आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - वास्तव में यही है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता, अंग्रेजी में एआई), हमारे जीवन में पहली बार 1956 में दिखाई दिया। सामूहिक कल्पना में हम हरावल रोबोट के बारे में सोचते हैं स्वायत्त निर्णय लेने में सक्षम हैं, लेकिन वास्तव में, वे रोजमर्रा की जिंदगी के विभिन्न क्षेत्रों में कहीं अधिक मौजूद हैं। एआई को हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर सिस्टम के रूप में परिभाषित किया गया है ताकि वे आम तौर पर मानव से जुड़े कार्यों को करने में सक्षम हों, जैसे कि आवाज की पहचान या किसी छवि में रुचि के तत्वों की पहचान। जिस तरह से सिस्टम गतिविधि करता है वह भी महत्वपूर्ण है और सिस्टम को बुद्धिमान बनाने के लिए सबसे प्रसिद्ध तकनीकों में से एक "मशीन लर्निंग" है, जिसके माध्यम से मशीन अनुभव से सीखती है और एक बुद्धिमान प्राणी की तरह, वह खुद को ठीक करती है और सीखती है। उसकी गलतियों से।

हालांकि शुरुआत में एआई को संज्ञानात्मक गतिविधियों को दोहराने के लिए विकसित किया गया था, आजकल वे बड़े डेटा विश्लेषण (डेटा विश्लेषण) के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। बिग डेटा मात्रात्मक रूप से और एकल डेटा में निहित जानकारी के संदर्भ में विशाल डेटा के सेट हैं। सिर्फ आईटी कंपनियां ही नहीं जैसे Google, Amazon, IBM और Facebook, लेकिन दवा और वित्त जैसे अन्य क्षेत्रों में भी, वे एआई का उपयोग डेटा के इस द्रव्यमान का विश्लेषण करने और कंपनी की उत्पादकता बढ़ाने के लिए उपयोगी जानकारी को समझने के लिए करते हैं। उदाहरण के लिए, एक उत्पाद खुदरा विक्रेता एक बुद्धिमान एल्गोरिदम का उपयोग यह पहचानने के लिए कर सकता है कि उसके ग्राहक कौन से उत्पाद प्राप्त करना पसंद करते हैं, और इस प्रकार उनमें अधिक निवेश करते हैं। बिग डेटा एनालिटिक्स यह संभव बना सकता है कि उन सेवाओं की अग्रिम रूप से खोज की जा सकती है जिनमें ग्राहकों की रुचि हो सकती है, उनकी इच्छाओं की आशा कर सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे प्रतिस्पर्धा में नहीं जाते हैं।

La टेक्नोफाइनेंस (फिनटेक) वित्तीय उद्देश्यों के लिए उपयोग की जाने वाली सभी प्रौद्योगिकियां शामिल हैं। वित्तीय फर्मों के पास न केवल अपने ग्राहकों से बल्कि समग्र बाजार की स्थिति से भी बड़ी मात्रा में डेटा प्राप्त होता है। इसके अलावा, ये डेटा गुणात्मक रूप से उपयोगी हैं, ताकि वे बाजार और मानव व्यवहार दोनों पर जानकारी शामिल कर सकें: उदाहरण के लिए, एक निश्चित वैश्विक बाजार की स्थिति आबादी के विभिन्न क्षेत्रों को कैसे प्रभावित करती है और उनकी पसंद के बीच संबंध का अध्ययन करना संभव है। दूसरों के बजाय कुछ निवेश। भले ही एक ओर डेटा की यह विशाल उपलब्धता उपयोगी हो, उपयुक्त विश्लेषण प्रणालियों के बिना वे बेकार रहने का जोखिम उठाते हैं।

