ਗਣਿਤਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾ ਬਦਲਾਅ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦੇ ਮਿਲਾਪ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ। ਇਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਨੇਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਤਕਨੀਕੀ ਪੈਰਾਡਾਮਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਲਟੀ-ਟੂਲ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ AI ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਵਿੱਤੀ ਲਿਖਤ ਮਾਹਿਰ ਕੈਰੋਲ ਲੂਮਿਸ ਦੁਆਰਾ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉੱਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ:
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਇੰਜਣ ਬਨਾਮ ਜਨਰੇਟਿਵ AI: ਦੋ ਪੈਰਾਡਾਈਮ
ਮੌਜੂਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵੰਡ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਆਓ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ:
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਇੰਜਣ (ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਿਸਟਮ)
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਇੰਜਣ ਮਸ਼ੀਨ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਗਣਿਤ ਲਈ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਵੁਲਫਰਾਮ ਅਲਫ਼ਾ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਮੈਪਲ ਅਤੇ ਮੈਥੇਮੈਟਿਕਾ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜਣਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਇਹ ਸਿਸਟਮ, ਗਣਿਤਿਕ ਡੇਟਾ, ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ, ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੰਡਾਰ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹਨ, ਭਾਵ ਉਹ ਕੋਈ ਅਨੁਮਾਨ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ; ਉਹ ਰਸਮੀ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੰਜਣ ਨੈੱਟ ‘ਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਗਣਨਾਵਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਇਸਦੀ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਕਸਾਰ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਸੱਚਾਈ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਉੱਚ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ, ਉੱਨਤ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ “ਭਾਰੀ” ਜਾਂ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪਾਇਆ, ਅਕਸਰ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਾਰਮੂਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਉਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਈ-ਪੜਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਨਹੀਂ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਗਣਨਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਦਰਭਿਕ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI (ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਿਸਟਮ - LLMs)
ਜਨਰੇਟਿਵ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਜਿਸਨੂੰ OpenAI ਦੀ GPT ਲੜੀ ਅਤੇ Google ਦੇ Gemini ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਕੋਡ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਅਗਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਟੋਕਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਅਸਲ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਣਿਤਿਕ ਤਰਕ ਦਾ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਦੇ ਮਾਸਟਰ ਹਨ, ਜੋ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨਾਲ ਗਣਿਤਿਕ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚੇ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।
ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੁੱਖ ਤਾਕਤ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵੀ, ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ। ਉਹ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ, ਮੰਗ ‘ਤੇ ਟਿਊਟਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕਲਪਿਕ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ, ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਗਣਿਤਿਕ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਵੀ ਹੈ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। LLMs “ਭੁਲੇਖੇ” ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹੋਣ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜੋ ਵਾਜਬ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਟੁੱਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ। ਉਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਕਈ-ਪੜਾਵੀ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਗਲਤੀ ਬਿਨਾਂ ਪਛਾਣੇ ਹੀ ਪੂਰੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਤਬਾਹ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਉਹ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਵੱਖਰਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲ-ਯੂਜ਼ਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ
ਹਰੇਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਮੀਆਂ ਨੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਾਜ਼ਾਰ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਸਟੀਕ ਗਣਨਾ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧ LLMs ਦੀ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗਤਾ ਨੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਇੰਜਣਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਇੰਜਣਾਂ ਦੇ ਅਕਸਰ ਔਖੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੇ LLMs ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੀ ਮੰਗ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ। ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੇਂ AI ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਜਨਰਲ-ਪਰਪਸ LLM ਇੱਕ “ਸਮਨਵੈਕ” ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬੁੱਧੀਮਾਨਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬੈਕ-ਐਂਡ ਟੂਲਸ ਦੇ ਇੱਕ ਸੂਟ ਨੂੰ ਡੈਲੀਗੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਨ। ਇਹ ਬਣਤਰ LLMs ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਜੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਾਕਤਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਸਰਬ-ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, “ਗਣਿਤ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI” ਦਾ ਸਵਾਲ ਹੁਣ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਟੈਕ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਤੱਕ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਕਈ ਲਾਗੂਕਰਨ ਮਾਡਲ ਆਮ ਹੋ ਗਏ ਹਨ:
ਪਲੱਗਇਨ / API ਏਕੀਕਰਣ: ਇਹ ਮਾਡਲ LLMs ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਬੁਲਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਦਾਹਰਣ ChatGPT ਦਾ Wolfram Alpha ਪਲੱਗਇਨ ਹੈ, ਜੋ LLM ਨੂੰ Wolfram ਦੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਫਲੋਡ ਕਰਨ, ਸਟੀਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਬੈਕ-ਐਂਡ: ਨਵੇਂ AI ਗਣਿਤ ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਧ ਰਹੀ ਗਿਣਤੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Julius AI ਅਤੇ Mathos AI, ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਬਾਅਦ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ (ਅਕਸਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ) ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਗਣਨਾਵਾਂ ਕਰਨ ਲਈ SymPy ਵਰਗੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਗਣਿਤਿਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Python ਵਰਗੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਚਲਾਉਣ ਯੋਗ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ LLM ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਣਿਤਿਕ ਭੁਲੇਖਿਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਲਕੀਅਤ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮਾਡਲ: ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗਣਿਤਿਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। MathGPT ਅਤੇ Math AI ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਬਾਹਰੀ ਪਲੱਗਇਨ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ ਮਦਦ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ, ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਵਧੇਰੇ ਮੂਲ ਗਣਿਤਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ AI ਗਣਿਤ ਟੂਲ (K-12 ਅਤੇ ਅੰਡਰਗ੍ਰੈਜੁਏਟ)
ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ AI ਗਣਿਤ ਟੂਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ EdTech ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤਣਾਅ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਖਪਤਕਾਰ-ਮੁਖੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਹੋਮਵਰਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਦੂਸਰੀ ਸ਼ਾਖਾ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਿਅਕਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਲਾਸਰੂਮ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹਨ। ਇਹ ਵੰਡ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੇਜ਼, ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੱਲ ਲੱਭਦੇ ਹਨ, ਸਿੱਖਿਅਕ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਅਕਾਦਮਿਕ ਬੇਈਮਾਨੀ ਨੂੰ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ, ਅਸਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲਿਆ ਜਾਵੇ। ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਨਵੇਂ AI ਸਹਾਇਕ ਦਾ ਜਨਮ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਟਿਕਾਊ ਭਵਿੱਖ ਰਵਾਇਤੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਆਓ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋਮਵਰਕ ਲਈ ਸਿੱਧੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ:
ਹੋਮਵਰਕ ਹੈਲਪਰ: ਤਤਕਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਟਿਊਟਰ
ਇਹ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭੀੜ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ K-12 ਤੋਂ ਅੰਡਰਗ੍ਰੈਜੁਏਟ ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਹੱਲ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।
Photomath: ਹੁਣ Google ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲਾ Photomath, ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟ ਲੀਡਰ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕੈਮਰਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਇਨਪੁੱਟ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਛਾਪੇ ਅਤੇ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਟੀਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ (OCR) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਨਾਲ ਹੀ Mathway ਵਰਗੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਫਾਇਦਾ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਿਆਪਕ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੱਲ ਦੇ ਪਿੱਛੇ “ਕੀ, ਕਿਉਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ” ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤਾ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਮੁਫਤ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਪਲਾਨ (~$69.99/ਸਾਲ) ਐਨੀਮੇਟਡ ਟਿਊਟੋਰੀਅਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਏਡਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Mathway: EdTech ਕੰਪਨੀ Chegg ਦੁਆਰਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ Mathway, ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਣਿਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਡਵਾਂਸਡ ਕੈਲਕੁਲਸ, ਅੰਕੜੇ, ਲੀਨੀਅਰ ਅਲਜਬਰਾ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੱਕ, ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਦਾ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਗਾਹਕੀ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਬੰਦ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸਦੀ ਲਗਭਗ $39.99 ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਕੀਮਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Photomath ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਇਹ ਇਸਦੇ ਮੁਫਤ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਵੇਖੀ ਗਈ ਹੈ।
Symbolab: ਕੋਰਸ ਹੀਰੋ ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲਾ Symbolab, ਇਸਦੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੰਜਣ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਇਸਦੇ ਸਿੱਖਿਆਤਮਕ ਫੋਕਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਲਾਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਇੰਟਰਫੇਸ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਅਭਿਆਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਵਿਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ “Sybo ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰੋ” ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਬਹੁਮੁਖੀ ਟੂਲ ਹੈ, ਜੋ ਅਲਜਬਰਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕੈਲਕੁਲਸ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਤੱਕ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਇੱਕ ਫ੍ਰੀਮੀਅਮ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਦਮਾਂ ਤੱਕ ਅਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋ ਗਾਹਕੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
Google ਦਾ Socratic: Socratic ਇੱਕ ਮੁਫ਼ਤ, ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇੱਕ ਸਵਾਲ (ਫੋਟੋ, ਆਵਾਜ਼ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਦੁਆਰਾ) ਦਰਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ Socratic ਗੂਗਲ ਦੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਪਲਬਧ ਔਨਲਾਈਨ ਸਰੋਤਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਫੋਰਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ। ਇਹ ਐਲਜਬਰਾ 1 ਵਰਗੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ, ਪਰ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜੀਆਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ‘ਤੇ ਰੀਡਾਇਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਕਈ ਸਕੂਲੀ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਸਿੱਖਣ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
ਨਿਊਵੇਵ (LLM ਮੂਲ ਟਿਊਟਰ): ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਲਹਿਰ ਉੱਭਰੀ ਹੈ ਜੋ LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਬੈਕ-ਐਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Julius AI, Mathos AI (MathGPTPro) ਅਤੇ MathGPT ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੇ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਜਨਰਲ-ਪਰਪਸ ਚੈਟਬੋਟਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਟੀਕਤਾ ਦੇ ਬਾਰੇ ਵਿੱਚ ਦਲੇਰ ਦਾਅਵੇ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੂਲੀਅਸ GPT-4o ਨਾਲੋਂ “31% ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ” ਅਤੇ ਮਾਥੋਸ GPT-4 ਨਾਲੋਂ “20% ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ”। ਉਹ ਇਨਪੁੱਟ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ, ਫੋਟੋਆਂ, ਆਵਾਜ਼, ਡਰਾਇੰਗ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ PDF ਅੱਪਲੋਡ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ), ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਟਿਊਟਰਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਗਣਿਤ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
| ਟੂਲ | ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ | ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ | ਗਣਿਤ ਦਾ ਦਾਇਰਾ | ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਵਿਆਖਿਆ | ਕੀਮਤ ਮਾਡਲ | ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਕਰੀ ਪ੍ਰਸਤਾਵ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Photomath ¹ | ਐਡਵਾਂਸਡ OCR, ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਿਧੀਆਂ | ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਫੋਟੋ ਸਕੈਨਿੰਗ (ਹੱਥ ਲਿਖਤ/ਪ੍ਰਿੰਟ), ਗ੍ਰਾਫਿੰਗ, ਸਮਾਰਟ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ | ਅਰੰਭਕ ਗਣਿਤ, ਅਲਜਬਰਾ, ਜਿਓਮੈਟਰੀ, ਤਿਕੋਣਮਿਤੀ, ਅੰਕੜਾ, ਕੈਲਕੁਲਸ | ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ; ਮੂਲ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਹਨ। | ਫ੍ਰੀਮੀਅਮ (ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਏਡਸ ਲਈ ਪਲੱਸ ਪਲਾਨ: ~$9.99/ਮਹੀਨਾ) | ਕੈਮਰਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਇਨਪੁੱਟ ਉਦਯੋਗ ਦਾ ਲੀਡਰ ਹੈ; ਵਾਧੂ ਮੁਫ਼ਤ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| Mathway ¹ | ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਇੰਜਣ (Chegg) | ਫੋਟੋ/ਟਾਈਪ ਇਨਪੁੱਟ, ਗ੍ਰਾਫਿੰਗ, ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਕਵਰੇਜ | ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਣਿਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੀਨੀਅਰ ਅਲਜਬਰਾ, ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ, ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਤੱਕ | ਤਨਖਾਹ। ਮੁਫ਼ਤ ਸੰਸਕਰਣ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। | ਫ੍ਰੀਮੀਅਮ (ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਸੰਸਕਰਣ: ~$9.99/ਮਹੀਨਾ) | ਰਵਾਇਤੀ ਗਣਿਤ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| Symbolab ⁹ | AI ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਇੰਜਣ | ਫੋਟੋ/ਟਾਈਪ ਇਨਪੁੱਟ, ਅਭਿਆਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਕਵਿਜ਼, ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਚੈਟ | ਪ੍ਰੀ-ਅਲਜਬਰਾ, ਅਲਜਬਰਾ, ਕੈਲਕੁਲਸ, ਤਿਕੋਣਮਿਤੀ, ਜਿਓਮੈਟਰੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਅੰਕੜਾ | ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ; ਸਾਰੇ ਕਦਮਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪੂਰੀ ਪਹੁੰਚ ਤਨਖਾਹ ਹੈ | ਫ੍ਰੀਮੀਅਮ (ਪੂਰੀ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਪ੍ਰੋ ਗਾਹਕੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ) | ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ “ਹੱਲ ਵੱਲ ਯਾਤਰਾ” ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| Socratic ²⁸ | Google AI ਖੋਜ ਅਤੇ curation | ਫੋਟੋ/ਆਵਾਜ਼/ਟਾਈਪ ਇਨਪੁੱਟ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਵੈੱਬ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲੱਭੋ | ਸਾਰੇ ਸਕੂਲੀ ਵਿਸ਼ੇ; ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਅਲਜਬਰਾ 1) | ਸਰੋਤ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖਰਾ; ਵੈੱਬ ਤੋਂ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲੱਭੋ। | ਮੁਫ਼ਤ | ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਹੋਮਵਰਕ ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਵੈੱਬ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ curate කර। |
| Julius AI ²³ | LLM + ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਬੈਕ-ਐਂਡ | ਫੋਟੋ/ਟਾਈਪ/ਚੈਟ ਇਨਪੁੱਟ, ਸ਼ਬਦ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਗ੍ਰਾਫਿੰਗ | ਅਲਜਬਰਾ, ਜਿਓਮੈਟਰੀ, ਤਿਕੋਣਮਿਤੀ, ਕੈਲਕੁਲਸ, ਅੰਕੜਾ | ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ, AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਟੈਕਸਟ ਵਿਆਖਿਆ; ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ, ਪਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ। | ਫ੍ਰੀਮੀਅਮ (ਵਧੇਰੇ ਵਰਤੋਂ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਈ ਤਨਖਾਹ ਯੋਜਨਾਵਾਂ: ~$20/ਮਹੀਨਾ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ) | GPT-4o ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਟੀਕ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਵੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। |
| Mathos AI ²⁵ | LLM + ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਬੈਕ-ਐਂਡ | ਫੋਟੋ/ਟਾਈਪ/ਆਵਾਜ਼/ਡਰਾਇੰਗ/PDF ਇਨਪੁੱਟ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਟਿਊਟਰਿੰਗ | ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਲਜਬਰਾ, ਜਿਓਮੈਟਰੀ, ਐਡਵਾਂਸਡ ਕੈਲਕੁਲਸ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੰਕੇਤ | ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ, ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ; ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ, ਪਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ। | ਫ੍ਰੀਮੀਅਮ (ਅਣਦੱਸੇ ਕੀਮਤ) | GPT-4 ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਟੀਕ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਨਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ AI ਟਿਊਟਰਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। |
| Microsoft Math Solver ¹ | Microsoft AI | ਫੋਟੋ/ਟਾਈਪ/ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਇਨਪੁੱਟ, ਗ੍ਰਾਫਿੰਗ, ਅਭਿਆਸ ਵਰਕਸ਼ੀਟ | ਪੂਰਵ-ਅਲਜਬਰਾ, ਅਲਜਬਰਾ, ਤਿਕੋਣਮਿਤੀ, ਕੈਲਕੁਲਸ, ਅੰਕੜਾ | ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ; ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ। | ਮੁਫ਼ਤ | ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਸੰਦ, ਜਿਸਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ। |
ਅੱਗੇ ਅਸੀਂ ਧਾਰਨਾਤਮਕ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲਸ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ:
ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਐਕਸਪਲੋਰਰ: ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਤਮਕ ਸਮਝ
ਇਹ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੋਰ ਟੂਲਸ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਹ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਧਾਰਨਾਤਮਕ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ।
- Desmos: ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ ਦਰਜੇ ਦੇ ਔਨਲਾਈਨ ਗ੍ਰਾਫਿੰਗ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, Desmos ਖੋਜ-ਅਧਾਰਤ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਸਭ ਤੋਂ વખਾਣਨਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਸਲਾਈਡਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਇਸਦੇ ਗ੍ਰਾਫ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਸਮਝ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