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मशीन लर्निंग और AI के बीच अंतर क्या है?


2018 के दौरान, आपने शायद सोशल मीडिया पोस्ट की टिप्पणियों में, Youtube से, या लेखकों के टुकड़ों के रूप में इन buzzwords को बातचीत के दौरान लगातार सुना और देखा होगा।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग हर किसी की जुबान पर है और अच्छे कारण के लिए भी।

शोधकर्ताओं ने एआई के क्षेत्र में जबरदस्त बढ़त बनाई है और इस प्रगति ने आपके दैनिक जीवन को प्रभावित किया है चाहे वह नवीनता के लिए हो या व्यावहारिक कारणों से।

हालांकि यह लेख इसे और अधिक विस्तार से तोड़ देगा, संक्षेप में, एआई कोई भी तकनीक है जो मानव बुद्धि के समान कुछ भी दिखाती है। अपनी किसी भी पसंदीदा साइंस-फाई फिल्म के बारे में सोचें।

हालाँकि, ML या मशीन लर्निंग AI का सबसेट है जो निर्णय लेने के लिए डेटा से गणितीय मॉडल का उपयोग करता है।

मशीनों का उदय: एआई का संक्षिप्त इतिहास

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया में किसी भी गहराई में जाने से पहले, विषयों के संक्षिप्त इतिहास को देखना चाहिए।

एआई के साथ एक आकर्षण रहा है जो सभी तरह से यूनानियों के पास वापस जाता है, उनके साथ उन यांत्रिक लोगों का वर्णन करता है जो पुरुषों की तरह चल सकते हैं और सोच सकते हैं।

हालांकि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए ऐतिहासिक समय पर पहला पड़ाव दूसरा विश्व युद्ध है।

WWII, जीनियस के दौरान, कंप्यूटर वैज्ञानिक एलन ट्यूरिंग ने असंभव जर्मन बलों एनिग्मा कोड को क्रैक करने के लिए काम किया, जो संचार का एक रूप है जो संदेशों को सुरक्षित रूप से भेजने और हमलों की योजना बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।

कोड को समझने के लिए, ट्यूरिंग ने बॉम्बे मशीन बनाई। यह मशीन "बुद्धिमान" थी और आखिरकार कोड को सीखने में सक्षम थी।

ट्यूरिंग मशीन ने आज एमएल और एआई की नींव रखी है। अनुसरण करने के दशकों से, शोधकर्ता सैन्य और वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए कंप्यूटर खुफिया की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए उत्सुक थे।

एआई प्रोग्रामिंग भाषा के निर्माण से, एलआईएसपी, 60 के दशक में 90 के दशक में आईबीएम के डीप ब्लू के अंतिम निर्माण के लिए, इन सभी घटनाओं ने आज आपके द्वारा ज्ञात एआई के लिए रूपरेखा तैयार की है।

मशीन लर्निंग

तो, वास्तव में मशीन सीखना क्या है? शुरुआत के लिए, एमएल उतना दूर नहीं है जितना आप सोचते हैं।

आपके द्वारा प्रतिदिन बेहतर अनुभव बनाने के लिए आप प्रतिदिन शामिल किए गए ML का उपयोग करने वाले उपकरण Google आपके डेटा का उपयोग विज्ञापन को अनुकूलित करने के लिए भी करता है। यहां तक ​​कि आपका प्रिय नेटफ्लिक्स एमएल का उपयोग करता है जो आपको देखना चाहिए कि सिफारिशें करें।

एमएल भविष्यवाणी करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा से सीखता है। "मशीन लर्निंग एल्गोरिदम व्यापक रूप से कार्यरत हैं और दैनिक रूप से सामना किया जाता है।"

"एक उत्पाद या वॉयस रिकग्निशन सॉफ़्टवेयर खरीदते समय उदाहरण आपकी स्वचालित आवाज़ें हैं, जो आपकी आवाज़ के अनुकूल हैं," मास्ट्रिच विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं का कहना है।

मशीन लर्निंग कैसे काम करती है?

मशीन लर्निंग "सीखता है" का उपयोग करते हुए, एक शब्द से जिसे आपने शायद बहुत सारे "तंत्रिका नेटवर्क" के आसपास फेंक दिया सुना है। तंत्रिका नेटवर्क वह जगह है जहां मशीन लर्निंग किसी स्थिति के संभावित परिणाम को निर्धारित करने के लिए डेटा के एक बड़े सेट से "सीखता है और प्रशिक्षित करता है"।

अत्यधिक जटिल होने के बिना, तंत्रिका नेटवर्क वे हैं जहां एक कंप्यूटर किसी व्यक्ति या जानवर को एक छवि की पहचान करने या यहां तक ​​कि भाषा का अनुवाद करने का तरीका जानने के लिए हजारों घंटों के लिए सीखेगा।

फिर भी, इस प्रक्रिया के लिए एक मानव स्पर्श की आवश्यकता होती है यानी भारी उठाने का अधिकांश कार्य करने वाला प्रोग्रामर। एमएल मूल रूप से डेटा के बड़े सेट का उपयोग कर रहा है, संभावित परिणामों पर पूर्वानुमान बनाने के लिए प्रशिक्षण के घंटे।

कृत्रिम होशियारी

जब मशीन लर्निंग "जीवन में आता है" और सरल प्रोग्रामिंग से आगे बढ़ता है और सबसे बुनियादी स्तर पर भी लोगों के साथ प्रतिबिंबित और बातचीत कर सकता है, तो यह वह जगह है जहां एआई खेल में आता है।

आप शायद मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शर्तों से भ्रमित हो जाते हैं क्योंकि इनका उपयोग परस्पर किया जाता है।

एआई एमएल से परे कदम है, फिर भी एआई को निर्णय लेने और प्रतिबिंबित करने के लिए एमएल की आवश्यकता है। एआई का उपयोग करता है जो उसने एमएल से खुफिया जानकारी प्राप्त करने के लिए प्राप्त किया है, उसी तरह एक मानव लगातार अपने आसपास के वातावरण का अवलोकन कर रहा है और बुद्धिमान निर्णय ले रहा है।

एआई खुफिया या ज्ञान की ओर जाता है और अंतिम लक्ष्य दुनिया भर में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए प्राकृतिक बुद्धिमत्ता का अनुकरण करना है।

आने वाली AI क्रांति दुनिया की कुछ सबसे कठिन चुनौतियों से निपट सकती है।

एआई के स्तर

तीन मूल प्रकार कृत्रिम संकीर्ण बुद्धि (A.N.I.), कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (A.G.I), और कृत्रिम अधीक्षण (A.S.I.) हैं।

एएनआई वाले उपकरण पहले से मौजूद हैं: आप उन्हें वीडियो गेम और वित्तीय बाजारों में पा सकते हैं। इससे भी अधिक, आज का बहुत सारा ढाँचा ANI पर निर्भर है।

हालांकि, एजीआई एआई है जो निर्णय लेने और यहां तक ​​कि दैनिक कार्यों को करने के लिए मनुष्यों के साथ-साथ सोच भी सकता है। हालांकि एआई के इस स्तर की ओर बहुत शोध चल रहा है, लेकिन समाज अभी भी इस उपलब्धि से दशकों दूर है।

यदि आप AI सुरक्षा के बारे में चिंतित नहीं हैं, तो आपको होना चाहिए। उत्तर कोरिया की तुलना में बहुत अधिक जोखिम। pic.twitter.com/2z0tiid0lc

- एलोन मस्क (@elonmusk) 12 अगस्त, 2017

अंतिम स्तर, एएसआई, वह है जो अधिकांश शोधकर्ता समाज के लिए भय और आकांक्षा दोनों हैं। एक बार जब एआई एजीआई पहुंचता है, तो एक मौका है कि ये बुद्धिमान कंप्यूटर एक-दूसरे पर सुपर इंटेलिजेंट बनने के लिए निर्माण करेंगे, जो किसी भी मानव को बुद्धिमत्ता से परे कर देगा।

भविष्य के लिए

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग दोनों ही आने वाले समाज के लिए जरूरी होंगे। आप जितना सोचते हैं उससे कहीं अधिक इन उपकरणों पर निर्भर हैं।

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दोनों को समझना तेजी से बदलती दुनिया और कुछ ऐसे उपकरणों को समझना महत्वपूर्ण होगा जिन्हें आप हर दिन इस्तेमाल करते हैं।


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