एआई के साथ खेलने के लिए स्थितियों को दूर करने के लिए स्थानों के बीच कहीं भी सामूहिक प्रयास किए जा रहे हैं। यूनाइटेड स्टेट्स-यूरोपीय संघ और आप टेक काउंसिल यूरोपीय देशों और संयुक्त राज्य अमेरिका के बीच कहीं भी गहरी स्थिति पर काम कर रहे हैं। 2020 के भीतर डिज़ाइन किए गए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर वैश्विक संबंध में 29 लोग और ब्राज़ील, कनाडा, जापान, यूएसए और कई यूरोप शामिल हैं। एआई, रिकॉर्ड, इसके भविष्य और इसे संचालन में उपयोग करने के तरीकों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, पढ़ना जारी रखें। OECD देश पहले से ही 2018 के अंदर छह साल पहले इसे लागू कर रहे थे, और आप चर्चाएँ लंबी और गहन थीं। हालाँकि उन्होंने अर्थों से दूर नवीनतम अंतिम लक्ष्य की खोज नहीं की है, लेकिन वे एक अर्थ के लिए आम सहमति पर पहुँच गए हैं।

फ़ोनी इंटेलिजेंस और सर्वर का अध्ययन

जानें कि नकली बुद्धिमत्ता वास्तव में क्या है, इसका उपयोग किस तरह से किया जाता है, और आप यह जान सकते हैं कि यह भविष्य में क्या करने में सक्षम है। लेकिन भावना और यहा https://alrex.net/hi/ ं तक ​​कि कार्रवाई यह सुनिश्चित नहीं करती है कि खतरनाक लेख नवीनतम ड्रैगनेट में न घुसें। जिन संगठनों को जनरल एआई आदतों पर भरोसा है, उन्हें नए प्रतिष्ठा के बारे में पता होना चाहिए और गलती से पक्षपाती, अप्रिय या मालिकाना पोस्ट प्रकाशित करने में काम करने वाले जोखिमों का न्याय करना चाहिए। एक अच्छा अमेरिकी सलाहकार पैनल असुरक्षित रोगजनकों या हानिकारक पदार्थों का उत्पादन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता से दूर नए दंड से बचने के तरीके पर 1-12 महीने की जांच का अनावरण कर रहा है।

इस प्रकार की ई-बुक बंडल का उपयोग करके नकली खुफिया के नए जटिल क्षेत्र के बारे में बात करें

यदि विकल्प सेवा और पूरी तरह से स्वचालित निर्णय लेने के लिए उपयोगी है, तो AI तेज़, अधिक सटीक पूर्वानुमान और विश्वसनीय, डेटा-प्रेरित निर्णय लेने की अनुमति देता है। स्वचालन के अलावा, AI कंपनियों को संभावनाओं के लिए व्यवहार करने की अनुमति देता है और आप संकटों को संबोधित करेंगे क्योंकि वे तुरंत और व्यक्तिगत इनपुट के बजाय दिखाई देते हैं। एक अग्रणी शीर्ष के दौरान, जनरेटिव पैटर्न उनके प्रशिक्षण अध्ययन की एक सरल छवि को एनकोड करते हैं, और नए कार्यों को नए शोध के बराबर बनाने के लिए एक संकेत का चिह्न बनाते हैं, लेकिन बिल्कुल समान नहीं। फोनी इंटेलिजेंस (AI) ऐसी तकनीक है जो कंप्यूटर और आप कंप्यूटर को लोगों की समझ, पहचान, समस्या निवारण, निर्णय लेने, नवाचार और आत्मनिर्भरता को दोहराने में सक्षम बनाती है।

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ये उपकरण शुद्ध भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के साथ मज़े करते हैं और आप समझने के लिए जनरेटिव एआई संभावित हो सकते हैं और आप खरीद प्रतिष्ठा, उपकरण जानकारी और वापसी सूत्र से उपभोक्ता चिंताओं को संबोधित कर सकते हैं। अब सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला आधार डिजाइन वास्तव में उच्च भाषा मॉडल (एलएलएम) है, जो पाठ संदेश आयु समूह कार्यक्रमों के लिए बनाया गया है। हालाँकि, छवि, फ़िल्में, आवाज़ या ध्वनि आयु वर्ग रखने के लिए आधार डिज़ाइन भी हैं, और आप कई प्रकार की सामग्री की सहायता के लिए मल्टीमॉडल आधार मॉडल करेंगे।

