AI యొక్క అంతర్లీన తర్కాన్ని విశ్లేషించడం

మేధస్సును విశ్లేషించడం: AI యొక్క అంతర్లీన తర్కంపై లోతైన పరిశీలన

కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రాథమిక సూత్రాలను వెలికితీయడం

భాగం 1: మేధస్సుపై తార్కిక చర్చ: తాత్విక మరియు చారిత్రక దృక్పథాలు

కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క "అంతర్లీన తర్కం" అనేది ఒకే ఒక, స్థిరమైన భావన కాదు. ఇది మేధస్సును ఎలా సృష్టించాలనే దాని గురించి దశాబ్దాల నాటి మేధో చర్చ నుండి ఉద్భవించింది. AIని అర్థం చేసుకోవడానికి, మొదట దాని మేధో మూలాల్లోకి లోతుగా వెళ్లాలి - రెండు ప్రధాన తాత్విక పాఠశాలల సంఘర్షణ మరియు కలయిక: సింబాలిజం మరియు కనెక్షనిజం. ఈ పాఠశాలలు మేధస్సు యొక్క విభిన్న వ్యతిరేక అభిప్రాయాలను సూచిస్తాయి మరియు వాటి హెచ్చుతగ్గుల అదృష్టాలు మొత్తం AI క్షేత్రం యొక్క చారిత్రక పథాన్ని మరియు భవిష్యత్తు దిశను రూపొందించాయి.

1.1 రెండు ఆలోచన ధోరణులు

కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క నిర్మాణ తర్కం రెండు ప్రధాన మార్గాల్లో ఆవిష్కరించబడుతుంది: టాప్-డౌన్ సింబాలిక్ మానిప్యులేషన్ మరియు బాటమ్-అప్ బయో-ఇన్‌స్పైర్డ్ లెర్నింగ్.

సింబాలిజం (ది "టాప్-డౌన్" లాజిక్)

సింబాలిజం, లాజిసిజం లేదా కంప్యూటర్ పాఠశాల అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది మేధస్సు యొక్క సారాంశం స్పష్టమైన, క్రమబద్ధమైన నియమాల ప్రకారం చిహ్నాలను మార్చడంలో ఉందని ప్రధాన నమ్మకంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇది "టాప్-డౌన్" విధానం, మానవ జ్ఞానం మరియు ఆలోచనలను సింబాలిక్ కార్యకలాపాలుగా సంగ్రహించవచ్చనే ప్రాంగణంతో. ఈ దృష్టిలో, మేధస్సు అనేది తార్కిక తార్కికం యొక్క ప్రక్రియగా చూడబడుతుంది మరియు మనస్సును నిర్మాణాత్మక డేటాపై నడుస్తున్న కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్‌తో పోల్చవచ్చు.

ఈ పాఠశాల యొక్క అత్యంత సాధారణ అభివ్యక్తి నిపుణుల వ్యవస్థలు. ఈ వ్యవస్థలు 1970లు మరియు 1980లలో వాటి స్వర్ణ యుగాన్ని ఆస్వాదించాయి, ఇది AI యొక్క మొదటి పెద్ద-స్థాయి వాణిజ్య విజయాన్ని సూచిస్తుంది. వైద్య నిర్ధారణ లేదా రసాయన విశ్లేషణ వంటి నిర్దిష్ట ఇరుకైన రంగాలలో మానవ నిపుణుల నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియలను అనుకరించడం వారి లక్ష్యం, పెద్ద సంఖ్యలో "ఒకవేళ-అయితే" నియమాలను కలిగి ఉన్న జ్ఞాన స్థావరం ద్వారా. నిపుణుల వ్యవస్థల విజయం సింబాలిజంను దాని శిఖరాగ్రానికి చేర్చింది, ఆ సమయంలో దీనిని AIకి దాదాపు పర్యాయపదంగా మార్చింది.

కనెక్షనిజం (ది "బాటమ్-అప్" లాజిక్)

సింబాలిజానికి విరుద్ధంగా, కనెక్షనిజం, బయోనిక్స్ పాఠశాల అని కూడా పిలుస్తారు, మేధస్సు అనేది ఒక ఉద్భవించే దృగ్విషయం అని వాదిస్తుంది. ఇది కేంద్ర నియంత్రిక లేదా ముందుగా నిర్ణయించిన నియమాలచే ఆధిపత్యం చెలాయించబడదు, బదులుగా పెద్ద సంఖ్యలో సాధారణ, అనుసంధానమైన ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ల (అంటే, కృత్రిమ న్యూరాన్లు) మధ్య సంక్లిష్ట పరస్పర చర్యల నుండి ఉత్పన్నమవుతుంది. ఈ "బాటమ్-అప్" తర్కం మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం ద్వారా ప్రేరణ పొందింది, మేధస్సు ప్రోగ్రామ్ చేయబడదని, బదులుగా డేటా నుండి నమూనాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా పొందినదని నమ్ముతుంది.

