एआई, क्लाउड कंप्यूटिंग, बिग डेटा और IoT - एक स्मार्ट भविष्य की कुंजी

   

AI, Cloud Computing, Big Data & IoT

परिचय

तकनीक की तेज़ी से बदलती दुनिया में, कुछ रुझान वाकई हमारे भविष्य को आकार देने वाले प्रमुख खिलाड़ियों के रूप में सामने आते हैं। इनमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), क्लाउड कंप्यूटिंग, बिग डेटा और इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (IoT) सबसे आगे हैं, जो हमें एक स्मार्ट और ज़्यादा कनेक्टेड दुनिया की ओर ले जा रहे हैं। ये नवाचार सिर्फ़ उद्योगों को ही नहीं बदल रहे हैं; ये हमारे जीने, काम करने और एक-दूसरे से जुड़ने के तरीके को भी बदल रहे हैं। व्यवसायों में दक्षता बढ़ाने से लेकर शहरों को ज़्यादा संसाधन संपन्न बनाने तक, इनका प्रभाव गहरा और विविध है। यह ब्लॉग इस बात पर करीब से नज़र डालता है कि AI, क्लाउड कंप्यूटिंग, बिग डेटा और IoT एक साथ कैसे काम करते हैं, और हमारे डिजिटल युग में नवाचार को बढ़ावा देने में उनकी महत्वपूर्ण भूमिकाओं पर प्रकाश डालता है। आइए हम इन उन्नत तकनीकों द्वारा बनाई गई रोमांचक संभावनाओं का पता लगाते हैं, और एक स्मार्ट, ज़्यादा कुशल और परस्पर जुड़े भविष्य का मार्ग तैयार करते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)

कृत्रिम बुद्धिमत्ता, या संक्षेप में AI, वास्तव में दो अवधारणाओं का मिश्रण है: 'कृत्रिम', जिसका अर्थ है 'वास्तविक नहीं', और 'बुद्धिमत्ता', जो पूरी तरह से स्मार्ट व्यवहार दिखाने के बारे में है। अनिवार्य रूप से, AI कंप्यूटर विज्ञान के भीतर एक ऐसा क्षेत्र है जो ऐसे सिस्टम बनाने पर केंद्रित है जो आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता वाले कार्यों को पूरा कर सकते हैं। ये कार्य समस्याओं को हल करने और सीखने से लेकर प्राकृतिक भाषा को समझने और पैटर्न को पहचानने तक हैं। AI तकनीकों में मशीन लर्निंग शामिल है, जहाँ समय के साथ डेटा से सीखकर एल्गोरिदम बेहतर होते जाते हैं, और डीप लर्निंग, जो हमारे दिमाग के काम करने के तरीके को दोहराने की कोशिश करता है ताकि बड़ी मात्रा में जानकारी को संभाला जा सके। आप AI को सभी तरह के क्षेत्रों में पा सकते हैं, जैसे कि सेल्फ-ड्राइविंग कार, वर्चुअल असिस्टेंट, हेल्थकेयर डायग्नोस्टिक्स और वित्तीय विश्लेषण। जैसे-जैसे AI विकसित होता रहता है, यह उद्योगों को बदलने, मनुष्यों द्वारा किए जा सकने वाले कार्यों को बढ़ाने और तकनीक और समाज दोनों के भविष्य को प्रभावित करने का वादा करता है।

विभिन्न प्रकार के एआई

Different Type of AI

संकीर्ण एआई

आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस (एएनआई), जिसे अक्सर कमजोर एआई कहा जाता है, हमारे रोज़मर्रा के वॉयस असिस्टेंट जैसे सिरी, एलेक्सा और गूगल असिस्टेंट में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इन स्मार्ट सिस्टम को खास तौर पर कुछ खास कामों को संभालने या खास मुद्दों से निपटने के लिए डिज़ाइन या प्रशिक्षित किया जाता है, न कि कई तरह के कामों के लिए बनाया जाता है।

सामान्य ए.आई

एजीआई या मजबूत एआई को जटिल कार्यों से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मानव क्षमताओं की बारीकी से नकल करते हैं। हालांकि यह विचार अभी भी काफी हद तक सैद्धांतिक है, यह मशीनों पर निर्भर करता है कि वे समय के साथ जो कुछ भी सीखती हैं उसके आधार पर विभिन्न प्रकार के कार्यों को समझ सकें और निष्पादित कर सकें। एजीआई का लक्ष्य मानव बुद्धिमत्ता को प्रतिबिंबित करना है, जिससे सिस्टम को उन तरीकों से तर्क करने और सोचने की अनुमति मिलती है जो हमारे जैसे ही हैं।

