Fêrbûna teqlîd: Ma makîneyên çawa ji çêtirîn fêr dibin

• Nivîskar:
• Navê nivîskar

  Pêşbîniya Quantumrun
• March 6, 2024

Kurteya Insight

Fêrbûna teqlîd (IL) pîşesaziyên cihêreng diguhezîne bi rê ve dibe ku makîneyan bi xwenîşandanên mirovî yên pispor fêrî peywiran bibin, bernamekirina berfereh derbas dike. Ev rêbaz bi taybetî li deverên ku fonksiyonên xelata rastîn têne diyar kirin bi bandor e, mîna robotîk û lênihêrîna tenduristî, karûbar û rastbûna çêtir pêşkêşî dike. Encamên berfireh veguheztinên daxwazên kedê, pêşkeftinên di pêşkeftina hilberan de, û hewcedariya çarçoveyek rêziknameyê ya nû ji bo birêvebirina van teknolojiyên nû hene.

Çarçoveya fêrbûna teqlîd

Fêrbûna teqlîd di îstîxbarata sûnî (AI) de nêzîkatiyek e ku makîneyên fêrî pêkanîna karan dibin bi teqlîdkirina behreyên pispor. Di rêbazên fêrbûna makîneya kevneşopî (ML) de mîna fêrbûna bihêzkirinê, karmendek bi ceribandin û xeletiyê di nav hawîrdorek taybetî de fêr dibe, ku ji hêla fonksiyonek xelatê ve tê rêve kirin. Lêbelê, IL rêyek cûda digire; ajan ji berhevokek xwenîşandanan ji hêla pisporek, bi gelemperî mirovek, fêr dibe. Armanc ne tenê dubarekirina reftarên pispor e lê di rewşên wekhev de bi bandor bikêrhatî ye. Mînakî, di robotîkê de, IL dibe ku robotek fêr bibe ku bi temaşekirina mirovek ku peywirê pêk tîne, robotek bigire, ku hewcedariya bernamekirina berfireh a hemî senaryoyên gengaz ên ku robot pê re rû bi rû bimîne derbas bike.

Di destpêkê de, berhevkirina daneyan dema ku pisporek peywirê destnîşan dike, çi ajotina otomobîlê an jî kontrolkirina milê robotek çêdibe. Kiryar û biryarên pispor di dema vê xebatê de têne tomar kirin û bingeha materyalê fêrbûnê pêk tîne. Dûv re, ev daneyên berhevkirî ji bo perwerdekirina modelek ML-ê tê bikar anîn, jê re siyasetek hîn dike - bi bingehîn, komek rêzik an nexşeyek ji tiştê ku makîneyê dibîne heya kiryarên ku divê bike. Di dawiyê de, modela perwerdekirî di hawîrdorên wekhev de tê ceribandin da ku performansa xwe li gorî pisporê binirxîne. 

Fêrbûna teqlîd di warên cihêreng de potansiyel nîşan daye, nemaze li cihê ku diyarkirina fonksiyonek xelata rastîn tevlihev e an jî pisporiya mirovî pir bi nirx e. Di pêşkeftina wesayîta xweser de, ew ji bo famkirina manevrayên ajotinê yên tevlihev ji ajokarên mirovan tê bikar anîn. Di robotîkê de, ew di perwerdekirina robotan de ji bo peywirên ku ji bo mirovan sade ne, lê kodkirina wan dijwar e, wek karên navmalî an xebata xeta meclîsê dibe alîkar. Wekî din, di lênihêrîna tenduristiyê de serîlêdanên wê hene, mîna di emeliyata robotîkî de, ku makîne ji bijîjkên pispor fêr dibe, û di lîstikê de, ku nûnerên AI-ê ji lîstika mirovan fêr dibin. 

Bandora têkçûyî

Her ku makîneyên di teqlîdkirina karên tevlihev ên mirovî de jêhatîtir dibin, karên taybetî, nemaze yên ku bi karên dubare an xeternak ve girêdayî ne, dibe ku berbi otomasyonê ve biçin. Ev guhertin senaryoyek dualî pêşkêşî dike: her çend ew dikare bibe sedema jicîhûwarkirina karan di hin sektoran de, ew di heman demê de di domandin, çavdêrî û pêşkeftina AI-ê de fersendên afirandina karên nû vedike. Pîşesazî dibe ku hewce bike ku bi pêşkêşkirina bernameyên ji nû ve perwerdehiyê û balkişandina li ser rolên ku jêhatîbûnên mirovî yên bêhempa hewce dikin, wek çareserkirina pirsgirêka afirîner û îstîxbarata hestyarî, biguncînin.

