مصنوعي ذهانت څه شی دی؟

مصنوعي ذهانت هر ځای ښکاري - ستاسو په تلیفون کې، ستاسو په ان باکس کې، نقشې جوړول، د بریښنالیکونو مسوده کول چې تاسو یې نیمایي لیکل غواړئ. مګر مصنوعي ذهانت څه شی دی ؟ لنډه نسخه: دا د تخنیکونو یوه ټولګه ده چې کمپیوټرونو ته اجازه ورکوي هغه دندې ترسره کړي چې موږ یې د انسان استخباراتو سره تړاو لرو، لکه د نمونو پیژندل، وړاندوینې کول، او ژبه یا انځورونه رامینځته کول. دا لاسي بازار موندنه نه ده. دا د ریاضي، معلوماتو، او ډیری آزموینې او تېروتنې سره یو ځمکنی ډګر دی. مستند حوالې مصنوعي ذهانت د سیسټمونو په توګه چوکاټ کوي چې کولی شي زده کړه وکړي، دلیل ورکړي، او د اهدافو په لور عمل وکړي په داسې لارو چې موږ یې هوښیار ګڼو. [1]

هغه مقالې چې تاسو یې له دې وروسته لوستل خوښولی شئ:

🔗 د خلاصې سرچینې مصنوعي ذهانت څه شی دی؟
د خلاصې سرچینې مصنوعي ذهانت، ګټې، د جواز ورکولو ماډلونه، او د ټولنې همکارۍ درک کړئ.

🔗 په AI کې عصبي شبکه څه ده؟
د عصبي شبکې اساسات، د معمارۍ ډولونه، روزنه، او عام استعمالونه زده کړئ.

🔗 په AI کې د کمپیوټر لید څه شی دی؟
وګورئ چې ماشینونه څنګه انځورونه، کلیدي دندې، ډیټاسیټونه، او غوښتنلیکونه تشریح کوي.

🔗 سمبولیک AI څه شی دی؟
سمبولیک استدلال، د پوهې ګرافونه، قواعد، او هایبرډ نیورو-سیمبولیک سیسټمونه وپلټئ.

مصنوعي ذهانت څه شی دی: چټک نسخه 🧠➡️💻

مصنوعي ذهانت د هغو میتودونو یوه ټولګه ده چې سافټویر ته اجازه ورکوي چې هوښیار چلند اټکل کړي. د هر قاعدې کوډ کولو پرځای، موږ ډیری وختونه روزو ترڅو دوی نوي حالتونو ته عمومي کړي - د عکس پیژندنه، د وینا څخه متن، د لارې پلان جوړونه، د کوډ مرستیالان، د پروټین جوړښت وړاندوینه، او داسې نور. که تاسو د خپلو یادښتونو لپاره یو ښه تعریف خوښوئ: فکر وکړئ چې د کمپیوټر سیسټمونه د انساني فکري پروسو سره تړلې دندې ترسره کوي لکه استدلال، معنی کشف کول، او د معلوماتو څخه زده کړه. [1]

د ساحې څخه یو ګټور ذهني ماډل دا دی چې AI د هدف لارښوونې سیسټمونو چې خپل چاپیریال درک کوي او عملونه غوره کوي - ګټور کله چې تاسو د ارزونې او کنټرول لوپونو په اړه فکر کول پیل کوئ. [1]

هغه څه چې مصنوعي ذهانت په حقیقت کې ګټور کوي✅

ولې د دودیزو قوانینو پر ځای مصنوعي ذهانت ته لاسرسی؟

• د نمونې ځواک - ماډلونه په لویو ډیټاسیټونو کې هغه فرعي اړیکې په ګوته کوي چې انسانان به یې د غرمې دمخه له لاسه ورکړي.

• تطابق - د ډیرو معلوماتو سره، فعالیت کولی شي د ټول کوډ بیا لیکلو پرته ښه شي.

• په پیمانه سرعت - یوځل چې روزل شي، ماډلونه ګړندي او په دوامداره توګه چلوي، حتی په فشار لرونکي حجمونو کې.

• تولیدي وړتیا - عصري سیسټمونه کولی شي متن، انځورونه، کوډ، حتی د نوماند مالیکولونه تولید کړي، نه یوازې شیان طبقه بندي کړي.

• احتمالي فکر - دوی د نازک ځنګلونو په پرتله په ډیر ښکلي ډول ناڅرګندتیا اداره کوي، که نه.

• د وسایلو کارولو وسایل - تاسو کولی شئ ماډلونه د حساب کونکو، ډیټابیسونو، یا لټون سره وصل کړئ ترڅو اعتبار لوړ کړئ.

• کله چې دا ښه نه وي - تعصب، وهم، د روزنې زاړه معلومات، د محرمیت خطرونه. موږ به هلته ورسیږو.

راځئ چې صادق واوسو: ځینې وختونه مصنوعي ذهانت د ذهن لپاره د بایسکل په څیر احساس کوي، او ځینې وختونه دا په جغل باندې یو سایکل دی. دواړه ریښتیا کیدی شي.

مصنوعي ذهانت څنګه کار کوي، په انساني سرعت 🔧

ډیری عصري مصنوعي ذهانت سیسټمونه یوځای کوي:

1. معلومات - د ژبې، انځورونو، کلیکونو، سینسر لوستلو مثالونه.

2. موخې - د ضایع کیدو یوه دنده چې وايي "ښه" څه ډول ښکاري.

3. الګوریتمونه - د روزنې هغه پروسه چې یو ماډل هڅوي چې دا زیان کم کړي.

4. ارزونه - د ازموینې سیټونه، میټریکونه، د روغتیا چکونه.

5. ځای پرځای کول - د څارنې، خوندیتوب، او ساتونکو پټلیو سره ماډل ته خدمت کول.

دوه پراخ دودونه:

• سمبولیک یا منطق پر بنسټ مصنوعي ذهانت - واضح قواعد، د پوهې ګرافونه، لټون. د رسمي استدلال او محدودیتونو لپاره عالي.

• احصایوي یا د زده کړې پر بنسټ مصنوعي ذهانت - هغه ماډلونه چې له معلوماتو څخه زده کړه کوي. دا هغه ځای دی چې ژوره زده کړه پکې ژوند کوي او له هغه ځایه چې د وروستي بدلون ډیری برخه راځي؛ یوه پراخه حواله شوې بیاکتنه د پرت لرونکي استازیتوب څخه تر اصلاح او عمومي کولو پورې ساحه نقشه کوي. [2]

د زده کړې پر بنسټ مصنوعي ذهانت دننه، څو ستنې مهمې دي:

• څارل شوې زده کړه - د لیبل شوي مثالونو څخه زده کړه وکړئ.

• بې څارنې او ځان څارنې - د بې نښه شوي معلوماتو څخه جوړښت زده کړئ.

• د تقویې زده کړه - د آزموینې او فیډبیک له لارې زده کړه.

• تولیدي ماډلینګ - د نوي نمونو تولید زده کړئ چې ریښتیني ښکاري.

دوه نسل ورکوونکې کورنۍ چې تاسو به یې هره ورځ اورئ:

• ټرانسفارمرونه - د ډیری لویو ژبو ماډلونو تر شا جوړښت. دا پاملرنه ، موازي روزنه او په حیرانونکي ډول روان پایلې فعالوي. که تاسو "ځان پاملرنه" اوریدلي وي، دا اصلي چل دی. [3]

• د خپریدو ماډلونه - دوی د شور کولو پروسه بیرته راګرځول زده کوي، له ناڅاپي شور څخه بیرته روښانه عکس یا آډیو ته ځي. دا د ډیک غیر بدلولو په څیر دی، ورو او په احتیاط سره، مګر د حساب سره؛ بنسټیز کار وښودله چې څنګه په مؤثره توګه روزنه او نمونه اخیستل کیږي. [5]

که استعارات اوږد احساس شي، نو دا سمه ده - مصنوعي ذهانت یو متحرک هدف دی. موږ ټول نڅا زده کوو پداسې حال کې چې موسیقي د سندرې په مینځ کې بدلیږي.

