भारत की एआई तत्परता | Current Affairs (Hindi): Daily, Weekly & Monthly - UPSC PDF Download

भारत का एआई बाजार

क्यों समाचार में?
भारत की जीडीपी 3.5 ट्रिलियन यूएसडी तक पहुँच गई है, जो एक दशक में लगभग दोगुनी हो गई है, जो प्रभावशाली आर्थिक विकास को दर्शाता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पर जोर परिवर्तनकारी परिवर्तनों के लिए महत्वपूर्ण है।

भारत के एआई बाजार की मुख्य विशेषताएँ

• विभिन्न क्षेत्रों में बढ़ती अपनाने की प्रवृत्ति: एआई को भारत के विभिन्न क्षेत्रों में एकीकृत किया जा रहा है, जिसमें राष्ट्रीय एआई रणनीति और राष्ट्रीय एआई पोर्टल जैसी पहलों का योगदान है।
• डेटा एनालिटिक्स पर जोर: कंपनियाँ विश्लेषण का उपयोग करके अंतर्दृष्टि प्राप्त कर रही हैं, संचालन में सुधार कर रही हैं और नवाचार को बढ़ावा दे रही हैं, जिसे NASSCOM के AI for All कार्यक्रम जैसी पहलों से समर्थन मिल रहा है।
• उभरते एआई क्लस्टर: बेंगलुरु, हैदराबाद, मुंबई, चेन्नई, पुणे, और राष्ट्रीय राजधानी क्षेत्र (NCR) जैसे प्रमुख शहर मजबूत एआई क्लस्टर विकसित कर रहे हैं, जो अनुकूल नीतियों और शैक्षणिक संस्थानों द्वारा संचालित हैं।
• बेंगलुरु: इसे अक्सर "भारत की सिलिकॉन वैली" कहा जाता है, यहाँ 2,000 से अधिक स्टार्टअप्स हैं और वार्षिक 400 से अधिक पेटेंट फाइल होते हैं।
• अनुसंधान और विकास: IIT, ISI, और IISc जैसे संस्थान भारत में एआई अनुसंधान के अग्रणी हैं, जो वैश्विक ज्ञान में महत्वपूर्ण योगदान दे रहे हैं।
• निवेश के अवसर: भारत के एआई बाजार में विशाल अवसर हैं, जिसमें IoT के लिए सटीक कृषि, बैंकिंग में धोखाधड़ी पहचान, और स्वास्थ्य सेवा में एआई-संचालित भविष्यवाणी निदान शामिल हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) क्या है?

बारे में: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का अर्थ है मशीनों की वह क्षमता जो ऐसे कार्यों को करने की होती है जो सामान्यतः मानव बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है, जैसे कि सीखना, तर्क करना, और भाषा को समझना। AI के सामान्य अनुप्रयोगों में वर्चुअल असिस्टेंट, भविष्यवाणी विश्लेषण, और रोबोटिक्स शामिल हैं, जो उपकरणों की दक्षता को बढ़ाते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिभाषा सबसे पहले जॉन मैकार्थी द्वारा दी गई थी, जो एक अग्रणी अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और संज्ञानात्मक वैज्ञानिक थे।

विशेषताएँ और घटक:

AI की एक प्रमुख विशेषता है इसके द्वारा तर्क करना और विशेष लक्ष्यों को प्रभावी ढंग से प्राप्त करने के लिए क्रियाएँ लेना। AI के क्षेत्र में, मशीन लर्निंग (ML) एक उप-सेट है जो सिस्टम को डेटा से सीखने की अनुमति देता है। डीप लर्निंग (DL) तकनीकें, जो ML का एक और उप-सेट हैं, विशाल मात्रा में असंरचित डेटा जैसे कि पाठ, चित्र, और वीडियो का विश्लेषण करती हैं।

AI के प्रकार:

• प्रतिक्रियात्मक एआई: ये सिस्टम इनपुट के आधार पर आउटपुट को अनुकूलित करते हैं लेकिन पिछले अनुभवों से नहीं सीखते। एक उदाहरण शतरंज खेलने वाला एआई है।
• सीमित मेमोरी एआई: ये सिस्टम पिछले अनुभवों के आधार पर अनुकूलित होते हैं लेकिन इनकी मेमोरी क्षमता सीमित होती है। स्वायत्त वाहन जो अपने वातावरण से सीखते हैं इसका उदाहरण है।
• थ्योरी-ऑफ-माइंड एआई: ये पूरी तरह से अनुकूलनशील सिस्टम हैं जो व्यापक रूप से सीखने और बनाए रखने में सक्षम होते हैं, जैसे कि उन्नत चैटबॉट्स जो ट्यूरिंग टेस्ट पास कर सकते हैं।
• स्व-ज्ञानी एआई: यह एक काल्पनिक अवधारणा है जहाँ सिस्टम संवेदनशील और अपनी उपस्थिति के प्रति जागरूक होते हैं, जो मुख्यतः विज्ञान कथा में पाया जाता है।

