मानवी मेंदूची बचत आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा (AI) विजेचा वापर

मानवी मेंदू हा जैविक रचनेचा एक अद्भुत नमुना आहे. तो फक्त १२ वॅट्स विजेवर चालतो, जे एका मंद दिव्याला लागणाऱ्या विजेइतके आहे. लाखो वर्षांच्या उत्क्रांतीमध्ये विकसित झालेल्या त्याच्या अत्यंत कार्यक्षम रचनेमुळे हे शक्य झाले आहे.

मेंदूतील चेतापेशी (न्यूरॉन्स) विद्युत-रासायनिक संकेतांद्वारे (electrochemical signals) एकमेकांशी संवाद साधतात. या प्रक्रियेत माहितीवर प्रक्रिया करण्यासाठी आयन चॅनेल्स आणि चेतापेशींमधील जोडणीचा (synaptic connections) वापर केला जातो. ही प्रक्रिया नैसर्गिक संकेतांवर चालणारी (ॲनालॉग) असल्यामुळे, मेंदू कमीतकमी उर्जेत नमुने ओळखणे, निर्णय घेणे आणि नवनिर्मिती करणे यांसारखी गुंतागुंतीची कामे करू शकतो. अब्जावधी चेतापेशी कोणत्याही एका केंद्रीय नियंत्रणाशिवाय एकाच वेळी काम करतात, ज्यामुळे मेंदूची कार्यक्षमता आणखी वाढते.

याउलट, सध्याच्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालींना, जसे की मोठ्या न्यूरल नेटवर्क्सना प्रचंड प्रमाणात संगणकीय शक्तीची गरज असते. मोठ्या डेटा सेंटर्समध्ये या प्रणाली २.७ अब्ज वॅट्सपर्यंत वीज वापरू शकतात. ही अकार्यक्षमता AI च्या डिजिटल स्वरूपामुळे येते, कारण ते सिलिकॉनवर आधारित प्रोसेसर, जीपीयू (GPU) आणि टीपीयू (TPU) वर अवलंबून असते. या प्रणाली अब्जावधी गणिती क्रिया करतात, ज्यासाठी गणना, त्यांना थंड ठेवणे आणि डेटा पाठवण्यासाठी प्रचंड वीज लागते. मेंदूच्या नैसर्गिक कार्यक्षमतेच्या विरुद्ध, AI ची डिजिटल पद्धत खूप जास्त ऊर्जा वापरते, विशेषतः मोठ्या भाषिक मॉडेल्सना प्रशिक्षण देताना किंवा रिअल-टाइम डेटावर प्रक्रिया करताना.

मेंदूसारखीच कामे करण्यासाठी AI ला लाखो पटीने जास्त ऊर्जा लागते. ही मोठी तफावत मेंदूचा उत्क्रांतीमुळे मिळालेला फायदा दाखवते. तथापि, AI चा विजेचा वापर कमी करण्यासाठी नवनवीन तंत्रज्ञानावर काम सुरू आहे. यामध्ये मेंदूच्या रचनेची नक्कल करणारे 'न्यूरोमॉर्फिक कंप्युटिंग' आणि अधिक कार्यक्षम अल्गोरिदम यांचा समावेश आहे. AI जरी मोठी कामे अचूकपणे करू शकत असला तरी, ऊर्जेच्या वापराची ही तफावत कमी करणे हे भविष्यातील प्रगतीसाठी एक मोठे आव्हान आहे. हे आव्हान यशस्वीपणे पेलल्यास तंत्रज्ञानाच्या जगात एक शाश्वत क्रांती घडू शकते.

(आधारित)

--- तुषार भ. कुटे

 

डेटा: सध्याच्या पिढीच्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे (AI) इंधन

आपण अशा युगात जगत आहोत जिथे 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता' किंवा 'Artificial Intelligence (AI)' हा शब्द आपल्या कानावर सतत पडतो. आपल्या स्मार्टफोनमधील व्हॉईस असिस्टंटपासून ते ऑनलाइन खरेदीच्या शिफारसींपर्यंत, AI आपल्या जीवनाचा एक अविभाज्य भाग बनला आहे. पण हे AI चालते कसे? या तंत्रज्ञानामागे अशी कोणती शक्ती आहे, जी त्याला इतके 'हुशार' बनवते? या प्रश्नाचे उत्तर एका शब्दात दडले आहे - डेटा (Data).
ज्याप्रमाणे गाडी चालवण्यासाठी पेट्रोल किंवा डिझेल या इंधनाची गरज असते, त्याचप्रमाणे सध्याच्या पिढीच्या AI ला चालवण्यासाठी, शिकवण्यासाठी आणि कार्यक्षम बनवण्यासाठी 'डेटा' नावाच्या इंधनाची गरज असते. म्हणूनच, "डेटा हे सध्याच्या पिढीच्या AI चे इंधन आहे" असे म्हटले जाते. चला, ही संकल्पना सोप्या भाषेत समजून घेऊया.

डेटा म्हणजे नक्की काय?

सगळ्यात आधी, डेटा म्हणजे काय हे समजून घेणे महत्त्वाचे आहे. डेटा म्हणजे केवळ आकडेवारी किंवा मजकूर नव्हे. आपण आपल्या दैनंदिन जीवनात कळत-नकळतपणे प्रचंड प्रमाणात डेटा तयार करत असतो.
- तुम्ही काढलेला प्रत्येक फोटो किंवा व्हिडिओ हा एक डेटा आहे.
- सोशल मीडियावर तुम्ही दिलेली प्रत्येक 'लाईक' किंवा 'कमेंट' हा एक डेटा आहे.
- गुगलवर तुम्ही शोधलेली कोणतीही माहिती हा एक डेटा आहे.
- ऑनलाइन नकाशा वापरताना तुमचे लोकेशन (स्थान) हा एक डेटा आहे.
- तुम्ही ऑनलाइन काय खरेदी करता, काय पाहता, ही सर्व माहिती म्हणजे डेटा आहे.

थोडक्यात सांगायचे झाल्यास, कोणतीही नोंदवलेली माहिती, मग ती कोणत्याही स्वरूपात असो, तिला 'डेटा' म्हणतात. आजच्या डिजिटल जगात, प्रत्येक सेकंदाला अब्जावधी जीबी डेटा तयार होत आहे.

AI हे इंधन कसे वापरते?

आता प्रश्न पडतो की, AI या प्रचंड डेटाचे काय करते? AI स्वतःहून हुशार नसते. त्याला हुशार बनवावे लागते, त्याला 'शिकवावे' लागते. ही शिकण्याची प्रक्रिया पूर्णपणे डेटावर अवलंबून असते. याला 'मशीन लर्निंग' (Machine Learning) म्हणतात.

एका लहान मुलाचे उदाहरण घेऊ. आपण लहान मुलाला 'मांजर' ओळखायला कसे शिकवतो? आपण त्याला अनेक मांजरींचे फोटो दाखवतो, वेगवेगळ्या रंगांच्या, आकारांच्या मांजरी दाखवतो. हजारो वेळा हे केल्यावर, त्याच्या मेंदूत एक 'नमुना' (Pattern) तयार होतो. त्यानंतर, जेव्हा तो एखादी नवीन, आधी न पाहिलेली मांजर पाहतो, तेव्हा तो तिला लगेच ओळखतो.

AI सुद्धा अगदी असेच शिकते. AI च्या अल्गोरिदमला (एक प्रकारची नियम-प्रणाली) लाखो-करोडो फोटो दाखवून 'प्रशिक्षित' (Train) केले जाते. उदाहरणार्थ, जर आपल्याला चेहरा ओळखणारे AI बनवायचे असेल, तर त्याला लाखो लोकांचे चेहरे (डेटा) दाखवावे लागतात. हा डेटा 'पचवून' AI चेहऱ्याचे नमुने, जसे की डोळ्यांमधील अंतर, नाकाचा आकार इत्यादी, शिकते. या प्रशिक्षणानंतरच ते कोणताही नवीन चेहरा अचूकपणे ओळखू शकते.

डेटाची गुणवत्ता आणि प्रमाण: उत्तम इंधन, उत्तम कामगिरी

गाडीमध्ये जसे चांगले आणि शुद्ध पेट्रोल टाकल्यास इंजिन चांगले चालते, त्याचप्रमाणे AI साठी डेटा जेवढा जास्त आणि जेवढा दर्जेदार असेल, तेवढे AI अधिक अचूक आणि कार्यक्षम बनते.
- डेटाचे प्रमाण (Quantity): AI ला जेवढा जास्त डेटा दिला जातो, तेवढे ते अधिक चांगल्या प्रकारे शिकते. कमी डेटामुळे AI चुकीचे निष्कर्ष काढू शकते. उदाहरणार्थ, फक्त १०-१५ मांजरींचे फोटो दाखवून मुलाला शिकवल्यास, ते प्रत्येक चार पायांच्या प्राण्याला मांजर म्हणू शकते.
- डेटाची गुणवत्ता (Quality): फक्त जास्त डेटा असून उपयोग नाही, तो योग्य आणि स्वच्छ असणेही महत्त्वाचे आहे. जर डेटामध्ये चुका असतील किंवा तो पक्षपाती असेल, तर AI सुद्धा चुकीचे आणि पक्षपाती निर्णय घेऊ शकते. याला 'कचरा आत, कचरा बाहेर' (Garbage In, Garbage Out) असे म्हणतात.

