महाभारताची अजरामर कथा आता 'AI' च्या युगात

आपल्या भारतीय संस्कृतीत रामायण आणि महाभारत या महाकाव्यांचे स्थान अढळ आहे. ही महाकाव्ये आपण टीव्हीवर अनेकदा पाहिली आहेत, पण आता हीच कथा एका पूर्णपणे वेगळ्या आणि अत्याधुनिक स्वरूपात प्रेक्षकांच्या भेटीला आली आहे. जिओ स्टार आणि कलेक्टिव्ह आर्टिस्ट नेटवर्कने मिळून 'महाभारत: एक धर्मयुद्ध' ही नवीन वेब सिरीज जिओ हॉटस्टारवर आणली आहे. या सिरीजची सर्वात मोठी खासियत म्हणजे यात वापरण्यात आलेले 'आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स' (AI) म्हणजेच कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञान.

अलीकडेच या सिरीजचे निर्माते आणि कलेक्टिव्ह आर्टिस्ट नेटवर्कचे संस्थापक विजय सुब्रमण्यम यांनी 'मनीकंट्रोल'ला दिलेल्या एका विशेष मुलाखतीत यामागचा रंजक प्रवास उलगडला. तंत्रज्ञान आणि परंपरा यांचा मेळ घालताना नक्की काय घडले, हे त्यांनी सविस्तर सांगितले.

तंत्रज्ञानाची कमाल, पण संस्कृतीशी तडजोड नाही

जेव्हा 'महाभारत'सारख्या विषयावर AI च्या मदतीने सिरीज बनवण्याचा विचार समोर आला, तेव्हा अनेक प्रश्न उभे राहिले. AI मुळे कथेचा मूळ गाभा बदलेल का? संस्कृती चुकीच्या पद्धतीने मांडली जाईल का? पण विजय सुब्रमण्यम यांनी हे स्पष्ट केले आहे की, त्यांचा उद्देश महाभारताची कथा बदलण्याचा नव्हता, तर ती आजच्या डिजिटल युगातील पिढीला भावेल अशा 'ग्रँड' स्वरूपात मांडण्याचा होता.

ते म्हणतात, "AI मुळे आम्हाला ती भव्यता, ती भावनिक खोली आणि व्हिज्युअल्स (दृश्ये) निर्माण करता आली, जी कदाचित पारंपारिक पद्धतींमध्ये बजेट किंवा वेळेच्या बंधनांमुळे शक्य झाली नसती. पण यात एक गोष्ट कटाक्षाने पाळली गेली - AI ला संस्कृती नव्याने शोधण्याची परवानगी नव्हती."

'AI' ने फक्त काम केले, विचार माणसांचाच!

AI वापरताना सर्वात मोठे आव्हान हे असते की, प्रत्येक दृश्यात सातत्य राखणे. संगणक कधीकधी चुका करू शकतो किंवा दोन दृश्यांमध्ये फरक करू शकतो. यावर मात करण्यासाठी निर्मात्यांनी एक खास पद्धत वापरली. त्यांनी "हायब्रीड वर्कफ्लो" तयार केला.

याचा अर्थ असा की, पात्रांचे स्केच, कपडे, प्रकाश योजना आणि सेटचे बारकावे हे आधी मानवी कलाकार आणि तज्ञांनी निश्चित केले. त्यानंतरच AI चा वापर केला गेला. विजय सुब्रमण्यम सांगतात, "आम्ही AI ला फक्त 'प्रॉम्प्ट' (आदेश) दिले नाहीत, तर आम्ही संपूर्ण प्रक्रिया 'इंजिनिअर' केली. आमचे व्हिजन जसेच्या तसेच पडद्यावर यावे यासाठी आम्ही कडक नियम पाळले. संस्कृती आणि इतिहासाचा अस्सलपणा जपण्यासाठी संशोधक आणि इतिहासकारांची मदत घेतली गेली. AI चे काम फक्त आमच्या कल्पनांना पडद्यावर साकारणे हे होते, संस्कृती ठरवणे नाही."

विमान उडवत असतानाच ते बांधण्याचा अनुभव

ही सिरीज बनवत असताना AI चे तंत्रज्ञान प्रचंड वेगाने बदलत होते. रोज नवनवीन टूल्स आणि अपडेट्स येत होते. अशा वेळी जुन्या पद्धती बदलून नवीन गोष्टी स्वीकारणे हे मोठे आव्हान होते. या अनुभवाबद्दल बोलताना विजय म्हणतात, "हे म्हणजे विमान हवेत उडत असतानाच ते बांधण्यासारखे होते. पण तंत्रज्ञानाच्या सुरुवातीच्या काळात हे घडणारच होते. आम्ही लवचिकता ठेवली आणि त्यामुळेच आम्ही हे शिवधनुष्य पेलू शकलो."

