ಉನ್ನತ ಅನ್ವಯಿತ ಚಿಂತನೆ ಮಾದರಿಗಳ ತೆರೆಯುವಿಕೆ ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಸಮಸ್ಯಗಳಿಗೆ ಎದುರಾಗಿ ಪೂರ್ಣ ಐಶ್ವರ್ಯ ಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಪ್ಪಲ್ ನ ಅರ್ಜಿಕೆಗಳು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಚಿಂತನೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಆತಂಕಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಆತ್ಮಾವೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂಕಟವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಐಎನ್ಹೆಲ್ಮೆಂಟ್ ನ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಹಿಂದಿನ ಹಿಂಡುಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತವೆ.
ಉನ್ನತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೇಲೆ ಅಧ್ಯಯನ
ಆಪ್ಪಲ್ ನ ಶೋಧಕರಿಂದ ನಡೆದ ಅಧ್ಯಯನವು ಉನ್ನತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಬೆಳگیಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಉದ್ಯಮವು ಇನ್ನಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಜ್ಞಾನದ ತೋರಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಚಿಂತನಾ ಮಾದರಿಗಳ ಆದಾಯದ ಅಪಾಯಗಳು
ಹೆಚ್ಚಿಂಗ್ ತರ್ಕ ಮಾದರಿಗಳು (LRMs), ಇದು ಉನ್ನತ ಚಿಂತನ ಶ್ರೇಣಿಯೊಂದಾಗಿದೆ, ಸಮಶ್ಯೆಗಳಾದಾಗ ಒದಗಿಸುವ ಪೂರ್ಣ ಐಶ್ವರ್ಯ ಕೊಳ್ಳುವುದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಧ್ಯಯನವು ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟವಾದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ತಮ್ಮ ಚಿಂತನೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು, LRM ಗಳು ಕಡಿಮೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಹಾನೋಯಿ ಮೆಟ್ಟಿಲುಗಳ ಮತ್ತು ನದಿಯ ಉರಿಯುವಿಕೆಯಂತೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ, LRM ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ.
ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನಿರ್ಣಯ
ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಚಿಂತನದ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ತೋರುತ್ತದೆ, ಇದು ತಜ್ಞರಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆತಂಕಕಾರಿ. LRM ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸತ್ಯವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡ ನಂತರ ಶ್ರೇಣರ್ಕವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಶೋಧಕರು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಸಾಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು
ಗ್ಯಾರಿ ಮಾರ್ಕಸ್, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೇಲೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿದ ಅತ್ಯಂತ ಎತ್ತರದ ವ್ಯಾಕರಣಕಾರ, ಈ ಪತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹಾನಿಕಾರಕ ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರ ಪ್ರಕಾರ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮಾನವರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೂ ಸಮಾನವಾಗಬಹುದು. LLMs ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕುರಿತು ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿವೆ, ಇದು ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಅಶ್ರಿಸ್ಥನ್ನು ನಡೆಯುತ್ತವೆ.
ಶೋಧವು ಮೇಲ್ಮಟ್ಟ ದ್ರವ್ಯ ಶಕ್ತಿ ಕಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗೋಚಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಗಳು ಸರಳ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮೊದಲಿಗೆ ತಪ್ಪು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡು ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಶ್ರಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಸ್ತುತ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು
ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ದಿಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಿರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ದಾಖಲೆ ಇದು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ: ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ತೀವ್ರ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಗೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿರುವಾಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ; ಅವರು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಘನತೆಯ ಪ್ರಮಣ ಕುರಿತಾಗೆ ತಮ್ಮ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಸೂರು ಶ್ರೇಣೀ ಪತ್ರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತಜ್ಞರು, ಸರಿಸಿರುವ ಕಡೆ ನಡುವಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗತರಾಗಿ, ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗಾಣುವುದು ಸಾಧ್ಯ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಶೋಧವು OpenAI ಮತ್ತು Google ನಂತೆ ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿತ್ತು.
