فهرست[پټ][ښکاره]
دا مفهوم چې روبوټونه د انسانانو په پرتله هوښیار دي تر هغه وخته پورې زموږ ډله ایز تخیل نیولی دی چې ساینس افسانه شتون لري.
په هرصورت، پداسې حال کې چې مصنوعي استخبارات (AI) لاهم دې کچې ته نه دي رسیدلي، موږ د ماشین استخباراتو په تولید کې د پام وړ پرمختګونه کړي، لکه څنګه چې د ځان چلولو موټرو سره د ګوګل، ټیسلا، او اوبر ازموینې لخوا ثابت شوي.
د ژورې زده کړې توزیع او افادیت، د ماشین زده کړې طریقه چې دا تخنیکي پرمختګ ته وړتیا ورکوي، تر یوې اندازې پورې د پوهنتونونو او څیړنیزو لابراتوارونو څخه محصولاتو ته د AI بریالي لیږد مسولیت لري.
د کمپیوټر راتلونکی انقلاب به د مصنوعي ذهانت، ژورې زده کړې، او ماشین زده کړه.
دا ټیکنالوژي د نمونو پیژندلو وړتیا باندې رامینځته شوي او بیا په تیرو وختونو کې راټول شوي معلوماتو پراساس د راتلونکي پیښو وړاندوینه کوي. دا تشریح کوي چې ولې ایمیزون نظرونه رامینځته کوي کله چې تاسو آنلاین پیرود کوئ یا څنګه Netflix پوهیږي چې تاسو د 1980s وحشتناک فلمونه خوښوي.
که څه هم هغه کمپیوټرونه چې د AI مفکورې کاروي ځینې وختونه "سمارټ" بلل کیږي، د دې سیسټمونو ډیری برخه پخپله نه زده کوي؛ انساني تعامل ته اړتیا ده.
د ډیټا ساینس پوهان د متغیرونو په غوره کولو سره معلومات چمتو کوي چې پلي کیږي اټکل شوي شننې. له بلې خوا ژوره زده کړه کولی شي دا فعالیت په اوتومات ډول ترسره کړي.
دا پوسټ د هر ډیټا مینه والو لپاره د ساحې لارښود په توګه کار کوي چې د ژورې زده کړې ، د هغې پراخوالي ، او راتلونکي احتمال په اړه نور څه زده کولو کې علاقه لري.
ژوره زده کړه څه ده؟
ژوره زده کړه د ماشین زده کړې د فرعي سیټ په توګه فکر کیدی شي.
دا هغه ساحه ده چې د کمپیوټر الګوریتمونو ازموینې له لارې د ځان زده کړې او پرمختګ لپاره رامینځته شوې.
ژوره زده کړه، لکه څنګه چې د ماشین زده کړې مخالف، د مصنوعي سره کار کوي نوریال شبکې، کوم چې باید تقلید وکړي چې څنګه خلک فکر کوي او زده کوي. تر دې وروستیو پورې، عصبي شبکې د کمپیوټر بریښنا محدودیتونو له امله په پیچلتیا کې محدودې وې.
په هرصورت، د لوی ډیټا تحلیلونو کې پرمختګونو لوی، ډیر پیاوړي عصبي شبکې فعاله کړې، کمپیوټرونه توانوي چې د خلکو په پرتله پیچلي حالتونو ته ګړندي څارنه، پوهه او ځواب ورکړي.
موږ د لوستلو وړاندیز کوو - د ټیسلا عصبي شبکې جوړښت تشریح شوی
د انځور درجه بندي، د ژبې ژباړه، او د وینا پیژندنه ټول د ژورې زده کړې څخه ګټه پورته کړې. دا کولی شي د انساني متقابل عمل اړتیا پرته د نمونې پیژندنې کومه مسله حل کړي.
دا په اصل کې درې یا ډیر پرتونه دي نوریال شبکه. دا عصبي شبکې هڅه کوي چې د انسان مغز فعالیت تقلید کړي، سره له دې چې د محدود بریالیتوب سره، دا د دې توان لري چې د ډیرو ډیټاونو څخه "زده کړي" کړي.
پداسې حال کې چې د عصبي شبکې یو واحد پرت اوس هم نږدې وړاندوینې رامینځته کولی شي ، نور پټ پرتونه کولی شي د دقت لپاره اصلاح او تنظیم کولو کې مرسته وکړي.
عصبي شبکه څه ده؟
مصنوعي عصبي شبکې د عصبي جالونو پراساس دي چې د انسان په مغز کې لیدل کیږي. عموما، یو عصبي شبکه د دریو پرتونو څخه جوړه شوې ده.
درې درجې داخلې، محصول، او پټې دي. په عمل کې یو عصبي شبکه په لاندې ډیاګرام کې لیدل کیږي.
لکه څنګه چې پورته ښودل شوي عصبي شبکه یوازې یو پټ پرت لري، دا د "کمي عصبي شبکه" نومیږي.
نور پټ پرتونه په داسې سیسټمونو کې اضافه شوي ترڅو نور پیچلي جوړښتونه رامینځته کړي.
ژوره شبکه څه ده؟
په ژوره شبکه کې، ډیری پټ پرتونه اضافه شوي.
د دې ډول ډیزاینونو روزنه په چټکۍ سره پیچلې کیږي ځکه چې په شبکه کې د پټو پرتونو شمیر ډیریږي، نه یوازې د شبکې په سمه توګه د روزنې لپاره اړین وخت پورې اړه لري بلکه د اړتیا وړ سرچینو شرایطو کې هم.
یوه ژوره شبکه د ننوتلو سره، څلور پټ پرتونه، او یو محصول لاندې ښودل شوی.
ژوره زده کړه څنګه کار کوي؟
عصبي شبکې د نوډونو د پرتونو څخه جوړ شوي دي، ورته ورته چې څنګه نیورون د انسان دماغ جوړوي. انفرادي پرت نوډونه په ګاونډیو پرتونو کې له نوډونو سره تړلي دي.
په شبکه کې د پرتونو شمیر د هغې ژوروالی په ګوته کوي. په یو واحد نیورون کې انساني دماغ په زرګونو پیغامونه ترلاسه کوي.
سیګنالونه په مصنوعي عصبي شبکه کې د نوډونو تر مینځ حرکت کوي، کوم چې دوی ته وزن ورکوي.
یو نوډ چې لوړ وزن لري د لاندې نوډونو باندې خورا لوی تاثیر لري. وروستنۍ پرت د محصول چمتو کولو لپاره وزن لرونکي آخذې سره یوځای کوي.
د ژورې زده کړې سیسټمونه قوي هارډویر ته اړتیا لري ځکه چې په پراخه کچه اداره شوي ډیټا او د ډیری پیچلي ریاضيکي کمپیوټرونو شامل دي.
د ژورې زده کړې روزنې حسابونه، حتی د داسې پیچلي ټیکنالوژۍ سره، کولی شي اونۍ ونیسي.
د ژورې زده کړې سیسټمونه د سمې موندنې چمتو کولو لپاره د پام وړ ډیټا ته اړتیا لري؛ له همدې امله، معلومات د لوی ډیټاسیټونو په بڼه تغذیه کیږي.
کله چې د معلوماتو پروسس کول، مصنوعي عصبي شبکې کولی شي معلومات د بائنری هو یا غلط پوښتنو ترتیب ته د ځوابونو پراساس طبقه بندي کړي چې خورا پیچلي ریاضيکي حسابونه پکې شامل دي.
د مخ پیژندنې الګوریتم، د بیلګې په توګه، د مخونو څنډې او کرښې پیژندل او پیژندل زده کوي.
بیا د مخونو ډیر مهم عناصر، او په پای کې د مخونو ټول استازیتوب.
الګوریتم د وخت په تیریدو سره ځان روزي، د سم ځوابونو احتمال زیاتوي.
په دې حالت کې، د مخ پیژندنې الګوریتم به د وخت په تیریدو سره مخونه په سمه توګه پیژني.
ژوره زده کړه VS ماشین زده کړه
ژوره زده کړه څنګه د ماشین زده کړې څخه توپیر لري که دا د هغې فرعي برخه وي؟
ژوره زده کړه د دودیز ماشین زده کړې څخه د ډیټا ډولونو کې توپیر لري چې دا یې کاروي او هغه میتودونه چې دا یې د زده کړې لپاره کاروي.
د وړاندوینې رامینځته کولو لپاره ، د ماشین زده کړې الګوریتمونه جوړښت شوي ، لیبل شوي ډیټا کاروي ، پدې معنی چې ځینې ځانګړتیاوې د ماډل ان پټ ډیټا څخه مشخص شوي او په جدولونو کې ګروپ شوي.
دا اړینه نده چې دا غیر منظم معلومات نه کاروي؛ بلکه، که دا کار وکړي، دا معمولا د یو څه دمخه پروسس کولو څخه تیریږي ترڅو دا په جوړښت شوي بڼه کې واچوي.
ژوره زده کړه د معلوماتو دمخه پروسس کولو برخه له مینځه وړي چې د ماشین زده کړې عموما پکې شامل دي.
دا الګوریتمونه کولی شي غیر منظم ډیټا لکه متن او عکسونه وخوري او تشریح کړي ، په بیله بیا د ځانګړتیا استخراج اتومات کړي ، په بشري متخصصینو تکیه کموي.
راځئ تصور وکړو چې موږ د مختلف څارویو د عکسونو ټولګه درلوده چې موږ غوښتل په کټګوریو کې تنظیم کړو لکه "پیشو" ، "سپي" ، "هیمسټر" او داسې نور.
د ژورې زده کړې الګوریتمونه کولی شي معلومه کړي چې کوم ځانګړتیاوې (لکه غوږونه) د یو حیوان څخه د بل څخه جلا کولو کې خورا اړین دي. د دې ځانګړتیا درجه په لاسي ډول د ماشین زده کړې کې د بشري متخصص لخوا ټاکل کیږي.
د ژورې زده کړې سیسټم بیا د دقت لپاره ځان بدلوي او فټ کوي تدریجي نزول او بیرته خپرول، دا اجازه ورکوي چې د څارویو د تازه عکس په اړه دقیق وړاندوینې رامینځته کړي.
د ژورې زده کړې غوښتنلیکونه
1. چټیټونه
چیټ بوټس کولی شي د پیرودونکي مسلې په څو ثانیو کې حل کړي. چیټ بوټ یو دی مصنوعي هوښیارتیا (AI) وسیله چې تاسو ته اجازه درکوي د متن یا متن څخه وینا له لارې آنلاین اړیکه ونیسئ.
دا کولی شي اړیکه ونیسي او عملونه په ورته ډول ترسره کړي چې انسانان یې کوي. Chatbots په پراخه کچه د پیرودونکو خدماتو، ټولنیزو رسنیو بازارموندنې، او د پیرودونکي فوري پیغام رسولو کې کارول کیږي.
دا ستاسو معلوماتو ته د اتوماتیک ځوابونو سره ځواب ورکوي. دا د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې تخنیکونو په کارولو سره د ځوابونو ډیری ډولونه رامینځته کوي.
2. د ځان چلولو موټرې
ژوره زده کړه د ځان چلولو موټرو تر شا لومړني فاکتور دی چې د واقعیت رامینځته کیږي.
یو ملیون ډیټا سیټونه په سیسټم کې بار شوي ترڅو ماډل رامینځته کړي ، د زده کړې لپاره ماشینونه وروزل، او بیا په خوندي چاپیریال کې موندنې ارزونه وکړئ.
اوبر مصنوعي استخباراتو په پیټسبورګ کې لابراتوارونه نه یوازې هڅه کوي چې بې ډرایور موټرونه نور هم عام کړي بلکې د بې چلوونکي موټرو کارولو سره د ډیری سمارټ ب featuresو لکه د خواړو تحویلي امکانات مدغم کړي.
د ځان چلولو موټرو پراختیا لپاره ترټولو جدي اندیښنه د غیر متوقع پیښو سره معامله کول دي.
د ازموینې او پلي کولو دوامداره دوره، د ژورې زده کړې الګوریتمونو په څیر، خوندي موټر چلول یقیني کوي ځکه چې دا د میلیونونو سناریوګانو سره مخ کیږي.
3. واقعی مرسته
مجازی معاونین د بادل پر بنسټ پروګرامونه دي چې د طبیعي ژبې غږیز حکمونه پیژني او ستاسو په استازیتوب کارونه کوي.
مجازی معاونین لکه ایمیزون الیکسا، کورټانا، سری، او د ګوګل معاون عام مثالونه دي.
د دوی د ظرفیت په بشپړه توګه کارولو لپاره، دوی د انټرنیټ سره وصل شوي وسایلو ته اړتیا لري. کله چې معاون ته قومانده ورکړل شي، دا د ژورې زده کړې الګوریتمونو په کارولو سره د پخوانیو پیښو پراساس غوره تجربه وړاندې کوي.
4. ساتیري
شرکتونه لکه Netflix، Amazon، YouTube، او Spotify خپلو پیرودونکو ته د دوی تجربه ښه کولو لپاره مناسب فلم، سندرې، او ویډیو وړاندیزونه وړاندې کوي.
ژوره زده کړه د دې ټولو لپاره مسؤل ده.
آنلاین سټریمینګ شرکتونه د یو شخص د لټون کولو تاریخ ، ګټو او فعالیت پراساس د محصول او خدماتو وړاندیزونه وړاندې کوي.
د ژورې زده کړې الګوریتم په اتوماتيک ډول د فرعي سرلیکونو تولید او خاموش فلمونو کې غږ اضافه کولو لپاره هم کارول کیږي.
5. روباټکس
ژوره زده کړه په پراخه کچه د روبوټونو په جوړولو کې ګمارل کیږي چې کولی شي د انسان په څیر دندې ترسره کړي.
د ژورې زده کړې ځواک لرونکي روبوټونه په ریښتیني وخت کې تازه کار کوي ترڅو د دوی په لاره کې خنډونه ومومي او ژر تر ژره خپل کورس تنظیم کړي.
دا په روغتونونو، فابریکو، ګودامونو، د موجوداتو مدیریت، د محصول تولید، او داسې نور کې د شیانو لیږدولو لپاره کارول کیدی شي.
د بوسټن ډینامیک روبوټ انسانانو ته ځواب ورکوي کله چې دوی په اړه فشار راوړي. دوی کولی شي د ډش واشیر خالي کړي، دوی کولی شي پورته شي کله چې دوی راښکته شي، او دوی کولی شي یو شمیر نور فعالیتونه ترسره کړي.
6. روغتیایی پاملرنه
ډاکټران نشي کولی د ساعت په شاوخوا کې د خپلو ناروغانو سره وي ، مګر یو شی چې موږ ټول په حقیقت کې تل زموږ سره لرو زموږ تلیفونونه دي.
ژوره زده کړه طبي ټیکنالوژیو ته هم اجازه ورکوي چې د عکسونو څخه ډیټا تحلیل کړي چې موږ یې اخلو او ډیټا حرکت کوو ترڅو احتمالي روغتیا اندیښنې څرګندې کړي.
د AI د کمپیوټر لید پروګرام، د بیلګې په توګه، دا ډاټا د ناروغ د حرکت نمونې تعقیبولو لپاره کاروي ترڅو د سقوط وړاندوینه وکړي او همدارنګه په ذهني حالت کې بدلونونه.
