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17 Jan 2026·Source: The Indian Express
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पीएम मोदी ने भारतीय सर्वरों पर स्वदेशी एआई विकसित करने का आह्वान किया

पीएम मोदी ने भारतीय प्रतिभा को स्वदेशी सर्वरों पर एआई विकसित करने का आग्रह किया।

पीएम मोदी ने भारतीय सर्वरों पर स्वदेशी एआई विकसित करने का आह्वान किया

Photo by Igor Omilaev

प्रधानमंत्री नरेंद्र मोदी ने भारतीय प्रतिभा से स्वदेशी सर्वरों पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करने का आह्वान किया है। इस पहल का उद्देश्य भारत की तकनीकी आत्मनिर्भरता और डेटा सुरक्षा को बढ़ावा देना है। पीएम ने भारत की विशिष्ट आवश्यकताओं और चुनौतियों के अनुरूप एआई समाधान बनाने के महत्व पर जोर दिया, जो प्रौद्योगिकी क्षेत्र में देश के विशाल प्रतिभा पूल का लाभ उठाएगा। स्वदेशी एआई विकास के लिए यह प्रयास भारत को वैश्विक एआई हब बनाने की सरकार के व्यापक दृष्टिकोण के अनुरूप है।

UPSC परीक्षा के दृष्टिकोण

1.

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

2.

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

3.

Potential questions on India's AI strategy, ethical considerations, and impact on economy and society

दृश्य सामग्री

Key Metrics for India's AI Development

Dashboard highlighting key statistics related to AI development in India, emphasizing the push for indigenous AI solutions.

जीडीपी के % के रूप में एआई निवेश
0.75%+0.15%

एआई अनुसंधान और विकास के लिए सरकार और निजी क्षेत्र की प्रतिबद्धता को दर्शाता है। तकनीकी आत्मनिर्भरता के लिए उच्च निवेश महत्वपूर्ण है।

एआई प्रतिभा पूल (पेशेवर)
650,000+80,000

एआई विकास के लिए कुशल कार्यबल की उपलब्धता को इंगित करता है। एक बड़ा प्रतिभा पूल नवाचार और प्रतिस्पर्धात्मकता का समर्थन करता है।

डेटा स्थानीयकरण दर (सरकारी डेटा)
85%+15%

भारतीय सर्वरों पर संग्रहीत सरकारी डेटा के प्रतिशत को मापता है। उच्च स्थानीयकरण डेटा सुरक्षा और संप्रभुता को बढ़ाता है।

और जानकारी

पृष्ठभूमि

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की खोज की जड़ें 20वीं शताब्दी के मध्य तक फैली हुई हैं। 1956 में डार्टमाउथ कार्यशाला को व्यापक रूप से एआई के क्षेत्र के जन्मस्थान के रूप में माना जाता है। प्रारंभिक एआई अनुसंधान प्रतीकात्मक तर्क और समस्या-समाधान पर केंद्रित था, जिसका उदाहरण जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर जैसे कार्यक्रम थे। 1970 और 80 के दशक में विशेषज्ञ प्रणालियों का विकास एक महत्वपूर्ण चरण था, जिसमें मानव ज्ञान को नियम-आधारित प्रणालियों में संहिताबद्ध करने का प्रयास किया गया था। हालाँकि, इन प्रणालियों में अक्सर मानव बुद्धि की अनुकूलन क्षमता और मजबूती का अभाव होता था। 21वीं सदी में एआई का पुनरुत्थान बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग, विशेष रूप से डीप लर्निंग में हुई प्रगति के कारण है, जो विशाल डेटासेट और बढ़ी हुई कंप्यूटिंग शक्ति द्वारा संचालित है। इससे छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और रोबोटिक्स जैसे क्षेत्रों में सफलता मिली है, जिससे उद्योगों में बदलाव आया है और एआई की क्षमता और निहितार्थों में नई रुचि पैदा हुई है।

नवीनतम घटनाक्रम

हाल के वर्षों में स्वास्थ्य सेवा और वित्त से लेकर परिवहन और मनोरंजन तक विभिन्न क्षेत्रों में एआई अनुप्रयोगों में वृद्धि देखी गई है। जीपीटी-3 और लाएमडीए जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के विकास ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं को काफी हद तक आगे बढ़ाया है, जिससे अधिक परिष्कृत चैटबॉट, सामग्री निर्माण और मशीन अनुवाद संभव हो सका है। एआई से संबंधित नैतिक चिंताएं, जिनमें पूर्वाग्रह, गोपनीयता और नौकरी विस्थापन शामिल हैं, ने भी प्रमुखता हासिल की है, जिससे जिम्मेदार एआई विकास और विनियमन के लिए आह्वान किया गया है। दुनिया भर की सरकारें नवाचार को बढ़ावा देने, सामाजिक चुनौतियों का समाधान करने और वैश्विक एआई परिदृश्य में प्रतिस्पर्धा सुनिश्चित करने के लिए राष्ट्रीय एआई रणनीतियाँ तैयार कर रही हैं। ध्यान पारदर्शिता और डेटा गोपनीयता को बढ़ाने के लिए व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई) और फेडरेटेड लर्निंग की ओर स्थानांतरित हो रहा है। एआई के भविष्य में एज कंप्यूटिंग, क्वांटम कंप्यूटिंग और अन्य उभरती प्रौद्योगिकियों के साथ अधिक एकीकरण शामिल होने की उम्मीद है, जिससे इसकी क्षमताओं और अनुप्रयोगों का और विस्तार होगा।

बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. 1956 में डार्टमाउथ कार्यशाला को व्यापक रूप से एआई के क्षेत्र का जन्मस्थान माना जाता है। 2. 1970 के दशक में विकसित विशेषज्ञ प्रणालियों ने मानव बुद्धि के बराबर अनुकूलन क्षमता और मजबूती का प्रदर्शन किया। 3. 21वीं सदी में एआई का पुनरुत्थान मुख्य रूप से क्वांटम कंप्यूटिंग में हुई प्रगति के कारण है। उपरोक्त कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?

  • A.केवल 1
  • B.केवल 2
  • C.केवल 1 और 3
  • D.1, 2 और 3
उत्तर देखें

सही उत्तर: A

कथन 1 सही है। डार्टमाउथ कार्यशाला को एआई का जन्मस्थान माना जाता है। कथन 2 गलत है क्योंकि विशेषज्ञ प्रणालियों में अनुकूलन क्षमता का अभाव था। कथन 3 गलत है क्योंकि पुनरुत्थान क्वांटम कंप्यूटिंग के कारण नहीं, बल्कि मशीन लर्निंग में हुई प्रगति के कारण है।

2. स्वदेशी एआई विकास के संदर्भ में, भारतीय सर्वरों का उपयोग करने का निम्नलिखित में से कौन सा सबसे संभावित लाभ है?

  • A.कम बिजली की कीमतों के कारण कम कम्प्यूटेशनल लागत।
  • B.बेहतर डेटा सुरक्षा और संप्रभुता।
  • C.उन्नत हार्डवेयर के कारण तेज़ प्रसंस्करण गति।
  • D.अंतर्राष्ट्रीय एआई प्रतिभा तक बढ़ी हुई पहुंच।
उत्तर देखें

सही उत्तर: B

भारतीय सर्वरों का उपयोग करने से डेटा सुरक्षा और संप्रभुता बढ़ती है क्योंकि डेटा देश के अधिकार क्षेत्र में रहता है। जबकि अन्य विकल्पों की कुछ प्रासंगिकता हो सकती है, डेटा सुरक्षा सबसे प्रत्यक्ष और महत्वपूर्ण लाभ है।

3. निम्नलिखित में से कौन सा कथन 'व्याख्या योग्य एआई' (एक्सएआई) की अवधारणा का सबसे अच्छा वर्णन करता है?

  • A.मानव भावनाओं की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए एआई सिस्टम।
  • B.एआई सिस्टम जिनके निर्णयों को मनुष्य आसानी से समझ सकते हैं।
  • C.एआई सिस्टम जो विशेष रूप से ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके विकसित किए जाते हैं।
  • D.एआई सिस्टम जो मुख्य रूप से शैक्षिक उद्देश्यों के लिए उपयोग किए जाते हैं।
उत्तर देखें

सही उत्तर: B

व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई) उन एआई सिस्टम को संदर्भित करता है जिनके निर्णय मनुष्यों के लिए पारदर्शी और समझने योग्य होते हैं। यह एआई अनुप्रयोगों में विश्वास और जवाबदेही बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।

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