Artificial Intelligence MCQ Quiz in मल्याळम - Objective Question with Answer for Artificial Intelligence - സൗജന്യ PDF ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക

ശരിയായ ഉത്തരം , നാരോ എഐയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, മനുഷ്യന് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഏതൊരു ബൗദ്ധിക ജോലിയും AGI ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും എന്നതാണ്.

Key Points 

• മനുഷ്യന്റെ വൈജ്ഞാനിക കഴിവുകൾക്ക് സമാനമായി, വിവിധ ജോലികളിൽ അറിവ് മനസ്സിലാക്കാനും പഠിക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനുമുള്ള കഴിവുള്ള ഒരു തരം AI-യെയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ജനറൽ ഇന്റലിജൻസ് (AGI) എന്ന് പറയുന്നത്.
• പരിമിതമായ  AI അല്ലെങ്കിൽ ദുർബലമായ AI എന്നറിയപ്പെടുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾക്കായി സാധാരണയായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന നിലവിലെ AI സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, AGI മനുഷ്യന് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഏതൊരു ബൗദ്ധിക ജോലിയും നിർവഹിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
• AGI പ്രത്യേക മേഖലകളിൽ മാത്രമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കില്ല, പുതിയതും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് അതിന്റെ പഠനത്തെ സാമാന്യവൽക്കരിക്കാനുള്ള കഴിവ് ഉണ്ടായിരിക്കും.

Additional Information

• പരിമിതമായ AI: 
  • ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, ഭാഷാ വിവർത്തനം അല്ലെങ്കിൽ ചെസ്സ് കളിക്കൽ പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾ ചെയ്യുന്നതിനാണ് നിലവിലുള്ള AI സിസ്റ്റങ്ങൾ സാധാരണയായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
  • ഈ സംവിധാനങ്ങൾ അവയുടെ പരിമിതമായ  മേഖലകളിൽ മികവ് പുലർത്തുന്നു, പക്ഷേ വ്യത്യസ്തവും ബന്ധമില്ലാത്തതുമായ ജോലികളിലേക്ക് അവയുടെ അറിവ് സാമാന്യവൽക്കരിക്കാനുള്ള കഴിവില്ല.
• പ്രതീകാത്മക യുക്തി vs. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം:
  • പ്രതീകാത്മക യുക്തിയിൽ ചിഹ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു, അതേസമയം ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു.
  • വിശാലമായ കഴിവുകൾ കൈവരിക്കുന്നതിനായി AGI രണ്ട് സമീപനങ്ങളുടെയും സംയോജനം സംയോജിപ്പിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.
• മനുഷ്യ ഇടപെടൽ:
  • നിലവിലെ AI സംവിധാനങ്ങൾക്ക് പരിശീലനം, ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്, മേൽനോട്ടം എന്നിവയ്ക്കായി പലപ്പോഴും മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടൽ ആവശ്യമാണ്.
  • സ്വയം പഠിച്ചും പുതിയ ജോലികളുമായി പൊരുത്തപ്പെട്ടും മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലിന്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് AGI ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.

സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നപരിഹാരത്തിനായി കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വേഗത ക്രമാതീതമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ എന്നതാണ് ശരിയായ ഉത്തരം.

Key Points 

• ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് നേടാനാകാത്ത വേഗതയിൽ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ തത്വങ്ങൾ ക്വാണ്ടം AI ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു.
• ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ക്യൂബിറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, സൂപ്പർപോസിഷനും എൻടാൻഗിൾമെന്റും കാരണം ഇവയ്ക്ക് ഒരേസമയം വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയെ പ്രതിനിധീകരിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയും.
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, സിമുലേഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് തുടങ്ങിയ പ്രശ്‌നങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ പരിഹാരം ഈ സമാന്തരത്വം അനുവദിക്കുന്നു.
• തൽഫലമായി, ക്വാണ്ടം AI-ക്ക് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും പരമ്പരാഗത AI സിസ്റ്റങ്ങളേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താനും കഴിയും.

