د مصنوعي ځيرکتيا غوښتنليکونه

د مصنوعي ځيرکتيا په اړه ليکنې ټوليزې موخې ټوليزه مصنوعي ځيرکتيا ماشين زده کړه کمپيوټرليد خپلکارې پلان جوړونه او مهالوېش عمومي لوبېدل د پوهې استازیتوب د طبيعي ژبې پروسس کول روباټیک خونديتوب لارې چارې سمبوليکه ځيرکتيا ژور لوستنه بايسيان شبکه د ارتقاء الګوريتم خپور چلند يو ځای کولو تګلار فلسفه اخلاق ګواښ د تورينګ ازموينه چينايي خونه د مصنوعي ځيرکتيا کابو کول دوستانه مصنوعي ځيرکتيا تاریخ مهالوېش پرمختګ د مصنوعي ځيرکتيا ژمی تېکنالوژي غوښتنې پروژې د پروګرام جوړوونکو ژبو نوملړ ويوکی ويوکی مصنوعي ځيرکتيا ، د ماشینونو لخوا ښودل شوي ځيرکتيا په توګه تعریف شوي، په معاصره ټولنه کې ډیری غوښتنلیکونه لري. کمزوری AI په ځانګړې توګه د مصنوعي ځيرکتيا د یوې بڼې په توګه تعریف شوی چې د ځانګړو دندو د ترسره کولو لپاره پروګرامونه رامينځته کوي، چې د طبي تشخیص، بریښنایی سوداګرۍ پلیټ فارمونو، روبوټ کنټرول او ریموټ سینسنګ په شمول په پراخه کچه فعالیتونو کې کارول کیږي. مصنوعي ځيرکتيا د ډیری برخو او صنعتونو د پراختیا او پرمختګ لپاره کارول شوي، لکه مالي ، روغتیا پاملرنې، تعلیم، ترانسپورت، او نور. د کمپیوټر ساینس وسایل د مصنوعي ځيرکتيا څیړونکو د کمپیوټر ساینس کې ترټولو سختې ستونزې حل کولو لپاره ډیری وسیلې رامینځته کړې. د دوی ډیری اختراعات د کمپیوټر ساینس لویانو لخوا منل شوي او د مصنوعي ځيرکتيا برخه نه ګڼل کیږي. (د مصنوعي ځيرکتيا اغیز وګورئ.) د رسل او نورویګ (2003، مخ. 15) په وینا، لاندې ټیکنالوژي په اصل کې د AI لابراتوارونو کې رامینځته شوي: د وخت شریکول، متقابل ژباړونکي، د ګرافیکي کاروونکي انٹرفیس، د کمپیوټر موږک، د چټک غوښتنلیک پراختیا چاپیریال، تړل شوي د لیست ډاټا جوړښت، مدیریت د ذخیره کولو اتومات، سمبولیک پروګرامونه، فعال پروګرامونه، متحرک پروګرامونه او د اعتراض پر بنسټ پروګرامونه. AI د نورو AI غوښتنلیکونو جوړولو لپاره هم کارول کیدی شي. د مثال په توګه، د نومبر 2017 په شاوخوا کې، د ګوګل د AutoML پروژې د نوي عصبي شبکې ټوپولوژی رامینځته کولو لپاره د عصبي لټون آرکیټیکچر شبکه (NASNet) رامینځته کړه ، د ImageNet او POCO F1 یو پرمختللی سیسټم. د ګوګل په وینا، د NasNet فعالیت د ټولو پخوانیو ګمارل شوي ImageNet شبکو څخه ډیر دی. اقتصادي او ټولنیزې ننګونې د ښه پروګرام لپاره AI د ITU نوښت دی چې د نړۍ د ځینو لویو اقتصادي او ټولنیزو ننګونو په نښه کولو لپاره د AI کارولو سازمانونو ملاتړ کوي. د سویلي کالیفورنیا پوهنتون، د بیلګې په توګه، په ټولنه کې د مصنوعي ځيرکتيا مرکز په لاره اچولی دی، د دې هدف سره چې د اړونده ټولنیزو ستونزو لکه بې کوره کیدو په نښه کولو لپاره د AI کارولو هدف سره. د سټینفورډ څیړونکي د مصنوعي ځيرکتيا څخه کار اخلي ترڅو د سپوږمکۍ انځورونه څېړي، ترڅو هغه سيمې وپېژني چې د