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。

人工知能を持つアメリカ人。 AI システムにおける国籍?

人工知能

近い将来、人工知能を備えたロボット アシスタントを訓練して、あらゆる努力において人間と協力できるようにする場合、国民のアイデンティティにおける文化的役割も考慮する必要があります。つまり、ロボットと一緒に働く人工知能を備えたアメリカのロボットを構築しているのであれば、私たちの文化に沿った社会規範をトレーニングに提供する必要があります.遠い未来の国籍は、10 年ごとに世界がより緊密になるという点で、過去のものになる可能性があります。

日本で構築された人工知能ロボット アシスタントは、文化的規範を考慮して構築される可能性が最も高いでしょう。そのプログラミング。これはもちろん、ボーイングの旅客機に最後の仕上げを施す工場などで、アメリカ人と一緒に機能する人工知能システムを設計する際に問題になる可能性があります。ロボットが足場の上にいる航空宇宙エンジニアのメカニックに少しお辞儀をするのはばかげているかもしれません。

もちろん、たとえば国際宇宙ステーションで作業する場合、ロボット アシスタントのプログラミングには 2 つの選択肢があります。 1 つ目は、世界のすべての文化の一部または 2 つを含む可能性があること、文化の中で 1 つの主要な国籍を持つこと、さらにはそのスピーチに合わせてアクセントを付けることができることです。将来的には、アメリカのすべての家庭に人工知能またはロボットアシスタントを備えたアンドロイドが存在する可能性があることを考慮する必要があります.どの国が最も多くのロボットを構築しようとも、彼らの文化のプログラミングは、実際には文化におけるアメリカのやり方をわずかに変える可能性があります.したがって、この場合、私たちはロボットを訓練していないので、ロボットは私たちを訓練していると言えます。

「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





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?


有機生命に対する人工知能同盟

人工知能

多くの人が、人工知能生命体が人間を最低だと結論付け、洗濯などの修復作業を奴隷にしてきた人類をどうするかを考える日が来ることを恐れています。車、芝刈り、家の掃除機をかけながら、有機攻撃の家猫を「ふわふわ」させませんか？ここでキティ、キティ、キティ。スカッシュ!

人工知能を備えたロボット アンドロイドが単純に飽き飽きしているため、飼い猫や悪意のある、またはむしろあなたを舐めて殺す犬が最初に行くことは間違いありません。鳥インフルエンザの蔓延を防ぐために犬や猫を食べる国では、このような家庭用ペットを絶滅させることはありません.

多くの人は、そんなことはあり得ないと言い、SF 小説家は頭がおかしいし、恐ろしいハリウッド映画は単純にすべて表示されます。人間が人工知能ロボット アンドロイドをプログラミングしている限り、私たちは安全ですよね?さて、あなたが信頼できる人を何人知っているかを言うのは難しいですか?そして、人工知能システムをプログラミングしているのは人間だけだと思うなら、それは間違っています。コードを書く時間を大幅に節約できますね。あなたが眠っている間に彼らはそれらのプログラムに何を書いていると思いますか? 2006 年のことを考えてみてください。ブー!

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私たちの周りの人工知能


メモリストレージのための人工知能と付録アーカイブシステムの使用

人工知能

人工知能のデータ ストレージは重要な問題であり、人工知能システムが自分自身をプログラミングするようになるため、非常に深刻です。これは、おそらく XML スプレッドシートでデータ セットの新しいページを作成するたびに、アンカーをどこかに配置する必要がある次の動きを決定するための将来の決定の決定マトリックスの一部として使用されることを意味します。つまり、いつ、どこで、なぜデータセットが作成され、いつ使用するかについての記法であり、そのメモリストレージの付録タイプのアーカイブシステムです.

