ਟੋਯੋਟਾ ਰਿਸਰਚ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਅਤੇ ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਕਾਰਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਡ੍ਰਿਫਟ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਡ੍ਰਾਇਵਿੰਗ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ। ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਦੇ ਥੰਡਰਹਿਲ ਰੇਸਵੇ ਪਾਰ্ক ਵਿੱਚ ਇਕ ਬੇਹਦ ਦਲੇਰ ਅਦਾਕਾਰੀ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਵਾਹਨਾਂ ਨੇ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਫੁੱਟ ਦੀ ਦੂਰੀ ਨਾਲ ਤਾਲਮੇਲ ਵਿੱਚ ਡ੍ਰਿਫਟ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਮਕਸਦ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡ੍ਰਾਈਵਰ-ਸਹਾਇਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆਉਣਾ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਡ੍ਰਾਇਵਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਹੱਲ ਲੱਭਣਾ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗਣਿਤ ਮੌਡਲ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਸੰਵੇਦਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਿਖਾਈ ਕਿ ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਕਾਰਾਂ ਅਤਿਅੰਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਰਫੀਲੇ ਜਾਂ ਬਰਫੀਲੇ ਰਸਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਏਆਈ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਨੰਤੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਅਣਪੇਖੇ ਭੌਤਿਕ ਜਗਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਇਕ ਵੱਖਰੀ ਅਤੇ ਜਟਿਲ ਚੁਣੋਤੀ ਹੈ।

ਦੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਲਾਭਦਾਇਕ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਹਨ ਬ੍ਰਾਡਕਾਓਮ ਅਤੇ ਐਲਫਾਬੇਟ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਬ੍ਰਾਡਕਾਓਮ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਤੇ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕਿੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਘਟਕਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੁਆਰਾ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਪ੍ਰਸ਼ਿਕਸ਼ਣ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸੰਸਥਾ ਅਤੇ ਤਬਾਦਲਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਬ੍ਰਾਡਕਾਓਮ ਦੀ ਕੁੱਲ ਕਮਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਹਿੱਸਾ AI ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਇਹ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੱਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਇੰਜ, ਬ੍ਰਾਡਕਾਓਮ ਦੀ ਵਪਾਰਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਨਗਾਈ ਵਿੱਚ ਵਿਰਨਾ ਸੜ ਸਵੇਅਰੂ ਮਿਨ ਗਏ, ਐਨ ਮਨਹਾਓ ਅਰਕਪਾਵ ਸਕੀਤੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, Google Brain ਅਤੇ DeepMind ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਐਲਫਾਬੇਟ ਨੇ AI ਨੂੰ ਆਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੁੱਖ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਆਮਦਣੀ ਵਿਗਿਆਪਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਖੋਜ ਮਹਾਨਿਸ਼ ਟੈਕਸ ਵਿੱਚ ਸਪੇਸ਼ਲ੍ ਹੋਣ ਦਾ ਪੂਰੀ ਉਮੀਦ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ Google Cloud, Alphabet ਦੀ ਕਲაუდ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੀ ਸਫਲਤਾ ਪਾਉਂਗੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਸਮਰਥ ਖਰੀਦਣ ਵਾਲਾ Wiz, ਜੋ ਏ

