Artificial Intelligence – A Little Less Artificial, A Lot More Intelligent

जेव्हा आपण एआय चा विचार करतो तेव्हा आपल्यापैकी बहुतेक विज्ञान कल्पित चित्रपटांचा विचार करतात जेथे रोबोट आपल्याला अन्न तयार करण्यास आणि घरातील कामे करण्यास मदत करतात. आम्ही तिथे नाही परंतु नियमितपणे वापरल्या जाणार्‍या उपकरणांमधून स्वयंचलितकरण आणि बुद्धिमत्तेची काही आरंभिक चिन्हे पाहिली आहेत.

आज जेव्हा आम्ही Amazonमेझॉनच्या अलेक्झाला त्याच्या कार्टमध्ये उत्पादने आणि Google चीनी सहाय्यकांना सर्वोत्तम चीनी रेस्टॉरंट्स शोधण्यासाठी सांगत असतो, तेव्हा आम्ही एआय च्या मदतीने एआयशी संवाद साधत आहोत, ज्यामुळे वेबसाइट्सला आमच्यात काय हवे आहे याचा अंदाज येऊ शकतो.

भविष्य शक्य आहे. अशीही सॉफ्टवेअर आहेत जी आपल्या सभोवतालच्या गोष्टी ओळखू शकतात आणि सिरी आणि कोर्ताना सारख्या व्हॉईस सहाय्यकांना आमच्या व्हॉईस आज्ञा समजतात.

एआय आमची मशीन मानवी वागणूक दर्शविण्यासाठी प्रशिक्षण देत आहे. फोन चेहर्यावरील ओळख, आम्हाला कॉल केलेले उत्तर आणि आपल्या मागील वापराच्या अनुसार सेट करु शकतो. आणि अशाच प्रकारे, हे आपल्याला एआय सक्षम कसे करते याची कल्पना देते. आपण एआय आणि तो कोणत्या मार्गाने जातो हे समजून घेण्याचा प्रयत्न करूया.

एआयने कसे शिकवले

एआय किंवा मशीन लर्निंगची मुख्य प्रक्रिया कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क आहे. माहिती एक्सचेंजच्या वेगवेगळ्या थर असलेल्या मानवी मेंदूंप्रमाणेच ही नेटवर्क एकमेकांशी माहिती सामायिक करणार्‍या परस्पर जोडलेल्या अल्गोरिदमांवर आधारित आहेत.

जेव्हा एआयला काहीतरी नवीन ओळखणे किंवा शिकावे लागते, तेव्हा ते त्याच्या वैशिष्ट्यांद्वारे जाते. या अल्गोरिदममधील माहिती लोड प्रशिक्षण दरम्यान, तंत्रिका नेटवर्क परिणाम इच्छित परिणामांच्या अगदी जवळ येईपर्यंत संलग्न डेटा वेळोवेळी बदलतो.

मांजरीचा विचार करा. अर्थात, मानव म्हणून, आम्ही मांजरीचे लक्षण जसे की कान, लहान नाक आणि लहान शेपटी वापरतो. तथापि, संगणक मानवी सारख्या वैशिष्ट्यांशी कनेक्ट होऊ शकत नाहीत.

जेव्हा जेव्हा एआयला एखादी प्रतिमा ओळखावी लागते तेव्हा ती मुख्यतः बाह्य थरासाठी दिसते आणि नंतर विशिष्ट वैशिष्ट्ये आणि आकार शोधण्यासाठी कार्य करते. त्यानंतर गोळा केलेला डेटा अंतिम परिणाम निश्चित होईपर्यंत मज्जासंस्थेच्या नेटवर्कमधील माहितीसह पास केला जातो आणि त्याशी जुळविला जातो.

प्रतिमांसह एआय सामान्यत: पारंपारिक पद्धत घेते ज्यात प्रतिमा गुणधर्म थेट तंत्रिका नेटवर्कवर अपलोड केले जातात. परंतु जेव्हा आम्ही सिरी, कोर्टना किंवा Google सहाय्यक सारख्या व्हॉईस सहाय्यकांचा वापर करतो तेव्हा गोष्टी अगदी भिन्न प्रकारे कार्य करतात.

हे सॉफ्टवेअर पुनरावृत्ती न्यूरल नेटवर्कचे अनुसरण करतात, जेथे व्हॉईस कमांड तात्पुरते अंतर्गत मेमरीमध्ये संग्रहित केल्या जातात. या व्हॉईस कमांड्स नंतर तंत्रिका नेटवर्कद्वारे प्रक्रिया केल्या जातात, जे संघटित लोकांशी संबंधित असतात. शेवटच्या निकालासाठी ठेवा.

अग्रगण्य न्यूरल नेटवर्क कोणती आहेत?

आधुनिक तंत्रज्ञान आणि सेवांमध्ये एआय महत्वाची भूमिका निभावत आहे, सर्व मोठ्या टेक कंपन्या मजबूत एआय नेटवर्क विकसित करण्यासाठी लढत आहेत. अ‍ॅमेझॉन वेब सर्व्हिसेस आणि गूगल सारखे प्रमुख मेघ प्लॅटफॉर्म क्लाऊड स्टोरेजवर आवश्यक पायाभूत सुविधा प्रदान करीत आहेत. स्पष्ट कार्यप्रदर्शनासाठी प्रशिक्षण साधने आणि डिव्हाइसकरिता मोठा डेटा क्लाऊड.

Google ने अलीकडेच टेन्सरफ्लो नेटवर्कवर प्रवेश उघडला आहे, जो विकासकांना मोठ्या डेटा वेअरहाउस आणि एआय विकास साधने शोधण्याची परवानगी देतो. त्याचप्रमाणे Amazonमेझॉनचे Amazonमेझॉन सेजमेकर नावाचे स्वतःचे चे मज्जासंस्था देखील आहे, जे चालविलेल्या उपकरणांमध्ये मोठ्या प्रमाणात वापरले जाते.

ओपनएआय सारखी मुक्त-स्रोत नेटवर्क देखील आहेत जी विकसकांना एआय विकासासाठी माहिती आणि साधनांमध्ये प्रवेश देतात.

तंत्रिका नेटवर्कसाठी अनुप्रयोग कसे उपयुक्त आहेत

एआय बरेच दिवसांपासून आहे आणि सामान्यत: इन-फ्लाइट पायलट सिस्टम आणि फॅक्टरी ऑटोमेशन यासारख्या जटिल तंत्रज्ञानामध्ये वापरला जातो. तथापि, हे २०१ after नंतर वापरकर्त्यांसाठी अधिक प्रवेशयोग्य आहे. बहुधा कृत्रिम तंत्रिका तंत्रज्ञान आणि सेन्सर्समुळे सतत माहितीची देवाणघेवाण होते.

Google चे टेन्सरफ्लो नेटवर्क वापरुन, Google लेन्स सारखे अनुप्रयोग आपल्या जवळील वस्तू ओळखण्यात सक्षम असतात आणि आपण खरेदी केलेल्या वेबसाइटवर ते देखील जाऊ शकतात.

इतर फोटो, जसे की Google Photos, ऑब्जेक्ट्स आणि अगदी लोक ओळखण्यासाठी वापरकर्त्यांची फोटो लायब्ररी स्कॅन करतात. पुढील वेळी आपण तत्सम वस्तू किंवा लोकांच्या आसपासचे फोटो क्लिक करता तेव्हा अ‍ॅप स्वयंचलितपणे समान अल्बम तयार करण्याचा प्रयत्न करेल.

आमच्या बर्‍याच ऑनलाइन शॉपिंग अनुभवांमध्ये एआय सहभागी आहे. वेबसाइट सातत्याने वापरकर्त्याच्या शोधांशी, त्यांच्या खरेदीच्या नमुन्यांशी जुळतात आणि त्यांना पाहिजे असलेल्या उत्पादनांची शिफारस करण्याचा प्रयत्न करतात. ते या वेबसाइटना नवीन ट्रेंडचे विश्लेषण करण्यास आणि ऑनलाइन शॉपिंगला एक चांगला अनुभव बनविण्यात मदत करतात.

एआयने देखील करमणूक उद्योगात मजबूत एकीकरण दर्शविले आहे. जेव्हा आम्ही एखाद्या विशिष्ट श्रेणीचे YouTube ब्राउझ करतो किंवा व्हिडिओ पाहतो तेव्हा एआय आमच्या ब्राउझिंग नमुन्यांचे विश्लेषण करण्याचा प्रयत्न करेल आणि बर्‍याचदा तत्सम व्हिडिओंद्वारे आमचे मुख्यपृष्ठ भरते.

नेटफ्लिक्स सारख्या व्हिडिओ स्ट्रीमिंग प्लॅटफॉर्मवर देखील वापरकर्त्यांकरिता लायब्ररी तयार केली जातात जे बहुधा त्यांच्याकडे पाहिलेल्या सामग्रीचे विश्लेषण करतात.

Related Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *