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。

超人工知能アルゴリズム学習ソフトウェアについて

たまたまオンラインで運営されているシンクタンクの創設者として、私は人工知能が最終的に政府をより賢くし、より良いものにするためのツールを提供するのにどのように役立つかについてよく話しました。決定。また、CEO ではなく人工知能コンピューターによって実行される意思決定アルゴリズムを使用する大企業の潜在的な不測の事態についても説明しました。安くなるだけでなく、人間と同じ過ちを犯すこともありません。わかりましたので、これについて少しお話ししましょうか?

ほら、彼らは人間と同じ過ちを犯さないかもしれませんが、ハッキングされた場合、より悪い過ちを犯す可能性があり、これはあなたの 401( k)、会社の株価、または会社の廃業を引き起こし、その後、すべての仕事を失います。軍隊が超人工知能アルゴリズム学習ソフトウェアを使用して兵器システムを実行している場合、深刻な犠牲者を出し、戦闘の敗北、または戦争全体を引き起こす可能性があります。

政府が愚かな決定を下し始めた場合、納税者の負担が増え、社会と文明が円滑に機能しなくなります。さて、私はそれが現在起こっているかどうか、またはあなたが現在の政権または現在の議会のメンバーを好むかどうかを議論するためにここにいるのではありません.ここで話しているのは、彼らの現在の惨めなパフォーマンスではなく、将来についてです。ですから、この議論を続ける間、その議論をしばらくテーブルに置いておきましょう。

「I Programmer」に興味深い記事がありました。 2012 年 7 月 19 日のオンライン ニュースのタイトル。 Alex Armstrong による「Poison Attacks Against Machine Learning (機械学習に対する毒攻撃)」では、AI システムは最大の効果を得るために誤ったデータを供給することでハッキングされる可能性があり、特定の場所に配置された誤ったデータが判明すると述べています。かつて考えられていたよりも。記事には次のようにも書かれています。

「SF が好きなら、ロボットやコンピューターは常に悪であり、解決策がない、または気が散る論理プログラムを要求されて敗北するシナリオを見たり読んだりしたことがあるでしょう。 Pi を 10 億桁まで計算するように求められます。重要なアイデアは、与えられたマシン インテリジェンスに打ち勝つための秘訣は、間違ったデータを与えることであるということです。」

これには、軍の対ミサイル AI システムの台無し、スパム対策情報の回避、または詐欺を見つけるために使用される IRS 監査システムの混乱などがあります。確かに、人工意思決定ソフトウェアに関しては、かつて私たちが考えていたほど未来が明るくないのではないかと私が少し心配している理由がお分かりいただけると思います。常に完璧に動作していれば素晴らしいことですが、問題を解決するためにそれを作成した人間そのものによって損なわれるようです。皮肉ですね。

Lance Winslow は、未来のコンセプト. Lance Winslow は、全国的なフランチャイズ チェーンの元創設者であり、現在はオンライン シンク タンクを運営しています。 http://www.worldthinktank.net

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Lance_Winslow/5306



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