तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे जीवन में तेजी से मौजूद हैं और वे उन कार्यों को पूरा करने में सक्षम हैं जो पहले असंभव लगते थे। हालांकि चैटजीपीटीचाहे वह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में अपनी क्षमताओं के लिए जाना जाने वाला एआई हो, विविध क्षेत्रों और अनुप्रयोगों में कई अन्य एआई हैं।
7 अद्भुत एआई
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यहां उल्लेख के लायक सात प्रभावशाली एआई उदाहरण दिए गए हैं:
AlphaGo
अल्फ़ागो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोग्राम है जो बोर्ड गेम गो खेलता है। 2016 में, अल्फ़ागो ने एक अत्यधिक प्रचारित मैच में विश्व चैंपियन ली सेडोल को हराया।
इस सफलता ने जटिल और चुनौतीपूर्ण खेलों में महारत हासिल करने की एआई की क्षमता को प्रदर्शित किया।
आईबीएम वॉटसन
आईबीएम वॉटसन एक एआई प्रणाली है जो प्राकृतिक भाषा में सवालों का जवाब दे सकती है और इसका उपयोग चिकित्सा निदान, वित्त और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है।
वॉटसन ने 2011 में अमेरिकी टीवी शो जियोपार्डी भी जीता, जिसमें जटिल सवालों के सही उत्तर देने की एआई की क्षमता दिखाई गई।
OpenAIs DALL-E
DALL-E OpenAI द्वारा बनाई गई एक AI प्रणाली है जो पाठ विवरण से छवियां उत्पन्न कर सकती है। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता "पंखों वाले गुलाबी हाथी" का वर्णन करता है, तो DALL-E एक संबंधित छवि उत्पन्न कर सकता है।
यह दर्शाता है कि रचनात्मक और दृश्य रूप से सामग्री तैयार करने की एआई की क्षमता कितनी प्रभावशाली है।
एक्सएलनेट
यह एआई कुछ पर काबू पाने के लिए डिज़ाइन किए गए तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित एक प्राकृतिक भाषा मॉडल बनाने में सक्षम है BERT और GPT-2 की सीमाएँ, जिनमें अस्पष्टता को संभालने और संदर्भों को समझने की क्षमता शामिल है सर्वनाम.
बर्ट
Google द्वारा विकसित, BERT भी तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है और प्राकृतिक भाषा में ग्रंथों को संसाधित करने, सटीक और प्रासंगिक उत्तर प्रदान करने में सक्षम है।
टेस्ला ऑटोपायलट
ऑटोपायलट टेस्ला कारों में एक ड्राइवर सहायता प्रणाली है। यह सड़क पर बाधाओं का पता लगाने और कार को स्वायत्त रूप से चलाने के लिए सेंसर और कैमरों का उपयोग करता है।
हालाँकि सेल्फ-ड्राइविंग तकनीक की अभी भी सीमाएँ हैं, ऑटोपायलट ऑटो उद्योग में एआई के वादे को दर्शाता है।
डीपमाइंड्स अल्फाफोल्ड
अल्फाफोल्ड एक एआई प्रणाली है, जो प्रौद्योगिकी कंपनी डीपमाइंड द्वारा बनाई गई है, जो उच्च सटीकता के साथ प्रोटीन की संरचना की भविष्यवाणी कर सकती है। यह एक बड़ी उपलब्धि है, क्योंकि प्रोटीन संरचना का निर्धारण एक लंबे समय से चली आ रही और बहुत कठिन वैज्ञानिक समस्या है।
