AI முதல் மனித தொடர்பு

இந்த கேள்வியை நீங்களே எப்போதாவது கேட்டிருக்கிறீர்களா: இயந்திரங்களால் மனிதர்களை உண்மையாக புரிந்து கொள்ள முடியுமா? AI மனிதனின் தொடர்பு சாத்தியமா?

சரி, உங்களிடம் இல்லையென்றால், அதைப் பற்றி சிந்திக்கத் தொடங்குங்கள், ஏனெனில் இது இனி அறிவியல் புனைகதை அல்ல, ஆனால் நம் யதார்த்தத்தின் ஒரு பகுதியாக மாறும். AI மனிதனின் தொடர்பு மனித வாழ்வின் இன்றியமையாத பகுதியாக மாறிவரும் உலகில் நாம் இப்போது வாழ்கிறோம். கூகுள் மேப்ஸில் மிக அருகாமையில் உள்ள காபி ஷாப்பைத் தேடுவது முதல் தொழிற்சாலைகளில் ரோபோக்கள் தயாரிக்கும் கார்கள் வரை, நம் வாழ்வில் கிட்டத்தட்ட எல்லா இடங்களிலும் AI ஐப் பார்க்கிறோம். எனவே இயந்திரங்களால் உண்மையில் மனிதர்களைப் புரிந்துகொள்ள முடியுமா என்ற தலைப்பில் ஆழமாக ஆராய்வோம்.

AI இன் சூழலில் புரிதலை வரையறுத்தல்

நாம் புரிந்துகொள்வதைப் பற்றி பேசும்போது, ​​​​சில தகவல்கள், யோசனைகள், உணர்வுகள் மற்றும் வார்த்தைகளை மக்கள் பொதுவாக எப்படி நினைக்கிறார்கள் மற்றும் புரிந்துகொள்கிறார்கள் என்பதை நாங்கள் அர்த்தப்படுத்துகிறோம். மனிதர்கள் தகவல்களை மட்டும் செயலாக்குவதில்லை; அவர்கள் அதை விளக்குகிறார்கள், உணர்ச்சிகளையும் சூழ்நிலை புரிதலையும் சேர்த்துக் கொள்கிறார்கள்.

ஆனால் AI க்கு வரும்போது, ​​​​செயல்முறை வேறுபட்டது. இது பெரும்பாலும் மனித நடத்தையைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் தரவுகளுக்கு பதிலளிப்பதாகும். செயற்கை நுண்ணறிவு இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களால் இயக்கப்படுகிறது. இது வடிவங்களை அடையாளம் காணவும் அவற்றின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்கவும் AI ஐ செயல்படுத்துகிறது. அமைப்பு ஒரு முடிவை எடுக்க வேண்டுமாAI உரையை மனித உரையாக மாற்றவும்அல்லது அது பற்றிAI உரை கண்டறிதல்மற்றும்திருட்டு நீக்கி, கணினிகளுக்கு நாம் அறிமுகப்படுத்தும் தரவு மற்றும் மாதிரிகளின் அடிப்படையில் எல்லாம் தீர்மானிக்கப்படுகிறது.

NLP (இயற்கை மொழி செயலாக்கம்) போன்ற முன்னேற்றங்கள் மனித மொழியை புரிந்துகொள்ளும் வகையில் விளக்கவும் பதிலளிக்கவும் இயந்திரங்களை செயல்படுத்துகின்றன. முந்தைய செயல்களின் வடிவங்களைப் பார்த்து இது நுகர்வோர் நடத்தையை கணிக்க முடியும்.

மனிதர்களைப் புரிந்து கொள்வதில் இயந்திரங்களின் திறன்கள்

மனித நடத்தை, மொழி மற்றும் உணர்ச்சிகளைப் புரிந்துகொள்வதில், AI குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களைச் செய்துள்ளது. இயற்கையான மொழி செயலாக்கம் அல்லது NLP, உணர்ச்சிபூர்வமான அங்கீகாரம் மற்றும் தகவமைப்பு கற்றல் தொழில்நுட்பங்கள் ஆகியவற்றின் மூலம் அவர்கள் அதைச் செய்துள்ளனர்.

