आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) आज आधुनिक जीवन का एक परिचित हिस्सा बन चुका है, जो व्यवसाय से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक हर क्षेत्र में दिखाई देता है। हालांकि, कम ही लोग जानते हैं कि AI के विकास का इतिहास 20वीं सदी के मध्य से शुरू हुआ और कई उतार-चढ़ावों से गुज़रते हुए आज की अभूतपूर्व उपलब्धियों तक पहुंचा है।

यह लेख INVIAI AI के गठन और विकास के इतिहास पर एक विस्तृत दृष्टिकोण प्रदान करेगा, प्रारंभिक विचारों से लेकर “AI विंटर” की कठिनाइयों तक, और डीप लर्निंग क्रांति तथा जनरेटिव AI की लहर जो 2020 के दशक में फूटी।

1950 का दशक: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शुरुआत

1950 के दशक को AI क्षेत्र की आधिकारिक शुरुआत माना जाता है। 1950 में, गणितज्ञ एलन ट्यूरिंग ने “Computing Machinery and Intelligence” नामक पेपर प्रकाशित किया, जिसमें उन्होंने मशीन की सोचने की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए एक प्रसिद्ध परीक्षण प्रस्तावित किया – जिसे बाद में ट्यूरिंग टेस्ट कहा गया। इसे इस विचार की नींव माना जाता है कि कंप्यूटर मानव की तरह “सोच” सकते हैं, जो AI के सिद्धांत की आधारशिला बनी।

1956 में, “Artificial Intelligence” (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) शब्द आधिकारिक रूप से अस्तित्व में आया। उसी गर्मी में, कंप्यूटर वैज्ञानिक जॉन मैकार्थी (डार्टमाउथ कॉलेज) ने मार्विन मिन्स्की, नाथनियल रोचेस्टर (IBM) और क्लॉड शैनन जैसे सहयोगियों के साथ डार्टमाउथ कॉलेज में एक ऐतिहासिक सम्मेलन आयोजित किया।

मैकार्थी ने इस सम्मेलन के लिए “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” (AI) शब्द प्रस्तावित किया, और 1956 का डार्टमाउथ सम्मेलन आमतौर पर AI क्षेत्र के उद्भव के रूप में माना जाता है. यहां, साहसी वैज्ञानिकों ने घोषणा की कि “सीखने या बुद्धिमत्ता के सभी पहलुओं को मशीनों द्वारा अनुकरण किया जा सकता है”, जो इस नए क्षेत्र के लिए महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित करता है।

1950 के दशक के अंत में कई प्रारंभिक AI उपलब्धियां देखने को मिलीं। 1951 में, प्रारंभिक AI प्रोग्राम फेरेन्टी मार्क I कंप्यूटर पर चलाए गए – विशेष रूप से क्रिस्टोफर स्ट्रैची का चेकर्स (डामा) खेल प्रोग्राम और डाइटरिच प्रिंज का शतरंज प्रोग्राम, जो पहली बार कंप्यूटर को बुद्धिमत्ता वाले खेल खेलने में सक्षम बनाते हैं।

1955 में, आर्थर सैमुअल ने IBM में एक चेकर्स प्रोग्राम विकसित किया जो अनुभव से सीख सकता था, जो प्रारंभिक मशीन लर्निंग सिस्टम माना जाता है। इसी अवधि में, एलेन न्यूवेल, हर्बर्ट साइमन और सहयोगियों ने लॉजिक थ्योरिस्ट (1956) लिखा – जो स्वचालित रूप से गणितीय प्रमेय साबित कर सकता था, यह दिखाते हुए कि मशीनें तार्किक तर्क कर सकती हैं।

एल्गोरिदम के साथ-साथ, AI के लिए विशेष उपकरण और प्रोग्रामिंग भाषाएं भी 1950 के दशक में विकसित हुईं। 1958 में, जॉन मैकार्थी ने Lisp भाषा का आविष्कार किया – AI के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन की गई प्रोग्रामिंग भाषा, जो जल्दी ही AI विकास समुदाय में लोकप्रिय हो गई। उसी वर्ष, मनोवैज्ञानिक फ्रैंक रोसेनब्लैट ने परसेप्ट्रॉन प्रस्तुत किया – पहला कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क मॉडल जो डेटा से सीख सकता था। परसेप्ट्रॉन आधुनिक न्यूरल नेटवर्क के लिए प्रारंभिक आधार माना जाता है।

1959 में, आर्थर सैमुअल ने पहली बार “मशीन लर्निंग” शब्द का उपयोग एक महत्वपूर्ण पेपर में किया, जिसमें उन्होंने बताया कि कैसे कंप्यूटर को प्रोग्राम किया जा सकता है ताकि वह खेलना सीख सके और अपनी क्षमता में सुधार कर सके, यहां तक कि प्रोग्रामर से बेहतर प्रदर्शन कर सके। इन विकासों ने मजबूत आशावाद दिखाया: अग्रणी वैज्ञानिकों का मानना था कि कुछ दशकों में मशीनें मानव जैसी बुद्धिमत्ता प्राप्त कर लेंगी।

1960 का दशक: प्रारंभिक प्रगति

1960 के दशक में, AI ने कई महत्वपूर्ण परियोजनाओं और आविष्कारों के साथ विकास जारी रखा. प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों (MIT, स्टैनफोर्ड, कार्नेगी मेलॉन आदि) में AI प्रयोगशालाएं स्थापित हुईं, जो अनुसंधान के लिए ध्यान और वित्त पोषण आकर्षित करती रहीं। इस समय कंप्यूटर अधिक शक्तिशाली हो गए, जिससे AI के जटिल विचारों का परीक्षण संभव हुआ।

एक प्रमुख उपलब्धि पहला चैटबॉट प्रोग्राम था। 1966 में, MIT के जोसेफ वाइजेनबाम ने ELIZA बनाया, जो उपयोगकर्ता के साथ मनोवैज्ञानिक चिकित्सक की शैली में संवाद करता था। ELIZA का प्रोग्रामिंग सरल था (कीवर्ड पहचान और टेम्पलेट प्रतिक्रियाओं पर आधारित), लेकिन आश्चर्यजनक रूप से कई लोग इसे वास्तविक समझ और भावना रखने वाला समझ बैठे। ELIZA की सफलता ने न केवल आधुनिक चैटबॉट्स के लिए मार्ग प्रशस्त किया, बल्कि यह भी सवाल उठाया कि लोग मशीनों को भावनाएं क्यों देते हैं।

साथ ही, पहला स्मार्ट रोबोट भी सामने आया। 1966-1972 के बीच, स्टैनफोर्ड रिसर्च इंस्टीट्यूट (SRI) ने शेकी विकसित किया – पहला मोबाइल रोबोट जो स्वयं जागरूकता और क्रियाओं की योजना बना सकता था, न कि केवल आदेशों का पालन करता था। शेकी में सेंसर और कैमरे लगे थे जो उसे पर्यावरण में स्वतंत्र रूप से नेविगेट करने और कार्यों को चरणबद्ध करने में सक्षम बनाते थे। यह पहली बार था जब रोबोट में कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और योजना का संयोजन हुआ, जिसने बाद में रोबोटिक्स AI के लिए आधार तैयार किया।

अमेरिकन एसोसिएशन ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AAAI) भी इसी अवधि में स्थापित हुआ (1969 के IJCAI सम्मेलन से विकसित होकर 1980 में AAAI के रूप में), जो AI शोधकर्ताओं को एकजुट करता है और दिखाता है कि AI समुदाय तेजी से बढ़ रहा है.

इसके अलावा, 1960 के दशक में एक्सपर्ट सिस्टम और बुनियादी एल्गोरिदम का विकास हुआ। 1965 में, एडवर्ड फेगेनबॉम और सहयोगियों ने DENDRAL विकसित किया – दुनिया का पहला एक्सपर्ट सिस्टम, जो रासायनिक संरचनाओं का विश्लेषण प्रयोगात्मक डेटा से करता था, विशेषज्ञों के ज्ञान और तर्क को मॉडल करता था। DENDRAL की सफलता ने दिखाया कि कंप्यूटर जटिल विशेषज्ञ समस्याओं को हल करने में मदद कर सकते हैं, जो 1980 के दशक में एक्सपर्ट सिस्टम के विस्फोट के लिए आधार बना।

साथ ही, Prolog प्रोग्रामिंग भाषा (तार्किक AI के लिए) 1972 में मार्सिले विश्वविद्यालय में विकसित हुई, जिसने लॉजिक और रिलेशनल नियमों पर आधारित AI के लिए एक नया दृष्टिकोण खोला। एक और महत्वपूर्ण मील का पत्थर 1969 में मार्विन मिन्स्की और सेमोर पापर्ट द्वारा प्रकाशित “Perceptrons” था, जिसने सिंगल-लेयर परसेप्ट्रॉन मॉडल की गणितीय सीमाओं (जैसे XOR समस्या का समाधान न कर पाना) को उजागर किया, जिससे न्यूरल नेटवर्क क्षेत्र पर भारी संदेह हुआ।

कई वित्त पोषकों ने न्यूरल नेटवर्क की सीखने की क्षमता पर विश्वास खो दिया, और 1960 के दशक के अंत में न्यूरल नेटवर्क अनुसंधान धीरे-धीरे कम हो गया. यह AI के उत्साह में पहली बार “शीतलन” का संकेत था, जो एक दशक से अधिक के आशावाद के बाद आया।

1970 का दशक: चुनौतियां और पहला “AI विंटर”

1970 के दशक में, AI क्षेत्र को वास्तविकता की चुनौतियों का सामना करना पड़ा: पिछले दशक की बड़ी उम्मीदें कंप्यूटिंग शक्ति, डेटा और वैज्ञानिक समझ की सीमाओं के कारण पूरी नहीं हो सकीं। परिणामस्वरूप, AI में विश्वास और वित्त पोषण में तेज गिरावट आई, जो 1970 के मध्य में शुरू हुई और बाद में इसे पहला “AI विंटर” कहा गया।

1973 में, सर जेम्स लाइटहिल ने “Artificial Intelligence: A General Survey” नामक एक रिपोर्ट प्रकाशित की, जिसमें AI अनुसंधान की प्रगति की नकारात्मक समीक्षा की गई। लाइटहिल रिपोर्ट ने निष्कर्ष निकाला कि AI शोधकर्ता “बहुत अधिक वादा करते हैं लेकिन बहुत कम पूरा करते हैं”, विशेष रूप से कंप्यूटर की भाषा और विज़न समझने की क्षमता पर सवाल उठाए।

इस रिपोर्ट के कारण ब्रिटिश सरकार ने AI के लिए अधिकांश बजट काट दिया. अमेरिका में, DARPA जैसे वित्त पोषक अधिक व्यावहारिक परियोजनाओं की ओर रुख करने लगे। परिणामस्वरूप, 1970 के मध्य से 1980 की शुरुआत तक AI क्षेत्र लगभग ठप हो गया, जिसमें कम नवाचार और गंभीर वित्तीय कमी थी। यह पहला AI विंटर था – एक लंबा ठहराव जो 1984 में नामित किया गया।

हालांकि कठिनाइयों के बीच, 1970 के दशक में AI अनुसंधान में कुछ उजले पहलू भी थे। एक्सपर्ट सिस्टम अकादमिक क्षेत्र में विकसित होते रहे, जैसे कि MYCIN (1974) – स्टैनफोर्ड में टेड शॉर्टलिफ़ द्वारा विकसित चिकित्सा सलाहकार प्रणाली, जो रक्त संक्रमण रोगों के निदान में मदद करती थी। MYCIN ने नियम आधारित तर्क का उपयोग कर उपचार सुझाव दिए और उच्च सटीकता साबित की, जो विशेषज्ञ प्रणालियों के व्यावहारिक मूल्य को दर्शाता है।

साथ ही, Prolog भाषा (1972 में) भाषा प्रसंस्करण और लॉजिक समस्याओं के लिए लागू होने लगी, जो लॉजिक-आधारित AI के लिए महत्वपूर्ण उपकरण बनी। रोबोटिक्स में, 1979 में स्टैनफोर्ड के शोधकर्ताओं ने सफलतापूर्वक स्टैनफोर्ड कार्ट विकसित किया – पहला रोबोट वाहन जो बाधाओं से भरे कमरे में स्वायत्त रूप से बिना रिमोट कंट्रोल के चल सकता था। यह छोटी उपलब्धि बाद में स्व-चालित वाहनों के लिए आधार बनी।

कुल मिलाकर, 1970 के दशक के अंत तक, AI अनुसंधान मंदी की स्थिति में था. कई AI वैज्ञानिकों ने मशीन लर्निंग, सांख्यिकी, रोबोटिक्स और कंप्यूटर विज़न जैसे संबंधित क्षेत्रों में अपना ध्यान केंद्रित किया ताकि अपना काम जारी रख सकें।

AI अब पहले की तरह “चमकदार सितारा” नहीं था, बल्कि एक संकीर्ण क्षेत्र बन गया था जिसमें बहुत कम उल्लेखनीय प्रगति हुई। यह दौर शोधकर्ताओं को याद दिलाता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव से कहीं अधिक जटिल है, और इसके लिए केवल तर्क के अनुकरण से आगे जाकर नए, ठोस दृष्टिकोणों की आवश्यकता है।

1980 का दशक: एक्सपर्ट सिस्टम – उत्थान और पतन

1980 के दशक की शुरुआत में, AI ने एक बार फिर पुनरुत्थान का दौर देखा – जिसे कभी-कभी “AI पुनर्जागरण” कहा जाता है। यह पुनरुत्थान व्यावसायिक सफलता और सरकारी तथा कॉर्पोरेट निवेश के कारण हुआ। कंप्यूटर अधिक शक्तिशाली हो गए, और समुदाय ने माना कि AI के संकीर्ण क्षेत्रों में विचारों को धीरे-धीरे वास्तविकता में बदला जा सकता है।

एक बड़ा प्रेरक था व्यावसायिक एक्सपर्ट सिस्टम. 1981 में, Digital Equipment Corporation ने XCON (Expert Configuration) विकसित किया – एक एक्सपर्ट सिस्टम जो कंप्यूटर सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन में मदद करता था, जिससे कंपनी को करोड़ों डॉलर की बचत हुई। XCON की सफलता ने व्यावसायिक निर्णय समर्थन के लिए एक्सपर्ट सिस्टम के विकास की लहर को बढ़ावा दिया। कई तकनीकी कंपनियों ने “एक्सपर्ट सिस्टम शेल” विकसित किए, जिससे व्यवसाय अपनी खुद की प्रणालियां बना सके।

Lisp भाषा प्रयोगशाला से बाहर आई जब Lisp मशीन नामक हार्डवेयर विकसित हुआ, जो AI प्रोग्राम चलाने के लिए अनुकूलित था। 1980 के दशक की शुरुआत में, Lisp मशीनों के लिए कई स्टार्टअप (जैसे Symbolics, Lisp Machines Inc.) उभरे, जो निवेश का उन्माद पैदा करने वाले “Lisp मशीन युग” के रूप में जाने गए।

इस अवधि में, बड़ी सरकारें भी AI में भारी निवेश कर रही थीं. 1982 में, जापान ने 850 मिलियन डॉलर के बजट के साथ 5वीं पीढ़ी कंप्यूटर प्रोजेक्ट शुरू किया, जिसका उद्देश्य Prolog और लॉजिक आधारित स्मार्ट कंप्यूटर विकसित करना था। इसी तरह, अमेरिका (DARPA) ने भी जापान के साथ तकनीकी प्रतिस्पर्धा के तहत AI अनुसंधान को बढ़ावा दिया। इन परियोजनाओं का फोकस एक्सपर्ट सिस्टम, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और ज्ञान आधार पर था, ताकि सुपर स्मार्ट कंप्यूटर बनाए जा सकें।

इस नई आशावाद की लहर के बीच, कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क भी धीरे-धीरे पुनर्जीवित हुए। 1986 में, शोधकर्ता जेफ्री हिंटन और सहयोगियों ने बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम प्रकाशित किया – जो बहु-स्तरीय न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने का एक प्रभावी तरीका था, जिसने 1969 के Perceptrons पुस्तक में बताए गए सीमाओं को दूर किया।

वास्तव में, बैकप्रोपेगेशन का सिद्धांत 1970 से था, लेकिन 1980 के दशक के मध्य में कंप्यूटर की बढ़ती शक्ति के कारण इसका व्यापक उपयोग हुआ। बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम ने न्यूरल नेटवर्क अनुसंधान की दूसरी लहर को जन्म दिया। इस समय, गहरे न्यूरल नेटवर्क के सीखने की संभावना पर विश्वास बढ़ा, जो बाद में डीप लर्निंग के लिए आधार बना।

युवा शोधकर्ता जैसे Yann LeCun (फ्रांस), Yoshua Bengio (कनाडा) भी इस दौर में न्यूरल नेटवर्क आंदोलन में शामिल हुए, और 1980 के दशक के अंत में हस्तलिखित अक्षर पहचान मॉडल विकसित किए।

हालांकि, AI का दूसरा उत्कर्ष ज्यादा लंबा नहीं चला. 1980 के दशक के अंत में, AI फिर से संकट में पड़ा क्योंकि परिणाम उम्मीदों पर खरे नहीं उतरे. एक्सपर्ट सिस्टम कुछ सीमित अनुप्रयोगों में उपयोगी थे, लेकिन उनकी कमजोरियां स्पष्ट हो गईं: वे कठोर, विस्तार में कठिन और ज्ञान को मैन्युअली अपडेट करने की जरूरत रखते थे।

कई बड़े एक्सपर्ट सिस्टम परियोजनाएं विफल रहीं, और Lisp मशीन बाजार भी सस्ते पर्सनल कंप्यूटर के कारण गिर गया. 1987 में Lisp मशीन उद्योग लगभग पूरी तरह दिवालिया हो गया। AI में दूसरी बार निवेश में भारी कटौती हुई, जिससे दूसरा “AI विंटर” आया। 1984 में स्थापित “AI विंटर” शब्द इस दौर में सटीक साबित हुआ, जब कई AI कंपनियां 1987-1988 में बंद हो गईं। AI क्षेत्र फिर से एक पतन चक्र में प्रवेश कर गया, जिससे शोधकर्ताओं को अपनी उम्मीदों और रणनीतियों को समायोजित करना पड़ा।

संक्षेप में, 1980 का दशक AI के लिए एक विस्फोट और पतन का चक्र था। एक्सपर्ट सिस्टम ने AI को पहली बार उद्योग में प्रवेश दिलाया, लेकिन साथ ही नियम-आधारित दृष्टिकोण की सीमाएं भी उजागर कीं। फिर भी, इस दौर ने कई महत्वपूर्ण विचार और उपकरण दिए: न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम से लेकर प्रारंभिक ज्ञान आधार तक। साथ ही, अत्यधिक आशावाद से बचने के मूल्यवान सबक भी मिले, जो अगले दशक में अधिक सतर्क मार्ग के लिए आधार बने।

1990 का दशक: AI का व्यावहारिक वापसी

1980 के अंत के AI विंटर के बाद, 1990 के दशक में AI में विश्वास धीरे-धीरे वापस आया कई व्यावहारिक प्रगति के कारण। सशक्त AI (सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता) पर जोर देने के बजाय, शोधकर्ताओं ने कमजोर AI पर ध्यान केंद्रित किया – यानी विशिष्ट समस्याओं में AI तकनीकों का उपयोग, जहां परिणाम प्रभावशाली होने लगे। कई AI से निकले उप-क्षेत्र (जैसे स्पीच रिकग्निशन, कंप्यूटर विज़न, खोज एल्गोरिदम, ज्ञान आधार) स्वतंत्र रूप से विकसित हुए और व्यापक रूप से लागू हुए।

एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर मई 1997 में आया, जब IBM का Deep Blue कंप्यूटर विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्परोव को आधिकारिक मैच में हराने में सफल रहा। यह पहली बार था जब AI प्रणाली ने जटिल बुद्धिमत्ता वाले खेल में विश्व चैंपियन को हराया, जिसने व्यापक ध्यान आकर्षित किया।

Deep Blue की जीत – जो ब्रूट फोर्स खोज एल्गोरिदम और ओपनिंग डेटाबेस पर आधारित थी – ने विशाल कंप्यूटिंग शक्ति और विशिष्ट तकनीकों की क्षमता को दिखाया जो मशीनों को मानव से बेहतर बना सकती हैं। इस घटना ने AI की मीडिया में भव्य वापसी को चिह्नित किया और वर्षों की ठंडे दौर के बाद शोध में उत्साह जगाया।

शतरंज के अलावा, 1990 के दशक में AI ने कई अन्य क्षेत्रों में प्रगति की. गेमिंग में, 1994 में Chinook ने ड्राफ्ट्स (डामा) खेल को पूरी तरह हल कर दिया, जिससे विश्व चैंपियन ने स्वीकार किया कि वे मशीन को नहीं हरा सकते।

स्पीच रिकग्निशन में, व्यावसायिक प्रणालियां जैसे Dragon Dictate (1990) सामने आईं, और दशक के अंत तक स्पीच रिकग्निशन सॉफ्टवेयर व्यक्तिगत कंप्यूटरों पर व्यापक रूप से उपयोग होने लगे। हस्तलिखित पहचान भी PDA (व्यक्तिगत डिजिटल सहायक) उपकरणों में शामिल हो गई, जिसकी सटीकता लगातार बढ़ रही थी।

कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोग उद्योग में शुरू हुए, जैसे कंपोनेंट निरीक्षण से लेकर सुरक्षा प्रणालियों तक। यहां तक कि मशीन अनुवाद – जो 1960 के दशक में AI के लिए निराशाजनक क्षेत्र था – में भी SYSTRAN जैसे सिस्टम के साथ महत्वपूर्ण प्रगति हुई, जो यूरोपीय संघ के लिए बहुभाषी स्वचालित अनुवाद प्रदान करता था।

एक अन्य महत्वपूर्ण क्षेत्र था मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क का बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण में उपयोग। 1990 के दशक के अंत में इंटरनेट का विस्फोट हुआ, जिससे विशाल डिजिटल डेटा उत्पन्न हुआ। डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे निर्णय वृक्ष, न्यूरल नेटवर्क, मार्कोव मॉडल आदि वेब डेटा विश्लेषण, खोज उपकरणों के अनुकूलन और व्यक्तिगत सामग्री के लिए उपयोग किए गए।

“डेटा साइंस” शब्द अभी प्रचलित नहीं था, लेकिन AI पहले ही सॉफ्टवेयर सिस्टमों में समा चुका था जो उपयोगकर्ता डेटा से सीखकर प्रदर्शन सुधारते थे (जैसे ईमेल स्पैम फिल्टर, ई-कॉमर्स में उत्पाद सुझाव)। ये छोटे लेकिन व्यावहारिक सफलताएं AI को व्यवसाय और समाज में पुनः प्रतिष्ठा दिलाने में मददगार रहीं।

कहा जा सकता है कि 1990 का दशक AI के लिए “चुपचाप” लेकिन मजबूत प्रवेश का दौर था। भव्य दावों के बजाय, डेवलपर्स ने विशिष्ट समस्याओं को हल करने पर ध्यान दिया। परिणामस्वरूप, 20वीं सदी के अंत में AI कई तकनीकी उत्पादों में मौजूद था – गेम्स, सॉफ्टवेयर, इलेक्ट्रॉनिक उपकरण – जिन्हें उपयोगकर्ता अक्सर पहचान नहीं पाते थे। इस दौर ने AI के लिए महत्वपूर्ण आधार तैयार किया: डेटा और एल्गोरिदम, जो अगले दशक में विस्फोट के लिए आवश्यक थे।

2000 का दशक: मशीन लर्निंग और बिग डेटा युग

21वीं सदी में प्रवेश के साथ, AI ने इंटरनेट और बिग डेटा युग के कारण तेजी से प्रगति की. 2000 के दशक में पर्सनल कंप्यूटर, इंटरनेट नेटवर्क और सेंसर उपकरणों का विस्फोट हुआ, जिससे विशाल मात्रा में डेटा उत्पन्न हुआ। मशीन लर्निंग – विशेष रूप से सुपरवाइज्ड लर्निंग – इस डेटा के “तेल की तरह” उपयोग के लिए मुख्य उपकरण बन गया।

“डेटा नया तेल है” का नारा लोकप्रिय हुआ, क्योंकि जितना अधिक डेटा होगा, AI एल्गोरिदम उतने ही सटीक सीखेंगे. बड़ी तकनीकी कंपनियों ने उपयोगकर्ता डेटा संग्रह और सीखने वाली प्रणालियां विकसित कीं ताकि उत्पादों में सुधार हो सके: Google ने स्मार्ट सर्च इंजन, Amazon ने व्यवहार आधारित खरीद सुझाव, Netflix ने फिल्म सिफारिश एल्गोरिदम बनाए। AI धीरे-धीरे डिजिटल प्लेटफॉर्म के पीछे “मस्तिष्क” बन गया.

