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एआई के लिए अगला लक्ष्य सामाजिक कौशल सीखना : अध्ययन

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March 19, 2023
in ब्लॉग
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एआई के लिए अगला लक्ष्य सामाजिक कौशल सीखना : अध्ययन
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बीजिंग, 19 मार्च (आईएएनएस)। सिरी और गूगल असिस्टेंट अनुरोध पर मीटिंग शेड्यूल करने में सक्षम हो सकते हैं, लेकिन अभी तक उनके पास नियुक्तियों को स्वतंत्र रूप से प्राथमिकता देने की सामाजिक समझ नहीं है।

चीन में स्थित शोधकर्ताओं के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) स्मार्ट है, लेकिन सामाजिक कौशल की कमी के कारण यह अवरुद्ध है।

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बीजिंग इंस्टीट्यूट फॉर जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पहले लेखक लिफेंग फैन ने कहा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने हमारे समाज और हमारे दैनिक जीवन को बदल दिया है।

फैन ने कहा, भविष्य में एआई के लिए अगली महत्वपूर्ण चुनौती क्या है? हम तर्क देते हैं कि आर्टिफिशियल सोशल इंटेलिजेंस (एएसआई) अगला बड़ा फ्रंटियर है।

सीएएआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च में प्रकाशित एक पेपर में, टीम ने बताया कि एएसआई में कई अलग-अलग उपक्षेत्र शामिल हैं, जिनमें सामाजिक धारणा, मन का सिद्धांत – वह समझ जो दूसरे अपने दृष्टिकोण से सोचते हैं – और सामाजिक संपर्क शामिल हैं।

एआई सिस्टम और मानव सामाजिक बुद्धि के साथ-साथ वर्तमान मुद्दों और भविष्य की दिशाओं के बीच अंतर की पहचान करने के लिए संज्ञानात्मक विज्ञान और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग का उपयोग करके, फैन ने कहा कि क्षेत्र बेहतर ढंग से आगे बढ़ने के लिए सुसज्जित होगा।

फैन ने कहा, एएसआई काम की हमारी भौतिक समझ की तुलना में अलग और चुनौतीपूर्ण है, यह अत्यधिक संदर्भ-निर्भर है।

फैन ने कहा कि एएसआई को अन्य एजेंटों की मानसिक स्थिति, जैसे विश्वास और इरादे को समझने और एक साझा कार्य में सहयोग करने के लिए अव्यक्त सामाजिक संकेतों की व्याख्या करने की क्षमता की आवश्यकता होती है, जैसे कि आंखें घुमाना या जम्हाई लेना।

फैन के अनुसार, सबसे अच्छा दृष्टिकोण एक अधिक समग्र दृष्टिकोण है, जो इस बात की नकल करता है कि कैसे मनुष्य एक दूसरे के साथ और उनके आसपास की दुनिया से जुड़ते हैं। इसके लिए एक खुले अंत वाले और संवादात्मक वातावरण की आवश्यकता है, साथ ही एएसआई मॉडल में बेहतर मानव-जैसी पूर्वाग्रहों को कैसे पेश किया जाए, इस पर भी विचार किया जाना चाहिए।

–आईएएनएस

एसजीके

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बीजिंग, 19 मार्च (आईएएनएस)। सिरी और गूगल असिस्टेंट अनुरोध पर मीटिंग शेड्यूल करने में सक्षम हो सकते हैं, लेकिन अभी तक उनके पास नियुक्तियों को स्वतंत्र रूप से प्राथमिकता देने की सामाजिक समझ नहीं है।

चीन में स्थित शोधकर्ताओं के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) स्मार्ट है, लेकिन सामाजिक कौशल की कमी के कारण यह अवरुद्ध है।

बीजिंग इंस्टीट्यूट फॉर जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पहले लेखक लिफेंग फैन ने कहा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने हमारे समाज और हमारे दैनिक जीवन को बदल दिया है।

फैन ने कहा, भविष्य में एआई के लिए अगली महत्वपूर्ण चुनौती क्या है? हम तर्क देते हैं कि आर्टिफिशियल सोशल इंटेलिजेंस (एएसआई) अगला बड़ा फ्रंटियर है।

सीएएआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च में प्रकाशित एक पेपर में, टीम ने बताया कि एएसआई में कई अलग-अलग उपक्षेत्र शामिल हैं, जिनमें सामाजिक धारणा, मन का सिद्धांत – वह समझ जो दूसरे अपने दृष्टिकोण से सोचते हैं – और सामाजिक संपर्क शामिल हैं।

