आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि उत्पादकता: एका नव्या युगाची सुरुवात

आजच्या धावपळीच्या युगात 'उत्पादकता' (Productivity) हा एक अत्यंत महत्त्वाचा शब्द बनला आहे. कमीत कमी वेळेत आणि श्रमात जास्तीत जास्त काम करणे म्हणजेच उत्पादकता. मग ते शेती असो, एखादा कारखाना असो किंवा आपले कार्यालयीन काम असो, प्रत्येक ठिकाणी उत्पादकता वाढवण्यावर भर दिला जातो. गेल्या काही वर्षांपासून उत्पादकता वाढवण्यासाठी एक नवीन आणि शक्तिशाली तंत्रज्ञान आपल्या मदतीला आले आहे, ते म्हणजे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (Artificial Intelligence - AI), म्हणजेच कृत्रिम बुद्धिमत्ता. चला तर मग, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि उत्पादकता यांचा नेमका काय संबंध आहे, हे सोप्या भाषेत समजून घेऊया.

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स उत्पादकता कशी वाढवते?

एआय आणि उत्पादकता यांचे नाते अतूट आहे. एआय अनेक मार्गांनी विविध क्षेत्रांमध्ये क्रांती घडवून आणत आहे, ज्यामुळे कामाचा वेग आणि गुणवत्ता दोन्ही वाढत आहे.

१. कामाचे स्वयंचलीकरण (Automation of Repetitive Tasks)
आपल्या दैनंदिन कामात अनेक अशी कामे असतात जी वारंवार करावी लागतात आणि ती कंटाळवाणी असतात, जसे की डेटा एंट्री करणे, ईमेलना उत्तरे देणे, रिपोर्ट तयार करणे इत्यादी. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स ही सर्व कामे अत्यंत वेगाने आणि अचूकपणे करू शकतो. यामुळे कर्मचाऱ्यांचा वेळ वाचतो आणि ते तोच वेळ अधिक महत्त्वाच्या, सर्जनशील आणि धोरणात्मक कामांसाठी वापरू शकतात. उदाहरणार्थ, ग्राहक सेवा क्षेत्रात चॅटबॉट्स (Chatbots) ग्राहकांच्या सामान्य प्रश्नांना त्वरित उत्तरे देतात, ज्यामुळे मानवी प्रतिनिधी केवळ गुंतागुंतीच्या समस्यांवर लक्ष केंद्रित करू शकतात.

२. अचूक डेटा विश्लेषण आणि निर्णय क्षमता (Data Analysis and Decision Making)
आजच्या जगात डेटा (माहिती) हे सर्वात मोठे शस्त्र आहे. व्यवसाय आणि उद्योगांमध्ये दररोज प्रचंड प्रमाणात डेटा तयार होतो. या प्रचंड डेटाचे विश्लेषण करणे मानवासाठी एक आव्हानात्मक काम आहे. एआय मात्र काही क्षणांत या डेटाचे विश्लेषण करून त्यातील महत्त्वाचे नमुने (Patterns) आणि ट्रेंड्स ओळखू शकतो. यामुळे कंपन्यांना योग्य आणि माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास मदत होते. उदाहरणार्थ, भविष्यात कोणत्या उत्पादनाची मागणी वाढेल, बाजारात कोणता नवीन ट्रेंड येईल, किंवा व्यवसायात कुठे तोटा होत आहे, हे एआयच्या विश्लेषणातून सहज समजू शकते.

३. वैयक्तिकरण आणि ग्राहकांचा अनुभव (Personalization and Customer Experience)
एआयच्या मदतीने कंपन्या आपल्या ग्राहकांना अधिक चांगला आणि वैयक्तिक अनुभव (Personalized Experience) देऊ शकतात. तुम्ही ई-कॉमर्स वेबसाइट्सवर (उदा. ॲमेझॉन) किंवा ओटीटी प्लॅटफॉर्मवर (उदा. नेटफ्लिक्स) पाहिले असेल, तुम्हाला तुमच्या आवडीनुसार उत्पादने किंवा चित्रपट सुचवले जातात. हे एआयमुळेच शक्य होते. एआय तुमच्या पूर्वीच्या खरेदी आणि आवडीनिवडींचा अभ्यास करून तुम्हाला योग्य शिफारसी करतो. यामुळे ग्राहकांचे समाधान वाढते आणि कंपन्यांची विक्रीही वाढते.

४. संसाधनांचा योग्य वापर (Resource Optimization)
एआयमुळे ऊर्जा, कच्चा माल आणि मनुष्यबळ यांसारख्या संसाधनांचा अतिशय प्रभावीपणे वापर करता येतो. उदाहरणार्थ, मोठ्या कारखान्यांमध्ये एआयवर आधारित सिस्टीम मशीनरी कधी खराब होऊ शकते याचा अंदाज (Predictive Maintenance) आधीच वर्तवते. त्यामुळे मशीन पूर्णपणे बंद पडण्याआधीच तिची दुरुस्ती केली जाते आणि उत्पादनात येणारा व्यत्यय टाळला जातो. त्याचप्रमाणे, वाहतूक आणि लॉजिस्टिक्स कंपन्यांमध्ये एआय वाहतुकीचे मार्ग ऑप्टिमाइझ करून इंधन आणि वेळेची बचत करतो.

विविध क्षेत्रांतील उदाहरणे
- शेती: ड्रोन आणि एआयच्या मदतीने पिकांच्या आरोग्यावर नजर ठेवणे, कोणत्या ठिकाणी पाण्याची किंवा खताची गरज आहे हे ओळखणे आणि कीटकनाशकांची अचूक फवारणी करणे शक्य झाले आहे. यामुळे शेतकऱ्यांचे उत्पादन वाढते आणि खर्च कमी होतो.
- आरोग्यसेवा (Healthcare): एआयच्या मदतीने एक्स-रे (X-ray) आणि एमआरआय (MRI) स्कॅनचे विश्लेषण करून कर्करोगासारख्या आजारांचे निदान लवकर आणि अधिक अचूकपणे करता येते. तसेच, नवीन औषधांच्या संशोधनातही एआयचा मोठा वाटा आहे.
- बँकिंग: बँकेतील फसवणुकीचे व्यवहार (Fraud Detection) ओळखण्यासाठी एआयचा प्रभावीपणे वापर केला जातो. ग्राहकांच्या व्यवहारांचे विश्लेषण करून कोणताही संशयास्पद व्यवहार झाल्यास एआय सिस्टीम त्वरित अलर्ट देते.

नाण्याची दुसरी बाजू आणि भविष्य  

एआयमुळे उत्पादकता वाढत असली तरी काही आव्हाने देखील आहेत, जसे की नोकऱ्या गमावण्याची भीती, डेटाची गोपनीयता आणि सुरुवातीचा जास्त खर्च. मात्र, यावर मात करण्यासाठी नवीन कौशल्ये (Upskilling) शिकणे आणि एआयचा वापर जबाबदारीने करणे आवश्यक आहे.

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स हे केवळ एक तंत्रज्ञान नसून ते काम करण्याच्या पद्धतीत आमूलाग्र बदल घडवणारे एक शक्तिशाली साधन आहे. ते मानवी क्षमतेमध्ये वाढ करते, चुका कमी करते आणि निर्णय घेण्यास मदत करते. एआयला प्रतिस्पर्धी न मानता एक 'हुशार सहकारी' म्हणून स्वीकारल्यास, आपण आपली वैयक्तिक आणि व्यावसायिक उत्पादकता अनेक पटींनी वाढवू शकतो आणि एका उज्ज्वल भविष्याकडे वाटचाल करू शकतो.

--- तुषार भ. कुटे

पदवी आणि नोकरीची हमी

कॉलेजची पदवी (degree) एकेकाळी चांगल्या नोकरीची हमी होती, पण आता तिचं महत्त्व कमी होत चाललंय. 'बर्निंग ग्लास इन्स्टिट्यूट'ने केलेल्या 'नो कंट्री फॉर यंग ग्रॅड्स' या नवीन अभ्यासातून असं दिसून आलं आहे की, आता पदवी घेतल्यावर चांगली नोकरी मिळेलच याची खात्री राहिलेली नाही.
आजचे नवीन पदवीधर नोकरीसाठी अर्ज करतात, पण त्यांना 'तीन वर्षांचा अनुभव नाही' म्हणून नाकारलं जातं. त्यामुळे त्यांना पुन्हा शिक्षण घेण्याकडे किंवा अभ्यासक्रमांमध्ये जाण्याकडे ढकललं जात आहे. हा काही तात्पुरता मंदीचा परिणाम नाहीये, तर नोकरीच्या बाजारपेठेची रचनाच बदलत आहे, ज्याचं मुख्य कारण जनरेटिव्ह्ह एआय (Generative AI) आहे, असं हा अहवाल सांगतो.

याचा परिणाम खूप मोठा आहे. २०२३ मध्ये, पदवी घेतलेल्या ५२% पेक्षा जास्त तरुणांनी अशा नोकऱ्या स्वीकारल्या, ज्यासाठी पदवीची गरजच नव्हती. पूर्वी पदवीधरांना नोकरी देणारे फायनान्स, टेक आणि प्रोफेशनल सर्व्हिसेस यांसारख्या क्षेत्रांमध्ये, कंपन्यांचा नफा वाढत असतानाही, नवीन मुलांसाठी नोकरीच्या संधी कमी होत आहेत. 'व्हेन्चर कॅपिटलिस्ट' विनोद खोसला यांच्या मते, "पदव्या आणि पदवी देणाऱ्या संस्था आता जुन्या झाल्या आहेत." ते म्हणतात की, 'एआय ट्युटर्स' लवकरच उच्च शिक्षण देणाऱ्या संस्थांपेक्षा सरस ठरतील आणि एआय हे 'समाजासाठी समानता आणणारे' साधन आहे.

आकडेवारीवरून हे स्पष्ट होतंय की, नवीन मुलांसाठीच्या नोकरीच्या संधी कमी होत आहेत. 'सिग्नलफायर'नुसार, मोठ्या टेक कंपन्यांमध्ये आता फक्त ७% नवीन पदवीधरांना नोकरी मिळतेय आणि २०१९ पासून ही संख्या ५०% पेक्षा जास्त कमी झाली आहे. भारतातही आयटी क्षेत्रातली नोकरभरती मागील वर्षाच्या तुलनेत ७% ने कमी झाली आहे. त्यामुळे अनेक मोठ्या कंपन्यांनी कॅम्पसमधून भरती थांबवली आहे. यामुळे चांगले गुण मिळवून पास झालेले कॉम्प्युटर सायन्सचे पदवीधरही नोकरी मिळवण्यासाठी संघर्ष करत आहेत. 'बर्निंग ग्लास' आणि 'हार्वर्ड बिझनेस स्कूल' यांच्या एका अहवालात म्हटलं आहे की, "जे काम आधी कमी अनुभवी लोकं करायचे, ते आता स्वयंचलित (ऑटोमेट) केलं जात आहे." यामुळे नोकरीच्या ठिकाणी 'उलट्या पिरॅमिड'सारखी परिस्थिती निर्माण झाली आहे – जिथे कमी अनुभवी लोकं कमी, तर जास्त अनुभवी लोकांची मागणी जास्त आहे. आता ज्या नोकरीच्या संधींना 'एंट्री-लेव्हल' म्हटलं जातं, तिथेही ३ ते ५ वर्षांचा अनुभव मागितला जात आहे.

'ब्राइटचॅम्प्स'च्या अहवालानुसार, भारतातील ३८% विद्यार्थ्यांना भीती वाटते की त्यांची नोकरी एआयमुळे जाईल, तर ७५% विद्यार्थ्यांना 'एआय' एक आवश्यक कौशल्य म्हणून शिकायचं आहे. आजच्या विद्यार्थ्यांसाठी, पदवी ही फक्त एक पायरी नसून एक आवश्यक पात्रता (credential) बनली आहे – ती गरजेची आहे, पण आता फक्त ती पुरेसी नाहीये.

(संदर्भ: अनॅलिटीक्स इंडिया मॅगझीन)

--- तुषार भ. कुटे

 

 

चॅटबॉट: तुमचा डिजिटल संवाद सहायक

आजच्या डिजिटल युगात, आपण तंत्रज्ञानाशी संवाद साधण्याचे नवनवीन मार्ग अनुभवत आहोत. यापैकीच एक अत्यंत महत्त्वाचा आणि वेगाने विकसित होणारा मार्ग म्हणजे 'चॅटबॉट'. तुम्ही एखाद्या वेबसाइटवर जाताच उजव्या कोपऱ्यातून एक लहान विंडो उघडून "मी तुमची काय मदत करू शकतो?" असा आपुलकीने प्रश्न विचारणारा तो अदृश्य सहायक म्हणजेच चॅटबॉट. चला तर मग, या चॅटबॉटच्या जगाची सोप्या भाषेत ओळख करून घेऊया.

चॅटबॉट म्हणजे काय?

चॅटबॉट हा एक संगणक प्रोग्राम आहे, जो माणसांप्रमाणे मजकूर (text) किंवा आवाजाद्वारे (voice) संवाद साधण्यासाठी तयार केलेला असतो. त्याला कृत्रिम बुद्धिमत्तेची (Artificial Intelligence - AI) जोड दिलेली असते, ज्यामुळे तो वापरकर्त्याचे प्रश्न समजून घेऊ शकतो आणि त्यांना योग्य उत्तरे किंवा माहिती देऊ शकतो. थोडक्यात सांगायचे झाल्यास, चॅटबॉट म्हणजे एक 'बोलणारा' किंवा 'गप्पा मारणारा' रोबोट आहे, जो तुमच्या मोबाईल किंवा कॉम्प्युटरमध्ये राहतो.

चॅटबॉटचा इतिहास

चॅटबॉटची संकल्पना आजची नसून ती बरीच जुनी आहे. १९६६ साली 'एलिझा' (ELIZA) नावाचा पहिला चॅटबॉट तयार करण्यात आला. तो मानसोपचार तज्ज्ञाप्रमाणे काम करत असे आणि वापरकर्त्याच्या प्रश्नांना प्रतिप्रश्न विचारून संवाद साधल्याचा आभास निर्माण करत असे. अर्थात, तो खूपच प्राथमिक स्वरूपाचा होता. त्यानंतर तंत्रज्ञानात हळूहळू प्रगती होत गेली, पण खरी क्रांती झाली ती इंटरनेट आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या विकासानंतर. गेल्या दशकात, मशीन लर्निंग (Machine Learning) आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing - NLP) यांसारख्या तंत्रज्ञानामुळे चॅटबॉट्स खूप जास्त हुशार आणि कार्यक्षम बनले आहेत.

चॅटबॉटची प्रगती आणि कार्यपद्धती

सुरुवातीचे चॅटबॉट हे 'नियम-आधारित' (Rule-based) होते. म्हणजे, त्यांना काही ठराविक प्रश्न आणि त्यांची ठराविक उत्तरे शिकवलेली असत. जर वापरकर्त्याने त्याबाहेरचा प्रश्न विचारला, तर ते गोंधळून जात.

पण आजचे आधुनिक चॅटबॉट कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर (AI) चालतात. ते नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेचा (NLP) वापर करून आपल्या भाषेचा अर्थ, संदर्भ आणि भावना समजून घेण्याचा प्रयत्न करतात. ते प्रत्येक संवादातून नवीन गोष्टी शिकतात आणि स्वतःला अधिक सुधारतात. यामुळे ते केवळ ठरवून दिलेली उत्तरे देत नाहीत, तर समोरच्या व्यक्तीच्या गरजेनुसार नवीन उत्तरे तयार करू शकतात. गुगल असिस्टंट, ॲपलची सिरी, ॲमेझॉनची अलेक्सा आणि आताचे चॅटजीपीटी (ChatGPT) व जेमिनी (Gemini) हे या प्रगत चॅटबॉट्सचे उत्तम उदाहरण आहेत.

चॅटबॉटचे मुख्य प्रकार

चॅटबॉटचे त्यांच्या कार्यक्षमतेनुसार साधारणपणे तीन मुख्य प्रकार पडतात:

१. स्क्रिप्टेड/नियम-आधारित चॅटबॉट (Scripted/Rule-based Chatbots): हे सर्वात सोपे चॅटबॉट असतात. ते एका निश्चित संवादाच्या प्रवाहावर (flow) काम करतात. वापरकर्त्याला पर्यायांमधून निवड करावी लागते किंवा विशिष्ट प्रश्न विचारावे लागतात. उदा. बँकेच्या वेबसाइटवरील 'वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न' (FAQ) सांगणारा चॅटबॉट.

२. एआय-आधारित चॅटबॉट (AI-based Chatbots): हे चॅटबॉट जास्त हुशार असतात. ते मानवी भाषा समजून घेऊ शकतात, संदर्भा लक्षात ठेवू शकतात आणि प्रत्येक वेळी अधिक अचूक प्रतिसाद देण्यासाठी स्वतःला प्रशिक्षित करतात. ते मुक्तपणे संवाद साधू शकतात.

३. हायब्रीड चॅटबॉट (Hybrid Chatbots): यामध्ये नियम-आधारित आणि एआय-आधारित या दोन्ही प्रकारांचे मिश्रण असते. ते सामान्य प्रश्नांसाठी स्क्रिप्ट वापरतात, पण जेव्हा एखादा गुंतागुंतीचा प्रश्न येतो, तेव्हा ते आपल्या AI क्षमतेचा वापर करतात किंवा गरज पडल्यास संवाद मानवी प्रतिनिधीकडे हस्तांतरित करतात.

चॅटबॉटचे विविध उपयोग

आज चॅटबॉटचा वापर जवळपास प्रत्येक क्षेत्रात होत आहे. काही प्रमुख उपयोग खालीलप्रमाणे:
- ग्राहक सेवा (Customer Service): कंपन्या २४ तास ग्राहक सेवा देण्यासाठी चॅटबॉटचा वापर करतात. ग्राहकांच्या सामान्य प्रश्नांना (उदा. ऑर्डरची स्थिती, तक्रार नोंदवणे) त्वरित उत्तरे मिळतात.
- विक्री आणि विपणन (Sales and Marketing): ग्राहकांना त्यांच्या आवडीनुसार उत्पादने सुचवणे, त्यांना माहिती देणे आणि खरेदी प्रक्रियेत मदत करणे यासाठी चॅटबॉट वापरले जातात.
- आरोग्यसेवा (Healthcare): रुग्णांना डॉक्टरांची वेळ मिळवून देणे (appointment booking), औषधांची आठवण करून देणे किंवा प्राथमिक आरोग्यविषयक प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी याचा उपयोग होतो.
- शिक्षण (Education): विद्यार्थ्यांना त्यांच्या शंकांचे निरसन करण्यासाठी, नवीन भाषा शिकण्यासाठी किंवा अभ्यासक्रमाची माहिती मिळवण्यासाठी चॅटबॉट मदत करतात.
- मनोरंजन (Entertainment): विनोद सांगणे, गाणी लावणे, सामान्य ज्ञानाचे खेळ खेळणे यांसारख्या मनोरंजक गोष्टींसाठीही चॅटबॉट लोकप्रिय आहेत.
- वैयक्तिक सहायक (Personal Assistant): गुगल असिस्टंट किंवा सिरीसारखे चॅटबॉट आपल्या मोबाईलमध्ये वैयक्तिक सहायक म्हणून काम करतात. ते अलार्म लावणे, हवामानाची माहिती देणे किंवा कोणाला कॉल लावणे यांसारखी कामे करतात.

एलिझासारख्या साध्या प्रोग्रामपासून ते जेमिनीसारख्या अत्यंत प्रगत AI मॉडेलपर्यंत चॅटबॉटने खूप मोठा पल्ला गाठला आहे. ते आता केवळ एक तांत्रिक खेळणे राहिलेले नाहीत, तर आपल्या दैनंदिन जीवनाचा आणि व्यवसायाचा एक अविभाज्य भाग बनले आहेत. तंत्रज्ञान जसजसे प्रगत होत जाईल, तसतसे हे चॅटबॉट अधिक मानवी आणि सहज संवाद साधणारे बनतील, ज्यामुळे आपले जीवन आणखी सोपे आणि कार्यक्षम होईल यात शंका नाही.

