एआय म्हणजे काय हे समजून घेणे का आवश्यक आहे? जाणून घ्या संपूर्ण माहिती

कृत्रिम बुद्धिमत्ता अर्थात आर्टिफिशियल इंटेलिजेन्स (AI) आजच्या काळातील सर्वात परिवर्तनशील तंत्रज्ञानापैकी एक आहे. हे आपले जीवन, कार्यपद्धती आणि संवाद साधण्याची पद्धत बदलत आहे. एआय हे एकप्रकारे मशीनच्या रुपात मानवाप्रमाणे समस्या सोडवणे, निर्णय क्षमता, तर्कसंगतता व नवीन गोष्टी शिकण्याचे काम करते. या ब्लॉगमधून एआयची पार्श्वभूमी काय आहे? याची क्षमता व हे काय काय कार्य करू शकते? तसेच, भविष्यात यात काय बदल होऊ शकतात? याविषयी सविस्तर समजून घेऊया.

1.कृत्रिम बुद्धिमत्तेची मूलभूत तत्त्वे

कृत्रिम बुद्धिमत्तेला दोन प्रमुख प्रकारांमध्ये विभागले जाऊ शकते. एक म्हणजे नॅरो एआय आणि जनरल एआय. नॅरो एआयला कमकुवत एआय (weak AI) म्हणूनही ओळखले जाते. हे केवळ आवाज ओळखणे व फोटोचे विश्लेषण करणे अशी ठराविक कामेच पार पाडते. या उलट, जनरल हे मानवी बुद्धिमत्तेची पुनरावृत्ती करून अनेक कामे सहज पूर्ण करू शकते. परंतु, सध्या हे सैद्धांतिक स्वरूपात आहे.

AI तंत्रज्ञानामध्ये विविध तंत्रे आणि साधनांचा समावेश असून, यामध्ये मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग आणि न्यूरल नेटवर्क्सचा समावेश आहे. मशीन लर्निंगमध्ये अशा अल्गोरिदमचा समावेश असतो, जे कॉम्प्युटर्स डेटामधून शिकण्यास सक्षम असून, वेळोवेळी त्यांच्या कामगिरीत सुधारणा करू शकतात.डीप लर्निंग हा मशीन लर्निंगचाच एक प्रकार असून, यात न्यूरल नेटवर्क्सचा वापर करून डेटाचे विश्लेषण केले जाते, पॅटर्न ओळखले जाते व त्या आधारावर निर्णय घेतात.

मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग आणि न्यूरल नेटवर्क्सबाबत महत्त्वाची माहिती

मशीन लर्निंग हे आधुनिक एआयचा कणा आहे. यामध्ये अल्गोरिदम डेटाचे विश्लेषण करून शक्यता वर्तवतात. यात सुपरवाइज्ड लर्निंगचा समावेश असतो. यामध्ये विशिष्ट डेटाच्या आधारावर मॉडेल्सला प्रशिक्षित केले जाते. तर अनसुपरवाइज्ड लर्निंगमध्ये उपलब्ध असलेल्या डेटाच्या आधारावर छुपे पॅॅटर्न्स ओळखण्याचे काम केले जाते.

डीप लर्निंग्स यापेक्षाही एक पाऊल पुढे जाते. ते न्यूरल नेटवर्क्सचा वापर करून मानवी मेंदूप्रमाणे काम करते. हे नेटवर्क्स विशिष्ट स्तरांमध्ये काम करते. प्रत्येक स्तरातून पुढील स्तरावर टप्प्याटप्प्याने माहिती पोहचते. यामुळे डीप लर्निंगला डेटामध्ये जटिल पॅटर्न्स, फोटो व भाषण ओळखण्यासाठी मदत होते.

न्यूरल नेटवर्क हे डीप लर्निंगचा एक अविभाज्य भाग असून, यामध्ये परस्परसंबंधित नोड्स किंवा न्यूरॉन्सचा समावेश असतो. प्रत्येक कनेक्शनचे एक वैशिष्ट्य असते, जे पॅटर्न ओळखून निर्णय घेण्यासाठी उपयोगी ठरते. अधिक प्रगत न्यूरल नेटवर्क्सचा एआयच्या विकासात मोठा फायदा झाला असून, यामुळे अनेक क्षेत्रांमध्ये उद्दिष्ट साध्य करण्यास मदत होते.

