നോഷ് ടെക്നോളജീസിന്റെ സഹസ്ഥാപകനും ചീഫ് സയന്റിസ്റ്റും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് / റോബോട്ടിക്സിൽ എംഐടി അണ്ടർ 35 (യൂറോപ്പ്), വോക്സൻ സർവകലാശാലയിലെ പ്രാക്ടീസ് പ്രൊഫസർ (എഐ / എംഎൽ) എന്നിവരാണ് സോംദീപ് ഡേ.

21-ാം നൂറ്റാണ്ടിന്റെ ഉദയം ഡിജിറ്റൽ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളുടെയും അവയുടെ പരിവർത്തന ശക്തിയുടെയും ഉയർച്ചയ്ക്ക് തുടക്കമിട്ടു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്) പോലെ അത്ഭുതവും ജിജ്ഞാസയും സംവാദവും മറ്റൊന്നും ഉളവാക്കിയിട്ടില്ല. ഞങ്ങൾ 2023 ലേക്ക് കടക്കുമ്പോൾ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ സർവവ്യാപി എന്നത്തേക്കാളും പ്രകടമാണ്. എന്നാൽ ഇന്നത്തെ സാഹചര്യത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്താണ്, സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതം പോലുള്ള മറ്റ് സാങ്കേതിക അത്ഭുതങ്ങളിൽ നിന്ന് ഇതിനെ എങ്ങനെ വേർതിരിച്ചറിയാം?

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മനസ്സിലാക്കുക

അതിന്റെ കാതലായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് യന്ത്രങ്ങളിൽ മനുഷ്യ ബുദ്ധിയെ അനുകരിക്കാനോ പകർത്താനോ ഉള്ള ശ്രമമാണ്. യുക്തിചിന്ത, പ്രശ്നപരിഹാരം, ഭാഷ മനസ്സിലാക്കൽ, പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയൽ, അനുഭവത്തിൽ നിന്ന് പഠിക്കൽ – മനുഷ്യബുദ്ധി സാധാരണയായി ആവശ്യമുള്ള ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ശ്രമമാണിത്. എന്നാൽ 2023 ലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മനുഷ്യന്റെ അറിവ് ആവർത്തിക്കുന്നതിൽ മാത്രമായി പരിമിതപ്പെടുന്നില്ല. വ്യത്യസ്ത പ്രശ്നങ്ങളിലും വെല്ലുവിളികളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന നിരവധി ഉപ-ഡൊമെയ്നുകളുള്ള വിശാലമായ മേഖലയായി ഇത് വളർന്നു. 2023 ൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ചില ഉപമേഖലകൾ:

1. മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ): ആധുനിക ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ നട്ടെല്ല്. വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാതെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് യാന്ത്രികമായി പഠിക്കാനുള്ള കഴിവ് ഇത് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു. പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനുമുള്ള പഠിപ്പിക്കൽ യന്ത്രങ്ങളായി ഇതിനെ ചിന്തിക്കുക.

2. നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി): സ്വാഭാവിക ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് കമ്പ്യൂട്ടറുകളും മനുഷ്യരും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ വോയ്സ് ആക്ടിവേറ്റഡ് അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, ഭാഷാ വിവർത്തന ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവ പ്രധാനമായും എൻഎൽപിക്ക് കീഴിൽ വരുന്നു.

3. റോബോട്ടിക്സ്: ഫിസിക്കൽ റോബോട്ടുകളുമായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന ഒരു മൾട്ടിഡിസിപ്ലിനറി ഫീൽഡ്, യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങളിൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ അവരെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

4. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ: വിഷ്വൽ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യാഖ്യാനിക്കാനും തീരുമാനിക്കാനും യന്ത്രങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ മുതൽ മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സ് വരെ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ വലിയ മുന്നേറ്റം നടത്തുന്നു.

5. ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളും Deep Learning വും: മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടനയിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട്, ഇവ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത അൽഗോരിതങ്ങളാണ്. ഇമേജുകളും വോയ്സ് കമാൻഡുകളും പോലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവ് അവർ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു.

6. വിജ്ഞാന പ്രാതിനിധ്യം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ അടിസ്ഥാനം, ഈ ഉപമേഖല ഒരു യന്ത്രത്തിന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന രൂപത്തിൽ ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നു. ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റത്തിന് നൽകിയ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി യുക്തിസഹമായി ചിന്തിക്കാനും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും കഴിയുന്ന മാർഗമാണിത്. ഈ ഡൊമെയ്നിലെ സാങ്കേതികതകളിൽ പലപ്പോഴും സെമാന്റിക് നെറ്റ് വർക്കുകൾ, ഓന്റോളജികൾ, ലോജിക് സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

അതിനാൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ജിഗ്സായിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് എവിടെയാണ് യോജിക്കുന്നത്?

മെഷീൻ ലേണിംഗ്: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഹൃദയം

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഉപമേഖലകളിൽ ഏറ്റവും നിർണായകമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. എഐയിലെ മിക്കവാറും എല്ലാ മുന്നേറ്റങ്ങളും, അത് എൻഎൽപിയിലോ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനിലോ ആകട്ടെ, അവയുടെ പുരോഗതി എംഎല്ലിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത സാങ്കേതികവിദ്യകളോട് കടപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ധാരാളം ഡാറ്റ നൽകുന്നതിലൂടെ, എം എൽ മോഡലുകൾ ‘പഠിക്കുകയും’ പരിണമിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, കാലക്രമേണ അവരുടെ പ്രവചനങ്ങളോ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളോ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഡാറ്റയുടെ വിവിധ ഘടകങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ എംഎല്ലിന്റെ ഉപവിഭാഗമായ ഡീപ് ലേണിംഗ് നിരവധി പാളികളുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (അതിനാൽ ‘ഡീപ്’) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇന്ന് നാം സാക്ഷ്യം വഹിക്കുന്ന അതിശയകരമായ കൃത്യമായ ഇമേജ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് പിന്നിലെ മാന്ത്രികതയാണിത്. എന്നിരുന്നാലും, സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ മറ്റെല്ലാ കാര്യങ്ങളെയും പോലെ, പദങ്ങൾ പലപ്പോഴും ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാകുന്നു. ‘സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങളും’ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് അത്തരമൊരു ആശയക്കുഴപ്പം.

സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങളും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും: ഇരുവരെയും വേർതിരിക്കൽ

ചുരുക്കത്തിൽ, ഓരോ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റവും അൽഗോരിതങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് – ഒരു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള നടപടിക്രമങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സൂത്രവാക്യങ്ങൾ. സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങൾ, മറുവശത്ത്, സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന നൂതനവും കാര്യക്ഷമവുമായ അൽഗോരിതങ്ങളാണ്, പക്ഷേ അനുഭവത്തിൽ നിന്ന് ‘പഠിക്കണമെന്നില്ല’. കാലക്രമേണ പരിണമിക്കുന്നതിനുപകരം ഒരു ദൗത്യം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട നിർദ്ദേശങ്ങളോടെ അവ മുൻകൂട്ടി പ്രോഗ്രാം ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു കാലാവസ്ഥാ പ്രവചന മോഡൽ ഒരു സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതമായി കാണാൻ കഴിയും. മുമ്പ് കണ്ട പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇത് മഴ പ്രവചിച്ചേക്കാം. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത കാലാവസ്ഥാ മോഡൽ തുടർച്ചയായി പഠിക്കുകയും ഓരോ പുതിയ ഡാറ്റാ ഇൻപുട്ടും ഉപയോഗിച്ച് അതിന്റെ പ്രവചനങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുകയും ഒരു മനുഷ്യ അല്ലെങ്കിൽ ലളിതമായ അൽഗോരിതം അവഗണിച്ചേക്കാവുന്ന പുതിയ പാറ്റേണുകൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യും.

സിംബയോസിസ്: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പുരോഗതിക്ക് ആക്കം കൂട്ടുന്ന സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതം

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ പുരോഗതിയിൽ സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഒരു അവിഭാജ്യ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള അടിത്തറയായി അവ പലപ്പോഴും പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് വിവരണം അവർ എങ്ങനെ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നു:

1. കാര്യക്ഷമത: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഒരു സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതത്തിന്റെ കൃത്യതയില്ലാതെ, ഇത് ഡാറ്റാ മേസിൽ നഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം. സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങൾ ജോലികൾ കാര്യക്ഷമമായി നിർവഹിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

2. പ്രത്യേക ജോലികൾ: എല്ലാ പ്രശ്നങ്ങൾക്കും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ പഠന കഴിവുകൾ ആവശ്യമില്ല. ചിലപ്പോൾ, നന്നായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതം പ്രത്യേക ജോലികൾക്ക് പര്യാപ്തവും വിഭവ ഫലപ്രദവുമാണ്.

3.AI പരിശീലനം: മെഷീൻ ലേണിംഗ്, പ്രത്യേകിച്ച് മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം, പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് ആവശ്യമാണ്. സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഈ ഡാറ്റ പ്രീപ്രൊസസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കും, ഇത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകൾക്ക് പഠിക്കാൻ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

4. വിടവ് നികത്തൽ: ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റം വിന്യസിക്കുന്നത് വിഭവ-തീവ്രമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങൾ മധ്യനിരയായി വർത്തിക്കുന്നു, സങ്കീർണ്ണമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഓവർഹെഡുകൾ ഇല്ലാതെ നൂതന പരിഹാരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഒരു കാഴ്ച

2023 ലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ലാൻഡ്സ്കേപ്പ് പുതുമകൾ നിറഞ്ഞതാണ്, ആരോഗ്യസംരക്ഷണം മുതൽ ധനകാര്യം വരെയും അതിനപ്പുറവും മേഖലകളിൽ വിപ്ലവത്തിന്റെ വാഗ്ദാനങ്ങൾ നൽകുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഈ പരിണാമത്തിന്റെ ഹൃദയഭാഗത്ത് തുടരുന്നു, അതിന്റെ വേരുകൾ വിവിധ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപമേഖലകളുമായി ഇഴചേർന്നിരിക്കുന്നു. പിന്നെ, അടിത്തറ

ഈ വിശാലമായ ഘടന സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങളാണ്, പ്രക്രിയകളെ കാര്യക്ഷമമാക്കുകയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന നായകന്മാർ.

ഉപസംഹാരമായി, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം നിർണായകമാണെങ്കിലും, അവരുടെ പങ്കാളിത്തമാണ് നമ്മുടെ ഭാവിയെ ശരിക്കും രൂപപ്പെടുത്തുന്നത്. ഡിജിറ്റൽ യുഗം വളരുമ്പോൾ, ഈ സഹജീവി ബന്ധം നിസ്സംശയമായും നിരവധി മുന്നേറ്റങ്ങളെ നയിക്കും, മുമ്പ് സയൻസ് ഫിക്ഷൻ മേഖലയിലേക്ക് തരംതാഴ്ത്തപ്പെട്ട വഴികളിൽ നമ്മുടെ ജീവിതത്തെ മെച്ചപ്പെടുത്തും.