दैनंदिन जीवनातील उदाहरणे
- आरोग्यसेवा (Healthcare): डॉक्टरांना कर्करोगाचे निदान करण्यासाठी, AI हजारो एक्स-रे आणि एमआरआय स्कॅन (डेटा) तपासते. या डेटामधून शिकून, ते मानवी डोळ्यांना सहज न दिसणारे सूक्ष्म बदलही ओळखू शकते.
- शेती (Agriculture): ड्रोनद्वारे शेताचे फोटो (डेटा) घेऊन, AI पिकांची वाढ, संभाव्य रोग आणि पाण्याची गरज याबद्दल अचूक माहिती देते.
- स्वयं-चालित गाड्या (Self-Driving Cars): या गाड्या रस्त्यावरील कॅमेरे आणि सेन्सर्समधून सतत रिअल-टाइम डेटा गोळा करतात. या डेटामुळेच त्या रस्ता, इतर वाहने, पादचारी यांना ओळखून सुरक्षितपणे चालू शकतात.
- मनोरंजन (Entertainment): नेटफ्लिक्स किंवा यूट्यूब तुम्हाला तुमच्या आवडीनुसार व्हिडिओ किंवा चित्रपट सुचवते. हे तुमच्या आणि तुमच्यासारख्या इतर लाखो वापरकर्त्यांच्या पाहण्याच्या सवयींच्या डेटाचे विश्लेषण करून केले जाते.

डेटा हे AI साठी इंधन असले तरी, याच्याशी संबंधित काही आव्हाने देखील आहेत. डेटा गोपनीयता (Privacy) आणि सुरक्षितता (Security) हे सर्वात मोठे मुद्दे आहेत. आपला वैयक्तिक डेटा कोणाकडे आहे आणि तो कसा वापरला जात आहे, याची चिंता असणे स्वाभाविक आहे.

थोडक्यात, डेटा हा आधुनिक AI चा आत्मा आणि प्राणवायू आहे. डेटाशिवाय, आजचे AI केवळ एक निष्फळ प्रोग्राम आहे. ज्याप्रमाणे तेल आणि वायूने औद्योगिक क्रांती घडवली, त्याचप्रमाणे 'डेटा' आजच्या डिजिटल आणि बौद्धिक क्रांतीला चालना देत आहे. आपण तयार करत असलेला प्रत्येक बाईट डेटा या महाकाय AI इंजिनला शक्ती देत आहे, जे आपल्या भविष्याला एक नवीन आकार देण्यास सज्ज आहे. म्हणूनच, या 'इंधनाचे' महत्त्व समजून घेणे आणि त्याचा वापर जबाबदारीने करणे ही काळाची गरज आहे.

--- तुषार भ. कुटे

कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग: माणसाप्रमाणे विचार करणाऱ्या संगणकाचे युग

आजच्या तंत्रज्ञानाच्या जगात आपण दररोज नवनवीन शब्दांशी परिचित होत असतो. 'आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स' (Artificial Intelligence), 'मशीन लर्निंग' (Machine Learning) यांसारखे शब्द आता आपल्या कानावर सतत पडत असतात. याच मालिकेतील एक अत्यंत महत्त्वाचे आणि भविष्यवेधी तंत्रज्ञान म्हणजे 'कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग' (Cognitive Computing) अर्थात 'संज्ञानात्मक संगणन'. पण हे नक्की आहे तरी काय? सोप्या भाषेत सांगायचे तर, ही एक अशी संगणक प्रणाली आहे जी माणसाच्या मेंदूप्रमाणे विचार करण्याचा, शिकण्याचा आणि समस्या सोडवण्याचा प्रयत्न करते.

कल्पना करा की तुमच्याकडे एक असा सहायक आहे जो केवळ तुम्ही दिलेले आदेशच पाळत नाही, तर तुमच्या बोलण्याचा अर्थ समजतो, तुमच्या प्रश्नांमागील भावना ओळखतो, विविध प्रकारच्या माहितीचे (उदा. लेख, फोटो, व्हिडिओ) विश्लेषण करतो आणि त्याआधारे तुम्हाला योग्य सल्ला देतो. कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग हेच काम करते.

ही प्रणाली मानवी मेंदूच्या कार्यपद्धतीची नक्कल करते. आपला मेंदू जसा भाषा समजतो, अनुभवातून शिकतो, तर्क लावतो आणि निर्णय घेतो, त्याचप्रमाणे कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग प्रणाली तयार केली जाते. ही प्रणाली केवळ 'काय' (What) यावर लक्ष केंद्रित करत नाही, तर 'का' (Why) आणि 'कसे' (How) यावरही विचार करते.

आपण रोज वापरत असलेला संगणक किंवा मोबाईल हा प्रोग्रामिंगवर चालतो. त्याला काय करायचे आहे, हे स्पष्ट शब्दात सांगावे लागते. उदाहरणार्थ, कॅल्क्युलेटरला तुम्ही २+२ दिल्यास तो नेहमी ४ हेच उत्तर देईल, कारण त्याला तसे प्रोग्राम केलेले आहे.

याच्या उलट, कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग प्रणाली प्रोग्रामिंगच्या पलीकडे जाऊन काम करते. ती निश्चित उत्तरांवर अवलंबून नसते, तर संभाव्यतेवर (Probability) काम करते. ती वेगवेगळ्या स्त्रोतांकडून माहिती गोळा करते, त्यातील संबंध ओळखते आणि सर्वात योग्य वाटणारे उत्तर किंवा पर्याय सुचवते. एखाद्या डॉक्टरप्रमाणे, जो रुग्णाची लक्षणे, रिपोर्ट्स आणि वैद्यकीय इतिहास पाहून संभाव्य आजाराचे निदान करतो, त्याचप्रमाणे ही प्रणाली काम करते.

कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग कसे कार्य करते?

हे तंत्रज्ञान मानवी मेंदूप्रमाणे काम करण्यासाठी काही प्रमुख तंत्रज्ञानांचा आधार घेते:

- मशीन लर्निंग (Machine Learning): या तंत्रज्ञानामुळे संगणक मोठ्या प्रमाणात डेटा (माहिती) मधून आपोआप शिकतो. जसे लहान मूल अनुभवातून शिकते, तसेच ही प्रणाली डेटाच्या विश्लेषणातून स्वतःला अधिक हुशार बनवते.
- नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing - NLP): यामुळे संगणक मानवी भाषा (उदा. मराठी, हिंदी, इंग्रजी) वाचू, समजू आणि बोलू शकतो. आपण गुगल असिस्टंट किंवा सिरीशी जसा संवाद साधतो, ते NLP मुळेच शक्य होते.
- न्यूरल नेटवर्क्स (Neural Networks): ही मानवी मेंदूतील नसांच्या जाळ्याप्रमाणे (न्यूरॉन्स) तयार केलेली एक कृत्रिम प्रणाली आहे. याच्या मदतीने संगणक अतिशय गुंतागुंतीची माहिती समजून घेऊ शकतो आणि त्यातील पॅटर्न्स ओळखू शकतो.

कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंगची प्रमुख वैशिष्ट्ये

- अनुकूलनशील (Adaptive): ही प्रणाली सतत नवीन माहिती शिकते आणि त्यानुसार स्वतःमध्ये बदल घडवते.
- संवादात्मक (Interactive): ती मनुष्याशी सोप्या आणि नैसर्गिक भाषेत संवाद साधू शकते.
- संदर्भानुसार (Contextual): ती केवळ शब्दांवर लक्ष देत नाही, तर बोलण्याचा संदर्भ, वेळ, ठिकाण आणि उद्देशही समजून घेते.
- पुनरावृत्ती आणि स्थितीची जाणीव (Iterative and Stateful): ती आपल्या मागील संवादांना लक्षात ठेवते, ज्यामुळे प्रत्येक वेळी नवीन सुरुवात करण्याची गरज पडत नाही.

कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग आता केवळ एक वैज्ञानिक संकल्पना राहिलेली नाही, तर ती आपल्या जीवनाचा भाग बनली आहे.

- आरोग्यसेवा (Healthcare): डॉक्टर रुग्णांचे रिपोर्ट्स, एक्स-रे आणि वैद्यकीय इतिहासाचे विश्लेषण करण्यासाठी या प्रणालीचा वापर करतात. यामुळे कर्करोगासारख्या गंभीर आजारांचे निदान लवकर आणि अधिक अचूकपणे करता येते.
- ग्राहक सेवा (Customer Service): अनेक कंपन्यांच्या वेबसाइटवर असणारे 'चॅटबॉट्स' (Chatbots) आता अधिक हुशार झाले आहेत. ते तुमच्या प्रश्नांना समजून घेऊन २४ तास मदत पुरवतात.
- बँकिंग आणि वित्त (Banking and Finance): तुमच्या क्रेडिट कार्ड किंवा बँक खात्यावर होणारे संशयास्पद व्यवहार ओळखण्यासाठी आणि फसवणूक टाळण्यासाठी या तंत्रज्ञानाचा प्रभावीपणे वापर केला जातो.
- ई-कॉमर्स आणि मनोरंजन (E-commerce and Entertainment): तुम्ही ॲमेझॉनवर कोणती वस्तू खरेदी कराल किंवा नेटफ्लिक्सवर कोणती फिल्म पाहाल, यासाठी मिळणाऱ्या शिफारसी (Recommendations) तुमच्या आवडीनिवडी ओळखून याच तंत्रज्ञानाद्वारे दिल्या जातात.
- शिक्षण (Education): प्रत्येक विद्यार्थ्याची शिकण्याची क्षमता आणि गती ओळखून त्याला वैयक्तिक मार्गदर्शन करण्यासाठी 'पर्सनलाइज्ड लर्निंग प्लॅटफॉर्म्स' तयार केले जात आहेत.

कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंगचे भविष्य अत्यंत उज्ज्वल आहे. भविष्यात आपल्याला असे डिजिटल सहाय्यक मिळतील जे केवळ आपले कामच करणार नाहीत, तर आपले मित्र, मार्गदर्शक आणि सल्लागार म्हणूनही काम करतील. वैज्ञानिक संशोधनापासून ते हवामान अंदाजापर्यंत, प्रत्येक क्षेत्रात याचा क्रांतिकारी वापर होईल.

