AI ప్రామాణిక కండిషనల్ లాజిక్, ప్రాబబిలిటీ మరియు స్టాటిస్టిక్స్‌ను దాటి వెళుతుంది

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు సాంప్రదాయక పద్ధతుల మధ్య తేడాను అర్థం చేసుకోవడం

కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఇటీవలి ప్రజాదరణ, ఈ రంగం కొత్తదిగా మరియు ఆకర్షణీయంగా ఉండటంతో పాటు, అనేక సంస్థలు తమ ప్రాజెక్టులు AI రంగంలోని తాజా పురోగతులను ఉపయోగిస్తున్నాయని పేర్కొనడానికి దారితీసింది, అయితే అవి ఎక్కువగా ప్రామాణిక షరతుల తర్కం, సంభావ్యత మరియు గణాంకాలను మాత్రమే ఉపయోగిస్తున్నాయి. దీని వలన సంస్థలు AI అందించగల ప్రయోజనాలను గ్రహించలేకపోతున్నాయి.

సాంకేతికత సురక్షితంగా మరియు బాధ్యతాయుతంగా అభివృద్ధి చేయబడుతుందని మరియు ఖచ్చితమైన ఏకాభిప్రాయాన్ని నిర్ధారించడానికి విస్తృత ప్రజలచే కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క సాధారణ అవగాహన అవసరం. AI యొక్క ఉపయోగాన్ని పేర్కొనడానికి అటువంటి పేర్కొనడం ఖచ్చితంగా లేనప్పుడు చాలా కారణాలు మరియు అంతర్గత ఒత్తిళ్లు ఉన్నప్పటికీ, పర్యవసానంగా, సంస్థలు వాస్తవ పురోగతుల నుండి కూడా ప్రయోజనం పొందవు. షరతులతో కూడిన తర్కం, సంభావ్యత మరియు గణాంక పద్ధతులు నేడు చాలా సంస్థలకు ఆధారంగా ఉన్నాయి మరియు అవి స్వయంగా క్లిష్టంగా మరియు అధునాతనంగా ఉండటమే కాకుండా గణనీయమైన ప్రయోజనాలను అందించినప్పటికీ, అవి నేడు సాధారణంగా కృత్రిమ మేధస్సుగా పిలువబడే దానికంటే భిన్నంగా ఉంటాయి.

చాలా ఆధునిక వ్యాపార అప్లికేషన్‌లు కండిషనల్ లాజిక్‌పై ఆధారపడి ఉంటాయి. సమకాలీన ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు మరియు ఫార్ములా ఇంజిన్‌ల సందర్భంలో, వ్యాపార లాజిక్ నేడు సాధారణంగా బూలియన్ లాజిక్, If-Then-Else స్టేట్‌మెంట్‌లు మరియు కేస్ స్టేట్‌మెంట్‌లుగా వ్యక్తీకరించబడుతుంది. సంస్థాగత వ్యాపార లాజిక్‌ను కండిషనల్ రీజనింగ్‌లో సంగ్రహించి వ్యక్తీకరించవచ్చు. ఇది అపారమైన విలువను నిరూపించినప్పటికీ, నేడు సాధారణంగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అని పిలువబడే దానికంటే ఇది భిన్నంగా ఉంటుంది. ఫోర్‌కాస్ట్‌లు మరియు ప్రెడిక్షన్‌ల కోసం తరచుగా భారీగా ఉపయోగించే ప్రాబబిలిస్టిక్ మరియు స్టాటిస్టికల్ టెక్నిక్‌లు, విశ్వసనీయంగా మరియు సమంజసంగా ఉన్నప్పటికీ, నిజానికి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ కాదు. ఈ గణిత నిర్మాణాలు ముందుగానే హేతుబద్ధంగా నిర్వచించబడతాయి, మార్చడానికి లేదా మార్పు చేయడానికి కొన్ని కాన్స్టెంట్‌లు మాత్రమే ఉంటాయి, అయితే ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ డైనమిక్స్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది.

