परिवर्तनकर्ताओं के हाथों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

आइए हम पूछें कि हमें क्या प्रेरित करता है, हमारा जीवन, हमारा परिवार, हमारे शौक, पैसा कमाना, अंतरराष्ट्रीय उड़ान भरना, विदेशी जगहों की यात्रा करना? क्या किसी ने ‘काम’ के बारे में सोचा? ठीक है, लेकिन किस तरह का काम, न कि ऑफिस जाकर फ़ाइल निपटाना, कुछ गपशप करना और घर वापस आ जाना। जीविका के लिए उस तरह का काम ठीक है; लेकिन काम करने की ‘प्रेरणा’ हमें कहाँ से मिलती है?

हमें बेहतर काम करने, स्मार्ट तरीके से काम करने, अपनी दुनिया को जीवंत बनाने और उपलब्ध संसाधनों का अधिकतम उपयोग करने के लिए क्या प्रेरित करता है? क्या हम संसाधनों को यूँ ही पड़े रहने देते हैं, दिन भर बिना किसी उद्देश्य के भटकते रहते हैं, इस उलझन में कि हमें किस पर ध्यान केंद्रित करना है? अगर आप उन लोगों में से हैं जो मानते हैं कि दुनिया में बदलाव लाने के लिए उनके पास सीमित समय है और जिन्हें अपने पास उपलब्ध संसाधनों का अधिकतम उपयोग करने की आवश्यकता है, तो आप सही जगह पर हैं। हम यहाँ उस जानकारी के खजाने पर चर्चा करने के लिए हैं जो हमारे आस-पास पड़ी है और जिसका हम उपयोग नहीं कर रहे हैं।

हाँ, हम खुद को ‘परिवर्तन-निर्माता’ के रूप में पहचान सकते हैं और हम ऐसे उपकरणों और तकनीकों की खोज करना चाहते हैं जो हमें अपने लक्ष्यों की ओर तेज़ी से और प्रभावी ढंग से आगे बढ़ने में मदद करें। आइए, उभरती हुई तकनीकों में से एक – कृत्रिम बुद्धिमत्ता से शुरुआत करें।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) शब्द से ही यह पता चलता है कि हम किसी ऐसी प्रणाली के माध्यम से कार्य करवाकर मानव बुद्धिमत्ता का अनुकरण करने का प्रयास कर रहे हैं जो उपयोग के मामलों के आधार को समझने का प्रयास करेगी। यह समय के साथ परिकल्पना की भविष्यवाणी करने में बेहतर होती जाएगी ताकि वह जमीनी सच्चाई के और करीब पहुँच सके।

मान लीजिए आप किसी बच्चे को सेब और अमरूद में अंतर करना सिखाते हैं, तो वह सीख जाएगा। लेकिन अगर आप उसे संतरा दिखाएँ, तो वह भ्रमित हो जाएगा। इसी तरह, एक तकनीक के रूप में AI ने सिखाई गई बातों को समझना तो सीख लिया है, लेकिन उसे संदर्भ का एहसास नहीं है। अगर आप बच्चे को यह नहीं सिखाएँगे कि संतरा भी एक फल है, तो वह नहीं सीखेगा।

एआई क्या है और क्या नहीं, इस सरल स्पष्टता के साथ, अब हम यह जान सकते हैं कि हम वास्तविक दुनिया में अपनी निर्णय लेने की क्षमता बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग कैसे कर सकते हैं। और उन कार्यों की पहचान कर सकते हैं जिन्हें हम एआई का उपयोग करके पूरा कर सकते हैं।

