ಆರ್ಟಿಫಿಷಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸಿ (AI) ಎನ್ನುವುದು ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಯೋಚಿಸುವ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಮಾನವನ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಅನುಕರಣೆಯಾಗಿದೆ. AI ನ ಉದ್ದೇಶ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಮುಖ್ಯ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಾಗಿದೆ.
AI ಸುತ್ತ ಉತ್ತೇಜನ ಯು ವೇಗಗೊಂಡಂತೆ, ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳಿಗೆ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂದು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (AI) ಎನ್ನುವುದು ಯಂತ್ರಗಳು ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಮಾನವರು ಮಾಡುವರೀತಿಯಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, AI ಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು AI ಗೆ ವಿಶೇಷವಾದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ ವೇರ್ ನ ಅಡಿಪಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ AI ಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಪೈಥಾನ್, R, ಜಾವಾ, C++ ಮತ್ತು ಜೂಲಿಯಾ AI ಅಭಿವೃದಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ನಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಾಗಿವೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಅದಿಕೃತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವಮೂಲಕ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಪಠ್ಯದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಜನರೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಷಯ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡುವುದು, ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತಿವೆ. ಇದು, ವೇಗವಾಗಿ AI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಸಂಗೀತ ಮತ್ತು ಇತರ ಮಾಧ್ಯಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸಾಲು ಅನುಕೂಲವಾಗಿದೆ
AI ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
AI ಕೊಟ್ಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಕೆ ಮಾಡಿಕೊಡು ನಮ್ಮಗೆ ಬೇಕಾದರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಎಂದು ಕೆರೆಯುತ್ತೇವೆ. , ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಹಂತ-ಹಂತದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
AI ತಾರ್ಕಿಕ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ತಲುಪಲು ಸರಿಯಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ
AI ಸ್ವಯಂ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಹಾಗೂ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳು, ಹೊಸ ಪಠ್ಯ, ಹೊಸ ಸಂಗೀತ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು , ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ AI ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ
AI, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು
1950 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ AI ಎಂಬ ಪದವನ್ನುರಚಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು ಯಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಪ್ರತಿರೂಪವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದಂತೆ ಇದು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. AI ಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (Machine learning) ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ((Deep learning) ಸೇರಿವೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ(Machine learning) ಯು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ(Deep learning)ಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಹೊಸ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಈ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಮೆದುಳು ಹೇಗೆ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲದ ರಚನೆಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ChatGPT ಸೇರಿದಂತೆ AI ನಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.
AI ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಮನುಷ್ಯನ ಬದುಕು ಹಾಗೂ ಇತರ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನಿಂಬಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ AI ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಯಹರಣೆ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಕೆಲಸ, ಪ್ರಮುಖ ಉತ್ಪಾದನೆ, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸೇರಿದಂತೆ ಮಾನವರು ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, AI ಮಾನವರಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ವಿವರ-ಆಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕಾನೂನು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ದೋಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು AI ಉಪಕರಣಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ . ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳ ಕಾರಣ, AI ಗಳು ತಿಳಿದಿರದಿರುವ ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಿಂದ ಮಾರ್ಕೆಟ್ ವರೆಗಿನ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ. AI ಉಪಕರಣಗಳು ಇಂದಿನ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ವ್ಯಾಪಾರ ಅವಕಾಶಗಳಿಗೆ ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯಿತು. ಮೊದಲು Uberನ ಟ್ಯಾಕ್ಸಿಗಳಿಗೆ ಸವಾರರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿತ್ತು, ಆದರೆ ಇಂದು Uber, AI ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಳಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಫಾರ್ಚೂನ್ 500 ಕಂಪನಿಯಾಗಿದೆ. (Machine learning)
AI ನ ಅನುಕೂಲಗಳು
ವಿವರ-ಆಧಾರಿತ ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ, ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಕೆಲವು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ-ಹೆವಿ ಟಾಸ್ಕ್ಗಳಿಗೆ.. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ಸೆಕ್ಯುರಿಟೀಸ್, ಫಾರ್ಮಾ ಮತ್ತು ವಿಮೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾ-ಹೆವಿ ಇಂಡಸ್ಟ್ರಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ AI ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ .
ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಮಿಕರ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಉದಾಹರಣೆ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಗೋದಾಮು, ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ಭಾಷಾಂತರ ಪರಿಕರಗಳು ಸಣ್ಣ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸಹ ತಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತಲುಪುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ವೈಯಕ್ತೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. AI ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವಿಷಯ, ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುವಿಕೆ, ಜಾಹೀರಾತುಗಳು, ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಬಹುದು.
AI-ಚಾಲಿತ ವರ್ಚುವಲ್ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತವೆ ಹಾಗೂ AI ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ನಿದ್ರೆ ಅಥವಾ ವಿರಾಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುದೆ 24/7 ಸೇವೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
AI ನ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು.
ದುಬಾರಿ.
ಆಳವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
AI ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅರ್ಹ ಕೆಲಸಗಾರರ ಕೊರತೆ .
ಕೆಲವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಕಾರ್ಯದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕೊರತೆ.
ಮಾನವ ಆವಶ್ಯಕೆತೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ನಿರುದ್ಯೋಗ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಬಲ AI ವಿರುದ್ಧ ದುರ್ಬಲ AI.
AI ಅನ್ನು ದುರ್ಬಲ(Weak ) ಅಥವಾ ಪ್ರಬಲ(Strong) AI ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು.
ದುರ್ಬಲ AI ಅಥವಾ ಕಿರಿದಾದ AI ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ , ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೈಗಾರಿಕಾ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಪಲ್ನ ಸಿರಿಯಂತಹ ವರ್ಚುವಲ್ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಹಾಯಕರು ದುರ್ಬಲ AI ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಜನರಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (AGI) ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪ್ರಬಲ AI, ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಅರಿವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಬಳಸಲಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ 4 ವಿಧಗಳು ಯಾವುವು?
ವಿಧ 1: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಯಂತ್ರಗಳು. ಈ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು .ಯಾವುದೇ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದ್ದಿಲ್ಲ. 1990 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಗ್ಯಾರಿ ಕಾಸ್ಪರೋವ್ ಅವರನ್ನು ಸೋಲಿಸಿದ IBM ಚೆಸ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವಾದ ಡೀಪ್ ಬ್ಲೂ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಡೀಪ್ ಬ್ಲೂ ಚದುರಂಗ ಫಲಕದ ಮೇಲೆ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಯಾವುದೇ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಭವಿಷ್ಯದ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ವಿಧ 2: ಸೀಮಿತ ಮೆಮೊರಿ. ಈ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಅವರು ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಈ ರೀತಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ವಿಧ 3: ಮನಸ್ಸಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತ. ಮನಸ್ಸಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಪದವಾಗಿದೆ. AI ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಎಂದರ್ಥ. ಈ ರೀತಿಯ AI ಮಾನವನ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾನವ ತಂಡಗಳ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಸದಸ್ಯರಾಗಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕೌಶಲ್ಯ.
ವಿಧ 4: ಸ್ವಯಂ ಅರಿವು. ಈ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ವಯಂ ಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಅದು ಅವರಿಗೆ ಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂ-ಅರಿವು ಹೊಂದಿರುವ ಯಂತ್ರಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ರೀತಿಯ AI ಇನ್ನೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ.
AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
AI ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿವೆ.
ಆಟೋಮೇಷನ್(Automation):
AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಉಪಕರಣಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳು ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ರೊಬೊಟಿಕ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ (RPA), ಇದು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಮಾನವರಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಉದಯೋನ್ಮುಖ AI ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, RPA ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳ ದೊಡ್ಡ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, RPA ಯ ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ AI ನಿಂದ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ವಿಜ್ಞಾನ ಇದು. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ಅತ್ಯಂತ ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ, ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡಂತೆ ಭಾವಿಸಬಹುದು.
ಮೂರು ವಿಧದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿವೆ:
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ(Supervised learning): ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ(Unsupervised learning); ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಪ್ರಕಾರ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ(Reinforcement learning): ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ ಆದರೆ, ಒಂದು ಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ ನಂತರ, AI ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ
ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ(Machine vision):
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ನೋಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಕ್ಯಾಮರಾ, ಅನಲಾಗ್-ಟು-ಡಿಜಿಟಲ್ ಪರಿವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ಬದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಗೋಡೆಗಳ ಮೂಲಕ ನೋಡಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಇದನ್ನು ಸಹಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯವರೆಗೆ ಹಲವಾರು ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ , ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP):
ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಿಂದ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. NLP ಹಳೆಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಪತ್ತೆ, ಇದು ಇ-ಮೇಲ್ ವಿಷಯದ ಸಾಲು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಜಂಕ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. NLP ಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಧಾನಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. NLP ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ಅನುವಾದ, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸೇರಿವೆ.
ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್:
ಈ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ರೋಬೋಟ್ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ತಯಾರಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ . ಮಾನವರು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ಅಸೆಂಬ್ಲಿ ಲೈನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಚಲಿಸಲು NASA ನಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಹುದಾದ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು:
ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಾಹನವನ್ನು ಪೈಲಟ್ ಮಾಡಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೇನ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವ ಮತ್ತು ಪಾದಚಾರಿಗಳಂತಹ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ.
ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆ:
ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಂದ ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರದ ಮಾಧ್ಯಮವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಜನರೇಟಿವ್ AI ತಂತ್ರಗಳು, ಫೋಟೊರಿಯಾಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಕಲೆಯಿಂದ ಇಮೇಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಕಥೆಗಳವರೆಗೆ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲದ ವಿಷಯ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರಗಳಾದ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.
AI ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಗಳು ಯಾವುವು?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವಿವಿಧ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ.
1.ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI: ರೋಗಿಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ದೊಡ್ಡ ಪಂತಗಳು. ಕಂಪನಿಗಳು ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಿವೆ. IBM ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ಆರೋಗ್ಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿ ಕೇಳಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು. ಸಿಸ್ಟಮ್ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಇತರ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಊಹೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಸ್ಕೀಮಾದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇತರ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಆನ್ಲೈನ್ ವರ್ಚುವಲ್ ಹೆಲ್ತ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಗ್ರಾಹಕರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ನೇಮಕಾತಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು, ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಇತರ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. COVID-19 ನಂತಹ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ಹೋರಾಡಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
2.ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ AI: ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಸೇವೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಒದಗಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಬಂಧ ನಿರ್ವಹಣೆ ( CRM ) ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ . ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಕ್ಷಣದ ಸೇವೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ChatGPT ಯಂತಹ ಉತ್ಪಾದಕ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ತ್ವರಿತ ಪ್ರಗತಿಯು ಪರೋಷ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು, ಉತ್ಪನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವುದು.
