कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आज की एक लोकप्रिय तकनीकी प्रवृत्ति बन चुकी है, जो जीवन के कई क्षेत्रों में व्याप्त है, जैसे व्यापार, शिक्षा और स्वास्थ्य सेवा। तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है और इसके कौन-कौन से प्रकार हैं? प्रचलित कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रकार को समझना हमें AI के काम करने के तरीके और वास्तविक जीवन में इसके प्रभावी उपयोग को समझने में मदद करेगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एक ऐसी तकनीक है जो मशीनों (विशेषकर कंप्यूटरों) को मानव की तरह "सीखने" और "सोचने" की क्षमता प्रदान करती है। कंप्यूटर को केवल निश्चित निर्देशों के अनुसार प्रोग्राम करने के बजाय, AI मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है ताकि वह डेटा से स्वयं सीख सके और मानव बुद्धिमत्ता की क्षमता की नकल कर सके।

इस वजह से, कंप्यूटर ऐसे कार्य कर सकते हैं जिनमें सोच-विचार की आवश्यकता होती है, जैसे समस्या का विश्लेषण करना, भाषा को समझना, आवाज़ और छवियों की पहचान करना, या बुद्धिमानी से निर्णय लेना।

AI को बेहतर समझने के लिए, इसे आमतौर पर दो मुख्य तरीकों से वर्गीकृत किया जाता है: (1) बुद्धिमत्ता के विकास के स्तर के अनुसार वर्गीकरण (AI की बुद्धिमत्ता या क्षमता की तुलना मानव से) और (2) कार्य और मानव के समानता के स्तर के अनुसार वर्गीकरण (AI के काम करने के तरीके और व्यवहार की तुलना मानव बुद्धिमत्ता से)। आज, आइए INVIAI के साथ इन दोनों वर्गीकरणों के तहत AI के विभिन्न प्रकारों को विस्तार से समझते हैं।

विकास के स्तर के आधार पर AI का वर्गीकरण (ANI, AGI, ASI)

पहला वर्गीकरण AI को उसकी बुद्धिमत्ता और क्षमता के आधार पर 3 मुख्य प्रकारों में बांटता है। ये तीन प्रकार हैं: कमजोर AI (Artificial Narrow Intelligence - ANI), मजबूत AI (Artificial General Intelligence - AGI), और सुपर AI (Artificial Super Intelligence - ASI)।

इनमें से, कमजोर AI (या संकीर्ण AI) ही वर्तमान में वास्तविक जीवन में मौजूद है, जबकि मजबूत AI और सुपर AI अभी अनुसंधान या सैद्धांतिक स्तर पर हैं। आइए प्रत्येक प्रकार की विशेषताओं को क्रमवार देखें:

संकीर्ण कृत्रिम बुद्धिमत्ता (कमजोर AI – Artificial Narrow Intelligence)

कमजोर AI (Narrow AI) ऐसे AI सिस्टम होते हैं जिन्हें किसी विशिष्ट कार्य या सीमित कार्यों के लिए डिजाइन किया गया होता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह AI केवल उसी क्षेत्र में बुद्धिमान होता है जिसमें इसे प्रोग्राम किया गया है, और उस सीमा के बाहर स्वयं सीखने या समझने में सक्षम नहीं होता। अधिकांश AI अनुप्रयोग आज संकीर्ण AI के अंतर्गत आते हैं, और यह वास्तव में वह AI का एकमात्र प्रकार है जो व्यापक रूप से उपयोग में है।

संकीर्ण AI के प्रमुख उदाहरण हैं वर्चुअल असिस्टेंट जैसे Siri, Alexa, Google Assistant – जो आवाज़ के आदेश लेकर अलार्म सेट कर सकते हैं, जानकारी खोज सकते हैं, संदेश भेज सकते हैं... लेकिन वे उन कार्यों को स्वयं नहीं कर सकते जो उनके प्रोग्रामिंग से बाहर हैं। इसके अलावा, कमजोर AI कई अन्य परिचित अनुप्रयोगों में भी मौजूद है, जैसे:

• सुझाव प्रणाली जैसे Netflix, Spotify पर (उपयोगकर्ता की पसंद के आधार पर फिल्में या गाने सुझाना)।
• स्वचालित चैटबॉट जो ग्राहक सहायता प्रदान करते हैं, और मूल प्रश्नों के उत्तर टेक्स्ट या आवाज़ के माध्यम से देते हैं।
• स्व-चालित वाहन (जैसे Tesla इलेक्ट्रिक कार) और औद्योगिक रोबोट – जो AI का उपयोग करके स्वचालित रूप से चलते हैं, हालांकि पूर्व निर्धारित परिस्थितियों के भीतर।
• छवि, चेहरे और आवाज़ की पहचान – जैसे फोन अनलॉक करने के लिए चेहरे की पहचान, या आवाज़ का अनुवाद (Google Translate)।

ये उदाहरण दिखाते हैं कि संकीर्ण AI आज हमारे जीवन के हर क्षेत्र में मौजूद है और अक्सर विशिष्ट कार्यों में मानव से बेहतर प्रदर्शन करता है (जैसे बड़ी मात्रा में डेटा का तेज़ विश्लेषण)। हालांकि, संकीर्ण AI के पास कोई सामान्य बुद्धिमत्ता नहीं होती, और यह स्वयं को या अपने विशेषज्ञ क्षेत्र के बाहर की जानकारी को समझ नहीं सकता।

सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (मजबूत AI – Artificial General Intelligence)

मजबूत AI (General AI) वह अवधारणा है जो मानव के समान बुद्धिमत्ता वाली AI को दर्शाती है, जो सभी बौद्धिक क्षेत्रों में सक्षम हो। इसका मतलब है कि एक मजबूत AI सिस्टम स्वयं समझ सकता है, सीख सकता है, और सभी बौद्धिक कार्य जो मानव कर सकता है, कर सकता है, स्वतंत्र सोच, रचनात्मकता और नई परिस्थितियों के अनुकूल होने की क्षमता रखता है।

यह AI अनुसंधान का अंतिम लक्ष्य है – एक मशीन बुद्धिमत्ता बनाना जिसमें सामान्य चेतना और बुद्धिमत्ता हो, जैसे मानव मस्तिष्क।

हालांकि, वर्तमान में मजबूत AI केवल सैद्धांतिक है। कोई भी AI सिस्टम अभी तक सच्चे AGI स्तर तक नहीं पहुंचा है। मजबूत AI के विकास के लिए विज्ञान में महत्वपूर्ण प्रगति की आवश्यकता है, खासकर मानव सोच और सीखने की प्रक्रिया की नकल करने में। दूसरे शब्दों में, हमें अभी तक यह नहीं पता कि मशीन को स्व-चेतना और लचीली बुद्धिमत्ता कैसे सिखाई जाए।

कुछ आधुनिक AI मॉडल (जैसे बड़े भाषा मॉडल GPT) ने कुछ सामान्य बुद्धिमत्ता के संकेत दिखाए हैं, लेकिन वे मूल रूप से अभी भी संकीर्ण AI हैं, जिन्हें एक विशिष्ट कार्य (जैसे टेक्स्ट समझना और बनाना) के लिए प्रशिक्षित किया गया है, न कि सच्चे मजबूत AI।

सुपर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (सुपर AI – Artificial Super Intelligence)

सुपर AI (Super AI) एक ऐसी अवधारणा है जिसमें AI की बुद्धिमत्ता मानव से हर दृष्टिकोण से कहीं अधिक होती है। एक सुपर AI सिस्टम न केवल मानव जैसी क्षमताएं रखेगा, बल्कि कई गुना बेहतर होगा – तेज़, अधिक बुद्धिमान, और सभी क्षेत्रों में मानव से अधिक सटीक।

सुपर AI स्वयं सीख सकता है, स्वयं को सुधार सकता है, और ऐसे निर्णय और समाधान दे सकता है जो मानव ने कभी सोचे भी नहीं होंगे। इसे AI का सबसे उन्नत विकास चरण माना जाता है, जब मशीनें अलौकिक बुद्धिमत्ता तक पहुंच जाती हैं।

वर्तमान में, सुपर AI केवल कल्पना और सैद्धांतिक स्तर पर मौजूद है – हमने अभी तक ऐसा कोई सिस्टम विकसित नहीं किया है।

कई विशेषज्ञ मानते हैं कि सुपर AI तक पहुंचना अभी बहुत दूर या अनिश्चित है। साथ ही, सुपर AI की संभावना से कई चिंताएं भी जुड़ी हैं: यदि कोई मशीन मानव से अधिक बुद्धिमान हो जाए, तो क्या वह मानव को नियंत्रित कर सकती है या मानवता के लिए खतरा बन सकती है? नैतिकता और सुरक्षा के ये मुद्दे सुपर बुद्धिमत्ता AI के संदर्भ में गहन चर्चा का विषय हैं।

फिर भी, वैज्ञानिक इस लक्ष्य की ओर काम कर रहे हैं क्योंकि उनका मानना है कि यदि सुपर AI को सही तरीके से नियंत्रित किया जाए, तो यह मानवता के सबसे जटिल समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है।

(संक्षेप में, विकास के स्तर के अनुसार, वर्तमान में हम केवल कमजोर (संकीर्ण) AI तक ही पहुंचे हैं – जो विशिष्ट कार्यों के लिए विशेषीकृत AI सिस्टम हैं। मजबूत AI अनुसंधान के अधीन है और सुपर AI भविष्य की बात है। अब हम AI को एक अन्य दृष्टिकोण से वर्गीकृत करेंगे, जो इसके व्यवहार और "बुद्धिमत्ता" के स्तर पर आधारित है।)

कार्य के आधार पर AI का वर्गीकरण (Reactive, Limited Memory, Theory of Mind, Self-Aware)

दूसरा वर्गीकरण AI के कार्य करने के तरीके और मानव के समान "समझ" के स्तर पर केंद्रित है। इस दृष्टिकोण से, AI को 4 प्रकारों में बांटा जाता है, निम्न से उच्च तक: प्रतिक्रियाशील मशीनें (Reactive Machines), सीमित स्मृति वाली AI (Limited Memory), मनोवैज्ञानिक सिद्धांत वाली AI (Theory of Mind), और स्व-चेतन AI (Self-Aware)।

प्रत्येक प्रकार AI की उस स्तर की प्रगति को दर्शाता है जिसमें वह मानव की संज्ञानात्मक और सामाजिक क्षमताओं की नकल करता है। नीचे प्रत्येक प्रकार का विवरण है:

प्रतिक्रियाशील AI (Reactive Machine)

यह AI का सबसे सरल स्तर है। प्रतिक्रियाशील AI ऐसे सिस्टम होते हैं जो केवल वर्तमान परिस्थितियों पर प्रतिक्रिया करते हैं और अतीत के अनुभवों को "स्मरण" करने में सक्षम नहीं होते। दूसरे शब्दों में, इनके पास कोई स्मृति नहीं होती और वे भविष्य के निर्णयों को प्रभावित करने के लिए अनुभव का उपयोग नहीं कर सकते।

प्रतिक्रियाशील AI का एक क्लासिक उदाहरण शतरंज खेलने वाले प्रोग्राम हैं। जैसे Deep Blue, जो वर्तमान बोर्ड स्थिति का विश्लेषण करके सर्वोत्तम चाल चुनता है, लेकिन पिछली खेलों को याद नहीं रखता या उनसे सीखता नहीं है; हर खेल उसके लिए एक नई प्रतिक्रिया होती है।

फिर भी, प्रतिक्रियाशील AI अपने कार्य में बहुत प्रभावी हो सकता है – वास्तव में, कंप्यूटर ने विश्व के कई शतरंज ग्रैंडमास्टर्स को हराया है, जो इसकी संकीर्ण लेकिन शक्तिशाली गणना क्षमता को दर्शाता है।

प्रतिक्रियाशील AI की विशेषता है तेजी से प्रतिक्रिया और पूर्वानुमानित व्यवहार, लेकिन इसकी सबसे बड़ी कमी है सीखने की क्षमता का अभाव: यदि पर्यावरण या नियम बदलते हैं, तो यह अनुकूलित नहीं हो पाता।

आज भी, प्रतिक्रियाशील AI का उपयोग कई स्वचालित प्रणालियों में होता है, जैसे औद्योगिक मशीनों के नियंत्रक जो निश्चित शर्तों पर काम करते हैं।

सीमित स्मृति वाली AI (Limited Memory)

सीमित स्मृति AI अगला स्तर है, जहां AI सिस्टम सीमित मात्रा में अतीत की जानकारी को संग्रहित और उपयोग कर सकता है ताकि निर्णय ले सके। प्रतिक्रियाशील AI से अलग, यह AI इतिहास से सीख सकता है (हालांकि सीमित रूप में) और भविष्य के लिए बेहतर प्रतिक्रिया प्रदान कर सकता है।

अधिकांश आधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल इसी श्रेणी में आते हैं, क्योंकि इन्हें पूर्व में उपलब्ध डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है और वे सीखे गए अनुभव का उपयोग करके अनुमान लगाते हैं।

सीमित स्मृति AI का एक प्रमुख उदाहरण है स्व-चालित वाहन तकनीक। ये वाहन अपने आसपास के वातावरण (कैमरा, रडार आदि) से डेटा इकट्ठा करते हैं और अस्थायी रूप से महत्वपूर्ण जानकारी (जैसे अन्य वाहनों की स्थिति, सड़क पर बाधाएं) याद रखते हैं ताकि सुरक्षित ड्राइविंग के लिए निर्णय ले सकें।

हालांकि वाहन हमेशा हर चीज़ याद नहीं रखता, लेकिन वह लगातार नई जानकारी अपडेट करता रहता है और "शॉर्ट-टर्म मेमोरी" का उपयोग करके परिस्थितियों को संभालता है – यही सीमित स्मृति AI की विशेषता है।

आज कई संकीर्ण AI अनुप्रयोग भी वास्तव में सीमित स्मृति वाले AI हैं। उदाहरण के लिए, चेहरे की पहचान प्रणाली बड़ी संख्या में प्रशिक्षण छवियों से सीखती है और फिर नए चित्रों में मुख्य चेहरे की विशेषताओं को याद रखकर पहचान करती है।

वर्चुअल असिस्टेंट और स्मार्ट चैटबॉट भी प्रशिक्षित मॉडल पर आधारित होते हैं और संवाद के संदर्भ को सीमित अवधि के लिए याद रख सकते हैं (जैसे आपकी पिछली पूछताछ) ताकि अधिक प्राकृतिक उत्तर दे सकें। कुल मिलाकर, सीमित स्मृति AI आज के अधिकांश AI सिस्टम का प्रतिनिधित्व करता है, जो प्रतिक्रियाशील AI से बेहतर प्रदर्शन करता है क्योंकि यह अतीत के डेटा का उपयोग करता है, लेकिन फिर भी पूर्ण स्व-चेतना नहीं रखता।

मनोवैज्ञानिक सिद्धांत (Theory of Mind)

"मनोवैज्ञानिक सिद्धांत" AI में कोई विशिष्ट तकनीक नहीं है, बल्कि यह एक अवधारणा है जो AI की उस बुद्धिमत्ता के स्तर को दर्शाती है जो मानव को गहराई से समझ सकती है। यह शब्द मनोविज्ञान के Theory of Mind से लिया गया है – जिसका अर्थ है यह समझना कि अन्य लोगों के पास भावनाएं, विचार, विश्वास और इरादे होते हैं। एक AI जो Theory of Mind स्तर तक पहुंचता है, वह मानव या अन्य प्राणियों की मानसिक स्थिति को समझ और अनुमान लगा सकता है।

कल्पना करें कि एक रोबोट आपकी खुशी या उदासी को आपके चेहरे और आवाज़ से समझता है और फिर अपने व्यवहार को उपयुक्त रूप से समायोजित करता है – यही AI के मनोवैज्ञानिक सिद्धांत का लक्ष्य है। इस स्तर पर, AI केवल डेटा को मशीन की तरह संसाधित नहीं करता, बल्कि भावनाओं और प्रेरणाओं को समझता है। इससे AI सामाजिक रूप से अधिक स्वाभाविक तरीके से संवाद कर सकता है, और ऐसे वर्चुअल असिस्टेंट या रोबोट बना सकता है जो मानव की तरह सहानुभूति और प्रतिक्रिया कर सकें।

हालांकि, मनोवैज्ञानिक सिद्धांत AI अभी भी अनुसंधान के अधीन है। कुछ AI सिस्टम ने भावनाओं की पहचान शुरू कर दी है (जैसे गुस्से या उदासी की आवाज़ या चेहरे की पहचान), लेकिन पूर्ण Theory of Mind तक पहुंचना अभी दूर की बात है। यह मजबूत AI की ओर एक आवश्यक कदम है, क्योंकि मानव जैसी बुद्धिमत्ता के लिए मशीन को मानव को समझना आना चाहिए।

AI वैज्ञानिक अभी भी मशीनों को डेटा से परे तत्वों जैसे भावनाएं और संस्कृति समझाने के लिए प्रयोग कर रहे हैं – जो इस क्षेत्र में एक बड़ी चुनौती है।

स्व-चेतन AI (Self-Aware AI)

यह AI का सबसे उच्च स्तर और AI क्षेत्र में सबसे बड़ा लक्ष्य है: ऐसी मशीनें बनाना जिनके पास स्वयं की पहचान और चेतना हो। स्व-चेतन AI का मतलब है कि AI सिस्टम न केवल अपने आसपास की दुनिया को समझता है, बल्कि खुद को जानता है, अपनी स्वयं की चेतना रखता है, और अपनी स्थिति को उसी तरह महसूस करता है जैसे एक मानव अपनी पहचान को समझता है।

वर्तमान में, स्व-चेतन AI पूरी तरह से मौजूद नहीं है; यह केवल एक सैद्धांतिक विचार है। इस स्तर तक पहुंचने के लिए मशीन को न केवल बुद्धिमान बल्कि मानव की आत्मा की नकल करनी होगी – जो कि हम स्वयं भी पूरी तरह समझ नहीं पाए हैं। यदि कभी ऐसा AI बनता है, तो यह मानवता के लिए एक महान मील का पत्थर होगा, लेकिन इसके साथ ही गंभीर नैतिक प्रश्न भी उठेंगे।

उदाहरण के लिए, क्या एक स्व-चेतन AI को "जीवित प्राणी" माना जाएगा जिसके अधिकार होंगे? यदि उसमें भावनाएं हों, तो क्या हम उसकी नैतिक जिम्मेदारी लेंगे? और सबसे महत्वपूर्ण, क्या होगा यदि AI मानव से अधिक स्व-चेतन हो जाए – क्या वह आज्ञाओं का पालन करेगा या अपने लक्ष्य स्वयं निर्धारित करेगा?

इन सवालों के अभी तक स्पष्ट उत्तर नहीं हैं। इसलिए, स्व-चेतन AI आज केवल विज्ञान कथा पुस्तकों और फिल्मों में ही दिखाई देता है।

फिर भी, इस स्तर के अनुसंधान से हमें चेतना और बुद्धिमत्ता की प्रकृति को गहराई से समझने में मदद मिलती है, जिससे हम कम विकसित AI सिस्टम को बेहतर बना सकते हैं। स्व-चेतन AI का भविष्य अभी दूर हो सकता है, लेकिन यह AI विकास की अंतिम मंजिल है।

इस प्रकार, आज के प्रचलित कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रकार मुख्य रूप से संकीर्ण AI (कमजोर AI) हैं – जो विशिष्ट कार्यों या कार्य समूहों को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए बुद्धिमान सिस्टम हैं। हमारे आस-पास के वर्चुअल असिस्टेंट, चैटबॉट, स्व-चालित वाहन, सुझाव प्रणाली, आवाज़ पहचान आदि सभी संकीर्ण AI के विकसित रूप हैं।

जबकि मजबूत AI और उच्च स्तर जैसे मनोवैज्ञानिक सिद्धांत AI और स्व-चेतन AI अभी भविष्य की बातें हैं, जिनके लिए वर्षों (यहां तक कि दशकों) का अनुसंधान आवश्यक है। हालांकि चुनौतियां हैं, AI की निरंतर प्रगति विज्ञान और मानव जीवन के लिए नए अवसर खोलने का वादा करती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विभिन्न प्रकारों को समझना हमें यह जानने में मदद करता है कि यह तकनीक वर्तमान में कहां है और भविष्य में कितनी विकसित हो सकती है, जिससे हम AI का प्रभावी और सुरक्षित उपयोग कर सकें।

संक्षेप में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से प्रगति कर रही है और मानव जीवन के साथ गहराई से जुड़ रही है। AI को विभिन्न स्तरों और प्रकारों में वर्गीकृत करने से हमें प्रत्येक तकनीक की मूल प्रकृति समझने, वर्तमान AI की सर्वोत्तम उपयोगिता का लाभ उठाने, और भविष्य के लिए तैयारी करने में मदद मिलती है।

कंप्यूटर विज्ञान के तेज़ विकास के साथ, संभव है कि निकट भविष्य में हम मजबूत AI या यहां तक कि सुपर कृत्रिम बुद्धिमत्ता देखेंगे – जो आज केवल कल्पना में है। निश्चित रूप से, AI भविष्य में मानव समाज के स्वरूप को निर्धारित करने वाला एक महत्वपूर्ण क्षेत्र रहेगा, और इसे आज से समझना अत्यंत आवश्यक है।