आजच्या तंत्रज्ञानाच्या युगात अनेक नवनवीन शोध लागत आहे,तंत्रज्ञानाने मानवाचे अनेक काम सोपे केले,जे केम करण्यासाठी एक संपूर्ण दिवस लागत होता ते काम आता काही सेकेंडमध्ये पूर्ण होते ते काही शक्य झाले ते AI मुळे   त्यामुळे, हा लेख आपल्याला AI च्या विविध पहिल्या दृष्टीने पाहून, त्याचा उपयोग कसा केला जातो आणि त्याचे फायदे काय आहेत, हे समजावणार आहे.

आज आपण AI full form in marathi, AI चे कार्य,AI चे फायदे,नुकसान सर्व काही बगणार आहोत तरी तुमचे Pridemarathi या ब्लॉग मध्ये स्वागत आहे.

AI Full Form In Marathi ।। AI Long Form In Marathi 

AI Full Form In Marathi || AI Long Form In Marathi | artificial intelligence meaning in marathi

AI चा इंग्लीश फुल्ल फॉर्म “Artificial Intelligence”(AI)(आर्टीफिसिअल इंटीलिजन्स) असा आहे. 

AI चा मराठी फुल्ल फॉर्म “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” असा आहे. 

AI  चा हिंदी फुल्ल फॉर्म “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” असा आहे.

AI म्हणजे काय ? What is AI ?

Artificial Intelligence (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) (AI) ही यंत्रे किंवा सॉफ्टवेअर आहे, जी इतर सजीवांच्या बुद्धिमत्तेच्या विरूद्ध आहे,जसे कि मानवांची म्हणजेच. हे संगणक विज्ञानातील अभ्यासाचे क्षेत्र आहे जे बुद्धिमान मशीन विकसित आणि अभ्यास करते. अशा मशीन्सना किंवा सॉफ्टवेअर ला  AI (Artificial Intelligence) म्हटले जाते.  

या प्रक्रियेमध्ये डेटा प्रोसेसिंग, लर्निंग, विचार आणि समस्यांचे निराकरण यासाठी वापरले जाते. AI च्या संबंधित क्षेत्रात डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क्स, आणि विचार अंदाज यासाठी तंत्रज्ञानाचा वापर होतो.

History of AI (Artificial Intelligence) ।। AI  (कृत्रिम बुद्धिमत्तादेत ) चा इतिहास

ॲलन ट्युरिंग हे पहिले व्यक्ती होते ज्यांनी मशीन इंटेलिजन्स या क्षेत्रात भरीव संशोधन केले.आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सची स्थापना १९५६ मध्ये शैक्षणिक विषय म्हणून करण्यात आली होती. या क्षेत्रात त्या काळी कोणी जास्त महत्व देत नव्हते. पण २०१२ नंतर या मध्ये मोठया प्रमाणात निधी वाढला आणि त्यानंतर AI मध्ये क्रांती आली. 

यामुळे 2020 च्या सुरुवातीच्या काळात AI स्प्रिंग सुरू झाले, ज्यामध्ये युनायटेड स्टेट्समधील कंपन्या, विद्यापीठे आणि प्रयोगशाळा मोठ्या प्रमाणावर कृत्रिम बुद्धिमत्तेमध्ये लक्षणीय प्रगती करत आहेत. २०२३ मध्ये अनेक AI टूल आपल्याला माहित झाले . 

आपण आता “बिग डेटा” च्या युगात जगत आहोत, ज्या वयात आमच्याकडे प्रचंड प्रमाणात माहिती गोळा करण्याची क्षमता आहे जी एखाद्या व्यक्तीवर प्रक्रिया करण्यासाठी खूप त्रासदायक आहे. या संदर्भात कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर तंत्रज्ञान, बँकिंग, विपणन आणि मनोरंजन यांसारख्या अनेक उद्योगांमध्ये आधीच खूप फलदायी ठरला आहे. 

 AI चे भविष्य || Future Of AI

तर भविष्यासाठी काय आहे? नजीकच्या भविष्यात, AI खूप प्रगती करणार आहे . खरं तर, ते आधीच चालू आहे. पुढच्या वीस वर्षांत रस्त्यावर चालकविरहित गाड्या पाहायला मिळतील अशी अपेक्षाही आपण करू शकतो .

आपल्याला चित्रपटांमध्ये रोबोट पाहण्याची सवय आहे पुढील 50 वर्षांत हे पूर्ण होईल असे वाटते.  

AI चे विकास || Development of AI

AI चे विकास अत्यंत गंभीर आहे. ते साधारण गणित नियंत्रणावर प्रतिबिंबित केल्या जात आहे आणि साधारण मानव बुद्धिमत्तेपासून पुर्णतः वेगळे आहे . 

