बॅग ऑफ वर्ड्स (Bag of Words): शब्दांची पिशवी

कल्पना करा की तुमच्याकडे काही वाक्ये आहेत आणि तुम्हाला ती संगणकाला समजावून सांगायची आहेत. संगणकाला कधीच थेट मराठी किंवा इंग्रजी भाषा समजत नाही; त्याला फक्त आकडे (numbers) समजतात. (हा संगणकाचा वैश्विक नियम आहे!) मग आपण आपल्या वाक्यांना किंवा मजकुराला (text) आकड्यांच्या स्वरूपात कसे बदलणार? इथेच "बॅग ऑफ वर्ड्स" ही पद्धत मदतीला येते. ही सर्वात जुनी पद्धत आहे.
"बॅग ऑफ वर्ड्स" हे नावाप्रमाणेच आहे. आपण एखाद्या वाक्यातील किंवा परिच्छेदातील सर्व शब्द घेतो, त्यांना व्याकरण किंवा शब्दांच्या क्रमाची पर्वा न करता एका काल्पनिक पिशवीत (bag) टाकतो. या पिशवीत कोणता शब्द किती वेळा आला आहे, फक्त याचीच नोंद ठेवली जाते. शब्दांचा क्रम, त्यांचे एकमेकांशी असलेले संबंध (व्याकरण) या गोष्टी विचारात घेतल्या जात नाहीत.
थोडक्यात सांगायचे तर, बॅग ऑफ वर्ड्स (BoW) ही मजकूर डेटाला संख्यात्मक स्वरूपात (numerical format) रूपांतरित करण्याची एक पद्धत आहे, जिथे प्रत्येक मजकूर (उदा. एक वाक्य) शब्दांच्या उपस्थितीच्या किंवा संख्येच्या आधारावर दर्शवला जातो.

"बॅग ऑफ वर्ड्स" कसे काम करते?

ही प्रक्रिया मुख्यत्वे तीन सोप्या टप्प्यांमध्ये विभागलेली आहे:
टप्पा १: टोकनायझेशन (Tokenization) - शब्दांना वेगळे करणे: या टप्प्यात, आपण दिलेला संपूर्ण मजकूर (ज्याला 'कॉर्पस' म्हणतात) घेतो आणि त्यातील प्रत्येक वाक्याला शब्दांमध्ये तोडतो. प्रत्येक शब्द हा एक 'टोकन' असतो. यामध्ये अनावश्यक चिन्हं (उदा. स्वल्पविराम, पूर्णविराम) काढून टाकली जातात आणि सर्व शब्दांना एकाच स्वरूपात (उदा. लहान लिपीत - lowercase) आणले जाते.

टप्पा २: शब्दसंग्रह तयार करणे (Building Vocabulary): एकदा सर्व मजकुरातील शब्द वेगळे केले की, आपण त्या सर्व शब्दांमधून फक्त एकदाच येणारे (unique) शब्द निवडून एक 'शब्दसंग्रह' (Vocabulary) तयार करतो. हा शब्दसंग्रह म्हणजे आपल्या संपूर्ण मजकुरात वापरल्या गेलेल्या सर्व अद्वितीय शब्दांची एक सूची असते.

टप्पा ३: व्हेक्टर तयार करणे (Vectorization): हा सर्वात महत्त्वाचा टप्पा आहे. इथे आपण प्रत्येक वाक्याला किंवा दस्तऐवजाला एका संख्यात्मक व्हेक्टरमध्ये (numerical vector) रूपांतरित करतो. हा व्हेक्टर आपल्या तयार केलेल्या शब्दसंग्रहाच्या आकाराचा असतो.

प्रत्येक वाक्यासाठी, आपण शब्दसंग्रहातील प्रत्येक शब्द तपासतो. तो शब्द त्या वाक्यात किती वेळा आला आहे, ती संख्या आपण व्हेक्टरमध्ये त्या शब्दाच्या जागी लिहितो. जर एखादा शब्द वाक्यात आला नसेल, तर आपण '0' लिहितो.

चला, हे एका सोप्या उदाहरणाने समजून घेऊया. समजा, आपल्याकडे खालील तीन वाक्ये आहेत:
    वाक्य १: मला क्रिकेट खेळायला आवडते.
    वाक्य २: माझा भाऊ फुटबॉल खेळतो.
    वाक्य ३: मला फुटबॉल आणि क्रिकेट दोन्ही आवडते.
आता आपण यावर "बॅग ऑफ वर्ड्स" मॉडेल लागू करू.

टप्पा १: टोकनायझेशन
प्रथम आपण प्रत्येक वाक्यातील शब्दांना वेगळे करू.
    वाक्य १: ["मला", "क्रिकेट", "खेळायला", "आवडते"]
    वाक्य २: ["माझा", "भाऊ", "फुटबॉल", "खेळतो"]
    वाक्य ३: ["मला", "फुटबॉल", "आणि", "क्रिकेट", "दोन्ही", "आवडते"]

टप्पा २: शब्दसंग्रह तयार करणे
आता आपण वरील सर्व शब्दांमधून अद्वितीय शब्दांची एक सूची (शब्दसंग्रह) तयार करू. आपण हे शब्द वर्णानुक्रमे (alphabetically) लावूया.

आपला शब्दसंग्रह (Vocabulary):
["आणि", "आवडते", "क्रिकेट", "खेळायला", "खेळतो", "दोन्ही", "फुटबॉल", "भाऊ", "मला", "माझा"]

या शब्दसंग्रहात एकूण १० अद्वितीय (unique) शब्द आहेत.
टप्पा ३: व्हेक्टर तयार करणे

आता आपण प्रत्येक वाक्यासाठी या १० शब्दांचा एक व्हेक्टर तयार करू. व्हेक्टरमध्ये आपण प्रत्येक शब्दाची संख्या (frequency) नोंदवू.

वाक्य १: "मला क्रिकेट खेळायला आवडते"

या वाक्याचा व्हेक्टर कसा दिसेल?
शब्दसंग्रहातील शब्द    वाक्यातील संख्या
आणि            0
आवडते    1
क्रिकेट    1
खेळायला    1
खेळतो    0
दोन्ही            0
फुटबॉल    0
भाऊ            0
मला            1
माझा            0

तर, वाक्य १ चा BoW व्हेक्टर असेल: [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0]

वाक्य २: "माझा भाऊ फुटबॉल खेळतो"
शब्दसंग्रहातील शब्द    वाक्यातील संख्या
आणि            0
आवडते    0
क्रिकेट    0
खेळायला    0
खेळतो    1
दोन्ही            0
फुटबॉल    1
भाऊ            1
मला            0
माझा            1

तर, वाक्य २ चा BoW व्हेक्टर असेल: [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1]

वाक्य ३: "मला फुटबॉल आणि क्रिकेट दोन्ही आवडते"
शब्दसंग्रहातील शब्द    वाक्यातील संख्या
आणि             1
आवडते     1
क्रिकेट     1
खेळायला     0
खेळतो     0
दोन्ही             1
फुटबॉल     1
भाऊ             0
मला             1
माझा             0

तर, वाक्य ३ चा BoW व्हेक्टर असेल: [1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0]

आता संगणकासाठी आपली वाक्ये ही शब्दांची नसून, वरील आकड्यांची (व्हेक्टर्स) आहेत. या आकड्यांवर मशीन लर्निंग मॉडेल सहजपणे गणिती प्रक्रिया करू शकतात.

"बॅग ऑफ वर्ड्स" चे फायदे आणि तोटे

प्रत्येक तंत्रज्ञानाप्रमाणे याचेही काही फायदे आणि तोटे आहेत.
फायदे (Advantages):
- साधेपणा (Simplicity): ही पद्धत समजायला आणि लागू करायला खूप सोपी आहे.
- जलद प्रक्रिया (Fast): मजकुराला व्हेक्टरमध्ये रूपांतरित करण्याची प्रक्रिया खूप जलद होते.
- परिणामकारकता (Effectiveness): अनेक सोप्या कामांसाठी (जसे की मजकूर वर्गीकरण) ही पद्धत आश्चर्यकारकपणे प्रभावी ठरते.

तोटे (Disadvantages):
- शब्दांचा क्रम महत्त्वाचा नाही (Loss of Word Order): हा याचा सर्वात मोठा तोटा आहे. BoW मॉडेलसाठी " कुत्रा माणसाला चावला" आणि "माणसाने कुत्र्याला चावले" ही दोन्ही वाक्ये सारखीच आहेत, कारण दोन्हीमध्ये तेच शब्द आहेत. मात्र, दोन्ही वाक्यांचा अर्थ पूर्णपणे वेगळा आहे.
- संदर्भ आणि अर्थाचा अभाव (Loss of Context and Semantics): BoW शब्दांचा अर्थ किंवा संदर्भ समजत नाही. उदा. "He is feeling blue" (तो दुःखी आहे) आणि "His shirt is blue" (त्याचा शर्ट निळा आहे), या दोन्ही वाक्यांमध्ये 'blue' हा शब्द BoW साठी एकच आहे, पण त्याचे अर्थ वेगळे आहेत.
- शब्दसंग्रहाचा आकार (Vocabulary Size): जर मजकूर खूप मोठा असेल, तर शब्दसंग्रह प्रचंड मोठा होतो. यामुळे तयार होणारे व्हेक्टर्स खूप मोठे होतात आणि त्यातील बहुतेक मूल्ये '0' असतात (याला 'Sparsity' म्हणतात).
- महत्त्वाच्या शब्दांना ओळखत नाही: "आणि", "व", "आहे" यांसारखे वारंवार येणारे शब्द (stopwords) जास्त महत्त्वाचे नसतात, तरीही त्यांना BoW मध्ये जास्त वजन मिळते. (अर्थात, यावर उपाय म्हणून हे शब्द आधीच काढले जातात).

"बॅग ऑफ वर्ड्स" चा वापर कुठे होतो?

या पद्धतीचा वापर अनेक NLP कामांमध्ये केला जातो, जसे की:
- मजकूर वर्गीकरण (Text Classification): ई-मेल 'स्पॅम' आहे की नाही हे ओळखणे, बातमी कोणत्या प्रकारची आहे (क्रीडा, राजकारण, मनोरंजन) हे ठरवणे.
- भावना विश्लेषण (Sentiment Analysis): एखाद्या उत्पादनाबद्दल ग्राहकांची मते (reviews) सकारात्मक आहेत, नकारात्मक आहेत की तटस्थ आहेत, हे ओळखणे.
- दस्तऐवज समानता (Document Similarity): दोन दस्तऐवज एकमेकांशी किती मिळतेजुळते आहेत, हे त्यांच्या BoW व्हेक्टर्समधील समानतेवरून तपासणे.

"बॅग ऑफ वर्ड्स" ही एक मूलभूत परंतु अत्यंत शक्तिशाली संकल्पना आहे. ही पद्धत मजकुरातील शब्दांचा क्रम आणि व्याकरण गमावते, परंतु मजकुराला मशीन लर्निंग मॉडेलसाठी वापरण्यायोग्य संख्यात्मक स्वरूपात आणण्याचे महत्त्वाचे काम करते. जरी आज TF-IDF, Word2Vec, आणि BERT सारख्या अधिक प्रगत पद्धती उपलब्ध असल्या तरी, "बॅग ऑफ वर्ड्स" ही NLP च्या जगात पहिली पायरी म्हणून आजही महत्त्वाची आहे आणि अनेक ठिकाणी प्रभावीपणे वापरली जाते.

--- तुषार भ. कुटे 

एआयमधील "एक्स्पर्ट सिस्टीम"

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) या वेगाने विकसित होणाऱ्या तंत्रज्ञानाच्या क्षेत्रात, "एक्स्पर्ट सिस्टीम" (Expert System) ही एक महत्त्वाची आणि पायाभूत संकल्पना आहे. मानवी तज्ज्ञांप्रमाणे विशिष्ट विषयात ज्ञान आणि अनुभव वापरून जटिल समस्या सोडवणाऱ्या संगणक प्रणालीला ‘एक्स्पर्ट सिस्टीम’ असे म्हणतात. या प्रणाली ज्ञानावर आधारित असून निर्णय घेण्यासाठी आणि सल्ला देण्यासाठी मानवी तज्ज्ञांच्या विचार प्रक्रियेचे अनुकरण करतात.

एक्स्पर्ट सिस्टीमची ओळख आणि इतिहास

१९७० आणि १९८० च्या दशकात एआय संशोधनात एक्स्पर्ट सिस्टीमचा उदय झाला. याचा मुख्य उद्देश मानवी तज्ज्ञांचे ज्ञान एका संगणक प्रणालीमध्ये संग्रहित करणे आणि त्या ज्ञानाचा वापर सामान्य वापरकर्त्यांना उपलब्ध करून देणे हा होता. डेन्ड्रल (DENDRAL) आणि मायसिन (MYCIN) या सुरुवातीच्या काळातील काही यशस्वी एक्स्पर्ट सिस्टीम होत्या. डेन्ड्रलचा उपयोग रासायनिक संयुगांची रचना ओळखण्यासाठी होत असे, तर मायसिन रक्ताच्या संसर्गाचे निदान करून प्रतिजैविकांचा (antibiotics) सल्ला देत असे. या प्रणालींच्या यशामुळे विविध क्षेत्रांमध्ये एक्स्पर्ट सिस्टीम विकसित करण्यास चालना मिळाली.

एक्स्पर्ट सिस्टीमची रचना आणि कार्यपद्धती

एक्स्पर्ट सिस्टीमची रचना प्रामुख्याने तीन मुख्य घटकांवर अवलंबून असते:

१. नॉलेज बेस (Knowledge Base): हा एक्स्पर्ट सिस्टीमचा आत्मा असतो. यामध्ये विशिष्ट क्षेत्रातील तज्ज्ञांकडून मिळवलेले ज्ञान संग्रहित केलेले असते. हे ज्ञान 'तथ्ये' (facts) आणि 'नियम' (rules) या स्वरूपात असते. उदाहरणार्थ, वैद्यकीय निदान करणाऱ्या प्रणालीमध्ये, "जर रुग्णाला ताप असेल आणि घसा दुखत असेल, तर त्याला घशाचा संसर्ग असण्याची शक्यता आहे" यांसारखे नियम असू शकतात. हे नियम 'IF-THEN' स्वरूपात मांडलेले असतात.

२. इन्फरन्स इंजिन (Inference Engine): हा एक्स्पर्ट सिस्टीमचा मेंदू मानला जातो. हे इंजिन नॉलेज बेसमधील नियमांचा आणि वापरकर्त्याने दिलेल्या माहितीचा (तथ्यांचा) वापर करून निष्कर्ष काढते. समस्येचे विश्लेषण करणे, तर्क लावणे आणि अंतिम उत्तरापर्यंत पोहोचण्याची प्रक्रिया इन्फरन्स इंजिनद्वारे पार पाडली जाते. यासाठी ते प्रामुख्याने दोन पद्धती वापरते:
* फॉरवर्ड चेनिंग (Forward Chaining): या पद्धतीत, उपलब्ध माहितीपासून सुरुवात करून, नियम लागू करत अंतिम निष्कर्षापर्यंत पोहोचले जाते.
* बॅकवर्ड चेनिंग (Backward Chaining): या पद्धतीत, संभाव्य निष्कर्षापासून (hypothesis) सुरुवात करून, त्या निष्कर्षाला समर्थन देणारी तथ्ये आणि नियम शोधले जातात.

३. युजर इंटरफेस (User Interface): हा घटक वापरकर्त्याला एक्स्पर्ट सिस्टीमसोबत संवाद साधण्यास मदत करतो. वापरकर्ता या इंटरफेसद्वारे प्रणालीला प्रश्न विचारतो किंवा समस्या मांडतो. प्रणालीने दिलेला सल्ला किंवा निष्कर्ष याच इंटरफेसद्वारे वापरकर्त्याला सोप्या आणि समजण्याजोग्या भाषेत सादर केला जातो.

या तीन मुख्य घटकांव्यतिरिक्त, काही प्रगत एक्स्पर्ट सिस्टीममध्ये 'नॉलेज ऍक्विझिशन सबसिस्टीम' (Knowledge Acquisition Subsystem) आणि 'एक्सप्लनेशन सबसिस्टीम' (Explanation Subsystem) यांचाही समावेश असतो. नॉलेज ऍक्विझिशन सबसिस्टीम तज्ज्ञांकडून ज्ञान मिळवून ते नॉलेज बेसमध्ये जोडण्यास मदत करते, तर एक्सप्लनेशन सबसिस्टीम प्रणालीने विशिष्ट निष्कर्ष का काढला याचे स्पष्टीकरण वापरकर्त्याला देते.

एक्स्पर्ट सिस्टीमचे विविध क्षेत्रांतील उपयोग

एक्स्पर्ट सिस्टीमची उपयुक्तता आज अनेक क्षेत्रांमध्ये सिद्ध झाली आहे. काही प्रमुख उपयोग खालीलप्रमाणे आहेत:

- वैद्यकीय क्षेत्र: रोगांचे निदान करणे, योग्य औषधोपचारांची शिफारस करणे आणि शस्त्रक्रियेदरम्यान मदत करणे यासाठी एक्स्पर्ट सिस्टीमचा वापर होतो. (उदा. MYCIN, CADUCEUS).
- वित्त आणि बँकिंग: कर्ज अर्जांचे मूल्यांकन करणे, गुंतवणुकीचा सल्ला देणे, फसवणूक ओळखणे आणि शेअर बाजाराचे विश्लेषण करणे यांसारख्या कामांसाठी या प्रणाली उपयुक्त ठरतात.
- उत्पादन क्षेत्र: उत्पादन प्रक्रियेतील दोष शोधणे, मशीनच्या देखभालीचे वेळापत्रक ठरवणे आणि गुणवत्ता नियंत्रणासाठी एक्स्पर्ट सिस्टीम वापरली जाते.
- ग्राहक सेवा: ग्राहकांच्या प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी आणि तांत्रिक समस्या सोडवण्यासाठी चॅटबॉट्स आणि व्हर्च्युअल असिस्टंटच्या रूपात एक्स्पर्ट सिस्टीम काम करतात.
- कृषी क्षेत्र: पिकांसाठी योग्य खतांची शिफारस करणे, रोगांचे निदान करणे आणि हवामानानुसार शेतीचे नियोजन करण्यास मदत करणे.

एक्स्पर्ट सिस्टीमचे फायदे आणि तोटे

फायदे:

- ज्ञानाची उपलब्धता आणि जतन: मानवी तज्ज्ञांचे ज्ञान कायमस्वरूपी संग्रहित केले जाऊ शकते आणि ते कधीही उपलब्ध होऊ शकते. तज्ज्ञांच्या निवृत्तीनंतर किंवा अनुपलब्धतेनंतरही त्यांच्या ज्ञानाचा फायदा मिळवता येतो.
- सातत्यपूर्ण आणि वेगवान निर्णय: मानवी चुका टाळून या प्रणाली सातत्यपूर्ण आणि अचूक निर्णय देतात. त्या २४ तास कार्यरत राहू शकतात आणि मानवापेक्षा अधिक वेगाने काम करतात.
- खर्चिक नसलेला सल्ला: एकदा प्रणाली विकसित झाल्यावर, तज्ज्ञांना वारंवार नियुक्त करण्याचा खर्च वाचतो.
- धोकादायक वातावरणात काम करण्याची क्षमता: ज्या ठिकाणी मानवासाठी काम करणे धोकादायक असते (उदा. अणुभट्टी, रासायनिक कारखाना), तिथे या प्रणाली प्रभावीपणे काम करू शकतात.

तोटे:

- ज्ञान संपादनाची अडचण: तज्ज्ञांकडून अचूक आणि संपूर्ण ज्ञान मिळवणे ही एक वेळखाऊ आणि गुंतागुंतीची प्रक्रिया आहे.
- सामान्य ज्ञानाचा अभाव: एक्स्पर्ट सिस्टीम केवळ तिच्या विशिष्ट क्षेत्रातच काम करते. तिच्याकडे मानवासारखे सामान्य ज्ञान (common sense) नसते.
- नवीन परिस्थिती हाताळण्यात असमर्थता: प्रणालीमध्ये संग्रहित नसलेल्या किंवा अनपेक्षित परिस्थितीमध्ये निर्णय घेण्यास या प्रणाली असमर्थ ठरू शकतात.
- निर्मिती आणि देखभालीचा खर्च: एक्स्पर्ट सिस्टीम विकसित करणे आणि तिची देखभाल करणे खूप खर्चिक असू शकते.
- मानवी स्पर्शाचा अभाव: काही क्षेत्रांमध्ये, विशेषतः वैद्यकीय आणि मानसशास्त्रीय सल्ल्यामध्ये, मानवी सहानुभूती आणि भावनांची जागा मशीन घेऊ शकत नाही.

आज मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग यांसारख्या प्रगत तंत्रज्ञानामुळे एक्स्पर्ट सिस्टीम अधिक बुद्धिमान आणि कार्यक्षम होत आहेत. भविष्यात, या प्रणाली अधिक गुंतागुंतीच्या समस्या सोडवण्यासाठी आणि मानवी क्षमतेच्या पलीकडे जाऊन विश्लेषण करण्यासाठी सक्षम होतील. मानवी तज्ज्ञांना पर्याय म्हणून न पाहता, एक शक्तिशाली सहायक साधन म्हणून एक्स्पर्ट सिस्टीमकडे पाहिल्यास विविध क्षेत्रांमध्ये क्रांती घडवण्याची प्रचंड क्षमता तिच्यामध्ये आहे.

--- तुषार भ. कुटे

महाराष्ट्राच्या सर्व जिल्ह्यांचा एक सर्वसमावेशक डेटासेट

मी महाराष्ट्राच्या सर्व जिल्ह्यांचा एक सर्वसमावेशक डेटासेट तयार केला आहे, जो आता 'Kaggle' या प्लॅटफॉर्मवर सर्वांसाठी विनामूल्य उपलब्ध आहे.

या डेटासेटमध्ये काय खास आहे?
✅ लोकसंख्या (Population - Census 2011)
✅ साक्षरता दर (Literacy Rate)
✅ क्षेत्रफळ (Area) आणि मुख्यालय (Headquarters)
✅ प्रमुख उद्योग आणि अर्थव्यवस्था (Key Industries)
✅ पर्यटन आणि प्रमुख नद्या (Tourism & Major Rivers)

हा डेटासेट कॉलेज प्रोजेक्ट्स, संशोधन किंवा फक्त आपल्या महाराष्ट्राला अधिक जवळून जाणून घेण्यासाठी तुम्ही वापरू शकता!

🔗 Kaggle लिंक: https://www.kaggle.com/datasets/tusharkute/maharashtra-districts

हा डेटासेट वापरून तुम्ही काय नवीन विश्लेषण किंवा प्रोजेक्ट कराल, हे पाहण्यास मी उत्सुक आहे. नक्की डाउनलोड करा!

#महाराष्ट्र #मराठी #डेटासायन्स #कॅगल #शिक्षण #MaharashtraData #DataAnalytics #MarathiTech #Nashik #Nagpur

एक्सप्लेनेबल एआय (XAI): कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या 'ब्लॅक बॉक्स'ला उलगडणारे तंत्रज्ञान

आजच्या डिजिटल युगात कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) आपल्या जीवनाचा एक अविभाज्य भाग बनली आहे. आरोग्यसेवेपासून ते वित्तपुरवठा, स्वयंचलित वाहनांपासून ते ग्राहक सेवेपर्यंत, प्रत्येक क्षेत्रात AI प्रणाली निर्णय घेत आहेत. या प्रणाली अत्यंत शक्तिशाली आणि अचूक असल्या तरी, त्यांच्या कार्यपद्धतीत एक मोठी समस्या दडलेली आहे - ती म्हणजे पारदर्शकतेचा अभाव. अनेक प्रगत AI मॉडेल्स, विशेषतः डीप लर्निंगवर आधारित मॉडेल्स, 'ब्लॅक बॉक्स' (Black Box) प्रमाणे कार्य करतात. याचा अर्थ, ते कोणत्या आधारावर आणि कोणत्या तर्काने अंतिम निर्णयापर्यंत पोहोचले, हे स्पष्ट करणे मानवी तज्ञांनाही कठीण जाते. हीच समस्या दूर करण्यासाठी 'एक्सप्लेनेबल एआय' (Explainable AI - XAI) म्हणजेच 'स्पष्टीकरणीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता' या नवीन आणि अत्यंत महत्त्वाच्या क्षेत्राचा उदय झाला आहे.

'ब्लॅक बॉक्स' समस्या नेमकी काय आहे?

कल्पना करा की एका डॉक्टरने AI प्रणालीच्या मदतीने रुग्णाच्या रिपोर्टचे विश्लेषण केले आणि AI ने सांगितले की रुग्णाला कर्करोग होण्याची शक्यता आहे. ही माहिती धक्कादायक आहे, पण जेव्हा डॉक्टर AI ला विचारतो की, "तू या निर्णयापर्यंत का पोहोचलीस? कोणत्या लक्षणांना किंवा घटकांना तू अधिक महत्त्व दिलेस?" तेव्हा AI कडे कोणतेही उत्तर नसते. हे AI मॉडेल एका 'ब्लॅक बॉक्स' सारखे आहे, ज्यात तुम्ही डेटा (इनपुट) टाकता आणि तुम्हाला उत्तर (आउटपुट) मिळते, पण आतमध्ये नेमकी प्रक्रिया कशी झाली, हे समजत नाही. निर्णयामागील तर्क स्पष्ट नसल्यामुळे त्यावर पूर्ण विश्वास ठेवणे, त्याची अचूकता तपासणे आणि त्यातील त्रुटी सुधारणे जवळजवळ अशक्य होते. यामुळे कायदेशीर, नैतिक आणि सुरक्षिततेच्या गंभीर समस्या निर्माण होतात.

एक्सप्लेनेबल एआय (XAI) ची गरज का आहे?

