जनरेटिव AI छवियों के उदय ने फोटोग्राफी उद्योग में बहुत बड़ा बदलाव लाया है, जो मात्र प्रतिस्पर्धा से कहीं ज्यादा चिंताओं को जन्म देता है। फोटोग्राफर अब अपनी कृतियों को AI से सुरक्षित रखने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, जो अक्सर मौजूदा तस्वीरों का पुनर्प्रयोग और पुनर्नमूना करते हैं। शुरुआत में, जनरेटिव AI के प्रारंभिक फोटो-यथार्थवादी प्रयासों का मजाक उड़ाना आसान था। कई कलाकारों की तरह, AI भी हाथों के चित्रण में संघर्ष करता था, अक्सर छह उंगलियों वाले लोगों को उत्पन्न करता और यह AI की संलिप्तता का एक स्पष्ट संकेत था। अपनी जनरेटिव AI की छोटी सी खोज में भी मैंने देखा कि यह विशिष्ट वास्तविक-विश्व वस्तुओं के साथ संघर्ष करता है। जब इसे "सैक्सोफोन" बनाने के लिए कहा जाता है, तो यह अक्सर एक पीतल, साइबरपंक शैली के प्लंबिंग सिस्टम के समान चित्र बनाता है बजाय एक संगीत वाद्ययंत्र के। हालांकि, जनरेटिव AI हर साल बेहतर हो रहा है, और इसकी आकर्षक छवियाँ उत्पन्न करने की बढ़ती क्षमता पारंपरिक कलाओं जैसे फोटोग्राफी और ग्राफिक डिजाइन के लिए अनिवार्य रूप से प्रतिस्पर्धा प्रस्तुत करेगी। चिंताजनक रूप से, वर्तमान जनरेटिव AI बुनियादी रूप से मौजूदा छवियों का पुन: उपयोग कर रहा है क्योंकि इसकी आउटपुट छवियों के प्रशिक्षण डेटा का एक नया रूप है। ये छवियाँ कहाँ से आती हैं? मूल रूप से, ये किसी भी ऑनलाइन स्रोत से आ सकती हैं जहाँ से AI कंपनियाँ छवियाँ निकाल सकती हैं। एक फोटोग्राफर, कलाकार, या डिज़ाइनर के रूप में, यह चिंताजनक हो सकता है, क्योंकि आपकी कृतियाँ आपकी सहमति के साथ या बिना उपयोग की जा सकती हैं। इस प्रकार, जब जनरेटिव AI से बर्फ़ीली उल्लू के जमे हुए झील पर उतरने की छवि बनाने के लिए कहा जाता है, तो यह उन फोटोग्राफरों की छवियों का उपयोग करता है जिन्होंने बर्फ़ीले उल्लुओं और जमी हुई झीलों को कैप्चर किया है। कनाडाई वन्यजीव फोटोग्राफर साइमन डी'एंट्रेमोंट अपने हालिया वीडियो श्रृंखला में इस मुद्दे को संबोधित करते हैं, जहां वे फोटोग्राफी के बारे में अपनी विशेषज्ञता और अंतर्दृष्टि साझा करते हैं। साइमन संतुलित दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं, AI के पेशेवर फोटोग्राफरों पर प्रभाव के बारे में अपनी चिंताओं को व्यक्त करते हुए इसके लाभों को भी स्वीकारते हैं। उनका वीडियो समझदारी से उस भयभीत करने वाले दृष्टिकोण से बचता है जो रचनात्मक उद्योगों को AI से खतरे की चर्चा में आम है। इसके बजाय, वे इस नए परिदृश्य के अनुकूलन के लिए व्यावहारिक सलाह देते हैं और रचनाकार अपने काम को AI के दुरुपयोग से बचाने के लिए उठा सकते हैं। इस विषय पर आपकी क्या राय है? क्या आप जनरेटिव AI को लेकर चिंतित हैं, या आपने पहले से इसके प्रभाव को—सकारात्मक या नकारात्मक रूप से—अपनी कृति में महसूस किया है? अपनी राय टिप्पणियों में साझा करें।

1950 के दशक से, मशीन लर्निंग (एमएल) एक सैद्धांतिक अवधारणा से हमारे दैनिक जीवन में एक महत्वपूर्ण उपकरण बन गई है। सरल मॉडल जैसे न्यूरल नेटवर्क और एल्गोरिदम पर आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने दशकों तक अनुसंधान और प्रगति की है। **भाग 1: आधारशिला** *मशीन लर्निंग:* शोधकर्ताओं ने 1950 के दशक में मशीन लर्निंग का विकास करना शुरू किया, जैसे कि आर्थर सैमुअल के चेकर्स-खेलने वाले प्रोग्राम। डेटा को मॉडल में डालकर और एल्गोरिदम का उपयोग