ಒಂದು ಹೊಸ ವಿಧಾನ AI ಗೆ ತನ್ನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡು ಕಲಿಯಲು

ಎಐಗೆ ಅದರ ಅನುಮಾನವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೊಸ ವಿಧಾನ ಉದ್ದೀಪನವು ಸರಳ ಆಲ್ಗೋರುದ್ಮಿಕಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಸಣ್ಣ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಕೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಕಾರಣ ನಿಖರತೆಯಾಚಾರ ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನೆಯಾಗಿದೆ. *ಎಆರ್‌ನಾವಿರುವ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅರಿಯುವ ಐಜಾಣ* ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಕರಗುವ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾರ್ಗಭ್ರಮಣಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.

*ಅನುಮಾನವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವ* ಮಾರ್ಗವು ಮನುಷ್ಯ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರದ ನಡುವಿನ ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಹಕಾರಕ್ಕೆ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕುತ್ತದೆ. परिणಾಮಗಳು ಯಾವುದೇ ಪರಿಯನ್ನು ಏನಾದರೂ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಯುಕ್ತಿಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವದು, ಉತ್ತರಿಸುವ ಮೊದಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಚಿಂತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ. *ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಎದುರಾಗಿ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ*, ಈ ಕ್ರಮವು ಬೌದ್ಧಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮುಖ್ಯವಾದ ತಿರುವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನುಮಾನ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ: ಉದ್ಭವೋದಯವಾದ ಸಮಸ್ಯೆ

ಆರೋಗ್ಯ ಅಥವಾ “ಜೆಪಾರ್ದಿ!” ಧಾನ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗೆ, ಅವರ ಅರಿವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು ತಪ್ಪು ಉತ್ತರ ನೀಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಬಹುದು. ವೈದ್ಯರು ಅಥವಾ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಇದನ್ನು ಸ್ಥಿಯಾಬುದ್ದಿಯಾಗಿ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅನೇಕ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ದೃಢತೆ ಅನುಮಾನಿತವಾಗಿರುವಾಗ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ.

ಎಐಗೆ ಹೊಸ ವಿಧಾನ

ಜಾನ್ ಹಾಪ್ಕಿನ್ಸ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂಶೋಧಕರನ್ನು ನಾವಿನ್ನು ಮಾಡಲು, ಉತ್ತರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕ್ರಮಕ್ರಮವನ್ನು ಪರಿಕಲ್ಪಿಸು. ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯವು ಸುಧಾರಿತ ಆದರ್ಶ ಪತಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾದಾಗ “ನಾನು ತಿಳಿಯುತ್ತಿಲ್ಲ” ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಈ ಉತ್ತರವಿಲ್ಲದ ಉತ್ತಮ ಅಮಲಿಸುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಕಾನೂನು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಥವಾ ತಂತ್ರಜ್ನಾನದಲ್ಲಿ ಈ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಳು ಮುಖ್ಯವಾದ ನಿರ್ಧಾರವುಂತಾಗಿದೆ.

ಶೋಧನ ರೇಖೆ

ಈ ಶೋಧ, ಶ್ರೇಣಿಗೂಡಿದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು సంకೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯವನ್ನು ತರವಾಯಿತು ಎಂಬ ಅದ್ಭುತರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. ತಂಡವು ಈ ಮುನ್ನೋಟ ಶ್ರೇಣಿಯ ದೀರ್ಘತೆ ಮೇಲೆ ಉತ್ತರದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು ಎಂದು ವಿಚಾರಿಸಲು ಶೋಧನೆ ಮಾಡಿ. ಅವರು ಶ್ರೇಣಿಗಳ различных ಜ್ಞಾನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಪದ್ಧತಿಯಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು. ಅವರ ಉಲ್ಲೇಖರೂಪಗಳು ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಪರಿಮಾಣ ಉತ್ಪತ್ತಿಗಾಗಿ ದೀರ್ಘತೆ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಳೆಯುವರು.

ಚರಣಗಳು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಣೆಗಳು

ಪರಿಣಾಮಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪರಗಣಿಸುವದು ಮತ್ತು ಔದರ್ಯತೆ ನೀಡದ್ದನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕೇಂದ್ರೀಯ ಸಮೃದ್ಧಿಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಆದರೆ, ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಗಳಿಗೆ ಶಿಕ್ಷೆ ಇಲ್ಲದಾಗ ತೀವ್ರ ತಪ್ಪುಗಳ ಸಂಭವ ಏಕೆಂದರೆ ಭರವಸೆ ಹಳಪೆಯನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರುವುದು: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಏಕೆಂದರೆ ಪಟ್ಟಣವು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಕಂಡರಿಯೆ ಪರಿಮಾಣವಾಗಿದೆ.

ಭರವಸೆ ಮಾನದಂಡಗಳು

ಈ ಕಾಮನೆಯ ನಿರೀಕ್ಷೆಯ್ಕೆ, ಶಾಸಕರು ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಗಳಿಗೆ ಹಲವಾರು ಉಲ್ಲೇಖದ ನಿಷ್ಪಾತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಈ ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೊಡೆದೆಯು: “ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೀಮೆಗಳ”, ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಶಿಕ್ಷೆ ಇಲ್ಲದ ಮೂಲಕ; “ಜೆಪಾರ್ದಿ ಸೀಮೆಗಳ”, ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಶಿಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ; ಮತ್ತು “ಹೈ ಸ್ಟೇಕ್ ಸೀಮೆಗಳ”, ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಕಟ್ಟಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಶಿವಾಯ್ಸ್ ಸೇರುವಾಗ ಶ್ರೇಣೀ ಬುದ್ಧಿಮೆಟ್ಟವನ್ನು ತೀವ್ರ ತೀವ್ರಗೆಗುಟ್ಟುವಂತೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಪ್ರನ್ನು ತರುವಾಗ ಶ್ರೇಣಿಯಾದ ಶ್ರಾಣಿ ಹೊಂದಿಕೆ.

ಅರ್ಥ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು

ಈ ಹೊಸ ವರ್ತನೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು પોતાની ಭರವಸೆ ಸಮರ್ಥ ದೋಷಗಳನ್ನು ವಿಜ್ಞಾನದ ಶ್ರೇಣ წლಕ್ಕಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ತರಗಳಿಲ್ಲದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯರಿಗೆ ಉಪಯೋಗವಾಗುವಾಗ ವಿಸ್ಥಾರವಾಗಿ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ತಮ್ಮ ಸಂಕೀರ್ಣದಲ್ಲಿನ ಉಲ್ಲೇಖ ಗೆಲ್ಲಬಹುದು. ತಪ್ಪಾದ ಉತ್ತರವು ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ ಪರಿಣಾಮವನ್ನುಂಟುಮಾಡಬಹುದು.

ಶೋಧ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಕೋರೆನ್ದರಯ್ಯ

ಶೋಧಕರು ಎಐ ಶ್ರೇಣಿಗಳಿಗೆ ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಧ್ಯಯನಕಾರರನ್ನು ಉದ್ಧೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಉದ್ದಿಮೆ, ಅನುಮಾನವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಉತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮ ಹಂಚುವ ಮೂಲಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತೀಯಗಳು ಬರಬಹುದು.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಳು

ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ಯಥಾರ್ಥವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ತಪ್ಪಿದ ತಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಕಾಲೀನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಕೀಬೋರ್ಡ್ ಆಲ್ಗೋರುದ್ಮಿಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಗೆಳೆಯ ಉಲ್ಲೇಖದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಪ್ಲಾನ್, ಮತ್ತು ಓಪನ್‌ಎಐನಲ್ಲಿ ಕಾನೂನು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಪ್ರತಿವಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಣಾಳಿಕೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ದೂರದಲ್ಲಿ ರಾಜಕೀಯ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಕುರಿತು ಲಭ್ಯವಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಅತೀ ಸಂಪರ್ಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತನ್ನ ಅನುಮಾನವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯುವ ವಿಧಾನ ಏನದು?
ಇದು ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಶ್ರೇಣಿಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥನೆಯ ಮುಖಾಂತರ ಆಧ್ಯಾಯವಾಗಿದ್ದು, ತಮ್ಮ ಪಡೆದ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ಅವೃತ್ತಬೋಧನೆಗಳು ಇರುತ್ತವೆ.

ಸಂಗ್ರಹಿತ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಐ ತನ್ನ ಅನಿವಾರ್ಯತೆಗೆ ಒಪ್ಪယူುವುದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಸ್ವಾಯತ್ನ ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ, ತಪ್ಪು ಉತ್ತರವು ಒಂದು ಆಧುನಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕಲಿಕೆ ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯ ಮುಖವಾದ ಪರಿಗಣನೆ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಈ ವಿಧಾನವು ಎಐ ಮಾದರಿಯ ಶ್ರೇಣೆಯ ಶ್ರೇಣಿಕೆಗೆ ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ?
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ನಿವಾರಣಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ಶ್ರೇಣಿಕೆ ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಯಾರೆನೇ ಪ್ರಪಂಚದಲ್ಲಿ ಮಿತಿಯ ಮೆಟ್ಟುತ್ತದೆ.

ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳು ಯಾವುವು?
ಈ ಅಂಶಗಳು ಲಭ್ಯ ಹೊಂದಿಸುವ ಮಾಹಿತಿ ಎನ್ನುವುದು, ನಿರ್ಣಯದ ಕುರಿತಂತೆ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಹೊಂದಿಸುವ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಗಳಿಗೆ ಹೊರಿತವು ಯಾವುದು?
ಹೊರಿತವು ಹಲವಾರು ಕಾರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಸಾಧಿಸುವೆ; ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಿಲ್ಲ; `ಜೆಪಾರ್ದಿ!`ಆಗಲೇ ಸಾವಿಗೂ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಉತ್ತರಗಳಿಂದ ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ; ಮತ್ತು `ಹೈ ಸ್ಟೇಕ್`ಇದು ತಪ್ಪು ಉತ್ತರ ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ನಿಂದನೆಗಳನ್ನು ತರುವುದಾಗಿ ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನುಮಾನವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು בדיקה ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ?
ಶೋಧಕರು ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಮರ್ಥನೆಯ સ્તರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದಕ್ಕೆ ತಿನ್ನಿಎ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ಯಾವ ಪರಿಣಾಮವಿರಬಹುದು?
ಈ ಶ್ರೇಣಿಯ ಹಂತವನ್ನು ಗೃಹಿತ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀ ಮತೀಯ ಮತ್ತು Tweets ಆಗಿ ಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತವೆ.