ITT UNIT 4

UNIT 4

आर्टिफीसियल इंटेलिजेंसी क्या हैं ? (What is Artificial Intelligence)

जब हम किसी कंप्यूटर को इस तरह तैयार करते हैं की वह मनुष्य की बुधिमत्ता की तरह कार्य कर सके उसे आर्टिफिशियल इंटेलीजेंसी कहते हैं अर्थात् जब हम किसी मशीन में इस तरह के प्रोग्राम सेट करते हैं कि वह एक मनुष्य की भाती कार्य कर सके उसे आर्टिफिशियल इंटेलीजेंसी कहाँ जाता हैं |

AI को समझने के लिए इन 6 शब्दों को समझना आवश्यक हैं –

1. Visual Perception
2. Speech Recognition
3. Decision making
4. Language Translation
5. Knowledge
6. Reasoning Ability

जॉन मैकार्थी के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पिता के अनुसार, यह “बुद्धिमान मशीनों, विशेष रूप से बुद्धिमान कंप्यूटर प्रोग्राम बनाने का विज्ञान और इंजीनियरिंग” है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर बनाने का एक तरीका है, एक कंप्यूटर-नियंत्रित रोबोट, या एक सॉफ्टवेयर बुद्धिमानी से सोचता है, ठीक उसी तरह जिस तरह बुद्धिमान व्यक्ति सोचते हैं। एआई का अध्ययन इस बात से किया जाता है कि मानव मस्तिष्क कैसे सोचता है, और मनुष्य कैसे किसी समस्या को हल करने की कोशिश करते हुए सीखते हैं, निर्णय लेते हैं और काम करते हैं, और फिर बुद्धिमान सॉफ्टवेयर और सिस्टम विकसित करने के आधार पर इस अध्ययन के परिणामों का उपयोग करते हैं।

आर्टिफीसियल इंटेलीजेंसी का लक्ष्य

एक्सपर्ट सिस्टम बनाने के लिए – वे सिस्टम जो बुद्धिमान व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, सीखते हैं, प्रदर्शित करते हैं, समझाते हैं और अपने उपयोगकर्ताओं को सलाह देते हैं।

मशीनों में मानव बुद्धि को लागू करने के लिए – ऐसे सिस्टम बनाना जो इंसानों की तरह समझें, सोचें, सीखें और व्यवहार करें।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसी का इतिहास (History of Artificial Intelligence)

Year	Milestone / Innovation
1923	“रोसम यूनिवर्सल रोबोट्स” (RUR) नाम का लंदन में खुला जहाँ पर  अंग्रेजी में “रोबोट” शब्द का पहला उपयोग किया गया।
1943	तंत्रिका नेटवर्क के लिए नींव रखी।
1945	कोलंबिया विश्वविद्यालय के पूर्व छात्र इसाक असिमोव ने रोबोटिक्स शब्द गढ़ा|
1950	एलन ट्यूरिंग ने बुद्धि के मूल्यांकन के लिए ट्यूरिंग टेस्ट की शुरुआत की और कम्प्यूटिंग मशीनरी और इंटेलिजेंस को प्रकाशित किया। क्लाउड शैनन ने एक खोज के रूप में शतरंज खेलने का विस्तृत विश्लेषण प्रकाशित किया।
1956	जॉन मैकार्थी ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द गढ़ा। कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में पहले चल रहे एआई कार्यक्रम का प्रदर्शन।
1958	जॉन मैकार्थी AI के लिए LISP प्रोग्रामिंग भाषा का आविष्कार करता है।
1964	एमआईटी में डैनी बोब्रो के शोध से पता चला कि कंप्यूटर बीजगणित शब्द की समस्याओं को सही ढंग से हल करने के लिए प्राकृतिक भाषा को अच्छी तरह से समझ सकते हैं।
1965	MIT के जोसेफ वेइज़ेनबाम ने एलिज़ा का निर्माण किया, जो एक संवादात्मक समस्या थी, जो अंग्रेजी में एक संवाद पर चलती है।
1969	स्टैनफोर्ड रिसर्च इंस्टीट्यूट के वैज्ञानिकों ने एक रोबोट विकसित किया, जो एक रोबोट है, जो हरकत, धारणा और समस्या के समाधान से लैस है।
1973	एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में असेंबली रोबोटिक्स समूह ने प्रसिद्ध स्कॉटिश रोबोट फ्रेडी का निर्माण किया, जो मॉडल का पता लगाने और इकट्ठा करने के लिए दृष्टि का उपयोग करने में सक्षम था।
1979	पहला कंप्यूटर नियंत्रित स्वायत्त वाहन, स्टैनफोर्ड कार्ट बनाया गया था।
1985	हेरोल्ड कोहेन ने ड्राइंग प्रोग्राम, आरोन का निर्माण और प्रदर्शन किया।
1990	एअर इंडिया के सभी क्षेत्रों में प्रमुख प्रगति – • मशीन सीखने में महत्वपूर्ण प्रदर्शन • मामले के आधार पर तर्क • मल्टी-एजेंट योजना • निर्धारण
1997	डीप ब्लू चेस प्रोग्राम ने तत्कालीन विश्व शतरंज चैंपियन, गैरी कास्परोव को हराया।
2000	इंटरएक्टिव रोबोट पालतू जानवर व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हो जाते हैं। MIT एक ऐसा रोबोट प्रदर्शित करता है, जिसमें एक ऐसा चेहरा है जो भावनाओं को व्यक्त करता है। रोबोट घुमंतू अंटार्कटिका के दूरस्थ क्षेत्रों की खोज करता है और उल्कापिंडों का पता लगाता है।

AI के प्रमुख Application निम्नलिखित है-

1. Expert System

2. Game Playing

3. Speech Recognition

4. Natural Language

5. Computer Vision

6. Neural Network

7. Robotics

8. Finance

9. Computer Science

10.Weather Forecasting.

11.Aviation

एक्सपर्ट सिस्टम क्या हैं? (What is Expert System?)

एक्सपोर्ट सिस्टम एक परस्पर संवादात्मक (interactive) और भरोसेमंद कंप्यूटर आधारित डिसीजन मेकिंग प्रणाली है जिसमें तथ्य (facts), तर्क (logic) और अनुमानों के आधार पर जटिल समस्याओं का समाधान किया जाता है, जिससे निर्णय लेने में आसानी होती है |इसमें उच्च स्तर की ह्यूमन इंटेलिजेंस (human intelligence) और विशेषज्ञता (expertise) का इस्तेमाल करके डिसीजन मेकिंग की जाती है |यह एक कंप्यूटर एप्लीकेशन है जो एक विशिष्ट डोमेन में जटिल समस्याओं को हल करता है |

एक्सपर्ट सिस्टम द्वारा कई उन समस्याओं को हल किया जा सकता है जिनके लिए आमतौर पर मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है | एक्सपर्ट सिस्टम डोमेन नॉलेज को व्यक्त करने तथा तर्क वितर्क करने में सक्षम होता है | डोमेन नॉलेज से तात्पर्य किसी क्षेत्र विशेष में जानकारी होने से होता है | एक्सपर्ट सिस्टम को हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस,डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग का पूर्वज भी कह सकते हैं |

एक्सपर्ट सिस्टम के उदाहरण (Examples of Expert Systems)

एक्सपर्ट सिस्टम के उदाहरण निम्नलिखित हैं-

MYCIN- एक्सपर्ट सिस्टम के द्वारा शरीर के उन जीवाणुओं की पहचान की जाती है जिसके द्वारा तीव्र इनफेक्शन की आशंका होती है | इसके अलावा यह मरीज के शरीर के वजन के अनुसार दवाइयों की मात्रा का भी सुझाव देता है |

