आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) में कई उभरती हुई टेक्नोलॉजी शामिल हैं. इनमें कभी-कभी इंसानों से इनपुट की ज़रूरत पड़ती थी, लेकिन अब कंप्यूटर पर इसका इस्तेमाल किया जा सकता है. कंप्यूटर बेहतर काम कर सकते हैं, जिनका इस्तेमाल पहले जानकारी को समझने और सुझाव देने के लिए किया जाता था. अब एआई की मदद से कंप्यूटर नया कॉन्टेंट भी जनरेट कर सकते हैं.
एआई फ़ील्ड को बनाने वाली अलग-अलग तरह की टेक्नोलॉजी को दिखाने के लिए, अक्सर एक-दूसरे की जगह एआई के नाम का इस्तेमाल किया जाता है.
एआई के सामान्य सिद्धांत
ऐसे कई शब्द और सिद्धांत हैं जो आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बारे में बताते हैं, जो आपके लिए काम के हो सकते हैं. वेब पर एआई का इस्तेमाल करने के कुछ तरीके यहां बताए गए हैं
सामान्य एआई
आम तौर पर, सामान्य एआई एक ऐसा प्रोग्राम या मॉडल है जो इंसान नहीं है और जो अलग-अलग तरह की समस्याओं को हल करने और क्रिएटिविटी दिखाने का काम करता है. model, एक बहुत बड़ा गणितीय समीकरण है. इसमें पैरामीटर और स्ट्रक्चर का सेट शामिल होता है, जो आउटपुट देने के लिए मशीन को ज़रूरी होता है.
सामान्य एआई की मदद से, कई तरह के काम किए जा सकते हैं. जैसे, डेटा का विश्लेषण करना, टेक्स्ट का अनुवाद करना, संगीत लिखना, बीमारियों की पहचान करना वगैरह.
नैरो एआई (AI)
नैरो एआई एक ऐसा सिस्टम है जिसमें एक या खास तरह के टास्क पूरे किए जा सकते हैं. उदाहरण के लिए, ऐसा कंप्यूटर जो किसी विरोधी के ख़िलाफ़ शतरंज का खेल खेलता हो और उसे मैकेनिकल तुर्क न समझें. नैरो एआई में पैरामीटर, कंस्ट्रेंट, और कॉन्टेक्स्ट का पहले से तय सेट होता है. ये समझने में आसान लग सकते हैं, लेकिन असल में ये सिर्फ़ इक्वेशन का जवाब देते हैं.
चेहरे की पहचान करने वाले सिस्टम, आवाज़ से डिवाइस का इस्तेमाल करने वाली सुविधा, और मौसम का पूर्वानुमान लगाने में, आपको इस तरह की गतिविधि दिख सकती है. अपनी वेबसाइटों और ऐप्लिकेशन पर खास और सटीक फ़ंक्शन को बेहतर बनाने के लिए, बहुत खास मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है.
उदाहरण के लिए, आपने खास तौर पर फ़िल्मों के लिए एक साइट बनाई है. इस साइट पर लोग लॉगिन कर सकते हैं, अपनी पसंदीदा फ़िल्मों को रेटिंग दे सकते हैं, और देखने के लिए नई फ़िल्में खोज सकते हैं. अपने-आप भरे गए डेटाबेस का इस्तेमाल करके, दर्शकों को मौजूदा पेज के हिसाब से फ़िल्मों का सुझाव दिया जा सकता है. इसके अलावा, एक छोटे एआई मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह उपयोगकर्ता के व्यवहार और उसकी प्राथमिकताओं का विश्लेषण करता है, ताकि उस रीडर की सबसे काम की जानकारी दिखाई जा सके.
जनरेटिव एआई
बड़े लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम), न्यूरल नेटवर्क का एआई मॉडल है. इसमें कई पैरामीटर मौजूद होते हैं. इनका इस्तेमाल करके, कई तरह के काम किए जा सकते हैं. जैसे, टेक्स्ट या इमेज जनरेट करना, कैटगरी में बांटना या ख़ास जानकारी पाना.
जनरेटिव एआई, इनपुट का जवाब देता है और एलएलएम के कॉन्टेक्स्ट और मेमोरी के हिसाब से कॉन्टेंट बनाता है. यह पैटर्न मैचिंग और अनुमानों से कहीं आगे है. सबसे आम जनरेटिव एआई टूल में शामिल हैं:
- Google का Gemini
- ओपन एआई की मदद से चैट GPT
- एंथ्रोपिक की ओर से क्लॉड
- Microsoft का Copilot
- और कई अन्य...
