ਪ੍ਰਾਯੋਜਿਤ
ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਸੁਣਿਆ ਹੋਵੇਗਾ ਗੂਗਲ ਦਾ LaMDA ਅਤੇ ਵਾਇਰਲ ਸੰਵਾਦ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ AI ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਵਿਖੇ ਸਟਾਫ ਟਾਉ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ AI ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਇਸਦੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਇ, AI ਦੀ ਅਸਲ ਖੁਫੀਆ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਤਰਕ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੋਵੇਗੀ।
ਟਾਊ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ, ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੈਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖ ਕੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਨਿੱਜੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਹਰੇਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ ਲੋਕ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। . ਤਾਊ ਦਾ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਸਮਾਜਿਕ ਭਾਈਚਾਰਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਿੱਤੀ ਪੱਖ, ਐਗੋਰਸ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕਰੰਸੀ, ਇੱਕ AI ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਸਟਾਫ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਲਾਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ - ਲਾਜ਼ੀਕਲ AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਲਾਜ਼ੀਕਲ AI ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ, Tau ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਓਹਦ ਅਸੋਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮਹਾਰਤ ਦੀ ਧਰਤੀ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲਹਿਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
Tau 'ਤੇ, ਲਾਜ਼ੀਕਲ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਰਬਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਸਮੂਹਿਕ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗਾ ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ। ਇਹ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ (CNLs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਹਰ ਬਿੱਟ, ਭਾਵੇਂ ਪ੍ਰਗਟ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਲਡਵਿਊ ਵਜੋਂ ਰਜਿਸਟਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਜੋ ਕਿ Tau 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਨਿੱਜੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਨਾ ਕਰੋ, ਪਰ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਕਰੋ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਸਿਰਫ਼ Tau 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਮਸ਼ੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਪਤੀ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੰਪ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋਗੇ, ਜਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਆਈਟਮਾਂ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਦੇ ਕੇ ਮਾਲੀਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰੋਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਟਾਊ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਹਿੱਸਾ ਵੀ ਕਿਸੇ ਦੇ ਨਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। Tau ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਜੋਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇਵੇਗਾ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ 100% ਸਪੈਸਿਕਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਕਲਪ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀ AI ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਇੱਕ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਿਆਦਾਤਰ ਤਰਕ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ। ਇਹ ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਕਹਿਣ ਲਈ, ਲਾਜ਼ੀਕਲ AI ਸਾਰੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਥਨਾਂ ਤੋਂ ਕਥਨਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਡਿਡਕਟਿਵ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤਿੰਨ ਕਥਨਾਂ ਤੋਂ:
- ਪੈਰਿਸ ਫਰਾਂਸ ਵਿੱਚ ਹੈ।
- ਫਰਾਂਸ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਹੈ।
- ਜੇਕਰ x y ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ y z ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ x z ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ, ਸਾਰੇ x, y, z ਲਈ।
ਅਸੀਂ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹਾਂ
- ਪੈਰਿਸ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਗਣਿਤਿਕ ਤਰਕ ਦਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲਗਭਗ ਸਾਰੇ ਤਰਕ ਸੰਬੰਧੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕਟੌਤੀ ਤੱਕ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਥਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿਰੋਧੀ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਅਤੇ ਬਸ਼ਰਤੇ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਤੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਘੋਸ਼ਣਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹਾਂ।
ਲਾਜ਼ੀਕਲ AI ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਤਰਕ ਦਾ ਮਸ਼ੀਨੀਕਰਨ ਹੈ: ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਸਿੱਟਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਆਦਿ। ਇਹ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਸਿਰਫ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜੋ ਕਿ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਆਪਕ ਕਿਸਮ ਦੀ AI ਹੈ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉਪਰੋਕਤ ਫਰਾਂਸ ਅਤੇ ਪੈਰਿਸ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੀਏ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ "x is in y" ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢੇਗਾ। ਪੈਰਿਸ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਅਜਿਹੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸੰਚਾਰ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਣ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਕਿਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਕਿ ਪੈਰਿਸ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ "ਸਮਝਣ" ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਖਣੀਆਂ ਪੈਣਗੀਆਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ? ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਤੋਂ ਸਾਧਾਰਨ ਕਰਨਾ ਸੰਭਾਵੀ ਸੁਭਾਅ ਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਣਦੇਖੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਬਾਰੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਇਹ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਯਕੀਨਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਚਮਤਕਾਰ ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਣ ਦਾ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ। ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਕੋਈ ਇੱਕ ਗੱਲ ਕਿਵੇਂ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਲਗਭਗ ਸਹੀ, ਕੁਝ ਨਮੂਨਿਆਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ੀਰੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਹੈ?
ਹੈਰਾਨੀ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਅਧਿਐਨ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇਸਦੇ ਸਾਰੇ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਕਮੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਪਯੋਗ-ਕੇਸ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਂ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕੁਝ ਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਜੋ ਕੁਝ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਹੈ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਨਾ.