एआई सिस्टम और मानव सामाजिक बुद्धि के साथ-साथ वर्तमान मुद्दों और भविष्य की दिशाओं के बीच अंतर की पहचान करने के लिए संज्ञानात्मक विज्ञान और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग का उपयोग करके, फैन ने कहा कि क्षेत्र बेहतर ढंग से आगे बढ़ने के लिए सुसज्जित होगा।

फैन ने कहा, एएसआई काम की हमारी भौतिक समझ की तुलना में अलग और चुनौतीपूर्ण है, यह अत्यधिक संदर्भ-निर्भर है।

फैन ने कहा कि एएसआई को अन्य एजेंटों की मानसिक स्थिति, जैसे विश्वास और इरादे को समझने और एक साझा कार्य में सहयोग करने के लिए अव्यक्त सामाजिक संकेतों की व्याख्या करने की क्षमता की आवश्यकता होती है, जैसे कि आंखें घुमाना या जम्हाई लेना।

फैन के अनुसार, सबसे अच्छा दृष्टिकोण एक अधिक समग्र दृष्टिकोण है, जो इस बात की नकल करता है कि कैसे मनुष्य एक दूसरे के साथ और उनके आसपास की दुनिया से जुड़ते हैं। इसके लिए एक खुले अंत वाले और संवादात्मक वातावरण की आवश्यकता है, साथ ही एएसआई मॉडल में बेहतर मानव-जैसी पूर्वाग्रहों को कैसे पेश किया जाए, इस पर भी विचार किया जाना चाहिए।

–आईएएनएस

एसजीके

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बीजिंग, 19 मार्च (आईएएनएस)। सिरी और गूगल असिस्टेंट अनुरोध पर मीटिंग शेड्यूल करने में सक्षम हो सकते हैं, लेकिन अभी तक उनके पास नियुक्तियों को स्वतंत्र रूप से प्राथमिकता देने की सामाजिक समझ नहीं है।

चीन में स्थित शोधकर्ताओं के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) स्मार्ट है, लेकिन सामाजिक कौशल की कमी के कारण यह अवरुद्ध है।

बीजिंग इंस्टीट्यूट फॉर जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पहले लेखक लिफेंग फैन ने कहा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने हमारे समाज और हमारे दैनिक जीवन को बदल दिया है।

फैन ने कहा, भविष्य में एआई के लिए अगली महत्वपूर्ण चुनौती क्या है? हम तर्क देते हैं कि आर्टिफिशियल सोशल इंटेलिजेंस (एएसआई) अगला बड़ा फ्रंटियर है।

सीएएआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च में प्रकाशित एक पेपर में, टीम ने बताया कि एएसआई में कई अलग-अलग उपक्षेत्र शामिल हैं, जिनमें सामाजिक धारणा, मन का सिद्धांत – वह समझ जो दूसरे अपने दृष्टिकोण से सोचते हैं – और सामाजिक संपर्क शामिल हैं।

एआई सिस्टम और मानव सामाजिक बुद्धि के साथ-साथ वर्तमान मुद्दों और भविष्य की दिशाओं के बीच अंतर की पहचान करने के लिए संज्ञानात्मक विज्ञान और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग का उपयोग करके, फैन ने कहा कि क्षेत्र बेहतर ढंग से आगे बढ़ने के लिए सुसज्जित होगा।

फैन ने कहा, एएसआई काम की हमारी भौतिक समझ की तुलना में अलग और चुनौतीपूर्ण है, यह अत्यधिक संदर्भ-निर्भर है।

फैन ने कहा कि एएसआई को अन्य एजेंटों की मानसिक स्थिति, जैसे विश्वास और इरादे को समझने और एक साझा कार्य में सहयोग करने के लिए अव्यक्त सामाजिक संकेतों की व्याख्या करने की क्षमता की आवश्यकता होती है, जैसे कि आंखें घुमाना या जम्हाई लेना।

फैन के अनुसार, सबसे अच्छा दृष्टिकोण एक अधिक समग्र दृष्टिकोण है, जो इस बात की नकल करता है कि कैसे मनुष्य एक दूसरे के साथ और उनके आसपास की दुनिया से जुड़ते हैं। इसके लिए एक खुले अंत वाले और संवादात्मक वातावरण की आवश्यकता है, साथ ही एएसआई मॉडल में बेहतर मानव-जैसी पूर्वाग्रहों को कैसे पेश किया जाए, इस पर भी विचार किया जाना चाहिए।

–आईएएनएस

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चीन में स्थित शोधकर्ताओं के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) स्मार्ट है, लेकिन सामाजिक कौशल की कमी के कारण यह अवरुद्ध है।

बीजिंग इंस्टीट्यूट फॉर जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पहले लेखक लिफेंग फैन ने कहा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने हमारे समाज और हमारे दैनिक जीवन को बदल दिया है।

फैन ने कहा, भविष्य में एआई के लिए अगली महत्वपूर्ण चुनौती क्या है? हम तर्क देते हैं कि आर्टिफिशियल सोशल इंटेलिजेंस (एएसआई) अगला बड़ा फ्रंटियर है।

सीएएआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च में प्रकाशित एक पेपर में, टीम ने बताया कि एएसआई में कई अलग-अलग उपक्षेत्र शामिल हैं, जिनमें सामाजिक धारणा, मन का सिद्धांत – वह समझ जो दूसरे अपने दृष्टिकोण से सोचते हैं – और सामाजिक संपर्क शामिल हैं।

एआई सिस्टम और मानव सामाजिक बुद्धि के साथ-साथ वर्तमान मुद्दों और भविष्य की दिशाओं के बीच अंतर की पहचान करने के लिए संज्ञानात्मक विज्ञान और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग का उपयोग करके, फैन ने कहा कि क्षेत्र बेहतर ढंग से आगे बढ़ने के लिए सुसज्जित होगा।

फैन ने कहा, एएसआई काम की हमारी भौतिक समझ की तुलना में अलग और चुनौतीपूर्ण है, यह अत्यधिक संदर्भ-निर्भर है।

फैन ने कहा कि एएसआई को अन्य एजेंटों की मानसिक स्थिति, जैसे विश्वास और इरादे को समझने और एक साझा कार्य में सहयोग करने के लिए अव्यक्त सामाजिक संकेतों की व्याख्या करने की क्षमता की आवश्यकता होती है, जैसे कि आंखें घुमाना या जम्हाई लेना।

फैन के अनुसार, सबसे अच्छा दृष्टिकोण एक अधिक समग्र दृष्टिकोण है, जो इस बात की नकल करता है कि कैसे मनुष्य एक दूसरे के साथ और उनके आसपास की दुनिया से जुड़ते हैं। इसके लिए एक खुले अंत वाले और संवादात्मक वातावरण की आवश्यकता है, साथ ही एएसआई मॉडल में बेहतर मानव-जैसी पूर्वाग्रहों को कैसे पेश किया जाए, इस पर भी विचार किया जाना चाहिए।

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चीन में स्थित शोधकर्ताओं के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) स्मार्ट है, लेकिन सामाजिक कौशल की कमी के कारण यह अवरुद्ध है।

बीजिंग इंस्टीट्यूट फॉर जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पहले लेखक लिफेंग फैन ने कहा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने हमारे समाज और हमारे दैनिक जीवन को बदल दिया है।

फैन ने कहा, भविष्य में एआई के लिए अगली महत्वपूर्ण चुनौती क्या है? हम तर्क देते हैं कि आर्टिफिशियल सोशल इंटेलिजेंस (एएसआई) अगला बड़ा फ्रंटियर है।

सीएएआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च में प्रकाशित एक पेपर में, टीम ने बताया कि एएसआई में कई अलग-अलग उपक्षेत्र शामिल हैं, जिनमें सामाजिक धारणा, मन का सिद्धांत – वह समझ जो दूसरे अपने दृष्टिकोण से सोचते हैं – और सामाजिक संपर्क शामिल हैं।

एआई सिस्टम और मानव सामाजिक बुद्धि के साथ-साथ वर्तमान मुद्दों और भविष्य की दिशाओं के बीच अंतर की पहचान करने के लिए संज्ञानात्मक विज्ञान और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग का उपयोग करके, फैन ने कहा कि क्षेत्र बेहतर ढंग से आगे बढ़ने के लिए सुसज्जित होगा।

फैन ने कहा, एएसआई काम की हमारी भौतिक समझ की तुलना में अलग और चुनौतीपूर्ण है, यह अत्यधिक संदर्भ-निर्भर है।

फैन ने कहा कि एएसआई को अन्य एजेंटों की मानसिक स्थिति, जैसे विश्वास और इरादे को समझने और एक साझा कार्य में सहयोग करने के लिए अव्यक्त सामाजिक संकेतों की व्याख्या करने की क्षमता की आवश्यकता होती है, जैसे कि आंखें घुमाना या जम्हाई लेना।

फैन के अनुसार, सबसे अच्छा दृष्टिकोण एक अधिक समग्र दृष्टिकोण है, जो इस बात की नकल करता है कि कैसे मनुष्य एक दूसरे के साथ और उनके आसपास की दुनिया से जुड़ते हैं। इसके लिए एक खुले अंत वाले और संवादात्मक वातावरण की आवश्यकता है, साथ ही एएसआई मॉडल में बेहतर मानव-जैसी पूर्वाग्रहों को कैसे पेश किया जाए, इस पर भी विचार किया जाना चाहिए।

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फैन ने कहा, एएसआई काम की हमारी भौतिक समझ की तुलना में अलग और चुनौतीपूर्ण है, यह अत्यधिक संदर्भ-निर्भर है।

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फैन ने कहा, भविष्य में एआई के लिए अगली महत्वपूर्ण चुनौती क्या है? हम तर्क देते हैं कि आर्टिफिशियल सोशल इंटेलिजेंस (एएसआई) अगला बड़ा फ्रंटियर है।

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फैन ने कहा, एएसआई काम की हमारी भौतिक समझ की तुलना में अलग और चुनौतीपूर्ण है, यह अत्यधिक संदर्भ-निर्भर है।

फैन ने कहा कि एएसआई को अन्य एजेंटों की मानसिक स्थिति, जैसे विश्वास और इरादे को समझने और एक साझा कार्य में सहयोग करने के लिए अव्यक्त सामाजिक संकेतों की व्याख्या करने की क्षमता की आवश्यकता होती है, जैसे कि आंखें घुमाना या जम्हाई लेना।

फैन के अनुसार, सबसे अच्छा दृष्टिकोण एक अधिक समग्र दृष्टिकोण है, जो इस बात की नकल करता है कि कैसे मनुष्य एक दूसरे के साथ और उनके आसपास की दुनिया से जुड़ते हैं। इसके लिए एक खुले अंत वाले और संवादात्मक वातावरण की आवश्यकता है, साथ ही एएसआई मॉडल में बेहतर मानव-जैसी पूर्वाग्रहों को कैसे पेश किया जाए, इस पर भी विचार किया जाना चाहिए।

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चीन में स्थित शोधकर्ताओं के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) स्मार्ट है, लेकिन सामाजिक कौशल की कमी के कारण यह अवरुद्ध है।

बीजिंग इंस्टीट्यूट फॉर जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पहले लेखक लिफेंग फैन ने कहा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने हमारे समाज और हमारे दैनिक जीवन को बदल दिया है।

फैन ने कहा, भविष्य में एआई के लिए अगली महत्वपूर्ण चुनौती क्या है? हम तर्क देते हैं कि आर्टिफिशियल सोशल इंटेलिजेंस (एएसआई) अगला बड़ा फ्रंटियर है।

सीएएआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च में प्रकाशित एक पेपर में, टीम ने बताया कि एएसआई में कई अलग-अलग उपक्षेत्र शामिल हैं, जिनमें सामाजिक धारणा, मन का सिद्धांत – वह समझ जो दूसरे अपने दृष्टिकोण से सोचते हैं – और सामाजिक संपर्क शामिल हैं।

एआई सिस्टम और मानव सामाजिक बुद्धि के साथ-साथ वर्तमान मुद्दों और भविष्य की दिशाओं के बीच अंतर की पहचान करने के लिए संज्ञानात्मक विज्ञान और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग का उपयोग करके, फैन ने कहा कि क्षेत्र बेहतर ढंग से आगे बढ़ने के लिए सुसज्जित होगा।

फैन ने कहा, एएसआई काम की हमारी भौतिक समझ की तुलना में अलग और चुनौतीपूर्ण है, यह अत्यधिक संदर्भ-निर्भर है।

फैन ने कहा कि एएसआई को अन्य एजेंटों की मानसिक स्थिति, जैसे विश्वास और इरादे को समझने और एक साझा कार्य में सहयोग करने के लिए अव्यक्त सामाजिक संकेतों की व्याख्या करने की क्षमता की आवश्यकता होती है, जैसे कि आंखें घुमाना या जम्हाई लेना।

फैन के अनुसार, सबसे अच्छा दृष्टिकोण एक अधिक समग्र दृष्टिकोण है, जो इस बात की नकल करता है कि कैसे मनुष्य एक दूसरे के साथ और उनके आसपास की दुनिया से जुड़ते हैं। इसके लिए एक खुले अंत वाले और संवादात्मक वातावरण की आवश्यकता है, साथ ही एएसआई मॉडल में बेहतर मानव-जैसी पूर्वाग्रहों को कैसे पेश किया जाए, इस पर भी विचार किया जाना चाहिए।

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