DENDRAL– एक्सपर्ट सिस्टम का उपयोग आणविक संरचना (molecular structure) को समझने,अनुमान लगाने तथा केमिकल एनालिसिस के लिए भी किया जाता है |

PXDES – एक्सपर्ट सिस्टम का उपयोग फेफड़ों के कैंसर को पहचानने तथा उसकी तीव्रता मापने में किया जाता है |

एक्सपर्ट सिस्टम की विशेषताएं (Characteristic of Expert System)

एक्सपर्ट सिस्टम की प्रमुख विशेषताएं निम्नलिखित हैं-

• उच्चतम स्तर की विशेषज्ञता (The Highest Level of Expertise) –

एक्सपर्ट सिस्टम उच्चतम स्तर की विशेषज्ञता प्रदान करता है तथा यह प्रभावी,सटीक और कल्पनाशील तरीके से यूजर की समस्याओं को हल करता है |

• उचित समय पर प्रतिक्रिया (Right on Time Reaction)-

एक्सपर्ट सिस्टम उचित समय पर यूजर को प्रतिक्रिया देने में सक्षम होता है|एक अच्छा एक्सपर्ट सिस्टम वही होता है जो बहुत ही कम समय में समस्या का सटीक समाधान करके यूजर को प्रतिक्रिया देता है |

• विश्वसनीयता (Reliability)-

एक्सपर्ट सिस्टम विश्वसनीय होना चाहिए तथा इसके द्वारा किसी प्रकार की गलती नहीं होना चाहिए |

• लचीलापन (Flexible)-

एक्सपर्ट सिस्टम में लचीलापन का गुण होना चाहिए | ताकि समय-समय पर अपडेट किया जा सके |

• प्रभावशील संरचना (Effective Mechanism)-

एक्सपर्ट सिस्टम प्रभावशील होना आवश्यक है ताकि वह संग्रहित जानकारी का सही समय पर सही इस्तेमाल कर सकें |

• चुनौतीपूर्ण निर्णय और समस्याओं से निपटने में सक्षम (Capable of handling challenging decision & problems) –

एक्सपर्ट सिस्टम चुनौतीपूर्ण समस्याओं से निपटने और उसका समाधान देने में सक्षम होना चाहिए |

एक्सपर्ट सिस्टम के भाग / घटक (Components of the expert system)

विशेषज्ञ प्रणाली में निम्नलिखित घटक होते हैं-

• User Interface – यूजर इंटरफेस, एक्सपर्ट सिस्टम का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह घटक यूजर की क्वेरी (query) को रीडेबल फॉर्म में लेता है और इसे “इन्फ्रेंस इंजन (Inference Engine)” में भेजता है। उसके बाद, यह यूजर को परिणाम प्रदर्शित करता है। दूसरे शब्दों में, यह एक इंटरफ़ेस है जो यूजर को एक्सपर्ट सिस्टम के साथ संचार करने में मदद करता है।
• Inference Engine -इन्फ्रेंस इंजन को एक्सपर्ट सिस्टम का मस्तिष्क कहा जाता है | इन्फ्रेंस इंजन में किसी विशेष समस्या को हल करने के लिए नियम संग्रहित होते हैं |यह यूजर की समस्याओं (query) का समाधान करने के लिए तथ्यों (facts) और नियमों (rules) का चयन करता है |यह उपलब्ध ज्ञान के आधार पर जानकारी के लिए तर्क (logic) प्रदान करता है | इसके साथ साथ यह समस्याओं को कम करने, उनका समाधान खोजने तथा सटीक निष्कर्ष निकालने के लिए भी सहायक होता है |
• Knowledge Base- नॉलेजबेस का अर्थ “तथ्यों के भंडार” से है | यह डोमेन समस्या के संबंध में सभी जानकारियों को संग्रहित करता है | यह ज्ञान के एक बड़े कंटेनर की तरह है जिसमें अलग-अलग क्षेत्र की विशिष्ट जानकारियों का संग्रह होता है | हम कह सकते हैं कि एक्सपर्ट सिस्टम की सफलता मुख्यतः Knowledge Base पर निर्भर होती है |

एक्सपर्ट सिस्टम में प्रयुक्त कुछ अन्य टर्म  (Other Key terms used in Expert systems)-

• तथ्य और नियम (Facts and Rules)

तथ्य किसी महत्वपूर्ण जानकारी का एक छोटा हिस्सा होता है तथा यह अपने आप में बहुत ही सीमित उपयोग किए जाते हैं |यूजर्स की समस्याओं के समाधान करने के लिए तथ्यों को चुनने और लागू (apply) करने के लिए नियम बहुत आवश्यक होते हैं |

• ज्ञान अर्जन (Knowledge Acquisition)

Knowledge Acquisition यानी ज्ञान अर्जन से तात्पर्य है कि किस तरीके से एक्सपोर्ट सिस्टम द्वारा डोमेन नॉलेज की जानकारी प्राप्त की जाएगी | इस पूरी प्रक्रिया में मानव विशेषज्ञों (Human expert) द्वारा जानकारियों को निकाला जाता है फिर इस प्राप्त जानकारी को नियमों में परिवर्तित किया जाता है | अंततः इन नियमों को नॉलेज बेस में परिवर्तित किया जाता है |

पारंपरिक सिस्टम प्रणाली और एक्सपर्ट सिस्टम में अंतर (Conventional System vs. Expert system)

Conventional System	Expert System
नॉलेज और प्रोसेसिंग एक इकाई में संयुक्त होते हैं।	नॉलेज डेटाबेस और प्रोसेसिंग मेकैनिज्म दो अलग-अलग घटक हैं।
इस प्रणाली में प्रोग्राम द्वारा त्रुटियों (error) की संभावना नहीं होती है| (यदि सिस्टम प्रोग्रामिंग में त्रुटि ना हो)	एक्सपर्ट सिस्टम द्वारा त्रुटि(error)  हो सकती है
इसमें पूरी तरह डिवलप होने पर ही सिस्टम को संचालित किया जा सकता है	एक्सपोर्ट सिस्टम को डेवलपमेंट प्रक्रिया के दौरान भी तथा कम नियमों में भी संचालित किया जा सकता है
इसे क्रियान्वित करने के लिए निर्धारित एल्गोरिदम (Algorithm) की आवश्यकता होती है|	इसमें क्रियान्वयन तार्किक (logically) और अनुमानित रूप से किया जाता है
इस प्रणाली में पूर्ण जानकारी का उपलब्ध होना आवश्यक है	इसे पर्याप्त तथा अपर्याप्त जानकारी मैं भी क्रियान्वित (operate) किया जा सकता है

मानव एक्सपर्ट और एक्सपर्ट सिस्टम में अंतर (Human expert vs. expert system)

Human Expert	Artificial Expertise
नष्ट होने योग्य (Perishable)	स्थाई (Permanent)
स्थानांतरण में कठिनाई	स्थानांतरण में आसानी
डॉक्यूमेंट बनाने में कठिनाई	डॉक्यूमेंट बनाने में आसानी
अनुमान लगाने में असमर्थ (Unpredictable)	निरंतरता (Consistent)
अपेक्षाकृत महंगा	कम लागत की प्रणाली

एक्सपर्ट सिस्टम के अनुप्रयोग (Applications of expert systems)

एक्सपर्ट सिस्टम के कुछ लोकप्रिय अनुप्रयोग जहां यूजर निम्नलिखित क्षेत्रों में इसका उपयोग कर सकता है-

