5 कमाल की बातें Google के DeepMind AI पहले ही कर सकते हैं

• प्रौद्योगिकी समझाया

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रांति डरावनी और रोमांचक दोनों हो सकती है। इसके बावजूद, हमने इस धारणा में हमेशा सुरक्षित महसूस किया है कि कुछ निश्चित कार्य और कार्य हैं जो केवल मनुष्य ही कर सकते हैं।

लेकिन Google की दीपमाइंड एआई की उपलब्धियों की तुलना में यह कुछ भी अधिक प्रश्न में नहीं लाता है, जो प्रत्येक दिन नई और अभूतपूर्व चीजों को पूरा करता हुआ प्रतीत होता है। आइए नज़र डालते हैं कुछ ऐसी चीज़ों पर जो इस उन्नत AI ने हासिल की हैं जो हममें से कई लोगों ने कभी नहीं देखीं।

दीपमिन्द क्या है?

डीपमाइंड गूगल की सहायक कंपनी है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और गहन सुदृढीकरण मशीन सीखने पर केंद्रित है। (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस नहीं है? क्या इंटेलिजेंट, सेंडिव रोबोट दुनिया भर में जाने वाले हैं? आज नहीं - और शायद कभी नहीं। और पढ़ें) जबकि कंपनी के AI ने दुनिया का ध्यान खींचा। जब इसके अल्फ़ा गो एआई ने गो के पेशेवर (मानव) विश्व चैंपियन द एआईज़ विनिंग: 5 टाइम्स व्हेन कंप्यूटर्स बीट ह्यूमन द एज़ विनिंग: 5 टाइम्स व्हेन कम्प्यूटर्स बीट ह्यूमन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को हराया। वास्तव में, कंप्यूटर अब सबसे अच्छे और उज्ज्वल दिमागों को हरा रहे हैं जो मानवता पेश कर सकती है। हमारे लिए उसके क्या मायने हैं? 2015 में और अधिक पढ़ें, इसके उद्देश्य और लक्ष्य बोर्ड गेम में मनुष्यों को पीछे छोड़ते हैं।

इसके एआई एल्गोरिदम का गहन सुदृढीकरण सीखने का उपयोग अनुसंधान और अनुप्रयुक्त संदर्भों दोनों में किया गया है। हर साल, नई प्रगति को कंपनी के एआई के लिए धन्यवाद दिया जाता है जो तेजी से जटिल क्षमताओं का विकास कर रहा है।

उल्लेखनीय बातें दीपमिन्द कर सकते हैं

अब तक, दीपमाइंड के एआई ने चिकित्सा उद्योग, Google के एंड्रॉइड व्यवसाय और Google द्वारा अन्य सामान्य AI प्रयोगों के उद्देश्यों को पाया है। यहाँ इसकी उल्लेखनीय उपलब्धियाँ पाँच हैं।

1. DeepMind AI ने खुद को चलना सिखाया

DeepMind के AI से आने वाले सबसे स्थायी दृश्यों में से एक एक वीडियो है जिसमें DeepMind न्यूरल नेटवर्क को दर्शाया गया है कि कैसे चलना है।

एआई को टॉर्क-नियंत्रित आभासी निकायों के लिए पैरामीटर दिए गए थे, जिसमें शरीर की जोड़ों की संख्या, अंगों की स्वतंत्रता की डिग्री और एक आभासी वातावरण में पार करने के लिए आवश्यक बाधाएं शामिल थीं। इन वातावरणों को कई प्रकार की बाधाएं जैसे बाधा या अंतराल के साथ प्रक्रियात्मक रूप से उत्पन्न किया गया था।

सिखाया जा रहा है कि इन बाधाओं को कैसे पार किया जाए, एआई को खरोंच से सीखने की जरूरत है कि कैसे अपनी दुनिया के माध्यम से आगे बढ़ना और पैंतरेबाज़ी करना है। इस सीमित जानकारी के साथ, AI ने खुद को सिखाया कि विभिन्न निकायों में कैसे चलना है - एक humanoid, द्विपाद और चार-पैर वाला शरीर।

इसने न केवल चलना और दौड़ना सीखा, बल्कि यह अपने आभासी वातावरण में बाधाओं से भी सफलतापूर्वक निपट सकता था - जैसे अंतराल पर कूदना और चढ़ाई करना। यह देखने के लिए अविश्वसनीय रूप से मनोरंजक था क्योंकि यह अपने अंगों के कुछ आविष्कारशील उपयोगों के साथ आया था।

2. DeepMind का AI अपनी खुद की इमेज बना सकता है

डीपमाइंड एआई द्वारा विकसित एक पेचीदा क्षमता कुछ भी नहीं से अपनी मूल, यथार्थवादी छवियां बनाने की क्षमता है। ऐसा करने के लिए, शोधकर्ताओं ने AI के लिए वास्तविक-विश्व नमूना चित्र प्रदान करने के लिए ImageNet को डेटाबेस के रूप में उपयोग किया।

तंत्रिका नेटवर्क को तब न केवल छवियों को उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, जो इसे डेटा से सीखा था, बल्कि यह वास्तविक दुनिया की छवियों से उत्पन्न छवियों को भी अलग कर सकता है।

एल्गोरिथ्म जनरेटिव एडवरसियर नेटवर्क्स (GAN) का उपयोग करता है, एक प्रकार का AI एल्गोरिथ्म जो कुछ समय के लिए अस्तित्व में है। लेकिन दीपमाइंड एआई की छवि निर्माण को अद्वितीय बनाने के लिए यह कितना बेहतर हुआ है और प्रौद्योगिकी को अनुकूलित किया है। उत्पन्न छवियों का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले गुणवत्ता मैट्रिक्स के संदर्भ में, दीपमाइंड के एआई द्वारा बनाए गए नमूनों ने एक महत्वपूर्ण मार्जिन से अन्य प्रयासों को बेहतर बना दिया।

3. दीपमिन्द बॉट्स रणनीतिक रूप से इंसानों के बारे में सोच सकते हैं

कुछ भी नहीं है स्काईनेट की छवियां दिमाग में आती हैं जितना कि यह एहसास है कि दीपमिन्द एआई ने पहले ही जान लिया है कि रणनीतिक रूप से मानव विरोधियों को कैसे समझा जाता है। आपने दीपमाइंड एआई को बोर्ड गेम में मानव विरोधियों को पीटने के बारे में सुना होगा, लेकिन अब यह जानता है कि टीम में कैसे काम किया जाए।

दीपमाइंड एआई ने पता लगाया है कि क्वेक III एरिना के कैप्चर द फ्लैग मैचों में मनुष्यों को कैसे हराया जाए। इसकी टीम वर्किंग क्षमताएं अन्य AI तक सीमित नहीं हैं- बॉट खेल में विरोधियों को हराने के लिए मानव टीमों के साथ काम करने में भी सक्षम था।

दीपमाइंड ने अपनी घोषणा में कहा, "सुदृढीकरण सीखने के नए विकास के माध्यम से, हमारे एजेंटों ने क्वेक III एरिना कैप्चर द फ्लैग, एक जटिल मल्टी-एजेंट वातावरण और एक विहित 3 डी-व्यक्ति मल्टीप्लेयर गेम में मानव-स्तरीय प्रदर्शन हासिल किया है।" "ये एजेंट कृत्रिम एजेंटों और मानव खिलाड़ियों दोनों के साथ टीम बनाने की क्षमता प्रदर्शित करते हैं।"

बॉट को खरोंच से सीखना था कि इन प्रक्रियात्मक रूप से उत्पन्न (और इसलिए अनदेखी) वातावरण में कैसे देखा और कार्य किया जाए। उन्होंने खेल के नियमों को जाने बिना भी ऐसा किया। फिर उन्हें सीखना था कि कैसे भी सहयोग करें और जीतने के लिए प्रतिस्पर्धा करें। शोधकर्ताओं ने उचित रूप से AI को "द विन (FTW) एजेंटों" का नाम दिया। इस एआई ने 40 मानव खिलाड़ियों के साथ एक टूर्नामेंट में हिस्सा लिया।

शोधकर्ताओं ने अपने प्रदर्शन को कम करने के लिए बॉट्स की सटीकता और प्रतिक्रिया को भी कम कर दिया। इसके बावजूद, उन्होंने मानव-व्यवहार को सीखा जैसे कि शिविर के आधार और जीतने के लिए टीम के साथियों का अनुसरण करना।

अपनी एलो रेटिंग को मापते समय, एक मीट्रिक शून्य-राशि के खेल में खिलाड़ियों के कौशल का स्कोर करता था, एफटीडब्ल्यू एजेंटों ने अपने प्रशिक्षण के दौरान नियमित खिलाड़ियों और खिलाड़ियों के औसत स्कोर को पीछे छोड़ दिया।

4. डीपमाइंड एआई ने खुद को बिना नक्शे के नेविगेट करने का तरीका सिखाया

डीपमाइंड एआई की सबसे प्रभावशाली उपलब्धियों में से एक बिना नक्शे के शहर के माध्यम से नेविगेट करने की क्षमता है। एआई ने इसके बजाय अनुभव से सीखने पर भरोसा किया। यह एक अपेक्षाकृत सरल कार्य है जो मनुष्य हर समय करते हैं। लेकिन अंतर्निहित मानसिक तंत्र जो हमें ऐसा करने में सक्षम करते हैं, वे बहुत जटिल हैं।

