आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ एआई में अनुसंधान के लिए एक प्रमुख डोमेन हैं। इसे शुरुआत में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा पेश किया गया था और इसे एक विशेष डोमेन में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए विकसित किया गया था।आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ पर यह ब्लॉग निम्नलिखित विषयों को कवर करेगा।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियों का परिचय
expert system
विशेषज्ञ प्रणाली एक ऐसा डोमेन है जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ किसी मानव या विशेषज्ञों वाले संगठन के व्यवहार और निर्णय को उत्तेजित करता है। यह अपने ज्ञान आधार से प्रासंगिक ज्ञान प्राप्त करता है और उपयोगकर्ता की समस्या के अनुसार उसकी व्याख्या करता है। ज्ञानकोष में डेटा अनिवार्य रूप से उन मनुष्यों द्वारा जोड़ा जाता है जो किसी विशेष क्षेत्र के विशेषज्ञ हैं। हालाँकि, सॉफ़्टवेयर का उपयोग गैर-विशेषज्ञों द्वारा जानकारी प्राप्त करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग विभिन्न चिकित्सा निदान, लेखांकन, कोडिंग, गेमिंग और अन्य क्षेत्रों में किया जाता है।
एक विशेषज्ञ प्रणाली को तोड़ना अनिवार्य रूप से एआई सॉफ्टवेयर है जो समस्याओं को हल करने के लिए ज्ञानकोष में संग्रहीत ज्ञान का उपयोग करता है। इसके लिए आमतौर पर एक मानव विशेषज्ञ की आवश्यकता होती है; इस प्रकार, इसका उद्देश्य अपने ज्ञान आधार में मानव विशेषज्ञ ज्ञान को संरक्षित करना है। इसलिए, विशेषज्ञ प्रणालियाँ मानव बुद्धि और विशेषज्ञता के असाधारण स्तर पर किसी विशेष डोमेन में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए विकसित किए गए कंप्यूटर अनुप्रयोग हैं।
Top 20] आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बुक 2024 | Best artificial intelligence books in hindi
ईएस के तीन सी – Three C’s of expert systems in Hindi
expert systems
तीन सी पारंपरिक कंप्यूटर प्रोग्राम की तुलना में विशेषज्ञ प्रणालियों की परामर्शात्मक, निश्चित और व्याख्यात्मक प्रकृति पर प्रकाश डालते हैं। इससे उन्हें मानव जैसी विशेषज्ञता प्रदान करने की अनुमति मिलती है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ के लक्षण – Characteristics of Expert Systems in Hindi
- उनके पास उच्च-प्रदर्शन स्तर हैं
- उन्हें समझना आसान है
- वे पूर्णतः विश्वसनीय हैं
- वे अत्यधिक प्रतिक्रियाशील हैं
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ की क्षमताएँ – Capabilities of expert systems in Hindi
विशेषज्ञ प्रणालियाँ कई कार्यों में सक्षम हैं, जिनमें शामिल हैं:
- परामर्श देना
- मानव निर्णय लेने में सहायता
- प्रदर्शन एवं निर्देश
- समाधान निकालना
- निदान
- इनपुट की व्याख्या करना और प्रासंगिक आउटपुट प्रदान करना
- परिणामों की भविष्यवाणी करना
- निष्कर्ष का औचित्य
- किसी समस्या के वैकल्पिक समाधान के लिए सुझाव
विशेषज्ञ प्रणालियों के घटक/वास्तुकला – Components/architecture of expert systems in Hindi
applications of expert system
विशेषज्ञ प्रणालियों के 5 घटक हैं:
- ज्ञानधार
- अनुमान इंजन
- ज्ञान अर्जन और शिक्षण मॉड्यूल
- प्रयोक्ता इंटरफ़ेस
- स्पष्टीकरण मॉड्यूल
2024] सबसे अधिक भुगतान वाली इंजीनियरिंग नौकरियां | Highest Paying Engineering Jobs in hindi
ज्ञान का आधार
किसी विशेषज्ञ प्रणाली में ज्ञान का आधार तथ्यों और नियमों का प्रतिनिधित्व करता है। इसमें समस्याओं को हल करने और डोमेन के लिए प्रासंगिक प्रक्रियाओं को बनाने के लिए नियमों के साथ विशिष्ट डोमेन का ज्ञान शामिल है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ – अनुमान इंजन
अनुमान इंजन का सबसे बुनियादी कार्य ज्ञान आधार से प्रासंगिक डेटा प्राप्त करना, उसकी व्याख्या करना और उपयोगकर्ता की समस्या का समाधान ढूंढना है। अनुमान इंजनों में व्याख्यात्मक और डिबगिंग क्षमताएं भी होती हैं।
ज्ञान अर्जन और शिक्षण मॉड्यूल
यह घटक विशेषज्ञ प्रणालियों को विभिन्न स्रोतों से अधिक डेटा प्राप्त करने और इसे ज्ञान आधार में संग्रहीत करने की अनुमति देता है।
उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस
- यह घटक एक गैर-विशेषज्ञ उपयोगकर्ता के लिए विशेषज्ञ प्रणाली के साथ बातचीत करने और समाधान खोजने के लिए आवश्यक है।
- स्पष्टीकरण मॉड्यूल: जैसा कि नाम से पता चलता है, यह मॉड्यूल उपयोगकर्ता को प्राप्त निष्कर्ष का स्पष्टीकरण प्रदान करने में मदद करता है।
अनुमान इंजन द्वारा प्रयुक्त रणनीतियाँ – Strategies used by estimation engines in Hindi
applications of expert systems
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ अनुमान इंजन समाधानों की अनुशंसा करने के लिए निम्नलिखित रणनीतियों का उपयोग करता है:
- आगे की ओर चेनिंग
- बैकवर्ड चेनिंग
आगे की ओर चेनिंग
इस रणनीति के साथ, एक विशेषज्ञ प्रणाली इस प्रश्न का उत्तर देने में सक्षम है, “आगे क्या हो सकता है?”
शर्तों और व्युत्पत्तियों की एक श्रृंखला का पालन करके, विशेषज्ञ प्रणाली सभी तथ्यों और नियमों पर विचार करने के बाद परिणाम निकालती है। फिर यह उपयुक्त समाधान के संदर्भ में किसी निष्कर्ष पर पहुंचने से पहले उन्हें क्रमबद्ध करता है।
निष्कर्ष, परिणाम या प्रभाव पर काम करते समय इस रणनीति का पालन किया जाता है। उदाहरण के लिए, यह अनुमान लगाना कि शेयर बाजार की भविष्यवाणी ब्याज दरों में बदलाव पर कैसे प्रतिक्रिया देगी।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ – बैकवर्ड चेनिंग
एक विशेषज्ञ प्रणाली इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए बैकवर्ड चेनिंग का उपयोग करती है, “ऐसा क्यों हुआ?”
जो पहले ही घटित हो चुका है, उसके आधार पर, अनुमान इंजन उन स्थितियों की पहचान करने का प्रयास करता है जो अंतिम परिणाम को ट्रिगर करने के लिए अतीत में घटित हो सकती थीं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ रणनीति का उपयोग किसी घटना के घटित होने का कारण या कारण जानने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, मनुष्यों में विभिन्न प्रकार के कैंसर का निदान।
Top 6] बिजनेस एनालिटिक्स में एमबीए के बाद करियर विकल्प | mba in business analytics in Hindi
विशेषज्ञ प्रणाली प्रौद्योगिकी के प्रकार – Types of Expert System Technology in Hindi
expert system in ai
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ को पाँच श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है।
कई प्रकार की विशेषज्ञ प्रणालियाँ हैं, जिनमें नियम-आधारित, फ़्रेम-आधारित, फ़ज़ी, न्यूरल और न्यूरो-फ़ज़ी शामिल हैं।
सरल विशेषज्ञ प्रणालियाँ जो ज्ञान को नियमों के संग्रह के रूप में वर्णित करती हैं, नियम-आधारित विशेषज्ञ प्रणालियाँ कहलाती हैं। बहु-मूल्यवान तर्क फ़ज़ी लॉजिक विशेषज्ञ प्रणालियों का दूसरा नाम है, जो समस्याओं को हल करते समय वर्ग के सदस्यों और गैर-सदस्यों के बीच अंतर करता है। फ़्रेम-आधारित विशेषज्ञ प्रणाली में फ़्रेम का उपयोग ज्ञान को संग्रहीत करने और प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है। तंत्रिका ज्ञान को न्यूरॉन्स में भार के रूप में संग्रहीत करके, एक तंत्रिका विशेषज्ञ प्रणाली पारंपरिक ज्ञान आधार को तंत्रिका ज्ञान से बदल देती है। अंतिम विधि एक न्यूरो-फ़ज़ी प्रणाली है, जो समानांतर गणना, सीखने, ज्ञान प्रतिनिधित्व और व्याख्यात्मक कौशल को जोड़ती है।
ईएस प्रौद्योगिकियां विभिन्न स्तरों में आती हैं, वे हैं:
विशेषज्ञ प्रणाली विकास वातावरण – expert system development environment in Hindi
ES विकास वातावरण में हार्डवेयर टूल (वर्कस्टेशन, मिनीकंप्यूटर, मेनफ्रेम), उच्च-स्तरीय प्रतीकात्मक प्रोग्रामिंग भाषाएं [LISt प्रोग्रामिंग (LISP) और PROgrammation en LOGique (PROLOG)], साथ ही बड़े डेटाबेस का एक सेट शामिल है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ – उपकरण
ईएस तकनीक के रूप में उपकरण, एक विशेषज्ञ प्रणाली को विकसित करने में शामिल प्रयास और लागत को काफी हद तक कम करने में सहायता करते हैं।
शैल
शैल एक विशेषज्ञ प्रणाली है जो ज्ञान के आधार के बिना कार्य करती है। यह डेवलपर्स को ज्ञान अर्जन, अनुमान इंजन, यूजर इंटरफेस और स्पष्टीकरण सुविधा प्रदान करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ उदाहरण के लिए – जावा एक्सपर्ट सिस्टम शेल (जेईएसएस), विदवान, आदि।
एक विशेषज्ञ प्रणाली विकसित करने के लिए कदम
what is an expert system
लेकिन अब तक की प्रगति रोमांचक है. एआई नियमित कार्यों को स्वचालित कर रहा है, डॉक्टरों और वकीलों जैसे पेशेवरों की सहायता कर रहा है और विज्ञान से लेकर परिवहन तक के क्षेत्रों में नवाचारों को सक्षम कर रहा है। हालांकि नौकरी में व्यवधान और पूर्वाग्रह के बारे में वैध चिंताएं हैं, एआई का जिम्मेदार विकास मानवीय क्षमताओं को बढ़ा सकता है और वैश्विक समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है। निरंतर अनुसंधान और नैतिक अनुप्रयोग के साथ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में मानवता को लाभ पहुंचाने की अपार संभावनाएं हैं। किसी विशेषज्ञ प्रणाली के विकास में 6 चरण शामिल होते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ उदाहरण – Expert System Example in Hindi
what is expert system
विशेषज्ञ प्रणालियों के असंख्य उदाहरण हैं। उनमें से कुछ हैं:
माइसिन
यह शुरुआती विशेषज्ञ प्रणालियों में से एक थी जो बैकवर्ड चेनिंग पर आधारित थी। इसमें गंभीर संक्रमण पैदा करने वाले विभिन्न बैक्टीरिया की पहचान करने की क्षमता है। यह किसी व्यक्ति के वजन के आधार पर दवाओं की सिफारिश करने में भी सक्षम है।
डेन्ड्रल
यह एक एआई-आधारित विशेषज्ञ प्रणाली थी जिसका उपयोग मुख्य रूप से रासायनिक विश्लेषण के लिए किया जाता था। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ किसी पदार्थ की आणविक संरचना की भविष्यवाणी करने के लिए उसके स्पेक्ट्रोग्राफिक डेटा का उपयोग करता है।
R1/XCON
इस ES में उपयोगकर्ता की पसंद के अनुसार कंप्यूटर सिस्टम तैयार करने के लिए विशिष्ट सॉफ़्टवेयर का चयन करने की क्षमता थी।
पीएक्सडीईएस
यह प्रणाली सीमित डेटा के आधार पर रोगियों में फेफड़ों के कैंसर के प्रकार और डिग्री को आसानी से निर्धारित कर सकती है।
CaDet
यह क्लिनिकल सहायता प्रणाली प्रारंभिक चरण में कैंसर की पहचान करती है।
डीएक्सप्लेन
यह भी एक क्लिनिकल सपोर्ट सिस्टम है जो डॉक्टर के निष्कर्षों के आधार पर विभिन्न प्रकार की बीमारियों का सुझाव देने में सक्षम है।
पारंपरिक प्रणालियाँ बनाम विशेषज्ञ प्रणालियाँ – Traditional Systems vs. Expert Systems in Hindi
components of expert system
विशेषज्ञ प्रणाली के विपरीत पारंपरिक प्रणाली के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर वह तरीका है जिसमें समस्या-संबंधी विशेषज्ञता को कोडित किया जाता है। अनिवार्य रूप से, पारंपरिक अनुप्रयोगों में, समस्या विशेषज्ञता दोनों कार्यक्रमों के साथ-साथ डेटा संरचनाओं में भी एन्कोड की जाती है। दूसरी ओर, विशेषज्ञ प्रणालियों में, समस्या-संबंधी विशेषज्ञता का दृष्टिकोण केवल डेटा संरचनाओं में एन्कोड किया गया है। इसके अलावा, विशेषज्ञ प्रणालियों में ज्ञान का उपयोग महत्वपूर्ण है। हालाँकि, पारंपरिक प्रणालियाँ विशेषज्ञ प्रणालियों की तुलना में डेटा का अधिक कुशलता से उपयोग करती हैं।
