आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग: क्या अंतर है

कृत्रिम बुद्धि क्या है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का संबंध ऐसी मशीनें बनाने से है जो मानव बुद्धिमत्ता की नकल कर सकें। AI का उद्देश्य मशीनों को कार्य करने, सीखने और समस्या-समाधान करके मनुष्यों की नकल करने में सक्षम बनाना है।

AI के बारे में सबसे आश्चर्यजनक बात यह है कि इसे पहले से प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं होती है। मशीन जटिल एल्गोरिदम का उपयोग करती है जो अपनी बुद्धिमत्ता के साथ पूरी तरह से स्वायत्त रूप से काम कर सकती है। AI कंप्यूटर को नई जानकारी सीखने और निर्णय लेने में मानव जैसी तर्कशक्ति को प्रोत्साहित करने के लिए गणित और तर्क का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।

AI अब कोई भविष्य की चीज़ नहीं रह गई है, बल्कि आज यह हमारे द्वारा रोज़ाना इस्तेमाल किए जाने वाले ज़्यादातर डिवाइस का हिस्सा है। आप इसे सभी आम स्मार्ट डिवाइस और सिस्टम जैसे कि सिरी, एलेक्सा और दूसरे में पा सकते हैं। 

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग (ML) AI का उपक्षेत्र है। यह मशीनों को मानव बुद्धि की नकल करने में सक्षम नहीं बनाता है, बल्कि पिछले डेटा और अनुभवों से सीखने में सक्षम बनाता है। AI की तरह ही, मशीन लर्निंग को भी पूर्व-प्रोग्रामिंग की आवश्यकता नहीं होती है। सिस्टम सटीक परिणाम उत्पन्न करने या इस डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां देने के लिए भारी मात्रा में डेटा का उपयोग करता है। सिस्टम जितना अधिक डेटा प्रोसेस करता है, उतना ही अधिक सीखता है और उतना ही बेहतर बनता है। 

मशीन लर्निंग केवल विशिष्ट डोमेन के लिए काम करती है, मिश्रित डेटा के लिए नहीं। उदाहरण के लिए, अगर हम स्पीच रिकग्निशन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बना रहे हैं, तो यह केवल किसी की बातचीत को पहचानने के लिए काम करेगा, इसके अलावा कुछ नहीं।

AI की तरह ही, हम रोजाना मशीन लर्निंग का सामना करते हैं। Google सर्च एल्गोरिदम, ईमेल स्पैम फ़िल्टर और कई अन्य सिस्टम सभी ML द्वारा संचालित होते हैं।

अनुवाद में Ml और Ai

यह जानना कि मानव अनुवादकों में AI के प्रति कितना डर है, यह समझने के लिए पर्याप्त है कि अनुवाद उद्योग में यह कितना शक्तिशाली है। बहुत से लोग उत्सुक हैं कि क्या AI तकनीक मानव अनुवादकों को पीछे छोड़ सकती है और उन्हें अप्रचलित बना सकती है।

फोर्ब्स के लेख के लिए, वन ऑवर ट्रांसलेशन (अब ब्लेंड) के सीईओ ओफर शोशन ने कहा कि मानव अनुवादकों द्वारा किए जाने वाले 50% कार्य को स्वचालित अनुवाद द्वारा प्रतिस्थापित कर दिया जाएगा।

लेकिन अनुवाद के मामले में AI इतना शक्तिशाली कैसे है? यह तकनीक डेटा सेट में पैटर्न और रुझानों को ट्रैक करती है, केवल इन पैटर्न की तुलना करके किसी विशिष्ट स्थिति के लिए सही समाधान खोजने के लिए। भाषाएँ शब्दों और उनके अर्थों वाले बड़े डेटा सेट से ज़्यादा कुछ नहीं हैं, जो उनके उपयोग के सटीक नियमों द्वारा नियंत्रित होते हैं।

एआई समय के साथ सीखने और सुधार करने के लिए NMT का उपयोग करता है। यह सिस्टम एक बड़े न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके लगातार सीख सकता है और खुद को बेहतर बना सकता है । यह हर अनुवाद कार्य से सुधार करता है और सीखता है।

