د 1950 لسیزې په دوبي کې، د ځوانو ساینس پوهانو یوې ډلې د یوې غونډې په ترڅ کې د "مصنوعي استخباراتو" اصطلاح جوړه کړه، چې د دې راپورته کیدونکي ساحې رسمي زیږون په نښه کوي.
د څو لسیزو په جریان کې، AI د پرمختګ مختلف پړاوونه تیر کړي.دا د قواعدو پر بنسټ سیسټمونو سره پیل شو، چیرې چې د AI سیسټمونه په لاسي لیکل شوي قواعدو او منطق باندې تکیه کوي.لومړني متخصص سیسټمونه د دې مرحلې ځانګړي استازي وو.دا ډول AI سیسټمونه دمخه ټاکل شوي مقرراتو او پوهې ته اړتیا لري او د غیر متوقع حالتونو اداره کولو توان نلري.
بیا د ماشین زده کړه راغله ، کوم چې ماشینونو ته د ډیټا څخه نمونې او قواعد زده کولو اجازه ورکولو سره د پام وړ پرمختګ وکړ.عام میتودونه د څارنې زده کړې، بې څارنې زده کړه، او د پیاوړتیا زده کړه شامل دي.د دې مرحلې په جریان کې، د AI سیسټمونه کولی شي د معلوماتو پراساس وړاندوینې او پریکړې وکړي، لکه د انځور پیژندنه، د وینا پیژندنه، او د طبیعي ژبې پروسس کول.
بیا، ژوره زده کړه د ماشین زده کړې څانګې په توګه راڅرګنده شوه.دا د انسان مغز جوړښت او فعالیت سمولو لپاره څو پرت عصبي شبکې کاروي.ژورې زده کړې په برخو کې پرمختګونه ترلاسه کړي لکه د انځور او وینا پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او داسې نور. پدې مرحله کې د AI سیسټمونه کولی شي د لوی پیمانه معلوماتو څخه زده کړي او د قوي استدلال او استازیتوب وړتیا ولري.
اوس مهال، AI د پراخه غوښتنلیکونو او چټک پرمختګ سره مخ دی.دا په مختلفو برخو کې پلي شوی، پشمول د روغتیا پاملرنې، مالیې، ترانسپورت، تعلیم، او نور ډیر څه.د AI ټیکنالوژۍ دوامداره پرمختګ، د الګوریتمونو ښه والی، د کمپیوټري ځواک لوړول، او د ډیټاسیټونو اصلاح د AI ساحه او فعالیت نور هم پراخ کړی دی.AI د انسان په ژوند او تولید کې یو هوښیار معاون شو.
د مثال په توګه، په خودمختاره موټر چلولو کې، AI وسایطو ته توان ورکوي چې په خپلواکه توګه د سړک شرایطو، ټرافيکي سیګنالونو، او نورو وسایطو ته د احساس، پریکړې کولو، او کنټرول سیسټمونو له لارې په خپلواکه توګه وپیژني او ځواب ورکړي، د خوندي او موثره موټر چلوونکي ترانسپورت ترلاسه کول.د طبي تشخیص او مرستې په برخه کې، AI کولی شي د طبي معلوماتو پراخه اندازه تحلیل کړي، د ناروغۍ تشخیص او درملنې پریکړو کې د ډاکټرانو سره مرسته وکړي.د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې سره، AI کولی شي تومورونه کشف کړي، طبي عکسونه تحلیل کړي، د درملو څیړنې کې مرسته وکړي، او داسې نور، په دې توګه د طبي موثریت او دقت ښه کول.
AI د مالي خطر کنټرول او د پانګوونې پریکړو کې پراخه غوښتنلیک هم موندلی.دا کولی شي مالي معلومات تحلیل کړي، د درغلیو فعالیتونه وپیژني، د خطرونو ارزونه وکړي، او د پانګونې پریکړه کولو کې مرسته وکړي.د لوی پیمانه ډیټا ګړندي پروسس کولو وړتیا سره ، AI کولی شي نمونې او رجحانات ومومي ، هوښیار مالي خدمات او وړاندیزونه چمتو کړي.
سربیره پردې ، AI د صنعتي اصلاح او وړاندوینې ساتنې لپاره پلي کیدی شي.دا کولی شي په صنعتي تولید کې پروسې او تجهیزاتو ساتنه غوره کړي.د سینسر ډیټا او تاریخي ریکارډونو تحلیل کولو سره ، AI کولی شي د تجهیزاتو ناکامۍ وړاندوینه وکړي ، د تولید پلانونه غوره کړي ، او د تولید موثریت او تجهیزاتو اعتبار ته وده ورکړي.
د هوښیار سپارښتنې سیسټمونه بله بیلګه ده.AI کولی شي د کاروونکو د ګټو او غوره توبونو پراساس شخصي وړاندیزونه او وړاندیزونه چمتو کړي.دا په پراخه کچه په ای کامرس، میوزیک او ویډیو پلیټ فارمونو کې کارول شوی، د کاروونکو سره مرسته کوي هغه محصولات او مینځپانګې کشف کړي چې د دوی اړتیاو سره سمون لري.
د روبوټیک ویکیوم کلینرونو څخه د مخ پیژندنې ټیکنالوژۍ پورې، د IBM "ډیپ بلیو" څخه د نړۍ د شطرنج اتلانو ته ماتې ورکولو څخه وروستي مشهور ChatGPT ته، چې د طبیعي ژبې پروسس کولو او ماشین زده کړې تخنیکونه د پوښتنو ځوابولو، معلوماتو چمتو کولو او دندې ترسره کولو لپاره کاروي، AI داخل شوی. د خلکو نظر.دا عملي غوښتنلیکونه په بیلابیلو برخو کې د AI شتون یوازې یوه کوچنۍ برخه ده.لکه څنګه چې ټیکنالوژي پرمختګ ته دوام ورکوي، موږ کولی شو د نورو نوښتونو AI غوښتنلیکونو تمه وکړو چې د بورډ په اوږدو کې به صنعتونه او پروسې له سره تنظیم کړي.
د پوسټ وخت: جولای-17-2023