मात्र, या तंत्रज्ञानासमोर डेटाची गोपनीयता (Data Privacy), अल्गोरिदममधील पक्षपातीपणा (Algorithmic Bias) आणि या प्रणाली तयार करण्याचा प्रचंड खर्च यांसारखी काही आव्हानेही आहेत.

थोडक्यात, कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग हे संगणकीय क्रांतीचे पुढचे पाऊल आहे. हे तंत्रज्ञान मानवी बुद्धिमत्तेला पर्याय म्हणून नव्हे, तर एक शक्तिशाली सहकारी म्हणून उदयास येत आहे. ज्याप्रमाणे संगणकाने आपले जीवन सोपे केले, त्याचप्रमाणे 'विचार करणारा संगणक' भविष्यात आपल्यासमोरील अत्यंत गुंतागुंतीच्या समस्या सोडवण्यासाठी मदत करेल आणि मानवी प्रगतीला एका नव्या उंचीवर घेऊन जाईल.

--- तुषार भ. कुटे

 

 

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 

एआयमधील "एक्स्पर्ट सिस्टीम"

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) या वेगाने विकसित होणाऱ्या तंत्रज्ञानाच्या क्षेत्रात, "एक्स्पर्ट सिस्टीम" (Expert System) ही एक महत्त्वाची आणि पायाभूत संकल्पना आहे. मानवी तज्ज्ञांप्रमाणे विशिष्ट विषयात ज्ञान आणि अनुभव वापरून जटिल समस्या सोडवणाऱ्या संगणक प्रणालीला ‘एक्स्पर्ट सिस्टीम’ असे म्हणतात. या प्रणाली ज्ञानावर आधारित असून निर्णय घेण्यासाठी आणि सल्ला देण्यासाठी मानवी तज्ज्ञांच्या विचार प्रक्रियेचे अनुकरण करतात.

एक्स्पर्ट सिस्टीमची ओळख आणि इतिहास

१९७० आणि १९८० च्या दशकात एआय संशोधनात एक्स्पर्ट सिस्टीमचा उदय झाला. याचा मुख्य उद्देश मानवी तज्ज्ञांचे ज्ञान एका संगणक प्रणालीमध्ये संग्रहित करणे आणि त्या ज्ञानाचा वापर सामान्य वापरकर्त्यांना उपलब्ध करून देणे हा होता. डेन्ड्रल (DENDRAL) आणि मायसिन (MYCIN) या सुरुवातीच्या काळातील काही यशस्वी एक्स्पर्ट सिस्टीम होत्या. डेन्ड्रलचा उपयोग रासायनिक संयुगांची रचना ओळखण्यासाठी होत असे, तर मायसिन रक्ताच्या संसर्गाचे निदान करून प्रतिजैविकांचा (antibiotics) सल्ला देत असे. या प्रणालींच्या यशामुळे विविध क्षेत्रांमध्ये एक्स्पर्ट सिस्टीम विकसित करण्यास चालना मिळाली.

एक्स्पर्ट सिस्टीमची रचना आणि कार्यपद्धती

एक्स्पर्ट सिस्टीमची रचना प्रामुख्याने तीन मुख्य घटकांवर अवलंबून असते:

१. नॉलेज बेस (Knowledge Base): हा एक्स्पर्ट सिस्टीमचा आत्मा असतो. यामध्ये विशिष्ट क्षेत्रातील तज्ज्ञांकडून मिळवलेले ज्ञान संग्रहित केलेले असते. हे ज्ञान 'तथ्ये' (facts) आणि 'नियम' (rules) या स्वरूपात असते. उदाहरणार्थ, वैद्यकीय निदान करणाऱ्या प्रणालीमध्ये, "जर रुग्णाला ताप असेल आणि घसा दुखत असेल, तर त्याला घशाचा संसर्ग असण्याची शक्यता आहे" यांसारखे नियम असू शकतात. हे नियम 'IF-THEN' स्वरूपात मांडलेले असतात.

२. इन्फरन्स इंजिन (Inference Engine): हा एक्स्पर्ट सिस्टीमचा मेंदू मानला जातो. हे इंजिन नॉलेज बेसमधील नियमांचा आणि वापरकर्त्याने दिलेल्या माहितीचा (तथ्यांचा) वापर करून निष्कर्ष काढते. समस्येचे विश्लेषण करणे, तर्क लावणे आणि अंतिम उत्तरापर्यंत पोहोचण्याची प्रक्रिया इन्फरन्स इंजिनद्वारे पार पाडली जाते. यासाठी ते प्रामुख्याने दोन पद्धती वापरते:
* फॉरवर्ड चेनिंग (Forward Chaining): या पद्धतीत, उपलब्ध माहितीपासून सुरुवात करून, नियम लागू करत अंतिम निष्कर्षापर्यंत पोहोचले जाते.
* बॅकवर्ड चेनिंग (Backward Chaining): या पद्धतीत, संभाव्य निष्कर्षापासून (hypothesis) सुरुवात करून, त्या निष्कर्षाला समर्थन देणारी तथ्ये आणि नियम शोधले जातात.

३. युजर इंटरफेस (User Interface): हा घटक वापरकर्त्याला एक्स्पर्ट सिस्टीमसोबत संवाद साधण्यास मदत करतो. वापरकर्ता या इंटरफेसद्वारे प्रणालीला प्रश्न विचारतो किंवा समस्या मांडतो. प्रणालीने दिलेला सल्ला किंवा निष्कर्ष याच इंटरफेसद्वारे वापरकर्त्याला सोप्या आणि समजण्याजोग्या भाषेत सादर केला जातो.

या तीन मुख्य घटकांव्यतिरिक्त, काही प्रगत एक्स्पर्ट सिस्टीममध्ये 'नॉलेज ऍक्विझिशन सबसिस्टीम' (Knowledge Acquisition Subsystem) आणि 'एक्सप्लनेशन सबसिस्टीम' (Explanation Subsystem) यांचाही समावेश असतो. नॉलेज ऍक्विझिशन सबसिस्टीम तज्ज्ञांकडून ज्ञान मिळवून ते नॉलेज बेसमध्ये जोडण्यास मदत करते, तर एक्सप्लनेशन सबसिस्टीम प्रणालीने विशिष्ट निष्कर्ष का काढला याचे स्पष्टीकरण वापरकर्त्याला देते.

एक्स्पर्ट सिस्टीमचे विविध क्षेत्रांतील उपयोग

एक्स्पर्ट सिस्टीमची उपयुक्तता आज अनेक क्षेत्रांमध्ये सिद्ध झाली आहे. काही प्रमुख उपयोग खालीलप्रमाणे आहेत:

- वैद्यकीय क्षेत्र: रोगांचे निदान करणे, योग्य औषधोपचारांची शिफारस करणे आणि शस्त्रक्रियेदरम्यान मदत करणे यासाठी एक्स्पर्ट सिस्टीमचा वापर होतो. (उदा. MYCIN, CADUCEUS).
- वित्त आणि बँकिंग: कर्ज अर्जांचे मूल्यांकन करणे, गुंतवणुकीचा सल्ला देणे, फसवणूक ओळखणे आणि शेअर बाजाराचे विश्लेषण करणे यांसारख्या कामांसाठी या प्रणाली उपयुक्त ठरतात.
- उत्पादन क्षेत्र: उत्पादन प्रक्रियेतील दोष शोधणे, मशीनच्या देखभालीचे वेळापत्रक ठरवणे आणि गुणवत्ता नियंत्रणासाठी एक्स्पर्ट सिस्टीम वापरली जाते.
- ग्राहक सेवा: ग्राहकांच्या प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी आणि तांत्रिक समस्या सोडवण्यासाठी चॅटबॉट्स आणि व्हर्च्युअल असिस्टंटच्या रूपात एक्स्पर्ट सिस्टीम काम करतात.
- कृषी क्षेत्र: पिकांसाठी योग्य खतांची शिफारस करणे, रोगांचे निदान करणे आणि हवामानानुसार शेतीचे नियोजन करण्यास मदत करणे.

एक्स्पर्ट सिस्टीमचे फायदे आणि तोटे

फायदे:

- ज्ञानाची उपलब्धता आणि जतन: मानवी तज्ज्ञांचे ज्ञान कायमस्वरूपी संग्रहित केले जाऊ शकते आणि ते कधीही उपलब्ध होऊ शकते. तज्ज्ञांच्या निवृत्तीनंतर किंवा अनुपलब्धतेनंतरही त्यांच्या ज्ञानाचा फायदा मिळवता येतो.
- सातत्यपूर्ण आणि वेगवान निर्णय: मानवी चुका टाळून या प्रणाली सातत्यपूर्ण आणि अचूक निर्णय देतात. त्या २४ तास कार्यरत राहू शकतात आणि मानवापेक्षा अधिक वेगाने काम करतात.
- खर्चिक नसलेला सल्ला: एकदा प्रणाली विकसित झाल्यावर, तज्ज्ञांना वारंवार नियुक्त करण्याचा खर्च वाचतो.
- धोकादायक वातावरणात काम करण्याची क्षमता: ज्या ठिकाणी मानवासाठी काम करणे धोकादायक असते (उदा. अणुभट्टी, रासायनिक कारखाना), तिथे या प्रणाली प्रभावीपणे काम करू शकतात.

