परिभाषाः
समान्यतया, आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई ) वा कृत्रिम बुद्धिमत्ता भनेको मेशिनहरू, विशेष गरी कम्प्युटर प्रणालीहरूद्वारा मानव बुद्धिमत्ता प्रक्रियाहरूको कृतिम रूप हो । एआईको विशिष्ट अनुप्रयोगहरूमा विशेषज्ञ प्रणालीहरू, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, भाषण पहिचान गर्ने, निर्णय गर्ने र ढाँचाहरू पहिचान गर्ने जस्ता ऐतिहासिक रूपमा मानव बुद्धिको आवश्यकता पर्ने कार्यहरू गर्न सक्षम कम्प्युटर प्रणालीहरूको सिद्धान्त र विकास पनि हो । सरल शब्दमा भन्नुपर्दा आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स भनेको मेसिनमा सोच्ने, बुझ्ने र निर्णय लिने क्षमताको विकास गर्नु हो । आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सलाई कम्प्युटर विज्ञानको सबैभन्दा उन्नत रूप मानिन्छ जसले, मानिसले जस्तै सोच्न सक्ने मस्तिष्क सिर्जना गर्दछ ।
विकीपीडियाका अनुसार आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) भनेको बाह्य तथ्यांकलाई सही रूपमा व्याख्या गर्ने, त्यस्ता तथ्यांकबाट सिक्ने र ती सिकाइहरूलाई अनुकूलन मार्फत विशिष्ट लक्ष्य र कार्यहरू प्राप्त गर्न प्रयोग गर्ने प्रणालीको क्षमता हो । यो धेरै हदसम्म कम्प्यूटर प्रोग्राम वा मेसिनको बारेमा सिकाई गर्न सक्षम हुन्छ ।
तेस्तैगरि, विश्वकोशका अनुसार आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स भाषा प्रविधि, बोली पहिचान, छवि पहिचान, प्रयोगकर्ता अन्तरक्रिया र भौतिक प्रक्रियाहरूको स्टीयरिंगमा धेरै प्रयोग गरिन्छ । यसले जटिल कार्यहरू गर्न सक्षम कम्प्युटर प्रणालीहरूलाई बुझाउँछ जुन ऐतिहासिक रूपमा मात्र मानिसले गर्न सक्छ, जस्तै तर्क, निर्णयहरू, वा समस्याहरू समाधान गर्न ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको सुरुवात
अमेरिकी कम्प्युटर वैज्ञानिक जोन म्याकार्थीलाई आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सका पिता मानिन्छ । आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स भन्ने शब्द उनले नै बनाएका हुन् । यसको सुरुवात सन् १९५० को दशकमा भएको भनिएको छ तर यसको महत्व सन् १९७० को दशकमा पहिचान भएको थियो । जापानले यस दिशामा सन् १९८१ मा पहिलो पहल गर्दै पाँचौं पुस्ता नामक योजना सुरु गर्यो । यसमा, सुपर कम्प्युटरको विकासको लागि १० वर्षे कार्यक्रमको रूपरेखा प्रस्तुत गरिएको थियो । यसपछि अन्य देशहरूले पनि यसतर्फ ध्यान दिएका छन् । यसका लागि बेलायतले ‘एल्भी’ नामक परियोजना बनाएको थियो र युरोपियन युनियन देशहरूले पनि ‘एस्प्रिट’ नामक कार्यक्रम सुरु गरे । यसपछि, सन् १९८३ मा, केही निजी संस्थाहरूले मिलेर एक एसोसिएसन ’माइक्रो–इलेक्ट्रोनिक्स र कम्प्युटर टेक्नोलोजी’ स्थापना गरे जुन धेरै ठूलो मात्राका एकीकृत सर्किटहरू जस्ता आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्समा लागू हुने उन्नत प्रविधिहरूको विकास गरे । तेसैले, अहिलेको युगलाई आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सकोे युग भन्नु अतिशयोक्ति हुनेछैन ।
यसलाई एउटा उदाहरणबाट बुझ्ने प्रयास गरौंः
आज संसारभरि हवाइजहाजहरूको आवागमन पूर्णतया कम्प्युटरमा निर्भर छ । कुन हवाईजहाज उड्ने, कहिले, कुन रुटमा जाने, सामान कहाँ पु¥याउने, र निर्देशन दिने निर्णय मेसिनले गर्छ । यसको अर्थ एयर ट्राफिक कन्ट्रोलका लागि आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको प्रयोग भइरहेको छ । अर्थात् मानिसले गर्न धेरै समय लाग्ने काम वा जटिल र अप्ठ्यारो कामलाई यी मेसिन मस्तिष्कको सहायताले क्षणभरमै पूरा गर्न सकिन्छ ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको प्रयोग हुने प्रमुख क्षेत्रहरूमा अटोमोबाइल अन्तरगत स्वचालित गाडीहरू देखि स्पीड मापन गर्ने, शिक्षा अन्तरगत एआईले प्रशासनिक कार्यहरू स्वचालित गर्ने, शिक्षकहरूलाई