एआई प्रोग्रामिंग के बारे में जानें: क्या आप लोगों की तुलना में प्रोग्राम स्मार्टर का निर्माण कर सकते हैं?

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जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) शब्द का उल्लेख किया जाता है, तो हममें से ज्यादातर तुरंत अपनी पसंदीदा किताबों या फिल्मों के भीतर चित्रित आत्म-जागरूक मशीनों के बारे में सोचते हैं।.

हम उन रोबोटों की कल्पना करते हैं जो खुद के लिए सोच सकते हैं जैसे कि आर 2-डी 2, मशीनें जो अपराध से लड़ती हैं और एस्ट्रोबॉय जैसे मनुष्यों की रक्षा करती हैं; या हम एक ऐसी दुनिया की कल्पना करते हैं जिसमें ये सोच मशीनें हमारे खिलाफ हो गई हैं, जहां एचएएल 9000 अपने चालक दल या स्काईनेट पर हमला करता है, जो सभी मानव जाति के खिलाफ अपमानजनक है.

चाहे हम एआई को अच्छे या बुरे के रूप में देखते हैं, हम में से कई एआई को कंप्यूटर विज्ञान की एक अपरिहार्य प्रगति के रूप में देखते हैं, जहां कंप्यूटर सिस्टम अंततः सोचने और समस्या को सुलझाने में सक्षम हैं या मनुष्यों की तुलना में बेहतर हैं।.

आधुनिक एआई की वास्तविकता कम ग्लैमरस और अधिक आकर्षक दोनों है.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग बढ़ती हुई संख्या में किया जा रहा है, जिसमें हैंड राइटिंग से लेकर कार चलाने तक की ऑनलाइन मदद प्रदान की जा रही है, लेकिन इनमें से कोई भी हॉलीवुड की दृष्टि से तुलना नहीं करता है। इन उपलब्धियों के पीछे हमने जो जबरदस्त तरक्की या अविश्वसनीय विज्ञान दिया है, उसे नजरअंदाज करना आसान है.

कंप्यूटर विज्ञान में, AI प्रोग्रामिंग में डिजाइनिंग सिस्टम शामिल है जो एक समस्या को “तर्कसंगत” कर सकता है, कई संभावित परिणामों का मूल्यांकन कर सकता है और सफलता के लिए उच्चतम क्षमता वाला मार्ग चुन सकता है।.

एक बार जब कोई AI प्रोग्राम अपना समाधान चुन लेता है, तो उसे उस कार्रवाई के परिणामों का मूल्यांकन करने में सक्षम होना चाहिए, और अगली बार उसी तरह का निर्णय लेने के लिए उस जानकारी को वापस संदर्भित करना चाहिए। इस तरह, एक AI सिस्टम “प्रोग्रामिंग सीखता है” और “समस्या-समाधान” इसकी प्रोग्रामिंग की सीमा के भीतर.

पारंपरिक प्रोग्रामिंग के विपरीत, जो मुख्य रूप से गणित और तर्क पर निर्भर करता है, AI प्रोग्रामिंग के लिए कंप्यूटर वैज्ञानिकों को कई अन्य विषयों, जैसे मनोविज्ञान, तंत्रिका विज्ञान और भाषा विज्ञान को शामिल करने की आवश्यकता होती है, ताकि मानव-जैसी प्रक्रियाओं और व्यवहारों को दोहरा सकने वाली प्रणालियों को विकसित किया जा सके।.

एआई अनुसंधान बुद्धि के विशिष्ट क्षेत्रों, जैसे तर्क, योजना, संचार, रचनात्मकता और वस्तु हेरफेर पर ध्यान केंद्रित करता है। कई लोगों के लिए, यह वह जगह है जहाँ AI हमारी उम्मीदों से कम है.

पूरी तरह से काम करने वाले मनुष्यों की तरह काम करने के बजाय, एआई कार्यक्रमों में आम तौर पर बहुत संकीर्ण ध्यान केंद्रित किया जाता है, जैसे कि एक विशिष्ट गेम खेलना सीखना या टाइप किए गए या पूछे गए प्रश्नों के लिए तार्किक प्रतिक्रिया प्रदान करना।.

लेकिन इन उपलब्धियों को नजरअंदाज नहीं किया जाना चाहिए, क्योंकि प्रत्येक छोटी उन्नति कार्य AI को एक कदम सामान्य बुद्धि के अंतिम लक्ष्य के करीब ले जाती है.

