Discuss the different types of AI, such as machine learning and deep learning, providing examples of their applications
Artificial Intelligence (AI) has become an integral part of various sectors, revolutionizing industries from healthcare to finance, education, and even governance. AI can be classified into several categories, but Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) are two of the most important subfields. These technologies are constantly evolving and are applied across various sectors to solve complex problems.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE OVERVIEW
AI refers to the simulation of human intelligence processes by machines, especially computer systems. These processes include learning (the acquisition of information), reasoning (using rules to solve problems), and self-correction. AI can be categorized into different types based on their capabilities and functionalities:
- Narrow AI (Weak AI): Designed to handle a specific task, like a chatbot or a recommendation system.
- General AI (Strong AI): Hypothetical AI that can perform any intellectual task that a human can.
- Superintelligent AI: AI that surpasses human intelligence in every aspect (currently theoretical).
MACHINE LEARNING (ML)
Overview: Machine Learning (ML) is a subset of AI that focuses on the development of algorithms that enable computers to learn from data. Unlike traditional software, which follows pre-programmed rules, ML systems improve their performance through exposure to more data over time.
Key Features of Machine Learning:
- Supervised Learning: The algorithm is trained on labeled data (data with known outcomes). The model learns to make predictions based on this data.
- Unsupervised Learning: The algorithm is given unlabeled data and must find patterns or relationships within the data.
- Reinforcement Learning: The algorithm learns by interacting with an environment and receiving feedback in the form of rewards or penalties.
Applications of Machine Learning:
- Healthcare: Machine learning is used for diagnosing diseases, predicting patient outcomes, and personalizing treatment plans. For example, ML models like Google Health’s AI can predict breast cancer more accurately than human radiologists by analyzing mammograms.
- Finance: ML is widely used for credit scoring, fraud detection, and algorithmic trading. Banks use ML to detect suspicious transactions by analyzing spending patterns and flagging abnormal behavior.
- E-commerce: Amazon and Netflix use machine learning algorithms to recommend products or movies based on users’ past behavior. The algorithms analyze user preferences and provide personalized suggestions.
- Autonomous Vehicles: Machine learning is integral to self-driving technology. Companies like Tesla and Waymo use ML to process data from sensors and cameras in real-time to make decisions on navigation and obstacle avoidance.
Example:
- Spam Filters: Email services like Gmail use machine learning to filter out spam by learning from users’ behaviors and analyzing patterns in email metadata (e.g., subject line, sender, etc.).
Current Event:
- ML in Agriculture: In 2023, the Indian government launched AI-driven Agri-tech solutions powered by ML to help farmers predict crop yields, identify diseases, and optimize water usage.
DEEP LEARNING (DL)
Overview: Deep Learning is a specialized subset of machine learning that involves training large neural networks with many layers. These networks are designed to simulate how the human brain works, using vast amounts of data and high computational power. Deep learning excels in tasks such as image and speech recognition.
Key Features of Deep Learning:
- Neural Networks: Deep learning uses artificial neural networks with multiple layers to process data in a manner inspired by the human brain.
- Layered Learning: Unlike traditional machine learning, deep learning models learn from a larger set of features and layers of data, making them ideal for more complex tasks.
- Requires Large Data Sets: Deep learning models perform best when they have access to vast amounts of data for training.
Applications of Deep Learning:
- Image Recognition and Computer Vision: Deep learning is widely used for object detection, facial recognition, and image classification. For instance, Google Vision and Microsoft Azure use deep learning for recognizing objects in images, which is helpful for applications like automated quality inspection in manufacturing.
- Speech Recognition: Virtual assistants like Apple’s Siri, Amazon Alexa, and Google Assistant rely on deep learning for speech-to-text conversions, enabling them to understand and respond to voice commands.
- Natural Language Processing (NLP): Deep learning plays a critical role in language translation, chatbots, and sentiment analysis. The GPT-3 model (created by OpenAI) uses deep learning to generate human-like text.
- Healthcare: Deep learning is used to analyze medical images for detecting conditions such as cancer, diabetic retinopathy, and heart diseases. For example, DeepMind’s AI has been used to analyze retinal scans to diagnose diseases such as diabetic retinopathy and age-related macular degeneration.
Example:
- Face Recognition Technology: Companies like Facebook and Apple use deep learning models for face recognition in photos or unlocking phones. This technology learns from vast datasets of images to recognize individuals’ facial features.
Current Event:
- AI in Drug Discovery: In 2023, DeepMind made headlines by using deep learning to predict protein structures with high accuracy, which is a critical step in drug discovery. This breakthrough is expected to accelerate the development of new drugs, including treatments for diseases like Alzheimer’s and cancer.
DIFFERENCES BETWEEN MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING
| Aspect | Machine Learning | Deep Learning |
| Definition | A subset of AI that uses algorithms to find patterns in data. | A subset of ML that uses neural networks with many layers. |
| Data Requirement | Works with smaller datasets. | Requires large datasets to function effectively. |
| Model Complexity | Less complex, simpler models for classification and regression. | Highly complex models with multiple layers of processing. |
| Computational Power | Can work with less computational power. | Requires high computational power (e.g., GPUs). |
| Applications | Fraud detection, recommendation systems, etc. | Image recognition, speech processing, natural language tasks. |
FUTURE TRENDS IN AI: CURRENT DEVELOPMENTS AND APPLICATIONS
1. AI in Governance and Public Administration:
- AI-powered systems are being developed to improve the efficiency of governance. For instance, AI chatbots are being used in government offices to handle citizen queries efficiently, reducing wait times and enhancing public service delivery.
2. AI in Healthcare:
- AI is being used to personalize medicine, with companies like IBM Watson Health providing solutions for tailored cancer treatments. AI algorithms can analyze medical records, clinical trial data, and genetic information to recommend the most effective treatments.
3. AI in Education:
- AI is transforming the education sector with personalized learning tools. For example, platforms like Khan Academy use machine learning to adapt content to individual students’ learning speeds and styles.
4. AI Ethics and Regulation:
- As AI becomes more integrated into society, there is a growing need to address ethical issues related to data privacy, algorithmic bias, and transparency. Countries like the European Union have started working on AI regulatory frameworks, such as the AI Act, to ensure ethical use of AI.
Example:
- ChatGPT by OpenAI: ChatGPT, a language generation AI, has sparked a new wave of AI-driven applications, such as automated content creation, customer service automation, and educational tools.
Current Event:
- In 2023, India launched the National Strategy for Artificial Intelligence to promote AI research and its applications in key sectors like healthcare, agriculture, and education.
Conclusion
Machine Learning and Deep Learning represent significant advancements in the field of Artificial Intelligence. While Machine Learning is widely applicable for a variety of industries requiring predictive analytics and pattern recognition, Deep Learning is suited for more complex tasks like image and speech recognition, where vast amounts of data are needed. As AI continues to evolve, its applications are expanding across every domain, transforming how businesses operate, how healthcare is delivered, and how governments function.
TAMIL (VERSION)
இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் போன்ற பல்வேறு வகையான AI பற்றி விவாதிக்கவும், அவற்றின் பயன்பாடுகளின் எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்கவும்
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) பல்வேறு துறைகளின் ஒருங்கிணைந்த பகுதியாக மாறியுள்ளது, சுகாதாரப் பாதுகாப்பு முதல் நிதி, கல்வி மற்றும் நிர்வாகம் வரையிலான தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்துகிறது. AI ஐ பல வகைகளாக வகைப்படுத்தலாம், ஆனால் இயந்திர கற்றல் (ML) மற்றும் ஆழமான கற்றல் (DL) ஆகியவை இரண்டு மிக முக்கியமான துணைப் புலங்களாகும். இந்த தொழில்நுட்பங்கள் தொடர்ந்து உருவாகி வருகின்றன மற்றும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்க பல்வேறு துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
செயற்கை நுண்ணறிவு மேலோட்டம்
AI என்பது இயந்திரங்கள், குறிப்பாக கணினி அமைப்புகள் மூலம் மனித நுண்ணறிவு செயல்முறைகளின் உருவகப்படுத்துதலைக் குறிக்கிறது. இந்த செயல்முறைகளில் கற்றல் (தகவல்களைப் பெறுதல்), பகுத்தறிவு (சிக்கல்களைத் தீர்க்க விதிகளைப் பயன்படுத்துதல்) மற்றும் சுய-திருத்தம் ஆகியவை அடங்கும். AI அவர்களின் திறன்கள் மற்றும் செயல்பாடுகளின் அடிப்படையில் பல்வேறு வகைகளாக வகைப்படுத்தலாம்:
- குறுகிய AI (பலவீனமான AI):சாட்பாட் அல்லது சிபாரிசு அமைப்பு போன்ற ஒரு குறிப்பிட்ட பணியைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
- பொது AI (வலுவான AI):மனிதனால் செய்யக்கூடிய எந்தவொரு அறிவுசார் பணியையும் செய்யக்கூடிய அனுமான AI.
