इस ब्लॉग में प्रयुक्त कस्टम शब्दों और अवधारणाओं की परिभाषाएँ
12 शब्द
यह लेख ALIS के रूप में संदर्भित एक नई AI प्रणाली को परिभाषित करता है, जो जन्मजात और अर्जित शिक्षा को एकीकृत करती है।
एक समाज जहां तकनीकी प्रगति की गति और भविष्य के दृष्टिकोण के बारे में व्यक्तिगत धारणाओं में बड़े अंतर होते हैं।
ज्ञान को संरचित करने से पहले उसे एक सपाट, असंरचित स्थिति में संग्रहीत करने का एक तंत्र, डेटा लेक के समान।
लेखक द्वारा 'प्रतिमान बदलाव' का एक अधिक सटीक वर्णन माना जाता है, जो आविष्कार के एक रूप को दर्शाता है।
विज्ञान और अन्य अकादमिक क्षेत्रों में उपयोगी वैचारिक फ्रेमवर्क के आविष्कार के लिए एक बौद्धिक गतिविधि, जो अवलोकन से भिन्न है। यह घटनाओं या विषयों को कई दृष्टिकोणों से समझने और उनका मूल्यांकन करने के लिए ढाँचे तैयार करने के लिए भी उपयोग किया जाता है।
जो हम सहज रूप से सही महसूस करते हैं उसे शब्दों में तार्किक रूप से समझाने के लिए हमें जो खोजना चाहिए।
समय के प्रति किसी व्यक्ति की धारणा, समझ और अनुभव।
सार्थक चर्चा और निर्णय लेने के लिए अलग-अलग लौकिक बोध को स्वीकार करना।
समय के प्रति समान धारणा या समझ।
यह वह घटना है जब किसी विचार का विश्लेषण करने पर उसकी मूल स्पष्टता टूट जाती है।
सिस्टम के विभिन्न पहलुओं का व्यापक रूप से विकास करना, जो केवल फुल-स्टैक इंजीनियरिंग से परे है।
भविष्य के दृष्टिकोण में अस्थायी धारणा के अत्यधिक खंडित अंतर का वर्णन।
60 शब्द
एक मध्यस्थ या बिंदु जो उप-भौतिक और आध्यात्मिक शिक्षण के डोमेन को जोड़ता है; लेख में, प्राकृतिक भाषा को इस तरह के इंटरफ़ेस के रूप में प्रस्तुत किया गया है।
समाज द्वारा नई तकनीकों की पूरी क्षमता, अनुप्रयोगों या जोखिमों को पूरी तरह से समझने या उनके साथ तालमेल बिठाने में असमर्थता।
किसी सिमुलेशन में अनिश्चितता के स्तर का आकलन करने की प्रक्रिया।
यह ALIS की मुख्य अवधारणा है, जिसमें सीखा हुआ ज्ञान तंत्रिका नेटवर्क के बाहर संग्रहीत और अनुमान के दौरान उपयोग किया जाता है।
ज्ञान प्राप्त करने का एक रूप जो कम पुनरावृति के साथ होता है, या ज्ञान के तत्काल अनुप्रयोग की अनुमति देता है, अक्सर पहले से सीखे गए अवधारणों के संयोजन के माध्यम से।
जनरेटिव एआई की एकल निष्पादन के दौरान विभिन्न भूमिकाओं और ज्ञान के बीच स्विच करने की क्षमता, जो वर्चुअल मशीन के समान है।
कार्य करने के लिए कई भूमिकाओं और ज्ञान को स्वतंत्र रूप से संयोजित करने की जनरेटिव एआई की क्षमता।
ऐसा ज्ञान जो अन्य ज्ञान या नए संयोजनों की खोज को बढ़ावा देता है।
ज्ञान प्राप्त करने का एक रूप जो पुनरावृत्ति पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जैसे कि तथ्यों को याद करना या मोटर कौशल का अभ्यास करना।
सॉफ्टवेयर के अनुभव और व्यवहार पर आधारित एक नया इंजीनियरिंग प्रतिमान, जो पारंपरिक स्पेसिफिकेशंस-आधारित इंजीनियरिंग से अलग है।
विभिन्न प्रकार के उपकरणों से सॉफ्टवेयर की पहुंच की क्षमता।
विभिन्न प्लेटफार्मों पर सॉफ्टवेयर की पहुंच और एकीकरण की क्षमता।
विशिष्ट कार्यों के लिए AI चैट या विशेष AI उपकरण बनाना, जो जनरेटिव AI का उपयोग करते समय जानकारी को कार्य के अनुसार विभाजित करने का एक तरीका है।
विचारात्मक गेस्टाल्ट पतन को रोकने और अवधारणाओं को समझने के लिए उपयोग की जाने वाली तीन प्रमुख रणनीतियाँ।
कुर्सी की अवधारणा की बहुमुखी प्रकृति को दर्शाने के लिए एक उदाहरण जो विचारात्मक गेस्टाल्ट पतन का अनुभव कर सकता है।
लेख में परिभाषित, यह तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण प्रक्रिया को संदर्भित करता है, जो पर्यवेक्षित सीखने पर आधारित है।
मौजूदा ज्ञान को अमूर्त, संश्लेषित और एकीकृत करके व्यापक और सुसंगत ज्ञान बनाने की प्रक्रिया।
किसी भी व्यक्ति के लिए ज्ञान क्रिस्टलीकरण के प्रयासों में संलग्न होने की संभावना।
व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए संसाधित और तैयार ज्ञान।
ALIS के पांच तत्वों में से एक, यह निष्कर्षण के बाद ज्ञान को संग्रहीत और पुनः प्राप्त करने वाले स्थान को संदर्भित करता है।
ज्ञान के नए क्रिस्टल (क्रिस्टलीकृत ज्ञान) को संग्रहीत करने का स्थान।
ALIS के पांच तत्वों में से एक, यह अनुमान के दौरान ज्ञान का चयन करने के मानदंड और राज्य स्मृति को व्यवस्थित करने के लिए तार्किक राज्य स्थान संरचना को संदर्भित करता है।
एक ऐसा संगठन जो व्यावसायिक प्रक्रिया-उन्मुख सॉफ़्टवेयर और AI सहायता का उपयोग करके लगातार ज्ञान जमा करता है और आत्म-सुधार करता है।
AI को कई वर्चुअल इंटेलिजेंस की भूमिकाओं और संरचनाओं को दोहराने, सुधारने, स्क्रैप करने और फिर से बनाने के लिए निर्देश देकर विचार-विमर्श की विधि में परीक्षण और त्रुटि की अनुमति देना।
एक सॉफ्टवेयर विकास प्रतिमान जहाँ प्रोग्रामिंग का केंद्रीय मॉड्यूल एक प्रक्रिया है, जो घटनाओं या स्थितियों से शुरू होती है, एक परिभाषित अनुक्रम के अनुसार संसाधित होती है, और समाप्त होती है। इस पूरी प्रक्रिया को शुरुआत से अंत तक एक इकाई के रूप में समझा जाता है।
पुनरावृत्तीय कार्य को प्रवाह-आधारित कार्य में बदलने की प्रक्रिया, जो जेनरेटिव एआई के प्रभावी उपयोग के लिए महत्वपूर्ण है।
औपचारिक अभिव्यक्तियों के बिना प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके गणितीय अवधारणाओं को कठोरता से व्यक्त करने की एक विधि।
जनरेटिव एआई द्वारा स्वचालित रूप से प्रोग्राम बनाने की प्रक्रिया।
आयामीता में कमी किए बिना डेटा को उसके मूल आयामों में समझने की क्षमता।
जनरेटिव एआई का उपयोग करके भाषा, पहुंच-योग्यता और अन्य तकनीकी या कार्यात्मक सीमाओं को पार करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है, जिससे सूचना प्रसार आसान हो जाता है।
ALIS के पांच तत्वों में से एक, यह ज्ञान का उपयोग करके अनुमान लगाने और सीखने के लिए ज्ञान निकालने वाली प्रसंस्करण प्रणाली को संदर्भित करता है।
ALIS की प्रणाली तकनीक जो विशेष ज्ञान भंडारों को प्रबंधित करके और उन्हें बौद्धिक कार्यों में उपविभाजित करके बौद्धिक गतिविधियों को व्यवस्थित करती है।
एक ऐसी प्रणाली जहाँ जेनरेटिव AI प्रारंभिक रचनात्मक कार्यों को विभिन्न सामग्री स्वरूपों में स्वचालित रूप से परिवर्तित करता है।
ज्ञान के ऐसे टुकड़े (जैसे सोच के ढांचे) जो नए ज्ञान की खोज और विकास को उत्प्रेरित करते हैं।
GitHub का एक रूपक, जो बौद्धिक कारखानों के लिए कच्चे माल (ज्ञान) प्रदान करता है।
अटेंशन मैकेनिज्म को माइक्रो वर्चुअल इंटेलिजेंस कहा गया है, जो कार्य के अनुसार आवश्यक ज्ञान को सीमित करने वाली वर्चुअल इंटेलिजेंस की कार्यप्रणाली के समान है, लेकिन यह शब्दों के एक सेट पर काम करता है।
सीधे उप-भौतिक ज्ञान पर निर्मित एक आध्यात्मिक इंटरफ़ेस फ़्रेमवर्क, जो प्राकृतिक भाषा की व्याख्या को बायपास करता है; यह कुशल गणितज्ञों या प्रोग्रामर के लिए अनुभव के बराबर है।
ALIS के पांच तत्वों में से एक, यह अनुमान के दौरान उपयोग की जाने वाली आंतरिक अस्थायी स्मृति (जैसे स्क्रैचपैड) को संदर्भित करता है।