• सूचना प्रबंधन (Information management) में सहायक
• अस्पताल और चिकित्सा सुविधाएं
• डेस्क प्रबंधन में मदद
• कर्मचारी के कार्यों का मूल्यांकन
• ऋण विश्लेषण (Loan analysis) में मदद
• वायरस का पता लगाना
• मरम्मत और रखरखाव परियोजनाओं के लिए उपयोगी
• गोदाम अनुकूलन (Warehouse optimization) में सहायक
• योजना और समय निर्धारण में सहायक
• वित्तीय निर्णय लेने में सहायक
• स्टॉक मार्केट ट्रेडिंग
• प्रोसेस मॉनिटरिंग एंड कंट्रोल
• संचालन और नियंत्रण में सहायक
• एयरलाइन समय निर्धारण और कार्गो (cargo) समय निर्धारण मैं सहायक

एक्सपर्ट सिस्टम का विकास (Development of Expert Systems)

एक्सपर्ट सिस्टम विकास की प्रमुख चरण निम्नलिखित हैं-

डोमिन प्रॉब्लम की पहचान करना (Identify Problem Domain)-

• यूजर की समस्या एक्सपर्ट सिस्टम के अनुरूप होना चाहिए ताकि उसका समाधान किया जा सके।
• टास्क डोमेन में एक्सपर्ट का पता पता लगाना।
• कम लागत की एक्सपर्ट सिस्टम प्रणाली स्थापित करना।

सिस्टम डिजाइन करना (Design the System)-

• एक्सपर्ट सिस्टम टेक्नोलॉजी की पहचान करना।
• एक्सपर्ट सिस्टम को अन्य डेटाबेस के साथ जोड़ना।
• नॉलेज डोमिन की पहचान करना तथा उसे अच्छे तरीके से प्रस्तुत करना।

प्रोटोटाइप डेवलप करना (Develop the Prototype)

इसमें नॉलेज इंजीनियर द्वारा-

• एक्सपर्ट से डोमेन नॉलेज प्राप्त किया जाता है।
• इसे If-THEN-ELSE नियमों के आधार पर प्रस्तुत किया जाता है।

प्रोटोटाइप की जांच करना (Test the Prototype)

• नॉलेज इंजीनियर कुछ सैंपल केस का अध्ययन करके प्रोटोटाइप की जांच करते हैं और उसकी कमियों का पता लगाते हैं।
• अंतिम यूजर (end users)द्वारा प्रोटोटाइप की जांच करना।

एक्सपर्ट सिस्टम को पूर्ण विकसित करना (Develop and Complete the ES)

• एक्सपर्ट सिस्टम को अन्य इंफॉर्मेशन सिस्टम ,डेटाबेस, यूजर तथा अलग-अलग परिस्थितियों में जांच करना।
• एक्सपर्ट सिस्टम प्रोजेक्ट का डॉक्यूमेंट तैयार करना।
• यूजर्स को एक्सपर्ट सिस्टम उपयोग करने हेतु प्रतीक्षा प्रदान करना।

सिस्टम को मेंटेन बनाए रखना (Maintain the System)

• यूजर रिव्यू की मदद से नॉलेजबेस को समय-समय पर अपडेट करना।
• नए इंटरफेस को अन्य इंफॉर्मेशन सिस्टम के साथ जोड़ना तथा विकसित करना।

सरल शब्दों में सारांश

1. एक्सपोर्ट सिस्टम एक परस्पर संवादात्मक (interactive) और भरोसेमंद कंप्यूटर आधारित डिसीजन मेकिंग प्रणाली है|
2. यह एक कंप्यूटर एप्लीकेशन है जो एक विशिष्ट डोमेन में जटिल समस्याओं को हल करता है |
3. एक्सपर्ट सिस्टम द्वारा कई उन समस्याओं को हल किया जा सकता है जिनके लिए आमतौर पर मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है|
4. एक्सपर्ट सिस्टम उच्चतम स्तर की विशेषज्ञता प्रदान करता है तथा यह प्रभावी,सटीक और कल्पनाशील तरीके से यूजर की समस्याओं को हल करता है |
5. एक्सपर्ट सिस्टम को हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस,डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग का पूर्वज भी कह सकते हैं |
6. एक्सपर्ट सिस्टम का उपयोग फेफड़ों के कैंसर को पहचानने तथा उसकी तीव्रता मापने में किया जाता है |

एक्सपर्ट सिस्टम के फायदे और नुकसान
(Benefits and Disadvantages of Expert Systems)

एक्सपर्ट सिस्टम क्या हैं? (What is Expert System?)

एक्सपर्ट सिस्टम मूल रूप से एक कंप्यूटर अनुप्रयोग है जो एक विशेष डोमेन के आधार पर समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मानव विशेषज्ञों से प्रासंगिक और सटीक ज्ञान को कंप्यूटर मेमोरी में संग्रहीत किया जाता है और यह जानकारी जरूरत पड़ने पर सिस्टम द्वारा एक्सेस की जाती है। एक्सपर्ट सिस्टम 4 मुख्य घटकों पर आधारित हैं, वे हैं – उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (User interface), आविष्कार इंजन (Inference engine), विकास इंजन और ज्ञानकोष (Development Engine & Knowledge Base)। एक्सपर्ट सिस्टम आमतौर पर विभिन्न प्रकार के क्षेत्रों जैसे चिकित्सा, इंजीनियरिंग, शिक्षा आदि जगह उपयोग की जाती है।

एक्सपर्ट सिस्टम के फायदे और नुकसान (Benefits and Disadvantages of Expert Systems)

एक्सपर्ट सिस्टम को एक विशेषज्ञ की बुद्धिमत्ता और कार्यों की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे किसी भी क्षेत्र में किसी भी गुणवत्ता के निर्णय को जल्दी और सही तरीके से करने में अच्छे होते हैं। लेकिन मानव विशेषज्ञों पर उनके कुछ बड़े नुकसान भी हैं। एक्सपर्ट सिस्टम के विभिन्न फायदे और नुकसान नीचे सूचीबद्ध हैं-

एक्सपर्ट सिस्टम के लाभ (Advantages of Expert System)

संगति (Consistency)

निरंतरता एक्सपर्ट सिस्टम का मुख्य लाभ है। चूंकि यह एक कंप्यूटर-आधारित प्रणाली है, इसलिए इसमें सभी ज्ञान या तर्क क्रमबद्ध होते हैं। यदि यह उसी स्थिति में मिलता है, तो यह एक ही निर्णय बार-बार करेगा। क्योंकि हमेशा कुछ नियमों और तर्क के आधार पर निर्णय लिया जाएगा।

मेमोरी (Memory)

यह एक्सपर्ट सिस्टम के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक है। इसमें बड़ी मात्रा में ज्ञान संग्रहीत करने के लिए मेमोरी की एक बड़ी मात्रा है और वे सभी उनके लिए समान रूप से सुलभ हैं। इसमें मेमोरी खोने की कोई संभावना नहीं है।

तर्क (Logic)

एक्सपर्ट सिस्टम में तर्क बहुत स्पष्ट है। एक एक्सपर्ट सिस्टम में, निर्णय लेने या चुनने के तरीके पर सभी नियम, शर्तें और उनकी समझ हमेशा स्पष्ट होती है क्योंकि इसमें पहले से ही प्रोग्राम डाल दिए जाते हैं|

पहुँच क्षमता (Accessibility)

एक्सपर्ट सिस्टम हमेशा उपलब्ध हैं। इन तक कभी भी यानि 24 * 7 तक पहुँचा जा सकता है। यह मानव विशेषज्ञों पर एक्सपर्ट सिस्टम के महत्वपूर्ण लाभों में से एक है।

उपलब्धता (Availability)

