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Google कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बदौलत 'सेल्फ-हीलिंग' मैप्स पर काम कर रहा है

2022

अपने फ़ोन पर Google मैप्स ऐप पर ज़ूम करें, और अंततः इमारतों के आकार में आ जाएंगे। आप उस तरह के दृश्यों को बनाने में मदद करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का शुक्रिया अदा कर सकते हैं- और यह सभी एआई ऐप के लिए नहीं कर रहे हैं। हाल के वर्षों में, कंपनी ने दुनिया के बदलते भूगोल पर स्वचालित रूप से नज़र रखने के लिए मशीन लर्निंग पर अधिक रुख किया है और फिर अद्यतन किया है कि यह कार्टोग्राफिक रूप से कैसे प्रतिबिंबित होता है।

वास्तव में, Google ने अपने मानचित्र को अपडेट रखने के लिए अपनी रणनीति को बदलने के लिए 2015 के आसपास 2015 में एक विभक्ति बिंदु को मारा था, जो Google मैप्स के दो कर्मचारियों के अनुसार, जो विशेष रूप से लोकप्रिय विज्ञान के साथ बात करते थे। एंड्रॉइड मैपिंग के लिए इंजीनियरिंग के निदेशक एंड्रयू लुकबिल, इस क्षण को "एपिफेनी" के रूप में वर्णित करते हैं।

200 से अधिक देशों में नक्शे को अद्यतन रखना कठिन है - इसलिए टीम को केवल कुछ और मेटा में नक्शे बनाने से रोकना पड़ा। लुकबिल बताते हैं, '' हमें उस मशीन को बनाना शुरू करना होगा जो नक्शा बनाती है।

जिस तरह से यह हो रहा है वह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से है जो इमेजरी लेने के लिए काफी अच्छा है - जैसे कि उन सड़क दृश्य कारों द्वारा उत्पादित चित्र, या उपग्रहों से - उनके द्वारा आवश्यक जानकारी निकालने के लिए, और फिर नक्शे को अपडेट करें। वह जानकारी संभावित डेटा जैसे कि किसी सड़क का नाम, घर का नंबर या ऊपर से देखी गई इमारत की आकृति है। Google ने पहले इस विषय के बारे में घमंड किया है: 2017 के एक ब्लॉग पोस्ट में एल्गोरिदम बनाने के उनके प्रयासों का वर्णन किया गया है जो फ्रांस में सड़क के नाम पढ़ सकते हैं और उल्लेख करते हैं कि एल्गोरिदम जैसे मानचित्र पर पते को अपडेट कर सकते हैं।

कल्पना कीजिए कि कोई एक नया घर बनाता है, और एक सड़क दृश्य कार परिभ्रमण करती है। लुकबिल कहते हैं, "अंत में मानव के बिना हमारे नक्शे में खोजा जा सकता है, या उसके साथ कुछ भी हो सकता है।" एआई की प्रक्रिया - इमेजरी का विश्लेषण करने और मैप को अपडेट करने के लिए — जिसे वह "स्व-उपचार बनने वाले हमारे नक्शे का पहला कदम" कहता है।

इमारत की रूपरेखा बनाना एक काम है, वे कहते हैं, जहां बेहतर एआई ने चीजों को बहुत ऊपर उठा दिया है। एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उपग्रह इमेजरी को देख सकता है और फिर Google मानचित्र पर इमारत के आकार को आकर्षित कर सकता है। इसके लिए धन्यवाद कि हम उन इमारतों की संख्या को दोगुना करने में सक्षम हैं जिन्हें हमने दुनिया भर में ढूंढा है। यह एक वर्ष के दौरान हुआ। "पैमाने की भावना के लिए वह पिछली सभी इमारतों को जोड़ता है जो हमारे पास थीं, हमें एक दशक के नक्शे पर ले गए थे।" Google आज प्रकाशित की गई एक ब्लॉग आइटम में इस पर स्पर्श करता है, जो पिछले एल्गोरिथ्म "फजी" के रूप में निर्माण की रूपरेखा का वर्णन करता है जिस तरह से वर्णन करता है (यह पोस्ट सामान्य चरणों और डेटा स्रोतों को भी बताता है जो उनके मानचित्र-निर्माण में जाते हैं)।

अन्य कार्य, अभी भी अपने, nascent चरणों में, एआई का उपयोग करते हुए मानचित्र पर नई सड़कों का निर्माण करता है जिसमें यह कल्पना से विश्लेषण करता है। Thatroad सिंथेसिस, b लुकिंगबिल कहता है, इसमें उन सड़कों को शामिल करने की कोशिश की जाती है जो हम कल्पना के आधार पर पहले से ही नक्शे पर सड़कों की ज्यामिति का पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम के लिए इमारत की रूपरेखा बनाने या नई सड़कों को बनाने जैसे काम करने के लिए, यह ऊपर-नीचे उपग्रह डेटा जैसी कल्पना का उपयोग कर रहा है; सड़क के नाम, घर की संख्या और व्यवसाय के नाम जैसी जानकारी निकालने के लिए, कंपनी सड़क दृश्य पर भरोसा कर रही है।

बेशक, Google मैप्स शहर में एकमात्र गेम नहीं है: हमने जून में नोट किया था कि ऐप्पल अपने ऐप में अधिक विवरण के साथ मैप्स बना रहा है, और जब आपको iOS 13 में यह गिरावट आती है तो आपको अनुभव में बदलाव देखने चाहिए।

और एक बड़े नोट पर, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जो डेटा पर प्रशिक्षण देते हैं, फिर कार्यों को पूरा करने के लिए, कभी-कभी एक अलौकिक स्तर पर, तकनीक की दुनिया में आम हैं। इसमें कुछ सांसारिक शामिल हो सकते हैं, जैसे कि येल्प एआई का उपयोग करके अपने उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड किए जाने वाले पिज्जा और टैको पिक्स को विश्लेषण और व्यवस्थित करने के लिए। और एआई चीजों को पहचानने की तरह नहीं करता है कि छवियों में क्या है: यह अन्य चीजों के असंख्य भी कर सकता है, जैसे खेल खेलना और गेम जीतना, चाहे वह पोकर हो, या रुबिक का क्यूब भी हो।

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