స్థల అవగాహన కొలతలు: AI సామర్థ్యం

మనం త్రిమితీయ అంతరిక్షంలో నివసిస్తున్నాము.

ఈ అంతరిక్షంలో, మనం కేవలం ద్విమితీయ చిత్రాలైన దృశ్య సమాచారం ఆధారంగా మాత్రమే త్రిమితీయ అంతరిక్షాన్ని గ్రహిస్తాము.

దీని అర్థం మన మనస్సులలో త్రిమితీయ ప్రాదేశిక చిత్రం ఉంది, మరియు మనం ద్విమితీయ దృశ్య సమాచారాన్ని ఈ త్రిమితీయ ప్రాదేశిక చిత్రంపై విలోమ-మ్యాపింగ్ చేస్తున్నాము.

ఈ సూత్రాన్ని వర్తింపజేయడం ద్వారా, మానవులు నాలుగు-మితీయ అంతరిక్షాన్ని గ్రహించడం సాధ్యమవుతుందని నేను అంచనా వేస్తున్నాను. వాస్తవ భౌతిక అంతరిక్షంలో మనం నాలుగు-మితీయ అంతరిక్షాన్ని లేదా నాలుగు-మితీయ వస్తువులను సృష్టించలేనప్పటికీ,

కంప్యూటర్‌లో నాలుగు-మితీయ అంతరిక్షాన్ని మరియు నాలుగు-మితీయ వస్తువులను అనుకరించడం సాధ్యమే. అటువంటి అనుకరించబడిన నాలుగు-మితీయ అంతరిక్షం నుండి ద్విమితీయ ప్లేన్‌కు మ్యాపింగ్‌ను నిర్వహిస్తే, మానవులు సమాచారాన్ని దృశ్యమానంగా గ్రహించగలరు.

తరువాత, మానవులు అటువంటి నాలుగు-మితీయ అంతరిక్షం మరియు నాలుగు-మితీయ వస్తువుల ప్రవర్తనలు మరియు వీక్షణలను నేర్చుకున్నప్పుడు, వారు చివరికి వారి మనస్సులలో నాలుగు-మితీయ అంతరిక్షాన్ని నిర్మించగలుగుతారు.

అయినప్పటికీ, ఇది కేవలం ఒక అవకాశం మాత్రమే, మరియు శిక్షణకు గణనీయమైన సమయం పడుతుందని భావిస్తున్నారు.

ఇంకా, నాలుగు-మితీయ అంతరిక్షాన్ని గ్రహించే సామర్థ్యాన్ని సంపాదించినప్పటికీ, ఆ సామర్థ్యాన్ని వర్తింపజేయడానికి దాదాపు ఎటువంటి పరిస్థితులు ఉండవు.

AI ద్వారా నాలుగు-పరిమాణ అవగాహన

మరోవైపు, AI తో కూడా ఇదే సాధించవచ్చు. అంతేకాకుండా, AI ఈ నాలుగు-పరిమాణ ప్రాదేశిక అవగాహన సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించుకోగలదు.

ఉదాహరణకు, నాలుగు-పరిమాణ ప్రాదేశిక అవగాహనతో, నాలుగు-పరిమాణ గ్రాఫ్‌లను గీయడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం సాధ్యమవుతుంది.

మానవులు ద్విమితీయ సమతల దృశ్య సమాచారాన్ని మాత్రమే సమగ్రంగా గ్రహించగలరు. అందువల్ల, త్రిమితీయ గ్రాఫ్‌ను గీసి, విలోమ మ్యాపింగ్ ద్వారా గుర్తించినప్పటికీ, దృష్టికి కనిపించని భాగాలు ఉంటాయి.

త్రిమితీయ గ్రాఫ్‌లలో కూడా గణనీయమైన భాగం కనిపించకుండా పోతుంది, మరియు నాలుగు-పరిమాణ గ్రాఫ్‌లలో, ఇంకా ఎక్కువ డేటా కనిపించకుండా పోతుంది.