शिक्षणमा बढी ध्यान केन्द्रित गर्न र विद्यार्थीहरूसँग व्यक्तिगत अन्तरक्रिया गर्न, मानव नेतृत्वको शिक्षणलाई सुधार गर्न निजीकृत सिकाइ अनुभवहरूदेखि स्वचालित ग्रेडिङ प्रणालीसम्म, परम्परागत शैक्षिक दृष्टिकोणहरूलाई पुनः आकार दिनका साथै परिवर्तनकारी प्रविधिको माध्यमले विद्यार्थी संलग्नता बढाउन, व्यक्तिगत आवश्यकताहरू अनुरूप अनुकूलन गर्न र थप समावेशी र प्रभावकारी शैक्षिक परिदृश्यको लागि मार्ग प्रशस्त गर्ने क्षमता राख्छ । तेस्तैगरि, स्वास्थ्य सेवामा विशेष गरी रोग पत्ता लगाउन, स्वचालित कागजातहरू, भण्डारण र स्वास्थ्य सम्बन्धित तथ्यांक व्यवस्थित गर्न र औषधि खोज र विकासलाई गति दिन प्रयोग गरिन्छ भने च्याटबटहरूलाई ठूलो मात्रामा तथ्यांकमा तालिम दिने र बौद्धिक रूपमा मानव पाठ र भ्वाइस इनपुटमा गैर–स्क्रिप्टेड, कुराकानी र प्रतिक्रियाहरूको विस्तृत श्रृंखला तयार गर्न प्रयोग गरिन्छ । रोबोटिक्स प्रणालीहरूमा तिनीहरूको क्षमताहरू बढाउन र तिनीहरूलाई थप जटिल कार्यहरू गर्न सक्षम बनाउन समावेश गरिन्छ ।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधन एआईको एक शाखाको रूपमा कम्प्युटरहरूलाई मानव भाषा बुझ्न, उत्पन्न गर्न र हेरफेर गर्नमा सक्षम बनाउन प्रयोग गरिन्छ । कृषि क्षेत्रमा किसानहरूलाई मल, बीउ र सटीक सिँचाइको व्यवस्था गर्ने, बाली रोग पत्ता लगाउने, कीटनाशक उपचार र स्वचालित झार नियन्त्रण प्रणालीको विकास गर्ने, उत्पादन र गुणस्तर बढाउन आवश्यक क्षेत्रहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्नुका साथै फसल उपजको लागि भविष्यवाणी विश्लेषण गर्ने, पशुधन स्वास्थ्य अनुगमन, ड्रोनको सहयोगमा हवाई निगरानी गर्ने, आपूर्ति श्रृंखला र माग पूर्वानुमान गर्ने जस्ता कार्यहरूमा एआईको प्रयोग गरिन्छ । तथ्यांक सुरक्षा अन्तरगत हार्डवेयर, सफ्टवेयर उपकरणहरू भण्डारण, पहुँच र प्रशासनिक नियन्त्रण गनुका साथै संगठनहरूको नीति र प्रक्रियाहरू समावेस गर्ने कार्यहरू साइबर सुरक्षाको संसारमा पर्दछन् । यो लगहरू विश्लेषण गर्न, खतराहरू भविष्यवाणी गर्न, स्रोत कोड र डिकोड गर्न, कमजोरीहरू पहिचान र सिर्जना गर्ने कार्यमा पनि एआईको प्रयोग भइरहेको छ । वित्तका पाँच सामान्य क्षेत्रहरू सेवा र उत्पादन निजीकृत गर्ने, अवसरहरू सिर्जना गर्ने, जोखिम र धोखाधडी व्यवस्थापन गर्ने, पारदर्शिता र अनुपालन सक्षम गर्ने, सञ्चालनहरू स्वचालित गर्ने र लागत घटाउने जस्ता कार्यमा एआईले मद्दत गर्न सक्छ ।
कम्प्युटर भिजन अनुप्रयोगहरूले वस्तु र अनुहारको पहिचान गर्नुका साथै वर्गीकरण, सिफारिस, अनुगमन, र पत्ता लगाउनको लागि यो तथ्यांकलाई सही रूपमा प्रशोधन गर्न एआईको प्रयोग गर्दछ । सैन्य युद्ध प्रणालीहरू जस्तै हतियार, सेन्सर, नेभिगेसन, उड्डयन समर्थन र निगरानी जस्ता कार्यहरूमा कामलाई अझ प्रभावकारी बनाउन र मानव इनपुटमा कम निर्भर हुन एआईको प्रयोग गरिदै आएको छ । सेनालाई एआईले युद्ध प्रणालीहरूको विकास, रणनीतिक निर्णय लिने, तथ्यांक प्रशोधन र अनुसन्धान, नक्कली लडाई, लक्ष्य पहिचान, खतरा निगरानी, ड्रोन झुण्ड, रकेट लगायत परमाणु शस्त्रअस्त्र प्रक्षेपण, बिमान आक्रमण, साइबर सुरक्षा, यातायात, दुर्घटना हेरचाह र निकासी आदि धेरै तरिकाले मद्धत गर्न सक्छ ।
यस्तैगरि, मनोरञ्जन, निर्माण, गेमिङ, निर्णय गर्ने, रसद, ई–उपस्थिति, समस्या निदान, सीसीटिभी, मापसे जाँच, ड्रोन, समाचार बाचन आदि कार्यहरूमा पनि एआईको उल्लेखनिय भूमिका रहदै आएको छ । यसबाहेक निकै जटिल प्रणाली चलाउने, नयाँ औषधि तयार गर्ने, नयाँ रसायन पत्ता लगाउने, खानी उद्योगदेखि अन्तरिक्षसम्म, सेयर बजारदेखि बीमा कम्पनीसम्म मानव जीवनको कुनै पनि क्षेत्र बाँकी छैन जसमा आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको हस्तक्षेप हुँदैन । आज लगभग ७७ प्रतिशत उपकरणहरूले कुनै न कुनै रूपमा एआई प्रविधि प्रयोग गर्छन् ।
एआई किन महत्वपूर्ण छ ?
एआईले दैनिक जीवनमा मानिसहरूको लागि उपयोगी समकक्ष बनाउने, मानव जस्तै समान प्रशोधन र विश्लेषण क्षमताहरू भएका मेसिनहरूलाई उपलब्ध गराउने लक्ष्य राख्छ । एआईले तथ्यांकलाई स्केलमा व्याख्या गर्न र क्रमबद्ध गर्न, जटिल समस्याहरू समाधान गर्न र विभिन्न कार्यहरूलाई एकै साथ स्वचालित गर्न सक्षम छ, जसले समय बचत गर्न र मानवबाट परिचालन गर्न छुटेका खाली ठाउँहरू भर्न सक्छ ।
वर्तमानमा, सबैजना डिजिटल संसार तिर उकालो लागिरहेका छन् । यसले सबै उद्योगहरूमा व्यवसायहरूलाई एआईको महत्व बुझ्न सक्षम बनाउँछ । एआई प्रविधिको सहयोगमा, सबै स्केल र प्रकारका व्यवसायहरूले आफ्नो सञ्चालन सुधार गर्दै प्रतिस्पर्धात्मक स्थिति प्राप्त गर्दैछन् । हालैको एक अध्ययन अनुसार, ५०% भन्दा बढी संस्थाहरूले सन् २०२४ मा एआईको साथसाथै स्वचालित प्रविधिहरू समावेश गर्ने मन बनाइरहेका छन् र खुशीको कुरा यो छ कि आगामी वर्षहरूमा व्यापार व्यवसायमा यो प्रविधिको कार्यान्वयन सबैका लागि अभिन्न अंग बन्नेछ । प्रत्येक उद्योगमा, कम्पनीहरूले नयाँ डिजिटल ल्यान्डस्केपमा समायोजन गर्ने प्रयास गरिरहेका छन् र तिनीहरूको व्यवसायका धेरै पक्षहरूमा मद्दत गर्न एआईलाई पनि समर्थन गरिरहेका छन् ।
तल केहि एआईका अनुप्रयोगहरू दिइएका छन् जुन हामीले एआई–संचालित छन् भनेर महसुस गर्न सकिदैन जस्तैः अनलाइन किनमेल र विज्ञापन, वेब खोज, व्यक्तिगत डिजिटल सहायक, मेसिन अनुवाद, स्मार्ट घर, शहर र पूर्वाधार, कार, धेरै हदसम्म एआई–संचालित नेभिगेसन, साइबर सुरक्षा, कोभिड–१९ विरुद्ध प्रतिरोध, गलत सूचनाविरुद्ध लड्ने आदि हन् । एआईले सैन्य युद्धमा ढाँचाहरू विश्लेषण गरेर र सम्भावित उल्लङ्घनहरूको भविष्यवाणी गरेर सैन्य नेटवर्क र महत्वपूर्ण पूर्वाधारहरूको सुरक्षा बढाउँछ । आक्रामक मोर्चामा, एआई–संचालित साइबर उपकरणहरूले शत्रुको सञ्चारलाई असक्षम पार्न सक्छ, बुद्धिमत्ता सङ्कलन गर्न सक्छ र शारीरिक पदचिह्न बिना युद्ध सामाग्रीको सञ्चालनमा बाधा पु¥याउन सक्छ । एआई प्रयोगका अन्य उदाहरणहरू निम्नानुसार रहेका छन्ः
स्वास्थ्य, उत्पादन, खाद्य तथा कृषि, सार्वजनिक प्रशासन र सेवाहरू र यातायात, यद्यपि ६१% युरोपेलीहरूले एआई र रोबोटलाई अनुकूल रूपमा हेर्छन्, तर ८८% ले भन्छन् कि यी प्रविधिहरू सावधानी पूर्वक व्यवस्थापन गर्नु पर्दछ ।
अब कृत्रिम प्रविधिसँग सम्बन्धित केही तथ्य र तथ्याङ्कहरू हेरौं ।
तथ्याङ्क
– विश्वभर एआईको बजार १ अरब ३६ करोड अमेरीकी डलर भन्दा बढी मूल्यवान छ । (ग्रान्ड भ्यू रिसर्च)
– सन् २०३० सम्म, विश्वव्यापी एआई बजार १८ खरब ११ अरब अमेरीकी डलर पुग्ने अनुमान गरिएको छ । (ग्रान्ड भ्यू रिसर्च)
– सन् २०२२ देखि २०३० को बीचमा एआई बजार ३८.१% वार्षिक वृद्धि दरमा विस्तार हुँदैछ । (ग्रान्ड भ्यू रिसर्च)
– आगामी ७ वर्षमा एआई उद्योगको मूल्य १३ गुणाले बढ्ने अनुमान गरिएको छ ।
– सन् २०२६ सम्ममा अमेरिकाको एआई बजार २ अरब ९९ करोड ६४ लाख अमेरिकी डलर पुग्ने प्रक्षेपण गरिएको छ ।
– सन् २०२५ सम्ममा पहिरन योग्य एआईको बजार १८० अरब अमेरिकी डलर पुग्ने अपेक्षा गरिएको छ ।
– यो अनुमान गरिएको छ कि सन् २०२५ सम्म, ९ करोड ७० लाख भन्दा बढी मानिसहरू एआई अन्तरिक्षमा काम गर्नेछन् । (वि फोरम)
– ८३% कम्पनीहरूले दाबी गरेका छन् कि एआई उनीहरूको व्यापार योजनाहरूमा शीर्ष प्राथमिकताहरू मध्ये एक हो ।
– ४८% व्यवसायहरूले ठूलो डाटालाई अझ प्रभावकारी तरिकामा प्रयोग गर्नका लागि एआई लाई प्राथमिकता दिन्छन् ।