AI, ML, और DL के बीच अंतर:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI): AI मशीनों द्वारा मानव बुद्धिमत्ता का अनुकरण करने की प्रक्रिया है, जिससे ऐसे कार्य किए जा सकें जो सामान्यतः मानव संज्ञानात्मक कार्यों की आवश्यकता होती है।
• मशीन लर्निंग (ML): ML AI का एक उप-सेट है जो डेटा से सीखने के लिए एल्गोरिदम पर केंद्रित है, बिना प्रत्येक कार्य के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए।
• डीप लर्निंग (DL): DL ML का एक उप-सेट है जो डेटा से सीखने के लिए कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, मानव मस्तिष्क की सूचना प्रसंस्करण विधि की नकल करता है।

वैश्विक एआई का वर्तमान शासन

• भारत: NITI Aayog ने राष्ट्रीय एआई रणनीति और Responsible AI for All रिपोर्ट जैसे मार्गदर्शक दस्तावेज विकसित किए हैं, जो सामाजिक और आर्थिक समावेशन, नवाचार, और एआई विकास में विश्वसनीयता पर जोर देते हैं।
• यूनाइटेड किंगडम: यूके ने एआई पर मौजूदा कानूनों को लागू करने के लिए एक हल्का नियामक दृष्टिकोण अपनाया है। एक श्वेत पत्र में कंपनियों के लिए पाँच सिद्धांतों का उल्लेख किया गया है, जिसमें सुरक्षा, पारदर्शिता, निष्पक्षता, जवाबदेही, और विवादास्पदता शामिल हैं।
• संयुक्त राज्य अमेरिका: अमेरिका ने एआई बिल ऑफ राइट्स (AIBoR) का ब्लूप्रिंट पेश किया है, जो AI के संभावित खतरों को नागरिक और आर्थिक अधिकारों पर उजागर करता है और स्वास्थ्य और शिक्षा जैसे विशेष क्षेत्रों के लिए शासन रणनीतियाँ प्रदान करता है।
• चीन: 2022 में, चीन ने एल्गोरिदम को लक्षित करने वाले पहले राष्ट्रीय रूप से बाध्यकारी नियमों को लागू किया, विशेष रूप से जानकारी के प्रसार और प्रभाव को नियंत्रित करने के लिए अनुशंसा एल्गोरिदम को विनियमित किया।

भारत में एआई की भूमिका आर्थिक विकास में

• बैंकिंग और वित्त: एआई बैंकिंग क्षेत्र में संचालन को स्वचालित कर रहा है, जैसे डेटा प्रविष्टि और अनुपालन जांच के लिए रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) का उपयोग, जो परिचालन लागत को 25% तक कम कर सकता है। एआई एल्गोरिदम धोखाधड़ी पहचान और ग्राहक समर्थन में भी महत्वपूर्ण हैं, जिनसे इस क्षेत्र को वार्षिक 7.3 बिलियन यूएसडी की बचत होने की उम्मीद है।
• स्वास्थ्य सेवा: एआई भारत में निदान और उपचार को क्रांतिकारी बना रहा है, जिसमें एल्गोरिदम चिकित्सा चित्रों का विश्लेषण करते हैं, जैसे कि तपेदिक और मधुमेह रेटिनोपैथी, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक सटीक और तेज होते हैं। आयुष्मान भारत योजना जैसी पहलों को एआई द्वारा समर्थन मिलता है, जो स्वास्थ्य सेवा की डिलीवरी और प्रबंधन दक्षता में सुधार करती हैं।
• कृषि: एआई खाद्य सुरक्षा और ग्रामीण आय वृद्धि में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है, जो सटीक खेती का उपयोग करता है, जो उपग्रह इमेजरी और IoT डेटा का विश्लेषण करता है। एआई की मदद से कीट प्रकोप की भविष्यवाणी और फसल उपज पूर्वानुमान में सुधार होता है।
• ई-कॉमर्स: एआई भारत के उभरते ई-कॉमर्स क्षेत्र में वृद्धि को बढ़ावा दे रहा है, व्यक्तिगत खरीददारी के अनुभवों को बेहतर बनाते हुए और मांग की भविष्यवाणी और लॉजिस्टिक्स स्वचालन के माध्यम से आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित कर रहा है। लक्षित एआई-संचालित विपणन रणनीतियाँ ग्राहक सहभागिता और रूपांतरण दरों में सुधार कर रही हैं।
• नवाचार को बढ़ावा देना: एआई विभिन्न उद्योगों में नवाचार को बढ़ावा दे रहा है, जिसमें स्वास्थ्य सेवा और फिनटेक जैसे क्षेत्रों में एआई-संचालित स्टार्टअप्स की संख्या में वृद्धि हो रही है। NASSCOM की रिपोर्ट के अनुसार, एआई क्षेत्र अर्थव्यवस्था में महत्वपूर्ण योगदान देने के लिए तैयार है, नौकरियों का सृजन और आर्थिक गतिविधियों में विविधता को बढ़ावा देगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित भारत की पहलियाँ

