घुटने पर "मजबूत एआई फॉर्म" डालते हुए ...

आप लंबे समय तक एआई के खतरों के बारे में बात कर सकते हैं, लेकिन इस प्रक्रिया में भाग लेना बहुत अधिक दिलचस्प है। आइए एक विश्लेषण से शुरू करें कि आज क्यों विकसित किया जा रहा है, इस क्षेत्र में सफलता नहीं मिलेगी।

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इसके अलावा, बिल्लियों की जितनी अधिक तस्वीरें हम खिलाते हैं, उतनी ही अच्छी पहचान होगी जब बिल्लियों की फोटो के अंकगणितीय औसत के साथ एक नई तस्वीर की तुलना की जाए। बिल्लियों की दर्जनों तस्वीरों की एक जोड़ी पर्याप्त नहीं होगी।

क्या इस तरह के एल्गोरिदम पर एक मजबूत एआई बनाना संभव है? कैसे, जब तंत्रिका नेटवर्क का आकार बढ़ रहा है, अंकगणितीय माध्य की गणना करने से हमें एल्गोरिदम के स्वतंत्र निर्माण पर स्विच करने की अनुमति मिलेगी? जाहिरा तौर पर कुछ प्रकार के जादू के लिए एक गणना है, कि जब हम नेटवर्क में पर्याप्त न्यूरॉन्स बनाते हैं, तो कुछ वहां दिखाई देगा। ठीक है, वे पहले मानते थे कि चूहों अनायास चीर के ढेर में फैल जाते हैं।

उसी समय, जो मुझे व्यक्तिगत रूप से समझ में नहीं आता है, एक मजबूत एआई बनाने के प्रयासों में, किसी कारण से वे मानव मस्तिष्क की नकल करने की कोशिश कर रहे हैं। हालांकि यह सोचने के तरीके की नकल करने के लिए अधिक तार्किक होगा। हम इस विषय पर अगली बार चर्चा करेंगे यदि विषय किसी के लिए रुचि का हो। मेरे कुछ विचार हैं।

स्ट्रॉन्ग एआई के व्यावहारिक अनुप्रयोग का विषय अभी भी खुला है। इस सूक्ष्मदर्शी से हम किन नाखूनों पर हथौड़ा मारेंगे? मैं टिप्पणियों में बोलने का प्रस्ताव देता हूं।