तोटे:

- ज्ञान संपादनाची अडचण: तज्ज्ञांकडून अचूक आणि संपूर्ण ज्ञान मिळवणे ही एक वेळखाऊ आणि गुंतागुंतीची प्रक्रिया आहे.
- सामान्य ज्ञानाचा अभाव: एक्स्पर्ट सिस्टीम केवळ तिच्या विशिष्ट क्षेत्रातच काम करते. तिच्याकडे मानवासारखे सामान्य ज्ञान (common sense) नसते.
- नवीन परिस्थिती हाताळण्यात असमर्थता: प्रणालीमध्ये संग्रहित नसलेल्या किंवा अनपेक्षित परिस्थितीमध्ये निर्णय घेण्यास या प्रणाली असमर्थ ठरू शकतात.
- निर्मिती आणि देखभालीचा खर्च: एक्स्पर्ट सिस्टीम विकसित करणे आणि तिची देखभाल करणे खूप खर्चिक असू शकते.
- मानवी स्पर्शाचा अभाव: काही क्षेत्रांमध्ये, विशेषतः वैद्यकीय आणि मानसशास्त्रीय सल्ल्यामध्ये, मानवी सहानुभूती आणि भावनांची जागा मशीन घेऊ शकत नाही.

आज मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग यांसारख्या प्रगत तंत्रज्ञानामुळे एक्स्पर्ट सिस्टीम अधिक बुद्धिमान आणि कार्यक्षम होत आहेत. भविष्यात, या प्रणाली अधिक गुंतागुंतीच्या समस्या सोडवण्यासाठी आणि मानवी क्षमतेच्या पलीकडे जाऊन विश्लेषण करण्यासाठी सक्षम होतील. मानवी तज्ज्ञांना पर्याय म्हणून न पाहता, एक शक्तिशाली सहायक साधन म्हणून एक्स्पर्ट सिस्टीमकडे पाहिल्यास विविध क्षेत्रांमध्ये क्रांती घडवण्याची प्रचंड क्षमता तिच्यामध्ये आहे.

--- तुषार भ. कुटे

महाराष्ट्राच्या सर्व जिल्ह्यांचा एक सर्वसमावेशक डेटासेट

मी महाराष्ट्राच्या सर्व जिल्ह्यांचा एक सर्वसमावेशक डेटासेट तयार केला आहे, जो आता 'Kaggle' या प्लॅटफॉर्मवर सर्वांसाठी विनामूल्य उपलब्ध आहे.

या डेटासेटमध्ये काय खास आहे?
✅ लोकसंख्या (Population - Census 2011)
✅ साक्षरता दर (Literacy Rate)
✅ क्षेत्रफळ (Area) आणि मुख्यालय (Headquarters)
✅ प्रमुख उद्योग आणि अर्थव्यवस्था (Key Industries)
✅ पर्यटन आणि प्रमुख नद्या (Tourism & Major Rivers)

हा डेटासेट कॉलेज प्रोजेक्ट्स, संशोधन किंवा फक्त आपल्या महाराष्ट्राला अधिक जवळून जाणून घेण्यासाठी तुम्ही वापरू शकता!

🔗 Kaggle लिंक: https://www.kaggle.com/datasets/tusharkute/maharashtra-districts

हा डेटासेट वापरून तुम्ही काय नवीन विश्लेषण किंवा प्रोजेक्ट कराल, हे पाहण्यास मी उत्सुक आहे. नक्की डाउनलोड करा!

#महाराष्ट्र #मराठी #डेटासायन्स #कॅगल #शिक्षण #MaharashtraData #DataAnalytics #MarathiTech #Nashik #Nagpur

एक्सप्लेनेबल एआय (XAI): कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या 'ब्लॅक बॉक्स'ला उलगडणारे तंत्रज्ञान

आजच्या डिजिटल युगात कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) आपल्या जीवनाचा एक अविभाज्य भाग बनली आहे. आरोग्यसेवेपासून ते वित्तपुरवठा, स्वयंचलित वाहनांपासून ते ग्राहक सेवेपर्यंत, प्रत्येक क्षेत्रात AI प्रणाली निर्णय घेत आहेत. या प्रणाली अत्यंत शक्तिशाली आणि अचूक असल्या तरी, त्यांच्या कार्यपद्धतीत एक मोठी समस्या दडलेली आहे - ती म्हणजे पारदर्शकतेचा अभाव. अनेक प्रगत AI मॉडेल्स, विशेषतः डीप लर्निंगवर आधारित मॉडेल्स, 'ब्लॅक बॉक्स' (Black Box) प्रमाणे कार्य करतात. याचा अर्थ, ते कोणत्या आधारावर आणि कोणत्या तर्काने अंतिम निर्णयापर्यंत पोहोचले, हे स्पष्ट करणे मानवी तज्ञांनाही कठीण जाते. हीच समस्या दूर करण्यासाठी 'एक्सप्लेनेबल एआय' (Explainable AI - XAI) म्हणजेच 'स्पष्टीकरणीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता' या नवीन आणि अत्यंत महत्त्वाच्या क्षेत्राचा उदय झाला आहे.

'ब्लॅक बॉक्स' समस्या नेमकी काय आहे?

कल्पना करा की एका डॉक्टरने AI प्रणालीच्या मदतीने रुग्णाच्या रिपोर्टचे विश्लेषण केले आणि AI ने सांगितले की रुग्णाला कर्करोग होण्याची शक्यता आहे. ही माहिती धक्कादायक आहे, पण जेव्हा डॉक्टर AI ला विचारतो की, "तू या निर्णयापर्यंत का पोहोचलीस? कोणत्या लक्षणांना किंवा घटकांना तू अधिक महत्त्व दिलेस?" तेव्हा AI कडे कोणतेही उत्तर नसते. हे AI मॉडेल एका 'ब्लॅक बॉक्स' सारखे आहे, ज्यात तुम्ही डेटा (इनपुट) टाकता आणि तुम्हाला उत्तर (आउटपुट) मिळते, पण आतमध्ये नेमकी प्रक्रिया कशी झाली, हे समजत नाही. निर्णयामागील तर्क स्पष्ट नसल्यामुळे त्यावर पूर्ण विश्वास ठेवणे, त्याची अचूकता तपासणे आणि त्यातील त्रुटी सुधारणे जवळजवळ अशक्य होते. यामुळे कायदेशीर, नैतिक आणि सुरक्षिततेच्या गंभीर समस्या निर्माण होतात.

एक्सप्लेनेबल एआय (XAI) ची गरज का आहे?

AI प्रणालींचा वापर जसजसा वाढत आहे, तसतसे त्यांच्या निर्णयांना समजून घेणे आणि त्यावर विश्वास ठेवणे आवश्यक बनले आहे. XAI ची गरज खालील प्रमुख कारणांमुळे निर्माण झाली आहे:

१. विश्वास आणि स्वीकृती (Trust and Acceptance): जेव्हा वापरकर्त्यांना (उदा. डॉक्टर, बँक मॅनेजर, सामान्य नागरिक) AI च्या निर्णयामागील कारणे समजतात, तेव्हा त्यांचा प्रणालीवरील विश्वास वाढतो. विश्वासार्हतेशिवाय या तंत्रज्ञानाचा व्यापक स्वीकार होणे कठीण आहे.
२. निष्पक्षता आणि पूर्वग्रहमुक्तता (Fairness and Bias-free): AI मॉडेल्स ज्या डेटावर प्रशिक्षित होतात, त्या डेटामध्ये जर मानवी पूर्वग्रह दडलेले असतील, तर AI च्या निर्णयातही ते दिसून येतात. उदाहरणार्थ, कर्ज मंजुरीसाठी वापरण्यात येणारे AI मॉडेल जर विशिष्ट लिंग, वंश किंवा सामाजिक गटाबद्दल पक्षपाती निर्णय देत असेल, तर ते अत्यंत अन्यायकारक ठरेल. XAI च्या मदतीने हे पूर्वग्रह ओळखता येतात आणि ते दूर करता येतात.
३. उत्तरदायित्व आणि जबाबदारी (Accountability and Responsibility): जेव्हा एखादे AI मॉडेल चूक करते (उदा. स्वयंचलित कारचा अपघात), तेव्हा त्या चुकीसाठी जबाबदार कोणाला धरायचे? XAI मुळे निर्णयाची प्रक्रिया पारदर्शक झाल्याने, त्रुटी कोठे झाली हे शोधणे आणि जबाबदारी निश्चित करणे सोपे होते.
४. सुरक्षितता आणि विश्वसनीयता (Safety and Reliability): संरक्षण, विमान वाहतूक आणि आरोग्यसेवा यांसारख्या गंभीर क्षेत्रांमध्ये AI चा निर्णय चुकल्यास त्याचे परिणाम विनाशकारी असू शकतात. XAI मुळे प्रणालीच्या कार्यक्षमतेतील संभाव्य धोके अगोदरच ओळखता येतात आणि प्रणाली अधिक सुरक्षित व विश्वसनीय बनवता येते.
५. सुधारणा आणि डीबगिंग (Improvement and Debugging): मॉडेलने चूक का केली हे समजल्यास, डेव्हलपर्सना त्या चुका सुधारणे आणि मॉडेलची अचूकता वाढवणे सोपे जाते. 'ब्लॅक बॉक्स' मॉडेलमधील त्रुटी शोधणे म्हणजे अंधारात सुई शोधण्यासारखे आहे.

