AI म्हणजे Artificial Intelligence – म्हणजेच कृत्रिम बुद्धिमत्ता. मानवासारखा विचार करणारा, शिकणारा व निर्णय घेणारा संगणक किंवा सॉफ्टवेअर यालाच AI म्हणतात. आज आपण ज्या स्मार्टफोन, वेबसाइट्स, गूगल असिस्टंट, चैटबॉट्स वापरतो त्यामागे AI चं सामर्थ्य आहे.
AI चा जन्म: 1950 ते 1960
1950 – Alan Turing आणि विचाराची क्रांती
-
Alan Turing हे एक प्रसिद्ध ब्रिटीश गणितज्ञ आणि संगणक शास्त्रज्ञ होते.
-
त्यांनी त्यांच्या “Computing Machinery and Intelligence” या लेखात एक महत्त्वाचा प्रश्न विचारला:
“Can Machines Think?” (मशिन्स विचार करू शकतात का?)
Turing Test म्हणजे काय?
-
Turing Test हे एक प्रकारचं परीक्षण आहे ज्यात संगणकाचा संवाद एखाद्या माणसासारखा वाटतो का, हे तपासलं जातं.
-
एखादा संगणक जर माणसासारखा संवाद साधत असेल आणि समोरच्याला हा संगणक आहे की माणूस, हे ओळखता आलं नाही, तर तो संगणक “AI” मानला जातो.
Turing Test आजही AI चे मूलभूत मापदंड मानले जाते.
Alan Turing यांना “AI चे वडील” असे मानले जाते.
1956 – AI चं अधिकृत नाव आणि प्रारंभ
-
John McCarthy, हे अमेरिकन संगणकशास्त्रज्ञ होते, त्यांनीच “Artificial Intelligence” हा शब्द सर्वप्रथम वापरला.
-
त्यांनी 1956 मध्ये Dartmouth College येथे एक सम्मेलन (conference) आयोजित केलं.
Dartmouth Conference – AI च्या जन्माचं ठिकाण:
-
ह्या संमेलनात जगातील काही सर्वोत्कृष्ट वैज्ञानिक आणि संशोधक एकत्र आले.
-
त्यांनी यंत्रांना शिकवणं, निर्णय घेणं आणि मानवी बुद्धिमत्तेसारखे वागणं यावर चर्चा केली.
या संमेलनामुळे AI ला एक स्वतंत्र संशोधन शाखा म्हणून मान्यता मिळाली.
पुढील वर्षांमध्ये संगणक शास्त्र, गणित, मानसशास्त्र, भाषाशास्त्र अशा विविध क्षेत्रांतील तज्ज्ञ AI च्या संशोधनात सहभागी झाले.
मुख्य मुद्दे :
-
1950 मध्ये Alan Turing ने AI ची संकल्पना मांडली.
-
त्यांनी Turing Test तयार केला, जो आजही वापरला जातो.
-
1956 मध्ये John McCarthy ने “Artificial Intelligence” हा शब्द वापरला. -
Dartmouth Conference ही AI च्या इतिहासातील मैलाचा दगड ठरली.
पहिला AI यंत्रमानव: 1960 ते 1980
या काळातील ऐतिहासिक पार्श्वभूमी:
1960 ते 1980 हा कालखंड कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (AI) दृष्टीने अत्यंत महत्त्वाचा होता. या कालावधीत संगणकांची क्षमता हळूहळू वाढू लागली होती आणि संशोधकांनी AI चे प्राथमिक प्रयोग सुरू केले होते.
या काळात ‘कृत्रिम बुद्धिमत्ता’ ही संकल्पना फक्त सैद्धांतिक नव्हती, तर तिचं प्रत्यक्ष वापरात रूपांतर होण्यास सुरुवात झाली होती.
ELIZA – पहिला चैटबॉट (1966)
ELIZA हा जगातील पहिला चैटबॉट होता.
Joseph Weizenbaum या वैज्ञानिकाने 1966 मध्ये MIT (Massachusetts Institute of Technology) येथे ELIZA विकसित केला.
ELIZA एक साधा Natural Language Processing प्रोग्राम होता जो माणसाशी संवाद साधत होता.
त्याला एक मानसोपचारतज्ज्ञाचे रूप देण्यात आले होते. वापरकर्ता जे विचारायचा, त्यावर तो विशिष्ट पद्धतीने उत्तर द्यायचा.
