UPSC CSE Prelims
कृत्रिम बुद्धिमत्ता एवं उभरती प्रौद्योगिकियाँ Previous Year Questions (PYQs)

Detailed Explanation:

कथन 1 — सही। LLMs इनपुट संदर्भ का विश्लेषण करके अगले संभावित शब्द (टोकन) के लिए सांख्यिकीय संभाव्यता वितरण की गणना करते हैं। अपने मूल रूप (greedy decoding) में, वे सर्वाधिक संभाव्यता वाले शब्द को चुनते हैं। यद्यपि वास्तविक अनुप्रयोगों में नियंत्रित यादृच्छिकता (top-k sampling, temperature scaling) का उपयोग होता है, मूल तंत्र संभाव्यता-आधारित चयन है।

कथन 2 — सही। LLM प्रशिक्षण गणितीय अनुकूलन पर निर्भर है:

• Stochastic Gradient Descent (SGD) और backpropagation जैसे एल्गोरिदम अरबों मॉडल पैरामीटर को पुनरावृत्त रूप से समायोजित करते हैं
• स्पष्ट लक्ष्य एक "loss function" को न्यूनतम करना है — जो प्रशिक्षण डेटा की तुलना में भविष्यवाणी त्रुटियों का गणितीय माप है

कथन 3 — गलत। LLMs निष्पक्ष आउटपुट नहीं देते। चूँकि वे विशाल मानव-निर्मित डेटासेट (इंटरनेट टेक्स्ट) से सीखते हैं, इसलिए वे प्रशिक्षण डेटा में मौजूद ऐतिहासिक और सामाजिक पूर्वाग्रहों — जैसे लिंग, नस्लीय और सांस्कृतिक रूढ़िवादिता — को विरासत में लेते, प्रतिबिंबित करते और कभी-कभी बढ़ा-चढ़ाकर प्रस्तुत करते हैं।

मुख्य ट्रिक: कथन 3 में "निष्पक्ष" जैसे पूर्ण शब्द का प्रयोग — यह UPSC का क्लासिक संकेत है। मानव डेटा पर प्रशिक्षित कोई भी AI मॉडल पूरी तरह निष्पक्ष नहीं हो सकता।

Detailed Explanation:

Majorana 1 एक क्वांटम कंप्यूटिंग चिप है जिसे Microsoft ने विकसित किया है। इसका उद्देश्य अधिक स्थिर और उन्नत क्वांटम कंप्यूटर विकसित करना है।

• कथन I सही है: Majorana 1 चिप क्वांटम कंप्यूटिंग को आगे बढ़ाने में सहायक मानी जा रही है।

• कथन II गलत है: इसे AWS ने नहीं, बल्कि Microsoft ने विकसित किया है।

• कथन III सही है: Deep Learning, Machine Learning का एक उपसमूह (Subset) है।

• अतः केवल कथन I और III सही हैं, इसलिए सही उत्तर विकल्प (C) है।

 कथन-वार विश्लेषण

Majorana 1 Chip

क्या है Majorana 1?

यह Microsoft द्वारा विकसित एक Quantum Computing Chip है जो Topological Qubits पर आधारित है।

महत्व क्यों है?

• क्वांटम त्रुटियों को कम करने का प्रयास।

• अधिक स्थिर और बड़े क्वांटम कंप्यूटर बनाने में मदद।

• जटिल वैज्ञानिक समस्याओं को हल करने की क्षमता।

संभावित उपयोग

• दवा खोज (Drug Discovery)

• नई सामग्री का विकास

• जलवायु मॉडलिंग

• क्रिप्टोग्राफी

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)

Machine Learning और Deep Learning

Detailed Explanation:

उत्तर: विकल्प 4 — 1, 2 और 3

उल्लिखित तीनों गतिविधियाँ प्रौद्योगिकी के वर्तमान स्तर पर ड्रोन का उपयोग करके सफलतापूर्वक की जा सकती हैं। ड्रोन ने विभिन्न क्षेत्रों में क्रांति ला दी है, जो खतरनाक, दूरस्थ या मनुष्यों के लिए पहुंचना कठिन वातावरण में सुरक्षित, कुशल और लागत प्रभावी संचालन को सक्षम बनाते हैं।

✅ कथन 1 – सही: कृषि ड्रोन का व्यापक रूप से फसल के खेतों में कीटनाशकों और उर्वरकों के सटीक छिड़काव के लिए उपयोग किया जाता है, जो रासायनिक अपशिष्ट और विषाक्त पदार्थों के मानव संपर्क को कम करता है।
✅ कथन 2 – सही: थर्मल कैमरे और गैस सेंसर से लैस ड्रोन सक्रिय ज्वालामुखी क्रेटरों का निरीक्षण करने के लिए तैनात किए जाते हैं, जो वैज्ञानिकों को मानव जीवन को जोखिम में डाले बिना खतरनाक वातावरण से महत्वपूर्ण डेटा एकत्र करने की अनुमति देते हैं।
✅ कथन 3 – सही: 'स्नॉटबॉट' जैसे विशेष ड्रोन का उपयोग व्हेल के फुहारे (सांस) से उड़ान भरकर DNA, हार्मोन और माइक्रोबायोम सहित जैविक नमूने एकत्र करने के लिए किया जाता है, जो गैर-आक्रामक स्वास्थ्य निगरानी और अनुसंधान के लिए है।

📝 संक्षिप्त नोट्स: ड्रोन (UAV) के अनुप्रयोग

• कृषि: कीटनाशकों/उर्वरकों का सटीक छिड़काव, फसल निगरानी, मिट्टी विश्लेषण और सिंचाई प्रबंधन
• पर्यावरण अनुसंधान: ज्वालामुखी निगरानी, वन्यजीव ट्रैकिंग, वन की आग का पता लगाना और वायु गुणवत्ता मूल्यांकन
• समुद्री जीव विज्ञान: सांस के नमूने संग्रह के माध्यम से व्हेल स्वास्थ्य निगरानी, समुद्री स्तनधारी सर्वेक्षण और कोरल रीफ मैपिंग
• आपदा प्रबंधन: खोज और बचाव अभियान, क्षति मूल्यांकन और आपातकालीन आपूर्ति वितरण
• बुनियादी ढांचा: पुलों, बिजली लाइनों, पाइपलाइनों और ऊंची संरचनाओं का निरीक्षण
• डिलीवरी सेवाएं: चिकित्सा आपूर्ति, ई-कॉमर्स पार्सल और दूरस्थ क्षेत्रों में भोजन वितरण
• रक्षा और सुरक्षा: निगरानी, टोही, सीमा गश्त और सामरिक अभियान

Detailed Explanation:

उत्तर: विकल्प 2 — केवल 1, 3 और 4

यह प्रश्न आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के व्यावहारिक अनुप्रयोगों की समझ का परीक्षण करता है। AI स्मार्ट ऑप्टिमाइजेशन के माध्यम से औद्योगिक इकाइयों में बिजली की खपत को प्रभावी रूप से कम कर सकती है, चिकित्सा छवि विश्लेषण के माध्यम से रोगों का निदान कर सकती है, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके टेक्स्ट को स्पीच में बदल सकती है। हालाँकि, वास्तव में सार्थक रचनात्मक सामग्री बनाना और वायरलेस विद्युत ट्रांसमिशन प्रभावी AI क्षमताएँ नहीं हैं।

✅ कथन 1 – सही: AI-संचालित स्वचालन और स्मार्ट सेंसर मांग की भविष्यवाणी करके, उपकरणों के स्वास्थ्य की निगरानी करके, और बिजली की खपत को कम करने के लिए संचालन को वास्तविक समय में समायोजित करके औद्योगिक इकाइयों में ऊर्जा उपयोग को अनुकूलित करते हैं।
❌ कथन 2 – गलत: इस परीक्षा के समय, AI प्रभावी रूप से सुसंगत कथा संरचना, वास्तविक भावनात्मक गहराई और पैटर्न पुनर्संयोजन से परे रचनात्मक इरादे के साथ वास्तव में सार्थक लघु कहानियाँ और गीत नहीं बना सकती थी।
✅ कथन 3 – सही: AI रोग निदान में अत्यधिक प्रभावी है, विशेष रूप से एक्स-रे, एमआरआई और सीटी स्कैन जैसी चिकित्सा इमेजरी का विश्लेषण करके कैंसर, निमोनिया और मधुमेह रेटिनोपैथी जैसी बीमारियों का उच्च सटीकता के साथ पता लगाने में।
✅ कथन 4 – सही: टेक्स्ट-टू-स्पीच (TTS) रूपांतरण AI का एक परिपक्व और अच्छी तरह से स्थापित अनुप्रयोग है जो लिखित पाठ से मानव-जैसे भाषण को संश्लेषित करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है।
❌ कथन 5 – गलत: विद्युत ऊर्जा का वायरलेस ट्रांसमिशन विद्युत चुम्बकीय प्रेरण या माइक्रोवेव पर आधारित एक भौतिक इंजीनियरिंग प्रक्रिया है, न कि AI अनुप्रयोग। यह भौतिकी और हार्डवेयर डिजाइन का कार्य है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का नहीं।

📝 संक्षिप्त नोट्स: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग

• औद्योगिक अनुकूलन: AI मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके सेंसर से वास्तविक समय के डेटा का विश्लेषण करती है, रखरखाव की आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करती है, उत्पादन कार्यक्रम को अनुकूलित करती है, और विनिर्माण और औद्योगिक प्रक्रियाओं में ऊर्जा अपव्यय को कम करती है।
• चिकित्सा निदान: AI-संचालित प्रणालियाँ, विशेष रूप से डीप लर्निंग और कंप्यूटर विजन का उपयोग करते हुए, चिकित्सा छवि विश्लेषण, रोगी डेटा में पैटर्न पहचान, और कैंसर, हृदय रोगों और नेत्र विकारों जैसी स्थितियों के शीघ्र निदान में सहायता करती हैं।
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP): टेक्स्ट-टू-स्पीच सिस्टम लिखित पाठ को प्राकृतिक-ध्वनि वाले भाषण में बदलने के लिए न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग का उपयोग करते हैं, जो आभासी सहायकों, पहुँच उपकरणों और स्वचालित ग्राहक सेवा में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
• रचनात्मक सामग्री निर्माण: जबकि AI प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए पैटर्न के आधार पर पाठ और संगीत उत्पन्न कर सकती है, वास्तविक भावनात्मक गहराई और कथा सुसंगतता के साथ वास्तव में सार्थक रचनात्मक सामग्री बनाना चुनौतीपूर्ण बना हुआ है और इस परीक्षा के समय इसे प्रभावी AI क्षमता नहीं माना गया था।
• AI की सीमाएँ: वायरलेस पावर ट्रांसमिशन जैसी भौतिक प्रक्रियाएँ विद्युत चुम्बकीय सिद्धांतों और हार्डवेयर इंजीनियरिंग पर निर्भर करती हैं, न कि सॉफ़्टवेयर-आधारित AI एल्गोरिदम पर। AI ऐसी प्रणालियों को अनुकूलित कर सकती है लेकिन स्वयं ट्रांसमिशन नहीं कर सकती।

Detailed Explanation:

उत्तर: विकल्प 2 — 3 और 4

यह प्रश्न संवर्धित वास्तविकता (AR) और आभासी वास्तविकता (VR) के बीच मूलभूत अंतर की समझ का परीक्षण करता है। AR डिजिटल तत्वों को आरोपित करके वास्तविक दुनिया को बढ़ाता है, जबकि VR एक पूरी तरह से इमर्सिव अनुकरणीय वातावरण बनाता है जो भौतिक दुनिया को प्रतिस्थापित करता है।

❌ कथन 1 – गलत: यह AR का नहीं बल्कि VR का वर्णन करता है। AR भौतिक दुनिया को पूरी तरह से बंद करने के बजाय डिजिटल ओवरले के साथ वास्तविक दुनिया को बढ़ाता है।

❌ कथन 2 – गलत: यह VR का नहीं बल्कि AR का वर्णन करता है। VR एक पूरी तरह से अनुकरणीय वातावरण बनाता है जो वास्तविकता को प्रतिस्थापित करता है, वास्तविक जीवन की वस्तुओं में छवियों को प्रक्षेपित नहीं करता।

✅ कथन 3 – सही: AR उपयोगकर्ताओं को वास्तविक दुनिया में उपस्थित रहने की अनुमति देता है जबकि स्मार्टफोन या पीसी कैमरों के माध्यम से उनके अनुभव को बढ़ाता है जो वास्तविक परिवेश पर डिजिटल सामग्री को आरोपित करते हैं।

✅ कथन 4 – सही: VR भौतिक दुनिया को बंद कर देता है और उपयोगकर्ता को एक पूर्ण इमर्सिव अनुकरणीय वातावरण में स्थानांतरित करता है, आमतौर पर हेडसेट के माध्यम से।

📝 संक्षिप्त नोट्स: AR बनाम VR प्रौद्योगिकियां

Detailed Explanation:

उत्तर: विकल्प 4 — 1, 2, 3, 4 और 5

3D प्रिंटिंग (एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग) ने डिजिटल फाइलों से जटिल त्रि-आयामी वस्तुओं के निर्माण को सक्षम बनाकर कई उद्योगों में क्रांति ला दी है। उल्लिखित सभी पाँच अनुप्रयोग—मिठाई की वस्तुएँ, बायोनिक कान, ऑटोमोटिव पार्ट्स, पुनर्निर्माण शल्य चिकित्सा प्रत्यारोपण, और डेटा प्रसंस्करण हार्डवेयर के लिए विशेष घटक—3D प्रिंटिंग प्रौद्योगिकी के सुप्रलेखित उपयोग हैं।

✅ कथन 1 – सही: 3D प्रिंटिंग का उपयोग खाद्य उद्योग में सटीक डिज़ाइन के साथ चॉकलेट और कैंडी जैसी जटिल और अनुकूलित मिठाई की वस्तुओं को बनाने के लिए किया जाता है।
✅ कथन 2 – सही: शोधकर्ताओं ने श्रवण दोष वाले लोगों के लिए एकीकृत इलेक्ट्रॉनिक्स के साथ बायोनिक कान बनाने के लिए 3D प्रिंटिंग का सफलतापूर्वक उपयोग किया है।
✅ कथन 3 – सही: ऑटोमोटिव उद्योग तीव्र प्रोटोटाइपिंग, कस्टम पार्ट्स निर्माण और वाहन घटकों के उत्पादन के लिए व्यापक रूप से 3D प्रिंटिंग का उपयोग करता है।
✅ कथन 4 – सही: 3D प्रिंटिंग का व्यापक रूप से पुनर्निर्माण शल्य चिकित्सा में रोगी-विशिष्ट प्रत्यारोपण, कृत्रिम अंग और व्यक्तिगत शरीर रचना के अनुरूप शल्य चिकित्सा मार्गदर्शिकाएँ बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।
✅ कथन 5 – सही: 3D प्रिंटिंग का उपयोग डेटा प्रसंस्करण प्रौद्योगिकियों और कंप्यूटर सिस्टम के लिए विशेष घटकों और हार्डवेयर पार्ट्स के निर्माण के लिए किया जाता है।

📝 संक्षिप्त नोट्स: 3D प्रिंटिंग (एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग)

• परिभाषा: 3D प्रिंटिंग डिजिटल फाइल से परत-दर-परत सामग्री जोड़कर त्रि-आयामी ठोस वस्तुओं को बनाने की प्रक्रिया है, इसलिए इसे एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग कहा जाता है।
• बुनियादी प्रक्रिया: इसमें डिजिटल मॉडल बनाने के लिए कंप्यूटर-एडेड डिज़ाइन (CAD) सॉफ्टवेयर शामिल है, जिसे फिर पतली परतों में काटा जाता है और प्लास्टिक, धातु, सिरेमिक या यहां तक कि जैविक सामग्री जैसी विभिन्न सामग्रियों का उपयोग करके प्रिंट किया जाता है।
• चिकित्सा अनुप्रयोग: कस्टम कृत्रिम अंग, दंत प्रत्यारोपण, शल्य चिकित्सा उपकरण, शल्य चिकित्सा योजना के लिए शारीरिक मॉडल, बायो-प्रिंटेड ऊतक और अंग (प्रायोगिक चरण), और रोगी-विशिष्ट प्रत्यारोपण।
• औद्योगिक अनुप्रयोग: ऑटोमोटिव और एयरोस्पेस उद्योगों में तीव्र प्रोटोटाइपिंग, जटिल पार्ट्स का निर्माण, टूलिंग, और अंतिम-उपयोग घटकों का उत्पादन।
• उपभोक्ता अनुप्रयोग: अनुकूलित आभूषण, खिलौने, घरेलू वस्तुएँ, फैशन एक्सेसरीज़, और व्यक्तिगत उत्पाद।
• उभरते अनुप्रयोग: खाद्य प्रिंटिंग (चॉकलेट, पास्ता, पिज्जा), निर्माण (3D प्रिंटेड घर), बायोप्रिंटिंग (अंग और ऊतक), और इलेक्ट्रॉनिक्स निर्माण।
• लाभ: डिज़ाइन लचीलापन, अपशिष्ट में कमी, अनुकूलन, तीव्र प्रोटोटाइपिंग, और पारंपरिक निर्माण से असंभव जटिल ज्यामिति बनाने की क्षमता।