人工知能の研究において、何から手をつけていいのかわからないこと

人工知能は急速に進化しており、この分野の最新の研究を把握することが重要です。海外文献を翻訳して研究しています。

人工知能 Android コンパニオンの不安制御

人工知能ロボット アンドロイドの消費者市場は、2020 年までに驚くべきものになるでしょう。しかし、消費者は時間が経つにつれて、ますます多くの機能を求めるようになるでしょう。あなたがロボット エンジニアであるか、人工知能アンドロイドの分野で働いている場合、人間が他のロボット仲間や家事奴隷にどのようなことを要求するかを事前に検討することができます。人工知能ロボット システムの寿命を延ばすために重要なことの 1 つは、人間がいつ少し腹を立てているかを理解することです。つまり、不安制御システムの設計について考える必要があります。これは、人間が動揺していることを感知し、ロボットがより快適な性格モードに移行できるようにするものです。特に家に銃がある場合。

ただし、通常、ロボットを撃った場合は保証対象外となります。それでも、私たちは皆、機器や機械にどれほど腹を立てることができるかを知っています.プロのロボット エンジニアとして、この潜在的な官能性と進歩を考慮する必要があります。いくつかの選択肢があります。 1 つ目は、最も敏感なコンポーネントを保護する防弾チョッキを使用して、Robo Wars の軍用人工知能ロボット アンドロイドまたはバトルボットに対応する、よりタフで強力な戦闘準備が整ったロボットを構築できることです。または、私たち人間の敵意が感知された応答ソフトウェアを設計することで、より穏やかな変位人格モードに入ることができます。人間は自分が何をしているのかわからないので、これを考慮してください。

"Lance Winslow" - オンライン Think Tank フォーラム ボード。革新的な考えと独自の視点をお持ちの場合は、ランスと一緒に考えてみてください。 www.WorldThinkTank.net/。ランスは定年退職したオンライン ライターです。

記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Lance_Winslow/5306





人工知能は、今後 10 年間で私たちの生活にどのような影響を与えるでしょうか?


大気人工知能スーパーコンピュータシステム

2005 年の記録的な大西洋の熱帯性ハリケーン シーズン中に、母なる自然がもたらす信じられないほどの荒廃を目の当たりにしました。また、人類は店舗の方向性、期間、強さを予測する能力が向上していることもわかりました。これらすべては、NOAA、気象研究者、およびスーパーコンピューターのおかげです。

来たる 2006 年の大西洋熱帯ハリケーン シーズンは壮観です。私たちがこれを知っている理由の 1 つは、現在西海岸でラ ニーニャ シーズンの真っ只中にあり、通常のハリケーン シーズンよりも強いことを意味します。これらのスーパーコンピューターは非常に短い時間で数テラバイトのデータを処理しますが、システムに大気中の人工知能を少し追加する必要があります。なんで?最後のハリケーン シーズン中、NOAA は、ハリケーンが陸地に分散し、通常の気象パターンの他の流れと合流するときに、ハリケーンがどこに向かうかについて矛盾する予測をしばしば作成しました。

より多くのコンポーネントとより多くのデータとこれらのスーパーコンピューターを実行する人工知能プログラムに関するより多くの情報を得るには、すべてのものの相互作用をよりよく理解する必要があります。天気予報で最も難しいことの 1 つは、長期的な予測です。

また、スーパーコンピューター人工知能プログラムを再設計する際に、宇宙天気、太陽フレア、X フレアの潜在的な影響を考慮する必要があります。 、海の温度と月のサイクルさえも加熱する可能性のある水中の火山噴出孔。信じられないかもしれませんが、これらすべてが私たちの天気に影響を与え、他のものよりも影響を与えるものもありますが、これらの気象の流れがどこに向かっているのか、ハリケーンが陸地に分散するときに何が起こるのかを長期的に分析して完全に正確に読み取るには、考慮しなければなりませんハリケーン スーパーコンピューターにさらに多くのデータと人工知能を追加します。来るハリケーン 2006 で、これのいくつかを考慮してください。

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人工知能はここにありますか?


人工知能 Android 電源システムのアンペア数の調音と電圧調整

人工知能アンドロイドとロボット システムを動作させるにはかなりの電力が必要であり、その電力を可能な限り効率的な方法で使用することは理にかなっています。これが重要である理由はいくつかあります。 1 つ目は、人工知能ロボット システムが軍隊で使用され、敵が発砲している場合は特に、バッテリ寿命が最も重要です。戦争の最中にフル充電する時間はありません。または、自宅のロボット システムや、料理をするように割り当てられた人工知能のアンドロイドを考えてみてください。ロボットが途中で汚れた皿をいっぱいにして水を入れたままにして、ジュースがなくなって電源が切れてしまうことは、最も避けたいことです。キッチン全体に泡が浮かび、キャビネット全体に水が流れていますが、まだ汚れた食器が残っています。一方、ロボットの仲間とアンドロイドの奴隷労働は、充電するのにさらに 10 時間必要です。

ラップトップには 2 つの操作モードがあることに気づいたことがありますか? 1つは、バッテリーが切れた状態でプラグを抜いているため、速度がわずかに遅くなります。この方法では、長持ちしますが、効率的に動作します.次に、もう1つのモードは、コンセントに差し込まれているときです。人工知能ロボット システムとアンドロイドについて、この戦略を検討してください。システムが最大使用量に近づくと、低速モードになります。さらに、ロボット アンドロイドが芝生を刈ったり、車を洗ったりしている場合は、可能な限りの電力を必要とするかもしれませんが、洗濯中やサイクルの合間に衣服がぐるぐる回っているのを見ているだけでも、最大限のエネルギーを維持することができます。・効率的な状態。これは、最小限のエネルギーのみを使用し、いくつかのセンサーを実行し続けるスタンバイモードである可能性があります.ロボットを設計している場合は、2006 年にこれを検討してください。

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人工知能がどのように e コマース業界に革命を起こしているか


人工知能アンドロイドと膀胱液バランス戦略

すべてのシステムを実行するための処理能力が非常に必要な人工知能ロボット システムは、おそらく液体で冷却する必要があります。 Microsoft の新しい xBox でさえ、最初は問題がありました。これは、頻繁に使用するとシステムが熱くなりすぎるためです。アフターマーケット機器メーカーが設計し、液体冷却システムが利用可能です。これは、家庭用家庭用アシスタント ロボットであろうと、次世代のアメリカ兵の将来の戦闘力のための軍の新しいイニシアチブの一部であろうと、将来の人工知能ロボット アンドロイドで必要になると予想できます。

転倒することなく自立し、センサーからの情報を処理することに加えて、いくつかのジャイロを実行できるシリコンバイポッド人工知能アンドロイドを構築するために必要となる多くのシステム。ビジュアル、ソナー、ライダー、赤外線など。さらに、システムは、特定のイベントに対応する決定マトリックスでデータが解釈された後、周囲と特定のイベントに基づいて決定を下す必要があり、これはすべてリアルタイムで行われる必要があります。

今次に、冷却システムを実行するために必要な液体の量でこれらの点を考慮する場合、バッフル付きシステムとブラダー内で揺れる液体の重量を制御する必要があり、安定性制御とロボットシステムの再バランスに使用できる可能性があることを認識する必要があります。動いている間。第 1 世代の人工知能ロボット アンドロイドを設計したとき、これらのエンジニアリングの可能性を考慮する必要があります。

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Artificial Intelligence, Responsibility And Christianity


人工知能訓練技術の逆転消去

新しいスキルを学んだ私たちは、たとえばスポーツで間違ったテクニックを学ぶと、そのテクニックを記憶するのが非常に難しいことを知っています。学びません。しかし、これは人工知能の訓練には当てはまらないかもしれません。なぜなら、必要なのは単純なプログラムだけであり、誤った刷り込みデータ セットを反転または消去するからです。

人間の刷り込み記憶は、学習によって変更できます。何かを行う新しい方法は、脳にとって皮肉なことです。これは、記憶にコミットされたものとは異なり、記憶の上書きを可能にするためです。人工知能では、刻印されたデータセットはセンサーから送られ、データを刻印した決定マトリックスによってレンダリングされた決定の評価中に取得されます。このデータに基づいて下された決定が期待または望ましい適切な結果をもたらさなかった場合、人工知能プログラムはサブプログラムを開始して、使用されたデータを元に戻し、逆方向に作業して欠陥またはどの決定が誤りであったかを見つけなければなりません。

実際には、コンピューターに学習を教えてから、実際の有機的な脳を追加する方が簡単で簡単かもしれません。運動選手なら誰でも知っているように、自分の動きやテクニックをマッスル メモリーにコミットすると、反射する前に 10,000 回以上の動きが必要になる可能性があります。しかし、人工知能では、1 回の簡単な消去イベントと最初からやり直すだけで問題を解決できる可能性があります。あなたにとっては抽象的すぎるかもしれませんが、それは可能であり、したがって議論されるべきです。2006 年にこれを検討してください。 Think Tank フォーラム ボード。革新的な考えと独自の視点をお持ちの場合は、ランスと一緒に考えてみてください。 www.WorldThinkTank.net/。ランスは定年退職したオンライン ライターです。

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人工知能のプログラミングとソーシャル エンジニアリングの比較 政治的正しさの考慮


人工知能システムによる行動相互作用の境界の明確化

人工知能ロボット アンドロイドが人間と一緒に働き、家庭の仲間として家庭の日常に受け入れられ、家庭で割り当てられたタスクに取り組むには、有能である必要があります。幅広い人間関係。同様に、人工知能ロボット システムがビジネス、軍事、宇宙で NASA のアシスタントになる場合、それらは人間の周りで作業し、人間が頻繁に示す時折のバーストや敵対的な行動なしに、人間の境界を模倣する個性の境界が必要になります。

私たちは、私たちが設計しプログラムする人工知能ロボティック Android システムとの行動相互作用の明確な、または絶えず変化する一連のパーソナリティ境界を使用することを提案します。どのようにあなたは尋ねますか?そうですね、人間が間違ったことを言って別の人間を少し動揺させてしまうことがあるので、おそらくロボットの人工知能システムは人間を怒らせる寸前で止まってしまいます。それ以外の場合は、すべてが出るほど甘い場合があります。それ以外の場合は、自分自身を動揺させたり、人間が言ったことに腹を立てたりすることがあります.行動の境界を明確にすることを呼びましょう。それは完全に理にかなっており、より人間らしく、周囲の人間に受け入れられやすくなるでしょうか?

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人工知能はあなたの仕事を奪いますか?場合ではなく、いつ


人工インテリジェント無人一輪車の構築

無人人工知能一輪車を作ることは可能ですか?人間が一輪車に乗るには、バランスと調整が必要なため、練習をしないと難しいことはわかっています。人工知能無人一輪車を作るのは簡単なことではなく、今のところトップのロボティクス科学者やトップの研究者でさえ、転倒せずに自動で運転できるオートバイを作ったにすぎません。

それでは、ライダーが乗っていなくても常に直立状態を維持するために動き回るおもりを備えた人工知能無人一輪車を作ることを提案します。それ。どのようにあなたは尋ねますか?そうですね、セグウェイ スクーターと同じシステムを使用することを提案します。これは、スクーターが前後に倒れたり、立ち上がったライダーがダンピングしたりするのを防ぎます。

次に、接続されているホイールの上のステムにモーターを取り付けることを提案します。この装置に車輪を止めたり動かしたりして、車輪が前後に倒れないようにします。さて、私は、古い木造船の船長の車輪のようなものを、乗員が座らない座席に通じる幹に置くことを提案します.

さらに、この車輪は、アルミニウムと中空で、内部に重りがあります。一輪車が前方と後方以外の方向に落下していることを示す水準器にコンピュータ システムを取り付けると、一輪車が落下している反対側に重りが移動し始めます。

I人工知能無人一輪車を作れると確信しています。では、なぜですか?そして多くの人が、なぜ人は山に登り、なぜ凧を作り、なぜ人間が存在するのかと尋ねます。どうしてですか?今日、その論理を私と議論しませんか?

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人工知能はあなたの仕事を奪いますか?場合ではなく、いつ