దీనికి బదులుగా, సంక్షిప్తంగా వివరించినట్లుగా, కృత్రిమ మేధస్సు సాధారణంగా డేటా నుండి నేర్చుకునే మరియు డేటా నుండి తర్కాన్ని స్వయంగా నిర్ధారించుకునే మోడల్‌లపై ఆధారపడుతుంది. 1999లో యూనివర్సల్ అప్రాక్సిమేషన్ థియరం యొక్క రుజువు సమర్పించబడినప్పటి నుండి, ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఏ ఫంక్షన్‌నైనా ఎలా అంచనా వేయగలదో ప్రదర్శించడం ద్వారా, ఇతర పారాడైమ్‌ల బదులుగా కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా ప్రోగ్రామ్‌లను పరిష్కరించడం వైపు ఇప్పుడు మరింత ప్రయత్నం మళ్లించబడింది. సైద్ధాంతికంగా, ఏ ఫంక్షన్‌నైనా అంచనా వేయడం సాధ్యమే అయినప్పటికీ, దీనిని సాధించడానికి అవసరమైన కంప్యూటింగ్ శక్తి మరియు పద్ధతులు ఆచరణలో పరిమిత కారకంగా ఉన్నాయి. అయినప్పటికీ, ఇటీవలి పురోగతులు సిద్ధాంతం మరియు ఆచరణ మధ్య అంతరాన్ని పూడ్చడంలో గొప్ప పురోగతి సాధించాయి.

ఆధునిక ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ డీప్ రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్, LSTMలు మరియు జనరేటివ్-అడ్వర్సరీయల్ మోడల్‌లతో సహా పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది, అమలులో TensorFlow మరియు PyTorch వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ఉపయోగించబడతాయి. మీ ప్రాజెక్ట్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను ఉపయోగిస్తుందో లేదో అనేది ప్రాజెక్ట్‌లలో చురుకుగా ఉపయోగించబడుతున్న టూల్‌కిట్‌లను పరిశీలించడం ద్వారా తెలుసుకోవచ్చు. మ్యాట్రిక్స్ గుణకారం వంటి రోజువారీ AI పనులను నిర్వహించే కస్టమ్ టూల్‌కిట్‌లపై ఆధారపడటం అనే స్పష్టమైన మినహాయింపును మినహాయించి, అది ఈ రంగంలో పనిముట్లను ఉపయోగించకపోతే అది AI-ఆధారిత ప్రాజెక్ట్ కాకపోవచ్చు.

AI ఆధారిత అప్లికేషన్‌లు మరియు AI ఆధారిత కాని అప్లికేషన్‌లు

వాస్తవ ప్రపంచంలో ఉపయోగించబడుతున్న కృత్రిమ మేధస్సుకు సంబంధించిన కొన్ని నిజమైన ఉదాహరణలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• లేబుల్ చేయబడిన డేటా నుండి వస్తువులను గుర్తించడం మరియు ట్రాక్ చేయడం నేర్చుకునే కంప్యూటర్ విజన్ వ్యవస్థలు;
• భాష ప్రాసెసింగ్ వ్యవస్థలు ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం నేర్చుకుంటాయి మరియు కాలక్రమేణా మెరుగుపడతాయి, ఉదాహరణకు చాట్-బాట్‌లు;
• గేమ్-ప్లేయింగ్ ఏజెంట్లు కేవలం పిక్సెల్ ఇన్‌పుట్ మాత్రమే నుండి, స్పేస్ ఇన్‌వేడర్స్, పాక్‌మ్యాన్ మరియు టెట్రిస్ వంటి గేమ్‌లను ఆడటం నేర్చుకోగలవు.