– एआई सफ्टवेयर बजारको विश्वव्यापी वार्षिक आम्दानी हाल ५० अरब अमेरिकी डलर भन्दा बढी छ ।(ओम्डिया)
एआईका चुनौतीहरू
यद्यपि अहिले विश्व बजारमा धेरै अवसरहरू छन् जहाँ एआईले परम्परागत प्रणालीहरूको विकल्पको रूपमा उत्कृष्ट सेवा प्रदान गर्न सक्छ, यसको अगाडि केहि चुनौतीहरू पनि छन् जसले यसको व्यापक रूपमा अपनाउनको लागि महत्वपूर्ण बाधक बनेको छ । यहाँ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले सामना गर्ने सबैभन्दा महत्वपूर्ण मुद्दाहरू उल्लेख गर्ने जमर्को गरिएको छ ।
पहिलो, विश्वासको कमिः सबैभन्दा महत्वपूर्ण कारकहरू मध्ये एउटा एआईको लागि चिन्ताको कारण हो, गहिरो सिकाइ मोडेलहरूले उत्पादनको भविष्यवाणी गर्ने अज्ञात प्रकृति हो । निवेशहरूको एक निश्चित सेटले विभिन्न प्रकारका समस्याहरूको समाधान कसरी गर्न सक्छ भन्ने सामान्य मानिसलाई बुझ्न गाह्रो छ । संसारका धेरै मानिसहरूलाई एआईको प्रयोग वा अस्तित्व र यो कसरी उनीहरूसँग अन्तरक्रिया गर्ने दैनिक वस्तुहरूमा एकीकृत हुन्छ भन्ने पनि थाहा छैन यहि विश्वासको कमिले गर्दा उनीहरूलाई सहजै अपनाउन गाहे छ ।
दोस्रो, सिमित ज्ञानः अहिले विश्व बजारमा दिन प्रतिदिन विकास हुदै गएका नयाँ नयाँ प्रविधिहरूको सिमित ज्ञान भएकै कारण साना र मझौला उद्यमहरूले आफ्नो उत्पादन बढाउन, स्रोतहरू व्यवस्थापन गर्न, अनलाइन उत्पादनहरू बेच्न र व्यवस्थापन गर्न, उपभोक्ताको व्यवहार सिक्न र बुझ्न, प्रभावकारी रूपमा प्रतिक्रिया दिन आफ्नो काम निर्धारित गर्न वा नवीन तरिकाहरू सिक्नबाट बंचित हुनु पर्दछ ।
तेस्रो, कम्प्युटर शक्तिः यी शक्तिका भोका एल्गोरिदम (नियमहरूको सेट जुन विशेष लक्ष्य हासिल गर्न कम्प्युटरमा प्रयोग गरिन्छ) हरूले प्रयोग गर्ने शक्तिको मात्रा धेरैजसो विकासकर्ताहरूलाई टाढा राख्ने कारक हो । किनकी सुपर कम्प्युटरलाई कम्प्युटिङ पावर चाहिन्छ, जुन सस्तो हुँदैनन् । अभूतपूर्व मात्रामा डाटाको प्रवाहमा वृद्धि र द्रुत रूपमा जटिल एल्गोरिदमहरू बढ्दै जाँदा सबैले त्यो वहन गर्न सक्दैनन् ।
चौथो, मानवीय गुणः यो एआईमा सबैभन्दा महत्वपूर्ण चुनौतीहरू मध्ये एक हो, जसले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई कम्पनीहरू र स्टार्टरहरूमा एआई सेवाहरूको लागि किनारमा राखेको छ । यी कम्पनीहरूले ९०% भन्दा माथि सटीकताको घमण्ड गरिरहेका हुन सक्छन्, तर मानिसहरूले यी सबै परिदृश्यहरूमा राम्रो गर्न सक्छन् । किनभने, मानिस र जनावरहरूमा नयाँ कार्यहरू छिटो सिक्ने, संसार बुझ्ने, कारण र योजना बनाउन सक्ने क्षमता भएकोले तिनीहरू मानव र जनावरहरूको बुद्धिको तुलनामा कम हुन्छन् ।
पाँचौं, बुझाईको कमिः यो चुनौती एआई प्रविधिहरूको जटिलता मात्र होइन तर तिनीहरूको प्रयोग र सम्भाव्यता वरपरका गलत धारणाहरूको बारेमा पनि हो । मुख्यतया एआईले के गर्न सक्छ र के गर्न सक्दैन भन्ने कुराको आधारभूत कमीको कारणले गर्दा धेरै संस्थाहरूले एआईबाट अवास्तविक अपेक्षाहरूसँग संघर्ष गर्छन् । तेसैले सरोकारवालाहरूलाई एआईका क्षमता, सीमितता, र यसको सिकाइ प्रक्रियाहरूको प्रकृति बारे शिक्षित गर्न आवश्यक छ ।
छैठौं, अविश्वसनीय परिणामहरूः आगामि दिनमा अविश्वसनीय परिणामहरू एआईका लागि चुनौतीपूर्ण अवस्थामा केन्द्रित छन् । तेसैले एआईको नतिजामा अशुद्धताको प्रभाव पहिचान गर्न आवश्यक छ । एआईका समाधानहरू लागू गर्न तथ्यांक चयन र एल्गोरिथ्म परीक्षणको लागि सावधानीपूर्वक दृष्टिकोण चाहिन्छ । शुद्ध डाटा प्रयोग गरेर र लगातार सही नतिजाहरू प्रदान गरेर, संस्थाहरूले विश्वास बढाउन र प्रयोगकर्ताहरूलाई एआई संचालित समाधानहरू अपनाउन प्रोत्साहित गर्न सक्छन् ।
सातौं, तथ्यांकको गोपनीयता र सुरक्षाः तथ्यांकको गोपनीयता तथ्यांक सङ्कलन र भण्डारणका साथै विद्यमान नियम र कानूनहरू भित्र स्थानान्तरण संग केन्द्रित छ । तेस्तैगरि, तथ्यांक सुरक्षा भनेको तथ्यांकको जीवनचक्रमा अनधिकृत पहुँच, हानि वा अनियमितता विरुद्ध तथ्यांकको सुरक्षा हो । यद्यपि, तथ्यांकमा बढ्दो निर्भरताले तथ्यांकको गोपनीयता र सुरक्षाको महत्वपूर्ण मुद्दाहरूलाई अगाडि ल्याएको छ, तथापी तथ्यांक उल्लङ्घन र साइबर आक्रमण बढ्दै गएपछि, बलियो तथ्यांक सुरक्षा उपायहरूको आवश्यकता पहिलेको भन्दा बढी दबाबमा छ ।
आठौं, कार्यान्वयन रणनीतिः अविश्वसनीय नतिजाहरूलाई सम्बोधन गर्न एआई पहलहरूको लागि कार्यान्वयन रणनीति नेभिगेट(कुनै मार्ग वा स्थितिको योजना, निर्देशन वा षडयन्त्र गर्ने) गर्दै यसमा अनौठो चुनौतीहरू प्रस्तुत गर्दछ, जुन आगामी दिनको लागि निर्णायक हुनेछ ।
नवौं, पूर्वाग्रहको समस्याः गुगल, फेसबुक, र एप्पल जस्ता ठूला कम्पनीहरूले प्रयोगकर्ताको तथ्यांकको अनैतिक प्रयोगको आरोपको सामना गरिरहेका छन्, भारत जस्ता विभिन्न देशहरूले तथ्यांक प्रवाहलाई प्रतिबन्ध गर्न कडा आईटी नियमहरू प्रयोग गरिरहेका छन् । यसरी, यी कम्पनीहरूले अब विश्वका लागि अनुप्रयोगहरू विकास गर्न स्थानीय तथ्यांक प्रयोग गर्ने समस्याको सामना गर्छन्, र यसले पूर्वाग्रही परिणाम दिन्छ । पूर्वाग्रही जानकारीको साथ, सम्पूर्ण प्रणाली त्रुटिपूर्ण हुन सक्छ ।
दशौं, तथ्यांकको अभावः तथ्यांक एआईको लागि धेरै महत्वपूर्ण पक्ष हो । एआई प्रणालीको राम्रो वा नराम्रो प्रकृति वास्तवमा उनीहरूलाई प्रशिक्षित गरिएको तथ्यांकको मात्रामा निर्भर गर्दछ । तसर्थ, राम्रो तथ्यांक प्राप्त गर्ने क्षमता भविष्यमा राम्रो एआई प्रणालीहरूको समाधान हो । तर, जब एआई प्रणालीमा प्रयोग गरिएको तथ्यांक वास्तविकताको प्रतिनिधित्व गर्दैन तब एआईले दिने नतिजा पनि अनपेक्षित आउन सक्छ । यो विभिन्न कारणले हुन सक्छ, जस्तै अपूर्ण तथ्यांक, पूर्वाग्रही नमूना, वा अन्य कारकहरू जसले प्रतिनिधिमूलक तथ्यांक उत्पादन गर्दछ । केही कम्पनीहरूले नयाँ विधिहरू आविष्कार गर्ने प्रयास गरिरहेका छन् र तथ्यांकको अभावको बाबजुद पनि सही नतिजा दिन सक्ने एआई मोडेलहरू बनाउनमा केन्द्रित छन् ।
एआईका प्रकारहरूः
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्ट्सलाई हासिल गर्न सकिने धेरै तरिकाहरू छन् जसमध्ये केही निम्नानुसार छन्ः
सबैभन्दा पहिले समग्र एआईलाई, २ प्रकारमा बिभाजन गएिको छः सफ्टवेयर र अवतारित एआई । सफ्टवेयर एआई अन्तरगत भर्चुअल सहायकहरू, फोटो विश्लेषण सफ्टवेयर, खोज इन्जिनहरू, बोली र अनुहार पहिचान प्रणालीहरू पर्दछन् भने अवतारित एआई अन्तरगत रोबोट, स्वचालित कार, ड्रोन र इन्टरनेटका चीजहरू पर्दछन् ।
अर्को समग्र एआईलाई ७ प्रकारमा बिभाजन गरिएको छः पहिलो, मेसिन सिकाई यस अन्तरगत – गहिरो सिकाई, पर्यवेक्षक र असुरक्षित दोस्रो, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन यस अन्तरगत – सामाग्री निकासी, वर्गीकरण मेसिन अनुवाद, प्रश्न उत्तर र पाठ उत्पादन तेस्रो, निर्यात प्रणाली चौथो, दृष्ठि यस अन्तरगत – छवि पहिचान र मेसिन दृष्टि पाँचौं, भाषण यस अन्तरगत – भाषणबाट पाठ र पाठबाट भाषणमा रूपान्तरण छैठौं, योजना र सातौंमा, रोबोटिक्स परेका छन् ।
