आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) में कई ऐसी नई और जटिल टेक्नोलॉजी शामिल हैं जिनके लिए पहले इंसान की ज़रूरत होती थी. हालांकि, अब ये टेक्नोलॉजी कंप्यूटर की मदद से काम कर सकती हैं. आम तौर पर, एआई एक ऐसा प्रोग्राम या मॉडल होता है जो इंसानों की तरह काम नहीं करता. हालांकि, यह समस्या हल करने और क्रिएटिविटी के मामले में इंसानों की तरह ही काम करता है.
कंप्यूटर बेहतर फ़ंक्शन कर सकते हैं. पहले, इनका इस्तेमाल जानकारी को समझने और उसे सुझाव के तौर पर पेश करने के लिए किया जाता था. अब एआई की मदद से, कंप्यूटर भी नया कॉन्टेंट जनरेट कर सकते हैं.
आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में मौजूद अलग-अलग तरह की टेक्नोलॉजी को दिखाने के लिए, अक्सर एआई के नाम का इस्तेमाल किया जाता है. हालांकि, इन टेक्नोलॉजी के दायरे में काफ़ी अंतर हो सकता है.
आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बारे में बताने वाले कई शब्द और कॉन्सेप्ट हैं. ये आपको काम के लग सकते हैं. यहां वेब पर, एआई के साथ काम करने के कुछ तरीके दिए गए हैं
जनरेटिव एआई और लार्ज लैंग्वेज मॉडल
जनरेटिव एआई, मशीन लर्निंग का एक फ़ॉर्म है. इससे उपयोगकर्ताओं को ऐसा कॉन्टेंट बनाने में मदद मिलती है जो लोगों को जाना-पहचाना और मनमुताबिक लगे. जनरेटिव एआई, लार्ज लैंग्वेज मॉडल का इस्तेमाल करके डेटा को व्यवस्थित करता है. साथ ही, दिए गए कॉन्टेक्स्ट के आधार पर टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, और ऑडियो बनाता है या उनमें बदलाव करता है. जनरेटिव एआई, पैटर्न मैचिंग और अनुमानों के अलावा और भी काम करता है.
लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) में कई (आम तौर पर अरबों) पैरामीटर होते हैं. इनका इस्तेमाल कई तरह के टास्क करने के लिए किया जा सकता है. जैसे, टेक्स्ट या इमेज जनरेट करना, उन्हें अलग-अलग कैटगरी में बांटना या उनमें से खास जानकारी हासिल करना.
जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करने के लिए, चैटबॉट अब लोगों के बीच काफ़ी लोकप्रिय टूल बन गए हैं. इनमें ये शामिल हैं:
इन टूल की मदद से, लिखाई, कोड सैंपल, और आर्टवर्क बनाए जा सकते हैं. इनकी मदद से, छुट्टियों की योजना बनाई जा सकती है, ईमेल के लहज़े को ज़्यादा मधुर या पेशेवर बनाया जा सकता है या जानकारी के अलग-अलग सेट को कैटगरी में बांटा जा सकता है.
डेवलपर और नॉन-डेवलपर, दोनों के लिए इसकी सुविधाओं के इस्तेमाल के उदाहरण अनगिनत हैं.
क्लाइंट-साइड एआई
वेब पर एआई की ज़्यादातर सुविधाएं, सर्वर पर काम करती हैं. हालांकि, क्लाइंट-साइड एआई, उपयोगकर्ता के ब्राउज़र में काम करता है और उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाता है. इससे, रिस्पॉन्स में लगने वाला समय कम हो जाता है, सर्वर साइड की लागत कम हो जाती है, एपीआई पासकोड की ज़रूरत नहीं पड़ती, उपयोगकर्ता की निजता बढ़ जाती है, और ऑफ़लाइन ऐक्सेस की सुविधा मिलती है. क्लाइंट-साइड एआई लागू किया जा सकता है, जो JavaScript लाइब्रेरी के साथ सभी ब्राउज़र पर काम करता है. इनमें Transformers.js, TensorFlow.js, और MediaPipe शामिल हैं.
यह मुमकिन है कि ऑप्टिमाइज़ किया गया छोटा क्लाइंट-साइड मॉडल, बड़े सर्वर-साइड मॉडल से बेहतर परफ़ॉर्म करे. ऐसा तब होता है, जब क्लाइंट-साइड मॉडल को परफ़ॉर्मेंस के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया हो. अपने इस्तेमाल के उदाहरण का आकलन करें, ताकि यह तय किया जा सके कि आपके लिए कौनसा समाधान सही है.
सर्वर-साइड एआई
सर्वर-साइड एआई में, क्लाउड-आधारित एआई सेवाएं शामिल होती हैं. Gemini 1.5 Pro को क्लाउड पर चलने वाला मानें. ये मॉडल ज़्यादा बड़े और ज़्यादा असरदार होते हैं. यह बात खास तौर पर बड़े भाषा मॉडल के लिए सही है.