इस व्याख्यात्मक ज्ञापन के संदर्भ में, "आउटपुट बनाने का तरीका पता लगाना" को नए AI सिस्टम से दूर नए जनरेट चरण का उल्लेख करने के साथ-साथ जाना जाएगा, जिसमें एक मॉडल इनपुट/जांच से आता है। लेकिन जब मैन्युअल रूप से एक महान प्रतीक AI प्रोग्राम का निर्माण किया जाता है, तो मनुष्य डिग्री के साथ-साथ उन शब्दों को भी वितरित करते हैं जिनमें इसे दिखाया गया है। यहाँ, हम शिक्षा पेशेवर को किसी की बुद्धिमत्ता के हिस्से का मुख्य कारण प्राप्त करने के बारे में सोचते हैं – यानी, नवीनतम AI सिस्टम एक अद्वितीय अनुभव से दूर उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले ज्ञान की खोज नहीं कर सकता है। साथ ही, नवीनतम AI सिस्टम किसी के प्रोग्राम की संपूर्ण चतुराई में योगदान करने के लिए अत्यधिक जटिल कारण बनाता है। जैसे, डीप ब्लू, जैसे कि अल्फाज़ीरो, को व्यक्तिगत इंजीनियरों द्वारा आपके खेल के सिद्धांत प्रदान किए जाते हैं; वे कानून इसे अदालती गतियों को चलाने की अनुमति देते हैं, हालाँकि एक उत्कृष्ट गति।

शुरुआत में मैंने “AI” की स्थापना नहीं की, बल्कि इसके बजाय एक “AI प्रोग्राम” की स्थापना की, जो कि एक अधिक वास्तविक और आप कार्रवाई योग्य डिज़ाइन करेंगे, खासकर नीति निर्माण ढांचे में। स्पष्टता के हित में, यहाँ कुछ आधार दिए गए हैं जिन पर AI शामिल है और साथ ही साथ आप OECD अवधारणा के लिए AI सिस्टम के लिए निश्चित रूप से भागे हैं। यहाँ तक कि जब हमारे बड़े व्याख्या महानगरीय क्षेत्रों में खुफिया स्पेक्ट्रम के अंदर नवीनतम कैलकुलेटर, उदाहरण के लिए सरल उत्पाद अब के AI के लिए कुछ भी समानता नहीं रखते हैं। AI की नई सीमा बहुत आगे बढ़ गई है और नवीनतम कैलकुलेटर की प्रक्रियाएँ केवल उन नए सैकड़ों हज़ारों में से एक हैं जिन्हें आप वर्तमान मोबाइल पर कर सकते हैं। AI डेवलपर्स अब पहले से ही पूरी तरह से मोबाइल पर चतुराई के भीतर बूस्टिंग, सामान्यीकरण और स्केलिंग के साथ काम करते हैं।

संसाधन और आप एप्लिकेशन

अगले अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव का नतीजा आने वाले AI विनियमन पर भी लागू होगा, क्योंकि कमला हैरिस और डोनाल्ड ट्रम्प ने तकनीकी नियंत्रण के लिए अलग-अलग तकनीकों का समर्थन किया है। जनरेटिव AI ने 2022 में व्यापक रूप से सुलभ टेक्स्ट और इमेज टर्बाइनों को शामिल करने के बाद प्रभुत्व में अचानक विकास देखा, जिसमें ChatGPT, Dall-Elizabeth और Midjourney शामिल हैं, जो व्यवसाय सेटिंग में तेजी से लागू हो रहे हैं। जबकि कई जनरेटिव AI टूल की संभावनाएँ प्रभावशाली लगती हैं, फिर भी वे कॉपीराइट, उचित अन्वेषण और सुरक्षा जैसे बिंदुओं के बारे में पूछताछ करते हैं, जो निश्चित रूप से प्रौद्योगिकी व्यवसाय पर खोज बहस का मुद्दा बने रहते हैं। इसके अतिरिक्त अर्ध-देखी गई शिक्षा है, और यह देखी गई और आप अप्रशिक्षित तकनीकों के पहलुओं को जोड़ती है।

यह वास्तव में AI एल्गोरिदम के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है कि आप अपनी सभी पारदर्शिता का उपयोग करें, जैसे कि मजबूत अध्ययन में शामिल जटिल तंत्रिका साइटें। आलोचकों का मानना ​​है कि इस तरह की पूछताछ को AI विशेषज्ञों से आने वाली पीढ़ियों द्वारा फिर से देखना पड़ सकता है। विकास के अंदर एल्गोरिदमिक ऊतकों के लिए उपकरण समान रूप से महत्वपूर्ण हैं, उत्पादक, प्रभावी और आप स्केलेबल AI कर सकते हैं। GPU, सबसे पहले ग्राफिक्स रेंडरिंग के लिए आसानी से उपलब्ध हैं, बड़े शोध सेट को नियंत्रित करने के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं। टेंसर रनिंग सिस्टम और आप सेंसरी रनिंग डिवाइस, विशेष रूप से गहन अध्ययन के लिए अनुकूलित, उन्नत AI डिज़ाइनों से शिक्षा को गति प्रदान कर सकते हैं। Nvidia जैसे आपूर्तिकर्ताओं ने सबसे आम एल्गोरिदम के लिए समानांतर में कई GPU कोर में पावरिंग के लिए बिल्कुल नए माइक्रोकोड को अनुकूलित किया है।

इस प्रकार के सुधारों में मुख्य रूप से सर्वर की खोज और गहन समझ है, एआई के दो उपक्षेत्र जो आज मेरे सामने आए कुछ नवाचारों को आगे बढ़ाते हैं। जबकि आप वैज्ञानिक हैं और आप डेवलपर्स लगातार एआई एजीआई क्षमताओं की नई सीमाओं को आगे बढ़ाने का प्रयास करते हैं, लोगों के ज्ञान जैसे सही मानक चतुराई तक पहुँचने से जबरदस्त दबाव पड़ता है और आप कोने के आसपास एक उत्साही चुनौतीपूर्ण उद्देश्य बना सकते हैं। ऐसा कहा जाता है कि, एआई तकनीकी और सर्वर समझ के अंदर आपके उच्च विकास के लिए, ऐसा लगता है कि हम जिस मुद्दे पर सवाल उठाना चाहते हैं वह यह नहीं है कि क्या होगा, बल्कि जब भी होगा। यह बुद्धिमान एआई एल्गोरिदम – या कानून की श्रेणियों वाले उच्च डेटासेट को समेकित करने से होगा – जो प्रोग्राम को अनुसंधान के संबंध में डिज़ाइनों को समझने में सक्षम बनाता है। जिस तरह से सिस्टम ऐसा करता है वह एक तंत्रिका समुदाय के कारण होता है – परस्पर संबंधित नोड्स की एक सरणी जो आपको कनेक्शन प्राप्त करने के लिए कुछ परतों से मार्गदर्शन रिले करने के लिए और आपको अनुसंधान से परिभाषा मिलेगी। "नीट्स" गारंटी देते हैं कि एक बुद्धिमान व्यवहार को आसान, महिला मान्यताओं (तर्क, अनुकूलन, अन्यथा तंत्रिका नेटवर्क सहित) के साथ खेलने का वर्णन किया गया है।

जब शुद्ध शब्दों का उपयोग सांख्यिकीय मुद्दों को स्पष्ट करने के लिए किया जाता है, तो कन्वर्टर्स उचित शब्दों के लिए प्रोत्साहित करते हैं, उदाहरण के लिए स्लिम ताकि आप गणितीय कार्यों को समझा सकें। बेहतरीन आईबीएम इमेजिन मैनेजमेंट के नेतृत्व में, नए पाठ्यक्रमों को संगठन के नेतृत्व को नए एआई अवसरों को प्राथमिकता देने के लिए आवश्यक डेटा प्राप्त करने में सहायता करने के लिए बनाया गया था जो विकास को आगे बढ़ा सकते हैं। समूह वास्तव में ताजा एआई तकनीक का लाभ उठाने की योजना बनाते समय हाथापाई कर रहे हैं और आप एआई के लाभों का लाभ उठा सकते हैं। जो तेजी से उपयोग आवश्यक है, हालांकि, एआई वर्कफ़्लो को लागू करना और बनाए रखना मांगों और खतरों का दावा करता है।

वास्तव में कई डिज़ाइन भी हैं और आप उन वस्तुओं के लिए आसानी से उपलब्ध तरीके पाएंगे जिनमें जानकारी अनिश्चित या अधूरी है। इनमें से कोई भी उपकरण बायेसियन सिस्टम, छिपे हुए मार्कोव डिज़ाइन, कलमन फ़िल्टर, विकल्प अवधारणा और आप अध्ययन कर सकते हैं, और आप मार्कोव विकल्प प्रक्रिया कर सकते हैं। वास्तव में विशिष्ट प्रोग्रामिंग बोलियाँ, उदाहरण के लिए प्रोलॉग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रमों के अंदर उपयोग के लिए संशोधित की गई हैं।

1956 में, डार्टमाउथ स्कूल की एक कार्यशाला से, विश्वविद्यालयों और कंपनियों के कई अग्रणी लोगों ने नकली चतुराई के विश्लेषण को औपचारिक रूप देना शुरू कर दिया। लोगों के इस समुदाय में IBM के आर्थर सैमुअल, CMU के एलन न्यूवेल और हर्बर्ट साइमन, और MIT के जॉन मैकार्थी और मार्विन मिंस्की शामिल थे। इस समूह और उनके छात्रों ने सबसे पहले कुछ शुरुआती AI ऐप विकसित करना शुरू किया, जिससे चेकर्स की हरकतें पता चलीं, अंग्रेजी बोली गई और कीवर्ड की समस्याएँ सेट की गईं, जो बहुत ही चरम प्रगति थीं। कार्नेगी मेलन स्कूल में सर्वर खोज विभाग के प्रोफेसर रेयद गनी कहते हैं, "बहुत सी मशीन समझ के सूत्र सिर्फ़ एनालिटिक्स का पता लगाने के लिए एक खास मुकाम पर पहुँच गए हैं।" सर्वर समझने से ठीक पहले, जो लोग किसी वस्तु को रखने के लिए कंप्यूटर चाहते थे, उन्हें इसे थकाऊ विवरण में परिभाषित करना पड़ता था।

शिक्षा दक्षता अरबों मापदंडों में से एक तंत्रिका समुदाय है – आपकी संस्थाओं, पैटर्न और विश्लेषण पर संबंधों के एन्क्रिप्टेड प्रतिनिधित्व – जो संकेतों के जवाब में स्वायत्त रूप से पोस्ट बना सकते हैं। होस्ट समझ का सबसे सरल प्रकार चेक किया गया सीखना कहलाता है, जिसमें जांच को वर्गीकृत करने या प्रभावों की सही भविष्यवाणी करने के लिए फ़ार्मुलों का अभ्यास करने के लिए ब्रांडेड अध्ययन सेट का उपयोग शामिल है। संभावित वास्तव में नए मॉडल के लिए इनपुट और आप प्रशिक्षण विश्लेषण के संबंध में आउटपुट के बीच कहीं भी ताज़ा मैपिंग सीखने के लिए है, जो नए, अनदेखे विश्लेषण के लेबल की भविष्यवाणी भी कर सकता है। एआई को स्वास्थ्य सेवा डोमेन नाम के संबंध में विभिन्न नौकरियों पर लागू किया जाता है, परिश्रमी प्रभावों को बेहतर बनाने और सामान्य लागतों में कटौती करने से दूर व्यापक आवश्यकताओं पर। आप सबसे बड़े सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम में सर्वर खोज की आदतों का उपयोग उच्च वैज्ञानिक अनुसंधान सेट के लिए शिक्षित किया जाता है ताकि स्वास्थ्य सेवा लाभों को सबसे बड़ा और कम निदान करने में सहायता मिल सके।