इस कारण से, वित्तीय कंपनियां डेटा विश्लेषण एल्गोरिदम के अनुसंधान और विकास में अधिक से अधिक निवेश कर रही हैं, क्योंकि वे उन सूचनाओं को समझना संभव बनाते हैं जो वास्तव में आवश्यक हैं और उन संबंधों को एक्सट्रपलेशन करने के लिए जो तुरंत स्पष्ट नहीं हैं; जरा सोचिए कि आप इसकी उम्मीद करते हैं एआई में वैश्विक निवेश 35.8 के अंत तक 2019 अरब डॉलर होगा. एआई सेवाओं से निकाली गई जानकारी दलालों, व्यापारियों और वित्तीय विश्लेषकों को मौजूदा आर्थिक स्थिति को बेहतर ढंग से समझने और निवेश रणनीतियों को विकसित करने में मदद करती है। इन एल्गोरिदम की प्रमुख शक्तियों में से एक गणना की गति है, जो कम समय में रणनीतियों को विकसित करने की अनुमति देती है, जो वित्तीय प्रतिभूतियों के बदलते बाजार में एक उपयोगी पहलू है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक और प्रयोग है रोबो-सलाहकार, सॉफ्टवेयर जो ग्राहकों को पोर्टफोलियो प्रबंधित करने में मदद करता है। प्रारंभिक प्रश्नावली के माध्यम से, रोबो-सलाहकार ग्राहक की संपत्ति, वित्तीय खातों और उद्देश्यों के बारे में जानकारी एकत्र करता है; इस जानकारी का उपयोग ग्राहक के जोखिम प्रोफाइल के आधार पर एक व्यक्तिगत निवेश पोर्टफोलियो बनाने के लिए किया जाता है और ऐसी कंपनियां हैं जो दावा करती हैं कि उनके रोबो-सलाहकार ग्राहक लक्ष्य की उपलब्धि सुनिश्चित करने के लिए बाजार में बदलाव के आधार पर पोर्टफोलियो को स्वचालित रूप से अपडेट करने में सक्षम हैं। रोबो-सलाहकारों के प्रमोटर पेश करते हैं बाजार का विश्लेषण करने और ठंडे खून वाले निर्णय लेने के लिए मशीनों की क्षमता उनकी एक ताकत के रूप में, असफल निवेश के जोखिम को कम करना, निवेशक की वर्तमान मनोवैज्ञानिक स्थिति से प्रभावित होना।

जबकि यह एक उचित अवलोकन है, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि प्रत्येक उपयोगकर्ता का बाजार पर प्रभाव होता है और जरूरी नहीं कि हर कोई तर्कसंगत व्यवहार करे; सॉफ़्टवेयर द्वारा देखे गए अंतिम परिणाम इसलिए सच नहीं हो सकते हैं और यह इस कारण से भी है कि अभी तक हमने निवेश प्रक्रियाओं के पूर्ण स्वचालन को हासिल नहीं किया है। इसलिए वित्तीय क्षेत्र में एआई के मुख्य लाभों को निम्नानुसार संक्षेपित किया जा सकता है: उपलब्ध डेटा की मात्रा का अधिक कुशलता से विश्लेषण करने की क्षमता, ताकि निवेशक संभावित रूप से अपनी कमाई बढ़ा सकें। हालाँकि, AI सिस्टम को अपनाने में जोखिम भी हैं, विशेष रूप से इन तकनीकों के नैतिक उपयोग और ग्राहक गोपनीयता के रखरखाव के संबंध में।

हाल के बारे में सोचो फेसबुक और कैंब्रिज एनालिटिका का मामला, जहां ब्रिटिश कंसल्टेंसी फर्म को अमेरिकी मतदाताओं के व्यक्तिगत डेटा का अनैतिक और अवैध रूप से उपयोग करने की अनुमति देने के लिए सामाजिक मंच पर भारी जुर्माना लगाया गया था। इस तथ्य ने इस क्षेत्र में अनुसंधान को निर्देशित करने के लिए विनियमों और दिशानिर्देशों की आवश्यकता का प्रदर्शन किया है और इस वर्ष मई में ओईसीडी ने पांच आज्ञाओं को निर्धारित किया है, जिसमें एआई डेवलपर्स को ऐसी मशीनों और सॉफ्टवेयर के निर्माण में पालन करना चाहिए, जिसमें तीसरी आज्ञा भी शामिल है कि "वहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम के आसपास पारदर्शिता और जिम्मेदार खुलासा होना चाहिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि लोग उनके उपयोग से संबंधित हर चीज को समझें और अपने परिणामों का अधिकतम लाभ उठा सकें"।

मुझे लगता है कि ओईसीडी मनुष्य द्वारा और उसके लाभ के लिए विकसित एक तकनीक के रूप में एआई के विकास की रक्षा करने की कोशिश करता है, इसके अनियंत्रित विकास को रोकने के लिए सीमाएं निर्धारित करता है जब तक कि यह इसे नियंत्रित करने में सक्षम न हो; यह दूसरे बिंदु में संलग्न है, जिसके बारे में हम बात करते हैं "उन सुरक्षा उपायों को शामिल करें जो मानवीय हस्तक्षेप की अनुमति देते हैं". यह महत्वपूर्ण है कि एआई के विकास के लिए दिशानिर्देशों की रूपरेखा तैयार करने के लिए चर्चा हुई, भले ही पहली बार पढ़ने के बाद आज्ञाएं पूरी तरह से स्पष्ट न हों: उदाहरण के लिए, चौथा बिंदु एआई सिस्टम की बात करता है कि "स्थिर और सुरक्षित तरीके से काम करना चाहिए" उनके पूरे अस्तित्व में। इस तरह की निश्चितता कठिन है, मुख्य रूप से क्योंकि मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले एल्गोरिदम संभाव्य गणनाओं पर आधारित होते हैं, जो स्वभाव से पूर्ण निश्चितता नहीं देते हैं।