--- तुषार भ. कुटे

 

लेफ्ट टू टेल

मागच्या वर्षी “मृत्यू पाहिलेली माणसं” नावाचं एक पुस्तक वाचनात आलं. त्यामध्ये रवांडा देशातल्या अतिशय प्रतिकूल परिस्थितीतून पुनर्जीवन मिळालेल्या इम्माकुलीची गोष्ट पहिल्यांदा समजली. अतिशय रोमांचकारी वाटले. त्याच पुस्तकामध्ये लेफ्ट टू टेल या तिच्या आत्मचरित्राबद्दल देखील लिहिलेले होते. त्यामुळे हे चरित्र सविस्तरपणे वाचण्याची उत्सुकता देखील चाळवली गेली.
मध्य आफ्रिकेतील रवांडा हा अतिशय छोटा देश. चहूबाजूंनी वेगवेगळ्या देशांच्या सीमा याला लाभलेल्या आहेत. शिवाय आफ्रिकेतील अन्य देशांप्रमाणेच हा देशही निसर्गसंपन्न. परंतु परकीय आक्रमकांच्या विविध काटाकारस्थानांमुळे वर्षानुवर्षे गुण्यागोविंदाने राहत असलेल्या दोन वांशिक गटांमध्ये संघर्ष पेटायला सुरुवात होते. हुतु आणि तुत्सी हेच ते दोन गट. एक बहुसंख्यांक तर दुसरा अल्पसंख्यांक. अनेक वर्षांपासून एकमेकांच्या सोबतच राहत असल्याने दोघांमध्ये भेद ओळखणे तसं कठीणच. परंतु एकदा लागलेली ठिणगी पेटली ती पेटलीच. राजकीय नेत्यांच्या महत्त्वाकांक्षा आणि आततायीपणामुळे दोन्ही गटांमधील संघर्ष वेगाने पेटायला सुरुवात होते. आणि त्याची परिसीमा गाठली जाते. ही परिसीमा आहे क्रौर्याची, अन्यायाची, आक्रोशाची आणि वंशविच्छेदाची. शिवाय हा संघर्ष ही फार जुना नाही. अगदीच ३० एक वर्षांपूर्वी आफ्रिकेतील निसर्गसंपन्न देशात तो घडलेला आहे. या देशांमध्ये शांत वातावरणात राहणाऱ्या इम्माकुली हिने अनुभवलेला हा वांशिक संघर्ष आहे.

गावातील एका शिक्षक जोडप्याच्या पोटी जन्मलेले इम्माकुली हे तिसरे अपत्य. तिला दोन मोठे भाऊ आणि एक लहान भाऊ आहे. गावाच्या निसर्गसौंदर्याने नटलेल्या वातावरणात कुटुंबातील सहाही जण गुण्यागोविंदाने नांदत होते. परंतु मागील काही वर्षांपूर्वी पासून चालू झालेला वांशिक संघर्ष हळूहळू मोठा होतो आणि त्याची देशभर व्याप्ती वाढते. स्वतः अल्पसंख्यांक वंशामध्ये जन्मलेल्या इम्माकुलीच्या घरापर्यंत हा संघर्ष येतो. तिला घरातून पलायन करावे लागते. आजूबाजूला दिसेल त्याला थेट ठार मारून वंशविच्छेदाची योजना अमलात येत असते. अशातच बहुसंख्यांक समाजातील एक पाद्री तिला आणि अन्य सहा ते सात स्त्रियांना आसरा देतात. हा आसरा म्हणजे तरी नक्की काय? घरातील एका अतिशय छोट्या आणि दुर्लक्षित स्वच्छतागृहामध्ये त्यांना एक प्रकारे डांबूनच ठेवले जाते. या स्वच्छतागृहात तीन महिन्यांमध्ये घडलेल्या विविध घटनांचे सखोल वर्णन इम्माकुली ने आपल्या या पुस्तकामध्ये केलेले आहे.
खरोखर संघर्ष म्हणजे काय? याची प्रचिती देणारे हे पुस्तक. मनुष्यप्राणी इतक्या क्रूरतेने कसा वागू शकतो? हाही प्रश्न आपल्याला अनेकदा पडतो. माणसाला माणूस म्हणून जगता येत नाही का? किंवा इतरांना देखील जगवता येऊ शकत नाही का? असे अनेक प्रश्न आपल्याला पडतात. राजकारणी लोक देशावर वर्चस्व ठेवायचे म्हणून सामान्य लोकांमध्ये संघर्ष पेटवून देतात. यातून केवळ मानवी मूल्यांचा ऱ्हास होत असतो. 
हे आत्मचरित्र म्हणजे अमानवता कशी असते याचे खरेखुरे चित्रण आहे. आपण आजही किती सुरक्षित वातावरणामध्ये राहत आहोत? याबद्दल निश्चितच धन्यवाद मानायला हवे. हाच विचार पुस्तक पूर्ण झाल्यानंतर मनात येतो. 
पुस्तकाच्या सुरुवातीलाच रवांडा आणि त्याच्या आजूबाजूच्या प्रदेशाचा नकाशा दिलेला आहे. त्याच्यावरून एकदा व्यवस्थित नजर टाकली की एकंदरीत पुस्तकांमध्ये कोणती घटना कुठे घडली याचे प्रारंभिक चित्रण आपण रंगवू शकतो.
प्रकाशकांच्या कार्यालयात हे पुस्तक चक्क पन्नास टक्के सवलतीमध्ये उपलब्ध होते. कदाचित याविषयी अधिक माहिती अजूनही मराठी वाचकांपर्यंत पोहोचली नसावी. म्हणूनच या पुस्तकाचा खप तितका झालेला नाही.

— तुषार भ. कुटे

प्रॉम्प्ट आणि प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग: कृत्रिम बुद्धिमत्तेला (AI) बोलायला शिकवणारी कला

आजच्या काळात आपण सर्वत्र 'एआय' (AI - Artificial Intelligence) म्हणजेच कृत्रिम बुद्धिमत्तेबद्दल ऐकत आहोत. चॅटजीपीटी (ChatGPT), जेमिनी (Gemini) यांसारखी एआय साधने (tools) आपले अनेक किचकट काम सोपे करत आहेत. आपल्याला हवा असलेला निबंध लिहिण्यापासून ते अवघड प्रश्नांची उत्तरे देण्यापर्यंत, एआय अनेक गोष्टी करू शकते. पण या एआयला नक्की काय करायचे आहे, हे कसे सांगावे? इथेच "प्रॉम्प्ट" आणि "प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग" या संकल्पना महत्त्वाच्या ठरतात. चला, या संकल्पना सोप्या भाषेत समजून घेऊया.

