कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) हमारे जीवन में तेजी से बढ़ती जा रही है, जैसे Netflix द्वारा सुझाए गए फिल्म सुझावों से लेकर Waymo जैसी स्वचालित ड्राइविंग कारों तक। क्या आपने कभी सोचा है कि AI कैसे काम करता है? हर स्मार्ट एप्लिकेशन के पीछे एक प्रक्रिया होती है जिससे मशीन डेटा से सीखती है और निर्णय लेती है।

इस लेख में, हम AI के काम करने के सिद्धांत को सरल भाषा में समझेंगे, खासकर उन प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित करते हुए जो मशीन लर्निंग (machine learning) पर आधारित हैं, जो आधुनिक AI का मूल हैं।

AI डेटा के आधार पर "सीखता" है और निर्णय लेता है

मूल रूप से, AI डेटा से सीखने पर आधारित होता है. इसे हर स्थिति में प्रतिक्रिया देने के लिए स्थिर प्रोग्रामिंग के बजाय, AI सिस्टम (विशेषकर मशीन लर्निंग आधारित) को विशाल मात्रा में डेटा दिया जाता है और वे उस डेटा में छिपे पैटर्न या नियम खोजते हैं।

फिर वे जो कुछ सीखे हैं उसका उपयोग करके नई जानकारी पर अनुमान लगाते या निर्णय लेते हैं. यह प्रक्रिया मनुष्यों के सीखने के समान है: हम कई उदाहरणों को देखते हैं, अनुभव से सीखते हैं, और फिर नए परिदृश्यों में उस अनुभव को लागू करते हैं।

उदाहरण के लिए, यदि हमें AI को बिल्ली और कुत्ते की तस्वीरें अलग करने के लिए प्रशिक्षित करना है, तो हम हजारों बिल्ली और कुत्ते की तस्वीरें इकट्ठा करते हैं और उन्हें लेबल करते हैं (जैसे कौन सी तस्वीर बिल्ली की है और कौन सी कुत्ते की)। AI एल्गोरिदम इस विशाल डेटाबेस का विश्लेषण करता है ताकि बिल्ली और कुत्ते के बीच विशेषताएं पहचान सके – जैसे बिल्ली के होंठ के बाल, चेहरे का आकार आदि। प्रशिक्षण के दौरान, सिस्टम अपने आंतरिक पैरामीटर को इस तरह समायोजित करता है कि यह दिन-ब-दिन अधिक सटीक पहचान करे।

परिणामस्वरूप, AI एक ऐसा मॉडल बनाता है जो यह पहचान सकता है कि कौन सी तस्वीर बिल्ली की है और कौन सी कुत्ते की। जब इसे एक नई (पहले न देखी गई) तस्वीर दी जाती है, तो मॉडल यह अनुमान लगाता है कि वह बिल्ली है या कुत्ता, जो उसने सीखा है उसके आधार पर। यदि अनुमान गलत होता है, तो AI को (मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के आधार पर) समायोजित किया जा सकता है ताकि अगली बार सटीकता बढ़े।

सरल शब्दों में, AI सीखने और काम करने की प्रक्रिया में आमतौर पर निम्नलिखित मुख्य चरण होते हैं:

• डेटा संग्रह (Input)

सबसे पहले, AI को सीखने के लिए इनपुट डेटा की आवश्यकता होती है। डेटा कई प्रकार का हो सकता है: संख्यात्मक, टेक्स्ट, छवियां, ध्वनि आदि, और इसे आमतौर पर संग्रहित और सावधानीपूर्वक तैयार किया जाता है। उदाहरण के लिए, बिल्ली की पहचान के लिए, हमें हजारों बिल्ली (और गैर-बिल्ली) की तस्वीरें इकट्ठा करनी होती हैं और उन्हें उचित लेबल देना होता है। इस चरण में डेटा की गुणवत्ता और मात्रा बहुत महत्वपूर्ण होती है – जितना अधिक और विविध डेटा होगा, AI उतना बेहतर सीख पाएगा।

• मॉडल प्रशिक्षण (Learning/Training)

इसके बाद आता है मशीन लर्निंग का चरण। इनपुट डेटा को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में डाला जाता है। यह एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न या सहसंबंध खोजता है और धीरे-धीरे आंतरिक पैरामीटर को समायोजित करता है ताकि डेटा के अनुरूप हो सके।