सुपर एआई

कृत्रिम सुपर इंटेलिजेंस (एएसआई) की अवधारणा मानव जाति के लिए बहुत बड़ी निहितार्थ रखती है, जिसमें इसके पूर्ण विनाश की संभावना भी शामिल है। हालांकि यह विचार किसी विज्ञान कथा उपन्यास के पन्नों से निकाले गए आख्यान जैसा लग सकता है, लेकिन इसमें कुछ वैधता है: एएसआई एक ऐसी प्रणाली को दर्शाता है जहां मशीन इंटेलिजेंस हर पहलू में मानव बुद्धि से आगे निकल जाती है, सभी कार्यों में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

एआई की प्रमुख शाखाएँ

Branches of AI

बोधात्मक प्रणाली

एक प्रणाली जो दृष्टि, श्रवण और स्पर्श संवेदनाओं सहित मानव की संवेदी धारणा का अनुकरण करती है

दृष्टि प्रणाली

दृश्य छवियों और तस्वीरों को कैप्चर करने, संग्रहीत करने और हेरफेर करने के लिए डिज़ाइन की गई प्रणाली।

रोबोटिक्स

यांत्रिक और कम्प्यूटरीकृत उपकरण जो असाधारण सटीकता के साथ दोहराए जाने वाले कार्यों को अंजाम देते हैं।

विशेषज्ञ प्रणाली

एक प्रणाली जो ज्ञान को संग्रहीत करती है और उस ज्ञान के आधार पर निष्कर्ष निकालती है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

अंग्रेजी जैसी "प्राकृतिक" भाषा में दिए गए कथनों और आदेशों को समझने और उनका जवाब देने की कंप्यूटर की क्षमता।

तंत्रिका नेटवर्क

एक कंप्यूटर प्रणाली जो मानव मस्तिष्क के कामकाज की नकल या अनुकरण कर सकती है।

सीखने की प्रणाली

एक कंप्यूटर प्रणाली जो प्राप्त फीडबैक के आधार पर विभिन्न स्थितियों के लिए अपने कामकाज या प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित करती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इतिहास

वर्ष 1950 प्रौद्योगिकी की दुनिया में एक महत्वपूर्ण वर्ष था, क्योंकि इस वर्ष एलन ट्यूरिंग का प्रभावशाली शोधपत्र "कंप्यूटिंग मशीनरी और इंटेलिजेंस" प्रकाशित हुआ था। इस कार्य में, ट्यूरिंग ने इस दिलचस्प प्रश्न का समाधान किया कि क्या मशीनें सोच सकती हैं। उन्होंने क्रांतिकारी ट्यूरिंग टेस्ट का परिचय दिया, जो यह मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन की गई एक विधि है कि क्या कंप्यूटर मनुष्य के बराबर बुद्धिमत्ता प्रदर्शित कर सकता है।

1956 में तेजी से आगे बढ़ते हुए, हम देखते हैं कि डार्टमाउथ कॉलेज में पहली बार आयोजित एआई सम्मेलन में जॉन मैकार्थी द्वारा 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता' शब्द गढ़ा गया था। उसी वर्ष, एलन न्यूवेल, जे.सी. शॉ और हर्बर्ट साइमन ने लॉजिक थियोरिस्ट बनाया, जो पहला कार्यात्मक एआई सॉफ्टवेयर प्रोग्राम था।

फिर 1967 में, फ्रैंक रोसेनब्लैट ने मार्क 1 परसेप्ट्रॉन विकसित किया, जो परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखने वाले तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित पहले कंप्यूटर के रूप में एक मील का पत्थर साबित हुआ।

1980 के दशक में तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग में उछाल आया, जिसमें बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम का उपयोग किया गया, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता में स्व-प्रशिक्षण क्षमताओं की अनुमति मिली।

1997 में आगे बढ़ते हुए, IBM के डीप ब्लू ने विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्पारोव को न केवल एक बार बल्कि एक रीमैच में हराकर सुर्खियाँ बटोरीं।

2011 में, आईबीएम वॉटसन ने जेपार्डी चैंपियन केन जेनिंग्स और ब्रैड रटर को हराकर अपने प्रभावशाली कौशल का प्रदर्शन करते हुए केंद्र मंच पर कब्जा कर लिया। 2015 तक, बायडू के मिनवा सुपरकंप्यूटर ने एक अभूतपूर्व कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क पेश किया, जिसने छवि पहचान और वर्गीकरण सटीकता हासिल की जो औसत मानव से बेहतर प्रदर्शन करती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग के 10 फायदे

• संज्ञानात्मक क्षमताओं का प्रदर्शन
• पिछले मुठभेड़ों से सबक लेना
• अनुभव के माध्यम से प्राप्त जानकारी का उपयोग करना
• जटिल परिदृश्यों से निपटना
• महत्वपूर्ण डेटा की अनुपस्थिति में समाधान खोजना
• महत्वपूर्ण तत्वों की पहचान करना
• नई परिस्थितियों में तुरंत और सटीक प्रतिक्रिया देना
• दृश्य प्रतिनिधित्व की व्याख्या करना
• प्रतीकों का प्रबंधन और व्याख्या करना
• रचनात्मकता और नवाचार का प्रदर्शन करना
• समस्या-समाधान रणनीतियों को अपनाना

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के 5 नुकसान

• महँगी कीमतें
• नवाचार की कमी
• बेरोज़गारी
• मानव आलस्य को बढ़ावा देना
• नैतिक सिद्धांतों की कमी
• गतिरोध

विशेषज्ञ प्रणालियाँ

Expert System

विशेषज्ञ प्रणाली

विशेषज्ञ प्रणाली अनिवार्य रूप से एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जिसे जटिल समस्याओं से निपटने और मानव विशेषज्ञ द्वारा दी जाने वाली सहायता के समान निर्णय लेने में सहायता प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तकनीकों का लाभ उठाकर, ये सिस्टम किसी निश्चित क्षेत्र में विशेष ज्ञान रखने वाले व्यक्तियों या संगठनों के निर्णय और कार्यों की नकल करते हैं। वे अपने ज्ञान के आधार से जानकारी खींचकर और उपयोगकर्ता के सवालों के जवाब देने के लिए तर्क और अनुमान नियमों को लागू करके ऐसा करते हैं। विशेषज्ञ प्रणालियों की अवधारणा 1970 के दशक में उभरी, जिसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक बड़ी छलांग लगाई। अपने डेटाबेस में संग्रहीत ज्ञान का उपयोग करके, विशेषज्ञ प्रणालियाँ जटिल मुद्दों को प्रभावी ढंग से हल कर सकती हैं, ठीक वैसे ही जैसे कोई मानव विशेषज्ञ करता है। वे जटिल समस्याओं के बारे में निर्णय लेने में सहायता के लिए तथ्यात्मक जानकारी को अनुमान के साथ जोड़ते हैं, जो मानव विशेषज्ञ की विचार प्रक्रियाओं को दर्शाता है। "विशेषज्ञ प्रणाली" शब्द विशिष्ट क्षेत्रों में विशेषज्ञ ज्ञान रखने और उसका उपयोग करने की उनकी क्षमता से आता है, जिससे वे उस क्षेत्र के भीतर किसी भी चुनौतीपूर्ण समस्या से निपट सकते हैं। ये सिस्टम आमतौर पर विशेष डोमेन, जैसे कि स्वास्थ्य सेवा या वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं, और इनका उद्देश्य मानव विशेषज्ञों की क्षमताओं को बढ़ाना होता है न कि उन्हें प्रतिस्थापित करना।

विशेषज्ञ प्रणाली की 6 विशेषताएं:-

विशेषज्ञता का उच्चतम स्तर: आईटी उच्चतम स्तर की दक्षता, दक्षता और सटीकता प्रदान करता है।

प्रतिक्रिया समय: यह न्यूनतम प्रतिक्रिया समय का दावा करता है, जटिल मुद्दों को हल करने में मानव विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

विश्वसनीय: आईटी भरोसेमंद और त्रुटि रहित है।

लचीला: आईटी विभिन्न समस्याओं को संबोधित करने के लिए अनुकूलनीय है।

प्रभावी: यह जटिल मुद्दों को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए एक मजबूत तंत्र से लैस है।

सक्षम: आईटी जटिल समस्याओं का प्रबंधन करने और समय पर समाधान प्रदान करने में सक्षम है।

विशेषज्ञ प्रणाली संरचना और घटक

Expert System

                     

विशेषज्ञ प्रणालियों को ज्ञान इंजीनियरों की ज्ञान प्रतिनिधित्व विधियों और बुद्धिमान निर्णय लेने की प्रक्रियाओं की समझ के आधार पर कंप्यूटर-आधारित प्रणालियों की सहायता से संरचित किया जाता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि कंप्यूटर कुशलतापूर्वक अनुमानी ज्ञान को पुनः प्राप्त और उपयोग कर सकता है, ज्ञान को ऐसे प्रारूप में व्यवस्थित किया जाना चाहिए जो आसानी से सुलभ हो और डेटा, ज्ञान और नियंत्रण संरचनाओं के बीच स्पष्ट रूप से अंतर करता हो।

