आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के फायदे और नुकसान

चाबी छीन लेना

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मुख्यधारा में आ रहा है, हालांकि एआई के पहले रूप का आविष्कार 1951 में इंग्लैंड में किया गया था।
• आजकल एआई का उपयोग एलेक्सा और सिरी जैसे हमारे निजी सहायकों से लेकर कारों, कारखानों और स्वास्थ्य सेवा तक कई प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है।
• एआई में हमारे जीवन की गुणवत्ता में बड़े पैमाने पर सुधार करने की शक्ति है, लेकिन यह सही नहीं है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, या एआई, अभी हर जगह है। सच में, एआई और मशीन लर्निंग के फंडामेंटल लंबे समय से मौजूद हैं। एआई का पहला आदिम रूप एक स्वचालित चेकर्स बॉट था जिसे 1951 में इंग्लैंड के मैनचेस्टर विश्वविद्यालय से क्रिस्टोफर स्ट्रैची द्वारा बनाया गया था।

तब से यह एक लंबा सफर तय कर चुका है, और हम प्रौद्योगिकी के लिए बड़ी संख्या में हाई प्रोफाइल उपयोग के मामलों को मुख्य धारा में देखना शुरू कर रहे हैं।

एआई के कुछ सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों में स्वायत्त वाहनों का विकास, चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर, अमेज़ॅन के एलेक्सा और ऐप्पल की सिरी जैसे आभासी सहायक और खेती से लेकर गेमिंग से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक सभी उद्योगों में औद्योगिक अनुप्रयोगों की एक विशाल श्रृंखला शामिल है।

और निश्चित रूप से, हमारा है एआई-संचालित निवेश ऐप, क्यूई।

लेकिन हमारे रोजमर्रा के जीवन में एआई के उपयोग में भारी वृद्धि के साथ, और एल्गोरिदम जो लगातार सुधार कर रहे हैं, इस शक्तिशाली तकनीक के पक्ष और विपक्ष क्या हैं? क्या यह अच्छाई के लिए, बुराई के लिए या बीच में कहीं एक शक्ति है?

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एआई के पेशेवरों

इस बात से इंकार नहीं किया जा सकता है कि एआई का उपयोग करने के बहुत सारे फायदे हैं। इसके इतना लोकप्रिय होने का एक कारण है, और ऐसा इसलिए है क्योंकि तकनीक कई तरह से हमारे जीवन को बेहतर और/या आसान बनाती है।

कम त्रुटियाँ

मनुष्य महान हैं। वाकई, हम कमाल हैं। लेकिन हम संपूर्ण नहीं हैं। कंप्यूटर स्क्रीन के सामने कुछ घंटों के बाद, हम थोड़े थके हुए, थोड़े सुस्त हो सकते हैं। यह कुछ भी नहीं है कि कुछ लंच, एक कॉफी और ब्लॉक के चारों ओर एक गोद ठीक नहीं होगा, लेकिन ऐसा होता है।

भले ही हम दिन की शुरुआत में तरोताजा हों, फिर भी घर में जो हो रहा है उससे हमारा ध्यान थोड़ा विचलित हो सकता है। हो सकता है कि हम खराब ब्रेकअप से गुज़र रहे हों, या हमारी फ़ुटबॉल टीम कल रात हार गई हो, या किसी ने हमें काम पर जाते समय ट्रैफ़िक में काट दिया हो।

कारण जो भी हो, मानवीय ध्यान का अंदर और बाहर आना-जाना सामान्य और सामान्य है।

ध्यान की इन चूकों से गलतियाँ हो सकती हैं। गणितीय समीकरण में गलत संख्या टाइप करना, कोड की एक पंक्ति को याद करना या कारखानों जैसे भारी शुल्क वाले कार्यस्थलों के मामले में, बड़ी गलतियाँ जिससे चोट लग सकती है, या मृत्यु भी हो सकती है।

24/7 अपटाइम

थकान की बात करते हुए, एआई चीनी दुर्घटनाओं से ग्रस्त नहीं है या 3pm मंदी से निकलने के लिए कैफीन पिक-अप-अप की आवश्यकता नहीं है। जब तक बिजली चालू है, एल्गोरिदम दिन में 24 घंटे, सप्ताह में 7 दिन बिना ब्रेक के चल सकते हैं।

एआई प्रोग्राम न केवल लगातार चल सकता है, बल्कि यह लगातार चलता भी है। यह समान कार्य, समान मानक के साथ, हमेशा के लिए करेगा।

दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए यह उन्हें मानव की तुलना में कहीं बेहतर कर्मचारी बनाता है। यह कम त्रुटियों, कम डाउनटाइम और उच्च स्तर की सुरक्षा की ओर ले जाता है। हमारी किताब में वे सभी बड़े पेशेवर हैं।

डेटा के बड़े सेट का विश्लेषण करें - तेज़

यह हमारे लिए यहां Q.ai पर बहुत बड़ी बात है। जब बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने की बात आती है तो मनुष्य एआई से मेल नहीं खा सकता है। एक मानव के लिए एक स्प्रेडशीट पर डेटा की 10,000 पंक्तियों के माध्यम से जाने में सप्ताह नहीं तो कई दिन लग सकते हैं।

एआई इसे कुछ ही मिनटों में कर सकता है।

एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बहुत कम समय में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है। हम अपने निवेश किट में इस क्षमता का बड़े पैमाने पर उपयोग करते हैं, हमारे एआई के साथ ऐतिहासिक स्टॉक और बाजार के प्रदर्शन और अस्थिरता डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला को देखते हुए, और इसकी तुलना अन्य डेटा जैसे कि ब्याज दरों, तेल की कीमतों और अधिक से करते हैं।

एआई तब डेटा में पैटर्न उठा सकता है और भविष्य में क्या हो सकता है, इसके लिए भविष्यवाणियां पेश कर सकता है। यह एक शक्तिशाली अनुप्रयोग है जिसका वास्तविक दुनिया में बहुत बड़ा प्रभाव है। निवेश प्रबंधन के दृष्टिकोण से, यह गेम-चेंजर है।

एआई के विपक्ष

लेकिन यह सब गुलाब नहीं है। स्पष्ट रूप से कार्यों को पूरा करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करने के कुछ नकारात्मक पहलू हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि हमें एआई का उपयोग नहीं करना चाहिए, लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि हम इसकी सीमाओं को समझें ताकि हम इसे सही तरीके से लागू कर सकें।

रचनात्मकता की कमी है

एआई अतीत में जो कुछ हुआ है, उसके आधार पर अपने निर्णय लेता है। परिभाषा के अनुसार, यह समस्याओं या स्थितियों को देखने के लिए नए या नए तरीकों के साथ आने के लिए उपयुक्त नहीं है। अब कई मायनों में अतीत भविष्य में क्या हो सकता है, इसके बारे में एक बहुत अच्छा मार्गदर्शक है, लेकिन यह सही नहीं होगा।

पहले कभी न देखे गए चर के लिए हमेशा संभावना होती है जो अपेक्षित परिणामों की सीमा के बाहर बैठता है।

इस वजह से, समग्र रणनीति निर्णयों और विचारों को मानव दिमाग में रखते हुए एआई 'ग्रन्ट वर्क' करने के लिए बहुत अच्छी तरह से काम करता है।

निवेश के दृष्टिकोण से, जिस तरह से हम इसे लागू करते हैं, वह यह है कि हमारे वित्तीय विश्लेषक एक निवेश थीसिस और रणनीति के साथ आते हैं, और फिर हमारे एआई को उस रणनीति के कार्यान्वयन का ध्यान रखना होता है।

हमें अभी भी अपने एआई को बताना होगा कि हमारे ग्राहकों के लिए वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए कौन से डेटासेट को देखना है। हम केवल यह नहीं कह सकते हैं कि "गो रिटर्न जेनरेट करें।" हमें एआई को देखने के लिए एक निवेश ब्रह्मांड प्रदान करने की आवश्यकता है, और फिर पैरामीटर दें, जिस पर डेटा बिंदु दी गई रणनीति के भीतर 'अच्छा' निवेश करते हैं।

रोजगार कम करता है

हम इस बारे में दुविधा में हैं, लेकिन इसे शामिल करना शायद उचित है क्योंकि यह एआई के उपयोग के खिलाफ एक आम तर्क है।

एआई के कुछ उपयोगों से मानव नौकरियों पर प्रभाव पड़ने की संभावना नहीं है। उदाहरण के लिए, नई कारों में इमेज प्रोसेसिंग एआई जो संभावित दुर्घटना की स्थिति में स्वचालित ब्रेकिंग की अनुमति देता है। वह नौकरी की जगह नहीं ले रहा है।

एआई-संचालित रोबोट उन कारों को कारखाने में असेंबल कर रहा है, जो शायद मानव की जगह ले रहा है।

