हम कर सकते हैं पहले से ही के उदाहरण देखें कि कैसे कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी दिखाने के लिए सक्षम है कुछ है कि लगता है पहली नज़र में, विशेषता केवल मानव का लक्षण है । हम बनाने के लिए humanoid रोबोट, में से कम से कम करने के लिए बहुत समान है, हमें कुछ करने में लगे हुए हैं कि बनाने के लिए एल्गोरिदम प्रदर्शन करने में सक्षम है कि कुछ आम तौर पर केवल लोगों को कर रहे हैं लिखने के लिए सक्षम संगीत, पेंटिंग या शिक्षा के लिए है ।
के साथ इस क्षेत्र के विकास के लिए कंपनी और डेवलपर्स शुरू कर रहे हैं करने के लिए एक अवसर के लिए देखो बदलने के लिए बहुत आधार है जिस पर हम पैदा कर रहे हैं कृत्रिम खुफिया एल्गोरिदम और स्वीकार किए जाते हैं के अध्ययन के लिए वास्तविक खुफिया, और जिस तरह से अनुकरण करने के लिए कैसे में इंजीनियरिंग और सॉफ्टवेयर विकास की एक नई पीढ़ी है । एक ऐसी कंपनी आईबीएम है, जो एक महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित करने के लिए सिखाने के लिए एअर इंडिया व्यवहार करते हैं (और अधिक कहने के लिए सही काम करने के लिए) और अधिक मानव मस्तिष्क की तरह नहीं, एक सेट के रूप में क्रमादेशित एल्गोरिदम.
सबसे की मौजूदा प्रणाली मशीन सीखने के आसपास निर्मित कर रहे हैं का उपयोग करने की जरूरत है बड़ा सेट के डेटा है । यह एक कंप्यूटर में है, डिजाइन करने के लिए तरीके खोजने के लिए, इस खेल को जीतने, या सिस्टम बनाया गया है, का पता लगाने के लिए त्वचा कैंसर के लक्षण के आधार पर डिजिटल छवियों – इस नियम हमेशा काम करता है. लेकिन इस तरह के एक आधार के लिए काम लग रहा है बहुत ही सीमित और संक्षिप्त है, और जाहिर है कि क्या अलग एक ऐसी प्रणाली से कैसे एक मानव मस्तिष्क काम करता है.
आईबीएम चाहता है कि बदलने के लिए. अनुसंधान टीम से DeepMind बनाया गया है, एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है, जो तर्कसंगत निर्णय लेने के लिए जब काम पर एक विशेष काम है.
"देने कृत्रिम बुद्धि वस्तुओं का एक सेट और एक विशिष्ट कार्य है, हम बल के नेटवर्क की खोज करने के लिए मौजूदा मिलान" — टिप्पणी के पन्नों पर विज्ञान पत्रिका टिमोथी Lillicrap, कंप्यूटर विशेषज्ञ DeepMind.
परीक्षण में नेटवर्क के आयोजन में जून, प्रणाली, की उपस्थिति में कारकों की एक किस्म दिए गए विभिन्न कार्यों के साथ जुड़े एक डिजिटल छवि. उदाहरण के लिए, इस तरह: "नीले रंग की बात तस्वीर में वस्तु है. यह एक ही आकार के रूप में है कि छोटे नीले रंग की बात यह है की सही करने के लिए ग्रे धातु गेंद है?"
इस परीक्षा में एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की पहचान करने में सक्षम था एक वांछित लक्ष्य में 96% मामलों की, जबकि पारंपरिक मशीन सीखने मॉडल में सक्षम कार्य के साथ सामना करने में 42-77% मामलों.
पिछली बार एक कृत्रिम न्यूट्रॉन नेटवर्क में सुधार के लिए जारी की समझ मानव भाषा है । शोधकर्ताओं ने यह भी चाहते हैं इसके अलावा ध्वनि करने के लिए निर्णय लेने में, इस तरह के सिस्टम के प्रदर्शन सकता है और ध्यान बनाए रखने, और स्टोर करने के लिए की यादें ।
इरीना के अनुसार Rish, आईबीएम शोधकर्ता, कृत्रिम बुद्धि के विकास के सकता है काफी तेजी लाने के लिए और के उपयोग का विस्तार इस तरह की रणनीति है ।
"सुधार तंत्रिका नेटवर्क अभी भी कर रहे हैं के एक मामले इंजीनियरिंग आम तौर पर की आवश्यकता है समय का एक जबरदस्त राशि के लिए आने के लिए सही वास्तुकला है कि सबसे अच्छा काम है । वास्तव में यह मानव विधि के परीक्षण और त्रुटि. यह बहुत अच्छा होगा अगर नेटवर्क सकता है खुद को बनाने के लिए और में सुधार"है.
कुछ है, ज़ाहिर है एक डरा कर सकते हैं के बारे में सोचा ऐ नेटवर्क में सक्षम हैं बनाने के लिए और सुधार है, लेकिन यदि आप पाते हैं एक सक्षम तरीके से करने के लिए, निगरानी, नियंत्रण और प्रबंधन इस प्रक्रिया में, यह हमें की अनुमति देगा से परे जाने के लिए आज की सीमाएं हैं । के बावजूद बढ़ रहा है डर के बारे में क्रांति की जो रोबोट वश में रखना, हम सभी को विकास की ऐ, भविष्यवाणी हजारों की जान बचाई, चिकित्सा के क्षेत्र में खोलने के लिए हमें अवसर की यात्रा करने के लिए और भी करने के लिए मंगल ग्रह पर रहने के लिए और अधिक है ।
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