چیرته چې تاسو هره ورځ له AI سره ګورئ 📱🗺️📧

• لټون او سپارښتنې - د درجه بندي پایلې، فیډونه، ویډیوګانې.

• برېښنالیک او اسناد - اتوماتیک بشپړول، لنډیز کول، د کیفیت چکونه.

• کیمره او آډیو - د شور څخه ځان خلاصول، HDR، نقل کول.

• نیویګیشن - د ترافیک وړاندوینه، د لارې پلان جوړونه.

• ملاتړ او خدمت - د چیټ اجنټان چې ځوابونه ترتیبوي او مسوده کوي.

• کوډ ورکول - وړاندیزونه، ریفیکٹرونه، ازموینې.

• روغتیا او ساینس - ټریجی، د انځور کولو ملاتړ، د جوړښت وړاندوینه. (کلینیکل شرایط د خوندیتوب لپاره مهم وګڼئ؛ د بشري څارنې او مستند محدودیتونو څخه کار واخلئ.) [2]

کوچنۍ کیسه: د محصول ټیم ​​ممکن د ژبې ماډل مخې ته د بیا ترلاسه کولو مرحله A/B ازموینه وکړي؛ د غلطۍ کچه ډیری وختونه راټیټیږي ځکه چې ماډل د اټکل کولو پرځای د تازه، دندې ځانګړي شرایطو په اړه دلیل لري. (طریقه: میټریکونه مخکې له مخکې تعریف کړئ، د هوډ آوټ سیټ وساتئ، او د ورته لپاره ورته اشارې پرتله کړئ.)

قوتونه، محدودیتونه، او په منځ کې نرم ګډوډي ⚖️

قوتونه

• لوی، ګډوډ ډیټاسیټونه په مهربانۍ سره اداره کوي.

• د ورته اصلي ماشینونو سره د دندو اندازه کول.

• پټ جوړښت زده کوي چې موږ یې په لاس نه دی جوړ کړی. [2]

محدودیتونه

• وهمونه - ماډلونه ممکن د باور وړ غږ لرونکي مګر غلط پایلې تولید کړي.

• تعصب روزنې معلومات کولی شي ټولنیز تعصبونه کوډ کړي چې سیسټمونه بیا تولیدوي.

• د قوي والي څنډې، د مخالفو سرچینو، او د ویش بدلون کولی شي شیان مات کړي.

• محرمیت او امنیت - که تاسو محتاط نه یاست نو حساس معلومات لیک کیدی شي.

• د وضاحت وړتیا - ولې یې دا وویل؟ ځینې وختونه ناڅرګند وي، کوم چې پلټنې مایوسه کوي.

د خطر مدیریت شتون لري نو تاسو ګډوډي نه لیږدئ: د NIST AI د خطر مدیریت چوکاټ د ډیزاین، پراختیا، او ځای پرځای کولو په اوږدو کې د اعتبار ښه کولو لپاره عملي، رضاکارانه لارښوونې چمتو کوي - د خطرونو نقشه کولو، د هغوی اندازه کولو، او له پای څخه تر پایه د کارولو اداره کولو په اړه فکر وکړئ. [4]

د سړک قواعد: خوندیتوب، حکومتولي، او حساب ورکول 🛡️

مقررات او لارښوونې د عمل لپاره په لاره اچول کیږي:

• د خطر پر بنسټ طریقې - د لوړ خطر لرونکي کاروونکي د سختو اړتیاوو سره مخ دي؛ اسناد، د معلوماتو اداره کول، او د پیښو اداره کول. عامه چوکاټونه په شفافیت، بشري نظارت، او دوامداره څارنې ټینګار کوي. [4]

• د سکتور اهمیت - د خوندیتوب لپاره مهمې ساحې (لکه روغتیا) د انسان په دننه کې او محتاط ارزونې ته اړتیا لري؛ د عمومي هدف وسیلې لاهم د واضح ارادې کارونې او محدودیت اسنادو څخه ګټه پورته کوي. [2]

دا د نوښت د بندولو په اړه نه ده؛ دا د دې په اړه ده چې خپل محصول په کتابتون کې د پاپ کارن جوړونکي ته نه واړوئ ... کوم چې خوندور ښکاري تر هغه چې دا نه وي.