ध्यान रखने वाली महत्वपूर्ण बात यह है कि एआई अपने वर्तमान पुनरावृत्ति में खतरनाक और दोहराव वाले काम को बदलने का लक्ष्य रखता है। यह मानव श्रमिकों को काम करने के लिए मुक्त करता है जो रचनात्मक सोच के लिए अधिक क्षमता प्रदान करता है, जो कि अधिक पूर्ण होने की संभावना है।

एआई तकनीक भी आविष्कार और कई सहायकों की अनुमति देने जा रही है जो श्रमिकों को उनके द्वारा किए जाने वाले कार्य में अधिक कुशल बनाने में मदद करेगी। कुल मिलाकर, हम मानते हैं कि लंबे समय में एआई मानव कार्यबल के लिए सकारात्मक है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि बीच में कुछ दर्द नहीं होगा।

नैतिक दुविधाएँ

एआई विशुद्ध रूप से तार्किक है। यह पूर्व निर्धारित मापदंडों के आधार पर निर्णय लेता है जो बारीकियों और भावनाओं के लिए बहुत कम जगह छोड़ते हैं। कई मामलों में यह एक सकारात्मक है, क्योंकि ये निश्चित नियम इसका हिस्सा हैं जो इसे बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण और भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है।

हालांकि बदले में, एल्गोरिथम में नैतिकता और नैतिकता जैसे क्षेत्रों को शामिल करना बहुत मुश्किल हो जाता है। एल्गोरिद्म का आउटपुट केवल उतना ही अच्छा होता है जितना कि इसके निर्माता सेट करते हैं, जिसका अर्थ है कि एआई के भीतर ही संभावित पूर्वाग्रह के लिए जगह है।

उदाहरण के लिए, एक स्वायत्त वाहन के मामले की कल्पना करें, जो एक संभावित सड़क यातायात दुर्घटना की स्थिति में आ जाता है, जहां उसे चट्टान से गाड़ी चलाने या पैदल यात्री को टक्कर मारने के बीच चयन करना होगा। उस स्थिति में एक मानव चालक के रूप में, हमारी सहजता हावी हो जाएगी। वे वृत्ति हमारी अपनी व्यक्तिगत पृष्ठभूमि और इतिहास पर आधारित होंगी, जिसमें कार्रवाई के सर्वोत्तम तरीके पर सचेत विचार के लिए कोई समय नहीं होगा।

एआई के लिए, यह निर्णय एक तार्किक होगा जो इस बात पर आधारित होगा कि किसी आपातकालीन स्थिति में एल्गोरिदम को क्या करने के लिए प्रोग्राम किया गया है। यह देखना आसान है कि यह किस प्रकार समाधान के लिए एक बहुत ही चुनौतीपूर्ण समस्या बन सकती है।

अपने व्यक्तिगत धन सृजन के लिए एआई का उपयोग कैसे करें

हम नियमित आधार पर विश्लेषण, भविष्यवाणी और पुनर्संतुलन के लिए अपने सभी निवेश किटों में एआई का उपयोग करते हैं। एक बेहतरीन उदाहरण हमारा है वैश्विक रुझान किट, जो आने वाले सप्ताह में विभिन्न परिसंपत्ति वर्गों के जोखिम-समायोजित प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।

इन परिसंपत्ति वर्गों में स्टॉक और बॉन्ड, उभरते बाजार, विदेशी मुद्रा, तेल, सोना और यहां तक ​​कि अस्थिरता सूचकांक (VIX) शामिल हैं।

हमारा एल्गोरिद्म हर हफ्ते भविष्यवाणी करता है और फिर ऐतिहासिक डेटा की एक बड़ी मात्रा के आधार पर जोखिम और रिटर्न का सबसे अच्छा मिश्रण होने पर पोर्टफोलियो को स्वचालित रूप से पुनर्संतुलित करता है।

निवेशक एआई को लागू करके एक कदम आगे ले जा सकते हैं पोर्टफोलियो सुरक्षा. यह जोखिम के विभिन्न रूपों, जैसे तेल जोखिम, ब्याज दर जोखिम और समग्र बाजार जोखिम के लिए पोर्टफोलियो की संवेदनशीलता का विश्लेषण करने के लिए एक अलग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। यह तब स्वचालित रूप से परिष्कृत हेजिंग रणनीतियों को लागू करता है जिसका उद्देश्य पोर्टफोलियो के नकारात्मक जोखिम को कम करना है।

यदि आप एआई की शक्ति में विश्वास करते हैं और इसे अपने वित्तीय भविष्य के लिए उपयोग करना चाहते हैं, तो Q.ai ने आपको कवर किया है।

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