- சூப்பர் இன்டெலிஜென்ட் AI:ஒவ்வொரு அம்சத்திலும் (தற்போது கோட்பாட்டு ரீதியாக) மனித நுண்ணறிவை மிஞ்சும் AI.
இயந்திர கற்றல் (ML)
கண்ணோட்டம்:மெஷின் லேர்னிங் (எம்எல்) என்பது AI இன் துணைக்குழு ஆகும், இது தரவுகளிலிருந்து கணினிகளைக் கற்றுக்கொள்ள உதவும் அல்காரிதம்களின் வளர்ச்சியில் கவனம் செலுத்துகிறது. முன்-திட்டமிடப்பட்ட விதிகளைப் பின்பற்றும் பாரம்பரிய மென்பொருளைப் போலன்றி, ML அமைப்புகள் காலப்போக்கில் அதிக தரவுகளை வெளிப்படுத்துவதன் மூலம் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன.
இயந்திர கற்றலின் முக்கிய அம்சங்கள்:
- கண்காணிக்கப்படும் கற்றல்:அல்காரிதம் லேபிளிடப்பட்ட தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது (தெரிந்த விளைவுகளுடன் கூடிய தரவு). இந்தத் தரவின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்ய மாதிரி கற்றுக்கொள்கிறது.
- மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல்:அல்காரிதம் லேபிளிடப்படாத தரவு கொடுக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் தரவுக்குள் வடிவங்கள் அல்லது உறவுகளைக் கண்டறிய வேண்டும்.
- வலுவூட்டல் கற்றல்:அல்காரிதம் சுற்றுச்சூழலுடன் தொடர்புகொள்வதன் மூலமும், வெகுமதிகள் அல்லது அபராதங்கள் வடிவில் கருத்துக்களைப் பெறுவதன் மூலமும் கற்றுக்கொள்கிறது.
இயந்திர கற்றலின் பயன்பாடுகள்:
- சுகாதாரம்:இயந்திரக் கற்றல் நோய்களைக் கண்டறிவதற்கும், நோயாளியின் விளைவுகளை முன்னறிவிப்பதற்கும், சிகிச்சைத் திட்டங்களைத் தனிப்பயனாக்குவதற்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, கூகுள் ஹெல்த் இன் AI போன்ற ML மாதிரிகள் மேமோகிராம்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் மனித கதிரியக்க வல்லுனர்களைக் காட்டிலும் மார்பக புற்றுநோயை மிகவும் துல்லியமாக கணிக்க முடியும்.
- நிதி:ML ஆனது கிரெடிட் ஸ்கோரிங், மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் அல்காரிதமிக் டிரேடிங் ஆகியவற்றிற்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. சந்தேகத்திற்குரிய பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிய வங்கிகள் MLஐப் பயன்படுத்துகின்றன.
- மின் வணிகம்:பயனர்களின் கடந்தகால நடத்தையின் அடிப்படையில் தயாரிப்புகள் அல்லது திரைப்படங்களைப் பரிந்துரைக்க Amazon மற்றும் Netflix இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. அல்காரிதம்கள் பயனர் விருப்பங்களை பகுப்பாய்வு செய்து தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகளை வழங்குகின்றன.
- தன்னாட்சி வாகனங்கள்:இயந்திர கற்றல் சுய-ஓட்டுநர் தொழில்நுட்பத்தில் ஒருங்கிணைந்ததாகும். டெஸ்லா மற்றும் வேமோ போன்ற நிறுவனங்கள், வழிசெலுத்தல் மற்றும் தடைகளைத் தவிர்ப்பது குறித்த முடிவுகளை எடுக்க, சென்சார்கள் மற்றும் கேமராக்களிலிருந்து தரவை நிகழ்நேரத்தில் செயலாக்க ML ஐப் பயன்படுத்துகின்றன.
எடுத்துக்காட்டு:
- ஸ்பேம் வடிப்பான்கள்:ஜிமெயில் போன்ற மின்னஞ்சல் சேவைகள், பயனர்களின் நடத்தைகள் மற்றும் மின்னஞ்சல் மெட்டாடேட்டாவில் உள்ள வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் ஸ்பேமை வடிகட்ட இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகின்றன (எ.கா. பொருள் வரி, அனுப்புநர் போன்றவை).
தற்போதைய நிகழ்வு:
- விவசாயத்தில் எம்.எல்.2023 ஆம் ஆண்டில், இந்திய அரசாங்கம் AI- உந்துதல் கொண்ட வேளாண் தொழில்நுட்ப தீர்வுகளை அறிமுகப்படுத்தியது, இது விவசாயிகளுக்கு பயிர் விளைச்சலைக் கணிக்கவும், நோய்களைக் கண்டறியவும் மற்றும் நீர் பயன்பாட்டை மேம்படுத்தவும் உதவும்.
ஆழமான கற்றல் (DL)
கண்ணோட்டம்:ஆழமான கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு சிறப்புத் துணைக்குழு ஆகும், இது பல அடுக்குகளைக் கொண்ட பெரிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதை உள்ளடக்கியது. இந்த நெட்வொர்க்குகள் மனித மூளை எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதை உருவகப்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, பரந்த அளவிலான தரவு மற்றும் அதிக கணக்கீட்டு சக்தியைப் பயன்படுத்துகிறது. படம் மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம் போன்ற பணிகளில் ஆழ்ந்த கற்றல் சிறந்து விளங்குகிறது.
ஆழ்ந்த கற்றலின் முக்கிய அம்சங்கள்:
- நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்:மனித மூளையால் ஈர்க்கப்பட்ட முறையில் தரவைச் செயலாக்க ஆழமான கற்றல் பல அடுக்குகளைக் கொண்ட செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
- அடுக்கு கற்றல்:பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றலைப் போலன்றி, ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் ஒரு பெரிய அம்சங்கள் மற்றும் தரவு அடுக்குகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கின்றன, மேலும் அவை மிகவும் சிக்கலான பணிகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகின்றன.
- பெரிய தரவுத் தொகுப்புகள் தேவை:ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் பயிற்சிக்கான பரந்த அளவிலான தரவை அணுகும்போது சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன.
ஆழ்ந்த கற்றலின் பயன்பாடுகள்:
- படத்தை அறிதல் மற்றும் கணினி பார்வை:பொருள் கண்டறிதல், முக அங்கீகாரம் மற்றும் பட வகைப்பாடு ஆகியவற்றிற்கு ஆழ்ந்த கற்றல் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. உதாரணமாக, கூகுள் விஷன் மற்றும் மைக்ரோசாஃப்ட் அஸூர் ஆகியவை படங்களில் உள்ள பொருட்களை அடையாளம் காண ஆழ்ந்த கற்றலைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது உற்பத்தியில் தானியங்கு தர ஆய்வு போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு உதவியாக இருக்கும்.
