AI ವರ್ತನೆಯ ಭವಿಷ್ಯ: ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಯಂತ್ರಗಳು

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• 17 ಮೇ, 2023

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಸಾಧನಗಳು ನಾವು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿವೆ. ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ-ಪೀಳಿಗೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಪರಿಚಯದೊಂದಿಗೆ, ಈ ಸಾಧನಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.

AI ವರ್ತನೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಂದರ್ಭ

2021 ರಲ್ಲಿ, ಕೊಲಂಬಿಯಾ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧಕರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ML ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದರು. ಸಾವಿರಾರು ಗಂಟೆಗಳ ಮೌಲ್ಯದ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳು, ಟಿವಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರೀಡಾ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನಿಮಿಷಗಳವರೆಗೆ ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅವರು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದರು. ಈ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ರೇಖಾಗಣಿತವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ (ಉದಾ, ಸಮಾನಾಂತರ ರೇಖೆಗಳು ಎಂದಿಗೂ ದಾಟುವುದಿಲ್ಲ). 

ಈ ರೀತಿಯ ನಮ್ಯತೆಯು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮುಂದೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತವಾಗಿರದಿದ್ದರೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್‌ನ ನಂತರ ಜನರು ಕೈಕುಲುಕುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂದು ಯಂತ್ರವು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅವರು ಅದನ್ನು "ಶುಭಾಶಯ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಮುನ್ಸೂಚಕ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಜನರು ತಮ್ಮ ದಿನನಿತ್ಯದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಕೆಲವು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವವರೆಗೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ML ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಈ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅಪ್ಪುಗೆ, ಹ್ಯಾಂಡ್‌ಶೇಕ್, ಹೈ-ಫೈವ್, ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಕ್ರಿಯೆಯಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಂತರ್ಗತ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ML ಮಾದರಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ (2022), ಸಹ-ಕೆಲಸಗಾರರಂತೆ ಅವರ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಇನ್ನೂ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಅವರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಅಮೂರ್ತತೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಮಾಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಉದಯೋನ್ಮುಖ AI ನಡವಳಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಪರಿಹಾರಗಳು ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಂಬರುವ ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರಗಳು ಮನುಷ್ಯರ ಜೊತೆಗೆ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ನಡವಳಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದಾಗ ಹೊಸ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಕೋಬೋಟ್‌ಗಳು (ಸಹಕಾರಿ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು) ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಬದಲು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಅವರ ಮಾನವ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಇತರ ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿವೆ, ಅಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳು ಸಂಭಾವ್ಯ ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಕ್ಷಣದ ಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚು ನಂಬಬಹುದು.

ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಅನುಭವವನ್ನು ರಚಿಸಲು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಕಂಪನಿಗಳು ಇನ್ನೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಜ್ಜುಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಗರಿಷ್ಠ ದಕ್ಷತೆ ಅಥವಾ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವಕ್ಕಾಗಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು AI ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಡವಳಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಳವಡಿಕೆಯು ಗೌಪ್ಯತೆ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೊಸ ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಈ AI ನಡವಳಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಪರಿಹಾರಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕಾನೂನು ಮಾಡಲು ಸರ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಬಹುದು.

AI ವರ್ತನೆಯ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

AI ವರ್ತನೆಯ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

• ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ವಾಹನಗಳು ಇತರ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಪಾದಚಾರಿಗಳು ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಘರ್ಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅಪಘಾತಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು.
• ರೋಗಿಗಳ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಪರಿಹರಿಸಲು ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ನೆರವಿನ ಆರೈಕೆ ಸೌಲಭ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು.
• ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು, ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಭವಿಷ್ಯದ ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಹಣಕಾಸು ಸೇವಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು.
• ರಾಜಕಾರಣಿಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಯಾವ ಪ್ರದೇಶವು ಹೆಚ್ಚು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಮತದಾರರ ನೆಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ರಾಜಕೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ.
• ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯಗಳ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಯಂತ್ರಗಳು.
• ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಲಯ ಅಥವಾ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಮುಂದಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಗ ಅಥವಾ ಸೇವಾ ಕೊಡುಗೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು.
• ಕಾರ್ಮಿಕರ ಕೊರತೆ ಅಥವಾ ಕೌಶಲ್ಯದ ಅಂತರ ಇರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರತಿಭೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು.
• ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಸರ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವಾಗ ವಿಶೇಷ ಗಮನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅರಣ್ಯನಾಶ ಅಥವಾ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಯಾವುದೇ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ನಡವಳಿಕೆಯು ಬೆದರಿಕೆಯಾಗುವ ಮೊದಲು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಸೈಬರ್‌ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಉಪಕರಣಗಳು, ಸೈಬರ್‌ಕ್ರೈಮ್ ಅಥವಾ ಭಯೋತ್ಪಾದಕ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಮುಂಚಿನ ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ನಾವು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು AI ನಡವಳಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯವು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ?
• ಮುನ್ಸೂಚಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಇತರ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಯಾವುವು?