कल की दुनिया में न केवल आप फिल्में देख सकते हैं, लेकिन वे कर रहे हैं आप के लिए

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2018-07-06 03:55:32

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जब आप कर रहे हैं में एक अंधेरे फिल्म थिएटर, के लिए आपकी प्रतिक्रिया क्या हो रहा है स्क्रीन पर अक्सर किसी का ध्यान नहीं जाना । यहाँ आप खुली आंखों के मामले में एक अप्रत्याशित साजिश मोड़, सचमुच में मेरी कुर्सी से डरावना दृश्य या आँसू के तहत नाटकीय संगीत इन भावनाओं के सभी कर रहे हैं करने के लिए की संभावना हो करने के उद्देश्य से कोई अधिक से अधिक वापस प्लास्टिक की आगे की सीट है । लेकिन केवल मामले में है कि इस थिएटर के साथ सुसज्जित नहीं है एक "कंप्यूटर विजन" है । यदि आप कभी भी एक मौका मिलता है, यात्रा करने के लिए इन में से एक है, तो बाकी का आश्वासन दिया है के रूप में आप फिल्म देखने के जाएगा, आप के लिए बाहर देखो.

एक कंप्यूटर प्रोग्राम है, जिसका मुख्य उद्देश्य इस तथ्य में निहित है क्या ऊपर लिखा है, द्वारा विकसित चांदी तर्क लैब्स. इसके सीईओ गरिमा हैम में एक विशेषज्ञ है, लागू गणित में विशेषज्ञता, संख्या सिद्धांत है. वह कई वर्षों के लिए काम की दीवारों के भीतर दिग्गजों में इस तरह के रूप में अमेज़न, माइक्रोसॉफ्ट, और हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में लगे हुए है, से संबंधित विभिन्न मुद्दों के लिए मानव उपभोक्ता प्रकृति है । हालांकि, अपने मुख्य ब्याज हमेशा किया गया है को समझने के लिए कैसे कृत्रिम बुद्धि (एअर इंडिया) की मदद कर सकते हैं करने के लिए बेहतर भविष्यवाणी में से एक हमारे सबसे कठिन मानव व्यवहार की विशेषताएं हैं ।

खोज ऐ एल्गोरिदम का विश्लेषण करने के लिए मानव प्रतिक्रियाओं की धारणा के लिए अलग अलग प्रकार के मीडिया, Jamon एहसास हुआ कि यह फायदा हो सकता है न केवल वैज्ञानिक है, लेकिन यह भी वाणिज्यिक. अपने सिस्टम में काम करता है के निम्नलिखित तरीके हैं: एअर इंडिया एल्गोरिथ्म पर नज़र रखता है कि दर्शकों की फिल्म है, ध्यान देने योग्य बात है की भावना में लोगों के चेहरे प्रकट होता है, के माध्यम से भी सबसे सूक्ष्म परिवर्तन (तथाकथित सूक्ष्म-भाव), और फिर उत्पन्न करता है के आधार पर इस जानकारी के लिए आवश्यक डेटा के आगे के विश्लेषण के लिए.

Jamon गंभीरता से इसी तरह के अध्ययन में delved के बारे में तीन साल पहले की है और हालांकि, अपने काम के परिणाम के लिए मीडिया उद्योग देखो अभी भी बहुत नम है, महान इस विषय में रुचि है, वे कर रहे हैं निश्चित रूप से आकर्षित किया है । क्योंकि मोटे तौर पर वे वादा विश्वसनीय परिणाम के रूप में, लोगों के व्यवहार हो सकता है के रूप में उम्मीद के मुताबिक है के रूप में के संचालन सॉफ्टवेयर, कम से कम की आँखों में हैम । एअर इंडिया में बारी है, और कंप्यूटर दृष्टि तकनीक में मदद मिलेगी जानकारी इकट्ठा करने के लिए कैसे करें के बारे में लोगों को प्रतिक्रिया करने के लिए कुछ फिल्मों और टीवी शो की तुलना में अधिक प्रभावी किसी भी fucus. के रूप में जल्द ही के रूप में ऐ के लिए ट्रेन को इकट्ठा वांछित डेटासेट, यह प्रदान कर सकते हैं एक त्वरित, सुसंगत और विस्तृत विश्लेषण के बारे में जानकारी । के उन क्षेत्रों के लिए उद्योग है, जो काम करने के लिए इन आंकड़ों के साथ – खबर बस अद्भुत है. दरअसल, धन्यवाद करने के लिए और अधिक सक्षम और प्रभावी विश्लेषण मानव की इच्छाओं और वरीयताओं के साथ, वे कर सकते हैं में सुधार अपने उत्पादों और सेवाओं के पैसे लाने.