- பேச்சு அங்கீகாரம்:ஆப்பிளின் சிரி, அமேசான் அலெக்சா மற்றும் கூகுள் அசிஸ்டென்ட் போன்ற மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் பேச்சு-க்கு-உரை மாற்றங்களுக்கு ஆழ்ந்த கற்றலை நம்பியுள்ளனர், இதனால் குரல் கட்டளைகளைப் புரிந்து கொள்ளவும் பதிலளிக்கவும் அவர்களுக்கு உதவுகிறது.
- இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP):ஆழமான கற்றல் மொழி மொழிபெயர்ப்பு, சாட்பாட்கள் மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. GPT-3 மாதிரி (OpenAI ஆல் உருவாக்கப்பட்டது) மனிதனைப் போன்ற உரையை உருவாக்க ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது.
- சுகாதாரம்:புற்றுநோய், நீரிழிவு ரெட்டினோபதி மற்றும் இதய நோய்கள் போன்ற நிலைமைகளைக் கண்டறிவதற்கான மருத்துவப் படங்களை பகுப்பாய்வு செய்ய ஆழ்ந்த கற்றல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, நீரிழிவு ரெட்டினோபதி மற்றும் வயது தொடர்பான மாகுலர் சிதைவு போன்ற நோய்களைக் கண்டறிய விழித்திரை ஸ்கேன்களை ஆய்வு செய்ய DeepMind இன் AI பயன்படுத்தப்படுகிறது.
எடுத்துக்காட்டு:
- முகம் அடையாளம் காணும் தொழில்நுட்பம்:ஃபேஸ்புக் மற்றும் ஆப்பிள் போன்ற நிறுவனங்கள் புகைப்படங்களில் முகம் அடையாளம் காண அல்லது ஃபோன்களைத் திறக்க ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த தொழில்நுட்பம் தனிநபர்களின் முக அம்சங்களை அடையாளம் காண படங்களின் பரந்த தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது.
தற்போதைய நிகழ்வு:
- மருந்து கண்டுபிடிப்பில் AI:2023 ஆம் ஆண்டில், டீப் மைண்ட் அதிக துல்லியத்துடன் புரதக் கட்டமைப்புகளைக் கணிக்க ஆழ்ந்த கற்றலைப் பயன்படுத்தி தலைப்புச் செய்திகளை உருவாக்கியது, இது மருந்து கண்டுபிடிப்பில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். அல்சைமர் மற்றும் புற்றுநோய் போன்ற நோய்களுக்கான சிகிச்சைகள் உட்பட புதிய மருந்துகளின் வளர்ச்சியை இந்த முன்னேற்றம் துரிதப்படுத்தும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.
இயந்திர கற்றலுக்கும் ஆழமான கற்றலுக்கும் உள்ள வேறுபாடுகள்
| அம்சம் | இயந்திர கற்றல் | ஆழ்ந்த கற்றல் |
| வரையறை | தரவுகளில் வடிவங்களைக் கண்டறிய அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தும் AI இன் துணைக்குழு. | பல அடுக்குகளைக் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தும் ML இன் துணைக்குழு. |
| தரவு தேவை | சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் வேலை செய்கிறது. | திறம்பட செயல்பட பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் தேவை. |
| மாதிரி சிக்கலானது | வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவுக்கான குறைவான சிக்கலான, எளிமையான மாதிரிகள். | செயலாக்கத்தின் பல அடுக்குகளைக் கொண்ட மிகவும் சிக்கலான மாதிரிகள். |
| கணக்கீட்டு சக்தி | குறைந்த கணக்கீட்டு சக்தியுடன் வேலை செய்ய முடியும். | அதிக கணக்கீட்டு சக்தி தேவை (எ.கா., GPUகள்). |
| விண்ணப்பங்கள் | மோசடி கண்டறிதல், பரிந்துரை அமைப்புகள் போன்றவை. | படத்தை அறிதல், பேச்சு செயலாக்கம், இயற்கை மொழி பணிகள். |
AI இன் எதிர்காலப் போக்குகள்: தற்போதைய வளர்ச்சிகள் மற்றும் பயன்பாடுகள்
