समाज पर लागू कृत्रिम बुद्धि के 6 उदाहरण

यह सच है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पहले से ही हमारे बीच है। यह हमेशा वैसा नहीं होता जैसा कुछ साल पहले साइंस फिक्शन फिल्मों में दिखाया गया था, लेकिन वे वहां हैं: कई चीजों में हम अपना समय किसी भी दिन बिताते हैं।

जब हम मोबाइल फोन का उपयोग करते हैं, इंटरनेट पर सर्फ करते हैं या किसी शहर के भीतर वाहन चलाते हैं; इन सभी मामलों में अधिकांश समय अनजाने में कृत्रिम बुद्धि किसी न किसी रूप में भाग ले रही है।

इस लेख का उद्देश्य कोई और नहीं बल्कि कुछ ऐसे चेहरों को दिखाना है जो ऐसी वास्तविकता मानती हैं। इसके लिए हम देखेंगे कृत्रिम बुद्धि के विभिन्न उदाहरण, जो आज पहले से ही उपयोग में हैं या थोड़े समय में होंगे।

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कृत्रिम बुद्धि के 6 उदाहरण

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कम्प्यूटेशनल विज्ञान का क्षेत्र है जो मशीनों या एल्गोरिदम को तैयार करने, डिजाइन करने और उत्पादन करने के प्रभारी हैं जो प्रदर्शित करते हैं ऑपरेटिंग पैरामीटर जो उन्हें उस प्रसंस्करण के करीब लाते हैं जो मनुष्य सूचना के लिए करता है. इस प्रकार, बहुत जटिल समस्याओं के समाधान, ग्रंथों की समझ और बहुत विविध क्षेत्रों में प्रोटोकॉल की योजना जैसे कार्यों को आमतौर पर शामिल किया जाता है; हालांकि हाल के वर्षों में इसे उत्तरोत्तर व्यापक डोमेन (जैसे कि जिन पर यहां चर्चा की जाएगी) तक विस्तारित किया जा रहा है।

वर्तमान प्रौद्योगिकियां यह संभव बनाती हैं कि कुछ साल पहले तक विज्ञान कथाओं द्वारा कल्पना भी नहीं की जा सकती थी। स्वास्थ्य समस्या का निदान करने में सक्षम रोबोटों के उपयोग से (अधिक से अधिक मानव दिखने में), स्वायत्त रूप से (मानव रहित) चलने में सक्षम वाहनों के लिए। मुख्य जोर बुद्धिमान मशीनों की अवधारणा की ओर उन्मुख किया जा रहा है, जो बिना आवश्यकता के सीखने में सक्षम हैं एक मानव पर्यवेक्षण के, और यहां तक ​​कि हमारे अपने तंत्रिका तंत्र के समान संरचना का उपयोग करते हैं केंद्रीय। वास्तव में, रोबोटिक प्राणियों के साथ रहने से जुड़े प्रभावशाली परिणामों का अध्ययन किया जाने लगा है, डिस्टर्बिंग वैली जैसे उभरते हुए सिद्धांत।

यह उन्मत्त तकनीकी विकास का एक क्षेत्र है, और संभवत: निकट भविष्य में इसमें शामिल होंगे कृत्रिम प्राणियों के साथ दैनिक सह-अस्तित्व जो खुद को समझने में सक्षम हैं और यहां तक ​​कि एक प्रकार का विकास करने में सक्षम हैं जागरूकता। अन्य मामलों में, यह कम "मूर्त" प्रकार की तकनीक की खोज करता है, जो एल्गोरिदम और/या कोड का रूप लेते हैं जिस पर वे आधारित होते हैं। दैनिक जीवन में कई "अदृश्य" प्रक्रियाएं: हवाई यातायात नियंत्रण से लेकर बड़ी मात्रा में हिरासत और विश्लेषण तक जानकारी। यह सब उन्नत सांख्यिकीय रणनीतियों के माध्यम से.

इस प्रकार, चूंकि विज्ञान कथा अपना उपनाम खो देती है और केवल विज्ञान बन जाती है, यह आवश्यक है कि मनुष्य यह मानने लगते हैं कि आप अपने हाथों से जिस तरह से हम समझते हैं उसमें एक आदर्श बदलाव बना रहे हैं दुनिया। इसके उदाहरण के तौर पर हम यहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कुछ उदाहरण पेश करते हैं जो आ रहे हैं, या जो पहले से ही हमारे बीच हैं। जानकारी को अधिक समझने योग्य तरीके से व्यवस्थित करने के लिए, इसे क्षेत्र के अनुसार विस्तृत किया जाएगा।

1. विज्ञापन

विज्ञापन के विशेष क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके डिजिटल मार्केटिंग अभियानों को अनुकूलित करने के उद्देश्य का अनुसरण किया जाता है प्रगतिशील परिष्कार के साथ एल्गोरिदम और एक संभावित उपभोक्ता की सभी जरूरतों की पहचान करने के उद्देश्य से "स्पॉट" दिखाने के उद्देश्य से जो अधिक दिलचस्प हो सकता है। इस अर्थ में, यह डेटा के उपयोग, रचनात्मकता (इस क्षेत्र में हमेशा स्पष्ट) और सूचना और संचार प्रौद्योगिकियों के उपयोग के बीच एक संलयन है।

इस क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस "ऑनलाइन ट्रैफ़िक" की वास्तविक समय की निगरानी प्रक्रिया और प्रत्येक सर्फर की प्रोफाइल के साथ किया जाता है विभिन्न स्थानों की चयन प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए जिसमें बेचे जाने वाले उत्पादों या सेवाओं को प्रदर्शित करना है (वापसी आर्थिक)। लक्ष्य उचित संदेश के लिए सर्वोत्तम संभव समय पर सबसे उपयुक्त व्यक्ति तक पहुंचना है, जो अनुनय प्रक्रिया को गति देता है कि ज्ञान के इस क्षेत्र का लक्ष्य है।

कृत्रिम बुद्धि का यह रूप बहुत महत्वपूर्ण आलोचना का विषय रहा है, क्योंकि ऐसा माना जाता है कि यह उपयोगकर्ता की गोपनीयता का उल्लंघन करता है, हालांकि आज यह व्यावहारिक रूप से पूरे नेटवर्क (अधिक या कम जटिलता के साथ) में व्यापक है। डेटा सुरक्षा नीतियों पर नवीनतम कानूनों के लिए उन लोगों को चेतावनी देने की आवश्यकता है जो किसी पर भी जाते हैं ऐसी प्रथाओं के उपयोग के बारे में इंटरनेट पर जगह दें (कुकीज़, गतिविधि संग्रह, आदि।)।

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2. परिवहन

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक अजेय विस्तार में भी प्रवेश कर रहा है परिवहन क्षेत्र, दोनों सार्वजनिक और निजी. इन तकनीकी विकास का उद्देश्य वाहन यात्रियों के साथ-साथ यात्रियों की सुरक्षा को बढ़ाना है। पैदल चलने वाले जो ड्राइविंग के कार्य के दौरान आपके आस-पास हैं, या यहां तक ​​कि सक्षम सड़कों के उपयोग को नियंत्रित करते हैं इसके लिए। कुछ कंपनियां भविष्य में इस क्षेत्र में प्रगति के माध्यम से भी पर्यावरण प्रदूषण को कम करने का लक्ष्य रखती हैं।

सभी प्रकार के वाहनों के लिए स्वायत्त नेविगेशन सिस्टम लागू किए जाने लगे हैं; और न केवल हवाई जहाजों में, जहां इसका उपयोग बहुत लंबे समय से किया जाता रहा है (क्योंकि पायलट "केवल" मानता है टेकऑफ़ और लैंडिंग के दौरान, या जब मौसम की स्थिति की आवश्यकता होती है, तो विमान का नियंत्रण। की आवश्यकता है)। इन मामलों में, एक केंद्रीय इकाई द्वारा ऑर्केस्ट्रेटेड एल्गोरिदम का एक क्रम बड़ी मात्रा में प्रसंस्करण के लिए जिम्मेदार होता है अंतरिक्ष में सापेक्ष स्थिति के बारे में जानकारी और किस स्थान में शामिल है, किसी भी इंसान की तुलना में बहुत अधिक गति और सटीकता (दक्षता) के साथ निर्णय लेने के लिए।

सड़कों या राजमार्गों पर यातायात की मात्रा के प्रबंधन के लिए कम्प्यूटरीकृत उपकरणों का भी उपयोग किया जाने लगा है, प्रत्येक दिन अधिक उन्नत; सभी पर्यावरणीय परिस्थितियों को नियंत्रित करना और पूर्ववर्ती घटनाओं की प्रासंगिक जानकारी और सांख्यिकीय प्रसंस्करण के आधार पर ट्रैफिक जाम की भविष्यवाणी करना। यह पता लगाना और भी संभव है कि गाड़ी चलाते समय आपके मोबाइल फोन का उपयोग कौन कर रहा है, और अधिकारियों को सूचित करें!

