1950 ના દાયકાના ઉનાળામાં, યુવા વૈજ્ઞાનિકોના જૂથે એક મેળાવડા દરમિયાન "કૃત્રિમ બુદ્ધિ" શબ્દની રચના કરી, આ ઉભરતા ક્ષેત્રના ઔપચારિક જન્મને ચિહ્નિત કરે છે.
થોડા દાયકાઓ દરમિયાન, AI વિકાસના વિવિધ તબક્કાઓમાંથી પસાર થયું છે.તેની શરૂઆત નિયમ-આધારિત સિસ્ટમોથી થઈ હતી, જ્યાં AI સિસ્ટમ્સ મેન્યુઅલી લખેલા નિયમો અને તર્ક પર આધાર રાખે છે.પ્રારંભિક નિષ્ણાત સિસ્ટમો આ તબક્કાના લાક્ષણિક પ્રતિનિધિઓ હતા.આવી AI પ્રણાલીઓને પૂર્વવ્યાખ્યાયિત નિયમો અને જ્ઞાનની જરૂર હતી અને તે અણધારી પરિસ્થિતિઓને હેન્ડલ કરવામાં અસમર્થ હતી.
પછી મશીન લર્નિંગ આવ્યું, જેણે મશીનોને ડેટામાંથી પેટર્ન અને નિયમો શીખવાની મંજૂરી આપીને નોંધપાત્ર પ્રગતિ કરી.સામાન્ય પદ્ધતિઓમાં નિરીક્ષિત શિક્ષણ, દેખરેખ વિનાનું શિક્ષણ અને મજબૂતીકરણ શિક્ષણનો સમાવેશ થાય છે.આ તબક્કા દરમિયાન, AI સિસ્ટમ્સ ડેટાના આધારે આગાહીઓ અને નિર્ણયો લઈ શકે છે, જેમ કે ઇમેજ રેકગ્નિશન, સ્પીચ રેકગ્નિશન અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ.
આગળ, ડીપ લર્નિંગ મશીન લર્નિંગની એક શાખા તરીકે ઉભરી આવી.તે માનવ મગજની રચના અને કાર્યક્ષમતાનું અનુકરણ કરવા માટે મલ્ટિ-લેયર ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે.ઈમેજ અને સ્પીચ રેકગ્નિશન, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ, વગેરે જેવા ક્ષેત્રોમાં ડીપ લર્નિંગ દ્વારા સફળતા પ્રાપ્ત થઈ છે. આ તબક્કામાં AI સિસ્ટમ્સ મોટા પાયે ડેટામાંથી શીખી શકે છે અને મજબૂત તર્ક અને પ્રતિનિધિત્વ ક્ષમતાઓ ધરાવે છે.
હાલમાં, AI વ્યાપક એપ્લિકેશન અને ઝડપી વિકાસનો અનુભવ કરી રહ્યું છે.તે આરોગ્યસંભાળ, નાણાં, પરિવહન, શિક્ષણ અને વધુ સહિત વિવિધ ક્ષેત્રોમાં લાગુ કરવામાં આવ્યું છે.AI ટેક્નોલૉજીની સતત પ્રગતિ, અલ્ગોરિધમ્સમાં સુધારો, કમ્પ્યુટિંગ પાવરમાં વધારો અને ડેટાસેટ્સના શુદ્ધિકરણે AIના અવકાશ અને પ્રદર્શનને વધુ વિસ્તૃત કર્યું છે.AI માનવ જીવન અને ઉત્પાદનમાં એક બુદ્ધિશાળી સહાયક બની ગયું છે.
ઉદાહરણ તરીકે, સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગમાં, AI સલામત અને કાર્યક્ષમ ડ્રાઇવર વિનાનું પરિવહન હાંસલ કરીને, ધારણા, નિર્ણય લેવા અને નિયંત્રણ પ્રણાલી દ્વારા રસ્તાની સ્થિતિ, ટ્રાફિક સિગ્નલો અને અન્ય વાહનોને સ્વાયત્ત રીતે ઓળખવા અને પ્રતિસાદ આપવા સક્ષમ બનાવે છે.તબીબી નિદાન અને સહાયતાના ક્ષેત્રમાં, AI રોગના નિદાન અને સારવારના નિર્ણયોમાં ડોકટરોને મદદ કરીને વિશાળ માત્રામાં તબીબી ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે.મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ સાથે, AI ગાંઠો શોધી શકે છે, તબીબી છબીઓનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે, ફાર્માસ્યુટિકલ સંશોધનમાં મદદ કરી શકે છે, વગેરે, જેનાથી તબીબી કાર્યક્ષમતા અને ચોકસાઈમાં સુધારો થાય છે.
AI નાણાકીય જોખમ નિયંત્રણ અને રોકાણના નિર્ણયોમાં પણ વ્યાપક એપ્લિકેશન શોધે છે.તે નાણાકીય ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે, કપટપૂર્ણ પ્રવૃત્તિઓને ઓળખી શકે છે, જોખમોનું મૂલ્યાંકન કરી શકે છે અને રોકાણના નિર્ણય લેવામાં મદદ કરી શકે છે.મોટા પાયે ડેટા પર ઝડપથી પ્રક્રિયા કરવાની ક્ષમતા સાથે, AI પેટર્ન અને વલણો શોધી શકે છે, બુદ્ધિશાળી નાણાકીય સેવાઓ અને ભલામણો પ્રદાન કરે છે.
વધુમાં, AI ઔદ્યોગિક ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને અનુમાનિત જાળવણી માટે લાગુ કરી શકાય છે.તે ઔદ્યોગિક ઉત્પાદનમાં પ્રક્રિયાઓ અને સાધનોની જાળવણીને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકે છે.સેન્સર ડેટા અને ઐતિહાસિક રેકોર્ડ્સનું વિશ્લેષણ કરીને, AI સાધનોની નિષ્ફળતાની આગાહી કરી શકે છે, ઉત્પાદન યોજનાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકે છે અને ઉત્પાદન કાર્યક્ષમતા અને સાધનોની વિશ્વસનીયતામાં સુધારો કરી શકે છે.
બુદ્ધિશાળી ભલામણ સિસ્ટમ્સ અન્ય ઉદાહરણ છે.AI વપરાશકર્તાઓની રુચિઓ અને પસંદગીઓના આધારે વ્યક્તિગત ભલામણો અને સૂચનો પ્રદાન કરી શકે છે.આનો ઉપયોગ ઈ-કોમર્સ, સંગીત અને વિડિયો પ્લેટફોર્મમાં વ્યાપકપણે થાય છે, જે વપરાશકર્તાઓને તેમની જરૂરિયાતો સાથે મેળ ખાતા ઉત્પાદનો અને સામગ્રી શોધવામાં મદદ કરે છે.
રોબોટિક વેક્યુમ ક્લીનર્સથી ફેશિયલ રેકગ્નિશન ટેક્નોલોજી સુધી, વિશ્વ ચેસ ચેમ્પિયનને હરાવીને IBMની “ડીપ બ્લુ”થી લઈને તાજેતરના લોકપ્રિય ચેટજીપીટી સુધી, જે પ્રશ્નોના જવાબ આપવા, માહિતી પ્રદાન કરવા અને કાર્યો કરવા માટે કુદરતી ભાષાની પ્રક્રિયા અને મશીન લર્નિંગ ટેકનિકનો ઉપયોગ કરે છે, AIએ પ્રવેશ કર્યો છે. જાહેર અભિપ્રાય.આ વ્યવહારુ એપ્લિકેશનો વિવિધ ક્ષેત્રોમાં AI ની હાજરીનો માત્ર એક નાનો અંશ છે.જેમ જેમ ટેક્નોલોજી આગળ વધી રહી છે, અમે વધુ નવીન AI એપ્લિકેશન્સની અપેક્ષા રાખી શકીએ છીએ જે સમગ્ર બોર્ડમાં ઉદ્યોગો અને પ્રક્રિયાઓને ફરીથી આકાર આપશે.
પોસ્ટ સમય: જુલાઈ-17-2023