1. ஆளுமை மற்றும் பொது நிர்வாகத்தில் AI:
- AI-இயங்கும் அமைப்புகள்நிர்வாகத்தின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்காக உருவாக்கப்பட்டு வருகின்றன. உதாரணமாக, குடிமக்களின் வினவல்களை திறமையாகக் கையாளவும், காத்திருப்பு நேரத்தைக் குறைக்கவும் மற்றும் பொது சேவை வழங்கலை மேம்படுத்தவும் AI சாட்போட்கள் அரசு அலுவலகங்களில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
2. ஹெல்த்கேரில் AI:
- ஐபிஎம் வாட்சன் ஹெல்த் போன்ற நிறுவனங்கள் பொருத்தமான புற்றுநோய் சிகிச்சைக்கான தீர்வுகளை வழங்குவதன் மூலம், மருத்துவத்தைத் தனிப்பயனாக்க AI பயன்படுத்தப்படுகிறது. AI அல்காரிதம்கள் மருத்துவப் பதிவுகள், மருத்துவப் பரிசோதனை தரவு மற்றும் மரபியல் தகவல்களைப் பகுப்பாய்வு செய்து மிகவும் பயனுள்ள சிகிச்சைகளைப் பரிந்துரைக்க முடியும்.
3. கல்வியில் AI:
- தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல் கருவிகளுடன் கல்வித் துறையை AI மாற்றுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, கான் அகாடமி போன்ற தளங்கள் தனிப்பட்ட மாணவர்களின் கற்றல் வேகம் மற்றும் பாணிகளுக்கு உள்ளடக்கத்தை மாற்றியமைக்க இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகின்றன.
4. AI நெறிமுறைகள் மற்றும் ஒழுங்குமுறை:
- AI சமூகத்தில் மேலும் ஒருங்கிணைக்கப்படுவதால், தரவு தனியுரிமை, அல்காரிதம் சார்பு மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை தொடர்பான நெறிமுறை சிக்கல்களைத் தீர்க்க வேண்டிய தேவை அதிகரித்து வருகிறது. ஐரோப்பிய ஒன்றியம் போன்ற நாடுகள் AIயின் நெறிமுறைப் பயன்பாட்டை உறுதி செய்வதற்காக AI சட்டம் போன்ற AI ஒழுங்குமுறை கட்டமைப்பில் வேலை செய்யத் தொடங்கியுள்ளன.
எடுத்துக்காட்டு:
- ChatGPTOpenAI மூலம்: ChatGPT, ஒரு மொழி தலைமுறை AI, தானியங்கு உள்ளடக்க உருவாக்கம், வாடிக்கையாளர் சேவை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் கல்விக் கருவிகள் போன்ற AI-உந்துதல் பயன்பாடுகளின் புதிய அலையைத் தூண்டியுள்ளது.
தற்போதைய நிகழ்வு:
- 2023 ஆம் ஆண்டில், AI ஆராய்ச்சி மற்றும் சுகாதாரம், விவசாயம் மற்றும் கல்வி போன்ற முக்கிய துறைகளில் அதன் பயன்பாடுகளை மேம்படுத்துவதற்காக செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான தேசிய உத்தியை இந்தியா அறிமுகப்படுத்தியது.
முடிவுரை
இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களைக் குறிக்கிறது. முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மற்றும் வடிவ அங்கீகாரம் தேவைப்படும் பல்வேறு தொழில்களுக்கு இயந்திரக் கற்றல் பரவலாகப் பொருந்தும் அதே வேளையில், பரந்த அளவிலான தரவு தேவைப்படும் படம் மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம் போன்ற மிகவும் சிக்கலான பணிகளுக்கு ஆழ்ந்த கற்றல் பொருத்தமானது. AI தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், அதன் பயன்பாடுகள் ஒவ்வொரு டொமைனிலும் விரிவடைந்து, வணிகங்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன, சுகாதாரப் பாதுகாப்பு எவ்வாறு வழங்கப்படுகின்றன மற்றும் அரசாங்கங்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை மாற்றுகின்றன.
