মানব বুদ্ধি অ্যালগরিদমকে ছাপিয়ে যেতে পারে কিনা তা নির্ধারণের জন্য কোনও গবেষণা হয়েছে (উদাহরণস্বরূপ, ফ্রি লাঞ্চের উপপাদ্য মানব বুদ্ধির ক্ষেত্রে প্রযোজ্য কিনা তা পরীক্ষা করে)?
একই লাইনের পাশাপাশি, কেউ কি কোনও বুদ্ধিমানের অনন্য, সুপ্রা-গণনামূলক বৈশিষ্ট্যের সুবিধা গ্রহণের জন্য প্রযুক্তিগত পদ্ধতি তৈরি করেছে?
উত্তর:
আপনি সমস্যা সমাধানের জার্নালটি দেখতে চাইবেন । মানুষ সাধারণভাবে অ্যালগরিদমকে ছাপিয়ে যেতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করার পক্ষে এতটা চেষ্টা করে না বরং বহুবিজ্ঞানী দৃষ্টিকোণ থেকে মানুষের সমস্যা সমাধানের প্রক্রিয়াটি বোঝার চেষ্টা করছে।
উদাহরণস্বরূপ, প্রথম ইস্যুটি টিএসপিতে মানুষের কার্য সম্পাদনের দিকে দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়েছিল।
পরীক্ষা করে দেখুন লুইস ভন Ahn CMU এ। সে আসল ক্যাপচা লোক। মানব গণনার বিষয়টিতে আপনি এই গুগল টেকটালকের মতো পর্যাপ্ত ভিডিও পাবেন ।
মানব বুদ্ধিমত্তার কোনও অনন্য, সুপ্রা-গণনামূলক বৈশিষ্ট্যের সুবিধা গ্রহণের জন্য কেউ কি প্রযুক্তিগত পদ্ধতি তৈরি করেছেন?
এর জন্য একটি পূর্বশর্ত হ'ল মানব বুদ্ধিমত্তার আসলে কিছু সুপার-কম্পিউটেশনাল সম্পত্তি রয়েছে, না? সত্যি বলতে কী, আমি যত বেশি মানুষের আচরণ দেখি, ততই আমরা আমাকে স্বয়ংচালিত বলে দেখি। তবে সম্ভবত সাম্প্রতিক রাজনৈতিক জলবায়ু আমাকে অত্যধিক বেহালতা বলে ফেলেছে। :)
অবশ্যই, মানব বুদ্ধি অনেক কাজের জন্য শিল্পের বর্তমান অ্যালগোরিদমিক অবস্থার চেয়ে ভাল । এর ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য আপনি যান্ত্রিক তুর্কের দিকে নজর দিতে পারেন ।
তাত্ত্বিক দিক থেকে, এমন কিছু লোক রয়েছে (কম্পিউটার বিজ্ঞানী হিসাবে এমন কিছু লোক রয়েছে) যাদের মধ্যে মানব সুপ্রা-গণনামূলক দক্ষতার জন্য উন্নত দার্শনিক যুক্তি রয়েছে। আপনি উদাহরণস্বরূপ, সেলমার ব্রিংজর্ডের কাজটি দেখতে পারেন । আপনি হাইপারকম্পিউটেশন শব্দটিও অনুসন্ধান করতে পারেন তবে আমার সন্দেহ হয় যে আপনি দেখতে পাবেন যে টিসিএসের ডোমেনের অধীনে যে অংশগুলি রয়েছে সেগুলি মানুষের সাথে কোনও সম্পর্কযুক্ত নয় এবং যে অংশগুলি মানব বুদ্ধিমত্তার সাথে কাজ করার চেষ্টা করে সেগুলির টিসিএসের সাথে খুব কম সম্পর্ক নেই I (বা সাধারণভাবে বিজ্ঞান)।
শক্তিবৃদ্ধি শেখা (en.wikedia.org/wiki/Reinforment_learning ব্যবহার) পরিবেশের সাথে কীভাবে একজন ব্যক্তি পৃথকভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে এবং সেখান থেকে শিক্ষা গ্রহণ করে সে ধারণা থেকেই অনুপ্রাণিত হয়েছিল।