ભવિષ્યની ટેકનોલોજીમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ નો રોલ

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) એ માનવ બુદ્ધિ પ્રક્રિયાઓની નકલ કરવા માટે મશીનો અથવા કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સની ક્ષમતાનો સંદર્ભ આપે છે.આ શબ્દ ઘણીવાર કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનના ક્ષેત્રમાં લાગુ થાય છે જે માનવ જ્ઞાનાત્મક પ્રક્રિયાઓ, શીખવાની ક્ષમતા અને જ્ઞાન સંગ્રહ ની નકલ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. Narrow AI ને સેલ્ફ ડ્રાઇવિંગ કાર માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે. જો કે, AGI (Artificial general intelligence) નું ધ્યેય એવા મશીનને વિકસાવવાનું છે જે જ્ઞાનાત્મક કાર્યોમાં મનુષ્યને પાછળ રાખી શકે. આજે AGI માત્ર એક સૈદ્ધાંતિક ખ્યાલ તરીકે જ અસ્તિત્વ ધરાવે છે, પરંતુ ભવિષ્યમાં માનવીઓ તેને વિકસાવવામાં સક્ષમ હશે. આ ક્ષેત્ર વાસ્તવિક જીવનમાં બુદ્ધિગમ્ય ભાવિ તકનીકી વિકાસમાં AI ની ભૂમિકાની શોધ કરે છે, એટલે કે cyborg, હેલ્થકેર, ટ્રાન્સપોર્ટેશન, ક્લાઈમેટ ચેન્જ અને ઊર્જા વપરાશ જેવા ક્ષેત્રો.

CYBORG TECHNOLOGY

ભવિષ્યમાં, AI વર્તમાન cyborg ટેકનોલોજીને વધારીને માનવજાતને પ્રોત્સાહન આપે તેવી અપેક્ષા છે. સાયબોર્ગ એવી વ્યક્તિ છે જેની શારીરિક કામગીરી યાંત્રિક અથવા ઈલેક્ટ્રોનિક ઉપકરણો દ્વારા સહાયિત અથવા તેના પર નિર્ભર છે. ઉદાહરણ તરીકે, પેસમેકર, શ્રવણ સાધન, કૃત્રિમ અંગ આ બધું સાયબોર્ગ ટેકનોલોજી નું ઉદાહરણ માનવામાં આવે છે. આગામી દાયકામાં, સાયબોર્ગ ટૂલ કીટ માં AI એકીકરણ સાથે આપણે એક્સપોનેન્શિયલ ઈન્ટેલિજન્સ ઓગમેન્ટેશન (IA)ની અપેક્ષા રાખી શકીએ છીએ. AI આપણી સાથે કામ કરે છે તે માનવજાતને રોજિંદા જીવનમાં વધુ કાર્યક્ષમતા પ્રાપ્ત કરવામાં મદદ કરશે. સંશોધકો આગામી 15-30 વર્ષમાં સુરક્ષિત અને સ્વાયત્ત માનવ મગજ ક્લાઉડ ઇન્ટરફેસ (BCI) જોવાની અપેક્ષા રાખે છે, જે મગજને રીઅલ-ટાઇમમાં ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ નેટવર્ક સાથે જોડે છે. આને કમ્પ્યુટર્સ સાથે વાતચીત કરવા માટે અદ્યતન સિગ્નલ પ્રોસેસિંગની જરૂર પડશે. Electroencephalogram (EEG), મગજની ઇલેક્ટ્રિકલ એક્ટિવિટી મેપિંગ ટેક્નિક દ્વારા જનરેટ કરવામાં આવતી ઉર્જા અને ફ્રિક્વન્સી પેટર્ન સાથે મળીને મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા માનવ મગજ કોમ્પ્યુટર સાથે ઇન્ટરલિંકિંગમાં પરિણમશે. આ ઇન્ટરલિંકિંગ માત્ર IA માં જ મદદ કરશે એવું નહીં પરંતુ મનોવિજ્ઞાન, દવા, કાયદા અમલીકરણ અને અન્ય ઘણા ક્ષેત્રોમાં પણ યોગદાન આપશે.

