Artificial Intelligence कैसे लाएगा Businesses में बदलाव

आप आज के दौर की जिस दुनिया में साँस ले रहें है, ये अतीत में गुज़ारी गयी दुनिया के एक दम विपरीत है। आप कोई भी क्षेत्र उठा कर लें आप प्रत्येक क्षेत्र में इतने अधिक परिवर्तनों को अनुभव करेंगे जैसा कभी आपके दादा-दादी या शायद माँ पिता ने भी नहीं किया होगा। बड़ी पुरानी कहावत है की आने वाली दुनिया में आदमी भी उड़ा करेंगे, आज हम सब सच में उड़ लेते हैं। आप इस बात से हस रहे होंगे मेरा कहने का मतलब है कि आज हम हवाई जहाज से उड़ लेते हैं और भी कई माध्यम है जो कि आप सभी जानते हैं। अगर हम इससे थोड़ा और ऊपर का ख्याल करें तो आज कल हर एक छोटी-छोटी चीजों में यदि किसी ने महत्वपूर्ण योगदान दिया है तो वह है, AI यानी की Artificial Intelligence ने। आप कुछ भी अविष्कार आज के दौर का उठा के देख लीजिये आप पाएंगे कि हर क्षेत्र में AI का जुड़ा होना अति आवश्यक है।

पर आपने कभी ये सोचा है कि AI का इस्तेमाल कर अपने व्यवसाय में कैसे बदलाव कर सकते हैं हमारा आज का सम्पूर्ण आर्टिकल इस बात के इर्द-गिर्द ही चर्चा में रहेगा। कुछ लोगों के ज़हन में होगा की AI क्या है, तो उस पर भी चर्चा करेंगे और साथ ही साथ आगे की चर्चा करेंगे। 

आपको बता दें की आज के समय में जहाँ बहुत काम होते हैं और समय कम पड़ जाता है उन कामों को करने में फिर चाहें वह आपका व्यवसाय ही क्यों न हो। आज के दौर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का व्यवसायों में व्यापक रूप से उपयोग होता है, जिसमें नौकरी की प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करना और व्यावसायिक डेटा एकत्र करना जैसी छोटी बड़ी चीजें शामिल है। कई शोधकर्ताओं का ये कहना निश्चित रूप से निश्चित नहीं हैं कि व्यवसाय के भविष्य के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्या अर्थ है और कितना दूरगामी उपयोग है, विशेष रूप से क्योंकि यह ब्लू-कॉलर नौकरियों blue-collar jobs से संबंधित है। 

नोट- ब्लू-कॉलर नौकरियों से हमारा तात्पर्य यह कि ब्लू कॉलर जॉब्स वे नौकरियां हैं जिनके द्वारा काम करने वाला व्यक्ति श्रम करता है और अपने काम के प्रदर्शन के आधार पर प्रति घंटा या दैनिक मजदूरी प्राप्त करता है। दूसरी तरह की नौकरियां सफेद कॉलर की नौकरियां हैं, जिसमें कर्मचारी एक कार्यालय में लिपिकीय कार्य करता है और एक निश्चित दर पर मासिक वेतन प्राप्त करता है।

AI से डिजिटल तकनीक को द्वि-आयामी two-dimensional स्क्रीन से बाहर निकालने और इसे किसी व्यक्ति के आस-पास के त्रि-आयामी भौतिक वातावरण three-dimensional physical environment में लाने की उम्मीद है।

आपको शायद पता भी होगा कि आप दैनिक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के साथ बातचीत करते हैं और आपको इसका एहसास भी नहीं होता है। बहुत से लोग अभी भी एआई को साइंस-फिक्शन डायस्टोपिया science fiction dystopia से ऊपर की चीज नहीं मान पाते हैं, लेकिन एआई विकसित होता जा रहा है और हमारे दैनिक जीवन में अधिक सामान्य होता जा रहा है। मगर फिर भी आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक बहुत ही सामान्य  नाम है। जबकि मुख्यधारा के समाज में एआई की स्वीकृति एक नई घटना है, यह कोई नई अवधारणा नहीं है। देखा जाए तो AI का आधुनिक क्षेत्र 1956 में अपने अस्तित्व में आया, लेकिन AI सिस्टम को विकसित करने और इसे तकनीकी वास्तविकता बनाने की दिशा में महत्वपूर्ण प्रगति करने में दशकों का समय लग गया और अभी भी कार्य जारी है।

