ඇස්තමේන්තුගත කියවීමේ කාලය: 10 මිනුටි
AI යෙදුම්වල වර්ධනය වන ආයෝජන සහ ව්‍යවසාය අවකාශය තුළ AI හි වැඩෙන භාවිතය, AI විශේෂඥයින් සඳහා රැකියා වෙළඳපොළ විකාශනය වන ආකාරය පෙන්නුම් කරයි.
කෘත්‍රිම බුද්ධිය යනු මිනිසුන් වශයෙන් අප අත්විඳින වඩාත් ආකර්ෂණීය දියුණුවකි. එය මිනිසුන් මෙන් ක්රියා කරන සහ ප්‍රතික්‍රියා කරන බුද්ධිමත් යන්ත්ර නිර්මාණය කිරීමට කැප වූ පරිගණක විද්‍යාවේ ශාඛාවකි.
AI හි ප්‍රධාන වර්ග හතරක් ඇත. මම:
මෙම වර්ගයේ AI සම්පූර්ණයෙන්ම ප්‍රතික්‍රියාශීලී වන අතර තීරණ ගැනීමට "මතක" සැකසීමට හෝ "අතීත අත්දැකීම්" භාවිතා කිරීමට හැකියාවක් නැත. මෙම යන්ත්ර නිශ්චිත කාර්යයන් ඉටු කිරීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, වැඩසටහන්ගත කළ හැකි කෝපි සාදන්නන් හෝ රෙදි සෝදන යන්ත්ර නිශ්චිත කාර්යයන් ඉටු කිරීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇත, නමුත් ඒවාට මතකයක් නොමැත.
මෙම වර්ගයේ AI තීරණයක් ගැනීමට අතීත අත්දැකීම් සහ වර්තමාන දත්ත භාවිතා කරයි. සීමිත මතකය යනු යන්ත්ර නව අදහස් නිපදවන්නේ නැති බවයි. ඔවුන්ට මතකය කළමනාකරණය කරන බිල්ට් වැඩසටහනක් ඇත. එවැනි යන්ත්‍රවල වෙනස්කම් සිදු කිරීම සඳහා නැවත ක්‍රමලේඛනය සිදු කරනු ලැබේ. ස්වයංක්‍රීය ධාවනය වන මෝටර් රථ සීමිත මතකයක් සහිත කෘතිම බුද්ධියට උදාහරණ වේ.
මෙම AI යන්ත්‍රවලට මිනිස් හැඟීම් සමාජගත කිරීමට සහ තේරුම් ගැනීමට හැකි අතර ඔවුන්ගේ පරිසරය, මුහුණේ ලක්ෂණ යනාදිය මත පදනම්ව යමෙකු සංජානනාත්මකව තේරුම් ගැනීමේ හැකියාව ඇත. එවැනි හැකියාවන් ඇති යන්ත්ර තවමත් නිපදවා නැත. මේ ආකාරයේ කෘත්‍රිම බුද්ධිය පිළිබඳව බොහෝ පර්යේෂණ සිදුවෙමින් පවතී.
කෘතිම බුද්ධියේ අනාගතය මෙයයි. මෙම යන්ත්ර සුපිරි බුද්ධිමත්, සංවේදී සහ සවිඥානක වනු ඇත. ඔවුන්ටම ආවේණික ලක්ෂණ තිබිය හැකි වුවද, මිනිසාට ඉතා සමාන ලෙස ප්‍රතික්‍රියා කිරීමට ඔවුන්ට හැකියාව ඇත.
අපි කෘත්‍රිම බුද්ධිය ක්රියාත්මක කරන්නේ කෙසේද යන්න පැහැදිලි කරන පහත ක්රම ගවේෂණය කරමු:
එය වේස්වයංක්රීය ඉගෙනීම එය AI හට ඉගෙනීමේ හැකියාව ලබා දෙයි. රටා සොයා ගැනීමට සහ ඒවා නිරාවරණය වන දත්ත වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ජනනය කිරීමට ඇල්ගොරිතම භාවිතා කිරීමෙන් මෙය සිදු කෙරේ.