సమగ్రమైన స్థానిక పరస్పర చర్యల నుండి సంక్లిష్ట ప్రవర్తనలు తలెత్తుతాయని, ప్రపంచవ్యాప్త స్పష్టమైన నియమాల అవసరం లేకుండా కనెక్షనిజం యొక్క ప్రధాన నమ్మకం. దీని ప్రధాన సాంకేతిక స్వరూపం కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (ANNలు). ఈ నమూనాలు పెద్ద మొత్తంలో నమూనా డేటాపై శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా మరియు న్యూరాన్ల మధ్య "భారాలను" (అంటే, కనెక్షన్ బలాలు) నిరంతరం సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా ఇన్‌పుట్‌లు మరియు అవుట్‌పుట్‌ల మధ్య సంక్లిష్ట సంబంధాలను నేర్చుకుంటాయి.

1.2 చరిత్ర యొక్క లోలకం: పెరుగుదల, శీతాకాలం మరియు పునరుజ్జీవనం

AI అభివృద్ధి యొక్క చరిత్ర సరళమైన పురోగతి కాదు, బదులుగా సింబాలిజం మరియు కనెక్షనిజం మధ్య ముందుకు వెనుకకు ఊగుతున్న లోలకాన్ని పోలి ఉంటుంది. ఈ ప్రక్రియ ఒక సైద్ధాంతిక నమూనా యొక్క విజయం లేదా వైఫల్యం దాని ఆలోచనల లోతుపై మాత్రమే కాకుండా, ఆ సమయం యొక్క సాంకేతికత మరియు ఆర్థిక పరిస్థితుల పరిమితులపై కూడా ఆధారపడి ఉంటుందని లోతుగా వెల్లడిస్తుంది. AI యొక్క అంతర్లీన తర్కం శూన్యంలో అభివృద్ధి చెందదు మరియు దాని అభివృద్ధి పథం (1) ప్రధాన తాత్విక ఆలోచన, (2) అందుబాటులో ఉన్న గణన శక్తి మరియు (3) ఆర్థికంగా సాధ్యమయ్యే వాటి మధ్య సంక్లిష్ట పరస్పర చర్య యొక్క ప్రత్యక్ష ఫలితం.

ప్రారంభ ప్రయోజనాలు మరియు మొదటి AI వింటర్

AI ప్రారంభ రోజుల్లో, కనెక్షనిజం గొప్ప సామర్థ్యాన్ని కనబరిచింది. అయితే, 1969లో, సింబాలిజంలోని ప్రముఖ వ్యక్తి మార్విన్ మిన్స్కీ పెర్సెప్ట్రాన్స్ అనే పుస్తకాన్ని ప్రచురించారు, ఇది చరిత్రలో కీలక మలుపుగా మారింది. మిన్స్కీ ఆ సమయంలో ఉన్న సాధారణ సింగిల్-లేయర్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (అంటే, పెర్సెప్ట్రాన్స్) తార్కిక "ప్రత్యేకమైన లేదా" (XOR) సమస్య వంటి కొన్ని ప్రాథమిక సమస్యలను పరిష్కరించలేవని గణితశాస్త్రపరంగా ఖచ్చితంగా నిరూపించారు. ఆ సమయంలో కంప్యూటర్ల గణన శక్తి సాధారణంగా కొరతగా ఉండటంతో పాటు ఈ ఖచ్చితమైన విద్యా విమర్శ, కనెక్షనిస్ట్ పరిశోధనపై వినాశకరమైన దెబ్బతీసింది. పరిశోధన నిధులు తీవ్రంగా తగ్గించబడ్డాయి మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ పరిశోధన ఒక దశాబ్దానికి పైగా నిలిచిపోయింది, దీనిని మొదటి "AI శీతాకాలం"గా పిలుస్తారు. ఈ కాలంలో, సింబాలిజం యొక్క తర్కం సంపూర్ణ ఆధిపత్య స్థానాన్ని ఆక్రమించింది.

