मानवी मेंदूची बचत आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा (AI) विजेचा वापर

मानवी मेंदू हा जैविक रचनेचा एक अद्भुत नमुना आहे. तो फक्त १२ वॅट्स विजेवर चालतो, जे एका मंद दिव्याला लागणाऱ्या विजेइतके आहे. लाखो वर्षांच्या उत्क्रांतीमध्ये विकसित झालेल्या त्याच्या अत्यंत कार्यक्षम रचनेमुळे हे शक्य झाले आहे.

मेंदूतील चेतापेशी (न्यूरॉन्स) विद्युत-रासायनिक संकेतांद्वारे (electrochemical signals) एकमेकांशी संवाद साधतात. या प्रक्रियेत माहितीवर प्रक्रिया करण्यासाठी आयन चॅनेल्स आणि चेतापेशींमधील जोडणीचा (synaptic connections) वापर केला जातो. ही प्रक्रिया नैसर्गिक संकेतांवर चालणारी (ॲनालॉग) असल्यामुळे, मेंदू कमीतकमी उर्जेत नमुने ओळखणे, निर्णय घेणे आणि नवनिर्मिती करणे यांसारखी गुंतागुंतीची कामे करू शकतो. अब्जावधी चेतापेशी कोणत्याही एका केंद्रीय नियंत्रणाशिवाय एकाच वेळी काम करतात, ज्यामुळे मेंदूची कार्यक्षमता आणखी वाढते.

याउलट, सध्याच्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालींना, जसे की मोठ्या न्यूरल नेटवर्क्सना प्रचंड प्रमाणात संगणकीय शक्तीची गरज असते. मोठ्या डेटा सेंटर्समध्ये या प्रणाली २.७ अब्ज वॅट्सपर्यंत वीज वापरू शकतात. ही अकार्यक्षमता AI च्या डिजिटल स्वरूपामुळे येते, कारण ते सिलिकॉनवर आधारित प्रोसेसर, जीपीयू (GPU) आणि टीपीयू (TPU) वर अवलंबून असते. या प्रणाली अब्जावधी गणिती क्रिया करतात, ज्यासाठी गणना, त्यांना थंड ठेवणे आणि डेटा पाठवण्यासाठी प्रचंड वीज लागते. मेंदूच्या नैसर्गिक कार्यक्षमतेच्या विरुद्ध, AI ची डिजिटल पद्धत खूप जास्त ऊर्जा वापरते, विशेषतः मोठ्या भाषिक मॉडेल्सना प्रशिक्षण देताना किंवा रिअल-टाइम डेटावर प्रक्रिया करताना.

मेंदूसारखीच कामे करण्यासाठी AI ला लाखो पटीने जास्त ऊर्जा लागते. ही मोठी तफावत मेंदूचा उत्क्रांतीमुळे मिळालेला फायदा दाखवते. तथापि, AI चा विजेचा वापर कमी करण्यासाठी नवनवीन तंत्रज्ञानावर काम सुरू आहे. यामध्ये मेंदूच्या रचनेची नक्कल करणारे 'न्यूरोमॉर्फिक कंप्युटिंग' आणि अधिक कार्यक्षम अल्गोरिदम यांचा समावेश आहे. AI जरी मोठी कामे अचूकपणे करू शकत असला तरी, ऊर्जेच्या वापराची ही तफावत कमी करणे हे भविष्यातील प्रगतीसाठी एक मोठे आव्हान आहे. हे आव्हान यशस्वीपणे पेलल्यास तंत्रज्ञानाच्या जगात एक शाश्वत क्रांती घडू शकते.

(आधारित)

--- तुषार भ. कुटे

 

डेटा: सध्याच्या पिढीच्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे (AI) इंधन

आपण अशा युगात जगत आहोत जिथे 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता' किंवा 'Artificial Intelligence (AI)' हा शब्द आपल्या कानावर सतत पडतो. आपल्या स्मार्टफोनमधील व्हॉईस असिस्टंटपासून ते ऑनलाइन खरेदीच्या शिफारसींपर्यंत, AI आपल्या जीवनाचा एक अविभाज्य भाग बनला आहे. पण हे AI चालते कसे? या तंत्रज्ञानामागे अशी कोणती शक्ती आहे, जी त्याला इतके 'हुशार' बनवते? या प्रश्नाचे उत्तर एका शब्दात दडले आहे - डेटा (Data).
ज्याप्रमाणे गाडी चालवण्यासाठी पेट्रोल किंवा डिझेल या इंधनाची गरज असते, त्याचप्रमाणे सध्याच्या पिढीच्या AI ला चालवण्यासाठी, शिकवण्यासाठी आणि कार्यक्षम बनवण्यासाठी 'डेटा' नावाच्या इंधनाची गरज असते. म्हणूनच, "डेटा हे सध्याच्या पिढीच्या AI चे इंधन आहे" असे म्हटले जाते. चला, ही संकल्पना सोप्या भाषेत समजून घेऊया.

डेटा म्हणजे नक्की काय?

सगळ्यात आधी, डेटा म्हणजे काय हे समजून घेणे महत्त्वाचे आहे. डेटा म्हणजे केवळ आकडेवारी किंवा मजकूर नव्हे. आपण आपल्या दैनंदिन जीवनात कळत-नकळतपणे प्रचंड प्रमाणात डेटा तयार करत असतो.
- तुम्ही काढलेला प्रत्येक फोटो किंवा व्हिडिओ हा एक डेटा आहे.
- सोशल मीडियावर तुम्ही दिलेली प्रत्येक 'लाईक' किंवा 'कमेंट' हा एक डेटा आहे.
- गुगलवर तुम्ही शोधलेली कोणतीही माहिती हा एक डेटा आहे.
- ऑनलाइन नकाशा वापरताना तुमचे लोकेशन (स्थान) हा एक डेटा आहे.
- तुम्ही ऑनलाइन काय खरेदी करता, काय पाहता, ही सर्व माहिती म्हणजे डेटा आहे.

थोडक्यात सांगायचे झाल्यास, कोणतीही नोंदवलेली माहिती, मग ती कोणत्याही स्वरूपात असो, तिला 'डेटा' म्हणतात. आजच्या डिजिटल जगात, प्रत्येक सेकंदाला अब्जावधी जीबी डेटा तयार होत आहे.

AI हे इंधन कसे वापरते?

आता प्रश्न पडतो की, AI या प्रचंड डेटाचे काय करते? AI स्वतःहून हुशार नसते. त्याला हुशार बनवावे लागते, त्याला 'शिकवावे' लागते. ही शिकण्याची प्रक्रिया पूर्णपणे डेटावर अवलंबून असते. याला 'मशीन लर्निंग' (Machine Learning) म्हणतात.

