बहुत से लोग बिना सोचे-समझे ही "एआई" का उपयोग करते हैं:
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इसका क्या अर्थ है, और
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रोजमर्रा की जिंदगी में यह कैसा दिखता है। 🧠📱
आइए इसे ठीक से स्पष्ट करें - कोई तकनीकी शब्दावली नहीं, कोई "रोबोट मस्तिष्क" मिथक नहीं, और यह दिखावा नहीं कि ऑटो-कंप्लीट वाली हर चीज़ एक सजीव प्राणी है।.
इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:
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एआई का पूरा नाम (संक्षिप्त, स्पष्ट उत्तर) ✅🤖
एआई का पूरा नाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है ।
दो शब्द। भयावह परिणाम।.
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कृत्रिम = मनुष्यों द्वारा निर्मित
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बुद्धि = सबसे रोचक पहलू (क्योंकि लोग इस बात पर बहस करते हैं कि "बुद्धि" आखिर है - वैज्ञानिक, दार्शनिक और आपके चाचा जो सोचते हैं कि बुद्धि का मतलब "क्रिकेट के आंकड़े जानना" है 😅)
एक स्पष्ट, व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली बुनियादी परिभाषा यह है: एआई का मतलब ऐसी प्रणालियों का निर्माण करना है जो बुद्धिमान व्यवहार से जुड़े कार्यों को कर सकें - जैसे सीखना, तर्क करना, धारणा और भाषा। [1]
AI का पूरा रूप वाक्यांश फिर से देखने को मिलेगा क्योंकि (1) यह पाठकों की मदद करता है और (2) खोज इंजन थोड़े नखरे वाले होते हैं 😬।
व्यवहार में “एआई” का क्या अर्थ है (और परिभाषाएँ जटिल क्यों हो जाती हैं) 🧠🧩
बात यह है कि एआई एक क्षेत्र है , कोई एक उत्पाद नहीं।
कुछ लोग "एआई" का प्रयोग निम्नलिखित अर्थों में करते हैं:
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ऐसी प्रणालियाँ जो "बुद्धिमान एजेंटों" की तरह कार्य करती हैं (लक्ष्यों की ओर निर्णय लेती हैं), या
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वे प्रणालियाँ जो "मानव-शैली" के कार्यों (दृष्टि, भाषा, योजना) को हल करती हैं, या
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वे प्रणालियाँ जो डेटा से पैटर्न सीखती हैं (यहीं पर मशीन लर्निंग का महत्व सामने आता है)।
इसीलिए परिभाषाएँ इस बात पर निर्भर करती हैं कि कौन बात कर रहा है - और इसीलिए गंभीर संदर्भ इस बात पर समय बिताते हैं सबसे पहले एआई के रूप में क्या माना जाता है
लोग अक्सर “एआई का पूरा नाम” क्यों पूछते हैं (और यह कोई मूर्खतापूर्ण प्रश्न नहीं है) 👀📌
यह एक समझदारी भरा सवाल है, क्योंकि:
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एआई का इस्तेमाल लापरवाही से किया जाता है , जैसे कि यह एक ही चीज हो (जबकि ऐसा नहीं है)।
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कंपनियां अपने उत्पादों पर "एआई" का लेबल लगा देती हैं, जबकि असल में वे सिर्फ उन्नत स्वचालन ही होते हैं।
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“एआई” का अर्थ अनुशंसा प्रणाली से लेकर चैटबॉट और भौतिक अंतरिक्ष में नेविगेट करने वाले रोबोट तक कुछ भी हो सकता है 🤖🛞
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लोग एआई को मशीन लर्निंग, डेटा साइंस या "इंटरनेट" के साथ मिला देते हैं, जो कि... सुनने में तो ठीक है, लेकिन सही नहीं है 😅
इसके अलावा: एआई एक वास्तविक क्षेत्र होने के साथ-साथ एक मार्केटिंग शब्द भी है। इसलिए बुनियादी बातों से शुरुआत करना - जैसे कि एआई का पूरा रूप - सही कदम है।
एक सरल "एआई को पहचानें" चेकलिस्ट (ताकि आप गुमराह न हों) 🕵️♀️🤖
अगर आप यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि कोई चीज़ "एआई" है या सिर्फ... हुडी पहने हुए सॉफ्टवेयर:
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क्या यह डेटा से सीखता है? (या यह ज्यादातर नियमों/यदि-तो तर्क पर आधारित है?)
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क्या यह नई स्थितियों पर भी लागू होता है? (या केवल सीमित, पूर्वनिर्धारित मामलों को ही संभालता है?)
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क्या आप इसका मूल्यांकन कर सकते हैं? (शुद्धता, त्रुटि दरें, अपवाद मामले, विफलता के तरीके?)
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क्या उच्च जोखिम वाले उपयोगों (विशेषकर भर्ती, स्वास्थ्य, वित्त, शिक्षा)
इससे परिभाषा संबंधी हर विवाद का जादुई समाधान नहीं हो जाता - लेकिन यह मार्केटिंग की उलझनों को दूर करने का एक व्यावहारिक तरीका है।.
एक अच्छी एआई व्याख्या में सीमाएं क्यों शामिल होती हैं (क्योंकि एआई की सीमाएं बहुत सारी हैं) 🚧
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक ठोस व्याख्या में यह उल्लेख होना चाहिए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता निम्नलिखित कार्य कर सकती है:
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विशिष्ट कार्यों (छवियों का वर्गीकरण करना, पैटर्न की भविष्यवाणी करना)
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और आश्चर्यजनक रूप से सामान्य ज्ञान (संदर्भ, अस्पष्टता, "एक सामान्य इंसान स्पष्ट रूप से क्या करेगा")
यह उस शेफ की तरह है जो एकदम सही सुशी बनाता है लेकिन अंडा उबालने के लिए उसे लिखित निर्देशों की आवश्यकता होती है।.
इसके अलावा: आधुनिक एआई सिस्टम आत्मविश्वास से गलत , इसलिए जिम्मेदार एआई मार्गदर्शन विश्वसनीयता, पारदर्शिता, सुरक्षा, पूर्वाग्रह और जवाबदेही , न कि केवल "ओह, यह चीज़ें उत्पन्न करता है।" [3]
तुलना तालिका: उपयोगी एआई संसाधन (वास्तविक जानकारी पर आधारित, न कि सनसनीखेज क्लिकबेट) 🧾🤖
यहां एक व्यावहारिक मिनी-मैप है - पांच ठोस संसाधन जो परिभाषाओं, बहसों, सीखने और जिम्मेदार उपयोग को कवर करते हैं:
| उपकरण / संसाधन | श्रोता | कीमत | यह कैसे काम करता है (और थोड़ी सी स्पष्टवादिता) |
|---|---|---|---|
| ब्रिटानिका: एआई का अवलोकन | शुरुआती | नि: शुल्क-ish | स्पष्ट, व्यापक परिभाषा; विपणन का झाग नहीं। [1] |
| स्टैनफोर्ड एनसाइक्लोपीडिया ऑफ फिलॉसफी: एआई | विचारशील पाठकों | मुक्त | “एआई के रूप में क्या माना जाता है” बहसों में पड़ता है; गहन लेकिन विश्वसनीय। [2] |
| NIST AI जोखिम प्रबंधन ढांचा (AI RMF) | बिल्डर्स + संगठन | मुक्त | एआई जोखिम + विश्वसनीयता वार्ता के लिए व्यावहारिक संरचना। [3] |
| ओईसीडी एआई सिद्धांत | नीति और नैतिकता के जानकार | मुक्त | मजबूत “क्या हमें करना चाहिए?” मार्गदर्शन: अधिकार, जवाबदेही, भरोसेमंद एआई। [4] |
| गूगल मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स | शिक्षार्थियों | मुक्त | एमएल अवधारणाओं का व्यावहारिक परिचय; यदि आप शून्य से शुरुआत कर रहे हैं तो भी मूल्यवान। [5] |
ध्यान दें कि ये सभी संसाधन एक ही प्रकार के नहीं हैं। यह जानबूझकर किया गया है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक लेन नहीं है - यह एक पूरी राजमार्ग की तरह है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाम मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग (भ्रम का क्षेत्र) 😵💫🔍
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) 🤖
एआई एक व्यापक छत्र है: वे तरीके जिनका उद्देश्य उन कार्यों को करना है जिन्हें हम बुद्धिमान व्यवहार से जोड़ते हैं - तर्क, योजना, धारणा, भाषा, निर्णय लेना। [1][2]
मशीन लर्निंग (एमएल) 📈
ML, AI का एक उपसमूह है जहाँ सिस्टम निश्चित नियमों के साथ स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए जाने के बजाय डेटा से पैटर्न सीखते हैं। (यदि आपने "डेटा पर प्रशिक्षित" सुना है, तो ML में आपका स्वागत है।) [5]