3. वित्त और अर्थशास्त्र

जैसे-जैसे समाज का विस्तार होता है और उत्तरोत्तर अधिक जटिल होता जाता है, मनुष्य की नग्न क्षमता अनिवार्य रूप से उत्पन्न होने वाली जानकारी को कैप्चर/प्रोसेस करना इसकी सीमाओं का सामना करता है, इस हद तक कि यह मौलिक हो जाता है उन विकल्पों की खोज और कार्यान्वयन जो अब तक उपयोग किए जाने वाले तंत्र को व्यवहार्यता प्रदान करते हैं गुजारा करना। इसलिए, एक तकनीकी क्रांति की आवश्यकता है। और इस अर्थ में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने बैंकिंग और अर्थशास्त्र के क्षेत्र में आवेदन का एक अटूट क्षेत्र पाया है.

वर्तमान में वित्त क्षेत्र में जिस सूचना का विश्लेषण किया जा रहा है वह वास्तव में भारी है। हालांकि, इसमें मौलिक रूप से मात्रात्मक डेटा (जैसे निवेश, कमीशन, ऋण, आदि) और महान नियमितता का उपयोग करने की ख़ासियत है, इसलिए यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एल्गोरिदम के साथ शुरुआत करना आसान बनाता है कि भविष्य में इन क्षेत्रों के व्यावहारिक रूप से सभी क्षेत्रों में विस्तारित किया जाएगा। व्यापार।

वित्त में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को आज भी एक किशोर तकनीक माना जाता है, हालांकि यह बढ़ रहा है (वर्तमान में संचालित होने वाली केवल 25% संस्थाएं चौबीस की अवधि के भीतर इसका उपयोग करने पर विचार नहीं करती हैं महीने)। आज सबसे आम उपयोगिता कर धोखाधड़ी और धन प्रबंधन का पता लगाना है, हालांकि वे व्यक्तिगत वित्त और ऋण आवेदनों तक विस्तारित होने लगे हैं।

4. शिक्षा

शैक्षिक क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस औपचारिक शिक्षण (कक्षा में) और छात्रों के स्वायत्त और स्वतंत्र सीखने के बीच की बाधा को कम करने का प्रयास करता है। इसका उद्देश्य युवाओं को दिए जाने वाले कार्यों में अतिरेक को कम करना है, ज्ञान के निर्माण और स्वायत्तता की उत्तेजना में सहयोगी पद्धतियों को बढ़ावा देना। इसके लिए, व्यक्तिगत संचार प्रणाली (इंटरनेट, मोबाइल उपकरण, आदि) का उपयोग पारंपरिक स्थानों से परे किया जाता है जहां शिक्षण-अधिगम प्रक्रिया विकसित की गई थी।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वास्तविक समय में छात्र के प्रदर्शन की निगरानी और अनुमान लगाकर सतत मूल्यांकन प्रणाली में योगदान कर सकता है संभावित कठिनाइयाँ जो अध्ययन के समय उत्पन्न हो सकती हैं, मांगों को अनुकूलित करना और इन परिस्थितियों के बारे में शिक्षकों को सूचित करना।

विशेष शैक्षिक आवश्यकताओं और यहां तक ​​कि विशिष्ट शिक्षण विकारों का शीघ्र पता लगाने को भी स्पष्ट करने की अनुमति दी जाएगी उनके उपचार में शामिल विभिन्न पेशेवरों द्वारा तेज और अधिक कुशल समाधान (चिकित्सीय शिक्षाशास्त्र, मनोविज्ञान, भाषण चिकित्सा, आदि।)।

