क्यों 'हाइब्रिड एआई' बिजनेस इकोसिस्टम के लिए अगली बड़ी चीज बनने जा रहा है ?

  क्रॉसओवर एआई जानकारी को सभी के लिए खुला बनाकर सभी खिलाड़ियों के बीच सह-निर्माण को सुगम बनाने में मदद कर सकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंस्ट्रूमेंट्स और फ्रेमवर्क जो यह पता लगा सकते हैं कि मानव मध्यस्थता के बिना मुद्दों से कैसे निपटा जाए, इस बिंदु तक मददगार सुधार हुए हैं, फिर भी अक्सर संगठनों के पास एक क्रॉसओवर दृष्टिकोण होता है जिसे हाफ ब्रीड एआई कहा जाता है और आप इससे लाभ उठा सकते हैं।  हाफ ब्रीड एआई एक और सुधार है जो गैर-प्रतिनिधि एआई को जोड़ता है, उदाहरण के लिए, एआई और गहन शिक्षण ढांचे, प्रतीकात्मक एआई या मानव ज्ञान को सम्मिलित करने के साथ साथ।  चूंकि कम्प्यूटरीकृत परिवर्तन ड्राइव एआई के मानक विकास को संचालित करते हैं, इसलिए सही काम के लिए सही एआई उपकरण या तकनीक चुनना आदर्श है।  अधिकतर समय, आपको दोनों के मिश्रण की आवश्यकता होगी।  यह वह जगह है जहां मिश्रण एआई अनुप्रयोग एक अभिन्न कारक बन जाते हैं।

  आधा एआई आमतौर पर प्रतीकात्मक और गैर-प्रतिनिधि एआई का मिश्रण माना जाता है, फिर भी परिभाषा में क्षमता शामिल होनी चाहिए।  मास्टर सेटिंग को महान गणनाओं में शामिल करके, ये गणना वास्तविक मुद्दों की देखभाल करने में काफी अधिक व्यवहार्य और मजबूत हैं।

  👉 आधा और आधा AI उपयोग के मामले

यहाँ वेब खोज में मिश्रण AI के लिए एक विशिष्ट उपयोग है।  जब भी क्लाइंट "1GBP से USD" टाइप करता है, तो वेब सर्च टूल कैश चेंज इश्यू (प्रतिनिधि एआई) की पहचान करता है और एक गैजेट दिखाने और देने से पहले वेब परिणाम (गैर-प्रतीकात्मक एआई) प्राप्त करने, रैंक करने और परिवर्तित करने के लिए एआई चलाता है।  

   ऐसे कई प्रश्न वर्ग हैं जो प्रतीकात्मक और गैर-प्रतिनिधि एआई दोनों द्वारा नियंत्रित किए जाते हैं, जैसे जलवायु, यात्रा और खेल परिणाम आदि।  वर्तमान सुधार का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र सेल्फ-ड्राइविंग वाहन हैं।  सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों को मूलभूत सिद्धांतों को समझने और निरंतर विकल्पों पर समझौता करने के लिए प्राकृतिक संकेतों पर बातचीत करने की आवश्यकता है।

   जिन व्यक्तियों ने गहन शिक्षा का उपयोग करते हुए पीसी विजन और भाषा संचालन क्षमताओं का निर्माण किया है, वे वर्तमान में क्रॉस ब्रीड एआई को देखते हुए अपने निष्पादन पर पुनर्विचार कर रहे हैं।  यह इस आधार पर है कि इन अनुप्रयोगों के एक हिस्से में छिपी हुई जानकारी और सूचना आधार से पूर्वाग्रह और पहचानने योग्य सबूत संकेत मिलते हैं।  बीमा एजेंसी भी क्रॉसओवर एआई का फायदा उठा रही है।

   आप दुर्घटना की एक ग्राहक तस्वीर ले सकते हैं और यह पता लगाने के लिए गहराई से उपयोग कर सकते हैं कि "जांच" कैसे करें कि क्या एयरबैग को वाहन के निश्चित टुकड़े के लिए पहुंचा दिया गया है।  सामान्यतया, यह जानकारी आसानी से उपलब्ध नहीं है, इसलिए हम डेटा बनाने के लिए एक गहन पीसी विज़न मॉडल का उपयोग करते हैं।  पारंपरिक प्रतीकात्मक मॉडल जो तस्वीरों के प्रत्यक्ष उपयोग की अनुमति नहीं देते हैं, आपको इसी तरह की छवियों को शामिल करने की अनुमति देते हैं जैसे कि किसी ने भौतिक रूप से जानकारी एकत्र की हो।