डीप लर्निंग (डीएल) 🧠
डीप लर्निंग मल्टी-लेयर न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने वाली ML का एक उपसमूह है, जिसका आमतौर पर विज़न और भाषा प्रणालियों में उपयोग किया जाता है। [5]
एक अटपटा लेकिन कारगर उपमा (और यह एकदम सही नहीं है, मुझ पर चिल्लाइए मत):
एआई रेस्तरां है। मशीन लर्निंग रसोई है। डीप लर्निंग एक ऐसा खास शेफ है जो कुछ व्यंजनों में माहिर है लेकिन कभी-कभी नैपकिन में आग लगा देता है 🔥🍽️
इसलिए जब कोई AI का पूरा नाम , तो अक्सर उनका मतलब व्यापक श्रेणी और उसके भीतर मौजूद विशिष्ट श्रेणी से होता है।
सरल शब्दों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता कैसे काम करती है (इसके लिए पीएचडी की आवश्यकता नहीं है) 🧠🧰
आप जिन अधिकांश एआई से मिलेंगे, वे इनमें से किसी एक पैटर्न में फिट होते हैं:
पैटर्न 1: नियम और तर्क प्रणालियाँ 🧩
पुराने जमाने की एआई अक्सर "अगर ऐसा होता है, तो वैसा करो" जैसे नियमों का इस्तेमाल करती थी। यह व्यवस्थित वातावरण में बहुत अच्छा काम करती है। लेकिन जब वास्तविकता उलझ जाती है (और वास्तविकता अक्सर अनियंत्रित होती है), तो यह विफल हो जाती है।.
पैटर्न 2: उदाहरणों से सीखना 📚
मशीन लर्निंग डेटा से सीखती है:
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स्पैम बनाम गैर-स्पैम 📧
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धोखाधड़ी बनाम वैध 💳
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“बिल्ली की तस्वीर” बनाम “मेरी धुंधली उंगली” 🐱👍
पैटर्न 3: पैटर्न पूर्ण करना और उत्पन्न करना ✍️
कुछ आधुनिक प्रणालियाँ टेक्स्ट/इमेज/ऑडियो/कोड उत्पन्न करती हैं। वे सुविधाजनक हो सकती हैं - लेकिन वे अविश्वसनीय भी हो सकती हैं, इसलिए दैनिक तैनाती के लिए सुरक्षा उपायों की आवश्यकता होती है: परीक्षण, निगरानी और स्पष्ट जवाबदेही। [3]
आपने शायद रोजमर्रा की जिंदगी में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कुछ उदाहरण देखे होंगे 📱🌍
रोजमर्रा में एआई के दिखने के उदाहरण:
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खोज रैंकिंग 🔎
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मानचित्र + यातायात पूर्वानुमान 🗺️
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सुझाव (वीडियो, संगीत, खरीदारी) 🎵🛒
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स्पैम/फ़िशिंग फ़िल्टरिंग 📧🛡️
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आवाज से संदेश 🎙️
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अनुवाद 🌐
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फ़ोटो सॉर्टिंग + एन्हांसमेंट 📸
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ग्राहक सहायता चैटबॉट 💬😬
और अधिक महत्वपूर्ण क्षेत्रों में:
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मेडिकल इमेजिंग सहायता 🏥
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आपूर्ति श्रृंखला पूर्वानुमान 🚚
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धोखाधड़ी का पता लगाना 💳
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औद्योगिक गुणवत्ता नियंत्रण 🏭
मुख्य विचार: कृत्रिम बुद्धिमत्ता आमतौर पर पर्दे के पीछे काम करने वाली एक मशीन होती , न कि कोई नाटकीय मानवरूपी रोबोट। क्षमा करें, विज्ञान कथा के शौकीन 🤷
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में सबसे बड़ी गलत धारणाएँ (और वे क्यों बनी रहती हैं) 🧲🤔
“एआई हमेशा सही होता है”
नहीं। एआई गलत हो सकता है - कभी सूक्ष्म रूप से, कभी हास्यास्पद रूप से, कभी खतरनाक रूप से (संदर्भ के आधार पर)। [3]
“एआई इंसानों की तरह समझता है”
अधिकांश एआई मानवीय अर्थों में "समझ" नहीं पाता है। यह पैटर्न को संसाधित करता है। यह लग , लेकिन यह वही बात नहीं है। [2]
“एआई एक तकनीक है”
एआई विधियों का एक समूह है (प्रतीकात्मक तर्क, संभाव्य दृष्टिकोण, तंत्रिका नेटवर्क, और अधिक)। [2]
"अगर यह एआई है, तो यह निष्पक्ष है।"
नहीं, ऐसा भी नहीं है। एआई डेटा या डिज़ाइन विकल्पों में मौजूद पूर्वाग्रह को प्रतिबिंबित और बढ़ा सकता है - यही कारण है कि शासन सिद्धांत और जोखिम ढाँचे मौजूद हैं। [3][4]
और हाँ, लोग "एआई" को दोष देना पसंद करते हैं क्योंकि यह एक बेनाम खलनायक जैसा लगता है। कभी-कभी गलती एआई की नहीं होती। कभी-कभी यह बस... खराब कार्यान्वयन, या गलत प्रोत्साहन, या किसी के द्वारा जल्दबाजी में किसी फीचर को लॉन्च करने की वजह से होती है 🫠
नैतिकता, सुरक्षा और विश्वास: एआई का उपयोग करते समय सब कुछ गड़बड़ न लगे 🧯⚖️
एआई का उपयोग भर्ती, ऋण, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और पुलिसिंग जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में किए जाने पर गंभीर प्रश्न उठते हैं।.
विश्वास के कुछ व्यावहारिक संकेत जिन पर ध्यान देना चाहिए:
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पारदर्शिता: क्या वे यह बताते हैं कि यह क्या करता है और क्या नहीं करता है?
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जवाबदेही: क्या परिणामों के लिए कोई वास्तविक व्यक्ति/संगठन जिम्मेदार है?
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लेखापरीक्षा योग्यता: क्या परिणामों की समीक्षा की जा सकती है या उन्हें चुनौती दी जा सकती है?
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गोपनीयता सुरक्षा: क्या डेटा को जिम्मेदारी से संभाला जाता है?
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पूर्वाग्रह परीक्षण: क्या वे समूहों में अनुचित परिणामों की जाँच करते हैं? [3][4]
यदि आप जोखिम के बारे में सोचने का एक ठोस तरीका चाहते हैं (बिना विनाशकारी चक्रों के), तो एनआईएसटी एआई आरएमएफ जैसे फ्रेमवर्क ठीक इसी तरह की "ठीक है, लेकिन हम इसे जिम्मेदारी से कैसे प्रबंधित करें?" सोच के लिए बनाए गए हैं। [3]
शुरुआत से एआई कैसे सीखें (बिना अपना दिमाग खराब किए) 🧠🍳
चरण 1: जानें कि एआई किन समस्याओं को हल करने का प्रयास करता है।
परिभाषाओं + उदाहरणों से शुरू करें: [1][2]
चरण 2: मशीन लर्निंग की बुनियादी अवधारणाओं से परिचित हों
पर्यवेक्षित बनाम गैर-पर्यवेक्षित, प्रशिक्षण/परीक्षण, ओवरफिटिंग, मूल्यांकन - यह रीढ़ की हड्डी है। [5]
चरण 3: कोई छोटी सी चीज बनाएं
"एक समझदार रोबोट बनाओ" नहीं। बल्कि कुछ इस तरह:
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एक स्पैम क्लासिफायर
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एक सरल अनुशंसाकर्ता
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एक छोटा छवि वर्गीकारक
सबसे अच्छी सीख वही होती है जो थोड़ी-बहुत परेशानी भरी हो। अगर सब कुछ बहुत सहज लग रहा है, तो शायद आपने असली चीज़ों को छुआ ही नहीं है 😅
चरण 4: नैतिकता और सुरक्षा को नज़रअंदाज़ न करें
यहां तक कि छोटी परियोजनाएं भी गोपनीयता, पूर्वाग्रह और दुरुपयोग के सवाल उठा सकती हैं। [3][4]
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के पूर्ण रूप के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (संक्षिप्त उत्तर, अनावश्यक जानकारी नहीं) 🙋♂️🙋♀️
कंप्यूटर में एआई का पूरा नाम
कृत्रिम बुद्धिमत्ता। अर्थ वही है - बस इसे सॉफ्टवेयर/हार्डवेयर में लागू किया गया है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाम रोबोटिक्स
नहीं। रोबोटिक्स में एआई का उपयोग किया जा सकता है, लेकिन रोबोटिक्स में सेंसर, यांत्रिकी, नियंत्रण प्रणाली और भौतिक अंतःक्रिया भी शामिल होती है।.
