ನಾಲ್ಕನೆಯು ನರ ಜಾಲಗಳ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಉದಯವು ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತುಮಾನ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. *ಶಕ್ತಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು* ಎಂಬ ಉದ್ದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಮರುವಿಚಾರಣೆಯು ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವಿಷ್ಕಾರವಾಗಿದ್ದು, ಅನುಸರಿಸುತ್ತಿರುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವರ್ತುಲಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು శ್ರಮಶೀಲವಾದ ಹಾರೈಸುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪರಿಸರ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಇಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮುನ್ನೋಗಿಯ ಸಮಾನವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಹೊಸ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನವು ನರ ಜಾಲಗಳ ಶಕ್ತಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಕಲ್ಪಿಸಿದೆ, ಸದಾ ಶಿಕ್ಷಣ ವಿಧಾನಗಳ ನಿಕ್ಷಿಪ್ತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಪುನಃ ವಿವೇಚಿಸುತ್ತಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಜಾಲಗಳ ಹೆಜ್ಜೆಗಳು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿರುವಟ್ಟಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಶ್ರಮಶೀಲತೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಓಡಿಸುತ್ತವೆ.
ನರ ಜಾಲಗಳ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಮುನ್ನುಗಡು
ಬೊನ್ನ ಯುನಿವರ್ಸಿಟಿಯ ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನವು ನರ ಜಾಲಗಳ ಶಕ್ತಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಕ್ರಮವು ಶ್ರೇಷ್ಟ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖಗೊಂಡಿದೆ. ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನೇಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳ ಕಾರ್ಯಗತ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನರ ಜಾಲಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಪರಂಪರागत ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಖರ್ಚುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಹೊಸ ವಿಧಾನವು ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದ ಶ್ರೇಷ್ಟ ಭದ್ರತೆಯ ಪಾಠವನ್ನು ಬದ್ಲಾಯಿಸಲು ಈ ಅಡ್ಡಿಯ ವಿರುದ್ಧ ಬಳಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕೇವಲ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಕೃತಕ ನರಗಳು
ನರ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣುವ ಕೃತಕ ನರಗಳು ಸುಧಾರಿತ ಸಂಪರ್ಕಕ್ಕಾಗಿ ನಿರಂತರ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದ ನರಗಳು ದೂರ(m) ಮುಂಜಾನೆ ಶ್ರೇಷ್ಟ ಉತ್ಪಾದನೆಯಾದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮೂಢಾರು ಮುಕ್ತ ಕಾವಣೆಯಲ್ಲಿ ಗುರುವೊಂದಿಗೆ ವಿಧಾನ ವಿರೋಧಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಂಕೇತಗಳು, ಸಂಕಲನಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ, ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಮೂಲತಃ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಈ ರೀತಿಯ ಪತ್ತೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನವು ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಷ್ಟವಾದ ತರಬೇತಿಗೆ ಹೊಸ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬೊನ್ನ ಯುನಿವರ್ಸಿಟಿಯ ಶೋಧಕರು ಶ್ರೇಷ್ಟನ ರೇಖೆಗಳು ಯಾವಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದನ್ನು ತೋರಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ನರ ಜಾಲಗಳ ತರಬೇತಿಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಮಕೋ ಪಡೆದದ್ದು.
ಸುಲಭ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಧಾನ
ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಪರಂಪರೆಯ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರಗಳು, ಹಾಗೆಯೇ ಗ್ರ್ಯಡಿಯೆಂಟ್ ಶಿಕ್ನಿಸು, ಸ್ಪೈಕ್ ಜಾಲಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಅನುಪಯುಕ್ತ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಯಿತು. ಆದರೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮಾತ್ರ ವಿವರಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಶ್ರೇಷ್ಟ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಅದ್ಧೂರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲಿಯ ಉಪಯೋಗ ಬೇಕ್ಕೆ ಶ್ರೇಷ್ಟ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ತಲುಪಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತಷ್ಟು ಗುಣಾತ್ಮಕದಾಯಕ.
