एआई कैसे काम करता है?
एआई अनुभव (डेटा) से सीखकर काम करता है, ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य अनुभव से सीखते हैं। प्रशिक्षण प्रक्रिया के माध्यम से, मशीनें धीरे-धीरे नमूना डेटा से ज्ञान सामान्यीकृत करती हैं और बाद में लागू करने के लिए मॉडल बनाती हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हमारे दैनिक जीवन में तेजी से दिखाई दे रहा है, जैसे नेटफ्लिक्स द्वारा सुझाए गए मूवी सुझावों से लेकर वेमो जैसी सेल्फ-ड्राइविंग कारों तक। क्या आपने कभी सोचा है एआई कैसे काम करता है? हर स्मार्ट एप्लिकेशन के पीछे एक प्रक्रिया होती है जो मशीनों को डेटा से सीखने और निर्णय लेने की अनुमति देती है।
इस लेख में, हम एआई कैसे काम करता है के पीछे के सिद्धांतों की एक आसान समझ प्रदान करेंगे, विशेष रूप से मशीन लर्निंग सिस्टम पर ध्यान केंद्रित करते हुए, जो अधिकांश आधुनिक एआई का मूल हैं।
एआई डेटा के आधार पर "सीखता" है और निर्णय लेता है
मूल रूप से, एआई डेटा से सीखकर काम करता है। हर स्थिति के लिए निश्चित नियमों के साथ प्रोग्राम किए जाने के बजाय, एआई सिस्टम (विशेष रूप से मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले) को बड़े पैमाने पर डेटा प्रदान किया जाता है और वे उस डेटा में पैटर्न या छिपे हुए नियम स्वतः खोजते हैं।
फिर, वे जो सीखा है उसका उपयोग नए डेटा का सामना करते समय पूर्वानुमान लगाने या निर्णय लेने के लिए करते हैं। यह प्रक्रिया मनुष्यों के सीखने के समान है: हम कई उदाहरण देखते हैं, निष्कर्ष निकालते हैं, और फिर उस अनुभव को नई परिस्थितियों पर लागू करते हैं।
प्रशिक्षण के दौरान, सिस्टम धीरे-धीरे आंतरिक पैरामीटर को सटीकता बढ़ाने के लिए समायोजित करता है। परिणामस्वरूप, एआई एक मॉडल बनाता है जो पहचान सकता है कि कोई छवि बिल्ली है या कुत्ता। जब कोई नई (अदृश्य) छवि दी जाती है, तो मॉडल यह पूर्वानुमान लगाएगा कि यह बिल्ली है या कुत्ता, जो उसने सीखा है उसके आधार पर। यदि पूर्वानुमान गलत होता है, तो एआई को अगली बार सटीकता बढ़ाने के लिए (गणितीय एल्गोरिदम का उपयोग करके) ठीक किया जा सकता है।
एआई सीखने की प्रक्रिया के चार मुख्य चरण
सरल शब्दों में, एआई सीखने और संचालन की प्रक्रिया आमतौर पर निम्नलिखित मुख्य चरणों को शामिल करती है:
डेटा संग्रह (इनपुट)
सबसे पहले, एआई को सीखने के लिए इनपुट डेटा की आवश्यकता होती है। डेटा कई रूपों में हो सकता है: संख्याएं, पाठ, छवियां, ऑडियो आदि, और आमतौर पर सावधानीपूर्वक एकत्रित और तैयार किया जाता है। उदाहरण के लिए, बिल्ली को पहचानने के लिए एआई को प्रशिक्षित करने के लिए, आपको दसियों हजार बिल्ली (और गैर-बिल्ली) की तस्वीरें इकट्ठा करनी होंगी और उन्हें उचित रूप से लेबल करना होगा।
मॉडल प्रशिक्षण (सीखना/प्रशिक्षण)
अगला चरण वह है जहां मशीन डेटा से सीखती है। इनपुट डेटा को एक लर्निंग एल्गोरिदम (मशीन लर्निंग एल्गोरिदम) में दिया जाता है। यह एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न या सहसंबंध खोजता है और धीरे-धीरे डेटा के अनुरूप आंतरिक पैरामीटर समायोजित करता है।
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (डीप लर्निंग में आम) के मामले में, प्रशिक्षण का मतलब है कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शनों के वेट्स को समायोजित करना। एआई लगातार प्रशिक्षण डेटा पर पूर्वानुमान लगाने की कोशिश करता है और अपनी भविष्यवाणी और वास्तविक परिणाम के बीच के अंतर के आधार पर स्वयं-सुधार करता है (इस प्रक्रिया को न्यूरल नेटवर्क में बैकप्रोपेगेशन कहा जाता है)।
