कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही कई चीजों की भविष्यवाणी कर सकती है। हम आगे कहां जाएंगे और क्या करेंगे, यह भी इससे छिपा नहीं होगा।
जैसा कि हम 31 मई के प्रकाशन से जान सकते हैं वैज्ञानिकों का कामकार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय, गूगल एआई और स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोध ने इसकी पुष्टि की है। गहन शिक्षण प्रणालियाँ हमारे कार्यों का पूर्वानुमान लगाने में सक्षम हैं। यह कैसे संभव है?
गति पथ और व्यवहार की भविष्यवाणी करना
एल्गोरिदम और प्रौद्योगिकियों के विकास के साथ, प्रणालियाँ वीडियो सामग्री सहित अधिक से अधिक जानकारी का विश्लेषण करने में सक्षम हो गयी हैं। यह उपयोगी हो सकता है, उदाहरण के लिए, उन अनुप्रयोगों में जो मदद करते हैं पैदल चलने वालों के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाना और दुर्घटनाओं से बचना. इस दृष्टिकोण से, पैदल यात्रियों के भविष्य के पथ की भविष्यवाणी करना अत्यंत महत्वपूर्ण है, जिसे भावी व्यक्ति पथ/प्रक्षेप पथ भविष्यवाणी कहा जाता है।
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जैसा कि हम वैज्ञानिक कार्य से सीखते हैं, सबसे पहले वीडियो सामग्री में व्यक्ति समृद्ध दृश्य सुविधाओं के साथ कोडित, जो हमें मानव व्यवहार और उनके पर्यावरण के साथ अंतःक्रिया को पकड़ने की अनुमति देते हैं।
फिर उन्हें जोड़ा जाता है सहायक कार्य संयुक्त प्रशिक्षण प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए गतिविधियों के स्थान की भविष्यवाणी करना।
वैज्ञानिकों ने जो परिणामी मॉडल दिखाया इस समाधान की प्रभावशीलता लोकप्रिय और हाल ही में बड़े पैमाने पर वीडियो बेंचमार्क पर। इसके अलावा, यह मात्रात्मक और गुणात्मक रूप से दिखाया गया कि अगला मॉडल भविष्य में होने वाली महत्वपूर्ण गतिविधियों की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी करता है।
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पैदल यात्रियों की गतिविधियों का विश्लेषण और समृद्ध सूचना कार्यों का उपयोग इस प्रकार सक्षम बनाता है: भविष्य की गतिविधियों और उनके स्थानों की भविष्यवाणी करने के लिए शिक्षण प्रणालियाँ।
व्यवहार और कार्रवाई पथ का मॉडलिंग
वैज्ञानिकों द्वारा किए गए परीक्षणों से यह साबित होता है कि यह विधि न केवल भविष्य की गतिविधि के मार्ग का अनुमान लगाने में सक्षम है, बल्कि भविष्य की गतिविधि का महत्वपूर्ण पूर्वानुमान भी प्रस्तुत करती है। परिणाम पहला अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान करता है कि पथों और क्रियाओं के संयुक्त मॉडलिंग से भविष्य के पथ पूर्वानुमानों में लाभ मिलता है।
प्रौद्योगिकी का उपयोग
वीडियो सामग्री को समझने में इसे पहले से ही एक महत्वपूर्ण तत्व माना जाता है। वैज्ञानिकों का कहना है कि अतीत की दृश्य जानकारी को देखने का यह तरीका भविष्य की गतिविधियों का पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकता है। कई अनुप्रयोगों में इसका उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए, स्वायत्त कारों या रोबोटिक्स में।
इसके अलावा, यह भी हो सकता है सार्वजनिक सुरक्षा का समर्थन करें, यातायात निगरानी और स्ट्रीमिंग वीडियो गतिविधि का स्वचालित रूप से पता लगाकर इसे प्रबंधित करें।
इस समाधान के नैतिक पहलू
सड़क सुरक्षा बढ़ाने और कुछ हद तक स्वचालित कारों की समस्या को हल करने की संभावना अविश्वसनीय रूप से आशाजनक लगती है। आशावादी. दुर्भाग्यवश, इस समाधान में भी कुछ कमियां हैं। अंधेरे पक्ष.
पथ और गतिविधि की भविष्यवाणी पर इस प्रकार के भविष्य के अध्ययन से नैतिक मुद्दे उठ सकते हैं गोपनीयता और सुरक्षा. इस पद्धति का अभी तक विभिन्न आबादियों के लिए परीक्षण नहीं किया गया है, और जैसा कि हम जानते हैं, लोग अलग-अलग परिस्थितियों में अलग-अलग तरीके से व्यवहार कर सकते हैं, इसलिए उनकी गतिविधि का पूर्वानुमान भी व्यक्तिगत आबादियों और उनकी विशिष्टता के अनुकूल होना चाहिए।
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