इन टूल की मदद से, लिखित प्रोज़, कोड सैंपल, और इमेज बनाई जा सकती हैं. इससे आपको छुट्टियों के लिए प्लान बनाने, ईमेल के लहजे को नर्म बनाने या उसे पेशेवर बनाने में या जानकारी के अलग-अलग सेट को कैटगरी में बांटने में मदद मिल सकती है.
डेवलपर और अन्य लोगों के लिए, ऐप्लिकेशन को कई तरह से इस्तेमाल किया जा सकता है.
मशीन लर्निंग (एमएल)
मशीन लर्निंग (एमएल) एक तरह का एआई है, जिसमें कंप्यूटर किसी भी अश्लील प्रोग्रामिंग के बिना सीखता है. जहां एआई, इंटेलिजेंस बनाने की कोशिश करता है, वहीं एमएल (मशीन लर्निंग) में कंप्यूटर को अपने अनुभव से सीखने का मौका मिलता है. एमएल में डेटा सेट का अनुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम होते हैं.
एमएल, किसी मॉडल को ट्रेनिंग देने की वह प्रोसेस है जिससे वह बेहतर अनुमान लगा पाता है या डेटा से कॉन्टेंट जनरेट कर पाता है.
उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम एक ऐसी वेबसाइट बनाना चाहते थे जो किसी दिन के मौसम के हिसाब से रेटिंग देती हो. पारंपरिक तौर पर, ऐसा एक या उससे ज़्यादा मौसम वैज्ञानिकों के लिए किया जा सकता है, जो पृथ्वी के वायुमंडल और सतह को दिखा सकते हैं, मौसम के पैटर्न का हिसाब लगा सकते हैं और उसका अनुमान लगा सकते हैं. साथ ही, मौजूदा डेटा की तुलना ऐतिहासिक संदर्भ से करके रेटिंग तय कर सकते हैं.
इसके बजाय, हम मशीन लर्निंग मॉडल को मौसम का बहुत सारा डेटा दे सकते हैं. ऐसा तब तक होगा, जब तक यह मॉडल मौसम के पैटर्न, पुराने डेटा, और उन दिशा-निर्देशों के बीच गणितीय संबंध नहीं सीख लेता जो किसी दिन मौसम को अच्छा या खराब बनाते हैं. असल में, हमने इसे वेब पर बनाया है.
डीप लर्निंग
डीप लर्निंग (डीएल), मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की एक क्लास है. इसका एक उदाहरण है, डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) जो उस तरीके को मॉडल करने की कोशिश करता है जिस तरह से इंसान का दिमाग जानकारी प्रोसेस करता है.
एआई से जुड़ी चुनौतियां
एआई बनाते और उसका इस्तेमाल करते समय कई चुनौतियां आती हैं. यहां कुछ खास बातों के बारे में बताया गया है जिन पर आपको ध्यान देना चाहिए.
डेटा क्वालिटी और रीसेंसी
अलग-अलग एआई मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले बड़े डेटासेट, अक्सर इस्तेमाल किए जाने के बाद से पुराने होते हैं. इसका मतलब है कि नई जानकारी ढूंढते समय, आपको प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का फ़ायदा मिल सकता है. इससे आपको ख़ास टास्क पर, एआई मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने और बेहतर आउटपुट देने में मदद मिल सकती है.
इस्तेमाल के कुछ उदाहरणों के लिए, डेटासेट अधूरे या बहुत छोटे हो सकते हैं. अपनी ज़रूरतों के हिसाब से कई टूल के साथ काम करने या मॉडल को पसंद के मुताबिक बनाने से मदद मिल सकती है.
नैतिकता और पूर्वाग्रह की समस्याएं
एआई टेक्नोलॉजी काफ़ी दिलचस्प है और इसमें बहुत काम किया जा सकता है. हालांकि, आखिर में, कंप्यूटर और एल्गोरिदम, इंसानों ने बनाए हैं और इन्हें इंसानों के इकट्ठा किए गए डेटा के आधार पर ट्रेनिंग दी गई है. इस वजह से, इसमें कई चुनौतियां आ सकती हैं. उदाहरण के लिए, मॉडल मानवीय पक्षपात और नुकसान पहुंचाने वाली घिसी-पिटी सोच को सीख सकते हैं और बढ़ा सकते हैं. इससे आउटपुट पर सीधा असर पड़ता है. यह बहुत ज़रूरी है कि हम एआई टेक्नोलॉजी को बनाने के साथ-साथ, पक्षपात को कम करने की दिशा में काम करें.