• भारत का अपना एआई स्टैक बनाना: देश में एक मजबूत एआई बुनियादी ढाँचा और पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के प्रयास चल रहे हैं।
• INDIAai: विभिन्न क्षेत्रों में एआई के उपयोग को बढ़ावा देने और सुविधा प्रदान करने के लिए एक राष्ट्रीय पहल।
• ग्लोबल पार्टनरशिप ऑन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (GPAI): भारत अंतरराष्ट्रीय सहयोग में सक्रिय रूप से भाग ले रहा है ताकि एआई अनुसंधान और अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाया जा सके।
• यूएस इंडिया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इनिशिएटिव: एआई विकास और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए अमेरिका के साथ संबंधों को मजबूत करना।
• युवाओं के लिए जिम्मेदार कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI): युवाओं में नैतिक और जिम्मेदार एआई प्रथाओं को बढ़ावा देना।
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान, विश्लेषण और ज्ञान समाकलन मंच: एआई अनुसंधान और ज्ञान साझा करने का समर्थन करने के लिए एक मंच।
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता मिशन: देश में एआई प्रगति और अनुप्रयोगों को बढ़ावा देने के लिए एक समर्पित मिशन।

भारतीय अर्थव्यवस्था में एआई से संबंधित चुनौतियाँ

• कुशल कार्यबल की कमी: एआई में शिक्षा और प्रशिक्षण को बढ़ाने के प्रयासों के बावजूद, भारत में एआई प्रतिभा की एक महत्वपूर्ण कमी है। कुशल पेशेवरों की मांग आपूर्ति से अधिक है, जो विभिन्न क्षेत्रों में एआई समाधानों को नवाचार और तैनात करने की क्षमता को सीमित कर रहा है।
• डेटा पहुंच और गुणवत्ता: प्रभावी एआई मॉडल के लिए विविध और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा सेट की आवश्यकता होती है। वर्तमान में, विशेष रूप से भारतीय भाषाओं के लिए डेटा सेट अक्सर अपर्याप्त होते हैं, जो मजबूत स्वदेशी एआई समाधानों के विकास में बाधा डालते हैं।
• उच्च कार्यान्वयन लागत: एआई प्रौद्योगिकियों के कार्यान्वयन से जुड़े व्यय, विशेष रूप से विनिर्माण और स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों में, रोकने वाली हो सकते हैं। ये लागत बुनियादी ढाँचे में निवेश और एआई प्रणाली के एकीकरण को शामिल करती हैं।
• बुनियादी ढाँचे की कमी: प्रभावी एआई तैनाती के लिए उन्नत क्लाउड कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचा आवश्यक है। हालाँकि AIRAWAT जैसी पहलों से प्रगति हुई है, भारत अब भी एआई अनुप्रयोगों को प्रभावी ढंग से स्केल करने के लिए आवश्यक सुविधाओं की कमी का सामना करता है।
• भू-राजनीतिक और नियामक चुनौतियाँ: वैश्विक भू-राजनीति में तनाव और निर्यात नियंत्रण नियम आवश्यक एआई प्रौद्योगिकियों तक पहुँच को सीमित कर सकते हैं। ऐसे प्रतिबंध भारत की एआई समाधानों के विकास और कार्यान्वयन की क्षमता को प्रभावित कर सकते हैं।

आगे का रास्ता

• एआई पारिस्थितिकी तंत्र का विकास: महत्वपूर्ण डिजिटलीकरण के बावजूद, भारत की कंप्यूट प्रवेश दर अभी भी कम है। जबकि राष्ट्र आईटी सेवाओं में उत्कृष्टता प्राप्त कर चुका है, ये वैश्विक 30 ट्रिलियन यूएसडी तकनीकी उद्योग का केवल 1% योगदान करती हैं।
• डेटा संप्रभुता: डेटा उपनिवेश का तात्पर्य विदेशी संस्थाओं द्वारा डेटा संसाधनों पर नियंत्रण और शोषण से है, जो डेटा संप्रभुता और राष्ट्रीय सुरक्षा के बारे में चिंताएँ पैदा करता है।
• डेटा गुणवत्ता और पहुंच: उच्च गुणवत्ता और विविध डेटा सेट प्रभावी एआई प्रशिक्षण के लिए आवश्यक हैं। डेटा संग्रह, सफाई, और लेबलिंग प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
• लगातार शिक्षा और कार्यबल विकास: एआई-संचालित भविष्य के लिए कार्यबल को तैयार करना महत्वपूर्ण है। एआई शिक्षा और अपस्किलिंग पर केंद्रित पहलों से व्यक्तियों को विकसित होते कार्य बाजार के लिए आवश्यक कौशल से लैस किया जा सकता है।
• अंतरराष्ट्रीय सहयोग और मानक: वैश्विक सहयोग ज्ञान और सर्वश्रेष्ठ प्रथाओं को साझा करने के लिए आवश्यक है। अंतरराष्ट्रीय मानकों और ढाँचों की स्थापना एआई विकास और कार्यान्वयन में इंटरऑपरेबिलिटी, निष्पक्षता, और सुरक्षा को बढ़ावा दे सकती है।