もちろん、評価プロセスがいつ発生し、しなければならない;人工知能システムによって下された各決定について、メモリに刻印または収集されたデータセットが本当に価値があるかどうかを判断する必要があります。このデータを破棄するか、残すか。人工知能マシンが最初から開始されるのを防ぐための将来のタスクにおそらくいつか必要になる可能性があるために破棄される場合、アーカイブの付録システムによってまだ完全にリンクされている領域にデータセットをゴミ箱に入れることが重要です.< /p>

これは抽象的な考えであり、現代のソフトウェア エンジニアがこのような問題に取り組む方法とは必ずしも一致しませんが、人工知能の自己教育、学習、およびプログラミング コンピューターのアーキテクチャ フォーマットを設計する際に、この一連の推論を考慮することは理にかなっています。

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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


生命を求める人工知能宇宙探査機

人工知能

将来的には、生命を求めて他の世界にプローブを送信する予定です。彼らは私たちの銀河を探し回り、他の銀河への道を見つける可能性があります.もちろん、非常に多くの潜在的な生命形態があるため、彼らはそれを見たときにどのように生命を知るのでしょうか。

まず、生命とは何かを定義する必要があります。それは、地球上の生命体を分類し、それらのベースライン フォームからのすべての理論的可能性を分類することによって行うことができます。あるオンライン シンク タンクは最近、この概念を検討し、人類がユニークである理由を解明する必要があるのではないかと判断しました。その後、別のシンクタンクのメンバーが会話を開始し、宇宙探査や他の世界の生命の探索にも使用するプログラムを含めました。の主任研究者を含むグループの他のメンバー; 「何が人類をユニークなプロジェクトにするのか」は、彼らが考慮していなかったと述べました。

「[そのプロジェクトの]結果がNASAの適切な情報源になるかどうか、またはそうでなければ、私の頭をよぎったことは一度もありません。」

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それでも、NASA が実際にそのようなことに関心を持っていることを確認するには、インターネットを数回クリックするだけです。

http://www.resa.net/nasa/biology_systematics.htm

http://www.spacedaily.com /news/life-03zzt.html

http:// www.astrobio.net/

http://www.chem.duke.edu/~jds/cruise_chem/Exobiology/search.html

あなたが動物のマトリックスを手に入れたら、私の考えはアーティフの宇宙探査プログラムでは、何が人類をユニークにするのかという質問への答えを見つけようとしています。 icial Intelligent Life Form Robotic Teams 「インテリジェント ライフ」を定義し、それをマトリックスに組み込むだけです。

もちろん、二次的なホワイト ペーパーです。次に、さらに一歩進めて、3 番目のホワイト ペーパーを作成することができます。 「インテリジェント ライフを特定するための人工知能ロボット エクスプローラーのプログラミングの正当化」と、データ刷り込みイベントをトリガーするカテゴリーを決定するための簡単な方法を使用して、マトリックスに基づいて生命体を観察、研究、分類すること。これがなければ、人工知能生命体の探検家たちは、いつ実際に知的生命体を見つけたのかをどのように知ることができるでしょうか?

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General Artificial Intelligence Will Be More Than Intelligence


人工知能と冗談を言うロボットアンドロイド

人工知能

私たちは、人間がさまざまな方法で絆を結ぶことを知っています。多くの場合、彼らが何かを克服する逆境の共通の出来事を共有している間.時には笑い、冗談、またはユーモラスなイベントを通して？異常な出来事を探し出し、それらをジョークに変えてユーモアのセンスを示すように、人工知能ロボット アンドロイドをプログラムできたらどうでしょうか?これは、人間がアンドロイド アシスタントとの絆を深めるのに役立つのでしょうか?

これを人工知能マシンにプログラムすることは不可能だと言う人もいます? 200 年前に誰かが人工知能ロボットは不可能だったと言うかもしれないので、不可能というのは面白い言葉ですが、今は誰もそんなことを言っているとは思いません。それらのプログラマーに尋ねなければなりません。これができない場合、どのようにアンドロイドロボットを結合することを提案しますか?ジョーク、笑い、ユーモアを通じて、非常に楽しい結合ツールが生まれることは誰もが知っています。

これは、将来のロボット人工知能プログラマーにとっての課題となるでしょう。個人的には、彼らがそこに到達して信じるまで、彼らの仕事を受け入れません彼らがそうするまで、私たちは彼らの足を火に近づけなければなりません。私たちはプログラミングの凡庸さを受け入れるべきではなく、新進気鋭の、しばしば自慢げなプログラマーに我慢するか黙らせるように挑戦しなければなりません。やれ。きっとこれもデザインできます。もちろん、そのような責任を回避するのは難しいという言い訳を許すことはできません。人工知能のプログラマーに言い訳をすることを控えるようお願いします。これよりも高い期待を持たなければなりません。私たちのロボットにはユーモアが必要です。