 AI अनुप्रयोग ||AI applications

सध्याच्या काळात, AI चालू विविध क्षेत्रांमध्ये वापरले जात आहे. स्वतंत्र नेटवर्क्स, मशीन लर्निंग, स्वार्थी ड्रोन, औषधनिर्माण, बाजाराचे विश्लेषण, आणि अनेक अन्य क्षेत्रांमध्ये त्याचे उपयोग .होत आहे 

AI चा भविष्य अत्यंत उत्साहात्मक आणि संदिग्ध आहे. या प्रगतीशील तंत्रज्ञानाचा उपयोग कसा होईल आणि सामाजिक, आर्थिक, आणि राजकीय प्रणालीवर कसा परिणाम होईल, यावर संवेदनशीलता आहे.

नौकरीचा प्रभाव

AIच्या प्रगतीशील वापरांमुळे, काही नौकरींचा संख्या कमी होईल.अनेक जागा उत्पन्न होण्याची शक्यता असून, कामासाठी नवीन संशोधन करणे आवश्यक आहे.

निष्कर्ष || Conclusion

AI चा भविष्य उत्साहात्मक आणि संदिग्ध आहे. त्याचा शीघ्र विकास केला जात आहे, पण नैतिक, सामाजिक, आणि आर्थिक परिणाम ध्यानात ठेवणे आवश्यक आहे.

AI चे विविध प्रकार || Different types of AI

AI चे प्रामुख्याने दोन प्रकार आहेत:

Narrow AI:नॅरो AI: हा विक AI म्हणूनही ओळखले जाते, नॅरो  AI एक अरुंद कार्य किंवा कार्यांचा संच करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. उदाहरणांमध्ये Siri, शिफारस प्रणाली आणि इमेज रेकग्निशन सॉफ्टवेअर सारख्या आभासी सहाय्यकांचा समावेश आहे.

General AI;जनरल एआय: स्ट्राँग एआय किंवा आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजन्स (एजीआय) म्हणूनही ओळखले जाते, जनरल एआयमध्ये मानवी बुद्धिमत्तेप्रमाणेच वेगवेगळ्या डोमेनमधील ज्ञान समजून घेण्याची, शिकण्याची आणि लागू करण्याची क्षमता असते. तथापि, जनरल AI साध्य करणे हे दीर्घकालीन उद्दिष्ट आहे आणि त्यात महत्त्वपूर्ण तांत्रिक आणि नैतिक आव्हाने आहेत.

हे पण बघा :-Ratangad Fort Treak

:-BARC Full Form In Marathi

 AI related terms:AI शी संबंधित काही संज्ञा 

Artificial Intelligence (AI)-आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI): आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स म्हणजे मानवाप्रमाणे विचार करण्यासाठी आणि शिकण्यासाठी प्रोग्राम केलेल्या मशीनमधील मानवी बुद्धिमत्तेचे सिम्युलेशन. यात तर्क, समस्या सोडवणे, समज आणि भाषा समजणे यासारख्या विविध प्रक्रियांचा समावेश होतो.

Machine Learning (ML)-मशीन लर्निंग (ML): मशीन लर्निंग हा आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचा एक उपसंच आहे जो अल्गोरिदमच्या विकासावर लक्ष केंद्रित करतो जे संगणकांना डेटाच्या आधारे शिकण्यास आणि अंदाज किंवा निर्णय घेण्यास सक्षम करते. हे संगणकांना अनुभवाद्वारे त्यांचे कार्यप्रदर्शन सुधारण्यास अनुमती देते.

Deep Learning-डीप लर्निंग: डीप लर्निंग हा मशीन लर्निंगचा एक विशेष उपसंच आहे ज्यामध्ये मेंदूच्या न्यूरल नेटवर्कची रचना आणि कार्याद्वारे प्रेरित अल्गोरिदमचा समावेश आहे. मोठ्या प्रमाणात डेटा प्रक्रिया करण्यासाठी आणि जटिल नमुने काढण्यासाठी हे विशेषतः प्रभावी आहे.

Neural Networks-न्यूरल नेटवर्क्स: न्यूरल नेटवर्क्स हे अल्गोरिदमचे संच आहेत, जे मानवी मेंदूच्या अनुकरणाने तयार केले जातात, जे पॅटर्न ओळखण्यासाठी डिझाइन केलेले असतात. ते एका प्रकारच्या मशीन धारणा, लेबलिंग, क्लस्टरिंग किंवा कच्च्या इनपुटचे वर्गीकरण करून संवेदी डेटाचा अर्थ लावतात.