व्यवसाय में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यापक उपयोग हैं। वास्तव में, हम में से अधिकांश लोग दैनिक आधार पर किसी न किसी रूप में एआई के साथ बातचीत करते ही हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही हर उद्योग में लगभग हर व्यावसायिक प्रक्रिया को बाधित कर रही है। जैसे-जैसे एआई प्रौद्योगिकियां AI Technologies बढ़ती जा रही हैं, इसका सीधा-सीधा मतलब ये कि व्यवसायिक प्रतिस्पर्धा में बढ़त बनाए रखने के लिए अपने आपको सरल और अनिवार्य कदम समझ रहें हैं।

आइये सबसे पहले ये जानते हैं कि AI Technology है क्या?

इस बात की जानकारी देने से पहले कि AI प्रौद्योगिकियां व्यवसाय की दुनिया को कैसे प्रभावित कर रही हैं, उससे पहले हम सभी का इस शब्द को परिभाषित करना महत्वपूर्ण है। "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" "Artificial Intelligence" एक व्यापक शब्द है जो किसी भी प्रकार के कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर computer software को संदर्भित करता है, जो सीखने, योजना बनाने और समस्या-समाधान सहित मानवीय गतिविधियों में संलग्न या जुड़ा हुआ है। विशिष्ट अनुप्रयोगों को "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" कहना, एक कार को मात्र एक वाहन कहने जैसा है। यह तकनीकी रूप से सही है, लेकिन इसमें किसी भी विवरण को शामिल नहीं किया गया है। यह समझने के लिए कि व्यवसाय में किस प्रकार का AI प्रमुख है, हमें और गहराई से जानना होगा।

AI में यंत्र अधिगम या मशीन लर्निंग  

मशीन लर्निंग आज व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए विकास में एआई के सबसे सामान्य प्रकारों में से एक है। मशीन लर्निंग का उपयोग मुख्य रूप से बड़ी मात्रा में किसी भी प्रकार के डेटा को जल्दी से समझने और इकट्ठा करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार के AI एल्गोरिदम Algorithm हैं, जिनका उपयोग व्यवसाय में होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप एक विनिर्माण संयंत्र का प्रबंधन करते हैं, जो संभवतः आपकी मशीनरी नेटवर्क से जुड़ी हुई है। तब आप कनेक्टेड डिवाइस एक केंद्रीय स्थान पर कार्यक्षमता, उत्पादन और डेटा के बारे में बहुत स्ट्रीम में जाते हैं। मशीन लर्निंग पैटर्न के द्वारा विसंगतियों की पहचान करते हुए डेटा का तेजी से विश्लेषण कर सकना AI का ही काम हो सकता है। यदि विनिर्माण संयंत्र manufacturing plant में कोई मशीन कम क्षमता पर काम कर रही है, तो मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम इसे पकड़ सकता है और निर्णय लेने वालों को सूचित कर सकता है कि यह एक निवारक रखरखाव टीम को भेजने का समय है जो इसको ठीक कर सके।

डीप लर्निंग deep learning 

आप को बता दें कि डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक और भी अधिक विशिष्ट संस्करण है जो श्रंखला नेटवर्क chain network पर निर्भर करता है जिसे नॉनलाइनियर रीजनिंग nonlinear reasoning के रूप में जाना जाता है। अधिक उन्नत कार्यों को करने के लिए डीप लर्निंग महत्वपूर्ण है, जैसे कि किसी भी प्रकार की धोखाधड़ी का पता लगाना। यह एक साथ कई कारकों का विश्लेषण करके ऐसा कर सकता है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग सेल्फ-ड्राइविंग कारों self driving cars को उनके सेंसर द्वारा उठाई गई जानकारी को प्रासंगिक बनाने में मदद करने के लिए किया जाता है, जैसे कि अन्य वस्तुओं की दूरी, जिस गति से वे आगे बढ़ रहे हैं और 5-10 सेकंड में वे कहां होंगे। इस सारी जानकारी की गणना एक ही बार में की जाती है ताकि एक सेल्फ-ड्राइविंग कार को लेन बदलने का निर्णय लेने में मदद मिल सके। डीप लर्निंग का व्यवसाय में बहुत बड़ा योगदान है और इसके अधिक बार उपयोग किए जाने की संभावना है।

आज के व्यवसाय और AI 

कृत्रिम बुद्धि को आम तौर पर एक सहायक उपकरण के रूप में देखा जाता है। यद्यपि एआई के पास वर्तमान में वास्तविक दुनिया में सामान्य ज्ञान के कार्यों को पूरा करने में अभी फिर भी समय है, और फिर भी देखा जाए तो यह मानव मस्तिष्क की तुलना में बहुत तेजी से डेटा के ट्रोव को संसाधित और विश्लेषण करने में माहिर है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर संश्लेषित सब्जेक्ट के साथ डेटा कलेक्ट करता है और उन्हें मानव उपयोगकर्ता के सामने पेश कर सकता है। इस तरह, हम प्रत्येक क्रिया के संभावित परिणामों को दूर करने और निर्णय लेने की प्रक्रिया को कारगर बनाने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं।

मशीन-लर्निंग कंपनी स्पार्ककॉग्निशन के संस्थापक और सीईओ अमीर हुसैन ने कहा, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर के एक दूसरे आगमन की तरह है।" "यह सॉफ़्टवेयर का एक रूप है जो स्वयं निर्णय लेता है, जो उन परिस्थितियों में भी कार्य करने में सक्षम है जो प्रोग्रामर द्वारा अनुमानित नहीं हैं। 

एआई को कई उद्योगों में अत्यधिक मूल्यवान माना जाता है, चाहे वह आगंतुकों और कर्मचारियों को कॉर्पोरेट परिसर में कुशलतापूर्वक अपना रास्ता बनाने में मदद कर रहा हो, या उदाहण के तौर पर एक पवन टरबाइन की निगरानी के रूप में जटिल कार्य कर रहा हो, यह अनुमान लगाने के लिए कि मरम्मत की आवश्यकता कब होगी।

व्यवसाय में एआई का भविष्य

भविष्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कैसे किया जा सकता है? इस बात को कहना थोड़ा मुश्किल है कि आखिर तकनीक कैसे विकसित होगी, लेकिन अधिकांश विशेषज्ञ कहते हैं कि कंप्यूटर के लिए "कॉमन्सेंस" कार्यों को संसाधित करना और भी आसान हो जाता है। यानी आने वाले समय में रोबोट रोजमर्रा की जिंदगी में बेहद उपयोगी साबित होंगे। आप अपने व्यवसाय में कर्मचारियों की जगह अधिक से अधिक रोबोट रख सकते हैं। एआई ड्राइवर रहित कारों का यदि उदाहण लें, तो चालक रहित कारें केवल प्रशिक्षण डेटा और तेज़ GPU Graphics processing unit तक पहुंच के कारण आज बहुत हद तक वास्तविक रूप ले चुकी हैं। चालक रहित कारों को प्रशिक्षित करने के लिए, सटीक डेटा की एक बड़ी मात्रा की आवश्यकता होती है। गति प्रशिक्षण लेने के लिए महत्वपूर्ण है और यह सब GPU की वजह से संभव हो सका। 

कुछ विद्वानों ने कहा कि वह एआई को डाइनिंग जैसी परिचित गतिविधियों में क्रांतिकारी बदलाव के कगार पर देखा जा सकता हैं। एक भविष्यवाणी के तहत, एआई का उपयोग एक रेस्तरां द्वारा यह तय करने के लिए किया जा सकता है कि उपस्थित मेहमानों के हितों के आधार पर कौन सा संगीत बजाया जा सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता वॉलपेपर की उपस्थिति को भी बदल सकती है, जो इस बात पर आधारित है कि तकनीक भीड़ की सौंदर्य संबंधी प्राथमिकताओं का क्या अनुमान लगाया जा सकता है। एआई डिजिटल तकनीक को द्वि-आयामी, स्क्रीन-कैद रूप से बाहर ले जाने में सक्षम किया जा सकता है।

कहने का मतलब है कि AI का भविष्य बहुत व्यापक है और आने वाले समय तक तो लोग इसके आदी हो चुके होंगे।