एका लहान मुलाचे उदाहरण घेऊ. आपण लहान मुलाला 'मांजर' ओळखायला कसे शिकवतो? आपण त्याला अनेक मांजरींचे फोटो दाखवतो, वेगवेगळ्या रंगांच्या, आकारांच्या मांजरी दाखवतो. हजारो वेळा हे केल्यावर, त्याच्या मेंदूत एक 'नमुना' (Pattern) तयार होतो. त्यानंतर, जेव्हा तो एखादी नवीन, आधी न पाहिलेली मांजर पाहतो, तेव्हा तो तिला लगेच ओळखतो.

AI सुद्धा अगदी असेच शिकते. AI च्या अल्गोरिदमला (एक प्रकारची नियम-प्रणाली) लाखो-करोडो फोटो दाखवून 'प्रशिक्षित' (Train) केले जाते. उदाहरणार्थ, जर आपल्याला चेहरा ओळखणारे AI बनवायचे असेल, तर त्याला लाखो लोकांचे चेहरे (डेटा) दाखवावे लागतात. हा डेटा 'पचवून' AI चेहऱ्याचे नमुने, जसे की डोळ्यांमधील अंतर, नाकाचा आकार इत्यादी, शिकते. या प्रशिक्षणानंतरच ते कोणताही नवीन चेहरा अचूकपणे ओळखू शकते.

डेटाची गुणवत्ता आणि प्रमाण: उत्तम इंधन, उत्तम कामगिरी

गाडीमध्ये जसे चांगले आणि शुद्ध पेट्रोल टाकल्यास इंजिन चांगले चालते, त्याचप्रमाणे AI साठी डेटा जेवढा जास्त आणि जेवढा दर्जेदार असेल, तेवढे AI अधिक अचूक आणि कार्यक्षम बनते.
- डेटाचे प्रमाण (Quantity): AI ला जेवढा जास्त डेटा दिला जातो, तेवढे ते अधिक चांगल्या प्रकारे शिकते. कमी डेटामुळे AI चुकीचे निष्कर्ष काढू शकते. उदाहरणार्थ, फक्त १०-१५ मांजरींचे फोटो दाखवून मुलाला शिकवल्यास, ते प्रत्येक चार पायांच्या प्राण्याला मांजर म्हणू शकते.
- डेटाची गुणवत्ता (Quality): फक्त जास्त डेटा असून उपयोग नाही, तो योग्य आणि स्वच्छ असणेही महत्त्वाचे आहे. जर डेटामध्ये चुका असतील किंवा तो पक्षपाती असेल, तर AI सुद्धा चुकीचे आणि पक्षपाती निर्णय घेऊ शकते. याला 'कचरा आत, कचरा बाहेर' (Garbage In, Garbage Out) असे म्हणतात.

दैनंदिन जीवनातील उदाहरणे
- आरोग्यसेवा (Healthcare): डॉक्टरांना कर्करोगाचे निदान करण्यासाठी, AI हजारो एक्स-रे आणि एमआरआय स्कॅन (डेटा) तपासते. या डेटामधून शिकून, ते मानवी डोळ्यांना सहज न दिसणारे सूक्ष्म बदलही ओळखू शकते.
- शेती (Agriculture): ड्रोनद्वारे शेताचे फोटो (डेटा) घेऊन, AI पिकांची वाढ, संभाव्य रोग आणि पाण्याची गरज याबद्दल अचूक माहिती देते.
- स्वयं-चालित गाड्या (Self-Driving Cars): या गाड्या रस्त्यावरील कॅमेरे आणि सेन्सर्समधून सतत रिअल-टाइम डेटा गोळा करतात. या डेटामुळेच त्या रस्ता, इतर वाहने, पादचारी यांना ओळखून सुरक्षितपणे चालू शकतात.
- मनोरंजन (Entertainment): नेटफ्लिक्स किंवा यूट्यूब तुम्हाला तुमच्या आवडीनुसार व्हिडिओ किंवा चित्रपट सुचवते. हे तुमच्या आणि तुमच्यासारख्या इतर लाखो वापरकर्त्यांच्या पाहण्याच्या सवयींच्या डेटाचे विश्लेषण करून केले जाते.

डेटा हे AI साठी इंधन असले तरी, याच्याशी संबंधित काही आव्हाने देखील आहेत. डेटा गोपनीयता (Privacy) आणि सुरक्षितता (Security) हे सर्वात मोठे मुद्दे आहेत. आपला वैयक्तिक डेटा कोणाकडे आहे आणि तो कसा वापरला जात आहे, याची चिंता असणे स्वाभाविक आहे.

थोडक्यात, डेटा हा आधुनिक AI चा आत्मा आणि प्राणवायू आहे. डेटाशिवाय, आजचे AI केवळ एक निष्फळ प्रोग्राम आहे. ज्याप्रमाणे तेल आणि वायूने औद्योगिक क्रांती घडवली, त्याचप्रमाणे 'डेटा' आजच्या डिजिटल आणि बौद्धिक क्रांतीला चालना देत आहे. आपण तयार करत असलेला प्रत्येक बाईट डेटा या महाकाय AI इंजिनला शक्ती देत आहे, जे आपल्या भविष्याला एक नवीन आकार देण्यास सज्ज आहे. म्हणूनच, या 'इंधनाचे' महत्त्व समजून घेणे आणि त्याचा वापर जबाबदारीने करणे ही काळाची गरज आहे.

--- तुषार भ. कुटे

कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग: माणसाप्रमाणे विचार करणाऱ्या संगणकाचे युग

आजच्या तंत्रज्ञानाच्या जगात आपण दररोज नवनवीन शब्दांशी परिचित होत असतो. 'आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स' (Artificial Intelligence), 'मशीन लर्निंग' (Machine Learning) यांसारखे शब्द आता आपल्या कानावर सतत पडत असतात. याच मालिकेतील एक अत्यंत महत्त्वाचे आणि भविष्यवेधी तंत्रज्ञान म्हणजे 'कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग' (Cognitive Computing) अर्थात 'संज्ञानात्मक संगणन'. पण हे नक्की आहे तरी काय? सोप्या भाषेत सांगायचे तर, ही एक अशी संगणक प्रणाली आहे जी माणसाच्या मेंदूप्रमाणे विचार करण्याचा, शिकण्याचा आणि समस्या सोडवण्याचा प्रयत्न करते.

कल्पना करा की तुमच्याकडे एक असा सहायक आहे जो केवळ तुम्ही दिलेले आदेशच पाळत नाही, तर तुमच्या बोलण्याचा अर्थ समजतो, तुमच्या प्रश्नांमागील भावना ओळखतो, विविध प्रकारच्या माहितीचे (उदा. लेख, फोटो, व्हिडिओ) विश्लेषण करतो आणि त्याआधारे तुम्हाला योग्य सल्ला देतो. कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग हेच काम करते.

ही प्रणाली मानवी मेंदूच्या कार्यपद्धतीची नक्कल करते. आपला मेंदू जसा भाषा समजतो, अनुभवातून शिकतो, तर्क लावतो आणि निर्णय घेतो, त्याचप्रमाणे कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग प्रणाली तयार केली जाते. ही प्रणाली केवळ 'काय' (What) यावर लक्ष केंद्रित करत नाही, तर 'का' (Why) आणि 'कसे' (How) यावरही विचार करते.

आपण रोज वापरत असलेला संगणक किंवा मोबाईल हा प्रोग्रामिंगवर चालतो. त्याला काय करायचे आहे, हे स्पष्ट शब्दात सांगावे लागते. उदाहरणार्थ, कॅल्क्युलेटरला तुम्ही २+२ दिल्यास तो नेहमी ४ हेच उत्तर देईल, कारण त्याला तसे प्रोग्राम केलेले आहे.

याच्या उलट, कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग प्रणाली प्रोग्रामिंगच्या पलीकडे जाऊन काम करते. ती निश्चित उत्तरांवर अवलंबून नसते, तर संभाव्यतेवर (Probability) काम करते. ती वेगवेगळ्या स्त्रोतांकडून माहिती गोळा करते, त्यातील संबंध ओळखते आणि सर्वात योग्य वाटणारे उत्तर किंवा पर्याय सुचवते. एखाद्या डॉक्टरप्रमाणे, जो रुग्णाची लक्षणे, रिपोर्ट्स आणि वैद्यकीय इतिहास पाहून संभाव्य आजाराचे निदान करतो, त्याचप्रमाणे ही प्रणाली काम करते.

कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग कसे कार्य करते?

हे तंत्रज्ञान मानवी मेंदूप्रमाणे काम करण्यासाठी काही प्रमुख तंत्रज्ञानांचा आधार घेते:

- मशीन लर्निंग (Machine Learning): या तंत्रज्ञानामुळे संगणक मोठ्या प्रमाणात डेटा (माहिती) मधून आपोआप शिकतो. जसे लहान मूल अनुभवातून शिकते, तसेच ही प्रणाली डेटाच्या विश्लेषणातून स्वतःला अधिक हुशार बनवते.
- नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing - NLP): यामुळे संगणक मानवी भाषा (उदा. मराठी, हिंदी, इंग्रजी) वाचू, समजू आणि बोलू शकतो. आपण गुगल असिस्टंट किंवा सिरीशी जसा संवाद साधतो, ते NLP मुळेच शक्य होते.
- न्यूरल नेटवर्क्स (Neural Networks): ही मानवी मेंदूतील नसांच्या जाळ्याप्रमाणे (न्यूरॉन्स) तयार केलेली एक कृत्रिम प्रणाली आहे. याच्या मदतीने संगणक अतिशय गुंतागुंतीची माहिती समजून घेऊ शकतो आणि त्यातील पॅटर्न्स ओळखू शकतो.

कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंगची प्रमुख वैशिष्ट्ये

- अनुकूलनशील (Adaptive): ही प्रणाली सतत नवीन माहिती शिकते आणि त्यानुसार स्वतःमध्ये बदल घडवते.
- संवादात्मक (Interactive): ती मनुष्याशी सोप्या आणि नैसर्गिक भाषेत संवाद साधू शकते.
- संदर्भानुसार (Contextual): ती केवळ शब्दांवर लक्ष देत नाही, तर बोलण्याचा संदर्भ, वेळ, ठिकाण आणि उद्देशही समजून घेते.
- पुनरावृत्ती आणि स्थितीची जाणीव (Iterative and Stateful): ती आपल्या मागील संवादांना लक्षात ठेवते, ज्यामुळे प्रत्येक वेळी नवीन सुरुवात करण्याची गरज पडत नाही.

कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग आता केवळ एक वैज्ञानिक संकल्पना राहिलेली नाही, तर ती आपल्या जीवनाचा भाग बनली आहे.

- आरोग्यसेवा (Healthcare): डॉक्टर रुग्णांचे रिपोर्ट्स, एक्स-रे आणि वैद्यकीय इतिहासाचे विश्लेषण करण्यासाठी या प्रणालीचा वापर करतात. यामुळे कर्करोगासारख्या गंभीर आजारांचे निदान लवकर आणि अधिक अचूकपणे करता येते.
- ग्राहक सेवा (Customer Service): अनेक कंपन्यांच्या वेबसाइटवर असणारे 'चॅटबॉट्स' (Chatbots) आता अधिक हुशार झाले आहेत. ते तुमच्या प्रश्नांना समजून घेऊन २४ तास मदत पुरवतात.
- बँकिंग आणि वित्त (Banking and Finance): तुमच्या क्रेडिट कार्ड किंवा बँक खात्यावर होणारे संशयास्पद व्यवहार ओळखण्यासाठी आणि फसवणूक टाळण्यासाठी या तंत्रज्ञानाचा प्रभावीपणे वापर केला जातो.
- ई-कॉमर्स आणि मनोरंजन (E-commerce and Entertainment): तुम्ही ॲमेझॉनवर कोणती वस्तू खरेदी कराल किंवा नेटफ्लिक्सवर कोणती फिल्म पाहाल, यासाठी मिळणाऱ्या शिफारसी (Recommendations) तुमच्या आवडीनिवडी ओळखून याच तंत्रज्ञानाद्वारे दिल्या जातात.
- शिक्षण (Education): प्रत्येक विद्यार्थ्याची शिकण्याची क्षमता आणि गती ओळखून त्याला वैयक्तिक मार्गदर्शन करण्यासाठी 'पर्सनलाइज्ड लर्निंग प्लॅटफॉर्म्स' तयार केले जात आहेत.

कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंगचे भविष्य अत्यंत उज्ज्वल आहे. भविष्यात आपल्याला असे डिजिटल सहाय्यक मिळतील जे केवळ आपले कामच करणार नाहीत, तर आपले मित्र, मार्गदर्शक आणि सल्लागार म्हणूनही काम करतील. वैज्ञानिक संशोधनापासून ते हवामान अंदाजापर्यंत, प्रत्येक क्षेत्रात याचा क्रांतिकारी वापर होईल.

मात्र, या तंत्रज्ञानासमोर डेटाची गोपनीयता (Data Privacy), अल्गोरिदममधील पक्षपातीपणा (Algorithmic Bias) आणि या प्रणाली तयार करण्याचा प्रचंड खर्च यांसारखी काही आव्हानेही आहेत.

थोडक्यात, कॉग्निटिव्ह कॉम्प्युटिंग हे संगणकीय क्रांतीचे पुढचे पाऊल आहे. हे तंत्रज्ञान मानवी बुद्धिमत्तेला पर्याय म्हणून नव्हे, तर एक शक्तिशाली सहकारी म्हणून उदयास येत आहे. ज्याप्रमाणे संगणकाने आपले जीवन सोपे केले, त्याचप्रमाणे 'विचार करणारा संगणक' भविष्यात आपल्यासमोरील अत्यंत गुंतागुंतीच्या समस्या सोडवण्यासाठी मदत करेल आणि मानवी प्रगतीला एका नव्या उंचीवर घेऊन जाईल.

