මෙමකෘතිම බුද්ධිය එය විශාල දත්ත පරිමාවකින් බුද්ධිමත් යන්ත්ර තැනීමේ ක්රියාවලියයි. පද්ධති අතීත ඉගෙනීම් සහ අත්දැකීම් වලින් ඉගෙන ගෙන මිනිසුන් වැනි කාර්යයන් ඉටු කරයි. එය මිනිස් උත්සාහයේ වේගය, නිරවද්යතාවය සහ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කරයි. කෘතිම බුද්ධිය තමන්ටම තීරණ ගත හැකි යන්ත්ර තැනීමට සංකීර්ණ ඇල්ගොරිතම සහ ක්රම භාවිතා කරයි. යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ deep learning හි හරය සාදයිකෘතිම බුද්ධිය.
කෘතිම බුද්ධිය දැන් සෑම ව්යාපාරික අංශයකම පාහේ භාවිතා වේ:
කෘත්රිම බුද්ධිය යනු කුමක්දැයි ඔබ දැන් දන්නා නිසා, අපි බලමු කෘත්රිම බුද්ධියේ විවිධ වර්ග මොනවාද?
කෘත්රිම බුද්ධිය හැකියාවන් සහ ක්රියාකාරීත්වය මත බෙදිය හැක.
හැකියාවන් මත පදනම්ව AI වර්ග තුනක් ඇත:
විශේෂාංග යටතේ, අපට කෘතිම බුද්ධි වර්ග හතරක් ඇත:
පළමුව, අපි විවිධ වර්ගයේ කුසලතා මත පදනම් වූ AI දෙස බලමු.
පටු AI, දුර්වල AI ලෙසද හැඳින්වේ, පටු කාර්යයක් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන අතර එහි සීමාවෙන් ඔබ්බට ක්රියා කළ නොහැක. එය එම වර්ණාවලිය හරහා සංජානන හැකියාවන් සහ දියුණුවේ තනි උප කුලකයක් ඉලක්ක කරයි. ක්රම පරිණාමය වන විට පටු AI යෙදුම් අපගේ එදිනෙදා ජීවිතයේදී වැඩි වැඩියෙන් පොදු වෙමින් පවතී යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ deep learning දිගටම සංවර්ධනය.
Apple Siri
යනු සීමිත පරාසයක පූර්ව ක්රියාකාරකම් සමඟ ක්රියාත්මක වන පටු AI සඳහා උදාහරණයකිdefiරාත්රී. සිරිට බොහෝ විට ඇගේ හැකියාවන්ට ඔබ්බෙන් වූ කාර්යයන් සමඟ ගැටලු ඇති වේ. IBM Watson
පටු AI සඳහා තවත් උදාහරණයක් වේ. සංජානන පරිගණනය, යන්ත්ර ඉගෙනීම සහස්වාභාවික භාෂා සැකසුම් තොරතුරු සැකසීමට සහ ඔබේ ප්රශ්නවලට පිළිතුරු දීමට. IBM Watson
ඔහු වරක් ඔහුගේ මානව තරඟකරුවා අභිබවා ගියේය Ken Jennings
ජනප්රිය රූපවාහිනී වැඩසටහනේ ශූරයා බවට පත්වීම Jeopardy
!. Narrow AI
ඇතුළත් කරන්න Google Translate
, රූප හඳුනාගැනීමේ මෘදුකාංග, නිර්දේශ පද්ධති, අයාචිත තැපැල් පෙරහන්, සහ Google හි පිටු ශ්රේණිගත කිරීමේ ඇල්ගොරිතම.කෘත්රිම සාමාන්ය බුද්ධිය, ශක්තිමත් කෘත්රිම බුද්ධිය ලෙසින්ද හඳුන්වනු ලබන අතර, මිනිසාට කළ හැකි ඕනෑම බුද්ධිමය කාර්යයක් තේරුම් ගැනීමට සහ ඉගෙනීමට හැකියාව ඇත. එය යන්ත්රයකට විවිධ සන්දර්භයන් තුළ දැනුම සහ කුසලතා යෙදීමට ඉඩ සලසයි. මෙතෙක්, AI පර්යේෂකයන්ට ශක්තිමත් AI ලබා ගැනීමට නොහැකි වී ඇත. සම්පූර්ණ සංජානන හැකියාවන් මාලාවක් ක්රමලේඛනය කිරීමෙන් යන්ත්ර සවිඥානික කිරීමට ක්රමයක් සොයා ගැනීමට ඔවුන්ට සිදුවනු ඇත. ජෙනරල් AI ට ඩොලර් බිලියනයක ආයෝජනයක් ලැබුණි Microsoft
ක්රියා පටිපාටිය OpenAI
.
