ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਨਸਾਨਾਂ ਵਾਂਗ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਿੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਏਆਈ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਜਲਦੀ ਹੀ ਇੱਥੇ ਹੋਵੇਗਾ। ਏਜੀਆਈ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਏਆਈ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਜੀਆਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ, ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਏਜੀਆਈ ਬਨਾਮ ਤੰਗ ਏਆਈ: ਤੰਗ ਏਆਈ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੰਗਲ ਕਾਰਜ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਏਜੀਆਈ ਕੋਈ ਵੀ ਬੌਧਿਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨੋਰੋ ਏਆਈ ਆਪਣੇ ਸਿੰਗਲ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਏਜੀਆਈ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੁਆਰਾ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਬੁਨਿਆਦ: ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ 1900 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਵਾਂਗ ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਸੀ। ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ, ਜੋ ਕਿ ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ 1950 ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਨੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ। ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਢਾਂ ਹੋਈਆਂ। ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਜ਼ ਆਫ਼ ਏਜ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 1950 ਅਤੇ 1960 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਉਭਰੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਹਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਫ੍ਰੈਂਕ ਰੋਜ਼ਨਬਲਾਟ ਦਾ 1957 ਦਾ ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਆਮ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਸੀ। ਪਰਸੈਪਟਰਨ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਪਣੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫੋਟੋਆਂ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਤੀਕ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ: ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕ ਏਆਈ ਗਿਆਨ ਦੇ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹਨ। ਏਆਈ ਨੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਹੱਲ ਵਜੋਂ ਵਾਅਦਾ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਈਸੀਨ ਦੁਆਰਾ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਸੰਬੰਧੀ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਨਿਯਮ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਨ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸੀਮਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ। ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੀ ਪੁਨਰ ਸੁਰਜੀਤੀ: ਏਆਈ ਨੂੰ 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਅਤੇ 1990 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਵਾਦ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੇ ਆਗਮਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹੁਲਾਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮਲਟੀ-ਲੇਅਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਭਵ ਹੋ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲੀ। ਇਸ ਨੇ ਏਜੀਆਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ। ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਕ੍ਰਾਂਤੀ: 2000 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਨੇ ਏਆਈ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਉਪਲਬਧ ਹੋ ਗਏ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਪਾਵਰ ਵਧ ਗਈ, ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ-ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸੰਭਵ ਹੋ ਗਏ। ਇਸਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਤ ਕਈ ਵਰਟੀਕਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਲਈ ਰਾਹ ਦਿੱਤਾ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਉਭਾਰ: ਡੂੰਘੀਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਸਬਸੈੱਟ, ਏਜੀਆਈ ਵੱਲ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਫਲਤਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਰੀਕਰੈਂਟ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਨੁੱਖੀ ਪੱਧਰ ਦੀ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ: ਇਸ ਸਮੇਂ, ਅਸੀਂ ਏਜੀਆਈ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਗਵਾਹ ਹੋਣ ਦੇ ਬਹੁਤ ਨੇੜੇ ਹਾਂ। ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਕੁਝ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਖੇਤਰ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕੰਮ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨੋਰੋ ਏਆਈ (ਏਐਨਆਈ) ਦੀ ਤੁਲਨਾ: ਜਦੋਂ ਕਿ ਏਐਨਆਈ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ, ਏਜੀਆਈ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਏਜੀਆਈ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਏਐਨਆਈ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਗਤੀਵਿਧੀ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਜੀਆਈ) ਸਿੱਖਣ, ਤਰਕ, ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ, ਅਤੇ ਹਮਦਰਦੀ ਵਰਗੇ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਸਮਾਜਕ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਏਜੀਆਈ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਾਈਬਰ ਹਮਲਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਏਜੀਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਚਾਅ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਰੁਜ਼ਗਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਹੋਰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਵਿਸਥਾਪਨ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਨੈਤਿਕ ਵਿਹਾਰਾਂ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ, ਏਜੀਆਈ ਦੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਵਿਧਾਇਕਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਜ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਏਜੀਆਈ ਖੋਜ ਨੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਬੁਨਿਆਦ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਤੱਕ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਏਜੀਆਈ ਆਦਰਸ਼ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਮੌਜੂਦਾ ਏਆਈ ਖੋਜ ਲਿਫਾਫੇ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਏਆਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਜੀਵਨ ਢੰਗ ਨੂੰ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਵੇਗਾ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਏਜੀਆਈ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖਜਾਤੀ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ, ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸੈਕਟਰਾਂ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਉਤੇਜਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਜੀਆਈ) ਦੇ ਅਥਾਹ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਕਦਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
-
ਵਿਜੈ ਗਰਗ, ਰਿਟਾਇਰਡ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਐਜੂਕੇਸ਼ਨਲ ਕਾਲਮਨਿਸਟ ਮਲੋਟ
vkmalout@gmail.com
Disclaimer : The opinions expressed within this article are the personal opinions of the writer/author. The facts and opinions appearing in the article do not reflect the views of Babushahi.com or Tirchhi Nazar Media. Babushahi.com or Tirchhi Nazar Media does not assume any responsibility or liability for the same.