ایم آئی ٹی کی نئی الورجیتھم ان سے پہلے ہی انسانی مداخلت کا اعلان کر سکتے ہیں

دوسرے لوگوں کو پڑھنے میں ہماری ناکامی نے بعض مہاکاویوں کو اعلی پانچ ناکام اور بوسہ سے محروم کردیا. زندگی بھر کے تجربے کے بعد بھی، انسانی بات چیت کی پیشن گوئی کرنا مشکل ہے. لیکن ایم آئی ٹی کے کمپیوٹر سائنس اور مصنوعی انٹیلی جنس لیبارٹری کے محققین سوچتے ہیں کہ وہ مدد کرسکتے ہیں: ایک نئی گہری سیکھنے والی الگورتھم کے ساتھ کہ یہ پیش گوئی کرسکتے ہیں کہ جب دو لوگ گلے لگائیں گے، بوسہ لے جائیں گے، ہاتھ ہٹائیں یا پانچ سے زیادہ ہو جائیں گے، تو وہ مستقبل میں ایک بڑا قدم اٹھایا ہے. ان کے عجیب لمحات سے بھروسہ ہوا.

وہ ان کی نئی الگورتھم کی تربیت کر رہے ہیں جو 600 گھنٹے YouTube یو ٹیوب ویڈیوز اور ٹی وی کے شوز پر تربیت یافتہ ہیں دفتر, سکروب, بگ بنگ تھیوری ، اور ناراض گھریلو خاتون - کم از کم آبی روبوٹ کے پروگرام میں استعمال کیا جا سکتا ہے اور Google گلاس سٹائل ہیڈسیٹ کو تیار کرنے کے لۓ ہمارے لئے اقدامات کرنے سے پہلے ہمیں یاد کرنے کا موقع ملے گا. مستقبل میں وہ تصور کر رہے ہیں، آپ دوبارہ اپنے شریک کارکن کے ساتھ پانچ مرتبہ ہوا کرنے کا موقع نہیں دیں گے.

ہم روبوٹ کو سمجھتے ہیں اسی طرح میں سماجی طور پر سیکھتے ہیں جو ہم کرتے ہیں وہ الگورتھم کی کامیابی کی کلید تھی. CSAIL پی ایچ ڈی کا کہنا ہے کہ "انسانوں کو خود بخود تجربے کے ذریعہ اعمال کی پیشکش کرنے کے بارے میں جانتا ہے، جس نے ہمیں اسی طرح عام احساس کے ساتھ کمپیوٹر سے نمٹنے کی کوشش میں دلچسپی دی ہے. طالب علم کارل وانڈک، کمپیوٹر ویژن اور پیٹرن شناختیشن کے بارے میں بین الاقوامی کانفرنس میں اس ہفتے سے متعلق متعلقہ کاغذ پر پہلا مصنف پیش کیا گیا. "ہم یہ چاہتے ہیں کہ وہ صرف ویڈیو کے بڑے پیمانے پر دیکھنے کے لۓ، کمپیوٹرز کو اپنے ماحول کے بارے میں متوقع طور پر پیش رفت کرنے کے لئے کافی معلومات حاصل کرسکیں."

وینڈکک اور ان کی ٹیم نے اس معاملے میں بہت زیادہ اعداد و شمار، جم اور پام کے اعلی پانچ گھنٹے، اور مائیک اور سوسن کے سرپرست بوسے کے اپنے تجزیے کے بارے میں الگورتھم کے ایک سے زیادہ "نیند نیٹ ورک" کو سکھایا. فکری ہتھیار، اٹھائے ہوئے ہاتھ، یا طویل عرصے سے طے شدہ اکاؤنٹ جیسے عوامل میں لے کر، نیورل نیٹ ورک میں سے ہر ایک اندازہ لگایا کہ اگلے دوسرا میں کیا ہوا تھا، اور نیٹ ورکوں کی عام اتفاق رائے میں حتمی "پیشن گوئی" کے طور پر لیا گیا تھا. مطالعہ

الگورتھم نے صحیح وقت 43 فیصد سے زیادہ حاصل کیا. اگرچہ یہ اس بات کی ضمانت کرنے کے لئے کافی زیادہ نہیں لگتا کہ ہمارے دن کے دن کی بات چیت کسی بھی کم عجیب ہو گی، یہ موجودہ الگورتھم پر بڑا بہتری ہے، جو صرف 36 فیصد ہے.

اس کے علاوہ، انسان صرف وقت کی 71 فیصد اعمال کی پیشکش کرسکتے ہیں. ہم سب کی مدد کی ضرورت ہے جو ہم حاصل کرسکتے ہیں.

مطالعہ کے دوسرے حصے میں، الگورتھم نے اس تعلیم کی تعلیم دی تھی کہ گھریلو sitcom سٹیموں جیسے remotes، آمدورفت، اور ردی کی ٹوکریوں کی طرح - پانچ سیکنڈ بعد میں اس منظر میں نظر آئیں گے. مثال کے طور پر، اگر مائکروویو دروازہ کھولا جاتا ہے، تو اس کا نسبتا زیادہ امکان ہوتا ہے کہ اگلے دن ایک گندگی دکھائے جائیں.

ان کی الگورتھم گوگل گلاس کے لئے ابھی تک کافی نہیں ہے، لیکن شریک مصنف انتونیو Torralba کے ساتھ، پی ایچ ڈی. گوگل فیکلٹی ریسرچ ایوارڈ اور وینڈکک کی جانب سے فنڈ گوگل پی ایچ ڈی کے ساتھ کام کر رہا ہے. رفاقت - ہم یہ کہہ سکتے ہیں کہ یہ وہاں ہو جاتا ہے. الگورتھم کے مستقبل کے ورژن، پیش گوئی کرتے ہیں، انسان کے ساتھ بات چیت کرنے کے لئے روبوٹ کے پروگرام میں استعمال کیا جا سکتا ہے یا اس سے بھی جب کسی شخص کو زخمی ہوجاتا ہے یا رجسٹر کرنے کے لئے سیکورٹی کیمروں کو سکھایا جا سکتا ہے.

"ایک ویڈیو ایسی نہیں ہے جیسے 'اپنے اپنے ساہسک کا انتخاب کریں' کتاب جہاں آپ تمام ممکنہ راستے دیکھ سکتے ہیں،" واندک کہتے ہیں. مستقبل مستقبل میں مبہم ہے، لہذا خود کو ایک ایسا نظام تیار کرنے کے لئے چیلنج کرنا دلچسپی رکھتا ہے جو ان نمائندوں کو تمام امکانات کا اندازہ کرنے کے لۓ استعمال کرتا ہے."