मनोरंजन क्षेत्राचे भविष्य आणि पुढील दशक

'महाभारत: एक धर्मयुद्ध' ही सिरीज भारतीय मनोरंजन क्षेत्रात एक मोठी क्रांती ठरू शकते. विजय सुब्रमण्यम यांच्या मते, AI हे चित्रपट निर्मात्यांना किंवा कलाकारांना बदलणार नाही, तर त्यांची कल्पनाशक्ती वाढवण्यास मदत करेल. भारत हा असा देश आहे जिथे संस्कृतीची श्रीमंती आणि तंत्रज्ञानाची समज दोन्ही एकत्र आहेत.

सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे, एआयने आता मनोरंजन सृष्टीत आपली 'ग्रँड एंट्री' (Grand Entry) केली आहे. त्यामुळे पुढील एका दशकात मनोरंजन क्षेत्रात कसे आमूलाग्र बदल होतात आणि प्रेक्षकांना अजून काय नवीन पाहायला मिळते, हे पाहणे नक्कीच रंजक ठरणार आहे. कथा सांगण्याच्या पद्धतीत आता AI हा अविभाज्य भाग बनेल हे निश्चित.

(आधारित, संदर्भ: मनी कंट्रोल)

--- तुषार भ. कुटे

 

टेस्ला डोजो: कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्रातील एक क्रांतिकारी महासंगणक

सध्याच्या युगात तंत्रज्ञान हे कल्पनेपेक्षा वेगाने पुढे जात आहे आणि या शर्यतीत एलन मस्क यांची 'टेस्ला' ही कंपनी नेहमीच आघाडीवर असते. टेस्लाने केवळ इलेक्ट्रिक कारच्या जगातच क्रांती केली नाही, तर आता त्यांनी 'आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स' म्हणजेच कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्रातही एक मोठी झेप घेतली आहे. या महत्त्वपूर्ण प्रकल्पाचे नाव आहे 'टेस्ला डोजो'. डोजो हा टेस्लाचा स्वतःचा एक शक्तिशाली सुपर कॉम्प्युटर (महासंगणक) आहे, जो प्रामुख्याने त्यांच्या स्वयंचलित कार प्रणालीला अधिक सुरक्षित आणि बुद्धिमान बनवण्यासाठी तयार करण्यात आला आहे. सर्वसामान्यांना समजेल अशा भाषेत सांगायचे तर, डोजो हा टेस्लाच्या गाड्यांचा 'शिक्षक' आहे, जो त्यांना मानवासारखे किंवा त्याहून अधिक सुरक्षितपणे गाडी चालवण्याचे प्रशिक्षण देतो.

डोजोची निर्मिती करण्याची मूळ गरज समजून घेण्यासाठी आपल्याला टेस्लाच्या गाड्या कशा काम करतात हे आधी समजून घ्यावे लागेल. टेस्लाच्या लाखो गाड्या जगभरात फिरत आहेत आणि त्या प्रत्येक क्षणी रस्त्यावरील व्हिडिओ रेकॉर्ड करत असतात. या गाड्यांना 'फुल सेल्फ ड्रायव्हिंग' (FSD) म्हणजेच पूर्णपणे स्वयंचलित बनवण्यासाठी, त्यांना रस्त्यावरील परिस्थिती, इतर वाहने, पादचारी आणि ट्रॅफिक सिग्नल ओळखणे शिकावे लागते. हे शिकण्यासाठी त्यांना लाखो तासांचे व्हिडिओ फुटेज बघावे लागते आणि त्यातून शिकावे लागते. ही प्रक्रिया मानवी मेंदूच्या न्यूरल नेटवर्कसारखी असते. मात्र, एवढ्या प्रचंड प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि त्यातून शिकण्यासाठी सध्याचे सामान्य सुपर कॉम्प्युटर पुरेसे ठरत नव्हते किंवा त्यांना खूप जास्त वेळ लागत होता. या समस्येवर मात करण्यासाठी टेस्लाने बाजारातील इतर चिप्स वापरण्याऐवजी स्वतःचा, खास या कामासाठी बनवलेला महासंगणक विकसित करण्याचा निर्णय घेतला, ज्याला त्यांनी 'डोजो' असे नाव दिले.

डोजोचे सर्वात महत्त्वाचे वैशिष्ट्य म्हणजे त्याची रचना आणि त्यामध्ये वापरलेली 'D1' नावाची चिप. इतर संगणकांमध्ये वापरल्या जाणाऱ्या ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट्स (GPU) पेक्षा ही चिप वेगळी आहे. टेस्लाने ही चिप खास मशीन लर्निंगच्या कामासाठी डिझाइन केली आहे. जेव्हा अशा हजारो D1 चिप्स एकत्र जोडल्या जातात, तेव्हा एक प्रचंड शक्तिशाली यंत्रणा तयार होते, जिला 'ट्रेनिंग टाइल' म्हटले जाते. या रचनेमुळे संगणकाची माहितीवर प्रक्रिया करण्याची गती कित्येक पटींनी वाढते. सोप्या भाषेत सांगायचे तर, जे काम करण्यासाठी इतर सुपर कॉम्प्युटरला काही महिने लागू शकतात, तेच काम डोजो काही दिवसांत किंवा तासांत पूर्ण करू शकतो. यामुळे टेस्लाच्या गाड्यांच्या सॉफ्टवेअरमध्ये सुधारणा करण्याचा वेग प्रचंड वाढला आहे.

या महासंगणकाचे मुख्य काम व्हिडिओ डेटाचे विश्लेषण करणे हे आहे. जेव्हा टेस्लाची गाडी रस्त्यावर चालते, तेव्हा तिचे कॅमेरे सभोवतालचे दृश्य टिपत असतात. हा डेटा डोजोकडे पाठवला जातो. डोजो या व्हिडिओमधील प्रत्येक घटकाला लेबल लावतो, म्हणजे हे झाड आहे, ही दुसरी गाडी आहे, हा माणूस आहे हे ओळखतो. त्यानंतर तो या वस्तूंच्या हालचालीचा अंदाज घेतो. उदाहरणार्थ, एखादा चेंडू रस्त्यावर आला तर त्यामागे मूल धावत येऊ शकते, हे समजण्याची क्षमता गाड्यांमध्ये विकसित करणे हे डोजोचे काम आहे. याला 'कॉम्प्युटर व्हिजन' असे म्हणतात. डोजोमुळे टेस्लाच्या गाड्या आता केवळ द्विमितीय (2D) प्रतिमांवर अवलंबून न राहता त्रिमितीय (3D) आणि कालसापेक्ष (Time) अशा '4D' डेटावर प्रक्रिया करू शकतात. यामुळे गाडी चालवतानाचे निर्णय अधिक अचूक होतात.

डोजो प्रकल्प केवळ गाड्यांपुरता मर्यादित नाही. भविष्यात याचा उपयोग टेस्लाच्या 'ऑप्टिमस' या ह्युमनॉइड रोबोटला प्रशिक्षित करण्यासाठी देखील होणार आहे. जसा हा संगणक गाड्यांना रस्ते आणि रहदारी समजण्यास मदत करतो, तसाच तो रोबोट्सना मानवी जगातील कामे करण्यास, वस्तू उचलण्यास आणि चालण्यास शिकवेल. एलन मस्क यांच्या मते, डोजोची क्षमता इतकी अफाट आहे की भविष्यात टेस्ला ही सेवा इतर कंपन्यांनाही देऊ शकते. ज्याप्रमाणे अॅमेझॉन वेब सर्व्हिसेस (AWS) आज जगातील अनेक कंपन्यांना क्लाउड कम्प्युटिंगची सेवा देते, तसेच टेस्ला भविष्यात 'डोजो ॲज अ सर्व्हिस' सुरू करू शकते. यामुळे इतर कंपन्यांना त्यांची एआय मॉडेल्स प्रशिक्षित करण्यासाठी डोजोच्या शक्तीचा वापर करता येईल.

तांत्रिकदृष्ट्या डोजोमध्ये बँडविड्थ आणि लेटन्सी (माहिती पोहोचण्यास लागणारा वेळ) यावर खूप काम करण्यात आले आहे. संगणकाच्या विविध भागांमध्ये माहितीची देवाणघेवाण जितक्या वेगाने होईल, तितका तो संगणक वेगवान ठरतो. डोजोमधील विशेष कनेक्टर आणि वायरिंगमुळे माहितीचा प्रवाह अत्यंत सुलभ होतो. यामुळेच हा जगातील सर्वात शक्तिशाली एआय ट्रेनिंग सुपर कॉम्प्युटर मानला जातो. यासाठी लागणारी वीज आणि कुलिंग सिस्टीम (थंड ठेवण्याची यंत्रणा) देखील अत्यंत प्रगत स्वरूपाची आहे, जेणेकरून हा महासंगणक रात्रंदिवस न थांबता काम करू शकेल.

थोडक्यात सांगायचे तर, टेस्ला डोजो हा केवळ एक हार्डवेअरचा तुकडा नाही, तर तो कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या इतिहासातील एक महत्त्वाचा टप्पा आहे. मानवावर अवलंबून न राहता सुरक्षितपणे गाडी चालवणारी वाहने तयार करण्याचे जे स्वप्न जगाने पाहिले आहे, ते प्रत्यक्षात आणण्यासाठी डोजोची भूमिका निर्णायक ठरणार आहे. डेटाचा अफाट साठा आणि त्यावर वेगाने प्रक्रिया करण्याची क्षमता यामुळे टेस्ला केवळ एक कार कंपनी न राहता, जगातील सर्वात मोठी एआय आणि रोबोटिक्स कंपनी बनण्याच्या दिशेने वाटचाल करत आहे. डोजोमुळे भविष्यातील प्रवास अधिक सुरक्षित, वेगवान आणि बुद्धिमान होईल, यात शंका नाही.