तेस्तैगरि, अर्को तरिकाले पनि वर्गीकरण गर्न सकिन्छः क्षमताको आधारमा र कार्यक्षमताको आधारमा ।
क्षमताको आधारमा गरिएको एआईको बर्गिकरण अन्तरगत ३ प्रकारहरू पर्दछन्ः
पहिलो, कमजोर वा संकिर्ण एआई जसले केवल एक कार्यको लागि समर्पित छ ।
दोस्रो, सामान्य एआई जसले मानव जस्तै कार्य गर्दछ ।
तेस्रो, सुपर वा बलियो एआई जुन मानिस भन्दा पनि बुद्धिमान हुन्छ ।
त्यस्तैगरि, कार्यक्षमताको आधारमा गरिएको एआईको बर्गिकरण अन्तरगत ४ प्रकारका पर्दछन्ः
पहिलो, प्रतिक्रियाशील मेशिनहरू – जसमा मेमोरी वा विगतको अनुभव भण्डारण हुदैन र केवल विभिन्न उत्तेजनाहरूमा प्रतिक्रिया मात्र दिई वर्तमान परिदृश्यमा फोकस गर्दछ ।
दोस्रो, सीमित मेमोरी – जसले सिक्न र यसको प्रतिक्रिया सुधार गर्न विगतको डाटा भण्डारण गर्ने र तिनीहरूलाई सीमित समय अवधिको लागि प्रयोग गर्न मेमोरी प्रयोग गर्दछ । सेल्फ ड्राइभिङ कारहरू उत्कृष्ट उदाहरणहरू मध्ये एक हो ।
तेस्रो, दिमागको सिद्धान्त – यसले अन्य बौद्धिक संस्थाहरूको आवश्यकता बुझ्दछ । साथै यो मानव भावनाहरू, विश्वासहरू बुझ्न र मानिसहरू जस्तै सामाजिक रूपमा अन्तरक्रिया गर्न सक्षम हुन्छ । चौथो, आत्म–जागरूकता – यसमा मानव जस्तै बुद्धि र आत्म–जागरूकता हुन्छ । यो अझै पनि यथार्थमा अवस्थित छैन र यो एक काल्पनिक अवधारणा हो । यो एआईको भविष्य हो, मेसिनहरू सुपर इन्टेलिजेन्ट हुनेछन्, र तिनीहरूको आफ्नै चेतना तथा भावनाहरू हुनेछन् ।
एआईका फाइदाहरूः
१. मानवीय त्रुटिमा कमीः आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको सबैभन्दा ठूलो फाइदा यो हो कि यसले त्रुटिहरूलाई उल्लेखनीय रूपमा कम गर्न र परिशुद्धता बढाउन सक्छ । ठीकसँग कार्य गर्दा, यी त्रुटिहरूलाई शून्यमा कम गर्न सकिन्छ ।
२. शून्य जोखिमः अर्को ठूलो फाइदा भनेको मानिसहरूले एआई रोबोटहरूलाई आफ्नो काम गर्न दिएर धेरै जोखिमहरू पार गर्न सक्छन् । चाहे त्यो बम डिफ्युज गर्ने होस्, अन्तरिक्षमा जाने होस् या महासागरको गहिरो भागहरू अन्वेषण गर्ने होस् या कोइला र तेलको खानी होस् । मेटल बडी भएका मेशिनहरू प्रकृतिमा प्रतिरोधी हुन्छन् र अमैत्रि वातावरणमा बाँच्न सक्छन् । यसबाहेक, तिनीहरूले ठूलो जिम्मेवारीको साथ सही काम प्रदान गर्न सक्छन् र सजिलै हार्दैनन् ।
३. २४ सै घन्टा उपलब्धताः विश्वमा धेरै अध्यनहरू भएका छन् जसले देखाउँदछ कि मानिस दिनमा ३ देखि ४ घण्टा मात्र उत्पादनशील हुन्छ । मानिसलाई आफ्नो कार्य जीवन र व्यक्तिगत जीवन सन्तुलन गर्न ब्रेक र टाइम अफ पनि चाहिन्छ । तर एआईले बिना ब्रेक २४ सै घन्टा मानिसहरूले भन्दा धेरै गुणा छिटो र सही परिणामहरूको साथ एक पटकमा धेरै कार्यहरू गर्छन् ।
४. डिजिटल सहायताः सबैभन्दा प्राविधिक रूपमा उन्नत केही कम्पनीहरूले डिजिटल सहायकहरू प्रयोग गरेर प्रयोगकर्ताहरूसँग संलग्न हुन्छन्, जसले मानवको आवश्यकतालाई हटाउँछ । धेरै वेबसाइटहरूले प्रयोगकर्तालाई अनुरोध सामग्री डेलिभर गर्न डिजिटल सहायकहरू प्रयोग गर्छन् । जस्तै, केही च्याटबटहरू यसरी बनाइएका हुन्छन् कि हामी मानिससँग कुराकानी गर्दैछौं वा च्याटबटसँग भन्न गाह्रो हुन्छ ।
५. नयाँ आविष्कारहरूः व्यवहारिक रूपमा हरेक क्षेत्रमा, एआई धेरै आविष्कारहरूको पछाडिको चालक शक्ति हो जसले मानिसहरूलाई चुनौतीपूर्ण समस्याहरूको धेरैजसो समाधान गर्न मद्दत गर्दछ ।
