कृत्रिम खुफिया प्रणाली

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2018-07-19 17:50:16

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वाक्यांश “कृत्रिम बुद्धि" के कई के साथ जुड़ा हुआ है, एक अलग फंतासी फिल्मों और कार्यक्रमों के वार्ताकारों का अनुकरण कि कृत्रिम बुद्धि । रोबोट बन गए हैं आजकल एक वास्तविकता है, और हर बार आप को एक नई प्रदर्शनी के लिए समर्पित रोबोटिक्स, हम आश्चर्य है कि कितनी दूर मानव जाति ने प्रगति अपनी तकनीकी प्रगति.

कृत्रिम खुफिया प्रणालीकी समस्या कृत्रिम बुद्धि है कि के अनुसार, पारंपरिक विचारों, आदमी अपने मन और ndash; इस तरह के कंप्यूटर की प्रक्रिया के गुणों के साथ जुड़े रहे हैं जो मानव सोच रही है । हालांकि, कैसे एक व्यक्ति सोचता है और क्या है उनकी सोच, विज्ञान अभी भी नहीं समझ सकते हैं. इसलिए, कृत्रिम बुद्धि के निर्माण आधारित है, तो पर अब तक केवल अंतर्ज्ञान है ।

इस बीच, एक सबसे होनहार दिशाओं में से आधुनिक सूचना प्रौद्योगिकी के विकास का निर्माण किया गया था को लागू तंत्रिका नेटवर्क है । क्या है कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन)? यह एक छोटे से गणितीय मॉडल पर संचालन के सिद्धांत जैविक हैं कि न्यूरॉन्स कार्यात्मक एकीकृत एक एकल प्रणाली में.

समस्या के कृत्रिम बुद्धिकृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क या, के रूप में वे कर रहे हैं कहा जाता है, कृत्रिम खुफिया प्रणाली अक्सर इस्तेमाल कर रहे हैं करने के लिए समाधान के लिए खोज के साथ समस्याओं के लिए अधूरा डेटा की संख्या या कार्य नहीं कर रहे हैं कि करने के लिए उत्तरदायी सटीक औपचारिक ।

ऐन पहले दिखाई दिया द्वारा 1958 में मनोवैज्ञानिक फ्रैंक रोज़ेनब्लाट. इस प्रणाली के आधार पर छवियों नकली काम करने की प्रक्रिया के लिए मानव मस्तिष्क और प्रयास की पहचान करने के लिए दृश्य डेटा. के आपरेशन के सिद्धांत इन्स बनाने पर आधारित है के बीच एक कनेक्शन सेट के तत्वों संसाधित. पर इनपुट करने के लिए प्रत्येक न्यूरॉन प्राप्त करता है की एक बड़ी संख्या का संकेत है. यह प्रदर्शन में विश्लेषण के अनुसार महत्वपूर्ण कारक है, और आकार व्यक्तिगत संकेत के लिए एक अन्य न्यूरॉन. सभी न्यूरॉन्स में आयोजित कर रहे हैं और परतों के साथ एक रिश्ता है एक दूसरे से. प्रत्येक परत प्रक्रियाओं इनपुट और फिर उत्पन्न करता है के लिए अपने स्वयं के अगले परत । मुख्य लाभ के भारतीय नौसेना पोत और ndash; क्षमता के लिए आत्म-शिक्षा ।

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काम करने के लिए कृत्रिम खुफिया प्रणाली के लिए, यह वांछनीय है का उपयोग करने के लिए एक से अधिक प्रोसेसर है, क्योंकि जब आप का उपयोग केवल एक कंप्यूटर के काम की गति काफी बूँदें । इस तरह इन का इस्तेमाल किया जाता है के लिए संश्लेषण और मान्यता के भाषण, लिखावट, वित्त, और जहाँ भी वहाँ है एक की जरूरत के शक्तिशाली विश्लेषण के बारे में जानकारी बहती है.

अब लोकप्रिय न्यूरो विशेषज्ञ प्रणाली – यह एक विशेष कृत्रिम खुफिया प्रणाली पर आधारित एक विशाल ज्ञान का आधार है । यह दुकानों में कई जानकारी और तरीकों के लिए आवश्यक समस्या को सुलझाने. आधार भी शामिल है एक सीखने एल्गोरिथ्म पर निर्भर करता है कि प्रक्रियात्मक मूल्यांकन के निर्णय है । <आइएमजी alt="बनाने के कृत्रिम बुद्धि" ऊंचाई="258" src="/images/2018-Mar/19/e59ed1c25965b7ad7581466ce3dcf8d5/3.jpg" चौड़ाई="400" />

एक बहुत ही महत्वपूर्ण घटक है, किसी भी विशेषज्ञ की प्रणाली है, इसके इंटरफेस है । उसे करने के लिए धन्यवाद, लोगों को भरने कर सकते हैं डेटाबेस के साथ नए डेटा के लिए, तार्किक निष्कर्ष, आदि. ज्ञान, इन प्रणालियों कर सकते हैं सही समाधान खोजने के लिए उन कार्यों में जो कर रहे हैं के लिए बहुत जटिल मानव क्षमताओं. विशेषज्ञ प्रणालियों अक्सर इस्तेमाल किया जाता है क्षेत्रों में इस तरह के रूप में बनाने के कार्यक्रमों, सैन्य विज्ञान, भूविज्ञान, योजना, भविष्यवाणी, चिकित्सा और शिक्षा.

हाल ही में यह ज्ञात हो गया कि गूगल का इरादा रखता है करने के लिए 2029 प्रदान करने के लिए प्रसंस्करण क्वेरी के नए कृत्रिम खुफिया है । इसके अलावा, के अनुसार तकनीकी निदेशक आर Kurzweil, नए बुद्धिमान खोज इंजन में सक्षम हो जाएगा समझने के लिए मानव भावनाओं है । क्या यह आश्चर्यजनक नहीं है? रोबोट नहीं कर रहे हैं अभी तक सोचने के लिए सक्षम है, लेकिन मैं सीख सकते हैं. और आगे क्या होगा?..


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Alin Trodden - लेख के लेखक, संपादक
"हाय, मैं कर रहा हूँ Alin दलित. मैं ग्रंथ लिखता हूं, किताबें पढ़ता हूं, और छापों की तलाश करता हूं । और मैं आपको इसके बारे में बताने में बुरा नहीं हूं । मैं दिलचस्प परियोजनाओं में भाग लेने के लिए हमेशा खुश हूं."

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