Additional Information

• ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്: 
  • വിവരങ്ങൾ ക്രമാനുഗതമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ബൈനറി ബിറ്റുകളെ (0 അല്ലെങ്കിൽ 1) ആശ്രയിക്കുന്നു.
  • ശക്തമാണെങ്കിലും, വൻതോതിലുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ ആവശ്യമുള്ള ചിലതരം പ്രശ്‌നങ്ങളുമായി ഇത് പൊരുതുന്നു.
• ക്വാണ്ടം സൂപ്പർപോസിഷൻ:
  • ക്വിറ്റുകൾ ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം അവസ്ഥകളിൽ നിലനിൽക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, അതുവഴി സമാന്തര കണക്കുകൂട്ടൽ സാധ്യമാക്കുന്നു.
• ക്വാണ്ടം എൻടാംഗിൾമെന്റ്:
  • പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ക്വിറ്റുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
• AI-യിലെ ആഘാതം:
  • ക്വാണ്ടം AI-ക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും വലിയ തോതിലുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ അനുകൂലതമമാക്കാനും  സങ്കീർണ്ണമായ സിമുലേഷനുകൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി പരിഹരിക്കാനും കഴിയും.

ശരിയായ ഉത്തരം ഓപ്ഷൻ 4 ആണ്.

Key Points 

• പൈത്തൺ: മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ്, ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ലാളിത്യവും ശക്തമായ ലൈബ്രറികളും (ഉദാഹരണത്തിന്, ടെൻസർഫ്ലോ, പൈടോർച്ച്, സ്കൈകിറ്റ്-ലേൺ) കാരണം AI-യിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• പ്രോലോഗ്: പ്രതീകാത്മക യുക്തിയും നിയമാധിഷ്ഠിത അനുമാനവും ആവശ്യമുള്ള ജോലികൾക്കായി AI ഗവേഷണത്തിൽ ചരിത്രപരമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ലോജിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ, ഇത് വിദഗ്ദ്ധ സംവിധാനങ്ങളിലും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലും വിലപ്പെട്ടതാക്കുന്നു.
• LISP: ആദ്യകാല AI ഭാഷകളിൽ ഒന്ന്, പ്രതീകാത്മക കമ്പ്യൂട്ടേഷനിലും ഡൈനാമിക് ടൈപ്പിംഗിലും ശക്തമായ കഴിവുകൾക്ക് പേരുകേട്ടതാണ്, ഇത് ആദ്യകാല AI വികസനങ്ങൾക്ക് ഗണ്യമായ സംഭാവന നൽകി.
• പൈത്തൺ, പ്രോലോഗ്, ലിസ്പ് എന്നിവയെല്ലാം AI യുടെ വിവിധ മേഖലകളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, ശരിയായ ഉത്തരം ഓപ്ഷൻ 4 ആണ്.

വിശദീകരണം:

കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ

നിർവചനം: മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലുകളാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (ANN-കൾ). പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും, ഡാറ്റ തരംതിരിക്കാനും, ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട്, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന, ഔട്ട്‌പുട്ട് പാളികളായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധിതമായ നോഡുകൾ (ന്യൂറോണുകൾ) ANN-കളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ന്യൂറോണുകൾ തമ്മിലുള്ള ഓരോ കണക്ഷനും നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി പരിശീലന സമയത്ത് ക്രമീകരിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു അനുബന്ധ ഭാരം ഉണ്ട്.

പ്രവർത്തന തത്വം: പ്രവചിച്ചതും യഥാർത്ഥവുമായ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ തമ്മിലുള്ള പിശകിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ന്യൂറോണുകൾ തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകളുടെ ഭാരം ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് ANN-കൾ പഠിക്കുന്നു. പരിശീലനം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഈ പ്രക്രിയയിൽ, നെറ്റ്‌വർക്കിന് ലേബൽ ചെയ്‌ത ഡാറ്റയുടെ ഒരു വലിയ സെറ്റ് നൽകുകയും പിശക് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ബാക്ക്‌പ്രൊപ്പഗേഷൻ പോലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പരിശീലന സമയത്ത്, നെറ്റ്‌വർക്ക് ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും തിരിച്ചറിയാൻ പഠിക്കുന്നു, ഇത് പുതിയതും കാണാത്തതുമായ ഡാറ്റയിൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങളോ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളോ നടത്താൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

പ്രയോഗങ്ങൾ:

• സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ: സംഭാഷണ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും തിരിച്ചറിഞ്ഞ് സംഭാഷണ ഭാഷയെ വാചകമാക്കി മാറ്റാൻ ANN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉച്ചാരണങ്ങൾ, ഉച്ചാരണങ്ങൾ, പശ്ചാത്തല ശബ്‌ദം എന്നിവയിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവയ്ക്ക് കഴിയും, ഇത് വോയ്‌സ്-ആക്ടിവേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ സേവനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ അവയെ അത്യാവശ്യമാക്കുന്നു.
• കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ: വ്യക്തിഗത പ്രതീകങ്ങളുടെ ആകൃതികളും ഘടനകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ കൈയെഴുത്ത് വാചകം തിരിച്ചറിയാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ANN-കളെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൈയെഴുത്ത് പ്രമാണങ്ങൾ ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും, ഫോമുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും, ടച്ച്‌സ്‌ക്രീനുകളിൽ വാചക ഇൻപുട്ട് പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പ്രയോജനങ്ങൾ:

• കൂടുതൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യത പഠിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനുമുള്ള കഴിവ്.
• സങ്കീർണ്ണമായ മാതൃകകളും  രേഖീയമല്ലാത്ത ബന്ധങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള.
• ഇമേജ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളമുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രയോഗങ്ങൾ.

പോരായ്മകൾ:

• പരിശീലനത്തിനായി വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങളും ആവശ്യമാണ്.
• പരിശീലനം സമയമെടുക്കുന്നതും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽപരമായി ചെലവേറിയതുമായിരിക്കും.
• ശരിയായി ക്രമീകരിച്ചില്ലെങ്കിൽ അമിതമായി ഫിറ്റിംഗ് ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്.

ശരിയായ ഓപ്ഷൻ വിശകലനം:

ശരിയായ ഓപ്ഷൻ ഇതാണ്:

ഓപ്ഷൻ 4: പ്രസ്താവന 1 ഉം പ്രസ്താവന 2 ഉം ശരിയാണ്.

സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഈ ഓപ്ഷൻ ശരിയായി തിരിച്ചറിയുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും ഡാറ്റയിലെ മാതൃകകൾ തിരിച്ചറിയാനുമുള്ള നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ കഴിവിനെ ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ഈ രംഗങ്ങളിൽ ANN-കളെ വളരെ ഫലപ്രദമാക്കുന്നു.

Additional Information 

വിശകലനം കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ, മറ്റ് ഓപ്ഷനുകൾ നമുക്ക് വിലയിരുത്താം:

ഓപ്ഷൻ 1: പ്രസ്താവന 1 ശരിയും പ്രസ്താവന 2 തെറ്റുമാണ്.

രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയക്ഷര പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ തീർച്ചയായും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഓപ്ഷൻ 2: പ്രസ്താവന 1 ഉം പ്രസ്താവന 2 ഉം തെറ്റാണ്.

രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈകൊണ്ട് എഴുതിയ പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ANN-കൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഓപ്ഷൻ 3: പ്രസ്താവന 2 ശരിയും പ്രസ്താവന 1 തെറ്റുമാണ്.

രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയക്ഷര പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

തീരുമാനം:

വിവിധ മേഖലകളിലെ അവയുടെ പ്രയോഗങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ വൈവിധ്യവും കഴിവുകളും മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും സങ്കീർണ്ണമായ മാതൃകകൾ  തിരിച്ചറിയാനുമുള്ള ANN-കളുടെ കഴിവ്, സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ, കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ അവയെ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതാക്കുന്നു. അവരുടെ ശക്തികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, കൃത്യമായ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിനെയും വർഗ്ഗീകരണത്തെയും ആശ്രയിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ANN-കൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് തുടരുന്നു.

ശരിയായ ഉത്തരം , നാരോ എഐയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, മനുഷ്യന് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഏതൊരു ബൗദ്ധിക ജോലിയും AGI ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും എന്നതാണ്.

Key Points 

• മനുഷ്യന്റെ വൈജ്ഞാനിക കഴിവുകൾക്ക് സമാനമായി, വിവിധ ജോലികളിൽ അറിവ് മനസ്സിലാക്കാനും പഠിക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനുമുള്ള കഴിവുള്ള ഒരു തരം AI-യെയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ജനറൽ ഇന്റലിജൻസ് (AGI) എന്ന് പറയുന്നത്.
• പരിമിതമായ  AI അല്ലെങ്കിൽ ദുർബലമായ AI എന്നറിയപ്പെടുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾക്കായി സാധാരണയായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന നിലവിലെ AI സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, AGI മനുഷ്യന് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഏതൊരു ബൗദ്ധിക ജോലിയും നിർവഹിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
• AGI പ്രത്യേക മേഖലകളിൽ മാത്രമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കില്ല, പുതിയതും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് അതിന്റെ പഠനത്തെ സാമാന്യവൽക്കരിക്കാനുള്ള കഴിവ് ഉണ്ടായിരിക്കും.