3.ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ AI:
AI ಶ್ರೇಣೀಕರಣವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವರ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅವರ ಸ್ವಂತ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AI ಬೋಧಕರು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಅವರು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ನಲ್ಲಿ ಇರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಬಹುಶಃ ಕೆಲವು ಶಿಕ್ಷಕರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ChatGPT, Google Bard ಮತ್ತು ಇತರ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲ್ಪಟ್ಟಂತೆ , ಉತ್ಪಾದಕ AI ಶಿಕ್ಷಣತಜ್ಞರಿಗೆ ಕೋರ್ಸ್ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಇತರ ಬೋಧನಾ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಹೊಸ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳ ಆಗಮನವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಮನೆಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಕೃತಿಚೌರ್ಯದ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಶಿಕ್ಷಕರನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
4.ಹಣಕಾಸು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ AI:
Intuit Mint ಅಥವಾ TurboTax ನಂತಹ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಹಣಕಾಸು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ AI, ಇದು ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾತ್ಯಾಸವನ್ನು ತರುತ್ತಿದೆ. ದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. IBM ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ನಂತಹ ಇತರ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮನೆ ಖರೀದಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇಂದು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವಾಲ್ ಸ್ಟ್ರೀಟ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
5.ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ AI:
ಆವಿಷ್ಕಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ -- ದಾಖಲೆಗಳ ಮೂಲಕ ಶೋಧಿಸುವುದು -- ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಅಗಾಧವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕಾನೂನು ಉದ್ಯಮದ ಕಾರ್ಮಿಕ-ತೀವ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸೇವೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾನೂನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು NLP
6.ಮನರಂಜನೆ ಮತ್ತು ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ AI:
ಮನರಂಜನಾ ವ್ಯವಹಾರವು ಉದ್ದೇಶಿತ ಜಾಹೀರಾತು, ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವಿಷಯ, ವಿತರಣೆ, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು AI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮವು ಸಮಯ, ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮಾಧ್ಯಮದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಲು ಸುದ್ದಿ ಕೊಠಡಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಎಂಟ್ರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರೂಫ್ ರೀಡಿಂಗ್ನಂತಹ ದಿನನಿತ್ಯದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ನ್ಯೂಸ್ರೂಮ್ಗಳು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ; ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧಿಸಲು ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು. ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮವು ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಮತ್ತು ಇತರ ಉತ್ಪಾದಕ ಎಐ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ
7.ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಐಟಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ AI.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ(prompt) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಹೊಸ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಈ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಇದು ಆರಂಭಿಕ ದಿನಗಳು ಮತ್ತು ಅವು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳುವುದು ಕಷ್ಟ. ಡೇಟಾ ನಮೂದು, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ, ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು IT ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
8.ಭದ್ರತೆಯಲ್ಲಿ AI:
AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಭದ್ರತಾ ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಖರೀದಿದಾರರು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು. ಆದರೂ, ವೈಪರೀತ್ಯ ಪತ್ತೆ, ತಪ್ಪು-ಧನಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಯ ಬೆದರಿಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಸೈಬರ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಬಹು ಅಂಶಗಳಿಗೆ AI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ . ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಭದ್ರತಾ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ( SIEM ) ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಬೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಕೋಡ್ಗೆ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ತರ್ಕವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಾನವ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳಿಗಿಂತ AI ಹೊಸ ಮತ್ತು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ದಾಳಿಗಳಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
9.ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ AI.
ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ . ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಏಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಕೆಲಸಗಾರರಿಂದ ಬೇರ್ಪಟ್ಟ ಕೈಗಾರಿಕಾ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಕೋಬೋಟ್ಗಳಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ : ಸಣ್ಣ, ಬಹುಕಾರ್ಯಕ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಮಾನವರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಗೋದಾಮುಗಳು, ಕಾರ್ಖಾನೆ ಮಹಡಿಗಳಲ್ಲಿನ ಕೆಲಸದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
10.ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI.
ಬ್ಯಾಂಕ್ ಗಳು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೊಡುಗೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅರಿವು ಮೂಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳನ್ನು(Chatbot) ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ. ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಡಿತಗೊಳಿಸಲು AI ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಲಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
11.ಸಾರಿಗೆಯಲ್ಲಿ AI:
ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಯ ಮೂಲಭೂತ ಪಾತ್ರದ ಜೊತೆಗೆ, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಫ್ಲೈಟ್ ವಿಳಂಬಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಗರ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲು AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಸಾರಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳಲ್ಲಿ, ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು AI ಬದಲಿಸುತ್ತಿದೆ, ಸರಕುಗಳ ಪೂರೈಕೆ ಮತ್ತು ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಜಾಗತಿಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕದ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಂದ ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಕಾವಲುಗಾರರಾದಾಗ COVID-19 ನಿಂದ ವೇಗವರ್ಧಿತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ.