एआई से बनाए गए कॉन्टेंट के कॉपीराइट को लेकर कई नैतिक बातें होती हैं. आउटपुट का मालिकाना हक किसके पास होता है, खास तौर पर तब, जब उसे कॉपीराइट वाले कॉन्टेंट से बहुत ज़्यादा प्रभावित किया गया हो या उसे सीधे तौर पर कॉपी किया गया हो.
नया कॉन्टेंट और आइडिया जनरेट करने से पहले, कॉन्टेंट को इस्तेमाल करने से जुड़ी मौजूदा नीतियों को ध्यान में रखें.
सुरक्षा और निजता
कई वेब डेवलपर ने कहा है कि एआई टूल इस्तेमाल करते समय निजता और सुरक्षा सबसे अहम पहलू हैं. खास तौर पर, ऐसा उन कारोबारों के लिए होता है जिनके लिए डेटा की सख्त शर्तों का पालन करना होता है. जैसे, सरकारें और स्वास्थ्य सेवाएं देने वाली कंपनियां. क्लाउड एपीआई की मदद से, तीसरे पक्ष के ज़्यादा उपयोगकर्ताओं के साथ उपयोगकर्ता का डेटा शेयर करने में परेशानी आ रही है. यह ज़रूरी है कि किसी भी तरह का डेटा ट्रांसमिशन सुरक्षित हो और उसकी लगातार निगरानी की जाती हो.
इन मामलों में, उपयोगकर्ता के डिवाइस में ही मौजूद एआई (AI) की मदद से समस्याओं को हल किया जा सकता है. MediaPipe एक ऐसा समाधान है जिस पर काम जारी है. हालांकि, अभी बहुत सारी रिसर्च और डेवलपमेंट करना बाकी है.
वेब पर एआई का इस्तेमाल शुरू करना
अब जब आपको कई तरह की आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानकारी है, तो बेहतर ढंग से काम करने और बेहतर वेबसाइटें और वेब ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, मौजूदा मॉडल इस्तेमाल करने के बारे में सोचें.
एआई का इस्तेमाल इन कामों के लिए किया जा सकता है:
- अपनी साइट के खोज नतीजों में अपने-आप पूरा होने की सुविधा को बेहतर तरीके से बनाएं.
- स्मार्ट कैमरे की मदद से, इंसानों या पालतू जानवरों जैसी सामान्य चीज़ों की मौजूदगी का पता लगाएं
- नैचुरल लैंग्वेज मॉडल की मदद से, स्पैम टिप्पणी से जुड़ी समस्या हल करें.
- अपने कोड के लिए, ऑटोकंप्लीट की सुविधा चालू करके, अपनी प्रॉडक्टिविटी बढ़ाएं.
- अगले शब्द या वाक्य के लिए सुझावों के साथ एक WYSIWYG लेखन अनुभव बनाएं.
- डेटासेट की आसान तरीके से जानकारी दें.
- अन्य...
पहले से ट्रेन किए गए एआई मॉडल, हमारी वेबसाइटों, वेब ऐप्लिकेशन, और प्रोडक्टिविटी को बेहतर बनाने का एक बेहतरीन तरीका हो सकते हैं. इसके लिए, आपको गणित के मॉडल बनाने और सबसे लोकप्रिय एआई टूल में इस्तेमाल होने वाले मुश्किल डेटासेट को इकट्ठा करने की ज़रूरत नहीं है.
आपके ज़्यादातर मॉडल आपकी ज़रूरतों को तुरंत पूरा कर सकते हैं. इसके लिए, आपको कोई बदलाव नहीं करना पड़ता. ट्यूनिंग, किसी मॉडल को लेने की ऐसी प्रोसेस है जिसे बड़े डेटासेट पर पहले ही ट्रेनिंग दी जा चुकी है. साथ ही, इस्तेमाल से जुड़ी आपकी ज़रूरतों को पूरा करने के लिए, इसे आगे की ट्रेनिंग दी जाती है. मॉडल को ट्यून करने के लिए कई तकनीकें हैं:
- लोगों के सुझाव, शिकायत या राय (आरएलएचएफ़) की मदद से रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जिसमें इंसानों के सुझाव, शिकायत या राय का इस्तेमाल करके, मॉडल को इंसानों की प्राथमिकताओं और इरादों के साथ अलाइन करने की सुविधा मिलती है.
- कम रैंक का एडैप्शन (LoRA) एलएलएम के लिए, पैरामीटर का कम इस्तेमाल करने वाला तरीका है. इससे मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को बनाए रखते हुए, ट्रेन किए जा सकने वाले पैरामीटर की संख्या कम हो जाती है.