रेटिंग – सबसे महत्वपूर्ण और महत्वपूर्ण पहलुओं की सफलता सुनिश्चित करने में एक विशेष टेलीविजन कार्यक्रम या फिल्म. के आश्चर्य करने के लिए देखा, जो उन लोगों के प्रक्रिया में, सॉफ्टवेयर के वर्तमान संस्करण हैम थे की भविष्यवाणी करने में सक्षम नीलसन रेटिंग्स है, के सड़े टमाटर, IMDB सटीकता के साथ 84 प्रतिशत से 99 प्रतिशत करने के लिए. में अंतर के आंकड़े इस तथ्य से उपजा है कि वस्तुओं में से कुछ की रैंकिंग कर रहे हैं "multimodal," डिज़ाइन किया गया है कि एक व्यापक दर्शकों के लिए है, तो वे आम तौर पर कर रहे हैं कठिन भविष्यवाणी करने के लिए. सामान्य में, जब यह आता है करने के लिए टीवी है, अपने आप में एक प्रयास करने के लिए की भविष्यवाणी की लोकप्रियता एक विशेष संचरण नहीं कर सकते हैं, को प्रभावित करने में विफल.

"जब मैं शुरू कर दिया है, हर किसी ने मुझे बताया कि मैं कभी नहीं होगा की भविष्यवाणी करने में सक्षम है कि पसंद है, क्योंकि कोई भी कर सकते हैं" — साझा हैम के साथ बातचीत में पोर्टल भविष्यवाद.

लेकिन गणित के साथ, कुछ भी असंभव नहीं है. सब के बाद, के अनुसार हैम की मदद के साथ, गणितीय तरीकों का हम उल्लेख कर सकते हैं कि कई बारीकियों के निशान का उपयोग कर के बिना उन्हें बस असंभव है.

"हम लिया भावनात्मक प्रतिक्रिया करने के लिए दृश्य और श्रव्य उत्तेजना के दर्शकों और उन्हें बदलने में डिजिटल मूल्यों. और जब कुछ लेता है के रूप में एक डिजिटल मूल्य है, तो अभी या बाद में यह लगता है के रूप में वांछित समीकरणों, एक कार्य जो हमारे मामले में नीचे फोड़े कैसे पता करने के लिए आप क्या पसंद है (या की तरह) कुछ या अन्य शो" — कहते हैं Hamon.

शोधकर्ता की रिपोर्ट है कि वहाँ है एक विस्तृत सांख्यिकीय विश्लेषण, लेकिन मना कर दिया प्रकट करने के लिए किसी भी विवरण के बारे में क्या समीकरण वह का उपयोग करता है की गणना करने के लिए, ओर इशारा करते हुए करने के लिए तथ्य यह है कि इस तरह से वह कोशिश करता है की रक्षा के लिए "गुप्त संघटक" के अपने कार्यक्रम है.

के बाहर मनोरंजन उद्योग

उच्च दक्षता के साथ एअर इंडिया की भविष्यवाणी में मानव वरीयताओं को प्रेरित किया हैम का पता लगाने के लिए अन्य क्षेत्रों में जो अपने कार्यक्रम प्रभावी हो सकता है. उदाहरण के लिए, निर्धारित करने में कि क्या एक व्यक्ति सच बोलता है या नहीं । की तरह पॉलीग्राफ, ऐ सकता है मानचित्र डेटा संकेत के साथ तनाव का एक मानक सेट मूल्यों और इस आधार पर निर्धारित करने के लिए कि क्या एक व्यक्ति झूठ बोल रहा है या नहीं. परीक्षण करने के लिए इस विचार, हैम इस्तेमाल किया एअर इंडिया एल्गोरिथ्म प्रदर्शन करने के लिए की पहचान के काम में भावनाओं पर आधारित है, लोगों को अपेक्षाकृत कम वीडियो की गुणवत्ता. अध्ययन के लिए इस्तेमाल किया वह रोलर्स समाचार एजेंसी अनुवाद, के रूप में अच्छी तरह के रूप में शूटिंग से फुटेज की प्रेस कॉन्फ्रेंस के राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प.

जब एक समय में सच हो सकता है, पूछताछ की जुदाई के सच का झूठ से महत्वपूर्ण हो सकता है. हालांकि, इस प्रणाली को भी हो सकता है स्थितियों में इस्तेमाल किया जाता है जब यह सचमुच जीवन और मौत है.उदाहरण के लिए, चिकित्सा के क्षेत्र में, जहां यह हो सकता है करने के लिए आवश्यक स्तर निर्धारित दर्द के द्वारा अनुभवी आदमी है, तो डॉक्टरों पा सकते हैं और अधिक प्रभावी उपचार के साधन है.

