कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रांति: क्यों प्रोग्रामिंग अभी भी मायने रखती है, इस बारे में गूगल डीपमाइंड के डेमिस हस्साबिस के विचार। नौकरियों की सुरक्षा के बारे में आशंकाओं के बीच, हस्साबिस ने प्रोग्रामिंग के मूल सिद्धांतों और नए एआई उपकरणों को अपनाने के महत्व पर जोर दिया।
मूल सिद्धांतों का स्थायी मूल्य
हस्साबिस का कहना है कि भले ही एआई जटिल कार्यों को संभाल ले, प्रोग्रामिंग और एसटीईएम क्षेत्रों की ठोस समझ आने वाले वर्षों में सफल होने के इच्छुक व्यक्तियों के लिए एक महत्वपूर्ण विभेदक होगी। यह दृष्टिकोण पूरी तरह से नौकरी विस्थापन के आख्यान को चुनौती देता है, इसके बजाय एआई के माध्यम से मानव वृद्धि की ओर एक रास्ता उजागर करता है।
जब एआई के उदय के बीच कार्यबल में प्रवेश करने वाले स्नातकों के लिए उनकी सलाह के बारे में पूछा गया, तो हस्साबिस ने एक बारीक और आशावादी दृष्टिकोण प्रदान किया। उन्होंने तकनीकी विकास की तीव्र गति को स्वीकार किया लेकिन नए उपकरणों को अपनाने और अपनाने के महत्व पर जोर दिया। "मेरा मानना यह है कि अगले पांच से 10 वर्षों में, सबसे अधिक उत्पादक लोग 10 गुना अधिक उत्पादक हो सकते हैं यदि वे इन उपकरणों के साथ सहज हैं," उन्होंने समझाया।
यह परिप्रेक्ष्य बताता है कि जो लोग पारंपरिक प्रोग्रामिंग और एआई दोनों उपकरणों की गहरी समझ रखते हैं, वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शक्ति का लाभ उठाने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में होंगे। यह पूरी तरह से मानव कौशल को बदलने के बारे में नहीं है, बल्कि अभूतपूर्व स्तर की उत्पादकता और नवाचार प्राप्त करने के लिए उन्हें बढ़ाने के बारे में है।
एआई की नई लहर को अपनाएं
हस्साबिस छात्रों को एआई सिस्टम की दुनिया में खुद को विसर्जित करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। "मुझे लगता है कि आज के बच्चों, आज के छात्रों, मेरा प्रोत्साहन होगा कि आप इन नई प्रणालियों में खुद को विसर्जित करें। उन्हें समझें," उन्होंने आग्रह किया। उनका मानना है कि एआई की व्यापक समझ प्राप्त करना, जिसमें यह कैसे काम करता है और इसके संभावित अनुप्रयोग शामिल हैं, भविष्य की सफलता के लिए आवश्यक है।
यह विसर्जन मूलभूत ज्ञान की कीमत पर नहीं आना चाहिए। हस्साबिस इन प्रौद्योगिकियों के अंतर्निहित सिद्धांतों को समझने के लिए एसटीईएम और प्रोग्रामिंग के अध्ययन के महत्व पर जोर देते हैं। "मुझे लगता है कि अभी भी एसटीईएम और प्रोग्रामिंग और अन्य चीजों का अध्ययन करना महत्वपूर्ण है ताकि आप समझ सकें कि वे कैसे बने हैं। शायद आप उपलब्ध मॉडल के शीर्ष पर उन्हें स्वयं संशोधित कर सकते हैं। बहुत सारे महान ओपन-सोर्स मॉडल इत्यादि हैं," उन्होंने कहा।
एआई के बिल्डिंग ब्लॉक्स को समझकर, व्यक्ति इन उपकरणों का उपयोग करने से आगे बढ़कर उन्हें सक्रिय रूप से आकार दे सकते हैं और सुधार सकते हैं। मौलिक ज्ञान और व्यावहारिक एआई कौशल का यह संयोजन आने वाले वर्षों में अमूल्य होगा।
नई विशेषज्ञता विकसित करना
एआई मॉडल के आंतरिक कामकाज को समझने से परे, हस्साबिस कौशल का एक नया सेट उजागर करता है जो एआई युग में विशेषज्ञता को परिभाषित करेगा। वह छात्रों को सलाह देते हैं कि वे "ठीक-ट्यूनिंग, सिस्टम प्रॉम्प्टिंग और सिस्टम निर्देशों जैसी चीजों में अविश्वसनीय बनें। ये सभी अतिरिक्त चीजें जो कोई भी कर सकता है, और वास्तव में उन उपकरणों से अधिकतम लाभ कैसे प्राप्त करें।"
ठीक-ट्यूनिंग से आशय कुछ कार्यों पर उनके प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए विशिष्ट डेटासेट का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित एआई मॉडल को अनुकूलित करने की प्रक्रिया से है। इसके लिए मॉडल की वास्तुकला और प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जा रहे डेटा की गहरी समझ की आवश्यकता होती है।
सिस्टम प्रॉम्प्टिंग में प्रभावी प्रॉम्प्ट तैयार करना शामिल है जो एआई मॉडल को वांछित आउटपुट उत्पन्न करने के लिए मार्गदर्शन करता है। इसके लिए भाषा की बारीकियों और स्पष्ट और संक्षिप्त निर्देश तैयार करने की क्षमता को समझने की आवश्यकता होती है।