रिफैक्टरिंग के बाद कार्यात्मक दोषों को दूर करने के लिए परीक्षणों को डिजाइन करने की विधि, विशेष रूप से स्थिर कोड पर ध्यान केंद्रित करना।
सोचने का एक पारंपरिक तरीका जो अंतर्ज्ञान, मान्यताओं और व्यक्तिगत राय पर निर्भर करता है।
सॉफ्टवेयर का एक अत्यधिक तरल और अनुकूलनीय रूप जिसे उपयोगकर्ता स्वयं जनरेटिव AI का उपयोग करके संशोधित कर सकते हैं। यह पारंपरिक सॉफ्टवेयर की तुलना में अधिक लचीला और तरल है, जो उपयोगकर्ता के उपयोग पैटर्न के लिए पूरी तरह से फिट बैठता है।
प्राकृतिक भाषा के शीर्ष पर निर्मित फ्रेमवर्क, जैसे डोमेन-विशिष्ट (जैसे अकादमिक क्षेत्र) या औपचारिक (जैसे प्रोग्रामिंग भाषाएं) भाषाएं।
विकास प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने वाले सॉफ़्टवेयर टूल का स्वयं विकास, जिससे दक्षता और पुन: प्रयोज्यता बढ़ती है।
AI के युग में भी मनुष्य की सोचने की क्षमता और जिम्मेदारी बनी रहने की अवधारणा।
एक ऐसा समाज जहाँ AI-संचालित स्वचालन के कारण उच्च दक्षता और उत्पादकता प्राप्त होती है, जिससे मानसिकता वैश्विक अनुकूलन से व्यक्तिगत अनुकूलन में बदल जाती है। इसका अर्थ है कि प्रत्येक व्यक्तिगत स्थिति और परिस्थिति के लिए सावधानीपूर्वक निर्णय लिए जाते हैं।
एक नैतिक दृष्टिकोण जहाँ स्थिति या परिस्थिति के आधार पर व्यक्तिगत रूप से इष्टतम निर्णय लेने में विचार-विमर्श के कार्य का ही मूल्य होता है। यह प्रत्येक घटना के अद्वितीय व्यक्तित्व को ध्यान में रखते हुए निर्णय लेने पर जोर देता है।
सॉफ़्टवेयर विकास का एक दृष्टिकोण जो जानकारी और कार्यों को व्यावसायिक प्रक्रियाओं की वैचारिक इकाइयों के भीतर बंडल करने पर केंद्रित है।
तकनीकी प्रगति की गति बढ़ने के कारण सामाजिक-अनदेखी बिंदुओं को भरने के लिए उपलब्ध समय का कम होना।
ऐसे इंजीनियर जो व्यक्तिगत सिस्टम स्टैक की सीमाओं को पार करते हुए, कई सिस्टम स्टैक में सर्वदिशात्मक ज्ञान और कौशल रखते हैं।
ग्राहकों, कर्मचारियों और AI को आईटी प्रणालियों से परे जोड़कर संगठनात्मक गतिविधियों को व्यापक रूप से इंजीनियर करना।
समाज को व्यापक रूप से बेहतर बनाने का लक्ष्य रखना।
एक व्यापक समुदाय के भीतर इंजीनियरिंग प्रथाओं का विस्तार।
ऐसा सॉफ्टवेयर जिसे विभिन्न सिस्टम स्टैक पर विकसित और प्रबंधित किया जा सकता है, जिसमें उपयोगकर्ता अनुकूलन, ओमनी-डिवाइस और ओमनी-प्लेटफॉर्म संगतता शामिल है।
GitHub, बौद्धिक कारखानों और जेनरेटिव AI द्वारा निर्मित, मानवता के लिए एक साझा, गतिशील ज्ञान भंडार।
एक विचार प्रक्रिया जो संचय और बातचीत को उत्तरोत्तर ट्रैक करके परिणामों को तार्किक रूप से समझती है। यह रैखिक सोच से भिन्न है, जो अंतर्ज्ञान और मान्यताओं पर निर्भर करती है।
जब जनरेटिव एआई जटिल बौद्धिक कार्यों को एक ऑर्केस्ट्रा की तरह विभिन्न भूमिकाओं और ज्ञान का उपयोग करके एक साथ निष्पादित करता है।
प्राकृतिक भाषा मशीन लर्निंग का एक प्रमुख लाभ, पारंपरिक मशीन लर्निंग की तुलना में कम प्रशिक्षण डेटा, पुनरावृत्ति और पूर्व-प्रसंस्करण की आवश्यकता को दर्शाता है।
एक स्पष्ट वाक्य जो प्राकृतिक भाषा में लिखा गया है, जैसे 'कार्य A करते समय, ज्ञान B और ज्ञान C का संदर्भ लें,' जो कार्य के लिए आवश्यक ज्ञान को स्पष्ट करता है और अटेंशन ज्ञान के रूप में कार्य करता है।
सॉफ्टवेयर को स्पेसिफिकेशंस के अनुसार डिजाइन और कार्यान्वित करने का पारंपरिक तरीका।
यह अवधारणा उन AI मॉडलों या मनुष्यों को संदर्भित करती है जिनके पास शुरू से ही जटिल संरचनाओं या नियमों को सीखने और बनाने की क्षमता होती है, अक्सर चरणबद्ध तरीके से।