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एआई-पावर्ड क्रिएटिविटी के साथ अपने व्यवसाय को प्रभावित करेंद्वारा@fortuitapps
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एआई-पावर्ड क्रिएटिविटी के साथ अपने व्यवसाय को प्रभावित करें

द्वारा Fortuitapps6m2022/09/05
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बहुत लंबा; पढ़ने के लिए

कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर लॉरेंट इट्टी और पीएचडी छात्रों युन्हो गे, सामी अबू-अल-हैजा और गान शिन के नेतृत्व में दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय (यूएससी) की एक शोध टीम ने एक एआई मॉडल विकसित किया है जो किसी वस्तु की कल्पना पहले कभी देखी गई किसी भी चीज़ से अलग करता है। इसका उद्देश्य आंशिक रूप से मानवीय अंतर्ज्ञान, कल्पना और नवीनता की नकल करना है। डिसेंटैंगलमेंट एक मशीन लर्निंग मॉडल (अनसुपरवाइज्ड लर्निंग) है जो किसी भी वस्तु की विशेषताओं को तोड़ता है (अलग करता है) और उन्हें अलग-अलग आयामों के रूप में एन्कोड करता है।

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आपके व्यवसाय में रचनात्मकता का संचार करने का एक तरीका एआई संचालित रचनात्मकता मशीन बनाना है। वस्तुओं (उत्पादों) के एक सेट को देखते हुए, यह एमएल इंजन "कल्पना करता है" वस्तुओं (उत्पादों) से पहले कभी नहीं देखा गया, प्रत्येक में कई अलग और कई समान विशेषताएं हैं।


अनिवार्य रूप से इसे एक प्रकार के स्वचालित "क्रॉस डोमेन इनोवेशन" के रूप में माना जा सकता है। सदियों से प्रयुक्त, क्रॉस डोमेन इनोवेशन का उद्देश्य विभिन्न, अलग-अलग डोमेन से ज्ञान के अभिसरण के माध्यम से नवीन विचारों, अनुभवों और मूल्यों को उत्पन्न करना है। इसका एक अद्भुत उदाहरण पक्षी और रेलगाड़ियाँ हैं। जापान की बुलेट ट्रेन एक चिड़िया की चोंच से प्रेरित थी। समानता स्पष्ट है।


जापान की बुलेट ट्रेन बनाम किंगफिशर: वायुगतिकी के पहिये को फिर से क्यों बनाया जाए?


श्रेय: pixabay.com

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तो, उपरोक्त को लागू करने के लिए "विघटन" के रूप में जानी जाने वाली एआई तकनीक का उपयोग किया जाता है। इसका उद्देश्य आंशिक रूप से मानवीय अंतर्ज्ञान, कल्पना और नवीनता की नकल करना है। असहमति कोई नया विचार नहीं है, और इसका उपयोग किसी भी प्रकार के ज्ञान पर किया जा सकता है और वास्तविक दुनिया की समस्याओं की एक विस्तृत विविधता पर लागू किया जा सकता है।


वास्तव में वियोग क्या है?


डिसेंटैंगलमेंट एक मशीन लर्निंग मॉडल (अनसुपरवाइज्ड लर्निंग) है जो किसी भी वस्तु की विशेषताओं को तोड़ता है (अलग करता है) और उन्हें अलग-अलग आयामों के रूप में एन्कोड करता है।


इसे गैर-तकनीकी शब्दों में समझाने के लिए, एक वेबसाइट डेवलपर की कल्पना करें जिसे किसी साइट पर लोगों की छवियों को जोड़ने की आवश्यकता है: लेकिन वास्तविक लोगों की नहीं ताकि किसी भी प्रकार के दावे से बचा जा सके। तो, एक एआई मॉडल एक आदमी की तस्वीर के साथ प्रदान किया जाता है और अपेक्षित आउटपुट एक काल्पनिक व्यक्ति की तस्वीर है जो समान दिखता है लेकिन बहुत लंबा है। यदि एआई मॉडल ने स्वतंत्र रूप से 'ऊंचाई' आयाम सीखा है, तो एक समान दिखने वाले लेकिन लम्बे व्यक्ति की तस्वीर प्राप्त करने के लिए इसे तदनुसार समायोजित किया जा सकता है। अगर इसके बजाय ऊंचाई और लिंग को एक साथ एन्कोड किया गया था तो उस अनुरोध के परिणामस्वरूप एक लंबी महिला की तस्वीर होगी।


