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。

IT: 国際貿易交渉人工知能コンピューター

人工知能

人工知能コンピューター プログラマーは、あらゆる状況に対して考え、適応し、反応できるシステムの作成に懸命に取り組んでいます。そのようなシステムのアプリケーションと潜在的な用途の数は、人間の努力の全範囲に及ぶことがわかっています.

製造施設でロボット工学が人間の労働者に取って代わるように、人工知能システムは幹部に取って代わります.大規模な多国籍コングロマリット Corp. の株主であれば、これが多くのお金を節約できることを知って喜んでいるでしょう。節約されたお金は、株主価値、四半期利益、およびキャッシュ フローの増加につながります。

米軍は、完全に自律的に動作する指揮統制システムを検討しています。無人航空機や無人攻撃旅団などの兵器システムは、現代の戦闘空間における戦争の未来となるでしょう。

このような人工知能コンピューター システムは、複雑な決定マトリックス システムを使用してほぼすべてのことを行うように設計されます。あらゆるタスクを実行し、任務を完了し、あらゆる状況を交渉するために、学習し、考え、プログラミングすることさえできます。このような人工知能コンピューターは、いつの日か複雑な国際貿易交渉で使用される可能性さえあります。すべてのゴルフコースを言う代わりに、私たちの弁護士はあなたの弁護士と話します。人間のリーダーシップは言うでしょう。人工知能コンピューターに公正な交渉を任せましょう。 「あなたの飲み物で？」そして、将来の国際貿易交渉の未来である人々。私たちは、緊張やストレス、または政治的行き詰まりや戦争につながる交渉の決裂の潜在的な不測の事態なしに、すべての関係者にとって自由貿易と公正な貿易を実現します。

"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





建築における人工知能設計


ミッション完了における自律型人工知能 Android 戦略

人工知能

自律型人工知能ロボット アンドロイドを作成する際の目標の 1 つは、人間の支援なしでミッションに送り出し、そのミッションを 100% の確率で完全に完了することです。または、シックス シグマの黒帯理論を考慮すると、人間が可能な限り 1 またはパーセントに近いです。しかし、タスクを完了するために 1 つまたは複数のロボット アンドロイドを送り出す場合、それらはチームとして協力することも学ばなければなりません。もちろん、これは思ったほど簡単ではありませんが、大学では群れ理論を使用して、アメリカ全土のロボット競技会で検討されています。

これはまったく問題ありません。ほとんどの部分は、人間の思考が、タスクを完了したり、ゲームに勝利したり、目標を達成したりするために共通の目的やチームの努力で団結するときに人間が行うのと同じ結合方法を使用しない可能性があることに基づいてモデル化されます。私たちは自然の中で、一緒に働き、一緒に狩りをし、社会的に団結している高次の獲物の動物を見ます.ロボットによる自律型人工知能アンドロイドも、自己保存、グループの保存、チームワークのためにプログラムする必要があります。つまり、以前に実行したさまざまなタスクでの記憶、経験、および観察に基づいて、自分自身にタスクを割り当てる必要があるだけでなく、他のチームメンバーのアンドロイドからタスクを割り当てられたり、タスクで命令を与えたりすることも許可する必要があります。

これは抽象的な観点からは明白に聞こえるかもしれませんが、プログラミングのタスクは簡単ではありません。私たちの入札を行い、目標を達成し、正確かつ間違いなくタスクを完了するために、ロボット人工知能アンドロイドを持って送ります。タスクを遂行するためにロボットのチームを送り出すことは、すべての詳細が不明な場合に、チームがグループで一緒に考え、状況を評価し、決定的に行動しなければならないことを意味します。

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





人工知能の簡単な紹介


人工知能アンドロイドの伝記の背景

人工知能

人工知能アンドロイドをより人間らしくして、人間の仲間と一緒にビジネス、軍事、その他の努力のアシスタントとして働くことができるようにするために、背景のプロファイルまたは伝記を作成する必要があります。あなたはするであろう。私たち一人一人には、以前の雇用、子供時代、趣味、観察のすべての側面の歴史と経験があり、それが私たちを私たちにしています.