हैम नोट है कि सिस्टम उपयोगी हो सकता है, उदाहरण के लिए, जहां स्थितियों में यह आवश्यक है निर्धारित करने के लिए स्ट्रोक. के बावजूद तथ्य यह है कि मेडिकल स्टाफ आमतौर पर से गुजरना आवश्यक प्रशिक्षण की अनुमति देता है कि पहचान करने के लिए उन्हें एक स्ट्रोक के लक्षण, अक्सर बार कर रहे हैं जब याद तथाकथित मिनी स्ट्रोक (या क्षणिक ischemic हमले अगर वैज्ञानिक रूप से) है, जो बहुत बार द्वारा पीछा किया, एक बड़े पैमाने पर स्ट्रोक को प्रभावित करने, एक बड़ा मस्तिष्क का क्षेत्र है । कंप्यूटर दृष्टि ऐ निर्धारित कर सकता है microprismatic स्ट्रोक या यहां तक कि लक्षण या संकेत के आसन्न रोगों इससे पहले कि वे वास्तव में प्रकट रोगी में है । इस मामले में, चिकित्सा कर्मियों के लिए सक्षम हो जाएगा इस स्थिति के लिए प्रतिक्रिया है, और भी कदम उठाने से बचने के लिए आगे के विकास की एक और अधिक गंभीर स्ट्रोक.

लेकिन यह वास्तव में काम? Hamon का मानना है कि यह संभव है । शोधकर्ता का मानना है कि एअर इंडिया बन सकता है इतना संवेदनशील है कि इसे में सक्षम हो जाएगा परिभाषित करने के लिए इस तरह के मुश्किल से ध्यान देने योग्य है और तेजी से शरीर में परिवर्तन. जब सिस्टम का परीक्षण किया गया था पर विभिन्न दर्शकों, शोधकर्ताओं के लिए किया था, खाते में लेने के तथ्य यह है कि कुछ लोगों को प्राप्त निर्धारित दवाओं, जिनमें से कुछ, उदाहरण के लिए, इस तरह के साइड इफेक्ट के रूप में बढ़ा दबाव या एक मुश्किल से ध्यान देने योग्य मांसपेशियों की ऐंठन. शायद आप करने में सक्षम नहीं होगा नोटिस में इन परिवर्तनों को किसी अन्य व्यक्ति, हालांकि, ऐ आसानी से पहचान है, लेकिन एक ही समय में, यह कर सकते हैं के प्रभाव से दवा लेने के लिए की अभिव्यक्ति तनाव के लक्षण. यह भी विचार किया जाना चाहिए.

शक्तिशाली उपकरण

कई लोगों का मानना है कि बुद्धिमान मशीनों से वंचित हो जाएगा पूर्वाग्रह, हालांकि, हम यह नहीं भूलना चाहिए कि इन मशीनों को बनाने के लिए लोगों को, और इन लोगों को विकसित करने, और बातचीत के दौरान एअर इंडिया के साथ, कर सकते हैं अनजाने में उन्हें देने के अपने स्वयं के पूर्वाग्रहों. के विकास के साथ एअर इंडिया के परिणामों के संचय के इन पूर्वाग्रहों हो जाएगा और अधिक स्पष्ट और अंततः को प्रभावित कर सकते हैं विभिन्न प्रक्रियाओं के बारे में जानकारी के प्रसंस्करण, उदाहरण के लिए, जब पहचान करने के लिए एक विशेष व्यक्ति, या संग्रह के सामाजिक डेटा के एक व्यक्ति में निहित नेटवर्क के सार्वजनिक सेवाओं.

के रूप में प्रौद्योगिकी के चेहरे की पहचान पहले से ही शुरुआत है घुसना करने के लिए हमारे निजी जीवन में, कई शुरुआत कर रहे हैं सोचने के लिए और अधिक ध्यान देना करने के लिए नैतिक मुद्दों को व्यक्त करने के बारे में चिंता संभावित पूर्वाग्रह के इन एल्गोरिदम. एक ही विचार है कि प्रौद्योगिकी मौजूद कर सकते हैं के बिना किसी भी डिग्री में निवेश उनके पूर्वाग्रहों, बहुत विवादास्पद है । गंभीर संदेह के बारे में उसे डालता है, केवल एक ही तर्क: दक्षता के ऐ जाएगा पर निर्भर करता है कि डेटा में निवेश किया गया था, और इन के बीच में रिकॉर्ड कर सकता है के बारे में जानकारी शामिल किया गया था कि मूल रूप से चित्रित एक पक्षपाती रवैया के आदमी बनाया है जो इस प्रणाली । की प्रगति के साथ विकास की ऐ, बनाने मशीनों है कि वास्तव में कर रहे हैं सक्षम करने के लिए जानने के लिए, हम की जरूरत है विकसित करने के लिए प्रतिबंधात्मक उपायों से बचाने के लिए जब स्थितियों में इन मशीनों के लिए सक्षम हो जाएगा जानने से हमें अधिक से अधिक हम करना उन्हें सिखाने के लिए.

<पी>हालांकि, एक ही हैम को विश्वास है कि उनकी एल्गोरिथ्म पूरी तरह से निष्पक्ष, कम से कम के रूप में ज्यादा के रूप में संभव है. अपने कंप्यूटर प्रणाली केवल interpreterpath के संकेत मानव व्यवहार, कोई बात नहीं किस प्रकार के चेहरे या शरीर के अपने क्षेत्र में देखने के लिए.

"मैं कर रहा हूँ देशी अमेरिकी है, और हम समझते चाहिए कि वहाँ कभी कभी पाए जाते हैं कर सकते हैं कि चीजों बढ़ आसपास के वातावरण. उदाहरण के लिए, आप शुरू कर सकते हैं, तंत्रिका पाने के लिए जब अपने वापस चला जाता है । बहरहाल, मुझे विश्वास है कि इस तरह की तकनीक भविष्य में सक्षम हो जाएगा करने के लिए पूरी तरह से खत्म करने के इस पहलू घबराहट है । यदि आप कुछ गलत कर रहे हैं, तो कंप्यूटर होगा अलर्ट पुलिस है कि आप नहीं कर रहे हैं, कुछ गलत है । व्यक्तिगत रूप से मैं इस मामले में, यह समझ के स्तर में वृद्धि हुई अपनी खुद की सुरक्षा और संरक्षण से पुलिस की बर्बरता, जानते हुए भी कि कंप्यूटर में सक्षम हो जाएगा बाहर ले जाने के लिए इस खतरे के स्तर का आकलन है."

किसी भी मामले में, Hamon नहीं करता है के बारे में देखभाल के परिणामों की व्याख्या डेटा विश्लेषण एल्गोरिथ्म है कि वह बनाया गया है. एक ही समय में, के बावजूद आत्मविश्वास में अपने एल्गोरिथ्म है, वह भी अपनी सीमाओं को पहचानता है. इसलिए, यदि के बारे में बात करने को तैयार निष्कर्ष के आधार पर विश्लेषण, फिर, शोधकर्ता के अनुसार, इस निर्णय से सबसे अच्छा छोड़ दिया है करने के लिए विशेषज्ञों, कानून प्रवर्तन, चिकित्सा और मनश्चिकित्सा.

भविष्य के विकास Jamon कंपनी में चांदी तर्क लैब्स सिर्फ शुरुआत है. और संस्करणों के आवेदन के द्वारा बनाई गई उन्हें एअर इंडिया के द्वारा ही सीमित है मानव कल्पना है । सैम हैम चाहता है अपने उपकरण वास्तव में बहुमुखी और इस्तेमाल किया गया था के लिए विभिन्न मुद्दों को सुलझाने, लेकिन किसी भी तरह के शोधकर्ता वापस खींचती है जहाँ यह सब शुरू किया: निर्माण के प्रीमियम मनोरंजन सामग्री है ।

"कहानी का हिस्सा है, मानव संस्कृति" — कहते हैं Hamon.

अपने काम के माध्यम से वह की खोज की कम से कम एक से परे रेटिंग तत्व के रूप में एक कुंजी के लिए mediaspace.

"लोगों को वास्तव में देखने का आनंद लें, लोगों को बातचीत के साथ एक दूसरे को. यह एक उन चीजों है कि सफलता के लिए एक फार्मूला" — कहते हैंशोधकर्ता.

इस तथ्य के बावजूद है कि समाज में नकारात्मक हो सकता है, अनुभव उन परिवर्तनों कि ऐ वादों में लाने के लिए हमारे जीवन की दृष्टि हैम, ज़ाहिर है, आप पा सकते हैं एक बहुत ही सकारात्मक बात है । जल्दी या बाद में कृत्रिम बुद्धि के आधार पर सभी एकत्र डेटा होगा एक दिन में सक्षम होना करने के लिए हमें का नेतृत्व संशोधित करने के लिए हमारे विचारों के बारे में क्या यह वास्तव में मतलब करने के लिए मानव सकता है. शायद वह में देख सकते हैं, हमें क्या हम पहले कभी नहीं देखा था में दूसरों को या अपने आप में.

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