Кой е Prathosh AP? Защо забележките на професора от IISc в Бенгалуру за студенти от IIT, които изучават шастри в AI, стават вирусни

Индийски институт за просвета (IISc), помощник професор в Бенгалуру провокира диалог, откакто приказва за уместността на обичайните индийски системи за познания в ера, която от ден на ден се оформя от изкуствения разсъдък (AI), компютърните науки и актуалните технологии.

Пратош Забележките на AP привлякоха вниманието, изключително неговият роман за студенти от IIT, в това число тези, които са се показали добре на взаимния приемен изпит (JEE), като се обръщат към него да учи санскрит и шастри. (Изображение: https://eecs.iisc.ac.in)

Във видеоклип, споделен в неговия акаунт в X, Пратош сложи под подозрение стандартната формулировка за триумф измежду студентите във висши механически институции, потвърждавайки, че образованието би трябвало да се простира оттатък обезпечаването на високоплатена работа и натрупването на материално благосъстояние.

„ Ще ви кажа какво, някои от моите студенти по IIT учат шастра с мен през днешния ден “, сподели той.

Неговото мненията привлякоха вниманието и за връзката, която той направи сред античните индийски метафизичен текстове, интелектуалните разсъждения и етичните провокации, сложени от изкуствения разсъдък.

Защо мненията на Prathosh AP стават вирусни?

Основна причина зад полемиката е аргументът на Prathosh, че проучването на шастрите може да добави актуалните научни и софтуерни обучение.

Според отчет в India Today той сподели, че някои студенти от IIT са се обърнали към него, с цел да схванат за какво би трябвало да учат санскрит и обичайни индийски текстове, макар че са следвали взискателни механически курсове.

Според професора проучването на тези текстове може да помогне на учениците да развият интелектуални качества и да слагат под въпрос стандартните хрумвания за триумф.

Той твърди, че задачата на образованието не би трябвало да се лимитира до нахлуване в влиятелна институция, обезпечаване на доходоносна работа и придобиване на материални притежания.

Пратош също свързва проучването на обичайни текстове с развиването на изкуствения разсъдък, потвърждавайки, че софтуерният напредък би трябвало да бъде съпроводен от по-задълбочено схващане на човешките полезности и отговорност.

Като направи прилика с Махабхарата, той допуска, че би трябвало да бъдат проектирани логаритми, с цел да подобрят човешкия живот. Той също по този начин сложи под подозрение следствията от слагането на мощни технологии в ръцете на хора без схващане на дхарма.

В същото време той предизвести да не подхождате към античните индийски текстове единствено с цел да търсите препратки към модерни научни открития.

Използвайки селскостопанска прилика, той сподели: „ Вие не култивирате реколтата поради плевелите; вие култивирате реколтата в името на годишна продукция. "

Какво сподели той за Nyaya Shastra, логиката и интелектуалното развиване?

Пратош очерта три измерения на проучването на шастри: интелектуално, обществено и метафизично.

На интелектуално равнище той твърди, че обичайните индийски метафизичен системи могат да оказват помощ на учениците да развият структурирано размишление, аналитично мислене и дарба за проучване причини.

Цитирайки Nyaya Shastra, индийска философска традиция, съсредоточена върху логиката, разсъжденията и методите за придобиване на познания, той твърди, че някой, който е изучавал тематиката в продължение на 12 години, може да бъде подготвен по квантова физика и математика в границите на една година. Той сподели, че е провел опити в поддръжка на това предложение.

На обществено равнище той свърза проучването на дхарма с въпросите на отговорността, изключително в подтекста на нововъзникващите технологии.

На метафизично равнище той се базира на Упанишадите и техните полемики за благосъстоянието, щастието и освобождението. Той цитира диалога сред Yajnavalkya и Maitreyi в Brihadaranyaka Upanishad, който изследва дали материалното благосъстояние може да докара до величие.

Кой е Prathosh AP?

Академичен профил:

-Член на факултета, Катедра по електрокомуникационно инженерство, IISc Бенгалуру

-Изследователски области: Машинно образование, надълбоко образование за показване, AI и цифрово опазване на здравето

-Съосновател на Cogniable и LatentForce.ai

Prathosh AP е научен откривател и откривател на изкуствения разсъдък в Индийския институт за просвета (IISc), Бенгалуру. Изследванията му се концентрират върху машинно образование, образование с надълбоко показване, дейно образование с данни и приложения на AI в опазването на здравето.

Според неговия научен профил той получава докторска степен от IISc Bengaluru през 2015 година, специализирайки в разбор на времеви данни. Той приключва бакалавърската си степен по инженерство през 2011 година, три години преди да изпрати докторската си дисертация.

След довеждане докрай на докторската си степен той работи в корпоративни проучвателен лаборатории, в това число Xerox Research India и Philips Research, както и започваща компания в Калифорния, Съединени американски щати.

Неговите индустриални проучвания, изключително в разбора на опазването на здравето, доведоха до няколко приноса на интелектуална благосъстоятелност. Неговият профил изброява 15 американски патента, от които 10 са предоставени и шест комерсиализирани.

Той се причислява към Индийския софтуерен институт (IIT) Делхи през 2017 година като помощник в групата по компютърни технологии на катедрата по електротехника. Той работи там в продължение на четири години, преди да се причисли към IISc Bengaluru през септември 2021 година

Той също е съосновател на Cogniable, започваща компания, фокусирана върху създаването на логаритми за образование за поведенческо опазване на здравето. Предприятието завоюва първо място в предизвикателство за пускане на AI на държавното управление на Индия, съгласно предходния му профил в IISc.

Настоящият му професионален уеб страница също го разпознава като съосновател и началник на AI в LatentForce.ai, дружество за AI, инкубирано в IISc.

Какъв е изследователският му фокус в IISc Бенгалуру?

Академичната работа на Пратош е най-вече концентриран върху изкуствения разсъдък и машинното образование.

Неговите научни ползи включват:

- Обучение с надълбоко показване: Разработване на AI системи, които могат да научат потребни представяния от комплицирани данни.

- Машинно образование с лимитирани данни: Изграждане на модели, които могат да работят дейно, когато данните за образование са нищожни.

- Дълбоки генеративни модели: Разработване на AI системи, способни да генерират нови данни и представяния.

- Приложения в опазването на здравето: Използване на машинно образование и AI за справяне с провокациите в цифровото опазване на здравето.

- Обработка на сигнали: Прилагане на изчислителни техники за анализиране и интерпретиране на сигнали.

Неговата академична работа съчетава теоретични проучвания с на практика приложения, изключително в разбора на опазването на здравето и машинното образование.