इन दिनों मार्केट में Artificial Intelligence (AI) को लेकर काफी चर्चा है। आने वाला समय पूरी तरह से एआई का ही है, ऐसे में जरूरी है कि हम इस नई तकनीक के बारें में जानें और समझें। आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस के रिलेटेड कुछ शब्द यहां पर आपकी जानकारी के लिए दिए जा रहे हैं।
ये है Artificial Intelligence Dictionary
Artificial intelligence (AI): इस शब्द का पहली बार उपयोग 1950 के दशक में जॉन मैक्कार्थी ने किया था। इससे उनका मतलब ऐसी मशीनें बनाना था जो मानव की तरह समस्याओं का कारण और समाधान कर सकता है। अब यह व्यापक रूप से ऐसे सभी सॉफ़्टवेयर्स के लिए यूज किया जाता है जो डेटा में पैटर्न की पहचान कर सकता है।
Artificial general intelligence (AGI): ऐसी टेक्नीक जिसके जरिए मशीनें डेटा के आधार पर तर्क करना सीखते हैं।
Autonomy: किसी विशेष उद्देश्य या लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए एआई की कार्य करने की क्षमता को ही ऑटोनोमी कहा जाता है।
Alignment: एआई का निर्माण करने वाले लोगों के लक्ष्य उनके द्वारा बनाए जा रहे सिस्टम के लक्ष्यों से मेल खाते हैं या नहीं, इसी प्रोसेस को अलाइनमेंट कहा जाता है।
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ChatGPT: OpenAI का AI Tool जिसे एक Artificial Intelligence चैटबॉट के रूप में लॉन्च किया गया है। यह यूजर्स के साथ चैट कर सकता है, आर्टिकल, किताबें, कविताएं और कहानियां लिख सकता है। आपके लगभग सभी सवालों का जवाब दे सकता है।
Chatbot: ऐसा कोई भी प्रोग्राम जो किसी यूजर के साथ बातचीत करने में सक्षम है, चैटबॉट कहलाता है। इन्हें सबसे पहले 1960 के दशक में बनाया गया था। हालांकि तब का चैटबॉट एलिजा एक चिकित्सक की नकल करता था।
Context window: जेनरेटिव एआई की अल्पकालिक मेमोरी ही कॉन्टेस्ट विंडो कहा जाता है। यह जितनी बड़ी होगी, उतनी ही अधिक जानकारी आप Artificial Intelligence को एक संकेत के साथ “फ़ीड” कर सकते हैं, इसे प्रमुख सामग्री अग्रिम रूप से या नया डेटा दे सकते हैं।
Deepfake: एआई टूल्स द्वारा निर्मित कोई भी इमेज, फोटो या वीडियो जो अपनी कल्पना से इस तरह बनाया जाता है कि वह लगते तो रियल हैं लेकिन होते नहीं हैं।
Existential risk: एआई की वजह से पैदा हुआ रिस्क जो किसी कारणवश पूरी मानवता के भविष्य को खतरे में डाल सकते हैं।
Explainable AI: सिस्टम जो प्रोग्रामर और शोधकर्ताओं के लिए यह पता लगाना संभव बनाते हैं कि वे किसी विशेष आउटपुट या प्रतिक्रिया पर कैसे पहुंचे। आज इस तरह के कई Artificial Intelligence सिस्टम “ब्लैक बॉक्स” हैं जो ऐसे टूल्स के बिना बनाए गए हैं जो इस तरह के स्पष्टीकरण की अनुमति देते हैं।
Generative AI (or genAI): मशीन-लर्निंग आधारित एआई जो रियल लाइफ दुनिया के डेटा पैटर्न से सीखता है। इसी के जरिए एआई मानव भविष्य में निर्णय ले सकती है और काम कर सकती है।
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Generative pre-trained transformer (GPT): यह खास तरह का LLM डिजाईन पैटर्न है जिसे OpenAI द्वारा डवलप किया गया है। इसके जरिए आप किसी भी टॉपिक पर कंटेंट सर्च कर सकते हैं।
Hallucination: जेनरेटिव एआई द्वारा प्रदान किया गया एक उत्तर जो यूजर को पूरी तरह विश्वसनीय लगता है लेकिन यह मनगढ़ंत और गलत है।
Large language model (LLM): इसमें अलग-अलग डेटा को इस तरह से मशीनी लैंग्वेज मॉडल में कन्वर्ट किया जाता है कि उससे मशीनें खुद अपने-आप सीख सकती हैं।
Machine learning and neural networks: इसे एआई की नींव माना जाता है। मशीन लर्निंग वास्तव में एक थ्योरी है जो Artificial Intelligence डवलप करने में मदद करती है। इसके तहत ऐसा सिस्टम डवलप किया जाता है जो डेटा पैटर्न की पहचान कर उसके आधार पर काम करना सीखता है। आमतौर पर ये खुद सीखने के लिए प्रोग्राम किए जाते हैं।
Multi-modal: एक एआई सिस्टम जो मीडिया की विभिन्न श्रेणियों, विशेष रूप से टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो में इनपुट ले सकता है और आउटपुट उत्पन्न कर सकता है।
Natural language: एआई रिसर्चर मनुष्य द्वारा बोली जाने वाली भाषाओं का समझ कर उन्हें मशीनों को समझने योग्य बनाते हैं।
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Prompt: एक ऐसी कमांड जिसके जरिए आप OpenAI के Dell-E अथवा ChatGPT को किसी काम करने के लिए ऑर्डर दे सकते हैं।
Prompt engineering: एआई मशीन या मॉडल्स को ऑर्डर देने के लिए बनाई गई कमांड्स जिनके जरिए यूजर का काम आसान हो जाता है।
Prompt injection: एआई का दुरुपयोग को रोकने के लिए बनाए गए दिशा-निर्देश।
Self-awareness or sentience: एआई की यह “जानने” की क्षमता कि उसका भी अस्तित्व है और वह समझ सकती है।
Token: यूनिट जनरेटिव एआई मॉडल के लिए तकनीकी शब्द जिसका उपयोग उनके गणितीय मानचित्र बनाने के लिए किया जाता है।
Training data: किसी भी Artificial Intelligence मॉडल को ट्रेंड करने के लिए शुरू में प्रदान किया गया डेटा ही ट्रेनिंग टेडा कहलाता है।
Transformers: वर्ष 2017 में Google के रिसर्चर्स ने एक नई थ्योरी दी थी जो मशीन-लर्निंग प्रोग्रामिंग के जरिए काम करती है। इससे जेनरेटिव Artificial Intelligence बनाई जा सकती है।
Turing test: 1950 के दशक में एलन ट्यूरिंग ने यह जानना चाहा था कि क्या एक कंप्यूटर प्रोग्राम एक मानव उपयोगकर्ता को एक अंधी ऑनस्क्रीन चैट के माध्यम से यह विश्वास दिला सकता है कि वह भी मानव है। इसके लिए एलन ने ट्यूरिंग टेस्ट की थ्योरी दी।