ژوره زده کړه د عکسونو او نورو په کارولو سره د پوستکي سرطان پیژندلو لپاره هم کارول شوې.
7. د طبیعي ژبې پروسس کول
د طبیعي ژبې پروسس کولو ټیکنالوژۍ وده روبوټونو ته وړتیا ورکړې چې ارتباطات ولولي او له دوی څخه معنی ترلاسه کړي.
په هرصورت، دا طریقه خورا ساده کیدی شي، د هغو لارو حساب کولو کې پاتې راغلی چې په کوم کې د کلمو سره یوځای کیږي ترڅو د یوې جملې معنی یا هدف اغیزه وکړي.
ژوره زده کړه د طبیعي ژبې پروسس کونکو سره مرسته کوي چې په جملو کې ډیر پیچلي نمونې وپیژني او ډیر دقیق تفسیر وړاندې کړي.
8. د کمپیوټر لید
ژوره زده کړه هڅه کوي چې څنګه د انسان ذهن معلومات پروسس کوي او نمونې پیژني، دا د لید پر بنسټ د AI غوښتنلیکونو روزنې لپاره یو مثالی میتود جوړوي.
دا سیسټمونه کولی شي د ټګ شوي عکس سیټونو په پرله پسې ډول واخلي او د توکو پیژندلو زده کړي لکه الوتکې ، مخونه او وسلې د ژورې زده کړې موډلونه.
په عمل کې ژوره زده کړه
ستاسو د خوښې میوزیک سټیمینګ خدمت سربیره هغه سندرې وړاندیز کوي چې تاسو یې خوښوئ ، ژوره زده کړه څنګه د خلکو ژوند بدلوي؟
ژوره زده کړه، دا معلومه شوه، د غوښتنلیکونو پراخه لړۍ ته لاره هواروي. هرڅوک چې فیسبوک کاروي هغه به په دې پوه شي چې کله تاسو نوي عکسونه پوسټ کوئ، ټولنیز سایټ ډیری وختونه ستاسو ملګري پیژني او ټګ کوي.
ژوره زده کړه د ډیجیټل معاونینو لکه سری، کورټانا، الیکسا، او ګوګل اوس لخوا د طبیعي ژبې پروسس کولو او وینا پیژندنې لپاره کارول کیږي.
د ریښتیني وخت ژباړه د سکایپ له لارې چمتو کیږي. ډیری بریښنالیک خدمتونه د سپیم پیغامونو موندلو توان لري مخکې لدې چې دوی ان باکس ته ورسیږي.
PayPal د جعلي تادیاتو مخنیوي لپاره ژورې زده کړې کارولې. CamFind، د مثال په توګه، تاسو ته اجازه درکوي د هر څیز عکس واخلئ او د ګرځنده لید لټون ټیکنالوژۍ په کارولو سره، معلومه کړئ چې دا څه دي.
ژوره زده کړه په ځانګړي توګه د ګوګل لخوا د حلونو چمتو کولو لپاره کارول کیږي. AlphaGo، د ګوګل ډیپ مائنډ لخوا رامینځته شوی کمپیوټر برنامه ، اوسني Go اتلانو ته ماتې ورکړه.
WaveNet، د DeepMind لخوا رامینځته شوی، کولی شي هغه وینا رامینځته کړي چې د اوسني موجود وینا سیسټمونو څخه ډیر طبیعي ښکاري. د شفاهي او متني ژبو ژباړلو لپاره، ګوګل ژباړه ژوره زده کړه او د انځور پیژندنه کاروي.
هر عکس د ګوګل سیارټ په کارولو سره پیژندل کیدی شي. د AI غوښتنلیکونو په جوړولو کې د مرستې لپاره، ګوګل جوړ کړ د Tensorflow ژوره زده کړه د سافټویر ډیټابیس.
