10 इसे बेहतर पहचान प्रदान करता है, जो इसे बेहतर बनाता है

यह एक तथ्य है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अंततः कई कार्यों के लिए पुरुषों की जगह लेती है। मानव द्वारा उनके निर्माण से संबंधित एक बयान, क्योंकि इन परिभाषाओं के अनुसार, "मानव बुद्धि की चिंता करने वाली गतिविधियों को करने के लिए" का कार्य है।

और अगर हर साल कई क्षेत्रों में प्रगति होती है, यह पहले से ही खुद को अलग करने में सक्षम है, यहां तक ​​कि मानव मस्तिष्क को पार करने के लिए भी। यहां वे दस बातें हैं जो वे पहले से ही जानते हैं कि हमसे बेहतर कैसे करना है।

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एक जादुई नैदानिक ​​परीक्षा

जबकि RN डॉक्टर या स्वास्थ्य पेशेवरों की जगह लेने का दिखावा नहीं करते हैं, वे पहले से ही एक सटीक निदान स्थापित करने में उत्कृष्ट सहायक साबित हो रहे हैं। ये विशेष रूप से चिकित्सा इमेजिंग (स्कैनर, रेडियो, अल्ट्रासाउंड ...) का अध्ययन करने के लिए अच्छे हैं। गहरी शिक्षा के लिए धन्यवाद, जिसमें लाखों डेटा को एकीकृत करना और एक स्वचालित कार्यक्रम उत्पन्न करना शामिल है, एआई लाखों छवियों को स्कैन कर सकता है। एक मरीज की चिकित्सा छवि के साथ उनकी तुलना करके, वह बीमारी के किसी भी लक्षण की पहचान कर सकती है, कभी-कभी मानव आंखों के लिए भी अस्वीकार्य है।

आज, AI और चिकित्सा समुदाय को मिलाने वाली परियोजनाएं बढ़ रही हैं और तकनीक की दिग्गज कंपनी के लिए एक महत्वपूर्ण मुद्दा बनी हुई हैं। और यह काम अब मान्यता प्राप्त है: इस प्रकार, अप्रैल 2018 में, एफडीए - संयुक्त राज्य अमेरिका में दवाओं को विनियमित करने वाला शरीर - पहली बार एक निदान देने के लिए एआई के लिए अधिकृत है, जबकि Google और आईबीएम ने पहले ही अपने पोस्ट किए हैं परियोजनाओं। इसकी पुष्टि अनुसंधान केंद्र के निदेशक ओलिवियर बॉस्केट द्वारा किए गए कार्यों से होती हैकृत्रिम बुद्धिde गूगल यूरोप और उसकी टीमों में: "हम रेटिना के फंडस का अध्ययन कर रहे हैं, डायबिटिक रेटिनोपैथी के चेतावनी संकेतों का पता लगाने के लिए। यहां, हमारे पास पहले से ही एक कार्यात्मक उपकरण है जो पहले से ही अनुभवी डॉक्टर के रूप में कम से कम विश्वसनीय है, या इससे भी अधिक विश्वसनीय है, क्योंकि हम एआई को अपने जीवन में देख सकने वाले डॉक्टर की तुलना में अधिक डेटा पर प्रशिक्षित कर सकते हैं। "

और कृत्रिम बुद्धिमत्ता डॉ। थॉमस क्लोजेल, ऑन्कोलॉजिस्ट और गिल्स वेनरीब, गणितज्ञ, ओक्विन के दोनों सह-संस्थापकों के अनुसार, "डॉक्टरों को सुपर-पॉवर" देगी। "अन्य कंपनियों जैसे आईबीएम, एआई का उपयोग चिकित्सा समुदाय में प्रक्रियाओं को गति देने के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए निदान स्थापित करने के लिए," डॉ। क्लोगल कहते हैं। ओक्विन के लिए धन्यवाद, डॉक्टर भविष्यवाणियां करने में सक्षम है और अंततः मशीन को शिक्षित भी कर सकता है, जो उसे खोज करने में मदद करने के लिए डेटा की व्याख्या करने में सक्षम होगा। "कंपनी, जिसके लिए है। Inserm के साथ साझेदारी, कैंसर का इलाज खोजने की अपनी महत्वाकांक्षा को नहीं छिपाती है।

एक तस्वीर ले लो

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तिहाई का नियम, सफेद संतुलन, रंग समायोजन, बोकेह प्रभाव, इसके विपरीत ... कला के नियमों में एक तस्वीर लेना हर किसी की पहुंच के भीतर नहीं है। यदि कुछ अपना काम करते हैं, तो ऐसा इसलिए है क्योंकि एक वास्तविक कैमरे को विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। हालांकि, यह सब विशुद्ध रूप से गणितीय है और इसलिए एक कृत्रिम बुद्धि की पहुंच के भीतर है। कैमरा और स्मार्टफोन के निर्माताओं द्वारा दिया गया एक बयान।

2019 में, अधिकांश प्रीमियम मोबाइल तंत्रिका चिप्स को शिप करते हैं। विभिन्न प्रकार के दृश्यों (परिदृश्य, चित्र, फूल, व्यंजन, मैक्रोज़, जानवरों, बच्चों ...) को पहचानने के लिए प्रशिक्षित, वे तब कैमरे को स्वचालित रूप से प्राप्त करने के लिए समायोजित करेंगे, एक सेकंड से भी कम समय में, एक तस्वीर की तुलना में बहुत अधिक चापलूसी। अगर वह औसत मानव द्वारा अमर हो गया था।

अपने Pixel 3 पर, Google ने AI को बैकग्राउंड ब्लर इफ़ेक्ट को प्राप्त करने का कारण बनाया है जब वह इसे बढ़ाने के लिए एक चेहरे का पता लगाता है। अपने P30 प्रो के साथ हुआवेई दिन के उजाले जैसी छवि के लिए, पूर्ण अंधेरे में शूट करने का वादा करता है। सैमसंग और एप्पल भी अपने संबंधित मोबाइल शॉट्स के अंतिम प्रतिपादन को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं।

शुद्ध फोटोग्राफिक पहलू से परे, मशीनें पहले से ही दृश्य तीक्ष्णता के मामले में इंसान से अधिक हैं। और जब आदमी प्रसिद्ध गेम "व्हेयर चार्ली?" खेलने के लिए कंप्यूटर का सामना करता है, तो इंसान को अक्सर हार माननी चाहिए। "जबकि पुरुषों में इस अभ्यास में 90% की सफलता दर है, मशीनें 2016 में लगभग 100% तक पहुंचने में कामयाब रही हैं," क्या हम इस पर पढ़ सकते हैं संचालन समिति की रिपोर्ट जो स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और MIT के शोधकर्ताओं को एक साथ लाता है।

इसके अलावा, चिकित्सा समुदाय अगले दशक में एआई और रोबोट के लिए एक वास्तविक क्रांति का अनुभव करने वाला है। कुछ मशीनें मरीजों को सर्जन की तुलना में अधिक सटीक रूप से संचालित करने में सक्षम हैं और पूरी तरह से स्वायत्त हैं। 2016 से, एक रोबोट, एक सुअर की छाती के दो हिस्सों को, अकेले सिलाई करने में सक्षम था और इस कार्य में उत्कृष्ट था।

प्ले शतरंज, जाओ या पोस्टर

उन्हें डीप ब्लू (1997), AlphaGo (2017) और लाइब्रेटस (2017) कहा जाता है और क्रमशः शतरंज, गो और पोकर के सर्वश्रेष्ठ चैंपियन को अपमानित किया जाता है। ये तीनों AI इतिहास में प्रदर्शित करते हैं कि मशीन का अथक तर्क मनुष्य के लिए सही हो सकता है, जब यह जीतने की रणनीति बनाने और विकसित करने की बात आती है। यहां तक ​​कि वीडियो गेम के लिए, एआई गेमर्स को सही करने के लिए अच्छी तरह से लॉन्च किया गया लगता है। पिछले जनवरी में, यह Starcraft II रणनीति खेल था, जहां पेशेवर खिलाड़ी अपराजेय लग रहे थे, Google के डीपमाइंड कार्यक्रम को फिर से चित्रित किया गया था।

