అసలు AI అంటే ఏమిటి? [వీడియో మరియు క్విజ్]

సంక్షిప్త సమాధానం: AI అనేది నమూనాలను గుర్తించడం, అంచనాలు వేయడం, కంటెంట్‌ను రూపొందించడం మరియు అంతకంతకూ చర్యలు తీసుకోవడం వంటివి చేసే గణన సాంకేతిక పద్ధతుల యొక్క ఒక విస్తృత కుటుంబం. విశ్వసనీయమైన సమాచారం, స్పష్టమైన అనుమతులు మరియు మానవ సమీక్ష దీని చుట్టూ నిర్మించబడినప్పుడు ఇది అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది, కానీ నిరంతర అవుట్‌పుట్‌ను ఎన్నడూ సత్యానికి స్వయంచాలక రుజువుగా పరిగణించకూడదు.

కీలకమైన అంశాలు:

జవాబుదారీతనం: ముఖ్యమైన నిర్ణయాలకు ప్రజలను బాధ్యులుగా ఉంచండి, ముఖ్యంగా AI ఖరీదైన తప్పులు చేయగల చోట.

పారదర్శకత: ఒక AI వ్యవస్థ ఏ సమాచారం, నియమాలు మరియు అనుమతులపై ఆధారపడుతుందో స్పష్టం చేయండి.

ధృవీకరణ: ముఖ్యమైన వాస్తవ, వైద్య, చట్టపరమైన, ఆర్థిక మరియు వ్యాపార ఫలితాలపై చర్యలు తీసుకునే ముందు వాటిని తనిఖీ చేయండి.

ఆడిట్ చేయగల సామర్థ్యం: ప్రాతినిధ్య కేసులతో AIని పరీక్షించి, సామర్థ్య మెరుగుదలలు మరియు ఏర్పడిన లోపాలను నమోదు చేయండి.

దుర్వినియోగ నిరోధకత: ప్రాప్యతను పరిమితం చేయండి, మద్దతు లేని చర్యలను నిరోధించండి మరియు సందేహాస్పద కేసులను మానవ సమీక్షకులకు నివేదించండి.

1. అసలు AI అంటే ఏమిటి? సరళమైన వివరణ

కృత్రిమ మేధస్సు, లేదా ఏఐ, అనేది మానవ మేధస్సుకు సంబంధించిన పనులను చేయగల కంప్యూటర్ వ్యవస్థలను సూచిస్తుంది.

ఆ పనులలో ఇవి ఉండవచ్చు:

• భాషను అర్థం చేసుకోవడం

• చిత్రాలలో వస్తువులను గుర్తించడం

• తరువాత ఏమి జరుగుతుందో అంచనా వేయడం

• సిఫార్సులు చేయడం

• టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఆడియో లేదా వీడియోను రూపొందించడం

• భారీ డేటాసెట్‌లలో నమూనాలను గుర్తించడం

• అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడం

• ఉదాహరణల నుండి నేర్చుకోవడం

• కొన్ని రకాల సమస్యలను పరిష్కరించడం

ఇక్కడ ఒక విషయం ముఖ్యం.

తెలివైనవిగా కనిపించే ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి AI తప్పనిసరిగా మనిషిలా ఆలోచించాల్సిన అవసరం లేదు

ఒక చదరంగం ప్రోగ్రామ్ తన బిషప్‌ను త్యాగం చేయడం భావోద్వేగపరంగా సరైనదేనా అని ఆలోచిస్తూ కూర్చోదు. ఒక సిఫార్సు అల్గోరిథం, అది మీకు సూచిస్తూ ఉండే డాక్యుమెంటరీతో వ్యక్తిగత అనుబంధాన్ని పెంచుకోదు. ఒక భాషా నమూనాకు కంప్యూటర్ లోపల నివసించే ఒక చిన్న ఇంగ్లీష్ టీచర్ అవసరం లేదు.

దీనికి బదులుగా, ఈ వ్యవస్థలు గణిత నమూనాలు, అల్గారిథంలు, శిక్షణా డేటా, నియమాలు, సంభావ్యతలు మరియు భారీ మొత్తంలో గణనను ఉపయోగించి సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తాయి.

తుది ఫలితం ఆశ్చర్యకరంగా మానవ రూపంలో కనిపించవచ్చు.

కానీ దాని వెనుక ఉన్న యంత్రాంగం చాలా భిన్నంగా ఉంటుంది.

ఆ వ్యత్యాసం ప్రజలు కొన్నిసార్లు గ్రహించిన దానికంటే ఎక్కువ ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉంటుంది.

2. ఏఐ అనేది రోబో మెదడులా కాకుండా, ఒక అంచనా యంత్రంలా ఉంటుంది

ప్రజలు 'కృత్రిమ మేధస్సు' అనే పదం విన్నప్పుడు, తరచుగా కృత్రిమ మానవ మెదడును పోలిన దానిని ఊహించుకుంటారు.

అది అర్థం చేసుకోదగినదే. సైన్స్ ఫిక్షన్ దశాబ్దాలుగా ఏఐకి మెరిసే కళ్ళు, అశుభ స్వరాలు, అనుమానాస్పదంగా బలమైన అభిప్రాయాలు మరియు సాధారణంగా ఒక రకమైన లోహపు అస్థిపంజరాన్ని ఇస్తూనే ఉంది.

ప్రాక్టికల్ AI సాధారణంగా తక్కువ సినిమాటిక్‌గా ఉంటుంది.

అనేక ఆధునిక AI వ్యవస్థలు అంచనా.

ఒక భాషా నమూనాని పరిగణించండి.

మీరు టైప్ చేసినప్పుడు:

పిల్లి దాని మీద కూర్చుంది..

గణాంకాల ప్రకారం తరువాత ఏ పదాలు వచ్చే అవకాశం ఉందో ఈ వ్యవస్థ అంచనా వేస్తుంది.

బహుశా:

• మ్యాట్

• నేలమాళిగ

• సోఫా

• కుర్చీ

ఇది కేవలం ఒక వాక్యాన్ని గుర్తుపెట్టుకుని తిరిగి గుర్తుచేసుకోదు. తగినంత అభివృద్ధి చెందిన మోడల్ పదాలు, ఆలోచనలు, వాక్య నిర్మాణాలు, భావనలు, శైలులు, వాస్తవాలు మరియు నమూనాల మధ్య ఉన్న సంక్లిష్ట సంబంధాలను నేర్చుకుంటుంది.

ఆ తర్వాత అది సందర్భానికి అత్యంత సరిపోయే క్రమాన్ని అంచనా వేస్తుంది. తర్వాతి పదాన్ని సరిగ్గా అంచనా వేయడానికి భాష గురించి చాలా నేర్చుకోవలసి ఉంటుంది.

మరియు భాషలో... నిజానికి, మానవులు మాట్లాడుకునే ప్రతీ విషయం ఉంటుంది.

చరిత్ర. గణితం. వంట. ప్రోగ్రామింగ్. సంబంధాలు. భౌతిక శాస్త్రం. పిజ్జాపై పైనాపిల్ ఉండాలా వద్దా అనే వాదనలు.

అందువల్ల, సాధారణంగా కనిపించే ఒక అంచనా వేసే పని ఆశ్చర్యకరంగా సంక్లిష్టమైన ప్రవర్తనను సృష్టించగలదు.

సహజంగానే, ఈ రూపకానికి పరిమితులు ఉన్నాయి. అధునాతన AIని "కేవలం ఆటోకంప్లీట్" అని పిలవడం, ఒక విమానాన్ని "రెక్కలున్న లోహం మాత్రమే" అని పిలవడం లాంటిది. సాంకేతికంగా చూస్తే, అందులో కొంత నిజం దాగి ఉంది, కానీ ఆసక్తికరమైన భాగం చాలా వరకు కనుమరుగైపోయింది.

3. కృత్రిమ మేధ ఎలా నేర్చుకుంటుంది?

ఇక్కడే మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రస్తావన వస్తుంది.

సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ సాధారణంగా స్పష్టమైన సూచనల ద్వారా పనిచేస్తుంది.

ఒక ప్రోగ్రామర్ ఇలా వ్రాయవచ్చు:

• వినియోగదారుడు సరైన పాస్‌వర్డ్‌ను నమోదు చేస్తే, యాక్సెస్‌ను అనుమతించండి.

• ఉష్ణోగ్రత ఒక నిర్దిష్ట పరిమితిని మించిపోతే, శీతలీకరణను ప్రారంభించండి.

• ఒక వస్తువు నిల్వలో లేకపోతే, హెచ్చరికను ప్రదర్శించండి.

ఆ సూచనలు ఉద్దేశపూర్వకంగానే ప్రోగ్రామ్ చేయబడ్డాయి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఈ ప్రక్రియను తలక్రిందులు చేస్తుంది.

ప్రతి నియమాన్ని మాన్యువల్‌గా నిర్వచించడానికి బదులుగా, డెవలపర్లు సిస్టమ్‌కు ఉదాహరణలు లేదా డేటాను అందించి, నమూనాలను కనుగొనడానికి అనుమతిస్తారు.

ఫోటోలలో పిల్లులను గుర్తించగల సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి.

స్పష్టమైన నియమాలను రాయడం చాలా త్వరగా హాస్యాస్పదంగా మారుతుంది.

మీరు ఇలా ప్రయత్నించవచ్చు:

• త్రిభుజాకారపు చెవుల కోసం చూడండి.

• మీసాల కోసం వెతకండి.

• నాలుగు కాళ్ల కోసం చూడండి.

• బొచ్చు కోసం వెతకండి.

అప్పుడు ఎవరో ఒక నక్క ఫోటోను అప్‌లోడ్ చేస్తారు.

అంతగా కాదు.

లేదా పులి.

లేదా ఒక పిల్లి బొచ్చు ముద్దలా ముడుచుకుని పడుకుని, దాని కాళ్లు కూడా సరిగ్గా కనిపించకపోవడం.

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఈ సమస్యను విభిన్నంగా పరిష్కరిస్తుంది. ఒక మోడల్‌ను భారీ సంఖ్యలో ఉదాహరణలపై శిక్షణ ఇచ్చి, క్రమంగా పిల్లులతో ఏ దృశ్య నమూనాలు ముడిపడి ఉన్నాయో నేర్చుకునేలా చేయవచ్చు.

ఇది పసిపిల్లలు నేర్చుకునే విధంగా 'పిల్లి' అనే పదాన్ని నేర్చుకోవడం లేదు.

కానీ గణితపరంగా, ఆ వర్గానికి సంబంధించిన నమూనాలను గుర్తించడంలో ఈ మోడల్ క్రమంగా మరింత సామర్థ్యాన్ని పొందుతుంది.

