کمپنیاں مصنوعی ذہانت کے کام میں ایک اسپیڈومیٹر شامل کرنے کی کوشش کیسے کر رہی ہیں؟

مصنف: Roger Morrison
تخلیق کی تاریخ: 25 ستمبر 2021
تازہ کاری کی تاریخ: 21 جون 2024
Anonim
2021 میں دیکھنے کے لیے سب سے اوپر مصنوعی ذہانت کی کمپنیاں | فوربس
ویڈیو: 2021 میں دیکھنے کے لیے سب سے اوپر مصنوعی ذہانت کی کمپنیاں | فوربس

مواد

سوال:

کمپنیاں مصنوعی ذہانت کے کام میں "اسپیڈومیٹر" کیسے شامل کرنے کی کوشش کر رہی ہیں؟


A:

مصنوعی ذہانت میں جدید ترین ترقیوں پر کام کرنے والی کچھ کمپنیاں اپنی حاصل کردہ پیشرفت کا جواز پیش کرنے پر توجہ مرکوز کر رہی ہیں ، اور یہ معلوم ہوتا ہے کہ مصنوعی ذہانت کس طرح وقت کے ساتھ تیار ہوئی ہے۔ ایسی متعدد وجوہات ہیں جن کی وجہ سے کمپنیاں اس قسم کے تجزیے پر عمل پیرا ہیں۔ عام طور پر ، وہ یہ جاننے کی کوشش کر رہے ہیں کہ مصنوعی ذہانت کس حد تک آگئی ہے ، یہ ہماری زندگیوں پر کس طرح لاگو ہوتی ہے ، اور اس سے مارکیٹوں پر کیا اثر پڑے گا۔

کچھ کمپنیاں اپنی مصنوعی ذہانت کی پیشرفت پر ذہنی دباؤ ڈال رہی ہیں اور ان کی نگرانی کر رہی ہیں تاکہ یہ معلوم کریں کہ نئی ٹیکنالوجیز شہری آزادیوں کو کس طرح متاثر کرسکتی ہیں ، یا وہ نئی معاشی حقائق کیسے پیدا کرسکتی ہیں۔ کمپنیوں کے نقطہ نظر پر منحصر ہے ، اس قسم کے تجزیے سے یہ جاننے کی کوشش کی شکل اختیار کی جاسکتی ہے کہ صارف کے اعداد و شمار کس طرح سسٹم کے ذریعے بہہ سکتے ہیں ، یہ جانتے ہیں کہ انٹرفیس کس طرح کام کرے گا ، یا یہ معلوم کریں کہ مصنوعی ذہانت کے اداروں کی کیا صلاحیتیں ہیں اور وہ ان صلاحیتوں کو کس طرح استعمال کرسکتے ہیں۔


جب ان طریقوں کی بات کی جائے تو ، وہ کمپنیاں جو مصنوعی ذہانت کو بینچ مارک کرنے کی کوشش کر رہی ہیں وہ خلاصہ معلومات کو توڑنے پر توجہ مرکوز کرسکتی ہیں - مثال کے طور پر ، ایک وائرڈ آرٹ میں اے آئی انڈیکس پروجیکٹ کا حوالہ دیا گیا ہے ، جہاں رے پیراولٹ جیسے محقق ، جو غیر منفعتی لیب ایس آر آئی انٹرنیشنل میں کام کرتے ہیں ، کام کررہے ہیں مصنوعی ذہانت کے فیلڈ میں کیا ہورہا ہے اس کے تفصیلی سنیپ شاٹ پر۔

پیراولٹ نے اس مضمون میں اس منصوبے کو لینے کے محرک پر تبصرہ کرتے ہوئے ، مضمون میں کہا ہے ، "یہ وہ کام ہے جس کو کچھ کرنے کی ضرورت ہے۔

مصنوعی ذہانت کے بینچ مارکنگ کے کام کرنے کی وضاحت کرتے ہوئے ، کچھ ماہرین یہ بیان کر رہے ہیں کہ انجینئر یا دوسری فریق مصنوعی ذہانت کے منصوبوں کے لئے "سخت جانچ" کرنے کی کوشش کر رہے ہیں ، مثال کے طور پر ، مصنوعی ذہانت کے نظام کو "چال" یا "شکست" دینے کی کوشش کر رہے ہیں۔ اس قسم کی تفصیل واقعتا اس دل کو جاتا ہے کہ کس طرح کمپنیاں مصنوعی ذہانت کی صحیح معنوں میں نگرانی اور تشخیص کرسکتی ہیں۔ اس کے بارے میں سوچنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ وہی قسم کے نظریات کا استعمال کیا جا that جو پروگرامرز ماضی کے اوقات میں لکیری کوڈ سسٹم کو ڈیبگ کرنے کے لئے استعمال کرتے تھے۔


لکیری کوڈ سسٹموں کو ڈیبگ کرنا ان جگہوں کی تلاش کے بارے میں تھا جہاں سسٹم بہتر کام کرے گا - جہاں کوئی پروگرام کریش ہو گا ، جہاں جم جائے گا ، جہاں سست چلا جائے گا ، وغیرہ۔ یہ معلوم کرنا تھا کہ جہاں منطقی غلطیاں رکے گی یا کسی منصوبے کو الجھا دے گی ، جہاں ایک فنکشن صحیح طریقے سے کام نہیں کرے گا ، یا جہاں کچھ غیر ارادی صارف واقعہ ہوسکتا ہے۔

جب آپ اس کے بارے میں سوچتے ہیں تو ، مصنوعی ذہانت کی جدید جانچ ایک بہت ہی مختلف طیارے میں اسی طرح کی کوشش ہوسکتی ہے - کیوں کہ مصنوعی ذہانت کی ٹکنالوجی لکیری سے کہیں زیادہ علمی ہوتی ہے ، یہ جانچ مختلف شکل اختیار کرتی ہے ، لیکن انسان اب بھی "کیڑے تلاش کر رہے ہیں "- ان پروگراموں کے غیر یقینی نتائج برآمد ہوسکتے ہیں ، ایسے طریقے جس سے وہ انسانی اداروں کو انجام دے سکتے ہیں اور اسے نقصان پہنچا سکتے ہیں ،۔ اس کو ذہن میں رکھتے ہوئے ، اگرچہ مصنوعی ذہانت کی پیشرفت کے لئے اسپیڈومیٹر یا بینچ مارک بنانے کے بہت سے مختلف راستے موجود ہیں ، مذکورہ بالا سخت جانچ سے انسانوں کو عام طور پر اس بات کی منفرد بصیرت ملے گی کہ مصنوعی ذہانت کس حد تک آچکی ہے ، اور مزید منفی پیدا کیے بغیر اسے مزید مثبت ترسیلات فراہم کرنے کے لئے کیا کرنا ہے۔