ಉನ್ನತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಹೊಸ ದೃಷ್ಟಿಗಳು
ಈ ಗಮನವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾದರಿಗಳ ತಳಗಳಲ್ಲಿ ಸಂದೇಹವನ್ನು ಹುಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹಾರ್ಡ್ವೇರಿಯ ಮೇಲೆ ಮೂಲಭೂತ ತಡೆಗಳು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತಲುಪುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪುಧಿಯ ಗಮನೆಗೆ ಚಿಂತನ ಕಾರಣವಾಗುವ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಾಯಕತ್ವದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಏಕೆಂದರೆ, ಆದರೆ ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಚರ್ಚೆಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
OpenAI, Google ಮತ್ತು Anthropic ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲಾಗಿತ್ತು, ಆದರೆ ಬಿಡುಗಡೆ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದುವರೆಗೆ ನೀಡಲಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಡೇಟಾ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಸ್ತಾರಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗೆ ಪುಡಿಪೋಷಣೆ ಹೊಂದಿರುವ ಅಗತ್ಯದ್ದನ್ನು ಒತ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
ಈ ಪತ್ತಿಗಳಿಗೆ ನನ್ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ತುರುಕಿಸುವಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಶಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಪುನಃಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆಪ್ಪಲ್ ನ ಅಧ್ಯಯನವು ಕುಶಲವಾಗಿರುವ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕಾರ್ಯಶಕ್ತಿಗೆ ನೊಂದು ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ ತೀವ್ರ ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲಿ ಇರುವನು.
ಈ ಕೆಂಪು ಅಧ್ಯಯನದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿಯೇ ಅಲ್ಲದೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಲೋಕದಲ್ಲೂ ಸಂಕಲ್ಪಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಕರೆನ್ಸಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಘಟಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ, ಈ ಲಿಂಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಂತ ಕೊಡುವ ಚರ್ಚೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಇಲ್ಲಿ.
ಸುಂದರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಐಶ್ವರ್ಯ ಪತ್ತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರಗಳು
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಐಶ್ವರ್ಯ ಏನೆಯಾಗಿದೆ?
ಪೂರ್ಣ ಐಶ್ವರ್ಯವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ದೊಡ್ಡ ಚಿಂತನ ಮಾದರಿಗಳು, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣರಿಗೆ ಅಧೀನವಾಗಿರುವಾಗ ಸೂಕ್ತ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾರೆವು.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗೆ ಉತ್ತೀರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲವೇ?
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಪರಿಶ್ರಮವನ್ನು ಘಟಕೆ ಬಳಸಿದರೆ, ಇದು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಿರಾಸೆಯನ್ನು ಮೂಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಉದುರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಉತ್ಪಾದಕವಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ವಿಭಾಗವಾಗಿರುವ ಧಾರ್ಮಿಕ ಸ್ಥಿತಿ ಚಾಚುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಗುರಿಗಳು ಯಾವಿರಲಿ?
ಉನ್ನತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಸೆಕ್ಷನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಚಿಂತನ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾದಾಗ, ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳು, ದೊಡ್ಡ ಚಿಂತನ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಬಹುದು, ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನೋಡುವ ವರ್ತನೆ ಹೊಂದಿವೆ.
ಇವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AGI) ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಯಾವ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ?
ಅಧ್ಯಯನ ಮುನ್ಸೂಚನಗಳು, AGI ಪ್ರಾಪ್ತಿಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಹೃದಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿಂತನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಧೀನಾರ್ಹತೆಗಳ ಮಧ್ಯೆ ಇರುವ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ಮಾತುಕತೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾದವು?
ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ OpenAI’ s ೦೩, Google’ s ಜೆಮೈನಿ ಚಿಂತನೆಯ, Anthropic’ s ಕ್ಲೋಡ್ ೩.೭ ಸುಖೀ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್-ಆರ್೧ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಗಳು ಹಾರ್ದು ಬಗ್ಗೆ ವಿವಿಧ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ಶೋಧಕರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ?
ಶೋಧಕರು ಈ ಬಗ್ಗೆ ತೀಲವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಸೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ತನೆಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥ ಬಳಕರೆಗೆ ಹಟ ನನ್ನ ಹವಾ ಇರುವ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಧಾರ್ಮಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬಂಡಾದ ಪ್ರಮಾಣಿಕ ಆಸೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಏಕೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿರುದ್ಧ ಬಹಳ ವಿಶ್ವಾಸವಿಲ್ಲ?
ಮಾದರಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉತ್ಪಾದಕವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಉಲ್ಲೇಖನೆ ಆದರೆ ಎಸ್ ಸಮರ್ಥಲಾಗಿರುವ ಅಧೀನರಾಧಿಕೆ ಇಲ್ಲದೇ ಇರುವುದರಿಂದ ಒಂದು ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಲ್ಲದೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಕೌಶಲ್ಯ ನಿರಡಿಯನ್ನು ಪೊರೆಯಲು ಭಾವನೆಯನ್ನು ಮುಟ್ಟಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಶೋಧಕರಿಂದ ಏನೆಲ್ಲಾ ಕೀಲಿ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ?
ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತರ ಮಾದರಿಯಿಕತೆಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಮೇಲುಕಟ್ಟಿಸಿದ್ದು, ಏಕೆಂದರೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮುಂದಿನ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ದಾಟುವ ಉಲ್ಲೇಖನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲಿದೆ.