दीपमाइंड एआई को प्रमुख शहरों के माध्यम से नेविगेट करना और बिना मानचित्र के एक विशिष्ट स्थान पर पहुंचना था। Google स्ट्रीट व्यू छवियों से प्राप्त प्रथम-व्यक्ति दृश्य के साथ AI अपने आभासी वातावरण में चला गया।

समय के साथ, एआई ने विभिन्न मार्गों और स्थानों को प्राप्त करने के तरीकों को याद किया जैसे कि यह एक निवासी शहर-चालाक था।

"एजेंट को पुरस्कृत किया जाता है, जब यह एक लक्ष्य गंतव्य तक पहुंचता है (उदाहरण के लिए, अक्षांश और देशांतर निर्देशांक की एक जोड़ी के रूप में निर्दिष्ट), एक कूरियर के रूप में एक डिलीवरी के अंतहीन सेट के साथ काम किया जाता है, लेकिन बिना नक्शे के" दीपमाइंड ने अपने बयान में कहा परियोजना।

समय के साथ, एआई ने सीखा कि नए शहरों को कैसे नेविगेट किया जाए। यह लागू करने में सक्षम था कि यह नए शहरों में क्या सीखता है। उदाहरण के लिए, यह जानने के बाद कि चौराहों ने कैसे काम किया, यह भविष्य के शहरों के लिए इस ज्ञान का उपयोग करेगा।

कंपनी के एआई ने पहले यह भी सीखा है कि 3 डी मेज़ को सफलतापूर्वक कैसे नेविगेट किया जाए, कुछ ऐसा जो हम में से कई लोग अभी भी करने में विफल हैं।

5. डीपमाइंड डॉक्टरों से बेहतर कुछ बीमारियों का पता लगा सकता है

जबकि AI जल्द ही डॉक्टरों की जगह लेने वाला नहीं है, तकनीक हेल्थकेयर में क्रांति ला रही है 5 तरीके इंटरनेट ऑफ थिंग्स में सुधार हो रहा है हेल्थकेयर 5 तरीके इंटरनेट ऑफ थिंग्स में क्रांति हो रही है हेल्थकेयर यहां कुछ सबसे अच्छे (और सबसे महत्वपूर्ण) तरीके हैं जो कनेक्टेड टेक्नोलॉजी है चिकित्सा जगत में क्रांति। और अधिक विभिन्न तरीकों से पढ़ें। दीपमिन्द चिकित्सा क्षेत्र में कुछ आश्चर्यजनक बातें भी कर रहे हैं।

लंदन में मूरफील्ड्स आई हॉस्पिटल के साथ एक साझेदारी के बाद, दीपमाइंड के एआई ने 50 से अधिक नेत्र रोगों का पता लगाने और सही तरीके से निदान करने का तरीका सीखा। हजारों स्कैन का विश्लेषण करके ऐसा किया। इसमें मोतियाबिंद, धब्बेदार अध: पतन और अन्य बीमारियां शामिल हैं जो दृश्य हानि का कारण बनती हैं।

शोधकर्ता ने अपने निष्कर्षों का विवरण देते हुए कहा कि एआई ने "एक रेफरल सिफारिश करने में प्रदर्शन दिखाया जो विशेषज्ञों तक पहुँचता है या उससे अधिक होता है"।

Google ने जापान में अपनी स्तन कैंसर स्क्रीनिंग परियोजना का भी विस्तार किया है। यह कैंसर रिसर्च यूके इंपीरियल सेंटर के साथ अपनी साझेदारी में आशाजनक प्रगति का अनुसरण करता है।

ये उपकरण उम्मीद करते हैं कि डॉक्टरों को बहुत तेज़ दर से रोगी स्कैन के माध्यम से मदद मिलेगी। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि कई बीमारियों के इलाज में शुरुआती हस्तक्षेप महत्वपूर्ण है।

ऐ हमें आश्चर्यचकित करने के लिए जारी रहेगा

ये कुछ अप्रत्याशित बातें हैं जो Google के DeepMind AI करने में सक्षम हैं। प्रत्येक विकास के साथ, शोधकर्ताओं के लिए बेहतर काम करना और उच्च लक्ष्यों के लिए पहुंच बनाना बेहतर है। एक दशक से कम समय पहले जो फंतासी जैसा लगता था वह आज एक वास्तविकता है।

लेकिन हमारे भविष्य में क्या है? एअर इंडिया के रुझानों पर हमारे लेख को देखने के लिए सुनिश्चित करें कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे भविष्य को कैसे आकार देगी, अगले दस वर्षों में एआई आपके जीवन को कैसे प्रभावित करेगा? अगले दस वर्षों में एआई आपके जीवन को कैसे प्रभावित करेगा? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जल्दी से बढ़ रहा है, और लगता है कि दुनिया को बदलने के लिए। अगले कुछ वर्षों में यह कैसे बदल जाएगा? यहाँ कुछ अच्छे अनुमान हैं। अधिक पढ़ें ।

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