पूर्वानुमान/परिणाम बनाना (इनफेरेंस)
प्रशिक्षण के बाद, एआई के पास एक प्रशिक्षित मॉडल होता है। अब, जब इसे नई इनपुट डेटा मिलती है (जिसे उसने पहले कभी नहीं देखा), तो एआई सीखे हुए मॉडल को लागू करके पूर्वानुमान या निर्णय ले सकता है।
- एक एआई मॉडल जो बिल्लियों और कुत्तों में अंतर करता है, नई फोटो देखकर "यह बिल्ली है" निश्चितता के साथ पूर्वानुमान लगा सकता है
- बैंकिंग लेनदेन डेटा पर प्रशिक्षित एआई यह पूर्वानुमान लगा सकता है कि कौन से नए लेनदेन धोखाधड़ी वाले हैं
- चिकित्सा डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल नए मरीजों के लिए निदान सुझा सकता है
इस चरण को इनफेरेंस कहा जाता है – एआई सीखे हुए ज्ञान को वास्तविक परिस्थितियों में लागू करता है।
प्रतिक्रिया और सुधार
एआई (विशेष रूप से मशीन लर्निंग सिस्टम) की एक महत्वपूर्ण विशेषता है कि यह समय के साथ खुद को सुधार सकता है। यदि एआई परिणाम देता है और उसे सटीकता पर प्रतिक्रिया मिलती है (जैसे मनुष्य बताते हैं कि पूर्वानुमान सही था या गलत), तो यह मॉडल को डेटा के अनुरूप बेहतर बनाने के लिए समायोजित कर सकता है।
बिल्ली/कुत्ता वर्गीकरण उदाहरण पर लौटते हुए: यदि मॉडल कुछ मामलों को गलत वर्गीकृत करता है (जैसे कुत्ते को बिल्ली समझना), तो इंजीनियर कठिन मामलों पर अधिक डेटा जोड़ सकते हैं या मॉडल की संरचना/हाइपरपैरामीटर समायोजित कर सकते हैं ताकि एआई अधिक सीख सके। इस तरह निरंतर अपडेट के माध्यम से, एआई समय के साथ अधिक सटीक और बुद्धिमान बनता है।
एआई सिस्टम तीन मुख्य क्षमताओं को मिलाकर काम करते हैं: डेटा से सीखना, तर्क लगाकर परिणाम निकालना, और त्रुटियों से स्वयं-सुधार करना। सीखने के चरण में, एआई डेटा से जानकारी एकत्रित करता है (जिसे "ज्ञान" कहा जाता है)। इनफेरेंस चरण में, एआई सीखे हुए ज्ञान का उपयोग नई परिस्थितियों को संभालने और परिणाम उत्पन्न करने के लिए करता है। और स्वयं-सुधार के माध्यम से, एआई लगातार अपनी कार्यप्रणाली को बेहतर बनाता है।
— कोर एआई ऑपरेटिंग प्रिंसिपल्स
सीखना, तर्क लगाना, और स्वयं-सुधार का यह संयोजन आधुनिक एआई सिस्टम की शक्ति बनाता है।
एआई कैसे काम करता है इसका एक सरल उदाहरण
आइए ऊपर बताए गए प्रक्रिया को बेहतर समझाने के लिए एक वास्तविक उदाहरण देखें: एक एआई चैटबॉट जो स्वचालित रूप से संदेशों का जवाब देता है। मान लीजिए आप एक ऐसा चैटबॉट बनाना चाहते हैं जो ग्राहकों का समर्थन करता हो और वियतनामी भाषा में स्वाभाविक रूप से प्रश्नों का उत्तर दे सके।
डेटा संग्रह
चैटबॉट प्रशिक्षण
उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया
समय के साथ सुधार
यह उदाहरण स्पष्ट रूप से दिखाता है कि एक व्यावहारिक एआई कैसे "सीखता" और काम करता है: पिछले डेटा से सीखकर भविष्य की परिस्थितियों में लागू करना। चाहे बिल्ली/कुत्ते वर्गीकरण हो या ग्राहक प्रश्नों का उत्तर देना, मूल सिद्धांत समान रहता है।
जनरेटिव एआई कैसे काम करता है?
एआई में हाल का एक प्रमुख रुझान है जनरेटिव एआई – ऐसे एआई सिस्टम जो नई सामग्री बना सकते हैं जैसे कि टेक्स्ट, छवियां, या ऑडियो जो पहले कभी मौजूद नहीं थे। तो जनरेटिव एआई कैसे काम करता है, और यह अलग कैसे है?
