क्यों आधुनिक एअर इंडिया के एक मरा हुआ अंत प्रौद्योगिकी विकास
Source:आधुनिक अर्थ में — यह कुछ है कि कई लोगों को लगता है कि
शब्द "" अक्सर संदर्भित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क की तकनीक पर आधारित गहरी सीखने मशीन. इसके अलावा, प्रौद्योगिकी के तंत्रिका नेटवर्क सीखने, अच्छी तरह से स्थापित और फल असर है. तथापि, नहीं सभी वैज्ञानिकों का मानना है कि कृत्रिम बुद्धि का विकास करना चाहिए पर इस तरह से. किसी भी मानना है कि इस तरह के सिस्टम "पर भरोसा नहीं है", और कोई अच्छा विकास में परिणाम नहीं होगा.
क्यों है मशीन सीखने — यह बुरा मानव विकास के लिए
बड़े काम के पन्नों में प्रकाशित समाचार पत्र , एक न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में प्रोफेसर, एक विशेषज्ञ के क्षेत्र में संज्ञानात्मक विज्ञान (विज्ञान के ज्ञान) गैरी मार्कस कहा कि क्या कर रहे हैं के परिणामों के व्यापक उपयोग के तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर गहरी सीखने मशीन.
<पी>सबसे पहले, वैज्ञानिक का मानना है कि प्रौद्योगिकी स्पष्ट सीमाएं हैं । विशेष रूप से, लंबे समय से वार्ता के बारे में क्या यह लेता है करने के लिए बनाने के लिए तथाकथित "वास्तविक ऐ", के लिए उपयुक्त है जो कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला है, न कि एक विशिष्ट एक के रूप में, अब हो रहा है । मौजूदा ऐ प्रणालियों रहे हैं पहले से ही आया था की पीक करने के लिए अपने विकास और यह लगभग "कहीं नहीं" विकसित करने के लिए. इसके अलावा, आप नहीं कर सकते हैं, बस का कहना है पहले एक को पढ़ाने के लिए एअर इंडिया के लिए ड्राइव, और अन्य प्राप्त करने के लिए यह तय करने के लिए है, और फिर विलय प्रणाली, बनाने के लिए एक सार्वभौमिक सहायक । कृत्रिम बुद्धि सिर्फ संवाद नहीं कर सकता के रूप में "सीखा अलग ढंग से".आप को प्रशिक्षित कर सकते हैं एअर इंडिया के लिए खेलने के लिए अटारी की तुलना में बेहतर है एक आदमी है, लेकिन बनाने के लिए एक अच्छा robomobile — संभावना नहीं है. हालांकि यह कार्य भी काफी विशेष है । गहरी सीखने में अच्छी तरह से प्रदर्शन के विश्लेषण बड़ा डेटा, लेकिन एल्गोरिदम नहीं दिख रहा है, कारण रिश्तों और नहीं लेते हैं, किसी भी बदलाव की स्थिति. स्लाइड तत्वों में एक कंप्यूटर खेल के लिए दो से तीन पिक्सल, और प्रशिक्षित ऐ अप्रभावी हो जाएगा. फ़ील्ड बनाने के खेल के लिए जाना नहीं है, वर्ग लेकिन आयताकार, और कृत्रिम बुद्धि खो देंगे, यहां तक कि नौसिखिया खिलाड़ी है.
कैसे बनाने के लिए एअर इंडिया होशियार
करने के क्रम में, वे जरूरत के लिए सिखाने "अलग". यह आवश्यक है बनाने के लिए इतना है कि वे देखने के लिए शुरू किया के बीच के रिश्ते की वस्तुओं के परिणामों और उनके साथ बातचीत. इस मामले में, सबसे अच्छा उदाहरण हो जाएगा, तुम और मेरे लिए.
प्रकार के छात्र-इंटर्न, और वे कुछ ही दिनों में आप शुरू हो जाएगा पर काम करने के लिए किसी भी समस्या — कानून से करने के लिए दवा है. नहीं, क्योंकि उन सभी को स्मार्ट हैं. और तथ्य यह है कि लोगों को एक सामान्य विचार है दुनिया के बारे में है, लेकिन निजी नहीं.
प्रोफेसर गैरी मार्कस
और क्या मार्कस नया नहीं है । ऊपर वर्णित उदाहरण — यह कैसे वैज्ञानिकों ने कल्पना "शास्त्रीय ऐ". केवल यहाँ, इस के लिए एअर इंडिया के लिए प्रभावी ढंग से काम, हम पूर्व करने की जरूरत है-कार्यक्रम के सभी संभव परिणामों हैं. और यह लगभग असत्य है. लेकिन वहाँ एक समाधान है । वैसे, क्या विकास के पथ एअर इंडिया के बेहतर है, आपकी राय में? हमें इसके बारे में बताने में हमारे
<कोड>यह भी देखें:
एक समाधान हो सकता सहजीवन का एक प्रकार "" देखता है जो रिश्ते और समाधान में सार्थक तरीके से, और गहरी सीखने, कर रहे हैं सक्षम करने के लिए समाधान खोजने के द्वारा "परीक्षण और त्रुटि". हो सकता है कि इस तरह के बुनियादी प्रणाली के नियमों और विनियमों के बारे में आसपास की दुनिया. के आधार पर एअर इंडिया प्रणाली पहले से ही कर रहे हैं और करने में सक्षम हो जाएगा अपने आप को विकसित करने में एक निश्चित क्षेत्र है. सच ऐ जरूरतों को समझने के लिए कैसे सब कुछ के आसपास काम करता है समझने के क्रम में, कारण रिश्तों के लिए और आसानी से एक काम से स्विच करने के लिए है । आधुनिक प्रणाली का उपयोग कर बनाया प्रौद्योगिकियों के लिए सीखने के लिए, इस तरह कर रहे हैं बस के लिए सक्षम नहीं.
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