कर्नाटक सरकारी सेवाओं में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करने के लिए एंथ्रोपिक के साथ साझेदारी पर विचार कर रहा है

गूगल ने गुरुवार (06) को गूगल मैप्स के विकास के एक नए चरण का खुलासा किया, जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित कार्यक्षमताएं पेश की गईं। ये उपकरण उपयोगकर्ताओं को भोजन ऑर्डर करने, आवास खोजने और कार्यक्रमों की खोज करने जैसे विभिन्न कार्यों में सहायता करने के उद्देश्य से हैं।

यह अपडेट 'मैप्स से पूछें' सुविधा को बेहतर बनाता है, जिससे यह अधिक विस्तृत अनुरोधों को समझने में सक्षम हो जाता है। इस नवाचार को गूगल द्वारा प्रस्तुत किया गया था और इसमें जेमिनी की क्षमताओं को मैप्स के आंतरिक डेटा के साथ जोड़ा गया है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक अनुकूलित प्रतिक्रियाएं मिलती हैं। कंपनी ने सूचित किया कि ये नई सुविधाएँ ब्राजील सहित कई बाजारों में पहले से ही उपलब्ध हैं, साथ ही अन्य क्षेत्रों में भी।

इस सुधार के साथ, एप्लिकेशन केवल स्थानों के खोजकर्ता के प्राथमिक कार्य से आगे निकल जाता है, और गतिविधियों के विशिष्ट चरणों को निष्पादित करने में सहायता करता है। इससे उपयोगकर्ता को योजना प्रक्रिया के दौरान विभिन्न सेवाओं के बीच लगातार स्विच करने की आवश्यकता कम हो जाती है।

जोड़ों में, प्राकृतिक भाषा में लिखे गए कमांड का उपयोग करके भोजन ऑर्डर करने की संभावना है। उपयोगकर्ता अपनी प्राथमिकताओं, आहार संबंधी प्रतिबंधों और पिकअप पॉइंट को निर्दिष्ट कर सकता है, जबकि सिस्टम मार्ग पर उपयुक्त रेस्तरां का पता लगाता है और खरीदारी पूरी करने के लिए भागीदार प्लेटफार्मों पर ऑर्डर तैयार करता है।

इस सुविधा का विस्तार आवास खोजों तक भी किया गया है। मैन्युअल रूप से कई फिल्टर लागू करने के बजाय, व्यक्ति बस वांछित होटल की प्रोफ़ाइल का वर्णन कर सकता है - जैसे स्थान, मूल्य सीमा, वातावरण की विशेषताएं और कुछ बिंदुओं के करीब होना - जिससे मैप्स मानदंडों से मेल खाने वाले विकल्प ढूंढ सके।

इसके अतिरिक्त, यह टूल आस-पास के कार्यक्रमों और गतिविधियों की पहचान में सहायता प्रदान करता है। सुझाव उपयोगकर्ता की घोषित रुचियों को ध्यान में रख सकते हैं, शो और स्थानीय आकर्षणों जैसे विकल्प प्रस्तुत कर सकते हैं, जिसमें टिकट खरीदने के तरीके के बारे में जानकारी भी शामिल है, यदि उपलब्ध हो।

गूगल के अनुसार, ये कार्यक्षमताएं 'मैप्स से पूछें' के संचालन के तरीके में एक परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करती हैं, जो अब केवल उत्तर देने के बजाय कार्यों के हिस्सों को निष्पादित करता है। यह तकनीक अनुरोध को संसाधित करती है, प्रासंगिक जानकारी को समेकित करती है और एकीकृत सेवाओं में कार्रवाई शुरू करती है।

एक अन्य लॉन्च की गई सुविधा 'पर्सनल इंटेलिजेंस' है, जो 'मैप्स से पूछें' को जीमेल से जोड़ने की अनुमति देती है। यह प्रतिक्रियाओं को भविष्य की प्रतिबद्धताओं और यात्रा आरक्षण जैसे डेटा पर विचार करने की अनुमति देता है। यह एक वैकल्पिक एकीकरण है और इसके लिए उपयोगकर्ता की अनुमति की आवश्यकता होती है। सक्रिय होने पर, यह टूल उदाहरण के लिए किसी प्रवास के पास गतिविधियों का सुझाव देने या प्रतिबद्धताओं से जुड़े आवागमन की योजना बनाने में सहायता के लिए जीमेल डेटा का उपयोग कर सकता है।

गूगल ने भविष्य में इस एकीकरण को अन्य ऐप्स, जैसे गूगल कैलेंडर, तक विस्तारित करने की भी योजना बताई। इसके अलावा, जो उपयोगकर्ता अपनी गतिविधि हिस्ट्री सक्रिय रखेंगे, वे मैप्स पर किए गए पिछले वार्तालापों को बिना योजना फिर से शुरू किए फिर से शुरू कर सकते हैं।