विशेष रूप से कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (जो डीप लर्निंग में आम हैं) के मामले में, प्रशिक्षण का मतलब होता है कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से वेट्स (weights) को समायोजित करना। AI लगातार प्रशिक्षण डेटा पर अनुमान लगाता है और गलतियों को सुधारता है (जिसे बैकप्रोपेगेशन कहा जाता है)।

यह चरण AI के लिए अनुभव से सीखने जैसा है, जैसे छात्र अभ्यास करते हैं: गलतियां करते हैं, उनसे सीखते हैं और सुधार करते हैं।

• अनुमान/परिणाम देना (Inference)

प्रशिक्षण के बाद, AI के पास एक सीखा हुआ मॉडल होता है। अब जब इसे नई इनपुट डेटा मिलती है (जो पहले नहीं देखी गई होती), तो AI सीखे हुए मॉडल का उपयोग करके अनुमान या निर्णय देता है।

उदाहरण के लिए, बिल्ली/कुत्ते की पहचान करने वाला मॉडल नई तस्वीर देखकर "यह बिल्ली है" का अनुमान लगा सकता है। इसी तरह, बैंकिंग लेनदेन डेटा से प्रशिक्षित AI नए लेनदेन में धोखाधड़ी का अनुमान लगा सकता है; या चिकित्सा डेटा से प्रशिक्षित मॉडल नए मरीज के लिए निदान सुझाव दे सकता है। इस चरण को संकलन (inference) कहा जाता है – AI अपने सीखे हुए ज्ञान को वास्तविक दुनिया में लागू करता है।

• फीडबैक और सुधार (Feedback & Improvement)

AI (विशेषकर मशीन लर्निंग सिस्टम) की एक महत्वपूर्ण विशेषता है कि यह समय के साथ स्वयं को सुधार सकता है. यदि AI परिणाम देता है और उसे प्रतिक्रिया मिलती है (जैसे मानव बताता है कि अनुमान सही या गलत था), तो AI मॉडल को समायोजित कर सकता है ताकि भविष्य में बेहतर प्रदर्शन हो।

बिल्ली/कुत्ते वर्गीकरण के उदाहरण में, यदि मॉडल कुछ मामलों में गलत अनुमान लगाता है (जैसे कुत्ते को बिल्ली समझना), तो इंजीनियर कठिन मामलों के लिए अतिरिक्त डेटा जोड़ सकते हैं या मॉडल की संरचना/हाइपरपैरामीटर समायोजित कर सकते हैं ताकि AI और बेहतर सीख सके। इस निरंतर अपडेट के कारण, AI समय के साथ अधिक सटीक और बुद्धिमान बनता है।

यह चरण वैसा ही है जैसे आप शिक्षक की प्रतिक्रिया के आधार पर गलतियां सुधारते हैं और अनुभव से सीखते हैं। कुछ विशेष AI सिस्टम (जैसे गेम में रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) में, यह सुधार प्रक्रिया संचालन के दौरान भी लगातार होती रहती है: AI क्रियाएं आजमाता है, यदि परिणाम खराब होता है तो अगली बार उसे टालता है, यदि अच्छा होता है तो उस व्यवहार को मजबूत करता है।

कुल मिलाकर, AI सिस्टम तीन मुख्य क्षमताओं का संयोजन करके काम करते हैं: डेटा से सीखना, तर्क लगाकर परिणाम निकालना, और गलतियों से स्वयं को सुधारना. सीखने के चरण में, AI डेटा से जानकारी एकत्रित और निष्कर्षित करता है (जिसे "ज्ञान" कहा जा सकता है)।

संकलन चरण में, AI सीखे हुए ज्ञान का उपयोग करके नई परिस्थितियों को संभालता है और परिणाम देता है। और स्वयं सुधार के माध्यम से, AI लगातार अपनी कार्यप्रणाली को परिष्कृत करता है ताकि सटीकता बढ़े। सीखने, तर्क और सुधार का यह संयोजन आधुनिक AI सिस्टम की ताकत है।

AI के काम करने का एक सरल उदाहरण

आइए एक वास्तविक उदाहरण पर विचार करें जो ऊपर की प्रक्रिया को स्पष्ट करता है: AI चैटबॉट जो स्वचालित संदेशों का जवाब देता है. मान लीजिए आप एक ग्राहक सहायता चैटबॉट बनाना चाहते हैं, जो हिंदी में स्वाभाविक रूप से प्रश्नों का उत्तर दे सके।