2006 में एक महत्वपूर्ण घटना हुई: फेई-फेई ली, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की प्रोफेसर, ने ImageNet परियोजना शुरू की – एक विशाल डेटाबेस जिसमें 14 मिलियन से अधिक छवियां विस्तृत लेबल के साथ थीं। 2009 में पेश किया गया, ImageNet कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए मानक डेटासेट बन गया, खासकर वस्तु पहचान के लिए।

ImageNet को “डीप लर्निंग अनुसंधान को बढ़ावा देने वाली दवा” के रूप में देखा जाता है, क्योंकि इसने जटिल गहरे नेटवर्क मॉडल के लिए पर्याप्त डेटा प्रदान किया। 2010 से शुरू होने वाली वार्षिक ImageNet Challenge प्रतियोगिता AI शोधकर्ताओं के लिए एक महत्वपूर्ण मंच बन गई, जहां सर्वश्रेष्ठ छवि पहचान एल्गोरिदम विकसित किए जाते हैं। इसी मंच से 2012 में AI के लिए एक ऐतिहासिक मोड़ आया (देखें 2010 का दशक)।

2000 के दशक में AI ने कई प्रमुख अनुप्रयोग मील के पत्थर भी पार किए:

• 2005 में, स्टैनफोर्ड का स्व-चालित वाहन (“Stanley”) ने DARPA ग्रैंड चैलेंज जीता – 212 किमी लंबी रेगिस्तान रेस। स्टेनली ने 6 घंटे 53 मिनट में पूरा रास्ता तय किया, जो स्व-चालित वाहनों के लिए एक नया युग शुरू करने वाला था और बाद में Google, Uber जैसे बड़े निवेशकों का ध्यान आकर्षित किया।
• मोबाइल वर्चुअल असिस्टेंट का उदय: 2008 में, Google Voice Search ने iPhone पर वॉयस सर्च की सुविधा दी; और 2011 में Apple Siri लॉन्च हुआ – iPhone में वॉयस कमांड आधारित वर्चुअल असिस्टेंट। Siri ने स्पीच रिकग्निशन, प्राकृतिक भाषा समझ और वेब सेवा कनेक्शन का उपयोग किया, जो AI का पहला व्यापक उपभोक्ता संपर्क था.
• 2011 में, सुपरकंप्यूटर IBM Watson ने अमेरिकी टीवी क्विज़ शो Jeopardy! के दो चैंपियनों को हराया। Watson जटिल अंग्रेजी प्रश्नों को समझने और विशाल डेटा से उत्तर खोजने में सक्षम था, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और सूचना खोज में AI की ताकत को दर्शाता है। यह जीत दिखाती है कि कंप्यूटर विशाल ज्ञान क्षेत्र में “समझ” और बुद्धिमत्ता से प्रतिक्रिया कर सकते हैं.
• सोशल नेटवर्क और वेब: Facebook ने लगभग 2010 में स्वचालित चेहरे पहचान टैगिंग फीचर पेश किया, जो उपयोगकर्ता छवियों पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता था। YouTube और Google AI का उपयोग सामग्री फ़िल्टरिंग और वीडियो सुझाव के लिए करते हैं। ये मशीन लर्निंग तकनीकें प्लेटफॉर्म के पीछे चुपचाप काम करती हैं, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर होता है बिना उपयोगकर्ताओं को पता चले।

कहा जा सकता है कि 2000 के दशक में AI की मुख्य प्रेरणा डेटा और अनुप्रयोगों में थी। पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे रिग्रेशन, SVM, निर्णय वृक्ष बड़े पैमाने पर लागू हुए और व्यावहारिक प्रभाव दिखाया।

AI एक शोध विषय से व्यवसाय में तेजी से स्थानांतरित हो गया: “एंटरप्राइज AI” एक गर्म विषय बन गया, जिसमें कई कंपनियां प्रबंधन, वित्त, मार्केटिंग आदि में AI समाधान प्रदान करने लगीं। 2006 में “एंटरप्राइज AI” शब्द उभरा, जो AI के व्यावसायिक उपयोग और निर्णय समर्थन पर जोर देता है।

2000 के दशक के अंत में डीप लर्निंग क्रांति की शुरुआत भी हुई। गहरे न्यूरल नेटवर्क अनुसंधान फल-फूल रहे थे। 2009 में, एंड्रयू एनजी की टीम ने स्टैनफोर्ड में GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण को CPU की तुलना में 70 गुना तेज़ किया।

GPU की समानांतर गणना शक्ति न्यूरल नेटवर्क के मैट्रिक्स गणना के लिए उपयुक्त थी, जिसने 2010 के दशक में बड़े डीप लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण का मार्ग प्रशस्त किया। आखिरी आवश्यक तत्व – बड़ा डेटा, शक्तिशाली हार्डवेयर, उन्नत एल्गोरिदम – उपलब्ध थे, बस समय था AI क्रांति के लिए।

2010 का दशक: डीप लर्निंग क्रांति

यदि किसी एक दशक को चुना जाए जब AI ने वास्तव में “उड़ान भरी”, तो वह 2010 का दशक होगा। पिछले दशक के डेटा और हार्डवेयर आधार के साथ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने डीप लर्निंग युग में प्रवेश किया – बहु-स्तरीय न्यूरल नेटवर्क मॉडल ने अभूतपूर्व उपलब्धियां हासिल कीं और AI के विभिन्न कार्यों में रिकॉर्ड तोड़े. “मशीन मानव मस्तिष्क की तरह सीख सके” का सपना डीप लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से आंशिक रूप से साकार हुआ।

2012 में एक ऐतिहासिक मोड़ आया, जब जेफ्री हिंटन और उनके छात्रों (एलेक्स क्रिज़ेव्स्की, इलिया सुत्सकेवर) ने ImageNet Challenge में भाग लिया। उनका मॉडल – जिसे AlexNet कहा जाता है – 8-स्तरीय कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क था जिसे GPU पर प्रशिक्षित किया गया। परिणामस्वरूप, AlexNet ने उल्लेखनीय सटीकता हासिल की, दूसरे स्थान पर रहने वाली टीम की तुलना में आधे से भी कम त्रुटि दर के साथ।

इस निर्णायक जीत ने कंप्यूटर विज़न समुदाय को चौंका दिया और AI में “डीप लर्निंग बूम” की शुरुआत की। अगले कुछ वर्षों में, अधिकांश पारंपरिक छवि पहचान विधियों को डीप लर्निंग मॉडल ने प्रतिस्थापित कर दिया।

AlexNet की सफलता ने पुष्टि की कि पर्याप्त डेटा (ImageNet) और गणना (GPU) के साथ, गहरे न्यूरल नेटवर्क अन्य AI तकनीकों से कहीं बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं. हिंटन और उनके सहयोगियों को Google ने जल्दी ही आमंत्रित किया, और डीप लर्निंग AI अनुसंधान का सबसे गर्म विषय बन गया.

डीप लर्निंग ने न केवल कंप्यूटर विज़न में क्रांति लाई, बल्कि स्पीच प्रोसेसिंग, भाषा समझ और कई अन्य क्षेत्रों में भी फैल गई। 2012 में, Google Brain (एंड्रयू एनजी और जेफ डीन की परियोजना) ने एक गहरा न्यूरल नेटवर्क विकसित किया जो YouTube वीडियो को स्वचालित रूप से देख सकता था और बिना लेबल के “बिल्ली” जैसी अवधारणा सीख सकता था।

2011-2014 के बीच, वर्चुअल असिस्टेंट जैसे Siri, Google Now (2012), और Microsoft Cortana (2014) लॉन्च हुए, जो स्पीच रिकग्निशन और प्राकृतिक भाषा समझ में प्रगति का लाभ उठाते थे। उदाहरण के लिए, Microsoft की स्पीच रिकग्निशन प्रणाली 2017 तक मानव स्तर की सटीकता तक पहुंच गई, मुख्य रूप से डीप न्यूरल नेटवर्क के उपयोग से। अनुवाद में, 2016 में Google Translate ने न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन (NMT) अपनाया, जो पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडल की तुलना में गुणवत्ता में काफी सुधार था।

एक अन्य महत्वपूर्ण घटना AI की गो खेल में जीत थी, जो कभी दूर की कौड़ी मानी जाती थी। मार्च 2016 में, DeepMind का AlphaGo विश्व के शीर्ष गो खिलाड़ी ली सेडोल को 4-1 से हराया। गो शतरंज से कहीं अधिक जटिल है, और संभावित चालों की संख्या इतनी अधिक है कि ब्रूट फोर्स संभव नहीं। AlphaGo ने डीप लर्निंग और मोंटे कार्लो ट्री सर्च एल्गोरिदम का संयोजन किया, लाखों मानव खेलों से सीखकर और स्वयं के खिलाफ खेलकर।

यह जीत 1997 के Deep Blue-कास्परोव मैच के बराबर मानी गई, यह दर्शाते हुए कि AI ने उन क्षेत्रों में मानव से बेहतर प्रदर्शन किया जहां अंतर्ज्ञान और अनुभव आवश्यक हैं. AlphaGo के बाद, DeepMind ने AlphaGo Zero (2017) विकसित किया, जो बिना मानव डेटा के केवल नियमों से सीखता है और पुराने संस्करण को 100-0 से हराता है। यह रिइन्फोर्समेंट लर्निंग और डीप लर्निंग के संयोजन की क्षमता को दर्शाता है।

2017 में, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में एक क्रांतिकारी आविष्कार हुआ: Transformer आर्किटेक्चर. Google के शोधकर्ताओं ने “Attention Is All You Need” पेपर में सेल्फ-अटेंशन तंत्र प्रस्तावित किया, जो क्रमिक डेटा के बिना शब्दों के बीच संबंध सीखने की अनुमति देता है।

Transformer ने बड़े भाषा मॉडल (LLM) के प्रशिक्षण को पारंपरिक RNN/LSTM से कहीं अधिक प्रभावी बनाया। इसके बाद, कई उन्नत भाषा मॉडल जैसे BERT (Google, 2018) और विशेष रूप से GPT (Generative Pre-trained Transformer) (OpenAI, 2018) सामने आए।

ये मॉडल भाषा कार्यों में उत्कृष्ट परिणाम देते हैं – वर्गीकरण, प्रश्नोत्तर, और पाठ निर्माण तक। Transformer ने 2020 के दशक में विशाल भाषा मॉडल की दौड़ की नींव रखी.

2010 के दशक के अंत में जनरेटिव AI का उदय हुआ – AI मॉडल जो स्वयं नई सामग्री बना सकते हैं. 2014 में, इयान गुडफेलो और सहयोगियों ने GAN (Generative Adversarial Network) विकसित किया, जिसमें दो विरोधी न्यूरल नेटवर्क नकली डेटा बनाते हैं जो असली जैसा दिखता है।

GAN ने फोटो-रियलिस्टिक नकली मानव चेहरे (डीपफेक) बनाने में प्रसिद्धि पाई। साथ ही, वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर (VAE) और स्टाइल ट्रांसफर मॉडल विकसित हुए, जो छवि और वीडियो को नए अंदाज में बदलने की अनुमति देते हैं।

2019 में, OpenAI ने GPT-2 जारी किया – 1.5 बिलियन पैरामीटर वाला टेक्स्ट जनरेटिंग मॉडल, जो मानव-समान प्रवाहपूर्ण पैराग्राफ बना सकता था। स्पष्ट रूप से, AI अब केवल वर्गीकरण या पूर्वानुमान नहीं करता, बल्कि प्रभावशाली रूप से सामग्री भी बना सकता है.

2010 का दशक AI के लिए अभूतपूर्व छलांग का दौर था. कई कार्य जो पहले कंप्यूटर के लिए “असंभव” माने जाते थे, अब AI ने मानव स्तर या उससे बेहतर प्रदर्शन किया: छवि पहचान, स्पीच रिकग्निशन, अनुवाद, जटिल गेम खेलना आदि।

सबसे महत्वपूर्ण, AI ने रोज़मर्रा की जिंदगी में प्रवेश किया: स्मार्टफोन कैमरों में स्वचालित चेहरे पहचान, स्मार्ट स्पीकर में वर्चुअल असिस्टेंट (Alexa, Google Home), और सोशल मीडिया पर सामग्री सुझाव AI द्वारा संचालित होते हैं। यह वास्तव में AI का विस्फोटक युग था, जिसे कई लोग “AI नई बिजली है” कहकर एक आधारभूत तकनीक के रूप में देखते हैं जो हर उद्योग को बदल रही है।

2020 का दशक: जनरेटिव AI का विस्फोट और नई प्रवृत्तियां

सिर्फ 2020 के दशक के पहले कुछ वर्षों में, AI ने अभूतपूर्व गति से विकास किया, मुख्य रूप से जनरेटिव AI और बड़े भाषा मॉडल (LLM) के उदय के कारण। ये सिस्टम सैकड़ों मिलियन उपयोगकर्ताओं तक सीधे पहुंचते हैं, एक नई रचनात्मक लहर लाते हैं और AI के सामाजिक प्रभाव पर गहन विवाद और चर्चा को जन्म देते हैं।

जून 2020 में, OpenAI ने GPT-3 जारी किया – 175 बिलियन पैरामीटर वाला विशाल भाषा मॉडल, जो पिछले सबसे बड़े मॉडल से दस गुना बड़ा था। GPT-3 ने आश्चर्यचकित किया क्योंकि यह लगभग मानव जैसे पैराग्राफ लिख सकता है, प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, कविता लिख सकता है, और प्रोग्रामिंग कोड बना सकता है, हालांकि कभी-कभी व्यावहारिक त्रुटियां भी करता है। GPT-3 की शक्ति ने दिखाया कि मॉडल का आकार और प्रशिक्षण डेटा की मात्रा भाषा उत्पादन की गुणवत्ता में क्रांतिकारी सुधार ला सकती है। GPT-3 आधारित कई अनुप्रयोग तेजी से विकसित हुए, जैसे मार्केटिंग सामग्री लेखन, ईमेल सहायक, और प्रोग्रामिंग सहायता।

नवंबर 2022 तक, AI ने सार्वजनिक ध्यान आकर्षित किया जब OpenAI ने ChatGPT लॉन्च किया – GPT-3.5 आधारित एक संवादात्मक चैटबॉट। केवल 5 दिनों में, ChatGPT ने 1 मिलियन उपयोगकर्ता हासिल किए, और 2 महीनों में 100 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता तक पहुंच गया, जो इतिहास में सबसे तेज़ विकसित उपभोक्ता ऐप बन गया।

ChatGPT सहजता से विभिन्न प्रश्नों का उत्तर देता है, जैसे लेखन, गणित, सलाह आदि, जिससे उपयोगकर्ता इसकी “बुद्धिमत्ता” और लचीलापन से प्रभावित होते हैं। इसकी लोकप्रियता ने AI को पहली बार व्यापक रूप से रचनात्मक उपकरण के रूप में उपयोग में लाया और प्रमुख तकनीकी कंपनियों के बीच AI प्रतिस्पर्धा की शुरुआत की।

2023 की शुरुआत में, Microsoft ने GPT-4 (OpenAI का अगला मॉडल) को Bing सर्च में एकीकृत किया, जबकि Google ने अपने स्वयं के LaMDA मॉडल पर आधारित Bard चैटबॉट लॉन्च किया। इस प्रतिस्पर्धा ने जनरेटिव AI तकनीक को व्यापक और तेज़ी से विकसित करने में मदद की।

पाठ के अलावा, जनरेटिव AI ने छवि और ध्वनि क्षेत्रों में भी अभूतपूर्व प्रगति की. 2022 में, टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल जैसे DALL-E 2 (OpenAI), Midjourney, और Stable Diffusion ने उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट विवरण से AI-निर्मित चित्र प्राप्त करने की अनुमति दी। इन चित्रों की गुणवत्ता इतनी जीवंत और रचनात्मक थी कि यह डिजिटल सामग्री निर्माण के नए युग की शुरुआत थी।

हालांकि, यह कॉपीराइट और नैतिकता जैसे मुद्दे भी उठाता है, क्योंकि AI कलाकारों की छवियों से सीखकर समान उत्पाद बनाता है। ध्वनि में, नई पीढ़ी के टेक्स्ट-टू-स्पीच मॉडल मानव जैसी आवाज़ उत्पन्न कर सकते हैं, यहां तक कि प्रसिद्ध व्यक्तियों की आवाज़ की नकल भी कर सकते हैं, जिससे डीपफेक आवाज़ के बारे में चिंताएं बढ़ी हैं।

2023 में, पहली बार AI प्रशिक्षण डेटा के कॉपीराइट मामलों में मुकदमेबाजी हुई – उदाहरण के लिए, Getty Images ने Stability AI (Stable Diffusion डेवलपर) पर लाखों कॉपीराइट छवियों का बिना अनुमति उपयोग करने का आरोप लगाया। यह AI विस्फोट के नकारात्मक पहलू को दर्शाता है: कानूनी, नैतिक और सामाजिक मुद्दे उभर रहे हैं, जिन पर गंभीर ध्यान देने की आवश्यकता है।