దీనికి విరుద్ధంగా, ఇవి కొన్ని ఉదాహరణలు అవి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌కు ఉదాహరణలుగా సాధారణంగా పేర్కొనబడతాయి, అవి కావు మరియు అలా పేర్కొనకూడదు:

• ప్రాబబిలిటీ మరియు స్టాటిస్టిక్స్‌పై ఆధారపడిన అంచనా మోడల్‌లు;
• డేటాబేస్ నుండి డేటాను పొందడానికి మరియు ఏదైనా అగ్రిగేషన్ లేదా సార్టింగ్‌ను నిర్వహించడానికి SQL ప్రశ్నలు;
• Tableau లేదా Microsoft Power BIలో సృష్టించబడిన నియమాల ఆధారిత అనలిటిక్స్ డాష్‌బోర్డ్‌లు;
• సాధారణ ఫార్ములాలను ఉపయోగించే Excel స్ప్రెడ్‌షీట్‌లు;
• కొంత VBA కోడ్‌ను కలిగి ఉన్న Excel Macro ఆధారిత వర్క్‌బుక్‌లు;
• సెన్సార్ వ్యవస్థలు కంట్రోల్ సెంటర్‌కు సిగ్నల్‌ను తిరిగి పంపుతాయి, దానిని మానవ నిపుణుడు అర్థం చేసుకుంటాడు.

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను స్వీకరించాలనుకుంటున్న సంస్థల కోసం భవిష్యత్ దిశలు

అనేక సందర్భాలలో, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ క్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించగలదు, అయితే ప్రామాణిక షరతులతో కూడిన లాజిక్, సంభావ్యత మరియు గణాంకాలు ఉత్తమంగా ఉండే పరిమితులు ఉన్నాయి. ఒక ఉదాహరణ 100% విశ్వసనీయత అవసరమయ్యే మినహాయింతులు, దీనిలో AI సిస్టమ్‌లు కొన్నిసార్లు అసంగత ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు. సాంప్రదాయ టెక్నిక్‌ల విషయంలో, అవి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఆధారితవని పేర్కొనడం కంటే అవి ఎలా అమలు చేయబడ్డాయో పేర్కొనడం ప్రయోజనకరం, ఎందుకంటే ఇది జ్ఞాన ప్రవాహాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.

కృత్రిమ మేధస్సు నిరంతరం పరిణామం చెందుతోంది, మెరుగుదలలు వేగంగా వస్తున్నాయి, ఇప్పటికే ఉన్న సాంకేతికత ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు అవస్థాపన మీద అమలు చేయడం ద్వారా రోజువారీ జీవితంలోకి నెమ్మదిగా చొచ్చిపోతోంది. ఇది మరింత వ్యాప్తి చెందినప్పుడు, ఖచ్చితత్వం మునుపటి కంటే చాలా ముఖ్యం, మరియు దానిని ఎలా అమలు చేసి వివరించాలో పరిగణించడం కీలకం. ఈ రంగం అనివార్యంగా మరింత నియంత్రించబడే క్రమంలో, AI వినియోగాన్ని తప్పుగా పేర్కొనడంలో తీసుకున్న కొన్ని స్వేచ్ఛలు కాలక్రమేణా పరిష్కారమవుతాయి. అయితే, సంస్థలు ప్రస్తుతం నుండి ఖచ్చితమైన AI నిర్వచనాలను స్వీకరించడం ద్వారా ముందంజలో ఉండవచ్చు.

నిజమైన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ప్రయోజనాలు విస్తృతమైనవి, మరియు Telemus AI సాంప్రదాయ పద్ధతులకు మించి మీ సంస్థతో కలిసి పనిచేసి స్పష్టమైన ఫలితాలను సాధించగలదు.

Telemus AI™ ని మీ సంస్థలో ఎలా ఏకీకృతం చేయవచ్చో తెలుసుకోవడానికి ఉచిత సంప్రదింపు కోసం ఈరోజు మమ్మల్ని సంప్రదించండి.