2.एआयचा ऐतिहासिक विकास

प्रारंभिक विकास आणि महत्त्वाचे टप्पे

आर्टिफिशियल इंटेलिजेन्सची संकल्पना प्राचीन काळापासूनची असून, यात अनेक कथांचा देखील समावेश आहे. एआयचा औपचारिक अभ्यास हा 20व्या शतकात सुरु झाला. वर्ष 1956 मध्ये जॉन मॅकार्थी यांनी सर्वात प्रथम डार्टमाउथ कॉन्फरन्समध्ये ‘आर्टिफिशियल इंटेलिजेन्स’ ही संकल्पना वापरली. येथूनच एआयच्या अभ्यासाला सुरूवात झाली.

एआयच्या विकासातील सर्वात महत्त्वाचा टप्पा म्हणजे 1950 मध्ये ॲलन ट्युरिंग यांनी केलेली ट्युरिंग चाचणी. ही चाचणी मशीनची बुद्धिमत्ता क्षमता ही मानवी वर्तनाच्या तुलनेत वेगळी नसते, हे स्पष्ट करते. येथूनच, भविष्यातील एआय संशोधन आणि विकासाचा पाया घातला.

ट्यूरिंग चाचणीचे महत्त्व

ट्युरिंग चाचणी ही एआय तत्त्वज्ञानातील आधारस्तंभ आहे. यातूनच संशोधकांसमोर मानवाप्रमाणेच बुद्धिमत्ता असलेले मशीन्स तयार करण्याचे आव्हान निर्माण होते. अद्याप कोणताही एआय ट्यूरिंग चाचणीमध्ये पूर्णपणे यशस्वी झाला नसला तरीही यातून नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग आणि मानव-कॉम्प्युटर संवादात प्रगतीसाठी प्रेरणा दिली आहे.

प्रतिकात्मक एआय ते मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगपर्यंतची उत्क्रांती

सुरुवातीच्या टप्प्यात एआय संशोधन केवळ प्रतिकात्मक एआयपर्यंत ( symbolic AI) केंद्रीत होते. यामध्ये माहिती प्रदान करणे व समस्या सोडवण्यासाठी चिन्हे व नियमांचा वापर केला जात असे. मात्र, खऱ्या जटिल समस्येसमोर हा प्रयत्न अपुरा ठरला. 20व्या शतकात मशीन लर्निंगकडे सुरू झालेला प्रवास महत्त्वाचा टप्पा ठरला. यामुळे प्रोग्रामिंगवर अवलंबून राहण्याची शक्यता कमी झाली व एआय सिस्टम्स डेटाच्या माध्यमातून शिकू लागले.

21व्या शतकात डीप लर्निंगच्या आगमनामुळे एआयच्या क्षमता प्रचंड वाढल्या आहेत. प्रचंड मोठ्या डेटाचे विश्लेषण व जटिल पॅटर्न ओळखण्याची क्षमता याद्वारे डीप लर्निंग मॉडेल्सने कॉम्प्युटर व्हिजन, संवाद ओळखणे व नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग सारख्या क्षेत्रांमध्ये क्रांतिकारी बदल घडवले आहेत.

3. एआयचे मुख्य घटक

मशीन लर्निंगमध्ये विविध अल्गोरिदमचा समावेश असतो, जे कॉम्प्युटर्सला डेटामधून शिकण्यास मदत करते. या अल्गोरिदमचे सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, आणि रिइन्फोर्समेंट लर्निंग असे वर्गीकरण केले जाऊ शकते.

