ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆ: ಯಂತ್ರಗಳು ಹೇಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದವುಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ಮಾರ್ಚ್ 6, 2024

ಒಳನೋಟ ಸಾರಾಂಶ

ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆ (IL) ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಣಿತ ಮಾನವ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರತಿಫಲ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಸುಧಾರಿತ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿಶಾಲವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಕಾರ್ಮಿಕರ ಬೇಡಿಕೆಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಈ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೊಸ ನಿಯಂತ್ರಣ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.

ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭ

ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ (AI) ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಪರಿಣಿತ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರಗಳು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ, ಏಜೆಂಟ್ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುತ್ತಾನೆ, ಪ್ರತಿಫಲ ಕಾರ್ಯದಿಂದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, IL ಬೇರೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಒಬ್ಬ ಪರಿಣಿತ, ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾನವನ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಏಜೆಂಟ್ ಕಲಿಯುತ್ತಾನೆ. ಉದ್ದೇಶವು ಕೇವಲ ತಜ್ಞರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದಲ್ಲ ಆದರೆ ಅದೇ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ರೋಬೋಟ್ ಎದುರಿಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾನವನು ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ರೋಬೋಟ್ ಕಲಿಯುವುದನ್ನು IL ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಪರಿಣಿತರು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದಾಗ, ಕಾರನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವಾಗ ಅಥವಾ ರೋಬೋಟ್ ತೋಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವಾಗ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ವಸ್ತುಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಮುಂದೆ, ಈ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ML ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದಕ್ಕೆ ಒಂದು ನೀತಿಯನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ - ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ನಿಯಮಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರವು ಏನನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 

ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆಯು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರತಿಫಲ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಪರಿಣತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾನವ ಚಾಲಕರಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಚಾಲನಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಇದು ಮಾನವರಿಗೆ ನೇರವಾದ ಆದರೆ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸವಾಲಿನ ಕೆಲಸಗಳಿಗಾಗಿ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ದೇಶೀಯ ಕೆಲಸಗಳು ಅಥವಾ ಅಸೆಂಬ್ಲಿ ಲೈನ್ ಕೆಲಸ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ರೋಬೋಟಿಕ್ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯಂತೆ, ಯಂತ್ರವು ಪರಿಣಿತ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗೇಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮಾನವ ಆಟದಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. 

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾನವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೀಣರಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ಯೋಗಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವವು, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಈ ಬದಲಾವಣೆಯು ಡ್ಯುಯಲ್-ಎಡ್ಜ್ಡ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ: ಇದು ಕೆಲವು ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ಯೋಗ ಸ್ಥಳಾಂತರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು AI ನಿರ್ವಹಣೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗ ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮರುತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವ ಮತ್ತು ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಂತಹ ಅನನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪಾತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಬಹುದು.

ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ, IL ಗಣನೀಯ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮೂಲಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ R&D ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, IL ಮಾನವ ಚಾಲನಾ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸುರಕ್ಷಿತ, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ರೊಬೊಟಿಕ್ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು, ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

AI ಯ ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸರ್ಕಾರಗಳು ಹೊಸ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಸಮಾನ ವಿತರಣೆಯ ಸುತ್ತ. ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗೆ AI-ಕೇಂದ್ರಿತ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಗರ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಂತಹ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಲಯದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ IL ಸಹಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು

IL ನ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು: 

• ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ವರ್ಧಿತ ತರಬೇತಿ, ಸುಧಾರಿತ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತರಬೇತಿ, ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ ಮಾನವ ಚಾಲಕರಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸಂಚಾರ ಹರಿವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು.
• ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಬಾಟ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮಾನವ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸಹಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.
• ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆ, ಪರಿಣಿತ ಶಿಕ್ಷಕರ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕಲಿಕೆಯ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು.
• ರೊಬೊಟಿಕ್ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು, ಅಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ನುರಿತ ಮಾನವ ಕೆಲಸಗಾರರಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಅಸೆಂಬ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ, ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.
• ಅಪಾಯಕಾರಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತಜ್ಞರನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸುವ ಯಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷತಾ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಗಣ್ಯ ತರಬೇತುದಾರರನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ AI ತರಬೇತುದಾರರನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವರ್ಧಿತ ಅಥ್ಲೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ದೈಹಿಕ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು, ಕ್ರೀಡಾಪಟುಗಳಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
• ಮನರಂಜನೆ ಮತ್ತು ಗೇಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಜೀವನಶೈಲಿಯ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸುವ AI ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಹೆಚ್ಚು ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
• ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾದ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಪರಿಣಿತ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಂದ ಕಲಿಯುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ.
• ಹೋಮ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಸಹಾಯಕ್ಕಾಗಿ ಮನೆಮಾಲೀಕರಿಂದ ಮನೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು.

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ದೈನಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ IL ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮನೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು?
• ಯಂತ್ರಗಳು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಕಲಿಯುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸುವಾಗ ಯಾವ ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಬೇಕು?