रणनीति/विकिमीडिया आंदोलन/२०१७/दूसरा चक्र/तकनीकी दौर

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Cycle 2 of the discussion is now closed. Please discuss the draft strategic direction (link coming soon).

२०३० तक, विकिमीडिया आंदोलन स्वयंसेवकों को और अधिक रचनात्मक और उत्पादक बनाने में मदद करने के लिए तकनीकी रूप से नवाचारों का सक्रिय उपयोग करेगा। हम मशीन लर्निंग और डिजाइन का उपयोग ज्ञान को आसान बनाने और उपन्यास, मानवीय, बुद्धिमान इंटरफेस के साथ आसान बनाने के लिए करेंगे। स्वयंसेवक, मशीन अनुवादकों के साथ मिलकर, एक तेज गति और पैमाने पर, अधिक भाषाओं में सामग्री की गुणवत्ता और मात्रा को बढ़ाने के लिए काम करेंगे। हम ज्ञान को संरचित और इंटरैक्टिव स्वरूपों में क्यूरेट करेंगे जो कि लोगों के सीखने और योगदान करने के तरीके को बढ़ावा देते और प्रतिबिंबित करते हैं - ब्राउज़र, ऐप और विश्वकोषीय प्रारूप से परे।

उप-थीम

यह थीम पहले चक्र के दौरान व्यक्तिगत योगदानकर्ताओं और संगठित समूहों द्वारा उत्पन्न सामग्री से बना है। इस थीम के साथ संबंधित उप-थीम यहाँ दिए गए हैं। पहले चक्र की रिपोर्ट देखें। इसके साथ ही १८००+ विषयगत बयानों की स्प्रेडशीट और संश्लेषण कार्यप्रणाली देखें।

  • नवोन्मेष
  • स्वचालन
  • तकनीकी संदर्भ के अनुकूल बनना
  • अन्य माध्यमों में विस्तार
  • गुणवत्ता सामग्री
  • सामग्री तक पहुँच

आंदोलन रणनीति बातचीत और अनुसंधान से अंतर्दृष्टि

विकिमीडिया समुदाय से अंतर्दृष्टि (इस चर्चा से)

भागीदारों और विशेषज्ञों से अंतर्दृष्टि

उपयोगकर्ता (पाठकों और योगदानकर्ता) अनुसंधान से अंतर्दृष्टि

अन्य अनुसंधान

डिजिटल युग / झुकाव

  1. "डिजिटल औद्योगिक क्रांति," एनपीआर / टेड: http://www.npr.org/programs/ted-radio-hour/522858434/the-digital-industrial-revolution?showDate=2017-04-21
  1. "Introduction to Machine Learning," Introduction and Resources : https://sinxloud.com/kb/machine-learning-introduction/
  1. वैनिटी फेयर: एलोन मस्क का अनुमान है कि "एक सार्थक आंशिक-मस्तिष्क इंटरफेस" विकसित करने में ४-५ वर्षों का समय लगेगा जो कि मस्तिष्क को सीधे कंप्यूटर से संचार करने की अनुमति देगा: http://www.vanityfair.com/news/2017/03/elon-musk-billion-dollar-crusade-to-stop-ai-space-x

मशीन लर्निंग

  1. "मशीन लर्निंग कैसे काम करती है", द इकोनोमिस्ट (वह अनुभव से सीखते हैं!): http://www.economist.com/blogs/economist-explains/2015/05/economist-explains-14
  2. "मशीन इंटेलिजेंस का सरल अर्थशास्त्र," हारवर्ड बिजनस रिव्यू: https://hbr.org/2016/11/the-simple-economics-of-machine-intelligence

विकिमीडिया और मशीन लर्निंग

  1. आज ओआरईएस और सिफारिश प्रणालियाँ, खुली, नैतिक, लर्निंग मशीनें मैन्युअल रूप से सक्षम १८,००० हजार उपयोगकर्ताओं की बर्बरता से लड़ने में मदद कर रही हैं: mw:Objective Revision Evaluation Service
  2. विकिमीडिया: ओआरईएस के सक्षम होने के बाद हाल के परिवर्तनों की बर्बरता के लिए घंटों में ९०% की कमी हुई: https://docs.google.com/presentation/d/1-rmxp3GNrSmqfjLoMZYlnR55S8DKoSfG-PCHObjTNAg/edit#slide=id.g1c9c9bd2c0_1_8

प्रश्न

Talk:Strategy/Wikimedia_movement/2017/Cycle_2/The_Augmented_Age

हम चाहते हैं कि आप इस चर्चा के दौरान इन मुख्य प्रश्नों पर विचार और बहस करें। अगर संभव है तो अपनी बहस का समर्थन अनुसंधान के साथ करें।

Primary questions
  1. यदि हम इस विषय का अनुसरण करते हैं तो दुनिया पर हमारा क्या असर होगा?
    • Note that if you already submitted key ideas that answer this question for this theme in the previous discussion, consider just adding a link to that source page versus rewriting the whole statement. (see spreadsheet). If you have something new to add to a comment you made previously, however, please do.
  2. अन्य ४ थीमों के संबंध में यह विषय कितना महत्वपूर्ण है? क्यों?
Secondary question
  1. फ़ोकस के लिए समझौते करने की ज़रूरत है। अगर हम अगले १५ सालों में इस क्षेत्र में अपना प्रयास बढ़ाते हैं, तो आज हम जो ऐसा क्या कर रहे हैं जिसे करने से हमें रुकना होगा?
Expansion questions
  1. इस थीम को अधिक मजबूत बनाने के लिए इसमें क्या शामिल करना महत्वपूर्ण है?
  1. इस क्षेत्र में और कौन काम कर रहा होगा और हम उनके साथ कैसे भागीदारी कर सकते हैं?

Other comments:

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