अनुमानित पढ्ने समय: 10 मिनुटी
एआई एप्लिकेसनहरूमा बढ्दो लगानी र इन्टरप्राइज स्पेसमा एआईको बढ्दो प्रयोगले एआई विज्ञहरूका लागि रोजगारी बजार कसरी विकसित भइरहेको छ भन्ने संकेत हो।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स सायद सबैभन्दा रोमाञ्चक प्रगतिहरू मध्ये एक हो जुन हामीले मानवको रूपमा अनुभव गरिरहेका छौं। यो कम्प्युटर विज्ञानको एउटा शाखा हो जसले मानिसले जस्तै काम गर्ने र प्रतिक्रिया दिने बुद्धिमान मेसिनहरू सिर्जना गर्न समर्पित छ।
एआईका मुख्य चार प्रकार छन्। म हो:
यस प्रकारको AI विशुद्ध रूपमा प्रतिक्रियाशील हुन्छ र निर्णयहरू गर्न "यादहरू" बनाउन वा "विगतका अनुभवहरू" प्रयोग गर्ने क्षमता हुँदैन। यी मेसिनहरू विशिष्ट कार्यहरू गर्न डिजाइन गरिएको हो। उदाहरणका लागि, प्रोग्रामेबल कफी निर्माताहरू वा वाशिंग मेसिनहरू विशेष प्रकार्यहरू प्रदर्शन गर्न डिजाइन गरिएका छन्, तर तिनीहरूसँग मेमोरी छैन।
यस प्रकारको AI ले निर्णय गर्न विगतका अनुभवहरू र वर्तमान डेटा प्रयोग गर्दछ। सीमित मेमोरीको अर्थ मेशिनहरूले नयाँ विचारहरू उत्पादन गर्दैनन्। तिनीहरूसँग एक निर्मित प्रोग्राम छ जसले मेमोरी व्यवस्थापन गर्दछ। त्यस्ता मेसिनहरूमा परिवर्तन गर्न पुन: प्रोग्रामिङ गरिन्छ। सेल्फ-ड्राइभिङ कारहरू सीमित मेमोरीको साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ताको उदाहरण हुन्।
यी एआई मेसिनहरूले मानव भावनाहरूलाई सामाजिक बनाउन र बुझ्न सक्छन् र तिनीहरूको वातावरण, अनुहारको विशेषताहरू, आदिमा आधारित व्यक्तिलाई संज्ञानात्मक रूपमा बुझ्न सक्ने क्षमता हुनेछ। यस्तो क्षमता भएका मेसिनहरू अझै विकसित भएका छैनन्। यस प्रकारको आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्समा धेरै अनुसन्धान भइरहेको छ।
यो कृत्रिम बुद्धिमत्ताको भविष्य हो। यी मेसिनहरू सुपर-बुद्धिमान, संवेदनशील र सचेत हुनेछन्। तिनीहरू एक मानवसँग धेरै समान प्रतिक्रिया गर्न सक्षम छन्, यद्यपि तिनीहरूको आफ्नै विशेषताहरू छन्।
हामी कसरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता लागू गर्न सक्छौं भनेर व्याख्या गर्ने निम्न तरिकाहरू अन्वेषण गरौं:
यो छस्वचालित शिक्षा जसले AI लाई सिक्ने क्षमता दिन्छ। यो एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर ढाँचाहरू पत्ता लगाउन र डेटाबाट अन्तर्दृष्टि उत्पन्न गरेर गरिन्छ।
कोगहिरो शिक्षा, जुन मेसिन लर्निङको उपश्रेणी हो, यसले मानव मस्तिष्कको न्यूरल नेटवर्कको नक्कल गर्ने क्षमताको साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रदान गर्दछ। यसले तपाईंको डाटामा ढाँचा, शोर र भ्रमको स्रोतहरू बुझ्न सक्छ।
यो कसरी काम गर्दछ बुझ्न प्रयास गरौं deep learning.
