कृत्रिम बुद्धिमत्ता विरुद्ध क्लासिकल अल्गोरिदमिक प्रोग्रामिंग

क्लासिक अल्गोरिदमिक प्रोग्रामिंगपासून कृत्रिम बुद्धिमत्तेकडे

कृत्रिम बुद्धिमत्तेमधील प्रगतीमुळे जटिल संगणकीय समस्या कार्यक्षमतेने सोडवणे शक्य झाले आहे ज्या पूर्वी कठीण, अवघड किंवा अत्यंत संयोजक होत्या. या समस्यांमध्ये चेहरा ओळखणे, वस्तू शोधणे, मार्ग नियोजन आणि अत्यंत वैयक्तिकृत ऑनलाइन शिफारसी प्रणाली यांचा समावेश आहे.

भविष्यात पुढे जाणाऱ्या संस्थांसाठी आव्हान म्हणजे जटिल संगणकीय समस्या सोडवण्यासाठी पारंपारिक शास्त्रीय दृष्टिकोन आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोन यांच्यात निवड करणे हे धोरणात्मक निर्णय घेणाऱ्यांसाठी आहे. अचूकता, खर्च, अंमलबजावणीची कठीणता आणि देखभालीयोग्यता या मापदंडांवर एकहाती प्रणाली वितरित करण्यासाठी दोन्ही पद्धतींना अनन्य आव्हानांचा सामना करावा लागतो.

समस्या सोडवण्यासाठी शास्त्रीय अल्गोरिदमिक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोन

शास्त्रीय प्रोग्रामिंग प्रतिमानामध्ये निर्देशात्मक अल्गोरिदम आणि सुनिश्चित सूचनांच्या क्रमाचा वापर करून समस्या सोडवणे समाविष्ट आहे. इनपुट निर्दिष्ट आणि मर्यादित केले जातात, आउटपुट तयार करण्यासाठी प्रोग्रामिंग प्रतिमानांद्वारे इनपुट प्रक्रिया करण्यासाठी अल्गोरिदम विकसित केले जातात (प्रक्रियात्मक, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड, फंक्शनल आणि लॉजिकल).

कालिक आणि स्थानिकदृष्ट्या कार्यक्षम समस्या सोडवण्यासाठी अल्गोरिदम शोधणे कुख्यात आव्हानात्मक आहे. कॉम्प्युटेशनल कॉम्प्लेक्सिटी थिअरीमध्ये, समस्या एकतर P (पॉलिनोमियल), NP (नॉन-डिटरमिनिस्टिक पॉलिनोमियल), NP-कम्प्लीट किंवा NP-हार्ड असतात. पॉलिनोमियल समस्या जलद सोडवल्या आणि सत्यापित केल्या जाऊ शकतात, तर नॉन-पॉलिनोमियल समस्या शक्य नाही. NP समस्या क्लासिकल अल्गोरिदमिक दृष्टिकोनातून सोडवणे कठीण असते.

P समस्येचे उदाहरण म्हणजे दोन बिंदूंदरम्यान सर्वात लहान मार्ग शोधणे, तर NP समस्येचे उदाहरण म्हणजे प्रवासी विक्रेता समस्या जिथे जेव्हा स्थानांची मालिका दिली जाते, तेव्हा सर्व स्थळांना भेट देण्यासाठी सर्वात लहान शक्य अंतर प्रवास करणारा इष्टतम मार्ग कोणता आहे. असेच घडते की सध्या संगणकावर सोडवण्याची आवश्यकता असलेल्या अनेक समस्या NP श्रेणीत येतात. बहुतांश प्रकरणांमध्ये, व्यावहारिक हेतूंसाठी, अंदाजे उपाय बहुधा पुरेसा असतो. दैनंदिन जीवनाचा विचार करताना, मानवी व्यक्ती नेहमी अंदाजे उपाय शोधतात, म्हणजे नेव्हिगेशन.

शास्त्रीय अल्गोरिदमिक प्रतिमानांतर्गत समस्या कार्यक्षमतेने सोडवण्यासाठी अंमलबजावणीत आव्हाने आहेत. अल्गोरिदमिक जटिलता ही संगणक विज्ञानाची एक शाखा आहे जी अल्गोरिदम कालवर्षन (वेळ जटिलता) आणि स्थानिक क्षेत्रांमध्ये (स्थान जटिलता) किती कार्यक्षमतेने चालतात याशी संबंधित आहे.