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General Artificial Intelligence Will Be More Than Intelligence


人工知能の影響

人工知能

人工知能はテクノロジーの未来であり、私たちがそれをどのように認識するかです。 Amazon の Echo や Google の Home などからの最近のパーソナル アシスタントの流入により、人工知能がどのように成長しているかは注目に値します。環境を学習して適応する能力により、コンピューターの仕組みを一変させることができます。たとえば、自動運転車、テスラなどのメーカー、およびその他の多くのメーカーは、ソナーであれ光学式であれ、複数のセンサーを使用して環境を取り込み、人工知能を通じて加速、減速、車線変更などの必要があるかどうかを判断します。

AI はソフトウェアベースですが、その主な用途はロボット工学の制御です。現在使用されている簡単な例は、ルンバです。小さな掃除機は、壁にぶつかるまで前方に移動し、壁にぶつかると、部屋がきれいになるか、バッテリーが少なくなってドッキングステーションに戻るまで、方向転換して別の方向に移動するように指示されます.これのより複雑な例は、本格的なヒューマノイド ロボットです。想像してみてください。あなたは 20 年後の未来で、老人ホームに足を踏み入れたとします。おそらく、AI を使用して患者の世話をする多くのロボットを目にするでしょう。彼らの AI は、周囲の患者のニーズを学習して適応することで、患者とそのニーズに対応できるようになります。それが、患者の健康を維持したり、移動を助けたりするなど、患者のニーズを追跡することであるかどうか。また、患者のバイタルを監視し、その知識を使用して、ピルを服用する必要があるかどうか、または一日中外にいたために熱中症などのリスクが高いかどうかを判断することもできます.

AI のもう 1 つの驚くべき用途は手術です。ロボットは手術の未来です。それらは、従来の手術が達成される方法よりもはるかに正確です。ペンシルバニア大学病院の DaVinci マシンを例にとると、手術中にロボットを使用して外科医を支援します。その精度と正確さは回復時間を短縮し、非常に複雑な手術で多くの人々を助けてきました.ここで、医師を切り取り、状況に適応し、ミリ秒単位で人生を変える決定を下し、思い出すことができる医療情報のデータベース全体を自由に使用できるため、ほとんどの医師よりも多くの知識を持っている AI に置き換えることを想像してみてください。

結論として、AI はテクノロジーの未来であり、革命私たちの生活の多くの側面。私たちの運転方法から、年をとったときの機能方法まで。知識と機械学習の力を組み合わせることで、無限の可能性とその活用方法を導き出すことができます。

記事の出典: < a href="/expert/Alexei_Dulub/2848075">https://EzineArticles.com/expert/Alexei_Dulub/2848075



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人工知能の簡単な紹介


人工知能の定義

人工知能

人工知能は次のように定義できます:

  1. 計算モデルを使用した精神機能の研究。 CHARNLAK&; MCDERMOTT 1985年
  2. 完全かつ文字通りの意味で、コンピューターに考えさせる刺激的な新しい試み...精神を備えた機械。 HAUGELAND 1985
  3. 人間が実行する際に知性を必要とする機能を実行する機械を作成する技術。 KURZWEIL 1990
  4. 計算プロセスの観点から知的行動を説明し、エミュレートしようとする研究分野。 SCHALKOFF 1990年
  5. 現時点では人間の方が優れていることをコンピューターに実行させる方法の研究。リッチ＆ KNIGHT 2003
  6. 知覚、推論、行動を可能にする計算の研究。 WINSTON 1992
  7. 知的行動の自動化に関係するコンピューター サイエンスの分野。ルガー&アンプ; STUBBLEFIELD 1993

これらの定義によると、コンピュータ システムは次のカテゴリに分類できます。

    < li>人間のように行動するシステム
  • 人間のように考えるシステム
  • 合理的に考えるシステム
  • 合理的に行動するシステム
< p>

1.人間のように振る舞うシステム

アラン・チューリング (1950) によって提案されたチューリング テストは、知性の十分な運用上の定義を提供するように設計されました。尋問者をだますのに十分なタスク。大雑把に言えば、彼が提案したテストは、コンピューターがテレタイプを介して人間によって尋問されるべきであるというものです。

