चीजें सीखने वाली मशीनें बिल्कुल नई बात नहीं हैं। बैच फ़ाइल में कुछ निर्देश टाइप करें, और आप अपने कंप्यूटर को आपके द्वारा चलाए जाने वाले कार्यक्रमों के बारे में कुछ भी करने के लिए निर्देश दे सकते हैं। एक वेब कैमरा और चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर प्राप्त करें और आप स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि आपका कंप्यूटर आपके चेहरे को पहचानने में सक्षम है। हालांकि, यहां वर्णित सभी चीजें कंप्यूटर के "विचारों" के नतीजे नहीं हैं। सबसे अच्छा, आज का औसत घरेलू कंप्यूटर सोच का अनुकरण कर सकता है। लेकिन दुनिया भर की टीमों में मशीनों में मानव सोच को पुन: उत्पन्न करने के तरीके विकसित करने, यहां तक ​​कि दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ संयोजन को विकसित करने के तरीके विकसित करने के तरीके विकसित करने के तरीके विकसित करने का एक नया रूप तैयार करने के तरीके विकसित होते हैं जिसमें हम अपने आस-पास की दुनिया को कैप्चर करते हैं।

हालांकि हम में से कई कृत्रिम बुद्धि के प्रभाव से डरते हैं, इसमें कोई संदेह नहीं है कि हर कोई इसे मशीन के विकास के शिखर के रूप में सम्मान में रखता है। हम मशीनों को बनाने के लिए अपने प्रयास में कितने दूर आ गए हैं जो मानव अंतर्ज्ञान और अमूर्त विचार के करीब आ सकते हैं? हम यह देखने जा रहे हैं कि Google ब्रेन टीम क्या कर रही है और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क किस तरह से निकट भविष्य में प्रौद्योगिकी के आधार पर हमारे साथ बातचीत कर सकते हैं।

एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क क्या है?

एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, बस डाला जाता है, एक ऐसी प्रणाली है जो एक एल्गोरिदम का उपयोग करती है जो मनुष्यों को चीजों को सीखने के तरीके से प्रेरित होती है। वर्तमान में, निजी कंप्यूटर आदत की मशीनें हैं। जब तक परिणाम समझ में नहीं आते हैं, भले ही वे इसके अंत तक पहुंच जाएं, वे कठोर रूप से एक ही पंक्ति का पालन करेंगे। उदाहरण के लिए, एक कंप्यूटर सिस्टम जो किसी वेबसाइट पर उपभोक्ता व्यवहार का विश्लेषण करता है, दिखा सकता है कि बड़ी संख्या में विज़िटर प्रत्येक पृष्ठ के ऊपरी दाएं कोने में एक लिंक पर क्लिक करते हैं, लेकिन यह समझा नहीं सकता कि ऐसा क्यों होता है। यह अपने तरीके को कच्चे डेटा से गहराई से निकालने और अर्थपूर्ण रूप से खोने के तरीकों को अनुकूलित नहीं कर सकता है।

एक "सही" कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क उस डेटा को अनुकूलित करने में सक्षम होगा जिस तरह से यह डेटा को उस डेटा के अनुकूल करने के लिए संसाधित करता है जिसके साथ सामना किया जाता है। यह विशेष रूप से ऑडियोविज़ुअल प्रोसेसिंग के साथ उपयोगी है जहां नियम-आधारित प्रोग्रामिंग बहुत अक्षम है। जबकि एक अमेरिकी को बहुत कम समय में ऑस्ट्रेलियाई उच्चारण को समझने में थोड़ी परेशानी होगी, कंप्यूटर को एक ही काम करने में और अधिक परेशानी हो सकती है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क इस तरह से डिजाइन किए गए हैं कि एक कंप्यूटर इस तरह के मतभेदों को समझने में सक्षम हो सकता है कि कैसे ऑस्ट्रेलियाई वैसे ही बोलते हैं - स्वर और उच्चारण में उतार-चढ़ाव उठाकर, संदर्भ बनाते हुए, और किसी अन्य अंतराल को भरकर वाक्य में दी गई जानकारी। सरल प्रोग्रामिंग के साथ ऐसा करना ऐसा लगता है जितना कठिन लगता है।

Google मस्तिष्क क्या है?

Google ब्रेन एक ऐसी परियोजना है जो बड़े पैमाने पर गहरी शिक्षा पर केंद्रित है। इस परियोजना में एक विशाल मात्रा में मशीनरी शामिल है, जिसमें 16, 000 सीपीयू कोर अपने डेटा केंद्रों में एक मशीन बनाने के लिए काम कर रहे हैं जो प्रभावी रूप से "सीखने" और "समझने" की चीजें बना सकते हैं। उपर्युक्त छवि वास्तव में एक "ड्राइंग" है जिसे नेटवर्क बनाया गया है। यह कहीं से भी डिजाइन "प्रतिलिपि" नहीं था; यह बस किसी भी चित्रकार की तरह इसे संक्षेप में बनाया गया था।

इस परियोजना में सबसे उल्लेखनीय उपलब्धियों में से एक बिल्लियों का पता लगाने की नेटवर्क की क्षमता है। आधुनिक दिन के कंप्यूटर आसानी से आपके मनोरंजन के लिए एक बिल्ली के साथ एक वीडियो प्रदर्शित कर सकते हैं, लेकिन वे समझ नहीं सकते कि वे आपको क्या दिखा रहे हैं। कोई भी अपने कंप्यूटर को यह जानने की उम्मीद नहीं करता कि बिल्ली क्या है । फिर भी वे दुनिया भर में प्रतिदिन लाखों बार इन अस्पष्ट छोटे प्राणियों के वीडियो दिखाते हैं, जो उनके अस्तित्व से पूरी तरह से अनजान हैं। जिस कंप्यूटर से आप इसे पढ़ रहे हैं वह शायद एक गौरवशाली इंटरैक्टिव टेलीविजन से अधिक नहीं है। Google एक ऐसी प्रणाली बनाने में कामयाब रहा जो बिल्ली को अभी भी एक छवि में इंगित कर सकता है (बिना किसी बिल्ली के बारे में कोई पूर्व निर्देश नहीं है)। यह एक अद्वितीय उपलब्धि है जो हमें सूचना आयु में एक कदम आगे ले जा सकती है।

तंत्रिका नेटवर्क के लिए आवेदन

कल्पना करें कि आपके साथ रोबोट है जो न केवल आपको काम करने के लिए प्रेरित कर सकता है बल्कि घायल होने पर भी दवा के रूप में कार्य कर सकता है। बस साधारण तथ्य यह है कि एक कंप्यूटर यह समझ सकता है कि जब बिल्ली अन्य वस्तुओं से घिरा हुआ होता है तो इसका मुख्य प्रभाव होता है। आपको थोड़ी देर इंतजार करना पड़ सकता है (16, 000 सीपीयू कोर इस पल में एक छोटी सी जगह में फिट होने के लिए बहुत मुश्किल है), लेकिन इसके आस-पास की त्वचा से घाव को अलग करना (और घाव के प्रकार की पहचान करना) का अर्थ है कि एक "मेडिकल मॉड्यूल" एक रोबोट आपके शरीर पर स्यूचर बनाने में मदद कर सकता है। एक बार जब आप इसके बारे में सोचने के लिए थोड़ा समय लेते हैं, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी की feats का कारण बन सकता है, जिस तरह से हमने नहीं सोचा है कि हम अपने जीवनकाल में देखेंगे। शायद एक दिन अब से बहुत दूर नहीं है हम बाइकिंग दोस्त के साथ रोबोट ले रहे होंगे और उनके साथ फुटबॉल खेलेंगे, सभी जिस तरह से वे अनुकूलित कर सकते हैं और हमारे जैसे ही सीख सकते हैं।

तुम क्या सोचते हो? क्या यह सोचने के लिए अत्यधिक आशावादी है कि हम अपने जीवन में किसी बिंदु पर "बिल्ली डिटेक्टर" से "रोबोट डॉक्टर" तक जा सकते हैं? एक टिप्पणी में नीचे हमें बताओ!