Chapter 1: Introduction to Artificial Intelligence in Hindi

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) 21वीं सदी की सबसे महत्वपूर्ण तकनीकों में से एक है। यह मशीनों द्वारा मानव बुद्धिमत्ता जैसी प्रक्रियाओं की नकल करने को संदर्भित करता है, खासकर कंप्यूटर सिस्टम द्वारा। इन प्रक्रियाओं में सीखना, तर्क करना, समस्या सुलझाना, धारणा और भाषा समझना शामिल हैं। एआई सिस्टम मानव मस्तिष्क से संबंधित “सीखने” और “समस्या सुलझाने” जैसे कार्यों की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

AI का उद्देश्य ऐसे सिस्टम बनाना है जो ऐसे कार्य कर सकें जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है। इसमें रोबोटिक्स, कंप्यूटर द्वारा भाषा समझना और उपयोग करना, कंप्यूटर द्वारा तस्वीरों और वीडियो को समझना ,आदि में अनुप्रयोग शामिल हैं। एआई को दो मुख्य प्रकारों में  किया जा सकता है: नैरो एआई और जनरल एआई। नैरो एआई, जिसे वीक एआई भी कहा जाता है, एक संकीर्ण कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है (जैसे, चेहरे की पहचान, इंटरनेट खोज या कार चलाना)। जनरल एआई, जिसे स्ट्रॉन्ग एआई भी कहा जाता है, का उद्देश्य कोई भी बौद्धिक कार्य करना है जो एक मानव कर सकता है।

1. The History of Artificial Intelligence

1.1 Early Concepts and Foundations

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अवधारणा की जड़ें प्राचीन इतिहास में हैं। मिथक, कहानियाँ और कृत्रिम बुद्धिमत्ता या चेतना से युक्त कृत्रिम प्राणियों के बारे में अटकलें प्राचीन काल से ही हैं। हालाँकि, एआई के औपचारिक क्षेत्र की स्थापना 1956 की गर्मियों में डार्टमाउथ कॉलेज के परिसर में आयोजित एक सम्मेलन में की गई थी। इस सम्मेलन को अध्ययन के एक क्षेत्र के रूप में एआई का जन्मस्थान माना जाता है।

• Turing Test: एआई की सबसे प्रारंभिक अवधारणाओं में से एक ट्यूरिंग टेस्ट है, जिसका प्रस्ताव 1950 में एलन ट्यूरिंग ने दिया था। यह परीक्षण मशीन की उस बुद्धिमान व्यवहार को प्रदर्शित करने की क्षमता का मूल्यांकन करता है जो किसी मानव से अलग नहीं होता। ट्यूरिंग ने प्रस्तावित किया कि यदि एक मानव वार्तालापकर्ता बातचीत में मशीन और मानव के बीच अंतर करने में सक्षम नहीं है, तो मशीन को बुद्धिमान माना जा सकता है।
• Logic Theorist and General Problem Solver: 1950 और 1960 के दशक में, शोधकर्ताओं ने कुछ शुरुआती एआई कार्यक्रम विकसित किए, जैसे लॉजिक थियोरिस्ट और जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर (जीपीएस)। ये कार्यक्रम प्रतीकात्मक तर्क का उपयोग करके समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे और अधिक उन्नत एआई सिस्टम के पूर्ववर्ती थे।
• AI Winters: एआई के क्षेत्र ने उच्च रुचि और फंडिंग की अवधि का अनुभव किया है, इसके बाद कम फंडिंग और रुचि की अवधि रही, जिसे “एआई विंटर” के रूप में जाना जाता है। ये एआई विंटर अक्सर मानवीय स्तर की बुद्धिमत्ता को जल्दी से प्राप्त करने के असफल भविष्यवाणियों और उम्मीदों के कारण उत्पन्न होते थे।
  

1.2 Modern AI: From the 1990s to Present

आधुनिक एआई का युग 1990 के दशक में महत्वपूर्ण प्रगति, बड़ी डेटा सेट की उपलब्धता और नए एल्गोरिदम के साथ शुरू हुआ।

• Neural Networks and Deep Learning: न्यूरल नेटवर्क्स, जो मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित एक प्रकार का मशीन लर्निंग मॉडल है, में प्रगति के साथ एआई में रुचि का पुनरुत्थान हुआ। डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र जिसमें कई परतों वाले न्यूरल नेटवर्क शामिल होते हैं, छवि और भाषण पहचान जैसे कार्यों में विशेष रूप से सफल रहे हैं।
• AI in Industry: आज, एआई का उपयोग स्वास्थ्य सेवा, वित्त, परिवहन और मनोरंजन सहित विभिन्न उद्योगों में किया जाता है। एआई तकनीकों को उन उत्पादों और सेवाओं में एकीकृत किया गया है जिनका हम प्रतिदिन उपयोग करते हैं, जैसे वर्चुअल असिस्टेंट और स्ट्रीमिंग प्लेटफार्मों पर सिफारिश प्रणाली।

2. Key Concepts and Techniques in AI

2.1 Machine Learning

मशीन लर्निंग एआई का एक उपक्षेत्र है जो कंप्यूटर को डेटा के आधार पर सीखने और भविष्यवाणियां करने की अनुमति देने वाले एल्गोरिदम विकसित करने पर केंद्रित है। यह कई आधुनिक एआई अनुप्रयोगों के पीछे की मुख्य तकनीक है।

