन्नत सुविधाओं की एक श्रृंखला प्रदान करता है, जिसमें व्यापक कार्यभार प्रबंधन और वास्तविक समय डेटा मॉनिटरिंग शामिल है, जो आपको पूरे उद्यम में विश्वसनीय डेटा के साथ एआई-संचालित आईटी बुनियादी ढांचे को बढ़ाने और तेज करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

हालांकि इसकी जटिलताओं के बिना नहीं, एआई का उपयोग व्यवसायों के लिए एक तेजी से जटिल और गतिशील दुनिया के साथ तालमेल बनाए रखने के अवसर का प्रतिनिधित्व करता है, जो इसे परिष्कृत प्रौद्योगिकियों के साथ पूरा करता है जो उस जटिलता को संभाल सकते हैं।

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