"কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" পাতাটির দুইটি সংশোধিত সংস্করণের মধ্যে পার্থক্য

জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব সংযোজন করা হয়েছে
(লক্ষ্য এবং যুক্তি ও সমস্যা সমাধান সংযোজন করা হয়েছে)
(জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব সংযোজন করা হয়েছে)
মানুষ প্রাথমিকভাবে দ্রুত, স্বনির্ধারণী সিদ্ধান্তগুলি ব্যবহার করে ধাপে ধাপে ছাড়ের পরিবর্তে, প্রাথমিক এআই গবেষণা সেই মডেলটিকে একটি রূপ দিতে পেরেছে । এআই "সাব-সিম্বোলিক" সমস্যা সমাধান ব্যবহার করে অগ্রগতি অর্জন করেছে: অঙ্গবিন্যাসকারী এজেন্ট উচ্চতর যুক্তি থেকে সেন্সরাইমোটার দক্ষতার উপর জোর দেয়; মস্তিষ্কের ভিতরকার কাঠামোর অনুকরণে স্নাতকোত্তর গবেষণার প্রচেষ্টা এই দক্ষতা বৃদ্ধি করে; এআই এর প্রধান গোল হল মানুষের ক্ষমতা অনুকরণ করা।
 
 
===জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব===
 
জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব এবং জ্ঞানের প্রকৌশল এআই গবেষণার কেন্দ্রীয় বিষয়। অনেক সমস্যার সমাধান যা মেশিন দ্বারা হবে বলে প্রত্যাশা করা হয় তার বিশ্ব সম্পর্কে ব্যাপক জ্ঞান প্রয়োজন হবে। যে ধরনের বিষয় এআই প্রতিনিধিত্ব করবে তা হল বস্তু, বৈশিষ্ট্য, বিভাগ এবং বস্তুর মধ্যে সম্পর্ক; পরিস্থিতি, ঘটনা, অবস্থা এবং সময়; কারণ এবং প্রভাব; জ্ঞান সম্পর্কে জ্ঞান (আমরা যা জানি অন্যান্য মানুষ যা জানেন); এবং অন্যান্য অনেক, কম ভাল গবেষণামূলক ডোমেইন। প্রতিনিধিত্ব হল "যার অস্তিত্ব বিদ্যমান": বস্তুর সেট, সম্পর্ক, ধারণা এবং তাই যে সম্পর্কে মেশিন জানে। সর্বাধিক উচ্চতর তত্ত্ববিদ্যা তাকেই বলা হয় যা অন্য সকল জ্ঞানের ভিত্তি প্রদানের প্রচেষ্টা করে।
 
জ্ঞানের প্রতিনিধিত্বের মধ্যে সবচেয়ে কঠিন সমস্যাগুলো হল:
 
ডিফল্ট যুক্তি এবং যোগ্যতার সমস্যা
 
মানুষ অনেক কিছু জানে তা মূলত "কাজের অনুমান" রূপে মূল্যায়ন করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি পাখির কথা আলোচনায় আসে তবে মানুষ সাধারণত একটি প্রাণীকে চিত্রিত করে যার কোন বিশেষ আকার, চিহ্ন আছে এবং যারা উড়তে পারে । এই সমস্ত জিনিসগুলির মধ্যে কোনটিই সব পাখিগুলি সম্পর্কে সত্য নয়। জন ম্যাকার্থি ১৯৬৯ সালে এই সমস্যাটি চিহ্নিত করেছিলেন যোগ্যতার সমস্যা হিসাবে: কোনও কমনসেন্স রুলের জন্য যে এআই গবেষকেরা প্রতিনিধিত্ব করে, সেখানে বেশ কিছু ব্যতিক্রম রয়েছে। বিমূর্ত লজিকের জন্য যা প্রয়োজনের তার প্রায় কোন কিছুই সত্য বা মিথ্যা নয়। এআই গবেষণা এই সমস্যার সমাধানের জন্য অনেক পথ পর্যটন করেছে।
 
কমনসেন্স জ্ঞানের বিস্তৃতি
 
পারমাণবিক বিষয় যে খুব বড় সে বিষয় সবাই জানেন । গবেষণা প্রকল্পগুলি সাধারণ জ্ঞানের (যেমন, সাইক) উপর ভিত্তি করে সম্পূর্ণ জ্ঞান বিকাশের জন্য প্রচলিত পরিমাণে কঠোর পরিশ্রমী প্রকৌশলবিদ্যা-এর প্রয়োজন হয় - তারা অবশ্যই জটিল ধারণা হাতের সাহায্যে সমাধান করবে। প্রধান লক্ষ্য হচ্ছে কম্পিউটারের মত উৎসগুলি থেকে পড়ার মাধ্যমে কম্পিউটারকে প্রয়োজনীয় ধারণাগুলি বোঝার জন্য যথেষ্ট ধারণা থাকতে হবে, এবং এভাবে তার নিজের অ্যান্টোলোজিতে যোগ করতে সক্ষম হবে।
 
[[বিষয়শ্রেণী:কম্পিউটার বিজ্ঞান]]
৪৬৬টি

সম্পাদনা