මෙමගැඹුරු ඉගෙනීමයන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ උප ප්‍රවර්ගයක් වන , මිනිස් මොළයේ ස්නායු ජාලය අනුකරණය කිරීමේ හැකියාව ඇති කෘතිම බුද්ධිය සපයයි. එය ඔබේ දත්තවල රටා, ශබ්දය සහ ව්‍යාකූල මූලාශ්‍ර පිළිබඳ හැඟීමක් ඇති කළ හැකිය.
එය ක්රියා කරන ආකාරය තේරුම් ගැනීමට උත්සාහ කරමු deep learning.
පහත දැක්වෙන රූපයක් සලකා බලන්න:
ඉහත රූපයේ දැක්වෙන්නේ a හි ප්‍රධාන ස්ථර තුනයි ස්නායු ජාලය:
අපට වෙන් කිරීමට අවශ්ය පින්තූර ආදාන ස්ථරයට යයි. ඊතල රූපයේ සිට ආදාන ස්තරයේ තනි ලක්ෂ්‍ය වෙත ඇද ඇත. කහ ස්තරයේ (ආදාන ස්තරය) එක් එක් සුදු තිත් රූපයේ පික්සලයක් නියෝජනය කරයි. මෙම පින්තූර ආදාන ස්ථරයේ සුදු ලප පුරවයි.
අපි මෙම AI නිබන්ධනය අනුගමනය කරන විට මෙම මට්ටම් තුන පිළිබඳව අපට පැහැදිලි අදහසක් තිබිය යුතුය.
අපගේ යෙදවුම් මත කිසියම් ගණිතමය ගණනය කිරීම් හෝ විශේෂාංග නිස්සාරණය සඳහා සැඟවුණු ස්ථර වගකිව යුතුය. ඉහත රූපයේ, තැඹිලි පාටින් පෙන්වා ඇති ස්ථර සැඟවුණු ස්ථර නියෝජනය කරයි. මෙම ස්ථර අතර පෙනෙන රේඛා "බර" ලෙස හැඳින්වේ. ඒ සෑම එකක්ම සාමාන්‍යයෙන් පාවෙන අංකයක් හෝ දශම සංඛ්‍යාවක් නියෝජනය කරයි, එය ආදාන ස්ථරයේ අගයෙන් ගුණ කරනු ලැබේ. සැඟවුණු ස්ථරයේ සියලුම බර එකතු වේ. සැඟවුණු ස්ථරයේ ඇති ලක්ෂ්යයන් බරවල එකතුව මත පදනම් වූ අගයක් නියෝජනය කරයි. මෙම අගයන් ඊළඟ සැඟවුණු ස්ථරයට යවනු ලැබේ.
මට්ටම් කිහිපයක් ඇත්තේ මන්දැයි ඔබ කල්පනා කරනවා විය හැකිය. සැඟවුණු ස්ථර යම් දුරකට විකල්ප ලෙස ක්රියා කරයි. සැඟවුණු ස්ථර වැඩි වන තරමට, එන දත්ත සහ නිෂ්පාදනය කළ හැකි දේ වඩාත් සංකීර්ණ වේ. අපේක්ෂිත ප්‍රතිදානයේ නිරවද්‍යතාවය සාමාන්‍යයෙන් පවතින සැඟවුණු ස්ථර ගණන සහ ආදාන දත්තවල සංකීර්ණත්වය මත රඳා පවතී.
ප්රතිදාන ස්ථරය අපට වෙනම ඡායාරූප ලබා දෙයි. ස්තරය ඇතුළු කළ මෙම සියලු බර එකතු කළ පසු, එය රූපය ප්‍රතිමූර්තියක් ද භූ දර්ශනයක් ද යන්න තීරණය කරයි.
