कक्षा 8 इकाई 22 आर्टिफ़िश्यल इंटेलिजेंस के प्रश्नोत्तरी और नोट्स को कक्षा 8 के विद्यार्थियों की परीक्षा एवं AI मे ज्ञानवर्धन करने हेतु हेतु ICT Helpline के द्वारा Ashutosh Sir के देख रेख में तैयार किया गया है।
आर्टिफ़िश्यल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence)
अभ्यास प्रश्नोत्तर (आर्टिफ़िश्यल इंटेलिजेंस)
1. सही विकल्प चुनिए—
(क) डेटा का विश्लेषण करके हम परिणाम को किस रूप में प्राप्त करते हैं?
- (i) ग्राफ
- (ii) आरेख
- (iii) चार्ट
- (iv) उपर्युक्त सभी (✓)
(ख) किसी स्थान पर बम रखे होने की सूचना मिलने पर उसे किसके द्वारा निष्क्रिय कराना सबसे सुरक्षित होगा?
- (i) कुत्ता
- (ii) रोबोट (✓)
- (iii) पुलिस
- (iv) बहादुर व्यक्ति
(ग) डेटा किस–किस रूप में हो सकता है —
- (i) संख्यात्मक
- (ii) पाठ्य
- (iii) ग्राफिकल
- (iv) सभी (✓)
(घ) विशिष्ट प्रकार के डेटा के समूह को कहते हैं —
- (i) डेटा
(ii) डेटासेट (✓)
(iii) दोनों
(iv) इनमें से कोई नहीं
2. रिक्त स्थानों की पूर्ति कीजिए—
(क) मौसम की सही जानकारी के लिए वर्तमान समय में हम AI आधारित तकनीकों का उपयोग करते हैं।
(ख) जटिल सर्जरी के लिए आधुनिक समय में रोबोटिक सर्जरी सिस्टम का प्रयोग किया जाता है।
(ग) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अधिक उपयोग से हम आलसी / मशीनों पर निर्भर हो जाते हैं।
(घ) डेटा सेट असंगठित (Unorganized) एवं डेटा बेस संगठित (Organized) होते हैं।
(ङ) संख्यात्मक मान गणितीय (Mathematical) गणनाओं पर लागू हो सकते हैं।
3. अति लघु उत्तरीय प्रश्न—
(क) डेटा का विश्लेषण करने के चरणों का सही क्रम चुनिए—
(i) छंटनी करना
(ii) डेटा प्राप्त करना
(iii) डेटा का वर्गीकरण
(iv) परिणाम
(v) डेटा को समझना
उत्तर- सही क्रम इस प्रकार है:
(ii) डेटा प्राप्त करना (सबसे पहले डेटा इकट्ठा करना)
(v) डेटा को समझना (डेटा को देखना और समझना)
(i) छंटनी करना (जरूरी जानकारी चुनना)
(iii) डेटा का वर्गीकरण (डेटा को अलग-अलग श्रेणियों में बाँटना)
(iv) परिणाम (अंत में निष्कर्ष निकालना)
(ख) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कोई तीन नैतिक मूल्य बताइए?
उत्तर-
1. पारदर्शिता (Transparency): मशीन कैसे काम कर रही है, यह स्पष्ट होना चाहिए।
2. निष्पक्षता (Fairness): AI को किसी के साथ भेदभाव नहीं करना चाहिए।
3. गोपनीयता (Privacy): लोगों के निजी डेटा की सुरक्षा करना
(ग) क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से हम सभी कार्य कर सकते हैं?
उत्तर- नहीं, AI बहुत सारे काम कर सकता है, लेकिन यह इंसानों की तरह सहानुभूति (Empathy), भावनाएं और मौलिक रचनात्मक सोच (Original Thinking) की पूरी तरह जगह नहीं ले सकता। कुछ काम जिनमें मानवीय स्पर्श की जरूरत होती है, वे AI नहीं कर सकता।
(घ) डेटा कितने प्रकार का होता है?