सिस्टम निर्देश में दिशानिर्देशों और मापदंडों का व्यापक सेट शामिल है जो एआई सिस्टम के व्यवहार को नियंत्रित करते हैं। इसमें लक्ष्य निर्धारित करना, बाधाओं को परिभाषित करना और मूल्यांकन मैट्रिक्स निर्दिष्ट करना शामिल है।
हस्साबिस छात्रों को इन कौशल को तुरंत अपने शोध, काम, प्रोग्रामिंग और पाठ्यक्रम में लागू करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। एआई उपकरणों के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करके, वे अपने संबंधित क्षेत्रों में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता विकसित कर सकते हैं।
संवर्धित क्षमताओं का सुनहरा युग
हस्साबिस एक ऐसे भविष्य की कल्पना करते हैं जहां मानव विशेषज्ञता और एआई उपकरण तालमेल में काम करते हैं, जिससे अभूतपूर्व व्यक्तिगत क्षमता की अवधि होती है। "मुझे लगता है कि अगले कुछ वर्षों के लिए, यह सबसे अधिक संभावना है कि हमारे पास ये अविश्वसनीय उपकरण होंगे जो हमारी उत्पादकता को सुपरचार्ज करते हैं और हमें रचनात्मक उपकरणों के लिए वास्तव में उपयोगी बनाते हैं, और वास्तव में हम व्यक्तिगत रूप से जो कुछ भी उत्पादन करने में सक्षम हैं, उसमें हमें कुछ तरीकों से थोड़ा अलौकिक बनाते हैं," उन्होंने विस्तार से बताया। "इसलिए मुझे लगता है कि हम जो कुछ भी करने में सक्षम हैं, उसके अगले दौर का एक प्रकार का सुनहरा युग होने जा रहा है।"
यह परिप्रेक्ष्य बताता है कि एआई केवल मानव श्रमिकों को प्रतिस्थापित नहीं करेगा, बल्कि उनकी क्षमताओं को बढ़ाएगा, जिससे वे पहले से कहीं अधिक हासिल कर सकेंगे। एआई उपकरणों का लाभ उठाकर, व्यक्ति अपनी रचनात्मकता, उत्पादकता और समस्या-समाधान कौशल को बढ़ा सकते हैं।
10x प्रोग्रामर को फिर से परिभाषित करना
हस्साबिस की सलाह शुद्ध नौकरी विस्थापन की धारणा को चुनौती देती है और संवर्धन की ओर एक रास्ता प्रस्तुत करती है। अतीत का "10x प्रोग्रामर" असाधारण जन्मजात प्रतिभा वाला व्यक्ति था; भविष्य का 10x प्रोग्रामर, जैसा कि वह देखता है, वह होगा जो एआई में महारत हासिल कर सके।
यह महारत केवल कोड लिखने के लिए चैटबॉट का उपयोग करने से आगे जाती है। इसके लिए एक गहरे, अधिक तकनीकी कौशल सेट की आवश्यकता होती है। प्रोग्रामिंग समझने से उपयोगकर्ता अधिक प्रभावी "सिस्टम प्रॉम्प्ट" तैयार कर सकता है जो एआई मॉडल के लिए संदर्भ निर्धारित करता है, जबकि एसटीईएम सिद्धांतों का ज्ञान उन्हें आउटपुट का गंभीर रूप से मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है।
कुछ डेटासेट पर गूगल के जेम्मा या मेटा के लामा जैसे ओपन-सोर्स मॉडल को "फाइन-ट्यून" करने की क्षमता एक महत्वपूर्ण कौशल बन रही है जो एक जेनेरिक टूल को एक विशेष, उच्च-प्रदर्शन सहायक में बदल देती है। यह अनुरूप दृष्टिकोण प्रोग्रामरों को एआई समाधान बनाने की अनुमति देता है जो विशेष रूप से उनकी अनूठी आवश्यकताओं के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
एआई कौशल के साथ प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता का संयोजन करके, व्यक्ति अत्यधिक प्रभावी समस्या-समाधानकर्ता और नवप्रवर्तक बन सकते हैं। वे एआई का लाभ उठाकर दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, नई संभावनाओं का पता लगा सकते हैं और अत्याधुनिक समाधान विकसित कर सकते हैं।
मानव-एआई सहयोग के उदाहरण
मानव-एआई सहयोग का "स्वर्ण युग" पहले से ही विभिन्न क्षेत्रों में उभरने लगा है। गूगल डीपमाइंड की अपनी सफलताएं, जैसे कि नए गणित समीकरणों की खोज के लिए एआई का उपयोग करना या अल्फाफोल्ड के साथ प्रोटीन फोल्डिंग जैसी जटिल जैविक समस्याओं को हल करना, इस तालमेल का उदाहरण देती हैं।
इन परिदृश्यों में, वैज्ञानिक और शोधकर्ता जो अपने डोमेन के अंतर्निहित सिद्धांतों को समझते हैं, वे पहले से अकल्पनीय पैमाने और गति से संभावनाओं का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं। एआई विशाल डेटासेट का विश्लेषण कर सकता है, पैटर्न की पहचान कर सकता है और परिकल्पना उत्पन्न कर सकता है जो मनुष्यों के लिए स्वयं खोजना असंभव होगा।