एक्सपर्ट सिस्टम एक ही समय में सभी के लिए उपलब्ध हैं। कई उपयोगकर्ता एक साथ एक एक्सपर्ट सिस्टम का उपयोग कर सकते हैं और तुरंत उससे प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं। इसमें प्रतीक्षा या पकड़ जैसी किसी भी तरह की स्थिति नहीं है, जैसे -सिस्टम किसी और के साथ व्यस्त है या आप अभी इसका उपयोग नहीं कर सकते हैं या किसी भी प्रश्न को नहीं पूछ सकते हैं।

दीर्घायु (Longevity)

दुनिया के सभी मानव विशेषज्ञों की एक निश्चित आयु सीमा होती है। क्योंकि एक इंसान हमेशा जिन्दा नहीं रह सकता हैं। लेकिन एक एक्सपर्ट सिस्टम के मामले में, यदि आप एक कंप्यूटर में एक मानव विशेषज्ञ के सभी ज्ञान और अनुभव को डाल दे तो यह हमेशा के लिए सुलभ होगा।

एक्सपर्ट सिस्टम के नुकसान (Disadvantages of Expert System)

डेटा अखंडता (Data integrity)

एक्सपर्ट सिस्टम को मैन्युअल रूप से अपडेट करने की आवश्यकता है। एक्सपर्ट सिस्टम सब कुछ नहीं सीखती है। यही कारण है कि डेटा अखंडता एक एक्सपर्ट सिस्टम के प्रमुख नुकसानों में से एक है। चूंकि हम जिस दुनिया में रह रहे हैं वह लगातार बदल रही है, इसलिए सिस्टम को प्रोग्रामर या उस डोमेन के कुछ मानव विशेषज्ञों द्वारा मैन्युअल रूप से अपडेट किया जाता है।

समय और लागत (Time & Cost)

एक्सपर्ट सिस्टम को खरीदने या इनस्टॉल करने के लिए आवश्यक समय और लागत बहुत अधिक है। एक्सपर्ट सिस्टम विकसित करने के लिए और आवश्यक ज्ञान प्राप्त करने के लिए भारी मात्रा में समय की आवश्यकता होती है।

विशिष्ट (Specific)

एक्सपर्ट सिस्टम आम तौर पर एक विशिष्ट डोमेन के लिए विकसित की जाती है। जबकि एक मानव विशेषज्ञ को एक से अधिक तरीकों या एक से अधिक क्षेत्रों में विशेष किया जा सकता है। इसीलिए इसे एक एक्सपर्ट सिस्टम की बड़ी खामी के रूप में भी माना जाता है।

शुष्क (Emotionless)

मानव विशेषज्ञों को स्थिति के बारे में जानकारी होती है, इसका मतलब है कि वे कैसे महसूस करते हैं, वे स्थिति में कैसे प्रभावी हैं। लेकिन एक्सपर्ट सिस्टम को किसी भी स्थिति के बारे में कोई जानकारी नहीं होती हैं जिसका वे सामना करते हैं।

व्यावहारिक बुद्धि (Commonsense)

एक्सपर्ट सिस्टम के साथ कॉमन्सेंस मुख्य मुद्दा है। वे कभी-कभी कुछ गलत निर्णय भी ले सकते हैं क्योंकि उन्हें नियम और कानूनों का पालन करना पड़ता है जैसा कि उन्होंने प्रोग्राम किया गया था। वे पूरी तरह से नई तरह की समस्या का समाधान नहीं दे सकते। इस तरह की चीजें वास्तव में प्रोग्राम करना कठिन है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग (Applications of Artificial Intelligence)

आज, उपभोक्ता और व्यावसायिक स्थानों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई अनुप्रयोग हैं, Apple के सिरी से Google के DeepMind तक। आज के समय में आर्टिफीसियल इंटेलिजेंसी का प्रयोग हर क्षेत्र में हो रहा है क्योंकि यह विभिन्न उद्योगों, जैसे कि मनोरंजन, शिक्षा, स्वास्थ्य, वाणिज्य, परिवहन और उपयोगिताओं में बेहद कठिन मुद्दों को हल करने में मदद कर सकता है। AI अनुप्रयोगों को पांच श्रेणियों में बांटा जा सकता है:

तर्क (Reasoning): तार्किक कटौती के माध्यम से समस्याओं को हल करने की क्षमता। जैसे वित्तीय परिसंपत्ति प्रबंधन, कानूनी मूल्यांकन, वित्तीय अनुप्रयोग प्रसंस्करण, स्वायत्त हथियार प्रणाली, खेल

ज्ञान (Knowledge): दुनिया के बारे में ज्ञान प्रस्तुत करने की क्षमता। जैसे वित्तीय बाजार व्यापार, खरीद भविष्यवाणी, धोखाधड़ी की रोकथाम, दवा निर्माण, चिकित्सा निदान, मीडिया की सिफारिश

नियोजन (Planning): लक्ष्य निर्धारित करने और प्राप्त करने की क्षमता। जैसे इन्वेंट्री प्रबंधन, मांग पूर्वानुमान, भविष्य कहनेवाला रखरखाव, भौतिक और डिजिटल नेटवर्क अनुकूलन, नेविगेशन, शेड्यूलिंग, लॉजिस्टिक्स

संचार (Communication): बोली जाने वाली और लिखित भाषा को समझने की क्षमता। जैसे बोली जाने वाली और लिखित भाषाओं का वास्तविक समय अनुवाद, वास्तविक समय प्रतिलेखन, बुद्धिमान सहायकों, आवाज नियंत्रण

धारणा (Perception): साउंड, इमेज के माध्यम से दुनिया के बारे में चीजों को अनुमान लगाने की क्षमता। जैसे चिकित्सा निदान, स्वायत्त वाहन, निगरानी

स्वास्थ्य देखभाल (Healthcare)

एआई और एमएल तकनीक स्वास्थ्य सेवा उद्योग में विशेष रूप से उपयोगी रही है क्योंकि यह मानव विश्लेषकों की तुलना में एल्गोरिदम को तेजी से प्रशिक्षित करने और सक्षम बनाने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करता है।

• मेडिसीन ने एक एल्गोरिथ्म विकसित किया जो मधुमेह के रोगियों में 8 चर का पता लगाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि अस्पताल में भर्ती होने की आवश्यकता है या नहीं।
• बिलीस्क्रीन (Billiscreen) नाम का एक ऐप स्मार्टफोन कैमरा, एमएल टूल्स और कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम का उपयोग किसी व्यक्ति की आंख के श्वेतपटल (सफेद हिस्से) में बिलीरुबिन के बढ़े हुए स्तर का पता लगाने के लिए करता है, जिसका उपयोग लोगों को अग्नाशय के कैंसर के लिए स्क्रीन करने के लिए किया जाता है। इस कैंसर का कोई लक्षण नहीं है, इसलिए इसमें सभी कैंसर के सबसे खराब लक्षणों में से एक है।
• बायोफार्मा कंपनी, NuMedii ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फॉर ड्रग डिस्कवरी (AIDD) नामक एक प्लेटफॉर्म विकसित किया है, जो सिस्टम स्तर पर बीमारियों और दवाओं के बीच लिंक का पता लगाने के लिए बड़े डेटा और AI का उपयोग करता है।
• GNS हेल्थकेयर रोगियों को उनके लिए सबसे प्रभावी उपचार के साथ मिलान करने के लिए एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

गेमिंग (Gaming) –

एआई रणनीतिक गेम जैसे शतरंज, पोकर, टिक-टैक-टो आदि में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जहां मशीन बड़ी संख्या में संभावित पदों के बारे में सोच सकती है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (Natural Language Processing)

यह कंप्यूटर के साथ बातचीत करना संभव है जो मानव द्वारा बोली जाने वाली प्राकृतिक भाषा को समझता है।

विशेषज्ञ प्रणाली (Expert Systems)

कुछ अनुप्रयोग हैं जो मशीन, सॉफ्टवेयर और विशेष जानकारी को तर्क और सलाह प्रदान करने के लिए एकीकृत करते हैं। वे उपयोगकर्ताओं को स्पष्टीकरण और सलाह प्रदान करते हैं।

विज़न सिस्टम (Vision Systems)

ये सिस्टम कंप्यूटर पर विजुअल इनपुट को समझते हैं, उसकी व्याख्या करते हैं और उसे समझते हैं। उदाहरण के लिए,

• एक जासूसी हवाई जहाज तस्वीरें लेता है, जो स्थानिक जानकारी या क्षेत्रों के नक्शे का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है।
• रोगी का निदान करने के लिए डॉक्टर नैदानिक ​​विशेषज्ञ प्रणाली (clinical expert system) का उपयोग करते हैं।
• पुलिस कंप्यूटर सॉफ्टवेयर का उपयोग करती है जो फॉरेंसिक कलाकार द्वारा बनाए गए संग्रहीत चित्र के साथ अपराधी के चेहरे को पहचान सकती है।

वाक् पहचान (Speech Recognition)

कुछ बुद्धिमान प्रणालियाँ भाषा को वाक्यों और उनके अर्थों के संदर्भ में सुनने और समझने में सक्षम हैं जबकि एक मानव इससे बात करता है। यह विभिन्न लहजे, गंदे शब्द, बैकग्राउंड में शोर, ठंड के कारण मानव के शोर में बदलाव आदि को संभाल सकता है।

हैंडराइटिंग रिकॉग्निशन (Handwriting Recognition)

हैंडराइटिंग रिकॉग्निशन सॉफ्टवेयर एक पेन द्वारा या एक स्टाइलस द्वारा स्क्रीन पर कागज पर लिखे गए टेक्स्ट को पढ़ता है। यह अक्षरों के आकार को पहचान सकता है और इसे संपादन योग्य पाठ में बदल सकता है।

बुद्धिमान रोबोट (Intelligent Robots )-

रोबोट मानव द्वारा दिए गए कार्यों को करने में सक्षम हैं। उनके पास वास्तविक दुनिया से प्रकाश, गर्मी, तापमान, गति, ध्वनि, टक्कर और दबाव जैसे भौतिक डेटा का पता लगाने के लिए सेंसर हैं। बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन करने के लिए उनके पास कुशल प्रोसेसर, कई सेंसर और विशाल मेमोरी है। इसके अलावा, वे अपनी गलतियों से सीखने में सक्षम हैं और वे नए वातावरण के लिए अनुकूल हो सकते हैं।

सेल्फ ड्राइविंग कार (Self-Driving Cars)

क्या आपने कभी ऐसी कारों के बारे में सुना है जो बिना ड्राइवर के चलती हैं, जो केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों और स्वचालित सीखने द्वारा निर्देशित हैं? टेस्ला (Tesla) एक स्व-ड्राइविंग वाहन लॉन्च करने वाले पहले मोटर वाहन ब्रांडों में से एक था, और ऑडी, कैडिलैक और वोल्वो पहले से ही अपने स्वयं के मॉडल विकसित कर रहे हैं।

एक सुपरहुमन डॉक्टर (A Superhuman Doctor)

AI न केवल पारिस्थितिकी तंत्र के कुछ क्षेत्रों को बचाने में सक्षम है, बल्कि यह मानव जीवन को भी बचा सकता है| एआई और गहन शिक्षा के माध्यम से, डॉक्टर कैंसर का तुरंत निदान कर सकते हैं, एक्स-रे के साथ फेफड़े के कैंसर के संभावित संकेतों का निदान करने के लिए चीनी स्टार्टअप इन्फ़र्विज़न डीप लर्निंग एंड इमेज रिकॉग्निशन टेक्नोलॉजी (जैसे फ़ेसबुक पहचानने के लिए चेहरे का उपयोग करता है) का उपयोग कर रहा है।

अन्य ग्रहों पर जीवन? (Life On Other Planets?)

नासा पहले से ही अन्य ग्रहों पर जीवन की तलाश के लिए एआई का उपयोग कर रहा है, जो “मंगल 2020” के लिए महत्वपूर्ण होगा, मिशन जहां लाल ग्रह को और अधिक अच्छी तरह से पता लगाया जाएगा। वे उपकरण जो वे भेजते हैं, जिन्हें रोवर्स के रूप में जाना जाता है, वे अधिक विस्तार से मंगल ग्रह के इलाके का पता लगाने में सक्षम होंगे और जीवन की संभावना को निर्धारित करने के लिए ग्रह के तत्वों के गुणों को प्रकट करेंगे।

एक गैर-मानव भाषा (A Non-Human Language)

फेसबुक ने हाल ही में अपने चैटबॉट्स को समझाने और आपस में बातचीत (चैटबॉट से चैटबॉट) सिखाने के लिए मशीन लर्निंग का इस्तेमाल शुरू किया है।

डाटा की सुरक्षा (Data security)

डिजिटल दुनिया में कदम रखने के साथ साइबर हमले बढ़ते जा रहे हैं। खुद एआई कार्यक्रमों के बारे में भी चिंताएं हैं जो सिस्टम के खिलाफ हैं।

Automatic exploit generation (AEG) एक बॉट है जो यह निर्धारित कर सकती है कि एक सॉफ्टवेयर बग, जो सुरक्षा समस्याओं का कारण हो सकता है, शोषक है। यदि एक भेद्यता पाई जाती है, तो बॉट स्वचालित रूप से इसे सुरक्षित करता है। एईजी सिस्टम स्वचालित हस्ताक्षर पीढ़ी के एल्गोरिदम को विकसित करने में मदद करता है जो साइबर हमले की संभावना का अनुमान लगा सकता है।

PatternEx और MIT के कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (CSAIL) ने AI2 नाम से एक AI प्लेटफॉर्म तैयार किया है जो मौजूदा सिस्टम से बेहतर साइबर अटैक का अनुमान लगाता है। प्लेटफॉर्म एक्टिव कॉन्टेक्चुअल मॉडलिंग का उपयोग करता है, एक मानव विश्लेषक और एआई सिस्टम के बीच एक निरंतर प्रतिक्रिया लूप, एक हमले का पता लगाने की दर प्रदान करने के लिए जो कि केवल 10 के कारक द्वारा एमएल-समाधान से बेहतर है।

एक संस्थागत खुफिया कंपनी डीप इंस्टिंक्ट का कहना है कि मैलवेयर कोड हर पुनरावृत्ति में 2% -10% के बीच भिन्न होता है और यह कि इसका AI मॉडल विविधताओं को संभालने में सक्षम है और सटीक रूप से भविष्यवाणी करता है कि कौन सी फाइलें मैलवेयर हैं।

क्लाउड कम्प्यूटिंग

क्लाउड कम्यूटिंग (Cloud Computing) या मेघ संगणना वास्तव में इंटरनेट-आधारित प्रक्रिया और कंप्यूटर ऐप्लीकेशन का इस्तेमाल है। गूगल एप्स क्लाउड कंप्यूटिंग का एक उदाहरण है जो बिजनेस ऐप्लीकेशन ऑनलाइन मुहैया कराता है और वेब ब्राउजर का इस्तेमाल कर इस तक पहुंचा जा सकता है।