प्रॉम्प्ट म्हणजे काय? (What is a Prompt?)

अगदी सोप्या भाषेत सांगायचे झाल्यास, प्रॉम्प्ट म्हणजे आपण एआयला दिलेली सूचना, प्रश्न किंवा आदेश. जसे आपण गुगलवर काहीतरी शोधण्यासाठी शब्द किंवा वाक्य लिहितो, त्याचप्रमाणे आपण एआयशी संवाद साधण्यासाठी जे काही लिहितो, त्याला 'प्रॉम्प्ट' म्हणतात.
याला आपण अल्लाउद्दीनच्या जादूच्या दिव्याचे उदाहरण देऊन समजू शकतो. दिव्यातील जिनी खूप शक्तिशाली असतो, पण तुम्ही त्याला जोपर्यंत काही मागत नाही, तोपर्यंत तो काहीही करत नाही. तुम्ही त्याला जी 'आज्ञा' द्याल, तीच तो पूर्ण करेल. इथे तुम्ही दिलेली आज्ञा म्हणजेच 'प्रॉम्प्ट' आणि तो जिनी म्हणजे 'एआय'.
तुमचा प्रॉम्प्ट जितका स्पष्ट आणि नेमका असेल, तितकेच एआयकडून मिळणारे उत्तर अचूक आणि तुमच्या अपेक्षेप्रमाणे असेल.

उदाहरणार्थ:
    एक साधा प्रॉम्प्ट: "शिवाजी महाराजांबद्दल सांगा."
    यावर एआय एक सर्वसाधारण माहिती देईल.
    एक चांगला आणि स्पष्ट प्रॉम्प्ट: "शाळेतील मुलांसाठी छत्रपती शिवाजी महाराजांच्या आग्रा भेटीच्या प्रसंगाचे नाट्यमय वर्णन ५०० शब्दांत करा."
    यावर एआय एका विशिष्ट घटनेवर लक्ष केंद्रित करून, विशिष्ट प्रेक्षकांसाठी आणि नेमक्या शब्दसंख्येनुसार उत्तर तयार करेल.

प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग म्हणजे काय? (What is Prompt Engineering?)

'प्रॉम्प्ट' म्हणजे काय हे तर आपण पाहिले. आता 'प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग' म्हणजे काय ते पाहूया. 'प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग' ही एक कला आणि शास्त्र आहे, ज्यामध्ये एआयकडून आपल्याला हवे असलेले सर्वोत्तम आणि अचूक उत्तर मिळवण्यासाठी प्रभावी प्रॉम्प्ट तयार केला जातो.
हे एखाद्या दिग्दर्शकासारखे (Director) आहे. दिग्दर्शक जसा कलाकाराला (Actor) नेमक्या सूचना देतो की, कोणता संवाद कसा बोलायचा, चेहऱ्यावर हावभाव कसे असावेत, जेणेकरून त्याला हवा तसा सीन मिळेल. त्याचप्रमाणे, 'प्रॉम्प्ट इंजिनियर' एआयला अशा प्रकारे सूचना देतो की, त्याला हवे असलेले उत्तर, माहिती किंवा मजकूर नेमकेपणाने मिळेल.
यात फक्त प्रश्न विचारणे नाही, तर प्रश्नाची रचना करणे, त्याला संदर्भ देणे, उत्तराचे स्वरूप (format) ठरवणे आणि भाषेची शैली (tone) निश्चित करणे यांसारख्या अनेक गोष्टींचा समावेश असतो.

चांगल्या प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंगचे महत्त्व

एआय एक खूप शक्तिशाली साधन आहे, पण त्याचा पुरेपूर वापर करण्यासाठी चांगले प्रॉम्प्ट देणे आवश्यक आहे.
- अचूक उत्तरे: चांगल्या प्रॉम्प्टमुळे एआय गोंधळत नाही आणि तुम्हाला अधिक अचूक व संबंधित माहिती मिळते.
- वेळेची बचत: जर तुम्ही पहिल्याच प्रयत्नात योग्य प्रॉम्प्ट दिला, तर तुम्हाला पुन्हा-पुन्हा प्रश्न विचारावा लागत नाही, ज्यामुळे तुमचा वेळ वाचतो.
- सर्जनशीलता (Creativity): प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंगद्वारे तुम्ही एआयकडून कविता, कथा, जाहिरातींसाठी मजकूर, किंवा गाणी यांसारख्या सर्जनशील गोष्टी तयार करून घेऊ शकता.
- एआयच्या क्षमतेचा पूर्ण वापर: योग्य प्रॉम्प्ट देऊन तुम्ही एआयच्या मर्यादेपलीकडील क्षमतांचा शोध घेऊ शकता आणि त्याचा प्रभावीपणे वापर करू शकता.

एक उत्तम प्रॉम्प्ट कसा तयार करावा?

एक चांगला प्रॉम्प्ट तयार करण्यासाठी खालील गोष्टी लक्षात ठेवाव्यात:
- स्पष्टता (Clarity): तुम्हाला नक्की काय हवे आहे, हे अगदी स्पष्ट शब्दांत सांगा. संदिग्ध किंवा गोंधळात टाकणारे शब्द टाळा.
- संदर्भ (Context): एआयला थोडा संदर्भ द्या. उदा. "मी एक विद्यार्थी आहे आणि मला..." असे सांगितल्यास, एआय विद्यार्थ्याच्या पातळीनुसार उत्तर देईल.
- स्वरूप (Format): तुम्हाला उत्तर कसे हवे आहे ते सांगा. उदा. 'मुद्देसूद (bullet points) माहिती द्या', 'तक्त्याच्या (table) स्वरूपात सांगा', किंवा 'ई-मेलच्या स्वरूपात लिहा'.
- शैली (Tone): तुम्हाला मजकूर कोणत्या शैलीत हवा आहे? तो व्यावसायिक (professional), विनोदी (funny), औपचारिक (formal) की भावनिक (emotional) असावा, हे सांगा.

थोडक्यात सांगायचे तर, 'प्रॉम्प्ट' हे एआयशी संवाद साधण्याचे माध्यम आहे, तर 'प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग' हे त्या संवादाला अधिक प्रभावी आणि परिणामकारक बनवण्याचे कौशल्य आहे. जसजसा एआयचा वापर वाढत जाईल, तसतसे प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंगचे महत्त्वही वाढत जाणार आहे. ही एक अशी कला आहे, जी शिकल्यास कोणीही व्यक्ती एआय सारख्या शक्तिशाली तंत्रज्ञानाचा उत्तम प्रकारे वापर करू शकतो.

--- तुषार भ. कुटे

पुन्हा सही रे सही

जवळपास वीस वर्षांपूर्वी भरत जाधव यांचे “पुन्हा सही रे सही” हे नाटक नाशकातल्या कालिदास कला मंदिर नाट्यगृहामध्ये सर्वप्रथम मी पाहिले. आज पुन्हा हेच नाटक चिंचवडच्या रामकृष्ण मोरे प्रेक्षागृहामध्ये पाहण्याची संधी मिळाली. आणि नाटकाचा प्रयोग क्रमांक होता ४५००! 
अनेक मराठी नाटके हजारांवर प्रयोग करीत आहेत. आणि विशेष म्हणजे मराठी रसिक प्रेक्षकांकडून देखील त्यांना तशी दाद मिळत आहे. यातीलच हे एक नाटक. या नाटकातील भरत जाधव यांच्या भूमिकेला अर्थात चौरंगी भूमिकांना तोड नाही. कदाचित याच कारणास्तव या नाटकाने इतका दीर्घ पल्ला आज गाठलेला दिसतो. मध्यंतरामध्ये भरत जाधव यांच्या हस्ते प्रेक्षागृहामध्ये केक देखील कापण्यात आला. त्यावेळी त्यांनी सांगितले की या नाटकाच्या तालमी त्यांनी पिंपरी चिंचवडमध्येच घेतल्या होत्या. आणि आज योगायोगाने साडेचार हजारावा प्रयोग याच शहरामध्ये पार पडला. २३ वर्षे या नाटकाचा प्रवास चालू आहे. भरत जाधव यांच्यामधील ऊर्जा तसूभरही कमी झालेली दिसत नाही. म्हणूनच मराठी प्रेक्षक आपल्या कलाकारांवर भरभरून प्रेम करतात. या नाटकाची सध्याची प्रगती पाहता लवकरच पुढील काही वर्षांमध्ये ५००० वा प्रयोग देखील आपल्याला पाहायला मिळेल, अशी आशा वाटते.

एआय एथिक्स: तंत्रज्ञानाच्या नैतिकतेचा नवा पैलू

आजच्या जगात आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (एआय) हा शब्द सर्वत्र ऐकायला मिळतो. स्मार्टफोनपासून ते आरोग्यसेवेपर्यंत आणि मनोरंजनापासून ते वाहतुकीपर्यंत, एआय आपल्या जीवनाचा एक अविभाज्य भाग बनत आहे. एआय म्हणजे मानवाप्रमाणे विचार करण्याची आणि शिकण्याची क्षमता असलेली संगणक प्रणाली. ही एक अत्यंत शक्तिशाली तंत्रज्ञान आहे, ज्याप्रमाणे एखादे शक्तिशाली साधन असते. त्याचा उपयोग चांगल्या कामासाठीही होऊ शकतो आणि वाईट कामासाठीही. हे साधन कसे वापरावे, याचे नियम आणि तत्त्वे ठरवणे म्हणजेच "एआय एथिक्स" (AI Ethics) किंवा "कृत्रिम बुद्धिमत्तेची नैतिकता".

सोप्या भाषेत सांगायचे तर, एआय प्रणाली विकसित करताना आणि वापरताना ती मानवासाठी सुरक्षित, न्याय्य आणि फायदेशीर असावी, यासाठी तयार केलेली नैतिक मार्गदर्शक तत्त्वे आणि नियमपुस्तिका म्हणजेच एआय एथिक्स होय.

एआय एथिक्सची गरज का आहे?

एआय प्रणाली स्वतः निर्णय घेण्यास सक्षम असतात. त्यांचे निर्णय लाखो लोकांच्या जीवनावर परिणाम करू शकतात. त्यामुळे हे निर्णय योग्य, निःपक्षपाती आणि नैतिक आहेत याची खात्री करणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. एआय एथिक्समध्ये काही प्रमुख आव्हाने आहेत, ज्यावर जगभर चर्चा सुरू आहे.

१. पक्षपात आणि भेदभाव (Bias and Discrimination):
एआय प्रणाली तिला दिलेल्या डेटाच्या आधारावर शिकते. जर डेटामध्ये आधीपासूनच मानवी पूर्वग्रह किंवा भेदभाव असेल, तर एआय तोच भेदभाव शिकतो आणि मोठ्या प्रमाणावर अमलात आणतो.
उदाहरणार्थ: नोकरीसाठी उमेदवार निवडणाऱ्या एआयला जर जुना डेटा दिला, ज्यात पुरुषांना जास्त प्राधान्य दिले गेले होते, तर तो एआय भविष्यातही महिला उमेदवारांना डावलण्याची शक्यता आहे. यामुळे समाजात असमानता वाढू शकते.

२. गोपनीयता (Privacy):
एआय प्रणालीला काम करण्यासाठी प्रचंड डेटा लागतो. हा डेटा अनेकदा आपल्या वैयक्तिक आयुष्याशी संबंधित असतो - जसे की आपले फोटो, आरोग्यविषयक माहिती, आपण ऑनलाइन काय शोधतो इत्यादी. हा डेटा कसा गोळा केला जातो, कुठे साठवला जातो आणि त्याचा वापर कसा केला जातो, हे गोपनीयतेच्या दृष्टीने खूप महत्त्वाचे आहे. चुकीच्या हातात हा डेटा गेल्यास त्याचा गैरवापर होऊ शकतो.

३. जबाबदारी (Accountability):
जर एखाद्या एआय प्रणालीकडून चूक झाली, तर त्याची जबाबदारी कोणाची?
उदाहरणार्थ: एका स्वयंचलित कारमुळे (self-driving car) अपघात झाल्यास, दोष कोणाचा? कारच्या मालकाचा, कार बनवणाऱ्या कंपनीचा की सॉफ्टवेअर लिहिणाऱ्या प्रोग्रामरचा? ही जबाबदारी निश्चित करणे हे एक मोठे आव्हान आहे.

४. सुरक्षितता आणि मानवी नियंत्रण (Safety and Human Control):
एआय प्रणाली इतकी स्वायत्त (autonomous) होऊ नये की तिच्यावर मानवाचे कोणतेही नियंत्रण राहणार नाही. विशेषतः संरक्षण क्षेत्रात, जिथे स्वयंचलित शस्त्रास्त्रांचा वापर होऊ शकतो, तिथे मानवी नियंत्रण असणे अत्यंत आवश्यक आहे. एआयचा वापर सायबर हल्ले किंवा चुकीची माहिती (misinformation) पसरवण्यासाठीही केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे समाजाची सुरक्षितता धोक्यात येऊ शकते.

५. नोकरी आणि अर्थव्यवस्था (Jobs and Economy):
एआयमुळे अनेक प्रकारची कामे स्वयंचलित होत आहेत. यामुळे काही लोकांच्या नोकऱ्या जाण्याची भीती आहे. एआयमुळे समाजाच्या आर्थिक आणि सामाजिक रचनेवर काय परिणाम होईल, याचा विचार करणे आणि त्यानुसार मानवी कौशल्यांचा विकास करणे आवश्यक आहे.