लेकिन अनुवाद में मशीन लर्निंग सीधे तौर पर कहां काम आती है? जैसा कि पहले ही बताया जा चुका है, मशीन लर्निंग डेटा के बड़े सेट का विश्लेषण करके सीखती है। आप जितना ज़्यादा अनुवाद करेंगे, मशीन लर्निंग उतनी ही सटीक होगी। ऑटोसजेशन इसका एक बेहतरीन उदाहरण होगा। सीखे गए पैटर्न के आधार पर, मशीन लर्निंग आपके अनुवाद वर्कफ़्लो के साथ शब्दों का सुझाव देती है और उन्हें भरती है।

AI भाषाओं पर मशीन लर्निंग लागू करता है। लेकिन चूँकि AI मानवीय बुद्धिमत्ता की नकल करता है, इसलिए यह न केवल शब्द दर शब्द अनुवाद करता है, बल्कि यह भी समझता है:

• बोलचाल की भाषा
• आवाज़ का लहज़ा
• जटिल वाक्य संरचना
• चुटकुले.

एआई और मशीन लर्निंग के उपयोग के पक्ष और विपक्ष

जैसा कि आप देख सकते हैं, AI अनुवाद के लिए कई लाभ लाता है। इनमें से कुछ लाभ इस प्रकार हैं:

• अनुवाद की गति। AI कुछ ही सेकंड में कई भाषाओं में कई अनुवाद कर सकता है। इस प्रकार अनुवादक धीमी और कठोर अनुवाद प्रक्रिया से बच सकते हैं, और केवल संपादन के बाद की सामग्री पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
• एआई मानव अनुवादकों को अपूरणीय सहायता प्रदान कर सकता है। ऑटोसजेशन के साथ उनके वर्कफ़्लो को तेज़ करने से लेकर कॉपी पर उन्हें तुरंत फ़ीडबैक देने तक।
• अंतिम लेकिन महत्वपूर्ण बात यह है कि AI ओवरहेड लागत में बहुत कटौती कर सकता है। खास तौर पर जब बड़ी मात्रा में सामग्री को कई भाषाओं में अनुवाद करने की बात आती है। अनुवादकों की एक सेना को काम पर रखने के बजाय, AI तुरंत काम कर सकता है। जो किया जाना बाकी है वह केवल गुणवत्ता नियंत्रण है, न कि पूरी तरह से अनुवाद करना। 

जब बात AI की आती है तो सिर्फ़ धूप और इंद्रधनुष ही नहीं होते। AI के इस्तेमाल के कुछ नुकसान इस प्रकार हैं:

• जब दोहराव वाले काम की बात आती है तो मशीनें इंसानों से बेहतर प्रदर्शन कर सकती हैं, लेकिन वे कभी भी मानवीय रचनात्मकता और व्यक्तिगत स्पर्श को पीछे नहीं छोड़ सकतीं । इस प्रकार AI नीरस पाठ तैयार कर सकता है, जो पढ़ने में दिलचस्प और मज़ेदार नहीं होता।
• AI एक कुशल और अनुभवी अनुवादक की तुलना में कम गुणवत्ता वाली सामग्री भी तैयार करेगा। हालाँकि AI तेज़ है, फिर भी कंपनियों को इसे जनता के सामने दिखाने से पहले पोस्ट करने और संपादित करने के लिए एक मानव अनुवादक की आवश्यकता होगी।
• मशीनें उद्योग-विशिष्ट शब्दजाल और जटिल पाठ संरचनाओं के साथ संघर्षकरेंगी। तकनीकी मैनुअल जैसे पाठों के लिए AI का उपयोग करने से आपको सही सटीकता नहीं मिलेगी। 
• एआई सांस्कृतिक अंतरों पर विचार नहीं करता है। कभी-कभी दो राष्ट्र एक ही भाषा साझा करते हैं, लेकिन अलग-अलग संस्कृतियाँ होती हैं। जब एक अनुवाद एक संस्कृति के लिए बहुत ही आकर्षक और मज़ेदार हो सकता है, तो यह दूसरे के लिए आक्रामक हो सकता है।  