इंटरनेट पर सर्वरों में जानकारियाँ (अनुप्रयोग, वेब पेजेस, प्रोग्राम इत्यादि सभी) सदा सर्वदा के लिए भंडारित रहती हैं और ये उपयोक्ता के डेस्कटॉप, नोटबुक, गेमिंग कंसोल इत्यादि पर आवश्यकतानुसार अस्थाई रूप से संग्रहित रहती हैं। इसे थोड़ा विस्तारित और सरल रूप में कहें तो सीधी सी बात है कि अब तक जो सॉफ्टवेयर प्रोग्राम आप स्थानीय रूप से अपने कम्प्यूटर और लैपटॉप-नोटबुक पर संस्थापित करते रहे थे, अब इनकी कतई आवश्यकता नहीं होगी क्योंकि ये सब सॉफ्टवेयर अब आपको वेब सेवाओं के जरिए मिला करेंगी। वेब होस्टिंग के क्षेत्र में भी क्लाउड का उपयोग कर नवीनतम प्रकार की वेब होस्टिंग सेवा क्लाउड होस्टिंग प्रस्तुत की गई है। यही नहीं, गूगल गियर जैसे अनुक्रमों के जरिए आपको इस तरह की बहुत सारी सुविधाएं ऑफ़लाइन भी मिला करेंगीं।

क्लाउड कंप्यूटिंग कंप्यूटिंग की एक शैली है जिसमें गतिक रूप से परिमाप्य और अक्सर आभासी संसाधनों को इंटरनेट पर एक सेवा के रूप में उपलब्ध कराया जाता है।

क्लाउड कप्युटिंग सेवाएं अक्सर सामान्य वाणिज्यिक अनुप्रयोगों को ऑनलाइन उपलब्ध कराती हैं और एक वेब ब्राउजर से उपलब्ध होती हैं, जबकि सॉफ्टवेयर और डेटा सर्वर पर संग्रहित होते हैं।

इंटरनेट के लिए शब्द क्लाउड का उपयोग एक रूपक के रूप में किया जाता है, यह इस बात पर आधारित होता है कि कम्पूटर नेटवर्क आरेख में इंटरनेट का वर्णन कैसे किया जाता है और यह इसमें छिपे हुए जटिल बुनियादी सरंचना के लिए एक सारांश है।

इस शब्द का पहला शैक्षणिक उपयोग प्रोफेसर रामनाथ के. चेलाप्पा के द्वारा किया गया (वर्तमान में गोइज़ुएटा बिजनेस स्कूल, एमोरी विश्वविद्यालय में हैं) जिन्होंने इसे मूल रूप से एक कम्प्यूटिंग प्रतिमान के रूप में परिभाषित किया जहां कम्प्यूटिंग की सीमाओं का निर्धारण तकनीकी सीमाओं के बजाय आर्थिक तर्क के द्वारा किया जायेगा .

प्रमुख विशेषताएं 

• कम लागत - किसी उद्यम को कम या लगभग शून्य लागत पर आरम्भ किया जा सकता है। चलाने का खर्च भी कम है क्योंकि इसमें उपभोग के अनुसार भुगतान की सुविधा उपलब्ध है।
• तेज गति - क्लाउड कंप्यूटिंग कम्पनीज डिमांड होने पर आपको कुछ भी रिसोर्स कुछ ही समय में प्रोवाइड कर सकती है
• क्लाउड कम्प्यूटिंग की सुविधाएँ एपीआई (API) के माध्यमभी इसका उपयोग किया जा सकता है क्योंकि यह ब्राउजर पर आधारित है।
• विश्वशनीयता - चूंकि यह बड़े एवं विश्वसनीय कम्पनियों द्वारा प्रदत्त सेवा है (जैसे अमेजन डॉट काम) - यह बहुत विश्वसनीय है।
• आवश्यकता के अनुसार कम-ज्यादा करने की सुविधा (स्केलेबिलिटी) - आप कम क्षमता किराये से ले सकते हैं और जैसे ही आपको लगे कि आपको अधिक क्षमता की आवश्यकता है, अधिक क्षमता खरीद लीजिये। यह बदलाव एक घंटे से भी कम समय में किया जा सकता है।
• पर्यावरण से अनुकूलता - क्लाउड ऊर्जा की बचत करने के साथ ही कार्बन उत्सर्जन कम कर पर्यावरण को बचाने में सहायता करता है।

क्लाउड कंप्यूटिंग के लाभ 

क्लाउड कंप्यूटिंग कंपनियों के प्रौद्योगिकी खर्च में कमी लाता है, क्योंकि इसे संबद्ध ऐप्लीकेशन सदस्यता शुल्क चुका कर ऑनलाइन के जरिये किराए पर लिया जा सकता है।

क्लाउड कंप्यूटिंग तकनीक समय की बचत, इन्फ्रास्ट्रक्चर लागत में कमी, डाटा भंडारण में सुगमता, ऐप्लीकेशन प्रबंधन खर्च आदि में अहम भूमिका निभाती है।

क्लाउड कम्प्युटिंग के किराये का मॉडल भी बहुत सुविधाजनक है। यहां तक कि इसे एकाध घंटे के लिये किराये पर लिया जा सकता है। अतिरिक्त स्थानीय सॉफ्टवेयर एमएफपी ब्राउज़र के अलावा आवश्यक नहीं है 

• उपयोगकर्ताओं को सीधे, क्लाउड  के लिए पेपर दस्तावेजों हस्तांतरण कर सकते हैं भौतिक भंडारण की लागत को कम करने • सहज यूजर इंटरफेस किसी को भी इस प्रणाली का उपयोग करने के लिए
Cloud Computing Services

क्लाउड कंप्यूटिंग सर्विसेज इंटरनेट या समर्पित नेटवर्क पर एक सेवा के रूप में सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) प्रदान करती हैं, जिसमें मांग के आधार पर वितरण और उपयोग के आधार पर भुगतान होता है। क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाएं पूर्ण अनुप्रयोगों और विकास प्लेटफार्मों से लेकर सर्वर, स्टोरेज और वर्चुअल डेस्कटॉप तक होती हैं

क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं का उपयोग कौन करता है और क्यों?

कॉर्पोरेट और सरकारी इकाइयां क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं का उपयोग विभिन्न प्रकार के एप्लिकेशन और बुनियादी सुविधाओं की जरूरतों जैसे कि सीआरएम, डेटाबेस, कंप्यूट और डेटा स्टोरेज को संबोधित करने के लिए करती हैं। एक पारंपरिक आईटी वातावरण के विपरीत, जहां सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर को विभाग द्वारा वित्त पोषित किया जाता है और महीनों तक लागू किया जाता है, क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाएं आईटी संसाधनों को मिनटों में घंटों तक पहुंचाती हैं और वास्तविक उपयोग के लिए लागतों को संरेखित करती हैं। नतीजतन, संगठनों में अधिक चपलता है और अधिक कुशलता से खर्चों का प्रबंधन कर सकते हैं। इसी तरह, उपभोक्ता क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं का उपयोग अनुप्रयोग उपयोग, स्टोर, शेयर और सामग्री की सुरक्षा के लिए करते हैं, और किसी भी वेब-कनेक्टेड डिवाइस से पहुंच को सक्षम करते हैं।

क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाएं कैसे काम करती हैं

क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं में कई सामान्य विशेषताएं हैं:

वर्चुअलाइजेशन- क्लाउड कंप्यूटिंग सर्वर और स्टोरेज वर्चुअलाइजेशन का उपयोग बड़े पैमाने पर / आवंटन संसाधनों को तेजी से आवंटित करने के लिए करता है

मल्टी-टेनेंसी-स्रोतों को पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं को प्राप्त करने के लिए कई उपयोगकर्ताओं के बीच तालमेल और साझा किया जाता है

नेटवर्क-एक्सेस - संसाधनों को विभिन्न उपकरणों (कंप्यूटर, टैबलेट, स्मार्टफोन) का उपयोग करके वेब-ब्राउज़र या पतले क्लाइंट के माध्यम से एक्सेस किया जाता है।

मांग पर - संसाधन पूर्व-परिभाषित कॉन्फ़िगरेशन के एक ऑनलाइन कैटलॉग से स्व-प्रावधान हैं

लोचदार-स्रोत स्वचालित रूप से ऊपर या नीचे पैमाने पर हो सकते हैं

मीटरिंग / चार्जबैक-सोर्स उपयोग को सेवा व्यवस्था के आधार पर ट्रैक और बिल किया जाता है

आंतरिक या तीसरे पक्ष के सेवा प्रदाताओं द्वारा क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के कई प्रकारों में से, सबसे आम हैं:

सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर (SaaS) - सॉफ्टवेयर सास प्रदाता द्वारा स्वामित्व और प्रबंधित किए गए कंप्यूटरों पर चलता है, बनाम स्थापित और उपयोगकर्ता कंप्यूटरों पर प्रबंधित होता है। सॉफ्टवेयर सार्वजनिक इंटरनेट पर उपलब्ध है और आम तौर पर मासिक या वार्षिक सदस्यता पर दिया जाता है।

एक सेवा (IaaS) के रूप में बुनियादी ढांचा - कंप्यूट, भंडारण, नेटवर्किंग और अन्य तत्व (सुरक्षा, उपकरण) Iaa प्रदाता द्वारा सार्वजनिक इंटरनेट, वीपीएन या समर्पित नेटवर्क कनेक्शन के माध्यम से प्रदान किए जाते हैं। उपयोगकर्ता ऑपरेटिंग सिस्टम, एप्लिकेशन और इन्फ्रास्ट्रक्चर पर चलने वाली सूचनाओं का उपयोग करते हैं और उपयोग करके भुगतान करते हैं।

सेवा के रूप में प्लेटफ़ॉर्म (PaaS) - क्लाउड-आधारित एप्लिकेशन बनाने और संचालित करने के लिए आवश्यक सभी सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर, सार्वजनिक इंटरनेट, वीपीएन या समर्पित नेटवर्क कनेक्शन के माध्यम से Paas प्रदाता द्वारा प्रदान किए जाते हैं। उपयोगकर्ता प्लेटफ़ॉर्म के उपयोग से भुगतान करते हैं और नियंत्रित करते हैं कि उनके जीवनचक्र में अनुप्रयोगों का उपयोग कैसे किया जाता है।

क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के लाभ

क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाएं शामिल करने के लिए कई लाभ प्रदान करती हैं:

तेज़ कार्यान्वयन और मूल्य का समय

कहीं भी अनुप्रयोगों और सामग्री तक पहुंच

मांग को पूरा करने के लिए तेजी से स्केलेबिलिटी

अवसंरचना निवेशों का अधिक उपयोग

कम अवसंरचना, ऊर्जा और सुविधा लागत

ग्रेटर आईटी स्टाफ उत्पादकता और संगठन भर में

बढ़ी हुई सुरक्षा और सूचना संपत्तियों की सुरक्षा

गूगल प्ले स्टोर क्या हैं? (What is Google Play Store)

Google Play Store आपको लाखों ऐप्स और गेम्स तक पहुंच प्रदान करता है जिन्हें आप अपने एंड्रॉइड डिवाइस पर डाउनलोड कर सकते हैं। यह फिल्मों, किताबों और संगीत जैसी चीजों की पेशकश भी करता है, हालांकि ये सभी हर देश में उपलब्ध नहीं हैं।

Play Store का उपयोग करने के लिए, पहली चीज़ जो आपके लिए आवश्यक है वह एक Google account है – यदि आपके पास गूगल अकाउंट नहीं है तो आप सामग्री ब्राउज़ या डाउनलोड नहीं कर सकते। आप इसे कुछ ही मिनटों में मुफ्त में सेट कर सकते हैं|

एक बार जब आप Android डिवाइस पर अपने Google account में साइन इन हो जाते हैं, तो आप Play Store ऐप के माध्यम से एंड्रॉइड ऐप, गेम और विभिन्न अन्य सामग्री की रोमांचक दुनिया की खोज शुरू करने के लिए तैयार हैं|

Google Play, जिसे पहले एंड्रॉइड मार्केट के रूप में जाना जाता था, यह मोबाइल डिवाइस और टैबलेट्स पर  उपलब्ध है जो एंड्रॉइड ऑपरेटिंग सिस्टम (ओएस), सपोर्टेड क्रोम ओएस डिवाइस और वेब पर चलते हैं। उपयोगकर्ता Google Play और तृतीय-पक्ष डेवलपर्स से सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन ब्राउज़ करने, खरीदने और डाउनलोड करने के लिए Google Play पर पहुंच सकते हैं।

Google Play Store, Google Mobile Service (GMS) को चलाने वाले Android डिवाइस पर प्रीइंस्टॉल्ड आता है और इसे Chrome book, Chromeboxes और Chrombases जैसे संगत Chrome OS डिवाइस पर इनस्टॉल किया जा सकता है। यदि कोई एप्लिकेशन वेब के माध्यम से खरीदा जाता है, तो एक उपयोगकर्ता यह निर्दिष्ट कर सकता है कि एप्लिकेशन को किन डिवाइस को इनस्टॉल किया जाना चाहिए। इसमें वेयर ओएस स्मार्टवॉच और एंड्रॉइड टीवी सेट जैसे डिवाइस शामिल हैं।

क्लाउड में खरीदारी संग्रहीत की जाती है, ताकि वेब और मोबाइल खाते सिंक रहें और सभी डिवाइस पर सामग्री उपलब्ध हो सके। मैलवेयर सुरक्षा Google Play Protect के माध्यम से प्रदान की जाती है, जो एक खतरे का पता लगाने वाली सेवा है जो प्रत्येक दिन 50 बिलियन से अधिक ऐप्स को स्कैन और सत्यापित करती है। सेवा Google Play नीतियों का उल्लंघन करने वाले एप्लीकेशन को भी निलंबित कर सकती है।

6 मार्च 2012 को Google Play Store लॉन्च किया गया था, जो Android Market और अन्य डिजिटल सेवाओं जैसे Google Music और Google eBookstore को एक प्रस्ताव में समेकित करता है। वर्तमान में, स्टोरफ्रंट 190 से अधिक देशों और क्षेत्रों में उपलब्ध है।

How to find and download app on Google Play Store

Google Play के ऐप अनुभाग में 1.43 मिलियन से अधिक ऐप हैं, इतने सारे एप्प में से अपने पसंदीदा ऐप को ढूंढना थोड़ा कठिन हो सकता है। आज हम आपको बताएँगे की आप कैसे Google play store पर एप्प ढूंढ सकते हैं और उन्हें डाउनलोड भी कर सकते हैं-

• सबसे पहले आप अपने मोबाइल में Google Play Store ऐप खोलें।
• नोट: आप play.google.com पर भी जा सकते हैं।
• इसके बाद आप कंटेंट सर्च करने के लिए सर्च बार पर टैप करे| या आप categories ऑप्शन पर क्लिक कर सकते है जहाँ आपको कई केटेगरी दिखाई देंगी जैसे – Music, Games, Books, Video, Apps आदि|
• किसी एक आइटम या एप्प को चुनिए।
• और इंस्टॉल पर क्लिक करें।
• कुछ समय बाद आपके मोबाइल में वह एप्प इनस्टॉल हो जायेंगा|
• अब आप इसे Open करके इसका प्रयोग कर सकते हैं|

आईफ़ोन में एप्प स्टोर क्या हैं? (What is App Store in iPhone?)