उदाहरण: वापरकर्ता म्हणेल, “माझा मित्र मला समजत नाही,” तर ELIZA उत्तर देईल, “तुम्हाला असं का वाटतं की तुमचा मित्र तुम्हाला समजत नाही?”
🔹 ELIZA मुळे लोकांना पहिल्यांदाच वाटलं की संगणक त्यांच्या भावना समजू शकतो.
AI संशोधनाचा विस्तार:
या काळात अनेक विद्यापीठे आणि संशोधन संस्था AI वर काम करू लागल्या.
प्रोग्रामिंग लॅंग्वेजेस, लॉजिक प्रोग्रामिंग, आणि सिम्युलेशनवर आधारित AI सिस्टम्स तयार होऊ लागल्या.
AI साठी स्वतंत्र अॅल्गोरिदम्स तयार होत होते – जसे की Search Algorithms, Decision Trees, आणि Pattern Recognition.
काही AI प्रोग्राम्स शतरंज किंवा गणिती कोडी सोडवण्यासाठी वापरले जात होते.
मर्यादा आणि अडचणी:
यंत्रणा खूप प्राथमिक होत्या – म्हणजे त्या केवळ नियमांनुसारच काम करायच्या.
संगणकांची प्रोसेसिंग पॉवर खूपच कमी होती, त्यामुळे complex कामे करता येत नव्हती.
डेटा स्टोरेज आणि स्मरणशक्ती मर्यादित होती.
यामुळे या काळात AI च्या प्रगतीला मर्यादा आल्या आणि अनेक प्रकल्प रद्द करण्यात आले.
AI चा थोडक्यात अंधारात काळ: 1980 ते 1990
या दशकात AI क्षेत्रात एकप्रकारचा “AI Winter” आला होता. याला “अंधाराचा काळ” असे का म्हटले जाते, ते खाली सविस्तरपणे समजून घेऊया.
AI Winter म्हणजे काय?
AI Winter म्हणजे असा काळ जेव्हा:
-
संशोधनामध्ये अपेक्षित प्रगती झाली नाही,
-
गुंतवणूकदारांनी पैसा देणे थांबवले,
-
सरकार व खासगी कंपन्यांनी निधी कमी केला,
-
आणि AI वरचा विश्वास तात्पुरता गमावला गेला.
अपेक्षा जास्त, पण तांत्रिक मर्यादा होत्या
-
1970-80 च्या सुरुवातीस AI बद्दल खूप आशा निर्माण झाल्या होत्या.
-
लोकांना वाटले की काही वर्षांतच संगणक मानवी बुद्धीची बरोबरी करतील.
-
पण त्यावेळचे संगणक जास्त गतीशिल किंवा शक्तिशाली नव्हते.
-
हार्डवेअर मर्यादा आणि स्टोरेजची कमी यामुळे AI सिस्टीम प्रभावीपणे काम करत नव्हत्या.
Expert Systems चा संथ विकास
-
1980 च्या दशकात Expert Systems (विशेषज्ञ प्रणाली) वापरून काही व्यवसायांमध्ये AI वापर सुरू झाला.
-
हे सॉफ्टवेअर विशेष ज्ञानावर आधारित निर्णय घेत होते.
-
पण ही सिस्टीम्स मर्यादित होती, अपडेट करणे कठीण होते, आणि ती वेळखाऊ प्रक्रिया होती.
-
त्यामुळे बऱ्याच कंपन्यांनी त्यांच्यावर विश्वास ठेवणे बंद केले.
निधीची कपात
-
सरकार आणि संस्था या प्रकल्पांवर भरपूर पैसा टाकत होत्या.
-
पण जेव्हा निकाल समाधानकारक नव्हते, तेव्हा निधी (funding) बंद करण्यात आला.
-
संशोधकांना प्रकल्प राबवण्यासाठी पैसा मिळत नव्हता.
AI बद्दलचा जनतेचा आणि उद्योग क्षेत्राचा भ्रमनिरास
-
लोकांनी AI वर खूप विश्वास ठेवला होता.
-
पण AI हे फक्त सैद्धांतिक प्रयोगातच चांगले आहे आणि प्रत्यक्ष जीवनात उपयोगी नाही, असा समज होऊ लागला.
-
त्यामुळे अनेक AI प्रकल्प रद्द झाले किंवा थांबले.
महत्वाचं – पूर्णपणे संपले नाही
-
हा काळ “अंधाराचा” होता, पण याचा अर्थ AI मृत झालं असा नाही.