६. निष्पक्ष निर्णयहरूः चाहे हामीलाई यो मनपरोस वा नपरोस मानिसहरू भावनाहरूद्वारा संचालित हुन्छन् । तर एआई भावनाविहीन र दृष्टिकोणमा अत्यधिक व्यावहारिक तथा तर्कसंगत हने भएकोले यसले गर्ने निर्णय निष्पक्ष हुन्छ ।
७. दोहोरिने कामहरू गर्नेः हामी हाम्रो दैनिक कामको रूपमा धेरै दोहोरिने कार्यहरू गर्दछौं, जस्तै त्रुटिहरूको लागि कागजातहरू जाँच गर्ने र धन्यवाद दिँदै टिप्पणीहरू पठाउने । हामीले गर्ने यस्ता सामान्य कामहरूलाई कुशलतापूर्वक स्वचालित गर्न र मानिसहरूका लागि थप रचनात्मक हुनमा ध्यान केन्द्रित गर्न अनुमति दिँदै दिगदार लाग्ने कार्यहरू हटाउनका लागि एआई प्रयोग गर्न सक्छौं ।
८. दैनिक अनुप्रयोगहरूः आज, हाम्रो दैनिक जीवन पूर्ण रूपमा मोबाइल उपकरणहरू र इन्टरनेटमा निर्भर छ । हामी गुगल नक्सा, एलेक्सा, सिरी, विन्डोजमा कोर्टाना, ओके गुगल, सेल्फी लिने, कल गर्ने, इमेलको जवाफ दिने, इत्यादि लगायतका विभिन्न एपहरू प्रयोग गर्छौं । विभिन्न एआईमा आधारित प्रविधिहरू प्रयोग गरेर हामी आजको मौसमको अनि आगामी दिनहरूको पनि अनुमान गर्न सक्छौं ।
९. जोखिमपूर्ण अवस्थाहरूमा प्रयोगः यो एआईको मुख्य फाइदाहरू मध्ये एक हो । हाम्रो तर्फबाट खतरनाक कार्यहरू गर्न सक्ने एआई रोबोट सिर्जना गरेर जोखिमपूर्ण अवस्थामा पनि हामीले सामना गर्ने धेरै खतरनाक अवस्थाहरू पार गर्न सक्छौं । कुनै पनि प्रकारको प्राकृतिक वा मानव निर्मित विपत्तिमा यसलाई प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ ।
१०. मेडिकल अनुप्रयोगहरूः एआईले रोगको निदान र उपचारदेखि लिएर औषधिको खोज र क्लिनिकल ट्रायलसम्मका अनुप्रयोगहरूको साथ चिकित्साको क्षेत्रमा पनि महत्वपूर्ण योगदान दिएको छ । एआईद्धारा संचालित उपकरणहरूले डाक्टर र अनुसन्धानकर्ताहरूलाई बिरामीको तथ्यांक विश्लेषण गर्न, सम्भावित स्वास्थ्य जोखिमहरू पहिचान गर्न, र व्यक्तिगत उपचार योजनाहरू विकास गर्न मद्दत गर्न सक्छ । यसले बिरामीहरूको लागि राम्रो स्वास्थ्य परिणामहरू निम्त्याउन सक्छ र नयाँ चिकित्सा उपचार र प्रविधिहरूको विकासलाई गति दिन मद्दत गर्दछ ।
एआईका बेफाइदाहरूः
१. उच्च लागतः मानव बुद्धिको नक्कल गर्न सक्ने मेसिन बनाउन सक्ने क्षमता कुनै सानो उपलब्धि होइन । यसले धेरै समय र पैसाको ठूलो मात्रा खर्च गर्न सक्छ । एआईलाई अद्यावधिक रहन र नवीनतम आवश्यकताहरू पूरा गर्न नवीनतम हार्डवेयर र सफ्टवेयरमा सञ्चालन गर्न आवश्यक छ, जसले गर्दा यो एकदम महँगो छ ।
२. कुनै रचनात्मकता छैनः एआईको ठूलो बेफाइदा यो हो कि यसले बाकस बाहिर सोच्न र सिक्न सक्दैन । एआई बिगतका तथ्यांक र अनुभवहरूसँग समयसँगै सिक्न सक्षम छ, तर यसको दृष्टिकोणमा रचनात्मक हुन सक्दैन । एक उत्कृष्ट उदाहरण बोट क्विल हो जसले फोब्र्सको आय रिपोर्टहरू लेख्न सक्छ । यी रिपोर्टहरूमा पहिले नै बोटमा उपलब्ध गराइएका तथ्यांकहरू मात्र समावेश हुन्छन् ।
३. बेरोजगारीः एआईको एउटा अनुप्रयोग रोबोट हो, जसले केही अवस्थामा, रोजगारीहरूलाई विस्थापित गर्दै बेरोजगारी बढाउँदैछ । त्यसकारण, कसै–कसैले मानिसको ठाउँमा च्याटबट र रोबोटले गर्दा बेरोजगारीको सम्भावना सधैं हुन्छ भनी दाबी गर्छन् ।
४. मानिसलाई अल्छी बनाउछः एआई अनुप्रयोगहरूले धेरै जसो थकाइलाग्दो र दोहोरिने कार्यहरूलाई स्वचालित बनाउँछ । हामीले काम पूरा गर्नका लागि विषयवस्तुहरू कण्ठ गर्नु वा पजलहरू हल गर्नुपर्दैन, त्यसैले हामी हाम्रो दिमाग कम प्रयोग गर्छौं । यसरी एआईले भविष्यका पुस्ताहरूलाई अल्छी बनाई अरू समस्या निम्त्याउन सक्छ ।