HEALTHCARE

હેલ્થકેરમાં AI હાલમાં રેડિયોલોજી, દવાની શોધ અને દર્દીના જોખમની ઓળખમાં ઉપયોગમાં લેવાય છે. દાખલા તરીકે, અલ્ગોરિધમ DALD (ડીપ લર્નિંગ આધારિત ઓટોમેટિક ડિટેક્શન)નો તાજેતર નો વિકાસ જે છાતીના રેડિયોગ્રાફનું વિશ્લેષણ કરે છે અને કોષની અસામાન્ય વૃદ્ધિ, સંભવિત કેન્સરને શોધી કાઢે છે, આમ તે ડોકટરોને પણ પાછળ રાખી દે છે. IBM નું Watson Health એ તેનું મુખ્ય ઉદાહરણ છે, જે હૃદય રોગ અને કેન્સર ના લક્ષણોને અસરકારક રીતે ઓળખી શકે છે. વોટસન હાલમાં તો વિશાળ ડેટા લે છે, તેનું વિશ્લેષણ કરે છે, સાદી ભાષામાં પૂછાયેલા જટિલ પ્રશ્નો ને સમજે છે. તે પ્રારંભિક તબક્કામાં છે અને ભવિષ્યમાં વધુ વિકાસ થવાની અપેક્ષા છે. વધુમાં, સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટીના સંશોધકો વરિષ્ઠ લોકો અને ICU ના દર્દીઓ માટે AI આસિસ્ટેડ કેર (PAC) પ્રોગ્રામ બનાવી રહ્યા છે. તે બહુવિધ સેન્સર્સનો ઉપયોગ કરીને એકલા રહેતા વૃદ્ધ લોકોમાં અને ICUના દર્દીઓમાં વર્તણૂકમાં ફેરફારનું અવલોકન કરશે અને સ્વાસ્થ્ય માં ઘટાડો થવાના પ્રારંભિક સંકેતો શોધીને તેમને મદદ કરશે. PAC ડિઝાઇન ડેટા સંગ્રહ, સિસ્ટમ વિકાસ અને મૂલ્યાંકનને અનુસરે છે અને હાલમાં જે તે સંશોધકો વરિષ્ઠ લોકોની પેટર્નનું અવલોકન કરી રહ્યા છે અને ડેટા એકત્રિત કરી રહ્યા છે. નજીકનાં ભવિષ્યમાં હેલ્થકેર માં ઘણા ફેરફારો જોવા મળે તેવી અપેક્ષા રાખવામાં આવે છે. જેમ કે બુદ્ધિશાળી સિસ્ટમો પરામર્શ માટે ડોકટરો વતી ચોક્કસ નિર્ણયો લે છે, વધુ વિકસિત AI એલ્ગોરિધમ્સ રોગોનું પૂર્વ-નિદાન કરે છે અને આ ઉપરાંત રોબોટ્સ ડોકટરો સાથે સર્જરી કરતાં પણ જોવા મળી શકે છે.

ENERGY CONSUMPTION AND CLIMATE CHANGE

આબોહવા પરિવર્તન અને ઊર્જા વપરાશ ના ક્ષેત્રમાં AI ના કારણે બીજી તેજીની અપેક્ષા છે. અત્યંત બુદ્ધિશાળી સિસ્ટમો ઉર્જા સંસાધનોને નકશા બનાવવા અને ટેપ કરવાની ક્ષમતાને વેગ આપી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ExxonMobil સમુદ્રના સંશોધન માટે AI રોબોટ્સ ડિઝાઇન કરવા MIT સાથે કામ કરી રહી છે. આ રોબોટ ઓઇલ સીપ્સને શોધવા માટે મહાસાગરોમાં નેવિગેટ કરશે અને વધુ બિન-નવીનીકરણીય ઉર્જા સંસાધનો શોધવામાં યોગદાન આપશે. વધુમાં, ML તકનીકો તાજેતરમાં તેલના કુવાઓમાંથી સંભવિત CO2 લીકની દેખરેખ માટે લાગુ કરવામાં આવી છે; ઉપરાંત કોમ્પ્યુટર વિઝન અભિગમો પણ લાગુ થઈ શકે છે. કાર્બન ડાયોક્સાઇડનું આ ઘટતું ઉત્સર્જન ધીમે ધીમે ગ્લોબલ વોર્મિંગને રોકવામાં મદદ કરી શકે છે. વધુમાં, લોરેન્સ બર્કલે નેશનલ લેબોરેટરી ખાતે ક્લાઈમેટ નેટ પ્રોજેક્ટના સંશોધકો આબોહવા પરિવર્તન પર લાંબા ગાળાની આગાહી કરવા માટે ભારે હવામાનની પેટર્નનો અભ્યાસ કરી રહ્યા છે. તેઓ કહે છે કે ક્લાઈમેટ નેટ AI નો ઉપયોગ કરીને ભૂતકાળની પેટર્નનો અભ્યાસ કરીને અને અનુમાનિત મોડલ વિકસાવીને આબોહવા સંશોધનની ગતિને વધુ વેગ આપશે, જેના માટે વૈજ્ઞાનિકોને વર્ષો લાગશે. આબોહવામાં AI ની સંભવિતતા અને ખાસ કરીને બિન-નવીનીકરણીય સંસાધનો માં કાર્યક્ષમ ઊર્જા વપરાશ ભવિષ્યમાં માનવજાત અને પર્યાવરણ આ બંનેને લાભ આપી શકે છે.