करके, ये सिस्टम समय के साथ अपनी भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार करते गए, सरल रेखीय प्रतिगमन से लेकर जटिल डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने तक। *न्यूरल नेटवर्क:* मानवीय मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित होकर, वॉरेन मक्कलॉच और वॉल्टर पिट्स ने 1940 के दशक में एक मॉडल विकसित किया जिसने न्यूरल नेटवर्क का आधार तैयार किया। ये नेटवर्क मस्तिष्क की तरह जानकारी संसाधित करते हैं, और 1980 के दशक में बैकप्रोपेगेशन के विकास के साथ, ये पैटर्न पहचानने में कुशल हो गए, जिससे छवि पहचान और भाषण विश्लेषण जैसे कार्यों में सहायता मिली। **भाग 2: धारणा और समझ** *प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी):* शुरुआत में कड़े नियमों पर निर्भर, एनएलपी ने सांख्यिकीय विधियों के माध्यम से विकसित किया जिससे मशीनें भाषा को डेटा में पैटर्न पहचानकर समझ सकें। डीप लर्निंग में सफलता ने सिस्टम को जटिल भाषा कार्यों को संभालने में सक्षम किया, जैसे अनुवाद से लेकर बातचीतात्मक एआई, कानूनी दस्तावेज विश्लेषण और चिकित्सा रिकॉर्ड व्याख्या जैसी सेवाएं प्रदान करना। *कंप्यूटर दृष्टि:* 1960 के दशक में उभरी, कंप्यूटर दृष्टि का लक्ष्य एआई को उसके आसपास के दृश्य को समझने में मदद करना है। जबकि शुरुआती प्रणालियाँ केवल बुनियादी कार्य कर सकती थीं, न्यूरल नेटवर्क में प्रगति ने आधुनिक एआई को जटिल दृश्य परिदृश्यों जैसे चेहरे की पहचान और स्वायत्त नेविगेशन को प्रसंस्करण और समझने में सक्षम बनाया। **भाग 3: ट्रांसफार्मर क्रांति** *ट्रांसफार्मर:* 2017 में गूगल शोधकर्ताओं द्वारा प्रस्तुत, ट्रांसफार्मर मॉडल ने अनुक्रमिक डेटा को संसाधित करने की एआई की क्षमता को ध्यान देने की एक प्रणाली का उपयोग करके प्रासंगिक जानकारी पर ध्यान केंद्रित करके क्रांतिकारी बना दिया। इस सुधार ने भाषा अनुवाद और पाठ निर्माण जैसे क्षेत्रों में क्षमताओं को बढ़ाया है, जो भाषा प्रसंस्करण से परे क्षेत्रों को प्रभावित कर रहे हैं जैसे कि दवा की खोज। **भाग 4: एआई का विस्तारित क्षितिज** *अनुशंसा प्रणाली:* 1990 के दशक में उत्पन्न हुई, अनुशंसा प्रणालियाँ व्यवहार पैटर्न का विश्लेषण करके उपयोगकर्ता अनुभवों को व्यक्तिगत बनाती हैं। उन्नत प्रणालियाँ सहयोगात्मक और सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग का मिश्रण करती हैं, विभिन्न क्षेत्रों के लिए व्यक्तिगत सुझाव प्रदान करने के लिए, मनोरंजन से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक। *विसरण मॉडल:* 2015 में उभरे, विसरण मॉडल शोर को समेकित छवियों में परिवर्तित करते हैं, पिक्सेल डेटा को बार-बार समायोजित करके। ये मॉडल रचनात्मक और वैज्ञानिक अनुप्रयोगों में सहायक होते हैं, नए प्रशिक्षण डेटा का उत्पादन करते हैं, एआई विकास को बढ़ाते हैं। **एआई का भविष्य** एआई विकसित होती जा रही है, Explainable AI पर शोध एआई निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को स्पष्ट करने का प्रयास कर रहा है, विशेष रूप से हेल्थकेयर और वित्त जैसे महत्वपूर्ण उद्योगों में। जैसे-जैसे एआई अलग-अलग डोमेन में अधिक सम्बंधित हो रही है, इसकी संभावनाएँ बढ़ेंगी, जो यह सीमा तय करेंगे कि मशीनें क्या हासिल कर सकती हैं और वे मानव क्षमताओं को कैसे बढ़ा सकती हैं।

