AI વર્તન અનુમાન: ભવિષ્યની આગાહી કરવા માટે રચાયેલ મશીનો

• લેખક:
• લેખક નામ

  ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
• 17 શકે છે, 2023

મશીન લર્નિંગ (ML) અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા સંચાલિત ઉપકરણો અમે કેવી રીતે કામ કરીએ છીએ અને વાતચીત કરીએ છીએ તે ઝડપથી બદલી રહ્યા છે. અને નેક્સ્ટ જનરેશન એલ્ગોરિધમ્સની રજૂઆત સાથે, આ ઉપકરણો તર્ક અને સમજણના ઉચ્ચ સ્તરો પ્રાપ્ત કરવાનું શરૂ કરી શકે છે જે તેમના માલિકો માટે સક્રિય ક્રિયાઓ અને સૂચનોને સમર્થન આપી શકે છે.

AI વર્તન અનુમાન સંદર્ભ

2021 માં, કોલંબિયા એન્જિનિયરિંગના સંશોધકોએ એક પ્રોજેક્ટ જાહેર કર્યો જે કમ્પ્યુટર વિઝનના આધારે અનુમાનિત ML લાગુ કરે છે. હજારો કલાકની મૂવીઝ, ટીવી શો અને સ્પોર્ટ્સ વિડિયોઝનો ઉપયોગ કરીને ભવિષ્યમાં થોડી મિનિટો સુધી માનવ વર્તનની આગાહી કરવા માટે તેઓએ મશીનોને તાલીમ આપી. આ વધુ સાહજિક અલ્ગોરિધમ અસામાન્ય ભૂમિતિને ધ્યાનમાં લે છે, જે મશીનોને એવી આગાહીઓ કરવા દે છે જે હંમેશા પરંપરાગત નિયમોથી બંધાયેલ નથી (દા.ત., સમાંતર રેખાઓ ક્યારેય ક્રોસ થતી નથી). 

આ પ્રકારની લવચીકતા રોબોટ્સને સંબંધિત વિભાવનાઓને બદલવાની મંજૂરી આપે છે જો તેઓ અનિશ્ચિત હોય કે આગળ શું થશે. ઉદાહરણ તરીકે, જો મશીન અનિશ્ચિત હોય કે લોકો એન્કાઉન્ટર પછી હાથ મિલાવશે કે નહીં, તો તેઓ તેને બદલે "શુભેચ્છા" તરીકે ઓળખશે. આ અનુમાનિત AI ટેક્નોલોજી રોજિંદા જીવનમાં લોકોને તેમના રોજિંદા કાર્યોમાં મદદ કરવાથી માંડીને અમુક પરિસ્થિતિઓમાં પરિણામોની આગાહી કરવા સુધીની વિવિધ એપ્લિકેશનો શોધી શકે છે. અનુમાનિત ML લાગુ કરવાના અગાઉના પ્રયત્નો સામાન્ય રીતે કોઈપણ સમયે એક જ ક્રિયાની અપેક્ષા રાખવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, અલ્ગોરિધમ્સ આ ક્રિયાને વર્ગીકૃત કરવાનો પ્રયાસ કરે છે, જેમ કે આલિંગન, હેન્ડશેક, હાઈ-ફાઈવ અથવા કોઈ ક્રિયા. જો કે, સંકળાયેલી સહજ અનિશ્ચિતતાને લીધે, મોટાભાગના ML મોડેલો તમામ સંભવિત પરિણામો વચ્ચે સમાનતાને ઓળખી શકતા નથી.

વિક્ષેપકારક અસર

વર્તમાન ગાણિતીક નિયમો હજુ પણ મનુષ્યો (2022) જેટલા તાર્કિક ન હોવાથી, સહકાર્યકરો તરીકે તેમની વિશ્વસનીયતા હજુ પણ પ્રમાણમાં ઓછી છે. જ્યારે તેઓ ચોક્કસ કાર્યો અને પ્રવૃત્તિઓ કરી શકે છે અથવા સ્વચાલિત કરી શકે છે, તેઓને અમૂર્ત અથવા વ્યૂહરચના બનાવવા માટે ગણી શકાય નહીં. જો કે, ઉભરતા AI વર્તણૂકીય અનુમાન ઉકેલો આ દાખલાને બદલી નાખશે, ખાસ કરીને આવનારા દાયકાઓમાં મશીનો મનુષ્યની સાથે કેવી રીતે કામ કરે છે.

ઉદાહરણ તરીકે, AI વર્તણૂકીય આગાહી, જ્યારે અનિશ્ચિતતાઓનો સામનો કરે છે ત્યારે સોફ્ટવેર અને મશીનોને નવલકથા અને યોગ્ય ઉકેલો પ્રસ્તાવિત કરવા સક્ષમ બનાવશે. સેવા અને ઉત્પાદન ઉદ્યોગોમાં, ખાસ કરીને, કોબોટ્સ (સહયોગી રોબોટ્સ) પરિમાણોના સમૂહને અનુસરવાને બદલે અગાઉથી પરિસ્થિતિને સારી રીતે વાંચવામાં સક્ષમ બનશે, તેમજ તેમના માનવ સહકાર્યકરોને વિકલ્પો અથવા સુધારાઓ સૂચવશે. અન્ય સંભવિત ઉપયોગના કેસો સાયબર સુરક્ષા અને આરોગ્યસંભાળમાં છે, જ્યાં રોબોટ્સ અને ઉપકરણો સંભવિત કટોકટીના આધારે તાત્કાલિક પગલાં લેવા માટે વધુને વધુ વિશ્વાસપાત્ર બની શકે છે.

વધુ વ્યક્તિગત અનુભવ બનાવવા માટે કંપનીઓ તેમના ગ્રાહકોને અનુરૂપ સેવાઓ પ્રદાન કરવા માટે વધુ સારી રીતે સજ્જ બનશે. વ્યવસાયો માટે અત્યંત વ્યક્તિગત ઑફરો પ્રદાન કરવી તે સંભવિતપણે સામાન્ય બની શકે છે. વધુમાં, AI કંપનીઓને મહત્તમ કાર્યક્ષમતા અથવા અસરકારકતા માટે માર્કેટિંગ ઝુંબેશને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે ગ્રાહકના વર્તનમાં ઊંડી સમજ મેળવવાની મંજૂરી આપશે. જો કે, વર્તણૂક અનુમાન અલ્ગોરિધમનો વ્યાપકપણે અપનાવવાથી ગોપનીયતા અધિકારો અને ડેટા સંરક્ષણ કાયદા સંબંધિત નવી નૈતિક વિચારણાઓ થઈ શકે છે. પરિણામે, સરકારોને આ AI વર્તણૂકીય આગાહી ઉકેલોના ઉપયોગને નિયંત્રિત કરવા માટે વધારાના પગલાઓ ઘડવાની ફરજ પડી શકે છે.

AI વર્તણૂક અનુમાન માટે અરજીઓ

AI વર્તણૂકીય આગાહી માટેની કેટલીક એપ્લિકેશનોમાં આનો સમાવેશ થઈ શકે છે:

• સ્વ-ડ્રાઇવિંગ વાહનો કે જે વધુ સારી રીતે અનુમાન કરી શકે છે કે અન્ય કાર અને રાહદારીઓ રસ્તા પર કેવી રીતે વર્તે છે, જેના કારણે ઓછા અથડામણો અને અન્ય અકસ્માતો થાય છે.
• ચેટબોટ્સ કે જે અનુમાન કરી શકે છે કે ગ્રાહકો જટિલ વાતચીત પર કેવી પ્રતિક્રિયા આપશે અને વધુ કસ્ટમાઇઝ્ડ સોલ્યુશન્સનો પ્રસ્તાવ મૂકશે.
• આરોગ્યસંભાળ અને સહાયિત સંભાળ સુવિધાઓમાં રોબોટ્સ જે દર્દીઓની જરૂરિયાતોની ચોક્કસ આગાહી કરી શકે છે અને તાત્કાલિક કટોકટીને સંબોધિત કરી શકે છે.
• માર્કેટિંગ ટૂલ્સ કે જે સોશિયલ મીડિયા પ્લેટફોર્મ પર યુઝર ટ્રેન્ડ્સની આગાહી કરી શકે છે, જે કંપનીઓને તેમની વ્યૂહરચનાઓને તે મુજબ ગોઠવવાની મંજૂરી આપે છે.
• ભવિષ્યના આર્થિક પ્રવાહોને ઓળખવા અને આગાહી કરવા માટે મશીનોનો ઉપયોગ કરતી નાણાકીય સેવા કંપનીઓ.
• રાજકારણીઓ એ નક્કી કરવા માટે અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે કે કયા વિસ્તારમાં સૌથી વધુ સંલગ્ન મતદાર આધાર છે અને રાજકીય પરિણામોની અપેક્ષા છે.
• મશીનો કે જે વસ્તી વિષયક ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે અને સમુદાયોની જરૂરિયાતો અને પસંદગીઓની સમજ આપી શકે છે.
• સૉફ્ટવેર કે જે ચોક્કસ ક્ષેત્ર અથવા ઉદ્યોગ માટે આગામી શ્રેષ્ઠ તકનીકી પ્રગતિને ઓળખી શકે છે, જેમ કે ઉભરતા બજારમાં નવી પ્રોડક્ટ કેટેગરી અથવા સેવા ઓફર કરવાની જરૂરિયાતની આગાહી કરવી.
• એવા ક્ષેત્રોની ઓળખ કે જ્યાં મજૂરની અછત અથવા કૌશલ્યમાં અંતર છે, સુધારેલ પ્રતિભા વ્યવસ્થાપન ઉકેલો માટે સંસ્થાઓ તૈયાર કરવી.
• એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ વનનાબૂદી અથવા દૂષણના વિસ્તારોને નિર્દેશિત કરવા માટે કરવામાં આવે છે જેને સંરક્ષણ પ્રયાસો અથવા પર્યાવરણીય સંરક્ષણના પ્રયાસોનું આયોજન કરતી વખતે વિશેષ ધ્યાન આપવાની જરૂર પડી શકે છે.
• સાયબર સુરક્ષા સાધનો કે જે કોઈપણ શંકાસ્પદ વર્તણૂકને ખતરો બનતા પહેલા શોધી શકે છે, સાયબર ક્રાઈમ અથવા આતંકવાદી પ્રવૃત્તિઓ સામે પ્રારંભિક નિવારક પગલાંમાં મદદ કરે છે.

ધ્યાનમાં લેવાના પ્રશ્નો

• તમે રોબોટ્સ સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરીએ છીએ તે કેવી રીતે બદલાશે?
• અનુમાનિત મશીન શિક્ષણ માટે અન્ય ઉપયોગના કિસ્સાઓ શું છે?