না , সাথে কিন্তু । সিস্টেমে যদি নৈতিকতার একটি সম্পূর্ণ ব্যবস্থা থাকে তবে আমাদের সৃজনশীল তবুও নৈতিক সমস্যা সমাধান করতে পারে তবে অন্যথায় সৃজনশীলতা ডিফল্টরূপে অনিরাপদ।
একজন এআই সিদ্ধান্ত গ্রহণের পদ্ধতিকে দুটি প্রকারে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে: আন্তঃবিচ্ছিন্ন চিন্তাবিদ এবং বহির্মুখী চিন্তাবিদ।
ইন্টারপোলটিভ চিন্তাবিদরা যা শিখছেন তা শ্রেণিবদ্ধ করা এবং নকল করা শিখেন এবং তাদের প্রশিক্ষণ ডোমেনের বাইরে যুক্তিসঙ্গত ফলাফল দেওয়ার চেষ্টা করবেন না। আপনি এগুলিকে প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির মধ্যে অন্তরঙ্গ হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন, এবং সমস্ত গাণিতিক গ্যারান্টি এবং প্রোভিসোসকে অন্যান্য পরিসংখ্যান কৌশল হিসাবে উপকৃত হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন।
এক্সট্রাপোলেটিভ চিন্তাবিদরা অন্তর্নিহিত নীতিগুলি পরিচালনা করতে শেখে, যা তাদেরকে পূর্বসূচীহীন উপায়ে এই নীতিগুলি একত্রিত করতে দেয় to স্বজ্ঞাততার জন্য এখানে প্রাসঙ্গিক ক্ষেত্রটি হ'ল সংখ্যামূলক অপ্টিমাইজেশন , যার মধ্যে সর্বাধিক সহজ এবং সর্বাধিক বিখ্যাত উদাহরণটি লিনিয়ার প্রোগ্রামিং , মেশিন লার্নিংয়ের সংখ্যার ক্ষেত্রগুলির চেয়ে নয় line আপনি এগুলি প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির বাইরেও বহির্মুখী হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন (প্রকৃতপক্ষে, তাদের অনেকের প্রশিক্ষণের উদাহরণও প্রয়োজন হয় না বা অন্তর্নিহিত নীতিগুলি অনুমান করার জন্য এই উদাহরণগুলি ব্যবহার করে)।
বহির্মুখী চিন্তাবিদদের প্রতিশ্রুতি হ'ল তারা এই 'পার্শ্বীয়' সমাধানগুলির সাথে মানুষ যেভাবে সক্ষম হতে পারে তার চেয়ে অনেক দ্রুত এগিয়ে আসতে পারে। এই বহির্মুখী চিন্তাবিদদের সমস্যাটি হ'ল তারা কেবল কথিত নীতিগুলি ব্যবহার করে, এমন কোনও অব্যক্ত বিষয় নয় যা উল্লেখ করা খুব পরিষ্কার বলে মনে হয়।
অপ্টিমাইজেশান সমস্যার সমাধানগুলির একটি বৈশিষ্ট্য হ'ল বৈশিষ্ট্য ভেক্টর প্রায়শই কোনও উপায়ে 'চরম' হন। লিনিয়ার প্রোগ্রামিংয়ে, কমপক্ষে একটি সম্ভাব্য সমাধানের স্থানটি শীর্ষস্থানীয় হয়ে উঠবে এবং সহজ সমাধান পদ্ধতিগুলি একটি অনুকূল শীর্ষবিন্দু খুঁজে পায় (এটি একটি শীর্ষবিন্দু হওয়ার প্রকৃতির দ্বারা প্রায় অদম্য)।
অন্য উদাহরণ হিসাবে, একটি স্থান থেকে অন্য অবস্থানে কোনও মহাকাশযানকে সরিয়ে নেওয়ার ন্যূনতম জ্বালানী সমাধানকে ' ব্যাং-ব্যাং ' বলা হয় , যেখানে আপনি ট্র্যাজেক্টোরির শুরু এবং শেষের দিকে যথাক্রমে যত দ্রুত নৈপুণকে ত্বরান্বিত করেন, এর মধ্যে সর্বাধিক গতিতে উপকূলবর্তী হন ।
যদিও একটি পুণ্য যখন সিস্টেম সঠিকভাবে বোঝা যায় (ঠুং-ঠুং হয় অনেক ক্ষেত্রে জন্য অনুকূল) এই সর্বনাশা যখন সিস্টেম ভুল বোঝা যায়। আমার প্রিয় উদাহরণটি ড্যান্টজিগের ডায়েট সমস্যা (পিডিএফের 5 পৃষ্ঠায় আলোচনা শুরু হয়), যেখানে তিনি গণিত ব্যবহার করে তার ডায়েটটি অনুকূল করার চেষ্টা করেন। তার প্রথম সীমাবদ্ধতার অধীনে, তিনি প্রতিদিন 500 গ্যালন ভিনেগার পান করার কথা। তার দ্বিতীয় অধীনে, 200 বুয়েলন কিউব। তার তৃতীয় অধীনে, দুই পাউন্ড ব্র্যান। এগুলি স্পষ্টত খারাপ ধারণা তৈরি করে এমন বিবেচনাগুলি সিস্টেমে বেক করা হয় না এবং তাই সিস্টেমটি নির্দোষভাবে তাদের পরামর্শ দেয়।
যদি আপনি এই জ্ঞান এবং মানগুলি সম্পূর্ণরূপে এনকোড করতে পারেন যে কোনও ব্যক্তি এই পরিকল্পনাগুলি এআইয়ের সাথে বিচার করতে ব্যবহার করে তবে এক্সট্রাপোলটিভ সিস্টেমগুলি সেই ব্যক্তির মতোই নিরাপদ। তারা চূড়ান্ত পরিকল্পনাগুলির ভুল ধরণের বিবেচনা করতে এবং প্রত্যাখ্যান করতে সক্ষম হবে এবং চূড়ান্ত পরিকল্পনাগুলির সঠিক ধরণের সাথে আপনাকে ছাড়বে।
তবে আপনি যদি এটি না করতে পারেন তবে একটি বহির্মুখী সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী তৈরি না করা এবং এর পরিবর্তে একটি আন্তঃবিভাজনীয় তৈরি করা বুদ্ধিমান হয়ে যায়। তা হচ্ছে, নিজেকে জিজ্ঞাসা করার পরিবর্তে "আমি কীভাবে গোল এক্স সেরাভাবে অর্জন করব?" এটি নিজেকে জিজ্ঞাসা করছে "এই পরিস্থিতিতে একজন ব্যক্তি কী করবে?" শেষেরটি এক্সটি অর্জনে আরও খারাপ হতে পারে তবে এক্স অর্জনের জন্য অন্যান্য লক্ষ্যে ত্যাগ করার লেজ ঝুঁকির অনেক কম থাকে।