ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్: మీరు తెలుసుకోవలసిన కృత్రిమ మేధస్సు రకాలు ఏమిటి

కృత్రిమ మేధస్సు రియాలిటీగా మారింది మరియు ఇది మన దైనందిన జీవితంలో భాగం. 

వివిధ కోసం తెలివైన యంత్రాలు నిర్మించే కంపెనీలు కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించే అప్లికేషన్లు వారు వ్యాపార రంగాలలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేస్తున్నారు.

ఈ వ్యాసంలో మేము ప్రాథమిక కృత్రిమ మేధస్సు భావనలు, రకాలు మరియు నమూనాలను సరళమైన మరియు శీఘ్ర మార్గంలో పరిశీలిస్తాము.

కృత్రిమ మేధస్సు అంటే ఏమిటి?

దికృత్రిమ మేధస్సు ఇది పెద్ద మొత్తంలో డేటా నుండి తెలివైన యంత్రాలను నిర్మించే ప్రక్రియ. సిస్టమ్‌లు గత అభ్యాసం మరియు అనుభవాల నుండి నేర్చుకుంటాయి మరియు మానవుని వంటి పనులను నిర్వహిస్తాయి. ఇది మానవ ప్రయత్నాల వేగం, ఖచ్చితత్వం మరియు ప్రభావాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. కృత్రిమ మేధస్సు సంక్లిష్టమైన అల్గారిథమ్‌లు మరియు పద్ధతులను ఉపయోగించి సొంతంగా నిర్ణయాలు తీసుకోగల యంత్రాలను తయారు చేస్తుంది. యంత్ర అభ్యాస ఇంకా deep learning యొక్క ప్రధాన భాగంకృత్రిమ మేధస్సు. 

కృత్రిమ మేధస్సు ఇప్పుడు దాదాపు అన్ని వ్యాపార రంగాలలో ఉపయోగించబడుతుంది:

• రవాణా
• అసిస్టెంజా శానిటేరియా
• బ్యాంకింగ్
• రిటైల్ చూడండి
• సరదాగా
• ఇ-కామర్స్

కృత్రిమ మేధ అంటే ఏమిటో ఇప్పుడు మీకు తెలుసు, వివిధ రకాలైన కృత్రిమ మేధస్సు ఏమిటో చూద్దాం?

కృత్రిమ మేధస్సు రకాలు

సామర్థ్యాలు మరియు కార్యాచరణ ఆధారంగా కృత్రిమ మేధస్సును విభజించవచ్చు.

సామర్థ్యాల ఆధారంగా మూడు రకాల AI ఉన్నాయి: 

• ఇరుకైన AI
• సాధారణ AI
• కృత్రిమ సూపర్ ఇంటెలిజెన్స్

ఫీచర్‌ల క్రింద, మనకు నాలుగు రకాల ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఉన్నాయి: 

• రియాక్టివ్ యంత్రాలు
• పరిమిత సిద్ధాంతం
• మనస్సు యొక్క సిద్ధాంతం
• స్వీయ-అవగాహన

ముందుగా, మేము నైపుణ్యం-ఆధారిత AI యొక్క వివిధ రకాలను పరిశీలిస్తాము.

నైపుణ్యం-ఆధారిత కృత్రిమ మేధస్సు

ఇరుకైన కృత్రిమ మేధస్సు అంటే ఏమిటి?

నారో AI, బలహీనమైన AI అని కూడా పిలుస్తారు, ఇరుకైన పనిపై దృష్టి పెడుతుంది మరియు దాని పరిమితులకు మించి పనిచేయదు. ఇది అభిజ్ఞా సామర్ధ్యాల యొక్క ఒకే ఉపసమితిని లక్ష్యంగా చేసుకుంటుంది మరియు ఆ స్పెక్ట్రం అంతటా అభివృద్ధి చెందుతుంది. పద్ధతులు అభివృద్ధి చెందుతున్నందున ఇరుకైన AI అప్లికేషన్లు మన దైనందిన జీవితంలో మరింత సాధారణం అవుతున్నాయి యంత్ర అభ్యాసం మరియు deep learning అభివృద్ధి కొనసాగుతుంది. 

• Apple Siri పరిమిత శ్రేణి ప్రీ-ఫంక్షన్‌లతో పనిచేసే ఇరుకైన AIకి ఉదాహరణdefiరాత్రి. సిరి తరచుగా తన సామర్థ్యాలకు మించిన పనులతో సమస్యలను ఎదుర్కొంటుంది. 

• సూపర్ కంప్యూటర్ IBM Watson ఇరుకైన AI యొక్క మరొక ఉదాహరణ. కాగ్నిటివ్ కంప్యూటింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియుసహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు మీ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి. IBM Watson అతను ఒకసారి తన మానవ పోటీదారుని అధిగమించాడు Ken Jennings జనాదరణ పొందిన టీవీ షోలో ఛాంపియన్‌గా మారింది Jeopardy!. 

• మరిన్ని ఉదాహరణలు Narrow AI చేర్చండి Google Translate, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ సాఫ్ట్‌వేర్, సిఫార్సు సిస్టమ్‌లు, స్పామ్ ఫిల్టర్‌లు మరియు Google పేజీ ర్యాంకింగ్ అల్గోరిథం.

సాధారణ కృత్రిమ మేధస్సు అంటే ఏమిటి?

ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్, స్ట్రాంగ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది మానవుడు చేయగల ఏ మేధో పనినైనా అర్థం చేసుకోగలదు మరియు నేర్చుకోగలదు. ఇది వివిధ సందర్భాలలో జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాలను వర్తింపజేయడానికి యంత్రాన్ని అనుమతిస్తుంది. ఇప్పటివరకు, AI పరిశోధకులు బలమైన AIని సాధించలేకపోయారు. పూర్తిస్థాయి అభిజ్ఞా సామర్థ్యాలను ప్రోగ్రామింగ్ చేయడం ద్వారా యంత్రాలను స్పృహలోకి తీసుకురావడానికి వారు ఒక పద్ధతిని కనుగొనవలసి ఉంటుంది. జనరల్ AI నుండి $1 బిలియన్ పెట్టుబడిని పొందింది Microsoft ప్రాసెస్ OpenAI. 

• Fujitsu అతను నిర్మించాడు K computer, ప్రపంచంలోని అత్యంత వేగవంతమైన సూపర్ కంప్యూటర్లలో ఒకటి. బలమైన కృత్రిమ మేధస్సును సాధించడానికి ఇది ముఖ్యమైన ప్రయత్నాలలో ఒకటి. కేవలం ఒక సెకను నాడీ కార్యకలాపాలను అనుకరించడానికి దాదాపు 40 నిమిషాలు పట్టింది. అందువల్ల, బలమైన AI ఎప్పుడైనా సాధ్యమవుతుందో లేదో నిర్ణయించడం కష్టం.

• Tianhe-2 చైనా నేషనల్ డిఫెన్స్ టెక్నాలజీ యూనివర్సిటీ అభివృద్ధి చేసిన సూపర్ కంప్యూటర్. ఇది 33,86 పెటాఫ్లాప్స్ (క్వాడ్రిలియన్ cps)తో cps (సెకనుకు లెక్కలు) రికార్డును కలిగి ఉంది. ఇది ఆసక్తికరంగా అనిపించినప్పటికీ, మానవ మెదడు ఒక ఎక్సాఫ్లాప్, అంటే ఒక బిలియన్ cps సామర్థ్యం కలిగి ఉంటుందని అంచనా వేయబడింది.

సూపర్ AI అంటే ఏమిటి?

సూపర్ AI మానవ మేధస్సును అధిగమిస్తుంది మరియు మనిషి కంటే ఏ పనినైనా మెరుగ్గా చేయగలదు. ఆర్టిఫిషియల్ సూపర్ ఇంటెలిజెన్స్ అనే భావన కృత్రిమ మేధస్సు మానవ భావాలు మరియు అనుభవాలకు చాలా సారూప్యంగా పరిణామం చెందిందని చూస్తుంది, అది వాటిని అర్థం చేసుకోవడం కంటే ఎక్కువ చేస్తుంది; ఇది ఒకరి స్వంత భావోద్వేగాలు, అవసరాలు, నమ్మకాలు మరియు కోరికలను కూడా ప్రేరేపిస్తుంది. దాని ఉనికి ఇప్పటికీ ఊహాజనితమే. సూపర్ AI యొక్క కొన్ని క్లిష్టమైన లక్షణాలు ఆలోచించడం, పజిల్స్‌ని పరిష్కరించడం, తీర్పులు ఇవ్వడం మరియు స్వయంప్రతిపత్త నిర్ణయాలు తీసుకోవడం.

ఇప్పుడు మేము ఫీచర్-ఆధారిత AI యొక్క వివిధ రకాలను పరిశీలిస్తాము.

ఫీచర్-ఆధారిత కృత్రిమ మేధస్సు

వివిధ రకాల ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్‌లను వివరించడానికి, వాటి పనితీరు ఆధారంగా వాటిని వర్గీకరించడం అవసరం.

రియాక్టివ్ మెషిన్ అంటే ఏమిటి?

రియాక్టివ్ మెషిన్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రాథమిక రూపం, ఇది జ్ఞాపకాలను నిల్వ చేయదు లేదా భవిష్యత్తు చర్యలను నిర్ణయించడానికి గత అనుభవాలను ఉపయోగించదు. ఇది ఇప్పటికే ఉన్న డేటాతో మాత్రమే పని చేస్తుంది. వారు ప్రపంచాన్ని గ్రహించి దానికి ప్రతిస్పందిస్తారు. రియాక్టివ్ మెషీన్‌లకు నిర్దిష్ట పనులు ఇవ్వబడ్డాయి మరియు ఆ పనులకు మించిన సామర్థ్యాలు లేవు.

Deep Blue డెల్ 'IBM చెస్ గ్రాండ్‌మాస్టర్‌ను ఓడించినవాడు Garry Kasparov ఇది చదరంగపు పలక ముక్కలను చూసి వాటికి ప్రతిస్పందించే రియాక్టివ్ యంత్రం. Deep Blue అతను తన మునుపటి అనుభవాలను సూచించలేడు లేదా అభ్యాసంతో మెరుగుపరచలేడు. ఇది చదరంగంలో ముక్కలను గుర్తించగలదు మరియు అవి ఎలా కదులుతాయో తెలుసుకోవచ్చు. డీప్ బ్లూ అతనికి మరియు అతని ప్రత్యర్థికి తదుపరి కదలికలు ఏమిటో అంచనా వేయగలదు. ప్రస్తుత క్షణానికి ముందు ప్రతిదానిని విస్మరించండి మరియు చదరంగపు పలకలను ఈ క్షణంలో ఉన్నట్లుగా చూడండి మరియు సాధ్యమయ్యే తదుపరి కదలికల మధ్య ఎంచుకోండి.

పరిమిత జ్ఞాపకశక్తి అంటే ఏమిటి?

పరిమిత మెమరీ AI నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి గత డేటా నుండి శిక్షణ ఇస్తుంది. అటువంటి వ్యవస్థల జ్ఞాపకశక్తి స్వల్పకాలికం. వారు ఈ గత డేటాను నిర్దిష్ట సమయం వరకు ఉపయోగించవచ్చు, కానీ వారు దానిని తమ అనుభవాల లైబ్రరీకి జోడించలేరు. సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ వాహనాల్లో ఈ తరహా టెక్నాలజీ ఉపయోగించబడుతుంది.

• పరిమిత మెమరీ ఈ సమయంలో మరియు సమయం గడిచేకొద్దీ ఇతర వాహనాలు వాటి చుట్టూ ఎలా కదులుతాయో AI గమనిస్తుంది. 
• ఈ కొనసాగుతున్న సేకరించిన డేటా లేన్ మార్కర్‌లు మరియు ట్రాఫిక్ లైట్‌ల వంటి AI కారు స్టాటిక్ డేటాకు జోడించబడుతుంది. 
• వాహనం ఎప్పుడు లేన్‌లను మార్చాలో నిర్ణయించుకున్నప్పుడు, మరొక డ్రైవర్‌ను కత్తిరించకుండా లేదా సమీపంలోని వాహనాన్ని ఢీకొట్టినప్పుడు అవి విశ్లేషించబడతాయి. 

Mitsubishi Electric సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్ల వంటి అప్లికేషన్‌ల కోసం ఆ సాంకేతికతను ఎలా మెరుగుపరచాలో తెలుసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తోంది.

మనస్సు యొక్క సిద్ధాంతం ఏమిటి?

థియరీ ఆఫ్ మైండ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఒక అధునాతన సాంకేతిక తరగతిని సూచిస్తుంది మరియు ఇది ఒక భావనగా మాత్రమే ఉంది. ఈ రకమైన AIకి వాతావరణంలోని వ్యక్తులు మరియు విషయాలు భావాలను మరియు ప్రవర్తనలను మార్చగలవని లోతైన అవగాహన అవసరం. ఇది ప్రజల భావోద్వేగాలు, భావాలు మరియు ఆలోచనలను అర్థం చేసుకోవాలి. ఈ రంగంలో అనేక మెరుగుదలలు చేసినప్పటికీ, ఈ రకమైన కృత్రిమ మేధస్సు ఇంకా పూర్తిగా పూర్తి కాలేదు.

• మనస్సు యొక్క కృత్రిమ మేధస్సు సిద్ధాంతానికి నిజమైన ఉదాహరణ Kismet. Kismet 90ల చివరలో పరిశోధకుడిచే తయారు చేయబడిన రోబోట్ హెడ్ Massachusetts Institute of Technology. Kismet మానవ భావోద్వేగాలను అనుకరించి వాటిని గుర్తించగలడు. రెండు సామర్థ్యాలు కృత్రిమ మేధస్సు సిద్ధాంతంలో కీలక పురోగతిని సూచిస్తాయి, కానీ Kismet ఇది చూపులను అనుసరించదు లేదా మానవుల దృష్టిని ఆకర్షించదు.

• Sophia di Hanson Robotics మానసిక కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క సిద్ధాంతం అమలు చేయబడిన మరొక ఉదాహరణ. సోఫియా కళ్లలోని కెమెరాలు, కంప్యూటర్ అల్గారిథమ్‌లతో కలిపి ఆమెను చూసేందుకు అనుమతిస్తాయి. ఇది కంటి సంబంధాన్ని కొనసాగించగలదు, వ్యక్తులను గుర్తించగలదు మరియు ముఖాలను ట్రాక్ చేయగలదు.

స్వీయ-అవగాహన అంటే ఏమిటి?

స్వీయ-అవగాహన AI ఊహాత్మకంగా మాత్రమే ఉంది. ఇటువంటి వ్యవస్థలు వారి అంతర్గత లక్షణాలు, రాష్ట్రాలు మరియు పరిస్థితులను అర్థం చేసుకుంటాయి మరియు మానవ భావోద్వేగాలను గ్రహిస్తాయి. ఈ యంత్రాలు మానవ మనస్సు కంటే ఎక్కువ తెలివైనవి. ఈ రకమైన AI అది పరస్పర చర్య చేసేవారిలో భావోద్వేగాలను అర్థం చేసుకోగలదు మరియు ప్రేరేపించగలదు, కానీ దాని స్వంత భావోద్వేగాలు, అవసరాలు మరియు నమ్మకాలను కూడా కలిగి ఉంటుంది.

కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క శాఖలు

కృత్రిమ మేధస్సు పరిశోధన గేమింగ్ నుండి వైద్య నిర్ధారణ వరకు అనేక రకాల సమస్యలను పరిష్కరించడానికి సమర్థవంతమైన పద్ధతులను విజయవంతంగా అభివృద్ధి చేసింది.

కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అనేక శాఖలు ఉన్నాయి, ప్రతి ఒక్కటి దాని స్వంత దృష్టి మరియు సాంకేతికతలను కలిగి ఉంటాయి. కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క కొన్ని ముఖ్యమైన శాఖలు:

• Machine learning: డేటా నుండి నేర్చుకునే సామర్థ్యం గల అల్గారిథమ్‌ల అభివృద్ధితో వ్యవహరిస్తుంది. ML అల్గారిథమ్‌లు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, స్పామ్ ఫిల్టరింగ్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్‌తో సహా వివిధ అప్లికేషన్‌లలో ఉపయోగించబడతాయి.
• Deep learning: ఇది డేటా నుండి జ్ఞానాన్ని పొందేందుకు కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించే యంత్ర అభ్యాస శాఖ. యొక్క అల్గోరిథంలు deep learning అవి NLP, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌తో సహా వివిధ సమస్యలను సమర్థవంతంగా పరిష్కరిస్తాయి.
• సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్: కంప్యూటర్లు మరియు మానవ భాషల మధ్య పరస్పర చర్యతో వ్యవహరిస్తుంది. NLP పద్ధతులు మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు యంత్ర అనువాదం, ప్రసంగ గుర్తింపు మరియు వచన విశ్లేషణతో సహా వివిధ అనువర్తనాల్లో ఉపయోగించబడతాయి.
• Robotica: రోబోట్‌ల రూపకల్పన, నిర్మాణం మరియు ఆపరేషన్‌తో వ్యవహరించే ఇంజనీరింగ్ రంగం. రోబోలు తయారీ, ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు రవాణాతో సహా వివిధ రంగాలలో స్వయంచాలకంగా విధులను నిర్వహించగలవు.
• నిపుణుల వ్యవస్థలు: మానవ నిపుణుల తార్కికం మరియు నిర్ణయాధికార సామర్థ్యాలను అనుకరించడానికి రూపొందించబడిన కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్‌లు. వైద్య నిర్ధారణ, ఆర్థిక ప్రణాళిక మరియు కస్టమర్ సేవతో సహా వివిధ అనువర్తనాల్లో నిపుణుల వ్యవస్థలు ఉపయోగించబడతాయి.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

సంబంధిత రీడింగులు

• మీ కార్పొరేట్ కమ్యూనికేషన్ వ్యూహంలో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఎందుకు ఉపయోగించాలి?
• ResearchAndMarkets.com పరిశోధన నుండి 2030 వరకు ప్రపంచ కృత్రిమ మేధస్సు మార్కెట్‌పై అంతర్దృష్టులు
• పరిమితులు, ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు యొక్క సిద్ధాంతం ఏమిటి
• కృత్రిమ మేధస్సు మరియు అభిజ్ఞా వ్యవస్థలు, అవి ఏమిటి మరియు సాధ్యమయ్యే అనువర్తనాలు
• థియరీ ఆఫ్ కంస్ట్రెయింట్స్‌తో కంపెనీలో నిరంతరం మెరుగుపడటం అంటే ఏమిటి

BlogInnovazione.it