📤 🚇 🥘 फेसबुक गो खेलने के लिए AI विकसित करता है 👩🏼‍🤝‍👨🏾 👃🏼 🧝🏾

गो का जापानी गेम कई हजारों सालों में वापस चला जाता है। इस तथ्य के बावजूद कि खेल के नियम काफी सरल हैं, फिर भी एक ऐसा कार्यक्रम बनाना संभव नहीं है जो एक अनुभवी मानव खिलाड़ी को हरा सके। हां, कार्यक्रम हैं, और वे बहुत अच्छे हैं, लेकिन पेशेवर अभी तक इस तरह के कार्यक्रम को जीतने में सक्षम नहीं हैं। अब, फेसबुक ने मामलों को अपने हाथों में लेने और एआई तत्वों के साथ एक स्व-शिक्षा प्रणाली बनाने का फैसला किया है जो किसी भी व्यक्ति को हरा सकता है।

गुओ के नियम बहुत सरल हैं, हाँ, लेकिन इस गेम को खेलना कार के लिए कठिन है, क्योंकि विकल्पों की एक बड़ी संख्या है, और अब तक कोई भी कंप्यूटर सब कुछ समय के लिए गणना करने में सक्षम नहीं है। लेकिन आदमी, एक निश्चित समय के लिए जटिल गणना करने की अपनी सीमित क्षमता के साथ, गो खेलने में अप्रत्याशित रूप से अच्छा निकला। कंपनी के प्रतिनिधियों के अनुसार, ज्यादातर अच्छे खिलाड़ी अच्छे या बुरे कदमों की पहचान करने के लिए दृश्य पैटर्न का उपयोग करते हैं, और अंतर्ज्ञान यहां एक बड़ी भूमिका निभाता है।

गो खेलने के लिए एअर इंडिया के डेवलपर्स एक ऐसी प्रणाली बनाने जा रहे हैं जो एक नियमित कंप्यूटर प्रोग्राम के तत्वों को जोड़ती है जो बड़ी संख्या में विकल्पों में चालों की गणना करता है, और एक प्रणाली जो बोर्ड पर दृश्य पैटर्न को पहचानती है, इष्टतम चाल विकल्प का निर्धारण करती है।

यह कार्य अपने आप में एक बड़ी परियोजना का हिस्सा है जिसका लक्ष्य गहरी शिक्षा के मुद्दे का अध्ययन करना है(ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना)। इस मामले में "गहराई" शब्द मॉडल गणनाओं के ग्राफ की गहराई को संदर्भित करता है - किसी विशेष वास्तुकला के इनपुट और आउटपुट नोड्स के बीच की अधिकतम लंबाई। उदाहरण के लिए, उदाहरण के लिए, एक साधारण प्रत्यक्ष वितरण तंत्रिका नेटवर्क, गहराई नेटवर्क परतों की संख्या से मेल खाती है। 'डीप लर्निंग' शब्द एक बहुपरत नेटवर्क की आंतरिक (गहरी) परतों को पढ़ाने की जटिलता पर केंद्रित है जो शास्त्रीय शिक्षण विधियों, जैसे कि त्रुटि के वापस प्रसार की विधि के लिए कठिन हैं।

गो में किसी व्यक्ति को हराने के लिए, एक कंप्यूटर सिस्टम को एक व्यक्ति की तरह "सोचने" के लिए सिखाया जाएगा।

सामान्य तौर पर, यह शोधकर्ताओं की शुद्ध जिज्ञासा की खुशी या संतुष्टि के लिए नहीं किया जाता है (हालांकि यह भी), लेकिन कंप्यूटर सिस्टम के निर्माण के लिए जो लगभग उसी सिद्धांत पर काम करने में सक्षम हैं जो मानव मस्तिष्क काम करता है। भविष्य में, ऐसी तकनीकों का उपयोग सोशल नेटवर्क द्वारा अपने स्वयं के प्रयोजनों के लिए किया जाएगा। उदाहरण के लिए, अब कंपनी किसी भी दृष्टि समस्याओं वाले लोगों के लिए एक सामाजिक नेटवर्क का एक संस्करण बना रही है। तो, इस सवाल के लिए "एक व्यक्ति अपने हाथ में क्या पकड़ रहा है", सिस्टम प्रश्नकर्ता के लिए काफी बड़े पैमाने पर और स्पष्ट रूप से जवाब देने में सक्षम होगा।

फेसबुक के आभासी सहायक, एम, इस तकनीक पर भी आधारित होंगे, ताकि उपयोगकर्ता अनुरोधों का विश्लेषण और अध्ययन कर सकें, ताकि एक व्यक्ति के काम करने के तरीके में सुधार हो सके।

फेसबुक गो खेलने के लिए AI विकसित करता है

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