गुणवत्ता वाले एआई ऐप्स विकसित करने की सबसे बड़ी चुनौतियां?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने शुरुआत से ही दुनिया में बड़े पैमाने पर बदलाव किए हैं लेकिन अब भी इसे अपने अनुप्रयोगों के विकास और नवाचार में कुछ बड़ी चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है।

यहां हम उन चुनौतियों में से कुछ देखेंगे जिनका सामना कृत्रिम बुद्धि की दुनिया कर रही है। इसके अलावा, उद्यम गतिशीलता समाधान वे हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता से सबसे अधिक लाभान्वित होते हैं। इसलिए जिन लोगों को इन मोबिलिटी सॉल्यूशंस की जरूरत है, वे ही इन चुनौतियों से सबसे ज्यादा प्रभावित हैं। आइए इन सभी चुनौतियों को एक-एक करके विस्तार से देखें।

एआई अनुप्रयोगों के विकास के लिए चुनौतियां

1. अक्षम कंप्यूटिंग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए बहुत उन्नत और कुशल प्रकार की मशीनरी और प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। क्लाउड कंप्यूटिंग इसके लिए एक समाधान प्रतीत होता है लेकिन अगर हम वर्तमान सॉफ्टवेयर और उपकरणों को ध्यान में रखते हैं तो वे भी पर्याप्त नहीं हैं। यह उन पहली चुनौतियों में से एक है जिसका आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधान करता है। एआई की तकनीक जैसे मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग ऐसी चीजें हैं जिनके लिए गणना की शीर्ष गति की आवश्यकता होती है। इनके लिए, गणना सूक्ष्म या नैनोसेकंड की तीव्र दर से की जानी चाहिए। कुछ मामलों में, गणना की गति नैनोसेकंड से कम होनी चाहिए।

2. समर्थन की कमी

यह चुनौती एआई सॉफ्टवेयर विकास की प्रगति को बाधित करती है। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि बहुत से लोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से परिचित नहीं होते हैं और इसके अलावा वे यह नहीं समझते हैं कि ऐसी मशीन का उपयोग कैसे किया जाए जो खुद सोचने और सीखने में सक्षम हो। लोगों से जिस अस्वीकृति का सामना करना पड़ता है, वह उसे प्रगति करने और विकास की नई ऊंचाइयों को प्राप्त करने से रोकता है। अब चूंकि लोगों द्वारा इसकी मांग नहीं की जाती है इसलिए बाजार में इसकी कोई मांग नहीं है और परिणामस्वरूप, निगम या संगठन भी एआई में निवेश नहीं करते हैं। इस तरह उसे समर्थन की कमी का सामना करना पड़ता है।

3. विश्वास हासिल करने में असमर्थ

जैसा कि नाम से पता चलता है कि यह एक प्रकार की बुद्धि है लेकिन एक अमानवीय है। इससे लोगों में संदेह पैदा होता है कि कैसे एक मशीन निर्णय लेने में सक्षम है। और यह बैंक प्रक्रिया की तरह सरल नहीं है जहां आप केवल गणित एल्गोरिदम दिखा सकते हैं और ग्राहक इसे समझता है या कम से कम आप ग्राहक का विश्वास हासिल करने में सक्षम हैं। जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बात आती है तो प्रक्रिया बहुत अधिक जटिल होती है। इसे आम जनता को समझाना मुश्किल है। और इसलिए लोग इस पर आसानी से भरोसा नहीं करते, इसे स्वीकार करना तो दूर की बात है।

4. एकल-उद्देश्य विशेषज्ञता

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब तक केवल सीमित उपयोगों की सेवा करने में सक्षम रहा है। यह कैसा प्रदर्शन करता है, दिए गए इनपुट और इसके साथ उत्पादित आउटपुट को पढ़ने और बनाए रखने से है। हालांकि यह केवल सर्वोत्तम परिणामों के साथ ऐसा करता है जो सामने आते हैं। लेकिन यह केवल एक ही कार्य में बेहतर और बेहतर होने तक सीमित है।
मनुष्य की तरह किसी भी प्रकार के कार्य को करने वाली कृत्रिम बुद्धि अभी तक कुशलता से विकसित नहीं हुई है। और यह उद्यम गतिशीलता प्रबंधन के लिए आवश्यक है । हालांकि इसे जल्द ही विकसित किया जा सकता है, अभी के लिए, यह बाजार में नहीं है।

5. बेहतर व्याख्या की आवश्यकता

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर और एप्लिकेशन और उत्पाद बनाने और विकसित करने वाली कंपनियां और डेवलपर्स आम जनता को अपने लक्ष्यों और उपलब्धि को समझने में सक्षम नहीं हैं। उन्होंने जनता के सामने यह स्पष्ट नहीं किया है कि उन्होंने अब तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता से क्या हासिल किया है।

यही बात लोगों के मन में शंका पैदा करती है। पूर्व निर्धारित लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए व्याख्यात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को क्यूरेट और फैलाया जाना चाहिए। डेवलपर्स को कृत्रिम बुद्धि की निर्णय लेने की शक्ति की व्याख्या करने में सक्षम होना चाहिए और इसके अलावा यह ठीक और न्यायपूर्ण है। तभी लोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को तहे दिल से स्वीकार करेंगे।

6. उल्लंघनों की संभावना

मशीन लर्निंग सिस्टम और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उन्हें मिलने वाले डेटा पर अत्यधिक निर्भर करते हैं। और बेहतर प्रदर्शन के लिए यह डेटा अक्सर व्यक्तिगत और संवेदनशील प्रकृति का होता है। यही वह है जो उन्हें चोरी और उल्लंघनों का शिकार बनाता है। और साथ ही, आज के समय में इस प्रकार के उल्लंघन काफी आम हो गए हैं।

जिसके अनुसरण में ऐसे कृत्रिम बुद्धि के निर्माण और विकास के लिए नियम और कानून भी बनाए गए हैं जो व्यक्ति के डेटा और उसकी गोपनीयता, सुरक्षा आदि के लिए कोई खतरा पैदा नहीं करते हैं। यह मशीन लर्निंग सिस्टम और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुप्रयोगों के लिए बनाया गया है क्योंकि वे बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करें जो प्रकृति में संवेदनशील है।

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7. एल्गोरिदम का पूर्वाग्रह

एआई एप्लिकेशन आमतौर पर उस प्रशिक्षण के अनुसार काम करते हैं जो उन्हें पहले के डेटा पर मिला था। समस्या तब उत्पन्न होती है जब खराब डेटा चलन में आ जाता है और एआई एप्लिकेशन उसके अनुसार काम करना शुरू कर देता है। इसलिए उन्हें निष्पक्ष डेटा पर प्रशिक्षित करने और आसानी से समझाने योग्य एल्गोरिदम तैयार करने की आवश्यकता है।

8. डेटा की कमी

भले ही कंपनियों और संगठनों के पास भारी मात्रा में डेटा हो, लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए उपयोगी डेटा अभी भी पर्याप्त नहीं है। इसके अलावा, सबसे कुशल कृत्रिम बुद्धिमत्ता वह है जिसे पर्यवेक्षित प्रशिक्षण प्रदान किया जाता है और इस प्रकार के प्रशिक्षण को लेबल किए गए डेटा द्वारा सीखा जाता है जो प्रकृति में भी दुर्लभ है।

इसलिए ऐसी मशीन लर्निंग सिस्टम और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एप्लिकेशन विकसित करने और बनाने की जरूरत है जो कम डेटा पर ज्यादा काम कर सकें। और यह भी हो सकता है कि समय के साथ दुनिया काम करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए पर्याप्त डेटा सेट तैयार कर पाए, जो आज के समय में काफी दुर्लभ है।

निष्कर्ष

इसलिए हमने देखा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है और एआई सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के समय कुछ सबसे बड़ी चुनौतियाँ क्या हो सकती हैं । लेकिन इसमें कोई संदेह नहीं है कि एआई ने पहले ही दुनिया पर कब्जा करना शुरू कर दिया है, फिर भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस के लिए बहुत अधिक विकास और विकास की आवश्यकता है।

साथ ही, AI को अब तक सभी ने स्वीकार नहीं किया है। कई कंपनियां और क्षेत्र बाकी हैं जिन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता और इसके अनुप्रयोगों के अनुकूल बनाने की आवश्यकता है। लेकिन वह समय दूर नहीं है क्योंकि उद्योग पहले से ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सामने आने वाली चुनौतियों को मिटाने की कोशिश कर रहा है।