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क्या AI हमारी नौकरियों के लिए खतरा है? what is AI?

चारों तरफ एक चर्चा है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ने लोगों के सामने नई चुनौतियां पेश की हैं। AI लोगों के नौकरियों और प्रौद्योगिकी को मानव मन से बेहतर काम कर सकता है।
अगर आपको भी लगता है कि आप शायद गलती कर रहे हैं। पहली बात यह है कि बुद्धिमत्ता का कृत्रिम रूप मानवीय बुद्धिमत्ता की सहायता के लिए बनाया गया है, चाहे वह बैंकिंग क्षेत्र में हो या मीडिया में। हालांकि, यह भी सच है कि औद्योगिक स्वचालन के कारण पूरी दुनिया में नौकरियां जा रही हैं। गार्टनर के अनुसार, AI सॉफ्टवेयर टूल्स से बनाया गया है जो समस्याओं को हल कर सकता है। यद्यपि AI का कुछ रूप काफी चतुर लगता है, यह सोचना अवास्तविक है कि AI मानव बुद्धि से मेल खा सकता है।
1.अगर हमारी सोच अंधी है:-
 फिर बात यह है कि हमारा विचार है, तो ML मॉडल हमेशा उसी तरह से खोला जाता है, जैसे कि हम इसे प्रशिक्षित करते हैं। यदि आप किसी विशेष सोच या विचारधारा के साथ एक मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं, तो यह मॉडल हमेशा विशेष विचारधारा के साथ रहेगा।
आपको अपने मिलीलीटर मॉडल को लगातार प्रशिक्षित करना होगा और फिर से, प्रशिक्षण के लिए आवश्यक है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपको अंतिम उपभोक्ता से फीडबैक के लिए एक सिस्टम जरूर बनाना चाहिए।

2. व्यापार समस्याओं का समाधान आमतौर पर:-
 आईटी और बिजनेस लीडर्स कन्फ्यूज रहते हैं कि उनकी संस्था के लिए क्या कर सकता है। एआई के बारे में कुछ गलत धारणाएं भी हैं।
गार्टनर के अनुसार, बिजनेस लीडर्स को मिथक और वास्तविक और अलग-अलग रखकर भविष्य की रणनीति बनानी चाहिए। हर संस्थान को अपनी रणनीति पर एआई के संभावित प्रभाव का आकलन करना चाहिए। उन्हें यह समझने की कोशिश करनी चाहिए कि यह तकनीक व्यापार से जुड़ी समस्याओं को हल करने में कैसे मदद कर सकती है।

3. समय और डेटा की कम जरूरत है:-
मनुष्यों पर भी जानकारी सीखने की एक गुणवत्ता है। ML मॉडल विपरीत हैं। उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण डेटा देना होगा।
उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति को एक बॉस्बेस दिखाएं और उसे बताएं कि साइकिल कैसे चलाई जाती है। दिनों में एक व्यक्ति बायकास सीख सकता है। उसी समय, एक रोबोट को एक बासी चलाने का प्रशिक्षण देने के लिए समय लगेगा। मशीनें अपने फैसले नहीं ले सकती हैं और स्वचालित रूप से एनिमेटेड नहीं हो सकती हैं।

4. एक काम में:-
AI में विशेषीकृत मशीन (LL) MLमें एक समान कार्ड है। यह मानव मस्तिष्क से प्रेरित हो सकता है। हालांकि ये मानव के मस्तिष्क से मेल नहीं खा सकते हैं।
उदाहरण के लिए, इमेज रॉगन्स तकनीक इंसान के अधिकांश हिस्से में अधिग्रहण के परिणाम देती है। हालाँकि जब गणित की समस्या को हल करने की बात आती है, तो यह एक काम नहीं रह जाता है। AI एक काम बहुत अच्छी तरह से कर सकता है, लेकिन परिस्थितियों में कम बदलाव पर यह पूरी तरह से विफल हो रहा है।


ARTICLE :MOHD SHOAIB

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