तल देखाइएको छविलाई विचार गर्नुहोस्:
माथिको छविले ए को तीन मुख्य तहहरू देखाउँछ न्यूरल नेटवर्क:
हामीले छुट्याउन चाहेका छविहरू इनपुट तहमा जान्छन्। तीरहरू छविबाट इनपुट तहमा व्यक्तिगत बिन्दुहरूमा कोरिएका छन्। पहेंलो तह (इनपुट तह) मा प्रत्येक सेतो थोप्ला छविमा पिक्सेल प्रतिनिधित्व गर्दछ। यी छविहरूले इनपुट तहमा सेतो दागहरू भर्छन्।
हामीले यस एआई ट्यूटोरियललाई पछ्याउँदा यी तीन तहहरूको बारेमा स्पष्ट विचार हुनुपर्छ।
लुकेका तहहरू हाम्रा इनपुटहरूमा कुनै पनि गणितीय गणना वा विशेषता निकासीका लागि जिम्मेवार हुन्छन्। माथिको छविमा, सुन्तलामा देखाइएको तहहरूले लुकेका तहहरूलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। यी तहहरू बीचको दृश्य रेखाहरूलाई "वजन" भनिन्छ। तिनीहरू मध्ये प्रत्येकले सामान्यतया फ्लोट नम्बर, वा दशमलव संख्यालाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, जुन इनपुट तहमा रहेको मानद्वारा गुणा गरिन्छ। सबै तौलहरू लुकेको तहमा जोडिन्छन्। लुकेको तहका बिन्दुहरूले तौलको योगफलमा आधारित मानलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। यी मानहरू त्यसपछि अर्को लुकेको तहमा पठाइन्छ।
तपाईं सोचिरहनुभएको हुन सक्छ किन त्यहाँ धेरै स्तरहरू छन्। लुकेका तहहरू केही हदसम्म विकल्पको रूपमा कार्य गर्दछ। जति धेरै लुकेको तह, त्यति नै जटिल डाटा आउँछ र के उत्पादन गर्न सकिन्छ। अपेक्षित आउटपुटको शुद्धता सामान्यतया अवस्थित लुकेका तहहरूको संख्या र इनपुट डेटाको जटिलतामा निर्भर गर्दछ।
आउटपुट तहले हामीलाई अलग फोटो दिन्छ। एकचोटि लेयरले यी सबै तौलहरू प्रविष्ट गरेपछि, यसले छवि पोर्ट्रेट हो वा ल्यान्डस्केप हो कि भनेर निर्धारण गर्नेछ।
उदाहरण: एयरलाइन टिकट लागत भविष्यवाणी
यो भविष्यवाणी विभिन्न कारकहरूमा आधारित छ, जसमा:
मेसिनलाई तालिम दिनको लागि केही ऐतिहासिक टिकट मूल्य डेटाको साथ सुरू गरौं। एकपटक हाम्रो मेसिन प्रशिक्षित भएपछि, हामी नयाँ डेटा साझा गर्छौं जसले लागतहरूको भविष्यवाणी गर्न मद्दत गर्नेछ। पहिले, जब हामीले चार प्रकारका मेसिनहरूको बारेमा सिक्यौं, हामीले मेमोरीको साथ मेशिनहरू छलफल गर्यौं। यहाँ हामी केवल मेमोरीको बारेमा कुरा गर्छौं र यसले डेटामा ढाँचा कसरी बुझ्छ र यसलाई नयाँ मूल्यहरूको लागि भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्दछ।
यस ट्यूटोरियलमा अर्को AI ले कसरी काम गर्छ र AI का केही अनुप्रयोगहरू हेरौं।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको एक सामान्य अनुप्रयोग जुन हामीले आज देख्छौं घरमा उपकरणहरूको स्वचालित स्विचिंग हो।
जब तपाईं अँध्यारो कोठामा प्रवेश गर्नुहुन्छ, कोठामा रहेका सेन्सरहरूले तपाईंको उपस्थिति पत्ता लगाउँछन् र बत्तीहरू अन गर्छन्। यो मेमोरी बिना मिसिन को एक उदाहरण हो। केही थप उन्नत AI कार्यक्रमहरूले तपाईंले स्पष्ट निर्देशन दिनु अघि प्रयोग ढाँचाहरू भविष्यवाणी गर्न र उपकरणहरू खोल्न सक्षम छन्।