AI के इस उन्माद के बीच, 2023 में विशेषज्ञ समुदाय ने सशक्त AI के जोखिमों पर चिंता व्यक्त की. 1,000 से अधिक तकनीकी हस्तियों (जिनमें एलोन मस्क, स्टीव वोज़नियाक, AI शोधकर्ता शामिल हैं) ने एक खुला पत्र जारी किया जिसमें GPT-4 से बड़े AI मॉडल के प्रशिक्षण को 6 महीने के लिए रोकने का आह्वान किया, क्योंकि वे तेजी से विकास को नियंत्रित करने में असमर्थता से चिंतित थे।

उसी वर्ष, डीप लर्निंग के “पिता” माने जाने वाले जेफ्री हिंटन ने भी AI के मानव नियंत्रण से बाहर निकलने के खतरे पर चेतावनी दी। यूरोपीय आयोग ने तेजी से AI अधिनियम (EU AI Act) तैयार किया – दुनिया का पहला व्यापक AI विनियमन, जो 2024 से लागू होने की उम्मीद है। यह कानून उन AI सिस्टमों पर प्रतिबंध लगाता है जिन्हें “अस्वीकार्य जोखिम” माना जाता है (जैसे व्यापक निगरानी, सामाजिक स्कोरिंग) और सामान्य AI मॉडल के लिए पारदर्शिता की मांग करता है।

अमेरिका में भी कई राज्यों ने संवेदनशील क्षेत्रों (भर्ती, वित्त, चुनाव प्रचार आदि) में AI के उपयोग को सीमित करने वाले कानून बनाए हैं। स्पष्ट है कि दुनिया AI के लिए कानूनी और नैतिक ढांचे को तेजी से आकार दे रही है, जो तकनीक के व्यापक प्रभाव के लिए आवश्यक है।

कुल मिलाकर, 2020 का दशक तकनीकी और लोकप्रियता दोनों स्तरों पर AI के विस्फोट का दौर है। नए AI उपकरण जैसे ChatGPT, DALL-E, Midjourney आदि परिचित हो गए हैं, जो लाखों लोगों को रचनात्मक और उत्पादक बनने में मदद कर रहे हैं।

साथ ही, AI में निवेश की दौड़ भी तेज है: अनुमान है कि आने वाले वर्षों में AI जनरेटिव व्यय 1 ट्रिलियन डॉलर से अधिक होगा। AI तेजी से स्वास्थ्य (इमेजिंग, नई दवाएं), वित्त (जोखिम विश्लेषण, धोखाधड़ी पहचान), शिक्षा (वर्चुअल ट्यूटर, व्यक्तिगत सामग्री), परिवहन (उच्च स्तरीय स्व-चालित वाहन), रक्षा (रणनीतिक निर्णय) आदि क्षेत्रों में प्रवेश कर रहा है.

कहा जा सकता है कि AI अब बिजली या इंटरनेट की तरह है – एक तकनीकी बुनियादी ढांचा जिसे हर व्यवसाय और सरकार अपनाना चाहती है। कई विशेषज्ञ आशावादी हैं कि AI उत्पादकता और जीवन गुणवत्ता में और छलांग लगाएगा यदि इसे सही दिशा में विकसित और नियंत्रित किया जाए।

1950 के दशक से अब तक, AI के विकास का इतिहास एक अद्भुत यात्रा रही है – महत्वाकांक्षा, निराशा, और फिर उत्कर्ष से भरी। डार्टमाउथ 1956 के छोटे सम्मेलन से शुरू होकर, AI दो बार “AI विंटर” में गिरा क्योंकि उम्मीदें बहुत अधिक थीं, लेकिन हर बार वैज्ञानिक और तकनीकी प्रगति के कारण मजबूत वापसीअसाधारण प्रगतिगहरा प्रभाव डाला है.

आज, AI लगभग हर क्षेत्र में मौजूद है और दिन-ब-दिन अधिक बुद्धिमान और बहुमुखी होता जा रहा है. फिर भी, सशक्त AI (सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता) – एक ऐसी मशीन जो मानव की तरह लचीली बुद्धिमत्ता रखती हो – अभी भी दूर की कौड़ी है।

आज के AI मॉडल प्रभावशाली हैं लेकिन केवल प्रशिक्षित कार्यों तक सीमित हैं, और कभी-कभी मूर्खतापूर्ण गलतियां करते हैं (जैसे ChatGPT कभी-कभी अत्यधिक आत्मविश्वास के साथ गलत जानकारी “कल्पना” कर सकता है)। सुरक्षा और नैतिकता की चुनौतियां भी महत्वपूर्ण हैं: AI को नियंत्रित, पारदर्शी और मानवता के सर्वोत्तम हित में विकसित करना आवश्यक है।

AI का अगला चरण बेहद रोमांचक होगा। वर्तमान प्रगति के साथ, हम देख सकते हैं कि AI और गहराई से जीवन में समा जाएगा: AI डॉक्टर जो स्वास्थ्य देखभाल में मदद करेंगे, AI वकील जो कानूनी दस्तावेज़ों की जांच करेंगे, और AI मित्र जो अध्ययन और भावनात्मक समर्थन देंगे।

तकनीक जैसे न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग का अध्ययन किया जा रहा है, जो मानव मस्तिष्क की संरचना की नकल करता है, जिससे अधिक प्रभावी और प्राकृतिक बुद्धिमत्ता वाले AI का विकास संभव हो सके। हालांकि AI के मानव बुद्धि से आगे निकलने की संभावना विवादास्पद है, यह स्पष्ट है कि AI लगातार विकसित होगा और मानवता के भविष्य को गहराई से आकार देगा।

AI के गठन और विकास के इतिहास को देखते हुए, हम एक ऐसी कहानी देखते हैं जो मानव की निरंतर दृढ़ता और रचनात्मकता की है। प्रारंभिक गणना करने वाली मशीनों से लेकर आज AI ने खेल, ड्राइविंग, विश्व की पहचान और यहां तक कि कला सृजन तक का सफर तय किया है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब और भविष्य में हमारी सीमाओं को पार करने की क्षमता का प्रमाण है।

महत्वपूर्ण यह है कि हम इतिहास से सीखें – उचित उम्मीदें रखें और जिम्मेदारी से AI का विकास करें – ताकि AI मानवता के लिए अधिकतम लाभ सुनिश्चित कर सके।