वर्गीकरण और पूर्वानुमान
- पैटर्न पहचानता है
- पूर्वानुमान लगाता है
- डेटा वर्गीकृत करता है
- मौजूदा विकल्पों में से चयन करता है
सामग्री निर्माण
- नई सामग्री बनाता है
- टेक्स्ट, छवियां, ऑडियो उत्पन्न करता है
- सीखे हुए पैटर्न को मिलाता है
- मूल आउटपुट प्रदान करता है
वास्तव में, जनरेटिव एआई भी विशाल डेटा से गहन सीखने पर आधारित है, लेकिन केवल पूर्वानुमान लगाने या वर्गीकृत करने के बजाय, मॉडल को सीखे हुए पैटर्न के आधार पर नए आउटपुट उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
बड़े भाषा मॉडल
उदाहरण के लिए, एक बड़ा भाषा मॉडल जैसे ChatGPT: यह मॉडल अरबों शब्दों के टेक्स्ट (किताबें, लेख, वेबसाइट) पर प्रशिक्षित होता है ताकि शब्दों और वाक्यों के बीच संबंध सीख सके।
- दसियों अरब पैरामीटर
- क्रम में अगला शब्द पूर्वानुमानित करता है
- प्रवाहपूर्ण, संदर्भित प्रतिक्रियाएं बनाता है
एआई कला जनरेटर
एआई कला जनरेटर जैसे Midjourney और DALL-E छवियों की "भाषा" को गहराई से सीखकर फिर मांग पर नई दृश्य सामग्री बनाते हैं।
- मूल मॉडल विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित
- ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर
- रचनात्मक सामग्री निर्माण
जब उपयोग किया जाता है, तो ChatGPT पूर्व-स्टोर किए गए उत्तरों के बजाय सीखे हुए संभावनाओं के आधार पर प्रत्येक अगला शब्द चुनकर नई प्रतिक्रियाएं बनाता है। परिणाम एक प्रवाही टेक्स्ट होता है जो प्रशिक्षण डेटा की भाषा शैली को दर्शाता है लेकिन पूरी तरह नई सामग्री के साथ।
यह ChatGPT या Midjourney जैसे प्रोग्रामों को सीखे हुए ज्ञान के आधार पर नई सामग्री (टेक्स्ट, छवियां, संगीत आदि) उत्पन्न करने की अनुमति देता है, न कि केवल पूर्व-मौजूद उत्तर चुनने की।
जनरेटिव एआई की विशेषता यह है कि यह केवल पहचानता या विश्लेषण नहीं करता, बल्कि कुछ हद तक वास्तव में रचना करता है। बेशक, यह रचनात्मकता अभी भी एआई द्वारा सीखे गए आधार पर है – यह देखे गए पैटर्न को मिलाकर और परिवर्तित करके कुछ नया बनाता है। लेकिन परिणाम बहुत विविध और समृद्ध हो सकते हैं, जिससे जनरेटिव एआई सामग्री निर्माण, डिजाइन, मनोरंजन और कई अन्य क्षेत्रों में एक शक्तिशाली उपकरण बन जाता है।
— जनरेटिव एआई की शक्ति
मुख्य निष्कर्ष
सारांश में, एआई अनुभव (डेटा) से सीखकर काम करता है, ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य अनुभव से सीखते हैं। प्रशिक्षण के माध्यम से, मशीनें धीरे-धीरे नमूना डेटा से ज्ञान सामान्यीकृत करती हैं और बाद में लागू करने के लिए मॉडल बनाती हैं।
पैटर्न की खोज
एआई डेटा में छिपे हुए पैटर्न खोजता है ताकि समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल किया जा सके
निरंतर सीखना
सिस्टम प्रयास और त्रुटि के माध्यम से सुधार करते हैं, प्रदर्शन को लगातार बढ़ाते हैं
व्यावहारिक अनुप्रयोग
छवि पहचान से लेकर स्वचालित टेक्स्ट जनरेशन और कला निर्माण तक
हालांकि अंतर्निहित एल्गोरिदम भिन्न हो सकते हैं – सरल निर्णय वृक्ष से लेकर अरबों पैरामीटर वाले गहरे न्यूरल नेटवर्क तक – एआई का सामान्य लक्ष्य है छिपे हुए पैटर्न खोजकर समस्याओं को हल करना। आज के विशाल डेटा और शक्तिशाली कंप्यूटिंग के कारण, एआई ने सटीक छवि और आवाज़ पहचान से लेकर स्वचालित रूप से टेक्स्ट लिखने और कला बनाने तक उल्लेखनीय परिणाम हासिल किए हैं।
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