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವ್ಯವಹಾರಿಕ ಹುವೆ ಯಲ್ಲಿ ಉಪಯೋಗಗಳು
ಶೋಧಕರು ಈಗಾಗಲೇ ಪರಸವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಸ್ತಾಕ್ಷರ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಬಲಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಸಾಧನೆ ಟೀಮ್ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ದಾರಿಯ ಚಿಂತನಾಗಲು ಪ್ರೇರಣೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮಾತಿನ ಅರ್ಥಗ್ರಹಣವು ಈ ಹೊಸ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ನಡೆದಿದೆ. ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯಾದ ನರ ಜಾಲಗಣನೆಗಳಿಗೆ ಉದ್ದೇಶಿತ ಉಳಿಯುವತೆಗಳು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ದೃಸ್ಥಿಕೋನವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ದೀರ್ಘ ಕಾಲಾವಕಾಶದ ಹೆಜ್ಜೆ
ಜೀವಾಪಾಯದ ಶಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತನಾಗಿರುವಾಗ, ಈ ಪತ್ತೆ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಜಾಲಗಳ ಕಾರ್ಯನಿಷ್ಪತ್ತಿಯು ಪ್ರಗತಿಗೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಆದರ್ಶವಾದ ಪದ್ಧತಿಯ ಮೇಲೆ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗುತ್ತದೆ. ಶ್ರೇಷ್ಟವಾದ ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಳನ್ನು ನೆರವೇರಿಸಲು ನಾವು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಯತ್ನ ಕ್ರಮವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರಭಾವಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೈಗಾರಿಕಾತೆ
ನರ ಜಾಲಗಳ ತರಬೇತಿ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಹೊಸ ಕ್ರಮವು ಶ್ರೇಷ್ಟವಾದ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಬಗ್ಗೆ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ನಾಲ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಬಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಒಬ್ಬ ಕೀಟವೇ ಆಗಿರುವುದенные.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಳ：
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆಯ ಪೂರಕ ಹೊಂದುವುದು,
ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಇಮೇಲ್ನಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆ,
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮ ಕೃತಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ большого ನಿರ್ಮಾಣ,
ಗೂಗಲ್ ಮತ್ತು ಹೆಜ್ಜಿಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತಾಗುದು,
ನವೀನ ಪದ್ಧತಿಗಳ ಪಡೆಯಲು ಶೋಧ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು.
ನರ ಜಾಲಗಳ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರದ ಕುರಿತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ನರ ಜಾಲಗಳ ಹೊಸ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರದ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ನೋಟಗಳು ಯಾವುವು?
ಈ ತಂತ್ರವು ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಷ್ಥವಾಗಿ ಅನುಕೂಲಿಸುತ್ತಾ ಇರುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರಜೀವರ ಶ್ರೈಷ್ಟ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಇರುವ ಸ್ಪೋರ್ಟಿಸ್ ಶ್ರೇಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೂ.
ಈ ತಂತ್ರವು ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಐದು ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಡುವೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಸಹಾಯವಾಗಿ ಪ್ರಧಾನ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಊಹಿಸುವಂತೆ, ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರಜೀವರನ ಅವರು ಮುಂಜಾನೆ ಸ್ಪೋರ್ಟ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಜಗುವುದೆಂದು ಜಾಹೀರಾತು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಲ್ಲಿ ಇತರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಯಾವುವು?
ಎಲ್ಲಾ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಬದಿ ಹೊಸಸಲ್ಲಿಯ ಅನುಕೂಲ ಉಂಟುಮಾಡುವ ಶಕ್ತಿಯಾಟ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಪದ್ಯಗಳ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ತಾರ್ಗೀತೆಯನ್ನು ಕಿಟ್ಟಿವೆ.
ಈ ಹೊಸ ತಂತ್ರವನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನ್ವಯಿಕ ಬಳಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದೇ?
ಮಾಹಿತಿ ಮನೆಗಳು ಮಾಡಲು ಮಾತ್ರ ಕೆಲವು ಇತರ ತರದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಬಾಧೆ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಸುದ್ಧಿಯಿಂದ ಅದೆದರ ಬಳಿ ಹೋಗುವುದು ಕಷ್ಟವೇ ಎಂಬುದು ತಿಳಿಯಬೇಕಾಗಿದೆ.
ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಯಾವ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗಿವೆ?
ಬೊನ್ನ ಯುನಿವರ್ಸಿಟಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಹಾಗೂ ಇತರ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ತರಬೇತಿಯ ಬುಡವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಈ ಪದ್ಧತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಏಕೀಕೃತ ಮಾಡುವುದರಲ್ಲಿ ಯಾವ ಅಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೇ?
ಹೌದು, ಶೋಧಕರು ತರಬೇತಿ ನಿರುತ್ತರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಇವುಗಳು നിലവಿನ ನರ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ಇತರಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಎಂದು ಇಡಲಾಗುವುದು.
ಈ ತಂತ್ರದ ಪರಿಸರದ ಮೇಲೆ ಯಾವ ಪರಿಣಾಮ ಪರಿಣಾಮವಿತ್ತಾರು?
ಕೃತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬೈಕಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಈ ತಂತ್ರವು ವರ್ಣವಿಲ್ಲ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಇದನ್ನು ಬೆಂಗಳೂರಿನಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಸೇವೆಗಳ ನೆನೆಸಲು ಯಾವ ಮುನ್ನೋಟವು ಇದೆ?
ಆದ್ದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.