XAI कसे कार्य करते? - प्रमुख पद्धती

'ब्लॅक बॉक्स' मॉडेलला पारदर्शक बनवण्यासाठी XAI विविध तंत्रे आणि पद्धती वापरते. यातील काही प्रमुख पद्धती खालीलप्रमाणे आहेत:
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): ही पद्धत संपूर्ण मॉडेलच्या गुंतागुंतीच्या कार्याला एकाच वेळी समजून घेण्याऐवजी, एका विशिष्ट निर्णयापुरते मर्यादित राहून त्याचे विश्लेषण करते. उदाहरणार्थ, एका विशिष्ट ग्राहकाचा कर्ज अर्ज का नाकारला गेला, हे समजून घेण्यासाठी LIME त्या निर्णयाभोवती एक सोपे, समजण्यासारखे मॉडेल तयार करते आणि स्पष्टीकरण देते.
- SHAP (SHapley Additive exPlanations): गेम थिअरीतील 'शॅप्ली व्हॅल्यूज' या संकल्पनेवर आधारित ही एक शक्तिशाली पद्धत आहे. निर्णयावर परिणाम करणाऱ्या प्रत्येक घटकाचे (फीचरचे) नेमके किती योगदान आहे, हे SHAP संख्यात्मकरित्या मोजते. यामुळे कोणत्या घटकाला किती महत्त्व दिले गेले, याचे स्पष्ट आणि अचूक चित्र मिळते.
- वैशिष्ट्यांची क्रमवारी (Feature Importance): हे तंत्रज्ञान मॉडेलने अंतिम निर्णय घेण्यासाठी कोणत्या इनपुट वैशिष्ट्यांना (उदा. वय, उत्पन्न, क्रेडिट स्कोअर) सर्वाधिक प्राधान्य दिले, याची क्रमवारी लावते.
- काउंटरफॅक्च्युअल स्पष्टीकरण (Counterfactual Explanations): "जर असे झाले नसते तर काय झाले असते?" या प्रश्नाचे उत्तर ही पद्धत देते. उदाहरणार्थ, "कर्ज मंजूर होण्यासाठी तुमच्या उत्पन्नात किमान किती वाढ असायला हवी होती?" यासारखे स्पष्टीकरण देऊन, वापरकर्त्याला पुढील कृतीसाठी दिशा मिळते.

विविध क्षेत्रांतील उपयोग

- आरोग्यसेवा: रुग्णाला एखादा आजार का झाला आहे किंवा विशिष्ट उपचार पद्धती का सुचवली जात आहे, याचे स्पष्टीकरण डॉक्टरांना मिळते.
- वित्त: ग्राहकाचा कर्ज अर्ज का मंजूर किंवा नामंजूर झाला, याचे पारदर्शक कारण देता येते, ज्यामुळे बँकिंग नियमनाचे पालन होते.
- स्वयंचलित वाहने: कारने अचानक ब्रेक का लावला किंवा मार्ग का बदलला, याच्या कारणांचे विश्लेषण करून प्रणाली अधिक सुरक्षित करता येते.
- न्यायव्यवस्था: एखाद्या आरोपीला जामीन का नाकारला गेला, यामागे AI ने वापरलेल्या घटकांचे विश्लेषण करता येते, ज्यामुळे मानवी पूर्वग्रह टाळता येतात.

एका अर्थाने एक्सप्लेनेबल एआय (XAI) हे केवळ एक तांत्रिक साधन नाही, तर तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मानव यांच्यात विश्वासाचे नाते निर्माण करणारा एक पूल आहे. AI प्रणाली जसजशा अधिक स्वायत्त आणि शक्तिशाली होत जातील, तसतशी त्यांच्या निर्णयांची जबाबदारी आणि पारदर्शकता सुनिश्चित करणे ही एक सामाजिक आणि नैतिक गरज बनेल. XAI मुळे आपण AI ला केवळ एक साधन म्हणून न पाहता, एक विश्वसनीय सहकारी म्हणून पाहू शकू, ज्याच्या निर्णयामागील तर्क आपल्याला समजू शकेल. भविष्यात जबाबदार आणि मानवकेंद्रित AI च्या विकासासाठी एक्सप्लेनेबल एआयची भूमिका निःसंशयपणे अत्यंत महत्त्वाची ठरणार आहे.

--- तुषार भ. कुटे

 

 

सर्जनशील एआय: नवनिर्मितीचे नवे पर्व

आजच्या तंत्रज्ञानाच्या युगात, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) हा शब्द आपल्या सर्वांच्या परिचयाचा झाला आहे. याच कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे एक प्रगत आणि अत्यंत प्रभावी स्वरूप म्हणजे 'सर्जनशील एआय' (Generative AI). सर्जनशील एआय म्हणजे अशी तंत्रप्रणाली जी नवीन आणि मूळ सामग्री, जसे की मजकूर, प्रतिमा, संगीत, व्हिडिओ आणि कोड तयार करू शकते. ही केवळ माहितीचे विश्लेषण किंवा वर्गीकरण करत नाही, तर उपलब्ध डेटाच्या आधारे काहीतरी नवीन 'निर्माण' करते. त्यामुळेच या तंत्रज्ञानाने कला, साहित्य, मनोरंजन आणि तंत्रज्ञान यांसारख्या अनेक क्षेत्रांमध्ये क्रांती घडवून आणली आहे.

सर्जनशील एआय कसे कार्य करते?

सर्जनशील एआयच्या कार्यामागे 'मशीन लर्निंग' (Machine Learning) आणि 'डीप लर्निंग' (Deep Learning) या संकल्पना आहेत. या प्रणालींना प्रचंड मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जाते. उदाहरणार्थ, जर एखाद्या एआय मॉडेलला चित्रे तयार करायला शिकवायचे असेल, तर त्याला लाखो-करोडो चित्रे आणि त्यांच्या वर्णनांचा डेटा दिला जातो. या डेटामधून मॉडेल चित्रांमधील नमुने (patterns), शैली आणि संबंध शिकते.

एकदा प्रशिक्षण पूर्ण झाल्यावर, हे मॉडेल दिलेल्या निर्देशांनुसार (prompts) नवीन आणि मूळ प्रतिमा तयार करू शकते. उदाहरणार्थ, 'एक अंतराळवीर घोड्यावर बसून मंगळावर फिरत आहे' असे निर्देश दिल्यास, एआय त्याप्रमाणे एक चित्र तयार करेल, जे त्याने यापूर्वी कधीही पाहिलेले नसते. हीच प्रक्रिया मजकूर, संगीत आणि इतर प्रकारच्या सामग्रीसाठीही वापरली जाते.

विविध क्षेत्रांतील उपयोग

सर्जनशील एआयचा वापर आज अनेक क्षेत्रांमध्ये मोठ्या प्रमाणावर होत आहे आणि त्याचे फायदेही दिसून येत आहेत.

- कला आणि साहित्य: चित्रकार, लेखक आणि संगीतकार आता एआयचा वापर नवनवीन कल्पना मिळवण्यासाठी आणि आपल्या कलेला अधिक प्रभावी बनवण्यासाठी करत आहेत. एआयच्या मदतीने आकर्षक चित्रे, कविता, कथा आणि संगीत रचना तयार केल्या जात आहेत. 'मिडजर्नी' (Midjourney) आणि 'DALL-E' सारखी टूल्स वापरकर्त्यांना केवळ मजकूर निर्देशांवरून आकर्षक प्रतिमा तयार करण्याची सुविधा देतात.

- मनोरंजन: चित्रपट आणि गेमिंग उद्योगात, सर्जनशील एआयचा उपयोग नवीन पात्रे, कथा आणि व्हिज्युअल इफेक्ट्स तयार करण्यासाठी केला जात आहे. यामुळे निर्मिती प्रक्रियेला गती मिळाली आहे आणि खर्चही कमी झाला आहे.

- शिक्षण: शिक्षण क्षेत्रात, 'पर्सनलाइज्ड लर्निंग' (Personalized Learning) म्हणजेच प्रत्येक विद्यार्थ्याच्या गरजेनुसार शैक्षणिक साहित्य तयार करण्यासाठी एआयचा वापर होत आहे. यामुळे विद्यार्थ्यांना त्यांच्या गतीने आणि क्षमतेनुसार शिकण्याची संधी मिळते.

- जाहिरात आणि विपणन: कंपन्या आपल्या उत्पादनांसाठी आकर्षक जाहिराती आणि विपणन साहित्य तयार करण्यासाठी सर्जनशील एआयचा वापर करत आहेत. यामुळे ग्राहकांना अधिक प्रभावीपणे आकर्षित करता येते.

फायदे आणि आव्हाने

सर्जनशील एआयचे अनेक फायदे आहेत. यामुळे सर्जनशीलतेचे लोकशाहीकरण झाले आहे, म्हणजेच आता कोणीही सहजपणे कला किंवा साहित्य निर्माण करू शकतो. उत्पादकता वाढली आहे आणि नवनवीन कल्पनांना चालना मिळाली आहे.

मात्र, या तंत्रज्ञानासमोर काही आव्हाने आणि धोकेही आहेत.

- रोजगारावर परिणाम: एआयमुळे अनेक प्रकारची कामे स्वयंचलित (automate) होत असल्याने, काही क्षेत्रांतील नोकऱ्या कमी होण्याची भीती आहे.
- गैरवापर: 'डीपफेक' (Deepfake) सारख्या तंत्रज्ञानाचा वापर करून खोटी आणि दिशाभूल करणारी माहिती पसरवली जाऊ शकते, ज्यामुळे सामाजिक आणि राजकीय अस्थिरता निर्माण होऊ शकते.
- बौद्धिक संपदा हक्क: एआयने तयार केलेल्या कलाकृती किंवा साहित्याचे मालकी हक्क कोणाकडे असतील, हा एक मोठा कायदेशीर आणि नैतिक प्रश्न आहे.
- माहितीची सत्यता: एआयने तयार केलेली माहिती नेहमीच अचूक असेल याची खात्री देता येत नाही. त्यामुळे चुकीची माहिती पसरण्याचा धोका असतो.

