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。

ミッション完了における自律型人工知能 Android 戦略

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。

"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