हाइब्रिड एआई
हाइब्रिड एआई से किसी ऐसे समाधान का मतलब है जिसमें क्लाइंट और सर्वर, दोनों कॉम्पोनेंट शामिल हों. उदाहरण के लिए, किसी टास्क को पूरा करने के लिए क्लाइंट-साइड मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, जब टास्क को डिवाइस पर पूरा नहीं किया जा सकता, तो सर्वर-साइड मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है.
मशीन लर्निंग (एमएल)
मशीन लर्निंग (एमएल) एक ऐसी प्रोसेस है जिसकी मदद से कंप्यूटर, खास तौर पर प्रोग्राम किए बिना टास्क सीखता है और उन्हें पूरा करता है. एआई, बुद्धिमत्ता जनरेट करने की कोशिश करता है, जबकि एमएल में डेटा सेट के अनुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम होते हैं.
उदाहरण के लिए, मान लें कि हमें ऐसी वेबसाइट बनानी है जो किसी भी दिन के मौसम की रेटिंग देती हो. आम तौर पर, एक या एक से ज़्यादा मौसम विशेषज्ञ ऐसा कर सकते हैं. ये विशेषज्ञ, पृथ्वी के वातावरण और सतह को दिखाने के लिए डेटा का इस्तेमाल कर सकते हैं. साथ ही, मौसम के पैटर्न का हिसाब लगाकर, उनके बारे में अनुमान लगा सकते हैं. इसके अलावा, वे मौजूदा डेटा की तुलना पुराने डेटा से करके, रेटिंग तय कर सकते हैं.
इसके बजाय, हम एमएल मॉडल को मौसम का काफ़ी ज़्यादा डेटा दे सकते हैं. इससे मॉडल, मौसम के पैटर्न, पुराने डेटा, और किसी खास दिन मौसम के अच्छे या खराब होने के दिशा-निर्देशों के बीच के गणितीय संबंध को समझ पाएगा. असल में, हमने इसे वेब पर बनाया है.
डीप लर्निंग
डीप लर्निंग (डीएल), एमएल एल्गोरिदम की एक क्लास है. इसका एक उदाहरण डीप नेटल नेटवर्क (डीएनएन) है. यह मॉडल, जानकारी को प्रोसेस करने के उस तरीके को दिखाने की कोशिश करता है जिसका इस्तेमाल मानव मस्तिष्क करता है.
डीप लर्निंग एल्गोरिदम को ट्रेनिंग दी जा सकती है, ताकि वह इमेज में मौजूद कुछ खास सुविधाओं को किसी खास लेबल या कैटगरी से जोड़ सके. ट्रेनिंग के बाद, एल्गोरिदम नई इमेज में उसी कैटगरी की पहचान करने के लिए अनुमान लगा सकता है. उदाहरण के लिए, Google Photos किसी फ़ोटो में बिल्लियों और कुत्तों के बीच अंतर की पहचान कर सकता है.
नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी)
नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग की एक कैटगरी है. इसका मकसद, कंप्यूटर को मानव भाषा समझने में मदद करना है. इसमें किसी खास भाषा के नियमों से लेकर, लोगों के इस्तेमाल किए जाने वाले अलग-अलग शब्दों, बोली, और स्लैंग तक शामिल हैं.
एआई से जुड़ी चुनौतियां
एआई को बनाने और इस्तेमाल करने में कई चुनौतियां आती हैं. यहां कुछ ऐसी बातें बताई गई हैं जिन पर आपको ध्यान देना चाहिए.
डेटा क्वालिटी और हाल ही में अपडेट किया गया डेटा
अलग-अलग एआई मॉडल को ट्रेन करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले बड़े डेटासेट, अक्सर इस्तेमाल होने के कुछ समय बाद ही अमान्य हो जाते हैं. इसका मतलब है कि सबसे नई जानकारी पाने के लिए, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का फ़ायदा लिया जा सकता है. इससे, किसी खास टास्क पर एआई मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाया जा सकता है और बेहतर आउटपुट जनरेट किए जा सकते हैं.
डेटासेट अधूरे या बहुत छोटे हो सकते हैं, ताकि कुछ इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए असरदार तरीके से काम किया जा सके. कई टूल का इस्तेमाल करके या अपनी ज़रूरतों के हिसाब से मॉडल में बदलाव करके, बेहतर नतीजे पाए जा सकते हैं.
नैतिकता और पक्षपात से जुड़ी समस्याएं
एआई टेक्नोलॉजी काफ़ी दिलचस्प है और इसमें काफ़ी संभावनाएं हैं. हालांकि, आखिरकार, कंप्यूटर और एल्गोरिदम को इंसान बनाते हैं. साथ ही, उन्हें ऐसे डेटा पर ट्रेनिंग दी जाती है जिसे इंसान इकट्ठा कर सकते हैं. इसलिए, इनमें कई तरह की समस्याएं आ सकती हैं. उदाहरण के लिए, मॉडल, मानवीय पक्षपात और नुकसान पहुंचाने वाले स्टीरियोटाइप को सीख सकते हैं और बढ़ावा दे सकते हैं. इससे, नतीजों पर सीधे तौर पर असर पड़ता है. एआई टेक्नोलॉजी बनाते समय, पक्षपात को कम करने को प्राथमिकता देना ज़रूरी है.