भविष्यातील वाटचाल

सर्जनशील एआय हे एक अत्यंत शक्तिशाली साधन आहे आणि त्याचे भविष्य उज्ज्वल आहे. जसजसे हे तंत्रज्ञान अधिक विकसित होईल, तसतसे त्याचे उपयोगही वाढत जातील. मात्र, या तंत्रज्ञानाचा वापर जबाबदारीने आणि नैतिकतेने करणे आवश्यक आहे. मानवी सर्जनशीलता आणि एआय यांची सांगड घालून आपण अनेक अशक्य वाटणाऱ्या गोष्टी साध्य करू शकतो. भविष्यात, सर्जनशील एआय मानवाचा एक अविभाज्य सहकारी बनेल आणि नवनिर्मितीच्या एका नव्या युगाची सुरुवात करेल, यात शंका नाही.

--- तुषार भ. कुटे

 

GPT-5 ची घोषणा

OpenAI ने अधिकृतपणे ७ ऑगस्ट रोजी GPT-5 हे नवीन मॉडेल (तंत्रज्ञान) बाजारात आणले आहे. त्यांनी म्हटले आहे की हे आतापर्यंतचे सर्वात हुशार, जलद आणि उपयुक्त मॉडेल आहे.

हे मॉडेल आता Free, Plus, Pro, आणि Team या सर्व प्रकारच्या वापरकर्त्यांसाठी उपलब्ध आहे. GPT-5 मुळे आता लेखनासाठी, कोडिंगसाठी, आरोग्य आणि इतर अनेक गोष्टींसाठी जलद, अधिक अचूक आणि संदर्भाला अनुसरून प्रतिसाद मिळणार आहे.

Pro वापरकर्त्यांना GPT-5 Pro चा वापर करता येईल, जी सर्वात प्रगत आवृत्ती आहे. ती मोठ्या आणि क्लिष्ट कामांसाठी विशेष बुद्धिमत्ता प्रदान करते.

हे नवीन GPT-5 मॉडेल आता GPT-4o, GPT-4.5 आणि इतर जुन्या आवृत्तीची जागा घेणार आहे. तुम्हाला ते वेगळे निवडण्याची गरज नाही. फक्त ChatGPT उघडा आणि लिहायला सुरुवात करा.

ज्या वापरकर्त्यांचा मोफत वापर (free-tier) आहे, त्यांना हे मॉडेल हळूहळू उपलब्ध होईल. त्यांची मर्यादा संपल्यावर ते आपोआप GPT-5 Mini वर जातील. Enterprise आणि Edu वापरकर्त्यांना हे मॉडेल एका आठवड्यात उपलब्ध होईल.

हे मॉडेल जुन्या व्हर्जनपेक्षा खूपच प्रगत आहे.

- GPT-5 च्या प्रतिसादांमध्ये GPT-4o च्या तुलनेत 45% कमी चुका आहेत.
- तर्क लावण्याच्या कामांमध्ये OpenAI च्या O3 मॉडेलच्या तुलनेत 80% कमी चुका आहेत.
- OpenAI ने या मॉडेलमध्ये सुरक्षा यंत्रणा आणखी मजबूत केली आहे, जेणेकरून चुकीची माहिती (hallucinations) मिळण्याचे प्रमाण कमी होईल आणि जैविक धोके निर्माण होतील, असे प्रतिसाद तयार होणार नाहीत.

कोडिंगच्या बाबतीत, GPT-5 आता फक्त एकाच सूचना देऊन 'मिनी-बॉल सिम्युलेटर' किंवा 'टायपिंग गेम्स' सारखे गेम्स तयार करू शकते. तसेच लेखन, संपादन (editing), ई-मेल आणि आरोग्याशी संबंधित प्रश्नांवरही ते अधिक चांगले काम करते.

OpenAI ने सांगितले आहे की आरोग्याशी संबंधित प्रश्नांवर जरी GPT-5 चांगले काम करत असले, तरी त्याचा उद्देश डॉक्टरांची जागा घेणे नाही, तर त्यांना मदत करणे हा आहे!

(आधारित)

--- तुषार भ. कुटे

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग: अनुभवातून शिकण्याची कला

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning), अर्थात 'प्रबलीकरण शिक्षण', हे कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे (Artificial Intelligence) एक अत्यंत प्रभावी आणि वेगाने विकसित होणारे क्षेत्र आहे. ही एक अशी प्रक्रिया आहे जिथे संगणक किंवा मशीनला, माणसांप्रमाणे किंवा प्राण्यांप्रमाणे, थेट सूचना न देता केवळ अनुभवातून आणि त्यातून मिळणाऱ्या परिणामांमधून शिकवले जाते. याची सर्वात सोपी कल्पना करायची झाल्यास, आपण लहान मुलाला किंवा पाळीव प्राण्याला जसे शिकवतो, तसेच हे तंत्रज्ञान कार्य करते. जेव्हा मूल एखादी चांगली गोष्ट करते, तेव्हा आपण त्याचे कौतुक करतो (बक्षीस देतो) आणि जेव्हा ते काहीतरी चुकीचे करते, तेव्हा आपण त्याला समज देतो (एक प्रकारचा दंड). हळूहळू, कोणत्या कृतीमुळे कौतुक मिळते आणि कोणत्या कृतीमुळे नाही, हे त्याला समजू लागते आणि ते योग्य वर्तन करण्यास शिकते. रीइन्फोर्समेंट लर्निंगमध्ये संगणक प्रणाली, ज्याला 'एजंट' म्हटले जाते, ती सुद्धा अशाच प्रकारे 'बक्षीस' (Reward) मिळवण्याच्या उद्देशाने आणि 'दंड' (Punishment) टाळण्याच्या हेतूने एका विशिष्ट 'पर्यावरणात' (Environment) योग्य 'कृती' (Action) करायला शिकते.

या शिक्षण पद्धतीचे मूळ मानसशास्त्र आणि प्राणी वर्तन अभ्यासात दडलेले आहे. १९५० च्या दशकात मानसशास्त्रज्ञ बी.एफ. स्किनर यांनी मांडलेल्या 'ऑपरंट कंडिशनिंग' सिद्धांताने याचा पाया घातला. संगणकीय क्षेत्रात, रिचर्ड बेलमन यांनी विकसित केलेले 'डायनॅमिक प्रोग्रामिंग' आणि 'बेलमन इक्वेशन' या गणिती संकल्पनांमुळे रीइन्फोर्समेंट लर्निंगच्या अल्गोरिदमला एक सैद्धांतिक चौकट मिळाली. सुरुवातीला संगणकीय क्षमतेच्या अभावामुळे याचा वापर मर्यादित होता. परंतु, १९८० आणि ९० च्या दशकात 'क्यू-लर्निंग' (Q-Learning) आणि 'टेम्पोरल डिफरन्स लर्निंग' (Temporal Difference Learning) यांसारख्या अल्गोरिदमच्या विकासामुळे या क्षेत्राने गती घेतली. खऱ्या अर्थाने क्रांती झाली ती २१ व्या शतकात, जेव्हा 'डीप लर्निंग' (Deep Learning) या तंत्रज्ञानाला रीइन्फोर्समेंट लर्निंगची जोड मिळाली. यातून 'डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग'चा उदय झाला. याचे सर्वात प्रसिद्ध उदाहरण म्हणजे गूगलच्या डीपमाइंड (DeepMind) कंपनीने तयार केलेला 'अल्फागो' (AlphaGo) हा प्रोग्राम. २०१६ मध्ये, अल्फागोने 'गो' या अतिशय गुंतागुंतीच्या चिनी बोर्ड गेममध्ये जगातील सर्वश्रेष्ठ खेळाडू, ली सेडोल, यांना पराभूत करून संपूर्ण जगात खळबळ माजवली. ही घटना या तंत्रज्ञानाच्या क्षमतेचा एक मैलाचा दगड ठरली.

रीइन्फोर्समेंट लर्निंगची अनेक व्यावहारिक उदाहरणे आहेत जी त्याच्या उपयुक्ततेची कल्पना देतात. व्हिडिओ गेम्स हे याचे उत्तम उदाहरण आहे. गेममधील कॅरॅक्टर (एजंट) सुरुवातीला अंदाधुंद खेळतो, पण गुण मिळवणे (बक्षीस) आणि 'गेम ओव्हर' टाळणे (दंड) या अनुभवातून तो हळूहळू खेळण्यात निपुण होतो. रोबोटिक्समध्ये, एका रोबोटला एखादे विशिष्ट काम, जसे की वस्तू उचलून ठेवणे, शिकवण्यासाठी याचा वापर होतो. प्रत्येक यशस्वी प्रयत्नावर त्याला सकारात्मक सिग्नल (बक्षीस) दिला जातो, ज्यामुळे तो आपले कार्य अधिक अचूकपणे करायला शिकतो. त्याचप्रमाणे, स्वयंचलित कार (Self-Driving Cars) यांना सुरक्षित ड्रायव्हिंगचे प्रशिक्षण देण्यासाठी आभासी वातावरणात (Simulation) रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा उपयोग केला जातो, जिथे वाहतुकीचे नियम पाळल्यास बक्षीस आणि अपघात किंवा नियमभंग झाल्यास मोठा दंड आकारला जातो.

