संक्षेप में: सीमित मेमोरी AI पुराने डेटा से सीखता है और फ़ैसले लेने के लिए हाल के इनपुट को भी थोड़े समय के लिए इस्तेमाल करता है। सेल्फ-ड्राइविंग कारें, चैटबॉट और सुझाव देने वाले सिस्टम इसके रोज़मर्रा के उदाहरण हैं, और आज यही AI का सबसे आम प्रकार है।
परिचय:
सीमित मेमोरी वाले मशीन लर्निंग मॉडल पहले सीखी गई सामग्री, तथ्यों, लोकल स्टोरेज या परिस्थितियों से ज्ञान प्राप्त करते हैं। रिएक्टिव मशीनों के विपरीत, सीमित मेमोरी वाली मशीनें अस्थायी ज्ञान जमा करने के उद्देश्य से अपने सामने रखे गए कार्यों या डेटा का विश्लेषण करके अतीत से सीख सकती हैं।
सीमित मेमोरी AI क्या है?
जैसा कि नाम से पता चलता है, सीमित मेमोरी AI ऐसी मशीन से बनी है जो अतीत में झाँक सकती है। डेटा या कार्यों का अवलोकन करके पिछले अनुभवों से सीखती है। इस प्रकार की AI पहले से प्रोग्राम की गई जानकारी के साथ ऐतिहासिक ज्ञान का उपयोग करती है और जटिल कार्य करते हुए पूर्वानुमान लगाती है।[1]
सीमित मेमोरी AI कैसे काम करती है?
सीमित मेमोरी AI तब उपयोग की जाती है जब टीम बिना अंतराल के मॉडल को लगातार प्रशिक्षित करती है कि डेटा का विश्लेषण और उपयोग कैसे करना है, और उसी अनुभव के आधार पर मशीन भविष्य के परिणामों का अनुमान लगाती है।
मशीन लर्निंग में सीमित मेमोरी AI का उपयोग करते समय छह चरणों का पालन करना ज़रूरी है:
- आवश्यक मशीन लर्निंग मॉडल तैयार किया जाता है।
- मॉडल को पूर्वानुमान या अनुमान लगाने में सक्षम होना चाहिए।
- मॉडल को सामाजिक फ़ीडबैक स्वीकार करने में सक्षम होना चाहिए।
- मॉडल को पर्यावरण से मिली प्रतिक्रिया स्वीकार करनी होती है।
- फ़ीडबैक को डेटा के रूप में सहेजा जाना चाहिए।
- इन चरणों का एक क्रम में दोहराया जाना आवश्यक है।
सीमित मेमोरी वाली आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने वाले मुख्य मशीन लर्निंग दृष्टिकोण कौन-से हैं?
रिइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग:
यह मशीन लर्निंग का एक प्रकार है जो प्रयोग या प्रशिक्षण और त्रुटि के माध्यम से बेहतर पूर्वानुमान या अनुमान बनाना सीखता है।
लॉन्ग शॉर्ट टर्म मेमोरी (LSTM):
यह एक प्रकार की मेमोरी है जो किसी क्रम में अगली वस्तु का अनुमान लगाने के लिए पिछली जानकारी का उपयोग करती है। पूर्वानुमान लगाते समय, LSTM अधिक हाल के प्रमाणों को प्राथमिकता देते हैं और पुराने डेटा को कम महत्व देते हैं, फिर भी वे निष्कर्ष निकालने के लिए उसका उपयोग करते हैं।
इवोल्यूशनरी जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (E-GAN):
यह समय के साथ विकसित होता है और पिछले अनुभवों के आधार पर थोड़े अलग रास्ते अपनाता है। यह मॉडल अपने विकासवादी म्यूटेशन चक्र के दौरान लगातार बेहतर रास्ते की खोज में रहता है, और सिमुलेशन, आँकड़ों या संयोग का उपयोग करके विभिन्न लक्ष्यों को पूरा करता है।[2]
सीमित मेमोरी AI का उदाहरण क्या है?
उदाहरण के लिए, स्वायत्त वाहन दूसरी गाड़ियों की गति और दिशा पर नज़र रखने के लिए सीमित मेमोरी AI का उपयोग करते हैं, जिससे उन्हें "सड़क पढ़ने" और आवश्यक समायोजन करने में मदद मिलती है। आने वाले डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने की इस प्रक्रिया के कारण वे हाईवे पर अधिक सुरक्षित होते हैं।
दूसरी ओर, सीमित मेमोरी AI अपने नाम के अनुसार अब भी सीमित ही है। स्वायत्त कारें जिस डेटा का उपयोग करती हैं वह क्षणिक होता है और वाहन की दीर्घकालिक मेमोरी में नहीं रखा जाता।
सीमित मेमोरी AI की कुछ विशेषताएँ क्या हैं?
- जटिल कार्यों को संभालने में सक्षम।
- ऐतिहासिक अनुभव को संग्रहीत करने में सक्षम।
- यह AI की वर्तमान स्थिति है और कुछ लोगों का कहना है कि हम एक दीवार तक पहुँच चुके हैं।
निष्कर्ष:
सीमित मेमोरी वाली मशीनें प्रभावी निर्णय लेने के लिए पिछले अनुभवों का उपयोग कर सकती हैं। मशीनें अपने पहले से प्रोग्राम किए गए सैद्धांतिक आधार का उपयोग करके डेटा के अवलोकनों का विश्लेषण करती हैं। अवलोकन किया गया डेटा थोड़े समय के लिए रखा जाता है और फिर हटा दिया जाता है।
- Understanding the Four Types of Artificial Intelligence. 14 नवंबर 2016; यहाँ उपलब्ध: https://www.govtech.com/computing/understanding-the-four-types-of-artificial-intelligence.html.
- Introduction to AI. यहाँ उपलब्ध: https://builtin.com/artificial-intelligence.
सीमित मेमोरी AI के उदाहरण
आप रोज़ जिस AI का उपयोग करते हैं, उनमें से अधिकांश सीमित मेमोरी AI है। ये आम उदाहरण हैं:
- सेल्फ़-ड्राइविंग कारें कम समय की अवधि में आसपास के वाहनों और पैदल यात्रियों की गति, दिशा और दूरी को ट्रैक करती हैं, और उसे सड़क नियमों के प्रशिक्षित ज्ञान के साथ जोड़ती हैं।
- चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट प्रासंगिक उत्तर देने के लिए मौजूदा बातचीत का उपयोग करते हैं।
- वीडियो, संगीत और शॉपिंग ऐप्स पर सुझाव प्रणालियाँ आपकी हाल की गतिविधि से सीखती हैं।
- फ़्रॉड डिटेक्शन नए लेन-देन की तुलना आपके हाल के खर्च के पैटर्न से करता है।
- नेविगेशन ऐप्स तेज़ रास्ते सुझाने के लिए हाल के ट्रैफ़िक डेटा का उपयोग करते हैं।
- इमेज और फ़ेस रिकग्निशन मॉडल जो बड़े फ़ोटो सेट पर प्रशिक्षित होते हैं।
- डिमांड फ़ोरकास्टिंग अगले सप्ताह की स्टॉक ज़रूरतों का अनुमान लगाने के लिए हाल की बिक्री का उपयोग करती है; देखें AI एनालिटिक्स।
सीमित मेमोरी AI कैसे काम करती है
एक मॉडल को पहले पिछले डेटा के बड़े सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। चलते समय वह हाल के इनपुट की अल्पकालिक मेमोरी भी रखता है। वह उस मेमोरी को हमेशा नहीं रखता, इसीलिए इसे "सीमित" कहा जाता है। इसकी तुलना रिएक्टिव मशीन से करें, जिसमें कोई मेमोरी होती ही नहीं।
AI के चार प्रकार एक नज़र में
आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस को अक्सर चार प्रकारों में बाँटा जाता है, जो इस पर निर्भर करते हैं कि किसी सिस्टम के पास कितनी मेमोरी और कितनी समझ है।
| प्रकार | मेमोरी और समझ | उदाहरण | आज मौजूद है? |
|---|---|---|---|
| रिएक्टिव मशीन | कोई मेमोरी नहीं; केवल मौजूदा इनपुट पर प्रतिक्रिया देता है | IBM Deep Blue शतरंज कंप्यूटर | हाँ |
| सीमित मेमोरी AI | पुराने डेटा से सीखता है और हाल के इनपुट को थोड़े समय के लिए इस्तेमाल करता है | सेल्फ-ड्राइविंग कारें, चैटबॉट, सुझाव देने वाले सिस्टम | हाँ, आज का ज़्यादातर AI |
| थ्योरी ऑफ़ माइंड AI | इंसानों की मान्यताओं, भावनाओं और इरादों को समझ सकेगा | केवल रिसर्च प्रोटोटाइप | अभी नहीं |
| स्व-जागरूक AI | उसकी अपनी चेतना और आत्म-जागरूकता होगी | कोई नहीं; केवल साइंस फिक्शन में | नहीं |
चारों प्रकारों की पूरी व्याख्या के लिए AI के चार प्रकारों की व्याख्या पढ़ें।
त्वरित उत्तर
क्या ChatGPT सीमित मेमोरी AI है?
बड़े भाषा मॉडल (LLM) को आमतौर पर सीमित मेमोरी AI के रूप में वर्गीकृत किया जाता है क्योंकि उन्हें पिछले डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है और वे मौजूदा बातचीत को अल्पकालिक संदर्भ के रूप में उपयोग करते हैं।
सीमित मेमोरी और थ्योरी ऑफ़ माइंड AI में क्या अंतर है?
सीमित मेमोरी AI निर्णय लेने के लिए हाल के डेटा का उपयोग करती है। थ्योरी ऑफ़ माइंड AI मानवीय विश्वासों और भावनाओं को भी समझेगी, जो मौजूदा सिस्टम वास्तव में नहीं करते। देखें थ्योरी ऑफ़ माइंड AI।
क्या व्यवसाय सीमित मेमोरी AI का उपयोग कर सकते हैं?
हाँ। कस्टमर चैटबॉट, फ़ोरकास्टिंग और डॉक्यूमेंट सर्च सभी सीमित मेमोरी AI हैं। हमारी AI डेवलपमेंट सेवाएँ देखें।
क्या सीमित मेमोरी AI और मशीन लर्निंग एक ही चीज़ हैं?
बिल्कुल नहीं। मशीन लर्निंग वह तरीका है जिससे कोई मॉडल डेटा से सीखता है। सीमित मेमोरी यह बताती है कि AI सिस्टम मेमोरी का उपयोग कैसे करता है: वह पुराने डेटा से सीखता है और हाल के इनपुट को केवल थोड़े समय के लिए रखता है। आज उपयोग में आने वाले ज़्यादातर मशीन लर्निंग सिस्टम सीमित मेमोरी AI हैं।
क्या सीमित मेमोरी AI डेटा को हमेशा के लिए स्टोर करता है?
नहीं। यह हाल के अवलोकनों को केवल उतनी देर रखता है जितनी निर्णय लेने के लिए ज़रूरी हो, जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कार आसपास के वाहनों पर नज़र रखती है। ट्रेनिंग डेटा अलग होता है, और डेटा कितने समय तक रखा जाए यह सिस्टम के डिज़ाइन पर निर्भर करता है।
