कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence)

सारांश

• परिभाषा: मशीनों की अनुभव करने, भाषा समझने, सीखने, तर्क करने और समस्याओं को हल करने की क्षमता।
• वर्तमान स्थिति: संकीर्ण एआई (Narrow AI) (केवल विशिष्ट संदर्भों में बुद्धिमान)।
• प्रमुख समर्थक: कम्प्यूटेशनल शक्ति, बिग डेटा।
• चिंताएं: त्रुटियां, पूर्वाग्रह, अस्पष्टता (ब्लैक बॉक्स), गोपनीयता, रोजगार।
• भारत: एआई के लिए राष्ट्रीय रणनीति (2018); विशेषज्ञ समूह की रिपोर्ट (2023)।

एआई के प्रकार (Types of AI)

1. संकीर्ण एआई (Narrow AI / Weak AI):

• विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया (जैसे, अल्फागो, सिरी)।
• अपने डोमेन के बाहर प्रदर्शन नहीं कर सकता।

2. कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (Artificial General Intelligence - AGI):

• कार्यों की विस्तृत श्रृंखला में मानव जैसी बुद्धि।
• स्थिति: तकनीकी सीमा (अभी तक हासिल नहीं)।

3. सुपरइंटेलिजेंस (Superintelligence):

• सभी डोमेन में मानव बुद्धि को पीछे छोड़ देता है।
• स्थिति: सैद्धांतिक/भविष्य का जोखिम।

दृष्टिकोण (Approaches)

1. नियम-आधारित प्रणाली (Rule-based Systems):

• मानव-एनकोडेड नियमों और तर्क का उपयोग करता है।
• उदाहरण: डीप ब्लू (शतरंज)।
• पेशेवर: पारदर्शी। विपक्ष: जटिल/अनिश्चित परिदृश्यों में विफल रहता है।

2. मशीन लर्निंग (ML):

• डेटा पैटर्न से सीखने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करता है।
• जनरेटिव एआई (Generative AI): एमएल का उप-क्षेत्र (टेक्स्ट/छवि जैसी नई सामग्री बनाता है)।
  • उदाहरण: चैटजीपीटी, डीएएल-ई, बार्ड।

प्रमुख प्रौद्योगिकियां (Key Technologies)

• कंप्यूटर विजन: दृश्य डेटा की व्याख्या करना (चेहरे की पहचान)।
• NLP (नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग): मानव भाषा को समझना (अनुवाद, चैटबॉट्स)।
• भाषण मान्यता (Speech Recognition): स्पीच-टू-टेक्स्ट।
• रोबोटिक्स: स्वायत्त आंदोलन/कार्रवाई।
• भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी (Predictive Analytics): इतिहास (मौसम, धोखाधड़ी) के आधार पर पूर्वानुमान।

अनुप्रयोग (क्षेत्र)

• हेल्थकेयर: कैंसर का पता लगाना, दवा की खोज, रोबोटिक सर्जरी।
• कृषि: फसल योजना, रोगज़नक़ का पता लगाना, उपज की भविष्यवाणी।
• रक्षा: स्वायत्त लड़ाकू वाहन, सीमा गश्त।
• न्यायपालिका: कानूनी शोध, केस अनुवाद, परिणाम की भविष्यवाणी।
• परिवहन: स्वायत्त वाहन, मार्ग अनुकूलन।
• पुलिसिंग: चेहरे की पहचान, अपराध हॉटस्पॉट भविष्यवाणी।

चिंताएं (Concerns)

1. त्रुटियां और मतिभ्रम (Errors & Hallucinations):

• मतिभ्रम (Hallucination): जनरेटिव एआई तथ्य के रूप में गलत जानकारी प्रस्तुत करता है।
• चेहरे की पहचान: कुछ जनसांख्यिकी के लिए उच्च त्रुटि दर।

2. पूर्वाग्रह (Bias):

• प्रशिक्षण डेटा या डिज़ाइन से उत्पन्न व्यवस्थित भेदभाव।
• उदाहरण: अपराध भविष्यवाणी (COMPAS) या स्वास्थ्य एल्गोरिदम में नस्लीय पूर्वाग्रह।

3. अस्पष्टता (ब्लैक बॉक्स):

• व्याख्यात्मकता (Explainability) की कमी: यह जानना मुश्किल है कि एआई निर्णय तक कैसे पहुंचा।
• पारदर्शिता की कमी: एल्गोरिदम/डेटासेट सार्वजनिक नहीं हैं।

4. गोपनीयता और आईपीआर (Privacy & IPR):

• डेटा न्यूनीकरण सिद्धांत बनाम एआई की बिग डेटा की आवश्यकता।
• कॉपीराइट: प्रशिक्षण के लिए मूल कार्यों का उपयोग; एआई-जनित सामग्री का स्वामित्व।

5. रोजगार (Employment):

• गैर-दिनचर्या, रचनात्मक और विश्लेषणात्मक कार्यों का स्वचालन।
• लिपिकीय नौकरियों के लिए जोखिम; नई तकनीकी भूमिकाओं का निर्माण।

विनियमन (Regulation)

वैश्विक:

• ईयू (EU): जोखिम-आधारित विनियमन (ड्राफ्ट एआई एक्ट)।
• यूएसए: सुरक्षा/मानकों पर कार्यकारी आदेश (अक्टूबर 2023)।
• चीन: एल्गोरिदम/GenAI के लिए विशिष्ट नियम।

भारत:

• नीति आयोग: जिम्मेदार एआई फ्रेमवर्क (2021)।
• डिजिटल इंडिया एक्ट: एआई को विनियमित करने का प्रस्ताव।