एआई से जनरेट किए गए कॉन्टेंट के कॉपीराइट के बारे में कई नैतिक पहलू हैं. जैसे, आउटपुट का मालिकाना हक किसका है, खास तौर पर अगर उस पर कॉपीराइट वाले कॉन्टेंट का ज़्यादा असर पड़ा है या उसे सीधे तौर पर कॉपी किया गया है?
नया कॉन्टेंट और आइडिया जनरेट करने से पहले, अपने बनाए गए कॉन्टेंट का इस्तेमाल करने के तरीके से जुड़ी मौजूदा नीतियों को ध्यान में रखें.
सुरक्षा और निजता
कई वेब डेवलपर ने कहा है कि एआई टूल का इस्तेमाल करते समय, उनकी सबसे बड़ी चिंता निजता और सुरक्षा है. यह बात खास तौर पर, उन कारोबारों के लिए ज़्यादा सही है जिनके लिए डेटा से जुड़ी ज़रूरी शर्तें ज़्यादा सख्त होती हैं. जैसे, सरकारें और स्वास्थ्य सेवा से जुड़ी कंपनियां. क्लाउड एपीआई की मदद से, ज़्यादा तीसरे पक्षों को उपयोगकर्ता का डेटा दिखाना एक समस्या है. यह ज़रूरी है कि डेटा ट्रांसफ़र सुरक्षित हो और उसकी लगातार निगरानी की जाती हो.
इन इस्तेमाल के उदाहरणों को हल करने के लिए, क्लाइंट-साइड एआई अहम हो सकता है. इस बारे में ज़्यादा रिसर्च और डेवलपमेंट करना बाकी है.
वेब पर एआई का इस्तेमाल शुरू करना
अब आपको एआई के कई टाइप के बारे में पता है. इसलिए, अब आपको यह तय करना होगा कि ज़्यादा बेहतर वेबसाइटें और वेब ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, मौजूदा मॉडल का इस्तेमाल कैसे किया जाए.
एआई का इस्तेमाल करके ये काम किए जा सकते हैं:
- अपनी साइट की खोज के लिए, ऑटोमैटिक भरने की सुविधा को बेहतर बनाएं.
- स्मार्ट कैमरे की मदद से, सामान्य ऑब्जेक्ट की मौजूदगी का पता लगाना, जैसे कि लोग या पालतू जानवर
- नैचुरल लैंग्वेज मॉडल की मदद से, स्पैम वाली टिप्पणियों को हटाएं.
- अपने कोड के लिए, अपने-आप पूरा होने की सुविधा चालू करके अपनी प्रोडक्टिविटी बढ़ाएं.
- अगले शब्द या वाक्य के सुझावों के साथ, WYSIWYG लिखने का अनुभव बनाएं.
- डेटासेट के बारे में आसान शब्दों में जानकारी दें.
- अन्य...
पहले से ट्रेन किए गए एआई मॉडल, हमारी वेबसाइटों, वेब ऐप्लिकेशन, और परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने का एक बेहतरीन तरीका हो सकते हैं. इसके लिए, आपको गणितीय मॉडल बनाने और सबसे लोकप्रिय एआई टूल को बेहतर बनाने वाले जटिल डेटासेट इकट्ठा करने के तरीके के बारे में पूरी जानकारी नहीं होनी चाहिए.
आपको ज़्यादातर मॉडल, बिना किसी बदलाव के आपकी ज़रूरतों के हिसाब से मिल सकते हैं. ट्यूनिंग, किसी ऐसे मॉडल को चुनने की प्रोसेस है जिसे पहले से ही बड़े डेटासेट पर ट्रेन किया जा चुका है. इसके बाद, मॉडल को आपकी ज़रूरतों के हिसाब से ट्रेन किया जाता है. किसी मॉडल को ट्यून करने के लिए, कई तकनीकें इस्तेमाल की जा सकती हैं:
- लोगों के सुझाव पर आधारित रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग (आरएलएचएफ़) एक ऐसी तकनीक है जिसमें लोगों के सुझाव, शिकायत या राय का इस्तेमाल करके, मॉडल को लोगों की प्राथमिकताओं और दिलचस्पी के मुताबिक बनाने में मदद मिलती है.
- लो-रैंक अडैप्टेशन (LoRA), एलएलएम के लिए पैरामीटर का बेहतर तरीका है. इससे मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को बनाए रखते हुए, ट्रेन किए जा सकने वाले पैरामीटर की संख्या कम हो जाती है.