अल्गोरिदम लागू करण्याचे अनेक वेगवेगळे मार्ग असले तरी, अल्गोरिदम लागू करण्याचा एक स्पष्ट पण संभाव्य अकार्यक्षम मार्ग सहसा “भोळा” अल्गोरिदम म्हणून ओळखला जातो. बहुतांश कार्यक्षम अल्गोरिदम शोधणे सोपे नसते, आणि समस्यांच्या वर्गांचे निराकरण करण्यासाठी सर्वोत्तम अल्गोरिदम शोधण्यासाठी संगणक शास्त्रज्ञ अनेक वर्षांपासून काम करत आहेत. उत्पादन प्रणालींमधील अल्गोरिदम कालदृष्ट्या आणि स्थानिकदृष्ट्या कार्यक्षम मार्गांनी लागू केले जातात. सर्वात मोठ्या सॉफ्टवेअर कंपन्या पीअर-प्रोग्रामिंगद्वारे, पीअर-रिव्ह्यूप्रमाणे, सर्वोच्च अल्गोरिदमिक मानके सुनिश्चित करतात. अल्गोरिदम कार्यक्षमतेने लागू करण्यासाठी अनेक वर्षांचे प्रशिक्षण आणि उच्च प्रमाणातील कौशल्य आवश्यक असते.

व्यावहारिक दृष्टीने, प्रोग्रामिंग तंत्रे विकसित झाली आहेत आणि प्रोग्रामिंग भाषांची (म्हणजे C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) लोकप्रियता बदलली असली, तरी १९७० च्या दशकात बेल लॅब्सने पहिले C मॉड्यूल लिहिल्यापासून मूलभूत तत्त्वे समान आहेत. वितरित प्रणाली वापरण्यासारख्या काही व्यावहारिक मार्गांनी सैद्धांतिकदृष्ट्या आव्हानात्मक समस्या उत्पादनात काम करण्यासाठी सक्षम केले जाऊ शकते. प्रगत दृष्टिकोन अधिक खर्चासह येतात आणि सर्वात तांत्रिकदृष्ट्या प्रगत संस्थांव्यतिरिक्त इतरांच्या क्षमतेच्या बाहेर आहेत.

शास्त्रीय अल्गोरिदमिक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोनांची जटिलता लक्षात घेता, संस्थांना अशा प्रणाली आतून तयार करण्यासाठी प्रभावी संघ बांधण्यास नेहमीच कठीण जाणवले आहे. तसेच, अनेकांना सैद्धांतिकदृष्ट्या अंमलात आणणे शक्य असलेल्या विशिष्ट आव्हानांचे निराकरण करण्यासाठी बाह्य पुरवठादार शोधण्यातही संघर्ष करावा लागला आहे. समस्येची जटिलता वाढत असल्याने विशिष्ट अल्गोरिदम डिझाइन करणे लक्षणीयरित्या अधिक जटिल होते. हे बहुचर समस्यांसाठी विशेषतः खरे आहे. अशा परिस्थितींसाठी शास्त्रीय अल्गोरिदम दृष्टिकोन वापरणे सर्वोत्तम आहे जिथे अल्गोरिदम द्रुतपणे समस्येचे निराकरण करू शकतो आणि बहुतांश प्रकरणांसाठी कार्य करतो.

समस्या सोडवण्यासाठी AI दृष्टिकोन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रतिमान प्रणालीमध्ये इनपुट आणि इच्छित आउटपुट देऊन आणि प्रणालीला समस्या सोडवणे शिकू देऊन समस्या सामान्यपणे सोडवण्याचा प्रयत्न करत होते. सध्याचे AI दृष्टिकोन शास्त्रीय प्रोग्रामिंग तंत्रांद्वारे शास्त्रीय संगणकांवर चालतात. सर्वात रोमांचक AI पद्धती म्हणजे न्यूरल नेटवर्क आणि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग.

कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क मानवी मन कशी शिकते आणि समस्यांचे सामान्यीकरण करते याच्या मानवी समजुतीचा फायदा घेतात. रीइन्फोर्समेंट लर्निंग गोल स्टेट आणि परिस्थितींची मालिका फीड करणाऱ्या एजंटचा वापर करते. लर्निंग अल्गोरिदम अनेक पुनरावृत्तींवर पसंतीचे परिणाम टिकवून ठेवते आणि प्रतिकूल परिणाम सोडून देते. रीइन्फोर्समेंट लर्निंग ऑपरंट कंडिशनिंगसारखे आहे. एजंट अनेक ट्रेनिंग पुनरावृत्तींवर गोल कसा साध्य करायचा हे शिकते.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता सोल्युशन्सच्या प्रशिक्षणासाठी आवश्यकता म्हणजे एकतर एक सुनिश्चित विशाल डेटासेट, सामान्यतः विविध डेटा वेअरहाउसेस किंवा क्राउडसोर्सिंगचे संयोजन वापरून संकलित केलेले, किंवा एखादी प्रणाली पुनरावृत्तींच्या मालिकेतून धावण्याद्वारे लक्ष्य स्थितीपर्यंत पोहोचण्यास शिकू शकते. याचे उदाहरण म्हणजे एखादी प्रणाली स्वतःविरुद्ध गेम खेळणे, जसे की बुद्धिबळ किंवा Go, जेणेकरून परिणाम सुधारण्यासाठी धोरणे विकसित करण्याचा पुढील तरीही शिकता येईल. कृत्रिम नेटवर्क आणि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग दोन्ही अशा परिस्थितीत चालवले जातात ज्यावर त्यांचे प्रशिक्षण नाही आणि इतर मशीन लर्निंग दृष्टिकोनांप्रमाणेच मूल्यांकन केले जाते. हे दृष्टिकोन चांगले सामान्यीकरण करतात आणि समस्यांच्या एका वर्गासाठी कार्यक्षम सोल्युशन्स प्रदान करतात. कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित सोल्युशन्स अशा समस्यांसाठी योग्य आहेत ज्यांचे सूचनांच्या क्रमाचा वापर करून सहज परिभाषित केले जाऊ शकत नाही; त्याऐवजी त्यांना अधिक "अंतर्ज्ञान" आणि मूल्यमापन आवश्यक असते.

