మనం త్రి-పరిమాణ అంతరిక్షంలో ఉన్నాము.
ఈ అంతరిక్షంలో, మనం దృశ్య సమాచారం ఆధారంగా త్రి-పరిమాణ అంతరిక్షాన్ని గ్రహిస్తాము, ఇది కేవలం ద్వి-పరిమాణ చిత్రం మాత్రమే.
దీని అర్థం మన మనస్సులో త్రి-పరిమాణ అంతరిక్షం యొక్క ఒక చిత్రం ఉంది, మరియు మనం ద్వి-పరిమాణ దృశ్య సమాచారాన్ని ఈ త్రి-పరిమాణ చిత్రంలోకి విలోమ-మ్యాప్ చేస్తాము.
ఈ సూత్రాన్ని వర్తింపజేయడం ద్వారా, మానవులు బహుశా నాలుగు-పరిమాణ అంతరిక్షాన్ని గ్రహించగలరని నేను అంచనా వేస్తున్నాను. వాస్తవ భౌతిక అంతరిక్షంలో మనం నాలుగు-పరిమాణ అంతరిక్షాన్ని లేదా నాలుగు-పరిమాణ వస్తువులను సృష్టించలేనప్పటికీ,
కంప్యూటర్లను ఉపయోగించి నాలుగు-పరిమాణ అంతరిక్షాన్ని మరియు వస్తువులను అనుకరించడం సాధ్యమే. ఈ అనుకరణ నాలుగు-పరిమాణ అంతరిక్షాన్ని ద్వి-పరిమాణ తలానికి మ్యాప్ చేయడం ద్వారా, మానవులు సమాచారాన్ని దృశ్యమానంగా గ్రహించగలరు.
తరువాత, మానవులు అలాంటి నాలుగు-పరిమాణ అంతరిక్షం మరియు వస్తువుల ప్రవర్తనలు మరియు వీక్షణలను నేర్చుకుంటే, వారు చివరికి వారి మనస్సులలో ఒక నాలుగు-పరిమాణ అంతరిక్షాన్ని సృష్టించగలుగుతారు.
అయితే, ఇది కేవలం ఒక అవకాశం మాత్రమే, మరియు అలాంటి శిక్షణకు గణనీయమైన సమయం అవసరం కావచ్చు.
అంతేకాకుండా, ఒక వ్యక్తి నాలుగు-పరిమాణ అంతరిక్షాన్ని గ్రహించే సామర్థ్యాన్ని పొందినప్పటికీ, ఈ సామర్థ్యాన్ని వర్తింపజేయడానికి దాదాపుగా ఎటువంటి పరిస్థితులు ఉండవు.
AI యొక్క నాలుగు-పరిమాణాల అవగాహన
మరోవైపు, AI తో కూడా ఇదే సాధించవచ్చు. అంతేకాకుండా, AI ఈ నాలుగు-పరిమాణ ప్రాదేశిక అవగాహన సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించుకోవచ్చు.
ఉదాహరణకు, నాలుగు-పరిమాణ ప్రాదేశిక అవగాహనతో, AI నాలుగు-పరిమాణ గ్రాఫ్లను గీయగలదు మరియు అర్థం చేసుకోగలదు.
మానవులు ద్వి-పరిమాణ తలంలో దృశ్య సమాచారాన్ని మాత్రమే ఒక చూపులో గ్రహించగలరు. అందువల్ల, త్రి-పరిమాణ గ్రాఫ్ గీసి విలోమ మ్యాపింగ్ ద్వారా గుర్తించినప్పటికీ, దృష్టి నుండి దాగి ఉన్న భాగాలు ఉంటాయి.
త్రి-పరిమాణ గ్రాఫ్లో గణనీయమైన భాగం అదృశ్యమైనప్పటికీ, నాలుగు-పరిమాణ గ్రాఫ్ మరింత డేటాను దాచిపెడుతుంది.
