कृत्रिम बुद्धि के बारे में जानने के लिए यहां एक महत्वपूर्ण बात है: यह चित्रों के साथ बहुत अच्छा नहीं है यह वास्तव में नहीं बता सकता कि तस्वीर किस प्रकार का है , न ही वह संदर्भ को निर्धारित कर सकता है एक कंप्यूटर को एक गिलास दूध की एक तस्वीर दिखाएं, और यह आश्चर्यजनक नहीं होगा क्योंकि यह अनुमान लगा सकता है कि यह एक पक्षी है।
दूसरी तरफ, मनुष्य, चित्रों में बहुत अच्छे हैं यही वजह है कि रॉर्स्च टेस्ट- जो कि इनकब्लेट्स को नजर आते हैं-हमारे लिए दिलचस्प हैं वे वास्तव में कुछ की तस्वीरें नहीं हैं, लेकिन हम इंसान उन चीजों को देखकर बहुत अच्छे हैं।
तो क्या होता है जब आप कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम के लिए अर्थहीन इंकब्लोट देते हैं (लेकिन हमेशा बहुत अच्छा नहीं कर रहे हैं) यह देखने के लिए कि एक छवि में क्या है? कुछ बहुत मनोरंजक और दिलचस्प परिणाम!
फर्नांडीस वीएगास और मार्टिन वॉटनबर्ग ने ऐसा ही किया। उन्होंने इनकब्लेट की एक श्रृंखला के साथ चार कृत्रिम बुद्धि प्रणालियों का परीक्षण किया और कुछ रोचक परिणाम सामने आए। एक एल्गोरिथ्म यह पहचानने में बहुत अच्छा था कि यह स्याही ब्लोट्स के साथ परीक्षण किया जा रहा था (पैसिव-आक्रामक, चिड़चिड़ाना रोबोट की आवाज की कल्पना करो, "साउ। यह एक रोर्शच टेस्ट इंकब्लॉट की एक तस्वीर है") एक अन्य अत्यधिक व्याख्यात्मक था, जिसमें कई स्याही ब्लोट्स को "अलग" शब्द के साथ लेबल किया गया था। गरीब एल्गोरिदम
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* हां, मैंने इसे उद्देश्य पर इस तरह से वर्तनी की। थोड़ा कंप्यूटिंग मजाक https://en.wikipedia.org/wiki/Daemon_%28computing%29