سوال:
مصنوعی ذہانت ، مشین لرننگ اور گہری سیکھنے میں کیا فرق ہے؟
A:"مصنوعی ذہانت ،" "مشین لرننگ" اور "گہری سیکھنے" کی اصطلاحات ایک ایسے عمل کی وضاحت کرتی ہیں جو گذشتہ چند دہائیوں سے اپنے آپ میں ترقی پا رہی ہے ، کیونکہ دنیا نے کمپیوٹنگ پاور ، ڈیٹا ٹرانسفر اور دیگر ٹکنالوجی اہداف میں بے حد ترقی کی ہے۔
بات چیت کا آغاز مصنوعی ذہانت سے ہونا چاہئے ، کمپیوٹر یا ٹکنالوجی کی کسی بھی صلاحیت کے ل human ایک وسیع اصطلاح جو انسانی فکر اور دماغی سرگرمی کی نقالی کر سکتی ہے۔ ایک لحاظ سے ، مصنوعی ذہانت کا آغاز ابتدائی طور پر ہوا ، کمپیوٹر پر شطرنج کھیلنے کے آسان پروگرام اور دوسرے پروگرام جو انسانی فیصلے کرنے اور سوچنے کی نقل کرنے لگے۔
| مفت ڈاؤن لوڈ: مشین سیکھنا اور اس سے کیوں فرق پڑتا ہے |
مصنوعی ذہانت نے ذاتی کمپیوٹر ، انٹرنیٹ کی عمر اور بالآخر کلاؤڈ کمپیوٹنگ ، ورچوئلائزیشن اور جدید ترین نیٹ ورک کے زمانے تک ترقی جاری رکھی۔ ایک اہم ٹکنالوجی انڈسٹری کی حیثیت سے مصنوعی ذہانت کا بہت سے طریقوں سے نشوونما اور وسعت ہے۔
مصنوعی ذہانت کے سنگ میل میں سے ایک مشین سیکھنے کا خروج اور اپنانا ہے ، جو مصنوعی ذہانت کے اہداف کے حصول کے لئے ایک خاص نقطہ نظر ہے۔
مشین لرننگ بہتر کارکردگی کے ماحول میں فیصلے کے کچھ سیٹ کرنے میں بہتر بنانے کے لئے کمپیوٹر سافٹ ویئر کی مدد کے لئے نفیس الگورتھم اور پروگراموں کا استعمال کرتی ہے۔ کسی کمپیوٹر کو صرف ایک پروگرام کو بار بار کرنے کے لئے پروگرام کرنے کی بجائے ، جیسے 1970 اور 1980 کی دہائی کے ہاتھوں سے چلائے گئے پروگراموں کا معاملہ تھا ، مشین لرننگ ہیوریسٹکس ، سلوک ماڈلنگ اور دیگر اقسام کے اندازوں کو استعمال کرنے کی اجازت دیتی ہے ٹکنالوجی اپنی فیصلہ سازی کو بہتر بنانے اور وقت کے ساتھ ساتھ تیار ہوتی ہے۔ مشین سیکھنے کا اطلاق سپیم ای میل سے لڑنے ، آئی بی ایم واٹسن جیسی مصنوعی ذہانت کی شخصیات کو نافذ کرنے ، اور دوسرے طریقوں سے مصنوعی ذہانت کے اہداف کے حصول کے لئے کیا گیا ہے۔
گہری سیکھنے ، بدلے میں ، مشین لرننگ کو فروغ دیتی ہے۔ ماہرین گہری تعلیم کو اعلی سطحی تجریدوں کو چلانے کے ل al الگورتھم کے استعمال ، جیسے کاموں پر ٹکنالوجی کو تربیت دینے کے لئے مصنوعی اعصابی نیٹ ورک کا استعمال جیسے اقدامات کو بیان کرتے ہیں۔ گہری لرننگ حقیقی طور پر دماغی سرگرمی کو ماڈل بنانے کی کوشش کرکے مشین لرننگ کو اگلے درجے تک لے جاتی ہے اور اس کو مصنوعی فیصلہ سازی یا دیگر علمی کاموں پر لاگو کرتی ہے۔
گہری سیکھنے کا مظاہرہ مثال کے ذریعہ کیا گیا ہے جیسے جدید سپلائی چین آپٹیمائزیشن پروگرام ، لیبارٹری کے سازوسامان کے پروگرام اور جنیریٹ اشتہاری نیٹ ورک جیسے دیگر قسم کے بدعات ، جہاں دو مخالف نیٹ ورک ، ایک جنریٹیو اور امتیازی جال نیٹ ورک ، انسان کو ماڈل بنانے کے لئے ایک دوسرے کے خلاف کام کرتے ہیں۔ امتیازی سلوک کے سوچنے کے عمل اس خاص قسم کی گہری سیکھنے کا استعمال امیج پروسیسنگ اور دیگر استعمالات میں کیا جاسکتا ہے۔
حقیقت یہ ہے کہ گہری تعلیم سے مصنوعی ذہانت کو قریب تر جاتا ہے جسے ماہرین "مضبوط AI" سمجھتے ہیں ، مصنوعی ذہانت جو کم و بیش بہت سے انسان کے افکار کے افعال کو نقل کرنے کے قابل ہے۔ اس سے ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کرنے اور اس دنیا کی نگہداشت کرنے کے بارے میں اہم بحث کو جنم ملتا ہے جس میں کمپیوٹرز کچھ اسی طرح سوچتے ہیں جس طرح ہم کرتے ہیں۔