Fujitsu
ඔහු ගොඩනැගුවේය K computer
, ලෝකයේ වේගවත්ම සුපිරි පරිගණක වලින් එකකි. එය ශක්තිමත් කෘතිම බුද්ධිය සාක්ෂාත් කර ගැනීමේ වැදගත් උත්සාහයන්ගෙන් එකකි. ස්නායු ක්රියාකාරකම් තත්පරයක් අනුකරණය කිරීමට මිනිත්තු 40කට ආසන්න කාලයක් ගත විය. එබැවින්, ශක්තිමත් AI ඕනෑම වේලාවක හැකි වේද යන්න තීරණය කිරීම අපහසුය.Tianhe-2
චීන ජාතික ආරක්ෂක තාක්ෂණ විශ්ව විද්යාලය විසින් නිපදවන ලද සුපිරි පරිගණකයකි. එය 33,86 petaflops (quadrillion cps) සමඟ cps (තත්පරයට ගණනය කිරීම්) වාර්තාව තබා ඇත. එය සිත්ගන්නාසුළු බවක් පෙනෙන්නට තිබුණත්, මිනිස් මොළයට එක් exaflop, එනම් cps බිලියනයකට හැකියාව ඇති බව ගණන් බලා ඇත.Super AI මිනිස් බුද්ධිය අභිබවා යන අතර ඕනෑම කාර්යයක් මිනිසෙකුට වඩා හොඳින් ඉටු කළ හැකිය. කෘත්රිම අධිබුද්ධිය යන සංකල්පයට අනුව කෘත්රිම බුද්ධිය පරිණාමය වී ඇති අතර එය මිනිස් හැඟීම් හා අත්දැකීම් වලට සමාන වන අතර එය හුදෙක් තේරුම් ගැනීමට වඩා වැඩි යමක් කරයි. එය තමන්ගේම හැඟීම්, අවශ්යතා, විශ්වාසයන් සහ ආශාවන් ද අවදි කරයි. එහි පැවැත්ම තවමත් උපකල්පිත ය. සුපිරි AI හි සමහර තීරණාත්මක ලක්ෂණ වන්නේ සිතීම, ප්රහේලිකා විසඳීම, විනිශ්චයන් කිරීම සහ ස්වයංක්රීය තීරණ ගැනීමයි.
දැන් අපි විශේෂාංග මත පදනම් වූ AI විවිධ වර්ග දෙස බලමු.
විවිධ වර්ගයේ කෘතිම බුද්ධි පද්ධති විස්තර කිරීම සඳහා ඒවායේ කාර්යයන් මත පදනම්ව ඒවා වර්ගීකරණය කිරීම අවශ්ය වේ.
ප්රතික්රියාශීලී යන්ත්රයක් යනු මතකයන් ගබඩා නොකරන හෝ අනාගත ක්රියාවන් තීරණය කිරීමට අතීත අත්දැකීම් භාවිතා නොකරන කෘතිම බුද්ධියේ මූලික ආකාරයකි. එය ක්රියාත්මක වන්නේ පවතින දත්ත සමඟ පමණි. ඔවුන් ලෝකය වටහාගෙන එයට ප්රතිචාර දක්වයි. ප්රතික්රියාශීලී යන්ත්රවලට නිශ්චිත කාර්යයන් ලබා දී ඇති අතර එම කාර්යයන් වලින් ඔබ්බට කිසිදු හැකියාවක් නොමැත.
Deep Blue
ඩෙල්IBM
චෙස් ග්රෑන්ඩ්මාස්ටර්ව පරාජය කළ Garry Kasparov
එය චෙස් පුවරුවේ කෑලි දැක ඒවාට ප්රතික්රියා කරන ප්රතික්රියාශීලී යන්ත්රයකි. Deep Blue
ඔහුට ඔහුගේ පෙර අත්දැකීම් කිසිවක් සඳහන් කිරීමට හෝ පුහුණුවීම් සමඟ දියුණු වීමට නොහැකිය. එය චෙස් පුවරුවක කෑලි හඳුනාගෙන ඒවා චලනය වන ආකාරය දැනගත හැකිය. ඔහු සහ ඔහුගේ ප්රතිවාදියා සඳහා මීළඟ පියවර කුමක් විය හැකිද යන්න ගැන ගැඹුරු නිල්ට අනාවැකි කිව හැකිය. වර්තමාන මොහොතට පෙර සෑම දෙයක්ම නොසලකා හරිමින් චෙස්බෝඩ් කෑලි මේ මොහොතේ මෙන් දෙස බලා හැකි ඊළඟ පියවර තෝරා ගන්න.
සීමිත මතක AI තීරණ ගැනීමට අතීත දත්ත වලින් පුහුණු කරයි. එවැනි පද්ධතිවල මතකය කෙටි කාලීන වේ. ඔවුන්ට මෙම අතීත දත්ත නිශ්චිත කාලයක් සඳහා භාවිතා කළ හැකි නමුත්, ඔවුන්ගේ අත්දැකීම් පුස්තකාලයකට එකතු කළ නොහැක. මෙම වර්ගයේ තාක්ෂණය ස්වයංක්රීයව ධාවනය වන වාහන වල භාවිතා වේ.
Mitsubishi Electric
ස්වයං ධාවන මෝටර් රථ වැනි යෙදුම් සඳහා එම තාක්ෂණය වැඩිදියුණු කරන්නේ කෙසේදැයි සොයා බැලීමට උත්සාහ කරයි.
චිත්තවේගීය න්යාය කෘතිම බුද්ධිය උසස් තාක්ෂණික පන්තියක් නියෝජනය කරන අතර එය පවතින්නේ සංකල්පයක් ලෙස පමණි. මෙම වර්ගයේ AI සඳහා පරිසරයක් තුළ සිටින පුද්ගලයන්ට සහ දේවල්වලට හැඟීම් සහ හැසිරීම් වෙනස් කළ හැකි බවට ගැඹුරු අවබෝධයක් අවශ්ය වේ. එය මිනිසුන්ගේ හැඟීම්, හැඟීම් සහ සිතුවිලි තේරුම් ගත යුතුය. මෙම ක්ෂේත්රයේ බොහෝ වැඩිදියුණු කිරීම් සිදු කර ඇතත්, මෙම වර්ගයේ කෘතිම බුද්ධිය තවමත් සම්පූර්ණයෙන්ම සම්පූර්ණ වී නොමැත.
Kismet
. Kismet
සිට පර්යේෂකයෙකු විසින් 90 ගණන්වල අග භාගයේදී සාදන ලද රොබෝ හිසකි Massachusetts Institute of Technology
. Kismet
මිනිස් හැඟීම් අනුකරණය කර ඒවා හඳුනා ගත හැකිය. හැකියාවන් දෙකම කෘතිම බුද්ධි න්යායේ ප්රධාන දියුණුව නියෝජනය කරයි, නමුත් Kismet
එයට බැල්ම අනුගමනය කිරීමට හෝ මිනිසුන් වෙත අවධානය යොමු කිරීමට නොහැකිය.Sophia di Hanson Robotics
මානසික කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ න්යාය ක්රියාවට නංවා ඇති තවත් උදාහරණයකි. සොෆියාගේ ඇස්වල කැමරා, පරිගණක ඇල්ගොරිතම සමඟ ඒකාබද්ධව, ඇයට දැකීමට ඉඩ සලසයි. එයට අක්ෂි සම්බන්ධතා පවත්වා ගැනීමට, පුද්ගලයින් හඳුනා ගැනීමට සහ මුහුණු නිරීක්ෂණය කිරීමට හැකිය.ස්වයං දැනුවත්භාවය AI පවතින්නේ උපකල්පිත ලෙස පමණි. එවැනි පද්ධති ඔවුන්ගේ අභ්යන්තර ගති ලක්ෂණ, තත්වයන් සහ තත්වයන් තේරුම් ගන්නා අතර මානව හැඟීම් වටහා ගනී. මෙම යන්ත්ර මිනිස් මනසට වඩා බුද්ධිමත් වනු ඇත. මෙම AI වර්ගයට එය අන්තර් ක්රියා කරන අයගේ හැඟීම් තේරුම් ගැනීමට සහ උද්දීපනය කිරීමට පමණක් නොව, තමන්ගේම හැඟීම්, අවශ්යතා සහ විශ්වාසයන් ද ඇත.
කෘත්රිම බුද්ධි පර්යේෂණ මගින් ක්රීඩාවේ සිට වෛද්ය රෝග විනිශ්චය දක්වා පුළුල් පරාසයක ගැටළු විසඳීම සඳහා ඵලදායී තාක්ෂණික ක්රම සාර්ථකව සංවර්ධනය කර ඇත.