एआई "इमेजिनेशन" मॉडल स्टेट ऑफ द आर्ट


कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर लॉरेंट इट्टी और पीएच.डी. के नेतृत्व में दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय (यूएससी) अनुसंधान दल। छात्र युन्हाओ गे, सामी अबू-अल-हैजा और गान शिन ने एक ऐसा एआई मॉडल विकसित किया है जो किसी वस्तु की कल्पना पहले कभी देखी गई किसी भी चीज़ से अलग करता है।


2021 का पेपर जीरो-शॉट सिंथेसिस विद ग्रुप-सुपरवाइज्ड लर्निंग (कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन) इस काम का विवरण देता है।


अन्य दिलचस्प मॉडल ओपनएआई द्वारा बनाए गए हैं, जो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुसंधान प्रयोगशाला (एलोन मस्क और सैम ऑल्टमैन द्वारा 2015 में सैन फ्रांसिस्को में स्थापित) है जो एआई अनुसंधान को "दोस्ताना एआई को इस तरह से बढ़ावा देने और विकसित करने की दृष्टि से आयोजित करता है जिससे लाभ होता है। समग्र रूप से मानवता ”।


आइए इस एआई "कल्पना" श्रेणी के कुछ वास्तविक और संभावित अनुप्रयोग क्षेत्रों का पता लगाएं।


एआई पूर्वाग्रह को हटा रहा है


एआई को कम पक्षपाती बनाना हमेशा चिंता का विषय रहेगा। कुछ साल पहले एक गंभीर घटना में, Google की छवि पहचान सेवा द्वारा खोज शब्द "गोरिल्ला" को अवरुद्ध कर दिया गया था, जब उसने कुछ गैर-कोकेशियान लोगों को "गोरिल्ला" के रूप में टैग करना शुरू कर दिया था।


इसी तरह, माइक्रोसॉफ्ट और आईबीएम की फेस-एनालिसिस सेवाओं ने श्वेत पुरुषों की तस्वीरों की पहचान करते समय पूरी तरह से प्रदर्शन किया, लेकिन अश्वेत महिलाओं की छवियों का विश्लेषण करते समय उतना अच्छा नहीं था, जो प्रशिक्षण चित्र सेट में पूर्वाग्रह को दर्शाता है।


इस प्रकार के मुद्दों का समाधान करने का एक तरीका यह होगा कि नस्ल और लिंग विशेषताओं को पूरी तरह से एक छवि पहचान मॉडल से अलग करने की तकनीक का उपयोग करके निकाला जाए।


खुदरा


Heinz के पास बड़ी संख्या में उत्पाद और "किस्में" हैं। एक असहमति मॉडल सभी उत्पादों के बारे में जानकारी अंतर्ग्रहण कर सकता है और नए उत्पादों, लोगो और यहां तक कि टैगलाइनों का प्रस्ताव कर सकता है। इसके बाद इन्हें फ़िल्टर किया जाएगा, शॉर्टलिस्ट किया जाएगा और AI संचालित उत्पाद विकास के लिए विचार किया जाएगा।


स्वास्थ्य देखभाल


चिकित्सा में, दवाओं के गुणों को अलग करना, उदाहरण के लिए, अन्य गुणों के विपरीत मुख्य औषधीय गुण, और फिर उन्हें विशिष्टताओं को उत्पन्न करने के लिए फिर से जोड़ना नई संभावित दवाओं या टीकों का प्रस्ताव करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।