केही कार्यक्रम र कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगहरू तिनीहरू तपाईंको आवाज पहिचान गर्न र तदनुसार कार्य गर्न सक्षम छन्। यदि तपाईंले "टिभी खोल्नुहोस्" भन्नुभयो भने टिभीमा अडियो सेन्सरहरूले तपाईंको आवाज पत्ता लगाउँछन् र यसलाई खोल्छन्।
संग गुगल गृह मिनी तपाईं हरेक दिन गर्न सक्नुहुन्छ।
यस AI ट्यूटोरियलको अन्तिम खण्डले स्वास्थ्य सेवामा AI को प्रयोगको मामलालाई चित्रण गर्दछ।
कोकृत्रिम बुद्धिमत्ता धेरै उत्कृष्ट प्रयोग केसहरू छन्, र ट्यूटोरियलको यो खण्डले स्वास्थ्य सेवामा AI को अनुप्रयोगहरूबाट सुरु गरेर तिनीहरूलाई अझ राम्रोसँग बुझ्न मद्दत गर्नेछ। समस्या कथन भनेको एक व्यक्तिलाई मधुमेह छ वा छैन भनेर भविष्यवाणी गर्नु हो। विशेष रोगी जानकारी यस मामलाको लागि इनपुट रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यो जानकारी समावेश हुनेछ:
यस समस्या कथनको लागि मोडेल कसरी सिर्जना गरिन्छ भनेर हेर्न Simplilearn को "कृत्रिम बुद्धिमत्ता ट्यूटोरियल" भिडियो हेर्नुहोस्। मोडलको साथ लागू गरिएको छ अजगर प्रयोग गर्दै TensorFlow.
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स अनुप्रयोगहरू पुन: छन्defiमार्केटिङ, स्वास्थ्य सेवा, वित्तीय सेवाहरू र थप जस्ता विभिन्न क्षेत्रहरूमा कसरी व्यापार प्रक्रियाहरू गरिन्छन्। कम्पनीहरूले यस प्रविधिबाट फाइदा लिन सक्ने तरिकाहरू निरन्तर खोजिरहेका छन्। वर्तमान प्रक्रियाहरू सुधार गर्ने खोज बढ्दै जाँदा, पेशेवरहरूलाई AI मा विशेषज्ञता प्राप्त गर्नको लागि यसले अर्थ दिन्छ।
कोचीजहरूको कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AIoT) यो इन्टरनेट अफ थिंग्स (IoT) समाधान भित्र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) को संयोजन हो। चीजहरूको इन्टरनेट (वा चीजहरूको इन्टरनेट) दैनिक जीवनको "बुद्धिमान" वस्तुहरूको विचारमा आधारित छ जुन एक अर्कासँग जोडिएको छ (इन्टरनेटलाई धन्यवाद) र स्वामित्वमा रहेको, सङ्कलन र/वा प्रशोधन गरिएको जानकारी आदानप्रदान गर्न सक्षम छ। ।
यस एकीकरणको लागि धन्यवाद, आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले डाटा प्रशोधन गर्न र अन्य वस्तुहरूसँग जानकारी आदानप्रदान गर्न नेटवर्कमा जडान गर्न सक्षम हुनेछ, प्रचुर मात्रामा डाटाको व्यवस्थापन र विश्लेषणलाई सुधार गर्दै। IoT र AI लाई एकीकृत गर्न सक्षम अनुप्रयोगहरूमा एक हुनेछ कम्पनी र उपभोक्ताहरूमा कट्टरपन्थी प्रभाव। धेरै उदाहरणहरू मध्ये केही? स्वायत्त सवारी साधन, टाढाको स्वास्थ्य सेवा, स्मार्ट कार्यालय भवन, भविष्यवाणी मर्मतसम्भार।
जब हामी कुरा गर्छौं प्राकृतिक भाषा प्रशोधन हामीले प्राकृतिक भाषाको विश्लेषण गर्न र बुझ्न सक्षम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एल्गोरिदमहरू उल्लेख गर्दैछौं, अर्थात् हामीले हरेक दिन प्रयोग गर्ने भाषा।