• डेटा संग्रह: आपको चैटबॉट को भाषा और संवाद समझाने के लिए विशाल संवाद डेटा की आवश्यकता होगी। यह डेटा लाखों प्रश्न और उनके नमूना उत्तर हो सकते हैं, जो पहले के ग्राहक सेवा संवादों या इंटरनेट (जैसे फोरम, सोशल मीडिया) से संकलित और साफ किए गए हों। प्रत्येक प्रश्न के साथ सही उत्तर (लेबल) जुड़ा होता है ताकि चैटबॉट सीख सके।
• चैटबॉट प्रशिक्षण: आप एक बड़े भाषा मॉडल (जैसे एक बड़ा Transformer न्यूरल नेटवर्क) चुनते हैं और इसे संकलित संवाद डेटा पढ़ने देते हैं। मॉडल सीखता है कि प्रश्न और उपयुक्त उत्तर कैसे जुड़े हैं, और प्राकृतिक भाषा को कैसे प्रवाहपूर्ण रूप से उपयोग किया जाता है। धीरे-धीरे, हर पुनरावृत्ति के साथ, चैटबॉट बेहतर संदर्भ समझ और उचित प्रतिक्रिया देने लगता है। यह सीखता है कि जब ग्राहक पूछता है "मैं पासवर्ड भूल गया हूँ, क्या करूँ?", तो उत्तर में पासवर्ड पुनर्प्राप्ति के निर्देश होने चाहिए, न कि विषय से भटकना। यह प्रक्रिया नए कर्मचारी के हजारों प्रश्नोत्तर स्क्रिप्ट पढ़कर कौशल सीखने जैसी होती है।
• उपयोगकर्ता को जवाब देना: जब चैटबॉट तैनात होता है, तो ग्राहक नया प्रश्न दर्ज करता है (जो चैटबॉट ने पहले कभी नहीं देखा होता)। चैटबॉट प्रश्न का विश्लेषण करता है, मुख्य आशय निकालता है (जैसे ग्राहक पासवर्ड भूल गया है), और फिर अपने संग्रहित ज्ञान के आधार पर उपयुक्त उत्तर उत्पन्न करता है। यदि प्रशिक्षण अच्छा हुआ है, तो उत्तर स्वाभाविक और सटीक होता है, जैसे मानव ने लिखा हो।
• समय के साथ सुधार: हर इंटरैक्शन के बाद, आप चैटबॉट को बता सकते हैं कि उसने सही या गलत जवाब दिया (ग्राहक प्रतिक्रिया या सपोर्ट स्टाफ की समीक्षा के आधार पर)। यदि जवाब सही नहीं है, तो उस इंटरैक्शन का डेटा प्रशिक्षण डेटाबेस में जोड़ा जाता है ताकि अगली बार बेहतर सुधार हो सके। इस तरह, चैटबॉट लगातार अपने ज्ञान और उत्तर देने की क्षमता को बेहतर बनाता है। यह AI के स्वयं सुधार चक्र का उदाहरण है।

यह उदाहरण स्पष्ट करता है कि एक वास्तविक AI कैसे "सीखता" और काम करता है: भूतपूर्व डेटा से सीखकर भविष्य की परिस्थितियों में लागू करना. चाहे वह बिल्ली/कुत्ते की पहचान हो या ग्राहक प्रश्नों का उत्तर देना, मूल सिद्धांत समान रहता है।

जनरेटिव AI कैसे काम करता है?

AI के क्षेत्र में हाल ही में एक प्रमुख प्रवृत्ति है जनरेटिव AI (Generative AI) – ऐसे AI सिस्टम जो नई सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं, जैसे टेक्स्ट, छवियां, ध्वनि, जो पहले मौजूद नहीं थीं। तो जनरेटिव AI कैसे काम करता है, और यह पारंपरिक AI से कैसे अलग है?

