जनरेटिव एआई क्या है?

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

जनरेटिव एआई के माध्यम से, कंप्यूटर इनपुट से संबंधित मूलभूत पैटर्न सीख सकते हैं, जो उन्हें समान सामग्री का उत्पादन करने में सक्षम बनाता है। ये सिस्टम जनरेटिव प्रतिद्वंद्वी नेटवर्क (GANs), वेरिएशनल ऑटोएनकोडर और ट्रांसफॉर्मर पर निर्भर करते हैं।

जनरेटिव एआई के बारे में हype धीरे-धीरे बढ़ रहा है, जिसमें गार्टनर ने इसे अपनी “उभरती प्रौद्योगिकियों और रुझानों के प्रभाव रडार 2022 की 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, जनरेटिव एआई का उपयोग 50 प्रतिशत दवा खोज और विकास पहलों द्वारा किया जाएगा।
  
• 2025 तक, जनरेटिव एआई सभी डेटा का 10 प्रतिशत उत्पादन करेगा।
   
• 2027 तक, 30 प्रतिशत निर्माता उत्पाद विकास प्रभावशीलता में सुधार के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग करेंगे।

जनरेटिव एआई तकनीक

जनरेटिव 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 वे समान सामग्री का उत्पादन कर सकें।

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

• जनरेटिव प्रतिद्वंद्वी नेटवर्क (GANs): GANs में दो न्यूरल नेटवर्क होते हैं। एक जनरेटर और एक विभेदक नेटवर्क होता है जो दोनों के बीच संतुलन स्थापित करने के लिए एक दूसरे के खिलाफ खड़े होते हैं। जनरेटर नेटवर्क स्रोत डेटा के समान नए डेटा या सामग्री का उत्पादन करता है। विभेदक नेटवर्क स्रोत और उत्पन्न डेटा के बीच अंतर करने के लिए मूल से क्या करीब है, इसे पहचानने के लिए डेटा को भेद 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 जा सकता है ताकि वे भाषा या छवि को समझ सकें और बड़े डेटासेट से पाठ या छवियों को उत्पन्न करने के लिए वर्गीकरण कार्य भी सीख सकते हैं। 
• वेरिएशनल ऑटोएनकोडर: वेरिएशनल ऑटोएनकोडर के साथ, एनकोडर इनपुट को संकुचित कोड में एनकोड करता है, जबकि डीकोडर कोड से मूल जानकारी को पुनः उत्पन्न 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।

जनरेटिव एआई अनुप्रयोग

जनरेटिव एआई के लिए विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक अनुप्रयोग हैं, जैसे कि विपणन, शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा और मनोरंजन।

जनरेटिव एआई के कुछ शीर्ष अनुप्रयोग हैं:

• स्वास्थ्य सेवा: जनरेटिव प्रतिद्वंद्वी 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 और विकसित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। GANs डेटा पहचान के लिए भी उपयोग किए जाते हैं, जो डेटा गोपनीयता और सुरक्षा में सुधार करते हैं। वे रिवर्स प्रक्रिया की समस्या का समाधान करते हैं जो मूल्यवान रोगी डेटा को खतरे में डाल सकती है। 
• संगीत: जनरेटिव एआई का उपयोग संगीत में भी किया जा रहा है जो मानव मस्तिष्क की नकल करने वाले न्यूरल नेटवर्क बना सकता है। उदाहरण के लिए, गूगल के मैगेंटा सॉफ्टवेयर ने पहला एआई गीत बनाया। संगीत में जनरेटिव एआई का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह नए विधाओं का निर्माण कर सकता है। 
• मोशन पिक्चर: जनरेटिव एआई के फिल्म उद्योग में अनुप्रयोग बढ़ रहे हैं। यह पेशेवरों को किसी भी समय फ्रेम कैप्चर करने में सक्षम बनाता है, चाहे प्रकाश या मौसम की स्थिति कुछ भी हो, क्योंकि फोटो को बाद में परिवर्तित किया जा सकता है। जनरेटिव एआई चेहरे के संश्लेषण और आवाज क्लोनिंग का उपयोग करके अभिनेताओं की छवियों और वीडियो को विभिन्न उम्र के साथ उपयोग करने में सक्षम बना सकता है। 
• मीडिया: जनरेटिव 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: जनरेटिव मॉडलिंग रोबोटिक्स में सहायक मशीन लर्निंग मॉडल को कम पूर्वाग्रह दिखाने में मदद करती है और सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया में अमूर्त अवधारणाओं को समझने में सक्षम है।

जनरेटिव एआई की चुनौतियाँ

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

जनरेटिव एआई एल्गोरिदम को अपने कार्यों को सफलतापूर्वक प्रदर्शन करने के लिए बहुत सारे प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। उसी समय, GANs पूरी तरह से नए चित्र या पाठ का उत्पादन नहीं कर सकते हैं, उन्हें डेटा लेने और इसे मिलाकर एक नया आउटपुट बनाने की आवश्यकता होती है।

जनरेटिव एआई की एक और चुनौती अप्रत्याशित परिणाम है, कुछ मॉडल जैसे कि GANs को नियंत्रित करना मुश्किल है। जब ऐसा होता है, तो मॉडल अस्थिर हो सकते हैं और एक अप्रत्याशित परिणाम का उत्पादन कर सकते हैं।

जनरेटिव एआई कंपनियों के उदाहरण

विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए जनरेटिव एआई से जुड़ी कई कंपनियाँ हैं:

• सिंथेसिया: जनरेटिव एआई कंपनियों में से एक सबसे प्रसिद्ध सिंथेसिया है, जो वीडियो सिंथेसिस प्रौद्योगिकी का एक प्रारंभिक अग्रणी था। यूके स्थित कंपनी की स्थापना 2017 में हुई थी और यह दृश्य सामग्री निर्माण के लिए नए सिंथेटिक मीडिया प्रौद्योगिकी को लागू करती है, साथ ही प्रौद्योगिकी का लाभ उठाने के लिए आवश्यक कौशल और भाषा बाधाओं को कम करने के लिए। 
• मोस्टली एआई: मोस्टली एआई ने सिंथेटिक डेटा इंजन विकसित किया है जो वास्तविक और प्रतिनिधित्व सिंथेटिक डेटा को बड़े पैमाने पर अनुकरण करने में सक्षम बनाता है। यह मौजूदा डेटा से पैटर्न, संरचना और भिन्नता सीखने के लिए स्वचालित रूप से सीख सकता है। 
• सिंथेसिस एआई: सिंथेसिस एआई नए जनरेटिव एआई मॉडल और विकसित हो रही सीजीआई प्रौद्योगिकियों को जोड़ती है। कंपनी के अनुसार, उनकी मालिकाना पाइपलाइन जटिल कंप्यूटर दृष्टि मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा के निर्माण को सक्षम बनाती है। 
• सिंथेटिक: सिंथेटिक एक प्रमुख सिंथेटिक डेटा कंपनी है जो एआई के लिए उच्च गुणवत्ता वाला डेटा बढ़ाती है। कंपनी का आरएआईसी (रैपिड ऑटोमैटिक इमेज कैटेगराइजेशन) बड़े, अनस्ट्रक्चर्ड डेटासेट के विश्लेषण को स्वचालित करता है ताकि आप पारंपरिक दृष्टिकोणों की तुलना में एआई मॉडल को तेजी से प्रशिक्षित और तैनात कर सकें। 
• एकेमिया: एकेमिया एक सिलिको ड्रग डिस्कवरी कंपनी है जो अनोखे क्वांटम-प्रेरित एल्गोरिदम पर निर्भर करती है जो संबंध की भविष्यवाणी करते हैं और एआई के साथ जुड़ जाते हैं। यह तकनीक तेजी से और अधिक नवाचारी अणुओं की खोज में मदद करती है जिनके सफल होने की संभावना अधिक होती है। 
• एआईएमआई: संगीत उद्योग में शीर्ष जनरेटिव एआई कंपनियों में से एक, एआईएमआई एक गतिशील, अंतहीन इलेक्ट्रॉनिक संगीत प्रवाह प्रदान करता है जो वास्तविक समय में पुनर्जीवित होता है। आप एआईएमआई का उपयोग करके निरंतर ध्वनि और दृश्यों में डूबने वाले संगीत स्केप्स बना सकते हैं।
  

वे जनरेटिव एआई मॉडल का लाभ उठाकर नवाचारी और निरंतर विकसित हो रही प्रौद्योगिकियों को लाने वाली कई कंपनियों में से कुछ हैं।