RI News Academy के पिछले पाठ में हमने समझा था कि Artificial Intelligence (AI) क्या है और यह हमारे दैनिक जीवन में कहाँ-कहाँ उपयोग की जाती है। अब एक महत्वपूर्ण प्रश्न सामने आता है—यदि AI कोई इंसान नहीं है, तो यह सीखती कैसे है?
क्या AI के पास कोई दिमाग होता है? क्या यह स्वयं सोच सकती है? क्या यह अनुभव से सीखती है? इन प्रश्नों के उत्तर समझने के लिए हमें तीन महत्वपूर्ण शब्दों को जानना होगा—डेटा (Data), एल्गोरिद्म (Algorithm) और मशीन लर्निंग (Machine Learning)।
डेटा क्या होता है?
डेटा किसी भी प्रकार की जानकारी को कहा जाता है। AI के लिए डेटा उसी प्रकार है जैसे मनुष्य के लिए अनुभव और ज्ञान।
जब कोई बच्चा जन्म लेता है, तो वह धीरे-धीरे अपने आसपास की चीजों को देखकर, सुनकर और समझकर सीखता है। इसी प्रकार AI भी बड़ी मात्रा में जानकारी से सीखती है।
उदाहरण के लिए यदि किसी AI प्रणाली को हजारों बिल्लियों और कुत्तों की तस्वीरें दिखाई जाएँ, तो वह उनके बीच का अंतर पहचानना सीख सकती है।
डेटा के कुछ सामान्य उदाहरण
- फोटो और चित्र
- वीडियो
- आवाज़ और भाषण
- लिखित पाठ (Text)
- संख्यात्मक आँकड़े
- मौसम संबंधी जानकारी
- ऑनलाइन खरीदारी का रिकॉर्ड
जितना अधिक और गुणवत्तापूर्ण डेटा उपलब्ध होगा, AI उतना ही बेहतर सीख पाएगी।
एल्गोरिद्म क्या होता है?
एल्गोरिद्म किसी समस्या को हल करने के लिए बनाए गए चरणबद्ध निर्देशों (Instructions) का समूह होता है।
सरल भाषा में कहें तो एल्गोरिद्म वह तरीका है जो किसी कार्य को पूरा करने के लिए कंप्यूटर को निर्देश देता है।
उदाहरण के लिए यदि आपको चाय बनानी हो तो आप कुछ निश्चित चरणों का पालन करेंगे:
- पानी गर्म करना
- चायपत्ती डालना
- दूध और चीनी मिलाना
- उबालना
- छानकर परोसना
यह पूरी प्रक्रिया एक प्रकार का एल्गोरिद्म है।
इसी प्रकार कंप्यूटर और AI भी विभिन्न कार्यों को पूरा करने के लिए एल्गोरिद्म का उपयोग करते हैं।
AI में एल्गोरिद्म की भूमिका
डेटा केवल जानकारी प्रदान करता है, लेकिन उस जानकारी को समझने और उससे निष्कर्ष निकालने का कार्य एल्गोरिद्म करता है।
यदि डेटा किताब है, तो एल्गोरिद्म उसे पढ़ने और समझने की विधि है।
AI की सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि उसे किस प्रकार का डेटा दिया गया है और कौन-सा एल्गोरिद्म उपयोग किया गया है।
मशीन लर्निंग क्या है?
Machine Learning (ML) AI की एक महत्वपूर्ण शाखा है।
मशीन लर्निंग ऐसी तकनीक है जिसमें कंप्यूटर को हर नियम अलग-अलग बताने के बजाय उसे उदाहरणों से सीखने का अवसर दिया जाता है।
अर्थात कंप्यूटर स्वयं डेटा का विश्लेषण करके पैटर्न पहचानता है और भविष्य में बेहतर निर्णय लेना सीखता है।
एक सरल उदाहरण
मान लीजिए किसी विद्यार्थी को बार-बार आम और सेब दिखाए जाएँ। कुछ समय बाद वह बिना बताए दोनों फलों को पहचानने लगेगा।
मशीन लर्निंग भी इसी प्रकार हजारों उदाहरणों से सीखती है और फिर नई वस्तुओं की पहचान करना शुरू कर देती है।
YouTube और Machine Learning
जब आप YouTube पर वीडियो देखते हैं, तो प्लेटफॉर्म आपके देखने की आदतों को समझता है।
यदि आप विज्ञान से संबंधित वीडियो अधिक देखते हैं, तो YouTube भविष्य में भी उसी प्रकार के वीडियो सुझाने लगता है।
यह मशीन लर्निंग का एक व्यावहारिक उदाहरण है।
Google Maps कैसे सीखता है?
Google Maps लाखों उपयोगकर्ताओं से प्राप्त ट्रैफिक डेटा का विश्लेषण करता है।
इसके आधार पर वह अनुमान लगाता है कि किस मार्ग पर अधिक भीड़ है और कौन-सा रास्ता सबसे तेज़ होगा।
यह भी डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग है।
क्या AI इंसानों की तरह सोचती है?
नहीं।
AI बहुत तेजी से गणना कर सकती है और विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकती है, लेकिन उसके पास मानवीय भावनाएँ, अनुभव, नैतिकता और चेतना नहीं होती।
AI पैटर्न पहचानती है और संभावनाओं के आधार पर उत्तर देती है, जबकि मनुष्य अनुभव, संवेदना और रचनात्मकता का उपयोग करता है।
AI सीखने में सबसे बड़ी चुनौती क्या है?
यदि AI को गलत या अधूरा डेटा दिया जाए, तो वह गलत निष्कर्ष भी सीख सकती है।
इसीलिए AI के विकास में गुणवत्तापूर्ण और विश्वसनीय डेटा का अत्यंत महत्वपूर्ण स्थान है।
भविष्य में विद्यार्थियों को क्या सीखना चाहिए?
AI के युग में केवल तकनीक का उपयोग करना पर्याप्त नहीं होगा। विद्यार्थियों को यह भी समझना होगा कि तकनीक कैसे काम करती है।
डेटा की समझ, तार्किक सोच, समस्या समाधान क्षमता और डिजिटल साक्षरता आने वाले वर्षों में अत्यंत महत्वपूर्ण कौशल बनेंगे।
जो विद्यार्थी इन कौशलों को विकसित करेंगे, वे भविष्य की नई तकनीकी और व्यावसायिक चुनौतियों के लिए बेहतर तैयार होंगे।
आज का अभ्यास
अपने आसपास ऐसी तीन डिजिटल सेवाओं की पहचान कीजिए जिनमें डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग हो सकता है।
- YouTube
- Google Maps
- ऑनलाइन खरीदारी प्लेटफॉर्म
सोचिए कि ये सेवाएँ उपयोगकर्ताओं के लिए सुझाव देने के लिए किस प्रकार का डेटा एकत्र करती होंगी।
मुख्य बातें
- डेटा AI के लिए सीखने का आधार है।
- एल्गोरिद्म समस्या समाधान के चरणबद्ध निर्देश होते हैं।
- मशीन लर्निंग AI को उदाहरणों से सीखने में सक्षम बनाती है।
- AI जितना बेहतर डेटा प्राप्त करेगी, उतना बेहतर प्रदर्शन करेगी।
- AI मनुष्य की तरह नहीं सोचती, बल्कि डेटा और पैटर्न के आधार पर कार्य करती है।
अगले पाठ में क्या सीखेंगे?
RI News Academy पाठ 3: Generative AI क्या है? ChatGPT, Gemini और AI Chatbots की दुनिया
अगली कक्षा में हम समझेंगे कि ChatGPT और Gemini जैसे AI Chatbots कैसे काम करते हैं, वे उत्तर कैसे तैयार करते हैं और उनका सही एवं सुरक्षित उपयोग कैसे किया जा सकता है।
— RI News Academy | RI News Education Desk
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