उत्तर- डेटा के प्रकार
डेटा को मुख्यतः दो प्रकार से वर्गीकृत किया जा सकता है— गुणात्मक एवं मात्रात्मक।
- गुणात्मक डेटा— वह डेटा जो किसी गुण या विशेषता को दर्शाते हैं तथा जिनकी गणना नहीं की जा सकती है।
उदाहरण के लिए— रंग, बुद्धिमत्ता, ज्ञान, ईमानदारी, रचनात्मकता और स्वच्छता जैसी विशेषताओं को गुणात्मक डेटा के रूप में वर्गीकृत किया जायेगा।
- मात्रात्मक डेटा— वह डेटा जिसे संख्यात्मक रूप में दर्शाया जा सकता है तथा जिस पर गणना की जा सकती है।
उदाहरण के लिए— मध्याह्न भोजन योजना के अंतर्गत भोजन ग्रहण करने वाले विद्यार्थियों की संख्या, कक्षा के सभी विद्यार्थियों का रिपोर्ट कार्ड, एक डेस्क में कार्डों की संख्या, एक व्यक्ति की ऊंचाई और वजन की माप आदि। इसे संख्यात्मक रूप में व्यक्त किया जाता है।
कक्षा 8 – इकाई 22 : आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence) नोट्स
यह नोट्स कक्षा 8 के विद्यार्थियों के लिए सरल, स्पष्ट और परीक्षा उपयोगी भाषा में तैयार किए गए हैं। इसे Ashutosh Sir द्वारा संचालित मुफ्त शैक्षिक प्लेटफ़ॉर्म icthelpline.in और ICT Helpline YouTube Channel के शैक्षिक उद्देश्य से तैयार किया गया है।
1. डाटा (Data) क्या है?
डाटा किसी भी प्रकार की वह जानकारी है जिसे हम देखते, सुनते, मापते या लिखते हैं।
उदाहरण:
- छात्रों के अंक
- तापमान
- किसी व्यक्ति का नाम या आयु
- उपस्थिति रजिस्टर
डाटा कच्ची जानकारी होती है, जिसे समझने के लिए विश्लेषण करना पड़ता है।
2. डाटा सेट (Dataset) क्या है?
जब एक ही प्रकार के डाटा को एक साथ इकट्ठा किया जाता है, तो उसे डाटा सेट कहते हैं।
उदाहरण:
- कक्षा के सभी छात्रों के अंक
- एक सप्ताह का तापमान रिकॉर्ड
- किसी स्कूल के छात्रों की उपस्थिति सूची
3. डेटाबेस (Database) क्या है?
डेटाबेस डाटा को संगठित और सुरक्षित तरीके से संग्रहित करने की प्रणाली है, जिससे डाटा को आसानी से खोजा और उपयोग किया जा सके।
उदाहरण:
- स्कूल का डिजिटल रिकॉर्ड सिस्टम
- बैंक का खाताधारक डाटा
- अस्पताल का मरीज डाटा
4. डाटा सेट और डेटाबेस में अंतर
| डाटा सेट | डेटाबेस |
| सीमित डाटा का समूह | बड़ा और संगठित डाटा संग्रह |
| अस्थायी हो सकता है | स्थायी होता है |
| विश्लेषण के लिए उपयोग | सुरक्षित संग्रह और प्रबंधन के लिए |
5. डाटा के प्रकार
(क) गुणात्मक डाटा (Qualitative Data)
ऐसा डाटा जिसे मापा नहीं जा सकता, केवल बताया या समझाया जा सकता है।
उदाहरण:
- रंग
- पसंद या नापसंद
- नाम
(ख) मात्रात्मक डाटा (Quantitative Data)
ऐसा डाटा जिसे संख्याओं में मापा जा सकता है।
उदाहरण:
- आयु
- अंक
- ऊँचाई
6. डाटा और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस
आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस सही तरीके से काम करने के लिए डाटा पर निर्भर करता है।
(क) ट्रेनिंग डाटा (Training Data)
जिस डाटा से AI को सिखाया जाता है।
(ख) टेस्टिंग डाटा (Testing Data)
जिस डाटा से यह जाँचा जाता है कि AI ने सही सीखा या नहीं।
7. डाटा साइंस (Data Science)
डाटा साइंस वह विषय है जिसमें डाटा को इकट्ठा करना, समझना, विश्लेषण करना और उससे निष्कर्ष निकालना सिखाया जाता है।
डाटा साइंस का उपयोग AI, मशीन लर्निंग और निर्णय लेने में किया जाता है।
8. डाटा एनालिसिस (Data Analysis)
डाटा एनालिसिस का अर्थ है डाटा को ध्यान से पढ़ना, तुलना करना और उससे उपयोगी जानकारी निकालना।
उदाहरण:
- परीक्षा परिणाम का विश्लेषण
- मौसम का पूर्वानुमान
9. आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के लाभ
- मानवीय त्रुटि में कमी
- शून्य जोखिम वाले कार्य
- 24×7 उपलब्धता
- निष्पक्ष निर्णय
- दैनिक जीवन में उपयोग (मोबाइल, गूगल, कैमरा, वाहन)
10. आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस की हानियाँ
- उच्च लागत
- कोई रचनात्मकता नहीं
- आलस्य में वृद्धि
- टीम भावना का अभाव
- स्वयं सुधार करने में असमर्थ
11. आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस की सीमाएँ
- भावनाओं को नहीं समझ सकता
- मानव जैसा निर्णय नहीं ले सकता
- डाटा पर पूरी तरह निर्भर
- नैतिक समझ का अभाव
12. आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के नैतिक मूल्य
AI का उपयोग करते समय नैतिकता बहुत आवश्यक है, जैसे:
- डाटा की गोपनीयता
- सही और गलत का ध्यान
- भेदभाव रहित उपयोग
- मानव नियंत्रण आवश्यक
Ashutosh Sir हमेशा यह सिखाते हैं कि AI डराने वाली नहीं बल्कि सहायक तकनीक है, बशर्ते उसका सही और नैतिक उपयोग किया जाए।
13. ICT Helpline का शैक्षिक उद्देश्य
icthelpline.in और ICT Helpline YouTube Channel का उद्देश्य विद्यार्थियों और शिक्षकों को सरल भाषा में आधुनिक तकनीक, AI और ICT की सही जानकारी देना है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQs)
FAQ 1: आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस क्या है?
उत्तर: मशीनों को मानव जैसी सोच और निर्णय क्षमता देना ही AI कहलाता है।
FAQ 2: डाटा क्यों ज़रूरी है?
उत्तर: AI बिना डाटा के सीख और काम नहीं कर सकता।
FAQ 3: डाटा सेट क्या होता है?
उत्तर: समान प्रकार के डाटा का समूह डाटा सेट कहलाता है।
FAQ 4: डेटाबेस का उपयोग कहाँ होता है?
उत्तर: स्कूल, बैंक, अस्पताल और कंपनियों में।
FAQ 5: ट्रेनिंग डाटा क्या है?
उत्तर: वह डाटा जिससे AI को सिखाया जाता है।
FAQ 6: टेस्टिंग डाटा क्यों आवश्यक है?
उत्तर: AI की सीख की जाँच के लिए।
FAQ 7: AI क्या इंसानों की जगह ले लेगा?
उत्तर: नहीं, AI केवल सहायक है।
FAQ 8: AI के नुकसान क्या हैं?
उत्तर: लागत अधिक है और भावनाएँ नहीं समझता।
FAQ 9: क्या AI निष्पक्ष होता है?
उत्तर: हाँ, यदि डाटा निष्पक्ष हो।
FAQ 10: AI सीखना क्यों ज़रूरी है?
उत्तर: भविष्य की तकनीक को समझने के लिए।
तैयारकर्ता: Ashutosh Sir
प्लेटफ़ॉर्म: icthelpline.in | ICT Helpline YouTube Channel