ಕೃತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪರ המס tradicionales, ಮಾನವ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಜ್ಞಾನದ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಆದರ್ಶವಾಗಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ. ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಚ್ಚಾ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಮುನ್ನೀಡುವುದಕ್ಕೆ. ಈ ನಿರ್ಣಯದ ಯಾರ್ಥವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಶ್ರೇಣಿಯ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಖಾತೆಗಳ ತಾತ್ತ್ವಿಕಗಳು, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮುಖ್ಯ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಡೀಪ್ಸೀಕ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೋಡ್ 3.7 ನಂತಹ ಅದ್ಭುತ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮಾನವ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಹೊಸ ಅಧ್ಯಾಯವನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಂತಿರುವ ಯಾವುದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಭಿನ್ನತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಪ್ರಮುಖ ಆಶಂಕೆ ಇದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪ್ರಗತಶೀಲ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ ಮತ್ತು ಏಕಾಗ್ರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೇಲೆ ನಿರಭ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಿದುಳೆಂದೆ ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಜ್ಞಾನದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿನ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋಣಗಳಾದವುಗಳು: ದೀಪ್ ಲೇರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಷೀನ್ ಲೇರ್ನಿಂಗ್.

ದೀಪ್ ಲೇರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಷೀನ್ ಲೇರ್ನಿಂಗ್

ದೀಪ್ ಲೇರ್ನಿಂಗ್ ಅಳವಡಿಸಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಗಳ ವಿಶಾಲವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಆಳವಾದ ನ್ಯೂರೆ ಅಣೆಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ಮಲ್ಟಿಪಲ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ವಿಸ್ತೃತ ನಿಷ್ಪತ್ತಿಗಳಿಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಅಂಗಸಂಗತ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ನು, ಮಷೀನ್ ಲೇರ್ನಿಂಗ್, ಕಾರ್ಯೋನ್ಮುಖವಾಗಿದೆ, ಇದರ ಮೂಲಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾನವ ನಿಗಾಹಕ್ಕಿಂತ ಎಷ್ಟೋ ಹೆಚ್ಚು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.

ನಿರ್ಧಾರದ ನೆಲೆಯಾ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ದತ್ತೆಗಳು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಇಂಧನವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ; ವಿರಾಮ ಉಳ್ಳದಾಗಿದೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದು. ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯು ವಿಶಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಶ್ರೇಣೀಕೃತ, ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಅಥವಾ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲೂ ಸಹ.

ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು

ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು, ಹೆಚ್ಚು ಹೆಸರು ಮಾಡಿದ ಡೀಪ್ಸೀಕ್ ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಸುಸ್ಥಿರ ಮಾಹಿತಿಗಳ ಆಧಾರಿತವಾಗಿವೆ, ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಹೃದಯವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ಲೋಡ್ 3.7 ಮಾನವನಂತೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವಂತೆ ಘೋಷಿತವಾಗಿದೆ, ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳು

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಿರ್ಧಾರವು ಹಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೈಸು ಟ್ಯಾಕ್ ಆಫ್ ಕಂಪನಿಯುವು ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ಹೊಂದಿರುವ ಕಾಂಗ್ರೆಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವುಳ್ಳ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸು ಮಾಡಲು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ. ಕೋಪಿ ಒಂದೇ ಹೊಸಾಂಗವನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸವಾದವು ಅಥವಾ ಪದಗಳ ರೂಪಾಂತರಿತ ಮುನ್ಸಾರಕವಾಗಿ.

ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ನಿರಂತರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಭದ್ರ ಪ್ರಶಸ್ತಿ ನೀಡುವ ಆಸಕ್ತಿಭರಿತ ಮುಖಗಳು. ಇತ್ತೀಚಿನ ಅನುಭವಗಳು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮಾನವೆಂಬವುಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತವೆ, ಇನ್ನು ಮುನ್ಸಾರೆಗಳಿಗೆ ಸೂತ್ರವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ.

ಹೆದರಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಷ್ಟಗಳು

ಮುಕ್ಕೀನ ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕುರಿತು ನಿಖರವಾದ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೈಗುಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಹೊರಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ “ಕಪ್ಪು ಡಬ್ಬೆಗಳ” ಎನ್ನುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಅರ್ಥಬ汗ಪಡಿಸಲು ಕಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಆತ್ಮೋದ್ಧಾರ, ಕೂಡ, ಆರೋಗ್ಯ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸಿನಂತಹ ವಿನಿಮಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವಿಧಾನಗಳು ಅಥವಾ ನೈತಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರ ಒಳಗೆ ಹುಟ್ಟಿ ಯುನೆ.

ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕುರಿತು ನೈತಿಕವಾದವು ಹೆಚ್ಚು ಗಮನವನ್ನು ಬೆಳೆದದ್ದು ಹಕ್ಕಿಟೋಗುತ್ತಾನೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಿಯೋಜನೆ ಮಾಡಲು ಶಾಲೆಗಳ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು, ಯಾವುದೇ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಬಳಸುವುದು ನಿಷೇಧಿದ ಕಡೆ ಸೇರಿದ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸ್ಥಿತಿ ಕಾಣಿಸಲು ನಾನು ಕರೆಸಿದ ನನ್ನ ನೈತಿಕ ಸಂಬಂಧವು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನೈತಿಕತೆ ಸಂಘ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಚಿಂತನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಸಲು ಸಹಾಯವನ್ನು ತುಂಬಾವಾಗದಿದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವೆಫ್ ನಿರ್ಧಾರ ಕುರಿತಂತೆ ಕೊನೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಧಾರವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮೇರ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಕಷ್ಟಾರಿಜ್ಞಾನದ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಆಟಗಾರರು, ಡೀಪ್ಸೀಕ್, ಓಪನ್‌ಐ ಮುನ್ಸಾರವನ್ನು ಭರೀ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹಸ್ತವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತವೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲವೆಂಬ ಬಹುಕೋನಿಕ ಮೂಲಗಳನ್ನು ತಂದೆ ಯಾವುದೇ ಪಠ್ಯಾಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು. ಸಮರ್ಪಣೆಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಪೂರ್ವ ಶ್ರೇಣಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಾ ಉಡ್ ಪ್ರಹಾಲಯದ ಹತ್ರಾ ಉಪಯೋಗಗಳನ್ನು ಇರಿಸಲು.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ಮೇಲೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹೇಗೆ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಹತ್ತಿಸುತ್ತೆಯಾದಾಗಾ, ತಾಯಾರಿಸಲಾದ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಾಗ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಹಂತಗಳು ಯಾವುವು?
ಹಂತಗಳು ದತ್ತೆಗಳ ಕಲೆಕ್ಷನ್, ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಲು, ಮಟ್ಟಬದ್ಧ ವೆಚ್ಚ ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು, ನಂತರ ಹೋಗಬಹುದಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮೋಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿವೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತನ್ನ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಯಾವ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು?
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ನಿರ್ಧಾರ ಟೇಬಲ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಡೀಪ್ ಲೇರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರೀಮ್ಫೋರ್ಸ್ಮೆಂಟ್ ಲೇರ್ನಿಂಗ್ ಹೌದು.

ದತ್ತೆಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತವೆ?
ದತ್ತೆಗಳು ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಅನುಸರಣಾಧಾರವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸತ್ಯರೂಪವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದು.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತನ್ನ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಂತಹ ಕೆಲವು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಸ್ಥಿರ ಆಯೋಜನೆ, ಹಿಂದಿನ ಪಥವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಂದರ್ಶನಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಉಲ್ಬಣಿಸಲು ಸಾಧ್ಯ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡಲಿಲ್ಲದ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ಮುಂಬರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಬೋಧಿತಾನವು ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಪ್ರಬಲವಾದ ಪಥವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಏನನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ?
ಜೊತೆಗೆ, ಮಾನವ ಉದಾಹರಿಸಿ, ವಾಹನ, ಹಾಗೂ ಮನಸ್ಸು ಇಲ್ಲದೀ,ೇಕೋ ಹಾಕಾಟ ಅರಿಸುತ್ತವೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಏನು ಬಳಸುತ್ತದೆ?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ನೈತಿಕತೆ, ಆರ್ಥಿಕತೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.