17 Jan 2026·Source: The Indian Express

3 min

Science & TechnologyEconomyPolity & GovernanceEDITORIAL

एआई के अवसर को भुनाने के लिए भारत को कम जुगाड़, अधिक सटीकता की आवश्यकता है

भारत को एआई की क्षमता का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए सटीकता और रणनीतिक योजना को प्राथमिकता देनी चाहिए।

Photo by Nguyen Dang Hoang Nhu

संपादकीय विश्लेषण

लेखक का तर्क है कि भारत को 'जुगाड़' पर अपनी पारंपरिक निर्भरता से आगे बढ़ने और एआई की क्षमता का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए अधिक सटीक और रणनीतिक दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता है। वह उच्च प्रभाव वाले क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने, शिक्षा और उद्योग के बीच सहयोग को बढ़ावा देने और एक मजबूत नियामक ढांचा विकसित करने के महत्व पर जोर देते हैं।

मुख्य तर्क:

भारत को एआई की क्षमता का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए 'जुगाड़' से आगे बढ़ने और अधिक सटीक और रणनीतिक दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता है। इसमें दीर्घकालिक योजना और मौलिक अनुसंधान में निवेश शामिल है।
उच्च प्रभाव वाले क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करना, शिक्षा और उद्योग के बीच सहयोग को बढ़ावा देना और एक मजबूत नियामक ढांचा विकसित करना जिम्मेदार एआई विकास और तैनाती के लिए आवश्यक है।
भारत को एआई में वैश्विक नेता बनने के लिए अपने स्वयं के एआई बुनियादी ढांचे और प्रतिभा पूल के निर्माण की आवश्यकता है।

प्रतितर्क:

कुछ का तर्क है कि भारत का 'जुगाड़' दृष्टिकोण कुछ क्षेत्रों में सफल रहा है और इसे पूरी तरह से छोड़ नहीं दिया जाना चाहिए। उनका तर्क है कि यह नवाचार और अनुकूलन क्षमता को बढ़ावा देता है।

निष्कर्ष

लेखक का निष्कर्ष है कि भारत को एआई की क्षमता का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए सटीकता और रणनीतिक योजना को प्राथमिकता देनी चाहिए। इसमें दीर्घकालिक योजना, अनुसंधान में निवेश और एक मजबूत नियामक ढांचा शामिल है।

नीतिगत निहितार्थ

लेख का तात्पर्य है कि नीति निर्माताओं को जिम्मेदार एआई विकास और तैनाती सुनिश्चित करने के लिए दीर्घकालिक योजना, अनुसंधान में निवेश और एक मजबूत नियामक ढांचे के विकास को प्राथमिकता देनी चाहिए। यह शिक्षा और उद्योग के बीच सहयोग को बढ़ावा देने और एआई बुनियादी ढांचे और प्रतिभा पूल के विकास को बढ़ावा देने वाली नीतियों की आवश्यकता का भी सुझाव देता है।

लेख आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के प्रति भारत के दृष्टिकोण पर चर्चा करता है, यह तर्क देते हुए कि राष्ट्र को 'जुगाड़' त्वरित, नवीन समाधान पर अपनी पारंपरिक निर्भरता से आगे बढ़ने और एआई की क्षमता का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए अधिक सटीक और रणनीतिक दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता है। इसमें सुझाव दिया गया है कि हालांकि भारत ने एआई को अपनाने में प्रगति की है, लेकिन दीर्घकालिक योजना और मौलिक अनुसंधान में निवेश की कमी इसकी प्रगति में बाधा बन सकती है। लेखक उच्च प्रभाव वाले क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने, शिक्षा और उद्योग के बीच सहयोग को बढ़ावा देने और जिम्मेदार एआई विकास और तैनाती सुनिश्चित करने के लिए एक मजबूत नियामक ढांचा विकसित करने के महत्व पर जोर देता है। लेख में भारत को एआई में वैश्विक नेता बनने के लिए अपने स्वयं के एआई बुनियादी ढांचे और प्रतिभा पूल के निर्माण की आवश्यकता पर भी प्रकाश डाला गया है।

UPSC परीक्षा के दृष्टिकोण

GS Paper III: Science and Technology - Developments and their applications and effects in everyday life

GS Paper II: Government policies and interventions for development in various sectors and issues arising out of their design and implementation

Potential question types: Analytical, evaluative, and policy-oriented questions

दृश्य सामग्री

Key AI Statistics for India (2026)

Dashboard highlighting key statistics related to AI development and adoption in India, emphasizing the need for strategic precision.

भारत की जीडीपी में एआई का योगदान: 2.5%+0.4%
एआई अनुसंधान एवं विकास में निवेश: ₹18,000 Crore+₹3,000 Crore
एआई कौशल प्रवेश दर: 8.2%+1.5%

और जानकारी

पृष्ठभूमि

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की वैचारिक जड़ें 20वीं शताब्दी के मध्य में खोजी जा सकती हैं, जिसमें एलन ट्यूरिंग के कम्प्यूटेबिलिटी और मशीन इंटेलिजेंस पर किए गए कार्य ने आधारशिला रखी। 1956 में डार्टमाउथ वर्कशॉप को औपचारिक क्षेत्र के रूप में एआई का जन्मस्थान माना जाता है। प्रारंभिक एआई अनुसंधान प्रतीकात्मक तर्क और समस्या-समाधान पर केंद्रित था, जिसका उदाहरण जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर जैसे कार्यक्रम थे। 1980 के दशक में विशेषज्ञ प्रणालियों का उदय हुआ, जिसने मानव ज्ञान को कंप्यूटर प्रोग्राम में संहिताबद्ध करने का प्रयास किया। हालाँकि, ये प्रणालियाँ भंगुर और बनाए रखने में कठिन साबित हुईं। 20वीं शताब्दी के अंत और 21वीं सदी की शुरुआत में मशीन लर्निंग, विशेष रूप से डीप लर्निंग में प्रगति के कारण एआई का पुनरुत्थान हुआ, जो बड़े डेटासेट और बढ़ी हुई कंप्यूटिंग शक्ति की उपलब्धता से प्रेरित था। इससे छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और रोबोटिक्स जैसे क्षेत्रों में सफलता मिली है।

नवीनतम घटनाक्रम

भारत के एआई परिदृश्य में हाल के घटनाक्रमों में 'इंडियाएआई' पहल की शुरुआत शामिल है, जिसका उद्देश्य सरकार, उद्योग और शिक्षा जगत में एआई प्रयासों का समन्वय करना है। सरकार जिम्मेदार डेटा साझाकरण और उपयोग सुनिश्चित करने के लिए राष्ट्रीय डेटा शासन ढांचे विकसित करने पर भी ध्यान केंद्रित कर रही है। पिछले 2-3 वर्षों में, भारत में एआई से संबंधित स्टार्टअप और निवेश में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है, विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा, फिनटेक और कृषि जैसे क्षेत्रों में। आगे देखते हुए, भारत से उम्मीद की जाती है कि वह उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग सुविधाओं और डेटा केंद्रों सहित अपने एआई बुनियादी ढांचे के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करेगा। एआई नैतिकता और जिम्मेदार एआई विकास पर भी जोर बढ़ रहा है, जिसमें एआई सिस्टम में पूर्वाग्रह और निष्पक्षता जैसे मुद्दों को संबोधित करने के लिए संभावित नियामक ढांचे के आसपास चर्चाएं हो रही हैं। भविष्य के दृष्टिकोण में एआई अनुसंधान और विकास में भारत और अन्य देशों के बीच अधिक सहयोग के साथ-साथ अर्थव्यवस्था के विभिन्न क्षेत्रों में एआई को अपनाने को बढ़ावा देने के प्रयास शामिल हैं।

बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. 1956 में डार्टमाउथ वर्कशॉप को औपचारिक क्षेत्र के रूप में एआई का जन्मस्थान माना जाता है। 2. विशेषज्ञ प्रणालियाँ, जिन्होंने मानव ज्ञान को कंप्यूटर प्रोग्राम में संहिताबद्ध करने का प्रयास किया, 1960 के दशक में बढ़ीं। 3. मशीन लर्निंग, विशेष रूप से डीप लर्निंग में प्रगति ने 20वीं सदी के अंत और 21वीं सदी की शुरुआत में एआई के पुनरुत्थान को बढ़ावा दिया। उपरोक्त कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?

A.केवल 1 और 2
B.केवल 1 और 3
C.केवल 2 और 3
D.1, 2 और 3

उत्तर देखें

सही उत्तर: B

कथन 2 गलत है। विशेषज्ञ प्रणालियाँ 1980 के दशक में बढ़ीं, न कि 1960 के दशक में। कथन 1 और 3 सही हैं, जो एआई इतिहास में महत्वपूर्ण मील के पत्थर को दर्शाते हैं।