Di pêşveçûna hilber û karûbarê de, IL feydeyek girîng pêşkêşî dike. Pargîdan dikarin vê teknolojiyê bikar bînin da ku bi lez prototîp û ceribandina hilberên nû bikin, dem û lêçûna ku bi pêvajoyên kevneşopî yên R&D ve girêdayî ne kêm bikin. Mînakî, IL dikare bi fêrbûna ji şêwazên ajotina mirovî pêşkeftina wesayîtên xweser ên ewledar, bikêrtir bilezîne. Wekî din, ev teknolojî dikare bibe sedema neştergeriyên robotîkî yên rastîn û kesane, ku ji bijîjkên çêtirîn li çaraliyê cîhanê fêr bûne, û encamên nexweşan zêde bike.

Dibe ku hukûmet hewce bike ku çarçoveyên nû pêş bixe da ku bandorên exlaqî û civakî yên AI-ê, nemaze li dor nepenî, ewlehiya daneyê, û dabeşkirina wekhev a feydeyên teknolojiyê çareser bike. Ev meyl di heman demê de veberhênanê di bernameyên perwerdehî û perwerdehiyê de jî hewce dike da ku hêza kar ji bo pêşerojek AI-navendî amade bike. Wekî din, IL dikare di serîlêdanên sektora gelemperî de, wek plansaziya bajarî û çavdêriya hawîrdorê, bibe amûrek, ku îmkana biryargirtinê ya bikêrtir û agahdar dike.

Encamên fêrbûna teqlîd

Encamên berfireh ên IL-ê dikarin bibin: 

• Perwerdehiya pêşkeftî ya ji bo cerrah û karmendên bijîjkî yên ku fêrbûna teqlîd bikar tînin, rê li ber baştirkirina rastbûna neştergerî û lênihêrîna nexweşan vedike.
• Perwerdehiya bi bandortir a wesayîtên xweser, kêmkirina qezayan û xweşbînkirina herikîna trafîkê bi fêrbûna ji ajokarên mirovên pispor.
• Pêşxistina botên karûbarê xerîdar ên pêşkeftî yên di firotanê de, bi teqlîdkirina nûnerên karûbarê xerîdar ên mirovî yên bi performansa bilind arîkariya kesane peyda dike.
• Pêşveçûn di amûr û platformên perwerdehiyê de, ji xwendekaran re ezmûnên fêrbûna xwerû li ser bingeha teqlîdkirina teknîkên mamosteyên pispor pêşkêşî dike.
• Pêşketinên di hilberîna robotîk de, ku robot ji xebatkarên mirovî yên jêhatî peywirên meclîsê yên tevlihev fêr dibin, karîgerî û rastbûnê zêde dikin.
• Protokolên ewlehiyê yên nûvekirî yên di pîşesaziyên xeternak de, digel makîneyên fêrbûn û teqlîdkirina pisporên mirovan di bi ewlehî karûbarên xeternak de.
• Bernameyên perwerdehiya werzîşî û laşî yên pêşkeftî bi karanîna rahênerên AI-yê yên ku perwerdekarên elît teqlîd dikin, ji werzişvanan re rêbernameyek kesane peyda dikin.
• Di şahî û lîstikê de pêşkeftina AI-ya zindî û bersivdar, ezmûnên berbiçav û înteraktîf diafirîne.
• Pêşveçûn di karûbarên wergerandina ziman de, digel pergalên AI-ê ku ji zimanzanên pispor fêr dibin da ku wergerên rastîn û têkildar peyda bikin.
• Pêşketinên di otomasyona malê û robotîkên kesane de, fêrbûna karên malê ji xwedan xaniyan ji bo arîkariya bikêrtir û kesane.

Pirsên ku têne nirxandin

• Çawa dibe ku yekkirina IL-ê di teknolojiya rojane de karên me yên rojane yên li mal û kar biguhezîne?
• Ji ber ku makîne her ku diçe ji tevgera mirovan fêr dibin û dişibin wan, divê kîjan ramanên exlaqî werin çareser kirin?