اب کے لئے کم سے کم، AI ایک 'جادو اسیم' نہیں ہے
ڈاکٹر یانگ Kejian صحت کمیٹی یا سول انجینئرز پل، مزاحمت کے ارکان، اثر مزاحمت دھماکے ڈیزائن کونسل کی جاپان سوسائٹی کے نگرانی کمیٹی، طویل چین الائنس دفتر جاپان سائنس اور ٹیکنالوجی کے صدر کے طور پر خدمت کی ہے. انہوں نے ایک دہائی پہلے پر پل کا پتہ لگانے کے لئے ذہین نگرانی کا نظام تیار کرنے کے لئے باہر قائم کرتے ہیں، AI ابھی تک پھیل گیا ہے سول تعمیراتی صنعت کے لئے.
ڈاکٹر یانگ کہ موجودہ سپر AI ڈیٹا کی بڑی مقدار، ٹیکنالوجی مشین لرننگ الگورتھم اور سیکھنے کی گہرائی کی طرف سے حاصل پر منحصر ہے کہ یقین رکھتا ہے، صرف سوچ آلے سے باہر بلیک باکس سے ڈیٹا ایسا قادر مطلق نہیں ہے. سیکھنے کے طریقوں ایک اعلی کی پیشن گوئی کی درستگی کے حصول پیش رفت ہے. یہ اعلی صحت سے متعلق، ڈیٹا کی بڑی مقدار کو لاگو کرتی ہے کہ کس طرح کے طور پر سپر ہائی کثافت اعلی جہتی خصوصیت جگہ، پرکشیپ نتائج کھیتی کی صحت سے متعلق. لہذا درست حاصل کرنے کے لئے مصنوعی ذہانت کا استعمال ہے نتیجے کے طور پر، بشرطیکہ وہ اعداد و شمار کی ایک بڑی رقم پرکشیپ حساب کتاب کے معیار کی ضمانت دی جا سکتی ہے، اور درست طریقے خصوصیت رقم کے اعداد و شمار کو مقرر کر سکتے ہیں. اس کے برعکس، نتائج اب حاصل AI ایک تعلق نہ causation میں ہے. اس طرح، AI کم از کم ابھی تک نہیں 'جادو اسیم، فورم کے اوزار.
بڑے ہیجان عبادت کے خلاف غلط فہمی
ڈاکٹر ینگ سب سے بڑی متکوں کہ AI کرنے کے لئے مواد لوگ، حاصل مواد احساس کیا جائے گیا ہے کہ نے کہا کہ، اس کے ساتھ ساتھ مندرجات تمام بات چیت کے لیے ایک ساتھ ملا، حاصل کیا جا کرنے کے لئے امکان نہیں ہے. اصل میں، آپ AI پابندیوں کی اصل صلاحیت کو سمجھ نہیں ہے تو، آپ کر سکتے ہیں جہالت فیصلے اور منصوبہ بندی سے باہر، ایک عام ناکامی کی ناکامی کے نتیجے میں AI، رقم کا فضلہ کا استعمال کرنا ہے لیکن مطلوبہ نتائج حاصل نہیں کر سکتے ہیں، دیگر مضبوط AI کے آلے کے باوجود استعمال کرتے ہیں، لیکن توقع کرنا بہت زیادہ، Debu کی ہے آخر نتیجہ پورا کرنے کے لئے ہے، اور چھوڑ دیا اور جدت کے مواقع کھو دیا ہے. ناکامی کے تجربے کی دو قسمیں ہیں، لیکن مستقبل میں، AI کی شدید مخالفت کو فروغ دینے کے ہو سکتے ہیں عی کے خلاف مزاحمت کی ترقی ہو.
انہوں نے احتیاط سے بہت اہم ہے ایک حقیقت پسندانہ فیصلے کرنے ہیں، ہم سب سے پہلے AI آخر میں کیا کر سکتے ہیں یہ سمجھنا چاہیے، اب اور مستقبل میں کوشش کروں گا جلد ہی مؤثر طریقے سے الگ کرنے کی کوشش کروں اور مندرجات کو حل کر سکتے ہیں کریں گے یقین رکھتا ہے.
دوم، تکنیکی سطح پر، سب سے بڑا مسئلہ ڈیزائن کی مشین لرننگ خصوصیت رقم ہے، مصنوعی تعین کرنے خصوصیت رقم جیسا کہ اس مسئلہ کو اس حل، آٹومیشن کی خصوصیت نکالنے لاگو کرنے کے لئے سیکھنے کی گہرائی معروف اشیاء کی طرف سے مقرر نفاذ کی ڈگری پر انحصار کرتا ہے یہ AI کی تیسری لہر میں اہم کردار ادا توڑنے. پیٹرن کی منظوری اب سطح AI انسانوں، مشین عالمی چیمپئن شطرنج کے کھلاڑی، وغیرہ کو شکست دے جیسے سے زیادہ ہے ہے، تو اس AI کے فرقے پیدا. اصل میں، AI اور ترتیب میں تسلیم اعتراض صلاحیت کے لحاظ کہیں کم انسانی.
اس کے علاوہ، AI مشکل کو سمجھنے کے لئے کر رہا ہے مقبول عبادت کا ایک بڑا سبب ہے. AI لوگوں غلط باعث، مقبول وضاحت، کالا جادو میں بتدریج بلیک باکس کے عمل سے باہر لے جانے کے لئے زیادہ، زیادہ مشکل کی کارکردگی بہتر بنانے کے لئے ایک بہت اہم انسانی رویے ایسوسی ایشن کی طرف سے ہے کہانیاں ترک، فیصلہ سازی اور AI کی آسان پیدا کرنے کے لئے اعلی عبادت رجحان کی انترجشتھان نسبتا لکیری، غیر لکیری جہت تشکیل.
ماسٹر ڈیٹا، مستقبل میں AI صنعت میں مہارت
غلط فہمی سے بچنا زیادہ معروضی ہونا تجزیہ اور کے مستقبل کی ترقی کی پیشن گوئی کر سکتے ہیں AI ڈاکٹر یانگ AI صنعت کی مستقبل کی ترقی کی کلید، ڈیٹا مہارت حاصل ہے جو اعداد و شمار جمع کرنے اور جمع کرنے کے لئے ہے AI صنعت کے مستقبل grasps کہ یقین رکھتا ہے. AI کی تیسری لہر کے لیے، جاپانی سیاسی اور اقتصادی حلقوں ہلکے سے نہیں لیا جاتا ہے.
تعمیراتی صنعت کے لئے ذہین نگرانی کے نظام کی درخواست میں AI کا پتہ لگانے کے لئے، ڈاکٹر ینگ نے کہا، کیونکہ چوٹ اور حل واضح پیشین گوئی، پتہ لگانے اور نگرانی کی نگرانی عمارت کے انتظام کے مستقبل میں عمارتوں امتیاز کو پہنچنے والے نقصان کی حد تک، کیونکہ AI پیش رفت کے تعارف کے حاصل کی جائے گی. یہ ہے جاپانی سول انجینرنگ کی صنعت کی پیشن گوئی 2050 سال - 2060، سول تعمیراتی صنعت سنرچناتمک نقصان اور آٹو مرمت، ضرورت کے مقامات میں آٹو گھروں کی تعمیر، پورے محلے اور ذہین خود کار طریقے سے پتہ لگانے کے حاصل کر سکتے ہیں.
آپ پورے محلے ذہین لاگو ہیں، کہ بے روزگار تعمیر انجینئر اس پر نہیں ہے؟ سائنس اور ٹیکنالوجی ڈیلی رپورٹر کے سوال کے لئے، ڈاکٹر یانگ جواب نہیں ہے. ذہین بلاکس کی وصولی کے بعد، انجینئرز، کام انٹرفیس پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں کو کم کمپیوٹنگ AI اخراجات وغیرہ، اور بہت کم اعداد و شمار کے حالات میں فیصلہ سازی کی ذمہ داریاں سنبھالیں کرنے کے لئے.
ڈیٹا سول انجینئرز کی جاپان سوسائٹی کا مظاہرہ کیا، 2014 تعمیراتی کارکنوں 343 ملین افراد، 2016 ہدف مستقبل کی سرمایہ کاری کانفرنس، 2025 برائے تعمیر ہیں جو ستمبر میں 2025. جاپان کی حکومت کی طرف سے 216 ملین تک کم ہونے کا امکان ہے لیبر کی پیداوار میں اضافہ 20٪.