प्रश्न:
कैसे तर्क द्वार एअर इंडिया के अग्रदूतों और तंत्रिका नेटवर्क के लिए ब्लॉकों का निर्माण कर रहे हैं?
ए:लॉजिक गेट्स तार्किक निर्माण हैं जो कंप्यूटर प्रसंस्करण में पथ निर्माण के लिए रूपरेखा बनाते हैं। कंप्यूटरों में लॉजिक गेट्स का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता या तंत्रिका नेटवर्क पर किसी भी आधुनिक कार्य से पहले होता है। हालांकि, लॉजिक गेट मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इसके साथ आने वाली हर चीज के लिए बिल्डिंग ब्लॉक्स उपलब्ध कराते हैं।
एक लॉजिक गेट एक कंप्यूटिंग सिस्टम में इनपुट के आधार पर आउटपुट के चुनाव की सुविधा देता है। आरंभ में, इसने एक माइक्रोप्रोसेसर और मानव मस्तिष्क के बीच तुलना की।
जैसे-जैसे वर्षों बाद तंत्रिका नेटवर्क पर काम शुरू हुआ, "कनेक्शनवाद" नामक एक दर्शन चलन में आया। कनेक्शनवाद, जो कुछ तरीकों से 1940 के दशक की तारीखों में है, यह विचार है कि जटिल व्यवहार पैटर्न व्यक्तिगत छोटी इकाइयों के संयुक्त काम के माध्यम से उत्पन्न होते हैं - उदाहरण के लिए, मस्तिष्क में, न्यूरॉन्स।
यह सब प्रोग्रामिंग का उपयोग करने के विचार का नेतृत्व करता था, और अधिक जटिल प्रक्रियाओं के लिए अंतर्निहित लॉजिक गेट्स को चालू करता था। मशीन लर्निंग की परिभाषाओं में से एक यह है कि कंप्यूटर प्रोग्राम मूल रूप से उस सीमा से परे विकसित होता है जो मूल रूप से एक इनपुट के रूप में दिया गया था। दूसरे शब्दों में, मशीन सीखता है जैसे वह जाता है। यह अभी भी दिए गए इनपुट और आउटपुट को संसाधित करने के लिए लॉजिक गेट का उपयोग करता है, लेकिन कंप्यूटिंग के लिए लॉजिक गेट का उपयोग मौलिक रूप से अलग तरीके से काम करता है।
मानव मस्तिष्क, और न्यूरॉन्स और सिनेप्स के प्रदर्शन का अध्ययन जारी रखने से, वैज्ञानिक कंप्यूटिंग गतिविधियों के साथ इस गतिविधि के कुछ मॉडल बनाने में सक्षम होने के करीब पहुंच रहे हैं। यहां, लॉजिक गेट मानव न्यूरॉन का काम करेगा।
तंत्रिका नेटवर्क में विभिन्न तार्किक द्वार के डिजाइन पर विद्वानों के पेपर के इस अंश पर विचार करें:
"यह स्पष्ट है कि न्यूरॉन उत्तेजक आदानों पर एक तार्किक या ऑपरेशन के बराबर प्रदर्शन करता है - यदि दालों की उपस्थिति '1' के तार्किक मूल्य का प्रतिनिधित्व करती है, तो एक ओआर गेट के व्यवहार को दो नाटकीय के साथ एक न्यूरॉन द्वारा महसूस किया जा सकता है। आदानों और आउटपुट वापस एक निरोधात्मक इनपुट के रूप में खिलाया। उत्तरार्द्ध सुनिश्चित करता है कि उत्तेजना कम होने पर न्यूरॉन एक आराम की स्थिति में लौट आए, जो '0.' के तार्किक मान के अनुरूप हो। ओआर-गेट न्यूरॉन अलग-अलग 'टर्न-ऑन' और 'टर्न-ऑफ' देरी को प्रदर्शित करता है, जो बदलाव और वर्तमान इनपुट पर निर्भर करता है। ”- सूर्यतेज येलमराजू, एट। अल।, "न्यूरल नेटवर्क्स में विभिन्न लॉजिक गेट्स का डिज़ाइन"
यह इस पढ़ने से स्पष्ट है कि एक OR तर्क गेट के प्रदर्शन और बाइनरी उत्साहित या आराम से आदानों पर काम करने वाले न्यूरॉन के प्रदर्शन के बीच करीबी सहसंबंध बनाया जा सकता है।
इसे ध्यान में रखते हुए, कृत्रिम बुद्धि कार्य में अक्सर कंप्यूटिंग सिस्टम में तर्क गेट्स का उपयोग शामिल होता है ताकि मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स द्वारा प्रदर्शित किए जाने वाले व्यवहार के प्रकारों को मॉडल किया जा सके। इस मॉडलिंग की सफलता की सीमा मजबूत कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भविष्य की क्षमताओं को निर्धारित करेगी - चाहे अत्यंत उन्नत मॉडलिंग द्वारा, हम भावुक प्रौद्योगिकियां बना सकते हैं, या क्या मानव मन इस तरह के तकनीकी विकास को प्रतिबंधित या सीमित करने के लिए पर्याप्त रूप से जटिल और विस्तृत साबित होता है।
मीडियम पर एक लेख में, वीवी प्रीतम लागू लॉजिक गेट के उपयोग के माध्यम से तंत्रिका नेटवर्क को तर्क सिखाने के बारे में बात करता है। यह विस्तृत ट्यूटोरियल दर्शाता है कि मानव न्यूरॉन्स के काम का अनुकरण करने वाले तरीकों में तर्क फाटकों, और कोड के उपयोग का प्रतिनिधित्व कैसे करें।
इस तरह, लॉजिक गेट्स, जो कल के कंप्यूटिंग सिस्टम के विकास में जल्दी दिखाई देते थे, न्यूरोनल नेटवर्क में बहुत उन्नत काम के लिए अंतर्निहित संसाधन और निरंतर मजबूत मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण को अपनाना जारी रखते हैं जो नाटकीय रूप से हमारी बातचीत को बदल देंगे। आने वाले वर्षों में प्रौद्योगिकी के साथ।