د ژورې زده کړې راتلونکی
ژوره زده کړه د ټکنالوجۍ په اړه د بحث کولو پر مهال د نه منلو وړ موضوع ده. اړتیا نشته چې ووایو، ژوره زده کړه د ټیکنالوژۍ یو له خورا مهم عناصرو څخه وده کړې.
سازمانونه یوازې هغه کسان وو چې د AI، ژورې زده کړې، ماشین زده کړې، او داسې نور په څیر ټیکنالوژیو کې لیوالتیا لري. افراد هم، د ټیکنالوژۍ دې عنصر سره علاقه لري، په ځانګړې توګه ژورې زده کړې.
یو له ډیری دلیلونو څخه چې ژورې زده کړې ته ډیره پاملرنه کیږي د دې وړتیا ده چې د ډیټا لخوا پرمخ وړل شوي غوره پریکړو ته اجازه ورکړي پداسې حال کې چې د وړاندوینې دقت ته وده ورکوي.
د ژورې زده کړې پراختیا وسیلې ، کتابتونونه او ژبې ممکن په څو کلونو کې د هر سافټویر پرمختیا توکی کټ منظمې برخې شي.
دا اوسني وسیلې سیټونه به د نوي ماډلونو ساده ډیزاین ، تنظیم کولو او روزنې لپاره لاره هواره کړي.
د سټایل بدلون، د اتوماتیک نښه کول، د موسیقۍ جوړول، او نور کارونه به د دې مهارتونو سره ترسره کول خورا اسانه وي.
د چټک کوډ کولو غوښتنه هیڅکله ډیره نه وه.
د ژورې زده کړې پراختیا کونکي به په زیاتیدونکي توګه مدغم ، خلاص ، کلاوډ میشته پرمختیایی چاپیریال وکاروي چې په راتلونکي کې د شیلف پراخه او د پلګ وړ وړ الګوریتم کتابتونونو ته لاسرسي ته اجازه ورکوي.
ژوره زده کړه خورا روښانه راتلونکی لري!
د ګټې نوریال شبکه دا چې دا د لوی مقدار متضاد ډیټا سره معامله کولو کې غوره ده (د هر هغه څه په اړه فکر وکړئ چې زموږ دماغ ورسره معامله کوي ، هر وخت).
دا په ځانګړې توګه زموږ د ځواکمن سمارټ سینسرونو په عمر کې ریښتیا ده، کوم چې کولی شي په پراخه کچه ډاټا راټول کړي. د کمپیوټر دودیز سیسټمونه د ډیرو ډیټاونو د راټولولو، طبقه بندي کولو، او پایلو ترلاسه کولو لپاره مبارزه کوي.
پایله
ژوره زده کړه قدرتونه ډیری مصنوعي استخبارات (AI) حلونه چې کولی شي اتومات او تحلیلي وده وکړي پروسې
ډیری خلک هره ورځ د ژورې زده کړې سره اړیکه نیسي کله چې دوی انټرنیټ یا خپل ګرځنده تلیفون کاروي.
ژوره زده کړه د یوټیوب ویډیوګانو لپاره فرعي سرلیکونو تولید لپاره کارول کیږي. په تلیفونونو او سمارټ سپیکرو کې د غږ پیژندنه ترسره کړئ.
د انځورونو لپاره د مخ پیژندنه ورکړئ، او د ډیری نورو استعمالونو په منځ کې د ځان چلولو موټرو ته اجازه ورکړئ.
او، لکه څنګه چې د معلوماتو ساینس پوهان او اکادمیکان په زیاتیدونکي توګه پیچلي حل کوي ژورې زده کړې پروژې د ژورې زده کړې چوکاټونو په کارولو سره، دا ډول مصنوعي استخبارات به زموږ د ورځني ژوند مخ په زیاتیدونکي مهم برخه شي.
یو ځواب ورکړئ ووځي