एआई प्रोग्रामिंग का इतिहास

जबकि कहानियां बनाई गई हैं और सदियों से AI की संभावना के बारे में सिद्धांत प्रस्तावित थे, 1956 तक AI का औपचारिक अध्ययन नहीं हुआ था, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर 1956 के डार्टमाउथ समर रिसर्च प्रोजेक्ट ने AI को अनुसंधान के एक वैध क्षेत्र के रूप में स्थापित किया।.

अगले पंद्रह वर्षों के लिए, AI अनुसंधान ने कई प्रमुख छलांगें लीं, उस दौरान कंप्यूटरों को चेकर्स पर जीतना, उन्नत गणित समस्याओं को हल करना और यहां तक ​​कि बोलना सिखाया गया था.

जब 1970 के दशक के मध्य में सरकारी धन सूख गया, तो AI अनुसंधान कई वर्षों तक धीमा रहा। लेकिन 1980 के दशक के दौरान एआई में हमारी रूचि को पुनर्जीवित किया गया था, मुख्यतः विशेषज्ञ प्रणालियों की सफलता के आधार पर, मेनफ्रेम कंप्यूटरों को निर्णय लेने के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया था।.

इन विशेषज्ञ मशीनों ने नियमों का ज्ञान आधार और ज्ञात तथ्यों के साथ-साथ एक अनुमान इंजन का उपयोग किया ताकि नए तथ्यों का अनुमान लगाने के लिए पहले से मौजूद ज्ञान को लागू किया जा सके।.

उसी समय, पीसी के उदय ने AI अनुसंधान के लिए एक नया क्षेत्र बनाया.

क्लाइंट-सर्वर मॉडल ने प्रोग्रामर को बड़े पैमाने पर मेनफ्रेम – समय और बजट के मामले में काफी बचत करने की स्वतंत्रता की अनुमति दी.

और 1980 और 1990 के दशक में कंप्यूटर अधिक परस्पर जुड़े हुए हैं, एआई शोधकर्ता साझा कंप्यूटिंग वातावरण की शक्ति का लाभ उठाने में सक्षम थे.

इस पूरी अवधि के दौरान, AI का क्षेत्र विस्तार कर रहा था और कुख्याति प्राप्त कर रहा था। सबसे पहचानने योग्य घटनाक्रमों में से एक 1997 में हुआ था, जब आईबीएम के डीप ब्लू ने विश्व विजेता चैंपियन, गैरी रासदेव को हराया था.

इस घटना ने एआई के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़ को चिह्नित किया, क्योंकि यह दर्शाता था कि एक कंप्यूटर न केवल एक खेल सीख सकता है, बल्कि पहले केवल मनुष्यों के लिए उपलब्ध विचार के स्तर को प्राप्त कर सकता है।.

आज, AI के क्षेत्र ने हमारे स्मार्टफ़ोन पर कम्प्यूटरीकृत व्यक्तिगत सहायता से लेकर सेल्फ-ड्राइविंग कारों तक कई वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को देखा है, और आगे स्वचालन की मांग बढ़ रही है.

जबकि सामान्य बुद्धि अभी भी विज्ञान-फाई फिल्मों के लिए आरक्षित हो सकती है, कंप्यूटर हर दिन अधिक जटिल निर्णय लेने की प्रक्रियाओं से निपटने में सक्षम हैं.

कहाँ जानें एआई प्रोग्रामिंग

चाहे आप एक अनुभवी प्रोग्रामर हैं, जो AI में शाखा की तलाश कर रहे हैं या आप बस शुरू कर रहे हैं, ये साइटें आपके कार्यक्रमों में AI अवधारणाओं को शामिल करने में आपकी मदद कर सकती हैं।.

  • खेलों के लिए एआई प्रोग्रामिंग का परिचय: एआई प्रोग्रामिंग के लिए यह आसान परिचय आपको एआई तत्वों को एक साधारण राक्षस गेम में जोड़ना सिखाता है। जोड़े जा रहे सभी तर्कों के लिए नमूना कोड और विस्तृत स्पष्टीकरण के माध्यम से, आप एआई प्रोग्रामिंग में विभिन्न प्रकार की आवश्यक अवधारणाओं को जल्दी से सीख सकते हैं.
  • लिस्प ट्यूटोरियल: इस साइट में एआई प्रोग्रामिंग के लिए सबसे लोकप्रिय भाषाओं में से एक लिस्प सीखने के लिए ट्यूटोरियल का संग्रह है, विशेष रूप से एआई अनुसंधान के शुरुआती दशकों में.
  • प्रोलॉग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोग्रामिंग: इस मास्टर स्तर के पाठ्यक्रम के लिए पाठ्यक्रम की रूपरेखा और व्याख्यान नोट्स प्रोलॉग, एआई अनुसंधान में प्रमुख भाषाओं में से एक, साथ ही उन्नत प्रोलॉग प्रोग्रामिंग अवधारणाओं और एआई कार्यान्वयन के लिए एक परिचय प्रदान करते हैं।.
  • C # में एल्गोरिदम: इस साइट का AI अनुभाग C # डेवलपर्स के लिए संसाधनों की एक बहुतायत प्रदान करता है जो AI कॉन्सेप्ट को अपने काम में लागू करना चाहते हैं, जिनमें नमूना कोड, ट्यूटोरियल और AI विकास पर आधुनिक सिद्धांत शामिल हैं।.