विशेषज्ञ प्रणाली के 3 घटक:

o उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस

o अनुमान इंजन

o ज्ञान आधार

क) ज्ञान आधार: ज्ञान आधार समस्या-समाधान नियमों, प्रक्रियाओं और अंतर्निहित डेटा का संकलन है जो किसी विशिष्ट समस्या डोमेन के लिए प्रासंगिकता रखते हैं। इसमें समस्या-समाधान नियम, तथ्य या सहज ज्ञान शामिल है जिसे एक मानव विशेषज्ञ उस विशेष समस्या डोमेन के भीतर समस्याओं से निपटने के लिए उपयोग करेगा। आम तौर पर, ज्ञान आधार को यदि-तो नियमों के रूप में संग्रहीत किया जाता है।

ख) उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस/कार्यशील मेमोरी: दिया गया पाठ उस डेटा से संबंधित है जो चर्चा किए जा रहे कार्य के लिए विशिष्ट है। यह मॉड्यूल सिस्टम के गतिशील घटक के रूप में कार्य करता है। इसमें डेटाबेस नामक एक महत्वपूर्ण तत्व शामिल है। सामान्य तौर पर, कार्यक्षेत्र में नियम आधार के रूप में जाना जाने वाला एक सेट होता है, जिसमें किसी निश्चित समय पर सिस्टम द्वारा उपयोग किए जाने वाले नियमों का संग्रह शामिल होता है।

ग) अनुमान इंजन: अनुमान इंजन एक मानक नियंत्रण तंत्र के रूप में कार्य करता है जो कार्य-विशिष्ट डेटा का विश्लेषण करने और समाधान या निष्कर्ष निकालने के लिए ज्ञान आधार में मूलभूत ज्ञान का उपयोग करता है। उत्पादन प्रणालियों में, अनुमान को श्रृंखलाबद्ध तरीके से नियमों को पुनरावर्ती रूप से लागू करके क्रियान्वित किया जाता है, या तो आगे या पीछे बढ़ते हुए, जब तक कि अंततः किसी निष्कर्ष पर नहीं पहुंचा जाता।

विशेषज्ञ प्रणाली के 5 अनुप्रयोग:-

1. डिजाइन और उत्पादन की दुनिया में, इन प्रणालियों के कई उपयोग हैं, खासकर जब कैमरा लेंस और वाहन जैसे मूर्त उत्पाद बनाने की बात आती है।

2. जब ज्ञान प्रबंधन की बात आती है, तो इन प्रणालियों का उपयोग मुख्य रूप से उपयोगकर्ताओं के साथ प्रासंगिक जानकारी साझा करने के लिए किया जाता है। इस क्षेत्र में विशेषज्ञ प्रणालियों के दो सामान्य प्रकार सलाहकार और कर सलाहकार हैं।

3. वित्त क्षेत्र में, विशेषज्ञ प्रणालियाँ विभिन्न प्रकार की धोखाधड़ी और संदिग्ध गतिविधियों की पहचान करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। वे बैंकरों को मूल्यवान जानकारी भी प्रदान करते हैं, जिससे उन्हें व्यवसायों के लिए ऋण स्वीकृति के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।

4. चिकित्सा निदान के क्षेत्र में, विशेषज्ञ प्रणालियों का व्यापक रूप से विभिन्न उपकरणों के निदान और समस्या निवारण के लिए उपयोग किया जाता है, जो इस क्षेत्र में उनका पहला महत्वपूर्ण अनुप्रयोग है।

5. विशेषज्ञ प्रणालियों को विशिष्ट कार्यों या परियोजनाओं की योजना बनाने और शेड्यूल करने के लिए भी नियोजित किया जा सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उन कार्यों से जुड़े उद्देश्य कुशलता से पूरे हों।

विशेषज्ञ प्रणाली का उपयोग करने के 10 लाभ:

• निर्णय लेने की गुणवत्ता को बढ़ाता है।
• समस्या समाधान में मानव विशेषज्ञों से परामर्श की आवश्यकता को कम करके किफायती है।
• किसी विशेष क्षेत्र में जटिल समस्याओं के लिए त्वरित और विश्वसनीय समाधान प्रदान करता है।
• दुर्लभ ज्ञान को प्रभावी ढंग से प्राप्त करता है और उसका उपयोग करता है।
• आवर्ती समस्याओं को संबोधित करने में एबिना थके लगातार काम करता है।

