GCRI · कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्त प्रणालियाँ
क्षेत्र अवलोकन
जोखिम क्षेत्र के रूप में AI और स्वायत्त प्रणालियाँ इस बात का अध्ययन करता है कि सीखे हुए मॉडल, सॉफ़्टवेयर एजेंट और रोबोट वास्तविक दुनिया में कैसा व्यवहार करते हैं, उनके व्यवहार को कैसे मापा जा सकता है और उनकी विफलताएँ उन संस्थाओं, अवसंरचनाओं और जीवनों तक कैसे फैलती हैं जो उन पर निर्भर हैं। यह पृष्ठ क्षेत्र को परिभाषित करता है, बताता है कि यह समाज के लिए क्यों महत्वपूर्ण है, विशेषज्ञ क्या अध्ययन करते हैं और दिखाता है कि यह अन्य जोखिमों से कैसे जुड़ता है।
- STEM पद्धतियाँ
- 7
- इस क्षेत्र द्वारा लागू प्रामाणिक पद्धतियाँ
- विषय
- 8
- क्षेत्र में विषय पृष्ठ
- समकक्ष
- 3
- नेटवर्क में साझा क्षेत्रों के प्लेटफ़ॉर्म
- रिपोर्ट शृंखला
- 2
- Reports शृंखला जिसमें यह योगदान देता है
एल्गोरिदम से परिनियोजित प्रणालियों तक।
मॉडल और डेटा
प्रशिक्षण डेटा, उद्देश्य और संरचनाएँ विफलता के प्रकारों सहित व्यवहार को कैसे आकार देते हैं।
मूल्यांकन और निगरानी
How प्रणालियाँ का परीक्षण, निगरानी और उन्हें सार्थक मानवीय नियंत्रण में कैसे रखा जाता है।
दुनिया में स्वायत्तता
रोबोटों और वाहनों में संवेदन, योजना और नियंत्रण कैसे परस्पर क्रिया करते हैं।
यह क्षेत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग, यानी वे पद्धतियाँ जिनसे प्रणालियाँ डेटा से सीखती हैं, को AI मूल्यांकन और आश्वासन इंजीनियरिंग, यानी उनके परीक्षण और आश्वासन के इंजीनियरिंग अनुशासन, के साथ जोड़ता है। इसका विस्तार रोबोटिकी और स्वचालनतक है, जहाँ AI भौतिक मशीनों को नियंत्रित करता है, और उच्च-प्रदर्शन, क्लाउड और एज कंप्यूटिंग तक, जो मॉडलों को प्रशिक्षित करने और चलाने वाली अवसंरचना है।
जोखिम क्षेत्र के रूप में इसकी परिभाषा परिणामों से होती है: क्या होता है जब कोई मॉडल ख़राब ढंग से सामान्यीकरण करता है, जब कोई एजेंट किसी उपकरण का दुरुपयोग करता है, जब कोई रोबोट अपने परिवेश को ग़लत पढ़ता है, या जब कई प्रणालियों में एक ही दोष होता है। सामाजिक और व्यवहार विज्ञान इस क्षेत्र का हिस्सा है क्योंकि AI के प्रभाव इस पर निर्भर करते हैं कि लोग उसका उपयोग, उस पर विश्वास और उसका विरोध कैसे करते हैं।
क्षेत्र अवलोकन।
वह स्क्रीन जिसका उपयोग कोई टीम इस विषय का अनुसरण करने के लिए करेगी: इसके माप, अवस्थाएँ और निर्णय। नाम उदाहरण हैं और मान उदाहरणात्मक हैं।
AI अवसंरचना बनता जा रहा है।
- AI सलाहकारी उपकरणों से आगे बढ़कर सॉफ़्टवेयर एजेंटों और भौतिक स्वायत्तता के माध्यम से कार्य करने वाली प्रणालियाँ की ओर जा रहा है।
- Public services increasingly use automated systems in decisions about people’s rights and access.
- कुछ ही मॉडल प्रदाता, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म और चिप आपूर्ति शृंखलाएँ अनेक अनुप्रयोगों का आधार हैं।
- मूल्यांकन विज्ञान क्षमता से पीछे है, इसलिए सुरक्षा और प्रदर्शन संबंधी दावों की जाँच करना प्रायः कठिन होता है।
मूल प्रश्न।
- 01
मापन
क्या मूल्यांकन वही मापते हैं जिसका वे दावा करते हैं, और क्या परिणामों का सामान्यीकरण होता है? मॉडल मूल्यांकन.
- 02
कार्रवाई
कार्य करने वाली प्रणालियाँ को अधिकार कैसे सौंपा जाए? एजेंटिक प्रणालियाँ और स्वायत्त भौतिक प्रणालियाँ देखें।
- 03
सुरक्षा
मॉडलों पर हमला कैसे किया जा सकता है, और AI साइबर आक्रमण और रक्षा को कैसे बदल सकता है? AI और साइबर सुरक्षा.
- 04
उपयोग करें
AI विज्ञान और सार्वजनिक सेवाओं को कैसे बदलता है? विज्ञान में AI तथा AI और सार्वजनिक सेवाएँ देखें।
- 05
आधार और प्रभाव
AI किस पर निर्भर है, और यह किसे प्रभावित करता है? कंप्यूट और ऊर्जा तथा श्रम और सामाजिक प्रभाव देखें।
AI अन्य जोखिमों को कैसे प्रभावित करता है।
AI साइबर सुरक्षा, ऊर्जा, श्रम बाज़ारों, वित्त और सार्वजनिक विश्वास से जुड़ता है। निर्भरताएँ और परिणाम इन संबंधों को समझाता है। शासन का आयोजन वैश्विक जोखिम मंच (Global Risks Forum, GRF) में AI और डिजिटल शासन के माध्यम से होता है, और वित्तीय क्षेत्र के मॉडल जोखिम का अध्ययन वैश्विक जोखिम गठबंधन (Global Risks Alliance, GRA) में AI और वित्तीय मॉडल जोखिम के माध्यम से किया जाता है।
क्षेत्र अवलोकन के पृष्ठ।
प्रश्न और उत्तर।
क्या यह क्षेत्र AI नैतिकता के समान है?
यह क्षेत्र किन पद्धतियों पर निर्भर करता है?
क्या यह क्षेत्र सैन्य AI को शामिल करता है?
इस पृष्ठ से साक्ष्य का योगदान करें।
रिपोर्ट is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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कानूनी दस्तावेज़।
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