2. 尋問者が相手にコンピュータがいるのか人間がいるのかわからない場合は、テストに合格します。

2.人間のように考えるシステム

1950 年代後半に、いくつかの重要なプログラミング プロジェクトが開始されました。その中には、General Problem Solver (GPS) がありました。 1961 年に GPS を開発した Newll と Simon は、自分たちのプログラムが問題を正しく解決することに満足していませんでした。彼らは、その推論ステップの痕跡を、同じ問題を解決する人間の被験者と比較することに関心がありました (Yazdani & Narayanana 1985)。これは、人間がどのようにそれを行うかに関係なく、正しい答えを得ることに関心を持っていた同時期の他の研究者の考え (Wang 1960) とは対照的です。認知科学の学際的な分野では、AI のコンピューター モデルと心理学の実験手法を組み合わせて、人間の心の働きに関する正確で検証可能な理論を構築しようと試みています。

そのような区別の曖昧さを正当化するチューリングの基準は、 「機械は考えることができるか」という問題を解決する新しい方法である「イミテーション ゲーム」と呼ばれるテストの形で提示されます。アラン・チューリング博士は、コンピューターと人間を比較して、機械が思考できるかどうかを判断します。ゲームは、男性（A）、女性（B）、質問者（X）の 3 人で行われます。 AとBのどちらが男でどちらが女か分からないXとは離れた部屋にいるAとB。彼/彼女の目的は、A と B に質問をして、性別を正しく判断することです。 X は、A または B を見たり聞いたりすることはできませんが、電子メール システムまたは別の人である可能性がある仲介者を介してメッセージを渡します。質問に答えると、A と B は互いに補完し合い、質問者を混乱させます。 Xは最終的に彼らの回答に基づいて評決を下します。ここで、A または B のいずれかを機械に置き換えてゲームをプレイし、元の質問を次の質問に置き換えます。「このゲームで機械が A の役割を果たすとどうなるか?」。 「尋問者は、このようにゲームが行われるとき、男性と女性の間でゲームが行われるときと同じくらい頻繁に間違った決定を下すでしょうか?」.

2 番目の質問に対する答えが肯定的である場合、マシンはチューリング テストに合格し、この特定の基準に基づいて考えることができます (Tanimoto 1987)。ただし、実際には、このようなテストの結果は、関係する人間とマシンに大きく依存する可能性があります。

1973 年に、コルビー、ヒルフ、ウェーバー、クレイマーは、チューリングのような結果を発表しました。彼らのPARRYプログラムによる識別不能性テスト。このプログラムは、人間のパラノイア患者と同様の行動を示すコンピューター シミュレーションです。

3. コンピューターと患者を判断した医師はコンピューターを正確に区別できず、テストは成功したと主張されています。

3.合理的に考えるシステム

ギリシャの哲学者アリストテレスは、「正しい思考」を成文化しようとした最初の人物の 1 人です。彼の有名な三段論法は、前提が与えられた場合に常に正しい結論を与える議論構造を提供しました。これらの思考の法則は、心の働きを支配し、論理の分野を開始したと考えられていました.

4.合理的に動作するシステム

AI への「思考の法則」アプローチでは、すべての重点が正しい推論にありました。正しい推論を行うことは、合理的なエージェントであることの一部である場合があります。合理的に行動する 1 つの方法は、与えられた行動が自分の目標を達成するという結論に論理的に推論し、その結論に基づいて行動することだからです。一方で、正しい推論がすべて合理的であるとは限りません。なぜなら、証明できる正しいことがなくても、まだ何かをしなければならない状況がしばしばあるからです。たとえば、熱いストーブから手を離すことは反射的な行動です。慎重に検討した上でゆっくりと行動するよりも、そのほうが成功するでしょう。

このトピックに関する詳細については、

http://8freesoftwares.blogspot.com/search/label/Artificial%20Intelligence

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Rattana_Kun/759686



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