आज रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा उपयोग अनेक क्षेत्रांमध्ये मोठ्या प्रमाणावर होत आहे. आर्थिक क्षेत्रात, शेअर बाजारात कधी खरेदी-विक्री करावी याचे धोरण ठरवण्यासाठी अल्गोरिदम विकसित केले जात आहेत. आरोग्यसेवेत, रुग्णाच्या विशिष्ट परिस्थितीनुसार आणि उपचारांना मिळणाऱ्या प्रतिसादानुसार सर्वोत्तम उपचार पद्धती सुचवण्यासाठी याचा वापर होत आहे. ई-कॉमर्स आणि जाहिरात क्षेत्रात, ग्राहकांना त्यांच्या आवडीनुसार उत्पादने किंवा जाहिराती दाखवण्यासाठी (Recommendation Systems) हे तंत्रज्ञान अत्यंत प्रभावी ठरत आहे. याशिवाय, शहरातील वाहतूक नियंत्रणासाठी ट्रॅफिक लाईट्सचे स्वयंचलित व्यवस्थापन करणे, कंपन्यांसाठी पुरवठा साखळी (Supply Chain) अधिक कार्यक्षम बनवणे आणि ऊर्जा वापराचे व्यवस्थापन करणे यांसारख्या गुंतागुंतीच्या समस्या सोडवण्यासाठीही रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा वापर वाढत आहे. थोडक्यात, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग हे केवळ एक तांत्रिक मॉडेल नसून, ते मशीनला स्वायत्तपणे शिकण्याची आणि मानवापेक्षाही अधिक चांगल्या प्रकारे धोरणात्मक निर्णय घेण्याची क्षमता देणारे एक शक्तिशाली साधन आहे, जे भविष्यातील तंत्रज्ञानाची दिशा ठरवत आहे.

--- तुषार भ. कुटे

एआयने तयार केलेला एक अद्भुत पदार्थ

आजकाल आपण अनेक गोष्टींमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा (Artificial Intelligence) वापर होताना पाहतो. पण तुम्हाला माहीत आहे का, की याच एआयच्या मदतीने शास्त्रज्ञांनी असा एक नवीन पदार्थ तयार केला आहे, जो वजनाने फोम (foam) सारखा अतिशय हलका आहे, पण ताकदीच्या बाबतीत तो स्टीलसारखा मजबूत आहे!

या नवीन पदार्थाला 'कार्बन नॅनोलॅटिस' असे नाव देण्यात आले आहे. 'नॅनोलॅटिस' म्हणजे खूप लहान, सूक्ष्म जाळीसारखी रचना. या पदार्थाचे वैशिष्ट्य असे आहे की, तो पोकळ आणि जाळीदार असल्यामुळे खूप हलका आहे, पण त्याच्या कणांची रचना इतकी मजबूत आहे की, तो सहजासहजी तुटत नाही.

हा पदार्थ तयार करण्याची कल्पना शास्त्रज्ञांना कशी सुचली?

विमाने, हेलिकॉप्टर आणि अंतराळयाने बनवण्यासाठी असे पदार्थ लागतात, जे खूप हलके आणि त्याचबरोबर मजबूत असावेत. कारण जितके वाहन हलके असेल, तितके इंधन कमी लागेल आणि पर्यावरणाचे प्रदूषणही कमी होईल. पण अशा दोन्ही गोष्टी एकाच वेळी मिळवणे खूप अवघड होते.

या समस्येवर उपाय शोधण्यासाठी शास्त्रज्ञांनी एआयची मदत घेतली. त्यांनी एक विशेष मशीन लर्निंग अल्गोरिदम तयार केला. या अल्गोरिदमने वेगवेगळ्या पदार्थांच्या रचनेचा अभ्यास केला आणि कोणत्या रचनेमुळे एखादा पदार्थ खूप मजबूत आणि हलका बनतो, हे शोधून काढले. एआयने सुचवलेल्या रचनेनुसार, शास्त्रज्ञांनी ३डी प्रिंटरचा वापर करून हा 'कार्बन नॅनोलॅटिस' पदार्थ तयार केला.

या शोधाचे महत्त्व खूप मोठे आहे. भविष्यात या पदार्थाचा वापर करून हलकी आणि मजबूत वाहने बनवता येतील. यामुळे फक्त इंधनाची बचतच होणार नाही, तर हवाई प्रवास आणि अंतराळ मोहिमा अधिक सुरक्षित आणि सोप्या होतील. तसेच, खेळांचे साहित्य, संरक्षण उपकरणे आणि बांधकाम क्षेत्रातही याचा उपयोग होऊ शकतो. थोडक्यात, एआयच्या बुद्धिमत्तेमुळे एक असा 'अद्भुत' पदार्थ तयार झाला आहे, जो आपल्या अनेक समस्यांवर तोडगा काढू शकतो आणि भविष्यात अनेक क्षेत्रात क्रांती घडवू शकतो.

(आधारित)
संदर्भ: sci.news

--- तुषार भ. कुटे

माणुसकी जिंकली (सध्यातरी!)

टोकियोमध्ये झालेल्या एका मोठ्या कोडिंग स्पर्धेत (AtCoder World Tour Finals) एका माणसाने 'ओपनएआय'च्या (OpenAI) अत्याधुनिक एआय मॉडेलला हरवून इतिहास रचला आहे.

- स्पर्धेचा निकाल: एकूण १२ स्पर्धकांमध्ये, ज्यात ओपनएआयने स्वतः तयार केलेला एआय मॉडेलही होता, फक्त प्रझेमिस्लॉ "सायको" देंबिअक (Przemysław “Psyho” Dębiak) याने बाजी मारली. १० तासांच्या या अत्यंत कठीण स्पर्धेत त्याने सगळ्यांना मागे टाकले.

- स्पर्धा होती तरी काय?: स्पर्धकांना एका ग्रीडवर (grid) व्हर्च्युअल रोबोट्सना (virtual robots) सर्वात चांगल्या पद्धतीने आणि कमीत कमी वेळेत नियंत्रित करायचे होते. यासाठी वेगवान बोटांपेक्षा रणनीती, पॅटर्न ओळखण्याची क्षमता आणि सहनशीलता जास्त महत्त्वाची होती.

- माणसाची सरशी: ओपनएआयच्या मॉडेलने जवळपास निर्दोष कोड लिहिला, पण तो वेळेनुसार स्वतःमध्ये बदल करू शकला नाही. सायकोने मात्र एआयला न दिसलेले पॅटर्न ओळखले आणि सामन्यादरम्यान स्वतःच्या पद्धतीत सुधारणा करत तो पुढे राहिला. यामुळे त्याने ९.५% जास्त गुण मिळवले.

- सायको कोण आहे?: सायको हा एक सामान्य माणूस नाही. तो स्वतः एक माजी ओपनएआय संशोधक आहे, कोडी (puzzles) सोडवण्याचा विजेता आहे, आणि स्वतः शिकलेला प्रोग्रामर आहे. त्याने कधीही पूर्णवेळ नोकरी केली नाही, पण त्याला कोड कसा विचार करतो हे चांगलेच समजते.

- विजय संदेश: जिंकल्यानंतर सायकोने म्हटले, "माणुसकी जिंकली आहे (सध्यातरी!)." ओपनएआयचे प्रमुख सॅम अल्टमन यांनीही त्याचे कौतुक करत "शाब्बास सायको" असे म्हटले.

या घटनेतून काय शिकायला मिळते?

एआय खूप वेगाने प्रगती करत आहे यात शंका नाही, पण ही घटना आपल्याला काही महत्त्वाच्या गोष्टी आठवण करून देते:

- मानवाची सर्जनशीलता, अंतर्ज्ञान आणि परिस्थितीनुसार बदलण्याची क्षमता आजही महत्त्वाची आहे.
- एआय ही एक शक्तिशाली साधन आहे, पण त्यामागची प्रणाली समजून घेणे त्याहून अधिक शक्तिशाली आहे.

यावरून एक महत्त्वाचा प्रश्न निर्माण होतो: एआय-केंद्रित जगात माणसाचे कौशल्य कोणत्या क्षेत्रात अजूनही श्रेष्ठ आहे असे तुम्हाला वाटते?

संदर्भ: timesnownews.com 

--- तुषार भ. कुटे

चॅटजीपीटी आणि मानवी मेंदू

एआयच्या साधनांचा (AI tools) आपल्या मेंदूवर काय परिणाम होतो, याबद्दल एमआयटीने (MIT) केलेल्या एका अभ्यासातून काही महत्त्वाच्या गोष्टी समोर आल्या आहेत. हा अभ्यास 'चॅटजीपीटी' (ChatGPT) या एआयवर आधारित असून त्याचे मुख्य निष्कर्ष खालीलप्रमाणे आहेत:

चॅटजीपीटीमुळे मेंदूवर होणारे परिणाम:

१. बौद्धिक क्षमतेत घट (Cognitive Decline): निबंध लिहिण्यासारख्या कामांसाठी चॅटजीपीटीचा नियमित वापर केल्यास स्मरणशक्ती कमी होऊ शकते, मेंदूची क्रियाशीलता घटू शकते आणि गंभीरपणे विचार करण्याची (critical thinking) क्षमता कमकुवत होऊ शकते. एआयवर अवलंबून असलेल्या विद्यार्थ्यांची कामगिरी इतर विद्यार्थ्यांच्या तुलनेत कमी दिसून आली.

२. मेंदूची क्रियाशीलता (Brain Activity): 'ईईजी ब्रेन स्कॅन' (EEG brain scan) मध्ये असे आढळले की, चॅटजीपीटी वापरणाऱ्यांच्या मेंदूत न्यूरॉन्सचे (neurons) जुळणे कमी होते, विशेषतः 'अल्फा' (alpha) आणि 'थीटा' (theta) लाटांच्या (waves) बाबतीत. या लाटांचा संबंध स्मरणशक्ती, सर्जनशीलता आणि सखोल विचारांशी असतो. याउलट, एआयची मदत न घेता काम करणाऱ्यांच्या मेंदूची क्रियाशीलता अधिक होती.

३. स्मरणशक्तीचा अभाव (Memory Loss): चॅटजीपीटी वापरणाऱ्या ८३% लोकांना काही मिनिटांपूर्वी त्यांनी काय लिहिले होते, हे आठवले नाही. या उलट, एआय न वापरणाऱ्या किंवा गुगल सर्च (Google Search) वापरणाऱ्यांमध्ये हे प्रमाण फक्त १०% होते. याचा अर्थ, एआयवर अवलंबून राहिल्यामुळे मेंदू शिकण्याच्या प्रक्रियेत कमी सहभागी होतो, ज्यामुळे 'कॉग्निटिव्ह ऑफलोडिंग' (cognitive offloading) होते.

४. एआयवरील अवलंबित्व (Dependence on AI): जेव्हा चॅटजीपीटी वापरणाऱ्यांना एआयची मदत न घेता लिहायला सांगितले गेले, तेव्हा त्यांच्या मेंदूची क्रियाशीलता आणखी कमी झाली. यातून गंभीरपणे विचार करण्याची क्षमता कमी झाल्याचे दिसून आले. याउलट, ज्यांनी आधी स्वतःहून लिहायला सुरुवात केली आणि नंतर चॅटजीपीटीचा वापर केला, त्यांची बौद्धिक कामगिरी चांगली होती.

५. सर्च इंजिनशी तुलना (Comparison to Search Engines): अभ्यासामध्ये असेही दिसून आले की, चॅटजीपीटी वापरणाऱ्यांच्या तुलनेत सर्च इंजिन वापरणाऱ्यांची स्मरणशक्ती आणि कार्यकारी कार्य (executive function) अधिक चांगली होती. असे कदाचित त्यामुळे झाले असावे की, सर्च इंजिन वापरताना वापरकर्त्याला अधिक गंभीरपणे विचार करावा लागतो आणि प्रश्न तयार करावे लागतात.

या अभ्यासातून शिक्षण आणि कामाच्या ठिकाणी एआयचा वापर जबाबदारीने करण्याची गरज अधोरेखित होते. तसेच, एआयच्या वापरामुळे होणाऱ्या संभाव्य बौद्धिक नुकसानावर (cognitive costs) उपाययोजना करण्याची आवश्यकताही दिसून येते. या धोक्यांची जाणीव ठेवून आपण एआय साधनांचा अधिक प्रभावीपणे वापर करू शकतो आणि आपल्या बौद्धिक क्षमता टिकवून ठेवू शकतो.

संदर्भ: https://techstartups.com

---- तुषार भ. कुटे

आर्थर सॅम्युअल: मशीन लर्निंगचे जनक आणि त्यांचा पहिला 'शिकणारा' प्रोग्राम

आज आपण कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) आणि मशीन लर्निंग (Machine Learning - ML) या शब्दांनी वेढलेलो आहोत. आपल्या स्मार्टफोनपासून ते ऑनलाइन शॉपिंगपर्यंत सर्वत्र या तंत्रज्ञानाचा वापर होत आहे. पण या क्रांतीची मुळे खूप खोलवर, अगदी १९५० च्या दशकात रुजलेली आहेत. या प्रवासातील एक महत्त्वाचे आणि आदरणीय नाव म्हणजे आर्थर सॅम्युअल (Arthur Samuel). त्यांना अनेकदा 'मशीन लर्निंगचे जनक' म्हटले जाते. त्यांनी बनवलेला एक साधा वाटणारा पण क्रांतिकारी प्रोग्राम हा या क्षेत्रातील मैलाचा दगड ठरला. 

आर्थर सॅम्युअल: एक द्रष्टा संशोधक

आर्थर सॅम्युअल हे एक अमेरिकन संगणक शास्त्रज्ञ होते. त्यांनी आपल्या कारकिर्दीचा मोठा काळ आयबीएम (IBM) या प्रसिद्ध कंपनीत घालवला. सॅम्युअल यांचा विश्वास होता की संगणक केवळ दिलेल्या आज्ञांचे पालन करणारी यंत्रे नाहीत, तर त्यांना अनुभवातून शिकवून अधिक बुद्धिमान बनवता येते. ही त्या काळासाठी एक अत्यंत पुढारलेली कल्पना होती. हीच कल्पना प्रत्यक्षात आणण्यासाठी त्यांनी एका खेळाची निवड केली - चेकर्स (Checkers).

चेकर्सच्या खेळाची निवड का?

सॅम्युअल यांनी मशीनला शिकवण्यासाठी बुद्धीबळासारख्या (Chess) अत्यंत गुंतागुंतीच्या किंवा टिक-टॅक-टो (Tic-Tac-Toe) सारख्या अगदी सोप्या खेळाची निवड केली नाही. त्यांनी चेकर्स निवडले कारण त्याचे नियम स्पष्ट आणि तुलनेने सोपे असले तरी, जिंकण्यासाठी रणनीती आणि दूरदृष्टीची आवश्यकता असते. यात संभाव्य चालींची संख्या अफाट होती, पण ती संगणकाला हाताळता येण्यासारखी होती. त्यामुळे, मशीनला 'शिकवण्यासाठी' हा एक उत्तम मध्यम मार्ग होता.

प्रोग्राम कसा 'शिकला'?

सॅम्युअल यांच्या प्रोग्रामचे खरे वैशिष्ट्य त्याच्या शिकण्याच्या पद्धतीत होते. त्यांनी प्रोग्रामला केवळ चेकर्स कसे खेळायचे हे शिकवले नाही, तर हरलेल्या डावांमधून शिकून स्वतःच्या खेळात सुधारणा कशी करायची हे देखील शिकवले. या प्रोग्रामने मुख्यत्वे दोन पद्धती वापरून स्वतःला प्रशिक्षित केले.
पहिली पद्धत होती पाठांतर (Rote Learning). या पद्धतीत, प्रोग्राम आपल्या प्रत्येक डावातील पटाची स्थिती (board position) आणि त्या स्थितीनंतर खेळाचा काय निकाल लागला, हे लक्षात ठेवत असे. जेव्हा भविष्यात तशीच स्थिती पुन्हा निर्माण होई, तेव्हा प्रोग्राम आपल्या स्मरणातून सर्वोत्तम चाल निवडत असे. हे एखाद्या विद्यार्थ्याने पाढे पाठ करण्यासारखे होते.
पण खरी जादू दुसऱ्या पद्धतीत होती, जिला अनुभवातून शिकणे (Learning by Generalization) म्हटले जाते. सॅम्युअल यांनी एक 'मूल्यांकन फंक्शन' (Evaluation Function) तयार केले होते. हे फंक्शन पटावरील स्थिती किती चांगली किंवा वाईट आहे, हे काही निकषांच्या आधारे ठरवत असे. या निकषांमध्ये पटावर कोणाच्या सोंगट्या जास्त आहेत, कोणाच्या राजा झालेल्या सोंगट्या (Kings) जास्त आहेत, आणि पटावर कोणाचे नियंत्रण अधिक आहे, अशा गोष्टींचा समावेश होता.

सुरुवातीला या सर्व निकषांना समान महत्त्व दिले गेले होते. पण प्रोग्राम जसजसा खेळू लागला, तसतसा तो शिकू लागला. प्रोग्राम स्वतःच्याच दुसऱ्या प्रतीसोबत हजारो डाव खेळायचा. प्रत्येक डावानंतर, तो जिंकण्यासाठी कोणत्या निकषांना अधिक महत्त्व देणे फायद्याचे ठरले आणि कोणत्या निकषांमुळे पराभव झाला, याचे विश्लेषण करायचा. उदाहरणार्थ, जर केवळ सोंगट्यांची संख्या जास्त ठेवण्याच्या नादात खेळात पराभव होत असेल, तर प्रोग्राम त्या निकषाचे महत्त्व (weight) कमी करायचा आणि पटावरील नियंत्रणासारख्या दुसऱ्या निकषाचे महत्त्व वाढवायचा. ही प्रक्रिया सतत चालू राहायची. जणू काही तो प्रोग्राम अनुभवातून शहाणा होत होता आणि आपली जिंकण्याची रणनीती स्वतःच अधिक परिपक्व करत होता.

या शोधाचे महत्त्व आणि परिणाम

१९५९ साली आर्थर सॅम्युअल यांनी 'मशीन लर्निंग' हा शब्दप्रयोग आपल्या एका शोधनिबंधात वापरला आणि तो जगभर प्रसिद्ध झाला. त्यांच्या प्रोग्रामने हे सिद्ध केले की मशीनला केवळ आज्ञावली देऊन चालवता येत नाही, तर त्याला अनुभवातून शिकण्याची क्षमता देखील देता येते. १९६० च्या दशकात त्यांच्या या प्रोग्रामने अमेरिकेतील एका चांगल्या दर्जाच्या चेकर्स खेळाडूला हरवून सर्वांना आश्चर्यचकित केले.
आर्थर सॅम्युअल यांच्या या कार्यामुळे कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या संशोधनाला एक नवी दिशा मिळाली. त्यांनी घातलेला पाया इतका भक्कम होता की आज विकसित झालेले अत्याधुनिक AI मॉडेल्स, जसे की बुद्धीबळ खेळणारा डीप ब्लू (Deep Blue) किंवा गो (Go) खेळणारा अल्फागो (AlphaGo), कुठेतरी सॅम्युअल यांच्या त्याच मूळ कल्पनेवर आधारित आहेत.
थोडक्यात सांगायचे तर, आर्थर सॅम्युअल यांनी एका साध्या चेकर्सच्या खेळाद्वारे मशीनला 'विचार' करायला आणि 'शिकायला' शिकवले. त्यांचे हे योगदान केवळ एका गेमिंग प्रोग्रामपुरते मर्यादित नव्हते, तर ते एका अशा तंत्रज्ञानाची सुरुवात होती जे आज आपल्या जीवनाचा अविभाज्य भाग बनले आहे.

(आधारित)

--- तुषार भ. कुटे