ಕಾಗ್ನಿಟಿವಿಸಂ: ನಮ್ಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕೃತಕವಾಗಿದೆಯೇ?

ಅರಿವಿನ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಮೂಲಗಳು

ಅರಿವಿನ ಮೂಲಗಳು

ದಿ ಅರಿವಿನ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಚಿಂತನೆಯ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾನವನ ಮನಸ್ಸನ್ನು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಮೂಲವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ 1950 ಮತ್ತು 1960 ರ ದಶಕದ ಹಿಂದಿನದು, ನಡವಳಿಕೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ, ಅದು ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಪ್ರಬಲವಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಮಾನಸಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಗಮನಹರಿಸಿತು.

ದಿ ಅಡಿಪಾಯಗಳು ಅರಿವಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಮಕ್ಕಳಲ್ಲಿ ಅರಿವಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ಜೀನ್ ಪಿಯಾಗೆಟ್ ಅಥವಾ ನೋಮ್ ಚೋಮ್ಸ್ಕಿಯಂತಹ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಕೆಲಸವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಅವರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮೌಖಿಕ ಕಲಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾಗಿಸಲು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಮನಸ್ಸು ಮತ್ತು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಅಧ್ಯಯನ.

ಕಾಗ್ನಿಟಿವಿಸಂನ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್ನ ಉದಯದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಕಾಕತಾಳೀಯವಲ್ಲ, ಇದು ಮನಸ್ಸಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಮಾಡಲು ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರೂಪಕಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಂತನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆ.

ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ

ಎಲ್’ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ, ಗ್ರಹಿಕೆ, ಕಲಿಕೆ, ಹೊಸ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಕುಶಲತೆಯಂತಹ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಧ್ಯಾಪಕರು. ಅರಿವಿನ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ, ಮಾನವನ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಒಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.

ಕಾಗ್ನಿಟಿವಿಸಂನ ಪ್ರಿಸ್ಮ್ ಮೂಲಕ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಗತಿಯೆಂದರೆ ಅರಿವಿನ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಮಾನಸಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಮೀಸಲಾಗಿರುವ ಶಿಸ್ತು. ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದೆ, ಮೆದುಳಿನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನ ರಚನೆಗಳು ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೋವರ್ಡ್ ಗಾರ್ಡ್ನರ್ ರಂತಹ ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ಬಹು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು, ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯು ಒಂದೇ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಪುಷ್ಟೀಕರಿಸಿದೆ.

ಇದಲ್ಲದೆ, ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ (AI) ಗಾಢವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿದೆ. ವಿರೋಧಾಭಾಸವೆಂದರೆ, ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ, ಸಂಶೋಧಕರು ನಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಸ್ವರೂಪದ ಬಗ್ಗೆ ಹೊಸ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಗಳಿಸಿದ್ದಾರೆ.

AI ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ನಡುವಿನ ಈ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಎರಡೂ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ, ಇದು ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಬೌದ್ಧಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ನಮ್ಮ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಹೋಲಿಸಲು, ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು AI ಯ ಅಡಿಪಾಯಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗೋಣ:

AI ಯ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಡಿಪಾಯ

AI ಯ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಡಿಪಾಯಗಳು ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಬೇರೂರಿದೆ. ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಾನ್ ವಾನ್ ನ್ಯೂಮನ್‌ರಂತಹ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಔಪಚಾರಿಕ ತರ್ಕ, ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ಅವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಅಡಿಪಾಯಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅರಿವು: ಇದು ಮಾನವ ಮಾನಸಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸಾಂಕೇತಿಕ ತರ್ಕ: ಇದು ಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.
• ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ: ಇದು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
• ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನೀಡಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
• ಆಟದ ಸಿದ್ಧಾಂತ: ಇದು ಸ್ಪರ್ಧೆ ಅಥವಾ ಸಹಕಾರದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸಾಂಕೇತಿಕ vs ಸಂಪರ್ಕವಾದಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ

AI ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವೆ ಬಹಳ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ಮುಖ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ:ಸಾಂಕೇತಿಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವ ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ತಾರ್ಕಿಕ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಕುಶಲತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಸಂಪರ್ಕವಾದಿಗಳು, ಇದು ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮೆದುಳಿನ ನರಕೋಶದ ರಚನೆಯಿಂದ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಈ ಎರಡು ತತ್ತ್ವಚಿಂತನೆಗಳು AI ಒಳಗಿನ ಮೂಲಭೂತ ಸಮಾನಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಭಿನ್ನತೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ:

• ಸಾಂಕೇತಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಜ್ಞಾನದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಔಪಚಾರಿಕ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಸಂಪರ್ಕವಾದಿ ವಿಧಾನಗಳು ಸೂಚ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.
• ಸಾಂಕೇತಿಕ AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕೆಲವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
• ಕನೆಕ್ಷನಿಸ್ಟ್ AI, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ, ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಕೃಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕೊರತೆಯಿಂದ (ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ) ನರಳುತ್ತದೆ.

ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರದ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆ

ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮಾನವ ಮಿದುಳುಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.

ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ

ಮಾನವನ ಮೆದುಳು ಸರಿಸುಮಾರು 86 ಶತಕೋಟಿ ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಬಹು ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯ ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಯಂತ್ರಗಳು, ಅವುಗಳು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದೇ ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೆದುಳಿನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಚುರುಕುತನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.

ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ

ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ಬಂದಾಗ ಮಾನವ ಮೆದುಳು ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿದೆ. ನ್ಯೂರೋಪ್ಲ್ಯಾಸ್ಟಿಟಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಅದು ಸ್ವತಃ ಪುನರ್ರಚಿಸಬಹುದು, ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರಗಳು ಈ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಆರಂಭಿಸಿವೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಹ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಅಮೂರ್ತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸಾವಯವವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಮೆದುಳಿನ ಅಂತರ್ಗತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಇನ್ನೂ ಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ವೇಗ

ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ವೇಗಕ್ಕೆ ಬಂದಾಗ, ಯಂತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿಗೆ ಸರಿಸಾಟಿಯಿಲ್ಲದ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಥವಾ ಬದಲಾಗುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಕ್ಷಿಪ್ರ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಮೆದುಳು ಉತ್ಕೃಷ್ಟವಾಗಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿವೆ.

ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಮಾನವ ಮಿದುಳುಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಯಂತ್ರಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಮಿತಿಗಳೆಂದರೆ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಭಾಷೆ, ಸಂಸ್ಕೃತಿ, ಭಾವನೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಅಂಶಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಮೆದುಳು ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿದೆ, AI ಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಯಂತ್ರಗಳು ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿಲ್ಲ. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹಾಗೆ GPT-3 ಈ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ದೈತ್ಯ ಹೆಜ್ಜೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರದ ನಡುವಿನ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಹೋಲಿಕೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎರಡೂ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಸಾಧಾರಣ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಮುನ್ನಡೆಯುತ್ತಿರುವಾಗ, ಅವು ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮಾನವ ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಿಲ್ಲ.

ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಈ ಸಹಬಾಳ್ವೆಯು ಮಾನವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಸುಧಾರಿತ AI ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅಪಾರ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು: ಅರಿವಿನ ಜೊತೆಗೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವುದರ ಕಡೆಗೆ?

ದಿ ಅವೇಕನಿಂಗ್ ಆಫ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವಿಸಂ

ದಿ ಅರಿವಿನ ಆಲೋಚನೆ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾನವರು ಹೇಗೆ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ, ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಅರಿವಿನ ವಿಜ್ಞಾನವು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ, ನ್ಯೂರೋಬಯಾಲಜಿ, ಮನಸ್ಸಿನ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಂತಹ ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ನಡುವಿನ ಸಮಾನಾಂತರಗಳು

ಅನೇಕ ತತ್ವಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅರಿವಿನ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾನವ ನರಕೋಶಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲಗಳು, ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿ ನಡೆಯುವ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಕೆಲವು ಮಾನವ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೂ ಸರಳೀಕೃತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ.

ಕಾಗ್ನಿಟಿವಿಸಂಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕೊಡುಗೆಗಳು

ರಲ್ಲಿ ನವೀನ ವಿಧಾನಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅರಿವಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಬೆಳಕನ್ನು ಚೆಲ್ಲಿದರು. ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಹಿಂದೆ ಊಹಿಸಲಾಗದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅರಿವಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಮೆದುಳು-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ನಾವು ಮಾನವನ ಮೆದುಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು.

AI ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಒಮ್ಮುಖ

ನಡುವೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಒಮ್ಮುಖವಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು. ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, AI ಯಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಮಾನವ ಅರಿವಿನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯು ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಒಮ್ಮುಖವು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ AI ಯ ರೂಪಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ದಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾಗ್ನಿಟಿವಿಸಂ ಸಮಾನಾಂತರ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ: ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸುವುದು, ಕೃತಕ ಅಥವಾ ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ಎರಡು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ತರುವುದು AI ಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಮಾನವ ಮನಸ್ಸಿನ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಾವು ಇನ್ನೂ ಈ ಸಹಜೀವನದ ಸಂಬಂಧದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿರುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವು ಮಾತ್ರ ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.