సింబాలిజం యొక్క స్వర్ణ యుగం మరియు రెండవ AI వింటర్

నిపుణుల వ్యవస్థలు 1980లలో అభివృద్ధి చెందాయి, సింబాలిజంను వాణిజ్య అనువర్తనాల శిఖరాగ్రానికి చేర్చింది. అయితే, దాని పరిమితులు క్రమంగా బహిర్గతం అయ్యాయి: నిపుణుల వ్యవస్థలను నిర్మించడం ఖరీదైనది, జ్ఞాన స్థావరాలను నిర్వహించడం కష్టం, అవి అస్పష్టమైన సమాచారాన్ని నిర్వహించలేకపోయాయి మరియు కొత్త జ్ఞానాన్ని స్వయంచాలకంగా నేర్చుకునే సామర్థ్యం వాటికి లేదు. అంతిమంగా, సింబాలిక్ AI ప్రోగ్రామ్‌లను (లిస్ప్ భాష వంటివి) అమలు చేయడానికి ప్రత్యేకంగా ఉపయోగించే "లిస్ప్ మెషీన్‌ల" వాణిజ్యపరమైన వైఫల్యం ఈ యుగం ముగింపును సూచిస్తుంది. బలమైన పనితీరు మరియు తక్కువ ధరలతో సాధారణ-ప్రయోజన కంప్యూటర్లు (IBM PC వంటివి) పెరగడం వల్ల ఈ ప్రత్యేక హార్డ్‌వేర్ పరికరాలు పోటీ పడలేకపోయాయి మరియు AI రంగం అప్పుడు రెండవ శీతాకాలంలోకి ప్రవేశించింది. సైద్ధాంతిక తర్కం అభివృద్ధి చెందాలంటే, దానికి బలమైన మరియు ఆర్థికపరమైన హార్డ్‌వేర్ పునాది మద్దతుగా ఉండాలని ఇది మరోసారి నిరూపిస్తుంది.

కనెక్షనిజం యొక్క పునరుజ్జీవనం

కనెక్షనిజం యొక్క పునరుజ్జీవనం యాదృచ్ఛికం కాదు, మూడు కీలక అంశాల ద్వారా నడపబడింది:

1. అల్గారిథమ్ పురోగతులు: "శీతాకాలం"లో, బ్యాక్‌ప్రోపగేషన్ అల్గారిథమ్‌లు మరియు లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ నెట్‌వర్క్‌లు (LSTMలు) వంటి మరింత సంక్లిష్ట నెట్‌వర్క్ నిర్మాణాల ఆవిష్కరణ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క సమర్థవంతమైన శిక్షణకు అల్గారిథమిక్ పునాదిని వేసింది.

2. డేటా వరద: ఇంటర్నెట్ యొక్క ప్రజాదరణ అపూర్వమైన మొత్తంలో డేటాను తీసుకువచ్చింది. ఈ డేటా శిక్షణ కోసం పెద్ద సంఖ్యలో నమూనాలు అవసరమయ్యే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు తగినంత "పోషణ"ను అందించింది.

3. గణన శక్తి విప్లవం: వీడియో గేమ్‌ల కోసం మొదట రూపొందించబడిన గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసర్లు (GPUలు), భారీ సమాంతర గణన ఆర్కిటెక్చర్‌ను కలిగి ఉన్నాయి, ఇది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలోని ప్రధాన మ్యాట్రిక్స్ కార్యకలాపాలకు ఖచ్చితంగా సరిపోతుందని కనుగొనబడింది. GPUల ఆవిర్భావం కనెక్షనిజానికి దశాబ్దాలుగా ఎదురవుతున్న గణన శక్తి అవరోధాన్ని ఛేదించింది, దాని సైద్ధాంతిక సామర్థ్యాన్ని నిజంగా వెలికితీయడానికి అనుమతించింది.

చివరగా, అల్గారిథమ్‌లు, డేటా మరియు గణన శక్తి యొక్క కలయిక డీప్ లెర్నింగ్ విప్లవాన్ని మండించింది, కనెక్షనిజం యొక్క తర్కాన్ని నేడు AI రంగంలో తిరుగులేని ప్రధాన స్రవంతిగా మార్చింది.

1.3 తాత్విక ప్రతిష్టంభన: అవగాహన vs. అనుకరణ

రెండు ప్రధాన పాఠశాలల మధ్య చారిత్రక వివాదం అంతిమంగా పరిష్కారం కాని లోతైన తాత్విక ప్రశ్నకు దారితీస్తుంది: తెలివైన ప్రవర్తనను ఖచ్చితంగా అనుకరించగల యంత్రానికి నిజంగా అర్థం చేసుకునే సామర్థ్యం ఉందా?

ట్యూరింగ్ పరీక్ష

అలాన్ ట్యూరింగ్ యొక్క "ట్యూరింగ్ పరీక్ష" మేధస్సుకు కార్యాచరణ, ప్రవర్తనా నిర్వచనాన్ని అందిస్తుంది. ఈ పరీక్షలో యంత్రం మానవునితో సంభాషించగలదా, మరియు అది యంత్రమా లేదా వ్యక్తియా అని మానవుడు చెప్పలేకపోతే; అప్పుడు యంత్రాన్ని తెలివైనదిగా పరిగణించవచ్చు. ట్యూరింగ్ పరీక్ష "మేధస్సు అంటే ఏమిటి" అనే ముఖ్యమైన ప్రశ్నకు దూరంగా ఉంటుంది మరియు "మేధస్సు ఏ ప్రవర్తనను ప్రదర్శించాలి" అనే దానిపై దృష్టి సారిస్తుంది.

ది "చైనీస్ రూమ్" థాట్ ఎక్స్‌పెరిమెంట్

తాత్వికుడు జాన్ సీర్లే 1980లో ప్రసిద్ధ "చైనీస్ రూమ్" థాట్ ఎక్స్‌పెరిమెంట్‌ను ప్రతిపాదించారు, సింబాలిజం మరియు ట్యూరింగ్ పరీక్షపై తీవ్ర దాడిని ప్రారంభించారు. ప్రయోగం ఈ క్రింది విధంగా భావించబడింది: చైనీస్ భాష అర్థం కాని వ్యక్తి గదిలో బంధించబడతాడు మరియు గదిలో వివరణాత్మక చైనీస్ ప్రాసెసింగ్ నియమాల మాన్యువల్ (ప్రోగ్రామ్‌కు సమానం) ఉంటుంది. అతను ఒక కిటికీ ద్వారా చైనీస్ అక్షరాలు వ్రాసిన నోట్‌లను (ఇన్‌పుట్) అందుకుంటాడు, ఆపై సంబంధిత అక్షరాలను కనుగొని, కలపడానికి నియమాల మాన్యువల్‌లోని సూచనలను ఖచ్చితంగా పాటిస్తాడు, ఆపై ఫలితాలను కిటికీ నుండి బయటకు పంపుతాడు (అవుట్‌పుట్). గది వెలుపల ఉన్న వ్యక్తులకు, గది యొక్క ప్రతిస్పందన స్థానిక చైనీస్ భాష మాట్లాడే వ్యక్తి ప్రతిస్పందనకు భిన్నంగా ఉండదు, కాబట్టి ఇది ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధిస్తుంది.

అయితే, గదిలోని వ్యక్తికి ప్రారంభం నుండి చివరి వరకు ఏ చైనీస్ అక్షరాల అర్థం (సిమాంటిక్స్) ఎప్పుడూ అర్థం కాలేదని సీర్లే ఎత్తి చూపారు మరియు అతను చేసింది స్వచ్ఛమైన సింబాలిక్ మానిప్యులేషన్ (సింటాక్స్) మాత్రమే. సీర్లే కేవలం చిహ్నాలను మార్చడం అనేది ఎంత సంక్లిష్టంగా ఉన్నా, నిజమైన "అవగాహన"ను ఎప్పటికీ ఉత్పత్తి చేయలేదని నిర్ధారించారు. ఈ వాదన "బలమైన AI" వీక్షణను (అంటే, సరిగ్గా ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన కంప్యూటర్‌కు మనస్సు ఉంటుందనే నమ్మకం) శక్తివంతంగా సవాలు చేస్తుంది.

నేడు, పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) సూచించే ఆధునిక AI ఒక కోణంలో "చైనీస్ రూమ్" యొక్క సూపర్-అప్‌గ్రేడ్ వెర్షన్‌గా చూడవచ్చు. అవి పెద్ద మొత్తంలో వచన డేటాలోని నమూనాలను గణాంకపరంగా సరిపోల్చడం ద్వారా తెలివైన సమాధానాలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. వారు నిజంగా భాషను "అర్థం చేసుకుంటారా" లేదా కేవలం సంక్లిష్టమైన "స్టోకాస్టిక్ చిలుకలా" అనే దానిపై ఉన్న చర్చ ఆధునిక కాలంలో ట్యూరింగ్ vs. సీర్లే చర్చ యొక్క కొనసాగింపు.

చాలా కాలంగా, సింబాలిజం మరియు కనెక్షనిజం పరస్పరం ప్రత్యేకమైన నమూనాలుగా పరిగణించబడ్డాయి. అయితే, చరిత్ర యొక్క "యుద్ధం" ఒక సంశ్లేషణ రూపంలో ముగింపుకు వస్తోంది. భవిష్యత్తు యొక్క అంతర్లీన తర్కం ఏదో ఒకటి ఎంపిక కాదు, రెండింటి కలయిక. ఈ ధోరణి న్యూరో-సింబాలిక్ AI పెరుగుదలలో ప్రతిబింబిస్తుంది. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క శక్తివంతమైన నమూనా గుర్తింపు సామర్థ్యాలను సింబాలిక్ సిస్టమ్‌ల యొక్క కఠినమైన తార్కిక తార్కిక సామర్థ్యాలతో కలపడం ఈ క్షేత్రం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, తద్వారా నేర్చుకోగల మరియు తార్కికించగల మరింత శక్తివంతమైన వ్యవస్థలను నిర్మించడం దీని లక్ష్యం. ఉదాహరణకు, ఆధునిక AI ఏజెంట్లు తమ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి బాహ్య సింబాలిక్ సాధనాలను (కాలిక్యులేటర్‌లు, డేటాబేస్ ప్రశ్నలు వంటివి) ఉపయోగించగలవు, ఇది న్యూరల్ నమూనాలు మరియు సింబాలిక్ సాధనాల యొక్క ఆచరణాత్మక కలయిక.

అదనంగా, ఆధునిక పెద్ద భాషా నమూనాలలో “మిక్స్‌చర్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పర్ట్స్ (MoE)“ ఆర్కిటెక్చర్ కూడా సింబాలిజం యొక్క నిపుణుల వ్యవస్థలను కాన్సెప్ట్‌లో ప్రతిధ్వనిస్తుంది. MoE నమూనాలో బహుళ ప్రత్యేక "నిపుణుడు" ఉప-నెట్‌వర్క్‌లు మరియు ప్రతి ఇన్‌పుట్‌ను నిర్వహించడానికి అత్యంత అనుకూలమైన నిపుణుడిని ఎన్నుకునే బాధ్యత కలిగిన "గేటింగ్" నెట్‌వర్క్ ఉంటాయి. ఇది ఫంక్షనల్‌గా నియమాల ప్రకారం నిర్దిష్ట ఫంక్షనల్ మాడ్యూల్‌లను పిలిచే సింబాలిక్ సిస్టమ్‌ను పోలి ఉంటుంది, అయితే దీని అమలు పూర్తిగా కనెక్షనిస్ట్ - ఎండ్-టు-ఎండ్ లెర్నింగ్ మరియు డిఫరెన్షియల్ ఆప్టిమైజేషన్ ద్వారా. AI యొక్క అంతర్లీన తర్కం వ్యతిరేకత నుండి పరిపూరకరమైన వైపుకు మారుతోందని, కలయిక ద్వారా అపూర్వమైన శక్తివంతమైన సామర్థ్యాలను సృష్టిస్తుందని ఇది చూపిస్తుంది.

పట్టిక 1: ప్రాథమిక AI నమూనాల పోలిక: సింబాలిజం vs. కనెక్షనిజం

భాగం 2: ఆధునిక AI యొక్క సార్వత్రిక భాష: ప్రధాన గణిత సూత్రాలు

ఆధునిక AI యొక్క రహస్యాన్ని వెలికితీయడానికి దాని "అంతర్లీన తర్కం" మానవ సాధారణ జ్ఞానం లేదా తార్కికం కాదని, ఖచ్చితమైన మరియు సార్వత్రిక గణిత భాష అని గ్రహించడం అవసరం. ప్రత్యేకించి, కనెక్షనిజం-ఆధిపత్య AI తప్పనిసరిగా "డేటా, అల్గారిథమ్‌లు మరియు గణన శక్తి" ద్వారా నడపబడే అనువర్తిత గణితం. మేధస్సు ఉత్పత్తి, అభ్యాసం మరియు ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియలను మూడు గణిత స్థంభాల సమన్వయంగా విభజించవచ్చు: సంభావ్యత గణాంకాలు, లీనియర్ ఆల్జీబ్రా మరియు కాలిక్యులస్.

2.1 AI యొక్క గణిత స్వభావం

ప్రస్తుత కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రధాన పనిని సాధారణంగా ఇలా వర్ణించవచ్చు: అధిక-డైమెన్షనల్, సంక్లిష్ట సమస్య స్థలంలో దాదాపు సరైన పరిష్కారాన్ని కనుగొనడం. అన్ని అవకాశాలను పూర్తిగా ప్రయత్నించడం ద్వారా సమస్యలను పరిష్కరించే బదులు, ఇది తగినంత మంచి పరిష్కారాన్ని కనుగొనడానికి గణిత పద్ధతులను వర్తింపజేస్తుంది. గణితం AIకి అధికారిక మోడలింగ్ సాధనాలు మరియు శాస్త్రీయ వివరణ భాషలను అందిస్తుంది మరియు AI వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి మూలస్తంభం.

2.2 స్థంభం 1: సంభావ్యత మరియు గణాంకాలు - అనిశ్చితి యొక్క తర్కం

సంభావ్యత సిద్ధాంతం మరియు గణాంకాలు అనిశ్చిత వాతావరణంలో తార్కికించడానికి మరియు డేటా నుండి నమూనాలను సంగ్రహించడానికి AIకి ఒక సైద్ధాంతిక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తాయి. AI నమూనాలు తప్పనిసరిగా డేటా యొక్క అంతర్లీన పంపిణీని నేర్చుకునే సంభావ్య వ్యవస్థలు, తద్వారా అంచనాలు మరియు నిర్ణయాలు తీసుకుంటాయి.

అయితే, పెద్ద డేటా ఆవిర్భావం సాంప్రదాయ గణాంకాల పునాదులకు తీవ్రమైన సవాలును విసురుతోంది. పెద్ద సంఖ్యల నియమం మరియు కేంద్ర పరిమితి సిద్ధాంతం వంటి సాంప్రదాయ గణాంక సిద్ధాంతాలు ఎక్కువగా నమూనాలు "స్వతంత్రంగా మరియు ఒకే విధంగా పంపిణీ చేయబడ్డాయి" (i.i.d.) మరియు నమూనాల పరిమాణం n లక్షణాల సంఖ్య కంటే చాలా ఎక్కువ అనే ఊహలపై ఆధారపడి ఉంటాయి. p (అంటే, p ≪ n). కానీ పెద్ద డేటా యుగంలో, ఈ ఊహలు తరచుగా విచ్ఛిన్నమవుతాయి. ఉదాహరణకు, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ పనులలో, అధిక-రిజల్యూషన్ చిత్రంలో మిలియన్ల పిక్సెల్‌లు (లక్షణాలు p) ఉండవచ్చు, అయితే శిక్షణ డేటాసెట్‌లో పదివేల చిత్రాలు మాత్రమే ఉండవచ్చు (నమూనాలు n), ఇది p ≫ n అయినప్పుడు "డైమెన్షనాలిటీ యొక్క శాపం" సమస్యకు దారితీస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, సాంప్రదాయ గణాంక పద్ధతులను చెల్లుబాటు చేయకుండా చేసే "నకిలీ సహసంబంధాలను" ఉత్పత్తి చేయడం సులభం.

డీప్ లెర్నింగ్ పెరుగుదల కొంతవరకు ఈ సవాలుకు ప్రతిస్పందన. ఇది సాంప్రదాయ గణాంక ఊహలపై ఆధారపడకుండా అధిక-డైమెన్షనల్ డేటా నుండి సమర్థవంతమైన ఫీచర్ ప్రాతినిధ్యాలను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకోవడానికి ఒక పద్ధతిని అందిస్తుంది. అయినప్పటికీ, ఈ కొత్త డేటా నమూనాకు దృఢమైన గణాంక పునాదిని ఏర్పాటు చేయడం ఇప్పటికీ ప్రస్తుత AI పరిశోధనలో పరిష్కరించాల్సిన అవసరం ఉన్న ప్రధాన గణిత సమస్య.

2.3 స్థంభం 2: లీనియర్ ఆల్జీబ్రా - ప్రాతినిధ్యం యొక్క తర్కం

లీనియర్ ఆల్జీబ్రా AI ప్రపంచంలో "సార్వత్రిక భాష", ఇది డేటా మరియు నమూనాలను సూచించడానికి ప్రాథమిక సాధనాలను అందిస్తుంది. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో, అది ఇన్‌పుట్ (చిత్రం పిక్సెల్‌లు, వచన పద వెక్టార్‌లు వంటివి), నమూనా పారామితులు (బరువులు) లేదా తుది అవుట్‌పుట్ అయినా, అవన్నీ సంఖ్యా నిర్మాణం వలే వ్యక్తమవుతాయి: వెక్టార్‌లు, మ్యాట్రిక్స్‌లు లేదా అధిక-డైమెన్షనల్ టెన్సర్‌లు.

న్యూరాన్ అన్ని ఇన్‌పుట్‌లను వెయిటింగ్ చేయడం మరియు సమ్మింగ్ చేయడం వంటి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలోని ప్రధాన కార్యకలాపం తప్పనిసరిగా మ్యాట్రిక్స్‌లు మరియు వెక్టార్‌ల గుణకారం. GPUలు AI శిక్షణను బాగా వేగవంతం చేయడానికి కారణం వాటి హార్డ్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్ ఈ పెద్ద-స్థాయి సమాంతర లీనియర్ ఆల్జీబ్రా కార్యకలాపాలను సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి బాగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది.

2.4 స్థంభం 3: కాలిక్యులస్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ - అభ్యాస తర్కం

AI యొక్క అభ్యాస ప్రక్రియ తప్పనిసరిగా గణిత ఆప్టిమైజేషన్ సమస్య. నమూనా అంచనాలు మరియు నిజమైన సమాధానాల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించే నమూనా పారామితుల సమితిని (న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లోని బరువులు మరియు పక్షపాతాలు వంటివి) కనుగొనడం దీని లక్ష్యం. ఈ వ్యత్యాసం నష్టం విధి ద్వారా పరిమాణీకరించబడుతుంది.

గ్రేడియంట్ డిసెంట్: అభ్యాస యంత్రం

గ్రేడియంట్ డిసెంట్ ఈ లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి ప్రధాన అల్గారిథమ్ మరియు ఇది దాదాపు అన్ని ఆధునిక AI నమూనాల అభ్యాసాన్ని నడిపించే యంత్రం.