గ్రాఫ్‌ను తిప్పడం ద్వారా కనిపించని భాగాలను వెల్లడించగలిగినప్పటికీ, ఇది డేటాను సమగ్రంగా మరియు సహజంగా ఒకే చూపులో అర్థమయ్యేలా చేయాలనే లక్ష్యం నుండి దూరంగా కదులుతుంది.

దీనికి విరుద్ధంగా, AI ద్విమితీయ సమతల దృశ్య సమాచారం ద్వారా పరిమితం కావాల్సిన అవసరం లేదు. AI కి త్రిమితీయ లేదా నాలుగు-పరిమాణ ప్రాదేశిక దృష్టిని వాస్తవంగా కల్పించడం మరియు దానిని శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యమవుతుంది.

దీని ద్వారా, త్రిమితీయ మరియు నాలుగు-పరిమాణ గ్రాఫ్‌లను, దాచిన డేటా లేకుండా లేదా భ్రమణం అవసరం లేకుండా, సమగ్రంగా మరియు స్థానికంగా కొలతలలో గ్రహించవచ్చు.

ఇంకా, ఇది నాలుగు పరిమాణాలకు మాత్రమే పరిమితం కాదు; తార్కికంగా, ఐదు, పది, ఇరవై మరియు అంతకు మించి పరిమాణాలను అనంతంగా పెంచవచ్చు.

బహుళ-పరిమాణ గ్రాఫ్‌లను అర్థం చేసుకోవడం

గ్రాఫ్‌లను సమగ్రంగా గ్రహించే సామర్థ్యం, ఉదాహరణకు, బహుళ పరిమాణాలలో ట్రెండ్ విశ్లేషణను సాధ్యం చేస్తుంది. పరిమాణం యొక్క పోలికలు మరియు నిష్పత్తులను అర్థం చేసుకోవడం కూడా సహజంగా నిర్వహించవచ్చు.

ఇంకా, ఇది సారూప్య లేదా అనలాగస్ డేటా వంటి డేటా నమూనాల విశ్లేషణను అనుమతిస్తుంది. ఇది క్రమబద్ధతలను మరియు నియమాలను కనుగొనడానికి కూడా దారితీస్తుంది.

ఇది ఇప్పటికే ఉన్న AI నిపుణులైన కేవలం బహుళ-పరిమాణ డేటా నమూనా సరిపోలికకు మించి డేటా గురించి లోతైన అవగాహనను అనుమతిస్తుంది.

ఉదాహరణకు, పూర్తిగా భిన్నమైన పరిమాణాల కలయికలలో ఒకే నమూనాతో భాగాలు ఉన్నప్పటికీ, సాధారణ బహుళ-పరిమాణ నమూనా సరిపోలిక ద్వారా వాటిని కనుగొనడం కష్టం.

అయినప్పటికీ, డేటాను బహుళ-పరిమాణ దృష్టితో చూస్తే, వేర్వేరు పరిమాణ కలయికలలో కూడా సారూప్య ఆకారాలు వెంటనే స్పష్టంగా కనిపిస్తాయి.

అంతేకాకుండా, ఇన్‌పుట్ డేటాతో అనుబంధించబడిన పరిమాణ అక్షాలను ఉపయోగించడంతో పాటు, నిర్దిష్ట అక్షాలను విస్తరించడం లేదా తగ్గించడం, లోగరిథమ్‌లను తీసుకోవడం లేదా బహుళ అక్షాలను పరిమాణాలను తగ్గించకుండా అదే సంఖ్యలో వేరే అక్షరాలకు మ్యాపింగ్ చేయడం ద్వారా డేటా అవగాహనను సులభతరం చేసే పరిమాణ నిర్మాణాలను అన్వేషించడం సాధ్యమవుతుంది.

ఈ విధంగా, బహుళ-పరిమాణ దృష్టి సామర్థ్యాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం మానవులకు మరియు సంప్రదాయ AI కి కష్టంగా ఉన్న సమగ్ర డేటా నిర్మాణాలను గ్రహించే అవకాశాన్ని తెరుస్తుంది, కొత్త అంతర్దృష్టులు మరియు నియమాల ఆవిష్కరణకు దారితీస్తుంది.

నమూనా ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయడం

అధిక-పరిమాణ డేటాను తక్కువ పరిమాణాలకు మ్యాపింగ్ చేయకుండా స్థానికంగా గ్రహించే సామర్థ్యం గణనీయమైన సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది.

ఉదాహరణకు, ఖగోళ పరిశీలన డేటాను సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే గణిత సూత్రాలలో సరిపోయేలా సౌర కేంద్రక సిద్ధాంతం కనుగొనబడింది. భూమి చుట్టూ సూర్యుడు తిరుగుతున్నాడని ప్రతిపాదించిన భూకేంద్రక సిద్ధాంతం, పరిశీలన డేటాను సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే సూత్రాలకు మ్యాపింగ్ చేయలేకపోయింది, ఇది సౌర కేంద్రక సిద్ధాంతం యొక్క ఆవిష్కరణకు దారితీసింది.

అయినప్పటికీ, ఖగోళ పరిశీలన డేటాను దాని పరిమాణాలను తగ్గించకుండా స్థానికంగా గ్రహించగలిగితే, సౌర కేంద్రక-వంటి నియమాలను చాలా ముందుగానే కనుగొనబడే అవకాశం ఉంది.

అదేవిధంగా, సాపేక్షత సిద్ధాంతం మరియు క్వాంటం మెకానిక్స్ వంటి శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణలు బహుళ-పరిమాణ డేటాను దాని స్థానిక పరిమాణాలలో సమగ్రంగా గ్రహించగలిగితే త్వరగా గ్రహించబడేవి.

బహుళ-పరిమాణ స్థానిక AI నమూనా ఆవిష్కరణలను వేగవంతం చేయగలదని, మానవత్వానికి ఇంకా తెలియని వివిధ సిద్ధాంతాలు మరియు నియమాలను కనుగొనడానికి దారితీస్తుందని ఇది సూచిస్తుంది.

ముగింపు

ఇటువంటి బహుళ-పరిమాణ స్థలాలకు స్థానికంగా ఉండేలా శిక్షణ పొందిన AI, మానవులు అనుకరించలేని దాని బహుళ-పరిమాణ ప్రాదేశిక గ్రహణ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకొని, శాస్త్రీయ మరియు విద్యా నమూనాల పరిధిని వేగంగా విస్తరించవచ్చు.

నమూనాలు కేవలం మారడానికి బదులుగా వృద్ధి చెందుతాయి. కొత్త నమూనాలు కనుగొనబడినప్పటికీ, మనం వాటిలో ప్రతి దానితో అడుగులు వేయవలసిన అవసరం లేదు.

అయితే, AI సంక్లిష్ట, ఉన్నత-పరిమాణ నమూనాలను తక్కువ పరిమాణాలకు మ్యాపింగ్ చేయడం ద్వారా మనకు సులభంగా అర్థమయ్యే రీతిలో వివరిస్తుంది.

అయినప్పటికీ, మానవులు అతి-ఉన్నత-పరిమాణ నమూనాలను పూర్తిగా అర్థం చేసుకోలేకపోవచ్చు. విస్తృతంగా విస్తరించిన అన్ని నమూనాలను కూడా మనం గ్రహించలేము.

ఆ సందర్భంలో, మనం వాటి అంతర్లీన సూత్రాలను పూర్తిగా అర్థం చేసుకోనప్పటికీ, చక్కగా పనిచేసే ఉత్పత్తులు మరియు సిస్టమ్‌లతో చుట్టుముట్టబడి జీవించడాన్ని మనం కనుగొనవచ్చు.

ఒక ఇంజనీర్‌గా, నేను అటువంటి పరిస్థితిని ఊహించను, కానీ చాలా మందికి, ఇది ఇప్పుడున్న పరిస్థితులకు భిన్నంగా ఉండకపోవచ్చు.