भविष्यवाणी के रूप में, इक्कीसवीं सदी में आदमी पर मशीन के उदय की घोषणा करते हुए, डीप ब्लू ने गैरी कास्पारोव (तब छह बार के विश्व चैंपियन) को शतरंज में, 11 मई 1997 को कुचल दिया था। इस हार से सबसे पहले तबाह हुई, रूसी चैंपियन ने 2019 में स्वीकार किया समाचार पत्र Le Temps के साथ एक साक्षात्कार में “मशीन के साथ, एक ही चक्र हमेशा सम्मानित होता है। पहले, हम सोचते हैं कि वह यह या वह कार्य नहीं कर पाएगी। फिर वह सफल हो जाती है, लेकिन अपूर्ण रूप से, आदमी अधिक शक्तिशाली रहता है। फिर, थोड़े समय के लिए, एक प्रतियोगिता लगती है। लेकिन मशीन अनिवार्य रूप से समाप्त होती है और अधिक कुशल होती है। यही कारण है कि मुझे लगता है कि हमें मशीन के आदमी "बनाम" के बारे में नहीं सोचना चाहिए, लेकिन मशीन को आदमी "अधिक"। हमें यह देखना चाहिए कि यह पूर्णता पर छूट देने से बचकर, ब्रह्मांड में किसी भी तरह से मौजूद नहीं है। नहीं, आपको मशीन से जो उम्मीद करनी है, वह आदमी से बेहतर है। ”

SPEAKIP MULTIPLE LANGUAGES

और अगर एक भाषा सीखना पहले से ही बेकार था? Google अनुवाद के युग में, कृत्रिम बुद्धि पहले से ही एक सार्वभौमिक अनुवादक के रूप में काम कर सकती है। यह एक एक्सएनयूएमएक्स वर्षों में स्टार ट्रेक के रचनाकारों द्वारा भी कल्पना की गई थी।

जबकि औसत व्यक्ति औसतन दो अलग-अलग भाषाओं को संभालने का प्रबंधन करता है, कुछ लोग आमतौर पर कई दर्जनों का उपयोग करते हैं, जैसे कि इयोनिस इकोनोमो, यूरोपीय आयोग में अनुवादक जो एक्सएनयूएमएक्स भाषा बोलते हैं। एक जीनियस (47 से अधिक IQ वाला) माना जाता है, आदमी Google अनुवाद से दूर रहता है, जो 130 से अधिक भाषाओं में अनुवाद करने में सक्षम है। हालांकि, मशीन के पक्ष में यह अंतर लेखन के पक्ष में रहता है। क्योंकि अब के लिए, शब्दों का उच्चारण और उच्चारण, उच्चारण, विडंबनाओं से संबंधित सूक्ष्मता ... अभी भी मानव जाति के प्रमुख हैं।

और जबकि Google का उपकरण अभी सबसे अच्छा ज्ञात है, अन्य कंपनियां अनुवाद के अत्याधुनिक हैं। यह मामला है फ्रांसीसी कंपनी सिस्ट्रान। फ्रैंकोइस मास्समिन के उपाध्यक्ष ने कहा, "हमने एक तंत्रिका अनुवाद इंजन विकसित किया है, जिसे हम किसी भाषा की मूल बातें समझने के लिए पेशेवरों (कॉर्पस) द्वारा अनुवादित ग्रंथों के माध्यम से अपने ज्ञान में सुधार करना सीखते हैं।" 2016 में सिस्ट्रान के EMEA सेक्टर के अध्यक्ष। “प्रसिद्ध है मूर का नियम विस्फोट हो गया, उन्होंने जोर दिया। अगले दशक में आवाज अनुवादक के लिए एक सार्वभौमिक आवाज के आगमन की कल्पना करना अकल्पनीय नहीं है। ”

