செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் ஆகியவற்றுக்கு என்ன வித்தியாசம்?

கே:

செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் ஆகியவற்றுக்கு என்ன வித்தியாசம்?

ப:

“செயற்கை நுண்ணறிவு, ” “இயந்திர கற்றல்” மற்றும் “ஆழ்ந்த கற்றல்” ஆகிய சொற்கள் கடந்த சில தசாப்தங்களாக தன்னைக் கட்டியெழுப்பிய ஒரு செயல்முறையை விவரிக்கின்றன, ஏனெனில் கணினி கணினி சக்தி, தரவு பரிமாற்றம் மற்றும் பிற தொழில்நுட்ப இலக்குகளில் மகத்தான முன்னேற்றங்களை அடைந்துள்ளது.

உரையாடல் செயற்கை நுண்ணறிவுடன் தொடங்கப்பட வேண்டும், இது மனித சிந்தனை அல்லது மூளை செயல்பாட்டை உருவகப்படுத்த கணினிகள் அல்லது தொழில்நுட்பங்களின் எந்தவொரு திறனுக்கும் ஒரு பரந்த சொல். ஒரு விதத்தில், செயற்கை நுண்ணறிவு ஆரம்பத்தில் தொடங்கியது, எளிய கணினி செஸ் விளையாடும் திட்டங்கள் மற்றும் பிற திட்டங்கள் மனித முடிவெடுக்கும் சிந்தனையையும் பிரதிபலிக்கத் தொடங்கின.

இலவச பதிவிறக்க: இயந்திர கற்றல் மற்றும் அது ஏன் முக்கியமானது

தனிப்பட்ட கணினியின் ஆரம்ப நாட்களிலிருந்து, இணையத்தின் வயது வரை, இறுதியாக கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், மெய்நிகராக்கம் மற்றும் அதிநவீன நெட்வொர்க்குகள் வரை செயற்கை நுண்ணறிவு தொடர்ந்து முன்னேறியது. செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு முக்கிய தொழில்நுட்ப துறையாக பல வழிகளில் வளர்ந்து விரிவடைந்துள்ளது.

செயற்கை நுண்ணறிவின் மைல்கற்களில் ஒன்று இயந்திரக் கற்றலின் தோற்றம் மற்றும் தத்தெடுப்பு ஆகும், இது செயற்கை நுண்ணறிவு இலக்குகளை அடைவதற்கான ஒரு குறிப்பிட்ட அணுகுமுறையாகும்.

செயல்திறன் சூழலில் சில முடிவுகளை எடுப்பதில் கணினி மென்பொருளை மேம்படுத்துவதற்கு இயந்திர கற்றல் அதிநவீன வழிமுறைகள் மற்றும் நிரல்களைப் பயன்படுத்துகிறது. 1970 கள் மற்றும் 1980 களின் கையால் குறியிடப்பட்ட நிரல்களைப் போலவே, ஒரு கணினியை மீண்டும் மீண்டும் செய்ய ஒரு கணினியை நிரலாக்கப்படுவதற்கு பதிலாக, இயந்திர கற்றல் ஹியூரிஸ்டிக்ஸ், நடத்தை மாடலிங் மற்றும் பிற வகை கணிப்புகளைப் பயன்படுத்தத் தொடங்குகிறது. அதன் முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்துவதற்கும் காலப்போக்கில் உருவாகுவதற்கும் தொழில்நுட்பம். ஸ்பேம் மின்னஞ்சலை எதிர்த்துப் போராடுவதற்கும், ஐபிஎம் வாட்சன் போன்ற செயற்கை நுண்ணறிவு ஆளுமைகளை செயல்படுத்துவதற்கும், செயற்கை நுண்ணறிவு இலக்குகளை பிற வழிகளில் அடைவதற்கும் இயந்திர கற்றல் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது.

ஆழ்ந்த கற்றல், இயந்திர கற்றலை உருவாக்குகிறது. பணிகளில் தொழில்நுட்பங்களைப் பயிற்றுவிக்க செயற்கை நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களைப் பயன்படுத்துவது போன்ற உயர் மட்ட சுருக்கங்களை இயக்க வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவது ஆழமான கற்றலை வல்லுநர்கள் விவரிக்கின்றனர். உண்மையான மனித மூளை செயல்பாட்டை மாதிரியாகக் கொண்டு, செயற்கை முடிவெடுக்கும் அல்லது பிற அறிவாற்றல் வேலைகளுக்குப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் ஆழ்ந்த கற்றல் இயந்திரக் கற்றலை அடுத்த கட்டத்திற்கு எடுத்துச் செல்கிறது.

அதிநவீன சப்ளை சங்கிலி உகப்பாக்கம் திட்டங்கள், ஆய்வக உபகரணங்கள் திட்டங்கள் மற்றும் பிற எதிர்மறை நெட்வொர்க் போன்ற பிற கண்டுபிடிப்புகள் போன்ற எடுத்துக்காட்டுகள் மூலம் ஆழமான கற்றல் நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது, அங்கு இரண்டு எதிரெதிர் நெட்வொர்க்குகள், ஒரு உருவாக்கும் மற்றும் பாகுபாடான நெட்வொர்க், ஒருவருக்கொருவர் மனிதனை மாதிரியாகக் கொண்டு செயல்படுகின்றன பாகுபாட்டின் சிந்தனை செயல்முறைகள். இந்த குறிப்பிட்ட வகை ஆழமான கற்றல் பட செயலாக்கம் மற்றும் பிற பயன்பாடுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படலாம்.

யதார்த்தம் என்னவென்றால், ஆழ்ந்த கற்றல் செயற்கை நுண்ணறிவை “வலுவான AI” என்று வல்லுநர்கள் கருதும் விஷயங்களுக்கு நெருக்கமாக செலுத்துகிறது, இது செயற்கை நுண்ணறிவு பல மனித சிந்தனை செயல்பாடுகளை பிரதிபலிக்கும் திறனைக் கொண்டுள்ளது. இந்த வளர்ந்து வரும் தொழில்நுட்பங்களை எவ்வாறு திறம்பட கையாள்வது மற்றும் கணினிகள் நாம் செய்யும் அதே வழிகளில் சிலவற்றை நினைக்கும் உலகத்தை எவ்வாறு பராமரிப்பது என்பது பற்றிய குறிப்பிடத்தக்க விவாதத்திற்கு இது வழிவகுக்கிறது.