एआई उद्योग अगले दशक में प्रौद्योगिकी में मजबूत, व्यापक-आधारित विकास की संभावना से उत्साहित है। यह कई कारकों के कारण है, लेकिन मुख्य रूप से कंप्यूटिंग शक्ति में तेजी से वृद्धि और एआई एल्गोरिदम के कार्य करने के तरीके पर इसके प्रभाव के कारण है। चीन भी पिछले कुछ समय से एआई के अपने संस्करण का प्रदर्शन कर रहा है और इस प्रौद्योगिकी क्षेत्र में अधिक नकदी प्रवाह के रूप में यह एक बार फिर तेज होने के लिए तैयार है। एआई में विभिन्न प्रकार की प्रौद्योगिकियां शामिल हैं जो कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग सहित विभिन्न क्षेत्रों में मानव समस्या-समाधान कौशल को बेहतर बनाने के लिए सॉफ़्टवेयर और कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं का लाभ उठाती हैं।
इस क्षेत्र को मोटे तौर पर जेनरेटिव और विश्लेषणात्मक एआई में विभाजित किया जा सकता है। जेनरेटिव एआई सिस्टम तंत्रिका नेटवर्क, आनुवंशिक एल्गोरिदम या अन्य तरीकों पर आधारित एल्गोरिदम के माध्यम से बुद्धिमान वस्तुओं या सिस्टम को बनाने का काम करते हैं। विश्लेषणात्मक एआई सांख्यिकीय विश्लेषण के साथ-साथ एल्गोरिदम डिजाइन और डेटा माइनिंग पर आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करके पैटर्न पहचान में सहायता करता है। हालाँकि, AI के दोनों संस्करणों में कुछ अतिव्यापी विशेषताएं हैं जो उन्हें दुनिया भर के व्यवसायों और अनुसंधान संस्थानों के लिए समान रूप से आकर्षक बनाती हैं। यहां एआई विकास के लिए चीन के समानांतर ब्रह्मांड को चलाने वाले प्रमुख रुझानों का अवलोकन दिया गया है:
डीप लर्निंग और एआई में चीन का प्रभुत्व – China’s Dominance in Deep Learning and AI
डीप लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र है जो कंप्यूटर को सिमुलेशन और खोज के माध्यम से सीखने की अनुमति देता है। इस एआई तकनीक की सफलता जटिल गणितीय गणनाओं के साथ-साथ बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करके जटिल प्रणालियों को मॉडल करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क की क्षमता में निहित है। Microsoft, Baidu और Apple जैसी कंपनियों ने हाल ही में इसे AI के भविष्य के रूप में देखते हुए गहन शिक्षा के विकास और अपनाने के लिए महत्वपूर्ण संसाधन दिए हैं।
यह विधि विशेष रूप से छवि पहचान, आवाज और पाठ प्रसंस्करण और व्यवसाय और उद्योग की कई शाखाओं में अन्य कार्यों के लिए उपयुक्त है। दुनिया को इतनी बारीकी से मॉडल करने की नेटवर्क की क्षमता ने एक नई प्रकार की सुपर-शक्तिशाली डेटा-भूखी इकाई के उदय के बारे में चिंताओं को प्रेरित किया है। हालाँकि, वही तकनीक जो ये परिणाम उत्पन्न कर सकती है, स्वास्थ्य देखभाल, परिवहन और कई अन्य क्षेत्रों में भी गहरी सफलताएँ प्रदान कर सकती है।
डेटा उपलब्धता और मानकीकरण में तीव्र वृद्धि – Rapid Growth In Data Availability And Standardization
एआई प्रासंगिक डेटा की उपलब्धता में विस्तार और उद्योगों में डेटा प्रारूपों के मानकीकरण से भी प्रेरित है। AI अपने परिणामों की गणना करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करता है। इसे जितने अधिक डेटा के साथ काम करना होगा, इसके परिणाम उतने ही सटीक हो सकते हैं। हालाँकि, अधिकांश उपलब्ध AI प्रौद्योगिकियाँ केवल कुछ डेटा प्रारूपों को संभालने में सक्षम हैं, जिससे तैनाती में देरी और अक्षमता हो सकती है।
यह एक विशेष चिंता का विषय है क्योंकि जितना अधिक डेटा उत्पन्न होता है, उतना ही अधिक इसे मानकीकृत करने की आवश्यकता होती है। इसलिए, देश और कंपनियां अपने डेटा को अधिक आसानी से सुलभ बनाने के लिए मानकीकरण करके एआई के माध्यम से डेटा की उपलब्धता में वृद्धि से लाभ उठा सकते हैं। चीन ने इस क्षेत्र में नेतृत्व किया है, अलीबाबा और टेनसेंट जैसी बड़ी चीनी कंपनियां पहले से ही ब्लॉकचेन तकनीक के माध्यम से क्रॉस-इंडस्ट्री डेटा मानकीकरण की व्यवहार्यता तलाश रही हैं।
अनुसंधान एवं विकास पर विशेष ध्यान – Strong Focus On Research And Development
यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां चीन विशेष रूप से अपनी बड़ी घरेलू तकनीकी कंपनियों के प्रयासों के माध्यम से उत्कृष्ट प्रदर्शन कर रहा है। जबकि Google और Facebook जैसे पश्चिमी तकनीकी दिग्गज, IBM जैसी बहुराष्ट्रीय कंपनियों के साथ, सभी AI अनुसंधान और विकास में निवेश कर रहे हैं, वे बड़े पैमाने पर क्षेत्र के उत्पादक पक्ष पर केंद्रित हैं। जब विश्लेषणात्मक पक्ष की बात आती है, तो ये कंपनियां संचालन में सहायता के लिए एआई का उपयोग करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करती हैं, जैसे कि बीमा दावों को प्रबंधित करने में मदद करना। इस बीच, चीनी तकनीकी कंपनियां दोनों एआई प्रौद्योगिकियों को विकसित करने में भारी निवेश कर रही हैं।
चीन की शीर्ष एआई कंपनी सेंसटाइम के सीईओ ली वान ने हाल ही में सरकारी स्वामित्व वाली चाइना डेली को बताया कि उनकी कंपनी चीन के एआई विकास में एक प्रमुख भूमिका निभाना चाहती है: “हमें लगता है कि पांच से 10 वर्षों में, एआई मुख्य डिजिटल समर्थन होगा हमारे जीवन में प्रणाली।
गणना और डेटा के लिए सुरक्षा मानकों को कड़ा करना – Tightening Of Security Standards For Computation And Data
अगले कुछ वर्षों में एआई के लिए सबसे महत्वपूर्ण परिवर्तनों में से एक क्षेत्र में सुरक्षा मानकों को कड़ा करना होगा। गणना के लिए एक मानक एआई एल्गोरिदम को वैध के रूप में सत्यापित करने की अनुमति देगा, इस प्रकार यह सुनिश्चित करेगा कि वे दुर्भावनापूर्ण डेटा नहीं भेज रहे हैं। इस बीच, डेटा के लिए एक मानक यह सुनिश्चित करेगा कि जो संगठन इस डेटा को संग्रहीत और उपयोग करते हैं, वे उचित प्रक्रियाओं का पालन कर रहे हैं। इसलिए, कंपनियां यह पता लगाने में सक्षम होंगी कि कोई दुष्ट एआई एल्गोरिदम कब काम कर रहा है, जबकि नागरिक अपने डेटा तक अधिक आसानी से पहुंच पाएंगे। इन दोनों क्षेत्रों में वर्तमान में प्रयोग चल रहे हैं और 2020 में इसे अधिक व्यापक रूप से स्वीकार किया जाएगा, जिससे एआई को और बढ़ावा मिलेगा।
सहायक जीवनयापन और रोबोटिक सहायक – Assisted Living And Robotic Assistants
अगले दशक में रोबोटिक्स चीन के सहायता प्राप्त जीवन उद्योग का एक प्रमुख घटक होगा, क्योंकि अधिक लोग दैनिक कार्यों में सहायता के लिए एआई की ओर रुख करेंगे। चीन की सरकार बुजुर्गों की मदद के लिए डिज़ाइन की गई नई पीढ़ी के रोबोट के विकास को प्रोत्साहित कर रही है। इनमें ऐसे उपकरण शामिल हो सकते हैं जो व्यक्तिगत स्वच्छता में मदद करते हैं, साथ ही ऐसे उपकरण भी शामिल हो सकते हैं जो ड्राइविंग या खाना पकाने जैसे कार्यों में मदद कर सकते हैं। जबकि “प्यारे” रोबोटों की एक नई पीढ़ी कुछ समय से प्रदर्शित हो रही है, ये उपकरण विशेष रूप से व्यावहारिक नहीं हैं। अधिक मजबूत एआई रोबोटों की एक नई पीढ़ी उपयोगी चीजों की एक विस्तृत श्रृंखला करने में सक्षम होगी, साथ ही उपयोग के लिए अधिक अनुकूल भी होगी।
सारांश – Summary
चीन पिछले एक दशक से एआई में भारी निवेश कर रहा है और ऐसा लगता है कि यह प्रवृत्ति जारी रहेगी। यह कंप्यूटिंग शक्ति में तेजी से वृद्धि और उपलब्ध डेटा के विस्तार का लाभ उठाने के लिए अच्छी स्थिति में है जो कई नए एआई नवाचारों को बढ़ावा देगा।