विशेषज्ञ प्रणाली के 5 नुकसान

• असाधारण परिस्थितियों में निर्णय लेने में असमर्थ।
• यहाँ गार्बेज-इन गार्बेज-आउट (GIGO) का सिद्धांत लागू होता है, जिसका अर्थ है कि यदि ज्ञान आधार में कोई त्रुटि है, तो हमें अनिवार्य रूप से गलत निर्णय प्राप्त होंगे।
• रखरखाव का खर्च अधिक है।
• हर समस्या अद्वितीय होती है, और जब विविध समस्याओं को हल करने की बात आती है तो विशेषज्ञ प्रणालियों की कुछ सीमाएँ होती हैं। ऐसे मामलों में, एक मानव विशेषज्ञ अधिक रचनात्मकता प्रदर्शित करता है।

क्लाउड कम्प्यूटिंग

Cloud Computing

क्लाउड कंप्यूटिंग का मतलब है इंटरनेट के ज़रिए कंप्यूटिंग सेवाएँ प्रदान करना। यह स्टोरेज और प्रोसेसिंग पावर से लेकर सॉफ़्टवेयर तक सब कुछ प्रदान करता है, सभी ऑन-डिमांड और सीधे उपयोगकर्ता प्रबंधन की परेशानी के बिना। भौतिक सर्वर या बुनियादी ढांचे के मालिक होने और उसे बनाए रखने के बजाय, उपयोगकर्ता तीसरे पक्ष के क्लाउड सेवा प्रदाताओं द्वारा होस्ट किए गए कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग कर सकते हैं। क्लाउड कंप्यूटिंग के बारे में सबसे अच्छी चीज़ों में से एक इसकी मापनीयता है; उपयोगकर्ता किसी भी समय अपनी ज़रूरत के हिसाब से अपने संसाधनों को आसानी से समायोजित कर सकते हैं। साथ ही, प्रति उपयोग भुगतान मूल्य निर्धारण मॉडल के साथ, यह उन अग्रिम लागतों को कम रखने में मदद करता है। इसका यह भी मतलब है कि आप अपने डेटा और एप्लिकेशन को लगभग कहीं से भी एक्सेस कर सकते हैं, जब तक आपके पास इंटरनेट कनेक्शन हो। क्लाउड कंप्यूटिंग में IaaS, PaaS और SaaS जैसे विभिन्न सेवा मॉडल शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक अमूर्तता और प्रबंधन जिम्मेदारियों के विभिन्न स्तरों को पूरा करता है। इसने वास्तव में संगठनों द्वारा IT संसाधनों को तैनात करने, प्रबंधित करने और उपयोग करने के तरीके को बदल दिया है, जिससे विभिन्न उद्योगों में नवाचार, चपलता और लागत-दक्षता को बढ़ावा मिला है।

क्लाउड

क्लाउड शब्द का अर्थ है नेटवर्क या इंटरनेट। सरल शब्दों में, क्लाउड एक ऐसी इकाई है जो दूर से स्थित होती है। क्लाउड में नेटवर्क पर सेवाएँ देने की क्षमता होती है, चाहे वह सार्वजनिक नेटवर्क पर हो या WAN, LAN या VPN जैसे निजी नेटवर्क पर। ईमेल, वेब कॉन्फ़्रेंसिंग और ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) जैसे सभी एप्लिकेशन क्लाउड के भीतर काम करते हैं। 

क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है? 

क्लाउड कंप्यूटिंग की अवधारणा ऑनलाइन हेरफेर, कॉन्फ़िगरेशन और एप्लिकेशन की पहुँच के इर्द-गिर्द घूमती है। यह इंटरनेट पर डेटा, बुनियादी ढांचे और एप्लिकेशन के भंडारण की सुविधा प्रदान करता है। यह व्यापक दृष्टिकोण सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर संसाधनों को जोड़ता है, जिन्हें नेटवर्क सेवा के रूप में वितरित किया जाता है। क्लाउड कंप्यूटिंग वर्चुअल शेयर्ड सर्वर के माध्यम से संचालित होती है, जिससे ग्राहक सॉफ़्टवेयर, बुनियादी ढांचे, प्लेटफ़ॉर्म, डिवाइस और अन्य संसाधनों का उपयोग भुगतान-जैसा-आप-उपयोग के आधार पर कर सकते हैं।

What is Cloud Computing?

Cloud Computing

क्लाउड कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर

Cloud Computing Architecture

10 क्लाउड कंप्यूटिंग की वास्तुकला