Tupo katika nafasi ya vipimo vitatu.
Ndani ya nafasi hii, tunatambua nafasi ya vipimo vitatu kwa kutegemea tu taarifa za kuona, ambazo kimsingi ni picha za vipimo viwili tu.
Hii inaashiria kwamba tunayo picha ya kihali ya vipimo vitatu akilini mwetu, na tunafanya ramani ya kinyume ya taarifa za kuona za vipimo viwili kwenye picha hii ya kihali ya vipimo vitatu.
Natabiri kwamba kwa kutumia kanuni hii, itawezekana kwa binadamu kutambua nafasi ya vipimo vinne. Ingawa hatuwezi kuunda nafasi ya vipimo vinne au vitu vya vipimo vinne ndani ya nafasi halisi ya kimwili,
inawezekana kuiga nafasi ya vipimo vinne na vitu vya vipimo vinne kwenye kompyuta. Ikiwa tutafanya ramani kutoka nafasi hiyo ya vipimo vinne iliyoigwa kwenda kwenye ndege ya vipimo viwili, wanadamu wanaweza kufahamu taarifa hiyo kwa macho.
Kisha, wanadamu wanapojifunza tabia na mitazamo ya nafasi hiyo ya vipimo vinne na vitu vya vipimo vinne, hatimaye wataweza kujenga nafasi ya vipimo vinne akilini mwao.
Hata hivyo, hii ni uwezekano tu, na mafunzo yanatarajiwa kuhitaji muda mwingi.
Zaidi ya hayo, hata kama mtu atapata uwezo wa kutambua nafasi ya vipimo vinne, hakutakuwa na hali nyingi ambapo uwezo huo unaweza kutumika.
Utambuzi wa Vipimo Vinne kwa Kutumia AI
Kwa upande mwingine, jambo hilo linaweza kufikiwa kwa kutumia AI. Zaidi ya hayo, AI inaweza kutumia uwezo huu wa utambuzi wa anga wa vipimo vinne.
Kwa mfano, kwa kutumia utambuzi wa anga wa vipimo vinne, inawezekana kuchora na kuelewa grafu za vipimo vinne.
Binadamu wanaweza tu kufahamu kwa ukamilifu taarifa za kuona za vipimo viwili. Kwa hiyo, hata kama grafu ya vipimo vitatu imechorwa na kutambuliwa kupitia ramani ya kinyume, kutakuwa na sehemu zilizofichwa.
Hata kwa grafu za vipimo vitatu, sehemu kubwa hufichwa, na kwa grafu za vipimo vinne, data nyingi zaidi hazionekani.
Ingawa kuzungusha grafu kunaweza kufichua sehemu zisizoonekana, inatoka mbali na lengo la kufanya data ieleweke kikamilifu na kwa urahisi kwa mtazamo mmoja.
Kinyume chake, AI haihitaji kufungwa na taarifa za kuona za vipimo viwili. Inawezekana kuiwezesha AI kwa kuona kwa uhalisia kwa vipimo vitatu au vipimo vinne vya anga na kuifundisha.
Kwa kufanya hivyo, grafu za vipimo vitatu na vipimo vinne zinaweza kufahamika kikamilifu na asilia kwa vipimo hivyo, bila data iliyofichwa au hitaji la kuzungusha.
Zaidi ya hayo, hii haizuiliwi kwa vipimo vinne; kimantiki, vipimo vinaweza kuongezwa bila kikomo hadi vitano, kumi, ishirini, na zaidi.
Kuelewa Grafu za Vipimo Vingi
Uwezo wa kufahamu grafu kwa ukamilifu huwezesha, kwa mfano, uchambuzi wa mwelekeo katika vipimo vingi. Kulinganisha ukubwa na kuelewa uwiano kunaweza pia kufanywa kwa urahisi.
Zaidi ya hayo, huwezesha uchambuzi wa mifumo ya data, kama vile data zinazofanana au zinazohusiana. Inaweza pia kusababisha ugunduzi wa kanuni na sheria.
Hii inawezesha uelewa wa kina wa data zaidi ya ulinganishaji tu wa mifumo ya data ya vipimo vingi, ambapo AI zilizopo hufaulu.
Kwa mfano, hata kama sehemu zenye muundo sawa zipo ndani ya mchanganyiko tofauti kabisa wa vipimo, itakuwa vigumu kuzipata kupitia ulinganishaji rahisi wa mifumo ya vipimo vingi.
Hata hivyo, ikiwa data itaangaliwa kwa maono ya vipimo vingi, maumbo yanayofanana yangeonekana mara moja, hata katika mchanganyiko tofauti wa vipimo.
Zaidi ya hayo, zaidi ya kutumia tu mihimili ya vipimo inayohusiana na data iliyowekwa, inawezekana kuchunguza miundo ya vipimo inayowezesha uelewa wa data kwa kukuza au kupunguza mihimili mahususi, kuchukua logariti, au kuunganisha mihimili mingi kwenye seti tofauti ya mihimili ya idadi sawa bila kupunguza vipimo.
Hivyo, kutoa mafunzo kwa uwezo wa kuona wa vipimo vingi hufungua uwezekano wa kufahamu miundo ya data kamili ambayo ilikuwa ngumu kwa binadamu na AI za kawaida, uwezekano wa kusababisha ugunduzi wa maarifa na sheria mpya.
Kuharakisha Ubunifu wa Paradigm
Uwezo wa kufahamu data yenye vipimo vingi kiasili bila kuibadilisha kuwa vipimo vya chini unaashiria uwezo mkubwa.
Kwa mfano, nadharia ya heliocentric ilibuniwa ili kutoshea data ya uchunguzi wa anga katika fomula za hisabati zinazoeleweka kwa urahisi. Nadharia ya geocentric, ambayo ilidai jua linazunguka Dunia, haikuweza kubadilisha data ya uchunguzi kuwa fomula zinazoeleweka kwa urahisi, na hivyo kusababisha uvumbuzi wa nadharia ya heliocentric.
Hata hivyo, kama data ya uchunguzi wa anga ingeweza kufahamika kiasili bila kupunguza vipimo vyake, inawezekana kwamba sheria zinazofanana na heliocentric zingegunduliwa mapema zaidi.
Vile vile, uvumbuzi wa kisayansi kama vile nadharia ya uhusiano na mekaniki ya quantum unaweza kuwa ulitambuliwa haraka kama data ya vipimo vingi ingeweza kufahamika kikamilifu katika vipimo vyake asilia.
Hii inamaanisha kwamba AI asilia yenye vipimo vingi inaweza kuharakisha ubunifu wa paradigm, na hivyo kusababisha ugunduzi wa nadharia na sheria mbalimbali ambazo bado hazijulikani kwa wanadamu.
Hitimisho
AI iliyefunzwa kuwa asili kwa nafasi za vipimo vingi inaweza kutumia uwezo wake wa utambuzi wa nafasi wa vipimo vingi, ambao wanadamu hawawezi kuiga, kupanua haraka wigo wa mifumo ya kisayansi na kitaaluma.
Mifumo huelekea kuongezeka badala ya kuhama tu. Hata kama mifumo mipya itabuniwa, hatuhitajiki lazima kuendana na kila mmoja wao.
Bila shaka, AI pengine itaeleza mifumo changamano, yenye vipimo vingi kwa kuiwakilisha katika vipimo vya chini kwa njia ambayo ni rahisi kwetu kuelewa.
Hata hivyo, inawezekana kwamba wanadamu hawawezi kuelewa kikamilifu mifumo yenye vipimo vingi sana. Wala hatutaweza kufahamu mifumo yote iliyopanuka sana.
Katika hali hiyo, tunaweza kujikuta tukiishi tukizungukwa na bidhaa na mifumo inayofanya kazi vizuri, hata kama hatuelewi kikamilifu kanuni zake za msingi.
Kama mhandisi, ningependa nisiwazie hali kama hiyo, lakini kwa watu wengi, huenda isiwe tofauti sana na jinsi mambo yalivyo sasa.