भारत एआई इम्पैक्ट समिट में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य पर चर्चा होगी
भारत एआई इम्पैक्ट समिट विभिन्न क्षेत्रों में एआई की परिवर्तनकारी क्षमता का पता लगाने के लिए आयोजित किया गया।
Photo by Barun Ghosh
UPSC परीक्षा के दृष्टिकोण
GS Paper 3: Science & Technology - advancements, applications, and impact of AI on various sectors and the economy.
GS Paper 2: Governance - AI in public services, policy frameworks for ethical AI, data privacy, and regulatory challenges.
GS Paper 4: Ethics - ethical dilemmas of AI, algorithmic bias, accountability, and transparency in AI systems.
दृश्य सामग्री
India AI Impact Summit: Key Discussion Areas
This mind map highlights the key sectors and themes likely to be discussed at the India AI Impact Summit, focusing on the transformative potential of AI.
India AI Impact Summit
- ●Healthcare
- ●Education
- ●Agriculture
- ●Governance
- ●Ethical AI
और जानकारी
पृष्ठभूमि
नवीनतम घटनाक्रम
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
1. What is the India AI Impact Summit and why is it important?
The India AI Impact Summit is a meeting focused on the potential of artificial intelligence (AI) across different areas. It's important because it brings together experts to discuss the latest AI advancements, challenges, and opportunities, especially in sectors like healthcare, education, and agriculture.
2. What are some of the key areas likely to be discussed at the India AI Impact Summit?
Discussions will likely focus on AI's impact on healthcare, education, agriculture, and governance. The summit will also emphasize responsible and ethical AI development and deployment.
3. Why is the India AI Impact Summit in the news recently?
The India AI Impact Summit is in the news because it is set to take place soon, focusing on the transformative potential of artificial intelligence across various sectors in India.
4. What is India's current strategy regarding Artificial Intelligence, as per the provided information?
According to the provided information, India recognizes AI as crucial for economic growth and social inclusion. NITI Aayog released the 'National Strategy for Artificial Intelligence' titled "AI for All," aiming for India to become a global leader in AI development and application.
5. What are the potential benefits and risks of widespread AI adoption in India, especially concerning its impact on common citizens?
AI adoption could improve healthcare, education, and agriculture, benefiting common citizens. However, risks include ethical concerns, job displacement, and the need for robust AI governance to ensure responsible deployment. These aspects should be considered for Mains answer writing.
6. Explain the historical background of AI in brief.
The concept of AI dates back to ancient myths, but its modern scientific pursuit began in the mid-20th century. Alan Turing's work, including the Turing Test, was crucial in shaping early AI research.
बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)
1. इंडिया AI इम्पैक्ट समिट और भारत में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के व्यापक संदर्भ में, निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. यह शिखर सम्मेलन स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और कृषि जैसे क्षेत्रों में AI की परिवर्तनकारी क्षमता पर चर्चा करने का लक्ष्य रखता है। 2. भारत की 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए राष्ट्रीय रणनीति' इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय द्वारा जारी की गई थी। 3. डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून 2023 भारत में नैतिक AI विकास और तैनाती सुनिश्चित करने के लिए सीधे प्रासंगिक है। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?
- A.केवल 1
- B.केवल 1 और 3
- C.केवल 2 और 3
- D.1, 2 और 3
उत्तर देखें
सही उत्तर: B
कथन 1 सही है: सारांश के अनुसार, इंडिया AI इम्पैक्ट समिट का उद्देश्य स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और कृषि जैसे विभिन्न क्षेत्रों में AI की परिवर्तनकारी क्षमता पर चर्चा करना है। यह इसकी बताई गई प्रगति, चुनौतियों और अवसरों पर केंद्रित है। कथन 2 गलत है: भारत की 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए राष्ट्रीय रणनीति' (AI फॉर ऑल) 2018 में नीति आयोग द्वारा जारी की गई थी, न कि इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय द्वारा। नीति आयोग सरकार के लिए दीर्घकालिक नीति और कार्यक्रम ढांचे तैयार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। कथन 3 सही है: डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून 2023 भारत में व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करने के लिए एक कानूनी ढांचा प्रदान करता है। नैतिक AI विकास जिम्मेदार डेटा प्रबंधन, गोपनीयता सुरक्षा और डेटा के दुरुपयोग को रोकने पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जिससे यह कानून नैतिक AI तैनाती सुनिश्चित करने के लिए सीधे प्रासंगिक हो जाता है।
2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के संदर्भ में 'ट्यूरिंग टेस्ट' का सबसे अच्छा वर्णन निम्नलिखित में से कौन सा कथन करता है?
- A.यह AI एल्गोरिदम की ऊर्जा दक्षता को मापने के लिए एक बेंचमार्क है।
- B.यह एक मशीन की उस बुद्धिमत्तापूर्ण व्यवहार को प्रदर्शित करने की क्षमता का आकलन करता है जो मानव से अलग न हो।
- C.यह अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की एक विधि है।
- D.यह उस गति का मूल्यांकन करता है जिस पर एक AI सिस्टम बड़े डेटासेट को संसाधित कर सकता है।
उत्तर देखें
सही उत्तर: B
विकल्प B सही है: एलन ट्यूरिंग द्वारा 1950 में प्रस्तावित 'ट्यूरिंग टेस्ट' एक मशीन की उस बुद्धिमत्तापूर्ण व्यवहार को प्रदर्शित करने की क्षमता का परीक्षण है जो मानव के बराबर या उससे अलग न हो। इस परीक्षण में, एक मानव पूछताछकर्ता पाठ-आधारित बातचीत के माध्यम से एक मानव और एक मशीन के साथ बातचीत करता है, और यदि पूछताछकर्ता मज़बूती से यह नहीं बता पाता कि कौन सा मानव है और कौन सी मशीन, तो मशीन को परीक्षण पास माना जाता है। विकल्प A गलत है क्योंकि ट्यूरिंग टेस्ट ऊर्जा दक्षता के बारे में नहीं है। विकल्प C गलत है क्योंकि यह मशीन लर्निंग की एक विधि का वर्णन करता है, न कि स्वयं ट्यूरिंग टेस्ट का। विकल्प D गलत है क्योंकि ट्यूरिंग टेस्ट बातचीत की बुद्धिमत्ता पर केंद्रित है, न कि प्रसंस्करण गति पर।
3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में नैतिक विचारों के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. एल्गोरिथम पूर्वाग्रह अप्रतिनिधि या तिरछे प्रशिक्षण डेटा से उत्पन्न हो सकता है, जिससे भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं। 2. AI में 'व्याख्यात्मकता' का सिद्धांत यह समझने की क्षमता को संदर्भित करता है कि एक AI प्रणाली किसी विशेष निर्णय पर कैसे पहुंची। 3. 'डीप लर्निंग' मॉडल अपनी जटिल न्यूरल नेटवर्क वास्तुकला के कारण स्वाभाविक रूप से नैतिक चिंताओं से मुक्त होते हैं। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?
- A.केवल 1
- B.केवल 2
- C.केवल 1 और 2
- D.1, 2 और 3
उत्तर देखें
सही उत्तर: C
कथन 1 सही है: एल्गोरिथम पूर्वाग्रह AI में एक महत्वपूर्ण नैतिक चिंता है। यह तब होता है जब AI सिस्टम उन डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों के कारण अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणाम उत्पन्न करते हैं जिन पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया था, या एल्गोरिथम के डिजाइन में खामियों के कारण। उदाहरण के लिए, यदि फेशियल रिकॉग्निशन AI को मुख्य रूप से एक जनसांख्यिकी के डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह दूसरों के लिए खराब या गलत प्रदर्शन कर सकता है। कथन 2 सही है: 'व्याख्यात्मकता' (या XAI - एक्सप्लेनेबल AI) AI नैतिकता में एक महत्वपूर्ण सिद्धांत है। यह AI प्रणाली द्वारा लिए गए निर्णयों को समझने और व्याख्या करने की मनुष्यों की क्षमता को संदर्भित करता है। यह स्वास्थ्य सेवा या कानूनी निर्णयों जैसे उच्च-दांव वाले अनुप्रयोगों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां AI के आउटपुट के पीछे के 'क्यों' को समझना विश्वास और जवाबदेही के लिए आवश्यक है। कथन 3 गलत है: 'डीप लर्निंग' मॉडल, अपनी उन्नत क्षमताओं के बावजूद, स्वाभाविक रूप से नैतिक चिंताओं से मुक्त नहीं हैं। वास्तव में, उनकी जटिलता (जिसे अक्सर 'ब्लैक बॉक्स' प्रकृति कहा जाता है) यह समझना कठिन बना सकती है कि वे निर्णयों पर कैसे पहुंचते हैं, जिससे व्याख्यात्मकता के लिए चुनौतियां पैदा होती हैं और पूर्वाग्रहों की पहचान करना और उन्हें कम करना मुश्किल हो जाता है। इसलिए, नैतिक विचार डीप लर्निंग पर बहुत अधिक लागू होते हैं।
Source Articles
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