ऐप स्टोर एक डिजिटल डिस्ट्रीब्यूशन प्लेटफ़ॉर्म है, जिसे एप्पल इंक द्वारा अपने आईओएस ऑपरेटिंग सिस्टम पर मोबाइल एप्प के लिए विकसित किया गया है| एप्प स्टोर यूजर्स को एप्पल के आईओएस सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट के साथ विकसित किए गए एप्लिकेशन को ब्राउज़ करने और डाउनलोड करने की अनुमति देता है। इस ऐप को आईफोन स्मार्टफोन, आईपॉड टच हैंडहेल्ड कंप्यूटर या आईपैड टैबलेट कंप्यूटर पर डाउनलोड किया जा सकता है, और कुछ को आईफोन ऐप के एक्सटेंशन के रूप में एप्पल वॉच स्मार्टवॉच या 4 जी-जेनरेशन या नए एप्पल टीवी में स्थानांतरित किया जा सकता है।

एप्पल द्वारा ऐप स्टोर को 10 जुलाई 2008 को ओपन किया गया था, जिसमें 500 एप्लिकेशन उपलब्ध थी। 2017 तक, स्टोर में 2.1 मिलियन से अधिक ऐप हैं। जिनके द्वारा  आप अपने एप्पल फ़ोन में कई प्रकार के ऐप, संगीत, फिल्में और टीवी शो का आनंद ले सकते हैं|

एप्प्स आपके द्वारा कुछ भी करने के तरीके को बदल सकते हैं, चाहे वह बनाना हो, सीखना हो, गेम खेलना हो या और भी बहुत कुछ करना हो। ऐप स्टोर नए ऐप को खोजने के लिए सबसे अच्छी जगह है जो आपको उन एप्प तक पहुचने की अनुमति देता है जिन्हें आप यूज करना चाहते हैं|

ऐप स्टोर में कई टैब होते हैं जो आपके लिए नए ऐप की खोज करना आसान बनाते है- जैसे Today Tab, Games Tab, Apps Tab आदि|

ऐप की होम स्क्रीन ऐप स्टोर की टुडे टैब होती है। टुडे टैब में चुनिंदा ऐप्स को रखा गया है, जिसमे Apple द्वारा उनकी गुणवत्ता या वर्तमान घटनाओं के लिए चुना गया है| आपको इस स्क्रीन पर गेम ऑफ द डे और ऐप ऑफ द डे भी मिलेंगे। दोनों ऐप को Apple द्वारा चुना गया है और दैनिक रूप से अपडेट किया जाता है, हालांकि आप नीचे स्क्रॉल करके पुराने चयन भी देख सकते हैं।

ऐप स्टोर में iOS 11 में ऐप्स सर्च कैसे करें (How to Search apps in the App Store)

हालाँकि, ऐप स्टोर को iOS 11 के साथ नया रूप मिल गया है|

• सबसे पहले App Store पर टैप करें।
• इसके बाद अपनी स्क्रीन के नीचे दाईं ओर magnifying glass पर टैप करें।
• अब आप जो भी सर्च करना चाहते हैं उसे टाइप करें और Search बटन पर टैप करें।

ऐप स्टोर में iOS 11 से ऐप और गेम कैसे डाउनलोड करें (How to download apps and games from the App Store)

• आप जिस ऐप या गेम को खरीदना चाहते हैं उसे टैप करें या download for free पर टैप करें।
• अगर यह मुफ्त है तो Get पर टैप करें और यदि Paid है तो price of the app पर टैप करें।
• टच आईडी को एक्टिव करने के लिए अपनी उंगली को होम बटन पर रखें|

iPhone और iPad पर ऐप्स कैसे अपडेट करें (How to Update apps on iPhone and iPad)

• सबसे पहले App Store खोलें।
• दिखाई देने वाली स्क्रीन के नीचे Updates पर टैप करें।
• इसके बाद ऐप या गेम के आगे Updates बटन पर टैप करें जिसे अपडेट करने की आवश्यकता है।

ऐप स्टोर में iOS 10 और इसके पुराने वर्जन में ऐप और गेम सर्च कैसे करें (How to Search apps and games from the App Store in iOS 10 and older)

पहली चीज जो आपको करने की ज़रूरत है वह उन एप्लिकेशन और गेम को ढूंढना है जिन्हें आप अपने संग्रह में जोड़ना चाहते हैं।

• सबसे एहले App Store ऐप खोलें।
• स्क्रीन के नीचे Search आइकन पर टैप करें।
• इसके बाद उस ऐप का नाम टाइप करें जिसे आप सर्च करना चाहते हैं।
• फिर अपने कीबोर्ड पर Search पर टैप करें।

टॉप चार्ट द्वारा सर्च कैसे करें  (How to search by top Charts)

आप अपने दिलचस्प ऐप्स के लिए ऐप स्टोर भी ब्राउज़ कर सकते हैं। लोकप्रिय ऐप्स खोजने का एक तरीका स्क्रीन के निचले भाग में टॉप चार्ट्स को टैप करना है, जो ऐप स्टोर में टॉप पेड, फ्री और ग्रॉसिंग ऐप की सूची दिखाता है।

IOT और बिग डाटा

इन्टरनेट ऑफ़ थिंग्स क्या होता है 

• इस शब्द को केविन एशटन द्वारा पहली बार इस्तेमाल किया गया था और उन्होंने कहा था कि ये एक ऐसी प्रणाली है, जहां इंटरनेट सर्वव्यापक सेंसर के माध्यम से भौतिक दुनिया से जोड़ा जा सकता है.
• इंटरनेट ऑफ थिंग्स के जरिए कई प्रकार के प्रौद्योगिकियों और उपकरणों को एक साथ जोड़ा जा सकता है.

इंटरनेट ऑफ थिंग्स के प्रयोग

• स्मार्ट होम (Smart Home)
• स्मार्ट वियरेबल जैसे स्मार्ट वाच (Smart Wearable)
• निर्माण (Manufacturing)
• चिकित्सा और स्वास्थ्य प्रणाली (Medical and Healthcare systems)
• पर्यावरण की निगरानी (Environmental monitoring)
• परिवहन (Transportation)
• ऊर्जा प्रबंधन (Energy management)

बिग डाटा 

• बिग डेटा भी डेटा है लेकिन एक विशाल आकार के साथ।
• बिग डेटा एक शब्द है जिसका उपयोग डेटा के संग्रह का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो आकार में विशाल है और समय के साथ तेजी से बढ़ रहा है।
• इस तरह के डेटा इतने बड़े और जटिल हैं कि कोई भी पारंपरिक डेटा प्रबंधन उपकरण इसे स्टोर करने या इसे कुशलता से संसाधित करने में सक्षम नहीं हैं।

बिग डाटा के उदाहरण 

• न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज प्रति दिन व्यापार से सम्बंधित लगभग एक टेराबाइट डेटा उत्पन्न करता है।
• हर दिन लगभग 500 से ज्यादा टेराबाइट डाटा सोशल मीडिया साइट फेसबुक के डेटाबेस में शामिल हो जाता है| यह डेटा मुख्य रूप से फोटो और वीडियो अपलोड, मैसेज एक्सचेंज, कमेंट डालने आदि के संदर्भ में उत्पन्न होता है।
• एक सिंगल जेट इंजन 30 मिनट की उड़ान के समय में 10 टेराबाइट से भी ज्यादा डाटा उत्पन्न कर सकता है।