AI परिवहन उद्योग में क्रांति ला रहा है, जिससे सुरक्षा, दक्षता और पर्यावरणीय स्थिरता में सुधार हो रहा है। हालांकि पूरी तरह से स्वायत्त वाहन अभी व्यापक रूप से उपयोग में नहीं हैं, लेकिन AI पहले से ही यातायात प्रबंधन, लॉजिस्टिक्स और सार्वजनिक परिवहन को प्रभावित कर रहा है। **स्मार्ट ट्रैफिक मैनेजमेंट:** AI कैमरों, सेंसरों और GPS से वास्तविक समय में डेटा का विश्लेषण करके यातायात प्रवाह को अनुकूलित करता है, सिग्नल को समायोजित करता है और जाम, उत्सर्जन और ड्राइवरों के तनाव को कम करने के लिए वाहनों को पुनः मार्गित करता है। Google Maps और Waze जैसे नेविगेशन ऐप्स सड़क की स्थिति और यातायात पैटर्न का मूल्यांकन करके प्रभावी मार्ग प्रदान करने के लिए AI का उपयोग करते हैं। **AI-सुधारित लॉजिस्टिक्स:** वैश्विक शिपिंग में, AI लोड वितरण को अनुकूलित करता है और यह सुनिश्चित करने के लिए मांग का पूर्वानुमान करता है कि जहाज सही ढंग से आवंटित किए गए हैं। ग्राउंड डिलीवरी के लिए, AI मांग की भविष्यवाणी करता है, मार्गों को अनुकूलित करता है और इन्वेंट्री का प्रबंधन करता है, महंगा "अंतिम मील" सुव्यवस्थित कर गति में सुधार करता है और सड़क जाम को कम करता है। **सार्वजनिक परिवहन में AI का सुधार:** AI यात्री मांग और वास्तविक समय डेटा का विश्लेषण करके शहरों में बस और ट्रेन शेड्यूल को अनुकूलित करता है, जिससे प्रतीक्षा समय कम होता है और सेवा में सुधार होता है। प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस सेंसर डेटा का उपयोग करके उपकरण विफलताओं को पूर्वाभास करता है, सार्वजनिक परिवहन में डाउनटाइम और लागत को न्यूनतम करता है। कुल मिलाकर, AI सुरक्षित, अधिक कुशल और टिकाऊ प्रणाली बना रहा है, लागत और पर्यावरणीय प्रभाव को कम कर रहा है। यातायात, लॉजिस्टिक्स और रखरखाव तक, AI-प्रभावित प्रगति से अधिक स्मार्ट, अधिक विश्वसनीय परिवहन के लिए मार्ग प्रशस्त हो रहा है।

"एलन मस्क ने हाल ही में लोगों को ग्रॉक के लिए विश्लेषण हेतु चिकित्सा छवियों जैसे एक्स-रे, पीईटी स्कैन और एमआरआई प्रस्तुत करने के लिए प्रोत्साहित किया, यह उल्लेख करते हुए कि हालांकि प्रणाली अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, यह पहले से ही काफी सटीक है और इसमें सुधार हो रहा है। उन्होंने ग्रॉक के प्रदर्शन पर फीडबैक मांगा। हालांकि, ग्रॉक के प्रदर्शन ने कुछ कमियों को उजागर किया। यद्यपि इसने सफलतापूर्वक रक्त परीक्षण परिणामों का विश्लेषण किया और कुछ मामलों में स्तन कैंसर का पता लगाया, डॉक्टरों ने महत्वपूर्ण त्रुटियों की ओर इशारा किया। एक चिकित्सक ने बताया कि ग्रॉक ने तपेदिक के एक क्लासिक मामले को गलत तरीके से हर्नियेटेड डिस्क या स्पाइनल स्टेनोसिस के रूप में पहचाना। एक अन्य घटना में बॉट ने एक सौम्य स्तन सिस्ट के मैमोग्राम को अंडकोष की छवि के रूप में गलत समझा। वर्षों से, मस्क स्वास्थ्य देखभाल और एआई के अंतर्संबंधों में रुचि रखते हैं। 2022 में, उन्होंने मस्तिष्क-चिप स्टार्टअप न्यूरालिंक की स्थापना की और फरवरी तक दावा किया कि इससे एक व्यक्ति ने अपने मस्तिष्क से कंप्यूटर माउस को नियंत्रित किया। इसके अलावा, मस्क की टेक स्टार्टअप, xAI, जिसने ग्रॉक के निर्माण में सहायता की, ने इस मई में $6 बिलियन की फंडिंग जुटाई, जिससे स्वास्थ्य देखभाल प्रौद्योगिकी में निवेश करने के लिए पर्याप्त पूंजी मिली। मेडिकल फील्ड में ग्रॉक का विकास कैसे होगा, यह अनिश्चित है। NYU लैंगोन हेल्थ की डॉ