यावर उपाय काय?

जगभरातील सरकारे, कंपन्या आणि संशोधक एआय एथिक्ससाठी नियम आणि कायदे बनवण्याचा प्रयत्न करत आहेत. यासाठी खालील गोष्टींवर लक्ष केंद्रित केले जात आहे:

- पारदर्शकता (Transparency): एआय प्रणाली निर्णय कसा घेते, हे वापरकर्त्याला समजले पाहिजे.
- न्याय्यता (Fairness): एआय प्रणाली कोणत्याही व्यक्ती, जात, धर्म किंवा लिंगाबद्दल पक्षपाती नसावी.
- विविधतापूर्ण संघ (Diverse Teams): एआय प्रणाली तयार करणाऱ्या संघात विविध सामाजिक पार्श्वभूमीच्या लोकांचा समावेश असावा, जेणेकरून मानवी पूर्वग्रह कमी करता येतील.
- मानवी सहभाग (Human in the Loop): महत्त्वाचे निर्णय घेताना अंतिम अधिकार मानवाकडेच असावा.

एआय हे एक असे तंत्रज्ञान आहे जे मानवी जीवनात क्रांती घडवण्याची क्षमता ठेवते. परंतु, या तंत्रज्ञानाची दिशा योग्य आणि मानवतेच्या कल्याणासाठी असावी, हे पाहणे आपली सर्वांची जबाबदारी आहे. एआय एथिक्स हे केवळ प्रोग्रामर किंवा कंपन्यांपुरते मर्यादित नाही, तर ते समाजातील प्रत्येक घटकाशी संबंधित आहे. या तंत्रज्ञानाचा वापर कसा करायचा, याचे नैतिक निर्णय आज आपण घेऊ, त्यावरच आपले आणि पुढच्या पिढीचे भविष्य अवलंबून असेल.

--- तुषार भ. कुटे 

बॅग ऑफ वर्ड्स (Bag of Words): शब्दांची पिशवी

कल्पना करा की तुमच्याकडे काही वाक्ये आहेत आणि तुम्हाला ती संगणकाला समजावून सांगायची आहेत. संगणकाला कधीच थेट मराठी किंवा इंग्रजी भाषा समजत नाही; त्याला फक्त आकडे (numbers) समजतात. (हा संगणकाचा वैश्विक नियम आहे!) मग आपण आपल्या वाक्यांना किंवा मजकुराला (text) आकड्यांच्या स्वरूपात कसे बदलणार? इथेच "बॅग ऑफ वर्ड्स" ही पद्धत मदतीला येते. ही सर्वात जुनी पद्धत आहे.
"बॅग ऑफ वर्ड्स" हे नावाप्रमाणेच आहे. आपण एखाद्या वाक्यातील किंवा परिच्छेदातील सर्व शब्द घेतो, त्यांना व्याकरण किंवा शब्दांच्या क्रमाची पर्वा न करता एका काल्पनिक पिशवीत (bag) टाकतो. या पिशवीत कोणता शब्द किती वेळा आला आहे, फक्त याचीच नोंद ठेवली जाते. शब्दांचा क्रम, त्यांचे एकमेकांशी असलेले संबंध (व्याकरण) या गोष्टी विचारात घेतल्या जात नाहीत.
थोडक्यात सांगायचे तर, बॅग ऑफ वर्ड्स (BoW) ही मजकूर डेटाला संख्यात्मक स्वरूपात (numerical format) रूपांतरित करण्याची एक पद्धत आहे, जिथे प्रत्येक मजकूर (उदा. एक वाक्य) शब्दांच्या उपस्थितीच्या किंवा संख्येच्या आधारावर दर्शवला जातो.

"बॅग ऑफ वर्ड्स" कसे काम करते?

ही प्रक्रिया मुख्यत्वे तीन सोप्या टप्प्यांमध्ये विभागलेली आहे:
टप्पा १: टोकनायझेशन (Tokenization) - शब्दांना वेगळे करणे: या टप्प्यात, आपण दिलेला संपूर्ण मजकूर (ज्याला 'कॉर्पस' म्हणतात) घेतो आणि त्यातील प्रत्येक वाक्याला शब्दांमध्ये तोडतो. प्रत्येक शब्द हा एक 'टोकन' असतो. यामध्ये अनावश्यक चिन्हं (उदा. स्वल्पविराम, पूर्णविराम) काढून टाकली जातात आणि सर्व शब्दांना एकाच स्वरूपात (उदा. लहान लिपीत - lowercase) आणले जाते.

टप्पा २: शब्दसंग्रह तयार करणे (Building Vocabulary): एकदा सर्व मजकुरातील शब्द वेगळे केले की, आपण त्या सर्व शब्दांमधून फक्त एकदाच येणारे (unique) शब्द निवडून एक 'शब्दसंग्रह' (Vocabulary) तयार करतो. हा शब्दसंग्रह म्हणजे आपल्या संपूर्ण मजकुरात वापरल्या गेलेल्या सर्व अद्वितीय शब्दांची एक सूची असते.

टप्पा ३: व्हेक्टर तयार करणे (Vectorization): हा सर्वात महत्त्वाचा टप्पा आहे. इथे आपण प्रत्येक वाक्याला किंवा दस्तऐवजाला एका संख्यात्मक व्हेक्टरमध्ये (numerical vector) रूपांतरित करतो. हा व्हेक्टर आपल्या तयार केलेल्या शब्दसंग्रहाच्या आकाराचा असतो.

प्रत्येक वाक्यासाठी, आपण शब्दसंग्रहातील प्रत्येक शब्द तपासतो. तो शब्द त्या वाक्यात किती वेळा आला आहे, ती संख्या आपण व्हेक्टरमध्ये त्या शब्दाच्या जागी लिहितो. जर एखादा शब्द वाक्यात आला नसेल, तर आपण '0' लिहितो.

चला, हे एका सोप्या उदाहरणाने समजून घेऊया. समजा, आपल्याकडे खालील तीन वाक्ये आहेत:
    वाक्य १: मला क्रिकेट खेळायला आवडते.
    वाक्य २: माझा भाऊ फुटबॉल खेळतो.
    वाक्य ३: मला फुटबॉल आणि क्रिकेट दोन्ही आवडते.
आता आपण यावर "बॅग ऑफ वर्ड्स" मॉडेल लागू करू.