एआई और मशीन लर्निंग का अनुप्रयोग

AI और मशीन लर्निंग का उपयोग हर एक अनुवाद उपयोग मामले में फिट नहीं होता है। यह तकनीक एक ऑल-इन-वन अनुवाद समाधान नहीं है, बल्कि मानव अनुवादकों के लिए एक सहायक है। इसलिए, AI और मशीन लर्निंग की शक्ति का उपयोग करना सबसे उपयुक्त है:

• वैश्विक टीमों में आंतरिक दस्तावेज़ीकरण। बहुराष्ट्रीय टीम में काम करने का मतलब है कि लोगों के भाषा कौशल अलग-अलग होंगे, और कुछ लोग आधिकारिक भाषा को अच्छी तरह से नहीं समझ पाएंगे। प्रौद्योगिकी तत्काल अनुवाद के साथ भाषा की बाधा को समाप्त कर देगी। 
• विभिन्न हितधारकों और ग्राहकों के साथ बाहरी दस्तावेज़ीकरण । AI हमेशा मानव अनुवादक की आवश्यकता के बिना सहज और अधिक कुशल संचार को सक्षम करेगा। उदाहरण के लिए, AI वैश्विक ग्राहकों को यह समझने में मदद करने के लिए उत्पाद समीक्षाओं का अनुवाद करेगा कि अन्य खरीदार क्या कह रहे हैं।
• ऑनलाइन ग्राहक सेवा। एआई और मशीन लर्निंग की शक्ति का उपयोग करने से ब्रांड ग्राहकों के साथ बातचीत करने में सक्षम होंगे, चाहे वे कोई भी भाषा बोलते हों। 
• स्थानीयकरण परियोजना प्रबंधन । कंपनियाँ AI की मदद से सामग्री निर्माण को स्वचालित कर सकती हैं और वर्कफ़्लो की निगरानी कर सकती हैं।

निष्कर्ष

अनुवाद उद्योग को हमेशा के लिए बदलने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का चलन बढ़ रहा है। इस तकनीक की शक्ति का उपयोग करके अनुवादकों को तेज़ी से और अधिक कुशलता से काम करने में सक्षम बनाया जा सकता है। AI और मशीन लर्निंग तकनीक अधिक से अधिक शक्तिशाली होती जा रही है, और हमारे जीवन के हर पहलू का हिस्सा बन गई है।

लिंगुआना केवल वेबफ्लो के लिए एक बहुभाषी SAAS है, जो AI की शक्ति द्वारा संचालित है। AI और MT की शक्ति का लाभ उठाने से हर ब्रांड आसानी से सीमा से परे ऑनलाइन उपस्थिति बनाने में सक्षम होता है। बाहरी मदद पर निर्भर हुए बिना अपनी वेबसाइट और सामग्री को स्थानीयकृत करें। 

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

मशीन लर्निंग का उपयोग कहां किया जाता है?

मशीन लर्निंग का उपयोग गूगल सर्च इंजन, ईमेल में स्पैम फिल्टर, सोशल मीडिया पर ऑटोसजेशन, असामान्य लेनदेन का पता लगाने के लिए बैंकिंग सॉफ्टवेयर, आवाज पहचान आदि में किया जाता है।

अनुवाद के लिए किस प्रकार का AI प्रयोग किया जाता है?

अनुवाद के लिए उपयोग की जाने वाली AI को मशीनी अनुवादकहा जाता है। यह स्रोत भाषा के पाठ को लक्ष्य भाषा में परिवर्तित करता है। 

क्या एआई मानव अनुवादकों की जगह ले लेगा?

AI कभी भी मानव अनुवादकों की जगह नहीं ले सकता। भले ही AI शक्तिशाली है, लेकिन यह प्रत्येक भाषा के अलग-अलग व्याकरणिक नियमों, शब्दार्थ, वाक्यविन्यास और सांस्कृतिक प्रभावों से आने वाली बारीकियों को नहीं पकड़ सकता है।