NLP முக்கிய பகுதியாகும், மேலும் இது மனித மொழியை விளக்குவதற்கு இயந்திரங்களை செயல்படுத்துவதில் முன்னணியில் உள்ளது. இது மனிதர்களுக்கும் இயந்திரங்களுக்கும் இடையிலான தொடர்புகளை எளிதாக்க உதவுகிறது. இதன் மூலம், சாட்போட்கள் வினவல்களை எளிதில் புரிந்து கொள்ளவும், உரையாடல் முறையில் பதிலளிக்கவும் மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவைக்கான ஆதரவாகவும் மாறும்.

உணர்ச்சிபூர்வமான அங்கீகாரத்தின் தொழில்நுட்பம் AI இன் புரிதலை மேலும் விரிவுபடுத்துகிறது. உணர்ச்சிகளை அளவிட AI குரல் தொனிகள் மற்றும் முகபாவனைகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் போது இது செய்யப்படுகிறது. AI பின்னர் மிகவும் சூழலுக்கு ஏற்ற மற்றும் ஊடாடும் பயன்பாடுகளில் பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தும் பதில்களை வழங்குகிறது மற்றும் வழங்குகிறது. ஆனால் இன்னும் கொஞ்சம் இடைவெளி உள்ளது, ஏனெனில் இயந்திரங்கள் மனித பாணியை துல்லியமாக நகலெடுக்க முடியாது.

இந்த வழிமுறைகள் மனித நடத்தைகள் மற்றும் விருப்பங்களை அறிய பரந்த மற்றும் பெரிய அளவிலான தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் போது இயந்திரங்கள் மூலம் தகவமைப்பு கற்றல் நடைபெறுகிறது. இது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கப் பரிந்துரைகள், தகவமைப்பு கற்றல் சூழல்கள் மற்றும் முன்கணிப்பு உரைகளை செயல்படுத்துகிறது. கேஸ் ஸ்டடிகளில் பயனர் விருப்பங்களுக்கு ஏற்பவும் தினசரி நடைமுறைகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் ஸ்ட்ரீமிங் சேவைகளும் அடங்கும்.

இந்த முன்னேற்றங்கள் இருந்தபோதிலும், மனிதர்கள் மற்றும் மனித நடத்தை மற்றும் உணர்ச்சிகளின் நுணுக்கங்களை முழுமையாகப் புரிந்துகொள்வதற்கான செயல்பாட்டில் இயந்திரங்கள் இன்னும் செயல்படுகின்றன. அவர்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட அளவிற்கு பிரதிபலிக்க முடியும் என்றாலும், மனித பச்சாதாபம் மற்றும் உள்ளுணர்வின் ஆழத்தை அடைவது இன்னும் எதிர்கால இலக்காகவே உள்ளது.

AI மனித தொடர்பு முன்னோக்கு

AI மற்றும் மனித தொடர்புகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கு, AI அமைப்புகளுடன், குறிப்பாக மனித நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டவை, மக்கள் எவ்வாறு உணருகிறார்கள் மற்றும் ஈடுபடுகிறார்கள் என்பதைப் பார்க்க வேண்டும்.

மனிதர்களுடன் தொடர்பு கொள்ளும் வகையில் AI ஐ பார்க்கும் முக்கிய பகுதிகளில் ஒன்று வாடிக்கையாளர் சேவையில் உள்ளது, அங்கு மனிதர்களுடன் உரையாடும் வகையில் சாட்போட்கள் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இவை மனிதனின் கேள்விகளைப் புரிந்துகொண்டு பதிலளிக்கும்.