दूसरे, ऐसा लगता है कि कंपनियां एआई सिस्टम का इस्तेमाल करती हैं बग नहीं हो सकते या अपग्रेड नहीं हो सकते, क्योंकि इसका अर्थ यह होगा कि ऐसी त्रुटियाँ थीं जिन्हें ठीक करने की आवश्यकता थी। लेकिन अगर सिस्टम अब प्रायोगिक चरण में नहीं है तो इसे पहले से ही "स्थिर और सुरक्षित" होना चाहिए। पाँचवाँ आदेश सबसे अधिक महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह एक कृत्रिम बुद्धि प्रणाली के रचनाकारों और प्रबंधकों की जिम्मेदारी को परिभाषित करता है। उम्मीद है कि यह लोगों को यादृच्छिक रूप से प्रगति को आगे बढ़ाने के लिए नहीं, बल्कि उपलब्ध विकल्पों और उनकी पसंद के प्रभावों का पता लगाने के लिए प्रेरित करेगा। इसके अलावा, परिणामों के लिए जिम्मेदार व्यक्ति होना महत्वपूर्ण है जिस पर आप भरोसा या अविश्वास कर सकते हैं और आप गणनाओं के आधार पर किए गए विकल्पों के लिए किसी मशीन को धन्यवाद या आलोचना नहीं कर सकते हैं।

इस कारण से, हालांकि एआई प्रौद्योगिकियों का अब कई क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है, मुझे लगता है कि वे मानव को अभिभूत नहीं कर पाएंगे और वित्त या चिकित्सा निदान जैसे क्षेत्रों में पूरी तरह से स्वचालित प्रणाली नहीं होगी। डेटा विश्लेषण के लिए एआई की अपील यह है कि इसे कहीं भी लागू किया जा सकता है, क्योंकि जीवन के हर पहलू में जानकारी जमा की जा सकती है। मनुष्य एआई की क्षमता से मोहित हैं हमारे पास उपलब्ध जानकारी को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम होने के लिए, हमें नई खोज करने की अनुमति देना या कार्यों को अधिक उत्पादक रूप से पूरा करने में सक्षम होना और अन्य तरीकों को आज़माने के प्रयास को सीमित करना जो कम कुशल हो सकते हैं।

हालाँकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि शामिल होने और गलतियाँ करने से हमें अनुभव से सीखने के माध्यम से प्रगति करने की अनुमति मिलती है, और हमें अपने कार्यों के महत्व को समझने में मदद मिलती है, क्योंकि हमें उनके लिए जवाबदेह होना चाहिए। एआई तकनीकों का उचित उपयोग कैसे करें, इसकी संस्कृति विकसित करने के लिए मनुष्य की आवश्यकता है, जिज्ञासु बनो और पूरी तरह से मशीनों पर निर्भर न रहना सीखो, लेकिन हमेशा खुद से यह पूछने की क्षमता रखें कि क्या लक्ष्य हासिल करने के और भी तरीके हैं।
मैं एक बुद्धिमान मशीन की सटीक परिभाषा पर एक टिप्पणी के साथ समाप्त करना चाहूंगा; जबकि पिछले दशक में अविश्वसनीय उपलब्धियां रही हैं, जिसमें शतरंज जैसे खेलों में चैंपियन के साथ प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम सॉफ्टवेयर का विकास या छवियों में कुछ तत्वों को पहचानने जैसे कार्यों में मनुष्यों को पार नहीं करना शामिल है, ये मशीनें सिर्फ गतिविधियों को अंजाम देती हैं जिसके लिए उन्हें विशेष रूप से प्रोग्राम किया गया था।

मुझे लगता है कि एक "बुद्धिमान" प्राणी को अन्य गतिविधियों को भी करने में सक्षम होना चाहिए, न केवल व्यवहार करने का ज्ञान होना, बल्कि यह चुनने का विवेक भी कि उसके हितों के लिए कौन सी कार्रवाई सबसे अच्छी है। स्वयं और अपनी क्षमताओं के बारे में जागरूकता मनुष्य की मूलभूत विशेषताओं में से एक है और मेरा मानना ​​है कि बुद्धि की बात करने में सक्षम होना आवश्यक है। संज्ञानात्मक विज्ञान के क्षेत्र में शोधकर्ता इसकी बेहतर समझ में रुचि रखते हैं, भले ही इसे अभी तक मशीनों में दोहराया नहीं गया हो। मेरी राय में, यह एक महत्वपूर्ण लक्ष्य होगा, लेकिन जब तक यह पूरा नहीं हो जाता, तब तक मैं इसमें विश्लेषण की गई प्रणालियों को पूरी तरह से "बुद्धिमान" के रूप में परिभाषित करने में सक्षम नहीं हूं।