आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एआई कंप्यूटर सिस्टम के विकास और कार्यान्वयन को संदर्भित करता है जो ऐसे कार्य कर सकता है जिन्हें आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। एआई सिस्टम को डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने अनुभव से सीखने और सूचित निर्णय लेने या उस जानकारी के आधार पर कार्रवाई करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

एआई में मशीन लर्निंग नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग कंप्यूटर विजन रोबोटिक्स, एक्सपर्ट सिस्टम और बहुत कुछ सहित तकनीकों और तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। ये प्रौद्योगिकियां एआई सिस्टम को बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने, पैटर्न पहचानने और भविष्यवाणियां या सिफारिशें करने में सक्षम बनाती हैं।

मशीन लर्निंग, एआई का एक उपक्षेत्र, एल्गोरिदम विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करता है जो कंप्यूटर को स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना अनुभव से सीखने और सुधारने की अनुमति देता है। इसके बजाय, वे जिस डेटा के सामने आते हैं, उसमें पैटर्न और उदाहरणों से सीखते हैं। डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग का एक सबसेट, मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को नियोजित करता है।

एआई स्वास्थ्य सेवा, वित्त, परिवहन, निर्माण, ग्राहक सेवा और मनोरंजन सहित विभिन्न क्षेत्रों में आवेदन पाता है। क्रियाशील एआई के कुछ उदाहरणों में वर्चुअल पर्सनल असिस्टेंट (जैसे, सिरी, गूगल असिस्टेंट), अनुशंसा प्रणाली (जैसे, नेटफ्लिक्स की मूवी अनुशंसाएं), स्वायत्त वाहन, धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणाली और चिकित्सा निदान उपकरण शामिल हैं।

जबकि एआई कई लाभ और अवसर प्रदान करता है, यह नैतिक और सामाजिक चिंताओं को भी उठाता है। इनमें निजता से जुड़े मुद्दे, एल्गोरिद्म में पक्षपात, नौकरी का विस्थापन और मानवीय निर्णय लेने पर एआई का प्रभाव शामिल हैं। इन चिंताओं को नियमों, मानकों और जिम्मेदार एआई विकास प्रथाओं के माध्यम से दूर करने का प्रयास किया जा रहा है।

कुल मिलाकर, एआई तेजी से आगे बढ़ रहा है, नवाचार चला रहा है और भविष्य में हमारे जीवन को बहुत प्रभावित करने की क्षमता के साथ विभिन्न उद्योगों को बदल रहा है।
                             

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