यूं तो AI के बारे में सीखने के लिए तमाम साधन हैं लेकिन चारों ओर के कर्कश हल्ले में बहुत आतंक सा लगने लगता है। सरल ढंग से AI System को समझने के बाद AI आसान लगने लगेगा। ज्यादा समय न देते हुए सीधे मुद्दे पर आते हैं।
AI को सीधे शब्दों में कहा जाय तो यह अपने आप में डिक्शनरियों का controlled कोलाज है जिसमें दुनिया भर के तमाम Literature, humanities, science, astrology, physics, Language आदि से जुड़े शब्द हैं। इन शब्दों को एक Mixer Grinder में डालकर घुमाया जाय तो भीतर ही भीतर शब्दों का ऐसा जोड़ा मिलने लगेगा कि उस से फिर से नया साहित्य, नई किस्म की किताबें, नये शब्द बनेंगे। लेकिन ये Mixer Grinder कुछ स्मार्ट टाइप सा है। हमारे आपके घरों में मिलने वाला मिक्सर नहीं कि घों-घों करके सारा घर झनझना दे। इस mixer में कुछ ऐसे नियम बनाये गए हैं जिससे कि नये शब्द यदि बनें भी तो एक लॉजिक के तहत बनें, उनमें कोई ऐसा फालतू का मिश्रण न बने कि देखते ही लगे कि ये क्या बवासीर बना दिया है 🙂
खैर, आप लोगों को Spinning Wheel वाले गेम के बारे में पता होगा जिसमें आप चक्का घुमाते हैं और किस्मत के भरोसे इनाम जीतते हैं? अब सोचिए, अगर AI भी आपकी तरह इस गेम को खेलने लगे, तो क्या होगा? यहां देखा जाय तो दोनों में गजब समानताएं हैं।
अनिश्चितता और संभावना (Randomness & Probability)
जब आप Spin Wheel घुमाते हैं, आपको नहीं पता कि कौन-सा इनाम मिलेगा, लेकिन हर सेक्शन की संभावना (Probability) पहले से तय होती है। ठीक वैसे ही, AI भी फैसले लेने के लिए संभावना और पैटर्न पर काम करता है!
उदाहरण के लिए, Netflix का AI ये अनुमान लगाता है कि आपको कौन-सी मूवी पसंद आएगी, ठीक वैसे ही जैसे Spin Wheel में हर सेक्शन के आने की एक संभावना होती है।
पैटर्न पहचानना और सीखना (Learning & Improving)
अब सोचिए, अगर कोई AI हर स्पिन के रिजल्ट को नोट करे और देखे कि कौन-से सेक्शन ज्यादा बार आते हैं, तो क्या होगा?
हाँ! AI धीरे-धीरे पैटर्न समझने लगेगा और भविष्य में सही अनुमान लगाने लगेगा। ठीक वैसे ही, AI हमारे डेटा से सीखता है और समय के साथ और भी स्मार्ट बन जाता है।
जीतने की स्मार्ट रणनीति (Smart Strategy to Win)
अगर आपको पता चल जाए कि किसी Wheel में कोई खास सेक्शन ज्यादा बार आता है, तो आप उसे जीतने की कोशिश करेंगे, है ना?
यही AI भी करता है! गेमिंग इंडस्ट्री में AI का इस्तेमाल यह जानने के लिए होता है कि कौन-से पैटर्न सबसे ज्यादा फायदेमंद हैं, और गेम को ज्यादा रोमांचक कैसे बनाया जाए।
AI के खेल में Prompt ऐसी ही चीज है जिसे चक्के को घुमाने वाली ताकत के रूप में देखा जा सकता है। जोर से घुमा दिया तो कहीं भी चला जाएगा, यदि धीरे से समझ बूझ कर घुमाया तो सटीक जगह लाकर छोड़ेगा। जैसा Prompt, वैसा रिजल्ट। simple बोले तो दोनों का गैंग एकिच बिरादरी का है। एक थोड़ा शरीफ है तो दूसरा थोड़ा लफड़े वाला 🙂
रैंडमनेस (Randomness) – दोनों में अनिश्चितता होती है!
संभावना (Probability) – AI और Spin Wheel दोनों संभावनाओं पर आधारित होते हैं।
सीखने की क्षमता (Learning) – AI भी डेटा से सीखकर भविष्य में बेहतर अनुमान लगा सकता है।
तो अगली बार जब आप कोई Spin Wheel घुमाएँ, तो सोचिए – क्या होगा अगर AI इसे आपके बजाय खेले? शायद AI आपकी किस्मत से भी ज्यादा स्मार्ट निकले! 😆
लेकिन इतना भी सिंपल नहीं है AI – गेमिंग वाले स्पिन का उदाहरण तो जस्ट मजे-मजे के लिए दिया था। बल्कि यह एक बहुत गहरी और जटिल तकनीक है, जिसमें टोकन (Tokens) की महत्वपूर्ण भूमिका होती है।
AI में टोकन क्या होता है ? टोकन किसे कहते हैं ?
सीधे शब्दों में कहें, टोकन किसी भी टेक्स्ट (शब्दों, वाक्यों) को छोटे-छोटे हिस्सों में तोड़ने का तरीका है। ये टुकड़े शब्द हो सकते हैं, अक्षर हो सकते हैं, या कभी-कभी वाक्यांश भी।
AI में टोकन का क्या काम है?
जब AI कोई भाषा समझता है, तो वह पूरे वाक्य को एक साथ नहीं पढ़ता। वह पहले वाक्य को छोटे-छोटे टुकड़ों (Tokens) में बांटता है और फिर उन्हें प्रोसेस करता है।
उदाहरण के लिए:
- वाक्य: “मुझे AI सीखना है।”
- टोकन: [“मुझे”, “AI”, “सीखना”, “है।”]
अब AI हर टोकन को समझेगा, उनके बीच के संबंध को पहचानेगा, और फिर यह तय करेगा कि आगे क्या उत्तर देना है।
AI और स्पिन व्हील में अंतर और समानता
- स्पिन व्हील में हर सेक्शन एक संभावना के साथ आता है। ठीक वैसे ही, AI हर टोकन के आधार पर अगले शब्द की संभावना निकालता है।
- AI में करोड़ों-अरबों टोकन होते हैं, जिससे वह इंसानों जैसी भाषा समझ और जनरेट कर सकता है। जबकि स्पिन व्हील सीमित परिणाम देता है।
- AI डेटा से सीखता है और पैटर्न बनाता है, जबकि स्पिन व्हील पूरी तरह रैंडम है।
तो दोस्तों, लब्बो-लुआब ये कि, AI सिर्फ गेमिंग तक सीमित नहीं है। यह भाषा, सोचने की क्षमता और पैटर्न पहचानने में भी बहुत उन्नत है। टोकन उसकी नींव हैं, जो उसे यह समझने में मदद करते हैं कि इंसान क्या कहना चाहते हैं और उसका सही जवाब कैसे दिया जाए।
अगर AI को स्पिन व्हील की तरह सोचें, तो हर टोकन एक सेक्शन की तरह होता है, और AI यह तय करता है कि अगला टोकन कौन-सा होगा – लेकिन सिर्फ संभावना के आधार पर नहीं, बल्कि सीखने और समझने की शक्ति से।
तो दोस्तों, मिलते हैं अगली AI post में। तब तक AI वाला [“Good”, “bye”] या [“Good”, “##bye”] जो टोकन अच्छा लगे, ले लो 🙂
– Jotter Satish