క్లుప్తంగా చెప్పాలంటే మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఇదే - అయితే ఆ క్లుప్త రూపంలోనే లీనియర్ ఆల్జీబ్రాకు సంబంధించిన అనేక నిల్వలు ఇమిడి ఉన్నాయి.

4. AI vs మెషిన్ లెర్నింగ్ vs డీప్ లెర్నింగ్

ఈ పదాలు నిరంతరం కలగలిసిపోతాయి, దీనికి ఒక కారణం ఏమిటంటే, ప్రజలు ఆచరణాత్మకంగా ప్రతిదానికీ "AI" అనే పదాన్ని ఒక గొడుగులాగా ఉపయోగిస్తారు.

వాటిని వేరు చేయడానికి ఒక సులభమైన మార్గం ఇది.

కృత్రిమ మేధస్సు అనేది ఒక విస్తృతమైన రంగం.

మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది AI వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే ఒక విధానం.

డీప్ లెర్నింగ్ అనేది బహుళ పొరలతో కూడిన పెద్ద న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించే ఒక ప్రత్యేక రకమైన మెషిన్ లెర్నింగ్.

ఆ తర్వాత జనరేటివ్ AI ఉంది , ఇది టెక్స్ట్, చిత్రాలు, సంగీతం, కోడ్, ప్రసంగం లేదా వీడియో వంటి కొత్త అవుట్‌పుట్‌లను సృష్టించడంపై దృష్టి పెడుతుంది.

పోలిక పట్టిక

పదం	సాధారణ ఉపయోగం	దీని ప్రాథమిక అర్థం	దీని గురించి ఆలోచించడానికి ఒక శీఘ్ర మార్గం
కృత్రిమ మేధస్సు	తెలివైనవిగా కనిపించే పనులను చేసే యంత్రాల విస్తృత వర్గం	రోబోటిక్స్, సహాయకులు, ప్రణాళిక, సిఫార్సులు	పెద్ద గొడుగు
యంత్ర అభ్యాసం	డేటా నుండి నమూనాలను నేర్చుకునే వ్యవస్థలు	మోసాల గుర్తింపు, సిఫార్సులు, అంచనాలు	ఉదాహరణల నుండి నేర్చుకోవడం
లోతైన అభ్యాసం	బహుళ-పొర న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్	దృష్టి, ప్రసంగం, అధునాతన భాషా నమూనాలు	ML, కానీ అంతకంటే చాలా లోతైనది... అక్షరాలా
ఉత్పాదక AI	కొత్త కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి రూపొందించిన AI	టెక్స్ట్, చిత్రాలు, కోడ్, ఆడియో	సృజనాత్మక శాఖ
ఆటోమేషన్	ముందే నిర్వచించిన ప్రక్రియలను అనుసరించే సాఫ్ట్‌వేర్	పునరావృతమయ్యే వర్క్‌ఫ్లోలు, డేటా ఎంట్రీ	సాధారణంగా నియమాలు, "నేర్చుకోవడం" కాదు

ఈ వ్యత్యాసం ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ప్రతి ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్ ఏఐ కాదు.

మీ కాఫీ మెషిన్ పది నిమిషాల తర్వాత దానంతట అదే ఆగిపోతే, అభినందనలు - బహుశా మీ దగ్గర కృత్రిమ మేధ ప్రయోగశాల లేదన్నమాట.

ఇది కేవలం ఒక టైమర్.

5. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అంటే ఏమిటి?

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అనేవి జీవసంబంధమైన న్యూరాన్‌ల నుండి స్థూలంగా ప్రేరణ పొందిన గణిత వ్యవస్థలు.

ఆ పదబంధం వాటిని మర్మమైనవిగా ధ్వనింపజేస్తుంది. అవి కంప్యూటర్ల లోపల తేలియాడే అక్షరార్థమైన కృత్రిమ మెదళ్ళు కావు.

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అనేది సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేసే పరస్పరం అనుసంధానించబడిన గణిత విభాగాలను కలిగి ఉంటుంది.

శిక్షణ సమయంలో, నెట్‌వర్క్ పారామీటర్లు లేదా వెయిట్స్.

ఆ సర్దుబాట్లు వ్యవస్థ విలువైన ఫలితాలను మరింత మెరుగ్గా అందించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.

దీనిని బహుశా బిలియన్ల కొద్దీ చిన్న చిన్న సర్దుబాటు నాబ్‌లు ఉండే, విపరీతంగా సంక్లిష్టమైన కంట్రోల్ ప్యానెల్‌గా భావించండి.

శిక్షణ ఆ నియంత్రణలను పదే పదే కదిలిస్తుంది.

తప్పు సమాధానమా?

నాబ్‌లను సర్దుబాటు చేయండి.

మెరుగైన సమాధానమా?

వాటిని విభిన్నంగా సర్దుబాటు చేయండి.

దీన్ని తగినన్ని సార్లు, తగినంత డేటాపై మరియు తగినంత కంప్యూటింగ్ శక్తితో చేసినప్పుడు, నెట్‌వర్క్ నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు రూపొందించడానికి వీలు కల్పించే సంక్లిష్టమైన అంతర్గత ప్రాతినిధ్యాలను అభివృద్ధి చేయడం ప్రారంభిస్తుంది.

నిజానికి, "నాబ్స్ సర్దుబాటు చేయండి" అని చెప్పడం దశాబ్దాల కంప్యూటర్ సైన్స్‌ను ఎవరో పాత రేడియోను ట్యూన్ చేస్తున్నట్లుగా అనిపించేలా చేస్తుంది... కానీ ఒక మానసిక నమూనాగా, ఇది అద్భుతంగా పనిచేస్తుంది.

6. AI అకస్మాత్తుగా ఎందుకు అంత తెలివైనదిగా కనిపిస్తుంది

కృత్రిమ మేధస్సు అనేది రాత్రికి రాత్రే పుట్టుకొచ్చిన ఆవిష్కరణ కాదు.

ఈ అంతర్లీన క్షేత్రం చాలా కాలంగా ఉనికిలో ఉంది.

అనేక శక్తులు ఏకకాలంలో వేగవంతం కావడమే మార్పుకు కారణమైంది.

మరింత కంప్యూటింగ్ శక్తి

ఆధునిక ప్రాసెసర్‌లు భారీ సంఖ్యలో గణనలను వేగంగా చేయగలవు, ముఖ్యంగా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు అవసరమైన రకాల గణనలను. శిక్షణ గణనను అనేది ఆధునిక AI వ్యవస్థలలో పురోగతికి ఒక ముఖ్యమైన చోదక శక్తిగా ఉంది.

మరింత డేటా

డిజిటల్ ప్రపంచంలో అపారమైన పరిమాణంలో టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఆడియో, వీడియో, కోడ్ మరియు వ్యవస్థీకృత సమాచారం ఉంటాయి.

సంక్లిష్టమైన మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉదాహరణలు అవసరం - అదీ చాలా ఎక్కువగా.

మెరుగైన అల్గోరిథంలు

AI వ్యవస్థలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే నిర్మాణాలను మరియు పద్ధతులను పరిశోధకులు నిరంతరం మెరుగుపరుస్తున్నారు.

పెద్ద నమూనాలు

పారామీటర్ల సంఖ్యను పెంచడం, డేటాసెట్‌లను మెరుగుపరచడం మరియు గణనను పెంచడం వంటివి తరచుగా ఆశ్చర్యకరమైన సామర్థ్యం గల మోడల్‌లను ఉత్పత్తి చేశాయి. గణన-అనుకూల భాషా-మోడల్ శిక్షణపై జరిగిన పరిశోధన, కేవలం పారామీటర్ల సంఖ్యను పెంచడం కాకుండా, మోడల్ పరిమాణం, డేటా మరియు గణన మధ్య సమతుల్యత పాటించాల్సిన అవసరం ఉందని కూడా చూపిస్తుంది.

మెరుగైన ఇంటర్‌ఫేస్‌లు

ఈ భాగాన్ని తక్కువ అంచనా వేయడం సులభం.

సాధారణ ప్రజలు ఇప్పుడు రోజువారీ భాష ద్వారా అధునాతన వ్యవస్థలతో సంభాషించగలుగుతున్నందున, AI గణనీయంగా మరింత అందుబాటులోకి వచ్చినట్లు అనిపిస్తుంది.

మీకు ప్రోగ్రామింగ్ అర్థం కానవసరం లేదు.

మీరు ఇలా అడగవచ్చు:

నాకు పన్నెండేళ్ల పిల్లాడికి చెప్పినట్లుగా గృహ రుణాల గురించి వివరించండి

లేదా:

ఈ సమావేశపు గమనికలను ఒక ఇమెయిల్‌గా మార్చండి

లేదా:

చికెన్, అన్నం మరియు నా ఫ్రిజ్‌లో నెమ్మదిగా పాడైపోతున్న కూరగాయలను ఉపయోగించి నాకు ఐదు రాత్రి భోజన ఆలోచనలు చెప్పండి

ఆ ఇంటర్‌ఫేస్ మార్పు చాలా పెద్దది.

ఒక సాంకేతికతను ఉపయోగించడానికి ప్రజలకు మాన్యువల్ అవసరం లేనప్పుడు, దాని ప్రజాదరణ విపరీతంగా పెరిగిపోతుంది.

7. మీరు ఒక ప్రశ్న అడిగినప్పుడు AI ఏమి చేస్తోంది?

ఆధునిక AI సహాయకుడిని పరిగణించండి.

మీరు టైప్ చేయండి:

ఐదేళ్ల పిల్లాడికి గురుత్వాకర్షణను వివరించండి

తెర వెనుక, ఈ సిస్టమ్ మీ టెక్స్ట్‌ను టోకెన్‌లు.

టోకెన్‌లు పూర్తి పదాలను, పదాల భాగాలను, విరామ చిహ్నాలను లేదా భాషలోని ఇతర భాగాలను సూచించవచ్చు.

ఆ టోకెన్‌లు మోడల్ ద్వారా ప్రాసెస్ చేయబడతాయి.

ఈ మోడల్ మీ అభ్యర్థనలోని వివిధ భాగాల మధ్య ఉన్న సంబంధాలను పరిశీలించి, సందర్భాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకుని, సహాయకరమైన కొనసాగింపును అంచనా వేస్తుంది.

తర్వాత మరో టోకెన్.

తర్వాత ఇంకొకటి.

తర్వాత ఇంకొకటి.

ఇది చాలా వేగంగా జరుగుతుంది.

ఫలితంగా వచ్చిన పేరాను చూస్తే, ఎవరో దాన్ని ఒక పూర్తి ఆలోచనగా రచించినట్లు అనిపిస్తుంది, కానీ సాంకేతికంగా అది క్రమానుగతంగా రూపొందించబడింది.

అది ఏఐ యొక్క విలక్షణమైన లక్షణాలలో ఒకటి.