AI प्रणालींचा वापर जसजसा वाढत आहे, तसतसे त्यांच्या निर्णयांना समजून घेणे आणि त्यावर विश्वास ठेवणे आवश्यक बनले आहे. XAI ची गरज खालील प्रमुख कारणांमुळे निर्माण झाली आहे:

१. विश्वास आणि स्वीकृती (Trust and Acceptance): जेव्हा वापरकर्त्यांना (उदा. डॉक्टर, बँक मॅनेजर, सामान्य नागरिक) AI च्या निर्णयामागील कारणे समजतात, तेव्हा त्यांचा प्रणालीवरील विश्वास वाढतो. विश्वासार्हतेशिवाय या तंत्रज्ञानाचा व्यापक स्वीकार होणे कठीण आहे.
२. निष्पक्षता आणि पूर्वग्रहमुक्तता (Fairness and Bias-free): AI मॉडेल्स ज्या डेटावर प्रशिक्षित होतात, त्या डेटामध्ये जर मानवी पूर्वग्रह दडलेले असतील, तर AI च्या निर्णयातही ते दिसून येतात. उदाहरणार्थ, कर्ज मंजुरीसाठी वापरण्यात येणारे AI मॉडेल जर विशिष्ट लिंग, वंश किंवा सामाजिक गटाबद्दल पक्षपाती निर्णय देत असेल, तर ते अत्यंत अन्यायकारक ठरेल. XAI च्या मदतीने हे पूर्वग्रह ओळखता येतात आणि ते दूर करता येतात.
३. उत्तरदायित्व आणि जबाबदारी (Accountability and Responsibility): जेव्हा एखादे AI मॉडेल चूक करते (उदा. स्वयंचलित कारचा अपघात), तेव्हा त्या चुकीसाठी जबाबदार कोणाला धरायचे? XAI मुळे निर्णयाची प्रक्रिया पारदर्शक झाल्याने, त्रुटी कोठे झाली हे शोधणे आणि जबाबदारी निश्चित करणे सोपे होते.
४. सुरक्षितता आणि विश्वसनीयता (Safety and Reliability): संरक्षण, विमान वाहतूक आणि आरोग्यसेवा यांसारख्या गंभीर क्षेत्रांमध्ये AI चा निर्णय चुकल्यास त्याचे परिणाम विनाशकारी असू शकतात. XAI मुळे प्रणालीच्या कार्यक्षमतेतील संभाव्य धोके अगोदरच ओळखता येतात आणि प्रणाली अधिक सुरक्षित व विश्वसनीय बनवता येते.
५. सुधारणा आणि डीबगिंग (Improvement and Debugging): मॉडेलने चूक का केली हे समजल्यास, डेव्हलपर्सना त्या चुका सुधारणे आणि मॉडेलची अचूकता वाढवणे सोपे जाते. 'ब्लॅक बॉक्स' मॉडेलमधील त्रुटी शोधणे म्हणजे अंधारात सुई शोधण्यासारखे आहे.

XAI कसे कार्य करते? - प्रमुख पद्धती

'ब्लॅक बॉक्स' मॉडेलला पारदर्शक बनवण्यासाठी XAI विविध तंत्रे आणि पद्धती वापरते. यातील काही प्रमुख पद्धती खालीलप्रमाणे आहेत:
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): ही पद्धत संपूर्ण मॉडेलच्या गुंतागुंतीच्या कार्याला एकाच वेळी समजून घेण्याऐवजी, एका विशिष्ट निर्णयापुरते मर्यादित राहून त्याचे विश्लेषण करते. उदाहरणार्थ, एका विशिष्ट ग्राहकाचा कर्ज अर्ज का नाकारला गेला, हे समजून घेण्यासाठी LIME त्या निर्णयाभोवती एक सोपे, समजण्यासारखे मॉडेल तयार करते आणि स्पष्टीकरण देते.
- SHAP (SHapley Additive exPlanations): गेम थिअरीतील 'शॅप्ली व्हॅल्यूज' या संकल्पनेवर आधारित ही एक शक्तिशाली पद्धत आहे. निर्णयावर परिणाम करणाऱ्या प्रत्येक घटकाचे (फीचरचे) नेमके किती योगदान आहे, हे SHAP संख्यात्मकरित्या मोजते. यामुळे कोणत्या घटकाला किती महत्त्व दिले गेले, याचे स्पष्ट आणि अचूक चित्र मिळते.
- वैशिष्ट्यांची क्रमवारी (Feature Importance): हे तंत्रज्ञान मॉडेलने अंतिम निर्णय घेण्यासाठी कोणत्या इनपुट वैशिष्ट्यांना (उदा. वय, उत्पन्न, क्रेडिट स्कोअर) सर्वाधिक प्राधान्य दिले, याची क्रमवारी लावते.
- काउंटरफॅक्च्युअल स्पष्टीकरण (Counterfactual Explanations): "जर असे झाले नसते तर काय झाले असते?" या प्रश्नाचे उत्तर ही पद्धत देते. उदाहरणार्थ, "कर्ज मंजूर होण्यासाठी तुमच्या उत्पन्नात किमान किती वाढ असायला हवी होती?" यासारखे स्पष्टीकरण देऊन, वापरकर्त्याला पुढील कृतीसाठी दिशा मिळते.

विविध क्षेत्रांतील उपयोग

- आरोग्यसेवा: रुग्णाला एखादा आजार का झाला आहे किंवा विशिष्ट उपचार पद्धती का सुचवली जात आहे, याचे स्पष्टीकरण डॉक्टरांना मिळते.
- वित्त: ग्राहकाचा कर्ज अर्ज का मंजूर किंवा नामंजूर झाला, याचे पारदर्शक कारण देता येते, ज्यामुळे बँकिंग नियमनाचे पालन होते.
- स्वयंचलित वाहने: कारने अचानक ब्रेक का लावला किंवा मार्ग का बदलला, याच्या कारणांचे विश्लेषण करून प्रणाली अधिक सुरक्षित करता येते.
- न्यायव्यवस्था: एखाद्या आरोपीला जामीन का नाकारला गेला, यामागे AI ने वापरलेल्या घटकांचे विश्लेषण करता येते, ज्यामुळे मानवी पूर्वग्रह टाळता येतात.

एका अर्थाने एक्सप्लेनेबल एआय (XAI) हे केवळ एक तांत्रिक साधन नाही, तर तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मानव यांच्यात विश्वासाचे नाते निर्माण करणारा एक पूल आहे. AI प्रणाली जसजशा अधिक स्वायत्त आणि शक्तिशाली होत जातील, तसतशी त्यांच्या निर्णयांची जबाबदारी आणि पारदर्शकता सुनिश्चित करणे ही एक सामाजिक आणि नैतिक गरज बनेल. XAI मुळे आपण AI ला केवळ एक साधन म्हणून न पाहता, एक विश्वसनीय सहकारी म्हणून पाहू शकू, ज्याच्या निर्णयामागील तर्क आपल्याला समजू शकेल. भविष्यात जबाबदार आणि मानवकेंद्रित AI च्या विकासासाठी एक्सप्लेनेबल एआयची भूमिका निःसंशयपणे अत्यंत महत्त्वाची ठरणार आहे.