टप्पा १: टोकनायझेशन
प्रथम आपण प्रत्येक वाक्यातील शब्दांना वेगळे करू.
    वाक्य १: ["मला", "क्रिकेट", "खेळायला", "आवडते"]
    वाक्य २: ["माझा", "भाऊ", "फुटबॉल", "खेळतो"]
    वाक्य ३: ["मला", "फुटबॉल", "आणि", "क्रिकेट", "दोन्ही", "आवडते"]

टप्पा २: शब्दसंग्रह तयार करणे
आता आपण वरील सर्व शब्दांमधून अद्वितीय शब्दांची एक सूची (शब्दसंग्रह) तयार करू. आपण हे शब्द वर्णानुक्रमे (alphabetically) लावूया.

आपला शब्दसंग्रह (Vocabulary):
["आणि", "आवडते", "क्रिकेट", "खेळायला", "खेळतो", "दोन्ही", "फुटबॉल", "भाऊ", "मला", "माझा"]

या शब्दसंग्रहात एकूण १० अद्वितीय (unique) शब्द आहेत.
टप्पा ३: व्हेक्टर तयार करणे

आता आपण प्रत्येक वाक्यासाठी या १० शब्दांचा एक व्हेक्टर तयार करू. व्हेक्टरमध्ये आपण प्रत्येक शब्दाची संख्या (frequency) नोंदवू.

वाक्य १: "मला क्रिकेट खेळायला आवडते"

या वाक्याचा व्हेक्टर कसा दिसेल?
शब्दसंग्रहातील शब्द    वाक्यातील संख्या
आणि            0
आवडते    1
क्रिकेट    1
खेळायला    1
खेळतो    0
दोन्ही            0
फुटबॉल    0
भाऊ            0
मला            1
माझा            0

तर, वाक्य १ चा BoW व्हेक्टर असेल: [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0]

वाक्य २: "माझा भाऊ फुटबॉल खेळतो"
शब्दसंग्रहातील शब्द    वाक्यातील संख्या
आणि            0
आवडते    0
क्रिकेट    0
खेळायला    0
खेळतो    1
दोन्ही            0
फुटबॉल    1
भाऊ            1
मला            0
माझा            1

तर, वाक्य २ चा BoW व्हेक्टर असेल: [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1]

वाक्य ३: "मला फुटबॉल आणि क्रिकेट दोन्ही आवडते"
शब्दसंग्रहातील शब्द    वाक्यातील संख्या
आणि             1
आवडते     1
क्रिकेट     1
खेळायला     0
खेळतो     0
दोन्ही             1
फुटबॉल     1
भाऊ             0
मला             1
माझा             0

तर, वाक्य ३ चा BoW व्हेक्टर असेल: [1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0]

आता संगणकासाठी आपली वाक्ये ही शब्दांची नसून, वरील आकड्यांची (व्हेक्टर्स) आहेत. या आकड्यांवर मशीन लर्निंग मॉडेल सहजपणे गणिती प्रक्रिया करू शकतात.

"बॅग ऑफ वर्ड्स" चे फायदे आणि तोटे

प्रत्येक तंत्रज्ञानाप्रमाणे याचेही काही फायदे आणि तोटे आहेत.
फायदे (Advantages):
- साधेपणा (Simplicity): ही पद्धत समजायला आणि लागू करायला खूप सोपी आहे.
- जलद प्रक्रिया (Fast): मजकुराला व्हेक्टरमध्ये रूपांतरित करण्याची प्रक्रिया खूप जलद होते.
- परिणामकारकता (Effectiveness): अनेक सोप्या कामांसाठी (जसे की मजकूर वर्गीकरण) ही पद्धत आश्चर्यकारकपणे प्रभावी ठरते.

तोटे (Disadvantages):
- शब्दांचा क्रम महत्त्वाचा नाही (Loss of Word Order): हा याचा सर्वात मोठा तोटा आहे. BoW मॉडेलसाठी " कुत्रा माणसाला चावला" आणि "माणसाने कुत्र्याला चावले" ही दोन्ही वाक्ये सारखीच आहेत, कारण दोन्हीमध्ये तेच शब्द आहेत. मात्र, दोन्ही वाक्यांचा अर्थ पूर्णपणे वेगळा आहे.
- संदर्भ आणि अर्थाचा अभाव (Loss of Context and Semantics): BoW शब्दांचा अर्थ किंवा संदर्भ समजत नाही. उदा. "He is feeling blue" (तो दुःखी आहे) आणि "His shirt is blue" (त्याचा शर्ट निळा आहे), या दोन्ही वाक्यांमध्ये 'blue' हा शब्द BoW साठी एकच आहे, पण त्याचे अर्थ वेगळे आहेत.
- शब्दसंग्रहाचा आकार (Vocabulary Size): जर मजकूर खूप मोठा असेल, तर शब्दसंग्रह प्रचंड मोठा होतो. यामुळे तयार होणारे व्हेक्टर्स खूप मोठे होतात आणि त्यातील बहुतेक मूल्ये '0' असतात (याला 'Sparsity' म्हणतात).
- महत्त्वाच्या शब्दांना ओळखत नाही: "आणि", "व", "आहे" यांसारखे वारंवार येणारे शब्द (stopwords) जास्त महत्त्वाचे नसतात, तरीही त्यांना BoW मध्ये जास्त वजन मिळते. (अर्थात, यावर उपाय म्हणून हे शब्द आधीच काढले जातात).

"बॅग ऑफ वर्ड्स" चा वापर कुठे होतो?

या पद्धतीचा वापर अनेक NLP कामांमध्ये केला जातो, जसे की:
- मजकूर वर्गीकरण (Text Classification): ई-मेल 'स्पॅम' आहे की नाही हे ओळखणे, बातमी कोणत्या प्रकारची आहे (क्रीडा, राजकारण, मनोरंजन) हे ठरवणे.
- भावना विश्लेषण (Sentiment Analysis): एखाद्या उत्पादनाबद्दल ग्राहकांची मते (reviews) सकारात्मक आहेत, नकारात्मक आहेत की तटस्थ आहेत, हे ओळखणे.
- दस्तऐवज समानता (Document Similarity): दोन दस्तऐवज एकमेकांशी किती मिळतेजुळते आहेत, हे त्यांच्या BoW व्हेक्टर्समधील समानतेवरून तपासणे.

"बॅग ऑफ वर्ड्स" ही एक मूलभूत परंतु अत्यंत शक्तिशाली संकल्पना आहे. ही पद्धत मजकुरातील शब्दांचा क्रम आणि व्याकरण गमावते, परंतु मजकुराला मशीन लर्निंग मॉडेलसाठी वापरण्यायोग्य संख्यात्मक स्वरूपात आणण्याचे महत्त्वाचे काम करते. जरी आज TF-IDF, Word2Vec, आणि BERT सारख्या अधिक प्रगत पद्धती उपलब्ध असल्या तरी, "बॅग ऑफ वर्ड्स" ही NLP च्या जगात पहिली पायरी म्हणून आजही महत्त्वाची आहे आणि अनेक ठिकाणी प्रभावीपणे वापरली जाते.

--- तुषार भ. कुटे