ऑनलाइन समुदाय

वेब पर बहुत सारे एआई उत्साही हैं। यदि आप AI, या आधुनिक विकास के पीछे कई सिद्धांतों के बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं, तो इन AI समुदाय साइटों की जाँच करें.

  • एआई फ़ोरम: एआई-संबंधित मंचों का यह संग्रह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दार्शनिक निहितार्थ, वर्तमान शोध, चैटबॉट, एचएएल और भाषा और विचार पर नए दृष्टिकोण जैसे विषयों को शामिल करता है।.
  • आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए फोरम: टेक्सास विश्वविद्यालय द्वारा होस्ट किया गया, यह ऑनलाइन समुदाय कृत्रिम बुद्धि में वर्तमान मुद्दों पर चर्चा करने के लिए द्वि-साप्ताहिक बैठक करता है। प्रत्येक बैठक के दौरान, एक विशिष्ट अतिथि वक्ता AI के एक प्रमुख क्षेत्र पर एक बात प्रस्तुत करता है। पिछली वार्ता के टेप उनके संग्रह अनुभाग में उपलब्ध हैं.
  • गेम-एआई फोरम: यह फोरम खेल विकास के लिए विशेष रूप से एआई कार्यान्वयन पर केंद्रित है.

पुस्तकें

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की किताबें वैध प्रोग्रामिंग गाइड से लेकर साइंस फिक्शन की चरम उड़ानों तक हैं। इस मार्गदर्शिका के लिए, हमने अपने पाठ की सूची को वर्तमान प्रोग्रामिंग प्रथाओं और अच्छी तरह से स्थापित सिद्धांतों को कवर करने के लिए सीमित कर दिया है.

  • कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक आधुनिक दृष्टिकोण (2009) रसेल और नॉरविग द्वारा: यह पाठ आधुनिक सिद्धांतों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कार्यान्वयन का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है। यह खुफिया सिद्धांत, तार्किक तर्क और गेम खेलने जैसी अवधारणाओं को दिखाता है, यह दिखाता है कि उन्हें प्रोग्रामिंग, रोबोटिक्स और यहां तक ​​कि मनुष्यों पर कैसे लागू किया जा सकता है। कंप्यूटर वैज्ञानिकों के लिए मुख्य रूप से लिखे जाने के दौरान, यह पुस्तक भाषाविद् या वर्तमान एआई ट्रेंड से मोहित किसी को भी रुचि दे सकती है.
  • डमीज के लिए मशीन लर्निंग (२०१६) म्यूलर और मासारोन द्वारा: सबूत है कि एआई ने मुख्यधारा को मारा है, यहां तक ​​कि दुमियां भी शामिल हो रही हैं! AI के लिए यह एंट्री-लेवल गाइड, आज कैसे और क्यों इस्तेमाल किया जा रहा है, का एक बुनियादी अवलोकन प्रदान करता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में मौलिक अवधारणाओं को प्रस्तुत करता है, और पायथन पर विशेष जोर देने के साथ AI को लागू करने के लिए उपयोग की जा रही प्रोग्रामिंग भाषाओं और उपकरणों का अवलोकन प्रदान करता है और आर.
  • जावा डीप लर्निंग अनिवार्य है (२०१६) युसुके सुगोमोरी द्वारा: यह उन्नत पाठ अनुभवी जावा डेवलपर्स या डेटा वैज्ञानिक के लिए है जो एआई अवधारणाओं को अपने जावा प्रोग्रामिंग में लागू करना चाहते हैं। पुस्तक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के एक बुनियादी अवलोकन के माध्यम से पाठकों को चलता है और फिर उन्हें जावा प्रोग्रामिंग पर जोर देने के साथ कई मौजूदा एआई और डीप लर्निंग अवधारणाओं और कार्यान्वयन को कवर करने वाले अभ्यासों की एक श्रृंखला के माध्यम से कदम से कदम उठाती है।.
  • आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोग्रामिंग के प्रतिमान: सामान्य लिस्प में केस स्टडीज (1991) पीटर नॉरविग द्वारा: यह उन्नत प्रोग्रामिंग पाठ कई जटिल एआई कार्यक्रमों को अलग करता है और पाठकों को कॉमन लिस्प का उपयोग करके उन्हें फिर से लिखने की प्रक्रिया के माध्यम से निर्देशित करता है। यह पुस्तक सिद्धांत के बजाय वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर केंद्रित है, जिसमें बड़े और जटिल कार्यक्रम विकास पर विशेष जोर दिया गया है। एआई कार्यान्वयन से परे, यह दक्षता में सुधार और जटिल लिस्प कार्यक्रमों के निवारण के लिए एक उत्कृष्ट मार्गदर्शिका है.
  • कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए प्रोग्लोग प्रोग्रामिंगइवान ब्रात्को द्वारा (2000): यह पाठ प्रोलॉग का परिचय और सामान्य एआई अवधारणाओं के लिए एक मार्गदर्शिका है। प्रोलॉग भाषा में ग्राउंडिंग के साथ पाठकों को प्रदान करने के बाद, लेखक कई प्रोलॉग-आधारित अभ्यासों और उदाहरणों का उपयोग करता है कि कैसे आधुनिक प्रोग्रामिंग में एआई को शामिल किया जा सकता है।.
  • एकता एआई गेम प्रोग्रामिंग (2015) रे बर्रे एट अल द्वारा: यह उन्नत प्रोग्रामिंग गाइड प्रोग्रामर के लिए C # की बुनियादी समझ और एकता संपादक का उपयोग करने का अनुभव है। यह एआई प्रोग्रामिंग में आवश्यक अवधारणाओं को प्रस्तुत करता है और एक संवेदी प्रणाली बनाने, पथ-खोज प्रणाली विकसित करने, कृत्रिम भीड़ बनाने, चरित्र व्यवहार का निर्माण करने और अपनी दुनिया और पात्रों को अधिक वास्तविक दिखाने के लिए फजी लॉजिक अवधारणाओं को लागू करने के लिए खेल विकास के भीतर उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है।.

निष्कर्ष

आधुनिक एआई प्रोग्रामर होने के नाते जेट्सन शैली के हाउसकीपिंग रोबोट के रूप में काफी शांत नहीं हो सकता है। लेकिन मोबाइल प्रौद्योगिकियों के तेजी से अपनाने और इंटरनेट ऑफ थिंग्स के उदय ने एआई को फिर से सुर्खियों में ला दिया है.

अब हम अधिक शक्तिशाली व्यक्तिगत सहायक, स्व-ड्राइविंग कार, अनुकूली आवाज पहचान सॉफ्टवेयर, अनुवाद उपकरण, स्वचालित सहायता प्रणाली, और निश्चित रूप से, अधिक यथार्थवादी वीडियो गेम बनाने के लिए कोड डेवलपर्स को देखते हैं।.

एआई का अंतिम भविष्य अनिश्चित हो सकता है, लेकिन यह स्पष्ट है कि इस बिंदु से एअर इंडिया कंप्यूटर और मशीन विकास में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा.

आगे पढ़ना और संसाधन

हमारे पास एआई कोडिंग और विकास से संबंधित अधिक गाइड, ट्यूटोरियल और इन्फोग्राफिक्स हैं:

  • प्रोलॉग संसाधन: यह भाषा विशेष रूप से भाषा को संसाधित करने के लिए विकसित की गई थी.
  • लिस्प: पहली उच्च स्तरीय भाषाओं में से एक, यह एआई प्रोग्रामिंग में काफी महत्वपूर्ण रही है। Lisp वेरिएंट पर हमारे लेख देखें: AutoLISP, Clojure, Common Lisp, Emacs Lisp; योजना.
  • चैटबोट के साथ प्यार में पड़ने से कैसे बचें: चुटीले शीर्षक के बावजूद, यह इन्फोग्राफिक कंप्यूटर पर बात करने का एक शानदार इतिहास प्रदान करता है.

सुपर कंप्यूटर मानवता के भविष्य को आकार देने वाले हैं

जानना चाहते हैं कि AI वास्तव में कहां से निकाल रहा है? हमारे इन्फोग्राफिक, सुपर कंप्यूटर मानवता के भविष्य को आकार देने वाले हैं

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