--- तुषार भ. कुटे

 

 

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि उत्पादकता: एका नव्या युगाची सुरुवात

आजच्या धावपळीच्या युगात 'उत्पादकता' (Productivity) हा एक अत्यंत महत्त्वाचा शब्द बनला आहे. कमीत कमी वेळेत आणि श्रमात जास्तीत जास्त काम करणे म्हणजेच उत्पादकता. मग ते शेती असो, एखादा कारखाना असो किंवा आपले कार्यालयीन काम असो, प्रत्येक ठिकाणी उत्पादकता वाढवण्यावर भर दिला जातो. गेल्या काही वर्षांपासून उत्पादकता वाढवण्यासाठी एक नवीन आणि शक्तिशाली तंत्रज्ञान आपल्या मदतीला आले आहे, ते म्हणजे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (Artificial Intelligence - AI), म्हणजेच कृत्रिम बुद्धिमत्ता. चला तर मग, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि उत्पादकता यांचा नेमका काय संबंध आहे, हे सोप्या भाषेत समजून घेऊया.

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स उत्पादकता कशी वाढवते?

एआय आणि उत्पादकता यांचे नाते अतूट आहे. एआय अनेक मार्गांनी विविध क्षेत्रांमध्ये क्रांती घडवून आणत आहे, ज्यामुळे कामाचा वेग आणि गुणवत्ता दोन्ही वाढत आहे.

१. कामाचे स्वयंचलीकरण (Automation of Repetitive Tasks)
आपल्या दैनंदिन कामात अनेक अशी कामे असतात जी वारंवार करावी लागतात आणि ती कंटाळवाणी असतात, जसे की डेटा एंट्री करणे, ईमेलना उत्तरे देणे, रिपोर्ट तयार करणे इत्यादी. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स ही सर्व कामे अत्यंत वेगाने आणि अचूकपणे करू शकतो. यामुळे कर्मचाऱ्यांचा वेळ वाचतो आणि ते तोच वेळ अधिक महत्त्वाच्या, सर्जनशील आणि धोरणात्मक कामांसाठी वापरू शकतात. उदाहरणार्थ, ग्राहक सेवा क्षेत्रात चॅटबॉट्स (Chatbots) ग्राहकांच्या सामान्य प्रश्नांना त्वरित उत्तरे देतात, ज्यामुळे मानवी प्रतिनिधी केवळ गुंतागुंतीच्या समस्यांवर लक्ष केंद्रित करू शकतात.

२. अचूक डेटा विश्लेषण आणि निर्णय क्षमता (Data Analysis and Decision Making)
आजच्या जगात डेटा (माहिती) हे सर्वात मोठे शस्त्र आहे. व्यवसाय आणि उद्योगांमध्ये दररोज प्रचंड प्रमाणात डेटा तयार होतो. या प्रचंड डेटाचे विश्लेषण करणे मानवासाठी एक आव्हानात्मक काम आहे. एआय मात्र काही क्षणांत या डेटाचे विश्लेषण करून त्यातील महत्त्वाचे नमुने (Patterns) आणि ट्रेंड्स ओळखू शकतो. यामुळे कंपन्यांना योग्य आणि माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास मदत होते. उदाहरणार्थ, भविष्यात कोणत्या उत्पादनाची मागणी वाढेल, बाजारात कोणता नवीन ट्रेंड येईल, किंवा व्यवसायात कुठे तोटा होत आहे, हे एआयच्या विश्लेषणातून सहज समजू शकते.

३. वैयक्तिकरण आणि ग्राहकांचा अनुभव (Personalization and Customer Experience)
एआयच्या मदतीने कंपन्या आपल्या ग्राहकांना अधिक चांगला आणि वैयक्तिक अनुभव (Personalized Experience) देऊ शकतात. तुम्ही ई-कॉमर्स वेबसाइट्सवर (उदा. ॲमेझॉन) किंवा ओटीटी प्लॅटफॉर्मवर (उदा. नेटफ्लिक्स) पाहिले असेल, तुम्हाला तुमच्या आवडीनुसार उत्पादने किंवा चित्रपट सुचवले जातात. हे एआयमुळेच शक्य होते. एआय तुमच्या पूर्वीच्या खरेदी आणि आवडीनिवडींचा अभ्यास करून तुम्हाला योग्य शिफारसी करतो. यामुळे ग्राहकांचे समाधान वाढते आणि कंपन्यांची विक्रीही वाढते.

४. संसाधनांचा योग्य वापर (Resource Optimization)
एआयमुळे ऊर्जा, कच्चा माल आणि मनुष्यबळ यांसारख्या संसाधनांचा अतिशय प्रभावीपणे वापर करता येतो. उदाहरणार्थ, मोठ्या कारखान्यांमध्ये एआयवर आधारित सिस्टीम मशीनरी कधी खराब होऊ शकते याचा अंदाज (Predictive Maintenance) आधीच वर्तवते. त्यामुळे मशीन पूर्णपणे बंद पडण्याआधीच तिची दुरुस्ती केली जाते आणि उत्पादनात येणारा व्यत्यय टाळला जातो. त्याचप्रमाणे, वाहतूक आणि लॉजिस्टिक्स कंपन्यांमध्ये एआय वाहतुकीचे मार्ग ऑप्टिमाइझ करून इंधन आणि वेळेची बचत करतो.

विविध क्षेत्रांतील उदाहरणे
- शेती: ड्रोन आणि एआयच्या मदतीने पिकांच्या आरोग्यावर नजर ठेवणे, कोणत्या ठिकाणी पाण्याची किंवा खताची गरज आहे हे ओळखणे आणि कीटकनाशकांची अचूक फवारणी करणे शक्य झाले आहे. यामुळे शेतकऱ्यांचे उत्पादन वाढते आणि खर्च कमी होतो.
- आरोग्यसेवा (Healthcare): एआयच्या मदतीने एक्स-रे (X-ray) आणि एमआरआय (MRI) स्कॅनचे विश्लेषण करून कर्करोगासारख्या आजारांचे निदान लवकर आणि अधिक अचूकपणे करता येते. तसेच, नवीन औषधांच्या संशोधनातही एआयचा मोठा वाटा आहे.
- बँकिंग: बँकेतील फसवणुकीचे व्यवहार (Fraud Detection) ओळखण्यासाठी एआयचा प्रभावीपणे वापर केला जातो. ग्राहकांच्या व्यवहारांचे विश्लेषण करून कोणताही संशयास्पद व्यवहार झाल्यास एआय सिस्टीम त्वरित अलर्ट देते.

