मेरे पास कंप्यूटर इंजीनियरिंग में एक पृष्ठभूमि है और मानव विचार की नकल करने के लिए बेहतर एल्गोरिदम विकसित करने पर काम कर रहा है। (मेरे पसंदीदा में से एक एनालॉग मॉडलिंग है जैसा कि भाषा प्रसंस्करण और निर्णय लेने पर लागू होता है।) हालांकि, जितना अधिक मैं शोध करता हूं, उतना ही मुझे एहसास होता है कि AI कितना जटिल है।
मैंने इस क्षेत्र में कई समस्याओं से निपटने की कोशिश की है, लेकिन कभी-कभी मुझे लगता है कि मैं पहिया को फिर से मजबूत कर रहा हूं या एक ऐसी समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा हूं जो पहले से ही बेकार (यानी रुकने की समस्या) साबित हो चुकी है। इसलिए, एआई को आगे बढ़ाने में मदद करने के लिए, मैं वर्तमान बाधाओं को बेहतर ढंग से समझना चाहता हूं जो इस क्षेत्र में हमारी प्रगति में बाधा हैं।
उदाहरण के लिए, कुछ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का समय और स्थान की जटिलता सुपर-बहुपद है जिसका अर्थ है कि तेज कंप्यूटर के साथ, कार्यक्रम को पूरा करने में कुछ समय लग सकता है। अभी भी, कुछ एल्गोरिदम एक छोटे डेटा सेट के साथ काम करते समय डेस्कटॉप या अन्य कंप्यूटर पर तेज़ हो सकते हैं, लेकिन जब डेटा का आकार बढ़ जाता है, तो एल्गोरिथ्म अव्यवस्थित हो जाता है।
वर्तमान में एआई विकास में अन्य कौन से मुद्दे हैं?