• सुपरवाइज्ड लर्निंग: सुपरवाइज्ड लर्निंगमध्ये मॉडेल्सना विशिष्ट डेटाच्या माध्यमातून प्रशिक्षण दिले जाते. म्हणजेच इनपुट डेटा योग्य आउटपुटसह जोडला जातो. या पद्धतीचा फोटो ओळखणे आणि भाषा अनुवाद सारख्या कामांमध्ये प्रामुख्याने केला जातो.
• अनसुपरवाइज्ड लर्निंग: अनसुपरवाइज्ड लर्निंगमध्ये डेटामधून पॅटर्न ओळखण्याचे काम करते. यात क्लस्टरिंग आणि डायमेन्शनलिटी रिडक्शन ह्या सामान्य तंत्रज्ञानांचा समावेश असतो, जे ग्राहकांचे वर्गीकरण आणि त्रुटी शोधण्याचे काम करते.
• रिइन्फोर्समेंट लर्निंग: रिइन्फोर्समेंट लर्निंग हे वर्तुणुकीच्या मानसशास्त्रावर आधारित आहे. येथे एजेंट्स बक्षीस अथवा दंडाच्या माध्यमातून निर्णय घेण्यास शिकतात. ही पद्धत एआय सिस्टिमला गेम खेळणे व रोबोटला कंट्रोल करणे सारख्या कामासाठी उपयोगी ठरते.

डीप लर्निंग: न्यूरल नेटवर्क, स्तर आणि प्रगती

डीप लर्निंग मॉडेल्स हे अनेक स्तरांसह न्यूरल नेटवर्कचा वापर करतात, यालाच डीप न्यूरल नेटवर्क्स म्हणतात. या मॉडेल्सनी फोटो आणि ऑडिओ सारख्या डेटाचे विश्लेषण करण्याची प्रक्रिया सोपी करत क्रिएटिव्ह क्षेत्रात क्रांती घडवली आहे.

कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs):

सीएनएन हे प्रतिमा ओळखणे आणि प्रोसेसिंगसाठी खास तयार केलेले असतात, जे कॉन्व्होल्युशनल स्तरांचा वापर करते. याचा वापर प्रामुख्याने फेशियल रिकॉग्निशन आणि स्वयंचलित ड्रायव्हिंगसाठी केला जातो.

रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (RNNs):

आरएनएन अनुक्रमिक डेटासाठी डिझाइन केलेले असतात, ज्यामुळे ते वेळेशी संबंधित किंवा भाषा डेटाशी संबंधित कार्यांसाठी योग्य आहे. याने नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग

आणि स्पीच रिकॉग्निशनमध्ये प्रगती साधण्यात महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावली आहे.

जनरेटिव अड्व्हर्सेरियल नेटवर्क्स (GANs):

GANs मध्ये दोन न्यूरल नेटवर्क्स असतात, एक जनरेटर आणि एक डिस्क्रिमिनेटर,जे एकमेकांविरुद्ध स्पर्धा करतात. या पद्धतीने अत्यंत खरे वाटतील असे फोटो, व्हीडिओ आणि संगीत तयार करण्यास सक्षम आहे.

जनरेटिव्ह एआय: लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स, अ‍ॅप्लिकेशन्स आणि परिणाम

जनरेटिव्ह एआयमुळे अनेक गोष्टी कमी वेळेत करणे शक्य झाले आहे. लार्ज लँग्वेज मॉडेल्सचा वापर करून कॉन्टेंट निर्मिती करणे शक्य आहे. जीपीटी-3 सारखे इतर मॉडेल मानवाप्रमाणेच मजकूर तयार करणे, भाषांतर करणे यासारखी कामे चांगल्या पद्धतीने करू शकतात.

जनरेटिव्ह एआयमध्ये चॅटबॉट्स आणि व्हर्च्युअल असिस्टंटपासून ते लेखन आणि सामग्री निर्मितीपर्यंत असंख्य अ‍ॅप्लिकेशन्स आहेत. मात्र, यासोबतच चुकीची अथवा धोकादायक माहिती देणे, यामुळे याबाबत नैतिक चिंता देखील वाढते.

Read more - Answers Unveiled: How Generative AI Revolutionizes Industries and Enhances Human Creativity

4.एआयचा वापर

एआयचा प्रभाव विविध उद्योगांवर दिसून येतो. याशिवाय, नाविन्यता आणि कार्यक्षमता सुधारण्यासही हे उपयोगी ठरते.