नाण्याची दुसरी बाजू आणि भविष्य  

एआयमुळे उत्पादकता वाढत असली तरी काही आव्हाने देखील आहेत, जसे की नोकऱ्या गमावण्याची भीती, डेटाची गोपनीयता आणि सुरुवातीचा जास्त खर्च. मात्र, यावर मात करण्यासाठी नवीन कौशल्ये (Upskilling) शिकणे आणि एआयचा वापर जबाबदारीने करणे आवश्यक आहे.

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स हे केवळ एक तंत्रज्ञान नसून ते काम करण्याच्या पद्धतीत आमूलाग्र बदल घडवणारे एक शक्तिशाली साधन आहे. ते मानवी क्षमतेमध्ये वाढ करते, चुका कमी करते आणि निर्णय घेण्यास मदत करते. एआयला प्रतिस्पर्धी न मानता एक 'हुशार सहकारी' म्हणून स्वीकारल्यास, आपण आपली वैयक्तिक आणि व्यावसायिक उत्पादकता अनेक पटींनी वाढवू शकतो आणि एका उज्ज्वल भविष्याकडे वाटचाल करू शकतो.

--- तुषार भ. कुटे

पदवी आणि नोकरीची हमी

कॉलेजची पदवी (degree) एकेकाळी चांगल्या नोकरीची हमी होती, पण आता तिचं महत्त्व कमी होत चाललंय. 'बर्निंग ग्लास इन्स्टिट्यूट'ने केलेल्या 'नो कंट्री फॉर यंग ग्रॅड्स' या नवीन अभ्यासातून असं दिसून आलं आहे की, आता पदवी घेतल्यावर चांगली नोकरी मिळेलच याची खात्री राहिलेली नाही.
आजचे नवीन पदवीधर नोकरीसाठी अर्ज करतात, पण त्यांना 'तीन वर्षांचा अनुभव नाही' म्हणून नाकारलं जातं. त्यामुळे त्यांना पुन्हा शिक्षण घेण्याकडे किंवा अभ्यासक्रमांमध्ये जाण्याकडे ढकललं जात आहे. हा काही तात्पुरता मंदीचा परिणाम नाहीये, तर नोकरीच्या बाजारपेठेची रचनाच बदलत आहे, ज्याचं मुख्य कारण जनरेटिव्ह्ह एआय (Generative AI) आहे, असं हा अहवाल सांगतो.

याचा परिणाम खूप मोठा आहे. २०२३ मध्ये, पदवी घेतलेल्या ५२% पेक्षा जास्त तरुणांनी अशा नोकऱ्या स्वीकारल्या, ज्यासाठी पदवीची गरजच नव्हती. पूर्वी पदवीधरांना नोकरी देणारे फायनान्स, टेक आणि प्रोफेशनल सर्व्हिसेस यांसारख्या क्षेत्रांमध्ये, कंपन्यांचा नफा वाढत असतानाही, नवीन मुलांसाठी नोकरीच्या संधी कमी होत आहेत. 'व्हेन्चर कॅपिटलिस्ट' विनोद खोसला यांच्या मते, "पदव्या आणि पदवी देणाऱ्या संस्था आता जुन्या झाल्या आहेत." ते म्हणतात की, 'एआय ट्युटर्स' लवकरच उच्च शिक्षण देणाऱ्या संस्थांपेक्षा सरस ठरतील आणि एआय हे 'समाजासाठी समानता आणणारे' साधन आहे.

आकडेवारीवरून हे स्पष्ट होतंय की, नवीन मुलांसाठीच्या नोकरीच्या संधी कमी होत आहेत. 'सिग्नलफायर'नुसार, मोठ्या टेक कंपन्यांमध्ये आता फक्त ७% नवीन पदवीधरांना नोकरी मिळतेय आणि २०१९ पासून ही संख्या ५०% पेक्षा जास्त कमी झाली आहे. भारतातही आयटी क्षेत्रातली नोकरभरती मागील वर्षाच्या तुलनेत ७% ने कमी झाली आहे. त्यामुळे अनेक मोठ्या कंपन्यांनी कॅम्पसमधून भरती थांबवली आहे. यामुळे चांगले गुण मिळवून पास झालेले कॉम्प्युटर सायन्सचे पदवीधरही नोकरी मिळवण्यासाठी संघर्ष करत आहेत. 'बर्निंग ग्लास' आणि 'हार्वर्ड बिझनेस स्कूल' यांच्या एका अहवालात म्हटलं आहे की, "जे काम आधी कमी अनुभवी लोकं करायचे, ते आता स्वयंचलित (ऑटोमेट) केलं जात आहे." यामुळे नोकरीच्या ठिकाणी 'उलट्या पिरॅमिड'सारखी परिस्थिती निर्माण झाली आहे – जिथे कमी अनुभवी लोकं कमी, तर जास्त अनुभवी लोकांची मागणी जास्त आहे. आता ज्या नोकरीच्या संधींना 'एंट्री-लेव्हल' म्हटलं जातं, तिथेही ३ ते ५ वर्षांचा अनुभव मागितला जात आहे.

'ब्राइटचॅम्प्स'च्या अहवालानुसार, भारतातील ३८% विद्यार्थ्यांना भीती वाटते की त्यांची नोकरी एआयमुळे जाईल, तर ७५% विद्यार्थ्यांना 'एआय' एक आवश्यक कौशल्य म्हणून शिकायचं आहे. आजच्या विद्यार्थ्यांसाठी, पदवी ही फक्त एक पायरी नसून एक आवश्यक पात्रता (credential) बनली आहे – ती गरजेची आहे, पण आता फक्त ती पुरेसी नाहीये.

(संदर्भ: अनॅलिटीक्स इंडिया मॅगझीन)

--- तुषार भ. कुटे

 

 

चॅटबॉट: तुमचा डिजिटल संवाद सहायक

आजच्या डिजिटल युगात, आपण तंत्रज्ञानाशी संवाद साधण्याचे नवनवीन मार्ग अनुभवत आहोत. यापैकीच एक अत्यंत महत्त्वाचा आणि वेगाने विकसित होणारा मार्ग म्हणजे 'चॅटबॉट'. तुम्ही एखाद्या वेबसाइटवर जाताच उजव्या कोपऱ्यातून एक लहान विंडो उघडून "मी तुमची काय मदत करू शकतो?" असा आपुलकीने प्रश्न विचारणारा तो अदृश्य सहायक म्हणजेच चॅटबॉट. चला तर मग, या चॅटबॉटच्या जगाची सोप्या भाषेत ओळख करून घेऊया.

चॅटबॉट म्हणजे काय?

