कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टँडर्ड कंडिशनल लॉजिक, प्रॉबॅबिलिटी आणि सांख्यिकीपलीकडे जाते

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि पारंपारिक तंत्रांमधील फरक समजून घेणे

कृत्रिम बुद्धिमत्तेची अलीकडील लोकप्रियता, क्षेत्र नवीन आणि आकर्षक असल्याच्या जोडीसह, अनेक संस्थांना त्यांच्या प्रकल्पांमध्ये AI क्षेत्रातील नवीनतम प्रगतीचा वापर होत असल्याचा दावा करण्यास प्रवृत्त केले आहे, जेव्हा ते बहुतांश वेळा फक्त मानक सशर्त तर्कशास्त्र, संभाव्यता आणि सांख्यिकी वापरतात. यामुळे संस्थांना AI देऊ शकणारे फायदे साकार होत नाहीत.

व्यापक लोकसंख्येद्वारे कृत्रिम बुद्धिमत्तेची सामान्य समज ही अचूक सर्वसंमती सुनिश्चित करण्यासाठी आणि तंत्रज्ञानाचा सुरक्षित आणि जबाबदारीने विकास केला जाईल यासाठी आवश्यक आहे. अशा दाव्यांचा वापर केला जातो जेव्हा असा दावा अचूक नसतो अशा अनेक कारणे आणि अंतर्गत दबाव असूनही, परिणामी, संस्थांना वास्तविक प्रगतींचा फायदाही होत नाही. सशर्त तर्कशास्त्र, संभाव्य आणि सांख्यिकीय तंत्रे आज बहुतांश संसांचा पाया आहेत आणि त्यांच्या स्वतःच्या अधिकारात जटिल आणि अत्याधुनिक असल्यामुळे तसेच लक्षणीय फायदे देत असल्यामुळे, त्या आज सामान्यतः कृत्रिम बुद्धिमत्ता म्हणून संबोधल्या जाणाऱ्या गोष्टींपेक्षा वेगळ्या आहेत.

बहुतांश आधुनिक व्यवसाय अनुप्रयोग सशर्त तर्कशास्त्रावर अवलंबून असतात. समकालीन प्रोग्रामिंग भाषा आणि सूत्र इंजिनच्या संदर्भात, आजचे व्यवसाय तर्क सामान्यतः बुलियन लॉजिक, इफ-देन-एल्स स्टेटमेंट आणि केस स्टेटमेंट म्हणून व्यक्त केले जाते. संस्थात्मक व्यवसाय तर्क सशर्त तर्कशास्त्रात कॅप्चर आणि व्यक्त केले जाऊ शकते. हे अत्यंत मौल्यवान सिद्ध झाले असले तरी, ते आज सामान्यतः कृत्रिम बुद्धिमत्ता म्हणून संबोधल्या जाणाऱ्या गोष्टीपेक्षा वेगळे आहे. अंदाज आणि भविष्यसूचनांसाठी वारंवार जोरदारपणे वापरल्या जाणाऱ्या संभाव्य आणि सांख्यिकीय तंत्रे, ज्या विश्वासार्ह आणि सुदृढ देखील आहेत, त्या वास्तविक कृत्रिम बुद्धिमत्ता नाहीत. हे गणितीय रचना अधिक किंवा कमी प्रमाणात आगाऊ तर्कसंगतरित्या परिभाषित केलेले असतात, ज्यामध्ये बदलण्यासाठी किंवा बदलण्यासाठी फारच कमी स्थिरांक असतात, तर कृत्रिम बुद्धिमत्ता गतिशीलतेवर अवलंबून असते.

त्याऐवजी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, संक्षेपात वर्णन केल्याप्रमाणे, सामान्यतः अशा मॉडेलवर अवलंबून असते जे डेटातून शिकतात आणि डेटातूनच तर्कशास्त्र ठरवतात. १९९९ मध्ये युनिव्हर्सल अप्रॉक्सिमेशन थिअरमचा पुरावा सादर केल्यापासून, एखादे न्यूरल नेटवर्क कोणत्याही फंक्शनचे अनुमान कसे करू शकते हे दर्शवून, आता इतर पॅराडाइमऐवजी कृत्रिम बुद्धिमत्तेद्वारे प्रोग्राम सोडवण्याकडे अधिक प्रयत्न केले जात आहेत. सैद्धांतिकदृष्ट्या, कोणत्याही फंक्शनचे अनुमान करणे शक्य असले तरी, संगणक शक्ती आणि हे साध्य करण्याची तंत्रे व्यवहारात मर्यादा घालणारा घटक होते. तथापि, अलीकडील प्रगतीने सिद्धांत आणि व्यवहार यांच्यातील अंतर कमी करण्यात मोठी प्रगती केली आहे.

आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, LSTM आणि जनरेटिव्ह-अॅडव्हर्सरियल मॉडेल्ससह तंत्रांचा वापर करते आणि अंमलबजावणीमध्ये TensorFlow आणि PyTorch सारख्या फ्रेमवर्कचा वापर केला जातो. तुमचा प्रकल्प कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरत आहे की नाही हे तपासण्याचा एक चांगला चाचणी म्हणजे प्रकल्पांमध्ये सक्रियपणे वापरलेल्या टूलकिट्सकडे पाहणे. जर ते क्षेत्रातील साधने वापरत नसेल तर ते AI-चालित प्रकल्प असण्याची शक्यता नाही, मॅट्रिक्स गुणाकार यासारखे दैनंदिन AI कार्ये करणाऱ्या कस्टम टूलकिट्सवर अवलंबून राहण्याचा स्पष्ट अपवाद वगळता.

कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर आधारित अनुप्रयोग आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर आधारित नसलेले अनुप्रयोग

येथे कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या काही वास्तविक जगात वापरल्या जाणाऱ्या खऱ्या उदाहरणांचा समावेश आहे:

• संगणक दृष्टी प्रणाली ज्या लेबल केलेल्या डेटावरून वस्तू शोधण्यासाठी आणि ट्रॅक करण्यासाठी शिकतात;
• भाषा प्रक्रिया प्रणाली प्रश्नांची उत्तरे देणे आणि कालांतराने सुधारणे शिकतात जसे की चॅट-बॉट;
• गेम-खेळणारे एजंट जे फक्त पिक्सेल इनपुटवरून Space Invaders, Pacman आणि Tetris सारखे खेळ खेळायला शिकू शकतात.

याउलट, येथे काही उदाहरणे आहेत जी सामान्यतः कृत्रिम बुद्धिमत्तेची उदाहरणे म्हणून दावील जातात जेव्हा ती नसतात आणि त्याप्रमाणे दावील जाऊ नये:

• संभाव्यता आणि सांख्यिकीवर अवलंबून असलेले अंदाज मॉडेल;
• डेटाबेसमधून डेटा पुनर्प्राप्त करणारे आणि काही प्रकारचे एकत्रीकरण किंवा वर्गीकरण करणारे SQL क्वेरी;
• Tableau किंवा Microsoft Power BI मध्ये तयार केलेले नियम-आधारित अॅनालिटिक्स डॅशबोर्ड;
• Excel स्प्रेडशीट जे साध्या फॉर्म्युले वापरतात;
• Excel Macro पॉवर्ड वर्कबुक्स ज्यात काही VBA कोड आहे;
• सेन्सर सिस्टीम नियंत्रण केंद्राकडे सिग्नल परत पाठवतात, ज्याचा अर्थ लावण्यासाठी मानवी तज्ज्ञ वापरला जातो.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वीकारण्याचा विचार करणाऱ्या संस्थांसाठी भविष्यातील दिशा

बऱ्याच प्रकरणांमध्ये, कृत्रिम बुद्धिमत्ता जटिल समस्या सोडवू शकते, परंतु मर्यादा आहेत जिथे मानक सशर्त तर्कशास्त्र, संभाव्यता आणि सांख्यिकी श्रेष्ठ असेल. एक उदाहरण म्हणजे १००% विश्वसनीयता आवश्यक असलेले सूट, ज्यामध्ये AI प्रणाली कधीकधी असंगत परिणाम देऊ शकतात. पारंपारिक तंत्रांच्या बाबतीत, ते कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित आहेत असे सांगण्याऐवजी ते कसे लागू केले गेले हे सांगणे फायदेशीर ठरेल, कारण यामुळे ज्ञानाचा प्रवाह सुधारेल.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता सतत विकसित होत आहे, सुधारणा जलद येत आहेत, आधीच अस्तित्वात असलेल्या तंत्रज्ञान प्लॅटफॉर्म आणि इन्फ्रास्ट्रक्चरवर तैनात करून हळूहळू दैनंदिन जीवनात विसर्जित होत आहे. जसजसे ते अधिक व्यापक होत जाईल, अचूरता आधीपेक्षा अधिक महत्त्वाची होत आहे आणि ते कसे लागू केले जाते आणि समजावले जाते याचा विचार करणे महत्त्वाचे आहे. जसजसे हे क्षेत्र अपरिहार्यपणे अधिक नियंत्रित होत जाईल, AI वापराचा चुकीचा दावा करण्यात घेतलेले काही स्वातंत्र्य काळानुसार सोडवले जाईल. तथापि, संस्था वर्तमानातील अचूक AI व्याख्या स्वीकारून आघाडीवर जाऊ शकतात.

खऱ्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे फायदे विपुल आहेत, आणि Telemus AI आपल्या संस्थेसोबत पारंपारिक तंत्रांपलीकडे मोठे आणि ठोस परिणाम घडवण्यासाठी काम करू शकते.

Telemus AI™ तुमच्या संस्थेत कसे एकत्रित केले जाऊ शकते यावरील मोफत सल्ल्यासाठी आज आमच्याशी संपर्क साधा.