TRANSPORTATION

પરિવહન એ એક ક્ષેત્ર છે જ્યાં AI એ છેલ્લા કેટલાક દાયકાઓમાં નોંધપાત્ર પ્રગતિ કરી છે અને વધુ સંશોધન આધાર સાથે આમ કરવાનું ચાલુ રાખી રહ્યું છે. Self-driving cars વધુ અને વધુ વિશ્વસનીય બની રહી છે, AI સમગ્ર પરિવહન ક્ષેત્રમાં ક્રાંતિ લાવવાની આરે છે. આ પ્રભાવશાળી વિકાસ પાછળ સેન્સર એકમોમાં ચોકસાઇ, મશીનોની પ્રક્રિયા કરવાની ઝડપ અને મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સની કાર્યક્ષમતા એ મુખ્ય કારણો છે. "ઓટોમેટેડ પાર્કિંગ" અને "ઓટોમેટેડ ઈમરજન્સી બ્રેકીંગ" જેવી ટેક્નોલોજીઓ પહેલાથી જ ઘણા નિયમિત હેતુ વાળા વાહનો સાથે સંકલિત કરવામાં આવી છે અને માનવીય પ્રયત્નોને બચાવવા અને અકસ્માતને રોકવામાં નોંધપાત્ર યોગદાન આપ્યું છે. Self-driving તકનીકો અત્યંત સચોટ બની હોવા છતાં, તેમને વ્યાપકપણે સ્વીકાર્ય બનાવવામાં સૌથી મોટો અવરોધ એપ્લીકેશન ડોમેઈનના બિન-સહિષ્ણુ સ્વભાવને અનુરૂપ છે એટલે કે તે મનુષ્યો અને પ્રાણીઓની સુરક્ષાને પણ જોખમમાં મૂકે છે. વધુમાં, ટેસ્લાના સ્થાપક એલોન મસ્કે કહ્યું છે કે, ટેસ્લા આ વર્ષના અંત સુધીમાં તેના વાહનોને સંપૂર્ણપણે સ્વાયત્ત બનાવી શકશે. આગામી વર્ષોમાં, AI દ્વારા પરિવહનને ઝડપી, સસ્તું, કાર્યક્ષમ અને સલામત બનાવવાની અપેક્ષા છે.

આમ આ બધી વાત પરથી નિષ્કર્ષ માં એમ કહી શકાય કે, ભવિષ્યની તકનીકોમાં AI ની ભૂમિકા મહત્વપૂર્ણ છે અને માનવજાતને નવી ક્રાંતિકારી વિશ્વ પ્રાપ્ત કરવામાં મદદ કરી શકે છે. AI ના ક્ષેત્રમાં પ્રગતિનો વર્તમાન માર્ગ સૂચવે છે કે આવનારા દિવસોમાં, AI માત્ર મનુષ્યોને જ વધારશે અને આપણું સ્થાન લેશે નહીં. તેથી આગામી કેટલાક દાયકાઓમાં, AI, Self-driving cars, ઉત્તમ આરોગ્ય સંભાળ અને ટકાઉ પર્યાવરણ ની મદદથી વિકસિત વિશ્વ વાસ્તવિકતા બની શકે છે.