ਹਾਲੀਆ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਾਰਜਰਥ ਮੰਡੀਰ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਵਾਰੰ- ਵਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਬਦਲਾਅ ਕਾਰਜਰਥ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਪਏ ਹਨ, ਜੋ ਬਦਲਾਅ ਬੇਹੋਸ਼ੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹੁਣ, ਜਨਰੇਟਿਵ ਆਰਟੀਫ਼ੀਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਆਉਣ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਲਹਿਰ ਦਾ ਜਨਮ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਕਾਰਜਜੋਗ ਤੇ ਅਸਰ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਰੱਖਣਾ ਪਇਆ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਉਹਣ ਕਰਨਾ ਲਈ, ਸੰਗਠਤਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਕਮੇਟੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤੇ ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਾਹੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਨਤਰ ਸਿਖਲਾਈ 'ਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਰਤਾਅ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ 'ਚ ਡੋਲਣ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਵਾਦ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਨਾਲ AI ਗ੍ਰਣ ਕਰਨ 'ਚ ਕਾਮਯਾਬੀ ਮਿਲੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿ AI ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਜਾਂਕਿ ਪ੍ਰਗਤੀ ਤੈਨੇ ਲੋਗ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਕਾਰਜਰਥ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਵਾਰਸ ਲਾਹ ਜਿੰਮਾ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਤਾ ਕਿ ਸੰਦੇਸ਼ੀ ਅਤੇ ਬਿਸ਼ਵਾਸ ਭਰਾਂਤੀ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਅੰਤ ਵਿਚ, ਕਮੇਟਿਆਂ ਦੀ ਬੈਹੋਸ਼ੀ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ, ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਕਾਰਜਰਥ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਸਕਣ। ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾ ਕੇ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪੂਰਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਨਾਸਾ ਦੀ ਏਆਈ-ਐਸਟਰੋਬਾਇਆਲੋਜੀ ਮੁਹਿੰਮ, ਜੋ ਨਾਸਾ ਐਮਜ਼ ਵਿੱਚ ਰਿਆਨ ਫੈਲਟਨ ਅਤੇ ਕੈਲੇਬ ਸ਼ਾਰਫ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਾਈਕ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨੂੰ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਐਸਟ੍ਰੋਬਾਇਓਲੋਜੀ ਸਮੂਦਾਇਕ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੀ ਰਾਏ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਇੰਨ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਲਿੰਕ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡਾ ਫੀਡਬੈਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਹਿਚਾਨਿਆਂ ਦੇ ਲਕਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਜੋ ਆਖਰਕਰ ਪੁਰੇ ਸਮੂਦਾਇਕ ਨੂੰ ਲਾਭਪ੍ਰਦ ਹੋਵੇਗਾ। ਤੁਹਾਡੇ ਯੋਗਦਾਨ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ!

AI ਦੁਆਰਾ ਹਰ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁਤ ਵਧਾ ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਇਸਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ AI ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਵੈਲਜ਼ ਬਨਾਉਣ ਦੇ ਪੇਸ਼ਗੋਇਆਂ ਸਿੱਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਹਕੀਕਤ ਹੋਰ ਹੀ ਹੈ। ਨਿਯਮਕਾਰੀ, ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ, ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਜਨਤਾ ਵਿਚ ਭਰੋਸੇ ਜਿਵੇਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤਕ AI ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਵਾਅਦੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦ ਕਿ ਕੁਝ ਉਦਯੋਗ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਪਹਿਲੇ ਹੀ AI ਦੇ ਕਾਰਨ ਬਦਲਾਅ ਵੇਖ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਰਫਤਾਰ ਛੋਟੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪ ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਭਵਿੱਖ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਡੂੰਘਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਪਿਛਲੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਦਮਾਂ ਨੇ ਸਾਬਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਜਦ ਕਿ AI ਦੇ ਕਾਫੀ ਮੁੜਤਾਉ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੁਰੰਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ, ਪਰ ਉਹ ਅਟੱਲ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, AI ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਅਪਣਾਏ ਜਾਣ ਦੇ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸਮਾਂ ਲਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਵੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਸਾਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਹਰ ਉਦਯੋਗ 'ਤੇ AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਬੇਬਾਕ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਵੈਧਤਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਚਿਪਕਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਉਤਸ਼ਾਹ ਵੱਡੀਆਂ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ AI ਵਿੱਚ ਰੁਜ਼ਾਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮੁੱਲ ਵੱਧ ਜਾਣ ਦੀਆਂ ਅਗਿਆਨਵਾਂ ਹਨ, ਹਕੀਕਤ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹੋਰ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਤਦਰੀਜੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਭਰੋਸਾ, ਨਿਯਮ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ, ਤੇਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਾਲੇ ਨਕਸ਼ਾਂ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ AI ਦੇ ਪੂਰਨ ਸੰਭਾਵਨਾ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਫੜਨਾ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਕੁਝ ਸਪੱਟ ਰੂਪਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਘਟੇ ਘਪਲੇਬਾਜ਼ੀ। ਕੁੱਲ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ, ਲੇਖ AI ਦੇ ਲੰਮੇ ਸਮੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲੀ ਕਰਨ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਪਰ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਤਮਾਨ ਤਬਦਲੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਸਾਲ ਟੈਨੇਸੀ ਵਿਚ, ਸਰਕਾਰੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਅਤੇ ਸਕੂਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਕ੍ਰਿਤਰਿਮ ਬੁੱਧੀ (ਏਆਈ) ਨੀਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਲੋੜ ਹੈ।