अपडेट सार्वजनिक परिवहन के बारे में वास्तविक समय की जानकारी भी लाता है। एक नया तंत्र बसों, ट्रेनों, मेट्रो और नौकाओं की लाइनों में परिवर्तनों की निगरानी करने की अनुमति देता है, जिसमें यात्रा के दौरान संभावित देरी या बदलाव शामिल हैं।

एक अन्य नवीनता मैप्स के डेटा को अपडेट करने में उपयोगकर्ताओं के सहयोग से संबंधित है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रतिष्ठानों के बारे में सुझाव भेजने में सहायता करना शुरू कर देता है, छवियों से जानकारी निकालना सक्षम है, जैसे साइनेज पर प्रदर्शित समय, इससे पहले कि परिवर्तन विश्लेषण के लिए भेजा जाए। गूगल ने इस बात पर जोर दिया कि लाखों उपयोगकर्ताओं का योगदान सेवा को अद्यतन रखने के लिए महत्वपूर्ण है, और सभी सुझाव प्रकाशित होने से पहले सत्यापन प्रणालियों से गुजरते हैं।

जिन उपयोगकर्ताओं ने जीमेल में अन्य ईमेल सेवाओं जैसे आउटलुक या याहू के पते एकीकृत किए हैं, उन्हें एक महत्वपूर्ण बदलाव के बारे में पता होना चाहिए: जनवरी 2027 से, इन बाहरी खातों के माध्यम से संदेश भेजने के लिए 'इस रूप में भेजें' ('Send as') कार्यक्षमता उपलब्ध नहीं होगी। इसके अलावा, जीमेलिफ़ाई भी निष्क्रिय कर दिया जाएगा।

'इस रूप में भेजें' विकल्प यह सक्षम बनाता है कि जीमेल के भीतर संदेश बनाते समय, उसे पहले से पंजीकृत द्वितीयक ईमेल पते का उपयोग करके भेजा जा सके। उदाहरण के लिए, यदि मुख्य पता teste@gmail.com है, तो इसे teste@outlook.com का उपयोग करके भेजा जा सकता है, बशर्ते अंतिम वाला पंजीकृत हो।

यह पंजीकरण करने के लिए, प्रक्रिया में सेटिंग्स (गियर आइकन द्वारा पहचाना गया) तक पहुंचना, उसके बाद 'सभी सेटिंग्स देखें' पर जाना, 'खाते' पर नेविगेट करना और 'एक अन्य ईमेल पता जोड़ें' का चयन करना शामिल है। हालांकि पंजीकरण की प्रक्रिया मौजूद है, गूगल इस तिमाही में ही सुविधा पर प्रतिबंध लगाना शुरू कर देगा, जो जनवरी 2027 में पूर्ण निष्क्रियता के साथ समाप्त होगा, जैसा कि उसके सहायता पृष्ठ पर विस्तृत है।

गूगल के एक अन्य सहायता पृष्ठ के अनुसार, इस परिवर्तन का आधिकारिक कारण उन कार्यक्षमताओं को बंद करने की आवश्यकता है जिनके लिए असंगत रखरखाव संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिससे जीमेल का तीसरे पक्ष के खातों के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके में बदलाव आता है।

यह खबर उन लोगों के लिए एक झटका है जो कई ईमेल पतों को प्रबंधित करने के लिए जीमेल का उपयोग करते हैं। प्रभावित उपयोगकर्ताओं के पास वैकल्पिक समाधान खोजने के लिए चालू वर्ष के अंत तक का समय होगा, जैसे कि Mozilla Thunderbird और Microsoft Outlook जैसे स्थापित ईमेल क्लाइंट का उपयोग करना।

यह ध्यान दिया जाता है कि 'इस रूप में भेजें' फ़ंक्शन विशेष रूप से उन खातों के लिए संरक्षित रहेगा जो स्वयं जीमेल या गूगल वर्कस्पेस से संबंधित हैं। दूसरी सुविधा जिसे बंद किया जाएगा वह जीमेलिफ़ाई है, जो वर्तमान में अन्य प्लेटफार्मों के ईमेल पर जीमेल तंत्र लागू करने की अनुमति देता है, जिसमें स्पैम सुरक्षा और 'सोशल' और 'प्रमोशन' जैसे वर्गों में संदेशों का स्वचालित वर्गीकरण शामिल है। यही निर्णय उस सुविधा पर भी लागू होता है जो POP3 प्रोटोकॉल के माध्यम से अन्य खातों से संदेशों को स्वचालित रूप से खोजती है।

हालांकि जीमेलिफ़ाई और संदेश आयात को जनवरी 2026 में शुरू कर दिया गया था, कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए समाप्ति की समय सीमा बढ़ा दी गई थी। गूगल ने संकेत दिया कि ये सुविधाएँ भी 2027 से पूरी तरह से हटा दी जाएंगी।

अतिरिक्त रूप से, अन्य प्रदाताओं से आने वाले ईमेल का सिंक अब जीमेल वेब इंटरफ़ेस में संभव नहीं होगा। हालांकि, यह क्षमता सेवा के मोबाइल एप्लिकेशन, एंड्रॉइड और आईओएस दोनों के लिए, बनाए रखी जाएगी, हालांकि इस रखरखाव की अवधि निर्धारित नहीं की गई है।

शोधकर्ताओं ने प्रकृति में मौजूद नहीं होने वाले वायरसों को डिजाइन करने और उनकी प्रतिकृति बनाने की क्षमता प्रदर्शित करने के लिए पहली बार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग करने में सफलता प्राप्त की। साइंस जर्नल में गुरुवार (6 तारीख) को प्रकाशित इस लेख में वर्णित यह सफलता चिकित्सा और जैव प्रौद्योगिकी में नए अवसर खोल सकती है, हालांकि यह खतरनाक जैविक एजेंट बनाने के लिए AI के उपयोग को लेकर चिंताओं को भी बढ़ाती है।

यह प्रयोग कैलिफ़ोर्निया (संयुक्त राज्य अमेरिका) में आर्क इंस्टीट्यूट के वैज्ञानिकों द्वारा किया गया था। दशकों से ज्ञात वायरसों को दोहराने के बजाय, टीम ने AI मॉडल को लाखों जीवों के डीएनए में पैटर्न पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया, और फिर इन जानकारियों के आधार पर पहले कभी न देखी गई आनुवंशिक अनुक्रम उत्पन्न किए।

इन अनुक्रमों के संश्लेषण के बाद, शोधकर्ताओं ने उन्हें बैक्टीरिया में डाला। इनमें से कुछ बैक्टीरिया ने ऐसे वायरस का उत्पादन करना शुरू कर दिया जो पहले कभी प्रकृति में नहीं देखे गए थे। कुल मिलाकर, AI द्वारा बनाए गए 16 वायरस व्यवहार्य साबित हुए और अन्य बैक्टीरिया को संक्रमित करने में सक्षम थे।

मैनचेस्टर विश्वविद्यालय (यूनाइटेड किंगडम) के सिंथेटिक जीवविज्ञानी पैट्रिक काई ने, जो इस अध्ययन में शामिल नहीं थे, द न्यूयॉर्क टाइम्स को दिए एक साक्षात्कार में कहा कि 'यह एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है'। इस वायरस और लगभग 15 हजार करीबी वेरिएंट पर ध्यान केंद्रित करते हुए अतिरिक्त प्रशिक्षण के बाद, Evo सिस्टम लगभग 700 हजार संभावित जीनोम संस्करण बना सका। वैज्ञानिकों ने सबसे आशाजनक 285 अनुक्रमों का चयन किया, संबंधित डीएनए का संश्लेषण किया और प्रयोगशाला परीक्षण किए।

AI द्वारा बनाए गए अधिकांश अनुक्रम कार्यात्मक वायरस के निर्माण में सफल नहीं हुए। फिर भी, कुछ कल्चर डिशों पर शोधकर्ताओं ने बैक्टीरिया के बीच पारदर्शी क्षेत्र देखे - जो वायरस द्वारा मेजबान कोशिकाओं के विनाश का एक क्लासिक संकेत है। प्रयोगों के परिणामस्वरूप, Evo द्वारा डिज़ाइन किए गए 16 जीनोम व्यवहार्य वायरस पैदा हुए।

शोधकर्ताओं का मानना है कि इनमें से कुछ वायरस प्राकृतिक Phi X-174 की तुलना में तेज प्रतिकृति हासिल कर चुके हैं। ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय (यूनाइटेड किंगडम) के प्रोटीन रसायनज्ञ ओलिवर क्रुक, जिन्होंने अध्ययन में भाग नहीं लिया, ने भी टिप्पणी की कि यह साबित करता है कि AI द्वारा बनाए गए वायरस 'किसी मौजूदा चीज़ के केवल कमजोर संस्करण नहीं हैं'। उन्होंने यह भी जोर दिया कि ये नए वेरिएंट प्राकृतिक वायरसों के बहुत समान बने रहते हैं और ज्ञात जैविक सिद्धांतों का पालन करते हैं।

लेखक का मानना है कि यह तकनीक जैव प्रौद्योगिकी और चिकित्सा के लिए उपकरणों के विकास में तेजी ला सकती है। संशोधित वायरस पहले से ही कई अध्ययनों और जीन थेरेपी में उपयोग किए जा रहे हैं, जो मानव कोशिकाओं में जीन पहुंचाने के लिए वाहक के रूप में कार्य करते हैं। यदि यह दृष्टिकोण अन्य वायरस परिवारों के साथ सफल होता है, तो शोधकर्ता उम्मीद करते हैं कि AI मॉडल इस तरह के उपचार के लिए अधिक प्रभावी वैक्टर बनाने में मदद कर सकते हैं।