What Is AI (Artificial Intelligent) And Work
Artificial intelligence एक Digital Computer या Computer Controlled रोबोट की क्षमता जो आमतौर
पर intelligent Beings से जुड़े कार्यों को करने के लिए होती है। इस Term को अक्सर मनुष्यों की बौद्धिक
प्रक्रियाओं की विशेषता वाली विकासशील प्रणालियों की परियोजना पर लागू किया जाता है, जैसे कि कारण (Ability To Reason), अनुभव की खोज, सामान्यीकरण, या पिछले अनुभव से सीखने की क्षमता। 1940 के दशक में डिजिटल कंप्यूटर के विकास के बाद से, यह प्रदर्शित किया गया है कि कंप्यूटरों को बहुत जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है - उदाहरण के लिए, गणितीय प्रमेयों (Mathematical Theorems ) के लिए प्रमाण की खोज करना या शतरंज खेलना - बड़ी दक्षता के साथ। फिर भी, Computer Processing Speed और स्मृति क्षमता में निरंतर प्रगति के बावजूद, अभी तक कोई कार्यक्रम नहीं हैं जो व्यापक डोमेन पर या अधिक रोजमर्रा के ज्ञान की आवश्यकता वाले कार्यों में मानव लचीलेपन से मेल खा सकते हैं। दूसरी ओर, कुछ कार्यक्रमों ने कुछ विशिष्ट कार्यों को करने में मानव विशेषज्ञों और पेशेवरों के प्रदर्शन के स्तर को प्राप्त किया है, ताकि इस सीमित अर्थों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को चिकित्सा निदान, कंप्यूटर खोज इंजन, और Voice या Handwriting Recognition के रूप में विविध रूप में पाया जाता है।
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What Is Intelligence
सबसे सरल मानव व्यवहार को बुद्धिमत्ता के रूप में जाना जाता है, जबकि यहां तक कि सबसे जटिल कीट व्यवहार को कभी भी बुद्धि के संकेत के रूप में नहीं लिया जाता है। अंतर क्या है? खुदाई करने वाला ततैया, Sphex Ichneumoneus के व्यवहार पर विचार करें। जब मादा ततैया भोजन के साथ अपनी Burrow में लौटती है, तो वह उसे पहले दहलीज पर जमा करती है, उसकी Burrow के अंदर घुसपैठियों के लिए जाँच करती है, और उसके बाद ही, यदि तट साफ है, तो अपना भोजन अंदर ले जाती है। ततैया के सहज व्यवहार की वास्तविक प्रकृति का पता चलता है अगर भोजन उसके प्रवेश द्वार से प्रवेश द्वार से कुछ इंच दूर है, जबकि वह अंदर है: उभरने पर, वह पूरी प्रक्रिया को दोहराएगा जितनी बार भोजन विस्थापित होता है। Intelligence - Sphex के मामले में विशिष्ट रूप से अनुपस्थित - में नई परिस्थितियों के अनुकूल होने की क्षमता शामिल होनी चाहिए।
मनोवैज्ञानिक आम तौर पर मानव बुद्धि को केवल एक गुण द्वारा नहीं बल्कि कई विविध क्षमताओं के संयोजन से
चित्रित करते हैं। Artificial intelligence में अनुसंधान ने मुख्य रूप से बुद्धि के निम्नलिखित घटकों पर ध्यान
केंद्रित किया है: भाषा सीखना, तर्क करना, समस्या हल करना, धारणा और उपयोग करना।
Reason स्थिति के लिए उपयुक्त निष्कर्ष निकालना है। Inferences को या तो कटौती या Inductive के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। पूर्व का एक उदाहरण है, “Friend को संग्रहालय या कैफे में से किसी एक में होना चाहिए। वह कैफे में नहीं है; इसलिए वह संग्रहालय में है, '' और बाद का, '' इस तरह की पिछली दुर्घटनाएँ उपकरण की विफलता के कारण हुईं; इसलिए यह दुर्घटना साधन विफलता के कारण हुई। ” तर्क के इन रूपों के बीच सबसे महत्वपूर्ण अंतर यह है कि कटौतीत्मक मामले में परिसर की सच्चाई निष्कर्ष की सच्चाई की गारंटी देती है, जबकि Inductive मामले में आधार का सत्य पूर्ण आश्वासन दिए बिना निष्कर्ष का समर्थन करता है। Inductive तर्क विज्ञान में आम है, जहां डेटा एकत्र किया जाता है और भविष्य के व्यवहार का वर्णन करने और भविष्यवाणी करने के लिए अस्थायी मॉडल विकसित किए जाते हैं - जब तक कि विषम डेटा की उपस्थिति मॉडल को संशोधित करने के लिए मजबूर नहीं करती है। गणित और तर्क में डिडक्टिव रीजनिंग आम है, जहाँ Irrefutable Theorems की विस्तृत संरचनाएँ मूल स्वयंसिद्धों और नियमों के एक छोटे समूह से निर्मित होती हैं। प्रोग्रामिंग कंप्यूटरों में विशेष रूप से डिडक्टिव Inferences निकालने के लिए प्रोग्रामिंग कंप्यूटर में काफी सफलता मिली है। हालाँकि, सही तर्क में सिर्फ ड्राइंग Inferences शामिल हैं; इसमें किसी विशेष कार्य या स्थिति के समाधान के लिए प्रासंगिक आरेखण शामिल हैं।
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