जेनरेटिव एआई क्या है?

जेनरेटिव एआई ने हाल ही में बहुत शोर मचाया है। इस शब्द का उपयोग किसी भी प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को संदर्भित करने के लिए किया जाता है जो नए डिजिटल छवियों, वीडियो, ऑडियो और पाठ को बनाने के लिए असुपरवाइज्ड या सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम पर निर्भर करती है। एमआईटी के अनुसार, जेनरेटिव एआई पिछले दशक में एआई के क्षेत्र में सबसे आशाजनक प्रगति में से एक है।

जेनरेटिव एआई के माध्यम से, कंप्यूटर इनपुट से संबंधित मूलभूत पैटर्न सीख सकते हैं, जो उन्हें समान सामग्री को आउटपुट करने में सक्षम बनाता है। ये सिस्टम जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GANs), वेरिएशनल ऑटो-एनकोडर और ट्रांसफॉर्मर पर निर्भर करते हैं।

जेनरेटिव एआई के आसपास का शोर धीरे-धीरे बढ़ रहा है, जिसमें गार्टनर ने इसे अपनी “エマージिंग टेक्नोलॉजीज एंड ट्रेंड्स इम्पैक्ट रडार फॉर 2022” रिपोर्ट में शामिल किया है। कंपनी के अनुसार, यह बाजार में सबसे प्रभावशाली और तेजी से विकसित होने वाली प्रौद्योगिकियों में से एक है।

उस गार्टनर रिपोर्ट से कुछ प्रमुख भविष्यवाणियां हैं:

• 2025 तक, जेनरेटिव एआई का उपयोग 50 प्रतिशत दवा खोज और विकास पहलों द्वारा किया जाएगा।
• 2025 तक, जेनरेटिव एआई सभी डेटा का 10 प्रतिशत उत्पादन करेगा। 
• 2027 तक, 30 प्रतिशत निर्माता उत्पाद विकास प्रभावशीलता में सुधार के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करेंगे।

जेनरेटिव एआई तकनीकें

जेनरेटिव एआई मौजूदा पाठ, ऑडियो फ़ाइलों या छवियों का उपयोग करके नई सामग्री बना सकता है। यह कंप्यूटरों को इनपुट से संबंधित अंतर्निहित पैटर्न का पता लगाने में सक्षम बनाता है ताकि यह समान सामग्री का उत्पादन कर सके।

जेनरेटिव एआई विभिन्न तकनीकों के माध्यम से इस प्रक्रिया को प्राप्त करता है:

• जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GANs): जीएएन में दो न्यूरल नेटवर्क होते हैं। एक जनरेटर और एक डिस्क्रिमिनेटर नेटवर्क होता है जो एक दूसरे के खिलाफ तैनात किया जाता है ताकि दोनों के बीच संतुलन स्थापित किया जा सके। जनरेटर नेटवर्क स्रोत डेटा के समान नए डेटा या सामग्री का उत्पादन करता है। डिस्क्रिमिनेटर नेटवर्क स्रोत और उत्पन्न डेटा के बीच अंतर करने के लिए स्रोत और उत्पन्न डेटा को पहचानने के लिए काम करता है। 
• ट्रांसफॉर्मर: ट्रांसफॉर्मर मॉडल में जीपीटी-3 जैसे बड़े नाम शामिल हैं, और वे संज्ञानात्मक ध्यान की नकल करते हैं और इनपुट डेटा के हिस्सों के महत्व को माप सकते हैं। ट्रांसफॉर्मर को प्रशिक्षित किया जाता है ताकि वे भाषा या छवि को समझ सकें। वे वर्गीकरण कार्यों को सीखने और बड़े डेटासेट से पाठ या छवियों को उत्पन्न करने में भी सक्षम होते हैं। 
• वेरिएशनल ऑटो-एनकोडर: वेरिएशनल ऑटो-एनकोडर के साथ, एनकोडर इनपुट को संकुचित कोड में एनकोड करता है, जबकि डिकोडर कोड से मूल जानकारी को पुनरुत्पादित करता है। जब सही ढंग से प्रशिक्षित किया जाता है, तो संकुचित प्रतिनिधित्व इनपुट डेटा वितरण को एक छोटे आयामी प्रतिनिधित्व के रूप में संग्रहीत कर सकता है।

जेनरेटिव एआई अनुप्रयोग

जेनरेटिव एआई के लिए विभिन्न अनुप्रयोग हैं जो विपणन, शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा और मनोरंजन जैसे कई क्षेत्रों में फैले हुए हैं।

जेनरेटिव एआई के शीर्ष अनुप्रयोग यहां दिए गए हैं:

• स्वास्थ्य सेवा: जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क स्वास्थ्य सेवा उद्योगों में क्रांति ला रहे हैं। उन्हें कम प्रतिनिधित्व वाले डेटा के नकली उदाहरणों का उत्पादन करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, जो तब मॉडल को प्रशिक्षित करने और विकसित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। जीएएन का उपयोग डेटा पहचान, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा में सुधार के लिए भी किया जाता है। वे मूल्यवान रोगी डेटा को समझौता करने वाली प्रतिलिपि प्रक्रिया की समस्या का समाधान करते हैं। 
• संगीत: जेनरेटिव एआई का उपयोग संगीत में मानव मस्तिष्क की नकल करने वाले न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए भी किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, गूगल के मैगेंटा सॉफ्टवेयर ने पहला एआई गीत बनाया। संगीत में जेनरेटिव एआई का सबसे बड़ा लाभ इसकी नई शैलियों का निर्माण करने की क्षमता है। 
• मोशन पिक्चर: जेनरेटिव एआई के फिल्म उद्योग में अनुप्रयोग बढ़ते जा रहे हैं। यह पेशेवरों को किसी भी प्रकाश या मौसम की स्थिति के बावजूद किसी भी समय एक फ्रेम को कैप्चर करने में सक्षम बनाता है, क्योंकि फोटो को बाद में परिवर्तित किया जा सकता है। जेनरेटिव एआई चेहरे के संश्लेषण और आवाज क्लोनिंग का उपयोग करके अभिनेताओं की छवियों और वीडियो को विभिन्न आयु के साथ उपयोग करने में भी सक्षम है। 
• मीडिया: जेनरेटिव एआई का उपयोग मीडिया उद्योग में व्यापक रूप से किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, यह सुपर-रिज़ॉल्यूशन के माध्यम से सामग्री को अपस्केल कर सकता है। मशीन लर्निंग तकनीक कम गुणवत्ता वाली सामग्री को उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री में बदल सकती है। 
• रोबोटिक्स: जेनरेटिव मॉडलिंग रिनफोर्समेंट मशीन लर्निंग मॉडल को कम पूर्वाग्रह दिखाने और सिम्युलेशन और वास्तविक दुनिया में अमूर्त अवधारणाओं को समझने में मदद करता है।

जेनरेटिव एआई की चुनौतियाँ

जेनरेटिव एआई के सभी लाभों और अनुप्रयोगों के साथ, यह कुछ चुनौतियाँ भी प्रस्तुत करता है। एक के लिए, इसका उपयोग दुर्भाग्यपूर्ण अभिनेताओं द्वारा दुर्भाग्यपूर्ण गतिविधियों जैसे लोगों को धोखा देने या स्पैमी समाचार बनाने के लिए किया जा सकता है।

जेनरेटिव एआई एल्गोरिदम को कार्यों को सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए बहुत सारे प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। उसी समय, जीएएन पूरी तरह से नए चित्र या पाठ का आउटपुट नहीं कर सकते हैं, उन्हें डेटा लेना और मिलान करना होगा ताकि एक नया आउटपुट बनाया जा सके।

जेनरेटिव एआई की एक और चुनौती अप्रत्याशित परिणाम है, जिसमें जीएएन जैसे कुछ मॉडल नियंत्रित करने में कठिन होते हैं। जब ऐसा होता है, तो मॉडल अस्थिर हो सकते हैं और अप्रत्याशित परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं।

जेनरेटिव एआई कंपनियों के उदाहरण

विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए जेनरेटिव एआई में शामिल कई कंपनियां हैं:

• Synthesia: जेनरेटिव एआई कंपनियों में से एक सबसे प्रसिद्ध Synthesia है, जो वीडियो संश्लेषण प्रौद्योगिकी का एक प्रारंभिक अग्रणी था। यूके स्थित कंपनी की स्थापना 2017 में हुई थी और यह दृश्य सामग्री निर्माण के लिए नई सिंथेटिक मीडिया प्रौद्योगिकी को लागू करती है, साथ ही साथ प्रौद्योगिकी का लाभ उठाने के लिए आवश्यक लागत, कौशल और भाषा बाधाओं को कम करती है। 
• Mostly AI: Mostly AI ने सिंथेटिक डेटा इंजन विकसित किया है जो मौजूदा डेटा से वास्तविक और प्रतिनिधि सिंथेटिक डेटा को बड़े पैमाने पर अनुकरण करने में सक्षम बनाता है। यह स्वचालित रूप से मौजूदा डेटा से पैटर्न, संरचना और भिन्नता सीख सकता है। 
• Synthesis AI: Synthesis AI नए जेनरेटिव एआई मॉडल और विकसित हो रही सीजीआई तकनीकों को जोड़ती है। कंपनी के अनुसार, उनका प्रोप्राइटरी पाइपलाइन जटिल कंप्यूटर विजन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विशाल मात्रा में डेटा का उत्पादन करने में सक्षम बनाती है। 
• Synthetaic: एक प्रमुख सिंथेटिक डेटा कंपनी, Synthetaic उच्च गुणवत्ता वाले डेटा को एआई के लिए बढ़ाती है। कंपनी का आरएआईसी (रैपिड ऑटोमैटिक इमेज कैटेगराइजेशन) बड़े, अनस्ट्रक्चर्ड डेटासेट के विश्लेषण को स्वचालित करता है ताकि आप पारंपरिक दृष्टिकोण की तुलना में तेजी से एआई मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात कर सकें। 
• Aqemia: एक सिलिको ड्रग डिस्कवरी कंपनी, Aqemia जेनरेटिव एआई पर निर्भर करती है जो अनोखे क्वांटम-प्रेरित एल्गोरिदम का उपयोग करती है जो संयोजन के साथ संबंध की भविष्यवाणी करती है। यह तकनीक तेजी से अधिक अभिनव अणुओं की खोज में मदद करती है जिनके सफल होने की संभावना अधिक होती है। 
• AiMi: संगीत उद्योग में शीर्ष जेनरेटिव एआई कंपनियों में से एक, AiMi एक गतिशील, अंतहीन संगीत प्रवाह प्रदान करता है जो वास्तविक समय में पुनर्जीवित होता है। आप AiMi का उपयोग संगीत स्केप्स बनाने के लिए कर सकते हैं जो आपको निरंतर ध्वनि और दृश्यों में डूबो देते हैं।

ये जेनरेटिव एआई मॉडल का लाभ उठाने वाली नवाचारी और निरंतर विकसित हो रही प्रौद्योगिकियों को लाने वाली कई कंपनियों में से कुछ हैं।