గ్రాఫ్ను తిప్పడం ద్వారా దాగి ఉన్న భాగాలను వెల్లడి చేయగలిగినప్పటికీ, ఇది డేటాను ఒక చూపులో సహజంగా గ్రహించే లక్ష్యం నుండి దూరం చేస్తుంది.
దీనికి విరుద్ధంగా, AI ద్వి-పరిమాణ తల దృశ్య సమాచారం ద్వారా పరిమితం కావాల్సిన అవసరం లేదు. AIకి త్రి-పరిమాణ లేదా నాలుగు-పరిమాణ ప్రాదేశిక దృష్టిని వాస్తవంగా నింపి శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యమే.
ఇది AIకి మూడు-పరిమాణ మరియు నాలుగు-పరిమాణ గ్రాఫ్లను డైమెన్షన్-నేటివ్గా, పనోరమిక్ పద్ధతిలో, డేటా దాచకుండా లేదా భ్రమణం అవసరం లేకుండా గ్రహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
అంతేకాకుండా, ఇది నాలుగు పరిమాణాలకే పరిమితం కాదు; తార్కికంగా, ఐదు, పది, ఇరవై మరియు అంతకు మించి అనంతంగా పరిమాణాలను పెంచవచ్చు.
బహుళ-డైమెన్షనల్ గ్రాఫ్లను అర్థం చేసుకోవడం
గ్రాఫ్లను పనోరమిక్గా గ్రహించగల సామర్థ్యం, ఉదాహరణకు, బహుళ పరిమాణాలలో ట్రెండ్ విశ్లేషణను సాధ్యం చేస్తుంది. పరిమాణాల పోలికలు మరియు నిష్పత్తుల అవగాహన కూడా సహజంగా చేయవచ్చు.
ఇది సారూప్య లేదా అనలాగస్ డేటా వంటి డేటా నమూనాల విశ్లేషణను కూడా అనుమతిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఇది క్రమబద్ధతలను మరియు నియమాలను కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది.
ఇది ఇప్పటికే ఉన్న AI నిపుణులైన కేవలం బహుళ-డైమెన్షనల్ డేటా ప్యాటర్న్ మ్యాచింగ్కు మించి, డేటాను లోతుగా అర్థం చేసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, పూర్తిగా వేర్వేరు పరిమాణాల కలయికలలో ఒకే విధమైన నమూనాలు ఉన్నప్పటికీ, సాధారణ బహుళ-డైమెన్షనల్ ప్యాటర్న్ మ్యాచింగ్ వాటిని కనుగొనడానికి కష్టపడవచ్చు.
అయితే, బహుళ-డైమెన్షనల్ దృష్టితో, ఆకారాలు ఒకేలా ఉంటే, అవి వేర్వేరు డైమెన్షనల్ కలయికలలో కూడా వెంటనే గుర్తించబడాలి.
ఇంకా, ఇన్పుట్ డేటాతో పాటు ఉండే డైమెన్షనల్ అక్షాలను ఉపయోగించడమే కాకుండా, నిర్దిష్ట అక్షాలను విస్తరించడం లేదా సంకోచించడం, వాటిని లోగరిథమిక్గా మార్చడం లేదా వాటి డైమెన్షనాలిటీని తగ్గించకుండా బహుళ అక్షాలను ఒకే సంఖ్యలో వేర్వేరు అక్షాలకు మ్యాప్ చేయడం ద్వారా డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి సులభమైన డైమెన్షనల్ నిర్మాణాలను అన్వేషించడం కూడా సాధ్యమే.
ఈ విధంగా, బహుళ-డైమెన్షనల్ దృష్టి సామర్థ్యాన్ని శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, డేటా నిర్మాణాలను పనోరమిక్గా గ్రహించడం సాధ్యమవుతుంది—ఇది మానవులకు మరియు సాంప్రదాయ AIకి కూడా కష్టమైన పని—వాటి నుండి కొత్త అంతర్దృష్టులు మరియు నియమాలను కనుగొనడానికి సంభావ్యతను తెరుస్తుంది.