උදාහරණය: ගුවන් ටිකට්පත් පිරිවැය පුරෝකථනය කිරීම
මෙම අනාවැකිය ඇතුළුව විවිධ සාධක මත පදනම් වේ:
යන්ත්‍රය පුහුණු කිරීම සඳහා ඓතිහාසික ප්‍රවේශපත්‍ර මිල දත්ත කිහිපයක් සමඟින් පටන් ගනිමු. අපගේ යන්ත්‍රය පුහුණු කළ පසු, පිරිවැය පුරෝකථනය කිරීමට උපකාරී වන නව දත්ත අපි බෙදා ගනිමු. මීට පෙර අපි යන්ත්ර වර්ග හතර ගැන දැනගත් විට අපි මතකය සහිත යන්ත්ර ගැන සාකච්ඡා කළෙමු. මෙහිදී අපි කතා කරන්නේ මතකය සහ එය දත්තවල රටාවක් තේරුම් ගෙන එය නව මිල ගණන් සඳහා පුරෝකථනය කිරීමට භාවිතා කරන ආකාරය ගැන පමණි.
මෙම නිබන්ධනයේ මීළඟට අපි AI ක්රියා කරන ආකාරය සහ AI හි සමහර යෙදුම් දෙස බලමු.
අද අප දකින කෘතිම බුද්ධියේ පොදු යෙදුමක් වන්නේ නිවසේ ඇති උපකරණ ස්වයංක්‍රීයව මාරු කිරීමයි.
ඔබ අඳුරු කාමරයකට ඇතුළු වූ විට, කාමරයේ ඇති සංවේදක ඔබේ පැමිණීම හඳුනාගෙන විදුලි පහන් දල්වයි. මෙය මතකය නොමැති යන්ත්ර සඳහා උදාහරණයකි. වඩාත් දියුණු AI වැඩසටහන් සමහරක් භාවිත රටා පුරෝකථනය කිරීමට සහ ඔබ පැහැදිලි උපදෙස් ලබා දීමට පෙර උපකරණ ක්රියාත්මක කිරීමට පවා හැකියාව ඇත.
සමහර වැඩසටහන් සහ කෘතිම බුද්ධි යෙදුම් ඔබේ කටහඬ හඳුනාගෙන ඒ අනුව ක්‍රියාවක් කිරීමට ඔවුන්ට හැකියාව ඇත. ඔබ "රූපවාහිනිය සක්රිය කරන්න" යැයි පවසන්නේ නම්, රූපවාහිනියේ ඇති ශ්රව්ය සංවේදක ඔබේ හඬ හඳුනාගෙන එය සක්රිය කරන්න.
සමග ගූගල් ස්වදේශීය මිනි ඔබට එය සෑම දිනකම කළ හැකිය.
මෙම AI නිබන්ධනයේ අවසාන කොටස සෞඛ්‍ය සේවයේ AI භාවිතා කිරීමේ අවස්ථාව නිරූපණය කරයි.
මෙමකෘතිම බුද්ධිය විශිෂ්ට භාවිත අවස්ථා කිහිපයකින් සමන්විත වන අතර, නිබන්ධනයේ මෙම කොටස ඔබට සෞඛ්‍ය සේවයේ AI හි යෙදුම් වලින් පටන් ගෙන ඒවා වඩාත් හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට උපකාරී වනු ඇත. ගැටලුවේ ප්‍රකාශය වන්නේ පුද්ගලයෙකුට දියවැඩියාව තිබේද නැද්ද යන්න පුරෝකථනය කිරීමයි. මෙම නඩුව සඳහා ආදානය ලෙස විශේෂිත රෝගියාගේ තොරතුරු භාවිතා වේ. මෙම තොරතුරු ඇතුළත් වනු ඇත:
මෙම ගැටළු ප්‍රකාශය සඳහා ආකෘතියක් නිර්මාණය කරන්නේ කෙසේදැයි බැලීමට Simplilearn හි “කෘතිම බුද්ධි නිබන්ධනය” වීඩියෝව නරඹන්න. ආකෘතිය සමඟ ක්රියාත්මක වේ Python මීට උදාහරණ භාවිතා කිරීම TensorFlow.
කෘතිම බුද්ධි යෙදුම් නැවත වේdefiඅලෙවිකරණය, සෞඛ්‍ය සේවා, මූල්‍ය සේවා සහ තවත් බොහෝ ක්ෂේත්‍රවල ව්‍යාපාරික ක්‍රියාවලීන් සිදු කරන ආකාරය. සමාගම් මෙම තාක්ෂණයෙන් ප්‍රයෝජන ගත හැකි ක්රම අඛණ්ඩව ගවේෂණය කරයි. වත්මන් ක්‍රියාවලීන් වැඩිදියුණු කිරීමේ ගවේෂණය අඛණ්ඩව වර්ධනය වන බැවින්, වෘත්තිකයන්ට AI පිළිබඳ විශේෂඥතාව ලබා ගැනීම අර්ථවත් කරයි.
මෙමදේවල් පිළිබඳ කෘතිම බුද්ධිය (AIoT) එය ඉන්ටර්නෙට් ඔෆ් තින්ග්ස් (IoT) විසඳුම් තුළ කෘතිම බුද්ධියේ (AI) සංයෝජනයකි. ඉන්ටර්නෙට් ඔෆ් තින්ග්ස් (හෝ ඉන්ටර්නෙට් ඔෆ් තින්ග්ස්) පදනම් වී ඇත්තේ එකිනෙකින් අන්තර් සම්බන්ධිත (අන්තර්ජාලයට ස්තූතියි) සහ සන්තකයේ ඇති, එකතු කරන ලද සහ/හෝ සැකසූ තොරතුරු හුවමාරු කර ගැනීමට හැකි එදිනෙදා ජීවිතයේ "බුද්ධිමත්" වස්තූන් පිළිබඳ අදහස මතය. .
මෙම ඒකාබද්ධතාවයට ස්තූතිවන්ත වන්නට, කෘතිම බුද්ධියට දත්ත සැකසීමට සහ වෙනත් වස්තූන් සමඟ තොරතුරු හුවමාරු කර ගැනීමට ජාලයට සම්බන්ධ වීමට හැකි වනු ඇත, අතිවිශාල දත්ත ප්‍රමාණයක කළමනාකරණය සහ විශ්ලේෂණය වැඩිදියුණු කිරීම. IoT සහ AI ඒකාබද්ධ කිරීමේ හැකියාව ඇති යෙදුම් වලට a සමාගම් සහ පාරිභෝගිකයින් මත රැඩිකල් බලපෑම. බොහෝ උදාහරණ වලින් සමහරක්? ස්වයංක්‍රීය වාහන, දුරස්ථ සෞඛ්‍ය සේවා, ස්මාර්ට් කාර්යාල ගොඩනැගිලි, අනාවැකි නඩත්තු කිරීම.
අපි කතා කරන විට ස්වාභාවික භාෂා සැකසුම් අපි කෘත්‍රිම බුද්ධි (AI) ඇල්ගොරිතම වලට යොමු කරන්නේ ස්වභාවික භාෂාව, එනම් අප දිනපතා භාවිතා කරන භාෂාව විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ තේරුම් ගැනීමට හැකියාව ඇති
NLP මිනිසා සහ යන්ත්‍රය අතර සන්නිවේදනයට ඉඩ ලබා දෙන අතර පෙළ හෝ වචන අනුපිළිවෙල (වෙබ් පිටු, සමාජ මාධ්‍යවල පළ කිරීම්...) සමඟ ගනුදෙනු කරයි, නමුත් කථන භාෂාව මෙන්ම පෙළ (හඬ හඳුනාගැනීම) අවබෝධ කර ගැනීමට ද ඉඩ සලසයි. අන්තර්ගතය පිළිබඳ සරල අවබෝධයේ සිට පරිවර්තනය දක්වා, ආදානය ලෙස සපයා ඇති දත්ත හෝ ලේඛන වලින් ස්වාධීනව පෙළ නිෂ්පාදනය කිරීම දක්වා අරමුණු වෙනස් විය හැක.
භාෂා නිරන්තරයෙන් වෙනස් වන අතර පරිවර්තනය කිරීමට අපහසු ව්‍යාකූල හෝ ප්‍රකාශන වලින් සංලක්ෂිත වුවද, NLP අක්ෂර වින්‍යාස පරීක්ෂක හෝ ලිඛිත පෙළ සඳහා ස්වයංක්‍රීය පරිවර්තන පද්ධති, chatbots සහ කථන භාෂාව සඳහා හඬ සහායක වැනි යෙදුම් ක්ෂේත්‍ර රාශියක් සොයා ගනී.
