అన్ని విండోస్ సమస్యలు మరియు ఇతర కార్యక్రమాలను పరిష్కరించడం

కృత్రిమ మేధస్సు అంటే ఏమిటి?

కృత్రిమ మేధస్సు (AI) అంటే ఏమిటి మరియు సాధారణ AI మరియు ఇరుకైన AI మధ్య తేడా ఏమిటి?

ప్రస్తుతం కృత్రిమ మేధస్సు చుట్టూ చాలా అసమ్మతులు మరియు గందరగోళం కనిపిస్తోంది.



AI వ్యవస్థలను మూల్యాంకనం చేయడం గురించి కొనసాగుతున్న చర్చను మేము చూస్తున్నాము ట్యూరింగ్ టెస్ట్ , హైపర్-ఇంటెలిజెంట్ యంత్రాలు వెళ్తున్నాయని హెచ్చరికలు మమ్మల్ని వధించండి మరియు భయంకరమైనది, తక్కువ భయంకరంగా ఉంటే, AI మరియు రోబోలు వెళ్తున్న హెచ్చరికలు మా ఉద్యోగాలన్నీ తీసుకోండి .



సమాంతరంగా మనం కూడా వ్యవస్థల ఆవిర్భావాన్ని చూశాము IBM వాట్సన్ , గూగుల్ డీప్ లెర్నింగ్ , మరియు యాపిల్స్ వంటి సంభాషణ సహాయకులు సిరియా , Google Now మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ కోర్టానా . వీటన్నింటిలో మిశ్రమంగా క్రాస్‌స్టాక్ ఉంది నిజంగా తెలివైన వ్యవస్థలను నిర్మించడం కూడా సాధ్యమేనా .

చాలా శబ్దం.



సిగ్నల్‌ని పొందడానికి మనం ఒక సాధారణ ప్రశ్నకు సమాధానాన్ని అర్థం చేసుకోవాలి: AI అంటే ఏమిటి?

AI: పాఠ్యపుస్తకం నిర్వచనం

ప్రారంభ స్థానం సులభం . సరళంగా చెప్పాలంటే, కృత్రిమ మేధస్సు అనేది కంప్యూటర్ సైన్స్ యొక్క ఉప-క్షేత్రం. దీని లక్ష్యం ప్రజలు సాధారణంగా చేసే పనులను చేయగల కంప్యూటర్ల అభివృద్ధిని ప్రారంభించడం - ప్రత్యేకించి, తెలివిగా వ్యవహరించే వ్యక్తులకు సంబంధించిన విషయాలు.

స్టాన్‌ఫోర్డ్ పరిశోధకుడు జాన్ మెక్కార్తి ఈ పదాన్ని 1956 లో ఇప్పుడు పిలుస్తారు డార్ట్మౌత్ సమావేశం , ఇక్కడ AI ఫీల్డ్ యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం నిర్వచించబడింది.



మనం ఈ నిర్వచనంతో ప్రారంభిస్తే, ఏ ప్రోగ్రామ్ అయినా మనం సాధారణంగా మానవులలో తెలివైనదిగా భావించే ఏదైనా చేస్తే అది AI గా పరిగణించబడుతుంది. ప్రోగ్రామ్ ఎలా చేస్తుందనేది సమస్య కాదు, అది అస్సలు చేయగలదు. అంటే, అది తెలివిగా ఉంటే AI, కానీ అది మనలాగా తెలివిగా ఉండవలసిన అవసరం లేదు.

బలమైన AI, బలహీన AI మరియు మధ్యలో ఉన్న ప్రతిదీ

AI వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి సంబంధించి ప్రజలు చాలా విభిన్న లక్ష్యాలను కలిగి ఉన్నారని తేలింది, మరియు వారు తయారు చేస్తున్న యంత్రాలు ఎంత దగ్గరగా పనిచేస్తాయనే దాని ఆధారంగా వారు మూడు శిబిరాల్లోకి వస్తారు.

కొంతమందికి, ప్రజలు చేసే విధంగానే ఆలోచించే వ్యవస్థలను నిర్మించడమే లక్ష్యం. ఇతరులు పనిని పూర్తి చేయాలనుకుంటున్నారు మరియు గణనకు మానవ ఆలోచనతో ఏదైనా సంబంధం ఉందా అని పట్టించుకోరు. మరియు కొన్ని ఈ మధ్య ఉన్నాయి, మానవ తార్కికాన్ని ఒక మోడల్‌గా తెలియజేస్తాయి మరియు స్ఫూర్తినిస్తాయి కానీ అనుకరణకు తుది లక్ష్యం కాదు.

మానవ హేతుబద్ధతను నిజంగా అనుకరించడం లక్ష్యంగా చేసిన పనిని పిలుస్తారు బలమైన AI , దీనిలో ఏదైనా ఫలితం ఆలోచించే వ్యవస్థలను నిర్మించడమే కాకుండా మానవులు ఎలా ఆలోచిస్తారో కూడా వివరించడానికి ఉపయోగపడుతుంది. ఏది ఏమయినప్పటికీ, బలమైన AI లేదా సిస్టమ్స్ యొక్క నిజమైన నమూనాను మనం ఇంకా చూడలేదు, అవి మానవ జ్ఞానం యొక్క వాస్తవ అనుకరణలు, ఎందుకంటే ఇది పరిష్కరించడానికి చాలా కష్టమైన సమస్య. ఆ సమయం వచ్చినప్పుడు, పాల్గొన్న పరిశోధకులు ఖచ్చితంగా కొంత షాంపైన్‌ను పాప్ చేస్తారు, భవిష్యత్తును అభినందిస్తారు మరియు దానిని ఒక రోజు అని పిలుస్తారు.

రెండవ క్యాంప్‌లోని పని, కేవలం సిస్టమ్‌లు పని చేయడమే లక్ష్యంగా, సాధారణంగా అంటారు బలహీన AI మనుషులలా ప్రవర్తించే వ్యవస్థలను మనం నిర్మించగలిగినప్పటికీ, ఫలితాలు మనుషులు ఎలా ఆలోచిస్తాయనే దాని గురించి ఏమీ చెప్పవు. దీనికి ప్రధాన ఉదాహరణలలో ఒకటి IBM యొక్క డీప్ బ్లూ , ఒక మాస్టర్ చెస్ ప్లేయర్ అయిన సిస్టమ్, కానీ ఖచ్చితంగా మనుషులు ఆడే విధంగా ఆడలేదు.

బలమైన మరియు బలహీనమైన AI మధ్యలో ఎక్కడో మూడవ శిబిరం (మధ్యలో): మానవ తర్కం ద్వారా సమాచారం లేదా ప్రేరణ పొందిన వ్యవస్థలు. ఈ రోజు చాలా శక్తివంతమైన పని జరుగుతున్నది ఇదే. ఈ వ్యవస్థలు మానవ తర్కాన్ని ఒక మార్గదర్శిగా ఉపయోగిస్తాయి, కానీ దానిని సంపూర్ణంగా రూపొందించడానికి అవి లక్ష్యం ద్వారా నడపబడవు.

దీనికి మంచి ఉదాహరణ IBM వాట్సన్ . వాట్సన్ దాని ముగింపులో విశ్వాస స్థాయిని అందించే వేలాది వచన ముక్కలను చూడటం ద్వారా కనుగొన్న సమాధానాల కోసం సాక్ష్యాలను నిర్మిస్తాడు. ఇది టెక్స్ట్‌లోని నమూనాలను గుర్తించే సామర్థ్యాన్ని ఆ నమూనాలతో సరిపోలే సాక్ష్యాలను తూకం వేసే విభిన్న సామర్థ్యంతో మిళితం చేస్తుంది. కఠినమైన మరియు వేగవంతమైన నియమాలు లేకుండా ప్రజలు నిర్ధారణలకు రాగలరని మరియు బదులుగా, సాక్ష్యాల సేకరణను నిర్మించవచ్చనే పరిశీలన ద్వారా దాని అభివృద్ధి మార్గనిర్దేశం చేయబడింది. వ్యక్తుల మాదిరిగానే, వాట్సన్ టెక్స్ట్‌లోని నమూనాలను గమనించగలరు, అది కొద్దిగా సాక్ష్యాలను అందిస్తుంది, ఆపై సమాధానం పొందడానికి అన్ని ఆధారాలను జోడిస్తుంది.

అదేవిధంగా, డీప్ లెర్నింగ్‌లో గూగుల్ యొక్క పని కూడా మెదడు యొక్క వాస్తవ నిర్మాణం ద్వారా స్ఫూర్తి పొందింది. న్యూరాన్‌ల ప్రవర్తన ద్వారా తెలియజేయబడిన, డీప్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్‌లు ఇమేజ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ వంటి పనుల కోసం ప్రాతినిధ్యాల పొరలను నేర్చుకోవడం ద్వారా పనిచేస్తాయి. మెదడు లాంటిది కాదు, దాని నుండి ప్రేరణ పొందింది.

ఇక్కడ ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే, ఒక సిస్టమ్ AI గా పరిగణించబడాలంటే, అది మనం చేసే విధంగా పని చేయనవసరం లేదు. ఇది కేవలం తెలివిగా ఉండాలి.

ఇరుకైన AI వర్సెస్ జనరల్ AI

ఇక్కడ మరొక వ్యత్యాసం ఉంది - నిర్దిష్ట పనుల కోసం రూపొందించిన AI వ్యవస్థల మధ్య వ్యత్యాసం (తరచుగా పిలుస్తారు ఇరుకైన AI ) మరియు సాధారణంగా తర్కించే సామర్థ్యం కోసం రూపొందించబడిన కొన్ని వ్యవస్థలు (గా సూచిస్తారు సాధారణ AI ). ప్రజలు కొన్నిసార్లు ఈ వ్యత్యాసంతో గందరగోళానికి గురవుతారు మరియు తత్ఫలితంగా, నిర్దిష్ట ప్రాంతంలో నిర్దిష్ట ఫలితాలను ఏదో ఒకవిధంగా తెలివైన ప్రవర్తనలో ఏదో ఒకవిధంగా స్కోపింగ్ చేస్తున్నట్లు తప్పుగా అర్థం చేసుకుంటారు.

మీకు విషయాలను సిఫారసు చేయగల సిస్టమ్‌లు మీ గత ప్రవర్తన ఆధారంగా, ఉదాహరణల నుండి చిత్రాలను గుర్తించడం నేర్చుకోగల వ్యవస్థల నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, ఇది సాక్ష్యాల సంశ్లేషణ ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోగల వ్యవస్థల నుండి కూడా భిన్నంగా ఉంటుంది. వారందరూ ఆచరణలో ఇరుకైన AI కి ఉదాహరణలు కావచ్చు, కానీ తెలివైన యంత్రం తనంతట తానుగా పరిష్కరించుకోవలసిన అన్ని సమస్యలను పరిష్కరించడానికి సాధారణీకరించబడకపోవచ్చు. ఉదాహరణకు, నా మెడికల్ డయాగ్నస్టిక్స్ నిర్వహించడానికి సమీపంలోని గ్యాస్ స్టేషన్ ఎక్కడ ఉందో గుర్తించడంలో అద్భుతమైన సిస్టమ్ నాకు అక్కరలేదు.

తరువాతి దశ ఏమిటంటే, ఈ ఆలోచనలు తెలివైన వ్యవస్థలలో మనం చూడాలనుకుంటున్న విభిన్న సామర్థ్యాలలో ఎలా పని చేస్తాయో మరియు ఈనాటి అభివృద్ధి చెందుతున్న AI పర్యావరణ వ్యవస్థలో అవి ఎలా సంకర్షణ చెందుతాయో చూడటం. అంటే, వారు ఏమి చేస్తారు మరియు వారు ఎలా కలిసి ఆడగలరు. కాబట్టి వేచి ఉండండి - ఇంకా చాలా ఉన్నాయి.

ఎడిటర్స్ ఛాయిస్

/ setrole [స్కైప్ పేరు] [వాడుకరి] చాట్ సమూహాలలో పనిచేయడం లేదు

హాయ్ ఆల్, నేను చాట్‌గ్రూప్‌ను సృష్టిస్తాను మరియు నేను జోడించే ప్రతి సభ్యునికి 'అడ్మిన్' పాత్ర ఉంటుంది. వాటిలో కొన్నింటిని యూజర్‌గా మార్చాలనుకుంటున్నాను. '/ సెట్‌రోల్ స్కైప్ నేమ్ యూజర్' ఎంటర్ చేసి, పంపు బటన్‌ను నొక్కిన తర్వాత, ఏమీ లేదు

IBM z890 మెయిన్‌ఫ్రేమ్ సర్వర్‌ను ఆవిష్కరించింది

మొదటి IBM మెయిన్‌ఫ్రేమ్ యొక్క 40 వ వార్షికోత్సవం సందర్భంగా, కంపెనీ తన zSeries 890 మెయిన్‌ఫ్రేమ్ సర్వర్‌ను పరిచయం చేస్తోంది, ఇది మధ్యతరహా కంపెనీలను లక్ష్యంగా చేసుకుంది.

సరికాని మెగాఅప్‌లోడ్ మూర్ఛపై విచారణను న్యాయమూర్తి పరిగణిస్తారు

జనవరిలో ఫైల్-షేరింగ్ సేవ యొక్క డొమైన్ పేరు మరియు సర్వర్‌లను స్వాధీనం చేసుకున్నప్పుడు, మెగౌప్‌లోడ్ కస్టమర్‌ల ఫైల్‌ల యాక్సెస్‌ను నిరోధించడంలో యుఎస్ డిపార్ట్‌మెంట్ ఆఫ్ జస్టిస్ సరిగా వ్యవహరించలేదా అని నిర్ధారించడానికి ఒక యుఎస్ జడ్జి సాక్ష్య విచారణను నిర్వహించవచ్చు.

హార్డ్ డ్రైవ్ వైఫల్యాన్ని వాస్తవానికి అంచనా వేసే 5 స్మార్ట్ గణాంకాలు

బ్యాక్‌బ్లేజ్, క్లౌడ్ సర్వీస్ ప్రొవైడర్ దాని డేటా సెంటర్‌లో హార్డ్ డ్రైవ్ వైఫల్య రేట్లపై అనేక అంతర్గత అధ్యయనాలను విడుదల చేసింది, ఈ రోజు విడుదల చేసిన స్మార్ట్ గణాంకాలు తయారీదారు నుండి తయారీదారుకి అస్థిరంగా ఉన్నాయి మరియు ఎల్లప్పుడూ రాబోయే వైఫల్యాన్ని సూచించని డేటాను విడుదల చేసింది.

సిస్కో బగ్ విండోస్ సర్వర్‌లను ప్రభావితం చేస్తుంది

విండోస్ సర్వర్‌ల కోసం సిస్కో యొక్క సెక్యూర్ యాక్సెస్ కంట్రోల్ సర్వర్‌లో లోపం ఉన్నందున, హ్యాకర్ సిస్కో సర్వీస్ నియంత్రణను స్వాధీనం చేసుకోవడానికి బఫర్ ఓవర్‌ఫ్లోను ఉపయోగించవచ్చు.