पिछला सप्ताह एंटरप्राइज AI के लिए चुनौतीपूर्ण रहा, क्योंकि कई रिपोर्टों ने आधुनिक न्यूरल नेटवर्क को कम अनुकूल तरीके से प्रस्तुत किया। उदाहरण के लिए, जनरेटिव चैटबॉट्स कर्मचारी उत्पादकता को कम करते प्रतीत होते हैं, संभवतः सॉफ़्टवेयर का प्रभावी उपयोग करने के लिए प्रशिक्षण की कमी के कारण भ्रम उत्पन्न होता है। इसके अलावा, अक्सर तकनीक के समर्थक गार्टनर ने देखा कि महंगे AI-संचालित पीसी अच्छी तरह से नहीं बिक रहे हैं। इसके विपरीत, Ignite में माइक्रोसॉफ्ट की कृत्रिम बुद्धिमत्ता में मजबूत दिलचस्पी स्पष्ट थी, क्योंकि कंपनी OpenAI में अपने $10 बिलियन के निवेश की भरपाई करने का प्रयास कर रही है। इस सप्ताह के "केटल" के 20-मिनट के एपिसोड में एक जीवंत चर्चा प्रस्तुत की गई है। चर्चा में शामिल हैं हमारे प्रधान संपादक क्रिस विलियम्स, रिपोर्टर्स ब्रैंडन विग्लियारोलो और टॉम क्लाबर्न, और आपके मेज़बान, नम्र गिद्ध। निकोल हेमसोथ प्रिके‍ट द्वारा संपादित इस एपिसोड को नीचे यूट्यूब पर पूरा देखा जा सकता है।

भौतिकी की पाठ्यपुस्तकें पारंपरिक रूप से गतिशील घटनाओं को दर्शाने के लिए स्थिर आरेखों का उपयोग करती रही हैं, जिससे छात्रों को यह कल्पना करनी पड़ती है कि गति और ऊर्जा जैसी अवधारणाएँ वास्तविकता में कैसे घटित होती हैं। एक नया उपकरण, ऑग्मेंटेड फिजिक्स, इसे बदलने का लक्ष्य रखता है, पारंपरिक पाठ्यपुस्तक आरेखों को 3डी इंटरैक्टिव सिमुलेशन में बदलकर। शोधकर्ताओं ने उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके इस उपकरण को विकसित किया है ताकि सीखने के अनुभव को बढ़ाया जा सके। छात्र टैबलेट जैसे उपकरणों का उपयोग करके पाठ्यपुस्तक की छवियों की तस्वीरें खींच सकते हैं, जिन्हें सॉफ्टवेयर फिर एनिमेटेड, इंटरैक्टिव सिमुलेशन में बदल देता है। ऑग्मेंटेड फिजिक्स के केंद्र में मेटा का एआई मॉडल सेगमेंट एनीथिंग है, जो एनिमेशन के लिए छवि के भीतर वस्तुओं की पहचान और उन्हें अलग करता है। घटकों की पहचान के बाद, प्रणाली वास्तविक दुनिया की बातचीत का सटीक रूप से अनुकरण करने के लिए बुनियादी भौतिकी सिद्धांतों को लागू करती है। संभावित अनुप्रयोग व्यापक हैं। छात्र प्रकाश के प्रिज्म से अपवर्तन या सर्किट में विद्युत प्रवाह जैसी भौतिकी अवधारणाओं का अन्वेषण कर सकते हैं। यह इंटरैक्टिव विधि सैद्धांतिक और व्यावहारिक समझ के बीच की खाई को पाटती है, जिससे भौतिकी अधिक सुलभ और रोमांचक बनती है। ऑग्मेंटेड फिजिक्स इंटरैक्टिव और व्यक्तिगत शिक्षा की प्रवृत्ति का हिस्सा है। पारंपरिक शिक्षण उपकरण अक्सर छात्रों को पूरी तरह से संलग्न करने में संघर्ष करते हैं, विशेष रूप से उन विषयों में जिन्हें स्थानिक और गतिशील समझ की आवश्यकता होती है। एआई का विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोग किया गया है, जैसे कि हाथी संचार को समझना। हालांकि, ऑग्मेंटेड फिजिक्स जैसे उपकरण नए आयाम खोलते हैं। संवर्धित वास्तविकता और एआई को शामिल करके, ये उपकरण व्यावहारिक सीखने के अनुभव प्रदान करते हैं जो ज्ञान को बनाए रखने में सुधार करते हैं और जिज्ञासा को प्रज्वलित करते हैं।

*Biology Methods & Protocols* में एक नई अध्ययन से पता चलता है कि कैसे व्याख्यात्मक AI (XAI) को एक छद्मवेशी पशु पहचान एल्गोरिदम के साथ एकीकृत करके मानव मस्तिष्क कैंसर की पहचान की जा सकती है, जिससे तंत्रिका विज्ञान और ऑन्कोलॉजी के क्षेत्र मिलते हैं। बोस्टन विश्वविद्यालय के डॉ.