मानव विशेषज्ञता और एआई के बीच इस सहयोग में वैज्ञानिक खोज को गति देने और विभिन्न क्षेत्रों में नवाचार को चलाने की क्षमता है। चिकित्सा से लेकर सामग्री विज्ञान तक, एआई शोधकर्ताओं को ज्ञान की सीमाओं को आगे बढ़ाने और वैश्विक चुनौतियों के नए समाधान विकसित करने में मदद कर रहा है।
भविष्य के लिए तैयारी
छात्रों के लिए, संदेश स्पष्ट है: एआई के युग में "अलौकिक" बनने का मार्ग तकनीकी ज्ञान को छोड़ना नहीं है, बल्कि इसे उन नए उपकरणों की गहरी, व्यावहारिक महारत के साथ जोड़ना है जो उसने बनाए हैं। इसके लिए आजीवन सीखने की प्रतिबद्धता और प्रौद्योगिकी के लगातार बदलते परिदृश्य के अनुकूल होने की इच्छा की आवश्यकता है।
एआई के युग में प्रोग्रामिंग के भविष्य के लिए सबसे अच्छी तैयारी कैसे करें, इस पर एक विस्तृत विवरण यहां दिया गया है:
- मूल सिद्धांतों को मजबूत करें: डेटा स्ट्रक्चर्स, एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर जैसी मुख्य कंप्यूटर विज्ञान अवधारणाओं पर ध्यान केंद्रित करें। इन मूल सिद्धांतों की गहन समझ आपको एआई टूल को बेहतर ढंग से समझने और उनका उपयोग करने की अनुमति देगी।
- एआई साक्षरता को अपनाएं: विभिन्न प्रकार के एआई मॉडल, उनकी क्षमताओं और उनकी सीमाओं के बारे में जानने के लिए पाठ्यक्रम लें, कार्यशालाओं में भाग लें और लेख पढ़ें। जिज्ञासु बनें और वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए एआई का उपयोग करने की संभावनाओं का पता लगाएं।
- ओपन-सोर्स टूल्स के साथ प्रयोग करें: ओपन-सोर्स एआई मॉडल जैसे कि TensorFlow, PyTorch और scikit-learn के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें। जानें कि इन मॉडलों को विशिष्ट कार्यों के लिए कैसे फाइन-ट्यून किया जाए और उन्हें अपनी परियोजनाओं में कैसे एकीकृत किया जाए।
- प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग कौशल विकसित करें: उन प्रभावी प्रॉम्प्ट को तैयार करने की कला में महारत हासिल करें जो एआई मॉडल को वांछित आउटपुट उत्पन्न करने के लिए मार्गदर्शन करते हैं। एआई से सर्वोत्तम संभव प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने वाले स्पष्ट, संक्षिप्त और सूचनात्मक प्रॉम्प्ट लिखना सीखें।
- गंभीर सोच को बढ़ावा दें: हमेशा एआई मॉडल के आउटपुट का गंभीर रूप से मूल्यांकन करें। परिणामों पर अंधाधुंध विश्वास न करें, बल्कि उनकी सटीकता और प्रासंगिकता को सत्यापित करने के लिए अपने ज्ञान और विशेषज्ञता का उपयोग करें।
- एआई के साथ सहयोग करें: एआई को एक भागीदार के रूप में सोचें जो आपको अधिक रचनात्मक, उत्पादक और अभिनव बनने में मदद कर सकता है। अपनी क्षमताओं को बढ़ाने और अधिक सफलता प्राप्त करने के लिए एआई के साथ मिलकर काम करना सीखें।
- अपडेट रहें: एआई का क्षेत्र लगातार विकसित हो रहा है, इसलिए नवीनतम रुझानों और विकासों पर अपडेट रहना महत्वपूर्ण है। उद्योग समाचारों का पालन करें, सम्मेलनों में भाग लें और वक्र से आगे रहने के लिए ऑनलाइन समुदायों में भाग लें।
प्रोग्रामिंग का विस्तारण क्षेत्र
जबकि एआई कोडिंग के कुछ पहलुओं को स्वचालित कर रहा है, प्रोग्रामर की आवश्यकता कम नहीं हो रही है। इसके बजाय, प्रोग्रामर की भूमिका एआई को एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में शामिल करने के लिए विकसित हो रही है। प्रोग्रामर निम्नलिखित के लिए जिम्मेदार होंगे:
- एआई-संचालित अनुप्रयोगों का डिजाइन: प्रोग्रामर ऐसे एप्लिकेशन विकसित करेंगे जो स्वास्थ्य सेवा से लेकर वित्त से लेकर शिक्षा तक विभिन्न डोमेन में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एआई मॉडल का उपयोग करते हैं।
- मौजूदा प्रणालियों में एआई का एकीकरण: प्रोग्रामर उनके प्रदर्शन, दक्षता और उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए मौजूदा सॉफ्टवेयर प्रणालियों में एआई क्षमताओं को एकीकृत करेंगे।
- एआई मॉडल को अनुकूलित करना: प्रोग्रामर अपनी परियोजनाओं की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित एआई मॉडल को ठीक-ट्यून करेंगे। इसमें सही मॉडल का चयन करना, डेटा तैयार करना और वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है।
- नई एआई एल्गोरिदम का विकास: जबकि कुछ प्रोग्रामर मौजूदा एआई मॉडल का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे, अन्य नई एआई एल्गोरिदम और तकनीकों को विकसित करने में शामिल होंगे। इसके लिए गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान की गहरी समझ की आवश्यकता है।
- एआई के नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करना: प्रोग्रामर यह सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे कि एआई सिस्टम को नैतिक और जिम्मेदारी से विकसित और उपयोग किया जाए। इसमें पूर्वाग्रह, गोपनीयता और सुरक्षा जैसे मुद्दों को संबोधित करना शामिल है।
विकसित करने के लिए विशिष्ट कौशल
इस बढ़ती परिदृश्य में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए, महत्वाकांक्षी प्रोग्रामरों को निम्नलिखित कौशल विकसित करने पर ध्यान देना चाहिए:
- पायथन प्रोग्रामिंग: पायथन अपनी उपयोग में आसानी, व्यापक पुस्तकालयों और बड़े समुदाय समर्थन के कारण एआई विकास के लिए सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है।
- मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग एआई का एक उपसमुच्चय है जो एल्गोरिदम विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करता है जो स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीख सकते हैं। एआई-संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का ज्ञान आवश्यक है।
- डीप लर्निंग: डीप लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो डेटा का विश्लेषण करने के लिए कई परतों के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है। डीप लर्निंग विशेष रूप से छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और भाषण पहचान जैसे कार्यों के लिए प्रभावी है।
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): एनएलपी एआई का एक क्षेत्र है जो कंप्यूटरों को मानव भाषा को समझने और संसाधित करने में सक्षम बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है। चैटबॉट, भाषा अनुवाद उपकरण और अन्य भाषा-आधारित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एनएलपी कौशल मूल्यवान हैं।
- डेटा साइंस: डेटा साइंस में सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डेटा एकत्र करना, साफ करना, विश्लेषण करना और व्याख्या करना शामिल है। एआई मॉडल के लिए डेटा तैयार करने और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए डेटा साइंस कौशल आवश्यक हैं।
- क्लाउड कंप्यूटिंग: क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म एआई अनुप्रयोगों को विकसित, तैनात और स्केल करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे और सेवाएं प्रदान करते हैं। अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस), माइक्रोसॉफ्ट एज़ुरे और गूगल क्लाउड प्लेटफॉर्म (जीसीपी) जैसे क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म से परिचित होना अत्यधिक मूल्यवान है।
संक्षेप में, हस्साबिस एक ऐसे भविष्य की रूपरेखा तैयार कर रहे हैं, जहां मनुष्य और एआई करीब से सहयोग करते हैं, प्रोग्रामर पहिया पर होते हैं, जटिल समस्याओं को हल करने और नई संभावनाएं बनाने के लिए तकनीक का मार्गदर्शन और आकार देते हैं। इसके लिए एक अधिक रणनीतिक और सहयोगात्मक भूमिका की ओर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है, जहां प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता को एआई उपकरणों के बुद्धिमान उपयोग से बढ़ाया जाता है। भविष्य प्रोग्रामरों को बदलने के बारे में नहीं है, बल्कि एआई के माध्यम से उत्पादकता और नवाचार की नई ऊंचाइयों को प्राप्त करने के लिए सशक्त होने के बारे में है।