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5. उद्योग

वर्तमान में उद्योग क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है, उत्पादन प्रक्रियाओं को स्वचालित करना और सामग्री/मानव संसाधनों को बेहतर बनाना. उदाहरण के लिए, आटा और ब्रेड के विस्तार के लिए इसका उपयोग बहुत बार होता है, जिसमें एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। घटनाओं की भविष्यवाणी करने में सक्षम महान जटिलता जो इसकी गुणवत्ता या इसके पोषण संबंधी मैट्रिक्स को प्रभावित कर सकती है। इस प्रकार की तकनीक के साथ, आकस्मिकताओं को हल करने के लिए निर्णय लिए जाते हैं, जब तक कि हाल ही में मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता न हो।

इमेजिंग तकनीकें भी सक्षम हैं असेंबली लाइनों या उत्पादन लाइनों पर मानक से किसी भी विचलन को पकड़ें, जिनमें से कई मानव आंखों के लिए अगोचर हैं, और जो इससे पहले की स्थिति की चेतावनी देते हैं कंपनी के लिए विनाशकारी या उच्च लागत आयाम प्राप्त करना (जंजीर त्रुटियां, कारखाना दोष, आदि।)।

6. स्वास्थ्य

स्वास्थ्य जीवन के उन क्षेत्रों में से एक है जिसमें आज कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक तेजी का अनुभव कर रही है। इस प्रकार, कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग से निकाले गए डेटा से पहले या लगातार मानसिक एपिसोड का पता लगाने के लिए डिज़ाइन की गई प्रौद्योगिकियां हैं, एक के साथ 80% तक की सफलता, और जो मानसिक स्वास्थ्य के इतिहास में एक अभूतपूर्व मील का पत्थर का प्रतिनिधित्व करती है (क्योंकि यह इस तरह के गंभीर के निदान के लिए एक जैविक मार्कर है) मनोविकृति)। हालांकि, हाल के वर्षों में इन न्यूरोइमेजिंग तकनीकों की उपयोगिता पर सवाल उठाया गया है, इसलिए यह प्रतिबिंब के अधीन एक उपयोग है।

चीजों के एक अन्य क्रम में, सामाजिक नेटवर्क का भी उपयोग किया जाने लगा है, और भारी मात्रा में जानकारी जो उनमें डाली जा सकती है, कई भौतिक विकृतियों के भविष्य कहनेवाला संकेतक के रूप में और मानसिक। अभी के लिए, सबसे आम उपयोग आत्मघाती जोखिम और मनोदशा संबंधी विकारों का पता लगाने के लिए किया जाता है, हालांकि यह उम्मीद की जाती है कि बिग डेटा प्रबंधन (कंप्यूटर प्रकृति की तकनीक) में सुधार के साथ डेटा की भारी मात्रा को संसाधित करने का इरादा) अन्य परिस्थितियों तक विस्तारित हो सकता है स्वास्थ्य।

यद्यपि मानसिक स्वास्थ्य के क्षेत्र में अभी भी कृत्रिम बुद्धि की बहुत कम घुसपैठ है, अन्य संबंधित क्षेत्रों में ऐसा नहीं है, जैसे कि चिकित्सा। पिछले कुछ समय से, सॉफ्टवेयर के टुकड़ों को संपार्श्विक क्षति का अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है चिकित्सा रिकॉर्ड और पंजीकरण प्रणाली के बीच अभिसरण से एकत्रित जानकारी के माध्यम से रेडियोथेरेपी या जाँच। इसके साथ, रोगनिरोधी कारकों में सुधार करना और इस उपचार पद्धति के द्वितीयक प्रभावों का अनुमान लगाना संभव है।

हाल के वर्षों में, प्रयास भी हुए हैं स्वास्थ्य के क्षेत्र में सभी मेडिकल रिकॉर्ड के ऑटोमेशन की ओर बढ़ रहे हैं, शरीर की स्थिति पर वर्तमान संकेतकों के साथ बातचीत में, जिसके माध्यम से a. का विकास होता है संग्रह में जमा होने वाले साक्ष्य के निरंतर अद्यतन के अधीन भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम के माध्यम से रोगी वैज्ञानिक। इस तरह, पेशेवर स्वचालित रूप से जान पाएंगे कि उनका रोगी कैसा है और अधिक उद्देश्य के आधार पर उपचार की पेशकश कर सकते हैं। जेनेटिक मैपिंग, जो धीरे-धीरे अधिक किफायती हो जाएगी, स्वास्थ्य के डिजिटल परिवर्तन की दिशा में अजेय प्रक्रिया में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।