人工知能アンドロイドは、作成されることなく存在します背景や伝記のない歴史。各キャベツ パッチ ドールの名前に背景が含まれているように、各人工知能アンドロイドにも背景が作成されている必要があります。もっともらしく、理解しやすく、説得力のあるもの。これにより、人間がこれらのロボット パートナーと一緒に作業することに慣れるのに役立ちます。

現在、DARPA はカーネギー大学とロボット アシスタントを開発する契約を結んでいます。彼らが働くときの人間へのマニュアル。そのような人工知能マシン、または後にロボット型アンドロイドが最高の価値になります。完全に密閉されたシステムで食料を節約し、水をリサイクルしなければならない宇宙探検家を考えてみてください。 4 人の探検家を配置する代わりに、2 人の人間と 2 つのロボットまたは人工知能アンドロイドを配置して、人間の不完全なタスクと並行して作業し、実験を行い、ミッションを遂行するために必要な作業負荷を分割する方がはるかに優れています。

< p>人間がアンドロイド ロボット パートナーを受け入れるためには、これらのパートナーは可能な限り生命に近い存在でなければなりません。つまり、性格、専門分野、実際の背景、経歴、およびそれらすべてが履歴書と一致している必要があります。

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人工知能とチューリングが間違っていると私が考える理由


人工知能 Android ロボティクスと潜在的合金

人工知能

次世代の人工知能アンドロイドを設計するロボット エンジニアは、新しい材料と潜在的に特殊な合金を利用する必要があります。これらの人工知能アンドロイドには、強力で柔軟な外殻が必要です。柔らかそうに見えながら、大切な荷物を守る強さを備えていなければなりません。脳とコンピューターシステム。さらに、バッテリー、マザーボード、CPU、変圧器、電源システムなどの内部コンポーネントが実際に重くなるため、外殻のすべての外装を節約した重量は全体の重量を下げるのに役立ちます。

さらに、軍は、現代のネット中心のバトルスペースのために将来の戦闘力を構築するという将来の任務を完了するために、機敏で機動性があり強力な人工知能アンドロイドロボットを必要とします.現在、外骨格を使用して人間を補うことができるシステムが考案されていますが、次世代は完全にロボットの人工知能アンドロイド兵士であり、敵に対して配備されます.ロボット戦争は未来であり、それは理にかなっています.

節約されたお金と訓練、犠牲者の入院、そして給料は計り知れません.確かに、パットン将軍はかつてこう言いました。軍隊は胃袋で動く。したがって、人間が必要とする食料、水、身の回り品のロジスティクス サプライ チェーンも非常にコストがかかります。これらすべてを考慮する必要があり、これがおそらくロボット軍の最大の理由です。コストが削減されたとしても、そのような人工知能を備えたアンドロイド ロボットの構築や製造は安価ではないことも理解する必要があります。材料の強度と選択された特殊な合金が最も重要です。

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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?


人工知能における怒りの感情

人工知能

ロボット人工知能アンドロイドをアシスタントとして人間に沿って動作させるには、怒りの動きを人間のシステムにプログラムする必要があります。アシスタントの声の抑揚にわずかな怒りや敵意が含まれていると、目の前のタスクを完了するための協力的な経験がより信頼でき、理解しやすく、実行しやすくなります。

明らかに、人工知能ロボットにおける怒りの動きは、アシスタントは、ロボットが 10 インチのレンチを手に取り、人間の相手の頭を強打するところまで増加してはなりません。サイコ ロボット キラーを作成する必要はありません。実際、人間の相互作用の一部には、他の人への扱い方の制限が含まれていることを知っているため、これを考慮する必要があります.人々が人工知能ロボット アンドロイドに対して虐待し、軽視し、敵対的な行動をとることを許可した場合、人間同士のやり取りを許可すると、友人、同僚、仲間の市民を完全に無視して扱う可能性があります。

< p>ロボットの人工知能アンドロイドで作業する人間には制限が必要であり、ロボットのパートナーを訓練して、人間が悪い行動をすることを許可しないようにすれば、人間が誤って行動するように訓練することを防ぐことができます.人工知能のトレーニングに関する議論の多くは、対応するロボット コンピューターのトレーニングに関するものですが、最終的には人間とロボットの相互作用が実際に人間の行動を変えることを理解する必要があります。つまり、すべての人間が同僚、家族、友人と交流する方法が変わるということです。

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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 Android システムの設計における適応セル オートマトン

人工知能

人工知能ロボット アンドロイド システムの設計とプログラミングを検討する場合、単純化された複数のプログラムが相互作用できるようにすることが賢明かもしれません。 Stephen Wolfram の著書 "A New Type of Science" では、セル オートマトンと単純なプログラムが複雑な結果を生み出す方法について説明しています。適応型セル オートマトンでは、このような単純なプログラムがどのように相互作用するかを理解するのに役立ち、人工知能システムを推進するために必要な答えや解決策を導き出すのに役立ちます。

人工知能が設計されるにつれて、アンドロイド ロボット コンピューター システムがより普及するようになります。そして何世代にもわたる革新が永続するならば、これらのシステムが自らプログラムすることが必要になるでしょう。つまり、独自のコードを記述し、新しいデータベースをセットアップして観測からの情報入力を保存し、人間のカウンターパートによって割り当てられたタスクに基づいてアルゴリズムを変更する必要があります.

繰り返しのタスクは非常に簡単です.するようにコンピューターをプログラムすること。私たちはすでに、芝生を刈ったり部屋を掃除機で掃除したりするような小さなロボット家庭用システムを実行するコンピューターを持っていますが、将来、人工知能を備えたロボット アンドロイドは、プログラムされていないことを行うように求められますが、それらは彼らが行うことと似ています。すでに行っている可能性があるため、既存のアルゴリズム、プログラムの一部を変更し、メモリ内のコンポーネントまたはデータセットを少しずつ変更する必要があります。これは簡単なことではありませんが、適応型セル オートマトンは、これらのタスクのいくつかで非常に便利になる可能性があります。人工知能の限界を押し上げることを真剣に考えている人は、2006 年に検討することをお勧めします。

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建築における人工知能設計


人工知能自己組織化とロボット工場スケジューリング

人工知能

将来的には、自動車産業で見られる疑いとよく似た人工知能製造ロボットが登場するでしょう。実際、ロボットが実際にロボットを作る時代が間もなく来るでしょう。つまり、ロボット工場における人工知能の自己組織化です。これらのロボット工場は、独自のスケジューリングとワークフローを実行し、一定の運用を維持して、何十万もの人工知能ロボット アンドロイドを生産するために必要な効率をサポートします。これは必要ですか？ロボット アームを構築する必要があり、家庭用の消費者市場向けの人工知能ロボットを構築する必要があるからです。

第 3 世代のロボ掃除機が好きなようです。これらのシステムだけが芝生を刈る以上のことを行います。 、プールを掃除するか、家に掃除機をかけます。彼らは朝食を作ったり、家を掃除したり、車を洗ったり、洗濯をしたりします。夫や妻と話しているかのように、口頭で簡単な要求をしてくれます。アメリカ合衆国では人口の高齢化が進んでいるため、家庭用ロボットの必要性が高くなり、老年期の私たちの世話をするためにスマートである必要があります.米国では 3 億人の人口があり、自動車よりも多くのロボットが販売されます。ロボット型人工知能アンドロイドの最大の買い手は、米国軍と米国政府になります。

多くのロボットを構築するタスクは、ほとんど想像を絶することですが、米国では年間平均 1,700 万台の自動車を製造および販売しているため、それが可能であることがわかっています。2006 年のことを考えてみてください。

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建築における人工知能設計