மற்றொரு சுவாரஸ்யமான மற்றும் கவர்ச்சிகரமான துறையாகும், இதில் AI மனித தொடர்புகளை நாம் காண்கிறோம் சிகிச்சை மற்றும் மனநலத் துறை. இவைAI அமைப்புகள்மன அழுத்தம் அல்லது மனச்சோர்வைக் குறிக்கும் பயனர்களின் பேச்சு அல்லது உரைச் செய்திகளில் உள்ள வடிவங்களை அடையாளம் காணும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த முன்னோக்கை ஆதரிக்கும் சில எடுத்துக்காட்டுகள் இவை மட்டுமே.

சில பயனர்கள் AI மற்றும் மனித தொடர்புகளைப் பாராட்டினாலும், மற்றவர்கள் சங்கடமாக உணரலாம். இது தேர்வு மற்றும் தனிப்பட்ட சிந்தனையின் விஷயம்.

இயந்திர புரிதலின் வரம்புகள்

AI இன் வரம்புகளை மனதில் வைத்திருப்பது மிகவும் முக்கியமானது, குறிப்பாக மனிதனைப் போன்ற புரிதலைப் பிரதிபலிக்கும் போது. அதற்கு, நீங்கள் இந்த கருத்தை புரிந்து கொள்ள வேண்டும். உணர்ச்சிகள் வெளிப்படையான வெளிப்பாடுகள் மட்டுமல்ல; அவை நுட்பமான குறிப்புகள் மற்றும் சூழலை உள்ளடக்கியது, AI துல்லியமாக டிகோட் செய்ய போராடுகிறது. உதாரணமாக, கிண்டல் மற்றும் நகைச்சுவை குறிப்பாக AI க்கு சவாலானது. இது குறிப்பிட்ட மற்றும் குறிப்பிட்ட தரவுகளுடன் மட்டுமே சேமிக்கப்படுவதால், அது பெரும்பாலும் அவ்வாறு செய்யத் தவறிவிடும்.

முகபாவனைகள், உடல் மொழி மற்றும் குரலின் தொனி போன்ற சமூக குறிப்புகளுக்கு பதிலளிக்க AI தோல்வியுற்றது. இது பெரும்பாலும் அல்காரிதம்களைச் சார்ந்து இருப்பதால், இந்த சமூகக் குறிப்புகளை முழுமையாக விளக்க முடியாது.

எனவே, இந்த அறிக்கையைப் பற்றி நாம் மீண்டும் யோசித்தால்: இயந்திரங்களால் மனிதர்களை உண்மையாகப் புரிந்து கொள்ள முடியுமா, பதில் நேராக இல்லை. ஏன்? இது கற்றல் அல்காரிதம்களை அடிப்படையாகக் கொண்டிருப்பதால், பச்சாதாபம், உள்ளுணர்வு மற்றும் வரிகளுக்கு இடையில் படிக்கும் திறன் போன்ற மனித குணங்கள் இதில் இல்லை. AI இன் புரிதல் மேலோட்டமானதாகவே உள்ளது, இதனால் மனிதனின் புரிதல் மற்றும் தொடர்பு சக்தியை மாற்ற முடியவில்லை.

சுருக்கமாக,

இதையெல்லாம் கருத்தில் கொண்டு, AI மனிதனை முழுமையாக மாற்ற முடியாது என்ற முடிவுக்கு வந்துள்ளோம். இது மனித பாணியைப் பிரதிபலிக்கும், ஆனால் அதை முழுமையாக மாற்ற முடியாது. மனிதர்களிடம் இருக்கும் வல்லரசு தனித்துவமானது மற்றும் ஈடுசெய்ய முடியாதது. நமது அன்றாட வாழ்வில் ஒவ்வொரு காட்சியையும் விளக்குவதற்கும் பதிலளிப்பதற்கும் உள்ள வழிகள் வேறுபட்டவை, மேலும் AI ஐ முழுமையாக நம்ப முடியாது, ஏனெனில் இது கற்றல் வழிமுறைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட காலத்திற்கு குறிப்பிட்ட அளவு தரவுகளுக்கு பதிலளிக்க மட்டுமே கற்பிக்கப்படுகிறது. இது இன்னும் இயந்திரங்களின் எதிர்கால இலக்கு: மனித பாணியை முழுமையாக நகலெடுப்பது.