खेल


फ़ुटबॉल (या यूके में फ़ुटबॉल) का जन्म 1863 में हुआ था जब इंग्लैंड के फ़ुटबॉल एसोसिएशन का गठन किया गया था और साथ ही फ़ुटबॉल और रग्बी दोनों के लिए नियमों का एक सेट परिभाषित किया गया था। आज, एक डिजिटल उत्पाद एजेंसी, एकेक्यूए ने एक एआई मॉडल को सिखाया है कि सैकड़ों मौजूदा खेलों पर प्रशिक्षण देकर एक नया खेल कैसे बनाया जाए।


परिणाम एआई द्वारा कल्पना और निर्मित "स्पीडगेट" नामक एक गेम है। यह एक नए गेम में सॉकर, रग्बी और फ्रिस्बी (!) का मिश्रण करता है जिसके बारे में पहले कभी नहीं सोचा गया था या खेला नहीं गया था। इस टेकक्रंच लेख में इस पर और अधिक।


स्पीडगेट के साथ, छह खिलाड़ियों की दो विरोधी टीमें एक मैदान के दोनों छोर पर 3 गेटों के माध्यम से एक गेंद को पास, किक और/या फेंकती हैं, लेकिन बीच वाले (एआई-प्रेरित ट्विस्ट) को छोड़कर।


एक गेट का बचाव खेलने वाले 3 में से केवल 1 रक्षक द्वारा किया जा सकता है। अन्य 3 खिलाड़ी आगे हैं जो गेंद को फाटकों के माध्यम से प्राप्त करने का प्रयास करते हैं। अमेरिकी फुटबॉल के विपरीत, किसी खिलाड़ी को धक्का देने या नीचे लाने की अनुमति नहीं है। गेम (और सभी संबंधित नियम) बनाने के अलावा, मॉडल ने स्पीडगेट लोगो और स्पीडगेट टैगलाइन टेक्स्ट तैयार किया (जो आउट-ऑफ-द-बॉक्स था "गेंद का सामना करने के लिए गेंद के ऊपर होने के लिए गेंद का सामना करें" !)


लेकिन, एआई मॉडल द्वारा प्रस्तावित खेलों में से कुछ स्पष्ट रूप से गैर-शुरुआत वाले थे। उदाहरण के लिए, मॉडल ने इस तथ्य को ध्यान में नहीं रखा कि एक फ्रिसबी को हवा में विस्फोट नहीं करना चाहिए (एक पागल प्रस्तावित खेल), या कि खिलाड़ियों को एक पोल से नहीं झूलना चाहिए। तो, यह हमेशा एक टीम प्रयास होगा: एआई और आर एंड डी विभाग।


संगीत


OpenAI का MuseNet (2019) एक गहरा तंत्रिका जाल है जो संगीत फ़ाइलों में संगीत नोटों की भविष्यवाणी करता है। यह दस अलग-अलग शैलियों में दस अलग-अलग वाद्ययंत्रों के साथ गाने बनाता है।


OpenAI का ज्यूकबॉक्स (2020) एक ओपन-सोर्स एल्गोरिथम है जो वोकल्स के साथ संगीत उत्पन्न करता है। एक लाख नमूनों पर प्रशिक्षित, सिस्टम को एक शैली, एक कलाकार और गीतों का एक टुकड़ा दिया जाता है जिससे यह गीत के नमूने आउटपुट करता है।


इस एआई-जनरेटेड देशी गीत देश संगीत एलन जैक्सन स्टाइल के बारे में कैसे?