• ప్రధాన ఆలోచన: గ్రేడియంట్ డిసెంట్ అనేది నష్టం విధి యొక్క కనిష్ట బిందువును కనుగొనడానికి లక్ష్యంగా చేసుకునే ఒక పునరావృత ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్. ఈ ప్రక్రియను దట్టమైన పొగమంచులో పర్వతం దిగుతున్న వ్యక్తితో పోల్చవచ్చు. లోయ యొక్క కనిష్ట బిందువు ఎక్కడ ఉందో అతను చూడలేడు, కానీ అతని అడుగుల క్రింద నేల వాలును అతను గుర్తించగలడు. ప్రస్తుత స్థానంలో నిటారుగా ఉన్న దిగువ దిశలో చిన్న అడుగు వేయడం మరియు ఈ ప్రక్రియను పునరావృతం చేయడం చాలా హేతుబద్ధమైన వ్యూహం.

• నిర్దిష్ట ప్రక్రియ:

  1. ప్రారంభీకరణ: మొదట, నమూనా పారామితుల (బరువులు మరియు పక్షపాతాలు) యొక్క ప్రారంభ సమితిని యాదృచ్ఛికంగా సెట్ చేయండి.

  2. నష్టాన్ని లెక్కించండి: శిక్షణ డేటాపై నమూనా ద్వారా అంచనాలు చేయడానికి ప్రస్తుత పారామితులను ఉపయోగించండి మరియు అంచనాలు మరియు నిజమైన లేబుల్‌ల మధ్య మొత్తం లోపాన్ని (నష్టం) లెక్కించండి.

  3. గ్రేడియంట్‌ను లెక్కించండి: ప్రతి పారామితికి సంబంధించి నష్టం విధి యొక్క గ్రేడియంట్‌నను లెక్కించడానికి కాలిక్యులస్‌లోని పాక్షిక ఉత్పన్నాలను ఉపయోగించండి. గ్రేడియంట్ అనేది నష్టం విధి విలువలో వేగవంతమైన పెరుగుదల దిశలో సూచించే వెక్టార్.

  4. పారామితులను నవీకరించండి: ప్రతి పారామితిని దాని గ్రేడియంట్‌కు వ్యతిరేక దిశలో చిన్న అడుగు వేయండి. ఈ అడుగు యొక్క పరిమాణం అభ్యాసం రేటు అని పిలువబడే హైపర్‌పారామితి ద్వారా నియంత్రించబడుతుంది (సాధారణంగా η సూచిస్తుంది). నవీకరణ సూత్రం: పారామితి_{క్రొత్త} = పారామితి_{పాతది} − η × గ్రేడియంట్.

  5. పునరావృతం: 2 నుండి 4 దశలను వేలసార్లు నిరంతరం పునరావృతం చేయండి. ప్రతి పునరావృతం నమూనా పారామితులను చక్కగా ట్యూన్ చేస్తుంది, నష్టం విలువ క్రమంగా తగ్గుతుంది. నష్టం విలువ గణనీయంగా తగ్గనప్పుడు, అల్గారిథం స్థానిక లేదా ప్రపంచ కనిష్ట బిందువుకు "సమన్వయమైంది" మరియు అభ్యాస ప్రక్రియ ముగుస్తుంది.

• అల్గారిథమ్ వేరియంట్‌లు: ప్రతి పునరావృతంలో ఉపయోగించబడే డేటా పరిమాణాన్ని బట్టి, బ్యాచ్ GD, స్టోకాస్టిక్ GD (SGD) మరియు మినీ-బ్యాచ్ GD వంటి గ్రేడియంట్ డిసెంట్ యొక్క అనేక వేరియంట్‌లు ఉన్నాయి, ఇవి గణన సామర్థ్యం మరియు సమన్వయ స్థిరత్వం మధ్య విభిన్న ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను అందిస్తాయి.

గణితం అన్ని ఆధునిక AI నమూనాలను అనుసంధానించే ఏకీకృత భాష. అది సాధారణ లీనియర్ రిగ్రెషన్ అయినా, సంక్లిష్ట మద్దతు వెక్టర్ యంత్రాలు అయినా లేదా భారీ లోతైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అయినా, వాటి అభ్యాసం యొక్క అంతర్లీన తర్కం సాధారణం: నమూనాని నిర్వచించండి, నష్టం విధిని నిర్వచించండి, ఆపై నష్టం విధిని తగ్గించే పారామితులను కనుగొనడానికి ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్‌ను (గ్రేడియంట్ డిసెంట్ వంటివి) ఉపయోగించండి. " నష్టం తగ్గింపు" ఆధారంగా ఈ గణిత ఫ్రేమ్‌వర్క్ యంత్రాలు డేటా నుండి ఎలా నేర్చుకుంటాయనే దాని నిజమైన ప్రధాన తర్కం.