Lo කථන පිළිගැනීම ලිඛිත හෝ වෙනත් දත්ත ආකෘතිවලින් මිනිස් භාෂාව තේරුම් ගැනීමට සහ සැකසීමට පරිගණකයකට ඉඩ සලසන හැකියාවකි. කෘතිම බුද්ධිය භාවිතයට ස්තූතිවන්ත වන්නට, මෙම තාක්ෂණයට දැන් ස්වභාවික භාෂාව පමණක් නොව, උච්චාරණ, උපභාෂා හෝ භාෂා වැනි වෙනත් සූක්ෂ්මතා හඳුනා ගැනීමට හැකි වී තිබේ.
මෙම ආකාරයේ හඬ හඳුනාගැනීම ඔබට සාමාන්‍යයෙන් පුනරාවර්තන විධාන අවශ්ය වන අතින් කාර්යයන් සිදු කිරීමට ඉඩ සලසයි, උදාහරණයක් ලෙස හඬ ස්වයංක්‍රීයකරණය සහිත චැට්බෝට් වල, සම්බන්ධතා මධ්‍යස්ථානවල ඇමතුම් මාර්ගගත කිරීමට, ආඥාපනත සහ හඬ පිටපත් කිරීමේ විසඳුම්, හෝ PC පරිශීලක අතුරුමුහුණත් පාලන, ජංගම සහ ඔන්- පුවරු පද්ධති.
මෙමසාමාන්ය කෘතිම බුද්ධිය (ඉංග්‍රීසියෙන් කෘත්‍රිම සාමාන්‍ය බුද්ධිය, හෝ AGI) යනු සංකීර්ණ කාර්යයන් තේරුම් ගැනීමට, ඉගෙනීමට සහ ඒවාට මුහුණ දීමට හැකියාව ඇති AI වර්ගයකි. මිනිසුන්ට සමානයි.
විශේෂිත කාර්යයන් සඳහා විශේෂිත වූ කෘතිම බුද්ධි පද්ධති සමඟ සසඳන විට (පටු කෘතිම බුද්ධිය හෝ ASI - පටු AI), AGI පෙන්නුම් කරයි. සංජානන බහුකාර්යතාව, විවිධ අත්දැකීම් වලින් ඉගෙනීම, අවබෝධය සහ පුළුල් පරාසයක තත්වයන්ට අනුවර්තනය වීම එක් එක් කාර්යය සඳහා නිශ්චිත වැඩසටහන් අවශ්ය නොවේ.
වත්මන් දුර ප්‍රමාණය තිබියදීත්, AGI හි අවසාන අරමුණ වන්නේ - නිසැකවම සංකීර්ණ කාර්යයක් වුවද - වෙත යාමයි මිනිස් මනස සහ සංජානන හැකියාවන් හැකිතාක් සමීපව අනුකරණය කරන්න.
BlogInnovazione.it
වර්ණ ගැන්වීම හරහා සියුම් මෝටර් කුසලතා වර්ධනය කිරීම ලිවීම වැනි වඩාත් සංකීර්ණ කුසලතා සඳහා දරුවන් සූදානම් කරයි. වර්ණ ගැන්වීමට...
නාවික අංශය සැබෑ ගෝලීය ආර්ථික බලවතෙකු වන අතර එය බිලියන 150 ක වෙළඳපලක් කරා ගමන් කර ඇත.
පසුගිය සඳුදා ෆිනෑන්ෂල් ටයිම්ස් OpenAI සමඟ ගිවිසුමක් නිවේදනය කළේය. FT එහි ලෝක මට්ටමේ පුවත්පත් කලාවට බලපත්‍ර ලබා දෙයි…
මිලියන ගණනක් ජනතාව ප්‍රවාහ සේවා සඳහා ගෙවයි, මාසික දායක ගාස්තු ගෙවයි. පොදු මතය වන්නේ ඔබ...