-
काही संशोधक काम करतच राहिले – पण कमी प्रमाणात आणि फारसा गाजावाजा न करता.
AI मध्ये नवसंजीवनी: 1990 ते 2000
संगणकांची प्रोसेसिंग क्षमता वाढली, त्यामुळे AI चे नवे प्रयोग शक्य झाले.
1997 मध्ये IBM च्या Deep Blue संगणकाने गॅरी कास्पारोव या वर्ल्ड चॅम्पियनला बुद्धीबळात हरवलं – ही AI साठी मोठी उपलब्धी होती.
AI चे सुवर्णयुग: 2010 ते 2020
1. Deep Learning चा उदय
-
Deep Learning ही AI मधील एक शाखा आहे जी माणसाच्या मेंदूप्रमाणे शिकणारी Neural Networks वापरते.
-
यातून कंप्युटर मोठ्या प्रमाणात डेटा शिकून निर्णय घेऊ लागला.
-
उदाहरण: Google Photos चे चेहरावळ ओळखणे, Netflix चे movie suggestions, etc.
2. Neural Networks चे विस्तार
-
Artificial Neural Networks म्हणजे संगणकाने मेंदूप्रमाणे शिकण्याची आणि विचार करण्याची प्रणाली.
-
2012 मध्ये ImageNet स्पर्धेत AlexNet या Deep Neural Network ने जबरदस्त यश मिळवलं.
-
यामुळे सगळ्या जगाचं लक्ष AI कडे वळलं.
3. Machine Learning चा व्याप्ती वाढला
-
मशीन लर्निंगमध्ये संगणक स्वतःहून डेटा वरून शिकतो आणि निर्णय घेतो.
-
हे तंत्रज्ञान अनेक कंपन्यांनी वापरायला सुरुवात केली – जसं की Amazon, Facebook, Google.
4. प्रसिद्ध AI तंत्रज्ञानांचा विकास
-
ChatGPT: OpenAI कडून तयार झालेला भाषा समजणारा आणि उत्तर देणारा मॉडेल.
-
Alexa / Google Assistant / Siri: व्हॉइस असिस्टंट्स जे तुमच्या आवाजावरून सूचना समजून घेतात.
-
Tesla चे Self-Driving Cars: कार्स ज्या AI च्या मदतीने रस्ता, वाहतूक, आणि धोके ओळखून स्वतः चालवतात.
5. AI चा विविध क्षेत्रांमध्ये वापर
| क्षेत्र | AI चा वापर |
|---|---|
| आरोग्य | रोग निदान, औषध संशोधन, वैद्यकीय सल्ला (AI Doctors) |
| शिक्षण | वैयक्तिक शिक्षण पद्धती, स्मार्ट ट्यूटर |
| वाहतूक | ट्राफिक व्यवस्थापन, स्वयंचलित वाहनं |
| बँकिंग | फ्रॉड डिटेक्शन, क्रेडिट स्कोअरिंग, चॅटबॉट्स |
| मार्केटिंग | ग्राहकांच्या वागणुकीचा अभ्यास, वैयक्तिक जाहिरात |
6. AI ला मिळालेलं व्यावसायिक मान्यता
-
जगातील मोठ्या कंपन्यांनी AI मध्ये गुंतवणूक वाढवली.
-
स्टार्टअप्सना AI वापरून नवीन कल्पना प्रत्यक्षात आणण्यास संधी मिळाली.
-
AI इंजिनिअर, डेटा सायंटिस्ट या प्रोफेशनला खूप मागणी आली.
AI आजच्या काळात: 2020 ते 2025
1. जनरेटिव AI ची क्रांती (ChatGPT, Bard, Claude):
-
2020 नंतर “जनरेटिव AI” (Generative AI) ही संकल्पना खूप वेगाने पुढे आली.
-
ChatGPT (OpenAI द्वारे विकसित), Google Bard, Anthropic Claude हे टूल्स वापरून लोक आता संवाद साधू शकतात, प्रश्न विचारू शकतात, लेख, कविता, कोडिंग इत्यादी गोष्टी ऑटोमॅटिक तयार करू शकतात.
-
या प्रकारातील AI म्हणजे केवळ उत्तर देणारा नव्हे, तर विचारपूर्वक नवीन गोष्टी “निर्माण” करणारा AI आहे.