--- तुषार भ. कुटे

 

 

गुगल इयर इन सर्च २०२५: भारतात AI ची चलती, चॅटजीपीटीला मागे टाकत 'जेमिनी' ठरले अव्वल

२०२५ हे वर्ष भारतासाठी 'आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स' (AI) चे वर्ष ठरले आहे. गुगलने आपला वार्षिक 'इयर इन सर्च २०२५' अहवाल प्रसिद्ध केला असून, त्यामध्ये भारतीयांनी इंटरनेटवर सर्वाधिक काय शोधले, याची रंजक माहिती समोर आली आहे. या अहवालानुसार, भारतात एआय टूल्सचा वापर केवळ माहिती घेण्यासाठीच नाही, तर दैनंदिन कामे आणि मनोरंजनासाठीही मोठ्या प्रमाणावर वाढला आहे.

१. 'गुगल जेमिनी'ची जोरदार मुसंडी भारतात २०२५ मध्ये गुगलचे स्वतःचे एआय टूल 'जेमिनी' (Gemini) सर्वाधिक लोकप्रिय ठरले आहे. संपूर्ण देशात सर्वाधिक शोधल्या गेलेल्या गोष्टींमध्ये 'इंडियन प्रीमियर लीग' (IPL) नंतर 'जेमिनी' दुसऱ्या क्रमांकावर आहे. विशेष म्हणजे, लोकप्रियतेच्या शर्यतीत जेमिनीने 'चॅटजीपीटी'ला (ChatGPT) मागे टाकले आहे!

२. 'नॅनो बनाना' आणि साडी ट्रेंड जेमिनीच्या लोकप्रियतेमागे एक महत्त्वाचे कारण म्हणजे त्याचे इमेज जनरेशन मॉडेल, ज्याला 'नॅनो बनाना' (Nano Banana) असे नाव देण्यात आले आहे. भारतीयांनी या टूलचा वापर करून विविध प्रकारचे फोटो तयार केले. यामध्ये 'जेमिनी साडी ट्रेंड' (Gemini Saree Trend) आणि '3D मॉडेल ट्रेंड' सोशल मीडियावर प्रचंड व्हायरल झाले.

३. इतर एआय टूल्सची क्रेझ केवळ गुगल जेमिनीच नाही, तर इतर एआय टूल्सबद्दलही भारतीयांमध्ये कुतूहल पाहायला मिळाले:
    ग्रोक (Grok): एलन मस्क यांचे 'ग्रोक' एआय हे तिसऱ्या क्रमांकाचे सर्वात लोकप्रिय एआय टूल ठरले.
    डीपसीक (DeepSeek) आणि परप्लेक्सिटी (Perplexity): माहिती अचूकपणे शोधण्यासाठी भारतीयांनी या टूल्सचाही मोठ्या प्रमाणावर वापर केला.
    चॅटजीपीटी (ChatGPT): जुने आणि प्रसिद्ध असूनही चॅटजीपीटी या यादीत सातव्या क्रमांकावर राहिले.
    घिबली आर्ट (Ghibli Art): चॅटजीपीटीचा वापर करून स्वत:चे फोटो 'अ‍ॅनिमे' (Anime) स्टाईलमध्ये तयार करण्याचा 'घिबली आर्ट' ट्रेंडही खूप गाजला.

४. एआय आता दैनंदिन जीवनाचा भाग हा अहवाल हे स्पष्ट करतो की, एआय आता फक्त तंत्रज्ञानापुरते मर्यादित राहिलेले नाही. विद्यार्थी, नोकरदार आणि कलाकार हे आपापल्या कामात, अभ्यासात आणि सोशल मीडियासाठी कंटेंट तयार करण्यात एआयचा रोजचा वापर करत आहेत.

थोडक्यात सांगायचे तर, २०२५ मध्ये भारताने एआयला पूर्णपणे स्वीकारले असून, तंत्रज्ञानाच्या या युगात भारत जगाच्या बरोबरीने वेगाने पुढे जात आहे.

(आधारित)

--- तुषार भ. कुटे

 

गुगल मॅपची बनवाबनवी

आजच्या तंत्रज्ञानाच्या युगामध्ये गाडीने प्रवास करत असताना आपले सर्वात जवळचे सोबती म्हणजे "गुगल मॅप्स" होय. एका आकडेवारीनुसार जगात सर्वाधिक गुगल मॅप्सचा वापर भारतामध्ये होतो. आता तर कारच्या नवीन आवृत्तीमध्ये गाडीच्या सॉफ्टवेअरमध्येच गुगल मॅप्सचा अंतर्भाव केलेला आहे. अगदी छोटे-छोटे रस्ते शोधण्यासाठीदेखील आपण गुगल मॅपचा वापर करतो. एका अर्थाने प्रवासामध्ये आपल्या सारथ्यासारखे काम गुगल मॅप करत आहे, असे म्हटले तरी वावगे ठरणार नाही. अर्थात या गुगल मॅपचा वापर मी देखील सातत्याने करत असतो. परंतु मागच्या काही महिन्यांमध्ये मला आलेले तीन अनुभव या ठिकाणी मी मांडत आहे. ज्याचे निष्कर्ष मला निश्चितपणे सांगता येणार नाही. अर्थात ज्याने त्याने स्वअनुभवाने ठरवावेत, असे मला वाटते. 