मूर्ति प्रोद्योगिकी


OpenAI का DALL-E2 और CLIP


DALL-E2 एक ट्रांसफॉर्मर मॉडल है जो टेक्स्ट विवरण से चित्र बनाता है। CLIP इसके विपरीत करता है: यह किसी दिए गए चित्र के लिए विवरण बनाता है।


टेक्स्ट जनरेशन


OpenAI का जनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफॉर्मर 3 (GPT-3) एक ऑटोरेग्रेसिव भाषा मॉडल है जो मानव-समान टेक्स्ट बनाने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करता है।


GPT-3 द्वारा उत्पन्न पाठ की गुणवत्ता आश्चर्यजनक रूप से इतनी अधिक है कि यह निर्धारित करना मुश्किल है कि यह मानव द्वारा लिखा गया था या मशीन द्वारा। लेकिन जो लिखा जा रहा है उसका संदर्भ कुछ और ही कहानी है।


यही वह जगह है जहां एआई क्रिएटिविटी मशीन कदम उठाएगी: यह सुनिश्चित करने के लिए कि जीपीटी -3 द्वारा जो लिखा जा रहा है वह चर्चा की गई अवधारणाओं और विचारों के संदर्भ में सही मूल्य का है। इस न्यूयॉर्क टाइम्स लेख में और अधिक।


22 सितंबर, 2020 को, Microsoft ने GPT-3 के "अनन्य" उपयोग को लाइसेंस दिया। सार्वजनिक एपीआई अभी भी स्वतंत्र रूप से उपयोग किया जा सकता है, लेकिन अंतर्निहित मॉडल अब ओपन-सोर्स नहीं है (:


बायोनिक संगठन


बीसीजी हेंडरसन इंस्टीट्यूट के अध्यक्ष मार्टिन रीव्स ने "द इमेजिनेशन मशीन: हाउ टू स्पार्क न्यू आइडियाज एंड क्रिएट योर कंपनी फ्यूचर" नामक एक पुस्तक का सह-लेखन किया, जिसमें उन्होंने एक ऐसे व्यवसाय का वर्णन किया जो उपरोक्त के समान एआई मॉडल का उपयोग करता है "ए बायोनिक संगठन ”।


बायोनिक्स का अर्थ है यांत्रिक या इलेक्ट्रॉनिक प्रणालियों द्वारा जैविक प्रणालियों की प्रतिकृति। यह शब्द 1958 में शोधकर्ता जैक स्टील द्वारा इंजीनियरिंग समस्याओं को हल करने की दृष्टि से जैविक जीवों के अध्ययन को परिभाषित करने के लिए गढ़ा गया था।


इस विचार को अमेरिकी विज्ञान कथा और एक्शन टेलीविजन श्रृंखला द सिक्स मिलियन डॉलर मैन (1973-1978) द्वारा लोकप्रिय बनाया गया था, जहां ली मेजर्स द्वारा चित्रित एक पूर्व अंतरिक्ष यात्री, यूएसएएफ कर्नल स्टीव ऑस्टिन को अलौकिक शक्ति, गति और दृष्टि के कारण पुनर्निर्माण किया गया था। बायोनिक प्रत्यारोपण के लिए।


ले लेना


एक मुख्य व्यवसाय प्रक्रिया के रूप में लगातार रचनात्मकता वह है जो अंततः नए उत्पाद प्रसाद के संदर्भ में अपने भविष्य को संबोधित करके किसी व्यवसाय को मूल्य देती है।


एक कंपनी का अनुसंधान विभाग शोधकर्ताओं के विचारों को पूरक करने के लिए यूएससी में बनाई गई प्रणाली की तरह एक प्रणाली का उपयोग कर सकता है, सर्वोत्तम एआई प्रस्तावों को फ़िल्टर कर सकता है, और अंततः एक व्यवसाय को सफलतापूर्वक आगे बढ़ाने में मदद कर सकता है।


यदि आपकी कंपनी के पास R&D विभाग नहीं है या उन्नत AI मॉडल बनाने, तलाशने और उपयोग करने का कोई तरीका नहीं है, तो कुछ आउट-ऑफ-द-बॉक्स सोच के लिए Fortuitapps पर हमसे संपर्क करें।



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