--- तुषार भ. कुटे

 

 

सर्जनशील एआय: नवनिर्मितीचे नवे पर्व

आजच्या तंत्रज्ञानाच्या युगात, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) हा शब्द आपल्या सर्वांच्या परिचयाचा झाला आहे. याच कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे एक प्रगत आणि अत्यंत प्रभावी स्वरूप म्हणजे 'सर्जनशील एआय' (Generative AI). सर्जनशील एआय म्हणजे अशी तंत्रप्रणाली जी नवीन आणि मूळ सामग्री, जसे की मजकूर, प्रतिमा, संगीत, व्हिडिओ आणि कोड तयार करू शकते. ही केवळ माहितीचे विश्लेषण किंवा वर्गीकरण करत नाही, तर उपलब्ध डेटाच्या आधारे काहीतरी नवीन 'निर्माण' करते. त्यामुळेच या तंत्रज्ञानाने कला, साहित्य, मनोरंजन आणि तंत्रज्ञान यांसारख्या अनेक क्षेत्रांमध्ये क्रांती घडवून आणली आहे.

सर्जनशील एआय कसे कार्य करते?

सर्जनशील एआयच्या कार्यामागे 'मशीन लर्निंग' (Machine Learning) आणि 'डीप लर्निंग' (Deep Learning) या संकल्पना आहेत. या प्रणालींना प्रचंड मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जाते. उदाहरणार्थ, जर एखाद्या एआय मॉडेलला चित्रे तयार करायला शिकवायचे असेल, तर त्याला लाखो-करोडो चित्रे आणि त्यांच्या वर्णनांचा डेटा दिला जातो. या डेटामधून मॉडेल चित्रांमधील नमुने (patterns), शैली आणि संबंध शिकते.

एकदा प्रशिक्षण पूर्ण झाल्यावर, हे मॉडेल दिलेल्या निर्देशांनुसार (prompts) नवीन आणि मूळ प्रतिमा तयार करू शकते. उदाहरणार्थ, 'एक अंतराळवीर घोड्यावर बसून मंगळावर फिरत आहे' असे निर्देश दिल्यास, एआय त्याप्रमाणे एक चित्र तयार करेल, जे त्याने यापूर्वी कधीही पाहिलेले नसते. हीच प्रक्रिया मजकूर, संगीत आणि इतर प्रकारच्या सामग्रीसाठीही वापरली जाते.

विविध क्षेत्रांतील उपयोग

सर्जनशील एआयचा वापर आज अनेक क्षेत्रांमध्ये मोठ्या प्रमाणावर होत आहे आणि त्याचे फायदेही दिसून येत आहेत.

- कला आणि साहित्य: चित्रकार, लेखक आणि संगीतकार आता एआयचा वापर नवनवीन कल्पना मिळवण्यासाठी आणि आपल्या कलेला अधिक प्रभावी बनवण्यासाठी करत आहेत. एआयच्या मदतीने आकर्षक चित्रे, कविता, कथा आणि संगीत रचना तयार केल्या जात आहेत. 'मिडजर्नी' (Midjourney) आणि 'DALL-E' सारखी टूल्स वापरकर्त्यांना केवळ मजकूर निर्देशांवरून आकर्षक प्रतिमा तयार करण्याची सुविधा देतात.

- मनोरंजन: चित्रपट आणि गेमिंग उद्योगात, सर्जनशील एआयचा उपयोग नवीन पात्रे, कथा आणि व्हिज्युअल इफेक्ट्स तयार करण्यासाठी केला जात आहे. यामुळे निर्मिती प्रक्रियेला गती मिळाली आहे आणि खर्चही कमी झाला आहे.

- शिक्षण: शिक्षण क्षेत्रात, 'पर्सनलाइज्ड लर्निंग' (Personalized Learning) म्हणजेच प्रत्येक विद्यार्थ्याच्या गरजेनुसार शैक्षणिक साहित्य तयार करण्यासाठी एआयचा वापर होत आहे. यामुळे विद्यार्थ्यांना त्यांच्या गतीने आणि क्षमतेनुसार शिकण्याची संधी मिळते.

- जाहिरात आणि विपणन: कंपन्या आपल्या उत्पादनांसाठी आकर्षक जाहिराती आणि विपणन साहित्य तयार करण्यासाठी सर्जनशील एआयचा वापर करत आहेत. यामुळे ग्राहकांना अधिक प्रभावीपणे आकर्षित करता येते.

फायदे आणि आव्हाने

सर्जनशील एआयचे अनेक फायदे आहेत. यामुळे सर्जनशीलतेचे लोकशाहीकरण झाले आहे, म्हणजेच आता कोणीही सहजपणे कला किंवा साहित्य निर्माण करू शकतो. उत्पादकता वाढली आहे आणि नवनवीन कल्पनांना चालना मिळाली आहे.

मात्र, या तंत्रज्ञानासमोर काही आव्हाने आणि धोकेही आहेत.

- रोजगारावर परिणाम: एआयमुळे अनेक प्रकारची कामे स्वयंचलित (automate) होत असल्याने, काही क्षेत्रांतील नोकऱ्या कमी होण्याची भीती आहे.
- गैरवापर: 'डीपफेक' (Deepfake) सारख्या तंत्रज्ञानाचा वापर करून खोटी आणि दिशाभूल करणारी माहिती पसरवली जाऊ शकते, ज्यामुळे सामाजिक आणि राजकीय अस्थिरता निर्माण होऊ शकते.
- बौद्धिक संपदा हक्क: एआयने तयार केलेल्या कलाकृती किंवा साहित्याचे मालकी हक्क कोणाकडे असतील, हा एक मोठा कायदेशीर आणि नैतिक प्रश्न आहे.
- माहितीची सत्यता: एआयने तयार केलेली माहिती नेहमीच अचूक असेल याची खात्री देता येत नाही. त्यामुळे चुकीची माहिती पसरण्याचा धोका असतो.

भविष्यातील वाटचाल

सर्जनशील एआय हे एक अत्यंत शक्तिशाली साधन आहे आणि त्याचे भविष्य उज्ज्वल आहे. जसजसे हे तंत्रज्ञान अधिक विकसित होईल, तसतसे त्याचे उपयोगही वाढत जातील. मात्र, या तंत्रज्ञानाचा वापर जबाबदारीने आणि नैतिकतेने करणे आवश्यक आहे. मानवी सर्जनशीलता आणि एआय यांची सांगड घालून आपण अनेक अशक्य वाटणाऱ्या गोष्टी साध्य करू शकतो. भविष्यात, सर्जनशील एआय मानवाचा एक अविभाज्य सहकारी बनेल आणि नवनिर्मितीच्या एका नव्या युगाची सुरुवात करेल, यात शंका नाही.

--- तुषार भ. कुटे

 

GPT-5 ची घोषणा

OpenAI ने अधिकृतपणे ७ ऑगस्ट रोजी GPT-5 हे नवीन मॉडेल (तंत्रज्ञान) बाजारात आणले आहे. त्यांनी म्हटले आहे की हे आतापर्यंतचे सर्वात हुशार, जलद आणि उपयुक्त मॉडेल आहे.

हे मॉडेल आता Free, Plus, Pro, आणि Team या सर्व प्रकारच्या वापरकर्त्यांसाठी उपलब्ध आहे. GPT-5 मुळे आता लेखनासाठी, कोडिंगसाठी, आरोग्य आणि इतर अनेक गोष्टींसाठी जलद, अधिक अचूक आणि संदर्भाला अनुसरून प्रतिसाद मिळणार आहे.

Pro वापरकर्त्यांना GPT-5 Pro चा वापर करता येईल, जी सर्वात प्रगत आवृत्ती आहे. ती मोठ्या आणि क्लिष्ट कामांसाठी विशेष बुद्धिमत्ता प्रदान करते.

हे नवीन GPT-5 मॉडेल आता GPT-4o, GPT-4.5 आणि इतर जुन्या आवृत्तीची जागा घेणार आहे. तुम्हाला ते वेगळे निवडण्याची गरज नाही. फक्त ChatGPT उघडा आणि लिहायला सुरुवात करा.

ज्या वापरकर्त्यांचा मोफत वापर (free-tier) आहे, त्यांना हे मॉडेल हळूहळू उपलब्ध होईल. त्यांची मर्यादा संपल्यावर ते आपोआप GPT-5 Mini वर जातील. Enterprise आणि Edu वापरकर्त्यांना हे मॉडेल एका आठवड्यात उपलब्ध होईल.

हे मॉडेल जुन्या व्हर्जनपेक्षा खूपच प्रगत आहे.

- GPT-5 च्या प्रतिसादांमध्ये GPT-4o च्या तुलनेत 45% कमी चुका आहेत.
- तर्क लावण्याच्या कामांमध्ये OpenAI च्या O3 मॉडेलच्या तुलनेत 80% कमी चुका आहेत.
- OpenAI ने या मॉडेलमध्ये सुरक्षा यंत्रणा आणखी मजबूत केली आहे, जेणेकरून चुकीची माहिती (hallucinations) मिळण्याचे प्रमाण कमी होईल आणि जैविक धोके निर्माण होतील, असे प्रतिसाद तयार होणार नाहीत.

कोडिंगच्या बाबतीत, GPT-5 आता फक्त एकाच सूचना देऊन 'मिनी-बॉल सिम्युलेटर' किंवा 'टायपिंग गेम्स' सारखे गेम्स तयार करू शकते. तसेच लेखन, संपादन (editing), ई-मेल आणि आरोग्याशी संबंधित प्रश्नांवरही ते अधिक चांगले काम करते.

OpenAI ने सांगितले आहे की आरोग्याशी संबंधित प्रश्नांवर जरी GPT-5 चांगले काम करत असले, तरी त्याचा उद्देश डॉक्टरांची जागा घेणे नाही, तर त्यांना मदत करणे हा आहे!

(आधारित)

--- तुषार भ. कुटे

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग: अनुभवातून शिकण्याची कला

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning), अर्थात 'प्रबलीकरण शिक्षण', हे कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे (Artificial Intelligence) एक अत्यंत प्रभावी आणि वेगाने विकसित होणारे क्षेत्र आहे. ही एक अशी प्रक्रिया आहे जिथे संगणक किंवा मशीनला, माणसांप्रमाणे किंवा प्राण्यांप्रमाणे, थेट सूचना न देता केवळ अनुभवातून आणि त्यातून मिळणाऱ्या परिणामांमधून शिकवले जाते. याची सर्वात सोपी कल्पना करायची झाल्यास, आपण लहान मुलाला किंवा पाळीव प्राण्याला जसे शिकवतो, तसेच हे तंत्रज्ञान कार्य करते. जेव्हा मूल एखादी चांगली गोष्ट करते, तेव्हा आपण त्याचे कौतुक करतो (बक्षीस देतो) आणि जेव्हा ते काहीतरी चुकीचे करते, तेव्हा आपण त्याला समज देतो (एक प्रकारचा दंड). हळूहळू, कोणत्या कृतीमुळे कौतुक मिळते आणि कोणत्या कृतीमुळे नाही, हे त्याला समजू लागते आणि ते योग्य वर्तन करण्यास शिकते. रीइन्फोर्समेंट लर्निंगमध्ये संगणक प्रणाली, ज्याला 'एजंट' म्हटले जाते, ती सुद्धा अशाच प्रकारे 'बक्षीस' (Reward) मिळवण्याच्या उद्देशाने आणि 'दंड' (Punishment) टाळण्याच्या हेतूने एका विशिष्ट 'पर्यावरणात' (Environment) योग्य 'कृती' (Action) करायला शिकते.

या शिक्षण पद्धतीचे मूळ मानसशास्त्र आणि प्राणी वर्तन अभ्यासात दडलेले आहे. १९५० च्या दशकात मानसशास्त्रज्ञ बी.एफ. स्किनर यांनी मांडलेल्या 'ऑपरंट कंडिशनिंग' सिद्धांताने याचा पाया घातला. संगणकीय क्षेत्रात, रिचर्ड बेलमन यांनी विकसित केलेले 'डायनॅमिक प्रोग्रामिंग' आणि 'बेलमन इक्वेशन' या गणिती संकल्पनांमुळे रीइन्फोर्समेंट लर्निंगच्या अल्गोरिदमला एक सैद्धांतिक चौकट मिळाली. सुरुवातीला संगणकीय क्षमतेच्या अभावामुळे याचा वापर मर्यादित होता. परंतु, १९८० आणि ९० च्या दशकात 'क्यू-लर्निंग' (Q-Learning) आणि 'टेम्पोरल डिफरन्स लर्निंग' (Temporal Difference Learning) यांसारख्या अल्गोरिदमच्या विकासामुळे या क्षेत्राने गती घेतली. खऱ्या अर्थाने क्रांती झाली ती २१ व्या शतकात, जेव्हा 'डीप लर्निंग' (Deep Learning) या तंत्रज्ञानाला रीइन्फोर्समेंट लर्निंगची जोड मिळाली. यातून 'डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग'चा उदय झाला. याचे सर्वात प्रसिद्ध उदाहरण म्हणजे गूगलच्या डीपमाइंड (DeepMind) कंपनीने तयार केलेला 'अल्फागो' (AlphaGo) हा प्रोग्राम. २०१६ मध्ये, अल्फागोने 'गो' या अतिशय गुंतागुंतीच्या चिनी बोर्ड गेममध्ये जगातील सर्वश्रेष्ठ खेळाडू, ली सेडोल, यांना पराभूत करून संपूर्ण जगात खळबळ माजवली. ही घटना या तंत्रज्ञानाच्या क्षमतेचा एक मैलाचा दगड ठरली.