AI యొక్క గణిత తర్కం ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క సాంప్రదాయ తర్కం కంటే ప్రాథమిక మార్పును కూడా సూచిస్తుంది. సాంప్రదాయ ప్రోగ్రామింగ్ నిర్ధారితమైనది మరియు ఖచ్చితమైనది. మరోవైపు AI అనేది సంభావ్యమైనది మరియు ఉజ్జాయింపు. పరిశోధన చూపిన విధంగా, AI యొక్క లక్ష్యం సాధారణంగా నిరూపించదగిన పరిపూర్ణ పరిష్కారాన్ని కనుగొనడం కాదు (సంక్లిష్ట వాస్తవ-ప్రపంచ సమస్యలకు ఇది తరచుగా అసాధ్యం), కానీ "తగినంత మంచి" అని ఉజ్జాయింపు పరిష్కారాన్ని కనుగొనడం. AI యొక్క "బ్లాక్ బాక్స్" లక్షణం ఈ మార్పు యొక్క ప్రత్యక్ష పరిణామం. దాని నష్టం లేదా ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడం ద్వారా అది ప్రభావవంతంగా ఉందో లేదో మనం కొలవవచ్చు, అయితే సాంప్రదాయ అల్గారిథమ్‌లతో చేసినట్లుగా అది ఎలా పనిచేస్తుందో దశల వారీ స్పష్టమైన తర్కంతో వివరించడం కష్టం. మిలియన్ల కొద్దీ ఆప్టిమైజ్ చేసిన సంఖ్యా పారామితుల ద్వారా ఎన్‌కోడ్ చేయబడిన అధిక-డైమెన్షనల్ సంక్లిష్ట ఫంక్షన్ అనేది AI యొక్క "పరిష్కారం" మానవుడు చదవగలిగే నియమాల సమితి కాదు కాబట్టి ఇది జరుగుతుంది. దాని అంతర్గత "తర్కం" అనేది అర్ధ నియమాలకు బదులుగా నష్టం విధి ద్వారా ఏర్పడిన బహుళ డైమెన్షనల్ స్థలం యొక్క జ్యామితీయ స్వరూపంలో పొందుపరచబడింది.

భాగం 3: అభ్యాస పద్ధతులు - AI జ్ఞానాన్ని ఎలా పొందుతుంది

ప్రధాన గణిత సూత్రాలపై ఆధారపడి, AI మూడు ప్రాథమిక అభ్యాస వ్యూహాలను లేదా "అభ్యాస నమూనాలను" అభివృద్ధి చేసింది. ఈ నమూనాలు శిక్షణ సమయంలో AI సిస్టమ్‌కు అందుబాటులో ఉన్న డేటా మరియు అభిప్రాయ సంకేతాల రకాల ఆధారంగా వర్గీకరించబడతాయి, అవి: పర్యవేక్షిత అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరియు రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ అభ్యాసం.

3.1 పర్యవేక్షిత అభ్యాసం: ఒక గురువుతో నేర్చుకోవడం

పర్యవేక్షిత అభ్యాసం అనేది అత్యంత విస్తృతంగా ఉపయోగించే యంత్ర అభ్యాస నమూనా.

• ప్రధాన తర్కం: నమూనా లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్ నుండి నేర్చుకుంటుంది. ఈ డేటాసెట్‌లో, ప్రతి ఇన్‌పుట్ నమూనాను సరైన అవుట్‌పుట్ సమాధానంతో స్పష్టంగా జత చేస్తారు. ఈ ప్రక్రియ ప్రామాణిక సమాధానాలతో కూడిన వ్యాయామాల సృష్టితో పరీక్షకు సిద్ధమవుతున్న విద్యార్థిలా ఉంది.

• అభ్యాస ప్రక్రియ: నమూనా ఇన్‌పుట్ నమూనా కోసం అంచనా వేస్తుంది, ఆపై అంచనాను నిజమైన లేబుల్‌తో పోల్చి, లోపాన్ని (నష్టం) లెక్కిస్తుంది. అప్పుడు, గ్రేడియంట్ డిసెంట్ వంటి ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్‌లను ఈ లోపాన్ని తగ్గించడానికి నమూనా యొక్క అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు.

• ప్రధాన పనులు మరియు అల్గారిథమ్‌లు:

  • వర్గీకరణ: వివిక్త వర్గం లేబుల్‌ను అంచనా వేయండి. ఉదాహరణకు, ఇమెయిల్ "స్పామ్" లేదా "స్పామ్ కాదు" అని తీర్పు చెప్పడం లేదా చిత్రంలోని జంతువు "పిల్లి" లేదా "కుక్క" అని గుర్తించడం. లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, డెసిషన్ ట్రీ మరియు సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్స్ (SVM) వంటి సాధారణ అల్గారిథమ్‌లు ఉన్నాయి.

  • రిగ్రెషన్: నిరంతర సంఖ్యా విలువను అంచనా వేయండి. ఉదాహరణకు, ఇంటి ధరను లేదా రేపటి ఉష్ణోగ్రతను అంచనా వేయడం. లీనియర్ రిగ్రెషన్ మరియు రాండమ్ ఫారెస్ట్‌లు వంటి సాధారణ అల్గారిథమ్‌లు ఉన్నాయి.