जब हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग सुनते हैं, तो हम एक ऐसे कंप्यूटर की कल्पना करते हैं जो अपने लिए सोच और सीख सकता है। यानी व्यावहारिक रूप से एक इंसान के रूप में।
हम दुनिया को कई इंद्रियों के संयोजन के माध्यम से देखते हैं, जैसे कि दृष्टि, श्रवण और वाक् पहचान। लेकिन मशीनें एल्गोरिदम द्वारा संसाधित डेटा की मदद से दुनिया की व्याख्या करती हैं। यही है, जब मशीन एक तस्वीर देखती है, तो वह इसे मेटाडेटा के एक सेट में अनुवाद करती है जिसका उपयोग वह कार्य करने के लिए करती है। और यदि आप कार्य को जटिल करते हैं, अर्थात जहाँ छवि के अलावा ध्वनि भी होगी, तो AI खो जाने लगता है।
“यहाँ मुख्य समस्या यह है कि एक मशीन इन विभिन्न तौर-तरीकों को कैसे समेट सकती है? हम लोगों के लिए यह आसान है। हम एक कार देखते हैं, और फिर हम एक कार की आवाज सुनते हैं, और हम जानते हैं कि यह वही बात है। लेकिन मशीन लर्निंग के लिए सब कुछ इतना आसान नहीं है", - कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (CSAIL) में स्नातक छात्र और इस समस्या के लिए समर्पित एक पेपर के पहले लेखक ऑलेक्ज़ेंडर लियू ने कहा।
लियू और उनके सहयोगियों ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता पद्धति विकसित की जो डेटा को इस तरह से प्रस्तुत करना सीखती है जो उन अवधारणाओं को पकड़ती है जो दृश्य और श्रव्य तौर-तरीकों के लिए सामान्य हैं। उदाहरण के लिए, उनकी विधि यह सीख सकती है कि वीडियो में रोने वाले बच्चे की क्रिया एक ऑडियो क्लिप में "रोने" शब्द से संबंधित है। इस ज्ञान का उपयोग करके, उनका मशीन लर्निंग मॉडल यह निर्धारित कर सकता है कि वीडियो में एक निश्चित क्रिया कहाँ होती है और उसे स्पॉट किया जाता है।
इस पद्धति का उपयोग एक दिन रोबोट को दुनिया में अवधारणाओं के बारे में धारणा के माध्यम से सीखने में मदद करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि मनुष्य कैसे करते हैं। मॉडल में अभी भी कुछ सीमाएं हैं जो वैज्ञानिकों को भविष्य के काम में संबोधित करने की उम्मीद है। अब तक, उनके शोध ने एक ही समय में दो तौर-तरीकों के डेटा पर ध्यान केंद्रित किया है, लेकिन वास्तविक दुनिया में, लोगों को एक साथ डेटा की कई धाराओं का सामना करना पड़ता है, जिन्हें वे बिना सोचे समझे संसाधित करते हैं। मशीनों को अभी यह सीखना बाकी है।
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