Additional Information

• പരിമിതമായ AI: 
  • ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, ഭാഷാ വിവർത്തനം അല്ലെങ്കിൽ ചെസ്സ് കളിക്കൽ പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾ ചെയ്യുന്നതിനാണ് നിലവിലുള്ള AI സിസ്റ്റങ്ങൾ സാധാരണയായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
  • ഈ സംവിധാനങ്ങൾ അവയുടെ പരിമിതമായ  മേഖലകളിൽ മികവ് പുലർത്തുന്നു, പക്ഷേ വ്യത്യസ്തവും ബന്ധമില്ലാത്തതുമായ ജോലികളിലേക്ക് അവയുടെ അറിവ് സാമാന്യവൽക്കരിക്കാനുള്ള കഴിവില്ല.
• പ്രതീകാത്മക യുക്തി vs. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം:
  • പ്രതീകാത്മക യുക്തിയിൽ ചിഹ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു, അതേസമയം ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു.
  • വിശാലമായ കഴിവുകൾ കൈവരിക്കുന്നതിനായി AGI രണ്ട് സമീപനങ്ങളുടെയും സംയോജനം സംയോജിപ്പിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.
• മനുഷ്യ ഇടപെടൽ:
  • നിലവിലെ AI സംവിധാനങ്ങൾക്ക് പരിശീലനം, ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്, മേൽനോട്ടം എന്നിവയ്ക്കായി പലപ്പോഴും മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടൽ ആവശ്യമാണ്.
  • സ്വയം പഠിച്ചും പുതിയ ജോലികളുമായി പൊരുത്തപ്പെട്ടും മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലിന്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് AGI ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.

ശരിയായ ഉത്തരം ഓപ്ഷൻ 4 ആണ്.

Key Points 

• പൈത്തൺ: മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ്, ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ലാളിത്യവും ശക്തമായ ലൈബ്രറികളും (ഉദാഹരണത്തിന്, ടെൻസർഫ്ലോ, പൈടോർച്ച്, സ്കൈകിറ്റ്-ലേൺ) കാരണം AI-യിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• പ്രോലോഗ്: പ്രതീകാത്മക യുക്തിയും നിയമാധിഷ്ഠിത അനുമാനവും ആവശ്യമുള്ള ജോലികൾക്കായി AI ഗവേഷണത്തിൽ ചരിത്രപരമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ലോജിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ, ഇത് വിദഗ്ദ്ധ സംവിധാനങ്ങളിലും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലും വിലപ്പെട്ടതാക്കുന്നു.
• LISP: ആദ്യകാല AI ഭാഷകളിൽ ഒന്ന്, പ്രതീകാത്മക കമ്പ്യൂട്ടേഷനിലും ഡൈനാമിക് ടൈപ്പിംഗിലും ശക്തമായ കഴിവുകൾക്ക് പേരുകേട്ടതാണ്, ഇത് ആദ്യകാല AI വികസനങ്ങൾക്ക് ഗണ്യമായ സംഭാവന നൽകി.
• പൈത്തൺ, പ്രോലോഗ്, ലിസ്പ് എന്നിവയെല്ലാം AI യുടെ വിവിധ മേഖലകളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, ശരിയായ ഉത്തരം ഓപ്ഷൻ 4 ആണ്.

സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നപരിഹാരത്തിനായി കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വേഗത ക്രമാതീതമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ എന്നതാണ് ശരിയായ ഉത്തരം.

Key Points 

• ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് നേടാനാകാത്ത വേഗതയിൽ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ തത്വങ്ങൾ ക്വാണ്ടം AI ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു.
• ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ക്യൂബിറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, സൂപ്പർപോസിഷനും എൻടാൻഗിൾമെന്റും കാരണം ഇവയ്ക്ക് ഒരേസമയം വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയെ പ്രതിനിധീകരിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയും.
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, സിമുലേഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് തുടങ്ങിയ പ്രശ്‌നങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ പരിഹാരം ഈ സമാന്തരത്വം അനുവദിക്കുന്നു.
• തൽഫലമായി, ക്വാണ്ടം AI-ക്ക് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും പരമ്പരാഗത AI സിസ്റ്റങ്ങളേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താനും കഴിയും.