NLP ले मानिस र मेशिन बीचको संचारलाई अनुमति दिन्छ र पाठ वा शब्दहरूको अनुक्रम (वेब पृष्ठहरू, सामाजिक सञ्जालमा पोस्टहरू ...), तर बोल्ने भाषाको साथसाथै पाठहरू (आवाज पहिचान) बुझ्न पनि अनुमति दिन्छ। उद्देश्यहरू सामग्रीको सरल बुझाइदेखि अनुवाद गर्न, डेटा वा इनपुटको रूपमा प्रदान गरिएका कागजातहरूबाट स्वतन्त्र रूपमा पाठको उत्पादनसम्म भिन्न हुन सक्छन्।
यद्यपि भाषाहरू निरन्तर परिवर्तन भइरहेका छन् र अनुवाद गर्न गाह्रो हुने मुहावरे वा अभिव्यक्तिहरूद्वारा विशेषताहरू छन्, NLP ले धेरै अनुप्रयोग क्षेत्रहरू फेला पार्छ जस्तै हिज्जे जाँचकर्ताहरू वा लिखित पाठहरूको लागि स्वचालित अनुवाद प्रणालीहरू, च्याटबटहरू र बोल्ने भाषाका लागि आवाज सहायकहरू।
Lo स्पीच पहिचान कम्प्युटरलाई लिखित वा अन्य डाटा ढाँचामा मानव भाषा बुझ्न र प्रशोधन गर्न अनुमति दिने क्षमता हो। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको प्रयोगको लागि धन्यवाद, यो प्रविधिले अब प्राकृतिक भाषा मात्र नभई उच्चारण, बोली वा भाषाहरू जस्ता अन्य सूक्ष्मताहरू पनि पहिचान गर्न सक्षम भएको छ।
यस प्रकारको आवाज पहिचानले तपाईंलाई म्यानुअल कार्यहरू गर्न अनुमति दिन्छ जसलाई सामान्यतया दोहोर्याउने आदेशहरू आवश्यक पर्दछ, उदाहरणका लागि भ्वाइस स्वचालनको साथ च्याटबटहरूमा, सम्पर्क केन्द्रहरूमा कलहरू मार्ग गर्न, श्रुतलेख र भ्वाइस ट्रान्सक्रिप्शन समाधानहरूमा, वा PC प्रयोगकर्ता इन्टरफेस नियन्त्रणहरू, मोबाइल र अन-मा। बोर्ड प्रणालीहरू।
कोसामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (अंग्रेजीमा आर्टिफिशियल जनरल इन्टेलिजेन्स, वा AGI) एक प्रकारको AI हो जसमा जटिल कार्यहरू बुझ्न, सिक्ने र सामना गर्ने क्षमता हुन्छ। मानिसहरु जस्तै.
विशिष्ट कार्यहरूमा विशेषज्ञता प्राप्त आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स प्रणालीहरूको तुलनामा (नारो आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स वा ASI - नारो एआई), एक AGI प्रदर्शन गर्दछ। संज्ञानात्मक बहुमुखी प्रतिभा, विभिन्न अनुभवहरूबाट सिक्ने, परिस्थितिहरूको विस्तृत दायरालाई बुझ्ने र अनुकूलन क्षमता प्रत्येक व्यक्तिगत कार्यको लागि विशिष्ट प्रोग्रामिङ आवश्यक बिना।
हालको दूरीको बावजुद, AGI को अन्तिम उद्देश्य हो - यद्यपि निश्चित रूपमा एक जटिल कार्य - मा जानको लागि। मानव दिमाग र संज्ञानात्मक क्षमताहरूलाई सकेसम्म नजिकबाट नक्कल गर्नुहोस्.
BlogInnovazione.it
नौसेना क्षेत्र एक साँचो वैश्विक आर्थिक शक्ति हो, जसले 150 बिलियन बजारमा नेभिगेट गरेको छ ...
गत सोमबार, फाइनान्सियल टाइम्सले OpenAI सँग सम्झौताको घोषणा गर्यो। FT ले आफ्नो विश्व स्तरीय पत्रकारिता लाई लाइसेन्स...
लाखौं मानिसहरूले स्ट्रिमिङ सेवाहरूको लागि भुक्तानी गर्छन्, मासिक सदस्यता शुल्क तिर्छन्। यो आम धारणा छ कि तपाईं…
Veeam द्वारा Coveware ले साइबर जबरजस्ती घटना प्रतिक्रिया सेवाहरू प्रदान गर्न जारी राख्नेछ। Coveware ले फोरेन्सिक र उपचार क्षमताहरू प्रदान गर्दछ ...