रीइन्फोर्समेंट लर्निंगची अनेक व्यावहारिक उदाहरणे आहेत जी त्याच्या उपयुक्ततेची कल्पना देतात. व्हिडिओ गेम्स हे याचे उत्तम उदाहरण आहे. गेममधील कॅरॅक्टर (एजंट) सुरुवातीला अंदाधुंद खेळतो, पण गुण मिळवणे (बक्षीस) आणि 'गेम ओव्हर' टाळणे (दंड) या अनुभवातून तो हळूहळू खेळण्यात निपुण होतो. रोबोटिक्समध्ये, एका रोबोटला एखादे विशिष्ट काम, जसे की वस्तू उचलून ठेवणे, शिकवण्यासाठी याचा वापर होतो. प्रत्येक यशस्वी प्रयत्नावर त्याला सकारात्मक सिग्नल (बक्षीस) दिला जातो, ज्यामुळे तो आपले कार्य अधिक अचूकपणे करायला शिकतो. त्याचप्रमाणे, स्वयंचलित कार (Self-Driving Cars) यांना सुरक्षित ड्रायव्हिंगचे प्रशिक्षण देण्यासाठी आभासी वातावरणात (Simulation) रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा उपयोग केला जातो, जिथे वाहतुकीचे नियम पाळल्यास बक्षीस आणि अपघात किंवा नियमभंग झाल्यास मोठा दंड आकारला जातो.

आज रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा उपयोग अनेक क्षेत्रांमध्ये मोठ्या प्रमाणावर होत आहे. आर्थिक क्षेत्रात, शेअर बाजारात कधी खरेदी-विक्री करावी याचे धोरण ठरवण्यासाठी अल्गोरिदम विकसित केले जात आहेत. आरोग्यसेवेत, रुग्णाच्या विशिष्ट परिस्थितीनुसार आणि उपचारांना मिळणाऱ्या प्रतिसादानुसार सर्वोत्तम उपचार पद्धती सुचवण्यासाठी याचा वापर होत आहे. ई-कॉमर्स आणि जाहिरात क्षेत्रात, ग्राहकांना त्यांच्या आवडीनुसार उत्पादने किंवा जाहिराती दाखवण्यासाठी (Recommendation Systems) हे तंत्रज्ञान अत्यंत प्रभावी ठरत आहे. याशिवाय, शहरातील वाहतूक नियंत्रणासाठी ट्रॅफिक लाईट्सचे स्वयंचलित व्यवस्थापन करणे, कंपन्यांसाठी पुरवठा साखळी (Supply Chain) अधिक कार्यक्षम बनवणे आणि ऊर्जा वापराचे व्यवस्थापन करणे यांसारख्या गुंतागुंतीच्या समस्या सोडवण्यासाठीही रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा वापर वाढत आहे. थोडक्यात, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग हे केवळ एक तांत्रिक मॉडेल नसून, ते मशीनला स्वायत्तपणे शिकण्याची आणि मानवापेक्षाही अधिक चांगल्या प्रकारे धोरणात्मक निर्णय घेण्याची क्षमता देणारे एक शक्तिशाली साधन आहे, जे भविष्यातील तंत्रज्ञानाची दिशा ठरवत आहे.

--- तुषार भ. कुटे

एआयने तयार केलेला एक अद्भुत पदार्थ

आजकाल आपण अनेक गोष्टींमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा (Artificial Intelligence) वापर होताना पाहतो. पण तुम्हाला माहीत आहे का, की याच एआयच्या मदतीने शास्त्रज्ञांनी असा एक नवीन पदार्थ तयार केला आहे, जो वजनाने फोम (foam) सारखा अतिशय हलका आहे, पण ताकदीच्या बाबतीत तो स्टीलसारखा मजबूत आहे!

या नवीन पदार्थाला 'कार्बन नॅनोलॅटिस' असे नाव देण्यात आले आहे. 'नॅनोलॅटिस' म्हणजे खूप लहान, सूक्ष्म जाळीसारखी रचना. या पदार्थाचे वैशिष्ट्य असे आहे की, तो पोकळ आणि जाळीदार असल्यामुळे खूप हलका आहे, पण त्याच्या कणांची रचना इतकी मजबूत आहे की, तो सहजासहजी तुटत नाही.

हा पदार्थ तयार करण्याची कल्पना शास्त्रज्ञांना कशी सुचली?

विमाने, हेलिकॉप्टर आणि अंतराळयाने बनवण्यासाठी असे पदार्थ लागतात, जे खूप हलके आणि त्याचबरोबर मजबूत असावेत. कारण जितके वाहन हलके असेल, तितके इंधन कमी लागेल आणि पर्यावरणाचे प्रदूषणही कमी होईल. पण अशा दोन्ही गोष्टी एकाच वेळी मिळवणे खूप अवघड होते.

या समस्येवर उपाय शोधण्यासाठी शास्त्रज्ञांनी एआयची मदत घेतली. त्यांनी एक विशेष मशीन लर्निंग अल्गोरिदम तयार केला. या अल्गोरिदमने वेगवेगळ्या पदार्थांच्या रचनेचा अभ्यास केला आणि कोणत्या रचनेमुळे एखादा पदार्थ खूप मजबूत आणि हलका बनतो, हे शोधून काढले. एआयने सुचवलेल्या रचनेनुसार, शास्त्रज्ञांनी ३डी प्रिंटरचा वापर करून हा 'कार्बन नॅनोलॅटिस' पदार्थ तयार केला.

या शोधाचे महत्त्व खूप मोठे आहे. भविष्यात या पदार्थाचा वापर करून हलकी आणि मजबूत वाहने बनवता येतील. यामुळे फक्त इंधनाची बचतच होणार नाही, तर हवाई प्रवास आणि अंतराळ मोहिमा अधिक सुरक्षित आणि सोप्या होतील. तसेच, खेळांचे साहित्य, संरक्षण उपकरणे आणि बांधकाम क्षेत्रातही याचा उपयोग होऊ शकतो. थोडक्यात, एआयच्या बुद्धिमत्तेमुळे एक असा 'अद्भुत' पदार्थ तयार झाला आहे, जो आपल्या अनेक समस्यांवर तोडगा काढू शकतो आणि भविष्यात अनेक क्षेत्रात क्रांती घडवू शकतो.

(आधारित)
संदर्भ: sci.news

--- तुषार भ. कुटे