आश्चर्य: कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी भी सिर्फ स्वचालन है
हाल के वर्षों में, "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" (एआई) और "ऑटोमेशन" शब्द तकनीकी उन्नति के बारे में चर्चा में सर्वव्यापी हो गए हैं। हालांकि, एक महत्वपूर्ण परीक्षा से पता चलता है कि अक्सर एआई के रूप में लेबल किया जाता है, वास्तव में, परिष्कृत स्वचालन। यह लेख एआई और स्वचालन, उनके वर्तमान अनुप्रयोगों और प्रौद्योगिकी के भविष्य के लिए निहितार्थ के बीच के अंतर को उजागर करता है।
स्वचालन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को समझना
स्वचालन क्या है?
स्वचालन मानव हस्तक्षेप के बिना कार्यों को करने के लिए प्रौद्योगिकी के उपयोग को संदर्भित करता है। इसमें ऐसे सिस्टम बनाना शामिल है जो पूर्वनिर्धारित प्रक्रियाओं को कुशलतापूर्वक और लगातार निष्पादित कर सकते हैं। उदाहरणों में विनिर्माण में असेंबली लाइनें शामिल हैं, जहां मशीनें दोहरावदार कार्य करती हैं, और सॉफ्टवेयर स्क्रिप्ट जो व्यावसायिक अनुप्रयोगों में डेटा प्रविष्टि को संभालती हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है?
दूसरी ओर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में ऐसे सिस्टम बनाना शामिल है जो ऐसे कार्य कर सकते हैं जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है। इसमें अनुभव से सीखना, प्राकृतिक भाषा को समझना, पैटर्न को पहचानना और निर्णय लेना शामिल है। AI सिस्टम को नई जानकारी के अनुकूल बनाने और समय के साथ उनके प्रदर्शन में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एआई और स्वचालन के बीच ओवरलैप
जबकि एआई और स्वचालन अलग -अलग अवधारणाएं हैं, वे अक्सर ओवरलैप करते हैं। अधिक जटिल कार्यों को संभालने के लिए AI द्वारा स्वचालन को बढ़ाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) को एआई के साथ जोड़ा जा सकता है ताकि उन कार्यों को संभाल सके जिन्हें असंरचित डेटा के आधार पर निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। इस संयोजन को बुद्धिमान स्वचालन के रूप में जाना जाता है। (en.wikipedia.org)
एआई और स्वचालन के वर्तमान अनुप्रयोग
विनिर्माण और उद्योग
विनिर्माण में, दक्षता में सुधार करने और मानवीय त्रुटि को कम करने के लिए दशकों से स्वचालन का उपयोग किया गया है। एआई की शुरूआत ने मशीनों को डेटा से सीखने और उत्पादन कार्यक्रम का अनुकूलन करने के लिए मशीनों को सक्षम करके इन प्रक्रियाओं को और बढ़ाया है। उदाहरण के लिए, एआई एल्गोरिदम उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी कर सकता है, जो सक्रिय रखरखाव के लिए अनुमति देता है और डाउनटाइम को कम करता है।
स्वास्थ्य देखभाल
हेल्थकेयर में, ऑटोमेशन शेड्यूलिंग और बिलिंग जैसे प्रशासनिक कार्यों को सुव्यवस्थित करता है। एआई का उपयोग नैदानिक उद्देश्यों के लिए तेजी से किया जाता है, कैंसर जैसी स्थितियों का पता लगाने के लिए चिकित्सा छवियों का विश्लेषण किया जाता है। हालांकि, इन एआई सिस्टम को बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और पूर्वनिर्धारित मापदंडों के भीतर काम किया जाता है, जिससे वे सच्ची बुद्धि के बजाय स्वचालन के परिष्कृत रूप बनाते हैं।
ग्राहक सेवा
ग्राहक सेवा ने चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट की शुरुआत के साथ एक महत्वपूर्ण बदलाव देखा है। ये AI- चालित उपकरण ग्राहक पूछताछ की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकते हैं, तत्काल प्रतिक्रियाएं प्रदान कर सकते हैं और अधिक जटिल मुद्दों के लिए मानव एजेंटों को मुक्त कर सकते हैं। अपनी उन्नत क्षमताओं के बावजूद, ये सिस्टम पूर्वनिर्धारित स्क्रिप्ट और मशीन लर्निंग मॉडल पर भरोसा करते हैं, उन्हें उन्नत स्वचालन के रूप में वर्गीकृत करते हैं।
आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस का भ्रम
एक आम गलतफहमी यह है कि एआई सिस्टम आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) को प्राप्त करने की कगार पर हैं, जहां मशीनों में मनुष्यों के समान ज्ञान को समझने, सीखने और ज्ञान को लागू करने की क्षमता होती है। हालांकि, वर्तमान एआई सिस्टम संकीर्ण कार्यों तक सीमित हैं और मानव बुद्धिमत्ता की सामान्य तर्क क्षमताओं की कमी है। जैसा कि एआई के शोधकर्ता यान लेकुन ने कहा, "हम आसानी से यह सोचकर मूर्ख हैं कि वे भाषा के साथ अपने प्रवाह के कारण बुद्धिमान हैं, लेकिन वास्तव में, वास्तविकता की उनकी समझ बहुत सतही है।" (mindmatters.ai)
एआई और स्वचालन का भविष्य
एआई के साथ स्वचालन को बढ़ाना
स्वचालन प्रक्रियाओं में एआई के एकीकरण के जारी रहने की उम्मीद है, जिससे अधिक कुशल और अनुकूलनीय सिस्टम हो सकते हैं। यह तालमेल स्वचालन हो सकता है जो न केवल कार्य करता है, बल्कि समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने के लिए डेटा से भी सीखता है। उदाहरण के लिए, एआई स्वचालित प्रणालियों को स्पष्ट रिप्रोग्रामिंग के बिना उत्पादन वातावरण या ग्राहक व्यवहार में परिवर्तन को समायोजित करने में सक्षम कर सकता है।
नैतिक विचार
जैसे -जैसे स्वचालन प्रणाली अधिक परिष्कृत होती जाती है, नैतिक विचार तेजी से महत्वपूर्ण होते जाते हैं। नौकरी के विस्थापन, डेटा गोपनीयता और निर्णय लेने की पारदर्शिता जैसे मुद्दों को यह सुनिश्चित करने के लिए संबोधित करने की आवश्यकता है कि AI-enhanced स्वचालन के लाभों को जिम्मेदारी से महसूस किया जाता है।
निष्कर्ष
जबकि एआई का आकर्षण अक्सर भावुक मशीनों की छवियों को जोड़ता है, वास्तविकता यह है कि आज अधिकांश एआई अनुप्रयोग स्वचालन के परिष्कृत रूप हैं। इस भेद को समझना यथार्थवादी अपेक्षाओं को स्थापित करने और इन तकनीकों को विभिन्न क्षेत्रों में एकीकृत करने के लिए महत्वपूर्ण है।
एआई की सीमाओं और क्षमता की गहरी खोज के लिए, मन के मामलों द्वारा "अधीक्षक एआई अभी भी एक मिथक है" पढ़ने पर विचार करें। (mindmatters.ai)
एआई और स्वचालन में नवीनतम घटनाक्रमों के बारे में सूचित रहने के लिए, माइंड मैटर्स वेबसाइट पर जाएं। (mindmatters.ai)