५. नैतिकता बिहिनः नैतिक र नैतिकता महत्वपूर्ण मानव विशेषताहरू हुन् जुन एआईमा समावेश गर्न गाह्रो हुन सक्छ । एआईको द्रुत प्रगतिले एक दिन, यो अनियन्त्रित रूपमा बढ्नेछ, र अन्ततः यसले मानवतालाई मेटाउदै एकलताको क्षण ल्याउने छ भन्ने धेरै चिन्ताहरू खडा गरेको छ ।
६. भावनाविहीनः प्रारम्भिक बाल्यकालदेखि, हामीलाई सिकाइएको छ कि कम्प्युटर वा अन्य मेसिनहरूमा भावनाहरू हुदैनन् । मानिसहरूले टीमको रूपमा कार्य गर्दछ, र लक्ष्यहरू प्राप्त गर्न टीम व्यवस्थापन आवश्यक छ । यद्यपि, रोबोटहरू प्रभावकारी रूपमा काम गर्दा मानव भन्दा उच्च छन्, तर टीमहरूको आधार कम्प्युटरले प्रतिस्थापन गर्न सक्दैन ।
७. कुनै सुधार छैनः मानिसले एआई विकास गर्न सक्दैन किनभने यो पूर्व–लोड गरिएको तथ्य र अनुभवमा आधारित प्रविधि हो । एआई बारम्बार एउटै कार्य पूरा गर्नमा निपुण छ, तर यदि हामी कुनै समायोजन वा सुधारहरू चाहन्छौं भने, हामीले म्यानुअल रूपमा कोडहरू परिवर्तन गर्नुपर्छ । एआई पहुँच गर्न सकिँदैन र मानव बुद्धिको समान प्रयोग गर्न सकिँदैन, तर यसले अनन्त तथ्यांक भण्डार गर्न सक्छ । मेसिनहरूले केवल तिनीहरूको विकास वा प्रोग्राम गरिएको कार्यहरू पूरा गर्न सक्छन् यदि तिनीहरूलाई अरू केहि पूरा गर्न भनियो भने, तिनीहरू प्रायः असफल हुन्छन् वा बेकार परिणामहरू प्रदान गर्छन्, जसले महत्वपूर्ण नकारात्मक प्रभाव पार्न सक्छ । त्यसैले हामीले कुनै पनि कुरालाई परम्परागत बनाउन सक्दैनौं ।
सारांसः
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङ हाम्रो जीवनको अभिन्न अंग भएका छन्, र निकट भविष्यमा तिनीहरूको सान्दर्भिकता निर्विवाद छ । तिनीहरूले दैनिक प्रयोजनमा आउने प्रविधि बढाउँछन्, उद्योगहरू रूपान्तरण गर्छन्, नवीनताहरू चलाउँछन्, जटिल समस्याहरू समाधान गर्छन्, र निजीकरणलाई सशक्त बनाउँछन् ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स, संकीर्ण एआई देखि सुपरइन्टेलिजेन्ट एआई सम्म, स्वास्थ्य सेवादेखि यातायात सम्म विभिन्न क्षेत्रहरूमा गहिरो प्रभाव पारेको छ । यसको विशाल मात्रामा तथ्यांक विश्लेषण गर्ने र भविष्यवाणी गर्ने क्षमताले दक्षता र नयाँ अवसरहरू बढाएको छ । यद्यपि, यसले नैतिक चुनौतीहरू पनि प्रस्तुत गर्दछ जुन हामीले सावधानीपूर्वक नेभिगेट गर्नुपर्छ । हामी अगाडि बढ्दै जाँदा, सम्भावित जोखिमहरू न्यूनीकरण गर्ने क्रममा यसले मानव सुधारका लागि उपकरणको रूपमा काम गर्छ भनी सुनिश्चित गर्दै जिम्मेवार ढंगले एआईको अनुसन्धान र विकास जारी राख्नु महत्वपूर्ण छ ।
अन्तमा, आज सबैतिर चर्चापरिचर्चा र प्रयोगमा ल्याइएको आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको सहयोगमा हाम्रा सबै तथ्यांक र कागजातहरू डिजिटलाइजेसन मार्फत कम्प्युटराइज्ड भइ हातहातमा परिरहेका छन्, तर सोच्नुपर्ने कुरा यो हो कि यदि गल्तीले यो तथ्यांक स्वतः नष्ट भयो वा मेसिन वा कलन विधि(एल्गोरिदम) मा कुनै खराबी भयो वा कसैले नोक्सान गरिदियो भने, एक हिसाबले हाम्रो अस्तित्व त समाप्त हुनेछ । यदि यस्तो भैहाल्यो भने हामीले के गर्ने ? तेसैले अबको विश्वले प्रकृति र मानवलाई सुरक्षित राख्ने बैकल्पिक उपाय के हुन सक्छ यसतर्फ सोच्नै पर्ने अवस्था आएको छ ।
(सापकोटा कृषि र कानुनमा स्नातक तह उत्तिर्ण सापकोटा लामो समय भू–संरक्षण बिभाग अन्तरगत कार्यालयमा कार्यरत रहि हाल प्रकृति–मानव केन्द्रित जन अधियान, नेपालका उपाध्यक्ष हुनुहुन्छ ।)