चॅटबॉट हा एक संगणक प्रोग्राम आहे, जो माणसांप्रमाणे मजकूर (text) किंवा आवाजाद्वारे (voice) संवाद साधण्यासाठी तयार केलेला असतो. त्याला कृत्रिम बुद्धिमत्तेची (Artificial Intelligence - AI) जोड दिलेली असते, ज्यामुळे तो वापरकर्त्याचे प्रश्न समजून घेऊ शकतो आणि त्यांना योग्य उत्तरे किंवा माहिती देऊ शकतो. थोडक्यात सांगायचे झाल्यास, चॅटबॉट म्हणजे एक 'बोलणारा' किंवा 'गप्पा मारणारा' रोबोट आहे, जो तुमच्या मोबाईल किंवा कॉम्प्युटरमध्ये राहतो.

चॅटबॉटचा इतिहास

चॅटबॉटची संकल्पना आजची नसून ती बरीच जुनी आहे. १९६६ साली 'एलिझा' (ELIZA) नावाचा पहिला चॅटबॉट तयार करण्यात आला. तो मानसोपचार तज्ज्ञाप्रमाणे काम करत असे आणि वापरकर्त्याच्या प्रश्नांना प्रतिप्रश्न विचारून संवाद साधल्याचा आभास निर्माण करत असे. अर्थात, तो खूपच प्राथमिक स्वरूपाचा होता. त्यानंतर तंत्रज्ञानात हळूहळू प्रगती होत गेली, पण खरी क्रांती झाली ती इंटरनेट आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या विकासानंतर. गेल्या दशकात, मशीन लर्निंग (Machine Learning) आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing - NLP) यांसारख्या तंत्रज्ञानामुळे चॅटबॉट्स खूप जास्त हुशार आणि कार्यक्षम बनले आहेत.

चॅटबॉटची प्रगती आणि कार्यपद्धती

सुरुवातीचे चॅटबॉट हे 'नियम-आधारित' (Rule-based) होते. म्हणजे, त्यांना काही ठराविक प्रश्न आणि त्यांची ठराविक उत्तरे शिकवलेली असत. जर वापरकर्त्याने त्याबाहेरचा प्रश्न विचारला, तर ते गोंधळून जात.

पण आजचे आधुनिक चॅटबॉट कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर (AI) चालतात. ते नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेचा (NLP) वापर करून आपल्या भाषेचा अर्थ, संदर्भ आणि भावना समजून घेण्याचा प्रयत्न करतात. ते प्रत्येक संवादातून नवीन गोष्टी शिकतात आणि स्वतःला अधिक सुधारतात. यामुळे ते केवळ ठरवून दिलेली उत्तरे देत नाहीत, तर समोरच्या व्यक्तीच्या गरजेनुसार नवीन उत्तरे तयार करू शकतात. गुगल असिस्टंट, ॲपलची सिरी, ॲमेझॉनची अलेक्सा आणि आताचे चॅटजीपीटी (ChatGPT) व जेमिनी (Gemini) हे या प्रगत चॅटबॉट्सचे उत्तम उदाहरण आहेत.

चॅटबॉटचे मुख्य प्रकार

चॅटबॉटचे त्यांच्या कार्यक्षमतेनुसार साधारणपणे तीन मुख्य प्रकार पडतात:

१. स्क्रिप्टेड/नियम-आधारित चॅटबॉट (Scripted/Rule-based Chatbots): हे सर्वात सोपे चॅटबॉट असतात. ते एका निश्चित संवादाच्या प्रवाहावर (flow) काम करतात. वापरकर्त्याला पर्यायांमधून निवड करावी लागते किंवा विशिष्ट प्रश्न विचारावे लागतात. उदा. बँकेच्या वेबसाइटवरील 'वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न' (FAQ) सांगणारा चॅटबॉट.

२. एआय-आधारित चॅटबॉट (AI-based Chatbots): हे चॅटबॉट जास्त हुशार असतात. ते मानवी भाषा समजून घेऊ शकतात, संदर्भा लक्षात ठेवू शकतात आणि प्रत्येक वेळी अधिक अचूक प्रतिसाद देण्यासाठी स्वतःला प्रशिक्षित करतात. ते मुक्तपणे संवाद साधू शकतात.

३. हायब्रीड चॅटबॉट (Hybrid Chatbots): यामध्ये नियम-आधारित आणि एआय-आधारित या दोन्ही प्रकारांचे मिश्रण असते. ते सामान्य प्रश्नांसाठी स्क्रिप्ट वापरतात, पण जेव्हा एखादा गुंतागुंतीचा प्रश्न येतो, तेव्हा ते आपल्या AI क्षमतेचा वापर करतात किंवा गरज पडल्यास संवाद मानवी प्रतिनिधीकडे हस्तांतरित करतात.

चॅटबॉटचे विविध उपयोग

आज चॅटबॉटचा वापर जवळपास प्रत्येक क्षेत्रात होत आहे. काही प्रमुख उपयोग खालीलप्रमाणे:
- ग्राहक सेवा (Customer Service): कंपन्या २४ तास ग्राहक सेवा देण्यासाठी चॅटबॉटचा वापर करतात. ग्राहकांच्या सामान्य प्रश्नांना (उदा. ऑर्डरची स्थिती, तक्रार नोंदवणे) त्वरित उत्तरे मिळतात.
- विक्री आणि विपणन (Sales and Marketing): ग्राहकांना त्यांच्या आवडीनुसार उत्पादने सुचवणे, त्यांना माहिती देणे आणि खरेदी प्रक्रियेत मदत करणे यासाठी चॅटबॉट वापरले जातात.
- आरोग्यसेवा (Healthcare): रुग्णांना डॉक्टरांची वेळ मिळवून देणे (appointment booking), औषधांची आठवण करून देणे किंवा प्राथमिक आरोग्यविषयक प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी याचा उपयोग होतो.
- शिक्षण (Education): विद्यार्थ्यांना त्यांच्या शंकांचे निरसन करण्यासाठी, नवीन भाषा शिकण्यासाठी किंवा अभ्यासक्रमाची माहिती मिळवण्यासाठी चॅटबॉट मदत करतात.
- मनोरंजन (Entertainment): विनोद सांगणे, गाणी लावणे, सामान्य ज्ञानाचे खेळ खेळणे यांसारख्या मनोरंजक गोष्टींसाठीही चॅटबॉट लोकप्रिय आहेत.
- वैयक्तिक सहायक (Personal Assistant): गुगल असिस्टंट किंवा सिरीसारखे चॅटबॉट आपल्या मोबाईलमध्ये वैयक्तिक सहायक म्हणून काम करतात. ते अलार्म लावणे, हवामानाची माहिती देणे किंवा कोणाला कॉल लावणे यांसारखी कामे करतात.

एलिझासारख्या साध्या प्रोग्रामपासून ते जेमिनीसारख्या अत्यंत प्रगत AI मॉडेलपर्यंत चॅटबॉटने खूप मोठा पल्ला गाठला आहे. ते आता केवळ एक तांत्रिक खेळणे राहिलेले नाहीत, तर आपल्या दैनंदिन जीवनाचा आणि व्यवसायाचा एक अविभाज्य भाग बनले आहेत. तंत्रज्ञान जसजसे प्रगत होत जाईल, तसतसे हे चॅटबॉट अधिक मानवी आणि सहज संवाद साधणारे बनतील, ज्यामुळे आपले जीवन आणखी सोपे आणि कार्यक्षम होईल यात शंका नाही.

--- तुषार भ. कुटे

 

लेफ्ट टू टेल

मागच्या वर्षी “मृत्यू पाहिलेली माणसं” नावाचं एक पुस्तक वाचनात आलं. त्यामध्ये रवांडा देशातल्या अतिशय प्रतिकूल परिस्थितीतून पुनर्जीवन मिळालेल्या इम्माकुलीची गोष्ट पहिल्यांदा समजली. अतिशय रोमांचकारी वाटले. त्याच पुस्तकामध्ये लेफ्ट टू टेल या तिच्या आत्मचरित्राबद्दल देखील लिहिलेले होते. त्यामुळे हे चरित्र सविस्तरपणे वाचण्याची उत्सुकता देखील चाळवली गेली.
मध्य आफ्रिकेतील रवांडा हा अतिशय छोटा देश. चहूबाजूंनी वेगवेगळ्या देशांच्या सीमा याला लाभलेल्या आहेत. शिवाय आफ्रिकेतील अन्य देशांप्रमाणेच हा देशही निसर्गसंपन्न. परंतु परकीय आक्रमकांच्या विविध काटाकारस्थानांमुळे वर्षानुवर्षे गुण्यागोविंदाने राहत असलेल्या दोन वांशिक गटांमध्ये संघर्ष पेटायला सुरुवात होते. हुतु आणि तुत्सी हेच ते दोन गट. एक बहुसंख्यांक तर दुसरा अल्पसंख्यांक. अनेक वर्षांपासून एकमेकांच्या सोबतच राहत असल्याने दोघांमध्ये भेद ओळखणे तसं कठीणच. परंतु एकदा लागलेली ठिणगी पेटली ती पेटलीच. राजकीय नेत्यांच्या महत्त्वाकांक्षा आणि आततायीपणामुळे दोन्ही गटांमधील संघर्ष वेगाने पेटायला सुरुवात होते. आणि त्याची परिसीमा गाठली जाते. ही परिसीमा आहे क्रौर्याची, अन्यायाची, आक्रोशाची आणि वंशविच्छेदाची. शिवाय हा संघर्ष ही फार जुना नाही. अगदीच ३० एक वर्षांपूर्वी आफ्रिकेतील निसर्गसंपन्न देशात तो घडलेला आहे. या देशांमध्ये शांत वातावरणात राहणाऱ्या इम्माकुली हिने अनुभवलेला हा वांशिक संघर्ष आहे.

गावातील एका शिक्षक जोडप्याच्या पोटी जन्मलेले इम्माकुली हे तिसरे अपत्य. तिला दोन मोठे भाऊ आणि एक लहान भाऊ आहे. गावाच्या निसर्गसौंदर्याने नटलेल्या वातावरणात कुटुंबातील सहाही जण गुण्यागोविंदाने नांदत होते. परंतु मागील काही वर्षांपूर्वी पासून चालू झालेला वांशिक संघर्ष हळूहळू मोठा होतो आणि त्याची देशभर व्याप्ती वाढते. स्वतः अल्पसंख्यांक वंशामध्ये जन्मलेल्या इम्माकुलीच्या घरापर्यंत हा संघर्ष येतो. तिला घरातून पलायन करावे लागते. आजूबाजूला दिसेल त्याला थेट ठार मारून वंशविच्छेदाची योजना अमलात येत असते. अशातच बहुसंख्यांक समाजातील एक पाद्री तिला आणि अन्य सहा ते सात स्त्रियांना आसरा देतात. हा आसरा म्हणजे तरी नक्की काय? घरातील एका अतिशय छोट्या आणि दुर्लक्षित स्वच्छतागृहामध्ये त्यांना एक प्रकारे डांबूनच ठेवले जाते. या स्वच्छतागृहात तीन महिन्यांमध्ये घडलेल्या विविध घटनांचे सखोल वर्णन इम्माकुली ने आपल्या या पुस्तकामध्ये केलेले आहे.
खरोखर संघर्ष म्हणजे काय? याची प्रचिती देणारे हे पुस्तक. मनुष्यप्राणी इतक्या क्रूरतेने कसा वागू शकतो? हाही प्रश्न आपल्याला अनेकदा पडतो. माणसाला माणूस म्हणून जगता येत नाही का? किंवा इतरांना देखील जगवता येऊ शकत नाही का? असे अनेक प्रश्न आपल्याला पडतात. राजकारणी लोक देशावर वर्चस्व ठेवायचे म्हणून सामान्य लोकांमध्ये संघर्ष पेटवून देतात. यातून केवळ मानवी मूल्यांचा ऱ्हास होत असतो. 
हे आत्मचरित्र म्हणजे अमानवता कशी असते याचे खरेखुरे चित्रण आहे. आपण आजही किती सुरक्षित वातावरणामध्ये राहत आहोत? याबद्दल निश्चितच धन्यवाद मानायला हवे. हाच विचार पुस्तक पूर्ण झाल्यानंतर मनात येतो. 
पुस्तकाच्या सुरुवातीलाच रवांडा आणि त्याच्या आजूबाजूच्या प्रदेशाचा नकाशा दिलेला आहे. त्याच्यावरून एकदा व्यवस्थित नजर टाकली की एकंदरीत पुस्तकांमध्ये कोणती घटना कुठे घडली याचे प्रारंभिक चित्रण आपण रंगवू शकतो.
प्रकाशकांच्या कार्यालयात हे पुस्तक चक्क पन्नास टक्के सवलतीमध्ये उपलब्ध होते. कदाचित याविषयी अधिक माहिती अजूनही मराठी वाचकांपर्यंत पोहोचली नसावी. म्हणूनच या पुस्तकाचा खप तितका झालेला नाही.

— तुषार भ. कुटे

प्रॉम्प्ट आणि प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग: कृत्रिम बुद्धिमत्तेला (AI) बोलायला शिकवणारी कला

आजच्या काळात आपण सर्वत्र 'एआय' (AI - Artificial Intelligence) म्हणजेच कृत्रिम बुद्धिमत्तेबद्दल ऐकत आहोत. चॅटजीपीटी (ChatGPT), जेमिनी (Gemini) यांसारखी एआय साधने (tools) आपले अनेक किचकट काम सोपे करत आहेत. आपल्याला हवा असलेला निबंध लिहिण्यापासून ते अवघड प्रश्नांची उत्तरे देण्यापर्यंत, एआय अनेक गोष्टी करू शकते. पण या एआयला नक्की काय करायचे आहे, हे कसे सांगावे? इथेच "प्रॉम्प्ट" आणि "प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग" या संकल्पना महत्त्वाच्या ठरतात. चला, या संकल्पना सोप्या भाषेत समजून घेऊया.

प्रॉम्प्ट म्हणजे काय? (What is a Prompt?)

अगदी सोप्या भाषेत सांगायचे झाल्यास, प्रॉम्प्ट म्हणजे आपण एआयला दिलेली सूचना, प्रश्न किंवा आदेश. जसे आपण गुगलवर काहीतरी शोधण्यासाठी शब्द किंवा वाक्य लिहितो, त्याचप्रमाणे आपण एआयशी संवाद साधण्यासाठी जे काही लिहितो, त्याला 'प्रॉम्प्ट' म्हणतात.
याला आपण अल्लाउद्दीनच्या जादूच्या दिव्याचे उदाहरण देऊन समजू शकतो. दिव्यातील जिनी खूप शक्तिशाली असतो, पण तुम्ही त्याला जोपर्यंत काही मागत नाही, तोपर्यंत तो काहीही करत नाही. तुम्ही त्याला जी 'आज्ञा' द्याल, तीच तो पूर्ण करेल. इथे तुम्ही दिलेली आज्ञा म्हणजेच 'प्रॉम्प्ट' आणि तो जिनी म्हणजे 'एआय'.
तुमचा प्रॉम्प्ट जितका स्पष्ट आणि नेमका असेल, तितकेच एआयकडून मिळणारे उत्तर अचूक आणि तुमच्या अपेक्षेप्रमाणे असेल.

उदाहरणार्थ:
    एक साधा प्रॉम्प्ट: "शिवाजी महाराजांबद्दल सांगा."
    यावर एआय एक सर्वसाधारण माहिती देईल.
    एक चांगला आणि स्पष्ट प्रॉम्प्ट: "शाळेतील मुलांसाठी छत्रपती शिवाजी महाराजांच्या आग्रा भेटीच्या प्रसंगाचे नाट्यमय वर्णन ५०० शब्दांत करा."
    यावर एआय एका विशिष्ट घटनेवर लक्ष केंद्रित करून, विशिष्ट प्रेक्षकांसाठी आणि नेमक्या शब्दसंख्येनुसार उत्तर तयार करेल.

प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग म्हणजे काय? (What is Prompt Engineering?)

'प्रॉम्प्ट' म्हणजे काय हे तर आपण पाहिले. आता 'प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग' म्हणजे काय ते पाहूया. 'प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग' ही एक कला आणि शास्त्र आहे, ज्यामध्ये एआयकडून आपल्याला हवे असलेले सर्वोत्तम आणि अचूक उत्तर मिळवण्यासाठी प्रभावी प्रॉम्प्ट तयार केला जातो.
हे एखाद्या दिग्दर्शकासारखे (Director) आहे. दिग्दर्शक जसा कलाकाराला (Actor) नेमक्या सूचना देतो की, कोणता संवाद कसा बोलायचा, चेहऱ्यावर हावभाव कसे असावेत, जेणेकरून त्याला हवा तसा सीन मिळेल. त्याचप्रमाणे, 'प्रॉम्प्ट इंजिनियर' एआयला अशा प्रकारे सूचना देतो की, त्याला हवे असलेले उत्तर, माहिती किंवा मजकूर नेमकेपणाने मिळेल.
यात फक्त प्रश्न विचारणे नाही, तर प्रश्नाची रचना करणे, त्याला संदर्भ देणे, उत्तराचे स्वरूप (format) ठरवणे आणि भाषेची शैली (tone) निश्चित करणे यांसारख्या अनेक गोष्टींचा समावेश असतो.

चांगल्या प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंगचे महत्त्व

एआय एक खूप शक्तिशाली साधन आहे, पण त्याचा पुरेपूर वापर करण्यासाठी चांगले प्रॉम्प्ट देणे आवश्यक आहे.
- अचूक उत्तरे: चांगल्या प्रॉम्प्टमुळे एआय गोंधळत नाही आणि तुम्हाला अधिक अचूक व संबंधित माहिती मिळते.
- वेळेची बचत: जर तुम्ही पहिल्याच प्रयत्नात योग्य प्रॉम्प्ट दिला, तर तुम्हाला पुन्हा-पुन्हा प्रश्न विचारावा लागत नाही, ज्यामुळे तुमचा वेळ वाचतो.
- सर्जनशीलता (Creativity): प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंगद्वारे तुम्ही एआयकडून कविता, कथा, जाहिरातींसाठी मजकूर, किंवा गाणी यांसारख्या सर्जनशील गोष्टी तयार करून घेऊ शकता.
- एआयच्या क्षमतेचा पूर्ण वापर: योग्य प्रॉम्प्ट देऊन तुम्ही एआयच्या मर्यादेपलीकडील क्षमतांचा शोध घेऊ शकता आणि त्याचा प्रभावीपणे वापर करू शकता.

एक उत्तम प्रॉम्प्ट कसा तयार करावा?

एक चांगला प्रॉम्प्ट तयार करण्यासाठी खालील गोष्टी लक्षात ठेवाव्यात:
- स्पष्टता (Clarity): तुम्हाला नक्की काय हवे आहे, हे अगदी स्पष्ट शब्दांत सांगा. संदिग्ध किंवा गोंधळात टाकणारे शब्द टाळा.
- संदर्भ (Context): एआयला थोडा संदर्भ द्या. उदा. "मी एक विद्यार्थी आहे आणि मला..." असे सांगितल्यास, एआय विद्यार्थ्याच्या पातळीनुसार उत्तर देईल.
- स्वरूप (Format): तुम्हाला उत्तर कसे हवे आहे ते सांगा. उदा. 'मुद्देसूद (bullet points) माहिती द्या', 'तक्त्याच्या (table) स्वरूपात सांगा', किंवा 'ई-मेलच्या स्वरूपात लिहा'.
- शैली (Tone): तुम्हाला मजकूर कोणत्या शैलीत हवा आहे? तो व्यावसायिक (professional), विनोदी (funny), औपचारिक (formal) की भावनिक (emotional) असावा, हे सांगा.

थोडक्यात सांगायचे तर, 'प्रॉम्प्ट' हे एआयशी संवाद साधण्याचे माध्यम आहे, तर 'प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंग' हे त्या संवादाला अधिक प्रभावी आणि परिणामकारक बनवण्याचे कौशल्य आहे. जसजसा एआयचा वापर वाढत जाईल, तसतसे प्रॉम्प्ट इंजिनियरिंगचे महत्त्वही वाढत जाणार आहे. ही एक अशी कला आहे, जी शिकल्यास कोणीही व्यक्ती एआय सारख्या शक्तिशाली तंत्रज्ञानाचा उत्तम प्रकारे वापर करू शकतो.

--- तुषार भ. कुटे