ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅಬ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟ್ ತರ್ಕ ನಡುವೆ ಇರುವ ಅಂಗಸಂಪರ್ಕವು contemporain ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಕುತೂಹಲ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇಂದುದಿನದ ಯಂತ್ರಗಳು ದೃಶ್ಯ ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯವಾದ ಯಶಸ್ಸು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ರಕ್ಷಿತ ಪ್ರದೇಶ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಉ Advancementಗಳು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಕುರಿತು ಆಧ್ಯಾತ್ಮ ಮತ್ತು ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತವೆ.
ಜಟಿಲ ಪಾಟ್‌ಟರ್ನ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಸಿಥಿದೆಗಳನ್ನು ಲಭ್ಯವಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುಂದಾಗುತ್ತಿದ್ದ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆಯೆ? ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಬಹುಪಾಲು ಶಾಖೆಗಳಿಗೆ ಬೀರುತ್ತವೆ, ಸಮೂಹಶ್ರೇಣಿಯ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಶಿಕ್ಷಣಕ್ಕೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಗಾಳಿಯೊಳಗೆ ಪ್ರವೇಶವು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಹಿನ್ನೂತನಗಳು
ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ದೃಶ್ಯ ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ ಎಂದು ಕೇಳುವುದು ಹಲವಾರು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಗಮನವನ್ನು ಹಿಂಡುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಒಂದು ತಂಡವು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನ 24 ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಾವೆನ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪತ್ತೆ ಹಕ್ಕು ಮಾಡಿದ ಪಜಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಜಟಿಲತೆಗೆ شهرتಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಯಂತ್ರಗಳ ಮಾನಸಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರವೇ ಅಲ್ಲದೇ ಅವರ ಅಬ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟ್ ತರ್ಕವನ್ನು ನೆರವೇರಿಸುವ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲೂ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು
ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ದೃಶ್ಯ ಹಿನ್ನೂತನ ನೀಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಅವರ ತರ್ಕದ ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾನವರ ಸಮೂಹಶ್ರೇಣಿಯ ತರ್ಕವನ್ನು ಯಾವ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಪುನಾವೃತ್ತಗೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡು ಹಿಡಿಯುವುದು. ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ತೋರಿಸಲ್ಪಟ್ಟವು, ಕೆಲವು IA ಸಮಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರಾಳವಾಗಿದ್ದು, ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚು ಅಬ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಿದ್ದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಹಿನ್ನೂತನಗಳ ವರ್ಗಗಳು
ರಾವೆನ್ ಪಜಲ್‌ಗಳು ಹಲವಾರು ವರ್ಗದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಮೂಹ, ಪ್ರತಿ ಒಂದು ಫಿಕರ್ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಒತ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದು. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮಾನವರಿಗೆ ಸುಷ್ಟಿತವಾಗಿದ್ದು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಹೆಚ್ಚುಹೊರೆಯಾತ್ರೆಗೆ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ ಭಾವನೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿರುವುದನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಸುತ್ತವೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವಿಭಿನ್ನತೆ ಕೆಲವೊಂದು ಕಲ್ಪನೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಾಧನೆಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಯಶಸ್ಸು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳ ಆಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ.
IA ಮೂಲಕ ಹಿನ್ನೂತನಗಳ ನಿರ್ಮಾಣ
ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತೇಜನೀಯ ವಿಭಾಗ ಕೇಂದ್ರಿತವಾದ IA ಜನರೇಟಿವ್ಗಳು ಹೊಸ ದೃಶ್ಯ ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಹ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ IA ಆತ್ಮೆಯು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಮೂವರು ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಗಳುಾನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮತ್ತು ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿವೆ ಎನ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಧಾರಕವಾಗಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಹೊತ್ತೊಯ್ಯುತ್ತವೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿಸ್ತೃತಪಡುವ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸದಾ ಚುನಾಯಿತ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯು ಮತ್ತು ತರ್ಕವನ್ನು ಮುಂದೆ ಬರಹೀರುತ್ತದೆ.
ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಶಿಕ್ಷಣ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನವು ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಶಿಷ್ಟಾಭಿವೃದ್ಧಿ ಅರ್ಖೆದ್ಯ ದರ್ಶನ ಮೋಹವನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಹೊಸ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಸ್ಮಿತ್ ಬೀರುತ್ತದೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಇಂಟರ್‌ಯಾಕ್ಷ್ המעದಕ್ಕರ್ಕಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಬಲಿರುತ್ತವೆ.
ಅಬ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಆವಾಂುತ
ಅಬ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ ತರ್ಕವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ತೀವ್ರವಾದ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಈ ಸಂಧಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನುembolizeಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮಾನವ ತರ್ಕವನ್ನು ಐಕ್ಯಗೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮಾದಕರವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. IA ಮೊದಲು évolvಗೂ ಹಲವಾರು ಸಮರ್ಥಗಳನ್ನು ಗಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಸ್ತಾರಗೊಳ್ಳಬೇಕು, ಇದು ಹೊರಾತಿಕೆ ಶೋಧವಿಲ್ಲ.
ಸಾಧನೆ ಮತ್ತು ಮಿತಿ
IA ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಾಧನಗಳು ದೃಶ್ಯ ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮಾಡುವೆಯಲ್ಲಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯ ನಂಪುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಹೊಸದುನ್ನು ಅರಿಯಿಡಬೇಕಾದರೂ, ಐದು ಹೀಕ್ಷನಗಳು ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ ಕ್ಯಾಶಿ, ಸತ್ಯಕಾರದಿಂದಾಗಿ ಇದು ಮುಂದುವರಿಯುವ লোকದಾದಂತೆ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ. ಯಂತ್ರಗಳು ಕುರಿತಾದ ಅಂತರಟಕ್ಸಿಡ್ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ವಿವರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಉದಾಹರಣೆ ಇಲ್ಲದಿರುವುದು, ಇದು ಭವಿಷ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನೋಡಲು ಕೂಡ ಮುನ್ನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
IA ಬಗ್ಗೆ ಆತ್ಮಾವನ್ನು ಉದ್ದೇಶಗಳು
ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಬೆಳೆಯಿಸುವ ಬೃಹತ್ ವಿಷಯವಾಗಿ ಕುಟುಂಬದ ಕ್ಲಿಷ್ಟಾದಂತೆ ಯಾರಾದರು ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಲವನ್ನು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಣಾವಣೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವ ಕಾರ್ಯ ಮೂರನೆಯ ಶ್ರೀಮಂತದಲ್ಲಿದೆ, ಲಂಡನ್ ಕದಂ ಪ್ರಕಟಿಸಿ ಏಕೀಕೃತ ಕ್ಷರಣಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಮುಂದೆ ಓಟ ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ಮಾಡಿದ ಸಮಾಜಗಳ ತಾತ್ತ್ವಿಕವಾಗಿ ಮೃತಪಟ್ಟಿದೆ.
FAQ – ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಹಿನ್ನೂತನಗಳು
ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ದೃಶ್ಯ ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಲ್ಲಾ?
ಹೌದು, ತಪ್ಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟನ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಸಂದಾನವು ಉದ್ದೇಶಿತವಾಗಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಎಂದು ನಾಟಕೀಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಭಿನ್ನವಾಗಿಯೂ ತೋರುತ್ತವೆ.
ಕೆಲವು ಅಥಂಬೆ ತಿಳಿಯದೇ ಹಿನ್ನೂತನಗಳಾಗಿದ್ದ ಕೇಂದ್ರ IA ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು?
IA ಸೂಕ್ತ ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು ಮಾದರಿಯ ಪೂರ್ವಭುಗಾಳಿ ಇಲ್ಲಿದೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ಅವುನು[classifiers] ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ.
IA ಹೇಗೆ ಅಬ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ?
IA ಅರ್ಹವಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪಡೆದಿರುವಾಗ ಧಾರ್ಹ ವಾಡ್ ಆಗಿ ಪ್ರಯೋಗಣೆತೀತ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಏಕೀಕೃತ.lazyವೂ ಬಿಡದೇ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
IA ಸೇವೆಗಳು – ದೃಶ್ಯ ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸೀಮಿತולות?
IA ನಿಂದ ಅಭಿಮಾನನವನ್ನು ಪಡೆದೆರಿಂದ ಮುಂದಿನ ಸುಧಾರಣೆಯನು ಮತ್ತು ಸಮಯ ಸರಹದ್ದು ಚಿಂತನೆಯು ಹಿಂದಿನಿಂದ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
IA ತನ್ನದೇ ನಡೆಯುವ ಹಿನ್ನೂತನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆಯಾ?
ಹೌದು, ಕೆಲವು IA ವರ್ಗಿಡಾಗಲು ಅವರ ಮೂಲೀಯ ಮಾತೆಂಬದೆ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಧಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ವರದೆಯಲ್ಲಿ.
IA ಅನ್ನು ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಹಿನ್ನೂತನಗಳ ಪರಿ ಕುಟುಂಬಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ್ದಲ್ಲವೆ?
IA ಮೂರನೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರದರ್ಶನವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸೂಕ್ತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಶುಭವಿಲ್ಲ.
ಅದ್ಧಾರೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮಾನವರಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎನ್ನಬಹುದೇ?
ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ IA ಮಾಹಿತಿಯ ಬಹುಮಟ್ಟವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಪರಿಣಾಮದಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಜಾಣವನ್ನು ನಾಶವಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೀನೀಕತೆಗಳನ್ನು ಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