කෘතිම බුද්ධියේ බොහෝ ශාඛා ඇත, ඒ සෑම එකක්ම තමන්ගේම අවධානයක් සහ තාක්ෂණික ක්රම මාලාවක් ඇත. කෘතිම බුද්ධියේ අත්යවශ්ය ශාඛා කිහිපයක් ඇතුළත් වේ:
Machine learning
: දත්ත වලින් ඉගෙන ගත හැකි ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය සමඟ කටයුතු කරයි. ML ඇල්ගොරිතම රූප හඳුනාගැනීම, අයාචිත තැපැල් පෙරීම සහ ස්වභාවික භාෂා සැකසීම ඇතුළු විවිධ යෙදුම්වල භාවිතා වේ.Deep learning
: එය දත්ත වලින් දැනුම ලබා ගැනීම සඳහා කෘතිම ස්නායුක ජාල භාවිතා කරන යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ශාඛාවකි. හි ඇල්ගොරිතම deep learning ඔවුන් NLP, රූප හඳුනාගැනීම සහ කථන හඳුනාගැනීම ඇතුළු විවිධ ගැටළු ඵලදායී ලෙස විසඳයි.Robotica
: යනු රොබෝවරුන් සැලසුම් කිරීම, ඉදිකිරීම සහ ක්රියාත්මක කිරීම සම්බන්ධයෙන් කටයුතු කරන ඉංජිනේරු ක්ෂේත්රයකි. රොබෝවරුන්ට නිෂ්පාදන, සෞඛ්ය සේවා සහ ප්රවාහනය ඇතුළු විවිධ අංශවල ස්වයංක්රීයව කාර්යයන් ඉටු කළ හැකිය.උත්පාදක AI වෙනත් AI වර්ග වලින් වෙනස් වන්නේ, පුහුණු දත්ත වලින් ඉගෙන ගත් ආකෘති මත පදනම්ව, නිර්මාණශීලීත්වය සහ නවෝත්පාදනයන් පෙන්වමින්, රූප, පෙළ හෝ සංගීතය වැනි නව සහ මුල් අන්තර්ගතයන් උත්පාදනය කිරීමේ හැකියාවයි.
AI කලා උත්පාදක යන්ත්ර රූපවල දත්ත රැස් කරයි, එය ආකෘතියක් හරහා AI පුහුණු කිරීමට භාවිතා කරයි. deep learning.
මෙම රටාව විවිධ වර්ගයේ කලා කෘතිවල සුවිශේෂී ශෛලිය වැනි රටා හඳුනා ගනී.
AI විසින් පරිශීලකයාගේ ඉල්ලීම් මත පදනම්ව අද්විතීය රූප නිර්මාණය කිරීමට මෙම සැකිලි භාවිතා කරයි.
මෙම ක්රියාවලිය පුනරාවර්තනය වන අතර අපේක්ෂිත ප්රති result ලය පිරිපහදු කිරීමට සහ සාක්ෂාත් කර ගැනීමට තවත් රූප ජනනය කරයි.
බොහෝ AI ජනක යන්ත්ර නොමිලේ අත්හදා බැලීමේ අනුවාද ලබා දෙයි, නමුත් සම්පූර්ණයෙන්ම නොමිලේ AI කලා ජනක යන්ත්ර කිහිපයක් ද තිබේ.
ඒවායින් සමහරක් Bing Image Creator, Craiyon, StarryAI, Stablecog සහ වෙනත් අය ඇතුළත් වේ.
සෑම AI උත්පාදක යන්ත්රයකටම එහි වෙබ් අඩවියේ AI-උත්පාදිත කලා කෘති විකිණීම සඳහා එහිම නියමයන් ඇත.
සමහර කලා නිර්මාණ ජනක යන්ත්රවලට Jasper AI වැනි රූපය ඔබේම ලෙස විකිණීමට කිසිදු සීමාවක් නොමැති අතර, අනෙක් ඒවා ඔවුන් උත්පාදනය කරන කලා කෘතිවලින් මුදල් ඉපැයීමට ඉඩ නොදේ.
BlogInnovazione.it
Apple Vision Pro වාණිජ නරඹන්නා භාවිතයෙන් අක්ෂි ශල්යකර්මයක් Catania Polyclinic හි සිදු කරන ලදී.
වර්ණ ගැන්වීම හරහා සියුම් මෝටර් කුසලතා වර්ධනය කිරීම ලිවීම වැනි වඩාත් සංකීර්ණ කුසලතා සඳහා දරුවන් සූදානම් කරයි. වර්ණ ගැන්වීමට...
නාවික අංශය සැබෑ ගෝලීය ආර්ථික බලවතෙකු වන අතර එය බිලියන 150 ක වෙළඳපලක් කරා ගමන් කර ඇත.
පසුගිය සඳුදා ෆිනෑන්ෂල් ටයිම්ස් OpenAI සමඟ ගිවිසුමක් නිවේදනය කළේය. FT එහි ලෝක මට්ටමේ පුවත්පත් කලාවට බලපත්ර ලබා දෙයි…