वास्तव में, जनरेटिव AI भी विशाल डेटा से डीप लर्निंग पर आधारित होता है, लेकिन यह केवल अनुमान लगाने या वर्गीकृत करने के बजाय, सीखे गए पैटर्न के आधार पर नई आउटपुट उत्पन्न करता है।

उदाहरण के लिए, बड़े भाषा मॉडल जैसे ChatGPT: इसे अरबों शब्दों के टेक्स्ट (किताबें, लेख, वेबसाइट) पर प्रशिक्षित किया गया है ताकि शब्दों और वाक्यों के बीच संबंध सीखा जा सके। इसकी संरचना एक गहरा न्यूरल नेटवर्क है (जिसमें अरबों पैरामीटर होते हैं) जो एक वाक्य में अगले शब्द का अनुमान लगाता है।

इस्तेमाल के दौरान, ChatGPT मेमोरी से पूर्वनिर्धारित उत्तर देने के बजाय, हर शब्द को संभाव्यता के आधार पर चुनकर नया उत्तर बनाता है. परिणामस्वरूप, एक प्रवाहपूर्ण टेक्स्ट बनता है जो प्रशिक्षण डेटा की भाषा शैली को दर्शाता है, लेकिन सामग्री पूरी तरह नई होती है।

दूसरे शब्दों में, जनरेटिव AI जैसे ChatGPT या चित्र बनाने वाले AI (Midjourney, DALL-E) उस क्षेत्र की "भाषा" (मानव भाषा, छवि, संगीत आदि) को गहराई से सीखते हैं और फिर सीखे गए ज्ञान के आधार पर नई रचनाएं बनाते हैं। इन्हें विशाल डीप लर्निंग मॉडल से लैस किया जाता है – जिन्हें फाउंडेशन मॉडल या बड़े भाषा मॉडल (LLM) कहा जाता है – जो विशेष एल्गोरिदम (जैसे Transformer) के माध्यम से विशाल डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं।

यह तकनीक ChatGPT या Midjourney जैसे प्रोग्रामों को नई सामग्री उत्पन्न करने की अनुमति देती है (टेक्स्ट, चित्र, संगीत आदि), केवल पूर्वनिर्धारित उत्तर चुनने के बजाय। उदाहरण के लिए, जब आप कहते हैं "एक बिल्ली के प्रोग्रामिंग सीखने की कहानी लिखो", तो ChatGPT भाषा की समझ और पढ़ी गई अनगिनत कहानियों के आधार पर पूरी तरह नई कहानी बनाता है।

जनरेटिव AI की खास बात यह है कि यह केवल पहचान या विश्लेषण नहीं करता, बल्कि एक हद तक रचनात्मकता भी दिखाता है। निश्चित रूप से, यह रचनात्मकता AI द्वारा सीखे गए पैटर्नों पर आधारित होती है – यह पहले देखे गए नमूनों को जोड़ता और परिवर्तित करता है ताकि कुछ नया बने। लेकिन परिणाम बहुत विविध और समृद्ध हो सकते हैं, जिससे जनरेटिव AI सामग्री निर्माण, डिजाइन, मनोरंजन और अन्य क्षेत्रों में एक शक्तिशाली उपकरण बन जाता है।

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एआई के गठन और विकास का इतिहास

प्रचलित कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रकार

संक्षेप में, AI अनुभव (डेटा) से सीखकर काम करता है, ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य अनुभव से सीखता है. प्रशिक्षण प्रक्रिया के माध्यम से, मशीन धीरे-धीरे नमूना डेटा से ज्ञान को सामान्यीकृत करती है और भविष्य में लागू करने के लिए मॉडल बनाती है।

हालांकि इसके पीछे विभिन्न एल्गोरिदम हो सकते हैं – सरल निर्णय वृक्ष से लेकर अरबों पैरामीटर वाले गहरे न्यूरल नेटवर्क तक – AI का सामान्य उद्देश्य छिपे हुए नियम खोजकर समस्याओं का समाधान करना है। विशाल डेटा और उच्च गणना शक्ति के कारण, AI ने छवि पहचान, सटीक आवाज़ पहचान से लेकर स्वचालित लेखन और चित्रकारी तक अद्भुत उपलब्धियां हासिल की हैं।

आशा है कि ऊपर दी गई व्याख्या से आपको यह समझने में मदद मिली होगी कि AI "सोचता" और काम करता है कैसे, स्क्रीन के पीछे। AI अब एक "ब्लैक बॉक्स" नहीं रहा – यह डेटा से सीखने और परीक्षण के निरंतर चक्र का परिणाम है, जो मनुष्यों के ज्ञान और कौशल सीखने के तरीके से बहुत मिलता-जुलता है।

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