artificial intelligence और Humen की सोच क्या एक जैसी हो सकती है ?

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2422596 arifical intelligence 90500 90500,74000,60500,74000,74000,90500,90500,90500,90500,90500,74000,74000 8.23 0.3 7448 2 2840 en N/A trueअर्टिफिकल  इंटेलिजेंस  और इंसान   की सोच क्या  एक जैसी  हो सकती  है ?

इस  बात  में  कोई  संदेह   नहीं  है  कि  आज  विज्ञान ने बहुत  प्रगति  कर ली है । एक  ऐसी  नई  तकनीक  की खोज  की गई  है, जिसमे  मशीन  लर्निंग  मॉडल  की तुलना  मशीन  से की गई  है । उस  मशीन  मॉडल  व्यवहार क्या मानव  जैसा  हो सकता  है । मशीन  लर्निंग  मॉडल  नए  फैसले  लेते  हुए  त्वचा  सम्बंधित  रोग  के बारे  में  बता  सकते  है । अगर  किसी  को  कोई  गंभीर  कैंसर  जैसी  बीमारी  है तो  मशीन  तो बता  ही देगी । लेकिन हम  उसे  नैदानिक  तस्वीर  में एक बिल्प  का प्रयोग  कर उसे  समझ  सकते  हैं । मशीन  मालिक के पास  तो लाखों  की तादाद में डाटा  और इनपुट  होते हैं तथा  सिर्फ और सिर्फ  मशीन  मॉडल पर ही निर्भर  रहना सही नहीं  है । अतः  मशीन  लर्निंग  मॉडल  उसे  एक पैटर्न  प्रदान  करता  है । मगर  हम उस निर्णय  का सही मूल्याङ्कन सही  रूप  से नहीं  कर पाते  हैं । अगर  विज्ञानं  के विकास  के  साथ ऐसी  तकनीक  बन गई  है  और  जिसके  बारे  में  MTI  और आई.बी.एम. का  रिसर्च  करके  मशीन  लर्निंग  मॉडल  के  व्यवहार  का विश्लेषण  करते  हुए  व्यक्तिगत  स्पष्टीकरण  को एकत्रित, क्रमबृद्ध  और  रैंक  देने  में  सक्षम  बनाती  है । उनके  द्वारा  बनाई  गई  तकनीक  से  पता  चलता  हैं  कि  एक  मॉडल  का  तर्क  मानव  से  कितना  मेल म खाता  है । इसे  साँझा रुचि  भी कहते  हैं ।

साँझा  रुचि  का उपयोग  करने  वाले  कई  कार्य  कर सकते  हैं । जैसे  मॉडल  अक्सर  करने  वाली  अप्रासंगिक  विशेषताओं  को  प्रकट  करना, फोटो  में  ऑब्जेक्ट  द्वारा  भ्रम  का निवारण  करना होता  है  । यह  साँझा  रुचि  भरोसा  दिलाती  है । यह  मॉडल  वास्तव  में  दुनिया  की स्थिति  को जानने  के लिए  तैयार  है । साँझा  रुचि  मॉडल  का व्यवहार  जानने  में  सक्षम  है  या नहीं  csail के छात्र  ऐसा  कहते  हैं । 

Boggust  ने अपने सलाहकार  के साथ  मिलकर  IBM समर  इंटर्नशिप  के दौरान  प्रोजेक्ट  पर काम  करना  शुरू  कर दिया है ।

MAI का अनुभव :::::: साँझा  रुचि  तकनीक  का लाभ  उठाते  हुए  एक  विशिष्ट  निर्णय  लिया  है । उदहारण  के तौर  पर  एक  छवि  को कुत्ते  के रूप  में  वर्गीकृत  किया है । जिसमे  कुत्ते  का सिर  हाईलाइट  हुआ  है । जिसमे  यह  पता चलता  है  कि  छवि  में  एक कुत्ता है। तकनीक   उस संरक्षण  को मापने  के लिए  नई  मैट्रिक  का उपयोग  करती है । तकनीक  आठ  श्रेणियो  में  वर्गीकृत  करती  है । स्पेक्ट्रम  के तौर  पर  डाटासेट  में  सभी  छवियों  के  लिए  मात्रा  का  उपयोग  उनके  माध्यम  से  क्रमब्रद्ध  करने  के लिए  क्या  कर  सकते  हैं । technique  टेस्ट  डाटा  के समान  करती है । छवि  क्षेत्रों  की बजाय  कुंजी  शब्दों  को हाईलाइट  किया जा सकता  है । 

शोधकर्ता  कर  रहे  है विश्लेषण  ::: साँझा  रुचि  गैर  विशेषज्ञों  और मशीन  लर्निंग  शोधकर्ता  के  लिए  उपयोगी है । साँझा  कार्य  इस  बात  का विश्लेषण  कर सकते हैं  । मशीन  मॉडल  पहले  से ही  उसके  पैटर्न  तथा  नुकसान  के बारे  में  बता  सकती  है । इस  विधि  ने हज़ारो  लोगों  को  इस  विश्लेषण  करते  हुए  कई  छवि  विशेषकर्ताओ  को महतवपूर्ण  बताया  है । भविष्य  में  शोधकर्ता  साँझा  ब्याज  के विभिन्न  प्रकार  का डाटा  लागू  कर  सकते  हैं । 

हम निष्कर्ष  में  यह  कह सकते  है कि  मॉडल  तकनीक  को बेहतर  बनाया  जा सकता  है । मशीन  लर्निंग  मॉडल व्यवहार  को इन  तरीकों   को निर्धारित  करता  है, जो मनुष्य  क्व लिए  समझ  में  आता है।