నమూనా ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయడం
అధిక-డైమెన్షనల్ డేటాను తక్కువ-డైమెన్షన్లకు మ్యాపింగ్ చేయకుండానే స్వభావసిద్ధంగా గ్రహించగల సామర్థ్యం గణనీయమైన సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, ఖగోళ పరిశీలనా డేటాను సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే గణిత సూత్రాలలోకి సరిపోయేలా చేయడానికి సూర్యకేంద్రక సిద్ధాంతం కనుగొనబడింది. భూమి చుట్టూ సూర్యుడు తిరుగుతున్నాడని ప్రతిపాదించిన భూకేంద్రక అవగాహన, పరిశీలనా డేటాను అర్థం చేసుకోదగిన సూత్రాలకు మ్యాప్ చేయలేకపోయింది, దీనివల్ల సూర్యకేంద్రక సిద్ధాంతం ఆవిష్కరించబడింది.
అయితే, ఖగోళ పరిశీలనా డేటాను డైమెన్షన్ తగ్గింపు లేకుండా స్వభావసిద్ధంగా గ్రహించగలిగితే, సూర్యకేంద్రక-వంటి నియమాలు చాలా ముందుగానే కనుగొనబడి ఉండేవి.
అదేవిధంగా, సాపేక్షత సిద్ధాంతం మరియు క్వాంటం మెకానిక్స్ వంటి శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణలు, బహుళ-డైమెన్షనల్ డేటాను దాని స్వభావసిద్ధమైన డైమెన్షన్లలో పనోరమిక్గా గ్రహించగలిగితే, చాలా ముందుగానే గ్రహించబడి ఉండేవి.
మానవజాతికి ఇంకా తెలియని వివిధ సిద్ధాంతాలు మరియు నియమాల ఆవిష్కరణకు దారితీసే నమూనా ఆవిష్కరణ, డైమెన్షన్-నేటివ్ AI ద్వారా వేగవంతం చేయబడవచ్చు అని ఇది సూచిస్తుంది.
ముగింపు
బహుళ-పరిమాణ అంతరిక్షానికి స్థానికంగా ఉండేలా శిక్షణ పొందిన AI, దాని బహుళ-పరిమాణ ప్రాదేశిక అభిజ్ఞాన సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకుంటుంది—ఇవి మానవ అనుకరణకు మించినవి—శాస్త్ర మరియు విద్యా రంగాలలో నమూనాల పరిధిని వేగంగా విస్తరించవచ్చు.
నమూనాలు కేవలం మారడం కంటే గుణించబడతాయి. కొత్త నమూనాలు కనుగొనబడినప్పటికీ, వాటితో సమానంగా కొనసాగాల్సిన అవసరం మనకు లేదు.
నిస్సందేహంగా, సంక్లిష్ట పరిమాణాలలో కనుగొనబడిన నమూనాలను AI తక్కువ పరిమాణాలకు మ్యాప్ చేయడం ద్వారా మనకు సులభంగా అర్థమయ్యే రీతిలో వివరిస్తుంది.
అయినప్పటికీ, అత్యధిక పరిమాణాల నమూనాలు మానవ అవగాహనకు అతీతంగా ఉండవచ్చు. అంతేకాకుండా, విస్తరించిన నమూనాలన్నింటినీ అర్థం చేసుకోవడం అసాధ్యం కావచ్చు.
అటువంటి పరిస్థితిలో, వాటి అంతర్లీన సూత్రాలను పూర్తిగా అర్థం చేసుకోకపోయినప్పటికీ, సమర్థవంతంగా పనిచేసే ఉత్పత్తులు మరియు వ్యవస్థలతో చుట్టుముట్టబడి మనం జీవిస్తున్నట్లు మనం కనుగొనవచ్చు.
ఒక ఇంజనీర్గా, అటువంటి పరిస్థితిని నేను ఊహించదలచుకోను, కానీ చాలా మందికి, ఇది నేటి పరిస్థితుల నుండి పెద్దగా భిన్నంగా ఉండకపోవచ్చు.