• आरोग्यसेवा :

  एआयने मेडिकल इमेज विश्लेषण, व्यक्तीनुसार उपचार सुविधा व औषधांविषयी संशोधन याद्वारे आरोग्य क्षेत्रांत क्रांती घडवली आहे. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम हे मोठ्या प्रमाणातील वैद्यकीय डेटाचे विश्लेषण करू शकतात. यामुळे डॉक्टरांना रुग्णांचे निदान करणे व त्यांच्यावर होणाऱ्या परिणामांचा अंदाज बांधणे शक्य होते.

• वित्त:

  वित्त क्षेत्रात एआयद्वारे फसवणुकीच्या घटना शोधणे, अल्गोरिदम ट्रेडिंग आणि वैयक्तिक आर्थिक सल्ला यासारखे फायदे मिळतात. मशीन लर्निंग मॉडेल्स व्यवहारांचे पॅटर्न्स ओळखून फसवणुकीच्या घटना ओळखू शकतात. तसेच, गुंतवणुकीसाठी रणनिती ठरवण्यास मदत करतात.

• वाहतूक:

  एआय आधुनिक स्वयंचलित वाहने, वाहतुकीचे नियोजन आणि वस्तू पुरवठ्यामधील प्रगतीसह वाहतुकीत बदल घडवत आहे. स्वयंचलित कार सुरक्षितपणे आणि कार्यक्षमतेने धावण्यासाठी कॉम्प्युटर व्हिजन आणि सेंसर फ्यूजर सारख्या एआय तंत्रज्ञानाचा वापर करतात.

• वस्तू उत्पादन व विक्री:

  एआय वैयक्तिक शिफारसी, मागणी अंदाज आणि इन्व्हेंटरी व्यवस्थापनाद्वारे ग्राहकांना चांगल्या सुविधा पुरवण्याचे काम करते. किरकोळ विक्रेते ग्राहकांच्या वर्तनाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि पुरवठा साखळी जाणून घेण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर करतात.

एआयचा यशस्वीरित्या वापर करण्यात आल्याची काही उदाहरणे

• विस्ट्राचे एआय आधारित हीट रेट ऑप्टिमायझर:

  सर्वात मोठ्या ऊर्जा उत्पादकांपैकी एक असलेल्या विस्ट्राने त्यांच्या पॉवर प्लांट्सची थर्मल कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी एआय आधारित हीट रेट ऑप्टिमायझरचा वापर केला आहे.एआय मॉडेलने डेटाचे विश्लेषण करून सर्वोत्तम ऑपरेटिंग सुचवले. यामुळे इंधन खर्चात तर बचत झालीच, सोबतच कार्बन उत्सर्जन देखील कमी झाले.

• आरोग्यक्षेत्रात एआय:

  एआय आधारित उपचार साधने, जसे की आयबीएम वॉटसन हेल्थ हे वैद्यकीय नोंदी आणि इमेजिंग डेटाचे विश्लेषण करून रोगांचे निदान करण्यात डॉक्टरांना मदत करते. ही साधने अचूक शिफारसी, निदान आणि रुग्णांवर होणारे परिणाम सुधारण्यास मदत करतात.

एआयच्या वापरातील आव्हाने

एआयमधील अफाट क्षमता असली तरीही काही नैतिक आव्हाने आणि धोके देखील आहेत.

• पारदर्शकता आणि निष्पक्षता:

  एआय मॉडेल्सला ज्या डेटाद्वारे प्रशिक्षण दिले जाते, त्याच आधारावर माहिती उपलब्ध होते. त्यामुळे पारदर्शकता व निष्पक्षतेचा अभाव पाहायला मिळू शकतो.

• गोपनीयता आणि सुरक्षितता:

  एआयद्वारे मोठ्या प्रमाणात वैयक्तिक माहितीचा वापर केला जातो. यामुळे गोपनीयता व डेटा सुरक्षितताबाबत प्रश्न निर्माण होतात. यूजर्सच्या माहितीचे संरक्षण करण्यासाठी ठोस उपाययोजना करणे व नियमांचे पालन करणे आवश्यक आहे.

• जबाबदारी :

  काहीवेळा एआयचे निर्णय क्लिष्ट असू शकतात, ज्यामुळे याचा परिणाम कसा होईल हे सांगणे अवघड ठरते. योग्य स्पष्टीकरण देणारे एआय मॉडेल विकसित करणे व पारदर्शकता हे एआयच्या विश्वासार्ह्यतेसाठी गरजेचे आहे.

5. एआयमधील सध्याचे बदल

जनरेटिव्ह एआयमधील बदल: चॅटजीपीटी, डॅल-ई आणि इतर

ChatGPT आणि DALL-E सारख्या एआय मॉडेलने जनरेटिव्ह एआयमध्ये मोठी प्रगती केली आहे. चॅटजीपीटी अगदी काही सेकंदांमध्ये कोणतीही माहिती उपलब्ध करून देते, ग्राहक सेवा व कॉन्टेंट निर्मितीसाठी मदत होते.

तर DALL-E केवळ माहितीच्या आधारावर उत्तम फोटो तयार करू शकतात. यामुळे कला, डिझाइन आणि मार्केटिंगच्या क्षेत्रात नवीन संधी निर्माण झाल्या आहेत. जनरेटिव्ह एआयच्या या क्षमतेमुळे क्रिएटिव्ह क्षेत्रात क्रांती घडवून आणण्याची क्षमता आहे.

हवामान बदल आणि शाश्वत विकासामध्ये एआयची भूमिका

हवामान बदलाचा सामना करण्यासाठी व शाश्वत विकासाच्या दृष्टीने एआय महत्त्वाची भूमिका बजावत आहे. मशीन लर्निंग मॉडेल्स डेटाचे विश्लेषण करून हवामानाविषयी माहिती देतात. तसेच, वनीकरण व अक्षय ऊर्जा स्त्रोताच्या दृष्टीनेही एआय महत्त्वाचे ठरते.

AI-आधारित प्रणाली स्मार्ट ग्रिड्समध्ये ऊर्जा पुरवठा आणि मागणी यांचे संतुलन राखण्यासाठी, अपव्यय कमी करण्यासाठी, आणि ऊर्जा वापराची कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी वापरली जाते. या प्रयत्नांमुळे हवामान बदलाच्या परिणाम कमी करण्यास आणि शाश्वत विकासाला प्रोत्साहन देण्यास मदत होते.

औषधे आणि आरोग्य सेवांमध्ये एआयचा वापर

एआय आरोग्यसेवा क्षेत्रात क्रांती घडवत असून, यामुळे रुग्णांनुसार योग्य ते औषधोपचार करणे शक्य होते. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम आनुवंशिक डेटाचे विश्लेषण करून संभाव्य आजाराची ओळख पटवतात व त्यानुसार उपचार करणे सोपे जाते.

एआय ऑटोमेशन व इतर कामे

AI-आधारित ऑटोमेशन कार्यक्षेत्राची पुनर्रचना करत आहे. वारंवार केली जाणारी कामे आता स्वयंचलितरित्या पूर्ण करणे शक्य झाले आहे. यामुळे उत्पादकता आणि कार्यक्षमतेत वाढ झाली असली तरीही नोकऱ्या गमवण्याची भिती निर्माण झाली आहे.

संस्थांनी कामासाठी एआयचा वापर आणि कामगारांना भविष्यातील कामांसाठी प्रशिक्षण देणे, यामध्ये समतोल साधणे गरजेचे आहे. संस्थांनी कर्मचाऱ्यांना प्रशिक्षण व शिक्षण देण्यासाठी गुंतवणूक केली तरच ते एआय आधारित अर्थव्यवस्थेसाठी तयार होतील.

6. एआयचे भविष्य

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेन्स (AGI): शक्यता आणि आव्हाने

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजन्स (AGI) हा एआय संशोधनातील पुढील टप्पा आहे, ज्याचा उद्देश मानवी क्षमतेप्रमाणे यंत्राना विकसित करणे आहे. यामध्ये प्रचंड क्षमता आहे. परंतु, काही आव्हाने देखील आहेत.

AGI साध्य करण्यासाठी मानवी क्षमता समजणे आणि त्याची पुनर्रचना करणे आवश्यक आहे, तसेच नैतिकता आणि सुरक्षेशी संबंधित बाबींचा विचार करणेही आवश्यक आहे. AGI चा उदय अनेक गोष्टींमध्ये क्रांती घडवू शकतो, परंतु त्याच्या परिणामांचा काळजीपूर्वक विचार करणेही तितकेच महत्त्वाचे आहे.

संभाव्य सामाजिक परिणाम: नोकऱ्या, गोपनीयता आणि इतर

एआयच्या वापरामुळे समाजावर सकारात्मक व नकारात्मक अशा दोन्ही प्रकारचे प्रभाव पडतील. एआयच्या मदतीने आर्थिक वाढ व नाविन्यता साध्य करणे शक्य असले तरीही काही क्षेत्रांमधील नोकऱ्या देखील गमवाव्या लागू शकतात . त्यामुळे कर्मचाऱ्यांना यासाठी प्रशिक्षण देणे गरजेचे आहे.

गोपनीयतेबाबत सर्वाधिक चिंता आहे, कारण एआय सिस्टम या प्रचंड मोठ्या वैयक्तिक डेटावर अवलंबून असतात. ही चिंता दूर करण्यासाठी योग्य डेटा संरक्षण उपाययोजनांची अंमलबजावणी करायला हवी.

नियमावली आणि एआय अधिकार विधेयक

एआयमुळे निर्माण झालेल्या नैतिक आणि सामाजिक आव्हानांना तोंड देण्यासाठी नियामक फ्रेमवर्क विकसित होत आहेत. अमेरिकन सरकारने देखील यासंदर्भात विधेयक आणले होते. या विधेयकामध्ये एआयच्या सुरक्षित वापर, डेटा संरक्षण अशा विविध गोष्टींचा उल्लेख करण्यात आला होता.

विधेयकामध्ये अल्गोरिदमच्या भेदभावापासून संरक्षण, एआय वापरातील पारदर्शकता आणि स्वयंचलित निर्णय घेण्याच्या निवडीचा अधिकार समाविष्ट आहे. अशाच प्रकारची नियमावली मोठ्या स्तरावर राबवण्याचा प्रयत्न इतर देशही करत आहेत.

एआय आधारित भविष्याची तयारी: शिक्षण, धोरण आणि नवोपक्रम

एआय आधारित भविष्याची तयारी करण्यासाठी शिक्षण, धोरण आणि नवोपक्रम यासह बहुआयामी दृष्टीकोन अवलंबवणे आवश्यक आहे. एआयच्या युगात नवीन कौशल्य शिकण्यासाठी शिक्षण व प्रशिक्षण कार्यक्रमांमध्ये गुंतवणूक करणे गरजेचे आहे.

धोरणकर्त्यांनी नवोपक्रमांना चालना देण्यासाठी नैतिक एआय विकासाच्या दृष्टीने नियम तयार करणे गरजेचे आहे. संशोधन संस्था आणि सार्वजनिक-खाजगी भागीदारीमधील संशोधन एआयच्या विकास व वापरासाठी मोठी भूमिका बजावू शकतात.

.निष्कर्ष

एआय हे एक पॉवरफूल माध्यम म्हणून समोर आले आहे. याचा परिणाम आपल्या दैनंदिन कामासोबतच उद्योगांवर देखील होत आहे. त्यामुळे एआयचा इतिहास, त्याचा वापर व परिणामांबाबत जाणून घेणे गरजेचे आहे.

एआयचा जसजसा वापर वाढेल तसे त्याचा योग्यरित्या वापर होईल याकडे लक्ष देणे गरजेचे आहे. जोखीम करून एआयची क्षमतांचा वापर केल्यास मोठे बदल घडवता येईल. याच्या मदतीने चांगले भविष्य घडविण्यास मदत होईल.

- Amit Jadhav
www.amitjadhav.com