मशीनों, शिक्षा के लिए एक दूसरे, महत्वपूर्ण हो सकता है, कृत्रिम बुद्धि के लिए
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एक संवाददाता सम्मेलन के दौरान घोषणा के समारोह में autopilot Tesla मॉडल एस है, जो जगह ले ली के अक्टूबर में 2015, टेस्ला सीईओ एलोन मस्क ने कहा कि हर वाहन चालक हो जाएगा "-विशेषज्ञ" के लिए प्रत्येक मॉडल एस प्रत्येक कार में सक्षम हो जाएगा में सुधार करने के लिए उनके समारोह में, स्वायत्तता, शिक्षा से ड्राइवर है, लेकिन अधिक महत्वपूर्ण बात है — जब एक टेस्ला से सीखना होगा अपने ड्राइवर के साथ, इस ज्ञान के बीच वितरित किया जाएगा के बाकी कारों टेस्ला.
बहुत जल्द ही मालिकों के मॉडल एस देखा है कि कार्यों को स्वयं की कार धीरे-धीरे सुधार होगा । एक उदाहरण में, "टेस्ला" थे गलत किया है जल्दी से बाहर निकालता है के हाईवे मजबूर है, उनके मालिकों के लिए मैन्युअल रूप से पकड़ के कार के सही मार्ग पर है । के बाद सिर्फ एक कुछ हफ्तों में, मालिकों ने कहा है कि कार नहीं रह गया है बनाने के समय से पहले बाहर निकालता है ।
"यह हड़ताली है कि सुधार हुआ तो जल्द ही ने कहा," के मालिकों में से एक टेस्ला.
बुद्धिमान प्रणाली, उन के रूप में सुसज्जित के साथ नवीनतम सॉफ्टवेयर के लिए मशीन सीखने में ही नहीं, होशियार हो जाते हैं, वे होशियार बनने के लिए तेजी से और तेजी से. समझ जिस गति से इन प्रणालियों को विकसित कर रहे हैं, हो सकता है विशेष रूप से कठिन भाग के प्रबंधन के तकनीकी प्रगति पर है ।
रे Kurzweil लिखा है बड़े पैमाने पर अंतराल की समझ में आदमी का वर्णन है, तथाकथित "सहज ज्ञान युक्त रैखिक" देखने के प्रौद्योगिकीय परिवर्तन और "घातीय" परिवर्तन की दर होने वाली है अब. लगभग दो दशकों के बाद लेखन एक महत्वपूर्ण निबंध, जिसमें उन्होंने कहा जाता "कानून के बढ़ाने से रिटर्न" — के सिद्धांत को विकासवादी परिवर्तन का वर्णन है, परिवर्तन की गति में सुधार, प्रणाली से जुड़े डिवाइस शुरू हुआ ज्ञान साझा करने के लिए आपस में तेजी, अपने स्वयं के सुधार.
"मुझे लगता है कि यह शायद सबसे महत्वपूर्ण घातीय प्रवृत्ति में एअर इंडिया कहते हैं," Hod Lipson, प्रोफेसर, मैकेनिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के कोलंबिया विश्वविद्यालय में है.
"सभी घातीय प्रौद्योगिकी प्रवृत्तियों के अलग-अलग "प्रदर्शकों", वह कहते हैं । "लेकिन यह शायद सबसे बड़ी एक है।" उसकी राय में, इस "मशीन शिक्षण" — जब उपकरणों से ज्ञान संचारित करने के लिए एक दूसरे (के साथ भ्रमित नहीं होना मशीन सीखने) एक महत्वपूर्ण कदम है में तेजी लाने के लिए सुधार के इस तरह की प्रणाली.
"कभी-कभी यह सहयोग, उदाहरण के लिए, जब एक मशीन से सीखता है दूसरे, अगर वे झुंड चेतना है । कभी कभी यह एक गड़बड़ की तरह, हथियारों की दौड़ दो प्रणालियों के बीच शतरंज खेलने के एक दूसरे के साथ".
Lipson का मानना है कि इस विकास की ऐ यह शक्तिशाली सामान है, क्योंकि आंशिक रूप से समाप्त की जरूरत है कि प्रशिक्षण के लिए डेटा.
"डेटा ईंधन की मशीन सीखने, लेकिन भी मशीनों मेहनत कर रहे हैं प्राप्त करने के लिए कुछ डेटा — यह जोखिम भरा हो सकता है, धीमी गति से महंगा है, या अप्राप्य है । ऐसे मामलों में, मशीन कर सकते हैं अपने अनुभव को साझा करने या बनाने के लिए एक सिंथेटिक अनुभव के लिए एक दूसरे के पूरक करने के लिए या बदलने डेटा. यह पता चला है कि यह नहीं इस तरह के एक कमजोर प्रभाव है, वास्तव में zamovlennya, और घातीय".
Lipson का उदाहरण देते हाल ही में एक सफलता DeepMind, परियोजना AlphaGo शून्य के संकेत के रूप में एअर इंडिया सीखने के प्रशिक्षण के बिना डेटा. कई के साथ परिचित हैं AlphaGo, ऐ मशीन सीखने बन गया है, जो दुनिया के सर्वश्रेष्ठ जाओ खिलाड़ी अध्ययन कर रही है, बड़े पैमाने पर डेटा की मात्रा से मिलकर करोड़ों का खेल खेला । AlphaGo शून्य था उसे हरा करने में सक्षम यहां तक कि पर देख के बिना प्रशिक्षण के डेटा का अध्ययन करके बस खेल के नियम और खेल के साथ अपने आप को. फिर वह हरा दुनिया में सबसे अच्छा के लिए शतरंज के खेल के बाद एक आठ घंटे के प्रशिक्षण.
कल्पना के हजारों इन AlphaGo शून्य तुरन्त अपने अर्जित ज्ञान.
और यह बस नहीं है । हम पहले से देख सकते हैं कैसे शक्तिशाली प्रभाव की गति में जो कर सकते हैं व्यापार के प्रदर्शन में सुधार अपने उपकरणों. एक उदाहरण है औद्योगिक प्रौद्योगिकी की डिजिटल डबल सॉफ्टवेयर मॉडल की एक मशीन simulates कि क्या हो रहा है के साथ उपकरण. कल्पना कीजिए अगर कार के लग रहे थे, खुद के अंदर से पता चलता है और अपनी तस्वीर तकनीक है ।
उदाहरण के लिए, एक भाप टरबाइन के साथ डिजिटल डबल उपाय कर सकते हैं भाप, तापमान, रोटर गति, ठंड शुरू होता है और अन्य डेटा के लिए विफलताओं की भविष्यवाणी और चेतावनी तकनीशियनों को रोकने के बारे में महंगा मरम्मत है । डिजिटल जुड़वां बनाने के लिए इन भविष्यवाणियों की खोज, अपने खुद के प्रदर्शन, और पर भरोसा मॉडल द्वारा विकसित अन्य भाप टर्बाइन.
के रूप में जल्द ही के रूप में मशीन शुरू करने के लिए जानने के लिए अपने वातावरण में शक्तिशाली नए तरीके, उनके विकास में तेजी है के कारण डेटा विनिमय. सामूहिक खुफिया प्रत्येक भाप टर्बाइन, ग्रह भर में बिखरे हुए कर सकते हैं, में तेजी लाने, भविष्य कहनेवाला की क्षमता प्रत्येक व्यक्ति मशीन. जाएगा, जहां एक कार के एक ड्राइवर के बिना, वहाँ हो जाएगा के सैकड़ों अन्य ड्राइवरों, जो अध्ययन किया जाएगा, अपनी कार देने के ज्ञान हर किसी के लिए है ।
में नहीं भूल जाते हैं कि यह सब सिर्फ शुरुआत है ।
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