विशेषतः, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली डेटासेट वापरून प्रशिक्षित केल्या जातात आणि नंतर मूल्यमापन संचावर मूल्यांकन केले जाते. AI प्रणालीत जितका जास्त उच्च-गुणवत्तेचा प्रशिक्षण डेटा इनपुट केला जाईल, तितकी प्रणालीची उच्च मानकांवर काम करण्याची शक्यता जास्त असेल. AI दृष्टिकोनाचा फायदा असा आहे की प्रणाली अधिक जाणून घेत असल्याने त्या वेळेनुसार सुधारणे सुरू ठेवू शकतात. अशाप्रकारे, जटिल समस्यांचे सामान्यीकरण केले जाऊ शकते आणि संगणक प्रणालींद्वारे त्यांचे निराकरण केले जाऊ शकते. यामध्ये पारंपारिकरित्या मानवी इनपुटद्वारे सोडवल्या जाणाऱ्या समस्यांचा समावेश आहे, जरी संकुचित AI ला चांगल्या परिणामांसाठी विद्यमान मानवी इनपुटचे पूरक म्हणून पाहिले जाऊ शकते.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंगवर संस्था दीर्घकाळ सावधगिरीने बघत आहेत कारण अशा सिस्टम वापराच्या बाबतीत कशा प्रकारे प्रतिसाद देतील याची ट्रेसेबिलिटी आणि डिटर्मिनेबिलिटी नसते. त्यामुळे, AI दुर्मिळ परिस्थितींमध्ये काम करू शकते आणि सर्वात कमी अपेक्षेच्या वेळी अनपेक्षित प्रतिसाद देऊ शकते. म्हणूनच AI कधी वापरले जाईल, कोणत्या स्तरावरील त्रुटी स्वीकारल्या जातील आणि AI सिस्टमद्वारे तयार केलेले आउटपुट अचूरतेसाठी मानवी इनपुटद्वारे पीअर-रिव्ह्यू कसे केले जातील हे स्पष्टपणे परिभाषित करणे महत्त्वाचे आहे.

एकंदरीत, आम्ही अंदाज व्यक्त करतो की AI सिस्टम आणणारी सुधारित अचूकता, मानवी इनपुट वाढवून मिळालेल्या कार्यक्षमतेसह, आगामी वर्षांमध्ये अनेक संस्थांसाठी दुर्लक्ष करण्यासाठी खूप मोठे आर्थिक प्रोत्साहन असेल, AI सिस्टम सर्वव्यापी होतील.

समस्या सोडवण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता कधी निवडावी आणि कधी शास्त्रीय अल्गोरिदमिक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोन निवडावा

कोणता दृष्टिकोन कधी वापरावा याबाबत कोणतेही कठोर आणि जलद नियम नसले तरी, एक सामान्य नियम म्हणून, अंदाजे उपायांची आवश्यकता असलेल्या आणि ध्येय-आधारित दीर्घकालीन नियोजन, जटिल नमुना ओळखणे आणि असंख्य व्हेरिएबल्सच्या प्रक्रियेचा समावेश असलेल्या समस्या AI साठी अधिक योग्य आहेत. शास्त्रीय अल्गोरिदमिक दृष्टिकोन अचूक किंवा जवळच्या इष्टतम उपायांसाठी अधिक योग्य आहेत ज्यामध्ये जड तर्कशास्त्र आणि गणनांचा समावेश असतो.

योग्य दृष्टिकोन निवडल्यास तुमच्या संस्थेला लक्षणीय फायदे मिळू शकतात, तर कमी इष्टतम पद्धत निवडल्यास तंत्रज्ञान प्रकल्प खर्चिक असल्याने भांडवलात लक्षणीय नुकसान होऊ शकते. बहुतांश वेळा Telemus AI™ सारख्या सिद्ध आणि प्रदर्शित प्रणालींसोबत जाणे संस्थांना त्यांच्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता डिजिटल ट्रान्सफॉर्मेशनमध्ये यश सुनिश्चित करण्यास मदत करू शकते.

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