Additional Information

• ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്: 
  • വിവരങ്ങൾ ക്രമാനുഗതമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ബൈനറി ബിറ്റുകളെ (0 അല്ലെങ്കിൽ 1) ആശ്രയിക്കുന്നു.
  • ശക്തമാണെങ്കിലും, വൻതോതിലുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ ആവശ്യമുള്ള ചിലതരം പ്രശ്‌നങ്ങളുമായി ഇത് പൊരുതുന്നു.
• ക്വാണ്ടം സൂപ്പർപോസിഷൻ:
  • ക്വിറ്റുകൾ ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം അവസ്ഥകളിൽ നിലനിൽക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, അതുവഴി സമാന്തര കണക്കുകൂട്ടൽ സാധ്യമാക്കുന്നു.
• ക്വാണ്ടം എൻടാംഗിൾമെന്റ്:
  • പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ക്വിറ്റുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
• AI-യിലെ ആഘാതം:
  • ക്വാണ്ടം AI-ക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും വലിയ തോതിലുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ അനുകൂലതമമാക്കാനും  സങ്കീർണ്ണമായ സിമുലേഷനുകൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി പരിഹരിക്കാനും കഴിയും.

ശരിയായ ഉത്തരം ഓപ്ഷൻ 4 ആണ്.

Key Points 

• പൈത്തൺ: മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ്, ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ലാളിത്യവും ശക്തമായ ലൈബ്രറികളും (ഉദാഹരണത്തിന്, ടെൻസർഫ്ലോ, പൈടോർച്ച്, സ്കൈകിറ്റ്-ലേൺ) കാരണം AI-യിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• പ്രോലോഗ്: പ്രതീകാത്മക യുക്തിയും നിയമാധിഷ്ഠിത അനുമാനവും ആവശ്യമുള്ള ജോലികൾക്കായി AI ഗവേഷണത്തിൽ ചരിത്രപരമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ലോജിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ, ഇത് വിദഗ്ദ്ധ സംവിധാനങ്ങളിലും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലും വിലപ്പെട്ടതാക്കുന്നു.
• LISP: ആദ്യകാല AI ഭാഷകളിൽ ഒന്ന്, പ്രതീകാത്മക കമ്പ്യൂട്ടേഷനിലും ഡൈനാമിക് ടൈപ്പിംഗിലും ശക്തമായ കഴിവുകൾക്ക് പേരുകേട്ടതാണ്, ഇത് ആദ്യകാല AI വികസനങ്ങൾക്ക് ഗണ്യമായ സംഭാവന നൽകി.
• പൈത്തൺ, പ്രോലോഗ്, ലിസ്പ് എന്നിവയെല്ലാം AI യുടെ വിവിധ മേഖലകളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, ശരിയായ ഉത്തരം ഓപ്ഷൻ 4 ആണ്.

വിശദീകരണം:

കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ

നിർവചനം: മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മോഡലുകളാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (ANN-കൾ). പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും, ഡാറ്റ തരംതിരിക്കാനും, ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട്, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന, ഔട്ട്‌പുട്ട് പാളികളായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധിതമായ നോഡുകൾ (ന്യൂറോണുകൾ) ANN-കളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ന്യൂറോണുകൾ തമ്മിലുള്ള ഓരോ കണക്ഷനും നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി പരിശീലന സമയത്ത് ക്രമീകരിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു അനുബന്ധ ഭാരം ഉണ്ട്.

പ്രവർത്തന തത്വം: പ്രവചിച്ചതും യഥാർത്ഥവുമായ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ തമ്മിലുള്ള പിശകിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ന്യൂറോണുകൾ തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകളുടെ ഭാരം ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് ANN-കൾ പഠിക്കുന്നു. പരിശീലനം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഈ പ്രക്രിയയിൽ, നെറ്റ്‌വർക്കിന് ലേബൽ ചെയ്‌ത ഡാറ്റയുടെ ഒരു വലിയ സെറ്റ് നൽകുകയും പിശക് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ബാക്ക്‌പ്രൊപ്പഗേഷൻ പോലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പരിശീലന സമയത്ത്, നെറ്റ്‌വർക്ക് ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും തിരിച്ചറിയാൻ പഠിക്കുന്നു, ഇത് പുതിയതും കാണാത്തതുമായ ഡാറ്റയിൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങളോ വർഗ്ഗീകരണങ്ങളോ നടത്താൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

