Dravid चोटों की भविष्यवाणी करने में AI को वापस ले जाता है, अति प्रयोग के खिलाफ चेतावनी देता है

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भारत के पूर्व कप्तान और कोच राहुल द्रविड़ को शनिवार को उम्मीद थी कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भविष्य में खिलाड़ियों को चोटों की भविष्यवाणी करने में सक्षम होगा, लेकिन क्रिकेट में प्रौद्योगिकी पर अधिक उपयोग और निर्भरता के खिलाफ भी चेतावनी दी जाएगी।

द्रविड़ ने कहा कि खिलाड़ियों को चोटों की भविष्यवाणी करना कुछ ऐसा है जो प्रौद्योगिकी की उन्नति के बावजूद अब तक नहीं किया गया है।

द्रविड़ ने शनिवार को यहां एएमएफआई म्यूचुअल फंड शिखर सम्मेलन के दौरान एक पैनल चर्चा में कहा, “खेल के मैदान पर, उन चीजों में से एक जो आप वास्तव में आशान्वित हैं कि एआई क्या कर सकता है, (भविष्यवाणी करने के लिए) चोटों के बारे में है।”

“आप सिर्फ हमारे पास मौजूद चोटों के स्तर को देखते हैं और किसी के पास वास्तव में एक सही जवाब नहीं है कि लोग तनाव के फ्रैक्चर को क्यों उठाते हैं और कोई भी आकार सभी फिट नहीं होता है; मैं सिर्फ तेज गेंदबाजों के लिए एक उदाहरण के रूप में पीठ के लिए एक तनाव फ्रैक्चर का उपयोग कर रहा हूं।

“आपने पिछले वर्षों में बहुत अधिक डेटा देखा है, इतना खेल चिकित्सा, विज्ञान और सामान में जा रहा है, लेकिन कोई भी वास्तव में यह अनुमान लगाने में सक्षम नहीं है कि, यह दुखद है, यह (के बारे में) लोगों के करियर, जीवन है। इसलिए अगर एआई हमें वहां पहुंचा सकता है और हम चोटों की भविष्यवाणी कर पाएंगे, ”उन्होंने कहा।

द्रविड़ ने कहा कि प्रौद्योगिकी और मानव निर्णय के उपयोग में सही संतुलन खोजना सर्वोपरि है।

“मैं यह नहीं कह रहा हूं कि आप इसे पूरी तरह से अपना सकते हैं, लेकिन निश्चित रूप से यह एक महान उपकरण है और यह कुछ ऐसा है जिसका उपयोग रणनीति के मामले में, रणनीति, खिलाड़ी विकास, खिलाड़ी वृद्धि के संदर्भ में खेल में अधिक से अधिक उपयोग किया जा रहा है,” उन्होंने कहा।

“इस दिन और उम्र में, आप अपने लाभ के लिए इस सभी डेटा और प्रौद्योगिकी का उपयोग करने में सक्षम हो गए हैं।

“(लेकिन) आप इसका गुलाम नहीं बन सकते, लेकिन निश्चित रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने के लिए बहुत बड़े फायदे हैं। आपको यह पता चला है कि डेटा महत्वपूर्ण है, यह पहचानने के बीच संतुलन, ”बल्लेबाजी स्टालवार्ट ने कहा।

द्रविड़ ने कहा कि जब प्रौद्योगिकी ने खिलाड़ियों के बीच “फेयरर चयन” के मामलों में मदद की है, तो यह विभिन्न परिस्थितियों के लिए टीमों को चुनने में मदद नहीं कर सकता है जो टीमों को कई स्थानों पर खेलते समय आते हैं।



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