एआई का मतलब सिर्फ रोबोट और चैटबॉट से कहीं अधिक है।
बिलकुल नहीं। कई एआई सिस्टम अदृश्य होते हैं: रैंकिंग, अनुशंसाएं, पहचान, पूर्वानुमान।.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव की तरह सोचती है
अधिकांश एआई मनुष्यों की तरह नहीं सोचता। "सोचना" एक जटिल शब्द है - यदि आप गहन बहस चाहते हैं, तो एआई के दर्शन पर चर्चाएँ इस पर गहराई से विचार करती हैं। [2]
अचानक सब लोग हर चीज़ को एआई क्यों कहने लगे हैं?
क्योंकि यह एक शक्तिशाली लेबल है। कभी सटीक, कभी लचीला... जैसे ट्रैक पैंट।.
सारांश + संक्षिप्त समीक्षा 🧾✨
आप एआई के पूर्ण रूप , और हाँ - यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ।
लेकिन व्यावहारिक निष्कर्ष यह है: एआई कोई एक गैजेट या ऐप नहीं है। यह विधियों का एक व्यापक क्षेत्र है जो मशीनों को ऐसे कार्य करने में मदद करता है जो बुद्धिमान प्रतीत होते हैं - पैटर्न सीखना, भाषा को संभालना, छवियों को पहचानना, निर्णय लेना और (कभी-कभी) सामग्री उत्पन्न करना। यह अत्यधिक प्रभावी हो सकता है, कभी-कभी जटिल भी हो सकता है, और यह जिम्मेदार जोखिम सोच से लाभान्वित होता है। [3][4]
संक्षिप्त सारांश:
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एआई का पूरा नाम = आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 🤖
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक व्यापक शब्द है (इसमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दोनों शामिल हैं) 🧠
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता शक्तिशाली तो है, लेकिन जादुई नहीं - इसकी भी सीमाएं और जोखिम हैं 🚧
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एआई दावों का मूल्यांकन करते समय ठोस ढाँचे/सिद्धांतों का उपयोग करें ⚖️ [3][4]
अगर आपको कुछ और याद न रहे, तो बस इतना याद रखें: जब कोई "एआई" कहे, तो यह पता लगा लें कि यह किस प्रकार का एआई है। 😉
संदर्भ
[1] एनसाइक्लोपीडिया ब्रिटानिका - कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई): परिभाषा, इतिहास और प्रमुख दृष्टिकोण - कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) - एनसाइक्लोपीडिया ब्रिटानिका
[2] स्टैनफोर्ड एनसाइक्लोपीडिया ऑफ फिलॉसफी - कृत्रिम बुद्धिमत्ता: एआई क्या है, मुख्य अवधारणाएं और प्रमुख दार्शनिक बहसें - कृत्रिम बुद्धिमत्ता - स्टैनफोर्ड एनसाइक्लोपीडिया ऑफ फिलॉसफी
[3] एनआईएसटी - एआई जोखिम प्रबंधन ढांचा (एआई आरएमएफ 1.0): शासन, जोखिम, पारदर्शिता, सुरक्षा और जवाबदेही (पीडीएफ) - एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन ढांचा (एआई आरएमएफ 1.0) पीडीएफ
[4] ओईसीडी.एआई - ओईसीडी एआई सिद्धांत: भरोसेमंद एआई, मानवाधिकार और जिम्मेदार विकास और तैनाती - ओईसीडी एआई सिद्धांत - ओईसीडी.एआई
[5] गूगल डेवलपर्स - मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स: मशीन लर्निंग की मूल बातें, मॉडल प्रशिक्षण, मूल्यांकन और मुख्य शब्दावली - मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स - गूगल डेवलपर्स