• Supervised Learning: सुपरवाइज़्ड लर्निंग में, मॉडल को एक लेबल्ड डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक प्रशिक्षण उदाहरण एक आउटपुट लेबल के साथ जोड़ा जाता है। मॉडल अपने पूर्वानुमानों और वास्तविक लेबलों के बीच के अंतर को कम करके इनपुट्स को सही आउटपुट से मिलाना सीखता है। सामान्य अनुप्रयोगों में छवि वर्गीकरण, स्पैम पहचान और भाषण पहचान शामिल हैं।
• Unsupervised Learning: अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग में, मॉडल को बिना लेबल वाले डेटा दिए जाते हैं और उसे उसमें पैटर्न या संरचनाएँ ढूंढनी होती हैं। इस प्रकार का लर्निंग अक्सर क्लस्टरिंग और एसोसिएशन कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है, जैसे ग्राहक विभाजन और बाजार टोकरी विश्लेषण।
• Reinforcement Learning: रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक मॉडल को कई निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करने में शामिल है, इसे लिए गए कार्यों के आधार पर पुरस्कृत या दंडित किया जाता है। इस पद्धति का आमतौर पर गेम खेल, रोबोटिक्स और अन्य परिदृश्यों में उपयोग किया जाता है जहां सिस्टम को समय के साथ इष्टतम निर्णय लेना सीखना होता है।

2.2 Neural Networks

न्यूरल नेटवर्क्स एक प्रकार का मशीन लर्निंग मॉडल है जो मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित होता है। वे परस्पर जुड़े नोड्स (न्यूरॉन्स) की परतों से बने होते हैं, जहां प्रत्येक कनेक्शन का एक संबंधित वजन होता है।

• Basic Structure: एक न्यूरल नेटवर्क में आमतौर पर एक इनपुट लेयर, एक या एक से अधिक हिडन लेयर और एक आउटपुट लेयर होती है। प्रत्येक लेयर इनपुट डेटा को अधिक सार्थक प्रतिनिधRepresentation में बदल देती है।
• Deep Learning: डीप लर्निंग में कई लेयर (इसलिए “डीप”) वाले न्यूरल नेटवर्क शामिल होते हैं जो डेटा के पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व सीख सकते हैं। ये नेटवर्क छवि और भाषण पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अधिक जटिल कार्यों के लिए विशेष रूप से प्रभावी होते हैं।

2.3 Natural Language Processing (NLP)

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) एआई का एक क्षेत्र है जो कंप्यूटर और मनुष्यों के बीच प्राकृतिक भाषा के माध्यम से बातचीत पर केंद्रित है।

• Text Analysis: एनएलपी में भावना विश्लेषण, विषय मॉडलिंग और इकाई पहचान जैसे कार्य शामिल हैं। ये कार्य पाठ की सामग्री और संदर्भ को समझने में सहायता करते हैं।
• Speech Recognition: यह तकनीक बोले गए भाषण को पाठ में बदल देती है, जिससे वॉइस-एक्टिवेटेड असिस्टेंट, ट्रांसक्रिप्शन सेवाएँ आदि सक्षम होती हैं।
• Machine Translation: एनएलपी में एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ या भाषण का अनुवाद भी शामिल है, जैसा कि Google Translate जैसी सेवाओं में देखा जा सकता है।

2.4 Computer Vision

कंप्यूटर दृष्टि एआई का एक क्षेत्र है जो मशीनों को दृश्य डेटा के आधार पर व्याख्या करने और निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

• Image Recognition: इसमें छवियों में वस्तुओं या विशेषताओं की पहचान शामिल है। इसका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिसमें चेहरे की पहचान, चिकित्सा इमेजिंग और स्वायत्त वाहन शामिल हैं।
• Object Detection: इमेज रिकग्निशन के विपरीत, जो वस्तुओं को लेबल करता है, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन वस्तुओं की पहचान करता है और छवि में उन्हें स्थानित करता है। यह तकनीक स्व-चालित कारों और सुरक्षा प्रणालियों जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।
• Facial Recognition: यह इमेज रिकग्निशन का एक विशिष्ट प्रकार है जिसमें चेहरे के पैटर्न और विशेषताओं की पहचान और विश्लेषण शामिल है। इसका उपयोग सुरक्षा प्रणालियों, स्मार्टफोन अनलॉकिंग और अन्य क्षेत्रों में होता है।

3. Applications of Artificial Intelligence

3.1 Healthcare

स्वास्थ्य सेवा में, एआई का उपयोग निदान, उपचार योजना, और दवा खोज में सहायता के लिए किया जा रहा है। मशीन लर्निंग मॉडल चिकित्सा इमेजिंग से पैटर्न की पहचान कर सकते हैं, रोगों की भविष्यवाणी कर सकते हैं, और व्यक्तिगत चिकित्सा सलाह दे सकते हैं।

3.2 Finance

वित्त में, एआई का उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम मूल्यांकन, और ग्राहक सेवा में किया जा रहा है। एआई-आधारित सिस्टम बड़े डेटा सेटों से जानकारी निकाल सकते हैं और वित्तीय बाजारों के बारे में भविष्यवाणियाँ कर सकते हैं।

3.3 Transportation

परिवहन में, स्वायत्त वाहनों के विकास के लिए एआई का उपयोग किया जा रहा है। कंप्यूटर दृष्टि, मशीन लर्निंग, और अन्य एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर, स्वायत्त वाहन अपने परिवेश को समझ सकते हैं और सुरक्षित नेविगेशन के लिए निर्णय ले सकते हैं।

3.4 Entertainment

मनोरंजन में, एआई का उपयोग अनुशंसा प्रणालियों, सामग्री निर्माण, और गेमिंग में किया जा रहा है। स्ट्रीमिंग सेवाएँ और सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को समझने और संबंधित सामग्री सुझाने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।

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