په عمل کې د مصنوعي ذهانت ډولونه، د مثالونو سره 🧰

• ادراک - لید، وینا، د حسي فیوژن.

• ژبه - خبرې اترې، ژباړه، لنډیز، استخراج.

• وړاندوینه - د غوښتنې وړاندوینه، د خطر نمرې ورکول، د بې نظمۍ کشف کول.

• پلان جوړونه او کنټرول - روبوټکس، لوژستیک.

• نسل - انځورونه، آډیو، ویډیو، کوډ، جوړښتي معلومات.

د دې تر شا، ریاضي په خطي الجبرا، احتمال، اصلاح، او محاسبې سټېکونو تکیه کوي چې هرڅه په غږ کې ساتي. د ژورې زده کړې په بنسټونو کې د ژورې مطالعې لپاره، کانونیکي بیاکتنه وګورئ. [2]

د پرتلنې جدول: مشهور مصنوعي ذهانت وسایل په یوه نظر 🧪

(په قصدي ډول لږ څه نیمګړتیا لري. نرخونه بدلیږي. ستاسو مایلج به توپیر ولري.)

د یو مسلکي په څیر د مصنوعي ذهانت سیسټم څنګه ارزونه وکړو 🧪🔍

1. دنده تعریف کړئ - د یوې جملې دندې بیان.

2. میټریکونه غوره کړئ - دقت، ځنډ، لګښت، د خوندیتوب محرکات.

3. د ازموینې یوه ټولګه جوړه کړئ - استازیتوب کوونکی، متنوع، او منظم.

4. د ناکامۍ حالتونه وګورئ - هغه ان پټونه چې سیسټم باید رد کړي یا زیات کړي.

5. د تعصب لپاره ازموینه - د نفوسو ټوټې او حساس ځانګړتیاوې چیرې چې پلي کیږي.

6. انسان په لوپ کې - مشخص کړئ کله چې یو کس باید بیاکتنه وکړي.

7. لاګ او څارنه - د څرخېدو کشف، د پیښې غبرګون، بیرته راګرځیدل.

8. سند - د معلوماتو سرچینې، محدودیتونه، ټاکل شوې کارول، سره نښې. د NIST AI RMF تاسو ته د دې لپاره شریکه ژبه او پروسې درکوي. [4]

هغه عام غلط فهمۍ چې زه یې تل اورم 🙃

• "دا یوازې کاپي کول دي." روزنه احصایوي جوړښت زده کوي؛ نسل د دې جوړښت سره سم نوي محصولات جوړوي. دا اختراع کیدی شي - یا غلط - مګر دا کاپي پیسټ نه دی. [2]

• "AI د یو کس په څیر پوهیږي." دا ماډل کوي . ځینې وختونه دا د پوهیدو په څیر ښکاري؛ ځینې وختونه دا یو ډاډمن تیاره وي. [2]

• "لوی تل غوره وي." پیمانه مرسته کوي، مګر د معلوماتو کیفیت، سمون، او بیرته ترلاسه کول ډیری وختونه ډیر مهم دي. [2][3]

• "یو مصنوعي ذهانت چې پر ټولو واکمن شي." اصلي سټېکسونه څو ماډلونه دي: د حقایقو لپاره ترلاسه کول، د متن لپاره تولیدي، په وسیله کې کوچني ګړندي ماډلونه، او همدارنګه کلاسیک لټون.

یو څه ژوره کتنه: ټرانسفارمرونه او خپریدل، په یوه دقیقه کې ⏱️

• ټرانسفارمرونه د ټوکنونو ترمنځ د پاملرنې نمرې محاسبه کوي ترڅو پریکړه وکړي چې په څه تمرکز وکړي. د پرتونو سټکینګ د څرګند تکرار پرته اوږد واټن انحصارونه نیسي، د ژبې دندو په اوږدو کې لوړ موازيتوب او قوي فعالیت فعالوي. دا جوړښت د ډیری عصري ژبې سیسټمونو ملاتړ کوي. [3]

• د خپریدو ماډلونه زده کوي چې ګام په ګام شور بیرته راولي، لکه د تیاره هنداره پالش کول تر هغه چې یو مخ څرګند شي. د اصلي روزنې او نمونې اخیستلو نظرونو د عکس تولید بوم خلاص کړ او اوس آډیو او ویډیو ته غځیږي. [5]

مایکرو-ګلاسري چې تاسو یې ساتلی شئ 📚

• ماډل - یو پیرامیټرائز شوی فعالیت چې موږ یې د آخذو نقشه کولو لپاره روزنه ورکوو چې آخذې له آخذو څخه آخذې ته واړوو.

• روزنه - د مثالونو په ضایعاتو کې د کمښت لپاره د پیرامیټرو اصلاح کول.

• ډیر فټینګ - د روزنې معلوماتو کې ښه کار کول، په بل ځای کې.

• وهم - روان مګر په حقیقت کې غلط پایله.

• RAG - د ترلاسه کولو لپاره زیات شوی نسل چې تازه سرچینو سره مشوره کوي.

• سمون - د لارښوونو او نورمونو تعقیب لپاره د چلند شکل ورکول.

• خوندیتوب - د ژوند په اوږدو کې د زیان رسوونکو پایلو مخنیوی او د خطر اداره کول.

• استنباط - د وړاندوینې کولو لپاره د روزل شوي ماډل کارول.

• ځنډ - د ننوتلو څخه تر ځواب پورې وخت.

• ساتونکي - پالیسۍ، فلټرونه، او کنټرولونه.

ډېر اوږد شوم، ما یې ونه لوستل - وروستۍ تبصرې 🌯

مصنوعي ذهانت څه شی دی؟ د تخنیکونو یوه ټولګه چې کمپیوټرونو ته اجازه ورکوي چې له معلوماتو څخه زده کړه وکړي او د اهدافو په لور په هوښیارۍ سره عمل وکړي. عصري څپه په ژوره زده کړه باندې سواره ده - په ځانګړي توګه د ژبې لپاره ټرانسفارمرونه او د رسنیو لپاره خپریدل. په فکر سره کارول کیږي، مصنوعي ذهانت د نمونې پیژندنه اندازه کوي، تخلیقي او تحلیلي کار ګړندی کوي، او نوي ساینسي دروازې پرانیزي. په بې پروایۍ سره کارول کیدی شي، دا کولی شي ګمراه کړي، خارج کړي، یا باور له منځه یوسي. خوشحاله لاره د حکومتدارۍ، اندازه کولو، او د عاجزۍ لمس سره قوي انجینرۍ ترکیب کوي. دا توازن یوازې ممکن نه دی - دا د سم چوکاټونو او قواعدو سره د تدریس وړ، ازموینې وړ، او د ساتلو وړ دی. [2][3][4][5]

ماخذونه

[1] د بریتانیکا انسائیکلوپیډیا - مصنوعي استخبارات (AI) : نور ولولئ
[2] طبیعت - "ژوره زده کړه" (لی کون، بینجیو، هینټن) : نور ولولئ
[3] arXiv - "توجه هغه څه دي چې تاسو ورته اړتیا لرئ" (واسواني او نور) : نور ولولئ
[4] NIST - د AI د خطر مدیریت چوکاټ : نور ولولئ
[5] arXiv - "د خپریدو احتمالي ماډلونو له منځه وړل" (هو او نور) : نور ولولئ

په رسمي AI اسسټنټ پلورنځي کې وروستي AI ومومئ

زموږ په اړه