१. पुणे ते धुळे
पुण्याहून गाडी मार्गाने पहिल्यांदाच मी धुळ्याच्या दिशेने प्रवास केला. गुगल मॅपवर दोन वेगवेगळे रस्ते दाखवत होते. एक रस्ता सिन्नर-निफाड-चांदवड मार्गे धुळ्याकडे जाण्याचा होता, जो अंतराने सर्वात कमी होता. आणि दुसरा रस्ता सिन्नर होऊन थेट समृद्धी महामार्गाने प्रवास करत छत्रपती संभाजीनगर मार्गे धुळ्याच्या दिशेने दाखवत होता. ज्याला सर्वात कमी अंतर लागणार होते. समृद्धी महामार्गाने गेल्यास गुगल मॅपच्या अनुमानाप्रमाणे २५ मिनिटे कमी लागणार होती. परंतु पहिला रस्ता माझ्या बऱ्यापैकी ओळखीचा होता म्हणून आम्ही त्याच रस्त्याने जाण्याचे ठरवले. आम्ही समृद्धी महामार्ग पुणे-नाशिक महामार्गाद्वारे ओलांडल्यानंतर मला सर्वात जवळचा रस्ता नाशिकच्या दिशेने आहे, असे गुगल मॅपने दाखवले. परंतु तो रस्ता देखील मी घेतला नाही. सिन्नर-निफाड-चांदवडमार्गे धुळ्याला पोहोचलो. माझ्या पोहोचण्याची वेळ ही समृद्धी महामार्गाने दाखवलेल्या वेळेपेक्षाही पाऊण तासाने कमी होती, हे विशेष. याचा अर्थ गुगल मॅपने मला माझा प्रवासमार्ग सर्वाधिक वेळ खाऊ आहे, असे सांगितले होते. परंतु प्रत्यक्षात तसे काहीच घडले नाही. समृद्धी महामार्गाने गेल्यास मला साडेचारशे रुपये अतिरिक्त टोल लागणार होता. शिवाय नाशिकमार्गे गेल्यावरही तब्बल तीन अतिरिक्त टोलनाके लागणार होते. तसेही काही झाले नाही. मी या रस्त्याने देखील वेळेच्या आधीच पोहोचलो. मग गुगल मॅपने मला हे दुसरे रस्ते प्राधान्य क्रमाने का दाखवले असावेत?

२. पुणे ते पेण
पुण्याहून पेणला जाण्यासाठी दोन मार्ग आहेत. पुणे-मुंबई द्रुतगती महामार्ग आणि पुणे-मुंबई जुना महामार्ग. या दोन्हींच्या वेळेमध्ये पंधरा मिनिटांचा फरक दाखवत होते. अर्थात यावेळेस मला पुणे मुंबई दृतगती महामार्ग प्राधान्य क्रमाने दाखवण्यात आला. परंतु त्या मार्गाने मी प्रत्यक्षात गेलो नाही. जुन्या महामार्गाने प्रवास केला. जेव्हा प्रत्यक्ष पेणमध्ये पोहोचलो तेव्हा फक्त चारच मिनिटांचा अतिरिक्त वेळ गेला होता! या प्रवासासाठी जर मी एक्सप्रेस वेने गेलो असतो तर ६२० रुपये टोल पडला असता. याउलट जुन्या महामार्गाने केवळ १४१ रुपये टोल लागला!

३. पुणे ते पणजी
पुण्याहून गोव्याला जाण्यासाठी बरेच वेगळे रस्ते आहेत. शिवाय कुठल्या ना कुठल्या घाटाने तुम्हाला कोकणामध्ये उतरावे लागते. गुगल मॅप प्राधान्य क्रमाने जो रस्ता दाखवते तो कोल्हापूर-निपाणी आणि आंबोली घाटामार्गे पणजी असा जातो. याशिवाय ताम्हिणी घाट, अनुस्कुरा घाट, अंबा घाट, फोंडा घाट या मार्गे देखील आपण कोकणात उतरू शकतो. यापैकी ताम्हिणी घाटामार्गे गेल्यास कुठेही कोणताही टोल नाका लागत नाही. तर आंबोली घाटामार्गे गेल्यास तब्बल पाच टोलनाके लागतात! त्याहून विशेष म्हणजे दोन्हीही रस्त्यांचा वेळ जवळपास प्रत्यक्षपणे सारखाच आहे. पुणे-कोल्हापूर रस्त्यावर सध्या खूप मोठ्या प्रमाणात रस्ता दुरुस्तीची तसेच रुंदीकरणाची कामे चालू आहेत. त्यामुळे अनेकदा रहदारीचा सामना करावा लागतो. अशावेळी प्रवासाचा वेळ देखील वाढत आहे. तो गुगल मॅप दाखवत नाही. याउलट मुंबई-गोवा महामार्गावर काही ठराविक ठिकाणे सोडली तर रस्ता बऱ्यापैकी रिकामा असतो. तरी देखील गुगल मॅप या रस्त्याला प्राधान्यक्रम देत नाही. इथे देखील, का? हा प्रश्न पडतो. 

ही सर्व माझी स्वतःची उदाहरणे आहेत. यातून निष्कर्ष काढला तर असे लक्षात येते की गूगल मॅप जवळपास प्रत्येक वेळी आपल्याला ज्या ठिकाणी टोलनाके आहेत तोच रस्ता सर्वात जलद आहे असेच दाखवते. यामागे गुगल मॅपची नक्की काय बनवाबनवी आहे, हे समजत नाही. आपण आंधळेपणाने गुगल मॅपच्या रस्त्यांवर विश्वास ठेवतो. अर्थात गुगलने ती विश्वासार्हता कमावलेली आहे म्हणूनच... परंतु काही छोट्या छोट्या गोष्टी अजूनही आपल्या ध्यानात आलेल्या नाहीत. कदाचित आपल्या विश्वासार्हतेच्या बळावरच गुगल मॅप नक्की कोणती बनवाबनवी करत आहे, हे अजूनही समजलेले नाही. 

--- तुषार भ. कुटे

जुन्नर आणि बिबटे

कोकणामध्ये जाताना गर्द झाडीमध्ये असणाऱ्या घाटातील एका उपहारगृहापाशी थांबलो होतो. सूर्य मावळला होता आणि हळूहळू अंधार देखील दाटू लागला होता. तेव्हा त्या उपहारगृहाच्या मालकाला विचारले, "इथे बिबटे असतात का हो?"

"आहेत की जंगलामध्ये."

"मग तुम्हाला भीती नाही वाटत?"

"नाही.... सहसा ते मानवी वस्तीमध्ये कधीच येत नाहीत."

"आमच्या इथे तर भर दिवसात देखील लोकांना बिबटे दिसतात आणि हल्ला पण करतात... ", मी म्हणालो. 

यावर त्याने लगोलग प्रश्न केला,

" तुम्ही जुन्नरचे का?"

तेव्हा जुन्नर आणि इथले बिबटे किती प्रसिद्ध झाले आहेत याची प्रचिती आली!

 

महाराष्ट्रातील किल्ल्यांचा सर्वसमावेशक डेटासेट आता Kaggle वर उपलब्ध!

नमस्कार मित्रांनो!

आपल्या महाराष्ट्राला शौर्याचा आणि पराक्रमाचा गौरवशाली इतिहास लाभला आहे. या इतिहासाचे मूक साक्षीदार म्हणजे सह्याद्रीच्या कुशीत वसलेले आणि समुद्राच्या लाटांवर नजर ठेवून असलेले आपले गडकिल्ले! याच गडकिल्ल्यांची माहिती आता एकाच ठिकाणी, एका क्लिकवर उपलब्ध झाली आहे.
मी तयार केलेला "Maharashtra Heritage Forts Dataset" हा अमूल्य डेटासेट आता प्रसिद्ध डेटा सायन्स प्लॅटफॉर्म Kaggle वर प्रकाशित करत आहोत.
या डेटासेटमध्ये तुम्हाला काय मिळेल?
👉 ३४६ किल्ल्यांची माहिती: महाराष्ट्राच्या कानाकोपऱ्यातील किल्ल्यांची तपशीलवार माहिती.
👉 भौगोलिक तपशील: प्रत्येक किल्ल्याचे अक्षांश-रेखांश (Latitude-Longitude), उंची, जिल्हा आणि तालुका.
👉 ऐतिहासिक संदर्भ: किल्ला कोणी बांधला, कोणत्या काळात बांधला आणि त्याच्याशी संबंधित महत्त्वाच्या ऐतिहासिक घटना.
👉 दुर्ग प्रकार: किल्ला गिरीदुर्ग आहे, जलदुर्ग की भुईकोट, याची माहिती.
👉 सद्यस्थिती: किल्ल्याची सध्याची अवस्था कशी आहे (उदा. सुस्थितीत, पडझडीत).
👉 ट्रेकिंगसाठी उपयुक्त माहिती: ट्रेकची काठीण्य पातळी (सोपा, मध्यम, कठीण), ट्रेकला लागणारा वेळ आणि किल्ल्याला भेट देण्यासाठी सर्वोत्तम ऋतू.
👉 सोयी-सुविधा: किल्ल्यावर पाण्याची आणि निवासाची सोय आहे का, याची माहिती.

हा डेटासेट कोणासाठी उपयुक्त आहे?
🔶 इतिहासकार आणि विद्यार्थी: महाराष्ट्राच्या इतिहासावर संशोधन करण्यासाठी आणि नवीन दृष्टिकोन मिळवण्यासाठी.
🔶 डेटा सायंटिस्ट आणि विश्लेषक: डेटा व्हिज्युअलायझेशन, मॅपिंग आणि विश्लेषणाद्वारे किल्ल्यांच्या माहितीचा अभ्यास करण्यासाठी.
🔶 दुर्गप्रेमी आणि ट्रेकर्स: आपल्या पुढील ट्रेकचे नियोजन करण्यासाठी आणि किल्ल्यांविषयी सखोल माहिती मिळवण्यासाठी.
🔶 पर्यटक आणि छायाचित्रकार: महाराष्ट्रातील पर्यटन स्थळांची नवी ओळख करून घेण्यासाठी.

चला, या डेटाच्या माध्यमातून आपल्या पूर्वजांच्या पराक्रमाची गाथा नव्या पिढीपर्यंत पोहोचवूया. हा डेटासेट सर्वांसाठी विनामूल्य उपलब्ध आहे. खालील लिंकवर जाऊन तो नक्की डाउनलोड करा, वापरा आणि आपले विश्लेषण आमच्यासोबत शेअर करा.

Kaggle Dataset Link: https://www.kaggle.com/datasets/tusharkute/maharashtra-heritage-forts

मागच्या दोन महिन्यांपासून माहितीच्या विविध स्त्रोतांद्वारे मी यातील माहिती एकत्रित केलेली आहे. यामध्ये आपल्याला काही चुका आढळल्यास किंवा अतिरिक्त माहिती द्यायची असल्यास तुमच्या प्रतिक्रिया आणि सूचनांचे स्वागत आहे!

--- तुषार भ. कुटे

पुणे -> धुळे -> पुणे = ६९१ किमी

धुळ्याच्या श्री विलेपार्ले केळवणी मंडळाच्या तंत्रशिक्षण संस्थेमध्ये अखिल भारतीय तंत्रशिक्षण परिषदेने आयोजित केलेल्या ब्लॉगचेन या तंत्रज्ञानावर आधारित कार्यशाळेसाठी शिक्षकांना आणि विद्यार्थ्यांना मार्गदर्शन करण्यासाठी मला जायचे होते. तसं पाहिलं तर माझे येथील व्याख्यान केवळ अडीच ते तीन तासांचे होते. शिवाय सध्याच्या व्यग्र वेळापत्रकामधून पुण्यापासून इतक्या दूरवर व्याख्यान देण्यासाठी जायचे म्हणजे जिकीरीचे काम होते.
अखेरीस रस्त्यानेच स्वतःच्या गाडीने प्रवास करत जायचे आम्ही ठरवले. माझी गाडी इलेक्ट्रिक अर्थात टाटाची नेक्सॉन ईव्ही. आणि पुण्यापासून धुळ्यापर्यंतचा अंतर होतं सव्वातीनशे किलोमीटर पेक्षा अधिक! एका दिवसामध्ये जाऊन परत येणं तसं अवघड वाटत होतं. परंतु दुसऱ्या दिवशी पुन्हा ऑफिसमध्ये नेहमीच्या प्रशिक्षणासाठी यायचं होतं. त्या दृष्टीने धुळ्याच्या या एका दिवसाच्या प्रवासाची आम्ही योजना आखली.
पहाटेच पुणे-नाशिक महामार्गाने धुळ्याच्या दिशेने रवाना झालो. आदल्या दिवशी विजांच्या गडगटाटासह पावसाने धुमाकूळ घातला होता. त्यामुळे या प्रवासातही मुसळधार आणि जोरदार पावसाची शक्यता होती. परंतु प्रत्यक्ष जसे काहीही झाले नाही. सकाळी निघालो त्यावेळेस आकाशातले ढग बऱ्यापैकी निघून गेले होते. संगमनेरचा टोलनाका पार झाल्यानंतर लगेचच गाडी चार्जिंगला लावली. अर्थात एवढ्या ऊर्जेमध्ये आम्ही धुळ्यापर्यंत निश्चित पोहोचू शकत होतो. 
नारायणगावपासून सिन्नर पर्यंतचा पुणे-नाशिक महामार्गाचा टप्पा भयावह स्थितीमध्ये आलेला आहे. बऱ्याच ठिकाणी अजूनही वाहनचालकांना गाडी चालवण्यासाठी कसरत करावी लागते. अर्थात यामध्ये आम्ही देखील सामील होतो. राष्ट्रीय महामार्गांवर इलेक्ट्रिक वाहनांना ५०% टोलमाफीची घोषणा झाली, परंतु अजूनही कोणत्याच टोलनाक्यावर या सूचनेची अंमलबजावणी केली जात नाही. याचाही अनुभव आला!
सिन्नरपाशी महामार्ग सोडला आणि निफाडकडे जाणाऱ्या रस्त्याने मार्गक्रमण चालू केले. तेव्हा वातावरण पूर्णपणे निरभ्र झालेले होते. आजूबाजूला जिथवर नजर जाईल तिथपर्यंत हिरवीगर्द झाडी आणि त्यांच्या मधून काळा कुळकुळीत डांबरी रस्ता दिसत होता. महामार्ग सोडल्याने आता रस्त्यावरची गर्दी बऱ्यापैकी कमी झालेली होती. थोड्याच वेळात नांदूर-मध्यमेश्वरच्या पक्षी अभयारण्यापाशी पोहोचलो. त्या निसर्गरम्य परिसराचा आस्वाद घेत तसेच नाशिक जिल्ह्यातल्या सिन्नर आणि निफाड तालुक्यातील समृद्ध गावांच्या परिसरातून प्रवास करत आम्ही नाशिक-संभाजीनगर महामार्गाला लागलो. या रस्त्याची ही परिस्थिती भयावह अशीच होती. येथून निफाड पर्यंतचा तीन किलोमीटरचा रस्ता पार करायला जवळपास १५ मिनिटे लागली! निफाडनंतर चांदवडच्या दिशेने निघालो. थोड्याच वेळात दूरवर चांदवड तालुक्यातील सातमाळ्याच्या रांगा दृष्टीस पडू लागल्या. पावसाचे अजूनही नामोनिशान नव्हते. थोड्याच वेळात चांदवड शहरात पोहोचलो. जवळपास दशकभरानंतर या शहराचे दर्शन घेतले होते. मुंबई-आग्रा राष्ट्रीय महामार्ग लागला आणि पुन्हा तीच गर्दी रस्त्यावर दिसू लागली. चांदवडहून मालेगाव आणि मग लवकरच धुळे शहरामध्ये पोहोचलो. मागच्या तीन-चार तासांमध्ये जाणवत असलेल्या वातावरणातील गारवा नष्ट झाला होता. खरोखर उन्हाळा ऋतू चालू आहे की काय, असं वाटू लागलं होतं. अर्थात महाराष्ट्रातल्या विविध ठिकाणांमधील वातावरणातला तसेच तापमानातील हा फरक स्पष्टपणे जाणवत होता. यावेळेस देखील आम्ही गुगल मॅपला पाऊण ते एक तासाने हरवले होते!
बरोबर दोन वाजता महाविद्यालयात पोहोचलो आणि पाच वाजता व्याख्यान संपल्यानंतर पुन्हा परतीच्या मार्गाने लागलो. नियोजनात थोडीशी गडबड झाल्यामुळे धुळे शहर सोडायला साडेसहा वाजले. संध्याकाळीची महामार्गावरील गर्दी आणि अधूनमधून कोसळणारा पाऊस यातून मार्ग काढत मुंबई-आग्रा महामार्गाने प्रवास करू लागलो. बहुतांश ठिकाणी रस्त्याची कामे चाललेली होती. त्यामुळे भयंकर रहदारीचा सामना करत आणि भल्या मोठ्या मालवाहू कंटेनर आणि ट्रकच्यामधून मार्ग काढत आम्ही पुढे सरकत होतो. मालेगाव बाह्यमार्ग सोडल्यानंतर रस्ता बऱ्यापैकी रिकामा झाला. तोपर्यंत हा प्रवास कष्टप्रद असाच वाटत होता. चांदवडमध्ये पोहोचायला जवळपास दोन तास लागले.
चांदवड ते सिन्नर हा जवळपास ८० किलोमीटरचा रस्ता आहे. यामध्ये निफाड वगळता अन्य कोणतेही मोठे गाव लागत नाही. साडेआठ ते साडेनऊच्या सुमारास आम्ही इथल्या अंतर्गत सामसूम झालेल्या रस्त्यांवरून वेगाने प्रवास करत होतो. रस्त्यातली सर्व गावे जवळपास शांत झालेली होती. वर्दळदेखील अतिशय कमी झालेली होती. शांत आणि सातत्यपूर्ण वेगाने आमचा प्रवास या मार्गावरून पूर्ण झाला. पावणेदहा वाजता पुन्हा पुणे-नाशिक महामार्गाला लागलो. समृद्धी महामार्गाच्या जवळ जेवण केले, गाडी चार्ज केली आणि थेट पुण्याच्या दिशेने परतीच्या मार्गाला लागलो.
हा प्रवास थकवणारा नव्हता... एक रोमांचकारी अनुभव होता आणि सुयोग्य नियोजनाचे धडे देणारा होता. प्रत्येक वेळी गुगल मॅपला आम्ही अर्धा ते पाऊण तासाने हरवले. कदाचित ही आमच्या गाडीची किमया होती. एकंदर प्रवासामध्ये सहाशे नव्वद किलोमीटरचे अंतर पार झाले. यापूर्वीचा पुणे ते हैदराबाद हा पावणे सहाशे किलोमीटरचा विक्रम मोडीत निघाला.
इंद्रायणी, भामा, भीमा, घोड, मीना, कुकडी, मुळा, प्रवरा, गोदावरी आणि मोसम अशा तब्बल दहा नद्या आणि चार महामार्ग या एकंदरीत प्रवासात पार झाले! 

 

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