2. Deepfake आणि AI Generated Content:
-
Deepfake म्हणजे एखाद्याचा आवाज, चेहरा किंवा हालचाली हुबेहूब कॉपी करणारी AI तंत्रज्ञान आहे.
-
यातून व्हिडीओ, फोटो किंवा आवाज बदलून खोट्या गोष्टी पसरवल्या जाऊ शकतात, म्हणून हे तंत्रज्ञान एकीकडे धोकादायकही ठरू शकते.
-
याचवेळी, AI च्या मदतीने तयार केलेल्या AI आर्ट, डिजिटल पेंटिंग्स, व्हिडीओ एनिमेशन यांचाही वेग वाढला आहे.
3. स्मार्ट लेखन व ऑटोमेटेड कोडिंग:
-
कंटेंट लिहिण्यासाठी ब्लॉग, रिपोर्ट्स, स्क्रिप्ट्स, ईमेल्स हे AI वापरून काही सेकंदात लिहिता येतात.
-
प्रोग्रॅमिंग क्षेत्रात AI कोड सजेस्ट करतो, फिक्स करतो आणि काही वेळा पूर्ण प्रोजेक्टचे बेसिक कोड तयार करतो (जसे GitHub Copilot, CodeWhisperer).
-
त्यामुळे नवीन प्रोग्रॅमर सुद्धा जलद शिकू लागले.
4. AI चा वापर विविध क्षेत्रात:
उद्योग (Industries):
-
मॅन्युफॅक्चरिंगमध्ये रोबोटिक्स आणि क्वालिटी कंट्रोल मध्ये AI चा वापर.
-
ग्राहक सेवा (Customer Support) मध्ये चॅटबॉट्स वापरले जात आहेत.
शिक्षण (Education):
-
AI आधारित वैयक्तिक शिक्षण (Personalized Learning), वर्चुअल ट्यूटरस, भाषा अनुवाद.
-
शिक्षणाचे सुलभीकरण, ऑनलाइन लर्निंगचा अनुभव अधिक स्मार्ट.
आरोग्य (Healthcare):
-
एक्स-रे, MRI रिपोर्ट्सचे विश्लेषण करून रोग ओळखण्यात मदत.
-
रोगाची पूर्वसूचना, औषध डेव्हलपमेंटमध्ये AI चा वापर वाढलेला.
मीडिया व मार्केटिंग:
-
डिजिटल जाहिराती कोणत्या टार्गेट ग्राहकांपर्यंत पोहोचवायच्या हे AI ठरवतो.
-
सोशल मीडियावर ट्रेंडिंग कंटेंट तयार करणे, थंबनेल्स, स्क्रिप्ट्स ह्या सगळ्या गोष्टीत AI उपयोगी.
2024-25 मध्ये काय वेगळं घडलं?
-
AI tools सर्वसामान्य लोकांपर्यंत पोहोचले – मोबाईलमध्ये AI chatbots, स्मार्ट कॅमेरे, स्मार्ट suggestions.
-
कंपन्या AI सहाय्यकांच्या (AI Assistants) माध्यमातून कामगारांची उत्पादकता वाढवत आहेत.
-
अनेक शैक्षणिक संस्था AI courses व अभ्यासक्रम तयार करत आहेत.
-
कंटेंट निर्माते (Creators), लेखक, डिझायनर, शिक्षक – हे सर्व आता AI सहकारी म्हणून वापरतात.
AI चे फायदे
1. कार्यक्षमता वाढवतो (Efficiency Improvement)
AI मुळे अनेक कामे जलद, अचूक आणि सतत केली जाऊ शकतात.
उदाहरण:
-
डेटा प्रोसेसिंग, रिपोर्ट तयार करणे, मोठ्या प्रमाणातील गणिती विश्लेषण, हे काही सेकंदात शक्य होतं.
-
कंपन्यांमध्ये AI वापरून ग्राहक सेवा 24/7 दिली जाते (Chatbots).
2. वेळ आणि खर्च वाचतो (Saves Time and Cost)
AI मुळे मानवी श्रमाची गरज कमी होते आणि अनेक कामे ऑटोमेट केली जातात.
उदाहरण:
-
कारखान्यांमध्ये रोबोट्स सतत उत्पादन करत असल्यामुळे मजुरांचा खर्च कमी होतो.
-
ऑफिसेसमध्ये डॉक्युमेंट प्रोसेसिंगसारखी कामं जलद होतात.
3. निर्णय घेण्यास मदत (Better Decision Making)
AI आधारित सिस्टीम्स डेटा अॅनालिसिस करून चांगले निर्णय घेण्यास मदत करतात.
उदाहरण:
-
बँकिंगमध्ये क्रेडिट स्कोअर, कर्ज मंजुरीसाठी डेटा अॅनालिसिस.
-
आरोग्य क्षेत्रात, रोगाचे निदान करण्यासाठी मेडिकल डेटा आधारित सल्ला.
4. २४x७ उपलब्धता (24×7 Availability)
AI बेस्ट सिस्टम्स थकवत नाहीत आणि अखंड कार्य करू शकतात.
उदाहरण:
-
ऑनलाइन सपोर्ट बॉट्स कोणत्याही वेळी ग्राहकांना सेवा देतात.
-
स्मार्ट असिस्टंट्स (जसे की Siri, Alexa) नेहमी ऍक्टिव असतात.
5. धोका कमी करतो (Reduces Risk)
धोकादायक कामे मशीनद्वारे करून मानवाचे प्राण सुरक्षित ठेवले जातात.
उदाहरण:
-
खाणकाम, रासायनिक प्रयोग, अंतराळ संशोधन यासाठी रोबोट्स वापरले जातात.
-
स्वयंचलित कार किंवा ड्रोनसारख्या गोष्टी अपघात कमी करतात.
6. वैयक्तिक अनुभव (Personalized Experience)
AI वापरून वापरकर्त्यांच्या सवयींवर आधारित वैयक्तिक सेवा दिली जाते.
उदाहरण:
-
Netflix, YouTube साठी वैयक्तिक शिफारसी.
-
Amazon वर ग्राहकाच्या पसंतीनुसार उत्पादन दाखवणे.
7. नवीन संशोधनाला चालना (Boost to Innovation & Research)
AI मुळे संशोधनाची गती वाढली आहे.
उदाहरण:
-
औषधांच्या चाचण्या जलद होतात.
-
क्लायमेट मॉडेलिंग, पृथ्वीवरील संसाधनांचा अभ्यास यामध्ये AI मदत करतं.
एकूणात काय?
AI मुळे जग जलद, स्मार्ट आणि कार्यक्षम होत आहे. रोजच्या जीवनात, व्यवसायात आणि उद्योगात AI चा फायदा मोठ्या प्रमाणात होतोय. मात्र, या तंत्रज्ञानाचा योग्य वापर आणि मर्यादा समजून घेणे आवश्यक आहे.
AI चं भविष्यातील स्थान
AI (Artificial Intelligence) म्हणजे कृत्रिम बुद्धिमत्ता — ही तंत्रज्ञानातील अशी क्रांती आहे जी आज जग बदलत आहे आणि भविष्यात अजूनही मोठ्या प्रमाणात परिणाम घडवणार आहे.
AI चा दीर्घ प्रवास (1950 ते 2025):
1950 मध्ये Alan Turing यांनी “Can machines think?” या प्रश्नाने AI चा पाया घातला. सुरुवातीला केवळ संगणकीय बुद्धिमत्ता म्हणून सुरू झालेला हा प्रयोग, आज 2025 मध्ये मानवी जीवनाचा महत्वाचा भाग बनला आहे.
भविष्यातील उपयोगाचे महत्त्वाचे क्षेत्र:
शिक्षण (Education):
AI मुळे वैयक्तिक शिक्षण शक्य होणार आहे. प्रत्येक विद्यार्थ्याला त्याच्या गतीनुसार शिक्षण देणारी personalized learning systems, virtual tutors, real-time doubt solving platforms यामध्ये झपाट्याने वाढ होईल.आरोग्यसेवा (Healthcare):
AI च्या मदतीने निदान प्रक्रिया, औषधनिर्मिती, सर्जरी, mental health analysis अशा अनेक गोष्टी अधिक अचूक आणि वेगवान होणार.
उदा. – AI MRI reports वाचू शकतो, रोगांची पूर्वसूचना देतो.उद्योग (Industry):
AI मुळे स्मार्ट फॅक्टरी, मशीन ऑटोमेशन, predictive maintenance, customer service bots यामध्ये भरपूर विकास होईल.