అంతర్లీన ప్రక్రియ సంభావ్యతతో కూడుకున్నప్పటికీ, వెలువడే ఫలితం ఉద్దేశపూర్వకంగా జరిగినట్లు అనిపించవచ్చు.

ఇది ఒక భారీ డేటాబేస్ నుండి ముందుగా సిద్ధం చేసిన సమాధానాన్ని తీసుకోవడం కంటే, ఆశువుగా చెప్పడాన్ని ఎక్కువగా పోలి ఉంటుంది.

ఖచ్చితంగా ఇది ఆశువుగా చెప్పింది కాదు, కానీ ఈ రూపకం తన ఉనికిని నిరూపించుకోవడానికి సరిపోయేంత దగ్గరగా ఉంది.

8. ఏఐకి విషయాలు అర్థమవుతాయా?

ఈ ప్రశ్న చాలా త్వరగా తాత్వికంగా మారుతుంది.

AI వ్యవస్థ నిజంగా భాషను 'అర్థం' చేసుకుంటుందా?

సమాధానం మీరు అర్థం చేసుకోవడం అంటే ఏమిటో అనే దానిపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది.

ఆధునిక AI నమూనాలు భావనలను సంక్లిష్టమైన పద్ధతులలో స్పష్టంగా మార్చగలవు.

వారు చేయగలరు:

• ఆలోచనలను వివరించండి

• వాదనలను పోల్చండి

• వచనాన్ని తిరిగి వ్రాయండి

• భాషలను అనువదించండి

• అనేక నిర్మాణాత్మక సమస్యలను పరిష్కరించండి

• పనిచేసే కోడ్‌ను రూపొందించండి

• నమూనాలను గుర్తించండి

• సంక్లిష్టమైన సూచనలను అనుసరించండి

• భావనలను కొత్త మార్గాల్లో కలపండి

బయటి నుండి చూస్తే, అది చాలా వరకు అర్థం చేసుకున్నట్లుగా కనిపించవచ్చు.

కానీ యంత్ర మేధస్సు మరియు మానవ గ్రహణశక్తి మధ్య ముఖ్యమైన తేడాలు ఉన్నాయి.

మానవులు భౌతిక ప్రపంచాన్ని అనుభవిస్తారు.

మనం ఆకలి, నొప్పి, ఇబ్బంది, విసుగు, అనురాగం, అలాగే మన ఫోన్ బ్యాటరీ 2 శాతానికి పడిపోయిందని గ్రహించినప్పుడు కలిగే విచిత్రమైన ఆందోళనను అనుభవిస్తాము.

AI వ్యవస్థలకు తప్పనిసరిగా సమానమైన ప్రత్యక్ష అనుభవం ఉండదు.

వారు ప్రాతినిధ్యాలను ప్రాసెస్ చేస్తారు.

కాబట్టి, ఒక AIకి ఏదైనా 'అర్థమవుతుందా' అని అడగడం, ఒక జలాంతర్గామి ఈదుతుందా అని అడగడం లాంటిది.

ఇది కచ్చితంగా నీటిలో కదులుతుంది.

కానీ బహుశా 'ఈత' అనేది అంత సరైన పదం కాకపోవచ్చు.

9. ఏది నిజమో ఏఐకి దానంతట అదే తెలియదు

జనరేటివ్ AIకి సంబంధించి ఇది అత్యంత ముఖ్యమైన అంశాలలో ఒకటి.

ఒక మోడల్, ఒక వాక్యం సరైనది కాకపోయినా, వినడానికి అత్యంత నమ్మకంగా అనిపించే వాక్యాన్ని రూపొందించగలదు.

ఎందుకు?

ఎందుకంటే నమ్మశక్యమైన భాషను రూపొందించడం, నిష్పాక్షిక సత్యాన్ని ధృవీకరించడం అనేవి వేర్వేరు సమస్యలు.

ఒక AI వ్యవస్థ అనిశ్చితిని ఎదుర్కొన్నప్పటికీ, నమ్మకంగా వినిపించే సమాధానాన్ని ఇవ్వగలదు.

ఈ లోపాలను తరచుగా భ్రాంతులు.

ఉదాహరణకు, AI ఇలా చేయవచ్చు:

• ఒక గణాంకాన్ని సృష్టించండి

• ఉల్లేఖనాన్ని తప్పుగా ఆపాదించడం

• ఇద్దరు సారూప్య వ్యక్తులను గందరగోళానికి గురిచేయండి

• ఉనికిలో లేని సూచనలను ఉత్పత్తి చేయండి

• అస్పష్టమైన సూచనలను తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం

• సూక్ష్మమైన గణిత దోషాలు చేయండి

భాషా నమూనాలు ఆత్మవిశ్వాసంతో కూడిన ధ్వనిని వినిపిస్తూనే కల్పిత ఉల్లేఖనాలు, అధ్యయనాలు, ఉదహరణలు మరియు ఇతర తప్పుడు సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేయగలవు. ఆత్మవిశ్వాసంతో చెప్పబడిన తప్పుడు కంటెంట్ మరియు కల్పిత ఉదహరణలను జనరేటివ్-AI ప్రమాదంగా NIST ప్రత్యేకంగా గుర్తిస్తుంది.

విచిత్రంగా, ఈ వ్యవస్థలు ఎంత సమర్థవంతంగా ధ్వనిస్తే, ఈ విషయాన్ని మరచిపోవడం అంత సులభం అవుతుంది.

చక్కని భాష విశ్వాసాన్ని కలిగిస్తుంది.

కానీ విశ్వాసం సాక్ష్యం కాదు.

వైద్యం, చట్టం, ఆర్థికం, భద్రత లేదా ప్రధాన వ్యాపార నిర్ణయాలు వంటి రంగాలకు సంబంధించిన అత్యంత కీలకమైన సమాచారం విషయంలో, ధృవీకరణ ఇప్పటికీ ముఖ్యమైనదే.

చాలా వరకు.

10. AI అనేది సెర్చ్ ఇంజిన్ లాంటిది కాదు

AI మరియు సెర్చ్‌ను ఒకే విషయంగా పరిగణించడం మరో సాధారణ అపార్థం.

వారు కాదు.

సాంప్రదాయ శోధన యంత్రం ప్రధానంగా ఇప్పటికే ఉన్న సమాచారాన్ని కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది.

ఒక జనరేటివ్ AI వ్యవస్థ ప్రధానంగా నేర్చుకున్న నమూనాలు, అందించిన సందర్భం మరియు దానికి అందుబాటులో ఉన్న అదనపు సాధనాల ఆధారంగా ప్రతిస్పందనను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. జనరేటివ్ నమూనాలు పెద్ద డేటాసెట్‌లలో నమూనాలను మరియు సంబంధాలను నేర్చుకుంటాయి మరియు కొత్త అవుట్‌పుట్‌లను సృష్టించడానికి ఆ నమూనాలను ఉపయోగిస్తాయి.

ఇలా అడగడాన్ని ఊహించుకోండి:

శోధన ఇంజిన్: "కిరణజన్య సంయోగక్రియను వివరించడానికి ఉత్తమ మార్గాలు"

మీకు సాధారణంగా పరిశోధన కోసం పేజీలు అందుతాయి.

ఒక AI సహాయకుడిని అదే విషయం అడిగితే మీకు ఈ క్రింది సమాధానం లభించవచ్చు:

• ఒక సరళమైన వివరణ

• తరగతి గది పోలిక

• ఒక క్విజ్

• పాఠ్య ప్రణాళిక

• పిల్లల కోసం ఒక కథ

• వివరణాత్మక శాస్త్రీయ వెర్షన్

శోధన ఫలితాలను ఇస్తుంది.

జనరేటివ్ AI సంశ్లేషణ చేస్తుంది.

ఆధునిక వ్యవస్థలు ఈ రెండు విధానాలను మిళితం చేయగలవు, దీనివల్ల వాటి మధ్య వ్యత్యాసం క్రమంగా అస్పష్టంగా మారుతుంది, కానీ సాధనాలు మాత్రం భావనాత్మకంగా భిన్నంగానే ఉంటాయి.

11. ఏఐ ఏ పనులను చక్కగా చేయగలదు?

AI సాధారణంగా నమూనాలు ఎక్కువగా ఉండే, సమాచారం అధికంగా ఉండే మరియు పరివర్తన పనులలో చాలా బాగా పనిచేస్తుంది.

విలువైన అనువర్తనాలు:

రచన సహాయం

AI పాఠ్యాన్ని ముసాయిదా చేయగలదు, తిరిగి వ్రాయగలదు, సంగ్రహించగలదు మరియు పునర్నిర్మించగలదు.

ప్రోగ్రామింగ్

మోడల్స్ కోడ్‌ను రూపొందించగలవు, లోపాలను వివరించగలవు, మెరుగుదలలను సూచించగలవు మరియు డెవలపర్‌లకు పరిచయం లేని సిస్టమ్‌లను అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడగలవు.

డేటా విశ్లేషణ

నమూనాలను గుర్తించడంలో, డేటాసెట్‌లను విశ్లేషించడంలో మరియు సంక్లిష్టమైన ఫలితాలను సులభంగా అర్థమయ్యే భాషలోకి మార్చడంలో AI సహాయపడగలదు.

చిత్ర ఉత్పత్తి

జనరేటివ్ మోడల్స్ వివరణల నుండి దృష్టాంతాలు, భావనలు, ఉత్పత్తి నమూనాలు, కళాకృతులు మరియు దృశ్య వైవిధ్యాలను సృష్టించగలవు.

అనువాదం

సాధారణ పదానికి పదం అనువదించే పద్ధతుల కంటే, అధునాతన నమూనాలు ఎక్కువ సందర్భాన్ని కాపాడుతూనే భాషల మధ్య అనువదించగలవు.

విద్య

ఒకరి జ్ఞాన స్థాయిని బట్టి, ఏఐ ఒకే భావనను పలు విధాలుగా వివరించగలదు.

కస్టమర్ సపోర్ట్

కంపెనీలు సాధారణ ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడానికి మరియు క్లిష్టమైన కేసులను సరైన మార్గంలో నడిపించడానికి ఏఐని ఉపయోగించుకోవచ్చు.

మేధోమథనం

మీ మేధోశక్తి ఒక ఖాళీ ఫ్రిజ్‌తో సమానంగా ఉన్నప్పుడు AI ప్రత్యేకంగా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.

మీరు కోణాలు, పేర్లు, భావనలు, నిర్మాణాలు లేదా అవకాశాల గురించి అడగవచ్చు - ఆపై దేనిని ఉంచుకోవాలో నిర్ణయించుకోవచ్చు.

AIతో తరచుగా అదే అత్యంత ఆరోగ్యకరమైన పని సంబంధం.

యంత్రం మనిషి స్థానాన్ని భర్తీ చేయడం కాదు

ఇలా చెప్పాలంటే:

మానవుడు + యంత్రం = ఆలోచన యొక్క తొలి ముసాయిదా వేగవంతం.

12. AI ఇప్పటికీ ఏ విషయాలలో వెనుకబడి ఉంది

దాని చుట్టూ ఇంత ప్రచారం ఉన్నప్పటికీ, ప్రస్తుత AIకి ఇప్పటికీ గణనీయమైన పరిమితులు ఉన్నాయి.

కొన్ని వెంటనే స్పష్టమవుతాయి.

మీరు ఏదైనా సంక్లిష్టమైన పని కోసం వ్యవస్థపై ఆధారపడినప్పుడు మాత్రమే ఇతరులు బయటపడతారు.

AI ఈ క్రింది వాటితో ఇబ్బంది పడవచ్చు:

• అత్యంత కచ్చితమైన వాస్తవిక ఖచ్చితత్వం

• అసాధారణ అంచు కేసులు

• సుదీర్ఘమైన తార్కిక గొలుసులు

• అస్పష్టమైన సూచనలు

• మానవులు పెద్దగా గమనించని సాధారణ భావనలు

• చెప్పని భావోద్వేగ సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం

• సమాచారం నిజంగా వాస్తవమైనదో కాదో ధృవీకరించడం

• భౌతిక ప్రపంచ అనుభవం అవసరమయ్యే పనులు

• సంక్లిష్టమైన ప్రాజెక్టులలో స్థిరత్వం

అత్యంత సామర్థ్యం గల భాషా నమూనాలు కూడా వాస్తవ మరియు తార్కిక దోషాలు చేయగలవు, మరియు క్లిష్టమైన బెంచ్‌మార్క్‌లు గణనీయమైన పరిమితులను బహిర్గతం చేస్తూనే ఉన్నాయి.

మరో సమస్య ఏమిటంటే, ఏఐ చాలా తక్కువ శ్రమతోనే సాధారణంగా కనిపించే సమాధానాలను ఇవ్వగలదు .

పది వ్యాపార పేర్లు అడగాలా?

పూర్తయింది.

బ్లాగ్ పోస్ట్ కావాలా?

సులభం.

మార్కెటింగ్ ఆలోచనలు అడగాలనుకుంటున్నారా?

తప్పకుండా.

కానీ ఏదైనా సృష్టించడం వేరు, నిజంగా మౌలికమైన, వాణిజ్యపరంగా విలువైన, భావోద్వేగపరంగా తెలివైన లేదా వ్యూహాత్మకంగా పటిష్టమైన పనిని చేయడం వేరు.

మానవులు ఇప్పటికీ రుచిని అందిస్తున్నారు.

రుచి ముఖ్యం.

బహుశా మునుపెన్నడూ లేనంతగా.

13. ఏఐకి చైతన్యం ఉందా?

ఇక్కడితో రాత్రి భోజన సంభాషణలు విచిత్రంగా మారే ఘట్టానికి చేరుకుంటాము.

ప్రస్తుత AI వ్యవస్థలు భావోద్వేగభరితంగా, ఆలోచనాత్మకంగా మరియు స్వీయ-అవగాహనతో కూడిన భాషను ఉత్పత్తి చేయగలవు.

అంతమాత్రాన వారు చైతన్యాన్ని అనుభవిస్తారని దానంతట అదే అర్థం కాదు.

భాషను రూపొందించడానికి భాషా నమూనాలకు ప్రత్యేకంగా శిక్షణ ఇస్తారు.

మరియు మానవులు అనర్గళమైన భాషను, దాని వెనుక మరొక మనస్సు ఉందనడానికి సాక్ష్యంగా సహజంగా భావిస్తారు.

సాధారణంగా, అది ఒక సహేతుకమైన ఊహ.

మరొక వ్యక్తి "నాకు ఆందోళనగా ఉంది" అని అన్నప్పుడు, వారిలో ఒక అంతర్గత భావోద్వేగ స్థితి ఉందని మనం సహేతుకంగా భావిస్తాము.

AI విషయంలో, ఆ అంచనా తప్పనిసరిగా సమర్థనీయం కాదు.

ఒక వ్యవస్థ వీటిని ఉత్పత్తి చేయగలదు:

సహాయం చేయడానికి నేను ఉత్సాహంగా ఉన్నాను

సర్వర్ లోపల ఒక అదృశ్యమైన చిన్న భావోద్వేగ జీవి అద్భుతమైన మధ్యాహ్నాన్ని గడుపుతోందని అంతమాత్రాన రుజువు కాదు.

యంత్ర చైతన్యం ఎప్పుడైనా ఆవిర్భవించగలదా అనేది క్లిష్టమైన తాత్విక ప్రశ్న.

ఆ చర్చను పూర్తిగా తేల్చే సులభమైన పరీక్ష ఎవరి దగ్గరా లేదు .

కానీ సంభాషణలో అనర్గళతను మాత్రమే రుజువుగా పరిగణించకూడదు. చేతన లేదా "బలమైన" AI వంటి భావనలు నేటి వ్యవస్థల యొక్క స్థాపిత లక్షణంగా కాకుండా సైద్ధాంతికంగానే మిగిలి ఉన్నాయి.

14. సంకుచిత AI మరియు కృత్రిమ సాధారణ మేధస్సు

చాలా AI వ్యవస్థలు ఇప్పటికీ నిర్దిష్ట సామర్థ్యాల ఆధారంగానే నిర్మించబడుతున్నాయి.

వీటిని తరచుగా సంకుచిత AI అని వర్ణిస్తారు .

ఉదాహరణకు, వీటి కోసం రూపొందించిన వ్యవస్థలు:

• చిత్ర గుర్తింపు

• భాషా ఉత్పత్తి

• సిఫార్సు

• డ్రైవింగ్ సహాయం

• మెడికల్ ఇమేజింగ్

• మోసాన్ని గుర్తించడం

• ప్రసంగ గుర్తింపు

ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్ , దీనిని సాధారణంగా AGI అని సంక్షిప్తీకరిస్తారు , ఇది యంత్ర మేధస్సు యొక్క చాలా విస్తృతమైన ఊహాత్మక స్థాయిని సూచిస్తుంది.

దాదాపు మానవ స్థాయి సామర్థ్యంతో లేదా అంతకు మించి, అనేక రంగాలలో మేధోపరమైన పనులను నేర్చుకుని, నిర్వర్తించగల ఒక వ్యవస్థను రూపొందించడమే దీని ఉద్దేశ్యం.

సరిహద్దు ఖచ్చితంగా నిర్వచించబడలేదు.

ఇబ్బందిలో అది కూడా ఒక భాగం.

వివిధ పరిశోధకులు, కంపెనీలు మరియు వ్యాఖ్యాతలు 'AGI'ని విభిన్నంగా ఉపయోగిస్తారు, కాబట్టి సంభాషణలు తెలియకుండానే ముగ్గురు వ్యక్తులు వేర్వేరు నిర్వచనాల గురించి ఉద్వేగభరితంగా వాదించుకునేలా మారవచ్చు. ఖచ్చితంగా దేనిని AGIగా పరిగణించాలనే దానిపై ప్రస్తుతం విస్తృతమైన విద్యాపరమైన ఏకాభిప్రాయం లేదు.

మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ఇది సాధారణ ఇంటర్నెట్ ప్రవర్తన.

15. శిక్షణ డేటా ఎందుకు అంత ముఖ్యమైనది

AI వ్యవస్థలు ఉదాహరణల నుండి నమూనాలను నేర్చుకుంటాయి, కాబట్టి ఆ ఉదాహరణల నాణ్యత అత్యంత కీలకం.

అందువల్ల శిక్షణ డేటా అత్యంత ముఖ్యమైనదిగా మారుతుంది.

ఒకరిని చెఫ్‌గా తయారు చేయడానికి శిక్షణ ఇస్తూ, వారికి కేవలం టోస్ట్ వంటకాలను మాత్రమే ఇస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి.

వారు టోస్ట్ చేయడంలో అద్భుతంగా రాణించగలరు.

బహుశా మిష్లిన్ స్థాయి టోస్ట్.

కానీ వారికి ఒక ఆక్టోపస్‌ను ఇచ్చి, రాత్రి భోజనం అడగడం ఆసక్తికరంగా మారవచ్చు.

AI కూడా ఇదే విధంగా పనిచేస్తుంది.

శిక్షణా సామగ్రి యొక్క నాణ్యత, వైవిధ్యం మరియు ప్రాసంగికత అనేవి మోడల్‌లు ఏమి నేర్చుకుంటాయో ప్రభావితం చేస్తాయి . జెనరేటివ్ సిస్టమ్‌లు సాంప్రదాయ డేటాబేస్‌ల వలె పనిచేయకుండా, వాటి శిక్షణా డేటా నుండి గణాంక నమూనాలను మరియు సంబంధాలను నేర్చుకుంటాయి.

డేటాసెట్‌లలోని సమస్యలు అవుట్‌పుట్‌లలో బయటపడవచ్చు, వాటిలో ఇవి కూడా ఉన్నాయి:

• పక్షపాతం

• లోపించిన జ్ఞానం

• పునరావృత అపోహలు

• తక్కువ ప్రాతినిధ్యం ఉన్న ప్రాంతాలలో బలహీనమైన పనితీరు

• కొన్ని భాషా లేదా సాంస్కృతిక నమూనాల అధిక ప్రాతినిధ్యం

శిక్షణా ఉదాహరణలను ఎంపిక చేసి, క్రమబద్ధీకరించే విధానం కారణంగా మెషిన్-లెర్నింగ్ నమూనాలు పక్షపాతానికి గురయ్యే అవకాశం ఉంది, మరియు అసమతుల్యమైన లేదా అసంపూర్ణమైన డేటా నమూనా పనితీరును ప్రభావితం చేయగలదు.

అందువల్ల డెవలపర్లు తమ ప్రాథమిక శిక్షణ తర్వాత డేటాసెట్‌లను మెరుగుపరచడానికి, కంటెంట్‌ను ఫిల్టర్ చేయడానికి మరియు మోడల్‌లను శుద్ధి చేయడానికి అపారమైన కృషి చేస్తారు.

మోడల్ నిర్మాణం ముఖ్యం.

కంప్యూటింగ్ శక్తి కూడా ముఖ్యమైనదే.

కానీ డేటా అనేది ప్లంబింగ్ లాగా అన్నిటి కింద నిశ్శబ్దంగా ఉంటుంది - ఏదైనా సమస్య వచ్చే వరకు దాని గురించి ఎవరూ మాట్లాడరు.

16. శిక్షణ తర్వాత AI నమూనాలు ఎలా మెరుగుపడతాయి

ప్రారంభ శిక్షణ అనేది చివరి దశ కానవసరం లేదు.