പ്രയോഗങ്ങൾ:

• സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ: സംഭാഷണ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും തിരിച്ചറിഞ്ഞ് സംഭാഷണ ഭാഷയെ വാചകമാക്കി മാറ്റാൻ ANN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉച്ചാരണങ്ങൾ, ഉച്ചാരണങ്ങൾ, പശ്ചാത്തല ശബ്‌ദം എന്നിവയിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവയ്ക്ക് കഴിയും, ഇത് വോയ്‌സ്-ആക്ടിവേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ സേവനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ അവയെ അത്യാവശ്യമാക്കുന്നു.
• കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ: വ്യക്തിഗത പ്രതീകങ്ങളുടെ ആകൃതികളും ഘടനകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ കൈയെഴുത്ത് വാചകം തിരിച്ചറിയാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ANN-കളെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൈയെഴുത്ത് പ്രമാണങ്ങൾ ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും, ഫോമുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും, ടച്ച്‌സ്‌ക്രീനുകളിൽ വാചക ഇൻപുട്ട് പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പ്രയോജനങ്ങൾ:

• കൂടുതൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യത പഠിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനുമുള്ള കഴിവ്.
• സങ്കീർണ്ണമായ മാതൃകകളും  രേഖീയമല്ലാത്ത ബന്ധങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള.
• ഇമേജ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളമുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രയോഗങ്ങൾ.

പോരായ്മകൾ:

• പരിശീലനത്തിനായി വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങളും ആവശ്യമാണ്.
• പരിശീലനം സമയമെടുക്കുന്നതും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽപരമായി ചെലവേറിയതുമായിരിക്കും.
• ശരിയായി ക്രമീകരിച്ചില്ലെങ്കിൽ അമിതമായി ഫിറ്റിംഗ് ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്.

ശരിയായ ഓപ്ഷൻ വിശകലനം:

ശരിയായ ഓപ്ഷൻ ഇതാണ്:

ഓപ്ഷൻ 4: പ്രസ്താവന 1 ഉം പ്രസ്താവന 2 ഉം ശരിയാണ്.

സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഈ ഓപ്ഷൻ ശരിയായി തിരിച്ചറിയുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും ഡാറ്റയിലെ മാതൃകകൾ തിരിച്ചറിയാനുമുള്ള നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ കഴിവിനെ ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ഈ രംഗങ്ങളിൽ ANN-കളെ വളരെ ഫലപ്രദമാക്കുന്നു.

Additional Information 

വിശകലനം കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ, മറ്റ് ഓപ്ഷനുകൾ നമുക്ക് വിലയിരുത്താം:

ഓപ്ഷൻ 1: പ്രസ്താവന 1 ശരിയും പ്രസ്താവന 2 തെറ്റുമാണ്.

രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയക്ഷര പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ തീർച്ചയായും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഓപ്ഷൻ 2: പ്രസ്താവന 1 ഉം പ്രസ്താവന 2 ഉം തെറ്റാണ്.

രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈകൊണ്ട് എഴുതിയ പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ANN-കൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഓപ്ഷൻ 3: പ്രസ്താവന 2 ശരിയും പ്രസ്താവന 1 തെറ്റുമാണ്.

രണ്ട് പ്രസ്താവനകളും ശരിയായതിനാൽ ഈ ഓപ്ഷൻ തെറ്റാണ്. സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിലും കൈയക്ഷര പ്രതീക തിരിച്ചറിയലിലും ANN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

തീരുമാനം:

വിവിധ മേഖലകളിലെ അവയുടെ പ്രയോഗങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ വൈവിധ്യവും കഴിവുകളും മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും സങ്കീർണ്ണമായ മാതൃകകൾ  തിരിച്ചറിയാനുമുള്ള ANN-കളുടെ കഴിവ്, സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ, കൈയെഴുത്ത് പ്രതീക തിരിച്ചറിയൽ തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ അവയെ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതാക്കുന്നു. അവരുടെ ശക്തികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, കൃത്യമായ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിനെയും വർഗ്ഗീകരണത്തെയും ആശ്രയിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ANN-കൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് തുടരുന്നു.