   ऐसे क्रॉसओवर एआई अनुप्रयोगों में, गहन शिक्षण मॉडल यह पता लगा सकते हैं कि कम जटिल काम कैसे करें, उदाहरण के लिए, एयरबैग और मानव पहचान, पारंपरिक मॉडल में जटिल अनुमानों को छोड़कर जो लोगों द्वारा अधिक नियंत्रित होते हैं।

   घर में सुरक्षा उपयोग के मामले, ऐसे मॉडल हो सकते हैं जो ग्राहकों को उनके संसाधनों के सबसे संभावित खतरों के बारे में सावधान करते हैं या सुझाव देते हैं कि फोटो में पाए गए नुकसान की सीमा को देखते हुए एआई दावों को कैसे संभालता है।  इस बिंदु तक, दो सबसे बड़े फायदे एक अधिक भरोसेमंद और सीधा मॉडल और प्रदर्शन के लिए अधिक जानकारी हैं।

   समझदार एआई आधा और आधा ढांचा त्रुटि, भेद्यता, समानता और उच्च आयामीता से जुड़े कई जटिल मुद्दों से निपट सकता है।  सूचना से सब कुछ प्राप्त करने के बजाय, यह समस्या से निपटने के लिए सूचना और सूचना दोनों को जोड़ता है।

👉 क्रॉसओवर एआई के साथ चुनौतियां

  कैनी क्रॉसओवर फ्रेमवर्क गलती, भेद्यता, अनिश्चितता और उच्च आयामीता से जुड़े कई जटिल मुद्दों से निपट सकता है।  जानकारी से सब कुछ स्वाभाविक रूप से प्राप्त करने के बजाय, यह समस्या का ध्यान रखने के लिए सूचना और सूचना दोनों को जोड़ता है।  इस तरह के मुद्दे से उम्मीद है कि ऑन-द-फ्लाई लोग मौसम की स्थिति के अनुमान प्राप्त करेंगे और उन्हें वास्तविक जानकारी के साथ समेकित करेंगे, उदाहरण के लिए, क्षेत्र, हवा की गति, हवा का असर, और तापमान इनडोर यात्रा तय करने के लिए।  इस तरह के चुनाव का औचित्य उलझा हुआ नहीं है।  लापता हिस्सा यह वास्तविक सेटिंग है।

  कुछ लोग गलती से स्वीकार करते हैं कि चार्ट डेटा सेट खरीदना मूल रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक सेटिंग देता है।  अधिकांश संगठन वास्तविक अशांति को सेटिंग्स और संघों में बदलने के लिए बुद्धिमान व्यक्ति, कम्प्यूटेशनल, कार्बन और मौद्रिक कठिनाइयों का पता नहीं लगाते हैं जिनका उपयोग एआई के लिए किया जा सकता है।

👉 क्रॉस ब्रीड एआई उपयोग क्यों विकसित होगा

सभी इंटरकनेक्टिविटी सूचना का एक उल्लेखनीय माप बनाती है।  जैसे-जैसे एसोसिएशन डिजिटल होते जाएंगे, एआई का उपयोग सामान्य रूप से बढ़ेगा, जिससे वे अपेक्षा से अधिक तेजी से काम कर सकेंगे।  यह एक बेहतर ग्राहक अनुभव देने, काम करने के खर्च को कम करने या सौदों और उत्पादकता में वृद्धि करने के लिए हो सकता है।  इसके बावजूद, उपलब्धि आम तौर पर मुद्दे की एक अचूक समझ और आदर्श परिणामों को प्राप्त करने के लिए उपयुक्त जानकारी और विधियों के उपयोग के बारे में बताती है।

  हाफ ब्रीड एआई एक स्प्लिट डिफरेंस है।  ऐसा ही होता है, गहन शिक्षा अपनी सारी शक्ति के कारण बेजोड़ नहीं है।  प्रक्रियाओं को अक्सर प्रत्येक पद्धति के गुणों और कमियों का फायदा उठाने के लिए जोड़ा जाता है, जो उस विशिष्ट मुद्दे पर निर्भर करता है जिसे आपको संबोधित करने की आवश्यकता होती है और इससे निपटने के लिए अपेक्षित सीमाएं होती हैं।