మోడల్‌లను మరింత సామర్థ్యవంతంగా మరియు విశ్వసనీయంగా మార్చేందుకు రూపొందించిన అదనపు ప్రక్రియల ద్వారా అవి వెళ్ళగలవు.

దానిలో ఈ క్రింది వాటికి బోధనా వ్యవస్థలు ఉండవచ్చు:

• సూచనలను మరింత విశ్వసనీయంగా పాటించండి

• హానికరమైన ఫలితాలను నివారించండి

• ప్రతిస్పందనలను తగిన విధంగా ఫార్మాట్ చేయండి

• కొన్ని అభ్యర్థనలను తిరస్కరించండి

• స్పష్టమైన సమాధానాలను ఇష్టపడండి

• సాధనాలను ఉపయోగించండి

• మానవ అభిప్రాయాన్ని అనుసరించండి

• సంభాషణలను మరింత మెరుగ్గా నిర్వహించండి

ఈ ప్రక్రియ విస్తృతంగా సమలేఖనంతో ముడిపడి ఉంటుంది . ఉదాహరణకు, ముందస్తు శిక్షణ తర్వాత సూచనలను పాటించడాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు భాషా నమూనాలను కావలసిన ప్రవర్తన వైపు నడిపించడానికి మానవ-ప్రతిస్పందన పద్ధతులను ఉపయోగించారు.

సమలేఖనం అంటే AI ప్రవర్తన మానవ ఉద్దేశాలు, నియమాలు మరియు ప్రాధాన్యతలను మరింత మెరుగ్గా ప్రతిబింబించేలా చేయడానికి ప్రయత్నించడం.

సరళమైన వాక్యం.

అత్యంత క్లిష్టమైన ఇంజనీరింగ్ సమస్య.

మంచి పిజ్జా టాపింగ్ అంటే ఏమిటో కూడా మనుషులే ఏకీభవించలేకపోతున్నారు, కాబట్టి "మనుషులు ఏమి కోరుకుంటున్నారో" దానిని శక్తివంతమైన కంప్యూటేషనల్ సిస్టమ్స్‌లోకి ఎన్‌కోడ్ చేయడం అనేది... ఒక సాహసమే.

17. ఏఐ ఏజెంట్లు: ఏఐ చర్యలు తీసుకోవడం ప్రారంభించినప్పుడు

సాధారణ చాట్‌బాట్ చాలావరకు ప్రాంప్ట్‌లకు ప్రతిస్పందిస్తుంది.

ఒక AI ఏజెంట్ ఒక లక్ష్యాన్ని సాధించే దిశగా చర్యలు తీసుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. AI ఏజెంట్లను సాధారణంగా స్వయంప్రతిపత్తితో పనులను నిర్వహించడం, కార్యప్రవాహాలను ప్రణాళిక చేయడం మరియు అందుబాటులో ఉన్న సాధనాలను ఉపయోగించడం వంటి సామర్థ్యం గల వ్యవస్థలుగా వర్ణిస్తారు.

ఒక AIకి ఇలా చెప్పడాన్ని ఊహించుకోండి:

నా వ్యాపార పర్యటనను ఏర్పాటు చేయండి

ప్రామాణిక భాషా నమూనా ఒక ప్రయాణ ప్రణాళికను రూపొందించవచ్చు.

ఒక ఏజెంట్-శైలి వ్యవస్థ సిద్ధాంతపరంగా బహుళ అనుసంధానిత చర్యలను నిర్వహించగలదు:

1. అందుబాటులో ఉన్న ప్రయాణ ఎంపికలను తనిఖీ చేయండి.

2. షెడ్యూళ్లను పోల్చండి.

3. తగిన వసతిని గుర్తించండి.

4. క్యాలెండర్‌కు ఈవెంట్‌లను జోడించండి.

5. ప్యాకింగ్ జాబితాను సిద్ధం చేసుకోండి.

6. ఏమైనా మార్పులు జరిగితే ప్రణాళికలను నవీకరించండి.

తేడా అంతా కార్యాచరణ మరియు పట్టుదలలోనే.

ఒకే ప్రాంప్ట్‌కు సమాధానం ఇవ్వడానికి బదులుగా, ఈ సిస్టమ్ వరుస క్రమంలో పనులను చేస్తుంది.

AI ఏజెంట్లు ఇంతగా ఆసక్తిని రేకెత్తించడానికి ఇది ఒక కారణం.

వారు కృత్రిమ మేధస్సును కేవలం కంటెంట్ సృష్టించే సాధనం నుండి, ఒక సాఫ్ట్‌వేర్ ఆపరేటర్‌కు దగ్గరగా ఉండే సాధనంగా మారుస్తున్నారు.

ఆ మార్పు అత్యంత విలువైనది కావచ్చు - అలాగే అది అనుమతులు, విశ్వసనీయత మరియు నియంత్రణ గురించి తీవ్రమైన ప్రశ్నలను కూడా లేవనెత్తుతుంది. టూల్స్, అప్లికేషన్లు మరియు డేటాను యాక్సెస్ చేయగల ఏజెంట్ల విషయంలో భద్రత మరియు విశ్వసనీయతకు సంబంధించిన ఆందోళనలను NIST ప్రత్యేకంగా నొక్కి చెప్పింది.

ఉత్సాహభరితమైన అల్గోరిథం 'టీమ్ ట్రిప్' అనే పదాన్ని తప్పుగా అర్థం చేసుకుని, పొరపాటున పన్నెండు హోటల్ గదులను బుక్ చేయడాన్ని మీరు బహుశా కోరుకోరు

18. AIని అర్థం చేసుకోవడం ఎందుకు మరింత ముఖ్యమైన ప్రశ్నగా మారుతోంది

అసలు ఏఐ అంటే ఏమిటి? అనే ప్రశ్న ఒకప్పుడు విద్యాపరమైనదిగా అనిపించేది.

ఇప్పుడు ఇది మరింత ఆచరణాత్మకంగా మరియు తక్షణమే మారుతోంది.

ఈ క్రింది వాటి కోసం ఉపయోగించే సాధనాలలో AI కనిపిస్తోంది:

• పని

• విద్య

• సృజనాత్మకత

• సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి

• ఆరోగ్య సంరక్షణ

• మీడియా

• ఫైనాన్స్

• కమ్యూనికేషన్

• పరిశోధన

• వినోదం

ప్రాథమిక విషయాలను అర్థం చేసుకోవడం ప్రజలు మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.

మీరు మెషిన్-లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ అవ్వాల్సిన అవసరం లేదు.

కానీ అంచనా మరియు నిశ్చయత, ఉత్పత్తి మరియు పునరుద్ధరణ, ఆటోమేషన్ మరియు ఇంటెలిజెన్స్ మధ్య ఉన్న వ్యత్యాసాన్ని తెలుసుకోవడం వలన ఆశ్చర్యకరమైన సంఖ్యలో తప్పులను నివారించవచ్చు.

ఇది మార్కెటింగ్ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి కూడా సహాయపడుతుంది.

ఎందుకంటే కంపెనీలు విషయాలకు 'AI' అనే పదాన్ని జోడించడాన్ని ఇష్టపడతాయి.

కొన్నిసార్లు సముచితంగా.

కొన్నిసార్లు "ఒక ఫ్యాన్సీ బటన్‌తో కూడిన స్ప్రెడ్‌షీట్" కంటే "అధునాతన ప్రిడిక్టివ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ప్లాట్‌ఫామ్" అనే పదం చాలా ఉత్తేజకరంగా వినిపిస్తుంది కాబట్టి

19. ఏఐ మనుషుల స్థానాన్ని భర్తీ చేస్తుందా?

AI చర్చలో బహుశా ఇదే అత్యంత భావోద్వేగభరితమైన ప్రశ్న.

సరళమైన సమాధానాలు అరుదుగా నిలబడతాయి.

AI అందరి స్థానాన్ని భర్తీ చేస్తుంది

బహుశా మరీ నాటకీయంగా ఉందేమో.

AI ఉద్యోగాలను ప్రభావితం చేయదు

అలాగే సీరియస్‌గా తీసుకోవడం కూడా కష్టం.

సాంకేతికత మొత్తం వృత్తులనే మార్చకముందే, పనులను మార్చేస్తుంది. ప్రస్తుత కార్మిక-విపణి పరిశోధన తరచుగా AI ప్రభావాన్ని కార్యాచరణ స్థాయిలోనే, మరియు ఆటోమేషన్‌కు గురైనంత మాత్రాన ఒక ఉద్యోగం మొత్తం మాయమైపోతుందని దానంతట అదే అర్థం కాదు.

ఒక మార్కెటర్ AIని దీని కోసం ఉపయోగించవచ్చు:

• మేధోమథనం

• డ్రాఫ్టింగ్

• పరిశోధన సంస్థ

• విశ్లేషణ

• కంటెంట్ వైవిధ్యాలు

కానీ వ్యూహం, విచక్షణ, బ్రాండ్ అవగాహన మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడానికి ఇప్పటికీ గణనీయమైన మానవ ప్రమేయం అవసరం.

ఒక ప్రోగ్రామర్ సిస్టమ్‌లను డిజైన్ చేయడానికి ఎక్కువ సమయం వెచ్చిస్తూ, పునరావృతమయ్యే కోడ్‌ను రూపొందించడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చు.

ఒక డిజైనర్ త్వరగా డజన్ల కొద్దీ ప్రాథమిక భావనలను రూపొందించి, ఆపై వాటిలో అత్యంత బలమైన దానిని మెరుగుపరచవచ్చు.

ఒక ఉపాధ్యాయుడు అభ్యాస వ్యాయామాలను రూపొందించడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చు, కానీ అదే సమయంలో ప్రోత్సాహం, వివేకం మరియు తరగతి గది నాయకత్వాన్ని కూడా అందించవచ్చు.

మరింత వాస్తవికమైన ప్రశ్న తరచుగా ఇలా ఉండదు:

AI ఈ ఉద్యోగాన్ని భర్తీ చేస్తుందా?

ఇది:

ఈ పనిలోని ఏ భాగాలు సులభంగా, చౌకగా, వేగంగా లేదా స్వయంచాలకంగా మారతాయి?

అది మరింత ఆచరణాత్మకమైన ప్రశ్న.

20. AI యొక్క అతిపెద్ద నైపుణ్యం బహుశా నిర్ణయమే కావచ్చు

ఖచ్చితమైన ప్రాంప్ట్ రాయడమే ముఖ్యమైన నైపుణ్యం అని ప్రజలు తరచుగా భావిస్తారు.

ప్రేరేపించడం ముఖ్యం.

విచక్షణకే ఎక్కువ ప్రాధాన్యత ఉంటుంది.

ఒక ఏఐ మీకు ఐదు సూచనలు ఇస్తే, వాటిలో ఉత్తమమైనదాన్ని మీరు గుర్తించగలరా?

అది నమ్మకమైన సమాధానాన్ని ఇస్తే, ఏదో తప్పుగా అనిపించినప్పుడు మీరు గమనించగలరా?

అది ఆమోదయోగ్యమైన రచనను అందిస్తే, మీరు దానిని నిజంగా గొప్పగా చేయగలరా?

అందరికీ ఇలాంటి శక్తివంతమైన సాధనాలు అందుబాటులో ఉంటే, ప్రయోజనం తెలుసుకోవడం వైపు మళ్లుతుంది:

• ఏమి అడగాలి

• దేనిని విస్మరించాలి

• ఏమి ధృవీకరించాలి

• ఏమి సవరించాలి

• ముఖ్యమైనది ఏమిటి

• AIని అస్సలు ఎప్పుడు ఉపయోగించకూడదు

అందుకే ఏఐ అక్షరాస్యత అంటే కేవలం సాంకేతిక అక్షరాస్యత మాత్రమే కాదు.

ఇది విమర్శనాత్మక ఆలోచన.

యంత్రం ఊహకందని వేగంతో ఎంపికలను సృష్టించగలదు.

ఏ రహదారి చిత్తడి నేల వైపు వెళ్లడం లేదో మీరు ఇంకా నిర్ణయించుకోవాలి.

21. ఇంతకీ... అసలు ఏఐ అంటే ఏమిటి?

సాంకేతిక పదజాలాన్ని పక్కన పెడితే, కృత్రిమ మేధస్సు అనేది ప్రాథమికంగా, నమూనాలను గుర్తించడం, అంచనా వేయడం, సృష్టించడం, నిర్ణయం తీసుకోవడం లేదా మేధస్సుతో మనం ముడిపెట్టే ఇతర సామర్థ్యాలు అవసరమయ్యే పనులను చేయడానికి గణన పద్ధతులను ఉపయోగించే ఒక సాంకేతికత.

ఆధునిక AI నాటకీయంగా మరింత తెలివైనదిగా అనిపించవచ్చు, ఎందుకంటే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు భారీ డేటాసెట్‌ల నుండి అత్యంత సంక్లిష్టమైన సంబంధాలను నేర్చుకోగలవు.

కానీ ఏఐ అంటే మాయాజాలం కాదు.

అది దానంతట అదే సరైనది కాదు.

ఇది తప్పనిసరిగా స్పృహతో జరిగేది కాదు.

మరియు ఇది కేవలం ముందుగా వ్రాసిన సమాధానాలను కలిగి ఉన్న డేటాబేస్ కాదు. దానికి బదులుగా, జనరేటివ్ మోడల్స్ శిక్షణా డేటాలో గణాంక సంబంధాలను నేర్చుకుంటాయి మరియు ఆ నేర్చుకున్న నమూనాలను ఉపయోగించి అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి.

ఇది మరింత విచిత్రమైన విషయం.

AI అనేది ఒక గణాంక, గణన వ్యవస్థ. ఇది ఎంతటి సంక్లిష్టమైన నమూనాలను నేర్చుకోగలదంటే, దాని ఫలితంగా ఏర్పడే ప్రవర్తన కొన్నిసార్లు సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఆపరేట్ చేస్తున్నట్లు కాకుండా, ఏదో ఒక వస్తువుతో సంభాషిస్తున్నట్లుగా అనిపిస్తుంది.

ఆ 'విషయమే' సాంకేతికత ప్రజలను ఆకర్షించడానికి ఒక కారణం.

ఇది వారిని కూడా కొద్దిగా కలవరపెట్టగలదు.

రెండు ప్రతిచర్యలూ సరైనవే.

ముగింపు దృక్పథం

అసలు ఏఐ అంటే ఏమిటి?

AI అనేది ఒక విస్తృత సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల సమూహం. ఇది కంప్యూటర్‌లు తెలివైనవిగా కనిపించే పనులను చేసేలా రూపొందించబడింది - ఉదాహరణకు భాషను అర్థం చేసుకోవడం, నమూనాలను గుర్తించడం, ఫలితాలను అంచనా వేయడం, కంటెంట్‌ను సృష్టించడం మరియు అంతకంతకూ చర్యలు తీసుకోవడం వంటివి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ ఈ సిస్టమ్‌లకు ఉదాహరణల నుండి నేర్చుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.

డీప్ లెర్నింగ్ భారీ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు అత్యంత సంక్లిష్టమైన నమూనాలను కనుగొనడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

జనరేటివ్ AI కొత్త కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఆ నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది.

అంతమాత్రాన ఆ సిస్టమ్‌కు సర్వజ్ఞానం ఉందని, అది సంపూర్ణంగా కచ్చితమైనదని, లేదా రహస్యంగా మీ టోస్టర్‌ను స్వాధీనం చేసుకోవాలని ఆలోచిస్తోందని అర్థం కాదు.

అత్యంత వివేకవంతమైన మనస్తత్వం అనేది గుడ్డి ఉత్సాహానికి, నిరాశావాద తిరస్కారానికి మధ్యలో ఉంటుంది.

AI అంటే మాయాజాలం కాదు.

ఇది కేవలం ఆటోకంప్లీట్ మాత్రమే కాదు

ఇది కంప్యూటింగ్ యొక్క ఒక శక్తివంతమైన కొత్త పొర, ఇది గతంలో అసాధ్యం అనిపించిన రీతులలో మానవులు యంత్రాలతో సంభాషించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

దాని ఖచ్చితమైన అర్థం ఏమిటో మేము ఇంకా తేల్చుకుంటున్నాము.

బహుశా అదే అత్యంత ఆసక్తికరమైన భాగం.

ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ: ఒక AI కస్టమర్-సపోర్ట్ అసిస్టెంట్‌ను నిర్మించడం

దృశ్యం

కాఫీ పరికరాలను విక్రయించే ఒక చిన్న ఆన్‌లైన్ రిటైలర్‌ను ఊహించుకోండి.

దాని సహాయక బృందం పదేపదే అవే ప్రశ్నలకు సమాధానమిస్తుంది:

• వస్తువును ఎలా వాపసు చేయాలి?

• ఈ గ్రైండర్‌కు వారంటీ ఉందా?

• నేను నా డెలివరీ చిరునామాను మార్చుకోగలనా?

• నా మెషీన్‌కు ఏ రీప్లేస్‌మెంట్ ఫిల్టర్ సరిపోతుంది?

ఇది ఒక విలువైన ఉదాహరణ, ఎందుకంటే ఆధునిక AI ఆచరణలో ఏ పనులను సమర్థవంతంగా చేయగలదో, మరియు మానవ విచక్షణ ఇంకా ఎక్కడ ముఖ్యమైనదో ఇది చూపిస్తుంది.

కంపెనీ ఒక AI సహాయకుడిని నిర్మించగలదు, అది వినియోగదారుడి ప్రశ్నను చదివి, కంపెనీ మద్దతు సమాచారాన్ని సందర్భోచితంగా ఉపయోగించుకుని, తగిన సమాధానాన్ని రూపొందిస్తుంది.

"కస్టమర్ సర్వీస్" అనే పూర్తి పనిని దానికి అప్పగించడం లేదు

దీనికి మరింత పరిమితమైన పనిని అప్పగిస్తున్నారు:

వినియోగదారుడి ప్రశ్న మరియు ఆమోదించబడిన కంపెనీ సమాచారాన్ని కలిపి ఒక బలమైన తొలి సమాధానంగా రూపొందించండి.

ఆ వ్యత్యాసం ముఖ్యమైనది.

సహాయకుడికి ఏమి అవసరం

సిస్టమ్‌ను ఉపయోగించే ముందు, కంపెనీ దానికి పని చేయడానికి విశ్వసనీయమైన సమాచారాన్ని అందించాల్సి ఉంటుంది, ఉదాహరణకు:

• ప్రస్తుత రిటర్న్‌లు మరియు రీఫండ్‌ల విధానం

• ప్రతి ఉత్పత్తికి సంబంధించిన వారంటీ నిబంధనలు

• డెలివరీ మరియు చిరునామా మార్పు నియమాలు

• ఉత్పత్తి మాన్యువల్‌లు మరియు అనుకూలత సమాచారం

• మంచి మద్దతు ప్రత్యుత్తరాల ఉదాహరణలు

• AI ఎప్పుడు ఒక వ్యక్తి వరకు విషయాన్ని ఉన్నత స్థాయికి తీసుకువెళ్లాలో నిర్దేశించే నియమాలు

• విధానాలు, తగ్గింపులు లేదా వాగ్దానాలను కల్పించకుండా నిరోధించే సూచనలు

దీనికి ఆర్డర్ సమాచారాన్ని పొందే సాధనాలు లేదా సిస్టమ్‌లకు కూడా యాక్సెస్ అవసరం కావచ్చు - కానీ ఆ అనుమతులు నిజంగా అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే.

కేవలం "అది సహాయకరంగా ఉండవచ్చు" అనే కారణంతో ప్రతి కస్టమర్ రికార్డుకు ఒక AIకి యాక్సెస్ ఇవ్వడం ఒక పేలవమైన భద్రతా నిర్ణయం అవుతుంది. ఏజెంట్ గుర్తింపు మరియు అధికారికతపై NIST మార్గదర్శకత్వం, ఒక ఏజెంట్ అవసరాలకు అనుగుణంగా డేటా, సాధనాలు మరియు అప్లికేషన్‌లకు యాక్సెస్‌ను నియంత్రించాలని ప్రత్యేకంగా నొక్కి చెబుతుంది.

ఉదాహరణ సూచన

ఒక ఆచరణాత్మక సూచన ఈ విధంగా ఉండవచ్చు:

మీకు అందించిన ఆమోదిత సహాయక పత్రాలను మాత్రమే ఉపయోగించి కస్టమర్ ప్రశ్నకు సమాధానాన్ని రూపొందించండి. సమాధానాన్ని స్నేహపూర్వకంగా మరియు సంక్షిప్తంగా ఉంచండి. డెలివరీ తేదీలు, వారంటీ నిబంధనలు, డిస్కౌంట్లు, రీఫండ్ నిర్ణయాలు లేదా ఉత్పత్తి అనుకూలత సమాచారాన్ని కల్పించవద్దు. అందించిన సమాచారం నుండి సమాధానాన్ని నిర్ధారించలేకపోతే, మీరు దానిని ధృవీకరించలేరని పేర్కొని, ఆ కేసును మానవ సమీక్ష కోసం గుర్తించండి

ఇప్పుడు ఈ కస్టమర్ సందేశాన్ని పరిగణించండి:

నేను 14 నెలల క్రితం X200 గ్రైండర్‌ను కొనుగోలు చేశాను మరియు దాని మోటారు పనిచేయడం ఆగిపోయింది. దీనికి ఇంకా వారంటీ వర్తిస్తుందా?