पारंपरिक प्रणालियों की सबसे बड़ी सीमाओं में से एक यह है कि वे किसी समस्या के निष्कर्ष की व्याख्या नहीं कर सकते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि ये सिस्टम समस्याओं को सीधे तरीके से हल करने का प्रयास करते हैं। हालाँकि, विशेषज्ञ प्रणालियाँ स्पष्टीकरण प्रदान कर सकती हैं और किसी विशेष निष्कर्ष की समझ को सरल बना सकती हैं।
आम तौर पर, एक विशेषज्ञ प्रणाली गणना करने के लिए प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्व का उपयोग करती है। इसके विपरीत, पारंपरिक प्रणालियाँ इन शब्दों को व्यक्त करने में असमर्थ हैं। वे “कैसे” और “क्यों” प्रश्नों का उत्तर दिए बिना केवल समस्याओं को सरल बनाते हैं। इसके अलावा, समस्या-समाधान उपकरण पारंपरिक प्रणालियों के विपरीत विशेषज्ञ प्रणालियों में मौजूद हैं; इसलिए, विभिन्न समस्याओं को अक्सर सिस्टम के विशेषज्ञों द्वारा पूरी तरह से हल किया जाता है।
मानव प्रणाली बनाम. विशेषज्ञ प्रणाली – Human System Vs. expert system in Hindi
examples of expert system
| मानव विशेषज्ञ | विशेषज्ञ प्रणालियां |
|---|---|
| प्रकृति में नाशवान और अप्रत्याशित | प्रकृति में स्थायी और सुसंगत |
| डेटा स्थानांतरित करना और दस्तावेज़ बनाना कठिन है | डेटा स्थानांतरित करना और दस्तावेज़ बनाना आसान है |
| मानव विशेषज्ञ संसाधन महंगे हैं | विशेषज्ञ प्रणालियाँ लागत प्रभावी प्रणालियाँ हैं |
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ के अनुप्रयोग – Applications of Expert Systems in Hindi
Applications of Expert Systems in Hindi
| अनुप्रयोग | भूमिका |
|---|---|
| डोमेन डिज़ाइन करें | कैमरा लेंस डिज़ाइन ऑटोमोबाइल डिज़ाइन |
| मेडिकल डोमेन | अवलोकन किए गए डेटा से बीमारी का कारण जानने के लिए निदान प्रणालियाँ, मनुष्यों पर चिकित्सीय ऑपरेशन संचालित करती हैं। |
| निगरानी प्रणाली | प्रेक्षित प्रणालियों के साथ लगातार डेटा की तुलना करना |
| प्रक्रिया नियंत्रण प्रणाली | निगरानी के आधार पर भौतिक प्रक्रियाओं को नियंत्रित करना। |
| ज्ञान डोमेन | वाहनों या कंप्यूटरों में दोष ढूँढना। |
| व्यापार | संभावित धोखाधड़ी का पता लगाना, संदिग्ध लेनदेन, स्टॉक मार्केट ट्रेडिंग, एयरलाइन शेड्यूलिंग, कार्गो शेड्यूलिंग। |
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ के लाभ – Benefits of Expert Systems in Hindi
expert system in ai examples
- उपलब्धता: सॉफ्टवेयर के बड़े पैमाने पर उत्पादन के कारण वे आसानी से उपलब्ध हैं।
- कम उत्पादन लागत: विशेषज्ञ प्रणालियों की उत्पादन लागत बेहद उचित और किफायती है।
- गति: वे शानदार गति प्रदान करते हैं और काम की मात्रा कम करते हैं।
- कम त्रुटि दर: मानवीय त्रुटियों के विपरीत त्रुटि दर बहुत कम है।
- कम जोखिम: वे ऐसे वातावरण में काम करने में सक्षम हैं जो मनुष्यों के लिए खतरनाक हैं।
- स्थिर प्रतिक्रिया: वे गति, तनाव और थकान से बचते हैं।
Top 10] क्लाउड कंप्यूटिंग में करियर विकल्प | Best Career Options in Cloud Computing in hindi
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ की सीमाएँ – Limitations of Expert Systems in Hindi
application of expert system in ai
यह स्पष्ट है कि कोई भी तकनीक आसान और संपूर्ण समाधान पेश करने के लिए पूरी तरह से उपयुक्त नहीं है। बड़े सिस्टम न केवल महंगे होते हैं बल्कि विकास के समय और कंप्यूटर संसाधनों की भी काफी आवश्यकता होती है। ईएस की सीमाओं में शामिल हैं:
- कठिन ज्ञान अर्जन
- रखरखाव की लागत
- विकास लागतें
- केवल विशिष्ट डोमेन का पालन करता है.
- निरंतर मैन्युअल अद्यतन की आवश्यकता है; यह स्वयं नहीं सीख सकता।
- यह निर्णयों के पीछे तर्क प्रदान करने में असमर्थ है।
विशेषज्ञ प्रणालियाँ इस हद तक विकसित होने में कामयाब रही हैं कि उन्होंने ऐसी बुद्धिमत्ता के सामने मानवता के भाग्य के बारे में विभिन्न बहसें छेड़ दी हैं। यह देखते हुए कि विशेषज्ञ प्रणालियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सॉफ़्टवेयर के पहले सही मायने में सफल रूपों में से एक थीं, यह प्रौद्योगिकी का भविष्य हो सकता है।
Top 6] सबसे अधिक भुगतान वाली डेटा साइंस नौकरियां | highest paying data scientist jobs in Hindi
निष्कर्ष (Conclusion)
गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क में सफलताओं की बदौलत कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने हाल के वर्षों में जबरदस्त प्रगति की है। सिस्टम अब भाषा अनुवाद, छवि पहचान और यहां तक कि शतरंज और गो जैसे खेलों में इंसानों को हराने जैसे जटिल कार्य भी कर सकता है। हालाँकि, अभी भी सीमाएँ हैं। एआई सामान्य ज्ञान और नई स्थितियों के लिए ज्ञान को सामान्य बनाने के साथ संघर्ष करता है। सच्ची मानव-स्तरीय बुद्धिमत्ता प्राप्त करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ प्रणालियाँ के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)
Ans. उदाहरण के लिए, एआई सहायक से “आज मौसम कैसा है?” जैसा व्यापक प्रश्न पूछने के बजाय। कुछ और विशिष्ट प्रयास करें जैसे “न्यूयॉर्क शहर में वर्तमान तापमान क्या है?” इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलेगी कि आपको अपने AI वार्तालापों से स्पष्ट और सटीक जानकारी प्राप्त हो।
Ans. एआई से पूछने के लिए सबसे कठिन प्रश्न संभवतः एक दार्शनिक प्रश्न है जैसे “जीवन का अर्थ क्या है?” या “चेतना क्या है?” इन प्रश्नों के लिए मानवीय भावनाओं और व्यक्तिपरक अनुभवों की समझ की आवश्यकता होती है, जिसे वर्तमान एआई सिस्टम पूरी तरह से समझने में सक्षम नहीं हैं।
Ans. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव प्रयासों की गति, सटीकता और प्रभावशीलता को बढ़ाता है। वित्तीय संस्थानों में, एआई तकनीकों का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जा सकता है कि कौन से लेनदेन धोखाधड़ी होने की संभावना है, तेज़ और सटीक क्रेडिट स्कोरिंग को अपनाएं, साथ ही मैन्युअल रूप से गहन डेटा प्रबंधन कार्यों को स्वचालित करें।
Ans. वैश्विक समस्याओं का समाधान
ड्राइविंग को सुरक्षित बनाना.
हम कैसे सीखते हैं उसे बदलना।
हमें अधिक ऊर्जा कुशल बनने में सहायता करें।
वन्यजीवों की मदद करना.
Ans. एआई उद्योग में कुछ चीजों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) की तुलना में अधिक आशाजनक व्यावसायिक उपयोग के मामले हैं। “प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण” के लिए खोज मात्रा बढ़ रही है। हमारी दुनिया पाठ में लिपटी हुई है. दुनिया भर में सभी प्रकार के व्यवसाय के लिए टेक्स्ट का विश्लेषण, फ़ॉर्मेटिंग, अनुवाद और उपयोग करना आवश्यक है।
2024] मशीन लर्निंग में पैटर्न पहचान | ai pattern recognition in hindi