एक मास्टर की तालिका कॉपी करें

क्या कोई AI चित्रकार की प्रतिभा को समझ सकता है? इन सबसे ऊपर, क्या मशीन की पहुंच के भीतर कला है? यह वह सवाल है जिसके शोधकर्ताओं ने माइक्रोसॉफ्ट और डेल्फ़्ट के डच विश्वविद्यालय ने अपनी परियोजना के साथ अगला रिमब्रांड। यहां, कंप्यूटर का उपयोग मास्टर के काम को विच्छेदित करने के लिए किया गया था। बरोक के इस आवश्यक आंकड़े के ब्रशस्ट्रोक और प्रतिभा को समझने के लिए, उनके कार्यों के 340 से अधिक को स्कैन और हर विवरण में विश्लेषण किया गया है।

उनके काम के फल को 2016 में एक चेहरा मिला है, डच चित्रकार के तरीके से की गई एक मूल पेंटिंग की प्रस्तुति के साथ। और परिणाम ब्लफ़िंग है, क्योंकि यह कलाकार के कामों से लिए गए 160.000 अंशों से अधिक के संयोजन पर आधारित है। पूरा भी अनुपात पर आराम कर रहा है (आंखों के बीच की खाई, नाक का आकार ...) जैसा कि मास्टर को माना जाता है और उसके द्वारा किए गए सावधानीपूर्वक कार्य का अनुसरण करना चाहिए।

भंडारण की स्मृति

लंबे समय से एक आदर्श प्राकृतिक मशीन माना जाता है, हमारा मस्तिष्क अपने रहस्यों और उसकी सीमाओं को प्रकट करता है। 2016 में, कैलिफोर्निया के ला जोला में साल्क इंस्टीट्यूट में न्यूरोसाइंटिस्टों की एक टीम ने 1 पेटाबाइट (एक मिलियन बिलियन बाइट्स) में मानव मस्तिष्क की भंडारण क्षमता का अनुमान लगाया। एक लंबवत आकृति जो मानव मस्तिष्क की श्रेष्ठता पर जोर देती है जब यह एकीकृत (यहां तक ​​कि अनजाने में) जानकारी की बात आती है।

लेकिन यह वास्तव में अगले कुछ वर्षों में क्या होगा? पहले से ही, फेसबुक, अमेज़ॅन, Google और Microsoft 1.200 पेटाबाइट से अधिक डेटा संग्रहीत करेंगे, शोधकर्ताओं ने अपने काम के प्रकाशन के दौरान समझाया। घातीय दर जिस पर वेब विकास कर रहा है और डेटा साझा कर रहा है, तब से यह आंकड़ा दोगुना हो सकता है। और कृत्रिम बुद्धिमत्ता बड़े डेटा को दैनिक आधार पर फीड करती है, उदाहरण के लिए सोशल नेटवर्क पर प्रतिदिन साझा की गई लाखों तस्वीरों को स्कैन करके।

एक NECK बनाएँ

विज्ञान कथा लेखकों द्वारा काल्पनिक, स्वायत्त कार आज एक वास्तविकता है जो सड़कों पर कानूनी ढांचे की प्रतीक्षा कर रही है। हालाँकि, कुछ कार्य पहले से ही सक्रिय हैं, जैसे पार्क असिस्ट, जो 100% मामलों में एक आदर्श स्थान बनाकर वाहन को पार्क करने की अनुमति देता है। एक स्तर जो आदमी संभावनाओं के संदर्भ में नहीं पहुंचता है। प्रक्षेपवक्र की गणना और हमले के कोण यहां एक कंप्यूटर द्वारा बेहतर तरीके से प्रबंधित किए जाते हैं जो पहिया को हाथ में लेता है।

इसके अलावा, अगले दशक की बहस कार 100% स्वायत्त पर केंद्रित होगी। यह परिवहन के साथ हमारे संबंधों में क्रांति लाएगा, क्योंकि निर्माता पहले से ही रहने वाले स्थानों के रूप में डिजाइन किए गए वाहनों की कल्पना करते हैं।

शेयर पर आधारित कारोबार

क्या वित्त का भविष्य केवल एल्गोरिदम की कहानी होगी? फिनटेक स्टार्ट-अप्स का मानना ​​है कि और प्रसिद्ध ट्रेडिंग रूम में व्यापारियों के दिन मायने रखते हैं।