ਲਾਜ਼ੀਕਲ AI, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੂਰੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਣ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਿਹਨਤ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਨੁਕੂਲ ਢੰਗ, ਸਿੱਧੇ ਸੰਚਾਰ, "ਫੈਕਟਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਕਹਿਣ" ਬਾਰੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸੁਭਾਵਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਰਕਪੂਰਨ ਤਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ। ਇਹ ਜਟਿਲਤਾ-ਸਿਧਾਂਤਕ ਦਲੀਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਹ ਕੋਈ ਸਦਮਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗੈਰ-ਮੌਖਿਕ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸੀਮਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਲਟ ਤਰੀਕੇ ਦਾ ਦੌਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ: ਸਿਰਫ਼ ਤਰਕ ਹੀ ਮਸ਼ੀਨ ਅਧਿਐਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਕਿਸਮਾਂ (ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੇ ਅੰਤਰ ਵਿੱਚ) ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ pc ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਤਰਕਪੂਰਨ ਸੰਭਾਵੀ ਕਿਸਮ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵੀ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
ਲਾਜ਼ੀਕਲ AI ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਵੱਖਰਾ ਢੰਗ ਦੌਰ ਕਦੇ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਹਿਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ: ਮਸ਼ੀਨ ਅਧਿਐਨ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਇੰਡਕਟਿਵ ਅਤੇ ਅਬਡਕਟਿਵ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਜੋ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਅਧਿਐਨ), ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਲਈ ਵਰਜਿਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਾਧੂ, ਵਰਤਮਾਨ ਲਾਗੂ ਵਿਗਿਆਨ ਕੇਵਲ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ, ਜਾਂ ਅਜਿਹੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲਾਜ਼ੀਕਲ AI, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੁਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗਿਣਾਤਮਕ ਗਿਆਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਟੌਤੀਕ ਤਰਕ, ਪ੍ਰੇਰਕ ਤਰਕ, ਅਤੇ ਅਗਵਾਤਮਕ ਤਰਕ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਕਿਉਂ ਹਨ ਟਾਉ ਨੇ ਲਾਜ਼ੀਕਲ AI ਨੂੰ AI ਦੇ ਅੰਤਮ ਸ਼ਬਦ ਕਿਸਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ AI ਦੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਹੈ। ਟਾਊ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਮਨੁੱਖੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਗੇ, ਸੰਵਾਦ-ਸਕੇਲਿੰਗ ਤੋਂ, ਡੇਟਾ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਤੱਕ, ਚੰਗੇ ਸਮਝੌਤੇ ਅਤੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਤੱਕ। ਇਹ ਸਭ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੋਰੀ ਨੂੰ ਪੁਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰਕ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ।
Tau ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸਟਾਫ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ ਇਥੇ ਹੀ
'ਤੇ ਵਧਦੇ Tau ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ ਤਾਰ
ਇਸ ਕਹਾਣੀ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰੋ Tau
ਇਹ ਇੱਕ ਸਪਾਂਸਰਡ ਪਬਲਿਸ਼ ਹੈ. ਸਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਥੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੋ. ਹੇਠਾਂ ਬੇਦਾਅਵਾ ਪੜ੍ਹੋ.
Bitcoin.com ਮੀਡੀਆ
ਹਰ ਵਪਾਰੀ ਜੋ ਬਿਨੈਂਸ ਐਕਸਚੇਂਜ 'ਤੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕਰੰਸੀ ਦਾ ਵਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਥੋੜੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਨਾਫਾ ਕਮਾਉਣ ਲਈ ਸਿੱਕਿਆਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਪੰਪਿੰਗ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹਨ ਅਗਲੇ "ਪੰਪ" ਵਿੱਚ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਸਿੱਕਾ ਹਿੱਸਾ ਲਵੇਗਾ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ। ਹਰ ਦਿਨ, ਭਾਈਚਾਰੇ 'ਤੇ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਮ ਚੈਨਲ Crypto Pump Signals for Binance ਆਗਾਮੀ "ਪੰਪ" ਬਾਰੇ 10 ਮੁਫ਼ਤ ਸਿਗਨਲਾਂ ਅਤੇ ਸਫਲ "ਪੰਪਾਂ" ਬਾਰੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ VIP ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਮੁਕੰਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।'ਤੇ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖੋ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਪੰਪ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਕਮਾਇਆ ਜਾਵੇ.
ਇਹ ਵਪਾਰਕ ਸਿਗਨਲ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਮ ਚੈਨਲ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸਿੱਕਿਆਂ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭ ਕਮਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਪਾਰਕ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲਾਭ ਕਮਾ ਰਹੇ ਹੋ? ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓ! ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਕਿਸਮਤ ਦੀ ਕਾਮਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ VIP ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ Crypto Pump Signals for Binance ਚੈਨਲ.