Natural Language Processing (NLP)-नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग (NLP): नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेची एक शाखा आहे जी नैसर्गिक भाषेद्वारे संगणक आणि मानव यांच्यातील परस्परसंवादावर लक्ष केंद्रित करते. हे संगणकांना अर्थपूर्ण आणि उपयुक्त अशा प्रकारे मानवी भाषा समजण्यास, व्याख्या करण्यास आणि जनरेट करण्यास सक्षम करते.

Computer Vision-कॉम्प्युटर व्हिजन: कॉम्प्युटर व्हिजन हे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचे क्षेत्र आहे जे संगणकांना व्हिज्युअल जगाचा अर्थ लावण्यासाठी आणि समजून घेण्यास सक्षम करते. यात डिजिटल प्रतिमा किंवा व्हिडिओंमधून अर्थपूर्ण माहिती काढण्यासाठी अल्गोरिदम आणि तंत्रांचा विकास समाविष्ट आहे.

Robotics-रोबोटिक्स: रोबोटिक्स ही अभियांत्रिकी आणि विज्ञानाची एक शाखा आहे ज्यामध्ये रोबोटची रचना, बांधकाम, ऑपरेशन आणि वापर यांचा समावेश आहे. हे यांत्रिक अभियांत्रिकी, इलेक्ट्रिकल अभियांत्रिकी आणि संगणक विज्ञानाच्या पैलूंना एकत्रित करून रोबोट तयार करतात जे स्वायत्त किंवा अर्ध-स्वायत्तपणे कार्य करू शकतात.

Expert Systems-एक्सपर्ट सिस्टम्स: एक्सपर्ट सिस्टीम्स हे असे कॉम्प्युटर प्रोग्राम्स आहेत जे एखाद्या विशिष्ट क्षेत्रातील मानवी तज्ञाच्या निर्णय घेण्याच्या क्षमतेची नक्कल करतात. जटिल समस्यांवर सल्ला किंवा उपाय देण्यासाठी ते ज्ञान आधार आणि अनुमान इंजिनचा वापर करतात.

Genetic Algorithms-जेनेटिक अल्गोरिदम: –जेनेटिक  अल्गोरिदम हे नैसर्गिक निवड आणि जेनेटिक  तत्त्वांद्वारे प्रेरित ऑप्टिमायझेशन अल्गोरिदमचे एक प्रकार आहेत. ऑप्टिमायझेशन समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी ते उत्परिवर्तन, क्रॉसओव्हर आणि निवड यासारख्या तंत्रांचा वापर करतात.

Cognitive Computing-कॉग्निटिव्ह काँप्युटिंग: कॉग्निटिव्ह काँप्युटिंग ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेची एक शाखा आहे ज्याचा उद्देश संगणकीकृत मॉडेलमध्ये मानवी विचार प्रक्रियांचे अनुकरण करणे आहे. यात अल्गोरिदम आणि प्रणालींचा वापर समाविष्ट आहे जे मानवी मेंदूप्रमाणेच शिकू शकतात आणि कालांतराने जुळवून घेऊ शकतात.

Reinforcement Learning-: रीइन्फोर्समेंट लर्निंग: हे मशीन लर्निंग तंत्राचा एक प्रकार आहे जेथे एजंट विशिष्ट उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी वातावरणात कृती करून निर्णय घेण्यास शिकतो. एजंटला त्याच्या कृतींवर आधारित बक्षिसे किंवा दंडाच्या स्वरूपात अभिप्राय प्राप्त होतो, जे त्याला कालांतराने इष्टतम वर्तन शिकण्यास मदत करते.

Supervised Learning-सुपरवाईज्ड लेअरनिंग: सुपरवाईज्ड लेअरनिंग हा एक प्रकारचा मशीन लर्निंग आहे जेथे मॉडेलला लेबल केलेल्या डेटासेटवर प्रशिक्षण दिले जाते, याचा अर्थ प्रत्येक इनपुट डेटा पॉइंट योग्य आउटपुटसह असतो. मॉडेल प्रशिक्षणादरम्यान प्रदान केलेल्या लेबल केलेल्या उदाहरणांवरून सामान्यीकरण करून अंदाज बांधण्यास शिकते.