एक भविष्यवाणी से अधिक, यह पहले से ही क्षेत्र में एक प्रवृत्ति है। शक्तिशाली सॉफ्टवेयर को कुछ कार्य सौंपकर, वॉल स्ट्रीट ने पहले ही चार साल में 3.000 पोस्ट हटा दिए हैं, Bestbrokers.com वेबसाइट को निर्दिष्ट करता है। हालांकि, यह परिवर्तन की प्रक्रिया में एक पेशा है। यहां मशीनें शुद्ध और सरल खरीद और बिक्री के आदेशों को निष्पादित करने के लिए जिम्मेदार कर्मचारियों की जगह लेती हैं।

प्रोटेक्टिंग वैन और फोर्सेस

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© उल्लू

एआई ग्रह के लिए बचत हो सकती है। ड्रोन के साथ फ्रांसीसी दाख की बारियां, उल्लू स्टार्ट-अप एक आदमी की तुलना में बहुत तेजी से संभव बीमारियों का पता लगाने में सक्षम है। 5 हेक्टेयर को कवर करने के लिए एक घंटे की उड़ान।

इन सबसे ऊपर, यह तकनीक बीमारियों की उपस्थिति का पता लगाने की अनुमति देकर खेतों के बेडसाइड पर है, बड़े डेटा के लिए धन्यवाद। मिल्ड्यू, जिसकी पत्तियों पर धब्बे देखे जा सकते हैं, लकड़ी के रोगों के लिए, जो एस्का (विनाशकारी कवक का एक कॉकटेल) और फ़्लेवेसेंस डोरी (कीट पत्ती के काटने के कारण), ए winegrowerअपने विस्तार को रोकने के लिए लक्षित तरीके से हस्तक्षेप कर सकते हैं। "विचार अधिक पारिस्थितिक समाधानों का समर्थन करने के लिए है, ताकि आवेदन के क्षेत्रों को ठीक से परिसीमन किया जा सके और रसायनों के उपयोग को कम किया जा सके," चॉएट के सह-संस्थापक चार्ल्स नेस्पोल्स कहते हैं।

स्वीडन में, जंगलों की रक्षा के बारे में लड़ाई है। सोगेटी ने स्प्रिट बीटल के आगमन का पता लगाने में सक्षम AI विकसित किया है। ये कीड़े, जो पूरे हेक्टेयर को तबाह कर सकते हैं, को उपग्रह तस्वीरों से पहचाना जा सकता है। देश की सबसे बड़ी वानिकी कंपनी Sveaskog AB का कहना है कि नुकसान लाखों यूरो का हो सकता है।

एक संगीत शैली प्राप्त करना

अंत में, यदि हम दृश्य की नकल करने के लिए एआई की प्रगति को उजागर करते हैं, तो वे सुनवाई के पक्ष में भी उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। शाज़म के एल्गोरिथ्म को पहचानने में सक्षम है, लगभग निश्चित रूप से, शीर्षक जिसे आप सुन रहे हैं, लेकिन यह कृत्रिम बुद्धि प्रति नहीं है।

अधिक आश्चर्यजनक रूप से, कैम्ब्रिज के ब्रिटिश शोधकर्ताओं की एक टीम एक ऐसा कार्यक्रम बनाने में कामयाब रही है जो विभिन्न संगीत शैलियों की पहचान कर सकता है। जैज, रेग, रॉक, ब्लूज़ ... के लिए उसके पास कोई रहस्य नहीं है। गैजेट पक्ष से परे, यह एआई कुछ ध्वनियों को पहचानने और अलग करने के लिए अधिक महत्वाकांक्षी परियोजना का आधार है। शोधकर्ताओं द्वारा निर्दिष्ट एक चिकित्सा अनुप्रयोग के लिए एक उपयोगी भूमिका हो सकती है "नर्सिंग स्टाफ के साथ जल्दी से अलार्म बजाने के लिए रोगियों से रेल को अलग करके"।

स्रोत: https://www.cnews.fr/vie-numerique/2019-05-14/les-10-choses-que-lintelligence-artificielle-fait-mieux-que-lhomme-838832