आमतौर पर, सरकार में, हम पूरे देश में नागरिकों को सेवाएं प्रदान करने वाली मिशन मोड परियोजनाओं पर काम कर रहे हैं। हम डिजिटलीकरण और मल्टी टेनेंसी आर्किटेक्चर के निर्माण में काफी आगे बढ़ चुके हैं, जिससे डेटा परिसंपत्तियों का एक बड़ा भंडार तैयार हुआ है; कुछ संरचित, कुछ असंरचित जैसे बनाई गई परिसंपत्तियों की तस्वीरें, लाभार्थी, सोशल मीडिया पर प्रतिक्रियाएं आदि। आइए हम सड़क परिवहन और राजमार्ग मंत्रालय (MRoTH) के वाहन और सारथी एप्लिकेशन के लोकप्रिय उपयोग के मामले पर विचार करें। यहां लाखों नागरिक प्रतिदिन लर्नर्स या स्थायी ड्राइविंग लाइसेंस बनाने के लिए आवेदन करते हैं। उनकी पहली जिज्ञासा यह होती है कि इसे कैसे किया जाए। विभिन्न राज्य, विभिन्न आवश्यकताएं लेकिन आवेदकों के लिए एक मानक इंटरफ़ेस, हम दैनिक आधार पर लाखों नागरिकों के प्रश्नों को कैसे स्वचालित कर सकते हैं। हमारे पास मानव संसाधन द्वारा प्रबंधित एक विस्तृत हेल्प डेस्क हो सकता है यहां संवादात्मक एआई की बात की जा रही है, बॉट आरटीओ के लिए प्रतिदिन 2 से 3 लाख प्रश्नों का उत्तर दे रहे हैं, जिससे अन्य कार्यों से निपटने के लिए हाथ खाली हो जाते हैं।

वाहन और सारथी एप्लिकेशन के लिए एक और बेहतर तरीका स्वचालित चेहरा सत्यापन के लिए नवीनतम एआई तकनीकों का उपयोग करना है। लर्नर्स या स्थायी ड्राइविंग लाइसेंस के लिए आवेदन जमा करते समय आवेदक द्वारा अपलोड की गई तस्वीर को परीक्षा देते समय साधारण चेहरा सत्यापन के माध्यम से जांचा जा सकता है। इससे धोखाधड़ी की संभावना कम हो जाएगी क्योंकि यह स्पष्ट रूप से पहचाना जा सकेगा कि वास्तविक आवेदक के अलावा कोई और परीक्षा दे रहा है या नहीं। वर्तमान में कंटेनर आधारित माइक्रो सर्विसेज आर्किटेक्चर और एपीआई आधारित इकोसिस्टम के माध्यम से एआई मॉडल द्वारा इसे सुगम बनाया जा रहा है।

इसी तरह, ट्रैफ़िक पुलिस ट्रैफ़िक चालान के लिए वाहन का पंजीकरण नंबर दर्ज करती है और चालक अदालत जाए बिना ही डिजिटल रूप से जुर्माना भर देता है। ट्रैफ़िक लाइटों पर स्वचालित वाहन नंबर प्लेट पहचान प्रणाली लगाकर इसे और भी बेहतर बनाया जा सकता है। नंबर प्लेट पहचान प्रणाली का उपयोग जीएसटीएन के लिए भी किया जा सकता है ताकि मशीन लर्निंग तकनीकों द्वारा संरचित डेटा पर किए जा रहे कर धोखाधड़ी विश्लेषण की जानकारी बढ़ाई जा सके।

हम देख सकते हैं कि कैसे हमारे काम में कई एआई हस्तक्षेप अधिक पारदर्शिता, कुशल संग्रह, न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ बेहतर प्रक्रियाओं के दायरे को बढ़ाते हैं।.

राष्ट्रीय सूचना विज्ञान केंद्र (एनआईसी) ने जनवरी 2019 में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उत्कृष्टता केंद्र (COE-AI@NIC) की स्थापना की ताकि निर्णय लेने के स्तर पर या प्रौद्योगिकी कार्यान्वयन के स्तर पर परिवर्तन करने वालों को एक ही मंच पर एक साथ लाने में मदद मिल सके। मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और टेक्स्ट, इमेज रिकॉग्निशन, स्पीच रिकॉग्निशन और सिंथेसिस, डीप लर्निंग और चैटबॉट/वॉइसबॉट्स में एआई के क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, एआई सेवा एनआईसी के मेघराज क्लाउड के माध्यम से प्रदान की जाती है।