Unsupervised Learning–अनसुपरवाईज्ड लेअरनिंग:-अनसुपरवाईज्ड लेअरनिंग शिक्षण हे मशीन लर्निंगचा एक प्रकार आहे जेथे मॉडेलला लेबल नसलेल्या डेटावर प्रशिक्षण दिले जाते, याचा अर्थ इनपुट डेटासाठी कोणतीही स्पष्ट लेबले प्रदान केलेली नाहीत. मॉडेल मार्गदर्शनाशिवाय डेटामध्ये पॅटर्न आणि संरचना शोधण्यास शिकते, अनेकदा क्लस्टरिंग किंवा डायमेंशनॅलिटी रिडक्शन सारख्या तंत्रांद्वारे.

Data Mining-डेटा मायनिंग: डेटा मायनिंग ही मशीन लर्निंग, स्टॅटिस्टिक्स आणि डेटाबेस सिस्टममधील विविध तंत्रांचा वापर करून मोठ्या डेटासेटमधून नमुने, सहसंबंध आणि अंतर्दृष्टी शोधण्याची प्रक्रिया आहे. निर्णय घेण्यास आणि व्यवसाय बुद्धिमत्तेला समर्थन देण्यासाठी कच्च्या डेटामधून मौल्यवान माहिती काढणे समाविष्ट आहे.

Predictive Analytics-प्रेडिक्टिव ॲनालिटिक्स: प्रेडिक्टिव ॲनालिटिक्स म्हणजे ऐतिहासिक डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि भविष्यातील घटना किंवा ट्रेंडबद्दल अंदाज बांधण्यासाठी सांख्यिकीय आणि मशीन लर्निंग तंत्राचा वापर. यात भविष्यसूचक मॉडेल तयार करणे समाविष्ट आहे जे डेटामध्ये ओळखल्या गेलेल्या नमुन्यांच्या आधारावर परिणामांचा अंदाज लावू शकतात.

Decision Trees-डिसिशन ट्री : डिसिशन ट्री  हे एक प्रकारचे पर्यवेक्षित शिक्षण अल्गोरिदम आहे जे वर्गीकरण आणि प्रतिगमन कार्यांसाठी वापरले जाते. ते झाडासारखी रचना दर्शवतात जिथे प्रत्येक अंतर्गत नोड एक वैशिष्ट्य दर्शवते, प्रत्येक शाखा निर्णय नियम दर्शवते आणि प्रत्येक लीफ नोड परिणाम किंवा वर्ग लेबल दर्शवते.

Chatbots-चॅटबॉट्स: चॅटबॉट्स हे मानवी वापरकर्त्यांशी संभाषणाचे अनुकरण करण्यासाठी डिझाइन केलेले संगणक प्रोग्राम आहेत, विशेषत: मजकूर-आधारित किंवा व्हॉइस-आधारित इंटरफेसद्वारे. ते वापरकर्त्याच्या प्रश्नांना समजून घेण्यासाठी नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि मशीन शिक्षण तंत्र वापरतात.

Disadvantages of AI-AI चे तोटे 

• Job Displacement:जॉब डिस्प्लेसमेंट: एआयच्या मानवी कार्यांचे ऑटोमेशन बेरोजगारी धोक्यात आणते आणि पुन्हा प्रशिक्षण आवश्यक आहे.
• Bias and Discrimination:पक्षपात आणि भेदभाव: पक्षपाती किंवा अपूर्ण डेटावर AI च्या अवलंबनामुळे अयोग्य वागणूक होऊ शकते.
• Privacy Concerns:गोपनीयतेची चिंता: AI च्या मोठ्या डेटाची आवश्यकता गोपनीयता समस्या निर्माण करते, उल्लंघन आणि गैरवापराचा धोका असतो.
• Ethical Dilemmas: नैतिक दुविधा: संवेदनशील भागात एआयची तैनाती जबाबदारी आणि पारदर्शकतेबद्दल नैतिक चिंता वाढवते.
• Dependency and Reliability: अवलंबित्व आणि विश्वासार्हता: AI वर अत्याधिक अवलंबनामुळे सुरक्षेशी तडजोड होऊन त्रुटी किंवा बिघाड होऊ शकतो.
• Loss of Human Touch:मानवी स्पर्शाचा तोटा: AI-चालित ऑटोमेशन मानवी सहानुभूती कमी करण्याचा धोका, सेवा गुणवत्तेवर परिणाम करते.
• High Costs and Accessibility:उच्च खर्च आणि प्रवेशयोग्यता: AI विकसित करणे महाग असू शकते, विशेषाधिकार आणि वंचित यांच्यातील दरी वाढवते.
• Security Vulnerabilities:सुरक्षा भेद्यता: AI प्रणाली सायबर-हल्ल्यांसाठी संवेदनाक्षम आहेत, उल्लंघन आणि चुकीच्या माहितीचा धोका निर्माण करतात.

FAQ-