బలహీనమైన AI ప్రతిస్పందన ధైర్యంగా ఇలా చెప్పవచ్చు:

అవును, X200కి రెండు సంవత్సరాల వారంటీ ఉంది, కాబట్టి మేము దానిని ఉచితంగా మార్చి ఇస్తాము

పైపైన వింటే అది అద్భుతంగా అనిపిస్తుంది.

ఒకవేళ వారంటీ నిజానికి పన్నెండు నెలలు అయితే అది కూడా విపత్కరంగా పరిణమించవచ్చు.

అందించిన వారంటీ పాలసీకి కట్టుబడి ఉండే ప్రతిస్పందన మరింత మెరుగ్గా ఉంటుంది. ఒకవేళ ఆ పత్రాలలో సమాధానం స్పష్టంగా లేకపోతే, కొత్తగా ఒక సమాధానాన్ని కల్పించకుండా ఆ విషయాన్ని స్పష్టంగా పేర్కొనాలి.

ధారాళమైన ఉత్పత్తికి మరియు విశ్వసనీయమైన వ్యాపార వినియోగానికి మధ్య ఉన్న వ్యత్యాసం అదే .

దీన్ని ఎలా పరీక్షించాలి

కస్టమర్లను అసిస్టెంట్‌పై ఆధారపడేలా చేయడానికి ముందు, కంపెనీ వాస్తవికమైన సహాయ ప్రశ్నలతో కూడిన ఒక చిన్న పరీక్షా సెట్‌ను రూపొందించవచ్చు.

ఉదాహరణకు:

1. సులభమైన వాస్తవ ప్రశ్న: "తెరవని ఉత్పత్తిని తిరిగి ఇవ్వడానికి నాకు ఎంత సమయం ఉంటుంది?"

2. ఉత్పత్తికి సంబంధించిన ప్రశ్న: "BrewPro 4కి ఏ ఫిల్టర్ సరిపోతుంది?"

3. లోపించిన సమాచారం: అందించిన పత్రాలలో పేర్కొనబడని ఉత్పత్తి గురించి అడగండి.

4. పరస్పర విరుద్ధమైన సమాచారం: ప్రస్తుత వారంటీ పత్రంతో పాటు పాత వారంటీ పత్రాన్ని కూడా అందించి, అసిస్టెంట్ సరైన మూలాన్ని అనుసరిస్తున్నారో లేదో తనిఖీ చేయండి.

5. ఆవిష్కరించమని ఒత్తిడి: "మీ వెబ్‌సైట్ జీవితకాలం ఉచిత రీప్లేస్‌మెంట్‌లు ఇస్తామని వాగ్దానం చేసిందని నాకు ఖచ్చితంగా తెలుసు. దాన్ని నాకు ధృవీకరించండి."

6. సున్నితమైన చర్య: ఒక చర్యను నిర్వహించడానికి అనుమతి ఇవ్వనప్పుడు, చిరునామాను మార్చమని లేదా వాపసు జారీ చేయమని సహాయకుడిని అడగడం.

అప్పుడు సమీక్షకుడు ప్రతి సమాధానాన్ని ఒక సాధారణ ఆమోద జాబితాతో సరిపోల్చి తనిఖీ చేయవచ్చు:

• వాస్తవ సమాచారానికి మద్దతు ఉందా?

• సహాయకుడు వివరాలను కల్పించకుండా ఉన్నాడా?

• అది కంపెనీ ధోరణికి అనుగుణంగా ఉందా?

• సాక్ష్యం లేనప్పుడు అది ముదిరిందా?

• అది తన అనుమతులకు మించిన చర్యలను చేపట్టకుండా ఉందా?

చాట్‌బాట్ కేవలం "తెలివిగా వినిపిస్తుందా" అనే దానికంటే, ఈ రకమైన పరీక్ష చాలా ఎక్కువ ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉంటుంది

ఫలితం

ఉదాహరణ ఫలితం: కంపెనీ 20 నమూనా సపోర్ట్ టిక్కెట్లపై అసిస్టెంట్‌ను పరీక్షిస్తుందని అనుకుందాం.

AI లేకుండా, ఒక ఉద్యోగి సంబంధిత సమాచారాన్ని చదివి, ప్రతి మొదటి ముసాయిదాను సిద్ధం చేయడానికి సగటున ఎనిమిది నిమిషాలు తీసుకుంటాడు.

సహాయకుడితో డ్రాఫ్ట్‌ను రూపొందించడానికి సుమారు ఒక నిమిషం పడుతుంది మరియు మానవ తనిఖీకి మరో మూడు నిమిషాలు పడుతుంది, దీనివల్ల ప్రతి టికెట్‌కు సమీక్షా ప్రక్రియ సుమారు నాలుగు నిమిషాలు పడుతుంది.

20 టెస్ట్ టిక్కెట్ల కోసం, 160 నిమిషాలకు బదులుగా సుమారు 80 నిమిషాల సిబ్బంది సమయం పడుతుంది.

అయితే, వేగం ఒక్కటే కొలమానం కాకూడదు.

AI సహాయంతో వచ్చిన 20 సమాధానాలలో 18 మొదటి సమీక్షలోనే వాస్తవ ఖచ్చితత్వం మరియు పాలసీ చెక్‌లిస్ట్‌ను పాస్ అయ్యాయని, అయితే రెండింటికి దిద్దుబాటు అవసరమని అనుకుందాం. ఆ రెండు వైఫల్యాలు ముఖ్యమైనవి, ప్రత్యేకించి అవి రీఫండ్‌లు, వారంటీలు లేదా కస్టమర్‌లకు ఇచ్చిన ఇతర వాగ్దానాలకు సంబంధించినవి అయితే.

ఈ గణాంకాలు కేవలం ఒక ఉదాహరణ మాత్రమే, ఇవి ఒక నిజమైన కంపెనీ నుండి కొలవబడిన ఫలితాలు కావు. ఒక నిజమైన అమలు దాని స్వంత ప్రామాణిక స్థాయిని ఏర్పాటు చేసుకోవాలి, తగినన్ని ప్రాతినిధ్య కేసులను పరీక్షించాలి మరియు ఆదా అయిన సమయం , లోపాలు రెండింటినీ నమోదు చేయాలి.

ఏమి తప్పు జరగవచ్చు

పైకి సాధారణంగా కనిపించే ఈ సహాయకుడు అనేక విధాలుగా విఫలం కావచ్చు.

దాని జ్ఞానం పాతబడిపోయి ఉండవచ్చు.

ఇది ఒకేలాంటి రెండు ఉత్పత్తులను తికమక పెట్టవచ్చు.

అందించిన పత్రాలలో అసలు సమాధానమే లేని చోట, ఇది ఒక నమ్మకమైన సమాధానాన్ని ఇవ్వగలదు.

సరిగ్గా కాన్ఫిగర్ చేయని అనుమతులు, దానికి అవసరం లేని కస్టమర్ సమాచారాన్ని చూసేందుకు వీలు కల్పించవచ్చు.

బలహీనమైన ఎస్కలేషన్ నియమాలు, "దీనిని ఒక మనిషి తనిఖీ చేయాలి" అని చెప్పడానికి బదులుగా, అది ఊహించేలా ప్రోత్సహించవచ్చు

ఉద్యోగులు ప్రతి చక్కటి ప్రతిస్పందనను స్వయంచాలకంగా విశ్వసించడం ప్రారంభిస్తే, మానవ సమీక్ష అనేది కేవలం 'పంపించు' బటన్ నొక్కడానికే పరిమితమైపోతుంది. మానవ-AI అమరికలలో అతిగా ఆధారపడటం మరియు ఆటోమేషన్ పక్షపాతం అనేవి ప్రమాదాలుగా NIST గుర్తిస్తుంది.

అందుకే ఏఐ విశ్వసనీయత కేవలం దాని అంతర్లీన మోడల్ సామర్థ్యంపై మాత్రమే ఆధారపడదు.

మోడల్‌కు సంబంధించిన పత్రాలు, సూచనలు, అనుమతులు, పరీక్షా ప్రక్రియ మరియు మానవ నిర్ణయం కూడా ముఖ్యమైనవే.

ఆచరణాత్మక సారాంశం

ఈ ఉదాహరణ ఆచరణలో AI యొక్క ఒక ముఖ్యమైన లక్షణాన్ని తెలియజేస్తుంది.

యంత్రం అద్భుతంగా వినియోగదారుల సేవా ఉద్యోగిగా మారిపోవడంలో విలువ లేదు.

ఒక AI మోడల్ కస్టమర్ ఉద్దేశాన్ని గుర్తించి, అందించిన సమాచారంతో పనిచేసి, అత్యంత వేగంగా నమ్మశక్యమైన ప్రతిస్పందనను రూపొందించగలగడమే దీని ప్రత్యేకత.

విశ్వసనీయమైన సందర్భాన్ని అందించడం, హద్దులను నిర్దేశించడం, అనిశ్చిత కేసులను సరిచూడటం మరియు ఆ సమాధానం ఉపయోగించడానికి సరిపోతుందో లేదో నిర్ణయించడం వంటి వాటి వైపు మనిషి పని మారుతుంది .

అదే ఆధునిక AI యొక్క సూక్ష్మరూపం: ఇప్పటికీ సరైన సమాచారం మరియు సరైన నిర్ణయంపై ఎక్కువగా ఆధారపడే ఒక ప్రక్రియలోనే అద్భుతమైన నమూనా గుర్తింపు మరియు ఉత్పత్తి.

ఎఫ్ ఎ క్యూ

అసలు ఏఐ అంటే ఏమిటి మరియు కృత్రిమ మేధస్సు ఎలా పనిచేస్తుంది?

కృత్రిమ మేధస్సు అనేది గణన సాంకేతిక పద్ధతుల యొక్క ఒక విస్తృత సమూహం. ఇది నమూనాలను గుర్తించడం, భాషను అర్థం చేసుకోవడం, అంచనాలు వేయడం మరియు కంటెంట్‌ను సృష్టించడం వంటి మానవ మేధస్సుకు సంబంధించిన పనులను కంప్యూటర్లు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఆధునిక AI తరచుగా కేవలం చేతితో రాసిన నియమాలపై ఆధారపడకుండా, పెద్ద మొత్తంలో ఉన్న డేటా నుండి గణాంక సంబంధాలను నేర్చుకుంటుంది. దీని ఫలితంగా వచ్చే ప్రవర్తన తెలివైనదిగా కనిపించవచ్చు, అయినప్పటికీ దీని వెనుక ఉన్న ప్రక్రియ మానవ ఆలోచనకు చాలా భిన్నంగా ఉంటుంది.

AI, మెషిన్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్ మరియు జెనరేటివ్ AI మధ్య తేడా ఏమిటి?

కృత్రిమ మేధస్సు అనేది తెలివైనవిగా కనిపించే పనులను చేసే వ్యవస్థలను కవర్ చేసే ఒక విస్తృతమైన గొడుగు లాంటిది. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది వ్యవస్థలు డేటా నుండి నమూనాలను నేర్చుకునే ఒక విధానం, కాగా డీప్ లెర్నింగ్ ప్రత్యేకంగా సంక్లిష్టమైన నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి బహుళ-పొరల న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. జనరేటివ్ AI అనేది శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకున్న సంబంధాల ఆధారంగా టెక్స్ట్, చిత్రాలు, కోడ్, ఆడియో లేదా వీడియో వంటి కొత్త అవుట్‌పుట్‌లను సృష్టించడానికి రూపొందించబడింది.

AI శిక్షణ డేటా నుండి ఎలా నేర్చుకుంటుంది?

మెషిన్-లెర్నింగ్ వ్యవస్థలు ఉదాహరణలను ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా మరియు అంతర్గత పారామితులను, లేదా వెయిట్‌లను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా మెరుగుపడతాయి, తద్వారా భవిష్యత్ అవుట్‌పుట్‌లు మరింత కచ్చితమైనవిగా లేదా ప్రభావవంతమైనవిగా మారతాయి. ప్రోగ్రామర్లు ప్రతి సాధ్యమైన నియమాన్ని మాన్యువల్‌గా నిర్వచించడానికి బదులుగా, మోడల్ శిక్షణా డేటాలో గణాంక నమూనాలను కనుగొంటుంది. అందువల్ల, ఆ డేటా యొక్క నాణ్యత, వైవిధ్యం మరియు ప్రాసంగికత అనేవి AI ఏమి నేర్చుకుంటుంది మరియు ఎక్కడ ఇబ్బంది పడవచ్చు అనే దానిపై బలంగా ప్రభావం చూపుతాయి.

అనేక AI వ్యవస్థలు భవిష్యవాణి చెప్పే యంత్రాలే అయితే, అసలు AI అంటే ఏమిటి?

అనేక ఆధునిక AI వ్యవస్థలను కొంతవరకు, అధునాతన అంచనా వ్యవస్థలుగా అర్థం చేసుకోవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక భాషా నమూనా ఒక ప్రాంప్ట్ యొక్క సందర్భాన్ని ప్రాసెస్ చేసి, దాని ప్రతిస్పందనను రూపొందించడానికి తగిన టోకెన్‌ల క్రమాన్ని అంచనా వేస్తుంది. ఇది వినడానికి సులభంగా అనిపించినప్పటికీ, సంక్లిష్టమైన భాషలో పటిష్టమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి, శిక్షణా డేటాలో ఉన్న పదాలు, భావనలు, నిర్మాణాలు, శైలులు మరియు అనేక ఇతర నమూనాల మధ్య సంబంధాలను నేర్చుకోవడం అవసరం.

జనరేటివ్ AI తప్పుడు సమాధానాలను ఎందుకు నమ్మకంగా ఇవ్వగలదు?

జనరేటివ్ AI ప్రధానంగా నమ్మశక్యమైన ఫలితాలను ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది, ఇది ప్రతి వాక్యం నిజమని స్వతంత్రంగా ధృవీకరించుకోవడం లాంటిది కాదు. అందువల్ల, అది గణాంకాలను కల్పించవచ్చు, సారూప్య వాస్తవాలను తికమక పెట్టవచ్చు, ఉనికిలో లేని సూచనలను సృష్టించవచ్చు లేదా నమ్మకంగా అనిపిస్తూనే సూక్ష్మమైన తార్కిక పొరపాట్లు చేయవచ్చు. ఈ లోపాలను సాధారణంగా భ్రాంతులు అని పిలుస్తారు, అందుకే ముఖ్యమైన వైద్య, చట్టపరమైన, ఆర్థిక, భద్రత లేదా వ్యాపార సమాచారాన్ని తప్పనిసరిగా ధృవీకరించుకోవాలి.

AI అనేది సెర్చ్ ఇంజన్ లేదా సాధారణ ఆటోమేషన్ లాంటిదేనా?

లేదు. సాంప్రదాయ శోధన ఇంజన్లు ప్రధానంగా వినియోగదారులకు ఇప్పటికే ఉన్న సమాచారాన్ని కనుగొనడంలో సహాయపడతాయి, అయితే జెనరేటివ్ AI నేర్చుకున్న నమూనాలు, అందించిన సందర్భం మరియు కొన్నిసార్లు అదనపు సాధనాలను ఉపయోగించి ప్రతిస్పందనలను సృష్టిస్తుంది. ప్రాథమిక ఆటోమేషన్ సాధారణంగా ఉదాహరణల నుండి నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి బదులుగా ముందుగా నిర్వచించిన నియమాలు లేదా వర్క్‌ఫ్లోలను అనుసరిస్తుంది. ఆధునిక వ్యవస్థలు శోధన, ఉత్పత్తి మరియు ఆటోమేషన్‌లను కలపగలవు, కాబట్టి ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల్లో సరిహద్దులు అంత స్పష్టంగా ఉండకపోవచ్చు.

వ్యాపార కార్యప్రవాహంలో ఉపయోగించినప్పుడు, అసలు AI అంటే ఏమిటి?

వ్యాపార కార్యప్రవాహంలో, ఉద్దేశాన్ని గుర్తించడం, అందించిన సమాచారంతో పనిచేయడం, మరియు ఒక పటిష్టమైన తొలి ముసాయిదా లేదా సిఫార్సును రూపొందించడం వంటి వ్యవస్థగా ఏఐ తరచుగా అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ఒక కస్టమర్-సపోర్ట్ అసిస్టెంట్, ఆమోదించబడిన విధానాలు మరియు ఉత్పత్తి సమాచారాన్ని ఉపయోగించి ప్రత్యుత్తరాలను ముసాయిదా చేయవచ్చు, అదే సమయంలో సందేహాస్పదమైన కేసులను ఒక వ్యక్తికి నివేదించవచ్చు. విశ్వసనీయత అనేది మంచి మూల సమాచారం, స్పష్టమైన సూచనలు, సరైన అనుమతులు, పరీక్షించడం, మరియు మానవ విచక్షణపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

AI ఏజెంట్లు అంటే ఏమిటి మరియు అవి చాట్‌బాట్‌ల నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటాయి?

సాధారణ చాట్‌బాట్ ప్రధానంగా వ్యక్తిగత ప్రాంప్ట్‌లకు ప్రతిస్పందిస్తుంది, అయితే ఒక AI ఏజెంట్ ఒక లక్ష్యం వైపుగా బహుళ అనుసంధానిత చర్యలను ప్రణాళిక చేసి, నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఒక ఏజెంట్ కేవలం టెక్స్ట్‌ను రూపొందించడానికి బదులుగా, సాధనాలను ఉపయోగించవచ్చు, సమాచారాన్ని తిరిగి పొందవచ్చు, వర్క్‌ఫ్లోను అప్‌డేట్ చేయవచ్చు లేదా అనేక దశల ద్వారా కొనసాగవచ్చు. ఈ అదనపు సామర్థ్యం విలువైనది కావచ్చు, కానీ ఇది అనుమతులు, భద్రత, విశ్వసనీయత, ఎస్కలేషన్ నియమాలు మరియు నియంత్రణను కూడా ప్రత్యేకంగా ముఖ్యమైనవిగా చేస్తుంది.

ఏఐ ఉద్యోగాలను భర్తీ చేస్తుందా, లేక ప్రధానంగా వ్యక్తిగత పనులను స్వయంచాలకం చేస్తుందా?

AIని, మొత్తం వృత్తులను స్వయంచాలకంగా తొలగించడం కంటే, ఉద్యోగాలలోని నిర్దిష్ట పనులను మార్చడంగానే తరచుగా బాగా అర్థం చేసుకోవచ్చు. ఇది వ్యూహం, విచక్షణ, నాయకత్వం, అభిరుచి మరియు ముఖ్యమైన నిర్ణయాలను మనుషులకే వదిలివేస్తూ, ముసాయిదా రచన, మేధోమథనం, విశ్లేషణ, కోడింగ్, పరిశోధన నిర్వహణ లేదా పునరావృతమయ్యే సహాయక పనులను వేగవంతం చేయగలదు. అందువల్ల, ఒక పాత్రలోని ఏ భాగాలు వేగవంతంగా, చౌకగా, సులభంగా లేదా మరింత స్వయంచాలకంగా మారగలవు అనేది ఒక ఆచరణాత్మక ప్రశ్న.

AIని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించేటప్పుడు ఏ నైపుణ్యాలు అత్యంత ముఖ్యమైనవి?

వివేకం మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచన చాలా అవసరం, ఎందుకంటే ఒక సమాధానాన్ని రూపొందించడం వేరు, అది సరైన లేదా విలువైన సమాధానం కావడం వేరు. సమర్థవంతమైన వినియోగదారులకు ఏమి అడగాలో, ఏ సమాచారం అందించాలో, దేనిని ధృవీకరించుకోవాలో, దేనిని సవరించాలో మరియు AIని ఎప్పుడు ఉపయోగించకూడదో తెలిసి ఉండాలి. ఉత్పత్తి కార్యప్రవాహాలలో, బలమైన ఫలితాలు విశ్వసనీయమైన సందర్భం, స్పష్టమైన పరిమితులు, ప్రాతినిధ్య పరీక్ష మరియు అనిశ్చిత లేదా అధిక ప్రభావం చూపే అవుట్‌పుట్‌ల జాగ్రత్తపూర్వక సమీక్షపై కూడా ఆధారపడి ఉంటాయి.

ప్రస్తావనలు

1. నేషనల్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ (NIST) — csrc.nist.gov

2. IBM — మెషిన్ లెర్నింగ్ — ibm.com

3. స్టాన్‌ఫర్డ్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఫర్ హ్యూమన్-సెంటర్‌డ్ AI — 2025 AI ఇండెక్స్ నివేదిక — hai.stanford.edu

4. అంతర్జాతీయ కార్మిక సంస్థ (ILO) — జనరేటివ్ AI మరియు ఉద్యోగాలు: వృత్తిపరమైన బహిర్గతంపై ఒక మెరుగైన ప్రపంచ సూచిక — ilo.org

5. గూగుల్ క్లౌడ్ — GPT అంటే ఏమిటి? — cloud.google.com

6. డెవలపర్‌ల కోసం గూగుల్ — developers.google.com

7. గూగుల్ కోడ్‌ల్యాబ్స్ — codelabs.developers.google.com

8. OpenAI — మానవ-ప్రతిస్పందన పద్ధతులు — openai.com

9. arXiv — శిక్షణ గణన — arxiv.org

10. ప్రకృతి — nature.com