मानवी श्रमाची गरज कमी होऊन कार्यक्षमता वाढेल.वाहतूक (Transportation):
Self-driving vehicles, smart traffic control systems, आणि intelligent logistics मुळे वाहतूक सुरक्षित आणि कार्यक्षम होईल.मीडिया व मनोरंजन:
Personalized content recommendations (Netflix, YouTube), AI voiceovers, script writing, editing, deepfake creations – यामुळे कंटेंटचा अनुभवच बदलणार.
AI चा वाढता प्रभाव:
जनरेटिव AI (ChatGPT, DALL·E): हे मानवासारखं विचार करतं, लिहितं आणि उत्तरे देतं.
आर्टिफिशियल क्रिएटिविटी: चित्रकला, म्युझिक, कविता — AI आता केवळ डेटा समजत नाही, तर निर्मितीक्षम कार्यही करू शकतो.
ऑटोमेशन: कामे अधिक वेगाने, अचूकतेने आणि २४/७ शक्य होतात.
भविष्यातील आव्हाने (Challenges):
नोकऱ्यांवर परिणाम: काही क्षेत्रांमध्ये मानवी नोकऱ्या कमी होतील, तर नवीन प्रकारच्या नोकऱ्या निर्माण होतील.
गोपनीयता (Privacy): डेटा सुरक्षित ठेवणं मोठं आव्हान असेल.
नीती व जबाबदारी: AI ला नियंत्रित करणाऱ्या नियमांची गरज आहे.
ह्युमन कंट्रोल: AI निर्णय घेईल, पण माणूसच अंतिम निर्णयकर्ता असावा.
जबाबदारीची गरज:
AI चा उपयोग सुज्ञतेने आणि नैतिकतेने करणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे.
त्याचा वापर शिक्षण, समाजकल्याण, पर्यावरण व आरोग्यासाठी केला तरच AI खरं उपयुक्त ठरेल.
AI बद्दल वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न (FAQs)
1. AI म्हणजे काय?
AI म्हणजे Artificial Intelligence, म्हणजेच कृत्रिम बुद्धिमत्ता. यात संगणक किंवा मशीनला मानवी प्रमाणे विचार करणे, निर्णय घेणे, शिकणे आणि संवाद साधणे शिकवले जाते.
2. AI कसा काम करतो?
AI मध्ये मोठ्या प्रमाणावर डेटा दिला जातो, ज्यातून ते पॅटर्न्स ओळखतो, शिकतो आणि भविष्यातील निर्णय घेतो. यामध्ये Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks यांसारखी तंत्रज्ञानं वापरली जातात.
3. AI चे प्रकार कोणते आहेत?
-
Narrow AI: विशिष्ट कामांसाठी तयार (उदा. Google Assistant, Siri)
-
General AI: सर्वसाधारण बुद्धिमत्ता (अद्याप विकसित होत आहे)
-
Super AI: मानवी बुद्धिमत्तेपेक्षा श्रेष्ठ (भविष्यातील शक्यता)
4. AI चे फायदे काय आहेत?
-
कामात जलद गती व अचूकता
-
वेळ व श्रम वाचतो
-
24×7 कार्यक्षमता
-
वैद्यकीय, शिक्षण, औद्योगिक क्षेत्रात अमूल्य मदत
5. AI मुळे नोकऱ्या जातील का?
काही पारंपरिक नोकऱ्या कमी होतील, पण AI सोबत चालणाऱ्या नव्या नोकऱ्याही निर्माण होतील. त्यामुळे “Reskilling” आणि “Upskilling” महत्त्वाचं आहे.
6. AI सुरक्षित आहे का?
AI चा वापर जबाबदारीने केल्यास ते अत्यंत उपयुक्त ठरू शकते. पण जर चुकीच्या हेतूने वापर झाल्यास धोका असू शकतो. म्हणूनच AI नियमन आणि नैतिक वापर महत्त्वाचा आहे.
7. AI भारतात कसा वापरला जातोय?
भारतामध्ये AI चा वापर शिक्षण, आरोग्यसेवा, शेती, सरकारी योजना, ट्रान्सपोर्ट, बँकिंग, ई-कॉमर्स अशा विविध क्षेत्रांमध्ये झपाट्याने वाढत आहे.
8. AI शिकण्यासाठी काय करावे लागते?
AI शिकण्यासाठी खालील गोष्टींचे ज्ञान असणे फायदेशीर ठरते:
-
Python/Java सारख्या भाषा
-
Data Science व Machine Learning ची मूलतत्त्वं
-
Mathematics (Algebra, Probability, Statistics)
-
Tools: TensorFlow, Keras, Scikit-learn इ.