بې وزلۍ لوړه کچه لري. کرنه په کرنه کې د AI نوي پرمختګونه د حاصلاتو په راټولولو کې ښه والی او د کرنې په برخه کې د څیړنې او پراختیا زیاتوالی ښیې. نوی AI وړاندوینه کوي چې د روميانو په څیر فصل به څومره وخت ونیسي ترڅو پاخه شي او غوره کولو ته چمتو شي ، کرنه به ډیر موثره کړي. په دې پرمختګونو کې د فصل او خاورې څارنه، کرهنیز روبوټکس، او د وړاندوینې تحلیلونه هم شامل دي. د فصل او خاورې څارنه په ساحه کې راټول شوي نوي الګوریتمونه او ډاټا کاروي ترڅو د فصل روغتیا اداره او تعقیب کړي، دا د کروندګرو لپاره اسانه او دوامدار کوي. د شنو خونو اتومات کول، سمول، ماډلینګ او د اصلاح کولو تخنیکونه په کرنه کې د مصنوعي ځيرکتيا یو له اضافي تخصصونو څخه دي. لکه څنګه چې نفوس ډیریږي او په راتلونکي کې د خوراکي توکو تقاضا وده کوي، د دې نوې غوښتنې پوره کولو لپاره باید لږ تر لږه د کرنیزو حاصلاتو کې 70٪ زیاتوالی راشي. خلک په زیاتیدونکې توګه خبر دي چې د دې نوي ټیکنالوژیو تطبیق او د مصنوعي ځيرکتيا کارول به دې هدف ته رسیدو کې مرسته وکړي. سایبر امنیت د سایبر امنیت ساحه د مختلف ډولونو لوی هیکینګ بریدونو په توګه د پام وړ ننګونو سره مخ ده چې د ټولو ډولونو سازمانونو ته زیان رسوي او د ملیاردونو ډالرو سوداګرۍ زیان لامل کیږي. امنیتي شرکتونه د مصنوعي ځيرکتيا او طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) په څیر د امنیت معلوماتو او پیښو مدیریت (SIEM) حلونو کارولو پیل کوي. د دې حلونو خورا پرمختللی د مصنوعي ځيرکتيا او طبیعي ژبې پروسس کاروي ترڅو په اتوماتيک ډول په شبکو کې ډیټا په لوړ خطر او ټیټ خطر معلوماتو کې ترتیب کړي. دا امنیتي ټیمونو ته وړتیا ورکوي چې په بریدونو تمرکز وکړي چې احتمال یې سازمان ته ریښتیني زیان رسوي، او دوی د بریدونو قرباني کیدو څخه ساتي لکه د خدماتو څخه انکار (DOS) بریدونه، مالویر، او نور. پوهنه او ښوونه د AI ښوونکي کولی شي زده کونکو ته اجازه ورکړي چې په ژوندۍ توګه یو له بل سره مرسته ترلاسه کړي. دوی کولی شي په ځینو زده کونکو کې اضطراب او فشار هم کم کړي ، کوم چې ممکن د ښوونکو لابراتوارونو یا انساني ښوونکي لخوا رامینځته شي. په راتلونکو ټولګیو کې، محیطي معلومات کولی شي ګټور رول ولوبوي. محیطي انفارماتیک دا نظر څرګندوي چې معلومات په چاپیریال کې هرچیرې دي او دا ټیکنالوژي په اوتومات ډول ستاسو شخصي غوره توبونو سره تطابق کوي. د مطالعې وسایل ممکن د دې وړتیا ولري چې درسونه، ستونزې او لوبې رامینځته کړي ترڅو د زده کونکي ځانګړي اړتیاوې پوره کړي، او سمدستي فیډبیک چمتو کړي. مګر AI کولی شي د غچ اخیستونکي اغیزو سره یو ناپاک چاپیریال رامینځته کړي. دا هغه وخت رامینځته کیږي کله چې ټیکنالوژي ټولنه د پرمختګ مخه ونیسي او په ټولنه باندې غیر ارادي منفي اغیزې رامینځته کړي. د ټیکنالوژۍ پراخه کارول چې کیدای شي د زده کونکو د تمرکز کولو او په دنده کې د دوی د ساتلو وړتیا له مینځه یوسي، د دې پرځای چې دوی سره مرسته وکړي او وده وکړي د غچ اخیستونکي نفوذ یوه بیلګه ده. دا هم معلومه ده چې AI د انساني مداخلو او معاصریت له لاسه ورکولو لامل کیږي. حکومت په حکومت کې AI د غوښتنلیکونو او سیسټمونو څخه جوړ دی. مصنوعي ځيرکتيا د مخ پیژندنې سیسټمونو سره یوځای د خلکو نظارت لپاره کارول کیدی شي. د چین په ځینو برخو کې د خلکو څار لا دمخه کارول کیږي. AI په 2018 کې د تاما ښار ښاروالۍ په ټاکنو کې هم برخه اخیستې وه په 2019 کې، په هند کې د بنګلور ټیک ښار په ښار کې د 387 ترافیک سیګنالونو په اوږدو کې د AI ځواک لرونکي ترافیک سیګنال سیسټمونو ځای په ځای کولو لپاره چمتو شوی و. پدې سیسټم کې د کیمرې کارول شامل دي ترڅو د ترافیک کثافت معلوم کړي او پدې توګه د ترافیک حجم کمولو لپاره اړین وخت محاسبه کړي کوم چې به د سړکونو له لارې د موټرو ترافیک لپاره د سیګنال موده وټاکي. پوځ متحده ایالات او نور هیوادونه د یو لړ نظامي ماموریتونو لپاره د AI غوښتنلیکونه رامینځته کوي. د AI او ماشین زده کړې اصلي نظامي غوښتنلیکونه د قوماندې او کنټرول (C2) ، مخابراتو ، سینسرونو ، او عملیاتي ادغام او متقابل عمل وده کول دي. د AI څیړنه اوس مهال د ځيرکتيا راټولولو او تحلیلونو، لوژستیک، سایبر عملیاتو، د معلوماتو عملیات، قوماندې او کنټرول، او په بیلابیلو نیمه خودمختاره او خپلواکو موټرو کې ترسره کیږي. د AI ټیکنالوژي د سینسرونو او تاثیر کونکو همغږي کول ، د ګواښونو کشف او پیژندنه ، د دښمن موقعیتونو نښه کول ، د هدف ترلاسه کول ، همغږي کول او د جنګي وسایطو او یو بل سره وصل شوي ټانکونو او د انسان او بې پیلوټه ټیمونو (MUMT) ترمینځ د ویشل شوي ګډ اورونو له مینځه وړل. په عراق او سوریه کې په نظامي عملیاتو کې د مصنوعي ځيرکتيا ادغام. په روبوټیکونو باندې د نړۍ کلني نظامي لګښتونه په 2010 کې د 5.1 ملیارد ډالرو څخه په 2015 کې 7.5 ملیارد ډالرو ته لوړ شوي. پوځي بې پیلوټه الوتکې چې د خپلواکو عملیاتو وړتیا لري په عمومي ډول ګټوره شتمني ګڼل کیږي. د AI ډیری څیړونکي هڅه کوي د AI نظامي غوښتنلیکونو څخه ځان لرې کړي. روغتیا روغتیایي پاملرنه AI اکثرا د روغتیا پاملرنې کې د طبقه بندي لپاره کارول کیږي، ایا د ابتدايي CT یا EKG ارزونې اتومات کول یا د ناروغانو پیژندلو لپاره چې د لوړ نفوس روغتیا خطرونه رامینځته کوي. د غوښتنلیکونو لړۍ په چټکۍ سره پراخیږي. د مثال په توګه، مصنوعي هوښیارتیا د لوړ لګښت دوز کولو ستونزې لپاره کارول کیږي؛ پایلې ښیي چې مصنوعي ځيرکتيا کولی شي 16 ملیارد ډالر خوندي کړي. په کالیفورنیا کې په 2016 کې یوې مخکښې مطالعې وموندله چې د مصنوعي هوښیارتیا په مرسته رامینځته شوي ریاضيکي فارمول په سمه توګه د معافیت ضد درملو دقیق دوز پیژندل چې د غړو ناروغانو ته ورکول کیږي. سرچينې